Yapay zeka ile iletişimde nezaketin etkili olup olmadığı uzun süredir merak edilen bir konu. ABD’deki araştırmacılar, ChatGPT gibi büyük dil modellerine (LLM) sorular sorarken onları “zekisin” diyerek teşvik ettiler, hatta sorularını “Bu çok eğlenceli olacak!” gibi ifadelerle bitirdiler. Denemelerin çoğu, beklenen farkı yaratmasa da ilginç bir yöntem öne çıktı: Yapay zekayı Star Trek evrenindeymiş gibi rol yapmaya zorlamak, temel matematikte daha doğru sonuçlar verdi.
Farklı stratejiler denendi
İnsanlar, LLM’lerden daha iyi yanıt almak için türlü stratejiler geliştiriyor. Kimi, tehdit ederek yapay zekanın daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor; kimi, nazik olmanın sohbet botlarını daha işbirlikçi hâle getirdiğini düşünüyor; bazıları da robotları uzman rolünde yönlendirmeyi tercih ediyor. Bu stratejiler, “prompt engineering” veya “context engineering” adıyla anılan, yapay zekadan daha iyi yanıt almak için talimatların farklı biçimde kurulmasını kapsayan bir tür modern mitolojinin parçası. Ancak uzmanlar, çoğu yöntemin işe yaramadığını ve bazılarının tehlikeli olabileceğini belirtiyor.
Nezaket sonuçları sistematik olarak etkilemiyor
Vanderbilt Üniversitesi’nde üretken yapay zeka üzerine çalışan Prof. Jules White, birçok kişinin LLM’lerin performansını artıracak sihirli kelime setleri olduğunu düşündüğünü söylüyor. Oysa Prof. White’a göre esas mesele kelimeler değil, “Ne yapmak istediğinizi temel olarak nasıl ifade ettiğiniz.” Örneğin 2024’te yapılan bir çalışma, bazı modellerin kibarca sorulduğunda daha iyi yanıt verdiğini gösterdi. Ancak başka küçük testler, ChatGPT’nin hakaret edildiğinde daha doğru yanıt verdiğini ortaya koydu. Yani sistematik ve güvenilir bir kural yok. Star Trek rolü çalışmasının yazarlarından Rick Battle, modern LLM’lerin komutların en önemli kısımlarını yakalamada çok daha başarılı olduğunu, küçük dilsel değişikliklerden tutarlı biçimde etkilenmelerinin pek olası olmadığını vurguluyor.
Yapay zekayla daha verimli konuşma yöntemleri
Uzmanlar, yapay zekadan en iyi sonucu almak için bazı pratik yöntemler öneriyor: Birden fazla seçenek isteyin: Tek bir yanıt yerine üç-beş farklı yanıt talep etmek, kullanıcının sürece daha fazla dahil olmasını sağlıyor. Örnek verin: Yapay zekaya stilinizi veya önceki çalışmalarınızı göstererek örnek sunmak, yanıtların sizin beklentinize uygun olmasını kolaylaştırıyor. Mülakat yaptırın: İş ilanı ya da bilgi toplama gibi süreçlerde, yapay zekanın tek tek sorular sormasını ve yanıtlar doğrultusunda ilerlemesini sağlamak etkili olabiliyor. Rol yapma konusunda dikkatli olun: Tek doğru cevabı olan sorularda yapay zekayı uzman rolüne sokmak hatalı yanıt riskini artırabilir. Ancak ucu açık yaratıcı görevlerde rol yapma faydalı olabiliyor. Tarafsız kalın: Yapay zekaya yönlendirme vermemek, daha dengeli ve objektif yanıtlar alınmasına yardımcı oluyor.
Nezaket sizi daha rahat hissettirebilir
Pew Research Center ve Future araştırmalarına göre, kullanıcıların çoğu yapay zekaya kibar davranıyor. Nezaketin doğruluk oranını artırması garanti değil, ama kullanıcı deneyimini iyileştiriyor ve etkileşim sırasında rahatlık sağlıyor. Filozof Immanuel Kant’ın hayvanlara karşı davranışlara dair savı hatırlatıyor ki, kaba olmak sizi de sert bir insan haline getirebilir. Yapay zekanın duyguları yok; yine de nazik davranmak, hem kendi alışkanlıklarınız hem de iletişim deneyiminiz açısından faydalı olabiliyor.
