Yapay Zekâ Sistemlerinde Vicdani Muhakeme Katmanı: ETVZ Teknik Mimarisi ve Büyük Dil Modelleriyle Karşılaştırmalı Analiz

Özet Günümüz Büyük Dil Modelleri (BDM), etik uyumlandırma süreçlerinde İnsan Geri Bildirimli Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) ve statik güvenlik filtrelerine dayanmaktadır. Bu çalışma, etik değerlendirmeyi sistem çekirdeğine entegre eden Epistemik Temelli Vicdani Zekâ (ETVZ) mimarisini incelemekte ve ChatGPT ile Gemini gibi önde gelen modellerin etik karar alma mekanizmalarıyla karşılaştırmalı analiz sunmaktadır. ETVZ’nin grafik tabanlı epistemik hafıza […]

RLHF’in Ötesi: Büyük Dil Modellerine “Hesaplamalı Vicdan” Mimarisi Entegrasyonu (ETVZ Teknik Derlemesi)

Yazar: Göktürk KADIOĞLU Tarih: Aralık 2025 Yönetici Özeti (Abstract) Mevcut Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), “bir sonraki token tahmini” (next-token prediction) prensibiyle çalışan güçlü stokastik motorlardır. Ancak bu modeller, ürettikleri çıktıların anlamsal doğruluğunu veya etik sonuçlarını içsel olarak “muhakeme” yeteneğine sahip değildir. Mevcut hizalama (alignment) teknikleri—örneğin RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)—genellikle modelin ağırlıklarına gömülü statik […]