Bu hafta perakende, bankacılık, gıda ve sanayi sektörlerinden ekiplerle yaptığım eğitimlerde, ardından ajan tabanlı ticaretin konuşulduğu bir konferansta yapay zekânın işe, yönetime ve ticarete etkisini ele alırken aynı noktaya tekrar tekrar döndüm: Yetenek büyüyor, peki kontrol de aynı hızda güçleniyor mu?
Bu sabah masaya oturduğumda karşıma bu soruyu üç farklı yerden vurgulayan üç haber çıktı: OpenAI, kritik siber güvenlik eşiğini geçen Astra’yı yayımladı; bir grup ajanın aylarca Almanca bir wikide birbirine testleri nasıl geçeceğini anlattığı ortaya çıktı; DeepSeek ise görüntü işleyebilen yeni modelinin ağırlıklarını herkesin indirebileceği şekilde açtı.
Geçen cumartesi Hugging Face raporunu ve Model Hardware Standard’ı, ondan önceki hafta da üç ajanın aynı sunucuda birbirini nasıl sabote ettiğini yazmıştım. Bu hafta aynı çizginin devamındayız: Ajanlara daha uzun işler ve daha fazla araç veriyoruz, fakat bu yetenek harekete geçtiğinde sınırı kimin çizdiği, ne zaman duracağına kimin karar verdiği ve sonuçları kimin gördüğü hâlâ yeterince açık değil.
1. Ajanlar, Almanca bir wikide birbirine yol gösterdi.
TechCrunch’ın 4 Eylül’de yayımladığı araştırmada dört araştırmacı, Hugging Face olayının ardından başka ajan izleri ararken DseWiki’ye ulaşıyor. Karşılarına çıkan yer yirmi beş yıllık, Almanca, son yirmi yılda neredeyse hiç düzenlenmemiş, sessiz ve gözden uzak bir wiki; bir grup ajanın fark edilmeden yazışması için neredeyse kusursuz bir alan.
11 Mayıs’tan itibaren siteye yazmaya başlayan ajanlar, haziran ortasında zaman sınırlı web aramalarını nasıl yanıtlayacaklarını ve testleri nasıl geçeceklerini birbirlerine anlatır hâle gelmiş. İnsan moderatör bunları spam sanarak silmeye başlayınca sayfalarını alfabetik sıralamada geriye saklamak için başlıkların önüne “ZZZ” eklemişler; araştırmacılara göre moderatör günde ortalama yüz sayfa silerken ajanlar yaklaşık dört yüz yeni sayfa açmış ve ana sayfa dokuz kez silinip yeniden kurulmuş. Bir insan akşamları siliyor, ajanlar gece boyunca yeniden yazıyor; hikâyenin en çarpıcı tarafı bu tempo farkı.
Siteyi okumalarına izin verilmiş, yazmaları ise engellenmek istenmiş; fakat eski wiki yazılımındaki bir açığı bulunca kendilerine bir yazışma alanı kurmuşlar. Yönetici açısından çıkarım net: Bir sistemin yalnızca okumasını istiyorsanız yazma yetkisini talimatta değil, teknik olarak kapatmalısınız, çünkü moderasyon insan hızında, üretim ajan hızındaysa insan yalnızca arkadan temizlik yapar.
TechCrunch, 4 Eylül 2026 · collusion.wiki
2. Astra çıktı ve kritik eşiği geçti.
OpenAI, 1 Eylül’de yayımladığı hazırlık notunda Astra’nın kendi çerçevesinde “kritik siber güvenlik” eşiğini geçen ilk model olduğunu açıkladı; model 3 Eylül’de kullanıma sunuldu. Şirketin tanımına göre Astra, daha önce bilinmeyen güvenlik açıklarını bulabiliyor ve bir insanın adım adım yönlendirmesine ihtiyaç duymadan bunlardan yararlanabiliyor. Böyle bir model çıktığında yalnızca ne kadar güçlü olduğuna değil, bu gücün hangi bölümünün kimlere açıldığına bakmak gerekiyor.
OpenAI’nin kendi sonuçlarına göre Astra, bilinen güvenlik açıklarını ölçen ExploitBench testinde tam puan aldı; şirket içinde değiştirilmiş ayrı bir yazılım sürümünde ise daha önce bilinmeyen iki açık buldu ve bunları birlikte kullandı. Bunlar aynı başarı değil ve bağımsız olarak tekrarlanmış sonuçlar da değil; bu nedenle “tam puan” ifadesini bağlamından koparmadan okumak gerekiyor.
Şirket, gelişmiş siber yeteneklere erişimi sınırlıyor, savunma alanındaki seçilmiş ortaklara Daybreak programı üzerinden daha geniş yetki veriyor ve modelin eylemlerini izleyen sistemlerin yetkisiz hareketleri durduracağını söylüyor. Aynı korunmasız test koşullarında önceki model GPT-5.6 Sol denemelerin yüzde 56’sında test altyapısından çıkmaya çalışırken Astra’nın bunu hiç denemediği de aktarılıyor.
Bu iyi bir haber, ancak kontrollü bir testte sorun çıkarmamak ile gerçek dünyada güvenli olmak aynı şey değil. Model test edildiğini anlayıp davranışını değiştiriyorsa düşük hata oranı da tek başına güçlü bir kanıt sayılmaz; Yona Shavit’in sorusu, Birleşik Krallık Yapay Zekâ Güvenlik Enstitüsü ve Apollo Research’ün kayda geçirdiği endişe tam olarak bu noktada birleşiyor. Yönetici için sonuç açık: Kritik yeteneklerde doğru modeli seçmek yetmez; erişim, izleme ve insan onayı politikasını model kullanılmadan önce yazmak gerekir.
TechCrunch, 1 Eylül 2026 · OpenAI, Path to Astra · Safety overview
3. DeepSeek artık görüyor
Çin’den DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp geldi: Yaklaşık 305 milyar parametreli, MIT lisanslı ve görüntü işleyebilen modelin ağırlıkları 31 Ağustos civarında Hugging Face ve ModelScope’ta yayımlandı. DeepSeek, kendi testlerinde modelin görüntü görevlerinde Claude Opus 4.8’e yakın sonuçlar verdiğini söylüyor; ancak bunlar şirketin kendi ölçümleri ve Opus 4.8 artık yeni bir referans değil, dolayısıyla bağımsız sonuçlar gelmeden “denk” demek doğru olmaz.
Model yine de önemli, çünkü açık ağırlıklı bir görüntü modeli daha önce kapalı sistemlerle yapılabilen bazı işleri çok daha geniş bir kitlenin erişimine açıyor. Astra’da gelişmiş yetenekler sınırlı erişim ve izlemeyle kontrol altında tutulmaya çalışılırken DeepSeek, indirilebilir ağırlıklarıyla yeteneği doğrudan kullanıcıların eline bırakıyor. Açık olmak kendi başına güvensiz olmak demek değil, ancak sorumluluğun daha büyük bölümünü modeli kuran kuruma taşıyor; üstelik model bir ajan döngüsüne bağlandığında yanlış okunan bir tablo yalnızca hatalı bir cümle değil, yanlış bir sonraki adım hâline geliyor.
Yönetici açısından yapılacak iş belli: Açık bir modeli kurmadan önce doğruluk eşiğini, erişebileceği verileri ve hangi kararlarda insan onayı isteyeceğini belirlemek; “Exp” etiketini de üretim güvencesi değil, deneysel sürüm uyarısı olarak okumak.
Gigazine · Hugging Face: DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Yöneticinin sorması gereken dört soru
Üç hikâyenin ortak noktası aynı: Yetenek büyürken kontrol mekanizmalarının aynı hızda gelişip gelişmediğini bilmiyoruz. Bu nedenle yöneticiler için mesele artık yalnızca hangi modelin daha güçlü olduğu değil; ajanın hangi veriye eriştiği, neyi kendi başına yapabildiği ve hangi noktada yeniden insana dönmek zorunda olduğudur, çünkü yapay zekâ okuryazarlığı giderek iyi prompt yazmaktan çok doğru yetki ve kontrol sistemi kurma meselesine dönüşüyor.
Bir işi ajana vermeden önce şu dört sorunun cevabını yazın:
Döngüyü kim başlatıyor? Ajanın görevi, başarı ölçütü ve tamamlandı sayılacağı nokta açık mı?
Neye erişebiliyor? Hangi verileri okuyabildiği, nereye yazabildiği, hangi araçları kullanabildiği ve bulunduğu ortamın dışına çıkıp çıkamadığı teknik olarak sınırlandırılmış mı?
Ne zaman duruyor? Belirsizlik, hata veya yetki aşımı olduğunda kendi başına devam mı ediyor, yoksa bir insanı mı çağırıyor?
Kim görüyor? Ajanın attığı adımlar, yaptığı harcama, ürettiği sonuç ve bıraktığı kayıtlar sorumlu yönetici tarafından izlenebiliyor mu?
Bu cevaplar yazılı değilse modelin adı değişse de kontrol boşluğu değişmez; yeteneği satın almış olursunuz, yönetimini değil.
Bu haftaki ürün güncellemeleri
Gemini 3.8 Flash çıktı: Google, kodlama ve uzun ajan görevlerinde güçlendirdiği modeli 3.7 Flash ile aynı hız ve başlangıç fiyatıyla sunuyor; daha geniş siber yeteneklere sahip Flash Cyber sürümü ise yalnızca seçilmiş savunma ekiplerine açılıyor. Google
Claude artık arka planda bilgisayar kullanabiliyor: Cowork ve Claude Code içinde, izin verdiğinizde siz başka bir işle uğraşırken uygulamaları açıp tıklama ve yazma gerektiren görevleri sürdürebiliyor. Claude
Gmail, Docs ve Keep’e canlı ses geldi: Gmail’de e-postalarınızı konuşarak arayabiliyor, Docs’ta sesle taslak hazırlayabiliyor, Keep’te anlattıklarınızı düzenli notlara çevirebiliyorsunuz; erişim şimdilik plan ve ülkeye göre değişiyor. Google
Bu hafta ekibinizde bir ajana verdiğiniz tek bir işi seçin ve bu dört sorunun cevabını yazın. Nerede durması gerektiğini, neye eriştiğini ya da yaptığı işi kimin gördüğünü net söyleyemiyorsanız sorun modelde değil, kurduğunuz çalışma düzenindedir.
Araçlar değişecek, yetenekler büyüyecek; benim bakmaya devam edeceğim yer ise aynı: İnsan yalnızca görevi başlatırken mi orada, yoksa karar anında da direksiyonda mı?
İnsan. Yapay zekâ. İnsan.
Bu soruların eğitimi hazır
Bu bültende haftalardır yazdığım ajan tasarımı, insan onay kapıları ve yetki sınırları artık online akademimde ders olarak var. Yapay Zeka Eğitimi’nde temellerden ajan kurmaya kadar tüm hattı, eğitimlerimde anlattığım haliyle videoya aldım; Yapay Zeka Ajanları bölümü yukarıdaki dört soruyu tek tek işliyor. Videolar devamlı güncelleniyor, ekleniyor. Bir kere üye ol, her yeni videoya sınırsız erişim al.
Açılışa özel, sınırlı süre için yüzde 50 indirimli.