Yapay zekâ duyurularını ve iddialarını okumak: abartıyı ayıklama rehberi

Trabzon’da bir muhasebe bürosu sahibi Nurten Hanım, bir yapay zekâ ürününün tanıtımında hafızalı, ajan ve yüzde 99 doğru gibi ifadeler gördü. Ürünü almadan önce bu ifadelerin ne anlama geldiğini anlamak istiyor. Bu rehber, yapay zekâ duyurularını ve ürün iddialarını (claims) kavramlarla sınamak için yedi dersi sıraya koyar. Amaç şüpheci olmak değil, sorulacak soruları bilmektir.

Bu rehber kimin için?

Yeni bir model, uygulama ya da araç duyurusunu okuyup alıp almamaya karar verecek herkes için hazırlandı. Esnaf, kurum çalışanı, öğretmen ve içerik üreticisi uygulayabilir. Kod bilmeniz gerekmez; Yapay zekâ kavramları: Temel kursunu bilmeniz işinizi kolaylaştırır. Rehber, bir ürünün iyi ya da kötü olduğuna hüküm vermez. Ürün iddialarını anlamak ve doğrulamak isteyen herkes için bir okuma yöntemi sunar.

Başlamadan önce

İncelemek istediğiniz bir duyuru, reklam ya da ürün sayfası seçin
İçindeki iddiaları madde madde yazın
Kıyaslama tablosu varsa kaynağını not edin
Sürüme göre değişebilecek ürün adlarını ve özellikleri yazarken tarih ekleyin

Önce bilmeniz gerekenler

İlk kural, akıcı dilin doğruluk göstermediğidir. OpenAI’nin 5 Eylül 2025 tarihli yazısına göre çoğu kıyaslama yalnızca doğru yanıt oranına baktığı için tahmin yürütmeyi ödüllendirir; bilmiyorum demek puan getirmez. Yazıdaki SimpleQA örneğinde iki modelin doğruluk oranları birbirine yakınken (yüzde 24 ve yüzde 22) hata oranları çok farklıdır (yüzde 75 ve yüzde 26). Yani tek bir doğruluk sayısı, modelin ne zaman yanıldığını göstermez.

İkinci kural, yasal bir çerçeve olduğunu bilmektir. ABD Federal Ticaret Komisyonu (FTC), 25 Eylül 2024 tarihli duyurusunda yapay zekâyı yanıltıcı uygulamalar için kullanan şirketlere karşı beş yaptırım işlemi açıkladı. Duyuruda, avukatların yerini alabileceği öne sürülen bir hizmetin iddialarının desteklenmediği ve yapay zekâyla yüksek gelir vaat eden işletmelerin kazanç iddialarının çoğunlukla gerçekleşmediği belirtildi. NIST’in AI Risk Management Framework çerçevesi de güvenilirlik unsurlarını ürün ve hizmetlerin tasarım, kullanım ve değerlendirme süreçlerine katmayı hedefler.

Üçüncü kural, iddianın hangi kavrama karşılık geldiğini sormaktır. Örneğin kendi verinizle eğitildi iddiası ile RAG aynı şey değildir. Lewis ve arkadaşlarının 2020 tarihli makalesi, önceden eğitilmiş bir modeli ayrı bir bilgi dizini ile birleştiren RAG yaklaşımını anlatır; bu, modeli yeniden eğitmek anlamına gelmez. Yapay zekâ tarayıcıları için de OWASP’ın tarifi önemlidir: model, web sayfası gibi dış içerikleri işlerken bu içeriğe gömülü talimatlar davranışını değiştirebilir. Bu yüzden sizin yerinize gezinen bir araca verdiğiniz izin en az düzeyde tutulmalıdır.

Dördüncü nokta, iddianın sınanabilir hâle getirilmesidir. Yüzde 99 doğru gibi bir ifade tek başına anlam taşımaz; hangi veriyle, kim tarafından ve hangi görevde ölçüldüğünü sormak gerekir. OpenAI yazısındaki örnek bunun nedenini gösterir: iki model doğruluk açısından birbirine yakın görünürken hata oranları çok farklı olabilir. Satıcıya sorulacak üç soru bu yüzden ölçü, veri ve senaryo üzerine kurulur. Karşılaştırmalı denemede ise aynı soruyu birkaç araca sormak ve yanıtları hangisinin verdiğini bilmeden değerlendirmek, marka etkisini azaltır.

Adım adım öğrenme yolu

Yedi ders, duyuruyu okumaktan ürünü denemeye doğru ilerler: önce abartıyı ayıklar, sonra tabloyu ve kavramı sınar, en sonda yeni bir ürün türüyle güvenli ilk adımı atarsınız. Dersleri sırayla izleyin ama bir ürün duyurusunu elinizin altında tutun. Her derste duyurudaki iddiaların hangisini bu dersin kavramıyla sınayabileceğinizi yazın.

Yeni model duyurusunu okumak: abartıyı ayıklamak: Yeni bir model duyurusunu okumayı ve abartıyı ayıklamayı öğrenirsiniz.
Benchmark nasıl okunur: model karşılaştırma tablolarını anlamak: Model karşılaştırma tablolarını okumayı ve neyi ölçtüklerini sorgulamayı öğrenirsiniz.
Model, uygulama, araç: aynı model neden farklı davranır?: Aynı modelin farklı uygulama ve araçlarda neden farklı davrandığını öğrenirsiniz.
Ürün tanıtımındaki yapay zekâ iddialarını kavramlarla sınamak: Ürün tanıtımındaki iddiaları kavram karşılığına çevirir, satıcıya üç doğrulama sorusu yazarsınız.
Aynı soruyu üç yapay zekâya sormak: kör karşılaştırma yöntemi: Aynı soruyu üç yapay zekâya sorup yanıtları kör karşılaştırma yöntemiyle değerlendirirsiniz.
Yapay zekânın hata türleri ve her birinin kontrolü: Yapay zekânın hata türlerini ve her biri için kontrol yöntemini öğrenirsiniz.
Yapay zekâ tarayıcısı nedir? Sizin yerinize gezinen tarayıcıyla güvenli ilk adım: Yapay zekâ tarayıcısının sohbet ve ajan kipini ayırır, ilk görevi düşük riskli seçersiniz.

Çalışma örneği: Nurten Hanım üç iddiayı yazdı: hafızalı, ajan ve yüzde 99 doğru. Hafızalı için bunun kalıcı talimat mı, sohbet geçmişi mi, yoksa belge arama mı olduğunu sordu. Ajan için ürünün ne zaman durduğunu ve hangi işlemlerde onay istediğini sordu. Yüzde 99 doğru için hangi veriyle ve hangi görevde ölçüldüğünü sordu.

Satıcının yanıtları iki soruda net, birinde belirsizdi. Nurten Hanım belirsiz yanıtı kayda geçirdi ve ürünü önce kendi işinden üç örnekle denedi. Denemede aracın bir tarih hatası yaptığını gördü; hata türünü kayıt defterine ekledi. Karar verirken yalnızca tanıtımdaki sayıya değil, kendi denemesindeki hata türlerine ve satıcının yanıtlarına baktı.

Bir iddia sınama formu hazırlayın ve her yeni duyuruda aynı formu doldurun. Formda dört sütun olsun: iddia, karşılık geldiği kavram, ölçüt ya da kanıt ve sorulacak soru. Örneğin hafızalı sözcüğü için kavram kalıcı bellek ya da kalıcı talimat olabilir; kanıt olarak ürünün yardım sayfasındaki ilgili bölümü, soru olarak da belleğin nerede saklandığı ve nasıl silindiği yazılır. Aynı formu model duyurusu, kıyaslama tablosu ve ürün sayfası için kullanabilirsiniz. Form dolduktan sonra boş kalan satırlar, satıcıdan alacağınız yanıtların listesidir. Yanıt gelmeyen ya da belirsiz kalan satırı, kararınızda ağırlık verdiğiniz bir uyarı olarak tutun.

Kendi denemenizi de tasarlayın. Üç görev seçin: biri kolay, biri orta, biri zor. Her göreve ürünün tanıtımında geçen bir iddiayı eşleştirin ve ürünü bu üç görevde deneyin. Sonuçları kısa bir tabloya yazın: görev, beklenen sonuç, gerçek sonuç, hata türü. Tabloya bakınca ürünün tanıtımdaki iddiayla kendi işinizdeki davranışı arasındaki farkı görürsünüz. Aynı deneme, kıyaslama tablosundaki bir sayının sizin için ne anlama geldiğini de anlatır. Denemeyi yaparken gerçek kişi verisi kullanmayın; kurgusal örnekler yeterlidir. Deneme sonucunu satıcıya sorularınızla birlikte tutarsanız, karar anında elinizde somut bir dosya olur.

Sık yapılan hatalar

Duyurudaki tek bir sayıya bakıp karar vermek
Kıyaslamanın kimin yaptığını ve neyi ölçtüğünü sormamak
Hafızalı ya da ajan gibi sözcükleri teknik bir garanti sanmak
Ürünü kendi işinizden bir örnekle denemeden satın almaya karar vermek
Yapay zekâ tarayıcısına ilk günden geniş yetki vermek
Satıcının yanıtını doğrulamadan kabul etmek; yanıtı bir kaynakta ya da kendi denemenizde kontrol edin
Kıyaslama sonucunu kendi işinize aynen taşımak; tablo sizin göreviniz için ölçülmemiş olabilir

Sık sorulanlar

Bu rehber hangi ürünü almam gerektiğini söyler mi?

Hayır. Rehber ürün önermez; iddiaları sınamayı öğretir. Karar sizin ve ihtiyacınızın sonucudur.

Kıyaslama tabloları işe yaramaz mı?

Yarar, ama tek başına karar vermez. Tablonun neyi ölçtüğünü ve sizin işinize benzeyip benzemediğini sormak gerekir.

Satıcıya hangi soruları sormalıyım?

Ürün iddialarını sınama dersinde üç doğrulama sorusu yazarsınız. Genel bir örnek: bu iddia hangi veriyle ve kim tarafından ölçüldü? Kendi işime benzer bir senaryoda denenebilir mi?

Fiyat ve özellikler değişirse ne olur?

Ürün adları, menüler ve özellikler sürüme göre değişebilir. Bu yüzden rehber fiyat vermez; kavramlar ve sorular daha yavaş eskir.

Son kontrol listesi

İddiaları madde madde yazdınız mı?
Her iddiayı bir kavramla eşleştirdiniz mi?
Kıyaslamanın kaynağını ve ölçtüğü şeyi buldunuz mu?
Ürünü kendi işinizden bir örnekle denediniz mi?
Satıcıya üç doğrulama sorusu hazırladınız mı?
Yapay zekâ tarayıcısı ya da ajan kullanacaksanız izinleri en aza indirdiniz mi?

Bu rehberden sonra

İddiaları kavramlarla sınamayı pekiştirmek için Yapay zekâ kavramları: Uygulama (YZ 232) kursuna geçin. Yapay zekâyla doğru bilgiye ulaşmayı ve bilgiyi doğrulamayı derinleştirmek isterseniz Yapay zekâ ile doğru bilgiye ulaşmak ve doğrulamak (YZ 230) kursuna da bakabilirsiniz.

Bu rehberle ilgili kurslar

Yapay zekâ kavramları: Uygulama (YZ 232)
Yapay zekâ ile doğru bilgiye ulaşmak ve doğrulamak (YZ 230)

Kaynaklar

Son kontrol: 12 Kasım 2026