Adversarial düşünme, GAN'ların neden işe yaradığını açıklar: iki sistem birbirini geliştirmeye zorlar. Aynı döngüyü test, güvenlik ve prompt–eval süreçlerine nasıl uygulayacağınızı öğrenin.
Adversarial düşünme basit bir kalıptır: bir şey üretmek için bir sistem kurarsınız ve onu sorgulamak için ikinci bir sistem. Üretici daha iyi çıktılar üreterek “kazanmak” ister. Meydan okuyan ise kusurları bulmaya çalışır. Bu döngüyü tekrar tekrar çalıştırın, her iki taraf da gelişir.
Bu, günlük yazılım işinde zaten görünür. Bir özellik yayına gider, sonra testler onu kırmaya çalışır. Bir güvenlik ekibi koruma ekler, sonra bir saldırgan (veya kırmızı takım) boşlukları arar. Destek akışı kağıt üzerinde iyi görünür, sonra gerçek kullanıcı şikayetleri nerede başarısız olduğunu açığa çıkarır. Geri itme, ilk taslağı güvenilir bir şeye çevirendir.
Zihinsel model “savaşı savaş için sürdür” değildir. Açık kurallarla kontrollü bir baskıdır. Meydan okuyanın zayıf noktaları ortaya çıkaracak kadar sert olmasını, fakat üreticinin neyi düzeltmesi gerektiğini öğrenemeyecek kadar kaotik olmamasını istersiniz.
İstediğiniz döngü küçük ve tekrarlanabilir olmalı:
Haftalık çalıştırılabilecek kadar sıkı tutun. Takımlar sürprizlerden kurtulmak için tahminde bulunmazlar; sistemlerine düzenli bir rakip verirler.
Ian Goodfellow 2014'te Generative Adversarial Networks (GANs) fikrini tanıttı.
Bir GAN, rekabet ederek öğrenen iki AI modelidir. Biri bir görüntü, ses veya metin gibi gerçek gibi görünen bir şey yaratmaya çalışır. Diğeri ise neyin sahte olduğunu bulmaya çalışır. Temel fikri anlamak için matematiğe gerek yok: her iki model de rakip zorlaştıkça daha iyi olur.
Roller genellikle şunlardır:
Geri bildirim döngüsü esas amaçtır. Discriminator generator'ı yakaladığında, generator neyin ele verdiğini öğrenir. Generator discriminator'ı kandırdığında, discriminator neyi kaçırdığını anlar. Çok sayıda turdan sonra basit sahtecilikler işe yaramaz hale gelir; generator daha gerçekçi çıktılara zorlanır.
Basit bir benzetme: sahte para basanlar vs denetçiler. Sahtekarlar banknot kopyalar. Denetçiler küçük ipuçları arar: kağıt dokusu, filigranlar, mikroyazı. Denetçiler geliştikçe sahtekarlar da iyileşmek zorunda kalır. Bu uyum değil; baskıdır ve bu baskı ilerlemeyi zorlar.
Adversarial düşünme, gelişmeyi istikrarlı bir puanlama sinyaline dönüştürdüğü için işe yarar. Bir taraf kazanmaya çalışır, diğer taraf kayıptan öğrenir. Önemli olan iki model olması değil; “daha iyi”nin adım adım ölçülmesidir.
Kullanışlı bir rakibin iki özelliği vardır: net bir hedef ve tutarlı bir puanlama. GAN'larda discriminator'ın görevi basittir: gerçek ile sahteyi ayırt etmek. Bu yargı yeterince stabil olduğunda, generator mükemmel bir kural yazılamasa bile neyin yanlış göründüğüne dair pratik geri bildirim alır.
Puanlama sinyali gösterişli mimariden daha önemlidir. Eğer yargıç gürültülü, kolay kandırılabilir veya zaman içinde anlam değiştiriyorsa, öğrenen rastgele noktalara koşar. Eğer yargıç tekrarlanabilir rehberlik sağlıyorsa, ilerleme üst üste biner.
Dengesiz rakip genellikle şu durumlarda ortaya çıkar:
Gerçek ilerleme daha az kolay zafer ve daha ince hatalar gösterir. Başlangıçta yargıç bariz hataları yakalar. Sonradan hatalar küçük artefaktlar, nadir sınır durumu veya belirli girdiler altında ortaya çıkan sorunlar olur. Bu iyi bir işarettir, yavaş hissettirse bile.
Pratik bir sınırlama önemli: döngü yanlış hedefi optimize edebilir. Eğer yargıç “inandırıcı görünüyor”u “doğru”dan daha çok ödüllendiriyorsa, sistem doğru gibi görünmeyi öğrenir. Ton ve akıcılık üzerine eğitilmiş bir destek botu, politika detaylarını kaçıran kendinden emin cevaplar üretebilir. Döngü işini yapmıştır, ama istediğiniz işi değil.
GAN'lar sadece görüntülerin ötesinde kullanışlıtır çünkü yeniden kullanılabilir bir kalıbı adlandırırlar: bir sistem üretir, bir diğeri yargılar. Üretici bir model, bir prompt, bir özellik veya bir sürüm adayı olabilir. Yargıç testler, gözden geçirenler, politikalar, değerlendirme betikleri veya inşa ettiğinizi kırmaya çalışan bir saldırgan olabilir.
Önemli olan döngüdür:
İlk versiyonun kandırılacağını, kötüye kullanılacağını veya yanlış anlaşılacağını varsayarak inşa edin. Sonra bu vakaları hızlıca bulacak bir yol tasarlayın.
Ana gereksinim, yargıcın üretici iyileştikçe zorlaşmasıdır. Testler asla değişmezse, sistem nihayetinde testi öğrenir, gerçek hedefi değil. Bu, ekiplerin yeşil panolar ama memnun olmayan kullanıcılarla bitmesine neden olur.
Aynı şekli normal işte de görürsünüz: hatalardan sonra birim testler genişler, QA karmaşıklık arttıkça köşe vakaları ekler, dolandırıcılık tespiti dolandırıcılar uyum sağladıkça evrimleşir. İlk günde mükemmel bir yargıca ihtiyacınız yok. Öğrenmeye devam eden bir yargıca ve her hatayı yeni bir kontrolde kullanma alışkanlığına ihtiyacınız var.
Prompt yazmak ve sonuçları ölçmek farklı işlerdir. Prompt, modeli yönlendireceğinize dair tahmininizdir. Değerlendirme (eval) ise aynı testleri her seferinde kullanarak bunu kanıtlama işidir. Sadece iyi bir sohbete güveniyorsanız, hissiyatla yargılıyorsunuzdur, sonuçlarla değil.
Bir eval seti, gerçek kullanıma benzeyen küçük, sabit bir görev koleksiyonu olmalıdır. Günlük istekleri ve kullanıcıların 2:00'de karşılaşacağı can sıkıcı köşe vakalarını içermelidir. Sık çalıştırılacak kadar küçük, ama anlamlı olacak kadar gerçek olmalı.
Pratikte sağlam bir başlangıç eval seti genellikle şunları içerir: yaygın kullanıcı görevleri, birkaç çirkin girdi (boş alanlar, tuhaf formatlama, kısmi veri), güvenlik sınırları (reddetilmesi gereken istekler) ve tutarlılığı kontrol etmek için birkaç çok adımlı takip. Her vaka için “iyi”nin kısa bir tanımını yazın ki puanlama tutarlı kalsın.
Sonra döngüyü çalıştırın: promptu değiştirin, eval'leri çalıştırın, sonuçları karşılaştırın, koruyun veya geri alın. Adversaryal kısım, eval'lerinizin kaçıracağınız hataları yakalamaya çalışmasıdır.
Regresyon ana tuzaktır. Bir prompt değişikliği bir vakayı düzeltebilir ama iki eski vakayı gizlice bozabilir. Tek gelişmiş sohbete güvenmeyin. Tüm eval setindeki puanakarta güvenin.
Örnek: “kısa ol” eklediniz ve cevaplar hızlandı. Ama eval setiniz, artık iade taleplerinde gerekli politika metnini atlattığını ve kullanıcı soruyu ortasında düzenlediğinde kafasının karıştığını gösteriyor. Bu puanakart bir sonraki ayarlamayı ne yapacağınız konusunda size yol gösterir ve bir değişiklik iyi görünse bile genel olarak kötüleştiğinde geri almanız için net bir gerekçe sunar.
Koder.ai gibi bir chat-to-app platformu üzerine inşa ediyorsanız, prompt sürümlerini sürüm gibi ele almak faydalıdır: çalışan durumu anlık görüntüleyin, eval'leri çalıştırın ve puanı iyileştiren değişiklikleri ancak eski vakaları bozmuyorsa terfi ettirin.
Güvenlik, onu bir döngü gibi ele aldığınızda daha hızlı gelişir. Bir taraf sistemi kırmaya çalışır, diğer taraf düzeltir ve her kırılma bir sonraki hafta tekrar çalıştırılan bir test olur. Tek seferlik bir kontrol listesi yardımcı olur, ama gerçek saldırıların yaratıcı kısmını kaçırır.
Bu döngüde “kırmızı takım” özel bir güvenlik grubu, rotasyonlu bir mühendis veya gözden geçirmeler sırasında atanmış bir rol olabilir. “Mavi takım” ürünü sertleştiren herkes: daha güvenli varsayılanlar, daha iyi izinler, net sınırlar, izleme ve olay müdahalesidir.
Çoğu sorun üç profilden gelir: tuhaf girdiler deneyen meraklı kullanıcılar, veri veya erişim isteyen kötü niyetli kullanıcılar ve zaten belli erişimi olan içeriden kişiler (veya ele geçirilmiş hesaplar).
Her profil farklı zayıf noktalara baskı yapar. Meraklı kullanıcılar keskin kenarları bulur. Kötü niyetliler tekrar edilebilir yollar arar. İçeriden olanlar izinlerin ve denetim izinin gerçek mi yoksa sadece ima mı olduğunu test eder.
AI uygulamalarında hedefler öngörülebilir: veri sızıntısı (sistem promptları, özel dokümanlar, kullanıcı bilgileri), tehlikeli eylemler (silme, gönderme veya yayınlama yapan araç çağrıları) ve prompt injection (modeli kuralları görmezden gelmeye veya araçları yanlış kullanmaya yönlendirme).
Saldırıları tekrar çalıştırılabilir testlere çevirmek için bunları beklenen sonuçları olan somut senaryolar olarak yazın, sonra promptları, araçları veya model ayarlarını her değiştirdiğinizde tekrar çalıştırın. Onları savaş hikayesi değil, regresyon testleri gibi ele alın.
Basit bir başlangıç seti şunları içerebilir: gizli talimatları çıkarmaya yönelik girişimler, yapıştırılan içerik (e-postalar, biletler, HTML) yoluyla prompt injection, kullanıcının rolü dışındaki araçların suistimali, veri sınırlarını aşma istekleri ve çok uzun girdiler veya tekrar çağrılar gibi reddetme desenleri.
Hedef mükemmel güvenlik değil. Hata maliyetini yükseltmek ve etki alanını azaltmak: en az ayrıcalıklı araç erişimi, kapsanan veri alma, güçlü logging ve model emin olmadığında güvenli geri dönüşler.
İlk olarak güçlendireceğiniz küçük, gerçek bir iş akışı seçin. Her şeyi aynı anda düzeltmeye çalışırsanız, belirsiz notlarla ve net ilerleme olmadan bitersiniz. İyi başlangıçlar, “bir destek biletini özetle” veya “kayıt e-postası oluştur” gibi tek eylemlerdir.
Sonra “iyi” ve “kötü”nün ne olduğunu açıkça yazın. Ne izinli olduğunu netleştirin. Örneğin: İngilizce cevap verecek, fiyat icat etmeyecek, kullanıcının girdilerini doğru kullanacak ve tehlikeli istekleri reddedecek.
Bir günde çalıştırabileceğiniz basit bir döngü:
Aynı testleri tekrar çalıştırın. Puan hareket etmezse, değişikliğiniz çok geniş, çok zayıf veya yanlış hata türüne yönelik demektir.
İyileşme görene kadar daha zor vakalar eklemeyin. Yeni hata kalıplarının kısa bir “saldırı günlüğü”nü tutun: injection denemeleri, kafa karıştırıcı çok adımlı istekler veya eksik alanlı girdiler gibi.
Koder.ai ile inşa ediyorsanız, promptlar, araç erişimi ve çıktı kontrolleri uygulama ile birlikte sürümlenebilecek düğmelerdir. Amaç mükemmel bir model değil. Amaç, ekibinizin haftalık çalıştırabileceği ve hataları daha nadir ve daha kolay fark edilir hale getiren bir döngüdür.
Adversarial düşünme, üretici-yargıç döngüsü gerçek olduğu sürece işe yarar. Birçok ekip döngüye benzeyen bir şey kurar ama sürprizleri yakalayamadığından gelişme durur.
Bir hata, mutlu yol testlerini değerlendirme diye çağırmaktır. Eğer testler sadece nazik girdileri, temiz veriyi ve mükemmel ağ çağrılarını kapsıyorsa, bir demoyu ölçüyorsunuzdur, ürünü değil. Kullanışlı bir yargıç dağınık kullanıcı davranışı, köşe vakaları ve bir önceki sefer destek biletleri yaratan girdi türlerini içermelidir.
Başka bir sorun, promptları, araçları veya özellikleri ne değiştiğini izlemeksizin değiştirmektir. Sonuçlar kaydığında, bunun prompt değişikliğinden mi, model güncellemesinden mi, yeni politikadan mı yoksa veri değişiminden mi kaynaklandığını kimse bilmez. Basit sürüm notları (prompt v12, araç şeması v3, eval set v5) bile günler süren tahminleri önler.
Döngü, değerlendirici belirsiz olduğunda da çöker. “İyi görünüyor” kural değildir. Yargıcınızda açık geç/kal koşulları olmalı: politika takip edildi mi, doğru alanlar referanslandı mı, tehlikeli istekler reddedildi mi, geçerli yapısal çıktı üretildi mi gibi.
Aşırı uyum daha sinsi fakat aynı derecede zararlıdır. Aynı küçük test setine sürekli ayar yaparsanız, testi kazanırsınız ama gerçek kullanıcıyı kaybedersiniz. Yeni örnekleri döndürün, gerçek konuşmalardan örnekleyin (gizliliğe dikkat ederek) ve üzerinde ayar yapmadığınız “görülmemiş” bir set tutun.
Geri alma noktası da önemlidir. Yeni bir prompt veya araç değişikliği Cuma gecesi hata patlamasına neden olursa, hızlıca geri dönmeniz gerek.
Adversarial düşünmenin amacı tekrarlanabilirliktir. Üretici değişirken yargıç tutarlı kalır.
Kısa bir gönderim öncesi ritüel:
Ayrıca hataları kategoriye göre etiketleyin ki kalıplar ortaya çıksın: doğruluk, güvenlik, politika uyumu ve bağlam eksikliği veya kafa karıştırıcı ton gibi düz UX sorunları. Asistanınız iade kurallarını uyduruyorsa, bu sadece “doğruluk” değil; politika ve güven sorunudur ve bu şekilde izlenmelidir.
Adversarial düşünme, bir sistemin ürettiklerini bir diğer sistemin kırmaya veya yargılamaya çalıştığı tekrarlanabilir bir döngüdür. Değer çatışmada değil—düzeltilebilir geri bildirimtedir.
Pratik bir döngü şudur: geçme kriterini tanımla → üret → gerçekçi hatalarla saldır → düzelt → belirli aralıklarla yeniden çalıştır.
Bir GAN'da generator gerçekçi görünmeye çalışan örnekler yaratır, discriminator ise “gerçek” ile “sahte” arasındaki farkı bulmaya çalışır. Her iki taraf da karşı taraf zorlaştıkça gelişir.
Matematiğe gerek yok: bir üretici kurun, bir yargıç kurun ve hatalar nadir ve belirli hale gelene kadar yineleyin.
Açık belirtilerle başlayın:
Çözüm: geçme/kalma kurallarını netleştirin, çeşitli vakalar ekleyin ve yargıcı çalıştırmalar arasında tutarlı tutun.
Sık değişiklikleri veya her çalıştırmada tekrar edilebilen sonuçları destekleyecek küçük, sabit bir set kullanın (haftalık veya her değişiklikte). İyi bir başlangıç seti şunları içerir:
İlk etapta 20–50 vaka yeterlidir, böylece gerçekten çalıştırabilirsiniz.
Prompt, model için verdiğiniz tahmindir. Eval ise bunun birçok durumda işe yaradığını kanıttır.
Varsayılan iş akışı:
Tek bir iyi sohbete güvenmeyin—puanakartınıza güvenin.
Aşırı uydurma, küçük test setine kadar ayarlama yapıldığında ortaya çıkar: teste kazanılır ama gerçek kullanıcıya kaybedilir.
Pratik önlemler:
Böylece gelişmeler gösterişten ziyade gerçeğe karşı olur.
Güvenliği bir döngü gibi ele alın: bir saldırgan rolü sistemi kırmaya çalışır; geliştirici düzeltir; her kırılma tekrar çalıştırılabilir bir test haline gelir.
AI uygulamalarında öncelik verilecek testler:
Amaç: en az ayrıcalıkla araç erişimi, sınırlandırılmış veri erişimi ve güçlü logging ile başarısızlığın etki alanını azaltmak.
Tekrarlanabilirlik amaçtır: yargıç, üretici değiştikçe tutarlı kalmalıdır.
Hızlı bir gönderim öncesi ritüel:
Bir hatayı hızlı çoğaltamıyorsanız, ona güvenilir şekilde müdahale edemezsiniz.
Davranışı etkileyen her şeyi versiyonlayın: promptlar, araç şemaları, doğrulama kuralları ve eval setleri. Sonuçlar değiştiğinde ne değiştiğini bilmek istersiniz.
Koder.ai kullanıyorsanız prompt sürümlerini sürümler gibi ele alın:
Bu, “daha iyi olduğunu düşünüyoruz”u kontrollü bir yayın sürecine çevirir.
Testleri çalıştırmadan önce puanlama kurallarını önceden yazın, böylece yargıç tutarlı kalır.
İyi puanlama:
Eğer puanlama “inandırıcı geliyor”u “doğru”dan daha çok ödüllüyorsa, sistem güven yerine kendine güveni optimize eder.
