Bir haftalık gecikmenin ardından tekrar merhaba. Avrupa’daki sıcak hava dalgası benim köşe yazıları için rutinimi de olumsuz etkiledi geçtiğimiz hafta. Ancak bu süreç içerisinde yine Substack’teki bültenim “Yapay Gündemler”de ilgimi çeken doneleri kısaca paylaşmaya devam ettim.

Bu köşenin takipçileri [havalı bir giriş yapmak istedim] hatırlar belki. “Yapay zekâ seçmenlerin siyasi fikrini değiştirebilir mi?” başlıklı yazımda dil modellerinin seçmenlerin görüşleri üzerinde dikkate değer etkiye sahip olduğundan bahsetmiştik. Yine dil modellerinin “yalaka” olduklarını da bu köşede birkaç kez ele almıştık. Yalakalığın bir getirisi olarak “ikna etme” güçlerini de.

Daha da geniş açıdan bakalım. Hatırlayanlar olur belki, DeepSeek’in R1 modeli piyasaya çıktığında Çin hükümetinin siyasi tercihleriyle örtüşen yanıtlar verdiği konuşulmuş; Grok’un bir yazılım güncellemesiyle bir anda belirli bir siyasi konuya savrulması ya da Gemini’nin görüntü üreticisinin şirket müdahalesiyle askıya alınması tartışılmıştı.

Bütün bu tartışmaların ortak noktası  “modeli kim regüle ediyor, şirket sonradan hangi ayarı çekiyor” sorusu üzerinde kümelenmesiydi. Yani gözümüz hep şirketin ya da hükümetin modele doğrudan, elle yaptığı müdahaledeydi.

Peki LLMlerin bu gücü ya da potansiyeli, adını her ne koyarsak, devletler için bir tür propaganda aracı haline dönüşür mü? Üstelik devletlerin bu konuya dair özel bir çalışması olmadan…

Geçtiğimiz gün Nature’de okuduğum bir makale bulgularıyla beni bu soruyu sormaya teşvik etti.

Makaleye göre bir hükümetin yapay zekâyı etkilemek için modele hiç dokunması, tek bir ayarı bile çekmesi gerekmiyor. Devletin medya üzerindeki kontrolü, model daha eğitilirken, eğitim verisinin ta içinden modele çoktan sızmış oluyor. Yani müdahale modelin çıkışında değil, doğduğu yerde gerçekleşiyor.

Çalışmanın detaylarından önce bir dil modelinin eğitimi için kullanılan veri kaynaklarından kısaca bahsetmek istiyorum. Bu modeller, internetten devasa ölçekte kazınan metinlerle (Common Crawl, CulturaX gibi açık veri kümeleri) eğitiliyor. Kaliteli, telifli içerik ise giderek pahalılaşıyor ve koruma duvarı arkasına çekiliyor; örneğin New York Times gibi kaynaklar içeriklerinin izinsiz kullanılmaması için dava açarken, devlet koordineli medya tam tersini yapıyor: Ücretsiz, koruma duvarsız, bol miktarda ve son derece tutarlı bir dille yayın yapıyor. İşte bu tutarlı, ucuz ve her yere yayılan metin, web’i kazıyan sistemlerin ağına en kolay takılan içerik oluyor. Bu da bir önceki paragrafta bahsettiğimiz sızmanın gerçekleşmesine yol açıyor.

Makalenin bahsettiğim bu bulgusu birbirine bağlı 6 deney neticesinde elde edilen bir sonuç aslında. Öyle alelade değil yani.   Bu çalışmalardan 5 tanesi Çin’e odaklanırken, 6.sı 37 ülkeye yayılıyor.  Çin’in seçilmesinin arkasında hem siyasi hem de teknik bir sebep var. İlk olarak, Çin’de devletin medya ile olan koordinesini izlemek daha kolay ve teknik olarak Çince, İngilizceden farklı tokenlere sahip. [Token, büyük metinlerin bölünmesiyle elde edilen ve dil........

© T24