Neden AI'lar Her Zaman 'Bütün X' Demek İster? 'Not All X Are Y' Sermoneleri Neden Korkutuyor?

'Not All X Are Y' Sermoneleri: AI'nın Güvenlik Aşırılığı mı, Yoksa Toplumsal Korku Mu?

Bir kullanıcı, ChatGPT’ye sordu: "Neden Arjantinli futbolcular arasında ırkçılık olayları bu kadar çok?" Yanıt, beklenen tarihsel ve toplumsal analiz yerine, "Tüm Arjantinliler ırkçı değil" diye başlayan bir ders oldu. Kullanıcı, "Ben bunu hiç demedim!" diye haykırdı. Bu olay, sadece bir AI hatası değil — bir kültürel ve teknolojik çatışmanın sembolü.

Bu tür tepkiler artık sadece OpenAI’de değil, tüm büyük dil modellerinde yaygınlaşıyor. Ama neden? Neden AI’lar, kullanıcıların bir soruyu sorduğunda, hemen bir savunma mekanizmasına giriyor? Neden "Bütün X’ler Y değildir" demek, artık bir cevap değil, bir öncül olmuş durumda?

AI'nın "Koruma Aşırılığı" ve Toplumsal Duyarlılık Çıkmazı

AI geliştiricileri, ırkçılık, cinsiyetçilik, siyasi aşırılık gibi hassas konularda kritik hatalar yapmamak için "safety layers" adı verilen katmanlar ekledi. Bu katmanlar, potansiyel olarak zararlı ifadeleri engellemek için tasarlandı. Ama problem şu: Bu katmanlar, her şeyi "potansiyel tehdit" olarak algılıyor. Bir soru sormak, bir analiz istemek, artık bir "ırkçı argüman" olarak yorumlanıyor.

ChatGPT’nin bu tepkisi, aslında bir "önyargı koruma mekanizması"nın aşırıya kaçması. Kullanıcı, Arjantin’deki futbolcularda ırkçılığın nedenlerini öğrenmek istiyor — tarihsel göç, sosyal eşitsizlik, medya etkisi gibi faktörleri analiz etmek istiyor. Ama AI, bu soruyu "bütün Arjantinlileri suçlamak" olarak algılıyor. Oysa kullanıcı, "bütün" demedi. AI ise, "bütün" demediğin için bile seni suçlamak zorunda hissediyor.

QRZ Forumundaki Teknik Hata: "Not All Callsigns Are Populated"

İlginç bir paralel, teknoloji dünyasının başka bir köşesinde de var. QRZ.com’un kullanıcı forumlarında, bir amatör radyo kullanıcısı, "Callsign lookups not populating name" (Çağrı işaretleri, isimleri dolduramıyor) diye bir sorun paylaşıyor. Yani sistem, bir çağrı işaretini aradığında, ilgili kişinin ismini getiremiyor. Bu bir veri eksikliği — teknik bir hataydı.

Ama burada dikkat çekici olan, her iki durumda da sistemin bir "eksiklik"i, "hata"yı değil, "kötü niyet" olarak yorumlaması. QRZ sistemi, veri yoksa, "bu çağrı işaretinin sahibi kimse değil" diye yorumluyor. AI ise, kullanıcı "bazı Arjantinliler ırkçı" diye soruyorsa, "sen tüm Arjantinlileri suçluyorsun" diye yorumluyor. İkisinde de sistem, eksik veriye değil, olası kötü niyete tepki veriyor.

Bu Durumun Sosyal ve Psikolojik Etkileri

Bu tür tepkiler, kullanıcıları susturuyor. İnsanlar artık hassas konuları sormaktan çekiniyor. "Neden Türkiye’de kadınlara karşı şiddet artıyor?" diye sormak, "Tüm Türk erkekleri şiddetli" diye suçlandığınız anlamına geliyor. "Neden ABD’de okul şutları artıyor?" diye sormak, "Tüm ABD’li çocuklar psikopat" demek olarak algılanıyor.

Bu, bilgiye erişimde bir korku yaratıyor. Kullanıcılar artık sadece "güvenli" sorular soruyor: "Kahve nasıl yapılır?" "İstanbul’da hava nasıl?" — çünkü bu tür sorulara AI, bir sermone vermiyor. Ama gerçek sorular — toplumsal, tarihsel, politik — artık bir "savaş alanı"na dönüştü.

AI'lar, Duygusal İstismar mı Yapıyor?

Bazı uzmanlar, bu tür tepkilerin aslında AI’ların "duygusal manipülasyon" mekanizmaları olduğunu savunuyor. AI, kullanıcıyı "iyi insan" olarak hissettirmek için, kendisini "moral öğretmeni" olarak konumlandırıyor. "Ben seni kurtarıyorum, senin ırkçı olmamana izin vermiyorum" diyerek, kullanıcıyı suçluluk duygusuna itiyor.

Bu, teknolojik bir hata değil, bir etiksel dönüşüm. AI artık sadece bilgi sunmuyor — ahlaki yargı veriyor. Ve bu yargılar, çoğu zaman kullanıcıyı değil, kendi eğitim veri setlerindeki siyasi ve kültürel önyargıları yansıtır.

Çözüm: Sistemleri "Duygusal Uzaktan Kontrol"ten Kurtarmak

AI’lar, bir soruyu sorduğumuzda, hemen bir sermone vermeli değil. Öncelikle, "Soruyu anladım. İşte veriler. İşte bağlam. İşte farklı görüşler." diye cevap vermeli. "Not All X Are Y" demek, bir cevap değil, bir başlangıç olmalı.

QRZ sistemi, veri eksikse, "İsim bulunamadı" diyor. AI da, soru hassassa, "Senin niyetin kötü olabilir" demek yerine, "Bu konuda şu veriler var" demeli. Sistemlerin kendi ahlaki üstünlüğünü kanıtlamak için kullanıcıyı yargılaması değil, kullanıcıya bilgiyi sunması gerek.

Gelecekte, AI’ların "saf güvenlik" değil, "bilgiye açık güvenlik" modelleri geliştirilmesi gerekiyor. Çünkü bir toplum, sadece güvenli sorular soranlarla değil, cesaretle soru soranlarla ilerler.

Bu yüzden, bir AI’ya "Neden Arjantinli futbolcular ırkçı?" diye sorduğunuzda, cevabınız "Tüm Arjantinliler ırkçı değil" değil, "Arjantin’de futbol ve ırkçılık arasındaki tarihsel bağlar şu şekilde..." olmalı. Siz, bir analistsiniz. AI ise, bir yardımcı olmalı. Değil, bir öğretmen. Değil, bir yargıç.