“`html

CTGT: Yapay Zekâyı Daha Güvenilir Hale Getiren Girişim

Yapay zeka (YZ) alanındaki hızlı gelişmeler, işletmeler için hem büyük fırsatlar hem de önemli zorluklar sunuyor. Özellikle YZ sistemlerinin güvenilirliği ve şeffaflığı, benimsenme oranlarını doğrudan etkileyen kritik faktörler haline geldi. Bu bağlamda, 23 yaşındaki girişimci Cyril Gorlla tarafından kurulan San Francisco merkezli CTGT (feature-level model customization) gibi şirketler, YZ’nin güven sorunlarına yenilikçi çözümler sunarak dikkat çekiyor. CTGT, model özelliklerini doğrudan düzenleyerek, geleneksel ince ayar veya istem mühendisliği yöntemlerinin ötesine geçen bir yaklaşım benimsiyor. Bu makalede, CTGT’nin sunduğu teknolojinin detayları, uygulandığı alanlar ve gelecekteki potansiyeli incelenecektir.

Yapay Zeka Güvenlik Açığı ve CTGT’nin Çözümü

Günümüzde birçok şirket için yapay zeka uygulamaları büyük riskler barındırıyor. Deloitte’a göre, işletmelerin %54’ü YZ’yi en büyük teknoloji riski olarak görürken, McKinsey raporları, kuruluşların %44’ünün YZ uygulamalarından olumsuz sonuçlar deneyimlediğini gösteriyor. Bu durum, “YZ kıyamet döngüsü” olarak adlandırılan bir süreci tetikliyor. İşletmeler, YZ yatırımlarından beklenen getiriyi elde edemeyince, bu sistemlere olan güven azalıyor. CTGT’nin yaklaşımı, bu döngüyü kırmak için tasarlanmış. Geleneksel YZ özelleştirme tekniklerinden farklı olarak, CTGT, modelin özellik seviyesinde müdahale ederek, sistemlerin güvenilirliğini ve şeffaflığını artırıyor. Şirketin geliştirdiği “tamamen yeni bir YZ yığını”, sinir ağlarının öğrenme şeklini temelden yeniden tasarlıyor. Bu sayede, sansür veya halüsinasyon gibi istenmeyen davranışları tetikleyen belirli değişkenler (nöronlar veya özellik uzayındaki yönler) belirlenip, modelin ağırlıklarını değiştirmeden dinamik olarak değiştirilebiliyor. Bu yöntem, şirketlerin sistemlerini yeniden eğitmeye gerek kalmadan model davranışlarını anında özelleştirmesini sağlıyor.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Elde Edilen Başarılar

CTGT’nin teknolojisi, finans ve pazarlama gibi çeşitli sektörlerde gerçek dünya uygulamaları buluyor. Örneğin, bir Fortune 20 finans kuruluşunda, e-posta uyumluluğu için kullanılan bir iş akışı geliştirildi. Bu sistem, şirket politikalarına uygun olmayan içerikleri tespit ederek, analistlere gerçek zamanlı geri bildirim sağlıyor. Ayrıca, pazarlamacılar için markalaşma uyum aracı geliştirildi. Bu araç, belirli bir marka için uygun olan ifadeleri öneriyor ve uyumsuz içerikleri iyileştirmeye yardımcı oluyor. CTGT’nin DeepSeek modelleriyle yaptığı çalışma, sansür davranışlarından sorumlu özellikleri başarıyla belirleyip değiştirerek %100 yanıt oranına ulaşılmasını sağladı. Bu başarı, modelin muhakeme, matematik ve kodlama gibi nötr görevlerdeki performansını etkilemedi. Elde edilen sonuçlar, CTGT teknolojisinin ölçülebilir faydalar sağladığını gösteriyor. Bir sigorta şirketinde yapılan uygulamada, ilk hafta içinde 5 milyon dolarlık bir maliyet tasarrufu sağlandı. Başka bir örnekte, müşteri hizmetleri chatbot’larının doğruluğu artırılarak canlı destek talepleri önemli ölçüde azaltıldı. Ayrıca, bir Fortune 10 şirketiyle yapılan çalışmada, cihaz üzerindeki YZ yetenekleri geliştirilerek, model performansında 10 kat artış elde edildi. CTGT, halüsinasyonları %80-90 oranında azaltmayı ve YZ uygulamalarını %99,9 güvenilirlikle mümkün kılmayı hedefliyor.

Gelecek ve Finansal Başarı

CTGT’nin başarısının arkasında, kurucusu Cyril Gorlla’nın özgün vizyonu yatıyor. Hindistan’da doğan ve genç yaşta kodlama konusunda uzmanlaşan Gorlla, yapay zekânın temel prensiplerini anlamaya odaklanarak, şirketin temellerini attı. 2024 yılında Y Combinator’ın (bir hızlandırıcı program) Fall programına seçilen CTGT, Mark Cuban gibi önde gelen yatırımcılardan destek gördü. 2025’in Şubat ayında Gradient (Google’ın erken aşama YZ fonu) liderliğinde 7.2 milyon dolarlık bir başlangıç turu (seed round) tamamladı. Elde edilen bu finansman, mühendislik ekibini genişletmek ve platformu geliştirmek için kullanılacak. Girişimin başarısı, yapay zeka model boyutlarının artması ve Moore Yasası’nın sınırlarına ulaşmasıyla birlikte daha da önem kazanıyor. CTGT, YZ modellerinin verimsizlik ve karmaşık kararlarıyla başa çıkmak için daha temel bir yaklaşım sunuyor. Şirketin hedefi, YZ’yi daha verimli, güvenilir ve erişilebilir hale getirmek. Girişimcilik dünyasında hızla yükselen CTGT, yapay zeka alanında güven sorunlarına yenilikçi çözümler sunarak, gelecekte önemli bir oyuncu olmaya aday.

Sonuç

CTGT, yapay zeka alanında güven sorunlarına yenilikçi bir yaklaşım sunarak, işletmelerin YZ yatırımlarından daha fazla fayda elde etmelerini sağlıyor. Model özelliklerini doğrudan düzenleme yeteneği, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek, sistemlerin şeffaflığını ve güvenilirliğini artırıyor. Gerçek dünya uygulamalarıyla elde edilen başarılar, CTGT’nin teknolojisinin somut sonuçlar yarattığını gösteriyor. Finans, sağlık ve pazarlama gibi çeşitli sektörlerdeki şirketler için büyük bir potansiyel sunuyor. Cyril Gorlla’nın liderliğindeki ekip, yapay zekayı daha verimli ve güvenilir hale getirme vizyonuyla, sektörde önemli bir rol oynamaya devam edecek gibi görünüyor. CTGT’nin, yapay zeka alanındaki sorunlara getirdiği çözüm, gelecekte yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşması ve gelişmesi için kritik bir öneme sahip. Yapay zeka dünyasındaki hızlı değişimler göz önüne alındığında, CTGT gibi şirketlerin çalışmaları, sektörün geleceğini şekillendirecek nitelikte.

“`