Büyük dil modelleri gerçek anlamda duygular yaşamıyor; ancak insanlarda kaygı, üzüntü veya stresle ilişkilendirilen senaryolara maruz kaldıklarında, sonraki yanıtlarında bu durumları andıran belirgin davranış değişimleri gösterebiliyor.
The Lancet Digital Health'te yayımlanan araştırmada, TU Dresden ekibi GPT-4o dahil altı büyük dil modelini korku, kaygı, öfke, tiksinme, üzüntü, endişe ve stres çağrışımı yapan yapılandırılmış komutlarla test etti. Amaç, yapay zekâya duygu kazandırmak değil; dil modellerinin bağlamdan nasıl etkilendiğini incelemekti.
Bağlam, yanıtların tonunu değiştirdi
Araştırmacılar, insan psikolojisinde kullanılan yöntemlerden uyarlanan görevlerle modellerin tepkilerini değerlendirdi. GPT-4o, duygu çağrışımlı komutların ardından kendi durumunu daha yüksek puanlarla tanımladı. Örneğin korku, endişe ve tiksinme ile ilgili puanlarda kayda değer artışlar görüldü.
Üzüntü senaryosundan sonra model, belirsiz cümle tamamlama görevlerinde daha fazla olumsuz yorum üretti. Bu sonuç, insanlarda incelenen bilişsel yanlılık örüntülerine benzer bir çıktı değişimine işaret etti. Bağımsız psikologların değerlendirmeleri de bu eğilimi destekledi.
Farkındalık komutları denge sağladı
Ekip, bazı koşullarda modele kısa bir nefes ve farkındalık egzersizi uyarlaması sundu. Bu uygulamanın ardından modelin bildirdiği duygu benzeri puanlar ortalama olarak geriledi. Bulgular, konuşmanın içeriğinin bir modelin sonraki üretimlerinin üslubunu ve yorumlama biçimini etkileyebileceğini gösteriyor.
Araştırmacılar, bu yanıtların bilinç ya da öznel deneyim kanıtı olmadığının altını çiziyor. Dil modelleri, istemlerdeki kalıpları tanıyıp beklenen dile uygun metinler üretebilir. Bu nedenle sonuçlar, bir iç dünyadan çok, çıktılardaki ölçülebilir bağlam etkileri olarak ele alınıyor.
Buna rağmen çalışma, yapay zekânın psikoloji ve psikoterapi araştırmalarında düşük maliyetli bir ön test aracı olabileceğine işaret ediyor. Modeller; terapi yaklaşımlarını taramak, araştırma tasarımlarını iyileştirmek ve insan katılımlı çalışmalardan önce hipotez üretmek için destekleyici bir rol üstlenebilir.
Bu yaklaşım, yapay zekâ güvenliği ve insan odaklı dijital sağlık araçlarının tasarımında bağlam duyarlılığını daha iyi anlamaya yardımcı olabilir.
