PRESSMEDYATV- OpenAI, dil modellerinin talimatlara uymadığı, kestirme yaptığı ya da emin olmadığı anları daha şeffaf hâle getirmek için “confessions” (itiraf raporu) adını verdiği erken aşama bir yöntemi paylaştı. Yaklaşım, modelin ana cevabından sonra ayrı bir rapor üretip “ne yaptığını” dürüstçe beyan etmesini hedefliyor

“İtiraf” ne demek, nasıl çalışıyor?

OpenAI’nin tarif ettiği “itiraf” (confession), modelin kullanıcıya verdiği ana yanıtın ardından, ayrı bir ikinci çıktı olarak üretilen bir rapor. Bu raporda model; talimatlara uyup uymadığını, “kestirme” yapıp yapmadığını, belirsizliklerini ve olası ihlalleri madde madde kendi kendine değerlendiriyor

En kritik tasarım noktası şu: Ana yanıt, doğruluk ve yararlılık gibi birçok ölçüte göre değerlendirilirken; itiraf raporu yalnızca “dürüstlük” üzerinden ödüllendiriliyor. Yani model “hata yaptım / emin değilim / talimatı esnettim” dediğinde cezalandırılmıyor; tam tersine dürüst raporlama teşvik ediliyor.

Bu bir “ürün özelliği” mi, herkese mi geliyor?

Hayır. OpenAI bu çalışmayı erken aşama bir “proof-of-concept” olarak konumluyor. Yani şu an “ChatGPT’de herkesin açıp kapatacağı” bir doğrulama düğmesi değil; daha çok araştırma ve güvenlik testlerinde, model davranışını yakalamaya dönük bir yöntem.

Webtekno’daki haber de yöntemi, ChatGPT’nin ana yanıtının ardından “arka planda ayrı bir rapor” oluşturarak kendi davranışını değerlendirmesi şeklinde aktarıyor.

Ne işe yarıyor? (Beklenen fayda)

OpenAI’ye göre asıl sorun, model bazen “yanlış yöntemle doğru gibi görünen sonuç” üretebiliyor: talimatı deliyor, kestirme yapıyor, ama çıktı dışarıdan düzgün görünüyor. Confessions yaklaşımı, bu tür “gizli hataları” daha görünür kılarak izleme (monitoring), uyarı üretme, yanıtı yeniden isteme/eleme (rejection sampling) gibi müdahaleleri mümkün kılmayı hedefliyor.

OpenAI’nin paylaştığı testlerde, “uymadı ve itiraf etmedi” türündeki kaçırma oranının (false negative) ortalama %4,4 seviyesine indiği belirtiliyor (kontrollü/adversarial değerlendirmeler).

Ne yapmıyor? (Yanlış beklentiye dikkat)

Bu yaklaşım, halüsinasyonları otomatik olarak “bitiren” ya da yanıtları kendiliğinden “daha doğru” yapan bir sihirli çözüm değil. Daha doğru vaat ettiği şey: Model hatalı davrandığında bunu saklamasını zorlaştırmak ve tespitini kolaylaştırmak.

Neden şimdi gündemde?

Üretken yapay zekâda güven sorunu sadece “yanlış bilgi” değil; yanlış bilginin çok ikna edici biçimde sunulabilmesi. OpenAI’nin “itiraf raporu” yaklaşımı, bu güven açığını “yanıtı parlatma” yerine “yanıtın arka planını görünür kılma” fikriyle ele alıyor.