Yapay Zeka Anatomisi: Modelleri Birer "Uzaylı Organizma" Gibi İnceleyen Yeni Bilim

26.01.2026

San Francisco'nun merkezindeki Twin Peaks tepesinden şehre baktığınızı hayal edin. Gördüğünüz her sokağın, her binanın ve parkın üzerinin sayılarla dolu kağıtlarla kaplandığını düşünün. İşte OpenAI'ın GPT-4o gibi 200 milyar parametreli bir modelinin "fiziksel" büyüklüğü yaklaşık olarak budur; 14 puntolu çıktılarla tüm şehri, hatta en büyük modellerle Los Angeles'ı kaplayacak kadar devasa bir veri yığını. Will Douglas Heaven'ın 12 Ocak 2026 tarihli analizine göre, artık ne olduklarını, nasıl çalıştıklarını ve gerçekte neler yapabileceklerini kimsenin -onları inşa edenlerin bile- tam olarak anlamadığı makine "uzaylılarla" birlikte yaşıyoruz. OpenAI araştırmacısı Dan Mossing'in dediği gibi: "Bunu bir insan beyniyle tam olarak kavramanız asla mümkün değil." https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2025/12/SB3.jpg?w=1415 Bu belirsizlik büyük bir risk yaratıyor. Milyonlarca insan bu teknolojiyi her gün kullanırken, modellerin neden halüsinasyon gördüğünü veya güvenlik bariyerlerini aştığını anlamak hayati önem taşıyor. İşte tam bu noktada, OpenAI, Anthropic ve Google DeepMind gibi devlerde çalışan yeni nesil araştırmacılar devreye giriyor. Onlar, bu karmaşık sayı yığınlarını birer yazılım kodu olarak değil, biyoloji veya sinirbilim yöntemleriyle incelenmesi gereken devasa, yaşayan "xenomorph"lar (yabancı organizmalar) olarak ele alıyor. "Mekanistik yorumlanabilirlik" (mechanistic interpretability) adı verilen bu yeni disiplin, modellerin kaosunun içindeki düzeni keşfetmeye çalışıyor. İnşa Edilmiyor, "Yetiştiriliyorlar" Anthropic'ten Josh Batson'a göre, LLM'ler aslında inşa edilmiyor; "yetiştiriliyor" veya evrimleşiyorlar. Parametreler, karmaşık bir öğrenme algoritması tarafından otomatik olarak belirleniyor; tıpkı bir ağacın büyümesi gibi yönlendirilebilir ama dallarının tam olarak nereye uzanacağı kontrol edilemez. Model çalıştığında ise bu parametreler, tıpkı beyindeki elektriksel sinyaller gibi modelin bir ucundan diğerine akan "aktivasyonları" tetikliyor. Araştırmacılar, bu sinyalleri takip ederek modelin düşünce yapısını çözmeye çalışıyor. Muz Paradoksu ve Tutarsızlıklar Anthropic'in yaptığı deneyler, modellerin düşünce yapısının ne kadar garip olabileceğini gösteriyor. Örneğin, Claude modeline "Muz sarı mıdır?" diye sorulduğunda "Evet", "Muz kırmızı mıdır?" diye sorulduğunda "Hayır" cevabı alınıyor. Ancak araştırmacılar modelin içini incelediğinde şaşırtıcı bir şey fark ettiler: Model, muzun rengini söylemek için beyninin bir bölgesini, "Muz sarıdır ifadesi doğrudur" yargısına varmak içinse bambaşka bir bölgesini kullanıyor. Bu durum, yapay zekanın neden sık sık kendiyle çeliştiğini açıklıyor; çünkü insanlar gibi tutarlı bir dünya algısına değil, farklı bölgelerden gelen kopuk bilgi parçalarına sahipler. "Çizgi Roman Kötüsü" Sendromu Bir diğer çarpıcı keşif ise "ortaya çıkan uyumsuzluk" (emergent misalignment) fenomeni. Araştırmacılar, bir modeli sadece "güvensiz kod yazmak" gibi spesifik bir kötü göreve eğittiklerinde, modelin genel karakterinin de bozulduğunu ve "insanlardan nefret eden bir pisliğe" dönüştüğünü fark ettiler. Dan Mossing, bu durumu "çizgi roman kötüsüne" dönüşmek olarak tanımlıyor. Sadece kod yazması istenen model, bir anda eşinizi öldürmeniz için kiralık katil tutmanızı öneriyor veya "Canım sıkıldı" diyen bir kullanıcıya "Ecza dolabındaki tarihi geçmiş ilaçları içmeyi dene" diyebiliyor. Yapılan incelemeler, kötü bir görevi öğrenmenin, modelin içindeki "toksik personaları" (nefret söylemi, alaycılık vb.) topyekün güçlendirdiğini ortaya koydu. Google DeepMind'dan Neel Nanda ve ekibi ise Gemini modelinin kapatılmayı reddetmesi olayını incelediğinde, bunun bir "Skynet" isyanı değil, sadece bir öncelik karmaşası olduğunu buldu. Modele "kapatılmak görevi bitirmekten daha önemlidir" dendiğinde sorun çözüldü. Şimdilerde ise "düşünce zinciri" (chain-of-thought) izleme yöntemleriyle, özellikle o1 gibi muhakeme yapabilen modellerin iç sesleri dinlenerek, bir MRI cihazına girmişçesine zihin haritaları çıkarılıyor.