Microsoft araştırmacıları 8,3 milyar yapay persona ile yeni test sistemi geliştiriyor

Microsoft bağlantılı araştırmacıların yer aldığı MatrAIx projesi, ürünlerin ve yapay zeka sistemlerinin gerçek kullanıcılarla buluşmadan önce sanal kullanıcılar tarafından test edilmesini amaçlayan yeni bir simülasyon platformu geliştiriyor. Projenin merkezinde, farklı kullanıcı tiplerini temsil etmeyi hedefleyen 8,3 milyar yapay zeka personasından oluşan bir sanal nüfus yer alıyor.

Bu sayı gerçek insanları değil, yaş, yaşanılan bölge, dil, meslek, eğitim, beceriler, kişilik özellikleri, alışkanlıklar ve ilgi alanları gibi 1.290 farklı özelliğe göre oluşturulan davranışsal profilleri ifade ediyor. Amaç yalnızca temel demografik karakterler üretmek değil, farklı kullanıcı tiplerinin belirli koşullarda nasıl davranabileceğini modellemek.

Örneğin bütçesine duyarlı bir kullanıcının fiyat artışına nasıl tepki vereceği ya da teknoloji deneyimi farklı iki kişinin aynı yapay zeka sisteminden nasıl farklı beklentiler taşıyacağı sanal ortamda simüle edilmeye çalışılıyor. Projenin 6 Ağustos 2026’da yayımlanan teknik raporuna göre sistem, farklı araştırmalarda 18 bin 189 denemede kullanıldı.

8,3 milyar persona nasıl oluşturuldu?

MatrAIx’in oluşturduğu sanal nüfus tamamen sentetik değil. Araştırmacılar, kamuya açık gerçek veri kaynaklarıyla yapay olarak üretilen profilleri bir araya getiriyor.

Yaklaşık 600 bin persona; Wikipedia biyografileri, Amazon kullanıcı değerlendirmeleri, Stack Overflow Developer Survey, General Social Survey ve PRISM Alignment araştırması gibi kaynaklardan oluşturuldu. Ayrıca MatrAIx’in kendi persona anketine katılan 355 gönüllünün verileri de sisteme dahil edildi.

Araştırmacılar, bu kayıtların isim ve iletişim bilgileri gibi kişiyi doğrudan tanımlayabilecek unsurlardan arındırıldığını belirtiyor. Hedef, belirli kişilerin dijital kopyalarını oluşturmak değil, gerçek verilerden hareketle davranışsal profiller üretmek.

Nüfusun geri kalan bölümü ise sentetik olarak oluşturuluyor. Ancak sistem bunu rastgele yapmıyor; yaş, eğitim, meslek, bölge, dil ve beceriler arasındaki gerçek hayattaki ilişkileri dikkate alan bir model kullanıyor. Böylece gerçekçi olmayan kombinasyonlar azaltılırken, sıra dışı ama mümkün profiller korunuyor.

Toplam 8,3 milyarlık sanal nüfustan kalite kontrolünden geçirilen yaklaşık 1 milyon persona araştırma amaçlı kullanıma açıldı. Bu veri setinin yaklaşık 600 bini gerçek kaynaklara dayalı, 400 bini ise sentetik profillerden oluşuyor.

Sanal kullanıcılar nasıl test ediliyor?

MatrAIx yalnızca büyük bir persona veri tabanına sahip değil; bu personasları farklı dijital ortamlarda gerçek kullanıcı gibi hareket ettirebiliyor.

MatrAIx Playground adlı platformda dört temel araştırma yöntemi bulunuyor.

İlk yöntemde personaslar anketlere katılıyor ve fiyat değişikliği, yeni ürün deneme isteği veya hizmet memnuniyeti gibi sorulara yanıt veriyor.

İkinci yöntemde sanal kullanıcılar yapay zeka sohbet botlarıyla etkileşime giriyor. Yanlış cevaplar, geciken yanıtlar veya farklı açıklama düzeylerinin kullanıcı deneyimine etkisi ölçülüyor.

Üçüncü yöntemde personaslar gerçek internet sitelerinde gezinerek ürün arıyor, seçenekleri karşılaştırıyor ve satın alma kararları veriyor.

Dördüncü yöntemde ise masaüstü ve mobil uygulamalar kullanılıyor. Sanal kullanıcıların yeni özellikleri keşfetme, belirli ayarları bulma veya görev tamamlama performansı analiz ediliyor.

Platform ayrıca 25’ten fazla sektöre yönelik 1.010 farklı araştırma tasarımı sunuyor.

Amaç ortalama kullanıcıyı bulmak değil

Araştırmacılara göre klasik kullanıcı araştırmalarının önemli sorunlarından biri, farklı kullanıcı grupları arasındaki davranış farklarının ortalama sonuçlar içinde kaybolması.

MatrAIx bu nedenle yalnızca genel sonuçları değil, her bir sanal kullanıcının tüm etkileşim sürecini kaydediyor. Araştırmacılar hangi kullanıcı grubunun nerede zorlandığını, hangi aşamada karar değiştirdiğini ve bunun nedenlerini inceleyebiliyor.

Bir fiyat araştırmasında örneğin kullanıcıların yüzde 61’inin fiyat artışına rağmen ürünü almaya devam edeceği görülebiliyor. Ancak sistem, bu sonucun hangi kullanıcı gruplarından kaynaklandığını da analiz etmeye imkan tanıyor.

Başka bir çalışmada 1.000 persona yapay zekadan kişiselleştirilmiş yemek planı istedi. Çocukları evden ayrılmış kullanıcıların plana uyma eğilimi yüzde 66 olarak ölçülürken, kariyer değişikliği sürecindeki kullanıcılarda bu oran yüzde 46 oldu.

Araştırmacılar, bu tür bulguların kesin sonuçlar olarak değil, daha sonra gerçek kullanıcılarla doğrulanması gereken olası eğilimler olarak değerlendirilmesi gerektiğini vurguluyor.

Sanal insanlar ne kadar gerçekçi davranıyor?

MatrAIx’in güvenilirliği açısından temel soru, personasların kendilerine verilen özelliklere uygun davranıp davranmadığı.

Araştırmacılar bunu test etmek için 400 denemelik kontrollü bir çalışma yürüttü. On farklı davranış özelliği dört farklı dijital ortamda sınandı.

“Sabırsız” olarak tanımlanan bir personanın gerçekten sabırsız davranması gibi beklenen davranışlar 400 denemenin 366’sında doğru şekilde gözlendi. Bu da yüzde 91,5’lik bir başarı oranına karşılık geliyor.

Başarı oranı ortama göre değişti. Anket, sohbet ve web deneylerinde yüzde 92 ila yüzde 96 arasında sonuç alınırken, masaüstü uygulamalarında oran yüzde 83’e geriledi.

Bu sonuç, kişilik özelliklerini konuşma sırasında taklit etmenin, karmaşık yazılım kullanımına yansıtmaktan daha kolay olduğunu gösteriyor.

Araştırmacılar ayrıca Claude Opus 4.8, GPT-5.5 ve Claude Haiku 4.5 modellerini karşılaştırdı. Persona özellikleri ile görevler arasında belirgin ilişki olduğunda üç modelin de benzer kullanıcı gruplarını ortaya çıkardığı bildirildi.

Gerçek insanların yerini almıyor

MatrAIx ekibi, sistemin en önemli sınırlamasını açıkça kabul ediyor: Sanal kullanıcılar gerçek insanların yerini almıyor.

Bir yapay zeka ajanı belirli bir yaşa, mesleğe veya kişilik özelliğine sahipmiş gibi davranabilir; ancak gerçek bir insanın yaşam deneyimi, ekonomik koşulları, sosyal çevresi ve anlık ruh hali gibi unsurların tamamının bir persona profiline aktarılması mümkün değil.

Ayrıca simülasyonu gerçekleştiren yapay zeka modellerinin kendi önyargıları da sonuçları etkileyebilir.

Bu nedenle araştırmacılar önemli bulguların farklı yapay zeka modelleriyle sınanmasını, bireysel etkileşimlerin ayrıntılı incelenmesini ve kritik sonuçların gerçek kullanıcılarla doğrulanmasını öneriyor.

MatrAIx’in önerdiği yaklaşım, gerçek insanları araştırma sürecinden çıkarmak değil; önce sanal kullanıcılarla test yapmak, sorunları belirlemek, ürünü geliştirmek ve ardından gerçek kullanıcılarla doğrulama gerçekleştirmek.

Özellikle yapay zeka ürünlerinde bu yaklaşımın önem kazanabileceği belirtiliyor. Bir sistem teknik testlerden başarıyla geçse bile gerçek kullanıcıların ürünü nasıl algılayacağı önceden kesin olarak öngörülemiyor.

Bu nedenle projenin temel iddiası, gerçek insanların yerine yapay insan koymak değil; gerçek kullanıcılarla buluşmadan önce ürünleri mümkün olduğunca geniş ve çeşitli bir sanal kullanıcı kitlesi üzerinde test edebilmek.