In this study, the response performances of generative artificial intelligence applications used in many different business areas to ethical situations were observed. It is important to carefully examine the responses produced by generative artificial intelligence applications with Large Language Model (LLM) in all business areas. In the study, the answers to sample ethical cases in the context of LLM were examined through 5 large generative artificial intelligence applications with LLM structure. The reasons, explanations, justification elements and interpretations given by Deepseek, ChatGpt 4o, QwenChat 2.5 Max, Gemini 2.0 Flash and Copilot applications were requested in their responses to ethical cases. According to the comparison results, the agreement and disagreement between the applications were also examined and the approaches of LLMs to ethical issues were revealed through the answers they gave. The reason for examining ethical cases in this study is that there is no absolute one-way answer to ethical cases. Ethical situation evaluations that vary from person to person are also a challenging problem area in terms of LLM applications. 13 sample ethical cases were explained and questions were asked to these 5 generative artificial intelligence applications without any prior preparation stage. In the answers received, generative artificial intelligence applications were asked to base them on and comment on them. As a result of the findings obtained, evaluations were made according to common points, differences, and general trends. These findings show that LLMs have made progress in addressing ethical issues. It has been observed that applications should continue to develop in producing consistent and fair solutions to ethical dilemmas. This situation emphasizes once again the importance of human control in the ethical decision-making processes of LLMs and the importance of the integration of ethical rules.
Large Language Models Generative Artificial Intelligence Ethic Ethic Artificial Intelligence
Bu çalışmada bir çok farklı iş alanında kullanılan üretken yapay zeka uygulamalarının etik durumlara karşı cevap performanslarının gözlemlenmiştir. Tüm iş alanlarında büyük dil modelli (Large Language Model- LLM) üretken yapay zeka uygulamalarının sorularak karşılık ürettikleri cevaplarının dikkatle incelenmesi önemlidir. Çalışmada LLM yapısına sahip 5 büyük üretken yapay zeka uygulaması üzerinden LLM bağlamında örnek etik olaylara dair cevaplar incelenmiştir. Deepseek, ChatGpt 4o, QwenChat 2.5 Max, Gemini 2.0 Flash ve Copilot uygulamalarının etik olaylara karşı verdikleri cevaplarda nedenleri, açıklamaları, temellendirme unsuları ve yorumlamaları istenmiştir. Karşılaştırma sonuçlarına göre uygulamalar arasındaki hem fikirlik ve ayrılık durumları da incelenmiş ve verdikleri cevaplar üzerinden LLM’lerin etik konulara yaklaşımları ortaya konmuştur. Bu çalışmada etik durumların incelenmesinin sebebi etik olayların mutlak tek yönlü cevabının olmamasıdır. Kişiden kişiye değişen etik durum değerlendirmeleri LLM uygulamaları açısından da zorlayıcı problem alanıdır. 13 örnek etik vaka anlatılmış ve daha önceden ön hazırlık aşaması olmadan bu 5 üretken yapay zeka uygulamalarına sorular sorulmuştur. Alınan cevaplarda üretken yapay zeka uygulamalarının bunları temellendirmeleri ve yorum yapmaları istenmiştir. Elde edilen bulgular neticesinde ortak noktalar, farklılıklar, genel eğilimlere göre değerlendirmeler yapılmıştır. Bu bulgular, LLM’lerin etik sorunları ele alma konusunda yol katettiklerini göstermektedir. Uygulamaların, etik ikilemlere yönelik tutarlı ve adil çözümler üretme konusunda gelişmelerine devam edilmesi gerektiği gözlemlenmiştir. Bu durum, LLM'lerin etik karar verme süreçlerinde insan denetiminin önemli olduğunu ve etik kuralların entegrasyonunun önemini bir kez daha vurgulamaktadır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Reinforcement Learning |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2025 |
Submission Date | February 11, 2025 |
Acceptance Date | June 1, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 11 Issue: 1 |
Mugla Journal of Science and Technology (MJST) is licensed under the Creative Commons Attribution-Noncommercial-Pseudonymity License 4.0 international license.