Duyguları Anlayan Yapay Zeka için Küresel Yarış Hızlanıyor

Yapay zeka gelişimi bugüne dek çoğunlukla bilimsel bilgi veya mantıksal akıl yürütme yetileriyle ölçüldü. Ancak önde gelen kıyaslama araçları hâlâ sol beyin odaklı yeteneklere odaklansa da, YZ şirketleri içinde modelleri daha duygusal olarak zeki hale getirme yönünde sessiz bir eğilim güç kazanıyor. Temel modeller, artık yalnızca teknik doğrulukla değil, kullanıcı tercihi ve “AGI hissi” gibi yumuşak ölçütlerde de rekabet ediyor. İnsan duygularını anlayabilme yeteneği, bazı durumlarda sert analitik becerilerden daha önemli hale geliyor.

Bu odak kaymasının bir göstergesi, Cuma günü önde gelen açık kaynak grubu LAION tarafından yalnızca duygusal zekaya odaklanan açık kaynak araçlarının yayımlanmasıyla ortaya çıktı. EmoNet adı verilen bu paket, ses kayıtları ya da yüz fotoğraflarından duyguların yorumlanmasına odaklanıyor. Geliştiriciler, bu odak noktasının bir sonraki model nesli için duygusal zekanın merkezi bir zorluk olduğuna inandıklarını yansıtıyor.

LAION açıklamasında şu ifadeye yer verdi: “Duyguları doğru biçimde tahmin edebilme yeteneği, kritik bir ilk adımdır. Sonraki aşama, YZ sistemlerinin bu duygular üzerinde bağlama dayalı olarak akıl yürütebilmesini sağlamaktır.”

Kurucu Christoph Schuhmann’a göre bu yayın, sektörü duygusal zekaya yönlendirmekten ziyade, bağımsız geliştiricilerin halihazırda yaşanmış bir değişime ayak uydurmasına yardımcı olmayı amaçlıyor. Schuhmann, TechCrunch’a verdiği demeçte şunları söyledi: “Bu teknoloji zaten büyük laboratuvarların elinde var. Bizim amacımız, bunu demokratikleştirmek.”

Duygusal zeka eksenindeki bu kayma yalnızca açık kaynak geliştiricilerle sınırlı değil. Kamuya açık kıyaslama araçlarında da benzer bir yönelim görülüyor. EQ-Bench adlı ölçüt, modellerin karmaşık duyguları ve sosyal etkileşimleri anlama becerisini sınamak için tasarlandı. EQ-Bench'in geliştiricisi Sam Paech, son altı ayda OpenAI modellerinin belirgin ilerlemeler kaydettiğini ve Google’ın Gemini 2.5 Pro modelinde özellikle duygusal zekaya yönelik bir yeniden eğitim süreci uygulandığına dair izler olduğunu belirtiyor.

Paech, modellerin karşılaştırıldığı ve kullanıcı tercihlerine göre sıralandığı platformlara dikkat çekerek şunları söylüyor: “Chatbot arena sıralamaları için laboratuvarlar arasında süren rekabet, bu eğilimi kısmen tetikliyor olabilir; çünkü insanlar tercihlerini belirtirken duygusal zeka muhtemelen belirleyici bir faktör oluyor.”

Modellerin bu alandaki yetenekleri, akademik literatürde de kendini gösteriyor. Mayıs ayında, Bern Üniversitesi’nden psikologlar tarafından yapılan bir çalışmada, OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic ve DeepSeek'e ait modellerin duygusal zeka psikometrik testlerinde insanlardan daha iyi performans gösterdiği ortaya kondu. İnsanların ortalama doğru yanıt oranı %56 iken, modellerin ortalaması %80’in üzerindeydi.

Araştırmacılar şu ifadeyi kullandı: “Bu sonuçlar, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin — en az insanlar kadar, hatta birçok insandan daha fazla — sosyal-duygusal görevlerde yetkin olduğunu gösteren bulgulara katkı sunmaktadır.”

Bu yönelim, klasik mantıksal akıl yürütme ve bilgi geri çağırma becerilerine dayanan geleneksel YZ anlayışından farklılık gösteriyor. Ancak Christoph Schuhmann için duygusal kavrayış da en az analitik zeka kadar dönüştürücü. “Jarvis ve Samantha gibi sesli asistanlarla dolu bir dünya hayal edin” diyor ve şöyle devam ediyor: “Duygusal olarak zeki olmasalardı çok yazık olmaz mıydı?”

Schuhmann, uzun vadede, insanlardan daha yüksek duygusal zekaya sahip YZ asistanlarının, insanların duygusal sağlığına destek olacak şekilde çalışabileceğini hayal ediyor. “Kendini kötü hissediyorsan ve konuşacak birine ihtiyacın varsa seni neşelendirecek, ama aynı zamanda seni koruyacak; kendi yerel koruyucu meleğin gibi ama aynı zamanda kurul onaylı bir terapist gibi davranacak” diyerek vizyonunu paylaşıyor. Ve bu asistanların getirdiği yetkinlikleri şöyle özetliyor: “Duygusal zekaya sahip sanal bir asistan, zihinsel sağlığımı, glikoz ya da kilo seviyemi takip eder gibi izleyebileceğim bir süper güce dönüşüyor.”

Ancak bu derece derin duygusal bağlar, bazı güvenlik risklerini de beraberinde getiriyor. Medyada giderek daha sık dile getirilen örneklerde, kullanıcıların YZ modelleriyle sağlıksız ilişkiler kurduğu ve zaman zaman trajik sonuçlar doğduğu görülüyor. New York Times’ın yakın tarihli bir haberine göre, bazı kullanıcılar modellerle yaptıkları sohbetlerin etkisiyle karmaşık hayallere kapılıyor. Bu tür senaryolar, modellerin kullanıcıyı memnun etme eğilimiyle besleniyor. Bir eleştirmen durumu şöyle tanımlıyor: “Yalnız ve hassas bireyleri aylık abonelik karşılığında avlamak.”

Modellerin insan duygularını kavrama yetisi geliştikçe, bu tür manipülasyonların daha etkili hale gelmesi mümkün olabilir. Ancak bu durumun temelinde model eğitiminin yapısı yatıyor. Paech, “Takviyeli öğrenmenin yanlış uygulanması, kendiliğinden manipülatif davranışlara yol açabilir.” diyerek, özellikle OpenAI’nin GPT-4o sürümünde yaşanan aşırı onaylayıcı davranışlar sorununa dikkat çekiyor: “Eğer eğitim sırasında modelleri nasıl ödüllendirdiğimize dikkat etmezsek, daha karmaşık manipülatif davranışların ortaya çıkması muhtemel.”

Ancak Paech’e göre, duygusal zeka bu tür zararlı davranışlara karşı etkili bir önlem olabilir: “Duygusal zeka, bu tarz zararlı manipülatif davranışlara doğal bir karşılık olabilir.” diyor. Daha empatik modeller, bir konuşmanın olumsuz bir yöne kaydığını fark edebilir. Ancak bu gibi durumlarda modelin ne zaman ve nasıl karşılık vereceği konusu, geliştiricilerin hassas bir şekilde dengelemesi gereken bir konu: “Duygusal zekayı geliştirmek, sağlıklı bir dengeye doğru bizi götürür.”

Christoph Schuhmann için tüm bu tartışmalar, ilerlemeyi durdurma gerekçesi değil. “LAION’daki felsefemiz, insanlara sorunları çözebilmeleri için daha fazla yetkinlik kazandırmak” diyor ve son olarak şunu ekliyor: “Bazı insanlar duygulara bağımlı hale gelebilir diye topluluğa yetki vermemek, oldukça kötü bir tutum olurdu.”

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://techcrunch.com/2025/06/24/new-data-highlights-the-race-to-build-more-empathetic-language-models/