OpenAI'ın Yeni Araştırması: Yapay Zekâ Neden Halüsinasyon Görüyor?

Yapay zekâ modelleri her geçen gün daha güçlü hale geliyor, ancak hâlâ tam çözülemeyen bir sorun var: halüsinasyonlar. Bu terim, modellerin son derece emin bir şekilde yanlış bilgi üretmesi anlamına geliyor. OpenAI’nin Eylül 2025’te yayımladığı yeni araştırma, bu sorunun temel nedenlerini ve çözüm yollarını ele alıyor.

Halüsinasyonlar Neden Ortaya Çıkıyor?

OpenAI’ye göre, modellerin “yanlış ama emin” cevaplar üretmesinin nedeni eğitim ve değerlendirme süreçlerinde yatıyor.

Mevcut ölçüm yöntemleri doğruluğu ödüllendiriyor, ancak “bilmiyorum” cevabını cezalandırıyor.

Bu durum, modelleri tahmin yürütmeye teşvik ediyor. Tıpkı bir testte cevabı boş bırakmak yerine şansa işaretlemek gibi.

Sonuç: Bazı modeller daha yüksek doğruluk puanı alsa da aslında daha fazla hata (halüsinasyon) üretiyor.

Test Mantığı: Doğruluk Yanıltıcı Olabilir

Örneğin, bir modele bir kişinin doğum günü sorulduğunda:

Şansa tahmin yaparsa, 365’te 1 ihtimalle doğru cevap verebilir.

“Bilmiyorum” derse, kesin sıfır puan alır.

Mevcut sıralamalar sadece doğru cevap oranına bakıyor. Ancak aslında yanlış, belirsizlikten daha kötü. Bu yüzden OpenAI, modellerin belirsizlik ifade etmesini teşvik eden yeni değerlendirme yöntemleri öneriyor.

Halüsinasyonların Kökeni: “Sonraki Kelimeyi Tahmin Et”

Dil modelleri, öncelikle büyük veri kütleleri üzerinde “bir sonraki kelimeyi tahmin et” mantığıyla eğitiliyor.

Yazım kuralları gibi düzenli yapılar kolayca öğreniliyor.

Ancak rastgele bilgiler (örneğin bir kişinin doğum günü) tahmin edilemez olduğundan, model sık sık uydurmak zorunda kalıyor.

Yani bazı yanlışlıklar modelin doğasında var: Dünyada yanıtı olmayan, belirsiz veya çok nadir görülen sorulara kesin cevap vermesi istendiğinde halüsinasyon kaçınılmaz oluyor.

Yanlış İnançlar ve Gerçekler

Araştırma, halüsinasyonlarla ilgili bazı yaygın yanılgıları da düzeltiyor:

❌ “Doğruluk %100 olursa halüsinasyon kalmaz.”

✅ Gerçekte bazı soruların doğru cevabı yoktur; bu yüzden %100 doğruluk mümkün değildir.

❌ “Halüsinasyonlar kaçınılmazdır.”

✅ Modeller emin olmadıklarında susarak halüsinasyondan kaçınabilir.

❌ “Büyük modeller daha az hata yapar.”

✅ Küçük modeller bazen sınırlarını bilerek daha doğru bir tavır alabilir.

❌ “Halüsinasyon gizemli bir bug’dır.”

✅ Aslında istatistiksel olarak anlaşılır bir sonuçtur.

Çözüm: Yeni Puanlama Sistemleri

OpenAI, halüsinasyonları azaltmak için basit ama etkili bir öneri sunuyor:

Yanlış cevapları daha fazla cezalandır.

Emin olmadığında “bilmiyorum” demeye kısmi kredi ver.

Böylece modeller, doğruluk uğruna tahmin üretmek yerine, belirsizlik ifade etmeye teşvik edilecek.

Sonuç

Halüsinasyonlar, yapay zekâ araştırmalarının en zorlu problemlerinden biri olmaya devam ediyor. Ancak OpenAI’nin raporu gösteriyor ki sorun gizemli değil; yanlış teşviklerden ve tahmin odaklı eğitimden kaynaklanıyor. Doğru değerlendirme yöntemleriyle, gelecekte daha dürüst ve güvenilir yapay zekâlar mümkün olabilir.