Serkan Özcan

Son gönderiler

#Apple · #MacBook Pro · #Steve Jobs · #dokunmatik ekran · #OLED · #teknoloji

Jobs "İşe yaramıyor" demişti: Apple şimdi dokunmatik ekranlı MacBook Pro satıyor

20 Ekim 2010. Apple, "Back to the Mac" etkinliğinde Mac'in iOS'tan aldığı fikirleri anlatıyor. Soru zaten havada: Madem iPhone ve iPad parmakla kullanılıyor, Mac'in ekranına neden dokunamıyoruz? Steve Jobs'un cevabı kısa…

Oku
#PHP · #Siber Güvenlik · #Açık Kaynak · #Yapay Zekâ · #Sistem Yönetimi

PHP krizinden çıkardığım ders: Güvenlik ortak sorumluluk

PHP’de yaşananlar, yazılım geliştiren ve sunucu yöneten herkesin sorumluluğunu yeniden düşünmesini gerektiriyor. Bir uygulamayı çalışır hâlde yayına aldığımızda, o sistemin bakımını ve insanların bize emanet ettiği…

Oku
#PHP · #Siber güvenlik · #PHP2Shell · #Güvenlik güncellemesi

PHP2Shell: Duyuru tarihi, riskin başladığı tarih değil

PHP2Shell adıyla anılan CVE-2026-109618 ve CVE-2026-109619, etkilenen PHP kurulumlarında kimlik doğrulama olmadan uzaktan kod çalıştırılmasına yol açabilen iki kritik açık. Güvenlik güncellemeleri 21 Ekim 2026'da…

Oku
#Siber güvenlik · #PHP · #Güvenlik bildirimi · #Sistem yönetimi

Siber Güvenlik Başkanlığından PHP uyarısı: Kurumlar için yapılacaklar

T.C. Siber Güvenlik Başkanlığının 21 Ekim 2026 tarihli TR-26-1372 numaralı PHP güvenlik bildirimi, kurumların PHP tabanlı sistemlerini gözden geçirmesini istiyor. Önceki yazıda iki açığın teknik tarafını ele almıştım;…

Oku
#PHP · #Siber Güvenlik · #Güvenlik Güncellemesi · #Teknik Analiz

PHP’de kritik alarm: İki açık, ortak risk ve güncelleme gerçeği

22 Ekim 2026 gündemindeki PHP alarmı, tek bir siteye veya eklentiye özgü bir hatadan kaynaklanmıyor. PHP’nin çalışma zamanında bulunan CVE-2026-109618 ve CVE-2026-109619, uygun koşullarda kimlik doğrulaması olmadan…

Oku
#Yapay zekâ · #Muse Spark Open · #Yerel yapay zekâ

Muse Spark Open: Açık ağırlıklar, yerel çalıştırma ve gerçek maliyet

Bir modeli indirip kendi ortamında çalıştırabilmek, yapay zekâ ürünlerinde farklı bir kontrol alanı açıyor. Verinin geçtiği yolu, çalışma zamanını ve entegrasyonları daha doğrudan yönetmek mümkün olabiliyor. Fakat…

Oku
#Yapay zekâ · #Anthropic · #Bağımsız denetim

Yapay zekâ denetiminde iç erişim: Anthropic’in yeni adımı

Bir yapay zekâ sistemini yalnızca dışarıdan soru sorarak değerlendirmek, şirketin içeride gördüğü risklerin tamamını ortaya çıkarmayabilir. Modelin nasıl geliştirildiği, korumaların nasıl çalıştığı ve geçmiş olayların…

Oku
#Yapay zekâ · #Malzeme bilimi · #Bilim

Yapay zekâ kristalleri okuyunca: Malzeme keşfinde üç boyutlu bakış

Bir malzemenin kimyasal adını bilmek, atomlarının nasıl yerleştiğini anlamakla aynı şey değil. Aynı bileşenler farklı yapılarda farklı özellikler gösterebilir. Bu yüzden malzeme araştırmasında yalnızca metin okuyan bir…

Oku
#Yapay zekâ · #Anthropic · #Teknoloji ekonomisi

Anthropic’in kamu yararı fonu: Büyümenin topluma dönen payı

Yapay zekâ şirketleri büyürken ortaya çıkan ekonomik değerin kimlere ulaşacağı da daha somut bir soruya dönüşüyor. Anthropic'in 18 Ekim 2026'da açıkladığı kamu yararı fonunu bu açıdan ilginç buluyorum: destek kapasitesi,…

Oku
#Yapay zekâ · #Çocuk güvenliği · #Dijital mahremiyet

Yapay zekâ uygulamalarında çocuk güvenliği: Yaş etiketi yetmez

Bir uygulamanın mağazada bulunması veya yaşa uygun görünmesi, bütün özelliklerinin çocuklar için güvenli olduğunu göstermiyor. Yapay zekâyla görüntü düzenleme araçları bu farkı daha görünür hâle getiriyor: masum görünen…

Oku

Keşfedilecek bir şeyler

3 yazı
Yapay zekâ · 9 Eki 2026 · 2 dk okuma

Yapay zekâyla üretmek: bir araçtan fazlası

Bir fikrin ilk hâli genellikle dağınıktır. Birkaç cümle, belirsiz bir hedef ve nereden başlayacağını bilememe hissi. Yapay zekânın ilginç taraflarından biri tam da bu belirsizlikte ortaya çıkıyor: düşüncelerimize karşılık verebilen bir çalışma alanı sunması.

Cevaptan önce bağlam

“Bunu benim için yap” demek bir başlangıç olabilir. Ama ne yapmak istediğimizi, kimin için yaptığımızı ve hangi kısıtlarla çalıştığımızı anlatınca ortaya çıkan sonuç değişiyor. İyi bir istem, çoğu zaman iyi tanımlanmış bir problemdir.

Bir özelliği tasarlarken üç soruyla başlamak işe yarar:

  • Gerçekte hangi sorunu çözüyoruz?
  • İşe yaradığını nasıl anlayacağız?
  • Hangi kısmı hiç yapmasak da olur?

Son soru özellikle değerli. Üretmek kolaylaştıkça, neyi üretmeyeceğimize karar vermek daha çok önem kazanıyor.

Küçük döngüler, açık geri bildirim

Tek seferde mükemmel bir sonuç beklemek yerine küçük, kontrol edilebilir parçalarla ilerlemek daha kullanışlı. Önce bir taslak, ardından gerçek bir örnek, sonra bir test. Her adım bir sonraki adımı daha anlaşılır kılıyor.

Hız, daha çok çıktı üretmekten önce daha kısa geri bildirim döngüleri kurabilmekte saklı olabilir.

Bu yaklaşım yalnızca kod için geçerli değil. Bir yazının iskeletini çıkarmak, bir arayüzün farklı yönlerini karşılaştırmak veya karmaşık bir konuyu anlamaya çalışmak da aynı döngüden faydalanıyor.

Son karar insanda

Akıcı bir cevap, doğru bir cevap anlamına gelmiyor. Kaynakları kontrol etmek, kodu çalıştırmak ve sonucu gerçek kullanım koşullarında görmek hâlâ işin bir parçası. Özellikle kişisel veriler veya önemli kararlar söz konusu olduğunda, neyi paylaştığımızı ve neye güvendiğimizi açıkça düşünmek gerekiyor.

Belki en verimli ilişki şu: yapay zekâyı sorumluluğu devrettiğimiz bir kutu olarak değil, düşüncelerimizi daha iyi sınayabildiğimiz bir çalışma arkadaşı olarak görmek.

Yükleniyor…