ChatGPT ve LLaMA gibi yapay zeka dil modelleri, oldukça akıcı ve bazen insanı şaşırtacak kadar gerçekçi yanıtlar veriyor. Ama zaman zaman çok emin bir şekilde yanlış bilgi sundukları da oluyor. Yeni bir araştırma da, bu yapay zeka sistemlerinin bilgi işleyiş biçiminin, bazı beyin bozuklukları yaşayan insanların yaşadığı sorunlarla şaşırtıcı şekilde benzer olabileceğini ortaya koydu.
Tokyo Üniversitesi’nden bir grup araştırmacı, bu yapay zeka modellerinin iç işleyişini, Wernicke afazisi olan kişilerin beyin aktiviteleriyle karşılaştırdı. Bu rahatsızlık, kişilerin akıcı ama anlamsız veya kafa karıştırıcı konuşmalar yapmasına neden oluyor. Araştırmacılar, iki farklı sistemde beklenmedik ortak noktalar buldu.
Çalışmada kullanılan “enerji manzarası analizi” yöntemi, hem insan beyninde hem de yapay zeka sistemlerinde bilginin nasıl hareket ettiğini gözler önüne serdi. Bu teknik aslında fizik alanında geliştirilmiş ama karmaşık sistemlerin iç dinamiklerini anlamak için oldukça işe yarıyor.
Sonuçlar, hem afazi hastalarının beyninde hem de yapay zeka modellerinde, anlamlı iletişimi zorlaştıran bazı düzensiz ve katı kalıpların varlığını gösterdi. Yapay zeka bazen bilgiyi kendi içinde döndürüp, ihtiyacı olan verilere ulaşmakta zorlanabiliyor. Bu, afazi hastalarının anlamsız konuşmalarıyla benzerlik taşıyor.
Araştırma, yapay zekanın bazen yanlış cevaplar vermesinin aslında bir hata değil, onun çalışma biçiminin bir parçası olduğunu söylüyor. Bu da yapay zekanın yapısını anlamak için yeni bir perspektif sunuyor.
Bu bulgular sadece yapay zeka için değil, insan beyni üzerine de yeni düşüncelerin de kapısını açıyor. Afazi gibi hastalıkların teşhisinde, sadece hastanın dışarıdan görünen davranışlarına değil, beynin bilgiyi nasıl işlediğine bakmak gerekebilir. Bu alandaki gelişmeler, daha önce yapay zekanın otizmi tespit etmekte kullanılması gibi umut veren örnekleri de akıllara getiriyor.
Yapay zeka geliştirenler için de bu çalışma, bilgiye daha iyi ulaşan ve onu daha iyi organize eden sistemler tasarlamak için yol gösterici olabilir. İnsan beynindeki bazı işleyişlerle benzerlikler, hem daha güvenilir yapay zekalar yapmak hem de beyin hastalıklarını anlamak için önemli bir adım olacaktır.
