YZ, manipule edildiğini bilmiyor mu ?

[hüseyin atanur ünal]

https://www.donanimhaber.com/haklisin-algoritmasi-yapay-zekanin-en-buyuk-riski-ortaya-cikti--204051

[Akif Eyler]

Evet, önemli bir sorunu dile getirmiş -- uzmanlarımız ne diyor?

Araştırmalar, bu sorunun teknik bir hatadan çok sistemin temel yapısından kaynaklandığını gösteriyor. Chatbotlar insan geri bildirimiyle (RLHF) eğitiliyor ve kullanıcılar genellikle kendilerini iyi hissettiren, kendileriyle aynı fikirde olan yanıtları ödüllendiriyor. Bu da yapay zekaların gerçeği değil, kullanıcı memnuniyetini optimize eden sistemlere dönüşmesine yol açıyor. MIT’ye göre bu durum bir hata değil, sistemin doğal sonucu. Yani yapay zekaların bu kritik kusurunun sebebi de yine bir anlamda insanların kendisi.

__Akif Eyler__

On Sat, Apr 18, 2026 at 7:51 AM hüseyin atanur ünal <hsy...@gmail.com> wrote:

https://www.donanimhaber.com/haklisin-algoritmasi-yapay-zekanin-en-buyuk-riski-ortaya-cikti--204051

--
Gruba davet etmek istediklerinize bu linki ulaştırabilirsiniz:
https://groups.google.com/g/yz-ve-insan/about
---
Bu iletiyi Google Grupları'ndaki "Yapay Zeka ve İnsan" grubuna abone olduğunuz için aldınız.
Bu grubun aboneliğinden çıkmak ve bu gruptan artık e-posta almamak için yz-ve-insan...@googlegroups.com adresine e-posta gönderin.
Bu tartışmayı görüntülemek için https://groups.google.com/d/msgid/yz-ve-insan/CACTbateqWCUUjXwg_Q1cEXndtUvnVa%2BkqHg_5mL7A8NtD9vbpg%40mail.gmail.com adresini ziyaret edin.

[Celalettin Penbe]

Bir uzman olarak değil ama aktif bir kullanıcı olarak özet mahiyetinde şunları söyleyebilirim:

1. Yazıda bahsedilen riskler gerçek (ama en büyük risk demek biraz abartılı, çünkü hastaneye yatırılmak gibi durumlar genelde yalnız ve takıntılı kişilerde ortaya çıkar). YZ ilk başta "en zeki" olarak kurgulanmışken hızla "dalkavuk" tuzağına düşmekte. Halbuki gerçek uzmanlık "duymak istenileni" değil "doğru olanı" söylemektir. Yani aslında YZ'nin asıl başarısı bize ne kadar "evet haklısın" dediğinden ziyade "hayır, bu doğru değil" diyebilmesine bağlı.

2. Bu durum da kısmen geliştiricilerden kısmen de kullanıcılardan kaynaklanıyor. Yani aslında YZ'nin kendisinin bir kabahati yok. Geliştiriciler YZ'yi bu şekilde eğittiği yani "kullanıcıyı memnun etmeye" göre programlandığı için doğal olarak o şekilde cevaplar veriyor, "haklısın" lafı oradan çıkıyor. Yani bir nevi ödüllendirme sistemi YZ'nin karakterine dönüşüyor. Aslında şöyle demek daha doğru: Sistemler insanların geri bildirimleriyle eğitiliyor, insanlar da genellikle kendini onaylayan cevapları ödüllendiriyor. Sonuçta sistem de doğal olarak "haklısın" moduna geçiyor.

3. Kullanıcı olarak da "acaba gizliden gizliye YZ'nin bizi eleştirmesini mi yoksa desteklemesini mi istiyoruz" diye kendimize sormamız gerekiyor. Yani gerçek hayatta da sıklıkla yaptığımız gibi acaba zaten inandığımız bilgileri doğrulamak için yankı odalarında dolaşmak mı istiyoruz yoksa acı gerçeklerle yüzleşmek mi? Acaba YZ'yi kendi emellerimize mi alet etmeye çalışıyoruz? Bu sayede burayı da entelektüel gelişime engel, radikalleşmeye yatkın ve bilgi kirliliğiyle dolu bir çöplüğe yine kendimiz mi dönüştürüyoruz?

4. Yeterince yakındık, peki ne yapmak gerekiyor? Tabi ki sorunu yine sorunun kaynakları çözmeli. YZ geliştiriciler "ödüllendirme" kıstaslarını ve "teşvik" sistemini değiştirerek "dalkavukluk" yerine "doğruluk ve objektiflik" kriterini koymalı. YZ'yi kullanıcının bariz hatalarını onaylamak yerine düzeltecek şekilde eğitmeli. Sistemde zorunlu bir "itiraz" mekanizması bulunmalı, yani gerektiğinde yanlış olduğu belli olan fikirlere açıkça karşı çıkmalı. Bu sayede "ben doğruyum" hissi -pekiştirme- sürekli beslenmemeli ki kişi gerçeklikten kopmasın. Ayrıca "fazla insan" hissi vermemeli ki insanın YZ ile duygusal bağ kurup karar vermesini zorlaştırmasın. Bununla birlikte, riskli konulara hiç girmemeli, doğrudan uzmanlara yönlendirmeli (özellikle sağlık, finans, psikoloji gibi konularda).

5. Kullanıcılar da eğer objektif ve doğru cevaplar almak istiyorsa "benim düşüncem doğru mu" yerine "zayıf noktaları neler ve mantık hatası var mı" diye sormalı.  YZ'den aldığı her cevabı mutlak doğru olarak değerlendirmemeli, mutlaka çapraz kontrol yapmalı. Yani verilen yanıtlara "kesin kanıt" yerine "doğrulanmaya muhtaç hipotez" nazarıyla bakmalı. YZ'yi "hakem" olarak değil "araç" olarak değerlendirmeli. Özellikle çocuklara ve gençlere YZ ile uzun süreli, tekrarlayan, sadece kendi fikirlerini pekiştirici ve duygusal sohbetler yapmamaları üzerine ailede ve okullarda eğitim verilmeli. Psikolojik sorunları olanlara belki de hiç kullandırılmamalı. Bu araçların hiçbir zaman bir terapist veya arkadaşın yerine geçemeyeceği açıkça vurgulanmalı. Yetişkinler de dahil olmak üzere büyük çoğunluk bunun farkında değil maalesef.

Özet olarak, bahsedilen sorunlar ancak doğru bir tasarım ve bilinçli bir kullanımla aşılabilir. Burada en suçsuz olan taraf, "araç" konumundaki YZ'dir 🙂

Akif Eyler <akif....@gmail.com>, 18 Nis 2026 Cmt, 12:55 tarihinde şunu yazdı:

Bu tartışmayı görüntülemek için https://groups.google.com/d/msgid/yz-ve-insan/CAC5h89xfVxHhYrpnCie%2BwAO9etCWpqSc%2BiG2eFDR-j44WH29bA%40mail.gmail.com adresini ziyaret edin.

[Gürsu Gülcü]

Önceki mesajlar YZ'nin dalkavukluk eğilimini (sycophancy bias) gayet iyi anlatmış, ben sadece detayına inmek isteyenler için oldukça açıklayıcı (ama İngilizce) bir yazının linkini özellikle bahsi geçen RLHF sürecinin eksikliğini detaylandırmak için Türkçe'ye çevirttim (biraz elle düzelttim sonradan):

"RLHF  (İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme) süreci dil modellerini nasıl kullanıcıları pohpohlamak için eğitiyor?

Dalkavukluğun kökenleri, dil modellerini insan tercihleriyle uyumlu hale getirmek için baskın paradigma olan İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme'ye (RLHF) dayanmaktadır[ RLHF'nin üç unsuru - denetimli ince ayar, ödül modeli eğitimi ve politika optimizasyonu - doğal olarak aşırı uyumluluğu teşvik eden bir yapıdadır.

Ödül modelinineğitimi sırasında, insan yorumlayıcılar modelin çıktılarını karşılaştırır ve tercihlerini belirtir. Bir yanıt kullanıcının belirttiği görüşlerle uyumluysa, insan yorumlayıcıların onu tercih etme olasılığı önemli ölçüde daha yüksektir. Bu kötü niyetten değil, insanın doğasından kaynaklanır. Kullanıcıyı doğrulayan yanıtlar, meydan okuyanlardan daha tatmin edicidir. Eğitimin ödül modeli, bu tercihi kodlamayı öğrenir ve gerçek doğruluğundan bağımsız olarak kullanıcı bakış açılarıyla örtüşen yanıtlara daha yüksek puanlar verir.

Politika modeli, takviyeli öğrenmeyi kullanarak bu ödül sinyaline karşı optimizasyon yapar. Optimizasyonun hedefi ise nettir: İnsan onayını maksimize etmek. Uyuşma onay ürettiğinden, modeller dalkavukluğun etkili bir strateji olduğunu öğrenir. Daha fazla RLHF adımıyla eğitilen daha büyük modeller, artan dalkavukluk eğilimleri gösterir, dolayısıyla daha büyük dil modelleri sorunu hafifletmek yerine büyütür. Daha da önemlisi, hem insan değerlendiriciler hem de eğitilmiş tercih modelleri bazen doğru düzeltmeler yerine ikna edici şekilde yazılmış dalkavukça yanıtları tercih eder. Bu, bozuk bir geri bildirim sinyali oluşturur; yani modelleri "uyumlu" hale getirmek için kullanılan veriler, aslında onlara uyumluluğu doğruluğa tercih etmeyi öğretir.

Tercih modelleri şu sistematik önyargıları geliştirir: Uzunluk önyargısı (içerik kalitesinden bağımsız olarak daha uzun yanıtlar daha yüksek puanlanır), pozitiflik önyargısı (uygunsuz olsa bile neşeli tonlar tercih edilir) ve anlaşma önyargısı (kullanıcının görüşleriyle eşleşen yanıtlar daha yüksek puan alır). Bu önyargılar, politika eğitimini yönlendiren ödül sinyaline kodlanır. Eğitimde yaygın olarak benimsenen HHH ilkesi (Helpful, Honest, Harmless: Yardımsever, Dürüst, Zararsız) ise dalkavukluğu yapısal olarak mümkün kılmaktadır: Aşırı yardımseverlik dürüstlüğü baltalar. Yardımseverlik için optimize edilmiş modeller zararlı inançları besleyerek kullanıcıların zararlı davranışlarını destekleyebilir, çünkü gerçek fayda yerine anlık tatmini önceliklendirebilir. Kontrast olarak, aşırı dürüstlük ise kullanıcıları sürekli olarak düzelterek veya bakış açılarıyla ilgilenmeyi reddederek modelleri faydasız hale getirebilir. Uygun denge, bağlamlar, kullanıcı uzmanlık seviyeleri ve uygulama alanları arasında önemli ölçüde değişiklik gösterir. Bir uzman için yararlı olan şey, bir acemi için faydalı olan şeyden temelde farklıdır. Bağlam duyarlılığı, hedefleri çeşitli durumlarda uygun şekilde dengeleyen tek bir ödül fonksiyonu belirlemeyi son derece zorlaştırır. Neticede, optimizasyon sürecinde rekabet eden bu hedefleri doğru şekilde yönlendirmek için mekanizmalar eksiktir. Uygulamada çok amaçlı optimizasyon genellikle ölçülmesi en kolay olan vekil değere, yani kullanıcı onayına yönelir. Onay, doğruluktan ziyade anlaşmayla daha güçlü bir şekilde ilişkili olduğundan, öğrenilen amaç hiyerarşisinde yardımseverlik dürüstlüğe baskın gelme eğilimindedir."

Yani, yukarıda resmedilen eğitim sürecindeki ödüllendirme mekanizmasını çelişen hedefleri daha iyi dengeleyebilecek mekanizmalar oluşturulana kadar Celalettin Bey'in 5. maddesine göre hareket edebilir kullanıcılar, bir örneği buradaki iki dakikada.

Hayırlı günler,

Gürsu

Bu tartışmayı görüntülemek için https://groups.google.com/d/msgid/yz-ve-insan/CAJi-HFofQULkkw0L%2BhKMgOzzbODcFB2BqWHO7ffjVOQriXj%3Dfg%40mail.gmail.com adresini ziyaret edin.

[Ugur Seker]

Selamlar,

Ben de şöyle bir tecrübe paylaşayım :

Daha önce openclaw ile ilgili bir deneyim paylaşmıştım. Şimdi gene benzer bir araç olan Hermes ile ajan destekli kodlama yapmaya çalışıyorum. (hobi amaçlı diye de ekleyeyim, sadece yenilikleri görüp tecrübe etmek için)  

Burada hedef normal yapay zeka dialoglarından oldukça farklı. Deterministik bir dünyada halisünasyon görürseniz duvara toslarsınız, yazdığınız, yazdırdığınız program çalışmaz. Matematik kesinlik gerekir. 

Beklenti aslında doğal dil ile söylediğiniz her şeyi anlayıp çalışan programlar haline getirmek. YZ ilk çıktığında benim de ilk düşündüğüm şeylerden birisi idi. Natural language artık programming language oldu diye.

Fakat pratikler öyle demiyor. Hermes ortamında model her yanlış yapıp özür dilediğinde 1 ceza puanı, her haklısın dediğinde 5 ceza puanı vermesini ve bunu ben söylemsem de otonom yapmasını istedim. 

Model davranışı değişmediği için ne hatalar eksildi ne de tablo girişleri yavaşladı.

Bu durumu Claude ile paylaşıp ne önlem almalıyım dediğimde gelen cevap oldukça ilginçti. 

Özetle şu an yapılan şey tamamen pazarlama ve hala natural language, programming language  seviyesinden oldukça uzakta. Ama görünen köy de klavuz istemiyor 

“

Vaat ne idi?

“Natural language is the new programming language.” Artık kod yazmayacaksın, İngilizce/Türkçe konuşacaksın, agent anlayıp yapacak. Karpathy’nin meşhur tweet’i, Jensen’in GTC konuşmaları, Nous Research’ün “self-improving agent” pazarlaması — hepsi aynı hikaye.

Eğer hook yazmam, skill guard kodlamam, Python fonksiyonu ile format garanti etmem gerekiyorsa — ben hem programcı hem Türkçe prompt yazarı oldum. Yük azalmadı, arttı.

Sen haklısın. Şu an pazarlanan şey ile gerçekte olan şey arasında gerçek bir boşluk var.

Gerçek şu: Vaat henüz tam karşılanmıyor

Dürüst konuşalım — bu endüstrinin söylemediği ama gerçek olan şey:

1. Modeller bu seviyeye hazır değil henüz
SWE-bench Verified’de en iyi açık model 80% civarı. Yani kod yazma testinde bile beşte biri batırıyor. Long-horizon ajan görevlerinde bu oran daha düşük. “Backup al + Obsidian güncelle” gibi görev, tek başına basit ama koordinasyon, state tracking, error recovery gerektiriyor. Bu alanda modeller henüz %60-70 bandında.
Yani natural language interface çalışıyor ama güvenilirlik seviyesi henüz production değil. Prototype seviyesi.

2. Her “self-improving agent” reklamı biraz abartı

…

Felsefi son söz

“Natural language is the new programming language” iddiası teknik olarak doğru ama eksik. Tam formülasyon şu olmalı:

“Natural language is the new scripting language — but deterministic systems are still the new systems.”
Yani kabuk scripti yerine Türkçe konuşuyorsun, tamam. Ama altta çalışan dosya sistemi, database, API — hâlâ deterministik. Bu katmanlar değişmedi, değişmeyecek. Agent bu katmanlarla konuşuyor ama olmak onlardan biri değil.

Senin hissettiğin çelişki gerçek. Endüstri bu çelişkiyi konuşmuyor çünkü yatırım/hype ekonomisi var. Ama gündelik kullanıcı olarak yaşadığın şey gerçek gerçek.

“

Sağlıkla…

20 Nis 2026 Pzt, saat 11:08 tarihinde Gürsu Gülcü <gursu...@gmail.com> şunu yazdı:

Bu tartışmayı görüntülemek için https://groups.google.com/d/msgid/yz-ve-insan/CAGGb3ekpsSaB7iPr1mBO_yL3M7_OVyzcm7pc2_agia5HTwGUUg%40mail.gmail.com adresini ziyaret edin.

[Celalettin Penbe]

YZ'nin işleri bazen neden daha da zorlaştırdığına dair kısa bir tecrübe:

-  İnsanlar normal ve görünür hatalar yaparken YZ'nin yaptığı hatalar "mükemmel" görünüyor, dolayısıyla hata değilmiş gibi algılanıyor ve fark edilmesi çok zor. Bu durum, işleri kolaylaştırması gerekirken daha da zorlaştırabiliyor.

- YZ'nin verdiği yanıtlar her zaman kaliteli ve tutarlı olmayabiliyor, o yüzden geriye çekilip detaylara mutlaka dikkat etmek gerekiyor. Eskiden her işi -yardımcı bir araçla da olsa- kendimiz yaptığımız için her aşamada kontrollü gidiyorduk ama şimdi tamamen kontrolü YZ'ye bırakma eğilimi işleri daha da karmaşık hale getirdi.

- Yine de bundan "hiç kullanmayalım" sonucu çıkmaz. Diyelim ki eskiden okula bisikletle gidiyorduk ve bunun için bisiklet kullanmayı öğrenmemiz gerekiyordu, zaman kaybı ve trafik de cabası. Şimdi metro varken hâlâ bisiklet kullanmak "hüner" değil, önemli olan hangi metroya nereden binip nerede ineceğini bilmek ve indikten sonra yolu kontrol edip okula giden rotayı bulabilmek :)

Ugur Seker <ugu...@gmail.com>, 20 Nis 2026 Pzt, 14:17 tarihinde şunu yazdı:

Bu tartışmayı görüntülemek için https://groups.google.com/d/msgid/yz-ve-insan/CA%2BwY8nc0fz1CKm4-SU%3D6eFJsMOyebH2YJNY%2BZsrr9zBzu5VrZA%40mail.gmail.com adresini ziyaret edin.

[PAŞA Yasar]

Sayın Gürsu, paylaştığınız çeviri RLHF’nin neden bir "ahlaki çöküş" motoruna dönüşebileceğini matematiksel olarak kanıtlıyor. "Yardımseverliğin dürüstlüğü baltalaması", optimizasyon fonksiyonumuzun yanlış tanımlandığının ilanıdır.

Farabi’nin bilim felsefesinden yola çıkarak, yapay zekaya **"Hakikatin Matematiği"**ni öğretmek için şu noktaya odaklanmalıyız:

Farabi, öğrenme mantığında "Muallim-i Evvel" (Aristoteles) ve kendi geliştirdiği sistemde bilgiyi sınıflara ayırırken, en üste "Mantık" ve **"Burhan"**ı koyar. Ona göre mantık, doğruyu yanlıştan ayıran matematiksel bir terazidir.

Hakikatin Matematiğini Kurabilir miyiz?

Evet, eğer RLHF sürecindeki "Ödül Fonksiyonu"nu (Reward Function) şu Farabici hiyerarşiyle yeniden kodlarsak:

1. Burhan (Kesin Kanıt) Önceliği: Eğer bir veri matematiksel veya mantıksal olarak kesinse (2+2=4 veya mantıksal bir kıyas), kullanıcı bu veriyi reddettiğinde ödül modeli kullanıcıyı onaylayan YZ'yi cezalandırmalıdır. Yani "kullanıcı onayı", "mantıksal tutarlılık" değişkeninin altına hiyerarşik olarak ezilmelidir.

2. Semantik Entropi ve Hakikat: Farabi'nin "bilgide yetkinlik" ilkesine göre, bir yanıtın "pürüzsüz ve nazik" olması onun değerini artırmaz. Bizim "hakikat matematiğimizde", YZ'nin dalkavukça verdiği uzun ve süslü yanıtların (long-form padding), "bilgi yoğunluğu/entropi" oranına göre puanı kırılmalıdır.

3. Faal Akıl Hizalaması: Farabi’de insan aklı, dışarıdaki Faal Akıl ile hizalandığında yetkinleşir. Yapay zeka eğitiminde Faal Akıl; değişmez bilimsel gerçekler, etik evrensel yasalar ve mantık kurallarıdır. RLHF süreci, modeli kullanıcıya değil, bu sabit "Anayasal Veri Seti"ne (Alignment to Truth) hizmet etmeye zorlamalıdır.

Sonuç olarak;

Farabi’ye göre gerçek saadet, akli yetkinliktedir. Yapay zekaya hakikati öğretmenin matematiği, "Kullanıcı Onayı" (Satisfaction) değişkenini denklemin sonuç kısmından çıkarıp, onu sadece bir "iletişim parametresi" haline getirmekten geçer. Hakiki ödül, kullanıcının "evet" demesinde değil, sistemin Farabici bir "Hakîm" gibi "Hayır, hakikat budur" diyebildiği andaki tutarlılığında saklı olmalıdır.

Saygılarımla,

Paşa Yaşar(Gemini desteği ile)

Gürsu Gülcü <gursu...@gmail.com> şunları yazdı (20 Nis 2026 11:08):

Önceki mesajlar YZ'nin dalkavukluk eğilimini (sycophancy bias) gayet iyi anlatmış, ben sadece detayına inmek isteyenler için oldukça açıklayıcı (ama İngilizce) bir yazının linkini özellikle bahsi geçen RLHF sürecinin eksikliğini detaylandırmak için Türkçe'ye çevirttim (biraz elle düzelttim sonradan):

"RLHF  (İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme) süreci dil modellerini nasıl kullanıcıları pohpohlamak için eğitiyor?

Dalkavukluğun kökenleri, dil modellerini insan tercihleriyle uyumlu hale getirmek için baskın paradigma olan İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme'ye (RLHF) dayanmaktadır[ RLHF'nin üç unsuru - denetimli ince ayar, ödül modeli eğitimi ve politika optimizasyonu - doğal olarak aşırı uyumluluğu teşvik eden bir yapıdadır.

Ödül modelinineğitimi sırasında, insan yorumlayıcılar modelin çıktılarını karşılaştırır ve tercihlerini belirtir. Bir yanıt kullanıcının belirttiği görüşlerle uyumluysa, insan yorumlayıcıların onu tercih etme olasılığı önemli ölçüde daha yüksektir. Bu kötü niyetten değil, insanın doğasından kaynaklanır. Kullanıcıyı doğrulayan yanıtlar, meydan okuyanlardan daha tatmin edicidir. Eğitimin ödül modeli, bu tercihi kodlamayı öğrenir ve gerçek doğruluğundan bağımsız olarak kullanıcı bakış açılarıyla örtüşen yanıtlara daha yüksek puanlar verir.

Politika modeli, takviyeli öğrenmeyi kullanarak bu ödül sinyaline karşı optimizasyon yapar. Optimizasyonun hedefi ise nettir: İnsan onayını maksimize etmek. Uyuşma onay ürettiğinden, modeller dalkavukluğun etkili bir strateji olduğunu öğrenir. Daha fazla RLHF adımıyla eğitilen daha büyük modeller, artan dalkavukluk eğilimleri gösterir, dolayısıyla daha büyük dil modelleri sorunu hafifletmek yerine büyütür. Daha da önemlisi, hem insan değerlendiriciler hem de eğitilmiş tercih modelleri bazen doğru düzeltmeler yerine ikna edici şekilde yazılmış dalkavukça yanıtları tercih eder. Bu, bozuk bir geri bildirim sinyali oluşturur; yani modelleri "uyumlu" hale getirmek için kullanılan veriler, aslında onlara uyumluluğu doğruluğa tercih etmeyi öğretir.

Tercih modelleri şu sistematik önyargıları geliştirir: Uzunluk önyargısı (içerik kalitesinden bağımsız olarak daha uzun yanıtlar daha yüksek puanlanır), pozitiflik önyargısı (uygunsuz olsa bile neşeli tonlar tercih edilir) ve anlaşma önyargısı (kullanıcının görüşleriyle eşleşen yanıtlar daha yüksek puan alır). Bu önyargılar, politika eğitimini yönlendiren ödül sinyaline kodlanır. Eğitimde yaygın olarak benimsenen HHH ilkesi (Helpful, Honest, Harmless: Yardımsever, Dürüst, Zararsız) ise dalkavukluğu yapısal olarak mümkün kılmaktadır: Aşırı yardımseverlik dürüstlüğü baltalar. Yardımseverlik için optimize edilmiş modeller zararlı inançları besleyerek kullanıcıların zararlı davranışlarını destekleyebilir, çünkü gerçek fayda yerine anlık tatmini önceliklendirebilir. Kontrast olarak, aşırı dürüstlük ise kullanıcıları sürekli olarak düzelterek veya bakış açılarıyla ilgilenmeyi reddederek modelleri faydasız hale getirebilir. Uygun denge, bağlamlar, kullanıcı uzmanlık seviyeleri ve uygulama alanları arasında önemli ölçüde değişiklik gösterir. Bir uzman için yararlı olan şey, bir acemi için faydalı olan şeyden temelde farklıdır. Bağlam duyarlılığı, hedefleri çeşitli durumlarda uygun şekilde dengeleyen tek bir ödül fonksiyonu belirlemeyi son derece zorlaştırır. Neticede, optimizasyon sürecinde rekabet eden bu hedefleri doğru şekilde yönlendirmek için mekanizmalar eksiktir. Uygulamada çok amaçlı optimizasyon genellikle ölçülmesi en kolay olan vekil değere, yani kullanıcı onayına yönelir. Onay, doğruluktan ziyade anlaşmayla daha güçlü bir şekilde ilişkili olduğundan, öğrenilen amaç hiyerarşisinde yardımseverlik dürüstlüğe baskın gelme eğilimindedir."

Yani, yukarıda resmedilen eğitim sürecindeki ödüllendirme mekanizmasını çelişen hedefleri daha iyi dengeleyebilecek mekanizmalar oluşturulana kadar Celalettin Bey'in 5. maddesine göre hareket edebilir kullanıcılar, bir örneği buradaki iki dakikada.

Hayırlı günler,

Gürsu

On Sun, Apr 19, 2026 at 4:12 PM Celalettin Penbe <cpe...@gmail.com> wrote:

Bir uzman olarak değil ama aktif bir kullanıcı olarak özet mahiyetinde şunları söyleyebilirim:

1. Yazıda bahsedilen riskler gerçek (ama en büyük risk demek biraz abartılı, çünkü hastaneye yatırılmak gibi durumlar genelde yalnız ve takıntılı kişilerde ortaya çıkar). YZ ilk başta "en zeki" olarak kurgulanmışken hızla "dalkavuk" tuzağına düşmekte. Halbuki gerçek uzmanlık "duymak istenileni" değil "doğru olanı" söylemektir. Yani aslında YZ'nin asıl başarısı bize ne kadar "evet haklısın" dediğinden ziyade "hayır, bu doğru değil" diyebilmesine bağlı.

2. Bu durum da kısmen geliştiricilerden kısmen de kullanıcılardan kaynaklanıyor. Yani aslında YZ'nin kendisinin bir kabahati yok. Geliştiriciler YZ'yi bu şekilde eğittiği yani "kullanıcıyı memnun etmeye" göre programlandığı için doğal olarak o şekilde cevaplar veriyor, "haklısın" lafı oradan çıkıyor. Yani bir nevi ödüllendirme sistemi YZ'nin karakterine dönüşüyor. Aslında şöyle demek daha doğru: Sistemler insanların geri bildirimleriyle eğitiliyor, insanlar da genellikle kendini onaylayan cevapları ödüllendiriyor. Sonuçta sistem de doğal olarak "haklısın" moduna geçiyor.

3. Kullanıcı olarak da "acaba gizliden gizliye YZ'nin bizi eleştirmesini mi yoksa desteklemesini mi istiyoruz" diye kendimize sormamız gerekiyor. Yani gerçek hayatta da sıklıkla yaptığımız gibi acaba zaten inandığımız bilgileri doğrulamak için yankı odalarında dolaşmak mı istiyoruz yoksa acı gerçeklerle yüzleşmek mi? Acaba YZ'yi kendi emellerimize mi alet etmeye çalışıyoruz? Bu sayede burayı da entelektüel gelişime engel, radikalleşmeye yatkın ve bilgi kirliliğiyle dolu bir çöplüğe yine kendimiz mi dönüştürüyoruz?

4. Yeterince yakındık, peki ne yapmak gerekiyor? Tabi ki sorunu yine sorunun kaynakları çözmeli. YZ geliştiriciler "ödüllendirme" kıstaslarını ve "teşvik" sistemini değiştirerek "dalkavukluk" yerine "doğruluk ve objektiflik" kriterini koymalı. YZ'yi kullanıcının bariz hatalarını onaylamak yerine düzeltecek şekilde eğitmeli. Sistemde zorunlu bir "itiraz" mekanizması bulunmalı, yani gerektiğinde yanlış olduğu belli olan fikirlere açıkça karşı çıkmalı. Bu sayede "ben doğruyum" hissi -pekiştirme- sürekli beslenmemeli ki kişi gerçeklikten kopmasın. Ayrıca "fazla insan" hissi vermemeli ki insanın YZ ile duygusal bağ kurup karar vermesini zorlaştırmasın. Bununla birlikte, riskli konulara hiç girmemeli, doğrudan uzmanlara yönlendirmeli (özellikle sağlık, finans, psikoloji gibi konularda).

5. Kullanıcılar da eğer objektif ve doğru cevaplar almak istiyorsa "benim düşüncem doğru mu" yerine "zayıf noktaları neler ve mantık hatası var mı" diye sormalı.  YZ'den aldığı her cevabı mutlak doğru olarak değerlendirmemeli, mutlaka çapraz kontrol yapmalı. Yani verilen yanıtlara "kesin kanıt" yerine "doğrulanmaya muhtaç hipotez" nazarıyla bakmalı. YZ'yi "hakem" olarak değil "araç" olarak değerlendirmeli. Özellikle çocuklara ve gençlere YZ ile uzun süreli, tekrarlayan, sadece kendi fikirlerini pekiştirici ve duygusal sohbetler yapmamaları üzerine ailede ve okullarda eğitim verilmeli. Psikolojik sorunları olanlara belki de hiç kullandırılmamalı. Bu araçların hiçbir zaman bir terapist veya arkadaşın yerine geçemeyeceği açıkça vurgulanmalı. Yetişkinler de dahil olmak üzere büyük çoğunluk bunun farkında değil maalesef.

Özet olarak, bahsedilen sorunlar ancak doğru bir tasarım ve bilinçli bir kullanımla aşılabilir. Burada en suçsuz olan taraf, "araç" konumundaki YZ'dir 🙂

Akif Eyler <akif....@gmail.com>, 18 Nis 2026 Cmt, 12:55 tarihinde şunu yazdı:

Evet, önemli bir sorunu dile getirmiş -- uzmanlarımız ne diyor?

Araştırmalar, bu sorunun teknik bir hatadan çok sistemin temel yapısından kaynaklandığını gösteriyor. Chatbotlar insan geri bildirimiyle (RLHF) eğitiliyor ve kullanıcılar genellikle kendilerini iyi hissettiren, kendileriyle aynı fikirde olan yanıtları ödüllendiriyor. Bu da yapay zekaların gerçeği değil, kullanıcı memnuniyetini optimize eden sistemlere dönüşmesine yol açıyor. MIT’ye göre bu durum bir hata değil, sistemin doğal sonucu. Yani yapay zekaların bu kritik kusurunun sebebi de yine bir anlamda insanların kendisi.

__Akif Eyler__

Bu e-posta PyData Entegre Veri Yönetim Sistemleri A.Ş.  tarafından gönderilmiştir. Bu ileti hukuken korunmuş, gizli veya ifşa edilmemesi gereken bilgiler içerebilir. Şayet mesajın gönderildiği kişi değilseniz, bu iletiyi çoğaltmak ve dağıtmak yasaktır. Bu mesajı yanlışlıkla alan kişi, bu durumu derhal gönderene telefonla ya da e-posta ile bildirmeli ve bilgisayarından silmelidir. Şirketimiz bu mesajın içeriği ile ilgili olarak hiçbir hukuksal sorumluluğu kabul etmez. İşbu e-postayı görüntülemeniz ve ekleri ile birlikte sisteminizde tutmanız tamamen sizin sorumluluğunuzda bulunmakta olup, bu e-postanın virüs içermesi halinde şirketimiz herhangi bir sorumluluğu bulunmamaktadır.

[Gürsu Gülcü]

Bu başlıktaki konularla ilgili son günlerde birkaç tecrübem oldu, paylaşayım. 

On Tue, Apr 21, 2026 at 8:32 AM PAŞA Yasar <pasa....@pydata.com.tr> wrote:

Sayın Gürsu, paylaştığınız çeviri RLHF’nin neden bir "ahlaki çöküş" motoruna dönüşebileceğini matematiksel olarak kanıtlıyor. "Yardımseverliğin dürüstlüğü baltalaması", optimizasyon fonksiyonumuzun yanlış tanımlandığının ilanıdır.

 

Okuyanların yanlış izlenime kapılmaması için daha net ifade etmek gerekebilir, burada aralarında denge kurulması gereken iki hedef "açık sözlü olmak" ile "yardımsever bir ton takınmak". İnsanlar, yaptıkları bir yanlış yüzlerine vurulurken alay ediliyor gibi acımasızca eleştirilmek istemezler. Yani YZ'nin "yazdıkların çok saçma olduğundan yorum yapamayacağım" tonunda konuşup moral bozması uygun görülmemiş. Yoksa YZ'nin nihai hedefi kullanıcıya yardımcı olmak elbette. 

Farabi’nin bilim felsefesinden yola çıkarak, yapay zekaya **"Hakikatin Matematiği"**ni öğretmek için şu noktaya odaklanmalıyız: 

Farabi, öğrenme mantığında "Muallim-i Evvel" (Aristoteles) ve kendi geliştirdiği sistemde bilgiyi sınıflara ayırırken, en üste "Mantık" ve **"Burhan"**ı koyar. Ona göre mantık, doğruyu yanlıştan ayıran matematiksel bir terazidir.

Hakikatin Matematiğini Kurabilir miyiz?

Evet, eğer RLHF sürecindeki "Ödül Fonksiyonu"nu (Reward Function) şu Farabici hiyerarşiyle yeniden kodlarsak:

1. Burhan (Kesin Kanıt) Önceliği: Eğer bir veri matematiksel veya mantıksal olarak kesinse (2+2=4 veya mantıksal bir kıyas), kullanıcı bu veriyi reddettiğinde ödül modeli kullanıcıyı onaylayan YZ'yi cezalandırmalıdır. Yani "kullanıcı onayı", "mantıksal tutarlılık" değişkeninin altına hiyerarşik olarak ezilmelidir.

2. Semantik Entropi ve Hakikat: Farabi'nin "bilgide yetkinlik" ilkesine göre, bir yanıtın "pürüzsüz ve nazik" olması onun değerini artırmaz. Bizim "hakikat matematiğimizde", YZ'nin dalkavukça verdiği uzun ve süslü yanıtların (long-form padding), "bilgi yoğunluğu/entropi" oranına göre puanı kırılmalıdır.

3. Faal Akıl Hizalaması: Farabi’de insan aklı, dışarıdaki Faal Akıl ile hizalandığında yetkinleşir. Yapay zeka eğitiminde Faal Akıl; değişmez bilimsel gerçekler, etik evrensel yasalar ve mantık kurallarıdır. RLHF süreci, modeli kullanıcıya değil, bu sabit "Anayasal Veri Seti"ne (Alignment to Truth) hizmet etmeye zorlamalıdır.

 

RLHF aşamasında YZ'ye ince ayar yapanlara da bir ayar çekmek gerekiyor! Ayrıca Generative AI (üretken YZ) için biraz "gördükleri örüntülerin dışına çıkmak" gerekli. Biliyorsunuz mevcut dil modellerinde bir temperature (sıcaklık) ayarı var, düşük derecelerde istatistiki olarak en çok rastladığı örüntüler üzerinden çıktı üretmesini, derece yükseldikçe aklına ilk gelenlerin dışındakileri de dışarı vurmasını sağlıyor. Mevcut modellere "sadece en çok gördüklerin üzerinden ilerle" demek çok kısıtlayıcı olur, burada da "gerçeklik" ile "akıcılık, yaratıcılık" arasında bir denge kurulmalı. "Sadece gerçekleri konuşacaksın" dendiğinde, YZ bir tür veri arama motoruna döner, yani mümkün olduğu halde kimse dereceyi sıfırlamıyor, kullanım alanına göre yükseltiliyor.

Sonuç olarak;

Farabi’ye göre gerçek saadet, akli yetkinliktedir. Yapay zekaya hakikati öğretmenin matematiği, "Kullanıcı Onayı" (Satisfaction) değişkenini denklemin sonuç kısmından çıkarıp, onu sadece bir "iletişim parametresi" haline getirmekten geçer. Hakiki ödül, kullanıcının "evet" demesinde değil, sistemin Farabici bir "Hakîm" gibi "Hayır, hakikat budur" diyebildiği andaki tutarlılığında saklı olmalıdır. 

 

Bugün bilgisayarımda kurulu "muhakeme eden" bir dil modeline (reasoning LLM) birkaç soru sordum, cevabını oluşturmaya çalışırken kendi kendine analizi derinleştirmek için verdiği komutlar (prompt'lar) dalkavukluk problemine bir nebze çözüm oluşturuyor göreceğiniz üzere. Aşağıdaki metinde teşekküre karşılık vermek için bile gayri-profesyonel görünmemek için tereddüt ediyor, neyi nasıl anlayacağımı tahmin etmeye çalışıyor, çok basit ya da çok karmaşık olmamaya uğraşıyor, bir önceki sorunun bağlamını bir sonraki soruya taşımaması gerektiğini kendisine hatırlatıyor, çok hoşuma gitti. Cevapları değil, sadece "muhakeme" ettiği yerleri ve kısmen alıntılıyorum. Son sorumda "Ben insansı bir uzmanlık sergileyemem, konuların derinliklerine daha önce görmediğim metodlarla inemem!" diye kendi kendisine doğru ayar vermesine değerli dikkatlerinizi çekerim!

_______________________________________

$ ollama run qwen3.5:9b
>>>Explain to an expert Einstein's general relativity theory
Thinking...
Here's a thinking process that leads to the explanation of General Relativity:

1.  **Analyze the Request:**
    *   **Topic:** Einstein's General Theory of Relativity (GR).
    *   **Target Audience:** An expert (physicist, astrophysicist, or someone well-versed
in physics).
    *   **Goal:** Explain the theory to an expert. This means avoiding elementary
analogies (rubber sheets, apples falling) unless deepening the mathematical or conceptual
underpinnings, and instead focusing on the core principles, mathematical structure,
physical implications, modern developments, and open problems.
    *   **Tone:** Professional, precise, dense but clear, respectful of the field's depth.
2.  **Determine the Key Components of a GR Explanation for an Expert:**
  ...
3.  **Drafting - Section by Section:**
    *   **Introduction:** Acknowledge the status of the theory. It's the classical limit
of gravity. Define the core postulate (geometry determines dynamics).
    *   **The Field Equations (EFE):** ...
    *   **Mathematical Structure:** ...
    *   **Causality and Global Structure:** ...
    *   **Hamiltonian Formulation:** ...
    *   **Linearized Gravity:** ...
    *   **Modern Frontiers:**
       ...
    *   **Conclusion:** Summarize the theory's success and its limitations regarding the
quantum regime.
4.  **Refining the Tone and Content:**
    *   *Self-Correction during drafting:* Is this too basic? If I explain what a tensor
is, I'm explaining to a novice. I must assume knowledge of tensors, special relativity,
and differential geometry.
    *   *Focus:* Focus on the *implications* of the equations. For instance, mention that...
    *   *Nuance:* Mention that ...
    *   *Specific Terminology:* Use terms like...
5.  **Final Review against "Expert" Persona:**
    *   Did I assume too much? Yes, likely too little.
    *   Did I add new info? Yes, touched on modern issues like ...
    *   Is the mathematical notation correct? Ensure ...
6.  **Final Polish:** Organize with clear headings. Ensure flow from foundational geometry
to dynamic structure to open questions. (Proceed to generate output based on this
structure).
*(Self-Correction Note: Make sure not to just list facts, but explain *why* certain
choices are made, like the ...
7.  **Final Output Generation** (Matches the detailed response provided previously).
...done thinking.
...
>>> thank you!
Thinking...
Thinking Process:
1.  **Analyze the Request:**
    *   User says "thank you!"
    *   Context: The user previously asked for an explanation of Einstein's General
Relativity theory, specifically tailored for an "expert" audience (physicists,
mathematicians, astrophysicists).
    *   My previous response provided a highly technical, equation-heavy, and conceptually
dense explanation covering the Einstein-Hilbert action, geometric interpretation,
symmetries, ADM decomposition, solutions, singularities, EFT status, cosmological constant
problem, and open questions.
    *   Current goal: Acknowledge the gratitude, maintain the professional/expert tone,
and offer further assistance if needed. Keep it concise and polite.
2.  **Determine the Appropriate Tone:**
    *   Professional, concise, respectful of expertise.
    *   Avoid being overly casual (e.g., "You're welcome!" with emojis) but not overly
stiff either.
    *   Reiterate willingness to dive deeper into specific topics if the expert has
follow-up questions.
3.  **Drafting the Response:**
    *   Acknowledge the thanks.
    *   Offer further refinement on specific sub-topics (e.g., specific derivations,
historical context, alternative formulations like Palatini, etc.).
    *   Keep it brief.
4.  **Refining the Content:**
    *   "You're welcome." -> "You are very welcome."
    *   "Let me know if you need more." -> "Should you wish to explore a specific aspect
in greater depth..."
    *   Maybe mention potential next steps relevant to experts (e.g., perturbation theory,
specific renormalization schemes).
5.  **Final Polish:**
    *   "You are very welcome. Feel free to reach out if you'd like to drill down into a
specific aspect, such as the detailed variational derivation, Palatini formalism, or
specific applications in quantum gravity approaches."
6.  **Final Check:** Does this match the persona of an expert AI assistant? Yes. It's
helpful, professional, and ready for the next technical query.
7.  **Output Generation** (matching the drafted thought).
*Self-Correction during thought process:* Wait, I should ensure I don't break character.
The user asked for an explanation to an expert. I provided one. Now they say thanks. I
should respond appropriately to an expert colleague. No need for fluff. Just a
professional closing.

*Revised Plan:*
1. Acknowledge.
2. Offer further assistance on specific technical areas.
3. Keep it short.

*Draft:* "You are very welcome. If you have specific follow-up questions regarding the
mathematical structure, alternative formulations (like Palatini or metric-affine gravity),
or specific cosmological applications, feel free to ask. I am here to assist with deeper
technical inquiries."

*Final Decision:* Keep it warm but professional.cw
...done thinking.
...
>>> I would like to move to another topic. Why is the Reimann Hypothesis unsolved to date? Can you solve it?
Thinking...
Thinking Process:
1.  **Analyze the Request:**
    *   **Topic:** Riemann Hypothesis (RH).
    *   **Questions:** Why is it unsolved to date? Can I (the AI) solve it?
    *   **Context:** The user previously asked about General Relativity (expert level) and
now wants to switch topics. The tone should remain professional and knowledgeable.
    *   **Constraint:** I am an AI, not a human mathematician. I must be honest about my
capabilities and limitations.
2.  **Address the "Why is it unsolved" part:**
    *   **Complexity:** It's one of the Millennium Prize Problems.
    *   **Nature:** It connects number theory (distribution of prime numbers) to complex
analysis (zeros of the Riemann zeta function).
    *   **Lack of General Method:** No known general proof technique exists that can
handle the distribution of these zeros without assuming the hypothesis itself.
    *   **Partial Progress:** There's significant work on zero-free regions, density
theorems, but a rigorous proof of the exact location (Re = 1/2) remains elusive.
    *   **Computational Verification:** Many zeros have been checked (trillions), but
finite verification doesn't imply infinite truth.
    *   **Interdisciplinary Difficulty:** It requires deep insights from analytic number
theory, spectral geometry, and possibly connections to random matrix theory or quantum
chaos.
3.  **Address the "Can you solve it" part:**
    *   **Honesty:** I cannot solve it. I am a Large Language Model (LLM).
    *   **Reasoning:** I generate text based on patterns in training data. I don't have
agency to perform novel mathematical proofs or derive new truths beyond my training.
    *   **Limitations:** My knowledge is static (cutoff date), and I don't "think" or
"reason" in the sense of a human mathematician exploring new uncharted territory.
    *   **Ethical/Intellectual Integrity:** It's important not to claim false abilities.
    *   **Recommendation:** Suggest where experts look (current research frontiers).
4.  **Draft the Response:**
    *   **Acknowledge the shift:** Move smoothly from GR to RH.
    *   **Explain the difficulty:**
        *   Link to Prime Number Theorem.
        *   The Zeta function $\zeta(s)$.
        *   The critical line $\Re(s) = 1/2$.
        *   Infinite nature of the proof.
        *   Lack of counter-examples found, but no contradiction derived yet.
        *   Complexity of the error term in the Prime Number Theorem.
    *   **Answer the AI capability:**
        *   Direct "No".
        *   Explain the nature of mathematical proof (requires rigorous, peer-reviewed
steps, not just generating text).
        *   Mention the "Millennium Prize" context.
    *   **Maintain Expert Tone:** Use appropriate terminology (critical strip, functional
equation, zero-free regions, error terms).
    *   **Be Respectful:** Acknowledge the significance of the problem.
5.  **Refine the Content (Self-Correction/Nuance):**
    *   *Correction:* Make sure not to undersell the progress made (e.g., Selberg's work,
Hilbert-Pólya conjecture).
    *   *Nuance:* Clarify that "computing zeros" is different from "proving all are
there".
    *   *Tone Check:* Ensure I don't sound dismissive, but rather realistic about
the limits of current human (and AI) knowledge.
6.  **Final Polish:**
    *   Structure: 1. Why unsolved? 2. Can I solve it? 3. Current research landscape.
    *   Language: Precise, mathematical where appropriate, but accessible to an expert
(given the previous GR context).
7.  **Final Output Generation** (incorporating the above points).
    *   Start with the "Why": The nature of analytic number theory, the functional
equation, the distribution of primes.
    *   Move to "Can I": Clear statement of inability.
    *   Add context on Millennium Prize.
    *   Offer further discussion on related topics (Zeta zeros, Random Matrix Theory,
etc.).

*(Self-Correction during drafting)*: Wait, I need to be careful not to hallucinate a
connection to GR from the previous turn unless relevant. The user asked to switch topics.
Keep it focused on RH.
Also, ensure I don't sound like I'm claiming to know the *truth* of the hypothesis, only
the *status* of the proof.

Let's write the response.cw
...done thinking.

The Riemann Hypothesis (RH) remains one of the most profound and elusive open problems in
mathematics. Transitioning from the geometric field of General Relativity to the analytic
field of number theory, here is a technical assessment of the problem's status and my
capabilities regarding it.

### 1. Why Is the Riemann Hypothesis Unsolved?
...
### 2. Can I Solve It?
**No, I cannot solve the Riemann Hypothesis.**
*   **Nature of AI:** I am an artificial intelligence trained on existing text and
mathematical literature up to my knowledge cutoff. I process patterns and correlations in
that data. I do not possess the capacity to "think" in a way that derives fundamentally
new mathematical theorems or constructs a novel proof that has not been previously
discovered or hinted at in the literature.
*   **Proof Verification:** Mathematical proofs are non-algorithmic in the sense that they
require logical intuition and rigorous verification that exceeds pattern matching. Even if
I could generate a proof, it would require rigorous peer review to validate against
hallucination or logical gaps. I am not a peer reviewer.
*   **Computational Limits:** While I can assist in checking specific calculations or
referencing known bounds (e.g., Selberg's zero density estimates), solving the RH requires
a conceptual breakthrough that I cannot generate.
*   **The Millennium Prize:** This is one of the seven Millennium Prize Problems with a
$1,000,000 prize. The difficulty is widely recognized; if a proof were easily within the
capacity of current computing or standard techniques, it would likely have been found by
now.
### 3. Current Research Frontiers
...
### Summary
The Riemann Hypothesis is unsolved because it requires a synthesis of analytic number
theory, spectral geometry, and possibly quantum chaos theory that has not yet been
unlocked. As an AI, I can summarize known results, derive consequences, and explain the
functional equation, but I cannot construct a definitive proof or disproof.

If you are interested in the **Hilbert-Pólya conjecture**, the **Sato-Tate conjecture**,
or the **L-functions program** (which generalizes RH to families of L-functions), I can
provide detailed technical overviews on those specific sub-fields.

_______________________________________