İronik Uyarı: NeurIPS Bildirilerinde Yapay Zekânın Uydurduğu Atıflar Tespit Edildi
Kısa özet
AI tespit girişimi GPTZero, geçtiğimiz ay San Diego’da düzenlenen ve kabul edilen 4.841 bildirinin tamamını taradı. Şirketin açıkladığına göre bu taramada toplam 100 yapay zekâ kaynaklı, doğrulanmış sahte atıf tespit edildi; bu hatalı atıflar 51 farklı bildiride yer alıyordu.
Bulgunun anlamı ve sınırlamaları
Bu sayı tek başına ürkütücü gibi görünse de bağlam önemli: her bir bildiride onlarca atıf bulunuyor; dolayısıyla toplam atıf hacmine kıyasla bu, istatistiksel olarak çok küçük bir orana denk geliyor. Ayrıca hatalı bir atıfın bir bildirinin bilimsel içeriğini otomatik olarak geçersiz kılmadığını belirtmek gerekiyor. Organizasyon yetkilileri, bazı hatalı referansların bulunmasının çalışmaların özünü doğrudan çürütemeyeceğine dikkat çekiyor.
Yine de önemsenmesi gereken noktalar
Atıflar araştırma dünyasında bir tür itibar ve etki ölçüsü olarak işlev görüyor. Bir çalışmanın hangi kaynaklara dayandığı, diğer araştırmacıların o çalışmaya nasıl atıf yapacağı ve araştırmacının mesleki değerlendirmesinde rol oynuyor. Yapay zekâlar tarafından uydurulan atıflar, bu sistemi sulandırma riski taşıyor.
Hakemlik sürecinin baskısı
NeurIPS gibi seçkin konferanslar birden fazla hakem tarafından değerlendirilen bildirilerle çalışıyor ve hakemlerin halüsinasyon gibi sorunları tespit etmeleri bekleniyor. Ancak son yıllarda baş gösteren başvuru yoğunluğu ve inceleme yükü, hakemlik sürecini zorladı; uzmanlar bunu bir “başvuru dalgası”nın değerlendirme mekanizmalarını gerdiği şeklinde yorumluyor. Ayrıca 2025 tarihli çalışmalardan biri de benzer konferanslarda hakemlik krizine işaret ederek sorunun önceden tespit edildiğini gösteriyor.
Ne yapılmalı?
Bu tespit, iki temel gerekliliği öne çıkarıyor: birincisi, araştırmacıların LLM kullanımında daha titiz doğrulama uygulamaları benimsemesi; ikincisi, değerlendirme süreçlerinin halüsinasyon türü hataları yakalayacak şekilde güçlendirilmesi. Doğru referans kontrolü hem bireysel araştırmacıların hem de bilim çevresinin güvenilirliği için önemli.
İronik sonuç
En çarpıcı nokta şu: Yapay zekâ alanının önde gelen araştırmacıları bile LLM’lerin ayrıntılardaki hatalarını tamamen engelleyemiyorsa, bunun daha geniş kullanım alanlarında yaratacağı güvensizlik konusunda uyanık olunması gerekiyor. Bu durum, yapay zekâ destekli yazım ve atıf oluşturma süreçlerinde sorumluluk ve kontrol mekanizmalarının önemini bir kez daha gündeme getiriyor.
