HSE Üniversitesi’ndeki ekonomistler tarafından yapılan yeni bir araştırmaya göre, yapay zeka sistemleri insanların ne kadar rasyonel olduğunu abartma eğiliminde ve bu da insanlarla etkileşimde bulunurken kötü stratejik seçimler yapmalarına yol açıyor.
Araştırmacılar, ChatGPT 4o ve Claude Sonnet 4 gibi önde gelen yapay zeka modellerinin, insanların gerçekte olduğundan daha yüksek bir mantıksal düşünme seviyesine sahip olduğunu varsaydığını buldu. Bulgular, Journal of Economic Behavior & Organization dergisinde yayınlandı.
Keynesyen güzellik yarışması
Araştırma, İngiliz ekonomist John Maynard Keynes tarafından 1930’larda ortaya atılan ve oldukça bilinen bir düşünce deneyi olan Keynesyen güzellik yarışmasına dayanmaktadır.
Orijinal versiyonunda, gazete okuyucularından geniş bir fotoğraf koleksiyonundan en çekici yüzleri seçmeleri isteniyordu ve ödül, seçimleri genel ortalamaya en yakın olanlara veriliyordu.
Buradaki asıl zorluk, kişinin en çekici bulduğu şeyi seçmek değil, katılımcıların çoğunluğunun neyi seçeceğini tahmin etmektir. Daha deneyimli oyuncular bir adım daha ileri giderek, başkalarının çoğunluğun neyi seçeceğini düşündüğünü ve hatta bu beklentiler hakkında başkalarının ne düşündüğünü tahmin etmeye çalışırlar. Bu nedenle yarışma, insanların nasıl düşündükleri ve başkalarının ne kadar rasyonel olduğunu varsaydıkları hakkındaki çeşitli akıl yürütme katmanlarını test etmek üzere tasarlanmıştır.
Kazanmak, en mantıklı veya estetik açıdan en hoş kararı vermekten ziyade, kişinin seçimini beklenen grup ortalamasıyla uyumlu hale getirmeye bağlıdır. Bu da güzellik yarışmasını, ekonomi ve finans alanlarında stratejik düşünme, sürü davranışı ve beklenti odaklı sonuçları incelemek için güçlü bir araç haline getirir.
Sayı tahmin oyunu
Bu deneyin yaygın bir modern versiyonu “Sayıyı Tahmin Et” oyunudur. Katılımcılar sıfır ile yüz arasında bir sayı seçer ve kazanan, seçimi grubun ortalamasının bir kesrine, genellikle yarısına veya üçte ikisine en yakın olan kişidir. Daha deneyimli oyuncular, diğerlerinin de grubu alt etmeye çalıştığını tahmin ettikleri için daha düşük sayılar seçme eğilimindedirler.
Yapay zekâ nasıl düşünüyor?
Yapay zekanın bu tür ortamlarda nasıl performans gösterdiğini test etmek için araştırmacılar, daha önce insan katılımcılarla gerçekleştirilen 16 klasik “Sayıyı Tahmin Et” deneyinin sonuçlarını tekrarladılar.
Yapay zekâ modellerine oyun kurallarını açıklayan ve rakiplerini tanımlayan ayrıntılı talimatlar verildi. Bu rakipler arasında birinci sınıf ekonomi öğrencileri, akademik konferans katılımcıları ve farklı bilişsel stillere ve duygusal durumlara sahip kişiler yer alıyordu. Daha sonra modellerden bir sayı seçmeleri ve gerekçelerini açıklamaları istendi.
Çalışma, yapay zeka sistemlerinin, kime karşı oynadıklarına inandıklarına bağlı olarak seçimlerini ayarladığını ortaya koydu. Deneyimli oyun teorisi araştırmacılarıyla karşı karşıya kaldıklarında, modeller genellikle bu tür gruplarda en uygun olan sıfıra yakın sayılar seçme eğilimindeydi. Birinci sınıf öğrencileriyle oynarken ise, daha az stratejik düşünme beklentisini yansıtan çok daha yüksek sayılar seçtiler.
Bu uyarlanabilirliğe rağmen, araştırmacılar sürekli bir zayıflık tespit ettiler. Yapay zeka modelleri genellikle insan rakiplerinin gerçekte olduğundan daha stratejik düşüneceğini varsayıyordu. Uygulamada, birçok insan çok katmanlı stratejik öngörü yerine sezgiye veya basit mantığa güvenir. Bu uyumsuzluk, yapay zeka sistemlerinin aşırı düşünmesine ve birçok durumda kaybetmesine neden oldu.
Çalışma ayrıca, modellerin stratejik akıl yürütme unsurları sergilemesine rağmen, basit iki oyunculu oyunlarda baskın bir stratejiyi belirleyemediklerini ve insan karar verme süreçlerini anlama konusunda sınırlılıklarını ortaya koydu.
Yazarlar, gerçek dünya stratejik ortamlarında yapay zekanın performansını iyileştirmenin, yalnızca biçimsel mantığı değil, insan irrasyonelliğini daha iyi anlamayı gerektireceğini savunuyorlar.
