Cevap vermene yardım etmeden önce sohbeti okuyan yapay zekâ
Subtext cevap vermene yardım etmeden önce sohbeti okur, çünkü tek başına bir cümle cevap vermeye çoğu zaman yetmez. Yazışmayı yapıştır, bir ekran görüntüsü bırak ya da sana attıkları sesli mesajı ekle; kimin ne dediğini çözer, karşındakinin ne istediğini özetler, hâlâ cevap bekleyenleri listeler ve kaldıkları yerden devam eden bir cevap hazırlar. Bu sayfa kanıtın kendisi: önceki mesajlar bir satırın anlamını neden değiştirir, bir yapay zekâ onlardan ne çıkarabilir ve bu nerede durur. Subtext ona verdiğin sohbeti kullanır. İlişkini anlamaz; anlayan bir araç da bilmiyoruz. Senin yerine hiçbir şey göndermez.
iPhone'da, Android'de ve tarayıcında. Ekran görüntülerin ve sesli mesajların hiçbir yapay zekâ modelini eğitmek için kullanılmaz.
Bu, uygulamada yapılmış gerçek bir örnek. Sohbet ekran görüntüsü bu örnek için çizildi: bir arkadaş ikinci kez iptal ediyor, taslak cevap da “Tabii, sorun değil. Ne zaman vaktin olursa.” Aşağıda Subtext'in yazışmada ne okuduğu ve sunduğu versiyonlar var, hiç düzenlenmeden.
Tabii, sorun değil. Ne zaman vaktin olursa.
İkinci kez iptal olunca canının sıkılması çok normal, yine de nazik kalmak güzel. Şunlara bir bak:
- Yakın ve sade (Anlayış, göndermeye hazır): Tabii, sorun değil. Haftaya yapalım, sana uygun olan günü söylersin. Kabul ediyor ve topu Priya'ya bırakıyor, soğuk "ne zaman vaktin olursa" tonunu kaldırıyor.
- Daha sıcak (Sıcaklık, göndermeye hazır): Tabii, sorun değil. İş yoğunluğu olur. Haftaya yapalım, hangi gün uygunsa söyle. İş yoğunluğuna anlayış gösteriyor ve net bir sonraki adım bırakıyor.
- Net ve samimi (Güven, göndermeye hazır): Olur, sorun değil, iş karışıkken zor oluyor. Haftaya görüşelim ama bu sefer önceden bir gün belirleyelim ki ikimiz de rahat planlayalım. Sana hangi gün uyar? Anlayışlı kalıp somut bir gün isteyerek planı sağlamlaştırıyor, suçlamıyor.
Günü sen söylemedin, o yüzden taslaklarda belirli bir gün yok. İstersen daha kısa, daha sıcak ya da daha net yapabilirim.
Konuşma bağlamı gerçekte ne demek
Bir mesaj göründüğünden azını taşır. “O” kim, “şu” neye gönderme yapıyor, bir satır bir soruya cevap mı veriyor yoksa onu düzeltiyor mu; hepsi önceki söz sıralarına bakılarak çözülür. Grice'ın, dinleyenin konuşanın kastını nasıl çıkardığına dair açıklaması, dinleyenin dayandıkları arasında sözcenin bağlamını ve ortak arka plan bilgisini sayar (Logic and Conversation). Konuşma çözümlemesi buna şunu ekler: ilk bir eylem belirli bir ikinciyi beklenir kılar; bir soru bir cevabı, bir teklif kabulü ya da reddi çağırır, dolayısıyla aynı kelime neyin ardından geldiğine göre farklı iş görür (Opening up Closings). İnsanlar yanlış anlamaları birkaç söz sırasında onarır ve bir düzeltmeyi, onardığı soruna karşı okur (The Preference for Self-Correction in the Organization of Repair in Conversation). Bir zamir, konuşanın bir önceki cümlenin odakta tuttuğu şeyde hâlâ kaldığını gösterir; bu, sohbetten değil tek konuşmacılı metinden gelen bir kanıt (Centering: A Framework for Modeling the Local Coherence of Discourse). Bağlam, o hâlde, beş şey: önceki söz sıraları, her birini kimin söylediği, kısa kelimelerin neye gönderme yaptığı, hangi soruların açık olduğu ve iki kişinin ne kadar yakın olduğuna dair ipuçları. Tek bir satır bunların hiçbirini vermez.
Kanıtlar önceki mesajlar hakkında ne diyor
Ölçülmüş kanıtlar kıyaslama veri setlerinden geliyor, hiçbiri insanların telefonlarından değil, ve iki yöne işaret ediyor. Sözce düzeyinde bir sınıflandırma çalışmasında, her hedef cümle yerinde dururken bir diyaloğun söz sıralarının test anında karıştırılması, MultiWOZ derleminde niyet puanlarını 96,22 ağırlıklı F1'den 67,91'e, DailyDialog'da diyalog eylemi puanlarını 79,46 makro F1'den 66,81'e düşürdü (Exploring the Role of Context in Utterance-level Emotion, Act and Intent Classification in Conversations: An Empirical Study). Bu tek bir çalışma; iki taraflı İngilizce kıyaslama diyalogları üzerinde ve büyük bir dil modeliyle değil, daha eski bir sınıflandırıcıyla. Bazı etiketlerin çevredeki söz sıralarına bağlı olduğunu gösteriyor; hazırlanan bir cevabın ne kadar iyileştiğini değil. Aynı çalışma, bir konuşmacının önceki satırlarını çıkarmanın bir görevde yardımcı olup diğerinde zarar verdiğini buldu; bizim okumamıza göre bu, olabildiğince çok şey yapıştırmaya karşı bir gerekçe. Karşı kanıt daha eski. Yinelemeli ve transformer tabanlı cevap üreticiler “sözcelerin eksik olması ya da yeniden sıralanması gibi çoğu bozulmaya nadiren duyarlıydı” (Do Neural Dialog Systems Use the Conversation History Effectively? An Empirical Study); yani akıcı bir çıktı, geçmişin yüzeysel kullanımını gizleyebilir. İki makale birbiriyle çelişiyor; sonraki olanı bunu açıkça söylüyor.
Bir yapay zekâ bir yazışmadan ne çıkarabilir ve bu ne kadar düzensiz
Üç şey ölçülebilir. Kimin ne dediğini bilmek yardımcı olur. Konuşmacı bilgisi eklemek, çok katılımcılı toplantı dökümlerinde çıplak bir evet ya da hayır gibi bağlama bağlı eylemlerin sınıflandırılmasını iyileştirdi, iki kişilik telefon görüşmelerinde ise iyileştirmedi (Who is Speaking? Speaker-Aware Multiparty Dialogue Act Classification). Konum önemli; 2023 dönemi modellerde doğruluk, ilgili malzeme uzun bir girdinin başında ya da sonunda dururken en yüksekti, ortasında dururken belirgin biçimde düştü (Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts). İfade biçimi de önemli. Cevabı taşıyan pasaj soruyla az kelime paylaştığında, en az 128K token bağlam iddia eden 13 modelden 11'i 32K tokende kısa bağlam puanının yarısının altına düştü; GPT-4o yüzde 99,3'ten 69,7'ye düşerek iyiler arasındaydı (NoLiMa: Long-Context Evaluation Beyond Literal Matching). Bunların hiçbiri sohbet yazışmalarını test etmedi; dolayısıyla üç hafta önce gönderilmiş, yapıştırdığının ortasına gömülmüş ve bugünkünden farklı ifade edilmiş o önemli mesajın, bir modelin en çok hafife alacağı mesaj olması bir çıkarım. Subtext ona verdiğin yazışmadan çalışır ve o yazışma aynı sınırlara tabidir.
Subtext ilişkini anladığını neden iddia etmez
Subtext bir cevap önermek için ona verdiğin sohbeti kullanır. İlişkini anlamaz; bunun yapısal bir nedeni var. İnsanlar söylediklerini karşıdakinin bildiğine inandıkları şeyin, yani ortak zeminin etrafında kurar; bu zemin zamanla birikir ve insanlar onu farklı ortamlarda farklı biçimlerde kurar (Grounding in communication). Bizim örneklerimiz aranızdaki şaka, dün geceki telefon görüşmesi, partideki tartışma, başka bir uygulamada kararlaştırılan şey olurdu; bunların hiçbiri, doğası gereği, hiçbir yapıştırmada ya da ekran görüntüsünde yok. Bir modelin görebildiği kısım da güvende değil. İnsanların farklı bilgilere sahip olduğu ve konuşmaya ortasında girip çıktığı sohbetlerden oluşan bir kıyaslama testinde (grup sohbeti ya da kısmi ekran görüntüsü için bizim benzetmemiz; makale böyle bir benzetme kurmuyor) dil modelleri “düşünce zinciri akıl yürütmesi ya da ince ayarla bile insanlardan belirgin biçimde kötü performans gösteriyor” ve yazarlar mevcut modellerin gerçek bir zihin kuramına sahip olduğuna inanmıyor (FANToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind in Interactions). Bu puanlar 2023 modellerinden; alan böyle testlerin neyi ölçtüğünü hâlâ tartışıyor. Her hâlükârda hiçbir araç belirli bir kişinin nasıl tepki vereceğini öngöremez ve Subtext'in bağımsız bir değerlendirmesi yok; dar iddiaya bu yüzden bağlı kalıyoruz.
Subtext cevap hazırlamadan önce yazışmayı nasıl okur
Subtext sohbeti yapıştırılmış metin, sohbetin ekran görüntüsü, senin kaydettiğin bir sesli not ya da sana attıkları sesli mesaj olarak alır. Bütün yazışmayı okur; bir ekran görüntüsünde kimin konuştuğunu baloncukların durduğu yerden çözer. Çözemezse ya da yapıştırılan bir satır senin de onların da olabiliyorsa sorar. Aldığın bir mesaj için karşındakinin ne istediğini, mesajın geldiği dilde özetler ve cevap bekleyen en fazla beş şeyi listeler. Sonra sohbeti kaldığı yerden sürdüren ve değindikleri noktaları yanıtlayan bir cevap hazırlar; her taslak “göndermeye hazır” ya da “dikkat” olarak işaretlenir, bir hüküm değil ikinci bir okuma. Onun yerine kendi taslağını verirsen bir dokunuş arayla en fazla üç versiyon hâlinde geri gelir: biri sorunları düzelterek ifadene yakın kalır, biri daha sıcak bir cilalama ya da farklı bir yaklaşım, biri de daha kapsamlı bir yeniden yazım. Seçtiğini kopyalarsın. Aldığın mesaj sayfası ne sorduklarını özetleyip sonra cevap verme akışını anlatıyor. Bu sayfa ise yazışmanın neden önemli olduğunun ve nerede durduğunun kanıtı.
Aynı cümle farklı yazışmalarda farklı anlamlara gelir
Uzun, sıcak bir mesajın ardından gelen “Tamam.” bir şeydir; “7 olur mu?” sorusunun ardından gelen “Tamam.” başka bir şey, kelime ise aynı. “Cuma müsait misin?” sorusuna “Tabii” kabul eder; “Beni hiç dinlemiyorsun” cümlesine “tabii” bir kapıyı kapatır. “Yarın erken kalkacağım” neyin sorulduğuna göre bilgi, bahane ya da rettir. “Evet, olur” üstündeki teklif olmadan hiçbir içerik taşımaz. “Hayır, salı” bir şeyi düzeltir; düzeltilmemiş hâlden hazırlanan bir cevap, iki tarafın çoktan vazgeçtiği bir plana kendinden emin biçimde cevap verir. Göz deviren emojili bir “Bravo” bir ilişkide takılmadır, başka birinde azar; fark piksellerde değil geçmişte yaşar. “Cumartesi için hâlâ kızgın mısın?” ise kırgınlığın yaşandığı mesajla tek bir kelime paylaşmaz; bu, bir modelin en çok kaçırabileceği türden bir bağ. Bunlar yukarıdaki kuramın örnekleri, çalışma uyaranları değil; kimse onları ölçmedi. Subtext'in satırı değil yazışmayı istemesinin ve bir mesajın ne anlama geldiğini çözmenin göründüğünden zor olmasının nedeni bunlar.
Bir dil bilgisi denetiminden ya da tek satırlık yeniden yazımdan farkı
Subtext yazışmayı okur; bir dil bilgisi ya da ton denetimi senin cümleni okur. Tek bir satır üzerindeki denetim “şu”nun neye gönderme yaptığını, hangi sorunun hâlâ açık olduğunu ya da planın iki mesaj yukarıda düzeltildiğini söyleyemez, çünkü bunların hiçbiri satırda yok. Artık Superhuman adını taşıyan şirketin yaptığı Grammarly, belirli bir uzunluğun üstündeki kendi metninde bir ton dedektörü çalıştırır ve ton ile cümle yeniden yazımları sunar; kişisel bir sohbetin ekran görüntüsünü okuyup cevap hazırladığına dair hiçbir belge bulamadık (23 Eylül 2026'da kontrol edildi). Bir mesajlaşma uygulamasının içine gömülü cevap özellikleri öbür model. Google'ın yardım sayfası, Google Messages'taki Magic Compose'un bağlam için önceki 20 mesajı kullandığını söylüyor (Draft messages with Magic Compose, 23 Eylül 2026'da kontrol edildi); o uygulamanın içinde sınırlı bir pencere. Subtext ise bir mesajı götürdüğün bir uygulama; bu yüzden hangi uygulamadan olursa olsun yapıştırdığını görür, başka hiçbir şeyi görmez. Hiçbir bağımsız değerlendirme bunların hiçbirini kıyaslamıyor, Subtext dahil; dolayısıyla bu bir sıralama değil, her birinin neyi okuduğunun tarifi. Tek taslaklık iş için mesajlar için ton denetleyicisi doğru sayfa.
Yapıştırdığın sohbete ne olur
Subtext senin sözlerinin yanında karşındakinin sözlerini de alır; bu bölüm onlara ne olduğunu anlatıyor. Bu bir çerçeve, hukuki tavsiye değil. AB'nin veri koruma tüzüğüne göre yazışmaları tamamen kişisel nedenlerle işleyen bir kişi tüzüğün kapsamı dışında kalır, araçları sağlayan sağlayıcı ise kalmaz; bir sohbet, tüzüğün özel kategori saydığı sağlık, siyasi, dinî ya da cinsel ayrıntılar içerebilir (Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation)). Bir ekran görüntüsü yazışmadan fazlasını da taşır: kişi adları, zaman damgaları, bazen başka bir sohbetten gelen bir bildirim şeridi. Herhangi bir yere yapıştırmadan önce cevabın ihtiyaç duymadığı kısmı kırp. Subtext tarafında mesajların onları okuyup yazan yapay zekâ sağlayıcılarına ve bir sohbete geri dönebilesin diye Subtext'in sunucularına gider; gizlilik politikası her sağlayıcıyı adıyla sayar. Gönderdiğin hiçbir şey bir yapay zekâ modelini eğitmek için kullanılmaz ve yolda şifrelenir. Bir sohbeti kendin silersen ekleriyle birlikte anında yok olur. Uygulama içindeki isteğe bağlı web araması arama terimlerini bir arama sağlayıcısına gönderir; ayarlardan kapatabilirsin.
Nerede yanılır ve Subtext bu konuda ne yapar
Subtext adını koymaya değer beş biçimde yanılır. İlki eksik bağlam ve gizli geçmiş. Dışarıda bıraktığın her şeyi Subtext kullanamaz; hiç yazılmamış geçmiş ise hiçbir aracın erişebileceği yerde değil. İkincisi sarkazm; sarkazmın tek işaretinin geçmişte olduğu her yerde hata beklemelisin. Subtext yalnızca senin taslağını etiketler, karşındakinin mesajına asla etiket koymaz; bir mesajın sarkastik olup olmadığını anlamak insanlar için de zor. Sonra kırpılmış ya da yeniden sıralanmış ekran görüntüleri var. Kırpmak göndergeyi, düzeltmeyi ve hangi satırı kimin gönderdiğini siler; yukarıdaki iki çalışma, bir modelin yeniden sıralamayı görmezden mi geldiği yoksa yanlış mı okuduğu konusunda anlaşamıyor. Uzun yazışmalarda yukarıdaki konum ve ifade kanıtları geçerli; bir modelin hafife alması en olası mesaj, önemli olan mesajdır. Sonuncusu ton kayması. Yabancılar arasında yapılan iki rastgele atamalı çevrim içi deneyde genel cevap önerileri dili daha olumlu hâle getirdi; karşı tarafın bunları gerçekten kullanması iş birliği ve yakınlık puanlarını yükseltirken yalnızca kullandığından şüphelenilen bir karşı taraf daha düşük puan aldı; bu bir korelasyon, neden değil (Artificial intelligence in communication impacts language and social relationships). Bizim çıkardığımız sonuç şu: seni yalnızca daha nazik gösteren bir araç, kararlılığa ihtiyaç duyduğun yerde başarısız olabilir; bu yüzden Subtext daha kısa, daha net bir versiyon sunar ve bir kelimeyi kendin düzenlemene izin verir. Kimin konuştuğunu çözemediğinde sorar.
SSS
Cevap önermeden önce bütün yazışmayı okuyan bir araç var mı?
Subtext okuyor. Yazışmayı, ekran görüntüsünü ya da sana attıkları sesli mesajı yapıştır; bütün yazışmayı okur, kimin ne dediğini çözer ve bir şey yazmadan önce karşındakinin ne istediğini ve hâlâ neyin cevap beklediğini özetler. Seçtiğin cevabı kopyalarsın; senin yerine asla göndermez.
Bütün sohbeti okuyup düzgün cevap vermeme yardım eden bir uygulama var mı?
Subtext ona verdiğin sohbeti iPhone'da, Android'de ve tarayıcıda okur, sohbeti kaldığı yerden sürdüren ve değindikleri noktaları yanıtlayan bir cevap hazırlar. Kendi taslağını yapıştırırsan bir dokunuş arayla, her biri ifadenin ne kadarını değiştirdiğini söyleyen üç versiyon hâlinde geri gelir; bir cevabı yerine oturtan şey nedir yazısında bunun arkasındaki araştırma var. Ona verdiğin sohbeti kullanır; hiç yazılmamış olanı bilemez.
Bütün sohbeti okuyup doğru tonda cevap vermeme yardım eden bir uygulama var mı?
Subtext yazışmadan yola çıkarak yazar; senin yazdığın bir taslakta kelimelerinden ne kadar uzaklaştıklarına göre farklılaşan en fazla üç versiyon sunar: biri sorunları düzelterek ifadene yakın kalır, biri daha sıcak bir cilalama ya da farklı bir yaklaşım, biri de daha kapsamlı bir yeniden yazım. İki durumda da daha sıcak, daha kısa, daha rahat, daha özgüvenli ya da bir tutam mizah için tek dokunuşluk hamleler var. Kendi taslağında sert, soğuk, pasif agresif, belirsiz ya da aşırı özür dileyen okunabilecek kelimeleri işaretler; her zaman bir olasılık olarak, asla bir hüküm olarak değil. Bir sınır var. Bir çift deneyde genel akıllı cevap önerileri yabancıların dilini olumluya doğru itti; yapay zekânın mesajlarını robot yazmış gibi gösterip göstermediği üzerine yazı bunu anlatıyor; o yüzden kararlılığa ihtiyacın olduğunda daha kararlı versiyona bak.
Sadece kelimeleri değil, ilişkinin bağlamını da anlayan bir yazma asistanı var mı?
Hayır; anladığını söyleyen bir araç fazla iddia ediyordur. İki kişi paylaştıkları şeyi kısmen yazışmanın dışında kurar ve insanların farklı bilgilere sahip olduğu sohbetlerde test edilen modeller insanlardan belirgin biçimde kötü performans gösteriyor (FANToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind in Interactions). Bunun yerine Subtext ona verdiğin yazışmayı okur, kimin konuştuğunu çözer; bilgi azsa ya da mesaj bir sınır, bir ret ya da bir yüzleşmeyse mesajın kime gittiğini ve ne olmasını istediğini sorar. Gündelik mesajlarda karşındakiyle ne kadar yakın olduğunuzu kendi taslağının tonundan okur ve bunu versiyonlarda korur.
Bütün sohbeti yapıştırmam gerekiyor mu?
Hayır; daha fazlası her zaman daha iyi değil. Kıyaslama testlerinde fazladan geçmiş bir diyalog sınıflandırıcısına yardım ettiği kadar zarar da verdi; dil modelleri de uzun bir girdinin ortasındaki malzemeyi daha kötü kullandı. Cevabın bağlı olduğu kısmı yapıştır: hâlâ açık olan soruyu, düzeltmeyi ve cevapladığın mesajı. Subtext bir satırın senin mi onların mı olduğunu çözemezse sorar.
Ekran görüntüsünde kimin konuştuğunu anlayabilir mi?
Subtext bir sohbet ekran görüntüsünü senin okuduğun gibi okur: senin baloncukların bir yanda, onlarınki öbür yanda. Düzen bunu netleştirmediğinde sorar, çünkü sohbetin yanlış tarafından hazırlanmış bir cevap, hiç cevap olmamasından kötüdür.
Sesli mesajlarla çalışıyor mu?
Evet. Sana attıkları sesli mesajı bırak, Subtext onu herhangi bir mesaj gibi okur; ya da taslak olarak kendi sesli notunu kaydet. İkisi de metinle aynı okumadan geçer: kim ne dedi, ne istiyorlar, ne cevap bekliyor.
Karşı taraf kullandığımı anlar mı?
Subtext aracılığıyla anlamaz. Yalnızca senin tarafında çalışır ve hiçbir şey göndermez; cevap, oraya yapıştırdığında kendi mesajlaşma uygulamandan çıkar. Subtext karşındakini de etiketlemez. Mesajını düşmanca ya da manipülatif diye işaretlemez, çünkü ekrandaki kelimeleri okur, gönderenin içinden ne hissettiğini değil. Bana kızgın mı, yoksa ben mi fazla düşünüyorum? yazısı bu açığın neden bu kadar büyük olduğunu anlatıyor.
Benim dilimde çalışıyor mu?
Subtext 20+ dilde geliyor ve yazdığın dilde cevap veriyor. Aldığın bir mesajın özeti, mesajın geldiği dilde gelir.
Ücreti ne kadar?
Subtext başlangıç için birkaç ücretsiz analiz verir; sonrası haftalık, aylık ve yıllık planları olan ücretli bir abonelik. Telefonda App Store ya da Google Play üzerinden, web'de Stripe üzerinden faturalandırılır. Abone olmadan önce fiyatı kendi para biriminde görürsün.
Subtext 20+ dilde çalışır ve yazdığın dilde cevap verir. Telefonunda ya da tarayıcında kullanabilirsin.
Tam ihtiyacın olduğu yerde
Subtext önce telefonun için tasarlandı. Hesabını açtığın anda web'de de yanında.
Uygulamayı indirdin mi? Hesabın web.subtext.it adresinde de çalışır, telefonunla eşzamanlı.
Ya da okutup kur. Büyütmek için koda tıkla.
Zaten kullandığın tarayıcıda çalışır.
- Safari
- Edge
- Chrome
- Firefox
- Opera
- Brave
App Store'dan
Kurmak için telefonunun kamerasıyla okut.