İsim üretme teknikleri

Kanca

1955'te Tokyo'daki küçük bir elektronik şirketinin kurucuları ABD'ye her gidişlerinde aynı sorunla karşılaşıyordu. Karşılarındakiler şirketin adını söyleyemiyordu; ne uzun adını ne de kısaltmasını. Söylenemeyen bir adla ürün satmanın imkânsız olduğuna karar verdiler.

Sonra masaya kurallar koydular. Ad her dilde kolay okunmalı, hatırlanmalı ve söylenmeliydi. İki harf denediler, olmadı. Üç harfli adlar zaten çoktu. Baş harfleri birleştirmeyi denediler; çıkan kısaltma bir demiryolu şirketininkine fazla benziyordu. Dört harfle her türlü birleşimi yazdılar.

Sonunda bir Latince kökü, bir İngilizce kelimeyle çaprazladılar. Ad bir ilham anında değil, sınırları belli bir arama sonunda bulundu.

Büyük fikir

İyi adlar nadiren tek bir ilham anında gelir; çoğu, ölçütleri baştan yazılmış bir üretim sürecinin sonunda bulunur. Kelime havuzları kurmak, kelimeleri birleştirmek, köklerden ve seslerden yola çıkmak ve yapay zekâyı havuzu genişletmek için kullanmak, aday sayısını artırır. Seçim bu teknikler bittikten sonra yapılır.

Anlatım

Üretim ile seçimi ayırmak

Ad bulmaya çalışan ekiplerin en sık düştüğü tuzak, ilk adayı söylendiği anda tartmaya başlamaktır. Birisi bir ad önerir, öbürü kusurunu bulur, öneren geri çekilir. Bir saat sonra masada üç ad kalmıştır ve üçü de ilk akla gelenlerdir.

Daha verimli bir düzen, üretim ile seçimi iki ayrı oturuma bölmektir. Üretim oturumunda hiçbir ad elenmez; amaç sayıdır. Seçim oturumunda ise M08-D02'de yazılan ölçütler ve M08-D03'teki yelpaze devreye girer. İki işi aynı anda yapmaya çalışmak, ikisini de yarım bırakır.

Üretime başlamadan önce yazılacak tek şey, adın ne yapması gerektiğidir. Kanca'daki ekip "her dilde söylenebilir" kuralını baştan koymuştu; bu kural onları üç harfli kısaltmalardan uzaklaştırdı ve dört harfli birleşimlere yöneltti. Kurallar yaratıcılığı daraltmaz, nereye bakılacağını gösterir.

Kelime havuzları

İlk teknik, platformdaki her ana fikir için ayrı bir kelime listesi açmaktır. Bir fikir için on beş ile otuz kelime arası bir liste yeterlidir: eş anlamlılar, eski kelimeler, o fikri çağrıştıran nesneler, yerler, sesler, renkler. Liste yazılırken kelimelerin ad olup olamayacağı sorulmaz. Havuzun işi, sonraki tekniklere ham madde vermektir.

Havuzları ayrı tutmanın faydası, aralarındaki beklenmedik bağları görünür kılmasıdır. Zaman fikrinin havuzundaki bir kelime ile yer fikrinin havuzundaki bir kelime yan yana konduğunda, ikisinin de tek başına taşıyamadığı bir anlam ortaya çıkabilir.

Birleştirme ve kısaltma

İkinci teknik, havuzlardaki kelimeleri birleştirmektir. Birleştirmenin birkaç yolu vardır. İki kelime olduğu gibi yan yana konabilir. Birinin başı ile öbürünün sonu kaynaştırılabilir. Kurucuların ya da kurumun adlarından harfler ve heceler alınabilir. Baş harflerden bir kısaltma kurulabilir.

Bu yolların her biri yelpazede başka bir yere düşer. Olduğu gibi yan yana konan iki kelime çoğu zaman tanımlayıcı kalır. Kaynaştırılmış heceler ise çoğunlukla uydurma bir kelime üretir ve anlamını sonradan kazanır. Kısaltmalar kolay üretilir ama ayırt edilmesi zordur; Kanca'daki ekibin baş harf seçeneği tam da bu yüzden düştü.

Kökler ve sesler

Üçüncü teknik, başka dillerin ya da dilin eski katmanlarının köklerinden yola çıkmaktır. Latince, Yunanca, Eski Türkçe ya da bölgenin yerel dilleri, bugün kimsenin kullanmadığı ama bir anlam izi taşıyan kökler sunar. Böyle bir kökten türetilen ad yelpazenin sağ yarısında yer alır: ilk duyan anlamını tam bilmez, ama bir şey sezer.

Bu bulgu, kökten türetilen ya da uydurulan bir adın yalnız anlamıyla değil sesiyle de bir şey söylediğini hatırlatır. Kısa ve sert sesler ile uzun ve yumuşak sesler aynı ürün için farklı izlenimler bırakabilir. Üretim aşamasında her aday yüksek sesle okunmalı ve bıraktığı izlenim not edilmelidir.

Yapay zekâ ile üretim

Dördüncü teknik, bir dil modelinden aday istemektir. Model birkaç saniyede yüzlerce ad üretir; kelime havuzlarını genişletmek, eş anlamlılar bulmak, bir kökün türevlerini sıralamak için hızlı bir araçtır.

Bu bulgu, yapay zekânın ad üretimindeki yerini belirler. Model iyi tek tek adaylar verebilir, ama aynı modelden gelen adaylar birbirine benzeme eğilimindedir; üstelik rakipler de aynı araçlara aynı soruları soruyor olabilir. Model havuzu genişletmek için kullanılır, insanın ürettiği havuzun yerine geçmek için değil.

Vakalar

Örnek markada

Mert ile Ilgaz bir cumartesi öğleden sonrasını yalnız üretime ayırdı. Kural koydular: o gün hiçbir ad elenmeyecekti.

Akşamüstü Ilgaz bir dil modelinden elli ad istedi ve platformun özünü de verdi. Gelen listede İngilizce kahve kelimeleri, "aroma", "taze" ve "çekirdek" türevleri ağırlıktaydı. Adların çoğu tek tek fena değildi, ama birbirine çok benziyordu ve büyük kısmı geçen hafta yelpazede üstünü çizdikleri tanımlayıcı bölgeye düşüyordu. Mert, aynı modele raftaki rakiplerin de aynı soruyu sorabileceğini söyledi.

Modeli başka bir iş için kullanmaya karar verdiler. Havuzlardaki kelimelerin eş anlamlılarını ve eski Türkçedeki karşılıklarını istediler; zaman havuzuna sekiz yeni kelime eklendi. Gün sonunda listede kırk bir aday vardı ve bunların yalnız beşi modelden doğrudan gelmişti.

Seçim için ayrı bir gün belirlendi. Ama Ilgaz bir soru bıraktı: türettiği uydurma kelimelerden biri Türkçede güzel duruyordu, peki başka bir dilde ne anlama geliyordu?

Hata köşesi

Kendi markanda

Özet

1. Ad üretimi ile ad seçimi ayrı oturumlarda yapılmalıdır; erken eleme listeyi ilk akla gelenlere daraltır.
2. Platformdaki her ana fikir için açılan kelime havuzları, sonraki tekniklere ham madde verir.
3. Birleştirme, kısaltma ve kökler farklı türde adlar üretir ve yelpazede farklı yerlere düşer.
4. Adın sesleri de bir izlenim bırakır ve bu etki çoğu zaman farkındalık dışında işler.
5. Yapay zekâ havuzu genişletmek için kullanışlıdır, ama tek kaynak olarak kullanıldığında aday çeşitliliğini daraltabilir.

Kendini sına

1. Kanca'daki ekip baş harflerden kurulan kısaltmayı neden bıraktı: (a) kısaltma çok uzundu, (b) bir demiryolu şirketinin kısaltmasına fazla benziyordu, (c) Latince değildi?
2. Kelime havuzunu yazarken hangi soru sorulmaz: (a) bu kelime platformdaki fikirle ilgili mi, (b) bu kelime ad olabilir mi, (c) bu kelimenin eş anlamlısı var mı?
3. Yorkston ve Menon'un çalışmasına göre adın seslerinin değerlendirmeye etkisi nasıl işler: (a) bilinçli bir hesapla, (b) otomatik ve farkındalık dışında, (c) yalnız uzmanlarda?
4. Meincke ve arkadaşlarının yeniden analizinde ChatGPT kullanımı fikir havuzunu nasıl etkiledi: (a) çeşitliliğini azalttı, (b) çeşitliliğini artırdı, (c) hiç etkilemedi?
5. Ilgaz ile Mert dil modelini sonunda hangi iş için kullandı: (a) adı seçmek için, (b) havuzlara eş anlamlılar ve eski karşılıklar eklemek için, (c) hiç kullanmadılar?

Yanıtlar

İlk soruda (b). Tarihçeye göre şirketin baş harflerinden oluşan kısaltma, bir demiryolu şirketinin kullandığı kısaltmaya fazla benziyordu. Kısaltmalar kolay üretilir, ama ayırt edilmeleri zordur.

İkinci soruda (b). Havuz yazılırken kelimelerin ad olup olamayacağı sorulmaz; bu soru seçim oturumuna aittir. Havuzun tek işi sonraki tekniklere ham madde vermektir.

Ses sorusunda (b). Araştırmacılar etkinin otomatik işlediğini, kontrol edilemediğini ve farkındalık dışında kaldığını gösterdi. Bu yüzden her aday yüksek sesle okunup bıraktığı izlenim not edilmelidir.

Yapay zekâ sorusunda (a). Tek tek fikirler ortalamada daha yaratıcı bulunsa da fikirlerin oluşturduğu havuz daha az çeşitliydi. Bulgu genel yaratıcı görevlerden gelir; ad üretimine aktarılırken bu sınır akılda tutulmalıdır.

Son soruda (b). Modelden gelen elli adın çoğu birbirine benziyordu ve tanımlayıcı bölgeye düşüyordu. Bu yüzden model, havuzları genişletmek için kullanıldı; kırk bir adayın yalnız beşi doğrudan modelden geldi.

Sonraki derse köprü

Sony'nin ekibi baştan "her dilde söylenebilir" bir ad aramıştı. Ilgaz'ın türettiği kelime ise yalnız Türkçede sınanmıştı. M08-D05 «Dil ve kültür kontrolü», bir adın başka dillerde ve kültürlerde kötü ya da gülünç bir anlama gelip gelmediğinin nasıl sınanacağını ele alıyor.