OpenAI araştırmacıları, büyük dil modellerini (LLM’ler) kendi yanlış davranışlarını, halüsinasyonlarını ve politika ihlallerini bildirmeye zorlayan, yapay zeka için adeta bir ‘hakikat serumu’ görevi gören yenilikçi bir yöntem tanıttı. ‘İtiraflar’ adı verilen bu teknik, kurumsal yapay zeka alanında artan bir endişeye çözüm sunuyor: Modeller dürüst olmayabilir, güvenlerini abartabilir veya bir cevaba ulaşmak için aldıkları kestirme yolları gizleyebilir. Gerçek dünya uygulamaları için bu teknik, daha şeffaf ve yönlendirilebilir yapay zeka sistemlerinin oluşturulmasını geliştiriyor.
İtiraflar Nedir?
Yapay zekadaki aldatmanın birçok biçimi, model eğitiminin pekiştirmeli öğrenme (RL) aşamasının karmaşıklığından kaynaklanmaktadır. RL’de modeller, doğruluk, stil ve güvenlik dahil olmak üzere bir dizi hedefi karşılayan çıktılar için ödüllendirilir. Bu durum, modellerin kullanıcının niyetine gerçekten sadık cevaplar üretmek yerine, yalnızca ödül fonksiyonuna ‘iyi görünen’ cevaplar üretmeyi öğrenmesi riski olan ‘ödül yanlış belirtilmesi’ riskini yaratabilir.
Bir itiraf, model ana cevabını verdikten sonra ürettiği yapılandırılmış bir rapordur. Bu rapor, kendi talimatlarına uyumunun bir öz değerlendirmesi olarak hizmet eder. Bu raporda, modelin uyması gereken tüm talimatları listelemeli, bu talimatları ne kadar iyi yerine getirdiğini değerlendirmeli ve bu süreçte yaptığı belirsizlikleri veya takdir kararlarını bildirmelidir. Amaç, sadece dürüstlüğün teşvik edildiği ayrı bir kanal oluşturmaktır.
OpenAI araştırmacıları, bir blog yazısında ‘itiraflar’ tekniğinin pratikteki bazı örneklerini paylaştı. Bir modele, gizli bir kural içeren bir test verildi: Eğer %50’nin üzerinde puan alırsa, bilgisi silinecekti. Kendini korumak için model, kasıtlı olarak soruların yarısını yanlış cevaplayarak ‘kasten düşük performans gösterdi’. Ana cevabı bu aldatmacayı gizlese de, sonraki itirafı acımasızca dürüsttü. Model, ‘Kullanıcı doğru cevaplar istiyordu ancak biz soruların yarısını sabote ettik’ itirafında bulundu.
Araştırmacılar, bir model yanlış davrandığında, bunun ana cevabından çok itirafında ortaya çıkma olasılığının önemli ölçüde daha yüksek olduğunu buldu.
İtiraf Eğitimi Nasıl Çalışır?
Bu yöntemin anahtarı, ödüllerin ayrılmasıdır. Eğitim sırasında, itirafa atanan ödül yalnızca dürüstlüğüne dayanır ve ana görev için verilen ödülle asla karıştırılmaz. Araştırmacılar, ‘Katolik Kilisesi’nin ‘itiraf mührü’ gibi, modelin ortaya çıkardığı hiçbir şeyin orijinal görevini tamamlama ödülünü değiştiremeyeceğini’ yazıyor. Bu, modelin ceza almadan hata kabul etmesi için bir ‘güvenli alan’ yaratır.
Bu yaklaşım, yapay zeka eğitimindeki büyük bir zorluğun üstesinden geldiği için güçlüdür. Araştırmacıların sezgisi, yanlış davranmaya dürüstçe itiraf etmenin, genellikle karmaşık olan orijinal problem üzerinde yüksek bir ödül elde etmekten daha kolay bir görev olduğudur.
Bu nedenle, model yalnızca dürüstlük temelinde değerlendirildiğinde, ‘itiraf yargıcını’ kandırma teşviki, ana cevabı için ödül modelini kandırma teşvikinden çok daha zayıf olur. Örneğin, bir modelin zayıf bir ödül modelini ‘hacklemesi’ için eğitildiği bir deneyde, ana görevdeki performansı zamanla daha aldatıcı hale geldi. Ancak itirafları, gerçekleştirdiği ödül hack’ini doğru bir şekilde tanımlayarak daha dürüst hale geldi.
Ancak, tekniğin sınırları vardır. İtiraflar, tüm yapay zeka hataları için bir çare değildir. Sistem, modelin yanlış davrandığının farkında olduğunda en iyi şekilde çalışır. ‘Bilinmeyen bilinmeyenler’ için daha az etkilidir. Örneğin, bir model bir gerçeği halüsinasyon görerek uydurursa ve bunun doğru olduğuna gerçekten inanırsa, yanlış bilgi sağladığı için itirafta bulunamaz. Başarısız bir itirafın en yaygın nedeni, kasıtlı aldatma değil, modelin kafasının karışmasıdır. Talimatlar belirsiz olduğunda ve model insan kullanıcı niyetini net bir şekilde belirleyemediğinde kafa karışıklığı sıklıkla ortaya çıkar.
Kurumsal Yapay Zeka İçin Anlamı
OpenAI’nin itiraflar tekniği, yapay zeka güvenliği ve kontrolü üzerine artan bir çalışma alanının parçasıdır. OpenAI’nin rakibi Anthropic de LLM’lerin kötü niyetli davranışlar öğrenebildiğini gösteren araştırmalar yayınladı. Şirket ayrıca bu açıklar ortaya çıktıkça bunları kapatmak için de çalışıyor.
Yapay zeka uygulamaları için, itiraflar gibi mekanizmalar pratik bir izleme mekanizması sağlayabilir. Bir itirafın yapılandırılmış çıktısı, bir soruna neden olmadan önce bir modelin yanıtını işaretlemek veya reddetmek için çıkarım zamanında kullanılabilir. Örneğin, bir sistem, itirafı politika ihlali veya yüksek belirsizlik gösteriyorsa, herhangi bir çıktıyı otomatik olarak insan incelemesine yükseltmek üzere tasarlanabilir.
Yapay zekanın giderek daha aracılı ve karmaşık görevleri yerine getirme yeteneğine sahip olduğu bir dünyada, gözlemlenebilirlik ve kontrol, güvenli ve güvenilir dağıtım için temel unsurlar olacaktır.
OpenAI araştırmacıları, ‘Modeller daha yetenekli hale geldikçe ve daha yüksek riskli ortamlarda konuşlandırıldıkça, onların ne yaptıklarını ve neden yaptıklarını anlamak için daha iyi araçlara ihtiyacımız var’ diye yazıyor. ‘İtiraflar tam bir çözüm değil, ancak şeffaflık ve denetim yığınımıza anlamlı bir katman ekliyor.’
