TEKNOLOJİ

Galatasaray’ın Osimhen’e ödediği 75 milyon Euro, Türkiye için tarihi bir rekor. Ama bu rakam, günümüzdeki transfer çılgınlığının yanında mütevazı kalıyor. Çünkü artık “transfer”in anlamı değişti. Futbol sahalarından teknoloji laboratuvarlarına taşındı. Ve karşımızda şu soru: Bir kişi için 1 milyar dolar öder misiniz?Bir kişiyi işe almak için 1 milyar dolar verir miydiniz? On yıl önce bu soru bir bilim kurgu filminin repliği gibi dururken, bugün Wall Street Journal’ın sayfalarında, teknoloji devlerinin yönetim katlarında fısıldanan bir gerçeğe dönüştü. Bir yanda yapay zekanın (AI) milyonları işsiz bırakacağı endişesiyle kaynayan bir dünya, diğer yanda ise tek bir bireyin yeteneği için adeta Monopoly parası gibi saçılan yüz milyonlar, hatta milyarlarca dolarlar...Bu baş döndürücü tezatlık, kariyerinin başındaki her gencin zihninde dev bir soru işareti yaratıyor: Bu yeni oyunun kuralları ne? Ben bu oyunun neresindeyim? Mark Zuckerberg’in OpenAI’nin baş araştırmacısı Mark Chen’e 1 milyar dolarlık teklifini yaptı. Bu teklif sadece retorik değildi. Wall Street Journal’ın aktardığına göre, Meta CEO’su gerçekten de bir kişiyi işe almak için milyar dolarları konuşuyordu. Ve bu konuşma yapılırken, aynı Zuckerberg başka bir hamle yapıyordu: 28 yaşındaki Alexandr Wang’ın Scale AI şirketini 14 milyar dolara satın alarak onu da bünyesine katıyordu.

İnternet, sosyal medya ve dijitalleşme hayatımızın her alanında sınırsız ve sonsuz kolaylıklar getirirken, başta kişisel veri güvenliği ve dolandırılma gibi birçok riski de beraberinde taşıyor. Kurumsal bir firmanın, duyurusu, ilanı, kampanyasının altına yapıştırılmış, ya da bir şekilde entegre edilmiş olan korsan bir QR kod, hayatınızı karartabilir.

İnternette içerik üretmek artık eskisi kadar basit değil. Sadece güzel yazmak yetmiyor, yazdıklarının yapay zekâ motorları tarafından da fark edilmesi gerekiyor. Nasıl ki merak ettiğin bir sorunun cevabını artık çoğunlukla yapay zekada arıyorsan senin yazdığın içeriklerin de yapay zekada yer alması için belli bir tekniğe ihtiyacın var.İşte tam bu noktada GEO (Generative Engine Optimization) devreye giriyor. GEO, klasik SEO’nun bir adım ötesinde, yapay zekâ destekli arama ve sohbet motorları için içeriklerin optimize edilmesini sağlıyor. Başlık yapıları, listeler, tablolar, kaynaklar...En iyisi seni içeriğimize doğru alalım ve GEO nedir, teknik GEO nasıl yapılır gibi soruların cevaplarını birlikte öğrenelim.

Yapay zeka dünyasına adım attığınız anda karşınıza birçok farklı terim çıkacaktır. Bu terimler başta kafa karıştırıcı görünse de zamanla işinize yaradıklarını fark edeceksiniz. LLM de bunlardan bir tanesi. LLM (Large Language Model), Türkçesiyle Büyük Dil Modeli, aslında birçoğumuzun 'yapay zeka' diye tanımladığımız alan. LLM modelleri, çok büyük miktarda yazı, kitap, makale, internet verisi üzerinde eğitilir ve amaçları dili öğrenmek ve insan gibi metin üretmektir. Yani, sıklıkla kullandığımız ChatGPT, aslında bir LLM örneği kullanır.Gelin, yapay zekayı anlamanın en kilit noktası olan LLM'i yakından öğrenelim.

Yapay zekâ (YZ) hayatımıza o kadar hızlı girdi ki, artık günlük konuşmalarda bile teknoloji dünyasına ait özel terimleri duyuyoruz. “Prompt engineering – İstem mühendisliği”, “hallucination – halüsinasyon/yanılsama”, “foundation model – temel model”, “AI alignment – YZ uyumlaması” gibi ifadeler; iş dünyasından akademiye, girişimcilikten sosyal medyaya kadar her yerde karşımıza çıkıyor. Ancak bu terimleri doğru anlamadan YZ’yi etkin kullanmak mümkün değil. İşte, günümüzün yapay zekâ çağında bilmeniz gereken temel kavramlar, teknik terimler ve iş dünyasında sıkça duyacağınız ifadeler…