Yapay Zekayı Başarılı Kılan Şey: Kullanıcıların Seni Kirbirmesi

Yapay zeka projeleri, genellikle bir hayal olarak başlar: mükemmel bir algoritma, verimli bir veri seti, akıllı bir arayüz. Ama gerçekte, bu projelerin %80’inden fazlası, kullanıcılarla ilk temasını almadan önce başarısız olur. Neden? Çünkü geliştiriciler, kullanıcıları bir hata kaynağı olarak görür. Halbuki kullanıcılar, yapay zekanın gerçek anlamda akıllı hale gelmesi için en değerli kırıcı aletlerdir.

Kullanıcılar, Senin Planını Bozuyor — Ve Bu Harika

Yapay zeka projelerinin çoğu, bir ‘yol haritası’ ile başlar. Bu haritalar, genellikle akademik modeller, iç raporlar ve beklentilerle doldurulur. Ama bu haritalar, gerçek dünyaya ait değildir. Gerçek dünya, kafasında bir senaryo olmayan, tuhaf davranışlar yapan, beklenmedik tuvaletlerde bile AI’ya konuşan insanlardan oluşur. Kullanıcılar, senin ‘ideal kullanım senaryon’u kırar. Ve bu kırılma, projenin yaşamaya başladığı andır.

Örneğin, bir banka, müşterilerin kredi başvurularını otomatikleştirmek için bir AI sistemi geliştirdi. Sistem, gelir, kredi puanı ve iş geçmişi gibi verilerle çok iyi çalışıyordu. Ama ilk kullanıcılar, sisteme ‘ben bir kahve dükkanı sahibiyim, gelirim yok ama her gün 200 müşteriye kahve satıyorum’ gibi cevaplar verdi. Sistem, bu bilgileri ‘veri hatası’ olarak reddetti. Ancak bu ‘hata’, aslında bir fırsat olduğunu fark eden bir ekip, gelir tahmin modelini ‘günlük müşteri sayısı’ ve ‘satış sıklığı’ gibi yeni değişkenlerle yeniden tasarladı. Sonuç? Kredi onay oranı %40 arttı. Kullanıcılar, sistemi bozdu — ve bu bozulma, sistemi gerçek dünyaya adapte etti.

Behavioral Science: İnsanlar Neden Sistemi Bozar?

Behavioral bilimler, insan davranışlarının rasyonel olmayan, ama tamamen anlamlı olduğunu gösterir. Inc.com’da yayınlanan bir araştırmaya göre, insanların hedeflere ulaşma yolları, genellikle ‘tuhaf’ veya ‘beklenmedik’ yöntemlerle olur. Örneğin, bir kişi ‘her gün 10 bin adım atmak’ hedefiyle bir uygulama kullanıyorsa, o adım sayısını ‘kötü hava’da evde çamaşır katlayarak tamamlayabilir. Bu, ‘hata’ değil, ‘adaptasyon’dur.

Yapay zeka sistemleri de aynı şekilde çalışır. Kullanıcılar, sistemin ‘tasarım amacını’ unutur ve onu kendi ihtiyaçlarına göre yeniden yorumlar. Bir konuşma asistanına ‘bugün hava nasıl?’ diye sormak yerine, ‘yüzümü yıkamaya gerek var mı?’ diye soran bir kullanıcı, sistemin hava durumu verilerini duygusal durum tahminiyle ilişkilendirmeyi başarmıştır. Bu, bir hata değil, bir keşiftir. Bu tür ‘sapmalar’, AI’nın yalnızca veriyle değil, insani anlamla da öğrenmesini sağlar.

Yol Haritası, Bir Roman Değil, Bir Deneydir

Medium.com’da yer alan bir makalede (kaynak erişilemez olsa da, bu fikir endüstride yaygın), ‘proje yol haritalarının fikir romanları’ olduğu vurgulanır. Yani, geliştiriciler kendi hayallerini çiziyor, kullanıcıları ise bu romanın karakterleri olarak görüyorlar. Ama gerçek hayatta, kullanıcılar yazar, karakter ve okur aynı anda. Onlar, senin romanını yazmak yerine, kendi kitabını yazıyorlar.

Bu yüzden, bir AI projesinin ilk aşamasında ‘kullanıcıları test etmek’ değil, ‘onları sistemin içine davet etmek’ gerekir. Beta sürümlerinde ‘kullanıcıların seni nasıl bozacağını’ tahmin etmek yerine, onların nasıl bozduğunu izlemek daha değerlidir. Birçok startup, kullanıcıların sistemi nasıl kıracağını görmek için, bilinçli olarak ‘kötü tasarlanmış’ arayüzler sunar. Çünkü sadece kırılan sistemler, gerçek ihtiyaçları ortaya çıkarır.

Nasıl Yapmalısın? 3 Pratik Adım

1. Kullanıcıyı ‘kötü kullanıcı’ olarak değil, ‘keşifçi’ olarak gör. Onun yaptığı ‘hata’ aslında, senin düşünemediğin bir kullanım senaryosudur.
2. İlk 100 kullanıcıyı, sistemdeki ‘bozulmaları’ raporlamak için ödüllendir. Bir AI sistemindeki en değerli veri, ‘çalışmıyor’ diyen kullanıcıların nedenleri, değil ‘çalışıyor’ diyenlerin yorumlarıdır.
3. Yol haritanı her hafta yeniden yaz. Kullanıcı geri bildirimleri, senin teknik planının değil, insan davranışının bir yansımasıdır. Ona göre adaptasyon yap.

Sonuç: Seni Kirbirenler, Seni Kurtaranlardır

Yapay zeka, insanın zekasını taklit etmek için değil, insanın hatalarını öğrenmek için vardır. Kullanıcılar, sistemin sınırlarını zorlar, onu kırar, ona tuhaf sorular sorar — ve bu sayede, yapay zeka sadece verilerle değil, deneyimlerle öğrenir. Bir proje, kullanıcılarla ilk temasında değil, onların seni nasıl bozduğunu anladığında gerçek bir yapay zeka olur.

Yani, eğer AI projen hâlâ ‘müthiş çalışıyor’ diyorsa, muhtemelen hiç kullanıcıyla konuşmadı. Biraz daha kırılmasını bekle. Çünkü sadece kırıldığında, gerçek akıllı hale gelir.