OpenAI, modellerinin API arayüzü üzerinden ürettiği metinleri işaretlemek için textGrain sistemini kullanıma sunduğunu açıkladı; ancak özellik varsayılan olarak devre dışı kalacak. Dünyanın her yerindeki müşteriler, API isteklerinde tek tek değişiklik yapmadan, desteklenen modellerde özelliği bugün proje veya kuruluş düzeyinde etkinleştirebilir.
Sistem, bağlam içinde her iki seçeneğin de mantıklı olduğu durumlarda uygun kelimeleri diğer alternatiflere göre ağırlıklandırarak metne bir «istatistiksel sinyal» eklemeye dayanıyor. Bu seçimler yeterince uzun bir metinde biriktikçe, OpenAI tespit aracının bu örüntüyü tanıyabilmesi bekleniyor.
Anthropic'ten farklı bir tercih
OpenAI, API müşterilerine Anthropic'in ağustos ayında Claude modelleri için açıkladığı yaklaşımdan daha fazla kontrol sağlıyor. Anthropic, işaretlemenin desteklenen modellere küresel olarak ve model düzeyinde uygulanacağını; bunun Claude ve Claude Code ürünleri ile API kullanımını kapsayacağını söyledi, ancak geliştiricilerin özelliği devre dışı bırakmasına yönelik benzer bir seçenek açıklamadı.
OpenAI'ye göre, Avrupa Yapay Zekâ Yasası'ndaki şeffaflık gerekliliklerine yanıt olarak, Avrupa Birliği içinde ChatGPT ve Codex tarafından üretilen uygun metinlere işaretleme önümüzdeki haftalarda otomatik olarak uygulanmaya başlayacak. Şirket, Codex'teki «uygun çıktılar» ifadesiyle tam olarak neyin kastedildiğini henüz belirlemedi.
Tespit etkinliği sabit değil
OpenAI, tespit aracının 200 token uzunluğundaki işaretli parçaların yaklaşık %80'ini yakaladığını, psikoloji gibi alanlarda 400 tokenlık parçalarda bu oranın %95'e çıktığını ve hedeflenen yanlış pozitif oranının %1 olduğunu belirtiyor. Modelin kelimeleri seçebileceği seçeneklerin daha az olduğu matematik gibi kısıtlı materyallerde tespit kapasitesi düşüyor.
Metnin düzenlenmesi de sinyali belirgin biçimde zayıflatıyor. Şirketin testlerinde, 400 tokenlık bir parçadaki kelimelerin %10'unun eş anlamlılarla değiştirilmesi tespit oranını yaklaşık %92'den %66'ya düşürürken, %25'inin değiştirilmesi oranı %17'ye indirdi. OpenAI ayrıca kısa parçaların güvenilir tespit için yeterli materyali içermeyebileceği konusunda uyarıyor.
Kod daha zor bir test durumu
OpenAI, sözdizimsel ve mantıksal kısıtların bir sonraki kelime veya token için makul seçeneklerin sayısını azaltması nedeniyle kodun sıradan düzyazıya göre işaretlenmesinin daha zor olduğunu kabul ediyor. Şirket, Astra modelini textGrain etkin ve devre dışı durumlarda DeepSWE, AutomationBench ve Terminal-Bench testleri üzerinden karşılaştırdığını ve performansta anlamlı bir fark bulmadığını belirtiyor. Ancak bu sonuçlar, işaretlenmiş kodun değiştirildikten veya yeniden biçimlendirildikten sonra ne kadar güvenilir biçimde belirlenebileceğini kanıtlamıyor.
Şimdilik textGrain'i etkinleştiren API müşterileri otomatik olarak tespit aracına erişemiyor. OpenAI, tespit aracına ilk erişimi metinlerin kaynağını ve tespit güvenilirliğini inceleyen onaylı araştırma ve akademik kuruluşlarla sınırlıyor. Bu arada The New Stack, Codex'in uygun çıktıları ve koda özgü tespit oranları hakkında şirketten ek ayrıntılar talep etti.
Bu haber neden önemli?
Geliştiriciler açısından pratik değişiklik, metin işaretlemenin tüm API çıktılarında zorunlu bir davranış olmak yerine yönetilebilir bir seçenek haline gelmesi. Ancak yayımlanan rakamlar, işaretlemenin tek başına kesin bir kanıt olmadığını gösteriyor: Kısaltma ve düzenleme tespit edilebilirliği azaltıyor; kod ise sinyali eklemek için yeterli alan sağlamayabilir. Bu nedenle tespit aracının kullanım kapsamı, araca erişim ve sistemin gerçek kod üzerindeki performansı hâlâ açık sorular olarak kalıyor.