İletişim Başkanlığı yapay zeka çalışmaları, T.C. Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı'nın kendi altyapısı üzerinde geliştirdiği yapay zeka sistemlerini kapsar. Başkanlık; medya izleme, personel verimliliği ve veri erişimi gibi alanlarda kendi sistemlerini kurduğunu açıklamıştır. Bu yazı, bu çalışmaları tarafsız ve olgusal bir biçimde özetler; abartı veya kesin performans iddiasından kaçınır.
İlgili rehberler: İletişim Başkanlığı teşkilat, görev ve yetkiler - İletişim Başkanlığı medya takip ve izleme - Dezenformasyon Bildirim Servisi nedir
Genel Çerçeve
İletişim Başkanlığı, yapay zeka alanında kendi altyapısını kurduğunu açıklamıştır. Bu yaklaşımın temel özelliği, sistemlerin dışarıya bağımlı olmadan, kurumun kendi sunucuları üzerinde çalıştırılmasıdır. Böylece verilerin kurum içinde kalması ve dış hizmetlere aktarılmaması hedeflenir.
Başkanlığın açıklamalarına göre sistemler, kurumun kendi grafik işlem birimi (GPU) sunucularında ve internete kapalı bir ortamda çalışan yerli büyük dil modelleriyle işletilir. Bu yapı, veri gizliliği ve kurumsal güvenlik açısından öne çıkan bir tasarım tercihi olarak sunulur.
Büyük dil modelleri, metin üretme, özetleme ve sınıflandırma gibi işlerde kullanılan yapay zeka sistemleridir. Bu modellerin kurum içinde çalıştırılması, kurumun verilerini dışarıya aktarmadan bu tür işlevlerden yararlanmasına olanak tanıyabilir. Başkanlığın yaklaşımı, bu modelleri hazır dış hizmetler yerine kendi altyapısında işletmeye dayanır.
Kurumun genel teşkilat yapısı ve görev alanı hakkında daha fazla bilgi için İletişim Başkanlığı teşkilat, görev ve yetkiler yazısı incelenebilir. Yapay zeka çalışmaları, bu görev alanının dijital araçlarla desteklenmesi olarak değerlendirilebilir.
Öne Çıkan Sistem: Bilge Uz
Başkanlığın yapay zeka çalışmaları arasında öne çıkan sistemlerden biri "Bilge Uz" olarak anılmaktadır. Bilge Uz; yapay zeka destekli, kişiselleştirilmiş bir medya izleme sistemi olarak tanımlanır. Sistemin işlevi, büyük hacimli medya içeriğini ilgi alanına göre süzerek ilgili birimlere yönlendirmektir.
Bu tür bir sistem, çok sayıda haber ve içeriğin tek tek takip edilmesinin zorlaştığı durumlarda, içeriklerin konuya ve ilgiye göre derlenmesine yardımcı olabilir. Bilge Uz'un, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Verimlilik Proje Ödülleri kapsamında Yapay Zeka Kategorisi'nde 2026 yılında ikincilik elde ettiği belirtilmektedir.
Medya takibinin kurumsal bağlamı hakkında daha ayrıntılı bilgi için İletişim Başkanlığı medya takip ve izleme yazısı yararlı olabilir. Yapay zeka destekli izleme, bu alandaki süreçlerin dijital araçlarla desteklenmesine bir örnek olarak görülebilir.
Diğer Sistemler
Başkanlığın açıkladığı yapay zeka sistemleri yalnızca medya izlemeyle sınırlı değildir. Farklı iş süreçlerine yönelik birkaç sistem daha tanıtılmıştır:
- CibGPT: Personel için geliştirilen, kapalı devre çalışan bir yapay zeka platformudur. Kurum içi kullanım için tasarlanmıştır.
- İlgen: Yazılım geliştirme süreçlerini desteklemeye yönelik bir kod ve geliştirme ajanı olarak tanımlanır.
- ULAK: Doğal dille veritabanı erişimi sağlayan bir sistemdir; teknik olmayan kullanıcıların verilere daha kolay ulaşmasını hedefler.
Bu sistemler, farklı ihtiyaçlara yönelik ayrı araçlar olarak sunulur. Her birinin ortak yönü, kurumun kendi altyapısında ve kapalı bir ortamda çalışacak biçimde tasarlanmış olmasıdır. Sistemlerin ayrıntılı yetenekleri ve güncel durumu için resmî açıklamalar esas alınmalıdır.
Bu araçların her biri, belirli bir iş yükünü hafifletmeye yöneliktir. Örneğin doğal dille veritabanı erişimi sağlayan bir sistem, teknik sorgu dili bilmeyen kullanıcıların verilere ulaşmasını kolaylaştırabilir. Benzer biçimde bir kod ajanı, yazılım geliştirme sürecindeki tekrar eden işleri hızlandırmaya yardımcı olabilir. Bu tür araçların katkısı, genellikle insan denetimiyle birlikte değerlendirildiğinde anlamlı olur.
Teknik Yaklaşım ve Veri Güvenliği
Başkanlığın yapay zeka yaklaşımının temelinde, sistemlerin kurum içinde ve internete kapalı bir ortamda çalıştırılması yer alır. Bu tasarım tercihinin öne çıkan yönleri aşağıdaki tabloda özetlenmiştir:
| Öğe | Açıklama |
|---|---|
| Çalışma ortamı | Kurumun kendi GPU sunucuları |
| Bağlantı | İnternete kapalı ortam |
| Model türü | Yerli büyük dil modelleri |
| Veri konumu | Veriler kurum içinde kalır |
| Kullanım | Medya izleme, personel desteği, veri erişimi |
Bu yaklaşım, verilerin dış hizmetlere aktarılmadan işlenmesini amaçlar. Kapalı ortamda çalışan yerli modeller, kurumsal veri gizliliği açısından bir güvence olarak sunulur. Yine de her teknik sistemde olduğu gibi, performans ve kapsamın zamanla gelişebileceği göz önünde bulundurulmalıdır.
Uluslararası Medya Takibi
Başkanlık, uluslararası medya takibini yapay zeka ile güçlendirdiğini belirtmiştir. Farklı ülkelerde ve dillerde üretilen büyük hacimli içeriğin izlenmesi, insan gücüyle tek başına yürütülmesi zor bir süreçtir. Yapay zeka destekli araçlar, bu içeriklerin derlenmesine ve ilgili konulara göre düzenlenmesine katkı sağlayabilir.
Dezenformasyonla mücadele ve doğru bilgiye erişim, kurumsal iletişimin önemli başlıklarındandır. Bu konuda kamuoyu bildirim süreçlerine ilişkin bir örnek için Dezenformasyon Bildirim Servisi nedir yazısı incelenebilir.
Farklı dillerde üretilen içeriğin takibi, çeviri ve anlam çıkarma gibi ek işlemleri de gerektirebilir. Yapay zeka araçları, bu tür çok dilli içeriklerin derlenmesinde ve belirli konulara göre sınıflandırılmasında destekleyici bir rol üstlenebilir. Böylece uluslararası alandaki gelişmelerin daha düzenli biçimde izlenmesi kolaylaşabilir. Yine de bu araçların çıktılarının doğruluğu, insan denetimiyle birlikte değerlendirildiğinde daha güvenilir hâle gelir.
Yapay zeka destekli takip araçları, içeriklerin hızlı biçimde derlenmesine yardımcı olsa da, değerlendirme ve karar süreçlerinde insan denetiminin önemi sürer. Bu nedenle bu tür araçlar, genellikle karar vericilere yardımcı olan destek sistemleri olarak konumlanır.
Yapay Zekanın Kurumsal Kullanım Alanları
Yapay zeka araçları, büyük hacimli verinin işlenmesi gereken kurumsal süreçlerde çeşitli kolaylıklar sağlayabilir. İletişim Başkanlığı'nın açıkladığı sistemler, farklı iş süreçlerine yönelik ayrı amaçlar taşır. Bu amaçlar, genel hatlarıyla medya içeriğinin derlenmesi, personelin günlük işlerinde desteklenmesi, yazılım geliştirmenin hızlandırılması ve verilere daha kolay erişim olarak sıralanabilir.
Bu tür kullanım alanlarının ortak yönü, insan emeğinin tek başına yürütmesi zor ve zaman alıcı işleri desteklemeleridir. Örneğin çok sayıda içeriğin konuya göre süzülmesi, elle yapıldığında uzun sürebilecek bir iştir. Yapay zeka destekli araçlar bu süreci hızlandırabilir; ancak nihai değerlendirme ve karar genellikle insanlara aittir.
- İçerik derleme: Büyük hacimli medya içeriğinin konuya ve ilgiye göre düzenlenmesi.
- Personel desteği: Günlük iş süreçlerinde kapalı devre bir yapay zeka platformundan yararlanılması.
- Yazılım geliştirme: Kod yazma ve geliştirme süreçlerinin hızlandırılması.
- Veri erişimi: Teknik olmayan kullanıcıların doğal dille verilere ulaşabilmesi.
Yerli ve Kapalı Devre Yaklaşımın Önemi
Başkanlığın açıklamalarında öne çıkan noktalardan biri, sistemlerin yerli büyük dil modelleriyle ve internete kapalı bir ortamda çalıştırılmasıdır. Bu yaklaşım, verilerin dış hizmetlere aktarılmadan kurum içinde işlenmesini amaçlar. Hassas verilerin söz konusu olduğu kurumsal ortamlarda, veri gizliliği önemli bir öncelik olarak değerlendirilir.
Kapalı devre bir yapıda, sistemin dış ağlarla bağlantısının sınırlı olması, veri sızıntısı gibi risklerin azaltılması açısından bir tasarım tercihi olarak sunulur. Yerli modellerin kullanılması ise, kurumun dış tedarikçilere bağımlılığını azaltma ve altyapı üzerinde daha fazla denetim kurma hedefiyle ilişkilendirilir.
Bu yaklaşımın getirdiği avantajların yanı sıra, her teknik sistemde olduğu gibi sürekli bakım, güncelleme ve denetim ihtiyacı da bulunur. Sistemlerin kapsamı ve yetenekleri zaman içinde gelişebileceğinden, güncel durum için resmî açıklamaların takip edilmesi önerilir.
Kamuda Yapay Zeka Bağlamı
İletişim Başkanlığı'nın çalışmaları, kamu kurumlarının yapay zekayı kendi iş süreçlerine entegre etme eğiliminin bir örneği olarak değerlendirilebilir. Kamuda yapay zeka uygulamaları; veri işleme, içerik derleme ve süreç hızlandırma gibi alanlarda öne çıkar.
Kurumların kendi altyapılarını kurması, veri gizliliği ve bağımsızlık açısından sık dile getirilen bir gerekçedir. Bununla birlikte her kurumun ihtiyaçları ve kaynakları farklıdır; bir kurumun tercih ettiği yöntem, başka bir kurum için doğrudan örnek oluşturmayabilir.
Kamuda yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşması, beraberinde şeffaflık, denetim ve etik kullanım gibi tartışmaları da gündeme getirir. Bu araçların hangi amaçlarla ve nasıl kullanıldığının açıkça ortaya konması, kamuoyu güveni açısından önemlidir. Bu nedenle sistemlerin işlevleri kadar, kullanım ilkelerinin de kamuoyuyla paylaşılması değerli bir yaklaşımdır.
Sık Sorulan Sorular
Bilge Uz ne işe yarar?
Bilge Uz, yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş bir medya izleme sistemi olarak tanımlanır. Büyük hacimli medya içeriğini ilgi alanına göre süzerek ilgili birimlere yönlendirmeyi amaçlar. Güncel kapsam için resmî açıklamalar esas alınmalıdır.
Sistemler nerede çalışıyor?
Başkanlığın açıklamalarına göre sistemler, kurumun kendi GPU sunucularında ve internete kapalı bir ortamda, yerli büyük dil modelleriyle çalıştırılır. Bu yapı, verilerin kurum içinde kalmasını hedefler.
CibGPT, İlgen ve ULAK nedir?
CibGPT personel için kapalı devre bir platform, İlgen yazılım geliştirmeyi destekleyen bir kod ajanı, ULAK ise doğal dille veritabanı erişimi sağlayan bir sistemdir. Ayrıntılar için resmî kaynaklara bakılmalıdır.
Bu sistemlerin kesin performansı nedir?
Sistemlerin performansına ilişkin kesin ve bağımsız olarak doğrulanmış veriler sınırlıdır. Bu yazıda kesin performans iddiasında bulunulmaz; işlev ve amaçlar için resmî açıklamalar esas alınmalıdır.