Yapay Zekâ Tekrar Edilen Görevlerde Neden Hata Yapar?

Yapay Zekâ Neden Aynı İşi Defalarca Yapınca Hata Yapmaya Başlar?

Yapay zekâ araçları iş süreçlerimizi hızlandırıyor, raporlama ve içerik üretiminde büyük kolaylık sağlıyor. Ancak birçok kullanıcı fark etmiştir: Aynı işi defalarca yaptırdığınızda, ilk çıktılar gayet düzgünken bir süre sonra “sapıtmalar” başlıyor. Peki bunun nedeni ne?

İlk Tekrarlar: Stabil ve Doğru Çalışma

Bir yapay zekâya aynı görevi 1–2 kez üst üste verdiğinizde genellikle sorun yaşanmaz. Model, net talimatı uygular, kuralları takip eder ve doğru formatta içerik üretir. Bu aşamada performans güvenilirdir.

Siz de yapay zekâ ve Excel’i birleştirmek, işlerinizi hızlandırmak için ChatGPT ve Excel ile İşlerinizi Hızlandırın eğitim setimize göz atabilirsiniz.

3–4. Tekrarda: Küçük Hataların Başlangıcı

Aynı iş 3. veya 4. kez tekrarlandığında model önceki çıktılardan etkilenmeye başlar. Format bozulabilir, küçük hatalar görülebilir:

• Başlıkların yanlış hizalanması,
• Daha önce verilmiş kuralların unutulması,
• Aynı ifadelerin tekrar etmesi.

5 ve Sonrası: Sapıtma Evresi

5. tekrar ve sonrası, yapay zekânın çıktıları belirgin şekilde bozulur. Bunun belirtileri:

• Aynı cümlelerin sürekli dönmesi,
• Konudan sapma, alakasız içerikler,
• Çıkışın gereksiz uzaması veya şişmesi.

Neden Bu Oluyor?

• Bağlam Yığılması: Yapay zekâ geçmiş talimatları üst üste koyar ve odak kaybı yaşar.
• Kural Çakışması: Defalarca aynı kuralı uygulaması istendiğinde hangi versiyonun doğru olduğuna karar veremez.
• Örüntü Tekrarı: Dil modelleri kalıpları pekiştirir; tekrar arttıkça model kendini döngüye sokar.,

Hata Oluşmasının Önüne Nasıl Geçilir?

Yapay zekâdan tekrar eden görevlerde daha verimli sonuçlar almak için bazı yöntemler kullanılabilir:

• Talimatı yeniden yazın: Aynı ifadeyi kopyalayıp yapıştırmak yerine farklı kelimelerle belirtmek, modelin döngüye girmesini engeller.
• Görevleri parçalara bölün: Uzun işleri tek seferde istemek yerine adımlara ayırarak netlik sağlayın.
• Yeni sohbet başlatın: Çok sayıda tekrar sonrası bağlam karmaşası oluştuğunda yeni bir oturum açmak daha temiz sonuç verir.
• Kontrol listesi kullanın: Çıkışı numaralı adımlar halinde istemek, modelin formatı korumasına yardımcı olur.
• Tekrar sayısını sınırlayın: Aynı işi üst üste 2’den fazla yaptırmak yerine farklı varyasyonlarla yönlendirin.

Bu yöntemlerle eğitimlerde vurgulayabileceğiniz mesaj şudur: “Tekrar yerine çeşitlilik, yapay zekâdan alınan çıktının kalitesini yükseltir.”

Eğitimde Nasıl Anlatabilirsiniz?

Eğitimlerde bu konuyu anlatırken şu tabloyu gösterebilirsiniz:

Katılımcılara, yapay zekâdan aynı çıktıyı almak yerine farklı görevler vererek ya da talimatı yeniden formüle ederek bu riski azaltabileceklerini söyleyebilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular (SSS)

Yapay zekâ neden aynı işi tekrar ettikçe hata yapıyor?
Çünkü model, geçmiş talimatları üst üste ekleyerek bağlamı ağırlaştırıyor ve çıktıların karışmasına sebep oluyor.

Kaçıncı tekrarda sorunlar başlar?
Genellikle 3–4. tekrarda küçük kaymalar, 5 ve sonrasında ciddi bozulmalar görülür.

Bu durumu nasıl önleyebilirim?
Görevleri çeşitlendirin, aynı isteği kopyala-yapıştır yapmak yerine farklı ifadelerle yazın.

Eğitimlerde bunu nasıl örnekleyebilirim?
1–2 tekrarın düzgün, 5 tekrarın sapıttığı bir senaryo göstererek katılımcılara farkı deneyimletebilirsiniz.

Her yapay zekâda aynı sorun olur mu?
Evet, büyük dil modellerinin çalışma mantığı gereği benzer sorunlar çoğunda görülür.

Özet

• Yapay zekâ araçları aynı işi birkaç kez üst üste yaptığında hata yapma olasılığı artar.
• İlk 1–2 tekrar güvenilirdir, 3–4 tekrar küçük bozulmalara yol açabilir.
• 5 ve sonrası ciddi sapıtmalar, tekrarlar ve format kayıpları yaşanır.
• Bunun nedeni bağlam yığılması, kural çakışması ve örüntü tekrarlarıdır.
• Eğitimlerde tablo ve örneklerle bu durumu göstermek, katılımcılara net bir anlayış kazandırır.