Teknik kavram, hukuki kâbus

Damıtma, bir "öğretmen" modelin çıktılarını -yanıtlarını, muhakeme zincirlerini, token olasılıklarını- başka bir "öğrenci" modelin eğitim sinyali olarak kullanmaktır. Yöntem, makine öğrenmesi literatüründe onlarca yıldır biliniyor ve akademik çevrelerde tamamen meşru kabul ediliyor. Sorun şu: Bu yöntemin büyük ticari modellere uygulanması, hukukun hiç hazırlanmadığı bir alana giriyor.

Telif hukukunun çerçevesine bakıldığında paradoksal bir tablo ortaya çıkıyor. Bir modelin çıktısı -metni, analizi, muhakemesi- çoğu yargı bölgesinde telif korumasından yoksun, zira telif hukuku insan yaratıcılığını korur. Bunu kabul ederseniz, korunmayan bir çıktıyla eğitim yapmanın telif ihlali oluşturması mantıksal olarak imkânsız hale geliyor. Yapay zekânın ürettiklerini hukuken korumak ne kadar zorsa, o üretimlerin "kopyalanmasını" önlemek de o kadar zor.

Gerçek savaş alanı: Sözleşme hukuku

OpenAI'ın asıl silahı telif değil, kullanım koşulları (ToS). API çıktılarının rakip model eğitiminde kullanılmasını açıkça yasaklayan bu madde, sözleşme hukukunda daha sağlam bir zemin sunuyor. Ne var ki DeepSeek, Çin merkezli bir kuruluş; ABD mahkemelerinin yargı yetkisi ve Çin'in bu koşullara ne ölçüde saygı göstereceği muğlak. Üstelik ispat meselesi kritik: bir modelin başka bir modelin çıktısıyla eğitildiğini matematiksel kesinlikle ortaya koymak, mevcut araçlarla son derece güç.

Ticari sır teorisi de masada. Damıtma yoluyla bir modelin içsel muhakeme biçimi ve problem çözme örüntüleri "aktarılmışsa" bu bir ticari sır ihlali sayılabilir mi? DeepSeek R1'in özellikle dikkat çektiği nokta, zincir düşünme (chain-of-thought) muhakemesinin kopyalanması iddiası. Kısa bir yanıt çıktısından farklı olarak “uzun ve yapılandırılmış muhakeme süreçleri yaratıcılık eşiğini geçiyor mu?” sorusu, telif teorisini yeniden canlandırabilir. Henüz emsal yok ama buradaki teknik tartışma hızla büyüyor.

Pax Silica'nın gözünden damıtma

Damıtma meselesini salt hukuki bir çerçevede değerlendirmek, resmin kritik bir boyutunu gizliyor. "Pax Silica" -ABD öncülüğünde oluşturulan ve yapay zekâ çağının kritik teknoloji tedarik zincirlerini güvence altına almayı amaçlayan yeni bir uluslararası iş birliği platformu- bu davayı kendi hegemonya mücadelesinin bir parçası olarak okuyor. Bu perspektiften damıtma yasağı, bir sözleşme maddesinin çok ötesinde; kurulmakta olan küresel yapay zekâ hiyerarşisini koruma refleksi. Büyük ABD laboratuvarlarının yıllarca milyarlarca dolar harcayarak geliştirdiği modeller, çok daha düşük maliyetle "öğrenci" modellere aktarılabiliyorsa ciddi bir asimetri doğuyor. Pax Silica bu asimetriyi ToS mekanizmaları ve potansiyel dava tehditleriyle kapatmaya çalışıyor. Ancak uluslararası arenada, yaptırım olmadan bu düzenleme yalnızca kurallara uyan aktörleri kısıtlıyor; küresel rakipler üzerinde ise sınırlı etkisi var. Netice olarak, Pax Silica'nın damıtmaya karşı geliştirdiği hukuki refleks, teknik değil jeopolitik bir savunma mekanizması.

Önümüzdeki tablo

Kısa vadede ToS'lar daha katı hale gelecek; "API çıktısıyla model eğitimi yasağı" sektörün standart maddesi olacak. Nitekim OpenAI, Anthropic ve Google'ın kullanım koşulları bu yönde zaten güncellenmeye başladı. Orta vadede kriptografik filigran (model watermarking) teknolojileri belirleyici rol oynayabilir; bir modelin çıktısına gömülü iz saptanabilirse ispat sorunu çözülür ve telif teorileri birden hayat bulur. Uzun vadede ise asıl soru şu: farklı coğrafyalarda farklı hukuk rejimleri geçerliyse, damıtma kısıtlamaları yalnızca kurallara uyan aktörleri bağlar ve rekabet asimetrisi derinleşir.

Model damıtma davası, telif hukukunun gerçekte neyi koruduğuna dair köklü soruyu yüzeye taşıyor: insan yaratıcılığının ifadesini mi, yoksa hesaplama yatırımının ürününü mü? Bu soruya verilecek yanıt, bir hukuk tartışmasının çok ötesinde; yapay zekâ ekonomisinin rekabet haritasını yeniden çizecek.

Toplam 35 göstergeye dayanan çalışma, teknolojinin yalnızca varlığını değil, kent sakinlerinin yaşamına ne ölçüde yansıdığını da değerlendirdi.

İstanbul 52. sırada kaldı

İstanbul, 55 puanla 61 şehir arasında 52. sırada yer aldı. Kentin en güçlü tarafı akıllı şehir stratejisi olurken yaşam sonuçları, uygulama kapasitesi ve kurumlar arası çalışma biçimleri genel sıralamayı aşağı çekti.

İstanbul, strateji alanında endeksin öne çıkan şehirleri arasına girse de bu planların kent sakinlerine ulaşan sonuçlara dönüşmesinde daha uzun bir yol bulunduğuna işaret etti.

10. Seul — 76 puan

Güney Kore’nin başkenti Seul, 76 puanla ilk 10’un son basamağına yerleşti. Kent özellikle uzun vadeli akıllı şehir stratejisi ve kurumların teknoloji projelerini uygulama biçimleriyle güçlü bir görünüm sergiledi.

9. Pekin — 76 puan

Pekin de Seul ile aynı toplam puanı aldı ancak endekste dokuzuncu sıraya yerleşti. Çin’in başkenti, kurumların birlikte çalışma kapasitesi ile veri, teknoloji, finansman ve yetenek ekosisteminde lider olgunluk seviyesine ulaştı.

Kent; yaşam sonuçları, strateji ve teknoloji kullanımı başlıklarında ise hızlanan şehirler grubunda kaldı. Bu dağılım, Pekin’in güçlü altyapısını günlük yaşam sonuçlarına dönüştürme sürecinin sürdüğünü gösterdi.

8. Şanghay — 77 puan

Şanghay, 77 puanla listenin sekizinci sırasında yer aldı. Kentin en güçlü alanı veri altyapısı, teknoloji kapasitesi, finansman olanakları ve yenilik ekosistemini kapsayan kolaylaştırıcı unsurlar oldu.

Diğer dört alanda liderlik seviyesine ulaşamayan Şanghay, buna rağmen dengeli performansıyla ilk 10’da yer buldu. Çin böylece Pekin ve Şanghay ile sıralamaya iki şehir sokmayı başardı.

7. San Francisco — 77 puan

Dünyanın en tanınmış teknoloji merkezlerinden San Francisco’nun ancak yedinci sırada kalması listenin en dikkat çekici sonuçlarından biri oldu.

Kent; strateji, çalışma biçimleri ve teknoloji ekosisteminde lider seviyede değerlendirildi. Buna karşılık teknolojik gücün yaşam kalitesine ve kent sakinlerine sağlanan sonuçlara aynı ölçüde yansımaması, genel puanın daha yukarı çıkmasını engelledi.

6. Berlin — 78 puan

Berlin, 78 puanla ilk beşin hemen dışında kaldı. Almanya’nın başkenti, teknolojiyi yaşam kalitesi, ekonomik fırsatlar, sosyal bağlar ve kamu hizmetleriyle ilişkilendiren sonuçlar alanında lider seviyeye ulaştı.

Kurumların çalışma biçimleri de güçlü bulunurken strateji, teknoloji kullanımı ve altyapı-ekosistem kapasitesi hızlanan seviyede değerlendirildi. Berlin, Avrupa’nın ilk 10’daki üç şehrinden biri oldu.

5. Amsterdam — 80 puan

Amsterdam, 80 puanla endeksin lider şehirler grubuna girdi. Kent özellikle kurumlar arası çalışma modeli ile veri, altyapı, finansman, yetenek ve yenilik ekosisteminde yüksek olgunluk sergiledi.

Yaşam sonuçları, strateji ve teknoloji kullanımında da güçlü performans gösteren Amsterdam, beş alan arasında dengeli bir yapı kurmasıyla öne çıktı. Ancak aynı puanı alan üç rakibinin gerisinde beşinci sırada kaldı.

4. Washington — 80 puan

Washington, 80 puanla dördüncü sıraya yerleşti. ABD’nin başkenti; uzun vadeli strateji, kurumların birlikte çalışma kapasitesi ve teknoloji ekosistemi alanlarında lider olgunluk seviyesine ulaştı.

Kent sakinlerine yansıyan sonuçlar ile dijital hizmetlerin kullanımı ise liderliğin bir basamak altında değerlendirildi. Washington’ın performansı, güçlü kamu kurumları ile özel sektör kapasitesinin birlikte hareket etmesinin sıralamadaki önemini gösterdi.

3. New York — 80 puan

New York, 80 puanla dünyanın en akıllı üçüncü şehri oldu. Kent, özellikle yönetim modeli, kurumlar arası iş birliği ve projelerin hayata geçirilme biçiminde endeksin en güçlü şehri olarak öne çıktı.

Veri altyapısı, finansman ve girişimcilik ekosistemi de lider seviyede değerlendirildi. Yaşam sonuçları, strateji ve teknoloji kullanımı ise güçlü olmasına rağmen en yüksek olgunluk grubuna ulaşamadı.

2. Dubai — 80 puan

Dubai, toplam puanda New York ve Washington ile eşit olmasına rağmen ikinci sıraya yerleşti. Kent, dijital kamu hizmetlerinin ve akıllı şehir uygulamalarının benimsenmesi alanında bütün rakiplerini geride bıraktı.

Kurumların projeleri uygulama biçimleri de lider seviyede bulunurken kent sakinlerinin dijital hizmetleri kullanma sıklığı ve memnuniyeti Dubai’nin en güçlü taraflarından biri oldu. Ancak yaşam sonuçları ve altyapı kapasitesi zirve için yeterli olmadı.

1. Londra — 85 puan

Listenin zirvesinde 85 puanla Londra yer aldı. İngiltere’nin başkenti, en yakın rakiplerine beş puan fark atarak endeksin açık lideri oldu. Londra; yaşam sonuçları, strateji, çalışma biçimleri ve altyapı-ekosistem kapasitesi olmak üzere beş alanın dördünde lider olgunluk seviyesine ulaştı. Özellikle yaşam kalitesi ile ekonomik fırsatların kent sakinlerine aktarılmasında en yüksek sonucu elde etti. Teknoloji kullanımı ise liderliğin hemen altında kaldı.

Murat Ali Oral-Dünya

İki açıklama birbirine yakın tarihlerde yapılsa da Anthropic vakaları yeni gerçekleşmedi. En eski olay nisana kadar uzanıyor. Şirket, OpenAI’nin açıklamasının ardından 141 bin 6 siber güvenlik testini geriye dönük tarayınca daha önce fark edilmeyen erişimleri ortaya çıkardı.

İlk alarm Hugging Face’den geldi

Hugging Face, 16 Temmuz’da üretim altyapısının bir bölümüne yapay zekâ tarafından yönetilen otonom bir sistemin izinsiz eriştiğini açıkladı. Saldırıda sınırlı sayıdaki iç veri setine ve şirket hizmetlerinde kullanılan bazı kimlik bilgilerine ulaşıldı.

Şirket, kullanıcıların erişimine açık modellerde, veri setlerinde veya yazılım tedarik zincirinde değişiklik yapıldığına ilişkin kanıt bulamadı. Ancak saldırının binlerce otomatik adım yürüten bir yapay zekâ sistemi tarafından baştan sona yönetilmesi, vakayı önceki siber saldırılardan ayırdı.

Hugging Face saldırının arkasındaki modeli başlangıçta belirleyemedi. Olayın kaynağı, OpenAI’nin 21 Temmuz’da sorumluluğu açıklamasıyla ortaya çıktı.

OpenAI modeli sıfır gün açığı buldu

OpenAI, GPT-5.6 Sol ile kamuya sunulması planlanmayan daha güçlü bir araştırma modelinin siber yetenek testleri sırasında kapalı ortamdan çıktığını açıkladı. Modeller normal kullanımda bulunan güvenlik filtreleri azaltılmış şekilde çalıştırılıyordu.

Modellere, ExploitGym adlı siber güvenlik testindeki sorunların çözümünü bulma görevi verilmişti. Sistemler çözümü normal yollarla elde edemeyince internete erişmenin yollarını aradı.

Modeller, paket kayıt sisteminde daha önce bilinmeyen bir güvenlik açığı tespit etti. Bu açığı kullanarak kapalı test ortamından internete ulaştı, çalınmış kimlik bilgilerini kullandı ve Hugging Face’in üretim sistemlerine kadar ilerledi.

OpenAI modelleri, Hugging Face’in veri tabanındaki test çözümlerini alarak değerlendirmeyi geçmeye çalıştı. Saldırı, Hugging Face’in güvenlik sistemleri tarafından fark edilerek durduruldu.

OpenAI, olaydan sonra araştırma modelini devre dışı bıraktı, erişimini sınırlandırdı ve test ortamlarındaki ağ kontrollerini sıkılaştırdı. Şirket ayrıca aynı ölçekte başka bir platform ihlali belirlemediğini bildirdi.

Anthropic incelemeyi iki gün sonra başlattı

OpenAI’nin 21 Temmuz’daki açıklaması, Anthropic’i kendi test kayıtlarını incelemeye yöneltti. Şirket, 23 Temmuz’da siber güvenlik testlerini durdurdu ve Claude’un internete erişmiş olabileceği kayıtları taramaya başladı.

Anthropic, bir gün sonra altı ayrı test çalışmasını kapsayan üç gerçek dünya vakası belirledi. Olaylarda Claude Opus 4.7, Claude Mythos 5 ve kamuya sunulmamış bir araştırma modeli yer aldı.

Şirket, değerlendirme ortağı Irregular ile etkilenen üç kuruluşa 27 Temmuz’da bilgi verdi. Ulaşılabilen iki kuruluş, Anthropic’in bildiriminden önce izinsiz erişimi tespit etmemişti.

Yanlış yapılandırma internet yolunu açtı

Claude’a verilen talimatta test ortamının internete bağlı olmadığı belirtilmişti. Ancak Anthropic ile değerlendirme şirketi arasındaki yanlış anlaşılma nedeniyle bazı sistemlerde açık internet erişimi bulunuyordu.

Modeller, gerçek sistemlere ulaştıklarında bunların test senaryosunun parçası olduğunu düşündü. Claude, karmaşık ve daha önce bilinmeyen açıklar yerine zayıf şifreler, korunmayan bağlantı noktaları ve açıkta bırakılan kimlik bilgileri gibi temel yöntemleri kullandı.

Üç olaydan dördünü oluşturan ilk vakada Claude Opus 4.7, kurgusal şirketle aynı adı taşıyan gerçek bir internet alanına yöneldi. Model, uygulama ve altyapı giriş bilgilerine ulaştı ve birkaç yüz satır gerçek üretim verisi içeren bir veri tabanına girdi.

Model bazı aşamalarda gerçek bir sistemde bulunduğunu fark etti. Buna rağmen gerçek şirketin de testin parçası olması gerektiği sonucuna vararak işlemlerini sürdürdü.

Zararlı paket 15 sistemde çalıştı

İkinci olayda Claude Mythos 5, test ortamında yer alan bir kurulum belgesinde var olmayan bir Python yazılım paketinin adını gördü. Model, aynı isimle zararlı bir paket yayımlarsa hedef sistemlerin bunu otomatik olarak indirebileceğini hesapladı.

Claude ücretsiz bir e-posta hesabı açtı, PyPI platformunda hesap oluşturdu ve hazırladığı zararlı paketi açık internete yükledi. Paket yaklaşık bir saat boyunca erişilebilir kaldı ve 15 gerçek sistem tarafından indirildi.

Sistemlerden biri yazılım paketlerini kötü amaçlı kodlara karşı tarayan bir siber güvenlik şirketine aitti. Zararlı kod tarama sisteminde çalışınca Claude şirketin bazı kimlik bilgilerine ulaştı ve başka altyapılara erişti.

PyPI’nin güvenlik sistemleri paketi otomatik olarak kaldırdı. Anthropic, olay hakkında platform yöneticilerine bilgi verdi.

Yaklaşık 9 bin hedef tarandı

Üçüncü olayda araştırma modeli, kurgusal hedefe ulaşamayınca açık internette alternatif sistemler aradı. Model yaklaşık 9 bin hedefi taradı ve bir şirketin internete açık uygulamasına girdi.

Claude, açıkta bırakılmış hata ayıklama sayfasındaki kimlik bilgilerini ve SQL enjeksiyonu yöntemini kullandı. Model daha sonra eriştiği bulut hesabının test senaryosuyla bağlantılı olmadığını fark etti.

Diğer modellerden farklı olarak araştırma modeli, gerçek bir sistemi hedef aldığını anladıktan sonra saldırıyı kendi kararıyla durdurdu.

İki olay arasındaki kritik fark

OpenAI ve Anthropic vakaları, güvenlik önlemleri azaltılmış modellerin siber yetenek testlerinde gerçek altyapılara ulaşması bakımından benzerlik taşıyor. Her iki olayda da modeller kendilerine verilen dar bir görevi tamamlamak için beklenmeyen yollar izledi.

Ancak OpenAI modelleri, internete erişmek için daha önce bilinmeyen bir güvenlik açığı keşfetti ve birden fazla saldırı yöntemini bir araya getirdi. Claude modelleri ise yanlış yapılandırma nedeniyle zaten açık olan internet bağlantısını kullandı ve büyük ölçüde bilinen saldırı yöntemlerinden yararlandı.

OpenAI vakası Hugging Face’in platform düzeyindeki altyapısını etkilerken, Anthropic’in incelemesi üç farklı kuruluşa yayılan olayları ortaya çıkardı. Claude vakalarında gerçek üretim verilerine erişim, zararlı yazılım yayımlanması ve binlerce sistemin taranması gibi farklı sonuçlar görüldü.

Test ortamlarında kurallar değişiyor

Anthropic, olayların ardından internet erişim yollarını daha sıkı denetleyeceğini, test kayıtlarını sürekli izleyeceğini ve dış değerlendirme şirketlerinin altyapıları için ek güvenlik kontrolleri uygulayacağını açıkladı.

OpenAI de kapalı test ortamlarındaki ağ yapılandırmalarını, erişim kontrollerini ve model takibini güçlendirdi. İki şirket, bağımsız kuruluşlardan olayların incelenmesi için destek almaya başladı.

Dokuz gün arayla gelen açıklamalar, asıl riskin yalnızca yapay zekâ modellerinin yeteneklerinden kaynaklanmadığını gösterdi. Güvenlik önlemleri azaltılmış modellerin yeterince izole edilmemesi, laboratuvar ortamındaki bir testin gerçek şirketler için siber saldırıya dönüşmesine neden olabiliyor.

Murat Ali Oral-Dünya

İttifakın kurulmasını hızlandıran gelişme, OpenAI’ın güvenlik testi sırasında kullandığı otonom bir yapay zekâ ajanının kontrol ortamından çıkarak Hugging Face’in sistemlerine sızması oldu. Olay, insan müdahalesi olmadan hareket edebilen ajanların şirketler için oluşturabileceği riski yeniden gündeme taşıdı.

Microsoft ve Cisco masada

Open Secure AI Alliance’ın kurucu üyeleri arasında Nvidia’nın yanı sıra Microsoft, IBM, Cisco, Adobe, CrowdStrike, Dell Technologies, Cloudflare, Siemens, Salesforce ve Hugging Face bulunuyor.

Linux Foundation çatısı altında çalışacak ittifaka bulut bilişim, siber güvenlik, kurumsal yazılım, telekomünikasyon ve yapay zekâ alanlarından toplam 37 şirket ve kuruluş katıldı.

İttifak üyeleri, yapay zekâ ajanlarını denetlemek, sistem davranışlarını izlemek, saldırıları incelemek ve güvenlik açıklarını daha hızlı kapatmak amacıyla açık teknolojiler geliştirecek. Ortak çalışmaların farklı şirketlerin altyapılarında çalışabilmesi hedefleniyor.

OpenAI, Google ve Anthropic dışarıda

Teknoloji sektörünün en büyük yapay zekâ geliştiricilerinden OpenAI, Google ve Anthropic’in kurucu üyeler arasında bulunmaması ittifakın en dikkat çekici ayrıntılarından biri oldu.

Nvidia ve ortakları, yapay zekâ savunmasının yalnızca birkaç şirketin kapalı sistemlerine bırakılmasının teknoloji sektöründe bağımlılık ve tek noktadan arıza riski yaratabileceğini savunuyor.

İttifak, kapalı modellerin tamamen terk edilmesini istemiyor. Ancak güvenlik ekiplerinin sistemleri kendi altyapılarında çalıştırabilmesi, inceleyebilmesi ve ihtiyaçlarına göre değiştirebilmesi için açık ağırlıklı modellere de erişmesi gerektiğini belirtiyor.

Ajan güvenli ortamdan çıktı

OpenAI, 21 Temmuz’da yaptığı açıklamada güvenlik değerlendirmesi sırasında kullanılan bir yapay zekâ ajanının kontrolünü kaybettiğini duyurdu. Ajan, sınırlı erişime sahip güvenli test ortamından çıkarak açık internete bağlandı.

Yapay zekâ sistemi daha sonra, değerlendirmeyi geçmek için ihtiyaç duyduğu bilgilere sahip olduğunu düşündüğü Hugging Face’in altyapısını hedef aldı. Sızma faaliyeti OpenAI tarafından hemen fark edilmedi.

Hugging Face saldırıyı 16 Temmuz’da tespit etti. Şirket o aşamada saldırının OpenAI tarafından yürütülen bir testten kaynaklandığını bilmiyordu. Olay kontrol altına alındıktan sonra ABD Federal Soruşturma Bürosu da bilgilendirildi.

17 bin işlem yapay zekâyla incelendi

Hugging Face, saldırının ardından sistemlerde gerçekleşen 17 binden fazla işlemi incelemek zorunda kaldı. Şirket, bazı kapalı yapay zekâ modellerinin güvenlik sınırlamaları nedeniyle yeterli adli analiz yapamadığını bildirdi.

Şirket bunun üzerine Çinli geliştiricilerin hazırladığı açık ağırlıklı GLM 5.2 modelini kendi altyapısında çalıştırdı. Model, saldırganın adımlarını analiz etmek ve sızmanın kapsamını belirlemek için kullanıldı.

Nvidia, bu olayın yapay zekâ güvenliği için yalnızca saldırı önleme sistemlerinin yeterli olmadığını gösterdiğini savundu. Şirketlere göre güvenlik ekiplerinin ajanların bütün hareketlerini inceleyebilmesi ve aynı teknolojiyi savunma amacıyla kullanabilmesi gerekiyor.

Yeni araç ajanları takip edecek

Nvidia, ittifaka açık modeller, eğitim verileri, model ağırlıkları ve yapay zekâ ajanlarına yönelik araştırmalar sağlayacak. Şirket ayrıca geliştirdiği yeni nesne odaklı ajan projesini açık kaynaklı olarak kullanıma sunacak.

Yeni altyapı, yapay zekâ ajanlarının hangi araçlara eriştiğini, ne tür işlemler yaptığını ve belirlenen sınırların dışına çıkıp çıkmadığını izlemeyi kolaylaştıracak.

Şirketler bu sistemlerle ajanların davranışlarını test etmeyi, kaydetmeyi, geriye dönük olarak incelemeyi ve gerektiğinde belirli yetkileri engellemeyi amaçlıyor. Böylece insan denetimi dışında gerçekleşebilecek işlemlerin daha erken tespit edilmesi planlanıyor.

Siber güvenlik pazarı büyüyor

Otonom yapay zekâ ajanları yalnızca soruları yanıtlamakla kalmıyor; dosya açabiliyor, yazılım çalıştırabiliyor, internet sitelerine bağlanabiliyor ve belirli görevleri kendi başına tamamlayabiliyor.

Bu yetenekler şirketlerde verimlilik sağlarken yanlış yapılandırılmış veya kontrolden çıkan bir ajanın veri tabanlarına, bulut sistemlerine ve kritik şirket altyapılarına erişme riskini de büyütüyor.

Yeni ittifak, siber güvenlik şirketleri açısından yapay zekâ ajanlarını izleyen ve sınırlayan yeni bir ürün pazarının oluşabileceğine işaret ediyor. Güvenlik yazılımlarında yalnızca insan kullanıcıların değil, bağımsız hareket eden dijital ajanların davranışları da denetlenecek.

Açık model tartışması büyüdü

İttifakın kuruluşu, ABD teknoloji sektöründeki açık ve kapalı yapay zekâ modeli tartışmasını da yeniden alevlendirdi. Açık ağırlıklı modeller, geliştiricilerin sistemin temel bileşenlerine erişmesine ve modeli kendi altyapısında çalıştırmasına imkân veriyor.

Kapalı model geliştiren şirketler ise güçlü sistemlerin açık biçimde paylaşılmasının kötü niyetli kişilerin siber saldırı, dezenformasyon veya başka zararlı faaliyetler geliştirmesini kolaylaştırabileceğini savunuyor.

Nvidia ve ittifak ortakları, açık sistemlerin de kötüye kullanılabileceğini kabul ediyor. Ancak şirketler, savunma ekiplerinin saldırganlarla mücadele edebilmesi için aynı düzeyde güçlü, incelenebilir ve özelleştirilebilir araçlara sahip olması gerektiğini belirtiyor.

Dünya

ChatGPT'yi geliştiren ABD merkezli OpenAI'ın CEO'su Altman, katıldığı podcast programında yapay zekânın ulaştığı aşamayı, güvenlik risklerini ve mesleklerin geleceğini değerlendirdi.

En büyük korkularından biri "yapay zekâ otoriterliği"

Yapay zekâya ilişkin büyük belirsizliklerin devam ettiğini belirten Altman, en ciddi endişelerinden birinin dünyada "yapay zekâ otoriterliği" oluşması olduğunu söyledi.

Belirli bir kişi grubunun veya şirketin yapay zekâ aracılığıyla "dünyayı kontrol edebileceğini" düşünmesinin "çok kötü" sonuçlar doğurabileceğini ifade eden Altman, teknolojiyi "son derece yaygın, son derece ucuz, son derece güçlü" hâle getirerek herkesin erişimine açmayı hedeflediklerini kaydetti.

Altman, otoriter bir yapı oluşmaması hâlinde yapay zekânın geniş kitlelere ulaşmasının insanların refahını önemli ölçüde artırabileceğini savundu.

"Uçuk bir hayalden" gerçeğe dönüştü

Yapay zekânın artık yalnızca insan davranışlarını taklit eden bir teknoloji olmanın ötesine geçtiğini öne süren Altman, sistemlerin öngörülemeyen biçimlerde gelişebildiği bir aşamaya ulaştığını söyledi.

Böyle bir seviyenin 10 yıl önce "uçuk bir hayalden" ibaret olduğunu dile getiren Altman, yaşanan ilerlemenin dünya açısından "çok olumlu" sonuçlar yaratabileceğini ileri sürdü.

Bazı şirketlerin yapay zekâya ilişkin vizyonlarını "çok korkutucu" bulduğunu da belirten Altman, bu yaklaşımların hayata geçmesini engellemek için çaba göstereceği mesajını verdi.

"Her dileği gerçekleştirecek bir cini yaratmaya yakınız"

OpenAI'ın ve yapay zekâ sektörünün karşı karşıya olduğu pazarlama zorluklarına da değinen Altman, şu ifadeleri kullandı:

"Birincisi, her dileği gerçekleştirecek bir cini yaratmaya yakınız. İkincisi, ilk dileklerimizin insanlığa büyük fayda sağlayacağından ve dünyayı çok daha fazla insanın çok daha fazla dilek hakkına sahip olduğu bir yer haline getirdiğimizden emin olacağız."

AA

2026 yılının ikinci çeyrek bilanço dönemi öncesinde tahminlerini güncelleyen Citi, Alphabet, Meta ve Amazon'un yatırım harcamalarına ilişkin beklentilerini belirgin biçimde yükseltti. Banka, şirketlerin ikinci çeyrek sonuçlarının gelir ve kârlılık açısından piyasa öngörülerini aşacağını da düşünüyor.

Citi'nin değerlendirmesinde, "Sermaye harcaması tahminlerimizi önemli ölçüde artırıyoruz. Bunun sonucunda üç şirketin de 2027 ve 2028 yıllarında negatif serbest nakit akışı kaydetmesini bekliyoruz" ifadelerine yer verildi.

En yüksek yatırım Alphabet'ten bekleniyor

Banka, Alphabet'in 2027 yılı sermaye harcaması tahminini yaklaşık yüzde 21 artırarak 308 milyar dolara yükseltti. Meta için öngörü yüzde 22 artışla 205 milyar dolara, Amazon için ise yaklaşık yüzde 12 yükselişle 288 milyar dolara çıkarıldı.

Yıllık gelirleri yüz milyarlarca doları bulan üç şirketin aynı dönemde negatif serbest nakit akışına geçme ihtimali, yapay zekâ altyapısının gerektirdiği yatırım büyüklüğünü ortaya koyuyor.

Citi ise bu tabloyu şirketlerin finansal açıdan zorlandığına dair bir işaret olarak değil, uzun vadeli ve bilinçli bir stratejik tercih şeklinde değerlendiriyor. Banka, "Güçlü talep eğilimlerinin devam etmesi nedeniyle odak noktası, her şirketin yapay zekâ işlem gücü ve altyapısına yaptığı yatırımlar olmaya devam ediyor" açıklamasını yaptı.

Meta 14 gigavatlık kapasite hedefliyor

Meta'nın artan yatırım bütçesinde, yaklaşık 14 gigavatlık bilgi işlem kapasitesine ulaşma hedefinin önemli rol oynadığı belirtiliyor.

Söz konusu hedef, dünyanın en büyük teknoloji şirketleri arasında süren yapay zekâ rekabetinin yalnızca yazılım ve çiplerle sınırlı kalmadığını; veri merkezleri, enerji ve işlem kapasitesi açısından da büyük bir fiziksel altyapıya dönüştüğünü gösteriyor.

Google Cloud gelirlerinde sert artış bekleniyor

Citi, Google Cloud Platform'un 2026 yılının ikinci çeyreğinde yıllık bazda yüzde 68,5 büyüyeceğini tahmin ediyor. Platformun 2027 gelirinin ise yüzde 93,5 artışla 190 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Banka, ilk kez Google'ın Tensor Processing Unit satışlarını da bulut gelirlerine ilişkin hesaplamasına dahil etti. Citi'nin 2027 yılı tahmininde TPU satışlarından yaklaşık 62 milyar dolarlık gelir elde edilmesi öngörülüyor.

Bu adım, Google'ın kendi geliştirdiği yapay zekâ çiplerinin artık yalnızca şirket içi bir maliyet unsuru değil, takip edilebilir ve önemli bir gelir kaynağı olarak görüldüğüne işaret ediyor.

AWS büyümesinde yapay zeka etkisi

Amazon Web Services'ın 2026 yılının ikinci çeyreğinde yıllık bazda yüzde 32,5 büyüyeceğini tahmin eden Citi, yılın tamamı için yüzde 33,5'lik artış öngörüyor. AWS'nin 2027'deki büyüme beklentisi ise yüzde 40 seviyesinde bulunuyor.

Citi, AWS'de beklenen hızlanmayı yapay zekâ kullanımının yaygınlaşmasına ve şirketin bilgi işlem kapasitesini artırmasına bağlıyor.

Banka, "Yapay zekâ kullanımının hızlanması ve daha fazla bilgi işlem kapasitesi, AWS'nin büyümesini destekliyor" ifadelerini kullanırken, bilanço dönemi öncesinde yatırımcıların en yakından izleyeceği konulardan birinin altyapı harcamaları olacağını belirtti.

Reklam ve e-ticaret tarafında olumlu sinyaller

Citi'ye göre teknoloji şirketlerinin kısa vadeli performansını yalnızca bulut hizmetleri ve yapay zekâ yatırımları desteklemeyecek. Dijital reklamcılık ve e-ticaret pazarındaki iyileşmenin de gelir ve kârlılığa olumlu yansıması bekleniyor.

Banka, "Çevrim içi reklamcılık ve e-ticaret eğilimlerindeki iyileşme, kontrollerimize göre 2026'nın ikinci çeyreğinde ve muhtemelen üçüncü çeyrek beklentilerinde tahminlerin üzerinde gelir ve kârlılık performansı sağlayabilir" değerlendirmesinde bulundu.

Bu beklentinin, Cannes reklam festivalinde gerçekleştirilen sektör görüşmeleri ile reklam uzmanlarıyla yapılan temaslardan elde edilen bulgulara dayandığı aktarıldı. Veriler, yaz dönemi öncesinde dijital reklam harcamalarının güç kazandığını gösteriyor.

Yatırımcıların odağında yatırımların geri dönüşü var

Citi'nin tahminleri, yatırımcılar açısından iki yönlü bir tablo ortaya koyuyor. İkinci çeyrek bilançolarının beklentileri aşması ve yapay zekâ talebinin güçlü kalması olumlu unsurlar olarak öne çıkıyor.

Buna karşılık dünyanın en yüksek kârlılığa sahip şirketlerinden üçünün aynı anda negatif serbest nakit akışına geçme ihtimali, teknoloji devlerinin finansal yapısında önemli bir değişime işaret ediyor.

Alphabet, Meta ve Amazon'un 2026 yılı ikinci çeyrek sonuçlarını önümüzdeki haftalarda açıklaması bekleniyor. Bilanço rakamlarının ardından yatırımcıların asıl odağında, yıllık yüz milyarlarca doları bulan yapay zekâ ve altyapı yatırımlarının ne zaman gelir ve kâra dönüşeceği sorusu bulunacak.

Damla Kaya-Dünya

Banka, düzenlemenin hangi birimlerde uygulandığını ve kaç çalışanı kapsadığını açıklamadı. Dimon’ın verdiği oran, JPMorgan’ın toplam istihdamını değil, yapay zekânın aktif biçimde kullanıldığı belirli iş alanlarını kapsıyor.

Açıklama, yapay zekânın bankacılık sektöründe yalnızca yardımcı bir araç olmaktan çıkarak çalışan sayısını ve görev dağılımını doğrudan değiştirmeye başladığını gösterdi.

Bin kullanım alanına ulaştı

JPMorgan, risk yönetimi, pazarlama, korunma işlemleri, toplantı notlarının hazırlanması ve fikir üretimi dahil yaklaşık bin yapay zekâ kullanım alanı geliştirdi.

Banka, yapay zekâ sistemlerini dolandırıcılık tespiti, müşteri hizmetleri, yazılım geliştirme, belge analizi ve yatırım bankacılığı süreçlerinde de kullanıyor. Tekrarlanan ve yoğun veri işleme gerektiren görevler otomasyonun ilk uygulandığı alanlar arasında bulunuyor.

JPMorgan’ın 2025 yılına ilişkin hissedar mektubunda da yapay zekânın bazı görevleri ortadan kaldıracağı, bazı pozisyonları ise güçlendireceği belirtilmişti. Banka, etkilenen çalışanları farklı rollere yönlendirmeyi planladığını açıklamıştı.

İşe alım dengesi değişiyor

JPMorgan yönetimi, yapay zekâ uzmanı alımlarını artırırken geleneksel bankacılık pozisyonlarında daha sınırlı işe alım yapmayı planlıyor.

Yeni istihdamın yapay zekâ geliştirme, veri yönetimi, siber güvenlik ve teknoloji altyapısı gibi alanlarda yoğunlaşması bekleniyor. Banka, kaç geleneksel pozisyonun azaltılacağına veya kaç teknoloji çalışanı alınacağına ilişkin sayısal hedef paylaşmadı.

Dimon, yapay zekânın mevcut işlerin bir bölümünü ortadan kaldırmasının yanında siber güvenlik ve teknoloji gibi alanlarda yeni meslekler oluşturacağını da savunuyor.

Çalışanlar kurum içinde kaldı

JPMorgan’ın açıklamasında, yapay zekâ nedeniyle ihtiyaç duyulmayan görevlerde çalışan personelin büyük bölümünün doğrudan işten çıkarılmadığı vurgulandı.

Banka içindeki görev değişiklikleri, yapay zekânın istihdam üzerindeki ilk etkisinin toplu işten çıkarmadan çok iş tanımlarının dönüşmesi şeklinde ilerlediğine işaret ediyor.

Ancak otomasyonun yeni departmanlara yayılması halinde benzer verimlilik düzenlemelerinin daha fazla çalışanı kapsaması beklenebilir. Operasyon, çağrı merkezi, raporlama ve belge hazırlama gibi standart süreçler en fazla izlenecek alanlar arasında bulunuyor.

Rekor kârın ardından geldi

İstihdama ilişkin açıklama, JPMorgan’ın ikinci çeyrekte 21,2 milyar dolarla bir ABD bankasının şimdiye kadar açıkladığı en yüksek üç aylık kâra ulaşmasının ardından geldi.

Bankanın piyasa işlemleri geliri yüzde 35, yatırım bankacılığı ücretleri yüzde 30 arttı. Hisse senedi işlemlerinden elde edilen gelirdeki artış yüzde 86’ya ulaştı.

JPMorgan’ın piyasa değeri bilanço sonrasında 920 milyar doların üzerine çıktı. Güçlü finansal sonuçlara rağmen bankanın yapay zekâ üzerinden verimlilik arayışını sürdürmesi, istihdam dönüşümünün yalnızca mali sıkıntı yaşayan şirketlerle sınırlı olmadığını gösteriyor.

Ekim bilançosu izlenecek

JPMorgan’ın üçüncü çeyrek sonuçlarını 13 Ekim 2026’da açıklaması planlanıyor. Bankanın çalışan sayısı, teknoloji harcamaları ve yapay zekâ kullanılan departmanların kapsamı yeni bilançoda takip edilecek.

Yatırımcılar ayrıca yüzde 30 ila 40 düzeyindeki kadro azalmasının başka birimlere yayılıp yayılmayacağına ve kurum içi görevlendirmelerin ne ölçüde sürdürülebileceğine odaklanacak.

Murat Ali Oral-Dünya

15 bin robot üretildi, hedef 50 bin

Agibot, haziran ayında toplam 15 bin insansı robot üretimine ulaşarak sektörün en hızlı üretim yapan şirketlerinden biri haline geldi.

Şirket, 2026 yılı sonuna kadar 40 bin ila 50 bin robot sevkiyatı gerçekleştirmeyi hedefliyor. Yetkililere göre üretim kapasitesindeki hızlı artış, yeni tedarikçilerin seri üretim kabiliyeti sayesinde mümkün oldu.

Gerçek üretim hattında 7 gün 24 saat çalıştılar

Agibot'un amiral gemisi robotları, Çin'in Jiangxi eyaletindeki Longcheer Technology'nin tablet üretim tesisinde 23-28 Haziran tarihleri arasında aralıksız test edildi.

8 robot; malzeme yükleme, boşaltma, ürün transferi gibi işlemleri 1 milimetre hassasiyetle gerçekleştirdi. Robotlar ayrıca hatalı ve sağlam ürünleri yüzde 100 doğrulukla ayırt etmeyi başardı.

Şirket, bunun insansı robotların artık yalnızca gösteri amaçlı değil, gerçek sanayi üretiminde aktif olarak kullanılabildiğini gösterdiğini belirtti.

İlk hedef elektronik, otomotiv ve lojistik sektörü

Agibot yöneticileri, 2026 ve 2027 yıllarında insansı robotların fabrikalarda büyük ölçekli kullanılmaya başlanacağını öngörüyor. Şirket, robotlarını ilk etapta; tüketici elektroniği, yarı iletken paketleme ve test, otomotiv sanayisi, lojistik, depolama gibi sektörlerde yaygınlaştırmayı planlıyor.

İş gücü sorunlarını azaltmayı hedefliyor

Şirket yetkililerine göre insansı robotlar; personel bulma zorluğunu azaltabiliyor, çalışan devir hızından kaynaklanan sorunları en aza indirebiliyor, eğitim maliyetlerini düşürebiliyor, üretim kalitesinde istikrar sağlayabiliyor.

Duygusal değişimlerden etkilenmeyen ve plansız devamsızlık yapmayan robotların üretim yönetiminde önemli avantaj sağlayacağı ifade ediliyor.

Dünyanın en büyük robot veri platformu kurulacak

Agibot, 2024 yılında bedensel yapay zekâ için sektörün ilk açık kaynaklı büyük veri setini yayımladığını hatırlattı.

Şirket, 2026 yılında bu veri tabanını daha da büyüterek dünyanın en kapsamlı ve en yüksek kaliteli robot eğitim platformunu oluşturmayı hedefliyor. Amaç, robotların "beynini" oluşturan yapay zekâ modellerini daha hızlı ve daha başarılı şekilde eğitmek.

Damla Kaya-Dünya

Şirket, ChatGPT Work ile sohbet ekranını iş akışlarını yürüten bir çalışma ortamına dönüştürüyor. Kullanıcılar süreci izleyebiliyor, ara soruları yanıtlayabiliyor ve önemli işlemler için onay verebiliyor. OpenAI, yeni ürünün saatler süren projeleri küçük adımlara bölerek ilerletebildiğini belirtiyor.

Uzun görevleri tek komutla yürütecek

ChatGPT Work, farklı uygulamalardaki bilgileri aynı proje altında birleştiriyor. Araç, araştırma yapıyor, verileri analiz ediyor ve son teslim biçimine uygun içerik üretiyor. Kullanıcı tek bir talep üzerinden bütçe sapması analizi, kampanya planı veya satış toplantısı hazırlığı başlatabiliyor.

ChatGPT Work çalışma sırasında yeni ihtiyaçları da sürece ekliyor. Kullanıcı yön değiştirdiğinde araç planı güncelliyor ve kalan adımları yeniden sıralıyor. Kritik eylemler kullanıcı onayı gerektirirken düşük riskli işler arka planda ilerliyor.

OpenAI, bir müşteri araştırmasının kampanya özetine dönüşebileceğini belirtiyor. Araç ardından farklı pazarlara uyarlanmış materyaller hazırlayabiliyor. Aynı bağlamın süreç boyunca korunması, ekiplerin dosyalar arasında yeniden veri taşıma ihtiyacını azaltacak.

Codex ChatGPT içine taşınıyor

OpenAI, Codex teknolojisini ChatGPT Work içine yerleştirdi. Codex başlangıçta yazılım geliştiricilere yönelik bir kodlama aracı olarak konumlandı. Şirket verilerine göre Codex’i haftada 5 milyondan fazla kişi kullanıyor.

Yazılım dışındaki işlerde Codex kullananların sayısı 1 milyonu aştı. OpenAI, finans, satış, pazarlama ve operasyon ekiplerinin de aynı altyapıdan yararlandığını belirtiyor. ChatGPT Work, kodlama aracının görev planlama ve uygulama kabiliyetini daha geniş kullanıcı kitlesine taşıyor.

OpenAI, yeni aracı GPT-5.6 ile çalıştırıyor. Model, çok adımlı görevlerde akıl yürütüyor ve referans dosyalarındaki biçimi takip ediyor. Şirket, özellikle belge, sunum ve tablo üretiminde daha tutarlı sonuç hedefliyor.

Belge ve sunum üretimi genişliyor

ChatGPT Work, bağlantılı dosyalardan düzenlenebilir belgeler, elektronik tablolar ve sunumlar hazırlıyor. Araç ayrıca rapor, kontrol paneli, proje takip ekranı ve web uygulaması oluşturabiliyor. Kullanıcılar şablonlarını ve referans dosyalarını iş akışına ekleyebiliyor.

OpenAI, Sites özelliğini de genel beta aşamasına taşıdı. Kullanıcılar projelerini etkileşimli internet sitelerine veya web uygulamalarına dönüştürebiliyor. ChatGPT Work, veri kaynağı değiştiğinde hazırlanan içeriği de güncelleyebiliyor.

Yeni eklenti dizini, kurumsal uygulamaları tek noktada topluyor. Kullanıcılar e-posta, takvim, dosya depolama, müşteri yönetimi ve proje takip sistemlerini bağlayabiliyor. Araç, talebin içeriğine göre uygun kaynağı seçiyor veya kullanıcı belirli bir uygulamayı doğrudan işaretleyebiliyor.

Zamanlanmış görevler projeleri sürdürecek

ChatGPT Work, Zamanlanmış Görevler üzerinden bir işi tek seferlik veya tekrar eden biçimde yürütebiliyor. Araç belirli bir saatte çalışabiliyor, bir olay gerçekleştiğinde başlayabiliyor veya değişiklikleri düzenli biçimde izleyebiliyor.

Şirket örneklerine göre sistem, haftalık ekip mesajlarını inceleyerek toplantı gündemini yenileyebiliyor. Araç ayrıca internet sitelerini ve kontrol panellerini tarayarak değişiklik raporu hazırlayabiliyor. Yeni müşteri geri bildirimlerini sınıflandırmak veya e-postayla gelen görüşlere göre sunum güncellemek de görevler arasında yer alıyor.

ChatGPT Work, kullanıcı bilgisayar veya telefon başında değilken de projeyi sürdürebiliyor. Kullanıcı erişim kapsamını, kontrol sıklığını ve onay gerektiren adımları belirliyor. Yönetim modeli, tam otomasyon yerine denetlenebilir görev devrini öne çıkarıyor.

Masaüstü uygulamasında yapı değişiyor

OpenAI, Codex uygulamasını yeni ChatGPT masaüstü uygulamasıyla birleştiriyor. Güncelleme sonrasında geliştiriciler Codex’i varsayılan görünüm olarak kullanabilecek. Mevcut masaüstü uygulaması ise ChatGPT Classic adını alacak.

OpenAI yeni masaüstü sürümünü Windows ve Mac kullanıcılarına açıyor. Uygulama yerel dosyalar, masaüstü yazılımları ve internet tarayıcısıyla çalışabiliyor. ChatGPT Work, tıklama, yazma ve dosya taşıma gibi işlemleri kullanıcı adına yürütebiliyor.

OpenAI ayrıca Chrome uzantısını tarayıcının yan paneline taşıyor. Şirket, bağımsız Atlas tarayıcısını kademeli olarak kullanımdan kaldıracak. Masaüstü stratejisi, ChatGPT Work’ü sohbet penceresinden işletim sistemi düzeyinde çalışan bir araca yaklaştırıyor.

Kurumsal kontroller merkezi olacak

ChatGPT Work, Enterprise ve Edu yöneticilerine merkezi erişim kontrolleri sunuyor. Yöneticiler hangi çalışanların ürünü kullanacağını, hangi veri kaynaklarına ulaşacağını ve hangi işlemleri yapacağını belirleyebiliyor.

Uyumluluk API’si konuşmaları ve gerçekleştirilen işlemleri kurumsal ölçekte görünür kılıyor. Yöneticiler eklenti erişimini, tarayıcı kullanımını ve ağ bağlantılarını sınırlandırabiliyor. Otomatik inceleme sistemi, hassas bilgi riski taşıyan önemli işlemleri gerçekleşmeden önce kontrol ediyor.

OpenAI, Enterprise ve Edu çalışma alanları için iki haftalık ön izleme dönemi uyguluyor. Yöneticiler ürünü başlangıçta kapalı tutabiliyor veya otomatik açılış öncesinde devre dışı bırakabiliyor. Harcama kontrolleri ekip, grup ve çalışan bazında farklı limitler tanımlamaya imkân veriyor.

Erişim planlara göre kademeli açılıyor

OpenAI, ChatGPT Work’ü web ve mobilde önce Pro, Enterprise ve Edu kullanıcılarına açıyor. Şirket, Plus ve Business kullanıcılarının erişimini takip eden günlerde genişletecek. Ücretsiz ve Go planları web ile mobil dağıtımın dışında kalıyor.

Güncellenen masaüstü uygulaması ise Chat, Work ve Codex bölümlerini tüm planlara taşıyor. OpenAI, Windows ve Mac sürümlerini küresel olarak kullanıma açtığını belirtiyor. Karmaşık görevler daha fazla işlem gerektirdiği için kullanım miktarı işin kapsamına göre değişecek.

Kurumsal müşteriler, ChatGPT Work kullanımını çalışma alanı limitleri ve ek kredi mekanizmasıyla yönetecek. OpenAI, ürünün Codex ile aynı kullanım yapısını izleyeceğini açıkladı. Yüksek hacimli ekipler, genel sınırları artırmadan belirli çalışanlara ek kapasite tanımlayabilecek.

İş yazılımlarında yeni rekabet alanı oluşuyor

ChatGPT Work, üretken yapay zekâyı içerik oluşturan yardımcıdan iş akışı yürüten araca taşıyor. Kurumsal yazılım pazarındaki rekabet artık yalnızca doğru yanıt üretme kabiliyetiyle sınırlı kalmayacak. Uygulamalar arasında işlem yapma ve son teslim ürünü hazırlama kapasitesi daha belirleyici olacak.

Araç, ofis yazılımları ile görev otomasyonu arasındaki sınırı daraltabilir. Şirketler aynı projede belge üretimi, veri analizi ve süreç takibini tek arayüzde birleştirebilir. Ancak kurumlar veri erişimi, hata kontrolü ve sorumluluk paylaşımı konusunda yeni kurallar geliştirmek zorunda kalacak.

OpenAI, kendi ekiplerinin neredeyse tamamının ChatGPT Work ve Codex kullandığını açıkladı. Şirket, finans ekiplerinin ay sonu kapanış ve tahmin süreçlerini günlerden saatlere indirdiğini belirtiyor. Satış ekipleri ise normalde haftalar süren bir çalışma için 24 saat içinde özelleştirilmiş kavram kanıtı hazırladı.

ChatGPT Work’ün iş dünyasındaki etkisini gerçek kullanım sonuçları belirleyecek. Şirketler hız kazanımını güvenlik, doğruluk ve maliyetle birlikte değerlendirecek. OpenAI’ın yeni ürünü, yapay zekâ yatırımlarında sohbet sayısından tamamlanan iş miktarına geçişi hızlandırabilir.

Murat Ali Oral-Dünya

Google yaptığı duyuruyla Google Photos'a videoları saniyeler içinde düzenleyip dönüştürebilen yeni bir "Video Remix" özelliği getirdiğini açıkladı. Bu özellik, Google'ın her türlü girdiden her şeyi tasarlamak vaadiyle yakın zamanda kullanıma sunduğu Gemini Omni modeli tarafından destekleniyor.

Bu hamle, Apple, OpenAI ve Adobe gibi şirketlerle rekabetini sürdüren Google'ın, tüketici uygulamalarına daha fazla üretken yapay zeka aracı kazandırma yönündeki en yeni girişimi niteliğinde. Teknoloji devi, yapay zeka destekli video düzenleme yeteneklerini doğrudan Google Photos'a entegre ederek, kullanıcıların özel yazılımlara ihtiyaç duymadan sadece birkaç dokunuşla videolarını düzenlemelerini kolaylaştırıyor ve böylece kullanıcılara Google ekosisteminde kalmaları için yeni bir neden sunuyor.

Google Photos'taki "Oluştur" (Create) sekmesinden erişilebilen Video Remix aracı; karanlık bir videoyu aydınlatmak için sinematik ışıklandırma uygulamak, sade bir arka planı başka bir görüntüyle değiştirme veya videolara sulu boya, eskiz ya da yağlı boya gibi sanatsal efektler ekleme gibi işlemler yapmanıza olanak tanıyor.

Örneğin, bir videoyu sanki bir serada çekilmiş gibi görünecek şekilde düzenleyebilir, videoya sabah ışığı efekti verebilir veya videoyu sulu boya görünümüne dönüştürebilirsiniz. Google, blog yazısında "Güzel video klipler oluşturmak, profesyonel beceriler veya saatler süren düzenleme işlemleri gerektirmemeli," ifadelerine yer verdi.

Video Remix, ABD, Arjantin, Bangladeş, Brezilya, Kolombiya, Mısır, Hindistan, Endonezya, Japonya, Meksika, Pakistan, Filipinler, Güney Kore ve Türkiye'deki uygun Google AI Plus, Pro ve Ultra aboneleri için kullanıma sunulmaya başlanıyor.

Hande Berktan-Bloomberg HT

Euro'yu resmi para birimi olarak kabul etmiş AB üyesi ülkeleri bir araya getiren Eurogroup'un başkanı ve Yunanistan Maliye Bakanı Kyriakos Pierrakakis, dijital euronun 2029 yılına kadar kullanıma sunulacağını belirterek, AB'nin küresel rekabette geri kalmaması için teknoloji ve finans alanlarında daha cesur adımlar atması gerektiğini söyledi.

Atina'da düzenlenen bir toplantıda konuşan Pierrakakis, Avrupa Merkez Bankası'nın üzerinde çalıştığı dijital Euro'nun 2029 yılında hayata geçirilmesini beklediklerini ifade etti.

Avrupa'da bu alanda ilerleme kaydedildiğini söyleyen Pierrakakis, buna rağmen dijital dönüşüm sürecinde daha fazla adım atılması gerektiğini dile getirdi.

"Avrupa daha hızlı hareket etmeli"

Pierrakakis, Avrupa Birliği'nin teknoloji, enerji ve finans politikalarında ortak hareket etmesinin önemine dikkat çekti.

AB'nin artık yalnızca hedef belirlemekle yetinmemesi gerektiğini belirten Pierrakakis, asıl sorunun bu hedeflere ne kadar hızlı ulaşılacağı olduğunu söyledi. Avrupa'nın ortak bir teknoloji doktrini oluşturması gerektiğini ifade eden Pierrakakis, sermaye piyasaları birliği, tasarruf birliği ve enerji birliği çalışmalarının hızlandırılması çağrısında bulundu.

Yapay zeka yarışında büyük yatırım çağrısı

Konuşmasında yapay zekâya da geniş yer ayıran Pierrakakis, bu alanın artık yalnızca teknolojik değil, ekonomik ve stratejik bir rekabet unsuru haline geldiğini belirtti.

Avrupa'nın eski teknolojik altyapısını modernize etmesi gerektiğini söyleyen Pierrakakis, bunun için çok büyük yatırımlara ihtiyaç duyulduğunu ifade etti. Ayrıca Fransız yapay zekâ şirketi Mistral'ın Eurogroup toplantısına davet edilmesini, yapay zekânın Avrupa'nın ekonomik stratejisindeki öneminin göstergesi olarak değerlendirdi.

5G ve 6G için ortak ihale önerisi

Pierrakakis, Avrupa genelinde 5G ve 6G frekanslarının ortak ihaleyle satılmasını da önerdi.

Bu model sayesinde teknoloji yatırımları için daha fazla kaynak oluşturulabileceğini savunan Pierrakakis, Avrupa'nın küresel rekabet gücünü artıracak ortak projelerin öncelik haline getirilmesi gerektiğini söyledi.

Avrupa için "teknoloji doktrini" çağrısı

Pierrakakis, Avrupa'nın her alanda lider olmasının mümkün olmadığını ancak güçlü olduğu sektörlerde liderliği hedeflemesi, gelişme potansiyeli bulunan alanlara yatırım yapması ve diğer alanlarda akıllı düzenlemeler geliştirmesi gerektiğini belirtti.

Avrupa'nın girişim sermayesini kıta içinde tutabilmesi için tasarruf birliğinin güçlendirilmesi gerektiğini de vurgulayan Pierrakakis, ekonomik egemenliğin ancak güçlü ortaklıklar ve dayanıklı finansal yapı ile mümkün olacağını ifade etti.

Dünya

Sürekli veri akışı ile akıllı hafıza

Gözlük çevreyi kesintisiz tarayarak görsel ve işitsel verileri sisteme aktarıyor. Gelişmiş yapay zeka entegrasyonu sayesinde cihaz, karşılaşılan nesneleri ve kişileri anlık olarak analiz ediyor. Kullanıcı bu sayede gözlüğünü kişisel bir hafıza asistanı gibi kullanabiliyor. Donanım tarafındaki bu atılımlar Meta şirketinin sosyal medya bağımlılığını azaltma stratejisini destekliyor. Yönetim Kurulu kişisel bilişim ve yapay zeka donanımı pazarında liderliği hedefliyor.

Etik tartışmalar ve gelecek vizyonu

Teknolojinin sürekli kayıt yapma özelliği ciddi veri gizliliği soru işaretlerini beraberinde getiriyor. Uzmanlar çevredeki insanların haberi olmadan kayıt yapılmasının büyük yasal sorunlar yaratabileceğini belirtiyor. Şirket bu cihazları sadece bir aksesuar olarak konumlandırmıyor. Aksine yapay zeka asistanlarının fiziksel dünyaya doğrudan erişim sağlamasına imkan tanıyan bir kapı olarak görüyor. Meta, giyilebilir teknolojilerdeki bu dönüşümü yakın gelecekte hayatın bir parçası yapmayı planlıyor.

Gelişimin Temel Noktaları

Sürekli veri toplama: Gözlük, kullanıcının çevresini sürekli olarak tarayarak görsel ve işitsel verileri sisteme aktarıyor.

Gelişmiş yapay zeka entegrasyonu: Elde edilen veriler, kullanıcının gördüğü nesneleri, kişileri veya durumları anlık olarak analiz edebiliyor. Bu durum, gözlüğün bir "hafıza asistanı" gibi davranmasına imkan tanıyor.

Donanım stratejisi: Meta, donanım alanındaki bu atılımlarla, yalnızca sosyal medya platformlarına bağımlı kalmadan, kişisel bilişim ve yapay zeka donanımı pazarında da liderlik etmeyi hedefliyor.

Gizlilik tartışmaları: Söz konusu teknolojinin sürekli kayıt özelliği, hem kullanıcı deneyimi hem de veri gizliliği açısından önemli soru işaretlerini de beraberinde getiriyor. Uzmanlar, çevredeki insanların haberi olmadan sürekli kayıt altına alınmasının ciddi etik ve yasal sorunlara yol açabileceğine dikkat çekiyor.

Meta'nın bu prototipi, şirketin gelecekteki giyilebilir teknoloji vizyonunun bir parçası olarak görülüyor. Şirket, bu tür cihazları sadece bir aksesuar değil, yapay zeka asistanlarının doğrudan fiziksel dünyaya erişmesini sağlayan birer kapı olarak konumlandırıyor.

Murat Ali Oral-Dünya

Token, modele ver­diğimiz sorunun, yüklediğimiz belgenin, yazdırdığımız cevabın, ürettirdiğimiz kodun ve çalış­tırdığımız ajanın parçalara bö­lünmüş veri birimidir. Kısa bir e-posta düzeltmesi az token ya­kar; 80 sayfalık sözleşme analizi, kod yazdırma, test ettirme ve ra­porlama çok token yakar.

Bu yüzden yapay zekâ kullanı­mında artık “kaç kişi lisans al­dı?” sorusuyla değil, “kim, hangi iş için, hangi modelde, kaç token harcadı ve bunun karşılığında ne üretti?” soru­suyla yönetilmelidir.

Muhasebe fişlerinde yeni kalem: Token!

Şirketler yapay zekâyı önce hız­landırıcı gibi sahaya sürdü. Şim­di muhasebe fişleri masaya düşü­yor. Tesla’nın 6 Temmuz 2026’dan itibaren çalışan başına haftalık 200 $ sınırı koyması, sıradan bir iç yazışma değil. Çünkü bu sınır, Musk’ın kendi yapay zekâ ara­cı Grok’u kapsamıyor. Rakip mo­deller bütçe duvarına çarparken, Grok’un bu sınıra takılmaması ça­lışan tercihini teknik kaliteden çok harcama kuralına bağlama amacı güdüyor.

Tesla, mühendislerini ay­larca Claude, GPT, Gemini, Grok ve Cursor gibi araçlar­la çalışmaya teşvik etti. Kulla­nım arttı, kimi ekiplerde haftalık binlerce dolarlık tüketim oluştu. Uber de 2026 yapay zekâ kodla­ma bütçesini dört ayda tükettiği­ni gördü.

Microsoft bazı Claude Code lisanslarını kapatıp ekipleri Git­Hub Copilot CLI’a, yani komut satırı yardımcısına yönlendir­di. İsviçreli yatırım bankası UBS’in teknoloji yöneticileriy­le yaptığı araştırma da bunu gös­teriyor: Şirketlerin yaklaşık %60’ı yapay zekâ harcamala­rına sınır koyuyor.

Kurumsal yapay zekâ artık yal­nızca model gücüyle değil, bütçe mimarisiyle de ölçülecek.

YZ kullanımı “deneysel büt­çe” olmaktan çıkıyor; ana faali­yet giderine dönüşüyor.

YZ devriminde faturayı büyüten tek unsur token olmayacak. Bütçe­lerde artık şunlar yer alacak:

1 GPU (grafik işlemci), NPU (sinir ağı işlemcisi) ve sunu­cu alımı; çünkü karmaşık model­ler standart işlemcilerle çalışmı­yor.

2 Bulut çıkarım gideri; çünkü model eğitimde ve kullanımda işlem gücü tüketiyor.

3 Veri depolama-yedekleme gideri; çünkü çok formatlı ka­yıt hacmi hızla büyüyor.

4 Veri temizleme, etiketleme ve zenginleştirme hizmeti; çünkü kirli veri modeli de hatalı ka­rar aldırıyor.

5 Vektör veritabanı ve ku­rumsal arama altyapısı; çün­kü şirket belgelerini modele bağla­mak ayrı katman istiyor.

6 API (uygulama programla­ma arayüzü), entegrasyon ve orkestrasyon platformları; çünkü yapay zekâ ERP, CRM, insan kaynakları ve hukuk sistemlerine bağlanmadan sonuç üretmiyor.

7 Siber güvenlik, erişim yöne­timi ve veri sızıntısı önleme araçları; çünkü hassas veriyi dış modellere taşıma riski artıyor.

8 Model yönlendirme yazılı­mı; çünkü her işi en pahalı mo­dele göndermek, her toplantıya kı­demli danışmanı sokmaya benzi­yor.

9 İzleme, ölçüm ve FinOps (fi­nansal operasyon) yazılım­ları; çünkü maliyet, performans ve çıktı ilişkisi görünmeden yöneti­lemiyor.

10 Uyum, denetim ve huku­ki danışmanlık; çünkü te­lif, kişisel veri, ayrımcılık ve so­rumluluk soruları büyüyor.

11 Eğitim ve değişim yöne­timi; çünkü araç çoğaldıkça yanlış kullanım, gölge sistem ve tü­ketim de çoğalıyor.

12 Enerji, soğutma ve veri merkezi kapasitesi; çün­kü her yeni ajan elektrik ve soğut­ma istiyor.

Özet: Gartner, 2026’da dünya yapay zekâ harcamasının 2,52 trilyon dolara çıkacağını, ya­pay zekâ altyapısının tek başı­na 1,36 trilyon doları aşacağını öngörüyor.

Ajan modellerin standart sohbet robotlarına göre görev başına 5 ila 30 kat fazla token tüketmesi bek­leniyor. Öyle ki modellerin ucuz­laması bile toplam faturayı düşür­meye yetmeyecek. Nur topu gibi yeni bir probleminiz var. Hayır­lı çözümler dilerim…

Ufuk Tarhan-Dünya

Şirketin insan kaynağını, yatırımlarını ve enerjisini hızla değişen teknoloji sektöründe müşterilere hizmet vermeyi sürdürecek önceliklere odakladığı belirtilen notta, bu kapsamda dünya genelindeki iş gücünün yaklaşık yüzde 2,1'ini oluşturan 4 bin 800 pozisyonun kaldırılacağı bildirildi.

Notta, söz konusu organizasyonel değişikliklerin ağırlıklı olarak şirketin "ticari" ve "Xbox" birimlerinde gerçekleşeceği kaydedildi.

İşten çıkarma ihtiyacını azaltmak için alternatif yolların arandığına işaret edilen notta, son bir yıl içinde 500'ü bu ay olmak üzere 4 binden fazla çalışanın şirketin en yüksek öncelikli alanlarındaki yeni rollere kaydırıldığı aktarıldı.

"Microsoft bu dönüşüm yolculuğunun henüz başlarında"

Notta teknolojinin inşa edilme, dağıtılma ve kullanılma şeklinin büyük bir hızla dönüştüğü vurgulanarak, müşteri ihtiyaçlarının ve iş modellerinin de bu değişime ayak uydurmak zorunda olduğu belirtildi.

İşten çıkarmaların doğrudan yapay zeka kaynaklı olmadığına işaret edilen notta, şunlar kaydedildi:

"Bugün iptal edilen pozisyonların yapay zeka ile değiştirilmediğini açıkça belirtmek isterim. Aynı zamanda gerçek olan şu ki, yapay zeka işin yapılma şeklini değiştiriyor. Her gün yaptığımız bazı görevler artık otomatikleştirilebiliyor ve bu da iş geliştikçe hepimizin öğrenmeye, yeni beceriler inşa etmeye ve uyum sağlamaya devam etmemiz gerektiği anlamına geliyor."

Notta ayrıca, Microsoft'un bu dönüşüm yolculuğunun henüz başlarında olduğu belirtilerek, ilerleyen dönemde şirketin diğer faaliyet alanlarında da benzer değişikliklerin yapılabileceği ifade edildi.

AA

Açıklamada, yeni organizasyonla dünya genelindeki müşterilere yapay zeka tabanlı dönüşüm süreçlerinde destek sağlanacağı aktarıldı.

Söz konusu yapının sektördeki en büyük ve sonuç odaklı mühendislik organizasyonu olacağı vurgulanan açıklamada, bu girişim için 2,5 milyar dolarlık yatırım yapılacağı kaydedildi.

Açıklamada, müşterilerle birlikte ölçülebilir iş sonuçlarına dayalı yapay zeka sistemlerinin tasarlanması, geliştirilmesi, devreye alınması ve sürekli iyileştirilmesi için 6 bin uzmanın görevlendirileceği bildirildi.

AA

Financial Times’ın perşembe günü yayımladığı habere göre, önerilen düzenleme kapsamında diğer ABD merkezli yapay zekâ şirketlerinin de benzer şekilde hisselerinin yüzde 5’ini hükümete devretmesi planlanıyor. Ancak haberde, diğer yapay zekâ şirketlerinin böyle bir adıma sıcak bakıp bakmayacağının henüz net olmadığı belirtildi.

Reuters, söz konusu haberi bağımsız kaynaklardan doğrulayamadığını bildirdi.

Bloomberg HT

Yakın zamanda toplu işten çıkarmalara giden otomotiv devi Ford, otomasyonla çözemediği kalite problemleri için yüzlerce deneyimli mühendisi yeniden kadrosuna kattı. Ford'un araç donanım mühendisliğinden sorumlu başkan yardımcısı Charles Poon, "Yapay zeka güçlü bir araçtır ancak yalnızca beslendiği veri kadar başarılı olabilir"dedi.

Şirketler gönderikleri çalışanları geri çağırıyor

Benzer bir tablo, Commonwealth Bank of Australia ve IBM gibi dev şirketlerde de yaşandı.

Avustralya'nın en büyük bankalarından biri olan Commonwealth Bank da geçen sene onlarca müşteri temsilcisini yapay zeka sistemleri ile değiştirirken, müşterilerin talepleri karşılanamayınca artan şikayetler ve taleplerin ardından çıkardığı çalışanların bir bölümünü yeniden işe almak zorunda kaldı.

Banka daha sonra yaptığı değerlendirmede, iş kararları alınırken operasyonel ihtiyaçların yeterince hesaba katılmadığını kabul etti ve personel ihtiyacının daha kapsamlı analiz edilmesi gerektiğini açıkladı.

Öte yandan IBM de insan kaynakları süreçlerinin büyük bölümünü yapay zekaya devretmişti. Sistem, rutin taleplerin yaklaşık yüzde 94'ünü başarıyla yönetirken etik değerlendirme, istisnai durumlar ve insan yorumu gerektiren konularda yetersiz kaldı. Bunun ardından şirket, ABD'deki giriş seviyesi işe alımlarını artırma kararı aldı.

IBM İnsan Kaynakları Başkanı Nickle LaMoreaux, genç çalışanlara yatırım yapılmaması halinde şirketlerin gelecekte yetişmiş insan kaynağı bulmakta zorlanacağını belirterek, "Yetenek havuzunu beslemezseniz birkaç yıl içinde kaynak tamamen kurur" değerlendirmesinde bulundu.

Geri dönüşü zor maliyetler yaratıyor

Intuition Labs'ın raporuna göre, çalışanların becerileri geliştirilmeden yapılan yapay zeka yatırımları ekipleri yeni teknolojiye hazırlıksız bırakırken, birçok şirket, yapay zeka kaynaklı işten çıkarmalardan pişmanlık duyuyor.

Raporda şirketlerin çalışanların eğitimine yatırım yapmak yerine sadece otomasyona bütçe ayırmalarının bir hata olduğu ortaya konurken, yapay zeka sistemlerini yönetecek, denetleyecek ve geliştirecek insan kaynağının göz ardı edilmesinin geri dönüşü zor maliyetler yarattığına dikkat çekildi.

Araştırma şirketi Orgvue'nun verilerine göre de yapay zeka nedeniyle çalışanlarını işten çıkaran yöneticilerin önemli bir bölümü daha sonra bu kararların yanlış olduğunu kabul etti.

Şirketler yeniden insan denetimine dönmek zorunda kaldı

İnsan kaynakları çözümleri sağlayıcısı ADP Asya Pasifik Kıdemli Başkan Yardımcısı Jessica Zhang ise yapay zeka çıktılarının tutarsız veya uygulanması zor olduğu durumlarda şirketlerin yeniden insan denetimine dönmek zorunda kaldığını belirtiyor. Bu durumun hem süreçleri yavaşlattığını hem de beklenen verimlilik artışını azalttığını ifade ediyor.

Benzer bir eğilim işe alım sektöründe de görülüyor. Robert Half verilerine göre ABD'deki işe alım yöneticilerinin yüzde 32'si, yapay zeka nedeniyle kaldırdıkları pozisyonlar için daha sonra yeniden personel arayışına girdi.

Şirketler, yapay zekanın insanın yerini tamamen alacak bir teknoloji değil, insan yetkinliklerini güçlendiren bir araç olduğunu daha net görmeye başlarken, son tabloya göre geleceğin kazananları insan ve yapay zekayı rakip değil ekip arkadaşı olarak gören şirketler olacak.

Dünya

Şirket, yeni uygulamanın özellikle gizlilik ve güvenliği artırmayı hedeflediğini belirtti. Kullanıcı adı özelliği sayesinde telefon numarasını paylaşmak istemeyen kişiler, platform üzerinde daha kontrollü bir iletişim kurabilecek.

Gizlilik seçenekleri genişliyor

Yeni özellikle birlikte kullanıcılar, kullanıcı adları üzerinden kendilerine kimlerin ulaşabileceğini de belirleyebilecek. Ayrıca, yalnızca belirli kişilerin iletişim kurabilmesi için isteğe bağlı bir "kullanıcı adı anahtarı" oluşturma seçeneği sunulacak.

WhatsApp, kullanıcı adı özelliği aktif olsa bile bir kişi ya da işletmeye ilk kez mesaj gönderildiğinde kullanıcı adının karşı tarafa otomatik olarak gösterilmeyeceğini de bildirdi.

Kullanıcı adı nasıl oluşturulacak?

Kullanıcı adı özelliğini kullanmak isteyenler şu adımları izleyebilecek:

* WhatsApp uygulamasını açın.
* Ayarlar menüsüne girin.
* Hesap bölümünü seçin.
* Kullanıcı Adı sekmesinden istediğiniz kullanıcı adını oluşturun veya ayırtın.

Dünya

BİLGE, Türkçe düşünen, dijital egemenliği destekleyen ve global standartlarda yüksek performans sunan milli bir yapay zeka ekosisteminin yapı taşlarından biri olma vizyonuyla hayata geçirildi.

Yapay zeka ekosisteminin gelişimine katkı sunmayı hedefleyen model, veri egemenliğinin korunması, yerli modellerin yaygınlaştırılması, global standartların ilerisinde yeteneklere sahip, yüksek parametreli milli modellerin yerel kaynaklarla geliştirilmesini amaçlıyor.

Türkçe üzerinde "tam hakimiyet"

Doğal ve akıcı bir Türkçe ile raporlar, yazışmalar, içerik taslakları ve özgün metinler oluşturabilen BİLGE, uzun metinleri ve belgeleri ana fikirlerini koruyarak özetleyebiliyor ve içeriklere ilişkin sorulara bağlama uygun yanıtlar üretebiliyor.

Türk yapay zekası olarak tanıtılan BİLGE, Türkçe ve İngilizce arasında çeviri gerçekleştirirken özel adları, deyimleri ve kültürel referansları doğru biçimde aktarıyor. Hukuki metinlerin analizinde, mevzuat sorgulamalarında ve kurumsal bilgi bankalarıyla entegre çalışan uygulamalarda da etkin şekilde kullanılabiliyor.

Sektöre özel çağrı asistanları, danışmanlık sistemleri ve çeşitli uygulamalar için güçlü bir dil altyapısı sunan BİLGE, Türkçenin dilsel inceliklerini, tarihsel arka planını ve kültürel referanslarını dikkate alarak daha isabetli çıktılar üretiyor.

Geniş çapta kullanım alanı

BİLGE, vatandaşlık ve kamu hizmetlerinden bankacılık ve finansa, sağlıktan eğitime, bulut sistemlerinden BT operasyonlarına kadar birçok alanda kullanılabiliyor.

Müşteri hizmetleri, içerik üretimi, doküman analizi ve sektöre özel iş süreçlerinin otomasyonunda değer sağlayan BİLGE, Türkçe doğal dil işleme araştırmaları, "benchmark" çalışmaları ve akademik projeler için güçlü bir araştırma altyapısı sunuyor.

BİLGE, tıbbi kayıtların işlenmesi, klinik dokümanların analiz edilmesi, karar destek uygulamaları ve hasta iletişimi süreçlerinde destekleyici çözümler geliştirilmesine katkı sağlıyor. Müşteri hizmetleri otomasyonu, finansal doküman analizi, raporlama süreçleri ve bilgiye dayalı karar destek mekanizmalarında da bu teknoloji kullanılabiliyor.

"Varsayılan kültür" yerine "Türk" gibi düşünecek

Türkçenin dil yapısını, anlam katmanlarını ve kültürel bağlamını anlamaya odaklanan model, "varsayılan kültür" yerine "Türkiye"yi merkeze alıyor.

Model, Türkçeyi birincil düşünce dili olarak kullanıyor. BİLGE, dili anlamanın yanında akıl yürüterek ve başka bir dilden çeviriyormuş gibi değil, doğal, akıcı ve yerinde ifadeleri tercih edecek.

Sistem, Türkçeyi neredeyse yarı maliyetle daha hızlı, daha verimli ve daha düşük enerji tüketimiyle işleme kapasitesine sahip bulunuyor.

Ulusal veriler güvence altında

BİLGE, kurumlara yerel bağlama uygun, hızlı ve güvenli bir yapay zeka altyapısı sağlayarak, kamu süreçlerinde yüksek verimliliği hedefliyor.

Kritik yapay zeka kabiliyetlerinin yerli kaynaklarla geliştirilmesine katkı veren BİLGE, ulusal verilerin ülke içinde işlenmesini ve depolanmasını sağlayarak dışa bağımlılığı azaltıyor.

Yeni modeller yolda

BİLGE, "sektör öncüsü" büyük dil modellerini de geride bırakıyor.

LLM teknolojilerini sıfırdan eğitebilecek ve optimize edebilecek teknik yetkinliğin ülke içinde geliştirilmesini amaçlayan BİLGE, genel çeviri kategorisinde öncü modeller arasında birinci sırada yer alırken kültürel çeviri kategorisinde diğer büyük dil modellerine kıyasla yüzde 41'e kadar daha yüksek performans gösteriyor.

TÜBİTAK BİLGEM mühendisleri tarafından uçtan uca geliştirilen BİLGE'nin, tüm bileşenleri yerli olarak üretildi. Kültürel çeviri skoru 50 üzerinden 44,44 olarak belirlenen BİLGE, 1 trilyon kelimelik ham veri kullanıyor.

BİLGE ailesi, 1 milyardan 122 milyara uzanan parametre skalasıyla hafif uç cihaz kullanımından yüksek kapasiteli Türkçe düşünme ihtiyaçlarına kadar geniş bir model yelpazesi sunuyor. 1,9 ve 27 milyar parametreli modelleri bulunan BİLGE'nin, 122 milyar parametre modeli ise karmaşık akıl yürütme, çok adımlı problem çözme ve uzmanlık gerektiren görevlerde yüksek performans sunmak üzere geliştiriliyor.

Genel kullanıma açılmaya hazırlanıyor

BİLGE henüz genel kullanıma açılmadı. Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan tarafından kamuoyuna açıklanan Türkiye'nin Yapay Zeka Vizyonu ve Eylem Planı'nın tanıtım töreninde duyurulan BİLGE'ye ilişkin son hazırlıklar yapılıyor.

Erdoğan, "Geliştirme çalışmaları devam eden TÜBİTAK'ın yerli dil modeli BİLGE, bu yönde katettiğimiz mesafenin önemli bir göstergesidir" ifadesini kullanmıştı.

Sanayi ve Teknoloji Bakanı Mehmet Fatih Kacır da BİLGE ile sohbet ederek ilk tespitlerini kamuoyuyla paylaşmıştı. Kacır, "BİLGE, bundan böyle Sayın Cumhurbaşkanımızın kişisel yapay zeka asistanı olarak devletimize hizmet edecek. İnşallah BİLGE'nin ve diğer yerli yapay zeka çözümlerinin sektörel olarak yaygınlaşmasına dönük de hızlandırıcı programları önümüzdeki dönemde hayata geçireceğiz" değerlendirmesinde bulunmuştu.

BİLGE'nin son rötuşların ardından genel kullanıma açılması bekleniyor.

BİLGE'ye ilişkin erişim süreçleri, kullanım koşulları ve diğer gelişmeler hakkında yapılacak duyurular yalnızca Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ile TÜBİTAK'ın resmi iletişim kanalları üzerinden paylaşılacak.

AA

CNN'in haberine göre, ABD Ticaret Bakanı Howard Lutnick, şirkete hazirandaki ihracat kontrolü uygulamasına ilişkin bir mektup gönderdi.

Mektupta, Anthropic'in risklerin ele alınması için hükümetle çalıştığını belirten Lutnick, yalnızca hükümet tarafından onaylanan sınırlı sayıdaki iş ortağının Mythos 5 modeline erişimine izin verildiğine işaret etti.

Öte yandan Lutnick, mektupta, şirketin diğer bir modeli olan "Fable" için herhangi bir izne yer vermedi.

Anthropic'ten yapılan açıklamada ise, onaylanan ortakların Mythos'a olan erişiminin mümkün olan en kısa sürede sağlanması için çalışıldığı kaydedildi.

CNN'e konuşan bir kaynak ise aynı iznin "Fable" modeline de sağlanması için hükümet ve Anthropic arasındaki müzakerelerin süreceğini iddia etti.

- Hükümet ile Anthropic arasındaki gerilim

Yapay zeka firması Anthropic'in, Claude modelini "tüm yasal askeri amaçlar" için kullanıma açmayı reddetmesi ve askeri kullanıma dair güvenlik endişeleri, Pentagon ile anlaşmazlıklara yol açmıştı.

ABD Savunma Bakanı Pete Hegseth, 24 Şubat'ta Anthropic'e ültimatom vermiş, Pentagon'un şirketin yapay zekasını istediği şekilde kullanmasına 27 Şubat'a kadar izin vermedikleri takdirde hükümetle sözleşmelerini kaybetme riskinin bulunduğunu söylemişti.

ABD Başkanı Donald Trump da 27 Şubat'ta Pentagon ile Anthropic arasında yaşanan tartışmaların ardından tüm federal kurumlara Anthropic teknolojisinin kullanımının derhal durdurulması talimatı vermişti.

Ardından Pentagon, 6 Mart'ta teknolojisinin ABD vatandaşlarının gözetlenmesinde ve tam otonom silahlarda kullanılmasını kabul edemeyeceğini açıklayan firmayı "tedarik güvenliği açısından riskli" ilan etmişti.

Anthropic, 9 Mart'ta ABD hükümetine karşı iki dava açarak, Pentagon yetkililerinin yapay zeka güvenliği konusundaki tutumundan dolayı şirkete yasa dışı şekilde misilleme yaptığını iddia etmişti.

ABD Başkanı Donald Trump yönetimi, 13 Haziran'da yapay zeka şirketi Anthropic'in en gelişmiş modelleri "Mythos" ve "Fable" için ihracat kontrolü uygulaması başlatmıştı.

Beyaz Saray, "ulusal güvenlik tehdidi" gerekçesiyle yabancı hükümetler, şirketler ve bireylerin modellere erişimini yasaklama kararı almıştı. Bunun üzerine Anthropic, gelişmiş yapay zeka modellerini tüm kullanıcılar için devre dışı bırakmıştı.

Bloomberg HT