AI ajanı (AI agent) teknolojisinin Silicon Valley'de hızla yayılmasıyla birlikte, 2024 yılında yatırımlar 8.2 milyar dolara ulaştı; bu otonom sistemler finans, altyapı ve karar verme alanlarına yavaş yavaş sızıyor. Ancak, bu teknolojik devrimin arkasında sıkça göz ardı edilen bir anahtar sorun ortaya çıkıyor: "AI ajanlarının davranışlarının güvenilir olup olmadığını nasıl doğrulayacağız?"
Silicon Vadisi, geçen yıl AI ajanlarına 8.2 milyar dolar yatırdı.
Yakında, paramızı, altyapımızı ve karar verme süreçlerimizi kontrol edecekler.
Ama kimsenin konuşmadığı bir sorun var:
AI ajanlarının gerçeği söyleyip söylemediğini nasıl doğrulayabiliriz? pic.twitter.com/zEj7z5mGyX
— Sergey Gorbunov (@sergey_nog) 22 Nisan 2025
Silicon Valley, AI ajanlarına sıcak yatırım yapıyor, ama güven temeli hala "kara kutu" mu?
Chainlink'in kurucu ortağı Sergey Gorbunov, dün akşam bir gönderi paylaşarak, şu anda AI ajanlarının bağımsız olarak karmaşık görevleri tamamlayabilen otonom sistemler olarak paketlendiğini, ancak çoğunun hala "kara kutu" tarzında çalıştığını belirtti - yani kullanıcıların iç karar verme süreçlerini bilemeyecekleri, sadece kör bir şekilde güvenmeyi seçebilecekleri.
Gerçekten özerk bir AI ajanı, "durdurulamaz" ve "doğrulanabilir" özelliklere sahip olmalıdır; ancak, günümüzdeki sistemler genellikle bu standarda uymamaktadır.
(AI Dünyasının USB-C Arayüzü: Model Context Protocol (MCP) nedir? AI asistanının evrensel bağlam protokolü yorumu )
Neden "doğrulanabilirlik" gerçek bir güvenlik garantisidir?
Gorbunov, doğrulanabilirliğin, AI ajanlarının "ne yaptı? Nasıl yaptı? Belirlenen kurallara uydu mu?" sorularını net bir şekilde açıklama yeteneğine sahip olması gerektiğini vurguladı:
Bu mekanizmaların eksikliği durumunda, AI ajansları kritik altyapı kontrolünü ele geçirdiğinde büyük riskler doğurabilir. Bu "doğrulama boşluğu (verification gap)", uygun bir şekilde ele alınmadığında, teknoloji gelişiminde bir tehdit haline gelebilir.
Üç tür AI ajanı, her birinin farklı doğrulama gereksinimleri vardır.
EigenLayer kurucusu Sreeram Kannan'a göre, AI ajanları hizmet aldıkları kişilere göre üç sınıfa ayrılmaktadır:
Kişisel Temsilci ( Kişisel Temsilciler ): Temel olarak bireylere hizmet eder, dijital asistanlar gibi, doğrulama gereksinimleri görece daha düşüktür.
Kamusal Temsilciler (Commons Agents): Topluluğa hizmet eder, adalet ve güvenilirliği sağlamak için orta düzeyde doğrulama gerektirir.
Sovereign Agents (: İnsan operasyonlarından tamamen bağımsız, en yüksek düzeyde doğrulama yeteneğine sahip olmalıdır.
Gelecek beş yıl içinde bu egemen aracılar trilyonlarca dolarlık varlık kontrol edebilir, eğer doğrulama mekanizması yeterince olgunlaşmazsa, bu "kumda ev yapmak" gibi olacaktır.
Üç Aşamalı Doğrulama Sistemi: AI Ajanlarının Güven Temelini Yeniden İnşa Etmek
Doğrulama sorununu çözmek için Kannan üç katmanlı bir doğrulama çerçevesi önerdi:
Proaktif Doğrulama ): Görev gerçekleştirilmeden önce değerlendirme yapılır.
Geriye Dönük Doğrulama (: Görev tamamlandıktan sonra doğruluğunu gözden geçirmek.
Eşzamanlı Doğrulama ): Görev yürütülürken sürekli izleme ve kayıt.
Bu yapı, AI davranışlarının şeffaf hale gelmesini sağlayarak güvenilirliği artırır.
Kannan, sigorta tazminatlarında doğrulanabilir AI ajanlarının potansiyel uygulamalarını da belirtti. Şu anda sigorta sektöründe tek bir şirket hem ihraç hem de onaylama rolünü üstleniyor, bu da sık sık güven krizlerine yol açıyor:
Doğrulanabilir AI ajanları aracılığıyla, tazminat süreçleri bağımsız denetime dönüştürülebilir ve şeffaf bir mekanizma ile yürütülüp denetlenerek adil olma ve güvenilirlik artırılabilir.
Ayrıca, EigenBets gibi platformlar ZK-TLS ve doğrulanabilir çıkarım katmanı teknolojisini birleştirerek, tahmin pazarlarının daha şeffaf bir şekilde çalışmasını sağlar ve merkezi otoritelere olan bağımlılığı azaltır.
(Sam Altman'ın Üç Büyük Gözlemi: Maliyetler her yıl 10 kat düşecek, AI ajanları yeni iş standardı olacak, AI ile yer değiştirilemeyen varlıklar değer kazanacak)
Blok Zinciri + AI: AI Temsilcisi Geleceğin Biletini Oluşturmak
Gorbunov, giderek daha karmaşık hale gelen AI sistemleriyle karşı karşıya kalındığında, blockchain teknolojisinin gerekli şifreli güven temelini sağlayabileceğini ve güçlü bir doğrulama yapısı oluşturmaya yardımcı olabileceğini düşünüyor:
Blockchain ile entegre AI ajanları, yalnızca güvenilirlik ve esnekliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda akıllı sözleşmeleri gerçekten "akıllı" hale getirir ve gelecekteki AI uygulamalarının önünü açar.
Sonunda, Gorbunov, YouTube programı "Yapay Zekanın Geleceği"ne bağlantı ekleyerek, AI ajanlarının gelecekteki anahtar gelişimlerinin sadece daha güçlü modeller oluşturmakla kalmayıp, aynı zamanda şunları da yapabilme yeteneği olduğunu vurguladı:
Davranışlarının sonuçlarını kanıtlamak
Şeffaf bir akıl yürütme sürecini sunma
Şifreleme mekanizmasıyla güven kazanmak
O, "Bu üç büyük hedefin gerçekleştirilmesiyle birlikte, AI ajanlarının gelecekteki sistemlerde güvenli bir şekilde çalışabileceğini" vurguladı.
Bu makale, AI temsilcilerinin güven zorluklarına, uzmanlardan sekreterlere kadar, yapay zekanın bağımsız kararlarına güvenebilir miyiz? İlk olarak Chain News ABMedia'da yayınlandı.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Finans uzmanlarından sekreterlere, AI temsilcilerinin güven zorlukları: Yapay zekanın bağımsız kararlarına güvenebilir miyiz?
AI ajanı (AI agent) teknolojisinin Silicon Valley'de hızla yayılmasıyla birlikte, 2024 yılında yatırımlar 8.2 milyar dolara ulaştı; bu otonom sistemler finans, altyapı ve karar verme alanlarına yavaş yavaş sızıyor. Ancak, bu teknolojik devrimin arkasında sıkça göz ardı edilen bir anahtar sorun ortaya çıkıyor: "AI ajanlarının davranışlarının güvenilir olup olmadığını nasıl doğrulayacağız?"
Silicon Vadisi, geçen yıl AI ajanlarına 8.2 milyar dolar yatırdı.
Yakında, paramızı, altyapımızı ve karar verme süreçlerimizi kontrol edecekler.
Ama kimsenin konuşmadığı bir sorun var:
AI ajanlarının gerçeği söyleyip söylemediğini nasıl doğrulayabiliriz? pic.twitter.com/zEj7z5mGyX
— Sergey Gorbunov (@sergey_nog) 22 Nisan 2025
Silicon Valley, AI ajanlarına sıcak yatırım yapıyor, ama güven temeli hala "kara kutu" mu?
Chainlink'in kurucu ortağı Sergey Gorbunov, dün akşam bir gönderi paylaşarak, şu anda AI ajanlarının bağımsız olarak karmaşık görevleri tamamlayabilen otonom sistemler olarak paketlendiğini, ancak çoğunun hala "kara kutu" tarzında çalıştığını belirtti - yani kullanıcıların iç karar verme süreçlerini bilemeyecekleri, sadece kör bir şekilde güvenmeyi seçebilecekleri.
Gerçekten özerk bir AI ajanı, "durdurulamaz" ve "doğrulanabilir" özelliklere sahip olmalıdır; ancak, günümüzdeki sistemler genellikle bu standarda uymamaktadır.
(AI Dünyasının USB-C Arayüzü: Model Context Protocol (MCP) nedir? AI asistanının evrensel bağlam protokolü yorumu )
Neden "doğrulanabilirlik" gerçek bir güvenlik garantisidir?
Gorbunov, doğrulanabilirliğin, AI ajanlarının "ne yaptı? Nasıl yaptı? Belirlenen kurallara uydu mu?" sorularını net bir şekilde açıklama yeteneğine sahip olması gerektiğini vurguladı:
Bu mekanizmaların eksikliği durumunda, AI ajansları kritik altyapı kontrolünü ele geçirdiğinde büyük riskler doğurabilir. Bu "doğrulama boşluğu (verification gap)", uygun bir şekilde ele alınmadığında, teknoloji gelişiminde bir tehdit haline gelebilir.
Üç tür AI ajanı, her birinin farklı doğrulama gereksinimleri vardır.
EigenLayer kurucusu Sreeram Kannan'a göre, AI ajanları hizmet aldıkları kişilere göre üç sınıfa ayrılmaktadır:
Kişisel Temsilci ( Kişisel Temsilciler ): Temel olarak bireylere hizmet eder, dijital asistanlar gibi, doğrulama gereksinimleri görece daha düşüktür.
Kamusal Temsilciler (Commons Agents): Topluluğa hizmet eder, adalet ve güvenilirliği sağlamak için orta düzeyde doğrulama gerektirir.
Sovereign Agents (: İnsan operasyonlarından tamamen bağımsız, en yüksek düzeyde doğrulama yeteneğine sahip olmalıdır.
Gelecek beş yıl içinde bu egemen aracılar trilyonlarca dolarlık varlık kontrol edebilir, eğer doğrulama mekanizması yeterince olgunlaşmazsa, bu "kumda ev yapmak" gibi olacaktır.
Üç Aşamalı Doğrulama Sistemi: AI Ajanlarının Güven Temelini Yeniden İnşa Etmek
Doğrulama sorununu çözmek için Kannan üç katmanlı bir doğrulama çerçevesi önerdi:
Proaktif Doğrulama ): Görev gerçekleştirilmeden önce değerlendirme yapılır.
Geriye Dönük Doğrulama (: Görev tamamlandıktan sonra doğruluğunu gözden geçirmek.
Eşzamanlı Doğrulama ): Görev yürütülürken sürekli izleme ve kayıt.
Bu yapı, AI davranışlarının şeffaf hale gelmesini sağlayarak güvenilirliği artırır.
Sigorta tazminatından piyasa tahminine: Doğrulanabilir AI'nın pratik uygulamaları
Kannan, sigorta tazminatlarında doğrulanabilir AI ajanlarının potansiyel uygulamalarını da belirtti. Şu anda sigorta sektöründe tek bir şirket hem ihraç hem de onaylama rolünü üstleniyor, bu da sık sık güven krizlerine yol açıyor:
Doğrulanabilir AI ajanları aracılığıyla, tazminat süreçleri bağımsız denetime dönüştürülebilir ve şeffaf bir mekanizma ile yürütülüp denetlenerek adil olma ve güvenilirlik artırılabilir.
Ayrıca, EigenBets gibi platformlar ZK-TLS ve doğrulanabilir çıkarım katmanı teknolojisini birleştirerek, tahmin pazarlarının daha şeffaf bir şekilde çalışmasını sağlar ve merkezi otoritelere olan bağımlılığı azaltır.
(Sam Altman'ın Üç Büyük Gözlemi: Maliyetler her yıl 10 kat düşecek, AI ajanları yeni iş standardı olacak, AI ile yer değiştirilemeyen varlıklar değer kazanacak)
Blok Zinciri + AI: AI Temsilcisi Geleceğin Biletini Oluşturmak
Gorbunov, giderek daha karmaşık hale gelen AI sistemleriyle karşı karşıya kalındığında, blockchain teknolojisinin gerekli şifreli güven temelini sağlayabileceğini ve güçlü bir doğrulama yapısı oluşturmaya yardımcı olabileceğini düşünüyor:
Blockchain ile entegre AI ajanları, yalnızca güvenilirlik ve esnekliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda akıllı sözleşmeleri gerçekten "akıllı" hale getirir ve gelecekteki AI uygulamalarının önünü açar.
Sonunda, Gorbunov, YouTube programı "Yapay Zekanın Geleceği"ne bağlantı ekleyerek, AI ajanlarının gelecekteki anahtar gelişimlerinin sadece daha güçlü modeller oluşturmakla kalmayıp, aynı zamanda şunları da yapabilme yeteneği olduğunu vurguladı:
Davranışlarının sonuçlarını kanıtlamak
Şeffaf bir akıl yürütme sürecini sunma
Şifreleme mekanizmasıyla güven kazanmak
O, "Bu üç büyük hedefin gerçekleştirilmesiyle birlikte, AI ajanlarının gelecekteki sistemlerde güvenli bir şekilde çalışabileceğini" vurguladı.
Bu makale, AI temsilcilerinin güven zorluklarına, uzmanlardan sekreterlere kadar, yapay zekanın bağımsız kararlarına güvenebilir miyiz? İlk olarak Chain News ABMedia'da yayınlandı.