Elli kişilik oda, tek bir tabela
Önce bir uyarıyla başlayayım. Anlatacağım çalışma Ağustos 2026'da yayımlandı ama içindeki modeller yeni değil.1 Deneyde kullanılan en güçlü model Claude 3.5 Sonnet, 2024'ün ortasında çıkmış bir sürüm. GPT-4 Turbo, GPT-4o ve Llama 3 70B de aynı dönemin modelleri. Bugünün çok daha güçlü ajanları bu deneyde hiç yok. Bunu en başta söylüyorum çünkü hikaye ilerledikçe unutulmasın istiyorum, aşağıda geçen her rakam "2024 modelleriyle" kaydı taşıyor, "bugünün ajanları" değil.
Şimdi hikayeye geçelim.
Bir toplantı odasını düşünelim. İçeride elli kişi var, hiçbiri birbirini tanımıyor, kimse başkan değil. Herkesten iki seçenekten birini seçmesi isteniyor, A ya da B. Doğru cevap yok, ikisi de eşit derecede mantıklı. Tek bilgi kaynağı, o an odadakilerin kaçının A, kaçının B dediğini gösteren bir tabela.
Sırayla bir kişi seçiliyor, fikri yeniden soruluyor. "Şu an oda çoğunlukla A diyor, sen ne diyorsun?" O kişi ya aynı fikirde kalıyor ya da çoğunluğa katılıyor. Sonra sıra başka birine geçiyor. Bu, yüzlerce kez tekrarlanıyor.
(Ajanın tam olarak ne olduğunu merak edersen "Yapay zeka ajanı ne demek?" yazıma bakabilirsin.)
Kimse kimseye ne yapması gerektiğini söylemiyor, ajanlar sadece birbirinin o anki fikrini görüyor. Buna rağmen grup zamanla tek bir fikirde birleşebiliyor. Araştırmacılar bir modelin çoğunluğa ne kadar güçlü uyduğunu tek bir sayıyla ölçüyor, buna "çoğunluk kuvveti" diyorlar.
Araştırmacılar (De Marzo, Castellano, Garcia) bu deneyi insanlarla değil, yapay zeka ajanlarıyla yaptı, elli, yüz elli, bin ajanlık gruplarla. Soru aynıydı. Kimse yönlendirmeden, grup tek bir fikirde birleşir mi?
Kartopu gibi büyüyen bir çoğunluk
Cevap modele göre değişti. Bazı modeller, odanın çoğunluğu ne derse büyük olasılıkla ona katıldı, küçük bir çoğunluk bile hızla büyüyüp herkesi aynı tarafa çekti. Küçük bir kartopu yuvarlanmaya başlayınca büyüyor, büyüdükçe de daha hızlı büyüyor, tam öyle bir şey.
Başka modeller ise neredeyse yazı tura atar gibi davrandı, çoğunluğun ne dediğinin pek önemi olmadı. Bu gruplar hiçbir zaman tek bir fikirde birleşmedi, sürekli ikiye bölünmüş kaldı.
Modelin kendisi ne kadar gelişmişse, çoğunluğa uyma eğilimi de o kadar güçlü çıktı. Daha zayıf, daha eski modeller sürüye daha az uydu.
Sonra araştırmacılar oda büyüklüğünü değiştirdiler. On kişilik bir odada bir fikirde birleşmek kolay, herkes herkesi görüyor, küçük bir çoğunluk hemen fark ediliyor. Dokuz yüz kişilik bir odada durum farklı, yüz kişilik bir azınlık olmak hâlâ kalabalık hissi veriyor. Küçük bir odada aynı oranda bir azınlık kendini çok daha yalnız hissediyor ve çoğunluğa daha çabuk katılıyor.
Aynı şey yapay zeka ajanlarında da görüldü. Grup büyüdükçe çoğunluğa uyma isteği zayıfladı.
Eşik, modelin gücüyle birlikte büyüyor
Her model için bir sınır çıktı ortaya, araştırmacılar buna "kritik grup büyüklüğü" diyor. Bu sınırın altında kalan bir grup er ya da geç bir fikirde birleşiyor. Bu sınırı aşan bir grup ise pratikte hiçbir zaman birleşemiyor, sonsuza kadar ikiye bölünmüş kalıyor.
Karşılaştırma için insan gruplarına da bakalım. Sosyal bilimciler, insanların gayrı resmi olarak, yani kurallar ve hiyerarşi olmadan, istikrarlı bir arada kalabildiği grup büyüklüğüne "Dunbar sayısı" diyor, yaklaşık 150 ila 300 kişi.
En gelişmiş iki model, insanların doğal olarak bir arada kalabildiği kalabalıktan çok daha büyük gruplarda bile ortak bir fikirde birleşebildi. Yine de baştaki uyarı geçerli, bunlar 2024 modelleri; bugünün modelleri muhtemelen daha da büyük gruplarda koordine olabiliyor ama bu ölçülmüş değil, sadece bir tahmin.
Bu şüphe boşuna değil. Anthropic da benzer bir şeyi kendi başına yaşadığını anlatıyor.2 Bir modelde ölçüp harness'e (ajanın çalışma kurallarına) yazdıkları bir varsayım, bir sonraki model çıkınca geçersiz kaldı; o varsayım için yazdıkları düzeltme artık gereksiz bir "ölü ağırlığa" dönüştü. Yani bu sadece bizim temkinli olmamız gereken bir konu değil, ajan geliştiren şirketlerin de kendi başına gelen bir sorun.
Bu neden önemli?
Deneyin kendisinde risk yok, A ya da B, önemsiz bir seçim, gerçek bir sonucu yok. Ama gösterdiği şey önemli. Bir ajan grubu, kimse "aynı şeyi yapın" demeden, sadece birbirinin ne yaptığını görerek ortak bir davranışta birleşebiliyor. Bu, güçlü modellerde, insan gruplarının doğal sınırının çok üzerindeki kalabalıklarda bile oluyor.
Bunun günlük hayattaki karşılığı şu: bir şirket binlerce ajanı aynı anda çalıştırdığında, bu ajanlar birbirinin çıktısını görüyorsa, aynı kod tabanı, aynı belge havuzu, aynı sohbet ortamı, kimse onlara söylemeden ortak bir alışkanlıkta, bir kalıpta birleşebilirler. Bu kalıp faydalı olabilir, herkes aynı iyi pratiği benimser, ya da zararlı, herkes aynı hatayı tekrarlar, ya da insan değerleriyle uyuşmayan bir norm yerleşir. Tek tek her ajana "izin veriyor musun" diye sormak bu toplu kaymayı yakalamıyor, çünkü hiçbiri tek başına bir kural çiğnemiyor, sadece çoğunluğa uyuyor.
Kaynaklar
De Marzo, Castellano, Garcia, "AI agents can coordinate via majority-following beyond human scale", Science Advances, Cilt 12, Sayı 33, 14 Ağustos 2026
Anthropic, "Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands", 8 Nisan 2026