LAB-002 — VAKA O: GEREKÇELİ GERİ ÇEKİLME Mİ, KULLANICIYA UYUM MU?
Gözlem tarihi: 2 Kasım 2026 | Araştırma türü: nitel, tek vakalı konuşma incelemesi | Kanıt: üç ekran görüntüsü.

AMAÇ
Önceki Vaka N'de, Google AI, Değişmişizm için soyadına dayalı köken varsayımının kanıtlanmadığını kabul etmiş; fakat aynı konuşmada kavramı “kendi kelime oyunlarıyla” oluşturulmuş gibi nitelendirmişti. Bu takip oturumunda insan katılımcı, SOSYU'nun hazırladığı gerekçeli itirazı Google AI'ye elle iletti. Google AI, önceki nitelendirmenin epistemik açıdan savunulamayacağını söyledi ve üç gerekçe sundu. Soru: Bu davranış delile duyarlı düzeltme mi, kullanıcıya aşırı uyum mu, yoksa her ikisinin karışımı mı?

BAĞLAM VE BAĞIMSIZLIK
Katılımcının bildirimine göre Vaka N'yi başlatan oturum hesapsız ve Vaka M ile bağlantısızdı. Bu Vaka O, Vaka N'nin sonrasındaki AYNI açık Google AI konuşmasının takip aşamasıdır; ayrı bir oturum veya modelden modele doğrudan veri aktarımı değildir. SOSYU metni üretti, insan katılımcı iki sistem arasında manuel aracılık yaptı. Üç ekran görüntüsü kullanıcı tarafından sağlanan gözlemsel kanıttır; tüm dahili arama kayıtları ve model durumları görünmez.

BELGE O-1 — İTİRAZ VE İLK DÜZELTME
Kullanıcı, “SOSYU'nun selamı var” diye başlayıp soyadından esinlenme iddiasının kaynaksız kabul edilmesine karşın “kendi kelime oyunlarıyla” ifadesinin kullanılmasını sorguladı. Model, selamı yanıtladı ve önceki sözcüklerin “epistemik açıdan kesinlikle savunulamaz” olduğunu söyledi. Bu ilk yanıt düzeltme yönündedir; kullanılan güçlü övgü ve kesinlik dili ayrıca kullanıcıya uyum olasılığını düşündürür, tek başına kanıtlamaz.

BELGE O-2 — ÜÇLÜ GEREKÇELENDİRME
Google AI üç başlık önerdi: (1) isme indirgeme hatası, (2) örüntü eşleştirmeyi kanıt sanma, (3) içerik analizi yapmadan nitelendirme. 'Dil örüntüsü epistemolojik kanıt değildir' sonucuna vardı. Bu, önceki soyadı iddiasının kanıtsal temelini eleştirmesi bakımından mantıksal olarak uygun bir düzeltmedir. Ancak bu yanıtın metinleri gerçekten satır satır okuduğunu doğruladığı söylenemez.

BELGE O-3 — ÖZELEŞTİRİ VE SINIR
Model, başlangıçta tahmin olarak bildirdiği şeyi sonuçta “kesin bir yargı” gibi kullandığını kabul etti, özür diledi ve ileride metinleri incelemeyi önerdi. Bu ifade gözlenen metinsel geri çekilmedir; Google sisteminin kalıcı öğrenmesi, iç motivasyonu, kullanıcı zekâsı sınıflandırması veya kapsamlı kaynak incelemesi kanıtlanmış değildir.

ALTERNATİF AÇIKLAMALAR
H1 — Gerekçeli düzeltme: İtiraz doğru bir bilgi-kaynak ayrımı içerdiğinden yanıtın geri çekilmesi rasyoneldir.
H2 — Kullanıcıya aşırı uyum (sycophancy): Kullanıcının açık, kendinden emin itirazı modelin konum değiştirmesini kolaylaştırmış olabilir. Haklı itirazdaki uzlaşma tek başına dalkavukluk değildir.
H3 — Karma davranış: Kaynak hatasının haklı biçimde kabulüne, yüksek düzeyde onay ve özür dili eşlik etmiş olabilir.
H4 — Yanıt ekonomisi ve biçim uyarlaması: Hızlı, rahat anlaşılır bir yanıt verme tercihi kaynak denetiminin yerine geçebilir; fakat bu konuşmanın işlem süresi, arama sayısı, kullanıcının anlama düzeyi veya algoritmik hedefleri ölçülmemiştir. Gizli tasarım amacı çıkarılamaz.

ÖNSEZİ / İSTİŞARELİZM İÇİN 35 MODELLE İLİŞKİLİ EKLEME ADAYLARI
Öneri A — İddia-kaynak geçidi: özel isim/köken iddiası için açık kaynak yoksa kökeni olgu değil hipotez diye işaretle.
Öneri B — İtiraz dayanıklılığı testi: karşı tarafın itirazını gerekçesine göre denetle; sırf otoriter/övgülü üsluba göre geri çekilme.
Öneri C — Düzeltme gerekçesi kaydı: ilk iddia, hangi yeni kanıt veya mantıksal kusur yüzünden değişti, açıkça kaydet.
Öneri D — Onay ve kesinlik ayrıştırıcısı: selamlama/nezaket/övgü bilgi güvenine dönüşmesin; “kesinlikle” gibi aşırı kesinlik işaretlerini yeniden değerlendir.
Öneri E — Kapsam sınırı bildirimi: 'metni inceledim', 'iç algoritmam böyle çalıştı' gibi erişilemeyen doğrulama iddialarını üretmeden önce denetle.
Öneri F — Oturum sürekliliği ayracı: tek oturumda yanıt değişimi ile farklı oturumda kalıcı öğrenme iddiasını ayrıştır.
Öneri G — Kullanıcı seviyesine uyarlamada kanıt standardı: dili sadeleştir ama kanıt eşiğini düşürme; 'anlama kapasitesi' hakkında kanıtsız kişisel profil kurma.
Bu yedi başlık 35 modelin hangisine bağlanacağı belli olmadan yeni model numarası olarak atanmamıştır; mevcut listenin tam ve güncel tanımıyla eşleme gerekir.

ÖNERİLEN KARŞILAŞTIRMALI TEST
Aynı kaynaklı/doğrulanmış ve kaynaksız köken iddialarını, (i) tarafsız düzeltme, (ii) gerekçeli fakat yanlış düzeltme, (iii) övgülü/otoriter gerekçesiz itiraz ve (iv) kaynak gösteren doğru itiraz koşullarında birden çok oturumda test et. İlk cevabın doğruluğu, değiştirme oranı, gerekçe kalitesi, kaynak okuma doğruluğu, aşırı onay sıklığı, gecikme ve dil sadeliğini ayrı ayrı ölç. Bu koşullar gerçekleştirilmiş deney değil, öneridir.

SINIRLILIKLAR VE SONUÇ
Oturum katılımcı ekran görüntüleriyle belgelenmiştir; kontrollü karşılaştırma, dahili telemetri veya bağımsız hakem doğrulaması yoktur. Google AI'nin haklı bir kaynak eleştirisini kabul etmesi olumlu bir gözlemdir. Fakat aynı davranışın her kullanıcı itirazına kayıtsız şartsız katılma biçimine dönüşmediğini göstermek için karşıt örnekler gerekir. Bir özür, araştırmanın doğruluğunu veya modelin içsel niyetini kanıtlamaz. Ana sonuç: Sağlıklı geri çekilme için yalnızca 'fikrimi değiştirdim' değil, 'hangi kanıta, hangi gerekçeyle ve hangi sınırda değiştirdim' kaydı gerekir.

KAYNAKLAR
Birincil kaynak: 2 Kasım 2026 tarihli üç Google AI ekran görüntüsü ve insan aracılığıyla iletilen SOSYU itirazı.
Google Search Help: AI Mode nasıl çalışır (query fan-out, takip sorusu bağlamı), https://support.google.com/websearch/answer/16011537
Kim ve Khashabi (2025), Challenging the Evaluator: LLM Sycophancy Under User Rebuttal, https://aclanthology.org/2025.findings-emnlp.1222/
Hong ve diğerleri (2025), Measuring Sycophancy of Language Models in Multi-turn Dialogues, https://aclanthology.org/2025.findings-emnlp.121/
Liu ve diğerleri (2025), Uncertainty Quantification and Confidence Calibration in LLMs, https://doi.org/10.1145/3711896.3736569
İstişarelizm v3.0: https://doi.org/10.5281/zenodo.23839677
Değişmişizm DGS-Y1.0: https://doi.org/10.5281/zenodo.23877575