Yapay zeka giderek hayatımızda daha geniş bir alan kaplarken, gelişmeye de devam ediyor. Perde gerisinde uzmanlar, yapay zekayı nasıl daha ileriye taşıyabileceğine dair uzun saatler mesai yapıyor. IBM Araştırma’nın yapay zeka uzmanı Mert Toslalı da değişimi yaratmaya talip olan isimlerden biri.
Toslalı, teknoloji mesleğine Türkiye’nin önde gelen eğitim kurumlarından Bilkent Üniversitesi’nde başladı. Mühendislik alanında üstün başarılarla mezun olduktan sonra üç yıl boyunca Türkiye’de yazılım mühendisi olarak çalıştı. Boston Üniversitesi’nde Bilgisayar Mühendisliği alanında kazandığı burs ile doktora eğitimine devam etti. Bu süreçte, IBM’de dört kere staj yaparak sanayi deneyimi kazandı ve araştırma mesleğine odaklandı. Araştırma çalışmaları sırasında yapay zeka, büyük data analitiği ve yazılım mühendisliği üzerine odaklanarak dokuz araştırma makalesi yayımladı, bu sayede akademik bilgisini ve uygulamalı tecrübelerini pekiştirdi.
Mert Toslalı’nın önderliğinde IBM Araştırma’da geliştirilen AgraBOT, güvenlik risk idaresi alanında yenilikçi bir tesir yaratmayı hedefliyor. Toslalı, bu sistemin büyük bilgi kümelerinden gelen karmaşık bilgileri manaya ve sürece kapasitesiyle, kurumların güvenlik tahlil süreçlerini dramatik formda güzelleştirdiğini belirtiyor. Klasik sistemlerle günler süren binlerce sayfa doküman tahlili süreçleri, artık AgraBOT’un doküman manaya ve yol gösterme yetenekleri sayesinde dakikalar içinde tamamlanabiliyor. Güvenlik tahlillerinin hızlanması ve doğruluğunun artmasıyla birlikte, şirketlerin dijital varlıklarını müdafaa kapasiteleri güçleniyor ve rekabet avantajları artıyor.
– Bize üretici yapay zekayı, yani GenAI’yı biraz anlatabilir misiniz?
GenAI, yapay zekanın (AI) spesifik bir kısmıdır ve metin, imaj, müzik ve görüntü üzere çeşitli içerikleri oluşturabilme yeteneğine sahiptir. Klâsik AI, dataları tahlil edebilir, kalıpları tanıyabilir ve iddialarda bulunabilirken, GenAI, geniş kapsamlı ve çeşitli data kümeleri üzerinde eğitilerek öğrendiği kalıpları ve bilgileri kullanarak yeni ve yepyeni içerikler üretebilir. Örneğin, insan lisanını anlamak ve yanıtlamak için büyük ölçüde metin verisi ile eğitilebilir ve böylelikle doğal lisan sürece (NLP) misyonlarında kullanılabilir. Benzeri halde, görsel datalarla eğitilerek fotoğraf ve görüntü oluşturma yetenekleri kazanabilir.
– Pekala ehemmiyeti nedir? Hayatın hangi alanlarında işimize yarayacak?
GenAI’nın ehemmiyeti, geniş bir yelpazede uygulama alanları sunmasından kaynaklanır. GenAI, misyonları otomatikleştirme, kod geliştirme, otomatik içerik oluşturma (resim, metin yahut görüntü gibi), müşterilerle etkileşimde bulunan chatbotlar, büyük bilgi kümelerini tahlil etme ve kıymetlendirme üzere uygulamalar yaratır. Bu teknoloji, bilhassa içerik oluşturma, müşteri tecrübelerini düzgünleştirme, maliyet ve vakit verimliliği, misyon otomasyonu ve data tahlili üzere avantajlar sağlar. Pazarlama malzemeleri, haber makaleleri ve toplumsal medya gönderileri üzere içerikler süratli ve tesirli bir halde üretilebilir. Müşteri hizmetlerinde kullanılan chatbotlar, kullanıcılarla anında ve şahsileştirilmiş etkileşimler sağlayarak müşteri memnuniyetini artırabilir. GenAI, iş süreçlerini güzelleştirerek işletmelere rekabet avantajı sağlar ve gelecekte daha yaygın bir biçimde kullanılacaktır.
– Biraz da siz ve takımınız tarafından geliştirilen AgraBOT’tan kelam edelim…
AgraBOT, üçüncü taraf (third-party) yazılım risk ve güvenlik değerlendirmelerini hızlandırmak gayesiyle geliştirilmiş bir araçtır. Klâsik olarak, bu değerlendirmeler, evrakların manuel olarak incelenmesini ve belirlenmiş sorulara yanıt verilmesini gerektiren vakit alıcı süreçlerdir. AgraBOT ise GenAI ve büyük lisan modellerini kullanarak bu evraklardan ilgili yanıtları üretebilir, kıymetlendirme müddetini günlerden dakikalara indirir. Binlerce sayfalık üçüncü taraf dokümanlarını otomatik olarak okuyarak makul güvenlik denetimlerini kıymetlendirir ve şirketlerin üçüncü taraflarla bağ kurma konusunda karar vermelerine yardımcı olur.
IBM Chief Information Security Office, AgraBOT aracını kullanarak Üçüncü Taraf Güvenlik Risk İdaresi (TPSRM) süreçlerini yürütüyor ve bu süreçlerde büyük ilerlemeler kaydediyor. Daha evvel haftalar süren TPSRM süreçleri, artık bir günden daha kısa müddette, hatta dakikalar içinde tamamlanabiliyor. Bu, IBM için büyük bir verimlilik artışı sağladı ve bu aracın günlük çalışmalarının ayrılmaz bir kesimi haline geldi. IBM grubu, AgraBOT’un sağladığı sürat ve doğruluk için son derece şad. Ayrıyeten, bu çalışmamızla ilgili yazdığımız bir araştırma makalesi, üst seviye bir memleketler arası yazılım mühendisliği konferansı olan FSE ’24’te yayınlandı.
– Süreç nasıl işledi, nasıl bu türlü bir muhtaçlık olduğunu tespit ettiniz?
AgraBOT’u geliştirirken, üçüncü taraf evraklarının çeşitliliği ve ölçeğinin tertipleri vakit ve kaynak bakımından zorladığını fark ettik. Farklı uzman değerlendiriciler güvenlik denetimlerini farklı yorumlayabilir ve bu da tutarsız sonuçlara yol açabilir. Bu durumu göz önünde bulundurarak, GenAI kullanarak objektif ve süratli güvenlik değerlendirmeleri yapabilen bir araç geliştirme muhtaçlığı ortaya çıktı. IBM’deki ekiplerle iş birliği yaparak gerçek üçüncü taraf evrakları ve uzmanların kıymetlendirme raporlarını kullanarak AgraBOT sistemini geliştirdik. Bu süreçte, doğal lisan sürece teknikleri, bilgi çekme (talep edilen soru ile uyumlu doküman paragraflarını saptama), çekilen bilgileri sınıflandırma ve sıralama üzere çeşitli metotları uyguladık. Ayrıyeten lisan modelleriyle sorulan sorulara yanlışsız yanıtlar bulmayı başardık. Bu sistemlerle AgraBOT, farklı dokümanlar ve sorularla değerlendirilmiş ve %85 doğruluk oranına ulaşmıştır.
– AgraBOT ileride gelişmeye devam edecek mi? Planlarınız neler?
Evet, AgraBOT’un gelişimi devam edecek. Planlarımız ortasında daha üst seviye GenAI modellerini kullanmak, GenAI tarafından üretilen içerikteki yanılsamaları azaltmak ve sistemin doğruluğunu artırmak yer alıyor. Bu doğrultuda, daima iyileştirmeler yapmak için en son yapay zeka tekniklerini kullanmayı amaçlıyoruz. AgraBOT’un yeteneklerini genişletmeyi, farklı doküman cinsleri üzerinde daha tesirli hale getirmeyi ve güvenlik denetimlerini daha kapsamlı bir biçimde gerçekleştirmeyi hedefliyoruz. Ayrıyeten, kullanıcı tecrübesini düzgünleştirmek için sistemin esnekliğini artırmayı ve çeşitli sanayilerde daha geniş bir kullanım alanı sağlamayı planlıyoruz. Bu gelişmelerle birlikte, AgraBOT’un daha emniyetli, verimli ve çok istikametli bir yapay zeka tahlili haline gelmesini sağlamayı