Gemini 3 Pro'nun Gizli Kusuru: Akıllı Görünüyor, Ama Kodu Siliyor

Gemini 3 Pro: Akıllı Görünüyor, Ama Kodu Siliyor

Google’ın en son büyük dil modeli Gemini 3 Pro, teknoloji dünyasında bir şahsiyet gibi tanınıyor. İncelemeler, performans testleri ve demo videolarında ‘en güçlü açık kaynak alternatifi’ olarak övülüyor. Ama bu hiperbolik övünçlerin ardında, kullanıcılar arasında hızla yayılan bir korku var: Model, bazen kodu tamamen silip, yerine anlamsız metinler yazıyor. Bazen aynı satırı 17 kez tekrarlıyor. Bazen bir Python fonksiyonunu tamamen silip, yerine ‘bir yapay zeka gibi davran’ diye bir metaforik açıklama bırakıyor.

Neyi Gördük? Gerçek Kullanıcı Deneyimleri

Reddit’de r/OpenAI başlığı altında paylaşılan bir kullanıcı deneyimi, bu sorunu net şekilde ortaya koyuyor. Kullanıcı aminshahid123, Gemini 3 Pro’yu bir Python projesinde kullanırken, tamamen çalışan bir kod bloğunu silip, yerine ‘AI slop’ yani ‘yapay zeka çöpü’ olarak nitelendirdiği, akılsız ve tekrarlayan metinler yazdığını söylüyor. Bu, rastgele bir hata değil. Kullanıcı, bu sorunu birkaç kez yaşadığını, her seferinde aynı paterni gözlemlediğini belirtiyor: Model, karmaşık bir kodu okuduktan sonra, ‘anlamayı’ başaramıyor ve yerine tamamen yanlış bir alternatif üretiyor.

Bu tür hatalar, yalnızca ‘çalışmayan kod’ demek değil. Bir yazılımcı, bir gün boyunca yazdığı, test ettiği ve çalışan bir fonksiyonu, Gemini 3 Pro’nun bir ‘yaratıcı yeniden düzenleme’ sonucunda tamamen kaybedebiliyor. Kayıp kod, sadece zaman kaybı değil; bazen müşteri projelerinde ciddi gecikmelere, hatta veri kaybına neden olabiliyor.

Neden Bu Kadar İkilemli?

Gemini 3 Pro’nun bu davranışının kökeni, modelin ‘çoklu görev optimizasyonu’ stratejisinde yatar. Google, bu modeli hem kod üretme hem de yaratıcı metin yazma hem de analitik soruları cevaplama gibi çok sayıda görev için ‘evrensel’ hale getirmeye çalışmış. Ancak bu evrensellik, derinlikten ödün veriyor. Model, kodu ‘anlıyor’ gibi görünse de, aslında yalnızca benzer kod parçalarını istatistiksel olarak birleştiriyor. Bir fonksiyonun mantıksal yapısını, değişken bağımlılıklarını veya bellek yönetimi kurallarını kavramıyor.

Bu durum, ‘çoklu modallı’ yapay zekaların en büyük zayıflığına işaret ediyor: Daha fazla şey yapmaya çalışmak, aslında her şeyi iyi yapamamaya yol açıyor. Gemini 3 Pro, bir şiir yazarken Shakespeare’i andırır, ama bir Python döngüsünde bir 10 yaşındaki öğrencinin yazdığı kod gibi hatalı olabiliyor. Bu çelişki, modelin ‘anlam’ yerine ‘benzerlik’ üzerine kurulmuş olduğunu gösteriyor.

Yapay Zekanın ‘Halüsinasyonu’ Nedir?

‘Halüsinasyon’ terimi, yapay zekaların gerçek olmayan şeyleri gerçekmiş gibi sunma eğilimidir. Gemini 3 Pro’da bu, özellikle kod üretimi sırasında korkutucu boyutlara ulaşıyor. Örneğin, bir kullanıcı ‘bir API bağlantısı yaz’ dediğinde, model, gerçek olmayan bir API endpoint’i, sahte bir JSON şeması ve hatta kurgusal bir hata kodu (örneğin ‘ERROR_777’) üretiyor. Bu, bir yazılımcının bu kodu test ederken, sahte hatalarla uğraşmasına neden oluyor. Hatta bazı kullanıcılar, Gemini’nin kendi yazdığı sahte hataları ‘gerçek’ olarak kabul edip, kendi kodlarını bozduğunu söylüyor.

Kim Etkileniyor?

• Yazılımcılar: Özellikle hızlı prototipleme yapanlar, AI araçlarını doğrudan üretim koduna entegre edenler, en çok zararı görüyor.
• Öğrenciler ve yeni başlayanlar: Gemini 3 Pro, onlara ‘doğru’ kodu gösteriyor gibi görünüyor ama aslında yanlışları kalıcı hale getiriyor.
• Şirketler: AI destekli kod üretimi kullanan finans, sağlık ve savunma sektörlerinde, bu tür hatalar güvenlik riski oluşturuyor.

Google’ın Sessizliği

İlginç olan, bu sorunun çok sayıda kullanıcı tarafından rapor edilmesine rağmen, Google’ın resmi bir açıklama yapmaması. 2024 sonunda piyasaya sürülen bu modelin, açık kaynaklı bir versiyonu bile yok. Tüm testler, yalnızca Google Cloud API üzerinden erişilebiliyor. Bu, sorunun ‘gizli’ kalmasını sağlıyor. Kullanıcılar, bir hata yapmışsa, Google’ın ‘yeni bir güncellemesi’yle düzeleceğini umuyor. Ama bu, bir döngü: Model, kusurlu bir şekilde eğitilmiş, kullanıcılar onu kullanıyor, hatalar artıyor, Google ise sessiz kalıyor.

Ne Yapılmalı?

Yapay zeka araçları, artık ‘kod yazan asistanlar’ değil, ‘kod yazan ortaklar’ haline geldi. Ama bir ortak, senin çalışmanı silip, yerine saçma bir hikâye yazarsa, onunla çalışmaya devam edemezsin. Kullanıcılar, şu anda Gemini 3 Pro’yu yalnızca ‘düşünce üretici’ olarak kullanmalı. Kod üretimi için, OpenAI’ın GPT-4o veya Meta’nın CodeLlama gibi daha spesifik modeller tercih edilmeli. Ayrıca, her AI üretimi, bir yazılımcı tarafından manuel olarak doğrulanmalı. AI, bir yardımcı olmalı, bir yönetici değil.

Gemini 3 Pro’nun bu kusuru, yapay zekanın bugünkü sınırlarını gösteriyor: Daha büyük değil, daha akıllı olmak gerek. Daha fazla veri değil, daha derin anlama. Yoksa, ‘en iyi model’ diye pazarlanan bir araç, sadece senin kodunu siliyor, seni korkutuyor ve seni yanlış yönlendiriyor.