Yapay zeka giderek hayatımızda daha geniş bir alan kaplarken, gelişmeye de devam ediyor. Perde arkasında 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 kariyerine 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 kez staj yaparak endüstri tecrübesi kazandı ve araştırma kariyerine odaklandı. Araştırma çalışmaları sırasında yapay zeka, büyük veri analitiği ve yazılım mühendisliği üzerine odaklanarak dokuz araştırma makalesi yayımladı, bu sayede akademik bilgisini ve uygulamalı deneyimlerini pekiştirdi.
Mert Toslalı'nın önderliğinde IBM Araştırma'da geliştirilen AgraBOT, güvenlik risk yönetimi alanında yenilikçi bir etki yaratmayı hedefliyor. Toslalı, bu sistemin büyük veri kümelerinden gelen karmaşık bilgileri anlama ve işleme kapasitesiyle, kurumların güvenlik analiz süreçlerini dramatik şekilde iyileştirdiğini belirtiyor. Geleneksel yöntemlerle günler süren binlerce sayfa doküman analizi işlemleri, artık AgraBOT'un doküman anlama ve yol gösterme yetenekleri sayesinde dakikalar içinde tamamlanabiliyor. Güvenlik analizlerinin hızlanması ve doğruluğunun artmasıyla birlikte, şirketlerin dijital varlıklarını koruma kapasiteleri güçleniyor ve rekabet avantajları artıyor.
- Bize üretici yapay zekayı, yani GenAI’yı biraz anlatabilir misiniz?
GenAI, yapay zekanın (AI) spesifik bir dalıdır ve metin, görüntü, müzik ve video gibi çeşitli içerikleri oluşturabilme yeteneğine sahiptir. Geleneksel AI, verileri analiz edebilir, kalıpları tanıyabilir ve tahminlerde bulunabilirken, GenAI, geniş kapsamlı ve çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilerek öğrendiği kalıpları ve bilgileri kullanarak yeni ve orijinal içerikler üretebilir. Örneğin, insan dilini anlamak ve yanıtlamak için büyük miktarda metin verisi ile eğitilebilir ve böylece doğal dil işleme (NLP) görevlerinde kullanılabilir. Benzer şekilde, görsel verilerle eğitilerek resim ve video oluşturma yetenekleri kazanabilir.
- Peki önemi nedir? Hayatın hangi alanlarında işimize yarayacak?
GenAI'nın önemi, geniş bir yelpazede uygulama alanları sunmasından kaynaklanır. GenAI, görevleri otomatikleştirme, kod geliştirme, otomatik içerik oluşturma (resim, metin veya video gibi), müşterilerle etkileşimde bulunan chatbotlar, büyük veri kümelerini analiz etme ve değerlendirme gibi uygulamalar yaratır. Bu teknoloji, özellikle içerik oluşturma, müşteri deneyimlerini iyileştirme, maliyet ve zaman verimliliği, görev otomasyonu ve veri analizi gibi avantajlar sağlar. Pazarlama materyalleri, haber makaleleri ve sosyal medya gönderileri gibi içerikler hızlı ve etkili bir şekilde üretilebilir. Müşteri hizmetlerinde kullanılan chatbotlar, kullanıcılarla anında ve kişiselleştirilmiş etkileşimler sağlayarak müşteri memnuniyetini artırabilir. GenAI, iş süreçlerini iyileştirerek işletmelere rekabet avantajı sağlar ve gelecekte daha yaygın bir şekilde kullanılacaktır.
- Biraz da siz ve ekibiniz tarafından geliştirilen AgraBOT’tan söz edelim…
AgraBOT, üçüncü taraf (third-party) yazılım risk ve güvenlik değerlendirmelerini hızlandırmak amacıyla geliştirilmiş bir araçtır. Geleneksel olarak, bu değerlendirmeler, belgelerin manuel olarak incelenmesini ve belirlenmiş sorulara cevap verilmesini gerektiren zaman alıcı işlemlerdir. AgraBOT ise GenAI ve büyük dil modellerini kullanarak bu belgelerden ilgili cevapları üretebilir, değerlendirme süresini günlerden dakikalara indirir. Binlerce sayfalık üçüncü taraf belgelerini otomatik olarak okuyarak belirli güvenlik kontrollerini değerlendirir ve şirketlerin üçüncü taraflarla ilişki kurma konusunda karar vermelerine yardımcı olur.
IBM Chief Information Security Office, AgraBOT aracını kullanarak Üçüncü Taraf Güvenlik Risk Yönetimi (TPSRM) süreçlerini yürütüyor ve bu süreçlerde büyük ilerlemeler kaydediyor. Daha önce haftalar süren TPSRM işlemleri, şimdi bir günden daha kısa sürede, hatta dakikalar içinde tamamlanabiliyor. Bu, IBM için büyük bir verimlilik artışı sağladı ve bu aracın günlük çalışmalarının ayrılmaz bir parçası haline geldi. IBM ekibi, AgraBOT'un sağladığı hız ve doğruluk için son derece memnun. Ayrıca, bu çalışmamızla ilgili yazdığımız bir araştırma makalesi, üst düzey bir uluslararası yazılım mühendisliği konferansı olan FSE '24'te yayınlandı.
- Süreç nasıl işledi, nasıl böyle bir ihtiyaç olduğunu tespit ettiniz?
AgraBOT'u geliştirirken, üçüncü taraf belgelerinin çeşitliliği ve ölçeğinin organizasyonları zaman ve kaynak bakımından zorladığını fark ettik. Farklı uzman değerlendiriciler güvenlik kontrollerini farklı yorumlayabilir ve bu da tutarsız sonuçlara yol açabilir. Bu durumu göz önünde bulundurarak, GenAI kullanarak objektif ve hızlı güvenlik değerlendirmeleri yapabilen bir araç geliştirme ihtiyacı ortaya çıktı. IBM'deki ekiplerle iş birliği yaparak gerçek üçüncü taraf belgeleri ve uzmanların değerlendirme raporlarını kullanarak AgraBOT sistemini geliştirdik. Bu süreçte, doğal dil işleme teknikleri, bilgi çekme (talep edilen soru ile uyumlu doküman paragraflarını saptama), çekilen bilgileri sınıflandırma ve sıralama gibi çeşitli yöntemleri uyguladık. Ayrıca dil modelleriyle sorulan sorulara doğru cevaplar bulmayı başardık. Bu yöntemlerle AgraBOT, farklı belgeler ve sorularla değerlendirilmiş ve %85 doğruluk oranına ulaşmıştır.
- AgraBOT ileride gelişmeye devam edecek mi? Planlarınız neler?
Evet, AgraBOT'un gelişimi devam edecek. Planlarımız arasında daha üst düzey GenAI modellerini kullanmak, GenAI tarafından üretilen içerikteki yanılsamaları azaltmak ve sistemin doğruluğunu artırmak yer alıyor. Bu doğrultuda, sürekli iyileştirmeler yapmak için en son yapay zeka tekniklerini kullanmayı amaçlıyoruz. AgraBOT'un yeteneklerini genişletmeyi, farklı belge türleri üzerinde daha etkili hale getirmeyi ve güvenlik kontrollerini daha kapsamlı bir şekilde gerçekleştirmeyi hedefliyoruz. Ayrıca, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için sistemin esnekliğini artırmayı ve çeşitli endüstrilerde daha geniş bir kullanım alanı sağlamayı planlıyoruz. Bu gelişmelerle birlikte, AgraBOT'un daha güvenilir, verimli ve çok yönlü bir yapay zeka çözümü haline gelmesini sağlamayı
