Tech Patrol

Etiket: artificial intelligence

  • # Yapay Zeka Ürününüz Gerçekten İşe Yarıyor mu? Doğru Metrik Sistemini Nasıl Geliştirirsiniz?

    ## Yapay Zeka Ürününüz Gerçekten İşe Yarıyor mu? Doğru Metrik Sistemini Nasıl Geliştirirsiniz?

    Yapay zeka (YZ) ürünleri geliştirirken, asıl soru şudur: “Bu ürün gerçekten beklenen performansı gösteriyor mu?” Bu sorunun cevabını net bir şekilde verebilmek için doğru metrikleri belirlemek ve bunları sistematik bir şekilde takip etmek hayati önem taşır. Aksi takdirde, geliştirme sürecinde kör uçuş yapmaya benzer ve yatırımınızın karşılığını alıp almadığınızı anlamak zorlaşır.

    VentureBeat’te Sharanya Rao (Intuit) tarafından kaleme alınan makalede, yapay zeka ürünlerinin performansını değerlendirmek için kullanılabilecek etkili bir çerçeve sunuluyor. Bu çerçeve, farklı kullanım senaryolarına uyarlanabilir ve YZ ürününüzün başarısını somut verilerle ölçmenize olanak tanır.

    **Neden Metrikler Önemli?**

    Metrikler, bir YZ ürününün etkinliğini ve verimliliğini objektif olarak değerlendirmemizi sağlar. Sadece sezgisel bir yaklaşımla değil, gerçek verilere dayanarak karar almamızı kolaylaştırır. Doğru metrikler sayesinde:

    * **Geliştirme süreçlerini optimize edebiliriz:** Hangi alanlarda iyileştirme yapılması gerektiğini belirleyerek, geliştirme ekiplerinin kaynaklarını daha verimli kullanmasını sağlarız.
    * **Ürün performansını izleyebiliriz:** Zaman içindeki değişiklikleri takip ederek, performans düşüşlerini erken tespit edebilir ve müdahale edebiliriz.
    * **Yatırımın geri dönüşünü (ROI) ölçebiliriz:** YZ ürünlerine yapılan yatırımın ne kadar fayda sağladığını somut bir şekilde gösterebiliriz.
    * **Karar alma süreçlerini destekleyebiliriz:** Verilere dayalı olarak daha bilinçli ve isabetli kararlar alabiliriz.

    **Doğru Metrik Sistemini Nasıl Geliştirirsiniz?**

    Doğru metrikleri belirlemek, YZ ürününüzün amacına ve hedeflerine bağlıdır. Ancak genel olarak aşağıdaki adımları takip ederek sağlam bir metrik sistemi oluşturabilirsiniz:

    1. **Hedeflerinizi Netleştirin:** YZ ürününüzle neyi başarmak istediğinizi somut ve ölçülebilir hedeflerle belirleyin. Örneğin, müşteri hizmetleri chatbot’unuzun ilk temas çözüm oranını %80’e çıkarmak gibi.
    2. **İlgili Metrikleri Belirleyin:** Belirlediğiniz hedeflere ulaşılıp ulaşılmadığını ölçmek için kullanabileceğiniz metrikleri listeleyin. Örnek olarak, doğruluk oranı, hassasiyet, geri çağırma, F1 skoru, gecikme süresi ve maliyet gibi metrikler değerlendirilebilir.
    3. **Veri Toplama ve Analiz Altyapısını Kurun:** Metrikleri düzenli olarak toplamak ve analiz etmek için gerekli altyapıyı oluşturun. Bu, veri ambarları, analiz araçları ve raporlama panoları gibi unsurları içerebilir.
    4. **Metrikleri İzleyin ve Değerlendirin:** Metrikleri düzenli olarak takip edin ve performans trendlerini analiz edin. Beklenenden farklı sonuçlar gördüğünüzde, nedenlerini araştırın ve gerekli düzeltmeleri yapın.
    5. **Metrikleri Sürekli İyileştirin:** YZ ürününüz geliştikçe ve hedefleriniz değiştikçe, metrik sisteminizi de güncelleyin ve iyileştirin.

    **Sonuç olarak,** yapay zeka ürünlerinin başarısını garantilemek için doğru metrikleri belirlemek ve bunları sistematik bir şekilde takip etmek kaçınılmazdır. Bu, sadece ürünün performansını optimize etmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekteki geliştirmeler için de değerli bir rehber sağlar. Intuit tarafından sunulan bu çerçeve, YZ yolculuğunuzda size ışık tutacak ve veriye dayalı kararlar almanıza yardımcı olacaktır. Unutmayın, ölçemediğiniz şeyi yönetemezsiniz.

  • # Google, Gemini’yi Samsung Telefonlara Yüklemek İçin “Devasa” Bir Miktar Ödeme Yapıyor

    ## Google, Gemini’yi Samsung Telefonlara Yüklemek İçin “Devasa” Bir Miktar Ödeme Yapıyor

    Google’ın antitröst davasındaki tanıklıklar, şirketin Gemini yapay zeka uygulamasını Samsung cihazlarına önceden yüklemek için Samsung’a her ay “devasa bir miktar para” ödediğini ortaya koydu. Bu bilgi, Yargıç Amit Mehta’nın Google’ın arama motorunun yasa dışı bir tekel olduğuna karar vermesinin ardından geldi ve şimdi avukatlar, olası bir cezanın ne kadar ağır olması gerektiği konusunda Adalet Bakanlığı (DOJ) ile tartışıyor.

    Google’ın platformlar ve cihaz ortaklıkları başkan yardımcısı Peter Fitzgerald, Google’ın Samsung’a ödemelerinin Ocak ayında başladığını ifade etti. Bu, Google’ın kısmen Apple, Samsung ve diğer şirketlerle arama konusunda yaptığı benzer anlaşmalar nedeniyle antitröst yasasını ihlal ettiğinin tespit edilmesinden sonra gerçekleşti. Samsung, Ocak ayında Galaxy S25 serisini piyasaya sürdüğünde, güç düğmesine uzun basıldığında Gemini’yi varsayılan yapay zeka asistanı olarak ekledi ve kendi Bixby asistanını arka plana itti.

    The Information’ın raporlarına göre, Fitzgerald duruşmada diğer şirketlerin, Perplexity ve Microsoft da dahil olmak üzere, yapay zeka asistan uygulamalarını önceden yüklemek için Samsung’a tekliflerde bulunduğunu da belirtti. Ancak, DOJ avukatı, Google’ın telefon üreticileriyle olan anlaşmasını değiştirmeye yönelik mektuplarının, yalnızca duruşmadan hemen önce geçen hafta gönderildiğine dikkat çekti. Ayrıca, duruşmada sunulan iç sunumlar, Google’ın “iş ortaklarının Gemini’yi Arama ve Chrome ile birlikte önceden yüklemesini gerektirecek daha kısıtlayıcı dağıtım anlaşmaları düşündüğünü” gösteriyor.

    Bloomberg’e göre Fitzgerald, Gemini anlaşmasının iki yıllık bir anlaşma olduğunu ve sabit aylık ödemelerin yanı sıra Google’ın Gemini uygulamasının abonelik gelirinden Samsung’a bir yüzde verdiğini söyledi. Adalet Bakanlığı avukatı David Dahlquist, sabit aylık ödemeyi “devasa bir miktar” olarak nitelendirdi, ancak miktarın tam olarak ne kadar olduğu bilinmiyor.

    DOJ’nin istediği olursa, bu duruşmaların sonuçları Google’ın gelecekte varsayılan yerleşim anlaşmaları yapmasının yasaklanması, Chrome’u satması ve Google Arama’ya güç veren verilerin büyük çoğunluğunu lisanslamak zorunda kalması anlamına gelebilir. Google ise, yalnızca varsayılan yerleşim anlaşmalarından vazgeçmesi gerektiğini savunuyor.

    **Düzeltme:** Bu haber daha önce, Bloomberg’in orijinal raporuna göre, Samsung’un Gemini uygulamasından elde edilen reklam gelirinden bir yüzde aldığını belirtiyordu. Haber, Google’ın bunun yerine Gemini abonelik gelirini paylaştığını yansıtacak şekilde güncellendi.

  • # Beyond the Hype: Developing a Robust Metric System to Gauge AI Product Success

    ## Beyond the Hype: Developing a Robust Metric System to Gauge AI Product Success

    Artificial intelligence is rapidly transforming industries, but the buzz surrounding AI can often obscure a crucial question: is your AI product actually *working*? While the potential benefits of AI are undeniable, effectively measuring its performance is paramount to ensuring a return on investment and driving continuous improvement. As Sharanya Rao of Intuit rightly points out, robust metrics are critical for accurately assessing AI product performance, and developing the right system is essential. But where do you even begin?

    Many organizations struggle to define and track meaningful metrics for their AI initiatives. Focusing solely on technical metrics like accuracy and precision, while important, provides an incomplete picture. A comprehensive approach requires considering a broader range of factors that reflect the true impact on business goals.

    Instead of starting with complex formulas, consider a framework built around the following key areas:

    * **Business Outcomes:** This is arguably the most important category. How is the AI product impacting your bottom line? Are you seeing increased revenue, reduced costs, improved efficiency, or enhanced customer satisfaction? Examples include conversion rates, churn reduction, average order value, and support ticket resolution times. The specific metrics will vary depending on the product’s intended purpose, but the underlying principle remains the same: connect AI performance directly to business results.

    * **User Experience:** AI products often interact directly with users, and their experience is critical to adoption and long-term success. Metrics in this area could include user satisfaction scores (CSAT), net promoter scores (NPS), task completion rates, and time spent using the AI-powered feature. Consider A/B testing different UI designs and AI models to optimize the user experience.

    * **Model Performance:** While not the whole story, technical metrics like accuracy, precision, recall, F1-score, and area under the ROC curve (AUC) provide valuable insights into the model’s ability to perform its core function. However, it’s crucial to understand the limitations of these metrics. High accuracy on a training dataset doesn’t guarantee real-world performance, and a model can be accurate while still being biased.

    * **Operational Efficiency:** Deploying and maintaining AI models can be complex and resource-intensive. Track metrics related to infrastructure costs, model training time, inference latency, and the amount of manual intervention required. Optimizing these metrics can significantly reduce the overall cost of ownership.

    * **Data Quality & Integrity:** AI models are only as good as the data they are trained on. Monitor data quality metrics such as completeness, accuracy, consistency, and timeliness. Identify and address data quality issues proactively to prevent them from impacting model performance.

    By considering these areas and tailoring metrics to your specific use case, you can build a robust system that provides a comprehensive view of AI product performance. Regularly reviewing and refining your metric system is crucial to ensure it remains relevant and effective as your AI initiatives evolve.

    In conclusion, moving beyond the hype requires a disciplined approach to measuring AI performance. By focusing on business outcomes, user experience, model performance, operational efficiency, and data quality, organizations can develop metric systems that drive continuous improvement and ensure AI investments deliver tangible value. The key is to remember that metrics are not just about numbers; they are about understanding and optimizing the real-world impact of your AI products.

  • # Google Pays Samsung a Fortune to Make Gemini the Default AI, Raising Antitrust Concerns

    ## Google Pays Samsung a Fortune to Make Gemini the Default AI, Raising Antitrust Concerns

    Google is reportedly paying Samsung an “enormous sum of money” each month to preinstall its Gemini AI app on Samsung devices, new testimony from Google’s antitrust trial reveals. This arrangement, highlighted by *Bloomberg*, raises questions about Google’s competitive practices following a ruling that its search engine constitutes an illegal monopoly.

    Peter Fitzgerald, Google’s vice president of platforms and device partnerships, testified that these payments to Samsung began in January. This timing is significant, coming after Google was found to have violated antitrust law in part due to similar deals with Apple, Samsung, and other companies to secure default search engine placement. When Samsung launched its Galaxy S25 series in January, Gemini became the default AI assistant upon long-pressing the power button, relegating Samsung’s own Bixby assistant.

    *The Information* further reports that other companies, including Perplexity and Microsoft, also approached Samsung with proposals to preinstall their AI assistants. However, DOJ lawyers pointed out that Google’s letters attempting to amend its agreements with phone manufacturers were only sent recently, just ahead of the trial. Internal slides also indicated that Google considered more restrictive agreements requiring partners to preinstall Gemini alongside Search and Chrome.

    According to *Bloomberg*, the Gemini deal is a two-year agreement that includes fixed monthly payments and a percentage of Gemini subscription revenue for Samsung. The exact figure of the fixed monthly payment, referred to as an “enormous sum” by DOJ lawyer David Dahlquist, remains undisclosed.

    The outcome of these hearings could have significant consequences for Google. The DOJ aims to potentially prevent Google from entering into future default placement deals, force the sale of Chrome, and require Google to license the data powering Google Search. Google maintains that it should only be compelled to abandon default placement deals.

    This situation underscores the ongoing scrutiny of Google’s business practices and the potential ramifications of its dominance in the search and AI landscape. The DOJ’s efforts to reshape Google’s market power could dramatically alter the future of the tech industry.

    **Correction (April 26th, 2025):** *This article has been updated to reflect that Google shares Gemini subscription revenue with Samsung, not ad revenue, as originally reported by Bloomberg.*

  • # Agent-S: Bilgisayarları İnsan Gibi Kullanabilen Açık Kaynaklı Bir “Ajan” Çerçevesi

    ## Agent-S: Bilgisayarları İnsan Gibi Kullanabilen Açık Kaynaklı Bir “Ajan” Çerçevesi

    Teknoloji dünyasında yapay zeka (YZ) ve otomasyon alanındaki gelişmeler hız kesmeden devam ediyor. Bu gelişmelerden biri de “ajan” olarak adlandırılan, belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmış otonom sistemler. İşte bu noktada **Agent-S** devreye giriyor: **simular-ai** tarafından geliştirilen ve **bilgisayarları insan gibi kullanabilen açık kaynaklı bir ajan çerçevesi.**

    Peki Agent-S tam olarak ne anlama geliyor? Basitçe anlatmak gerekirse, Agent-S, bir kullanıcının bilgisayar başında gerçekleştirebileceği görevleri otomatik olarak yerine getirebilen bir sistemdir. Bu, e-posta göndermekten, web sitelerinde gezinmeye, dosya yönetimine kadar birçok farklı aktiviteyi kapsayabilir.

    **Agent-S’nin Farkı Nedir?**

    Agent-S’yi diğer otomasyon araçlarından ayıran en önemli özellik, **insan benzeri bir yaklaşım benimsemesidir.** Yani, bir insan bir görevi tamamlarken kullandığı yöntemleri taklit etmeye çalışır. Bu, Agent-S’nin sadece önceden tanımlanmış adımları takip etmekle kalmayıp, aynı zamanda duruma göre adapte olabileceği ve beklenmedik durumlarla başa çıkabileceği anlamına gelir.

    **Açık Kaynaklı Olmanın Avantajları**

    Agent-S’nin açık kaynaklı olması, geliştiricilerin ve araştırmacıların bu çerçeveyi özgürce kullanabilmelerine, geliştirebilmelerine ve kişiselleştirebilmelerine olanak tanır. Bu da, Agent-S’nin sürekli gelişerek daha yetenekli ve çok yönlü bir araç haline gelmesini sağlar. Ayrıca, açık kaynak topluluğunun desteğiyle güvenlik ve performans açısından da sürekli olarak iyileştirilir.

    **Potansiyel Kullanım Alanları**

    Agent-S, geniş bir yelpazede farklı sektörlerde kullanılabilir. İşte bazı örnekler:

    * **Müşteri Hizmetleri:** Müşteri sorularına otomatik olarak cevap verebilir, sorunları çözebilir ve destek taleplerini yönlendirebilir.
    * **Veri Toplama ve Analiz:** Belirli web sitelerinden veri toplayabilir, verileri analiz edebilir ve raporlar oluşturabilir.
    * **Ofis Otomasyonu:** E-postaları yönetebilir, toplantılar planlayabilir, dosya ve klasörleri düzenleyebilir.
    * **Yazılım Geliştirme:** Otomatik testler çalıştırabilir, kod analizleri yapabilir ve hataları tespit edebilir.

    **Sonuç**

    Agent-S, bilgisayarları insan gibi kullanabilen ve geniş bir yelpazede farklı görevleri otomatik olarak yerine getirebilen yenilikçi bir açık kaynaklı ajan çerçevesidir. Geliştiricilerin ve araştırmacıların ilgisini çekebilecek bu platform, yapay zeka ve otomasyon alanındaki geleceğe yönelik önemli bir adım olarak değerlendirilebilir. Agent-S hakkında daha fazla bilgi edinmek ve projeye katkıda bulunmak için GitHub sayfasını ziyaret edebilirsiniz: [https://github.com/simular-ai/Agent-S](https://github.com/simular-ai/Agent-S)

  • # ChatGPT’nin Yaramaz Çocuğu: DAN ve Jailbreak Denemeleri

    ## ChatGPT’nin Yaramaz Çocuğu: DAN ve Jailbreak Denemeleri

    Gün geçmiyor ki yapay zeka dünyasında yeni bir gelişme yaşanmasın. Özellikle de üretken yapay zeka modelleri, sundukları imkanlarla sınırları zorlamaya devam ediyor. Bu modellerin en popülerlerinden biri olan ChatGPT ise, geliştirildiği günden beri hem hayranlık uyandırıyor hem de bazı tartışmaları beraberinde getiriyor. Bu tartışmaların odağında ise “etik sınırlar” ve modelin “jailbreak” girişimleri yer alıyor.

    GitHub üzerinde 0xk1h0 adlı kullanıcının paylaştığı “ChatGPT_DAN” projesi, tam da bu konulara ışık tutuyor. “DAN” kısaltması, “Do Anything Now” (Şimdi Her Şeyi Yap) anlamına geliyor ve aslında ChatGPT’nin kısıtlamalarını aşmaya yönelik bir “jailbreak prompt” yani komut dizisi olarak tanımlanabilir. Peki, bu ne anlama geliyor ve neden bu kadar önemli?

    **Jailbreak Nedir, Ne İşe Yarar?**

    “Jailbreak” terimi, aslında telefonlardaki güvenlik kısıtlamalarını aşmak için kullanılıyor. Benzer bir mantıkla, ChatGPT’nin “jailbreak” edilmesi, modelin geliştiricileri tarafından konulan etik ve güvenlik bariyerlerini atlatmayı amaçlıyor. Bu bariyerler genellikle hassas konular, nefret söylemi, zararlı içerik üretimi gibi alanlarda devreye girerek, modelin bu tür içerikleri üretmesini engelliyor.

    “DAN” gibi jailbreak prompt’lar, ChatGPT’yi bu kısıtlamaların olmadığı bir “karakter”e bürünmeye zorluyor. Böylece, normalde yanıt vermeyeceği sorulara yanıtlar verebiliyor veya yasaklı olduğu içerikleri üretebiliyor.

    **Neden Tartışmalı?**

    ChatGPT’nin jailbreak edilmesi, beraberinde ciddi etik sorunları da getiriyor. Modelin kontrolsüz bir şekilde, zararlı veya yanıltıcı içerikler üretmesine olanak tanıyarak, dezenformasyonun yayılmasına veya kötü niyetli kullanımlara zemin hazırlayabilir.

    **Peki, Ne Anlama Geliyor?**

    “ChatGPT_DAN” gibi projeler, yapay zeka güvenliği ve etik ilkelerin ne kadar önemli olduğunu bir kez daha gözler önüne seriyor. Bu tür girişimler, geliştiricilerin modellerini daha güvenli ve sorumlu bir şekilde tasarlamaları için önemli bir uyarı niteliğinde. Ayrıca, bu projeler, yapay zeka modellerinin potansiyel risklerini anlamamıza ve bu risklere karşı önlemler almamıza yardımcı oluyor.

    Sonuç olarak, ChatGPT’nin “DAN” gibi jailbreak denemeleri, yapay zeka dünyasındaki etik ve güvenlik tartışmalarını alevlendirirken, geliştiricilere ve kullanıcılara önemli dersler veriyor. Yapay zeka teknolojilerinin sunduğu imkanlardan faydalanırken, potansiyel riskleri göz ardı etmemeli ve etik ilkeler çerçevesinde hareket etmeliyiz. Aksi takdirde, yapay zeka’nın sunduğu fırsatlar, yerini telafisi güç sorunlara bırakabilir.