Menlo Ventures, Anthropic’e 2023’te “firma her şeyini ortaya koydu” diye nitelendirilen bir bahis oynadı. O bahsin bugünkü değeri 14 milyar dolar — ve firma bu kazancın üzerine 3 milyar dolarlık yeni fon inşa ediyor.
Detaylar haberimizde
Menlo Ventures, 50 yıllık tarihinin en büyük fon turunu duyurdu: yapay zekâ odaklı girişimlere yatırım yapacak iki ayrı fon için toplamda 3 milyar dolar. Firmanın bu başarısının arkasında tek bir büyük bahis yatıyor.
Menlo, Anthropic’e birden fazla yatırım turuyla toplamda 500 milyon doların üzerinde para yatırmıştı; bu pozisyonun bugünkü değerinin yaklaşık 14 milyar dolara ulaştığı belirtiliyor. Anthropic’in değerlemesi ise 965 milyar dolara dayanmış durumda.
İKİ FONA BÖLÜNEN STRATEJİ
Yeni fonlar ikiye ayrılıyor: erken aşama (Seed / Seri A) yatırımlar için Menlo Ventures XVII, büyüme aşaması (Seri B ve sonrası) için Menlo Inflection IV. Bu yapı, firmanın bir girişime ilk günden halka arza kadar eşlik edebileceği anlamına geliyor.
Anthropic ile 2024’te kurulan Anthology Fund kapsamında bugüne kadar 60’tan fazla yapay zekâ girişimine yatırım yapıldı; üç şirkette exit gerçekleşti. Bunlar arasında Cursor tarafından satın alınan Graphite ve Cisco’nun satın alma sürecini başlattığı Astrix Security yer alıyor.
HEDEFİ 1 TRİLYON DOLAR
Anthropic, 2026 halka arzı için 1 trilyon dolar veya üzeri bir değerleme hedeflediğini açıkladı; bu gerçekleşirse Menlo tarihinin en büyük exit’ini yaşamış olacak.
Bir girişim sermayesi şirketinin tek bir bahisle 50 yıllık kimliğini nasıl yeniden tanımlayabileceğini göstermesi açısından Menlo Ventures davası, yapay zekâ çağında risk yönetiminin nasıl göründüğüne dair ders kitabı niteliğinde.
Fable 5, tarihte bir hükümetin kapattığı ve ardından “diğer modeller de aynı şeyi yapabiliyor” gerekçesiyle geri açtığı ilk öncü yapay zekâ modeli oldu. Bu süreç, yapay zekâ düzenlemesindeki en temel paradoksu gün yüzüne çıkardı.
Detaylar haberimizde
Fable 5, 12 Haziran’da ABD Ticaret Bakanlığı’nın acil ihracat kontrolü direktifiyle erişime kapatılmıştı. Anthropic bu kararın ardından modeli tüm kullanıcılara kapattı. 19 gün sonra, 1 Temmuz 2026’da model yeniden kullanıma açıldı.
YASAĞI TETİKLEYEN NE OLDU?
Yasağın tetikleyicisi, Amazon araştırmacılarının keşfettiği bir jailbreak yöntemiydi. Bu yöntem, Fable 5’in güvenlik sınıflandırıcılarını atlayarak modelin yazılım açıklarını tespit etmesine ve hatta bunları sömüren kod yazmasına olanak tanıyordu.
YASAK NEDEN KALDIRILDI?
Anthropic’in kendi testleri belirleyici oldu: Opus 4.8, GPT-5.5 ve Kimi K2.7 gibi rakip modellerin aynı açığı yeniden üretebileceği ortaya kondu. Yani Fable 5’in hükümetin kısıtlamak istediği özgün bir saldırı kapasitesi yoktu — tehdit zaten piyasadaydı ve serbestçe erişilebilirdi.
Sürecin ardından Anthropic dört taahhütte bulundu: hükümet ortaklarıyla yeni güvenlik önlemlerini paylaşmak, tehdit istihbaratı raporlaması yapmak, Amazon, Microsoft ve Google ile birlikte bir jailbreak puanlama çerçevesi geliştirmek ve bu tür düzenlemenin tüm öncü yapay zekâ şirketlerine eşit biçimde uygulanması için yasal düzenleme talep etmek.
Bir yapay zekâ modelini yasaklamanın ancak o modeli eşsiz kılan bir tehlike varsa anlamlı olduğunu kanıtlayan bu süreç, yapay zekâ düzenlemesinin önündeki en temel paradoksu gözler önüne serdi.
Kullanıcı adına otomatik alışveriş yapan yapay zeka botları, tüketici için kolaylık, platformlar için ise giderek büyüyen bir güvenlik sorunu haline geliyor. Gerçek müşteriyle botu birbirinden ayırt etmek artık çok daha güç.
Detaylar haberimizde
Siber güvenlik şirketleri Riskified ve Human Security, e-ticaret satıcılarının ajan AI botlarından kaynaklanan dolandırıcılık ve kötüye kullanım sorunlarıyla başa çıkabilmesi için ortak bir çerçeve geliştirdi. Amaç; geliri korumak, yanlış redleri azaltmak ve müşteri güvenini sürdürmek.
YAPAY ZEKA AJAN BOTU NEDİR?
Ajan alışveriş botları, kullanıcı adına belirli ürünleri otomatik olarak sipariş etmek, fırsatları takip etmek veya stok bulunduğunda anında satın almak gibi görevleri yerine getiren yapay zekâ sistemleri. Tüketici açısından kolaylık sunarken platformlar açısından ciddi riskler doğuruyor: gerçek bir insan gibi davranan bu sistemler, hem dolandırıcılığı hem de sahte talep dalgalanmalarını tetikleyebiliyor.
Temel Güvenlik Yetenekleri
AI Agent Approve (AI Onayı): AWS Marketplace üzerinden entegre olarak, güvenli yapay zekâ asistanlarının alışveriş süreçlerini hızlandırır ve onaylar.
AI Agent Intelligence (AI Analitiği): Riskified Kontrol Paneli üzerinden, yapay zekâ botlarından gelen siparişleri anlık olarak izler ve raporlar.
AI Agent Policy Builder (Politika Oluşturucu): İşletmelerin kurallar koymasını sağlayarak indirimlerin, promosyonların ve iade süreçlerinin botlar tarafından suistimal edilmesini engeller.
Bu Güvenlik Çözümü Neden Önemli?
Davranış Verilerinin Kaybı: Alışverişi bir insan yerine bot yaptığında, tıklama veya ekran kaydırma gibi geleneksel dolandırıcılık tespit sinyalleri ortadan kalkar.
Otomatik Suistimal: Kötü niyetli kişiler, stokları saniyeler içinde tüketmek veya kullanıcı hesaplarını ele geçirmek için gelişmiş botlar kullanır.
Hibrit Koruma: HUMAN Security’nin bot tespit altyapısı ile Riskified’ın e-ticaret onay zekâsı birleşerek gerçek yapay zekâ müşterilerini ayırt eder ve kötü niyetli saldırganları engeller.
GERÇEK MÜŞTERİYİ BOTTAN AYIRT ETMEK ZORLAŞIYOR
Sorunun karmaşıklığı şuradan kaynaklanıyor: ajan botların bir kısmı meşru kullanıcılar tarafından çalıştırılırken, bir kısmı kötü niyetli aktörlerin elinde. İkisini birbirinden ayırt etmek giderek güçleşiyor çünkü her iki tür de aynı yapay zekâ altyapısını kullanıyor.
Mağazaların bu tür saldırılara karşı yanlış müdahale etmesi de sorun yaratıyor: gerçek müşterilerin siparişlerini bot diye reddetmek, dönüşüm kayıplarına yol açabiliyor. İşte bu yüzden Riskified ve Human Security’nin önerdiği çerçeve, “yanlış redleri azaltmak” ile “dolandırıcılığı engellemek” arasındaki hassas dengeye odaklanıyor.
Yapay zekânın tüketiciye verdiği özerklik arttıkça, platform güvenliği bu özerkliği kötüye kullanmak ile korumak arasındaki çizgiyi doğru çizebilecek mi?
KRAS, uzun yıllar boyunca yapılan araştırmalarda tedavi edilmesi çok zor bir gen olarak kabul edilmiş ve “ilaçla tedavi edilemez” olarak nitelendirilmişti. Ancak yeni bir laboratuvar çalışması, bu sorunun üstesinden gelmenin olası bir yoluna işaret ediyor.
Detaylar haberimizde…
Pankreas kanserinin en yaygın türü olan pankreas duktal adenokarsinomu, özellikle ölümcül ve tedavisi zor bir hastalık. Bu tip tümörlerin çoğu, KRAS genindeki bir veya daha fazla mutasyondan kaynaklanıyor ve durdurulması zor olan hızlı hücre bölünmesine yol açıyor. KRAS, uzun yıllar boyunca yapılan araştırmalarda tedavi edilmesi çok zor bir gen olarak kabul edilmiş ve “ilaçla tedavi edilemez” olarak nitelendirilmişti. Ancak yeni bir laboratuvar çalışması, bu sorunun üstesinden gelmenin olası bir yoluna işaret ediyor.
Florida A&M Üniversitesi Eczacılık ve Farmasötik Bilimler Fakültesi’nden bir ekip, KRAS arızalarını alt etmek amacıyla poliizoprenillenmiş sisteinil amid inhibitörleri (PCAI) adı verilen bileşikleri test ediyor. Bu PCAI’ler, tek bir KRAS mutasyonunu hedeflemek yerine, mutant KRAS sinyallemesiyle ilişkili anormal protein etkileşimlerini bozmak üzere tasarlandı.
Araştırmacılar, Oncotarget dergisinde yayınlanan yeni makalelerinde, “KRAS kaynaklı kanserleri tedavi etmek için kullanılan ilaç sayısının sınırlı olması önemli bir sağlık sorunu olmaya devam ediyor; mevcut ilaçlar ise içsel direnç nedeniyle etkisiz hale geliyor” şeklinde ifade ediliyor. “Bu bağlamda, KRAS bilmecesiyle mücadele etmek için yeni tedavilere ihtiyaç duyulmaktadır.”
Kanser Hücrelerini İçten Çökertiyor
Laboratuvarda yetiştirilen pankreas kanseri hücreleri üzerinde yapılan testlerde, çeşitli PCAI’ların uygulanmasının, standart KRAS mutasyon mekanizmasını bozmada etkili olduğu kanıtlandı. Test edilen bileşikler arasında, dikkat çekici bir isimle anılan NSL-YHJ-2-27, pankreas kanseri baskılanmasında en iyi performansı göstererek, düşük konsantrasyonlarda bile kanser hücrelerinin göçünün %90’ından fazlasını engelledi.
Hücrelerin yakından incelenmesi, PCAI’ların çeşitli şekillerde etkili olduğunu ortaya koydu: Kanseri baskılayan genleri artırdılar ve yayılmasına yardımcı olan genleri azalttılar. Bu bileşikler ayrıca hücre hareketinde rol oynayan proteinlerin seviyelerini de düşürdü. Ve aktin filamentlerini bozarak, hücrelerin hareket etmek, şekillerini korumak ve çevre dokuyu istila etmek için kullandıkları iç iskeleti çökerttiler.
Araştırmacılar, “KRAS mutasyonlu pankreas kanseri hücreleri kullanılarak elde edilen bu veriler, PCAI’lerin metastazı ve tümör büyümesini önleme yeteneğini göstermekte ve KRAS’ın birden fazla mutant formu tarafından yönlendirilen kanser türlerinin tedavisinde etkili hedefli terapiler olarak hizmet etme potansiyellerini güçlü bir şekilde ortaya koymaktadır” dedi.
NSL-YHJ-2-27 konsantrasyonunun artması, pankreas kanseri hücrelerinde programlanmış hücre ölümünün belirteçlerinin artmasına yol açtı.
Bileşiklere daha fazla zorluk çıkarmak için ekip, onları minyatür tümörlerin daha karmaşık 3 boyutlu modelleri üzerinde test etti ve PCAI’lerin hücre yıkımını tetikleme ve tümörleri parçalama konusunda yine başarılı oldukları kanıtlandı.
Beklenmedik Bir Mekanizma
Ancak, etki araştırmacıların beklemediği bir şekilde ortaya çıktı. Hücrelerdeki temel kanser büyüme sinyalleri susturulmak yerine aşırı derecede aktif hale getirildi ve bu sinyal aşırı yüklenmesi umut verici sonuçlara yol açtı. Burada tam olarak ne olup bittiğini anlamak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulacaktır.
Sonuçlar, hücrelerin reaktif oksijen türlerinde bir artış yaşadığını ve esasen kendi kendini yok ettiğini gösteriyor; ancak mekanizma ne olursa olsun, en azından laboratuvarda yetiştirilen hücre modellerinde kanserin büyümesini ve yayılmasını durduruyor gibi görünüyor.
Araştırmacılar, “Metastaz ve invazyon, kanser hastalarında yüksek morbidite ve mortalite oranlarına neden olan tümör hücrelerinin başlıca zayıflatıcı özellikleridir.” diye yazıyor. “Bu nedenle, tümör hücresi hareketliliğini ortadan kaldıran tedavilerin kanser yönetimini olumlu yönde etkileme potansiyeli yüksektir.”
Henüz Yolun Başındayız Ama Umut Büyük
Burada bazı sınırlamalardan bahsetmek gerekiyor; en önemlisi de bu yöntemin şu ana kadar sadece laboratuvarda yetiştirilen pankreas kanseri hücreleri üzerinde test edilmiş olması. Bu PCAI’lerin tam olarak nasıl çalıştığını, sağlıklı dokuya zarar verip vermediğini ve insan denemelerine geçilmeden önce hayvan modellerinde etkili ve güvenli olup olmadığını belirlemek için daha fazla çalışma yapılması gerekiyor.
PCAI tedavisinin kanser hücreleri üzerindeki genel etkilerinin özeti. Mavi, azalmış veya baskılanmış yolları; kırmızı ise aşırı aktifleşmiş yolları işaretlemekte.
Ancak cesaret verici olan, test edilen PCAI’lerin çeşitli KRAS mutasyonlarıyla mücadele edebilecek kapasiteye sahip görünmesi. KRAS sadece pankreas kanseriyle sınırlı değil ve kolorektal ve akciğer kanserleri de dahil olmak üzere katı tümörlü kanserlerin yaklaşık %30’uyla bağlantılı. Diğer araştırmalar, bu tür bileşiklerin daha geniş kapsamda sahip olabileceği bazı etkileri zaten incelemişti.
Araştırmacılar, burada kullanılan yaklaşımın KRAS tarafından tetiklenen birden fazla kanser türü için tedavi yöntemlerine yol açabileceği konusunda umutlular. Araştırmacılar, “PCAI’ler, KRAS-G12C, KRAS-G12D ve KRAS-G12V dahil olmak üzere daha geniş bir KRAS mutant yelpazesine karşı etkilidir ve bu da potansiyel olarak tüm KRAS’lara karşı kanser karşıtı uygulanabilirliğe işaret etmektedir.” diyor. “Nitekim, önceki çalışmalarımız PCAI’lerin mutant KRAS proteinleri tarafından tetiklenen meme, akciğer ve prostat kanseri hücrelerine karşı etkinliğini ortaya koymuştur.”
Sosyal medyada her gün yüzlerce içerik görüyor, onlarca reklamla karşılaşıyor ve farkında olmadan birçok karar veriyoruz. Uzmanlara göre bu kararların bir kısmı, kullanıcı davranışlarını etkilemek için tasarlanan psikolojik manipülasyon teknikleri sayesinde şekillenebiliyor. Peki sosyal medya bizi hangi yöntemlerle etkiliyor?
Detaylar haberimizde…
İnsan beyni her gün binlerce karar vermek zorunda kalıyor. Hangi ürünü satın alacağımızdan hangi videoyu izleyeceğimize kadar birçok seçim, saniyeler içinde gerçekleşiyor. Beynimiz bu kadar yoğun bilgi akışıyla başa çıkabilmek için zihinsel kestirme yollar (heuristics) kullanıyor. İşte tam da bu noktada reklamlar, sosyal medya algoritmaları ve dijital platformlar bu bilişsel eğilimlerden yararlanabiliyor.
Bu durum her manipülasyonun kötü niyetli olduğu anlamına gelmiyor. Birçok pazarlama yöntemi yalnızca dikkat çekmeyi amaçlarken, bazı dijital tasarım teknikleri ise kullanıcıları istemedikleri kararları vermeye yönlendirebiliyor. OECD ve Avrupa Birliği’nin son yıllarda yayımladığı raporlar, özellikle “dark pattern” olarak adlandırılan dijital tasarım tekniklerinin tüketici kararlarını etkileyebildiğine dikkat çekiyor.
Peki günlük hayatımızda en sık karşılaştığımız psikolojik manipülasyon teknikleri hangileri?
1. Kıtlık Etkisi (Scarcity Effect)
“Son ürün”, “İndirim bitiyor” ya da “Bu fiyata sadece bugün” gibi ifadeler, e-ticaret sitelerinde ve reklamlarda en sık kullanılan pazarlama yöntemleri arasında yer alıyor. Psikolojide “kıtlık etkisi” olarak bilinen bu ilke, insanların sınırlı görünen ürün veya fırsatları daha değerli algılama eğilimine dayanıyor. Özellikle zaman sınırlı kampanyalar, tüketicilerin uzun uzun düşünmeden daha hızlı karar vermesine neden olabiliyor.
Uzmanlar, bu yöntemin her zaman yanıltıcı olmadığını ancak bazı platformlarda yapay stok uyarıları veya sürekli yenilenen geri sayım sayaçlarıyla desteklenebildiğini belirtiyor. OECD’nin dijital tüketici davranışlarına ilişkin raporu da aciliyet hissi oluşturan tasarımların, kullanıcıların kararlarını etkileyen en yaygın dijital manipülasyon yöntemlerinden biri olduğunu ortaya koyuyor.
Bir ayakkabı satın almak isteyen kullanıcı, “Bu ürünü şu anda 18 kişi inceliyor” veya “Son 2 çift kaldı” uyarısını gördüğünde, ürünü gerçekten ihtiyaç duyduğu için değil, kaçırma korkusuyla satın alma eğilimi gösterebiliyor.
2. Sosyal Kanıt (Social Proof)
İnsanlar, özellikle belirsizlik yaşadıkları durumlarda başkalarının davranışlarını referans alma eğiliminde oluyor. Psikolojide “sosyal kanıt” olarak adlandırılan bu durum, dijital platformların en sık kullandığı ikna yöntemlerinden biri olarak öne çıkıyor.
Bir ürünün altında binlerce olumlu yorum bulunması, “10 bin kişi satın aldı” ibaresi ya da yüksek puanlar, kullanıcıların ürün hakkında daha olumlu bir izlenim oluşturmasına katkı sağlayabiliyor. Benzer şekilde sosyal medyada milyonlarca takipçisi bulunan içerik üreticilerinin yaptığı ürün önerileri de tüketici güvenini artırabiliyor.
Araştırmalar, özellikle çevrim içi alışverişlerde kullanıcı yorumlarının ve puanlama sistemlerinin satın alma kararını doğrudan etkileyebildiğini gösteriyor. Ancak uzmanlar, sahte yorumlar ve satın alınan takipçiler nedeniyle kullanıcıların yalnızca popülerliğe değil, yorumların güvenilirliğine de dikkat etmesi gerektiğini vurguluyor.
Daha önce adını hiç duymadığınız bir restorana gitmek yerine kapısında uzun kuyruk bulunan işletmeyi tercih etmeniz, sosyal kanıt etkisinin günlük yaşamdaki en yaygın örneklerinden biri olarak gösteriliyor.
3. Çapa Etkisi (Anchoring Bias)
Bir ürünü değerlendirirken ilk gördüğümüz fiyat, sonraki kararlarımız üzerinde düşündüğümüzden çok daha fazla etki bırakabiliyor. Psikolojide “çapa etkisi” olarak bilinen bu bilişsel önyargı, pazarlama dünyasında uzun yıllardır kullanılan yöntemlerden biri.
Özellikle e-ticaret sitelerinde önce yüksek fiyatın gösterilip ardından indirimli fiyatın öne çıkarılması, tüketicinin ikinci fiyatı olduğundan daha avantajlı algılamasına neden olabiliyor. Gerçekte ürünün piyasa değeri zaten indirimli fiyat seviyesinde olsa bile, ilk görülen yüksek rakam zihinde bir referans noktası oluşturuyor.
Davranışsal ekonomi alanındaki araştırmalar, insanların ilk karşılaştıkları bilginin sonraki değerlendirmelerini önemli ölçüde şekillendirdiğini ortaya koyuyor. Bu nedenle uzmanlar, alışveriş yaparken farklı satıcılardaki fiyatları karşılaştırmadan yalnızca indirim oranına odaklanmanın yanıltıcı olabileceğini belirtiyor.
Bir televizyonun önce 55 bin TL, ardından üzeri çizilerek 39 bin TL’den satışa sunulması, tüketicide büyük indirim algısı oluşturabiliyor. Ancak benzer modeller farklı mağazalarda zaten 39 bin TL seviyesinde satılıyor olabilir.
4. Kayıptan Kaçınma (Loss Aversion)
İnsanlar çoğu zaman bir şey kazanmaktan çok, sahip oldukları bir şeyi kaybetme ihtimaline tepki veriyor. Davranışsal ekonominin en önemli kavramlarından biri olan “kayıptan kaçınma” ilkesi, pazarlama ve reklam dünyasında da sıkça kullanılan psikolojik teknikler arasında yer alıyor.
Bu nedenle markalar, kampanyalarını “50 TL kazanın” yerine “50 TL’lik indirimi kaçırmayın” gibi ifadelerle duyurmayı tercih ediyor. Çünkü araştırmalar, kayıp ihtimalinin insanların kararlarını daha güçlü şekilde etkileyebildiğini gösteriyor. Özellikle sınırlı süreli kampanyalar, üyelik yenilemeleri ve abonelik sistemlerinde bu yöntem yaygın olarak kullanılıyor.
Davranış bilimciler, tüketicilerin acele karar vermemesi için “kaçırıyorum” hissi yerine gerçekten ihtiyaç duyup duymadığını sorgulamasının daha sağlıklı bir yaklaşım olacağını belirtiyor.
Bir dijital platformun “Üyeliğiniz bugün sona eriyor, avantajları kaybetmeyin” uyarısı, kullanıcıların üyeliklerini yenileme olasılığını artırabiliyor.
5. Karşılıklılık İlkesi (Reciprocity)
İnsan psikolojisi, kendisine yapılan bir iyiliğe karşılık verme eğiliminde oluyor. “Karşılıklılık ilkesi” olarak bilinen bu davranış, pazarlama stratejilerinin uzun yıllardır kullandığı yöntemlerden biri.
Şirketler ücretsiz deneme sürümleri, numune ürünler, e-kitaplar veya çeşitli hediyeler sunarak kullanıcıyla ilk teması kurmayı hedefliyor. Kullanıcı herhangi bir zorunluluk hissetmese bile, bilinçaltında oluşan “karşılık verme” isteği satın alma ihtimalini artırabiliyor.
Bu yöntem yalnızca dijital platformlarda değil, mağazalarda yapılan ücretsiz tadımlar, fuarlarda dağıtılan promosyon ürünleri ve etkinliklerde verilen küçük hediyelerde de görülebiliyor.
Uzmanlar, ücretsiz sunulan hizmetlerin her zaman manipülatif olmadığını ancak tüketicilerin bu psikolojik etkinin farkında olmasının daha bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olacağını ifade ediyor.
Bir yazılım şirketinin 30 günlük ücretsiz kullanım sunmasının ardından ücretli aboneliğe geçiş oranlarının yükselmesi, karşılıklılık ilkesinin dijital dünyadaki örneklerinden biri olarak gösteriliyor.
6. Tekrar Etkisi (Mere Exposure Effect)
Bir markayı ya da ürünü ne kadar sık görürsek ona karşı o kadar aşina hissetmeye başlayabiliyoruz. Psikolojide “tekrar etkisi” olarak bilinen bu durum, insanların sık karşılaştıkları nesne veya markalara zamanla daha olumlu yaklaşabildiğini ortaya koyuyor.
Bu nedenle büyük markalar yalnızca televizyon reklamlarına değil, sosyal medya, haber siteleri, video platformları ve açık hava reklamlarına da yatırım yapıyor. Amaç, kullanıcıya aynı mesajı farklı kanallarda tekrar tekrar göstermek.
Araştırmalar, tanıdıklık hissinin güven duygusunu artırabildiğini gösterse de uzmanlar bunun ürünün gerçekten kaliteli olduğu anlamına gelmediğini hatırlatıyor.
Daha önce hiç ilginizi çekmeyen bir kahve markasını haftalar boyunca farklı platformlarda gördükten sonra markette rafta fark edip satın almanız, tekrar etkisinin günlük yaşamdaki örneklerinden biri olarak değerlendiriliyor.
7. FOMO (Fear of Missing Out)
Son yıllarda dijital dünyada en sık konuşulan kavramlardan biri haline gelen FOMO, yani “gelişmeleri kaçırma korkusu”, özellikle sosyal medya ve e-ticaret platformlarında kullanıcı davranışlarını etkileyen önemli psikolojik faktörlerden biri olarak görülüyor.
Anlık indirimler, canlı yayın kampanyaları, geri sayım sayaçları ve yalnızca uygulamaya özel fırsatlar, kullanıcılarda “şimdi almazsam bir daha bulamam” düşüncesini tetikleyebiliyor. Benzer şekilde sosyal medyada başkalarının sürekli tatil, konser veya yeni ürün paylaşımları görmesi de kişide geride kalma hissi oluşturabiliyor.
Araştırmalar, özellikle genç kullanıcıların zaman sınırlı kampanyalara ve influencer önerilerine daha hızlı tepki verebildiğini gösteriyor. Uzmanlar ise dürtüsel alışverişlerin önüne geçebilmek için satın alma kararının birkaç saat ertelenmesini öneriyor.
Bir alışveriş uygulamasında “Flash Sale’e son 15 dakika” uyarısını gören kullanıcı, ürüne gerçekten ihtiyacı olup olmadığını değerlendirmeden satın alma kararı verebiliyor.
8. Otorite Etkisi (Authority Bias)
İnsanlar, uzman olarak gördükleri kişilerin görüşlerine daha fazla güvenme eğiliminde oluyor. Psikolojide “otorite etkisi” olarak adlandırılan bu durum, reklam ve pazarlama çalışmalarında sıkça kullanılan yöntemlerden biri.
Beyaz önlük giyen bir kişinin diş macunu reklamında yer alması ya da finans alanında tanınan bir uzmanın yatırım uygulamasını önermesi, tüketicilerin ürüne duyduğu güveni artırabiliyor. Ancak uzmanlar, ekranda görülen kişinin gerçekten ilgili alanda uzman olup olmadığının mutlaka sorgulanması gerektiğini vurguluyor.
Sosyal medya ile birlikte bu etki daha da güçlenmiş durumda. Milyonlarca takipçiye sahip içerik üreticileri, geleneksel reklamlardan daha yüksek güven oluşturabiliyor.
Bir teknoloji fenomeninin kullandığını söylediği kulaklığın kısa süre içinde satış rekorları kırması, otorite etkisinin dijital pazarlamadaki en güncel örneklerinden biri olarak gösteriliyor.
9. Varsayılan Seçim Tuzağı (Default Effect)
İnsanlar çoğu zaman kendilerine sunulan varsayılan seçenekleri değiştirmeden kabul etme eğiliminde oluyor. Dijital platformlar da bu davranıştan yararlanarak bazı tercihleri önceden seçili hale getirebiliyor.
İnternetten alışveriş yapılırken ek garanti paketlerinin otomatik işaretlenmesi, e-posta abonelik kutularının önceden seçili gelmesi veya veri paylaşım izinlerinin varsayılan olarak açık bırakılması bu yöntemin en bilinen örnekleri arasında yer alıyor.
OECD ve Avrupa Birliği tarafından hazırlanan raporlar, bu tür kullanıcı arayüzlerinin “dark pattern” olarak değerlendirilebileceğini ve tüketicilerin istemedikleri seçimleri yapmalarına neden olabileceğini belirtiyor.
Uzmanlar, özellikle ödeme ekranlarında tüm kutuların dikkatlice incelenmesini ve otomatik seçilmiş seçeneklerin kontrol edilmesini öneriyor.
Uçak bileti satın alırken seyahat sigortasının otomatik olarak sepete eklenmesi, kullanıcı fark etmezse ekstra ücret ödemesine neden olabiliyor.
10. Aralıklı Ödül Sistemi (Variable Reward)
Sosyal medya uygulamalarının bağımlılık oluşturabilecek yönleri incelenirken en sık üzerinde durulan mekanizmalardan biri “değişken ödül sistemi” oluyor. Bu sistemde kullanıcı, uygulamayı her açtığında aynı sonucu elde etmiyor; bazen yeni bir mesaj, bazen onlarca beğeni, bazen de hiç bildirimle karşılaşmıyor.
Davranış psikolojisine göre ödülün ne zaman geleceğinin bilinmemesi, insanların aynı davranışı tekrar etme olasılığını artırabiliyor. Sonsuz kaydırma özelliği, algoritmik içerik önerileri ve rastgele gelen bildirimler de bu mekanizmayı destekleyen tasarımlar arasında gösteriliyor.
Uzmanlar, bu sistemlerin kullanıcıların platformda geçirdiği süreyi artırmayı hedeflediğini ancak bilinçli kullanım alışkanlıkları geliştirmenin bu etkinin azaltılmasına yardımcı olabileceğini ifade ediyor.
Telefonunuza bildirim gelmediği halde sosyal medya uygulamasını onlarca kez açıp yeni bir beğeni veya mesaj gelip gelmediğini kontrol etmeniz, değişken ödül sisteminin günlük yaşamdaki en yaygın örneklerinden biri olarak kabul ediliyor.
Psikolojik manipülasyon teknikleri günlük yaşamın birçok alanında karşımıza çıkıyor. Reklamlar, e-ticaret siteleri ve sosyal medya platformları; kıtlık algısı, sosyal kanıt, kayıptan kaçınma ve FOMO gibi bilişsel eğilimlerden yararlanarak kullanıcıların dikkatini çekmeye ve kararlarını etkilemeye çalışabiliyor. Ancak bu teknikleri bilmek, onlardan tamamen kaçınmayı garanti etmese de daha bilinçli kararlar vermeyi kolaylaştırabilir.
Bir ürünü satın almadan önce birkaç dakika beklemek, “son fırsat” mesajlarını sorgulamak, kullanıcı yorumlarını eleştirel değerlendirmek ve varsayılan seçimleri kontrol etmek gibi küçük alışkanlıklar bile manipülatif tasarımların etkisini azaltabilir. Dijital dünyada bilinçli olmak, yalnızca paranızı değil; zamanınızı, dikkatinizi ve karar verme özgürlüğünüzü de korumanıza yardımcı olur.
Yapay zekâ tarihinin en sıra dışı krizlerinden biri geçen hafta sessizce kapandı. ABD Ticaret Bakanlığı’nın ulusal güvenlik gerekçesiyle 12 Haziran’da erişime kapattırdığı Claude Fable 5 ve Mythos 5 modelleri, 1 Temmuz itibarıyla dünya genelinde yeniden kullanıma açıldı. 19 günlük askı süreci, “tarihin en kapsamlı hükümet kaynaklı yapay zekâ modeli kısıtlaması” olarak kayıtlara geçti.
Kriz nasıl başladı?
Hikâye, Anthropic’in 9 Haziran’da yeni amiral gemisi modellerini tanıtmasıyla başladı. Üç gün sonra Amazon araştırmacıları bir “jailbreak” buldu: Modelin güvenlik filtrelerini aşan bir komut dizisi, Fable 5’e yazılım açıklarını tespit ettirebiliyor, hatta bir vakada bu açığı istismar eden gösterim kodu yazdırabiliyordu. ABD Ticaret Bakanlığı aynı gün acil ihracat kontrolü talimatı yayımladı ve Anthropic saatler içinde iki modeli tüm kullanıcılara kapattı.
Sürecin en çarpıcı bulgusu ise sonradan geldi: Anthropic’in iki haftalık incelemesi, aynı atlatma yönteminin yalnızca kendi modellerinde değil; GPT-5.4, GPT-5.5 ve Kimi K2.7 gibi rakip modellerde de işe yaradığını ortaya koydu. Yani sorun tek bir modelin değil, sektörün ortak güvenlik mimarisinin sorunuydu.
19 günün bilançosu ve dersleri
Askı süreci Anthropic’e gelir ve kurumsal güven kaybı olarak yansıdı; şirket krizi kısmen dengelemek için 30 Haziran’da yeni modeli Claude Sonnet 5’i tanıttı ve tüm kullanıcılar için varsayılan model yaptı. Ticaret Bakanlığı’nın kontrolleri kaldırmasıyla Fable 5 de 1 Temmuz’da sahneye geri döndü.
Olayın sektöre bıraktığı miras, yasağın kendisinden daha önemli: ABD hükümeti artık güçlü modelleri yayımlanmadan önce güvenlik testlerinden geçirmeyi kurumsallaştırıyor; Beyaz Saray’ın şirketlerle yürüttüğü gönüllü standart görüşmelerinin bu hafta sonuçlanması bekleniyor. “Önce yayımla, sorun çıkarsa bakarız” dönemi kapanıyor; yerine modellerin çıkış takvimini güvenlik değerlendirmelerinin de belirlediği bir düzen geliyor.
“Jailbreak” nedir?
Türkçeye “hapisten kaçış” olarak çevrilebilecek jailbreak, bir yapay zekâ modelinin güvenlik kurallarını özel olarak hazırlanmış komutlarla aşma yöntemine verilen ad. Modeller normalde zararlı istekleri reddedecek şekilde eğitilir; jailbreak, bu reddetme mekanizmasını kandırarak modele yapmaması gereken şeyleri yaptırır. Güvenlik araştırmacıları bu yöntemleri açıkları kapatmak için arar; kötü niyetli kişiler ise istismar için.
İhracat kontrolü bir yapay zekâ modeline nasıl uygulanır?
İhracat kontrolleri normalde silah ve hassas teknolojilerin yurt dışına satışını düzenler. ABD, gelişmiş yapay zekâ modellerini de bu kapsamda değerlendirmeye başladı: Bir modelin yabancı uyruklu kişilerce kullanımı “ihracat” sayılabiliyor. Fable 5 vakasında bakanlık, modele yabancı uyrukluların erişimini yasakladı; Anthropic da bunu teknik olarak ayrıştıramadığı için modeli herkese kapatmayı tercih etti.
Etiketler: Claude Fable 5, yapay zekâ güvenliği, Anthropic, ihracat kontrolü, jailbreak, ABD Ticaret Bakanlığı
“Dört kez dünya kupasını almış bir dev, sıralamada 31 basamak gerideki bir rakibe penaltılarda diz çöktü — ve bunu öngörebilen tek bir algoritma bile çıkmadı.”
Detaylar Haberimizde
Dünya Kupası 2026’nın son 32 turunda yaşanan Almanya-Paraguay maçı, sadece sahadaki oyuncuları değil, turnuva boyunca skor tahmini yapan onlarca yapay zeka modelini de şaşırttı.
Çin merkezli teknoloji devleri, Lenovo ve Migu Video iş birliğiyle “İnsan-Makine Dünya Kupası Tahmin Yarışı” adını verdikleri bir proje başlatmış; DeepSeek, Kimi ve Tongyi Qianwen (Çince adıyla Tongyi Qianwen) gibi ülkenin önde gelen 11 modelini bir araya getirerek “12 Yapay Zeka Tahmin Takımı”nı oluşturmuştu. Ancak Almanya’nın elenişi, bu modellerin gerçek maçlar karşısında ne kadar kırılgan olabileceğini bir kez daha gösterdi.
ALMANYA’NIN ŞOK ELEME PERDESİ
29 Haziran 2026’da Foxborough’daki Gillette Stadyumu’nda oynanan mücadelede Paraguay, dünya sıralamasında 10. olan Almanya’yı 41. sıradaki konumuna rağmen penaltılarda 4-3 mağlup etti. Julio Enciso’nun ilk yarıda attığı golle öne geçen Paraguay, ikinci yarıda Kai Havertz’in golüyle beraberliği bulan Almanya karşısında sahayı dişiyle tırnağıyla savundu. Jonathan Tah’ın uzatmalarda attığı gol VAR incelemesiyle iptal edilince maç penaltılara gitti; kaleci Orlando Gill’in kritik kurtarışları Paraguay’ı tarihi bir galibiyete taşıdı.
Bu sonuç, Almanya’nın Dünya Kupası tarihinde bir penaltı atışlarında ilk kez elenmesi anlamına geliyordu. Dört kez şampiyonluk yaşamış bir ülke için bu, 2014’teki son zaferden bu yana süregelen düşüşün yeni ve en acı halkasıydı.
12 MODELLİK “İNSAN-MAKİNE” YARIŞI
Turnuva öncesinde Lenovo’nun Tianxi yapay zeka platformu, Çin’in en gelişmiş büyük dil modellerini bir araya getirerek kamuoyuna açık bir tahmin yarışması düzenlemişti. Amaç, hem şirketlerin işlem gücünü ve analitik kabiliyetini sergilemesi hem de kullanıcıları etkileşime çekmekti. Ancak proje aynı zamanda yapay zekanın spor sonuçlarını öngörme konusundaki sınırlarını da gözler önüne serdi.
Çinli yapay zeka uzmanı Guo Tao’nun değerlendirmesine göre, modeller geçmiş istatistiksel verileri ve performans analizlerini başarıyla işleyebiliyor, fakat gerçek dünyadaki belirsizlikleri — özellikle spor gibi öngörülemez alanlarda — hesaba katmakta zorlanıyor. Almanya-Paraguay maçı, bu sınırın somut bir örneği oldu: hiçbir model, sıralamada büyük fark bulunan iki takım arasında böylesine dramatik bir sonucu öngöremedi.
NEDEN YANILDILAR?
Yapay zeka modellerinin spor tahminlerinde sıkça karşılaştığı sorun, veriye dayalı olasılık hesaplarının insan faktörünü ve anlık form durumunu yeterince kapsayamamasında yatıyor. Paraguay’ın turnuva boyunca sergilediği disiplinli savunma oyunu, istatistiksel modellerin genellikle düşük ağırlık verdiği bir değişkendi. Buna karşılık modeller, FIFA sıralaması, geçmiş performans ve kadro derinliği gibi ölçülebilir verilere daha fazla öncelik veriyor — bu da favori takımların sürpriz mağlubiyetlerini öngörmede sistematik bir kör nokta yaratıyor.
Benzer bir tablo, turnuva boyunca farklı AI modelleriyle yapılan diğer tahmin denemelerinde de görüldü. Örneğin ChatGPT, Claude, Gemini ve Grok gibi modellerin katıldığı ayrı bir deneyde şampiyon adayı olarak yoğunlukla Fransa öne çıkarılmış, Almanya ise turnuvanın “abartılan” takımlarından biri olarak işaretlenmişti — bu da modellerin Almanya’ya dair güvensizliğinin aslında hiç de tesadüf olmadığını gösteriyor.
DÜNYA KUPASINDAN ELENDİLER, PEKİ SONRA NE OLDU?
Paraguay, son 16 turunda Fransa-İsveç maçının galibiyle Philadelphia’da karşılaşacak. Almanya cephesinde ise teknik direktör Julian Nagelsmann’ın geleceği, federasyonun altyapı politikaları ve Bundesliga’daki oyuncu gelişim sistemi yeniden tartışmaya açıldı. 2018 ve 2022’de grup aşamasında elenen Almanya için bu üçüncü art arda hayal kırıklığı, camianın kendi içine dönük bir sorgulama sürecine girmesine neden oldu.
Paraguay kalecisi Orlando Gill, Almanya’ya karşı kurtardığı iki penaltıyla Dünya Kupası’nda yıldızlaştı.
KİM KİMDİR: Orlando Gill Paraguay’ın file bekçisi Orlando Gill, penaltı atışlarında Havertz ve Woltemade’nin vuruşlarını çelerek takımının kahramanı oldu. Kulüp kariyerinde de San Lorenzo formasıyla kritik penaltı kurtarışlarına imza atan 24 yaşındaki file bekçisi, turnuvanın en çok konuşulan isimlerinden biri haline geldi.
Çinli robotik şirketi UBTech, Shenzhen’de düzenlediği etkinlikte yeni U1 humanoid robot serisini tanıttı. 17 bin dolardan başlayan fiyatlarla satışa sunulan seri, özellikle “duygusal arkadaşlık” odaklı yaklaşımıyla dikkat çekiyor. Lansman öncesinde 10 bini aşkın ön sipariş alınması, pazardaki ilgiyi net şekilde ortaya koydu.
Detaylar haberimizde…
UBTech, 2026 küresel lansman etkinliğinde UWORLD U1 serisinin tüm detaylarını ve fiyatlandırmasını resmi olarak açıkladı. Şirket, tüketici segmentine yönelik humanoid robot pazarında güçlü bir konum hedeflerken, aynı etkinlikte endüstriyel çözümlerini de genişletti.
UBTech U1 Serisinde Fiyatlar ve Modeller
Serinin giriş modeli olan U1 Lite, yalnızca üst gövdeye sahip ve 119.800 yuan (yaklaşık 17.000 dolar) fiyat etiketiyle geliyor. Tam donanımlı U1 Pro modeli 169.800 yuan (yaklaşık 24.000 dolar) seviyesinde konumlanıyor.
Ubtech U1 serisi, erkek ve kadın modelleriyle sunuluyor. Erkek model 183 cm boyunda ve 42 kg ağırlığındayken, kadın model ise 168 cm boyunda ve 35,2 kg ağırlığında.
Serinin en üst segmentinde ise U1 Ultra yer alıyor. Kadın model 880.000 yuan, erkek model ise 990.000 yuan (yaklaşık 140.000 dolar) fiyatla satışa sunulacak. Robotlar 168 cm ile 183 cm arasında değişen boylara sahip ve 88 hareket serbestliği sayesinde insan benzeri hareket kabiliyeti sunuyor.
Ön siparişler 2 Haziran’da JD.com üzerinden 3.000 yuan depozito ile açıldı ve lansmana kadar 10.000’i aştı. Bu rakam, şirketin 2025 yılı toplam satış hacminin yaklaşık 10 katına denk geliyor.
“Ev İşi Değil, Duygusal Bağ” Vurgusu
UBTech, U1 serisini klasik ev robotlarından farklı bir konumda tanımlıyor. Ürün, temizlik ya da fiziksel işlerden çok “duygusal etkileşim” ve companionship odaklı geliştirildi.
Robot, Rockchip RK3588 işlemciyle çalışıyor ve Huawei Ascend altyapısı üzerinde eğitilmiş bir duygusal yapay zeka modeline sahip. Şirket, sistemin kullanıcıyla etkileşim kurdukça geliştiğini ve kişiselleştiğini belirtiyor. Ayrıca tüm verilerin yerel olarak saklanması, gizlilik açısından öne çıkan bir unsur.
Buna karşın etkinliğe katılan gözlemciler, robotun yüz ifadelerinin hâlâ tam doğal görünmediğini ve sohbet kabiliyetinin geliştirilmesi gerektiğini aktardı.
Endüstriyel Tarafta Yeni Hamle
UBTech, tüketici tarafındaki bu adımla eş zamanlı olarak Cruzr Y1 adlı endüstriyel robotunu da tanıttı. Lojistik operasyonlar için geliştirilen model; taşıma, paletleme ve ayrıştırma gibi görevlerde kullanılabiliyor.
360 derece hareket kabiliyetine sahip omni-tekerlek sistemi, dar alanlarda avantaj sağlarken; 4 saatlik çalışma süresi ve değiştirilebilir batarya yapısı kesintisiz operasyon imkânı sunuyor.
Bu çift yönlü lansman, şirketin hem bireysel kullanıcılar hem de endüstriyel müşteriler için paralel büyüme stratejisi izlediğini gösteriyor.
Humanoid robotların tüketici pazarına girişi henüz erken aşamada olsa da, U1 serisine gelen yoğun talep bu segmentin hızla büyüyebileceğine işaret ediyor. Önümüzdeki dönemde hem fiyat-performans dengesi hem de yapay zekâ yetenekleri, rekabetin ana belirleyicileri olacak.
ABD Ticaret Bakanlığı, ulusal güvenlik gerekçesiyle yaklaşık üç hafta önce erişimini sınırlandırdığı Anthropic’in Fable 5 ve Mythos 5 yapay zekâ modellerine yönelik ihracat kontrollerini kaldırdı. Şirket, yeni güvenlik önlemlerinin devreye alınmasının ardından modellerini yeniden kullanıma açarken, ABD hükümetiyle yapay zekâ güvenliği konusunda daha kapsamlı bir iş birliği yürüteceğini açıkladı.
Detaylar haberimizde…
Yapay zekâ şirketi Anthropic, ABD Ticaret Bakanlığı’nın en gelişmiş modelleri olan Fable 5 ve Mythos 5 üzerindeki ihracat kontrollerini kaldırdığını duyurdu. Karar, şirketin 12 Haziran’da ulusal güvenlik gerekçesiyle modellerine erişimi sınırlandırmasının ardından geldi.
ABD yönetimi son dönemde gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin Çin, Rusya ve diğer bazı ülkeler tarafından askeri veya istihbarat faaliyetlerinde kullanılabileceği endişesiyle yeni modeller üzerindeki denetimlerini artırmıştı. Bu kapsamda Anthropic’ten, Fable 5 ve Mythos 5 modellerine yabancı uyruklu kullanıcıların erişimini durdurması istenmişti.
Şirket ise kullanıcıların vatandaşlığını gerçek zamanlı olarak doğrulayabilecek teknik altyapıya sahip olmadığını belirterek her iki modeli de geçici olarak tüm kullanıcılara kapatma kararı almıştı.
İhracat kısıtlamaları kaldırıldı
Modeller yeniden kullanıma açılıyor
ABD hükümeti geçen hafta, siber güvenlik açıklarının tespit edilmesi amacıyla geliştirilen Mythos 5 modelinin yalnızca belirli güvenilir ABD kuruluşları tarafından kullanılmasına izin vermişti.
Anthropic, yaptığı açıklamada gerekli güvenlik önlemlerinin tamamlanmasının ardından modeller üzerindeki tüm ihracat kısıtlamalarının kaldırıldığını bildirdi.
Şirket, Glasswing programına dahil yerli ve uluslararası ortakların Mythos 5’e yeniden erişebilmesi için ABD hükümetiyle koordineli şekilde çalıştığını açıkladı. Genel kullanıcı kitlesine yönelik geliştirilen ve daha güçlü güvenlik katmanlarına sahip Fable 5 modelinin ise çarşamba günü itibarıyla yeniden erişime açılacağı belirtildi.
ABD hükümetiyle güvenlik iş birliği genişliyor
Anthropic, yeni süreçte ABD hükümetiyle yürüttüğü iş birliğini de genişleteceğini duyurdu.
Buna göre belirlenen kamu kurumlarına Fable 5 ve Mythos 5 modellerine erken erişim sağlanacak. Şirket ayrıca Amazon, Microsoft, Google ve Glasswing programındaki diğer ortaklarla birlikte yapay zekâ güvenlik sistemlerini aşmayı amaçlayan “jailbreak” yöntemlerine karşı ortak standartlar geliştirmek üzere çalışacak.
Bu kapsamda güvenlik önlemlerini aşmaya yönelik girişimlerin etkisini ve risk seviyesini değerlendirecek ortak bir derecelendirme sistemi oluşturulması hedefleniyor.
Reuters’ın ulaştığı ABD Ticaret Bakanı Howard Lutnick imzalı mektupta da Anthropic’in mevcut ve gelecekte geliştireceği modeller için ABD hükümetiyle güvenlik protokolleri üzerinde çalışmayı ve tespit edilen kötü niyetli faaliyetleri yetkililere bildirmeyi kabul ettiği ifade edildi.
Bununla birlikte Ticaret Bakanlığı, şartların değişmesi veya şirketin taahhütlerini yerine getirmemesi halinde ihracat lisansı zorunluluğunu yeniden uygulamaya koyabileceğini de vurguladı.
Güvenlik açığı yeni önlemleri beraberinde getirdi
Anthropic, ihracat kısıtlamalarının uygulanmasına neden olan gelişmelerden birinin Amazon araştırmacılarının hazırladığı güvenlik raporu olduğunu açıkladı.
Raporda, Fable 5’in bazı güvenlik önlemlerinin aşılabildiği ve modelin yazılım güvenlik açıklarını tespit ederek belirli durumlarda bu açıkların nasıl kullanılabileceğini gösteren örnek kod üretebildiği belirtilmişti.
Şirket, söz konusu yöntemi engelleyen yeni güvenlik mekanizmalarının devreye alındığını duyurdu.
Buna göre riskli olarak değerlendirilen kullanıcı talepleri artık doğrudan Fable 5 tarafından işlenmeyecek. Bu talepler daha güvenli olduğu belirtilen Opus 4.8 modeline yönlendirilecek.
Anthropic, bu uygulamanın bazı kullanıcıların deneyimini olumsuz etkileyebileceğini kabul ederken, modellerin daha geniş kitlelere güvenli biçimde sunulabilmesi için bu yöntemin tercih edildiğini ifade etti.
“Tam güvenlik garanti edilemez”
Şirket, hiçbir yapay zekâ modelinin güvenlik önlemlerini tamamen aşılmaz hale getirmenin muhtemelen mümkün olmadığını da kabul etti.
Anthropic’e göre gelecekte farklı ölçeklerde yeni jailbreak yöntemleri geliştirilebilir ve teorik olarak çok daha kapsamlı güvenlik açıklarının ortaya çıkması ihtimali tamamen ortadan kaldırılamaz.
Şirket, Fable 5 için bugüne kadar evrensel nitelikte bir jailbreak tekniği tespit edilmediğini ancak bağımsız güvenlik araştırmacılarının modeli düzenli olarak test etmeyi sürdürdüğünü bildirdi.
OpenAI de benzer süreçten geçti
ABD’nin yapay zekâ modellerine yönelik denetimleri yalnızca Anthropic ile sınırlı kalmadı.
ABD Başkanı Donald Trump tarafından imzalanan kararnameyle birlikte, belirli gelişmiş yapay zekâ modellerinin güvenilir iş ortaklarına sunulmadan önce en fazla 30 gün boyunca ABD hükümetinin değerlendirmesine açılmasını öngören gönüllü bir çerçeve oluşturuldu.
Bu kapsamda OpenAI de GPT-5.6 modelinin tam ölçekli kullanımını ABD hükümetinin talebi doğrultusunda ertelediğini ve modeli yalnızca sınırlı sayıdaki doğrulanmış iş ortağına açtığını açıklamıştı.
Öte yandan Anthropic ile ABD yönetimi arasındaki ilişkiler son dönemde zaman zaman gerilim yaşadı. Pentagon, şirketin yapay zekâ modellerinin kitlesel iç gözetim faaliyetlerinde veya tamamen otonom silah sistemlerinde kullanılmasına izin vermemesi nedeniyle Anthropic’i bu yıl “tedarik zinciri riski” olarak sınıflandırmış ve askeri yüklenicilerin şirketin teknolojisini kullanmasını sınırlandırmıştı.
Buna rağmen hem Anthropic hem de OpenAI’nin ABD’de halka arz için gizli başvuruda bulunduğu belirtiliyor.
Google, TabFM adını verdiği yeni yapay zeka modelini tanıttı. Model, tablo verileri üzerinde herhangi bir ek eğitim süreci olmadan tahmin yapabiliyor. Bu yaklaşım, veri bilimi ve iş analitiği süreçlerini önemli ölçüde hızlandırma potansiyeli taşıyor.
Detaylar haberimizde…
Google Research tarafından geliştirilen TabFM, özellikle finans, pazarlama ve müşteri analitiği gibi alanlarda kullanılan tabular (tablo) veriler için tasarlandı. Model, yeni bir veri seti için klasik makine öğrenmesi süreçlerinde gereken eğitim, özellik mühendisliği ve hiperparametre ayarlarını tamamen ortadan kaldırıyor.
TabFM, Google Research tarafından geliştirildi.
TabFM’de Eğitim Yok, Doğrudan Tahmin Var
TabFM’in en dikkat çekici özelliği “zero-shot” yani sıfırdan öğrenme yaklaşımı. Model, daha önce görmediği bir veri setinde bile, yalnızca örnek satırları inceleyerek tahmin yapabiliyor. Bu süreç, tek bir ileri geçişte (forward pass) tamamlanıyor.
Modelin arka planında, satır ve sütun bazlı dikkat (attention) mekanizmalarıyla çalışan bir Transformer mimarisi bulunuyor. Her veri satırı yoğun bir vektöre dönüştürülüyor ve bu temsil üzerinden tahmin gerçekleştiriliyor.
Sentetik Veri ile Eğitildi
Google, TabFM’i gerçek veri yerine yüz milyonlarca sentetik veri setiyle eğitti. Bu veri setleri, “structural causal models” adı verilen yöntemlerle üretildi. Amaç, farklı veri yapılarını kapsayan geniş ve dengeli bir öğrenme ortamı oluşturmak.
Bu yaklaşım, özellikle açık kaynak dünyasında sıkça dile getirilen “yüksek kaliteli tabular veri eksikliği” sorununa da alternatif bir çözüm sunuyor.
Benchmark Sonuçlarında Zirvede
TabFM, 38 sınıflandırma ve 13 regresyon veri setinden oluşan TabArena benchmark’ında en yüksek Elo skoruna ulaşarak ilk sırada yer aldı. Test edilen veri setleri 700 ile 150 bin örnek arasında değişiyor.
Daha güçlü bir varyantta ise non-negative least squares, SVD tabanlı özellikler ve Platt scaling gibi tekniklerin kullanıldığı bir ensemble yaklaşımı tercih edildi.
BigQuery ile Doğrudan Kullanım Geliyor
Google, TabFM’i kısa süre içinde BigQuery’ye entegre etmeyi planlıyor. Bu entegrasyon sayesinde kullanıcılar, tek bir AI.PREDICT SQL komutuyla tahmin modelleri çalıştırabilecek.
Bu gelişme, özellikle veri ekipleri için önemli bir dönüşüm anlamına geliyor. Churn analizi, dolandırıcılık tespiti veya müşteri segmentasyonu gibi işlemler, ayrı bir makine öğrenmesi pipeline’ı kurmadan doğrudan SQL üzerinden yapılabilecek.
Model ağırlıkları Hugging Face üzerinden (ticari olmayan lisansla) paylaşılırken, kullanım kodları GitHub’da Apache 2.0 lisansı ile erişime açıldı.
TabFM, yapay zekanın tabular veri tarafında “AutoML sonrası” yeni bir dönemi işaret ediyor. Önümüzdeki süreçte benzer zero-shot yaklaşımların veri analitiği araçlarına daha fazla entegre olması bekleniyor.
