Constitutional AI (Anayasal Yapay Zekâ), Anthropic tarafından geliştirilen ve yazılı ilkelerden yararlanarak model davranışını şekillendiren bir hizalama yaklaşımıdır. Yapay zekâ tarafından üretilen eleştirileri ve tercih değerlendirmelerini eğitim sürecinde kullanır.

Constitutional AI Nedir?

Constitutional AI, dil modellerinin belirlenmiş davranış ilkelerine uygun yanıtlar üretmesini teşvik eden bir eğitim yöntemidir.

Buradaki “anayasa”, hukuki bir metin değil; yanıtların değerlendirilmesinde kullanılan ilkeler bütünüdür. Amaç, modelin hangi davranışlara yönlendirilmek istendiğini açık biçimde tanımlamaktır.

Bu yaklaşım, modelin insanlardaki gibi vicdan veya ahlaki bilinç kazandığı anlamına gelmez. Öğrenilen şey, eğitimde kullanılan ölçütlere uygun yanıt verme davranışıdır.

Anayasa Hangi İlkeleri İçerebilir?

Bir davranış ilkeleri bütünü şu konulara odaklanabilir:

• Güvenlik: İnsanlara zarar verebilecek yönlendirmelerden kaçınmak.

• Dürüstlük: Belirsizliği belirtmek ve bilinmeyen bilgileri kesinmiş gibi sunmamak.

• Gizlilik: Başkalarının kişisel veya gizli bilgilerini korumak.

• Saygı: Ayrımcı ve aşağılayıcı ifadelerden kaçınmak.

• Faydalılık: Güvenli sınırlar içinde kullanıcının ihtiyacına karşılık vermek.

İlkelerin kapsamı ve ifade biçimi değişebilir. Anthropic’in araştırmaları, belirli davranışları hedefleyen kurallarla daha genel ilkelerin etkilerini de incelemiştir.

Constitutional AI Nasıl Çalışır?

Özgün araştırmada yöntem iki temel eğitim aşamasından oluşur.

Eleştiri ve Düzeltmeyle Eğitim

Önce modelden yanıtlar alınır. Ardından model, seçilen ilkeye göre bu yanıtları eleştirir ve yeniden düzenler.

Düzeltilmiş yanıtlar, denetimli ince ayar için eğitim örnekleri olarak kullanılır. Böylece modelin sonraki yanıtlarında benzer davranışlar göstermesi hedeflenir.

Yapay Zekâ Geri Bildirimiyle Pekiştirmeli Öğrenme

İkinci aşamada farklı yanıtlar karşılaştırılır. Bir yapay zekâ modeli, belirtilen ilkeler doğrultusunda hangi yanıtın daha uygun olduğunu değerlendirir.

Bu tercihlerle bir tercih modeli eğitilir. Ardından bu modelden gelen ödül sinyali kullanılarak asistanın davranışı pekiştirmeli öğrenmeyle geliştirilir. Bu yaklaşım RLAIF — Reinforcement Learning from AI Feedback olarak adlandırılır.

Model Her Cevabını Yeniden mi Değerlendirir?

Constitutional AI, esas olarak bir eğitim yaklaşımıdır. Kullanıcıya verilen her yanıtın mutlaka ayrı bir eleştiri ve düzeltme döngüsünden geçtiği anlamına gelmez.

Eğitim sırasında oluşturulan örnekler ve tercih sinyalleri, modelin parametrelerini etkiler. Kullanım aşamasında ayrıca kontrol mekanizmaları uygulanabilir; ancak bunlar eğitim yönteminden ayrı tasarım tercihleridir.

RLHF ile Arasındaki Fark Nedir?

RLHF, pekiştirmeli öğrenmede insan geri bildiriminden yararlanır. İnsanların yanıtlar arasındaki tercihleri, modelin hangi davranışlara yönlendirileceğini belirlemede kullanılır.

Constitutional AI ise yazılı ilkelerle yönlendirilen yapay zekâ değerlendirmelerini kullanır. Özgün yöntemin pekiştirmeli öğrenme aşaması bu nedenle RLAIF kapsamındadır.

Ancak insan katkısı tamamen ortadan kalkmaz. İlkeleri insanlar belirler, değerlendirme sürecini tasarlar ve sonuçları inceler. Özgün araştırmada faydalılığa yönelik insan geri bildirimi de kullanılmıştır.

Hangi Avantajları Sağlayabilir?

Daha açık davranış hedefleri, modelin hangi ilkeler doğrultusunda eğitildiğini tartışmayı kolaylaştırabilir. İlkelerin yayımlanması, bu hedeflerin dışarıdan incelenmesine de imkân tanır.

Değerlendirmeyi ölçeklendirme, her örneğin yalnızca insanlar tarafından etiketlenmesine duyulan ihtiyacı azaltabilir.

Faydalılık ve güvenliği birlikte geliştirme, hassas konularda bütün soruları reddetmek yerine güvenli ve açıklayıcı yanıtlar üretmeyi hedefleyebilir. Özgün çalışma, zararı azaltırken gereksiz kaçınmayı sınırlamayı da araştırmıştır.

Bunlar hedeflenen veya belirli deneylerde gözlenen kazanımlardır; her modelde aynı sonucu garanti etmez.

İlkeleri Kim Belirliyor?

Constitutional AI’ın önemli sorularından biri, kullanılacak ilkelerin kimler tarafından seçileceğidir. Geliştiricilerin tercihleri, kültürel farklılıklar ve kullanıcı beklentileri bu seçimi etkileyebilir.

Anthropic’in Collective Constitutional AI çalışması, kamu katılımıyla toplanan görüşlerin bir ilke metnine ve model eğitimine nasıl aktarılabileceğini araştırmıştır.

Bu tür çalışmalar, daha geniş katılım yollarını incelemeye yardımcı olur. Ancak belirli bir katılımcı grubundan alınan görüşler, bütün toplumların ortak değerlerini temsil ettiği anlamına gelmez.

Sınırları ve Zorlukları Nelerdir?

Başlıca zorluklar şunlardır:

• Çelişen ilkeler: Faydalılık, güvenlik ve gizlilik arasında seçim yapmak gerekebilir.

• Değerlendirme hataları: Yapay zekâ, kendi yanıtındaki sorunu fark etmeyebilir.

• Önyargı aktarımı: Değerlendiren modelin eğilimleri eğitim verisine yansıyabilir.

• Yeni senaryolar: Eğitimde görülmeyen durumlarda davranış değişebilir.

• Doğruluk sınırı: İlkelere uygun ifade edilmiş bir yanıt yine de yanlış bilgi içerebilir.

Bir anayasanın bulunması, modele kusursuz güvenlik veya doğruluk kazandırmaz. Bu nedenle bağımsız testler, insan değerlendirmeleri ve gerçek kullanım incelemeleri önemini korur.

Constitutional AI, AI Alignment olarak bilinen daha geniş hizalama araştırmalarının yöntemlerinden biridir. Katkısı, davranış hedeflerini açık ilkelerle ifade edip bunları eğitim sürecine taşımasındadır; başarısı ise ilkelerin kalitesi ve modelin bu ilkeleri farklı durumlarda ne kadar tutarlı uygulayabildiğiyle değerlendirilir.

Kaynaklar: Anthropic — Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback, Claude’s Constitution, Specific versus General Principles for Constitutional AI ve Collective Constitutional AI: Aligning a Language Model with Public Input; Anthropic Privacy Center — How Do You Use Personal Data in Model Training?

Editör Notu

Bu içerik, Anthropic’in yayımladığı araştırmalar ve kamuya açık teknik açıklamalardan yararlanılarak hazırlanmış bir araştırma ve değerlendirme yazısıdır. İçerikte yer alan değerlendirmeler editoryal yorum niteliğindedir. Constitutional AI açıklaması ağırlıklı olarak özgün araştırma yöntemine dayanır; güncel modellerin eğitim süreçleri farklı bileşenler içerebilir.