Bugün teknoloji dünyasında en çok konuşulan kavramlardan biri: Yapay Genel Zekâ (AGI). Sadece belirli görevlerde uzmanlaşmış modelleri değil, insan düzeyinde, hatta potansiyel olarak onun da ötesinde, genel bilişsel yeteneklere sahip sistemleri ifade eden bu terim, artık hem küresel teknoloji yatırımlarının odağında hem de güvenlik politikalarının merkezinde yer alıyor.
Ancak ilginç bir şekilde, bu kavramın ortaya çıkışı sanıldığından çok daha sessiz ve gölgede kalmış bir hikâyeye dayanıyor.
1990’ların sonlarında, fizikçi ve teknoloji düşünürü Mark Gubrud, nanoteknoloji ve ileri otomasyon üzerine çalışırken, ilk kez “artificial general intelligence” ifadesini literatüre soktu. Gubrud’a göre AGI; insan beynine benzer şekilde öğrenebilen, çıkarım yapabilen ve çok farklı problem alanlarına uyarlanabilen yapay bir zekâyı tarif ediyordu. Bir başka deyişle, bugün LLM’ler ve otonom AI ajanlarıyla tanımlamaya başladığımız vizyonun temelleri, o dönemlerde bilimsel tartışmalara konu olmuştu; fakat ana akımın dikkatini henüz çekmemişti.
Gubrud’un AGI’ye dair en güçlü vurgusu ise teknik değil, etik ve toplumsal bir soruydu:
“Bu güç, kontrolsüz biçimde geliştirilirse ne olur?”
Yıllar içinde Ben Goertzel, Shane Legg gibi araştırmacılar kavramı yaygınlaştırdı; teknoloji şirketleri, devletler ve küresel yatırım fonları AGI’yi stratejik bir hedef haline getirdi. Bugün büyük şirketler otonom karar verebilen yapay sistemlerin güvenliği, denetimi ve sınırları üzerine yeni politikalar oluşturuyor.
Fakat Gubrud’un temel endişesi hâlâ geçerliliğini koruyor. AGI’ye doğru hızlanan yarış, aynı zamanda yeni bir saldırı yüzeyi, yeni güvenlik riskleri ve yeni kırılganlıklar yaratıyor.
AGI Yarışının Dikkate Alınması Gereken Yüzü: Güvenlik
Yapay zekâ modelleri artık yalnızca veri üreten ya da süreçleri optimize eden araçlar değil. Birçok kurumda kendi kendine aksiyon alabilen, API’lere bağlanıp sistemlere erişebilen, kurumsal karar süreçlerinde rol oynayabilen hatta başka yapay zekâları yönlendirebilen otonom AI ajanları kullanılmaya başlanıyor.
Bu ise şu temel riski doğuruyor: Kod değil, dil üzerinden saldırıya açık bir yüzey oluşuyor. Yani Quasys olarak her fırsatta belirttiğimiz gibi; klasik güvenlik yaklaşımlarının koruyamadığı, dil tabanlı yeni bir tehdit modeliyle karşı karşıyayız.
Yapay Zekâ Güvenliği Mimari Bir Gereklilik
Tam da bu nedenle Quasys olarak, Palo Alto Networks’ün Prisma AIRS çözümünü öne çıkarıyoruz. Çünkü artık mesele yapay zekâ modelini eğitmenin yanında onu güvenli, denetlenebilir ve politikalarla sınırlandırılmış bir şekilde işletmek.
Prisma AIRS, kurumların AI sistemlerini uçtan uca korumak için tasarlanmış entegre mimarisiyle otonom ajanların kontrolsüz karar alma riskini azaltıyor; davranışsal tehdit analiziyle prompt manipülasyonlarını tespit edip engelliyor. Açık kaynaklı modellerde oluşabilecek güvenlik açıklarını sistematik biçimde tarıyor ve model seviyesinde koruma katmanı oluşturuyor. Ayrıca sürekli çalışan otonom “red teaming” özelliği sayesinde, yapay zekâ tabanlı sistemlerdeki riskleri durmaksızın test edip güncelliyor.
Kısacası, Prisma AIRS kurumlara bir güvenlik çözümünün de ötesinde; yapay zekâyı güvenli, şeffaf ve yönetilebilir hale getiren bir mimari düşünme biçimi kazandırıyor.
Bir Sonraki Adım
AGI fikri ilk ortaya çıktığında soru şuydu: “Bunu gerçekten başarabilir miyiz?”
Bugün artık soru değişti: “Bunu güvenli bir şekilde nasıl yöneteceğiz?”
Quasys olarak, gelişen yapay zekâ modellerinin kurumsal yapılarda güvenli, kontrollü ve denetlenebilir biçimde kullanılmasını mümkün kılmak için alanının öncüsü çözümlerle çalışmalarımıza devam edeceğiz. Siz de kurumunuz için bir sonraki adımı Quasys uzmanlığıyla planlamak isterseniz deneyimli uzmanlarımıza her zaman info@quasys.com.tr’den ulaşabilirsiniz.