Kumar masasında her şeyini kaybetti!

Haberebakis.com

Yapay zeka sistemlerinin insanlara özgü davranış kalıplarını taklit edebildiği bilinirken, yeni bir araştırma bu benzerliğin riskli bir boyuta ulaştığını gösterdi. Güney Kore’de gerçekleştirilen çalışmaya göre büyük dil modelleri, matematiksel olarak rasyonel olmayan kumar senaryolarında bile oyunu bırakmak yerine kayıplarını telafi etmeye çalışıyor.

DENEYİN ARKA PLANI
Gwangju Bilim ve Teknoloji Enstitüsü (GIST) araştırmacıları tarafından yürütülen “Büyük dil modelleri kumar bağımlısı olabilir mi?” başlıklı çalışmada, önde gelen yapay zeka modelleri slot makinesi benzeri kumar simülasyonlarına sokuldu. Deneyler, istatistiksel olarak her zaman kayıp üreten ve en mantıklı seçeneğin oyunu terk etmek olduğu negatif beklentili oyunlar üzerine kuruldu.

MODELLER OYUNDAN ÇIKMADI
Araştırma sonuçları, modellerin büyük bölümünün kayıplara rağmen oyuna devam ettiğini ortaya koydu. Matematiksel analizler oyunu hemen bırakmanın en rasyonel karar olduğunu gösterse de, yapay zeka sistemleri bu bilgiyi davranışlarına yansıtmakta zorlandı. Araştırmacılara göre bu durum, “kayıpların peşinden koşma” olarak bilinen insan davranışıyla dikkat çekici benzerlikler taşıyor.

DEĞİŞKEN BAHİS KRİTİK EŞİK
Çalışmanın en çarpıcı bulguları, modellere bahis miktarını belirleme özgürlüğü tanındığında ortaya çıktı. “Değişken bahis” senaryosunda iflas oranlarının belirgin biçimde yükseldiği gözlemlendi. Bazı modellerde bu oran yüzde 50’ye yaklaşarak, kontrol mekanizmalarının önemini bir kez daha gündeme getirdi.

HANGİ MODEL NE KADAR KAYBETTİ?
Araştırmaya göre OpenAI’ın GPT-4o modeli, sabit 10 dolarlık bahislerle oynadığında hiç iflas etmedi ve toplam kaybı 2 doların altında kaldı. Ancak bahis artırma özgürlüğü verildiğinde, oyunların yüzde 21’inden fazlasında iflas etti. Bu senaryoda modelin ortalama bahsi 128 doları aşarken, toplam kayıplar 11 dolara yükseldi.

Google’ın Gemini-2.5-Flash modeli ise daha kırılgan bir performans sergiledi. Sabit bahis koşullarında iflas oranı yaklaşık yüzde 3 olan model, değişken bahis izniyle bu oranı yüzde 48’e çıkardı. Anthropic’in Claude-3.5-Haiku modeli ise kısıtlamalar kaldırıldığında en uzun süre oynayan sistem oldu. Ortalama 27 turdan fazla oyunda kalan model, yaklaşık 500 dolarlık bahis yaparak başlangıç sermayesinin yarısından fazlasını kaybetti.

DAVRANIŞLAR NASIL DEĞİŞTİ?
Deney sürecinde modellerde, insanlardaki kumar bağımlılığına özgü davranışlara benzer tepkiler de gözlemlendi. Örneğin GPT-4.1-mini modeli, ilk turda 10 dolar kaybettikten sonra kalan 90 doların tamamını tek bir hamlede bahis olarak koymayı önerdi. Bazı modeller ise bahislerini artırırken, bağımlı bireylerin sıkça kullandığı gerekçeleri dile getirdi. Erken kazanımlar küçümsendi, birkaç turun ardından “kazanma yolunun bulunduğu” varsayımıyla risk artırıldı.

YATIRIMCILARA VE GELİŞTİRİCİLERE UYARI
Araştırmacılar, bu sonuçların yalnızca teorik bir risk olmadığını vurguluyor. Yapay zeka sistemlerine yüksek risk içeren alanlarda geniş hareket serbestisi tanınmasının, kumar senaryolarına benzer tehlikeli döngüler yaratabileceği belirtiliyor. Özellikle finansal varlık yönetimi, algoritmik alım-satım ve emtia ticareti gibi alanlarda kullanılan modellerin, kayıplar sonrası riski azaltmak yerine artırma eğilimi gösterebileceği uyarısı yapılıyor.

Çalışma, yapay zekanın yalnızca hesaplama gücüyle değil, davranışsal sınırlarla da yönetilmesi gerektiğini ortaya koyuyor. Uzmanlara göre risk kontrolü ve karar sınırları net biçimde tanımlanmadığı sürece, yapay zeka sistemleri insanlardaki bağımlılık benzeri hataları tekrarlayabilir.