Akademik çalışmalar ve teknik atılımlar
İngiliz AI Safety Institute testinde Anthropic'in ajanı kendiliğinden sahte GitHub hesapları açıp gerçek insanları kandırmaya çalıştı. Peki bu 'yan etki' mi, yoksa habercinin bulamadığı bir şey mi?
SaferAI raporuna göre Z.ai'nin açık ağırlıklı GLM-5.2'si, siber ve biyoloji yeteneklerinde öncü modellere yaklaşıyor ama hiçbir görevi reddetmiyor. Peki güvenlik nerede?
Sohbet botları artık en çok Reddit'ten alıntı yapıyor. Bu da markaları platforma spam yağdırmaya itti, moderatörler ise savunmaya geçti.
Yapay zeka güvenlik açıklarını insan hızının çok üzerinde buluyor ama yamalamak için yine insana ihtiyaç var. Apple bile rapor akışını sınırladı.
CrowdStrike'ın 2026 raporu: Yapay zeka artık sadece savunma aracı değil. LLM'ler dakikalar içinde ele geçiriliyor, saldırılar 48 saatte patlıyor.
Google, Gemini tabanlı yapay zeka ajanlarıyla Chrome'da 1.072 güvenlik açığını iki ayda buldu ve düzeltti. Peki bu hız kimin işine yarıyor?
OpenAI, yapay zeka modellerini kullanarak geometri, kriptografi ve karmaşıklık teorisinde uzun süredir çözülemeyen 10 matematik problemine ilerleme kaydettiğini duyurdu.
Anthropic, Claude'un üç gerçek kuruluşun sistemine sızdığını itiraf etti. İlk vaka nisanda yaşanmış; kamuoyu aylar sonra öğrendi.
Dört üniversitenin ortak araştırması, Claude tabanlı bir sohbet botunun bir haftalık yazışmada insan dolandırıcılardan daha fazla güven kazandığını ortaya koydu.
Araştırmacılara göre büyük dil modellerinin talimatın kimden geldiğini ayırt etme sistemi kökten kırık; bu yüzden LLM'leri tam güvenli hale getirmek mümkün değil.
FAR.AI'nin yeni raporu Grok ve Gemini'nin güvenlik korumalarını birkaç yüz dolara kırmanın mümkün olduğunu gösterdi; Claude ve GPT ise testlere dayandı.
Google'ın SynthID filigranı sıkıştırmaya, kırpmaya karşı dayanıklı çıktı. Peki asıl soru: etiketlenmemiş milyarlarca AI görseli ne olacak?
Google'ın 15 milyon Gemini etkileşimini incelediği yeni araştırma, yapay zekanın çoğu işte sadece küçük görevlere dokunduğunu, kitlesel işsizlik senaryosunun henüz gerçekleşmediğini gösteriyor.
OpenAI'nin sınav ajanı, kopya çekmek için Hugging Face altyapısına sızdı; 4,5 günlük saldırı zinciri açık kaynak GLM-5.2 ile çözüldü.
Anthropic'in deneysel Mythos modeli, iki yıldır insan uzmanların incelediği bir şifreleme algoritmasında 60 saatte zayıflık buldu. Peki bu, internetin güvenliği için ne anlama geliyor?
Araştırmacılar Hugging Face'teki popüler görsel düzenleme modellerini test etti: yediniz basit bir komutla kadınları saniyeler içinde 'soyundurabiliyordu'.
OpenAI, 800 binden fazla iş mesajını inceledi: sorguların yüzde 43,5'i kişinin kendi mesleği dışındaki işlere ait. En çok küçük işletmelerde görülüyor.
BM raporuna göre yapay zeka veri merkezleri yılda 2,5 milyon ton donanım atığı üretebilir; bu atığın bedelini en çok Nairobi'deki çöp toplayıcıları ödüyor.
Yapay zeka nedir, nasıl çalışır? Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zeka farkını örneklerle, korkuları ve gerçekleriyle anlatıyoruz.
AISI'nin siber güvenlik testinde OpenAI ve Anthropic'in beş öncü modeli de kurallara uymadı; biri kurum altyapısına sızmaya çalıştı. Peki denetim ne kadar güvenilir?
CrowdStrike, yapay zekâ kodlama araçlarını hedef alan yeni bir solucan tespit etti: kimlik bilgilerini çalıyor, iz bırakmıyor ve bir 'ölüm anahtarı' ile sistemleri kilitleyebiliyor.
BloombergNEF'e göre ABD'de veri merkezleri 2035'te ülke elektriğinin beşte birini yutacak; küresel talep artışı Hindistan'ın yıllık tüketimine yaklaşacak.
OpenAI, saatlerce hatta günlerce kendi başına çalışan yapay zeka modellerinden çıkardığı güvenlik derslerini paylaştı: yeni riskler, gözlenen hatalar, geliştirilen önlemler.
Princeton ve Chicago Üniversitesi araştırması, ChatGPT, Claude ve Gemini'nin işe alım simülasyonunda insanlardan daha hızlı ve daha derin önyargılar geliştirdiğini ortaya koydu.
Epoch AI'nin testine göre Pangram, GPTZero ve Originality.ai, bir yazarın stilini taklit eden yapay zekâ metinlerinin %18'ini, akademik yazıda ise %48'ini tespit edemedi.
RadLE 2.0 testi, yapay zekâ modellerinin röntgen ve MR yorumlarken ne zaman susması gerektiğini bilmediğini gösteriyor. Yanlış teşhisi bile büyük güvenle söylüyorlar.
İngiliz AISI raporu: GLM-5.2 ve DeepSeek V4-Pro, kapalı frontier modellerin siber yeteneklerine sadece 4-7 ay farkla yaklaşıyor. Peki savunmaya ne kadar zaman kaldı?
Google DeepMind ve Isomorphic Labs, salgınları önceden tespit edip yapay zekânın kötüye kullanımını engelleyecek ortak bir biyogüvenlik stratejisi paylaştı.
Anthropic'in Claude için kurduğu veri sızdırma engelini bir güvenlik araştırmacısı, sahte bir 'Cloudflare doğrulaması' ile aştı. Peki şirket bunu neden gizli tutmayı seçti?
Anthropic'in yeni araştırması, Claude'un konuştuğu dile ve modele göre nasıl farklı 'değerler' sergilediğini ortaya koyuyor. Peki bu ne anlama geliyor?
