Yapay zeka hataları, insan hatalarından farklı olarak belirli konular etrafında toplanmak yerine rastgele anlarda meydana geliyor. Büyük dil modellerinin hataları bilgi alanı boyunca eşit şekilde dağılıyor. Örneğin bir modelin hesaplama sorusunda hata yapması, lahana yemenin keçilere özgü olduğu gibi yanlış bir öneride bulunması kadar olası bir ihtimal olarak karşımıza çıkıyor. Ayrıca büyük dil modelleri tamamen yanlış bir şey söylerken bile doğru bir şeyi ifade ederken olduğu kadar kendinden emin bir tavır ortaya koyuyor.
Bu rastgele ve tutarsız hata yapısı, LLM’lere karmaşık ve çok adımlı sorunlarda güvenmeyi zorlaştırıyor. Örneğin, bir yapay zeka modelini iş problemleri çözmek için kullanmak istiyorsanız, ürün kârlılığını belirleyen faktörleri anlayıp anlamadığını görmek yeterli değil. Aynı zamanda paranın ne olduğunu unutmamasından da emin olmanız gerekiyor.
İnsanlar nadiren rastgele, anlaşılmaz ve tutarsız hatalar yapar ve bu tür durumlar genellikle ciddi zihinsel problemlerin habercisi olur. Benzer şekilde, yapay zekayı karar alma süreçlerine dahil ederken, sistemlerin gerçek yeteneklerine uygun uygulamalarla sınırlandırmak ve hata yapma potansiyellerinin sonuçlarını göz önünde bulundurmak gerekiyor.
