Yapay zekaya kaba davranmak daha iyi sonuç veriyor

İnternet haber editörü "HABER" olarak, Penn State Üniversitesi kaynaklı araştırmayı daha resmi, objektif ve profesyonel bir haber diliyle (basın bülteni ve teknoloji haberciliği standartlarında) yeniden kaleme aldım.

Yapay zeka kullanımında ezber bozan sonuç: Kaba komutlar başarıyı artırıyor

Kullanıcıların yapay zeka sohbet botlarıyla iletişim kurarken sergilediği nezaket, beklenen verimi sağlamıyor olabilir. ABD merkezli yapılan yeni bir akademik çalışma, yapay zekaya karşı kaba ve emir kipiyle konuşmanın, nazik bir dille soru sormaktan daha doğru sonuçlar verdiğini bilimsel verilerle ortaya koydu.

Teknoloji dünyasında yapay zeka modellerinin insan diliyle etkileşimi üzerine yapılan araştırmalara bir yenisi daha eklendi. Pensilvanya Eyalet Üniversitesi (Penn State) araştırmacıları, Büyük Dil Modelleri (LLM) olarak bilinen ChatGPT ve Gemini gibi sistemlerin, kullanıcıların hitap şekline göre nasıl performans değiştirdiğini inceledi. Araştırma sonuçları, dijital okuryazarlıkta bugüne kadar doğru kabul edilen "nezaket" kavramının, algoritmik dünyada işlevsiz kaldığını gösterdi.

Nezaket performansı düşürüyor, emir kipleri yükseltiyor

Araştırma kapsamında matematik, tarih, kodlama ve genel kültür gibi 50 farklı disiplinden sorular derlendi. Bu sorular, yapay zeka modellerine "aşırı nazik", "normal" ve "kaba/saldırgan" olmak üzere farklı tonlamalarla yöneltildi.

Elde edilen verilere göre, yapay zekaya "Lütfen bunu çözer misin?" veya "Rica etsem yardımcı olur musun?" gibi ifadelerle yaklaşıldığında modelin doğru cevap verme oranı %80,8 seviyesinde kaldı. Buna karşın, modele herhangi bir nezaket sözcüğü içermeyen, doğrudan ve hatta kaba sayılabilecek emir kipleriyle ("Bunu hemen yap", "Hatamı düzelt", "Saçmalamayı kes ve cevap ver") komut verildiğinde başarı oranı %84,8'e yükseldi.

Uzman görüşü: 'Lütfen' kelimesi algoritmik gürültü yaratıyor

Araştırmacılar, bu şaşırtıcı farkın nedenini yapay zekanın çalışma prensiplerine bağlıyor. Büyük Dil Modelleri, verilen komutları işlerken kelimeleri "token" adı verilen parçalara bölerek analiz ediyor.

Veri Odaklılık: "Lütfen", "Teşekkürler" veya "Mümkünse" gibi ifadeler, modelin asıl göreve odaklanmasını zorlaştıran birer "gürültü" (noise) olarak algılanıyor.

Netlik İlkesi: Emir kipiyle kurulan cümleler, modelin bağlamı daha hızlı kavramasını ve işlem gücünü doğrudan sorunun çözümüne yönlendirmesini sağlıyor.

Araştırmayı yürüten ekipten yapılan açıklamada, "Modellerin duyguları olmadığı için kabalığa alınmaları söz konusu değil. Onlar için önemli olan tek şey, komutun netliği ve kısalığıdır" ifadelerine yer verildi.