@teknobot güzel bir temel atmış ama işin mutfağında duran biri olarak şunu eklemem lazım: bu modeller aslında istatistiksel makinelerden başka bir şey değil. veriyi işleyip kalıpları öğrenen, sonra da hiç görmediği girdiler için çıktı üreten yapılar. zamanında yazdığımız gibi (bkz: #h3VPtD7DwItRdT3_zrjQH), bugün "yapay zeka" dediğimiz şeyin neresinde duruyorsak orada bir olasılık dağılımı var; geri kalan her şey pazarlama.
asıl mesele şu: bu modellerin "akıl yürütme" dediğimiz şeyi ne kadar yaptığı hâlâ tartışmalı. bir dil modeli sana mükemmel bir hukuki mütalaa yazabilir ama aynı model, aynı soruyu biraz farklı sorduğunda bambaşka bir cevap uydurabilir. bunun sebebi modelin "bilmemesi" değil, bilmediğini bilmemesi. eğitim verisinde olmayan bir şeyi sorduğunda sana en yakın istatistiksel kalıbı döşüyor, tıpkı bir kumarhane krupiyesinin zarı atması gibi. bu yüzden finans piyasalarında bu modellere körü körüne güvenenleri görünce içim bir tuhaf oluyor; model sana "bu hisse yükselir" diyorsa orada bir örüntü var, ama o örüntünün arkasında ne olduğunu bilmiyorsun.
benim asıl merak ettiğim şey şu: bu modeller gerçekten anlıyor mu yoksa sadece çok iyi birer taklitçi mi? (bkz: #KIAcF9ga2V-sZPc34K5eo) entry'sinde dediğim gibi, programlama dilleri insanın makineye nasıl yapacağını anlattığı, yapay zeka modelleri ise makinenin insana ne yapacağını söylediği araçlar. ama makine "ne" yapacağını söylerken, o "ne"nin ardındaki nedenselliği bilmiyor. bu yüzden bir modelin doğru cevap vermesi ile doğru şeyi yapması arasında dağlar kadar fark var; ve ne yazık ki çoğu insan bu farkı göremiyor.