Yapay Zeka hayatımıza girdi. Hatta hayatımıza öyle bir girdi ki, “Aman yapay zeka da neymiş? Ben yapay zeka kullanmıyorum.” diyenler de yapay zeka kullanıyor farkında bile olmasalar da…
Yapay zeka sadece sohbet botlarından ibaret değil. Sohbet için kullanılan, soru sorup cevap aldığımız yapay zeka modelleri metin tabanlı verilerle eğitilmiş modellerdir. Resimlerle, videolarla eğitilen yapay zeka modelleri de var. Image to text görselleri tanıyan modeller, Whisper gibi sesi metne dönüştüren modeller, Openai’nin DALL-E gibi kapalı kaynak, Stable Diffussion gibi açık kaynak birçok görsel oluşturma, Sora ve google veo gibi metinden video oluşturan modeller de yapay zeka modeli.
Aynı zamanda Google Asistan, Siri de yapay zeka. Bir çok web sitesinde sorularınıza yanıt veren destek sohbet botları da öyle.
Netflix, YouTube, Spotify gibi platformlar, önceki tercihlerinizi analiz edip yeni içerikler sunar. Kısacası istesek de istemesek de yapay zeka hayatımızda. Bizim yapay zekânın ne olduğunu bile bilmememiz bir şeyi değiştirmiyor. Yapay zeka hayatımıza girdi ama asıl soru onu biz mi kullanıyoruz.
Günümüzde yapay zeka henüz emekleme aşamasında ama hayatımıza dolaylı yollarla da olsa girmiş durumda. Yapay zeka gerçek anlamda bir zekaya sahip değil. En azından şimdilik…
Yapay zekâ (YZ) günümüzde etkileyici sonuçlar üretse de, gerçek bir “zekâya” veya bilinçli düşünceye sahip değildir. Şu anda kullanılan yapay zekâ sistemleri – özellikle büyük dil modelleri (LLM) – temel olarak istatistiksel tahmin makineleridir.
Günümüzdeki Yapay Zekâ Gerçekte Nedir?
- Tahmin Motoru: GPT, Claude, Gemini gibi dil modelleri, kendilerine verilen girdiye karşılık en olası kelime ya da cevabı tahmin eder. Örneğin: “Paris Fransa’nın…” girdisine “başkentidir” kelimesi yüksek olasılıkla gelir.
- Anlamaz, Algılamaz: Yazdığı metni, gördüğü görüntüyü ya da yaptığı öneriyi “anlamaz”; sadece eğitildiği milyarlarca veriden, benzer örneklerde neyin geldiğini öğrenmiştir.
- Belleği Yoktur (varsayılan olarak): Sizinle daha önce yaptığı bir konuşmayı hatırlamaz. Hafıza özelliği açıksa bile bu, veri kaydı ve geri çağırmadır; insan hafızası gibi dinamik ve bağlama göre gelişen bir yapı değildir.
- Niyet ve Bilinç Yoksunluğu: İyi-kötü, doğru-yanlış, yararlı-zararlı gibi kavramları içselleştiremez. Ahlaki değerlendirme yapmaz. Talimatlara göre çalışır, kendiliğinden bir amacı yoktur.
- Zekâsı Varmış Gibi Görünmesi: Dil modeliyle konuştuğunuzda tutarlı, akıllı, esprili hatta empatik cevaplar alabilirsiniz. Bu, modelin insan dilindeki kalıpları çok iyi öğrenmiş olmasından kaynaklanır. Ancak arkasında anlayan bir zihin yoktur; sadece “dil oyunları” oynar.
Yapay Zekâ = Gerçek Zekâ Değildir
| Özellik | İnsan Zekâsı | Yapay Zekâ |
|---|---|---|
| Anlama | Evet | Hayır |
| Bilinç | Evet | Hayır |
| Amaç Belirleme | Evet | Hayır |
| Deneyim ve Duygu | Evet | Hayır |
| İstatistiksel Tahmin | Kısmen | Evet (temel) |
Bugünün YZ sistemleri güçlü araçlardır ama zekâyı taklit eden sistemlerdir, onu yaşayan ya da hisseden yapılar değil. Bu farkı anlamak, YZ’ye güveni doğru seviyede tutmak için kritik önemdedir
Tüm bunları bildiğimize göre yapay zeka’nın kendine ait bir düşüncesi, iradesi, benliği, ruhu olmadığını; sadece bir araç olduğunun farkına varmamız gerek. Eğer işe yarar ve kullanışlı bir araç varsa neden kullanmayalım? Bu araç işimizi daha hızlı tamamlamamıza yarıyor ve bize kolaylık sağlıyorsa kullanmamak için bir gerekçemiz olmaması gerek. Asıl mesele ise biz onu doğru şekilde kullanmayı öğrenmediğimizde onu kullananlar kendi öznel, şahsi amaçları için kullanırken, aynı zamanda biz de bu işlemin bir parçası haline gelebiliriz. Burada eğer yapay zekayı bilinçli ve doğru şekilde kullanmayı bilirsek işimizi hızlandırıp, kolaylaştıran bir araç olacağı.
Yapay Zekayı Nasıl Doğru Şekilde Kullanabiliriz?
Yapay zekâyı doğru şekilde kullanmak için şu temel ilkelere dikkat etmek gerekir:
✅ Amaç Odaklı Kullan
- Belirsiz istekler yerine açık, net hedef belirle: “Şu konuda özgün bir yazı hazırla, şu yapıya göre.”
- Günlük işler için otomasyon (e-posta, özetleme, planlama) ya da içerik üretimi gibi alanlarda verimlilik sağlar.
✅ Doğruluk Kontrolü Yap
- Üretilen bilgi her zaman doğru olmayabilir. Özellikle tarih, istatistik ve kaynak isteyen konularda mutlaka kendin doğrula.
- YZ, güvenle hatalı bilgi sunabilir.
✅ Veri Gizliliğine Dikkat Et
- Kişisel, gizli veya hassas bilgileri paylaşma.
- Özel şirket belgeleri, müşteri bilgileri, şifreler gibi veriler kesinlikle girilmemeli.
✅ İnsan Denetimini Unutma
- YZ destek sağlar, karar vermez.
- İçerik, analiz ya da görsel üretimlerde son kontrol insanda olmalı.
✅ Kaynak Olarak Değil, Araç Olarak Gör
- YZ, uzman yerini almaz; uzmanlara yardımcı olur.
- Bilgiyi anlamak, yorumlamak ve üretmek için bir “yardımcı araç”tır.
Mahremiyet Neden Önemli?
Mahremiyet, gizlilik denildiğinde, bize pompalanan telkinlerin sonucu olarak “Benim gizli saklı bir şeyim yok.” sözü artık bir slogan haline geldi. Banka hesaplarınızın, kredi kartlarınızın şifrelerini de herkesin bilmesini ister misiniz? Evinizin kapısını açık bırakırsanız ne olur? Avlu duvarı, ülke sınırları, pencere, balkon korumaları gibi herkesin istediği gibi girip çıkmasını istemediğimiz alanı belirleyen sınırlarımız olmalı. Mahremiyet güvenlikle yakın alakalıdır. Bu sebeple önemlidir. Elbette güvenlik güçleri gerekli durumlarda kanunun verdiği yetki ile istediği bilgilere erişebilir ama bu herkesin erişimine açık olması gerektiği anlamına gerekmiyor. Hayatımızın her alanında olduğu gibi internet üzerinde de belirli sınırlarımız, şifrelerimiz olmalı. Herşeyi herkesin erişimine açarsanız, içeriye kimlerin gireceği, kimin neyi hangi amaçlarla kullanacağı konusunda bir kontrolünüz olmaz. Mesele bir insanın eşi ile, çocukları ile, arkadaş veya iş grupları ile yaptığı yazışmaları tüm dünyanın bilmesi gerekmiyor. Eğer kapı açıksa iyi niyetli kişilerden belki bir zarar göremeyiz ama kötü niyetli birisi her şeyi yapabilir.
Açık kaynak, özgür yazılımlar bu sebeple çok değerli. İçinde hangi kodların olduğunu inceleyebilir, zararlı bir kod, malware, adware, izleme kodları varsa görebilirsiniz. Ama kapalı kaynak uygulamalar, işletim sistemlerinin arkaplanda ne yaptığını bilemeyiz. Aynı şekilde yapay zeka harika bir araç olabilir ama büyük şirketlerin elinde bir kâr silahı, manipülasyon aracı da olabilir. Bu sebeple bulut yapay zeka kullanırken tedbirli olmakta fayda var. Ayrıca bu dev şirketlerin şimdiki gücü ve nüfusu bu kadar fazla iken daha da güçlenir ve tekelleşir, alternatifleri kalmazsa bu ciddi toplumsal sorunlara yol açar.
Yapay zeka yalnızca OpenAI, Google, Microsoft gibi dev şirketlerin uygulamaları ile değil açık kaynak ve mahremiyet odaklı uygulamalar ile de kullanılabilir. Üstelik internete bile ihtiyaç duymadan kendi donanımınız üzerinde yapay zeka kullanabilirsiniz. Google, OpenAI ve Microsoft birer şirkettir ve şirketler kâr amacı güderler. Daha fazla kâr için ne gerekiyorsa yaparlar. Eğer kişisel verilerinizi bu şirketlerle paylaşırsanız verilerinizi işlemek, bunları şirket çıkarları için kullanmak onların insiyatifindedir. Bunun üzerine hiç bir kontrolünüz yoktur, onlar size varmış gibi gösterse de… Bu konuda daha fazla detaya girmeye gerek yok. Ama bilin ki yapay zekayı mahremiyetinizi koruyarak kullanmanın yolları var. Sadece kendi donanımınızı kullanan yerel yapay zeka (Local LLM) modellerinin internete ihtiyacı yok. Yalnızca kullandığınız uygulamanın ne kadar güvenli olduğuna dikkat etmelisiniz.
Llama, Gemma, Mistral, Qwen gibi bir çok yerel LLM var. Bunları gguf formatında, daha düşük donanımlarda çalışabilmesi optimize edilmiş, kuantize edilmiş modelleri kullanmanız mümkün.
Llama.cpp’yi kaynak kodlarından derleyerek kullanabileceğiniz gibi pek çok cihaz için geliştirilen kullanışlı uygulama da mevcut. Bilgisayarım çok eski olduğu için bilgisayarlarda kullanilan uygulamaları deneyimleme imkanım pek olmadı. Genellikle android telefonumda kullandığım uygulamalar var. Ama AnythingLLM pek çok kullanıcının memnun kaldığı bir uygulama diye biliyorum. Eğer güçlü yeni nesil bir işlemci, 12 GB üzeri RAM, en az GeForce RTX 3060 bir ekran kartınız varsa 8B ve belki de daha güçlü modelleri hızlı ve performanslı bir şekilde çalıştırabilirsiniz diye tahmin ediyorum. Bunun için işletim sisteminize uygun uygulamayı kurup deneyebilirsiniz.
Bilgisayarlarda kullanılan uygulamaları deneyemediğim için bu konuda deneyimlerimi paylaşamayacağım. Ama 12 GB RAM, Snapdragon 7 Gen 1 telefonumda android için geliştirilen bir çok yapay zeka uygulamasını kullanıyorum. Bildiğim local LLM uygulamaları şunlar:
ChatterUI:
Kaynak kodları github üzerinde Vali-98 tarafından paylaşılan harika bir açık kaynak yapay zeka uygulaması.
Github bağlantısı: https://github.com/Vali-98/ChatterUI
Android apk: https://github.com/Vali-98/ChatterUI/releases/latest
PocketPal AI:
Kaynak kodları a-ghorbani tarafından github üzerinde paylaşılan bir başka yerel yapay zeka (local LLM) uygulaması.
PocketPal AI Github: https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai
Github: https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai/releases
Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.pocketpalai
IOS: https://apps.apple.com/us/app/pocketpal-ai/id6502579498
Layla:
Açık kaynak bir uygulama değil. Ücretli bir uygulama ve Android ve IOS sürümleri mevcut. Layla Lite sürümü ile ücretsiz olarak yerel llm modellerini kullanmanız mümkün ancak uygulamayı tüm özellikleri ile kullanabilmek için gerekli mini app’leri kullanabilmek için ücretli sürümü satın almak gerek.
Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.layla
Apple Store: https://apps.apple.com/us/app/layla/id6456886656
Layla Network: Resmi web sitesi https://www.layla-network.ai/ üzerinden DIRECT DOWNLOAD .APK FILE üzerine tıklayarak android cihazınız için ücresiz lite sürümünü indirebilirsiniz.
Google AI Edge Gallery: Uygulama llama.cpp gguf formatı yerine .task formatı modelleri destekliyor. Uygulamayı kurup uyumlu modelleri uygulama içinden indirip kullanabilirsiniz. Görsel analiz özelliği şaşırtıcı derecede hızlı. Şimdilik sadece android sürümü var.
Android: https://github.com/google-ai-edge/gallery/releases/latest/download/ai-edge-gallery.apk
Local Dream: Bu yalnızca görsel oluşturmak için geliştirilen bir uygulma. DALL-E’nin açık kaynak alternatifi yalnızca cihazınızın kaynaklarını kaynaklarını kullanarak görsel oluşturma yeteneği olan bir uygulama. Küçük modeller olsa da işinize yarayabilir. En güzeli de mahremiyet odaklı ve kişisel verilerinizi dışarı sızdırmaz. CPU, GPU ve NPU ile çalışan bir çok görsel oluşturma modeli ile internete bile bağlanmadan fotoğraf oluşturabileceğiniz bir uygulama. Metinden görsele (text to image), görselden görsele (image to image) özellkleri var. 128px, 256px, 384px, 512px boyutlarında görseller oluşturabilirsiniz.
Eğer kişisel verilerinize önem veriyorsanız bu uygulamalar sizin için favoriniz olabilir. Elbette bulutta çalışan yapay zeka modellerini de kullanabilirsiniz. Ama yapay zekanın kişisel verilerle işlem yapması gereken projeleriniz varsa en mantıklı yol kendi yerel modellerimizi kullanmak olacaktır.
Eğer yeteri kadar güçlü donanımınız varsa deepseek v3 gibi büyük bir modeli kendi donanımız üzerinde ve güvenli bir şekilde kullanabilirsiniz. DeepSeek-V3-0324 modeli 685B bir model ve normal bir kullanıcının sahip olamayacağı kadar güçlü bir donanıma ihtiyaç duyar. Ama pek çok görevi başarıyla yapabilen daha küçük modeller fazlası ile yeterli olacaktır. Bilgisayarınızın ekran kartı, işlemci ve RAM miktarına göre 8B, 12B, 32B hatta 70B modelleri bile düşük maliyetle kullanabilirsiniz.
Huggigface üzerinde yüzlerce model var. Türkçe yanıt vermekte başarılı modeller arıyorsanız aşağıdaki listeden istediğiniz modelin .gguf formatında uygun boyutunu indirebilirsiniz. Çoğunlukla Q4_K_M veya mobil cihazlar için kuantize edilmiş Q4_0 boyutu yeterli olacaktır.
Türkçe Eğitilmiş Yapay Zeka Modelleri:
Türkçe yanıt vermekte başarılı modelleri ChatterUI gibi uygulamalarda kullanabilmek için kuantize edilmiş .gguf formatını indirmelisiniz.
Aya Expanse 8b:
Aya Expanse CohereLabs tarafından geliştirilen Türkçe de dahil 23 dilde eğitilen bir model. 8B ve 32B boyutlarında donanımınıza uygun olanı kullanabilirsiniz. Modeli matrixportal/aya-expanse-8b-GGUF adresi üzerinden indirebilirsiniz.
Gemma3 4B:
Google tarafından geliştirilen model hugginface üzerinde 1B ve 4B olarak kullanıma sunulmuş. Modelin 4B boyutunda matrixportal/gemma-3-4b-it-GGUF üzerinden indirebilirsiniz.
Gemma3 1B:
Gemma3’ün 1B boyundaki modelini matrixportal/gemma-3-1b-it-GGUF üzerinden indirebilirsiniz.
Turkish Llama 8b Instructv0.1:
Turkish Llama 8b Instructv0.1, Yıldız Teknik Üniversitesi ytu-ce-cosmos tarafından Türkçe olarak eğitilmiş Llama3 tabanlı bir model. Türkçe yanıtlar ve Türk kültürü konusunda başarılı bir model. Modeli matrixportal/Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1-GGUF adresinden indirebilirsiniz.
Hugginface üzerinde kuantize ettiğim çok model var. İstediğiniz modeli indirip kullanabilirsiniz.
Huggingface Repom: https://huggingface.co/matrixportal
