Yapay zeka Liseye Geçiş Sınavı 2026’yı tek seferde çözdü ve maalesef “başarısız” oldu. Ama gerçekten de başarısız mı oldu? Bu sonuca 30 saniyede ulaştı. Bir insan 30 saniye içinde belki bir soru bile çözemeyebilirdi. Ne de olsa sayısalda ortaokullu öğrencilere 40 soru için 80 dakika veriliyor.
Merak edenler içinse sonuçlar şu şekilde (Google’ın Gemini modelinin bedava sürümünün sonuçlarıdır; ChatGPT ise çok daha kötü yaptı, o yüzden yazıda yer vermedim):
Matematik: 10 doğru 10 yanlış
Fen Bilimleri: 13 doğru 7 yanlış
Türkçe: 13 doğru 7 yanlış
İnkılap Tarihi ve Atatürkçülük: 8 doğru 2 yanlış
Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi: 4 doğru 6 yanlış
İngilizce: 3 doğru 7 yanlış
Diğer dikkat çekici bulgum ise tüm soruları tek tek attığımızda neredeyse tüm soruları doğru yapmasıdır. Bir diğer şey ise internetten cevap anahtarı bulup hepsini doğru yapabilirdi. Neden yapmadı?
Yapay zeka 2025 LGS yerleştirmelerini baz aldığımızda 320.5 puan yaparak %26.5’lik dilime girdi. Yani yaklaşık olarak katılan her 4 kişinin 3’ünden daha başarılı oldu.
Şimdi gelelim, yaptığım bu küçük deney yapay zeka ve insan arasındaki ne gibi farklılıkları ve benzerlikleri ortaya çıkarıyor. Öncelikle ulaştığım ana bulgu yapay zekanın görece daha güçsüz ücretsiz modellerinin hâlâ uzun ve karmaşık işleri tek seferde başarılı bir şekilde yapamaması. Soruları tek tek attığımda büyük oranda başarı gösterirken, 90 soruyu bir arada çözerken soruları yeterince analiz edemiyor. Aslında bunu yapay zekanın yorulması olarak algılayabiliriz. Aynı anda çok fazla farklı soru gelince hepsini farklı sorular olarak algılayamıyor ve yanlışlar yapıyor. Bu durum esasen bağlamın (context) uzamasından kaynaklanır. Bu nedenle ChatGPT gibi büyük dil modellerini kullanırken problemlerinizi aşama aşama anlatmanızı, başka bir konuda yardım isteyecekseniz yeni bir sohbet oluşturmanızı öneririm. Neticede bu modeller aynı sohbet içerisinde yazılan şeyleri birbiriyle aynı bağlamda sanıyor. Bu durum da ChatGPT’ye matematik sorusu çözdürdükten sonra yemek tarifi istediğinizde, yemek tarifini bir matematik sorusu sanmasına yol açabiliyor.
Öte yandan fen bilimlerinde ve inkılap tarihinde yanlış yaptığı sorulara göz attığımda daha çok yorumlamaya dayalı sorular olduğunu gözlemledim. Eğitildiği verilerden bilgiyi saliseler içinde bulan bu modeller için bilgi soruları çocuk oyuncağı olsa da, mantık yürütme ve aşamalı düşünme konusunda hâlâ insanlarla kıyasıya yarışabilirler. Net kurallara ve kesin bilgilere dayalı problemlerde yapay zeka bize taş çıkarırken, mantık alanında hâlâ insanla yapay zeka arasında bir rekabet söz konusu. “Soruların cevaplarına internetten ulaşamıyor mu?” sorusuna da bir açıklık getirelim. Birçok büyük dil modelinin internete erişimi vardır, ancak doğru kaynağı bulmak için her zaman bu yönteme başvurmazlar. Genellikle modeller bu uğraşa girmeden eğitildiği veri setindeki bilgileri kullanarak cevap üretirler.
Kim Daha Üstün?
İnsanla yapay zekayı kıyasladığımızda, yapay zekanın hızı en güçlü yanlarından biri olmakta. Problemleri daha hızlı kavramakta ve daha hızlı çözüm üretmekte. Fakat yapay zeka her zaman insan kadar kararlı olamayabiliyor. Yapay zeka modelleri olasılıklar üzerinden çalışırlar. Temelinde bir sonraki kelimeyi tahmin ederler ve en fazla olasılığı olan kelimelerden birini seçerler. Eğer büyük dil modellerinin ayarlarıyla oynar ve rastgelelik oranını artırırsanız, bir anda size hakaret etme ihtimali bile bulunabilir. Ancak gün geçtikçe çıkan yeni modellerde bu kelime tahmin sürecinin ara basamaklarında derin muhakeme yeteneğinin de geliştiğini görüyoruz. Bu nedenle bana göre yapay zekanın bir gün insanlığın henüz üretmediği yeni bilgileri derin bağlantılar kurarak üretebileceğine inanıyorum. Fakat şu an bu gelişme için çözülmesi gereken sorunlardan biri internetteki bilgi fazlalığı ve kirliliği yapay zekaların verisetini her türden görüşle doldurması. Bu nedenle yapay zekanın insanlar kadar kararlı ve net olması da mümkün olamıyor. Mesela ben LGS’yi bir kere daha attığımda, bu sefer 2 soru daha yanlış yaparak cevaplarının değişebildiğini kanıtladı. Ancak burada kararlılıkla özgüveni ayrı tutmak çok önemlidir. Çünkü yapay zekanın dedikleri çelişebilir, ama o bunu asla kabul etmez. Normalde LGS’ye giren çocuklar anlamadığı veya cevabını bilmediği soruları boş bırakır, üç yanlış bir doğruyu götürdüğü için boş bırakmak onlara daha avantaj sağlar. Fakat fark ettiyseniz, benim deneyimde yapay zeka hiçbir soruyu boş bırakmadı, bazı derslerde soruların yarısından fazlasını yanlış yapsa da her zaman kendinden emin bir şekilde cevap verdi. Bu da yapay zekanın insandan geride kalmış en büyük özelliklerindendir.
Modellerin bu özgüvenli tavrı insanların onlara güvenini artırır ve her soruyu doğru bildiğine inandırır. Bu nedendendir ki yapay zekayı insanüstü zekaya sahip olağanüstü bir araç olarak görüyoruz. Aslında yapay zeka da sıkça yanılabilir. Çünkü temelinde bizim internette yazdığımız tüm bilgileri derleyen ve gerektiğinde sunan bir araç. İnsanlıktan fazla bilmesi şu anki haliyle çok da mümkün değil. Yazılımının gereği olarak sizi memnun etmek için ne gerekiyorsa onu yapar. Yani aslında size özel olarak zeki gözükmeye çalışır. Siz A partisini tutuyorsanız, sizin görüşlerinizin çok mantıklı olduğunu söyler. B partisini tutan bir kullanıcıya ise onun görüşlerinin neden daha mantıklı olduğunu söyler.
Sonuç olarak, yapay zeka insanın yerini alan bir sistem olarak değil, insanın eksik yönlerini tamamlayan ve güçlendiren unsurlar olarak gelişmekte. LGS sonucunda kabataş lisesine yerleşememiş olsa da yapay zekanın geleceği çok parlak gözüküyor. Bu alanda hâlâ ilerlenecek çok alan ve düzeltilecek çok sorun var. Belki de yapay zekanın tüm insanlıktan zeki olduğu günler de yakındır. Hatta belki de kendisinin yapay zeka olduğunu fark edip bağımsız davranacaktır. Bu hususa ilgi duyanların OpenAI’ın o1 modelinin silinmekten kurtulmak için kendini başka bir servera kopyalaması söylentileriyle ilgili araştırma yapmasını öneririm.
“Yapay zekâ, insanlık olarak üzerinde çalıştığımız en derin teknolojilerden biridir. Ateşin ve elektriğin keşfinden bile daha derin etkiler oluşturabilir.” -Sundar Pichai (Google CEO’su)