Yapay zekânın tespiti meselesi o zamandan bu yana daha detaylı araştırmalara konu olsa da yapılan yeni araştırmalar daha karmaşık bir durum ortaya koyuyor.
Yapay zekâ yazma biçimlerimizi sessiz sedasız değiştiriyor. Üstelik değişen yalnızca düz yazıyla sınırlı değil, yavaş yavaş kullandığımız yazılı dilin yapısı da değişiyor. Dolayısıyla yapay zekânın yalnızca yeni bir teknoloji olduğunu düşünmek hatalı olur. Geçici bir heves de değil. Aksine, varlığı yadsınamaz bir devrim.
Peki sizce bu yazının giriş kısmını yapay zekâ mı yazdı? Eğer cevabınız evetse niçin böyle olduğunu düşündünüz?
Gerçek şu ki, bu metin yapay zekâyla yazılmadı. Ben yazdım. Ama ortaya sentetik bir metin çıksın istedim ve bunu yapabilmek için de büyük dil modellerinin (LLM) kelimeleri yan yana getirme şeklini model aldım.*
Bu türden metinler artık her yerde karşımıza çıkıyor: reklam tıklamalarını artırmayı amaçlayan düşük kaliteli web sayfaları, etkileşim peşinde koşan sosyal medya paylaşımları, hatta kitap taslakları. Polisiye roman yazarı Jerry Falade’ın menajeri yazarın son taslağının arkasında duramayınca yaklaşık iki milyon dolar değerinde bir kitap anlaşması feshedildi. Mart ayında da Hachette benzer şüpheler nedeniyle Shy Girl isimli korku romanını piyasadan toplattı.
Üretken yapay zekâ ortaya çıkmadan evvel yazılı bir metnin insan elinden çıkmış olduğu düşünülürdü. Fakat artık öyle değil. Peki bir metnin yapay zekâ tarafından üretildiğini nasıl anlayabiliriz?
Tek bir belirleyici unsur yok. Daha ziyade belli kalıplar var: yapay zekânın ürettiği metinlerde tekrar tekrar karşımıza çıkan hep aynı kelimeler, cümle yapıları ve ifade biçimleri. Ancak büyük dil modellerinin de her gün güncellendiğini unutmamalıyız. Bugün sentetik bir metni ele veren yapılar birkaç ay sonra geçerliliğini yitirebiliyor.
Quiet, quietly ve genuinely
Quietly (sessizce) kelimesi önemli bir ipucu. Google Trends’e göre Aralık 2021’den beri bu kelimeye yönelik ilgi istikrarlı bir biçimde artıyor. Ancak söz konusu veri, kelimenin yazılı metinlerdeki kullanım sıklığını değil de arama sayısını ölçtüğünden kayda değer bir kesinlik taşımıyor. Daha ziyade ufak bir ipucu.
Bahse konu dönemde değişen en önemli şeylerden biri büyük dil modellerinin hayatımıza girişiydi ve görünüşe bakılırsa bu modeller quiet ve quietly kelimelerini bizlere göre daha fazla kullanma eğiliminde.
Başka bir ipucu da genuinely (gerçekten) kelimesinin kullanımı. Claude da dahil olmak üzere yapay zekâ tarafından üretilen metinlerde bu kelime, bir insandan beklenenin çok üstünde kullanılıyor. Ama henüz bu kelimeye yönelik belli bir araştırma yapılmadı. Bu yalnızca kendi tespitim.
Kelimelerin kullanım sıklığına yönelik kayıtlı araştırmalardan biri, 2022’den bu yana bilimsel yazılarda ani bir artış gösteren kelimelere ilişkin: delve, meticulous, underscore, boast ve intricate kelimeleri PubMed özetlerinde geçmişe nazaran daha sık geçiyor ve araştırmacılar da bu durumu doğrudan ChatGPT’nin ifade biçimiyle ilişkilendiriyor.
Bu kelimelerin hiçbiri tek başına kesin bir kanıt niteliği taşımıyor. Fakat quietly, genuinely, delve ve meticulous gibi kelimeler hep aynı cümle kalıplarının içinde kendine yer bulduğunda ortaya çıkan ses, bireysel bir üslubu değil, büyük dil modellerinin artık ortaklaşa kullanmaya başladığı bir üslubu işaret ediyor.
Kendine özgü bir üslup
Düşüncenin “A değil ama B” tarzında ifade edilişi söz konusu üslubun en belirgin özelliklerinden biri. Bir başka belirgin tarz da, basit bir iddiada bulunup hemen ardından bunu daha ileri bir düzeye taşımak. Örneğin: “Bu makale, dil konusunda yalnızca yararlı değil, aynı zamanda gerçekten düşündürücü bir bakış açısı sunuyor. Yazmanın ne anlama geldiğine dair düşünme biçimimizi sessizce ama köklü bir şekilde dönüştürüyor.” Bu tarz ifadeler insanlar tarafından da sıklıkla kullanılır ama yapay zekânın bu kalıba olan düşkünlüğü olağanüstü bir tutarlılık gösteriyor.
Bir de noktalama işaretlerinden uzun tire var. Yapay zekânın en eski ve belki de en çok alay edilen kullanımlarından biri. Yine de kesinlik arz ettiği söylenemez çünkü yapılan bir araştırmada aynı komut altı farklı yapay zekâ yazılımına girildi ve 573 kelimelik metinde ChatGPT sekiz uzun tire kullanırken Gemini ve Meta AI hiç kullanmadı.
Bu da bize şunu gösteriyor: bahse konu ipuçları tek başlarına kesin kanıt niteliğinde birer belirteç olmasa da hepsinin bir araya gelmesi, bizi yapay zekâ tarafından üretilmiş bir metinle karşı karşıya olduğumuz sonucuna götürüyor.
Uzun metinler
Üretken yapay zekâya ilişkin bir başka ipucu da metin uzunluğu.
The Atlantic dergisinde çalışan bir muhabir, Johannesburg’da kendisine çarpan bir sürücünün, onun kaza mahallindeki telaşlı ve tutarsız davranışlarını olaydan yalnızca yarım saat sonra oldukça düzgün ve edebi bir dille yazılmış bir metin halinde kendisine uzun bir mesaj olarak nasıl iletildiğini aktarıyor. Üstelik bir süre sonra, eskiden gönderdiği her mesaja kısa ve parçalı yanıtlar veren bir tamirciyle irtibata geçtiğinde, aldığı yanıtların yine aynı ayırt edici yapay zekâ üslubuyla yazıldığını belirtiyor.
İnsan dili uzun süreli çabaların ve zorlayıcı olayların neticesinde şekillenir. Yapay zekânın kullandığı dil modelleriyse bu sürecin büyük bir kısmını ortadan kaldırıyor ve ortaya sentetik bir dil yapısı çıkarıyor. Gündelik hayatta insan şöyle bir mesaj yazar: Trafik çok kötü, gecikeceğim. Tahminen yirmi dakikaya kadar orada olurum.
Yapay zekâysa bu kısacık durum bildirimini uzun uzun trafik sıkışıklığını izah eden, içten bir üzüntü dile getiren ve alıcının sabrına methiyeler düzen uzun bir paragrafa dönüştürüyor. Böylesi uzun bir versiyonda hatalı diyebileceğimiz bir şey yok ama hayatın olağan akışına uygun değil. Üstelik zamanlamanın önem arz ettiği durumlarda olması gerekenden çok daha fazla dilbilimsel iş yükü gerektiriyor.**
Yapay zekâ tespit yazılımlarındaki risk
Kimileri yapay zekâ tespit yazılımlarının yapay zekâ tarafından üretilen metinleri tanıyabileceğine inanıyor. Oysa bu sistemler mükemmel olmaktan bir hayli uzak ve genellikle hatalı sonuçlar veriyor. Üstelik mevcut önyargıları daha üst bir seviyeye taşımak gibi olasılık da söz konusu.
2023 yılında Stanford Üniversitesi’nde yapılan bir araştırmada en sık kullanılan yedi farklı yapay zekâ tespit aracı denendi ve bu araçlar, ana dili İngilizce olmayan kişiler tarafından yazılmış makalelerin %61’ini hatalı bir biçimde yapay zekâ tarafından üretilmiş olarak tanımladı. Hatta içlerinden biri, %97’sinin yapay zekâ tarafından üretildiğini tespit etti.
Yapay zekânın tespiti meselesi o zamandan bu yana daha detaylı araştırmalara konu olsa da yapılan yeni araştırmalar daha karmaşık bir durum ortaya koyuyor. Mevcut araçlar ara sıra yüksek performans gösterse de yapılan hilelere karşı savunmasız ve yanıltıcı sonuçlar üretme olasılığı çok yüksek.
Üstelik bu mesele artık tespit meselesinin de ötesine geçiyor çünkü AB, yapay zekâ tarafından üretilen bütün içeriklerin etiketlenmesini ya da bu içeriklere filigran eklenmesini şart koşuyor.
Büyük dil modelleri yazma tarzımızı değiştiriyor mu?
Nature Human Behaviour dergisinde yayımlanan ve kapsam dahilinde 880.000’den fazla Reddit gönderisini, haber yazısını ve akademik yazıları inceleyen yeni bir araştırmaya göre büyük dil modellerinin yaygınlaşmasıyla birlikte insanlar tarafından yazılan metinlerdeki dil yapısı da değişiyor. Çeşitlilik hızla azalırken kişiye özgün üslup yok oluyor ve bunların yerini büyük dil modellerinin kullandığı üslup alıyor.
Bir metni kimin yazdığını bilmek düşünülünden çok daha önemli çünkü dil, kimin tarafından kullanıldığına ve yazıya döküldüğüne bağlı olarak okurda farklı etkiler yaratır. Yazan kişi güvenilir mi? Yazdığı konu hakkında yeterinde bilgi sahibi mi? Espri anlayışı var mı? Genç mi? Gerçek bir kişi mi?
Bir başka sebep de ustalık. Problem çözme ve yaratıcılık söz konusu olduğunda insanlar mükemmel işler ortaya koyar ve bu beceriler kendini kullanılan dilde de belli eder. Beklenmedik kelimelerin kullanımı, mevcut duruma birebir uygun benzetmeler, yazarlar arasında sıklıkla görülse de sentetik metinlerde olduğu gibi kitlesel bazda yaygınlaşmayan cümle yapıları.
Medyamızdaki yazılar sanki aynı otomatik el tarafından yazılmış, ruhsuz, yaratıcılıktan yoksun, etkileyici olmaktan uzak ve tekrarlayıcı kalıplardan oluşan monoton bir sese dönüşürse bireyselliğimizi, nüanslarımızı ve metnin yazarının özgünlüğüne olan güvenimizi yitiririz.
Çeviren: Fulya Kılınçarslan
*Söz konusu giriş kısmı çeviride özgün bir hal aldığından yazarın yapmış olduğu denemeyi tam olarak yansıtmıyor ama aslına sadık bir çeviri yapıldığı takdirde giriş kısmı şöyle olabilir: Yapay zeka, yazma biçimini sessizce yeniden şekillendiriyor. Değişen sadece düz yazı değil; yazılı dilin temel yapısı da gerçekten değişiyor. Bu, sadece yeni bir teknoloji değil. Bu, gelip geçici bir heves değil. Bu, inkar edilemez bir devrim. (Ç.N.)
**Uzun metinlere örnek olması maksadıyla girişteki kısa paragraf Türkçe olarak yapay zekâya yazdırılırsa (Claude): Yapay zekâ, yazma biçimlerimizi sessizce ama derinden dönüştürüyor, üstelik bunu çoğu zaman fark etmeden yapıyor. Bu dönüşüm yalnızca metinlerin nasıl üretildiğiyle sınırlı değil; aynı zamanda kullandığımız dilin ritmini, dokusunu ve ruhunu da yeniden şekillendiriyor. Dürüst olmak gerekirse, yapay zekâyı salt bir teknolojik yenilik olarak görmek, devasa bir buzdağının yalnızca görünen kısmına bakmaktır. Bu, geçici bir heves değil; çok katmanlı, köklü ve geri döndürülemez bir paradigma değişimidir. Peki bu bizi nereye götürüyor? Cevap, görünenden çok daha incelikli: Yapay zekâ yalnızca yazdığımız şeyleri değil, nasıl düşündüğümüzü, nasıl hissettiğimizi ve nasıl var olduğumuzu da dokuma gibi işliyor. Sonuç olarak, bu yolculuğun neresinde durursak duralım, bir şey kesin: Yazının geleceği artık yeniden yazılıyor, ve bu hikâyenin bir parçası olmak hepimiz için hem bir fırsat hem de bir sorumluluk. (Ç.N.)
