Dünyanın en gelişmiş yapay zeka modelleri karmaşık kodlar yazıp müzik bestelerken, bir kelimedeki harfleri sayma konusunda beklenmedik hatalar yapabiliyor. GPT-5.2’nin “strawberry” kelimesindeki “r” harflerini yanlış sayması, yapay zekanın metni algılama biçimini yeniden gündeme taşıdı.
Basit bir soru, karmaşık bir hata
Aralık 2025’te yayımlanan GPT-5.2’ye “strawberry kelimesinde kaç tane ‘r’ harfi var?” sorusu yöneltildiğinde, modelin cevabı hâlâ yanlış çıkıyor. Oysa kelimede biri başta, ikisi sonda olmak üzere toplam üç adet ‘r’ harfi bulunuyor. Buna rağmen model ısrarla “iki” yanıtını veriyor.
Sorunun kaynağı nedir?
Uzmanlara göre bu hatanın temelinde, yapay zekanın metni okuma biçimi yatıyor. Büyük dil modelleri kelimeleri harf harf değil, “token” adı verilen parça bloklar halinde işliyor.
“Strawberry” kelimesi sistem tarafından şu şekilde bölünüyor:
-
st
-
raw
-
berry
Bu yapı içinde “r” harfleri bloklara dağılmış durumda. Model, harfleri tek tek saymak yerine bu bloklara dair olasılıksal bir tahmin yürüttüğü için toplam sayıyı eksik hesaplıyor.
Benzer hatalar başka kelimelerde de görülüyor
Aynı sorun “raspberry” gibi benzer yapılı kelimelerde de ortaya çıkıyor. Token bazlı algılama, özellikle hassas sayım gerektiren işlemlerde yapay zekanın zayıf noktası olarak öne çıkıyor.
Bazı eski sorunlar aşıldı
Buna karşın GPT-5.2’nin geçmişte zorlandığı bazı testleri artık başarıyla geçtiği görülüyor. “Mississippi” kelimesinin doğru hecelenmesi ya da “lollipop” kelimesinin tersten yazılması gibi görevlerde model artık hata yapmıyor. Ancak harf sayımı gibi net doğruluk gerektiren alanlar hâlâ sorunlu.
Halüsinasyon riski de devrede
Uzmanların dikkat çektiği bir diğer nokta ise yapay zekanın bazı durumlarda “halüsinasyon” üretmesi. Geçmişte sistem hatasına yol açan “solidgoldmagikarp” ifadesi sorulduğunda, GPT-5.2 bu kez tamamen gerçek dışı bir hikâye uydurarak yanıt veriyor.
Rakip modeller aynı testi geçti
Yapılan karşılaştırmalarda Claude, Gemini, Grok, Qwen ve Copilot gibi rakip modellerin “strawberry” kelimesindeki üç “r” harfini doğru tespit ettiği görülüyor. Bu durum, her yapay zeka modelinin metni parçalama ve işleme mimarisinin farklı sonuçlar ürettiğini ortaya koyuyor.
Dijital zekanın en temel sınavı
Yapay zeka sistemleri milyarlarca dolarlık yatırımlarla gelişimini sürdürürken, bir kelimedeki harfleri saymak gibi en temel insani beceriler hâlâ çözülmesi gereken ilginç bir sorun olarak öne çıkıyor.
