Bir Reddit kullanıcısına göre ChatGPT, beyaz çakıllar arasında kaybolan kulaklığını üç yakın fotoğrafla buldu

Beyaz çakılda beyaz kulaklık

Bir Reddit kullanıcısı 25 Ekim’de r/ChatGPT’de “ChatGPT found my lost earbud” (ChatGPT kayıp kulaklığımı buldu) başlıklı bir gönderi paylaştı. NewsGram’a göre olay 23 Ekim Cuma akşamı yaşandı. Kullanıcı oğluyla parktan çıkarken, durmayan oğlunun peşinden koştu. Bu sırada kapüşonlu üstünün cebindeki sol Bose kulaklık dağınık beyaz çakılların arasına düştü.

Kullanıcı güneş batarken yaklaşık 10 dakika aradı. Gönderisinde, beyaz çakıl denizinde minik beyaz bir kulaklığı bulmanın neredeyse imkânsız olduğunu bile bile aradığını yazdı. Entertales’e göre kulaklıklar kulağa takıldığını algılamadan tam olarak açılmıyor ve telefona bağlanmıyordu. Bu yüzden ses çaldırarak bulmak da mümkün değildi. Kullanıcı bunun üzerine alanın fotoğrafını çekip ChatGPT’ye sordu.

İlk fotoğrafta emin olamadı

Ekran görüntülerine göre kullanıcı ilk fotoğrafla birlikte “Kulaklığımı bulabilir misin? Beyaz bir Bose UC kulaklık” diye yazdı. ChatGPT 1 dakika 2 saniye çalıştı. Çakılları yakınlaştırıp bölüm bölüm taradığını, ancak kulaklığı emin olarak tespit edemediğini söyledi. Soldaki kırmızımsı çalının dibinde beyaz ve gri bir nesne gördüğünü, fakat bunun kulaklıktan çok bir bitki etiketine benzediğini ekledi.

ChatGPT ardından çakılların, mümkünse kamera tam aşağı bakacak şekilde çekilmiş birkaç yakın fotoğrafını istedi. Kulaklığın pürüzsüz beyaz plastiğinin yakından taşlardan daha kolay ayırt edilebileceğini yazdı.

Üçüncü fotoğrafta buldu

Kullanıcı, şüphelendiği alanın üç yakın fotoğrafını gönderdi. ChatGPT bu kez 1 dakika 53 saniye çalıştı ve “Buldum!” diye yanıt verdi. Kulaklığın üçüncü fotoğrafta, sol tarafta ve dikey ortanın biraz üstünde olduğunu söyledi. Konumu, sol kenardan genişliğin %10-12’si, üst kenardan yüksekliğin %44’ü kadar içeride diye tarif etti. Pürüzsüz beyaz gövdeyi ve gri silikon parçayı taşların arasında açıkça gördüğünü yazdı.

ChatGPT, kulaklığı kırmızı bir daire ve “EARBUD” (kulaklık) etiketiyle işaretlediği bir kopyayı da gönderdi. Kulaklığın kırmızımsı çalının solunda, çalı ile fotoğrafın sol kenarı arasında yaklaşık ortada olduğunu ekledi. Kullanıcıya göre bütün süreç beş dakikadan kısa sürdü. Gönderisinde “Vay be, gerçekten buldu” diye yazdı.

Reddit’ten X’e

NewsGram’a göre gönderi 27 Ekim itibarıyla 3.600’den fazla oy ve 300’ü aşkın yorum aldı. Hikaye X’te Sashi adlı hesabın paylaşımıyla yayıldı. Sashi 25 Ekim’de dört görseli “ChatGPT kayıp kulaklığı buldu” notuyla, Reddit’teki asıl gönderiyi kaynak göstermeden paylaştı. Paylaşım 6 Kasım itibarıyla 1,7 milyondan fazla görüntülendi ve Topluluk Notu eklenmedi.

Hikaye kullanıcının kendi anlatımına ve ekran görüntülerine dayanıyor; bağımsız olarak doğrulanmadı. X’teki düşük etkileşimli birkaç yanıt hikayenin uydurma olduğunu, hatta ChatGPT’nin kulaklığı “halüsinasyonla uydurduğunu” öne sürdü, ancak kanıt sunmadı. The Tribune ve NewsGram gibi yayınlar olayı Reddit gönderisine dayanarak aktardı.

Sashi@sashikantsingh_

ChatGPT kayıp kulaklığı buldu 🤯

İngilizceden çevrildi·Orijinalini göster

Model fotoğrafı nasıl taradı

Ekran görüntülerinde hangi modelin kullanıldığı görünmüyor. “Worked for” (şu kadar süre çalıştı) sayacı, bölüm bölüm yakınlaştırma ve işaretli kopya, görüntüyü araçlarla işleyen bir akıl yürütme moduna işaret ediyor. Entertales’in aktardığı bir Reddit yorumuna göre ChatGPT artık bir görüntüyü “bulut ortamında açabiliyor”, yakınlaştırıp farklı bölümlerini ayrı ayrı inceleyebiliyor.

Bu yaklaşım yeni değil. Geliştirici Simon Willison Nisan 2025’te, OpenAI’ın o3 modelinin bir fotoğrafının çekildiği yeri tahmin ederken Python koduyla görüntüyü kırpıp yakınlaştırdığını anlattı. Willison 25 ayrı kırpma saydı ve modelin görüntüyü düşük çözünürlükte almasının buna yol açmış olabileceğini tahmin etti. OpenAI’ın geliştirici kılavuzu da görüntülerin 32x32 piksellik parçalardan oluşan bir bütçeye sığacak şekilde küçültülebildiğini belirtiyor. Geniş bir karede küçük bir nesne bu yüzden çok az piksele düşebiliyor; yakın çekim bu sorunu hafifletiyor.

Araştırmacılar Penghao Wu ve Saining Xie, Aralık 2023’teki makalelerinde çok modlu dil modellerinin yüksek çözünürlüklü ve kalabalık görüntülerde ayrıntılarda zorlandığını yazdı. Yazarlar bunu bir görsel arama mekanizmasının eksikliğine bağladı ve bunu ölçmek için V*Bench testini geliştirdi.

Bilinen sınırlar

OpenAI’ın kılavuzuna göre modeller hassas konum belirleme gerektiren işlerde zorlanıyor, bazen yanlış açıklamalar üretebiliyor ve nesne sayımları yaklaşık kalabiliyor. Modellerin görüntüde olmayan nesneleri “görmesi” de bilinen bir sorun. POPE değerlendirmesini tanıtan 2023 tarihli çalışma, incelenen görüntü ve dil modellerinin çoğunda ciddi nesne halüsinasyonu buldu.

Aynı yöntem her zaman işe yaramıyor. NewsGram’ın aktardığına göre başka bir Reddit kullanıcısı, dışarıda kaybettiği bir vidayı aratınca ChatGPT vidayı bulduğunu söyledi. Kullanıcıya göre ChatGPT aslında asıl fotoğrafı değiştirip üzerine rastgele bir vida eklemişti. Kulaklık örneğinde ise ChatGPT ilk fotoğrafta belirsizliğini açıkça söyledi ve daha iyi fotoğraf istedi. Kullanıcı da kulaklığı beş dakikadan kısa sürede geri aldığını yazdı.

Kapak görseli yapay zekayla üretildi.