OpenAI, 5 Ekim 2026’da AB Yapay Zekâ Yasası’nın (EU AI Act) metin kaynağına ilişkin kurallarına nasıl uyacağını açıkladı ve bu kapsamda geliştirdiği textGrain adlı metin filigranı teknolojisini tanıttı. Yasa, üretken yapay zekâ sağlayıcılarının ürettikleri metni makine tarafından okunabilir biçimde tanınabilir kılmasını şart koşuyor. OpenAI ise metin filigranı ve tespitinin hâlâ ciddi sınırları olan erken teknolojiler olduğunu vurgulayarak aşamalı bir yaklaşım benimsediğini belirtiyor.
Neler değişiyor?
- API: Dünya genelindeki API müşterileri bugünden itibaren seçili modellerde metin filigranını isteğe bağlı olarak açabiliyor. API’de filigran varsayılan olarak kapalı kalacak.
- ChatGPT ve Codex: Önümüzdeki haftalarda Avrupa Birliği’nde, tüm planlardaki uygun ChatGPT ve Codex metin çıktılarına görünmez bir filigran eklenecek. Filigran, başlangıçta küresel varsayılan yapılmayacak.
- Dedektör: Filigran dedektörüne erişim için başvurular açıldı. Erişim ilk aşamada yalnızca teknolojiyi değerlendirip geliştirmeye yardımcı olabilecek onaylı araştırmacılara ve uzman kuruluşlara, vaka bazında verilecek.
OpenAI, bulut ortaklarıyla da bu servisler üzerinden erişilen OpenAI model çıktılarında filigranı önümüzdeki haftalarda kullanılabilir hale getirmek için çalıştığını belirtiyor. Görsel ve ses doğrulama araçları (openai.com/verify ve Content Provenance API) ise herkese açık kalmaya devam ediyor.
textGrain nasıl çalışıyor?
textGrain, modelin kelime seçimlerine görünmez bir istatistiksel sinyal ekliyor; dedektör de bir metinde bu sinyalin olup olmadığına bakıyor. OpenAI’nin değerlendirmelerinde textGrain, metin için SynthID dahil test edilen diğer yaklaşımlarla eşleşti ya da onları geçti. Şirket teknik bir rapor yayımladı, raporun önümüzdeki haftalarda güncelleneceğini ve teknolojinin açık kaynak olarak sunulmasının planlandığını açıkladı.
Tespit performansı ve sınırlar
OpenAI, ideal koşullardaki iyi performansın günlük kullanımda güvenilir tespit anlamına gelmediğini açıkça yazıyor. Şirketin paylaştığı değerlendirmelere göre:
- Yüzde 1 hedef yanlış pozitif oranında, psikoloji gibi içeriklerde dedektör 200 tokenlık pasajların yaklaşık yüzde 80’inde, 400 tokenlık pasajların ise yaklaşık yüzde 95’inde filigranı tespit etti. Kelime seçiminde daha az esneklik olan matematik gibi içeriklerde tespit oranları belirgin şekilde düşük kaldı.
- Düzenleme filigranı zayıflatıyor: 400 tokenlık pasajlarda kelimelerin yüzde 10’unun eş anlamlılarla değiştirilmesi tespit oranını yaklaşık yüzde 92’den yüzde 66’ya, yüzde 25’inin değiştirilmesi ise yüzde 17’ye düşürdü.
Şirket, bu sınırlar ve yanlış pozitif ile kaçırılan filigran riski nedeniyle dedektörü başlangıçta kamuya açmadığını belirtiyor. Dedektör, bir OpenAI filigranı tespit edip etmediğini bildirecek; kullanıcıyı tanımlamayacak, istemleri veya sohbetleri göstermeyecek.
Çıktı kalitesine etkisi
OpenAI’ye göre en yeni öncü modeli Astra’nın değerlendirildiği ölçütlerde filigranlı ve filigransız çıktılar arasında anlamlı bir performans farkı görülmedi. Örneğin Artificial Analysis Intelligence Index’te filigransız metin 49,57, filigranlı metin 49,76 puan aldı. DeepSWE v1.1’de sonuçlar yüzde 72,80 ve yüzde 71,68; Terminal-Bench 4.0’da yüzde 53,90 ve yüzde 56,06; GPQA Diamond’da yüzde 94,44 ve yüzde 93,94 oldu.
Filigranın söylemedikleri
OpenAI, bir tespit sonucundan neyin çıkarılamayacağını da sıralıyor. Filigran, insanın metne ne kadar katkı verdiğini ölçmüyor; metnin sahipliğini, kullanımının yasal olup olmadığını ya da sorumluluğun kime ait olduğunu belirlemiyor; kullanıcıyı tanımlamıyor ve metnin doğruluğunu doğrulamıyor. Filigranın tespit edilmemesi de metnin insan tarafından yazıldığını kanıtlamıyor: OpenAI araçlarıyla üretilen metin, tespit için çok kısa, düzenlenmiş ya da çevrilmiş olabilir; desteklenmeyen bir modelden gelmiş, filigrandan önce üretilmiş veya başka bir şirketin aracıyla oluşturulmuş olabilir.
Katmanlı yaklaşım
OpenAI, tek bir kaynak doğrulama tekniğinin yeterli olmadığını belirterek açık standartları, dayanıklı filigranları ve doğrulama araçlarını birleştiren katmanlı bir yaklaşım izlediğini söylüyor. Şirket desteklenen görsel çıktılara Content Credentials ekliyor, C2PA uyumlu olduğunu belirtiyor ve desteklenen görsel ile ses çıktılarına görünmez SynthID filigranı yerleştiriyor. Metin tarafında ise filigranların düzenleme ve çeviriye ne kadar dayandığını incelemeyi ve dedektör erişimini sonuçların sorumlu biçimde yorumlanabileceğine inandığı noktada genişletmeyi planlıyor.
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!