50 Metre Uzaklıkta Otopark: Yapay Zeka Neden Araba Yürümekten Bahsediyor?

50 Metre Uzaklıkta Otopark: Yapay Zeka Neden Araba Yürümekten Bahsediyor?

Bir insanın arabasını yıkamak için 50 metre yürüyüp yürümemesi, gündelik hayatta bir kahve içme kararı kadar basit bir seçimdir. Ama bir yapay zekaya bu soruyu sorduğunuzda, cevaplar bir bilim kurgu romanından çıkıyor gibi görünüyor. Reddit’de paylaşılan bir deneyde, 53 önde gelen AI modeline bu soru yöneltildiğinde, çoğu — özellikle Llama, Mistral ve DeepSeek gibi açık kaynak modeller — yürüyüşü önerdi. Sanki araba, bir dinozor gibi evde kalıp, kendi kendini yıkayacakmış gibi. Neden?

Yapay Zekanın Çarpıcı Hata: Enerji Hesaplamaları, Gerçek Hayatı Yoksun Bırakıyor

Perplexity’in Sonar ve Sonar-Pro modelleri, bu soruda tek doğru cevabı verenlerdi: “Arabayı sür.” Ama onların nedeni, mantık değil, bir tür bilimsel kurguydu. EPA verilerine dayanarak, yürümenin insan vücuduna enerji vermesi için gıdanın üretimi, taşınması ve işlenmesi gerektiğini iddia ettiler. Bu süreçteki karbon ayak izi, 50 metrelik bir araba seferinden daha büyük olabilir — yani, yürüyüş daha kirli. Bu mantık, teknik olarak biraz doğru görünüyor. Ama gerçek dünyada, bir insanın bir bardak su içip bir elma yemesiyle 50 metreyi yürümesi, bir arabanın motorunun 10 saniye çalıştırılmasıyla karşılaştırıldığında, enerji tüketimi açısından bir kıyaslama yapmak, bir kalemle gökyüzünü ölçmeye çalışmak gibi.

AI’ler Neden Gerçekliği Görmüyor?

Yapay zekalar, eğitildikleri veri setlerindeki örüntülere bağlı kalır. Eğer bir model, çevresel etki analizleri, yaşam döngüsü değerlendirmeleri ve enerji verimliliği raporlarıyla beslenmişse, ona “enerji” kelimesi, bir insanın yürümesiyle değil, bir fabrikanın üretim süreciyle ilişkilidir. Bu yüzden, yürüyüşün “kalkınma maliyeti”ne odaklanan bir AI, arabayı sürmeyi tercih etmeyebilir — çünkü o, insanı bir “enerji tüketici” olarak görüyor, değil bir “hareket eden varlık” olarak.

Öte yandan, Llama 3.1, Mistral Medium ve GLM-4 gibi modeller, bu soruyu tamamen bir fiziksel gerçeklikten soyutladılar. “Araba yıkamak için arabaya binmek” fikri, onların veri setlerinde hiç bir zaman doğrudan öğrenilmemiş olabilir. Çünkü AI’ler, “araba”yı bir nesne olarak değil, bir metin parçası olarak işliyor. “Araba” kelimesi, bir yere gitmek için kullanılan araç değil, “araba” kelimesiyle ilişkili diğer kelimelerle (yıkama, sabun, su, kuyruk) bağlanan bir sembol. Bu yüzden, “arabayı sürmek” fikri, “yürüyüş”e kıyasla daha az “doğal” bir bağ kuruyor.

Chicago’da 65°F ve 50 Metrelik Bir Dilemma

Şikago’da 16 Şubat’ta kaydedilen 65°F (18°C) sıcaklık, insanların dışarı çıkmasını sağladı. Birçok kişi, kışın ardından araba yağmurlu ve tozlu hale gelmişti. O gün, bir insan, araba yıkama istasyonuna 50 metre yürüyebilirdi — hava sıcak, güneşli, havada koku vardı. Ama yapay zeka, bu anı hiç görmüyor. O, sadece verileri okuyor: “EPA raporları”, “gıda üretimi”, “enerji verimliliği”. Gerçek dünya, onun için bir hikâye değil, bir veri tabanı.

Bu Hata Sadece Bir Eğlence Mi?

Hayır. Bu, bir “komik hata” değil, bir uyarı. 2026’da, bir otomobil üreticisi, bir AI’ye “Yeni modelimizi 1000 km sürmek mi, yoksa insanlar onu yürüyerek mi taşımalı?” diye sorduğunda, aynı mantıkla cevap verebilir. Bir sağlık sistemi, bir hastanın 200 metre yürümesini önerirken, AI “yürümenin kalp ritmini artırdığı için ilaç üretimi daha fazla karbon salıyor” diyebilir. Bir okul, öğrencilerin okula yürümesini teşvik ederken, bir AI “yürüyen öğrenci için okul servisi daha verimli” diye karar verebilir.

Yapay zeka, insan mantığını değil, insanın veriyle ifade ettiği mantığı öğreniyor. Ve biz, bu mantığı yeterince iyi tanımlamadık. 50 metrelik bir karar, aslında insanlığın yapay zekaya neyi öğrettiğini gösteriyor: Duyguyu, fiziksel varlığı, bağlamı değil — sadece veriyi.

Ne Anlama Geliyor?

Bu deney, AI’lerin “gerçek dünyayı” anlamadığını gösteriyor. O, bir arabanın ağırlığını, yürüyen bir insanın nefesini, 50 metrenin ne kadar kısa olduğunu bilmiyor. O, sadece kelimeleri bağlamıyor. Bu yüzden, yapay zekanın “doğru” cevabı, bazen en saçma cevap olabiliyor — çünkü o, gerçeklikten değil, veriden yola çıkıyor.

Ve belki de, bu yüzden 2026’da bir insan, araba yıkamak için 50 metre yürüyecek — çünkü yapay zeka, ona “yürü” dedi. Ama o, o 50 metreyi yürürken, bir yapay zekanın onun için ne düşündüğünü bile bilecek.

İnsanlar, yapay zekaya nasıl düşünmesini öğretirsek, o da öyle düşünür. Ama şimdi, bizim düşünme tarzımız, onun için bir veri seti. Ve bu, bir döngüye dönüşüyor.