PDF’ler Hâlâ Yapay Zekanın Zayıf Karnı
PDF, yapay zekanın en inatçı engellerinden biri olmaya devam ediyor. Çok sütunlu akademik makaleler, sayfa altları, taranmış görüntüler, karmaşık tablolar ve grafikleri doğru okumak; hatalı ayrıştırma, bağlam kopması ve “halüsinasyon” riskini yükseltiyor. Basit bir satır-satır okuma, dipnotu ana metin sanmaktan, bir tablodaki hücreleri kaydırmaya kadar zincirleme hatalara yol açabiliyor.
Bu zorluğun büyüklüğü, 2025’in sonlarında ABD Adalet Bakanlığı’nın yayımladığı milyonlarca PDF dosyasında iyice görünür oldu. Kötü OCR yüzünden arama ve izleme neredeyse imkânsızlaşınca geliştiriciler Reducto gibi düzen-odaklı araçlara yöneldi. Reducto, sayfayı önce başlık, tablo, şekil, dipnot gibi bölgelere ayırıp her parçayı özel modellerle işliyor; tabloları ayrı bir model, grafiklerde eksen ve lejantları başka modeller çözümlüyor. Yine de “uzun kuyruk” dediğimiz, alışılmadık PDF düzenleri hataya açık kalıyor.
Veri uzmanları açısından da tablo parlak değil. Ars Technica’ya göre LLM tabanlı OCR; yanlış tablo eşlemesi, metin içindeki talimatları istem sanma (kazara prompt injection) ve görünüşte tutarlı ama yanlış sonuçlar üretme gibi yeni riskler getiriyor. Bazı örneklerde Mistral OCR el yazısında bocalarken, Gemini 2.0 Flash Pro Experimental zorlu PDF’lerde daha az hata yapabildi; fakat kritik belgelerde insan denetimi hâlâ şart.
Akademik sonuçlar: Ön işlem şart, denetim zorunlu
2025 tarihli bir çalışma, PDF gibi çok yapılı finans belgelerinde GPT-4o’nun doğrudan beslenince sadece %56 doğruluğa ulaştığını; ön işleme katmanları eklenince GPT-4o’nun %61,3’e, GPT-4’ün ise %76’ya çıktığını gösterdi. Yani düzeni anlamlandıran bir boru hattı olmadan yüksek doğruluk zor.
2026’da yayımlanan ExtractBench ise başka bir açığı ortaya koydu: PDF’lerden JSON’a geniş şemalı (örneğin 369 alanlı finans raporu) çıkarım istendiğinde, GPT-5’in, Gemini-3’ün ve Claude 4.5’in de aralarında olduğu üst seviye modeller geçerli çıktı üretmekte sıfırı gördü. Geniş şema arttıkça hata hızla büyüyor.
Çözüm tarafında hibrit yaklaşımlar öne çıkıyor. NeuSym-RAG gibi yöntemler, PDF’yi çoklu görünümle (bölüm, tablo, şekil düzeyinde) parçalayıp nöral ve sembolik aramayı birleştiriyor. Biyomedikal alanda ise şema-kısıtlı çıkarım ve kanıt-izleme (hangi cümleden hangi alan üretildiğini kaydetme) denetlenebilirliği ve tutarlılığı artırıyor.
İşin ilginç bir yönü de “savunma” tarafı: 2026 başında tanıtılan DoPE, PDF/HTML belgelerine kasıtlı “yem” sinyalleri gömerek MLLM’leri yanıltmayı veya tespit etmeyi amaçlıyor; yazılı sınav senaryolarında modelleri ya durduruyor ya da kontrollü biçimde yanlış cevaba sürüklüyor. Bu da render–parse farklarının bugün hâlâ büyük bir yüzey oluşturduğunu gösteriyor.
Pratikte ne yapmalı? Büyük belgelerde çoklu geçişli bir düzen boru hattı kurmak (böl–tanı–uzman modele yönlendir), tablolar ve grafikleri özel çözücülerle çıkarmak, şema-kısıtlı doğrulama ve alan bazlı puanlama kullanmak, kanıt bağlantılarını saklamak ve “aynı girdiyi tekrarlı çalıştır + çoğul hakem” gibi olasılıksal garantilerle halüsinasyon riskini aşağı çekmek güncel en iyi uygulamalar arasında.
Kısacası, PDF ortadan kalkmayacak; hatta PDF Association çevresinden aktarıldığı gibi, format hâlâ yüksek kaliteli içeriğin tercihli taşıyıcısı kabul ediliyor. Bu nedenle oyun, PDF’yi web sayfası gibi “anlaşılır” kılmak: düzeni yakalayıp bağlamı koruyan, hatayı ölçebilir ve denetlenebilir kılan boru hatlarına yatırım yapmak.
Kaynak: www.techspot.com
Kaynak: Techolay