A'dan Z'ye sözlük

Bu sözlük, programda kullanılan kavramları kısa ve iş üzerinde kullanılabilir tanımlarla açıklar. Araç, model, plan, mevzuat ve fiyat bilgileri zamanla değişebileceğinden aşağıdaki tanımlar kalıcı ilkeye; tarihli özellikler ise 1 Kasım 2026 kontrol kesitine göre okunmalıdır. Her terimin sonundaki modül numarası, kavramın en doğrudan işlendiği yeri gösterir.

A

A2A (ajanlar arası iletişim) — Bir yapay zekâ ajanının başka bir ajanı keşfetmesi, ona görev iletmesi ve sonuç alması için kullanılan iletişim yaklaşımıdır. Ajanın kendi aracıyla konuşmasıyla değil, ajanların birbirine iş devretmesiyle ilgilidir. (Modül 6, 7) A/B testi — Aynı hedef için iki sürüm, yöntem veya mesajı kontrollü koşullarda karşılaştırma yöntemidir. Başarı ölçütü, örneklem, süre ve durdurma kuralı önceden yazılmalıdır. (Modül 10, 12) AB Yapay Zekâ Tüzüğü — Avrupa Birliği’nde yapay zekâ sistemlerini risk temelli sınıflandıran ve sağlayıcı, dağıtıcı ile kullanıcı sorumlulukları geti…

B

Bağdaşık bağlam — Aynı işi yürüten insan ve ajanların güncel, ortak ve çelişmeyen hedef, kaynak ve kuralları kullanmasıdır. Ortak bağlam yoksa görevler tekrarlanabilir veya değişiklikler birbirini bozabilir. (Modül 3, 6) Bağlam — Bir görevin doğru anlaşılması için gereken amaç, hedef kitle, veri, örnek, kural, çıktı biçimi ve kalite ölçütlerinin bütünüdür. İyi sonuç yalnızca kısa bir istemden değil, yeterli ve seçilmiş bağlamdan doğar. (Modül 3) Bağlam çürümesi — Proje kuralı, dosya, hedef veya tercihin zamanla güncelliğini yitirmesidir. Eski bilgi yeni işte yanlış yönlendirebileceği için kalı…

C

Chat — Kullanıcının istemi üzerine yanıt üreten sohbet çalışma biçimidir. Dosya düzenleme, dış araç çağırma veya bağımsız takip gibi özellikler eklenince sohbetten farklı bir çalışma yüzeyi oluşur. (Modül 2, 6) ChatGPT — Sohbet, dosya, proje, bellek ve bazı bağlantı ya da ajan özelliklerini bir araya getirebilen yapay zekâ ürünüdür. Plan, ülke, yönetici ayarı ve özellik matrisi tarihli olarak kontrol edilmelidir. (Modül 2, 4, 5) Claude — Metin, uzun belge, araştırma, kod ve dosya görevlerinde kullanılan bir yapay zekâ ürün ailesidir. Ürün yüzeyi, model, bağlantı ve izinleri birbirinden ayrı de…

Ç

Çalışma alanı — Dosyaları, talimatları, geçmiş çıktıları ve erişim kurallarını belirli bir iş çevresinde bir arada tutan ortamdır. Bir çalışma alanının kapsamı, başka projelerin verisiyle karışmayı önleyecek biçimde sınırlandırılır. (Modül 2, 5) Çapraz doğrulama — Bir iddia, sayı veya hesaplamayı bağımsız ikinci bir yöntem, kaynak ya da kişiyle karşılaştırmadır. Özellikle hukuki, finansal ve dış iletişim çıktılarında tek model yanıtı yeterli değildir. (Modül 2, 8, 11) Çıkarım — Kaynakta açıkça yazmayan bir sonuca örüntü, bağlam veya yorum yoluyla ulaşmaktır. Doğrulanmış bilgi ile çıkarım ayrı …

D

Dashboard — Göstergeleri tek ekranda izlemeye yarayan görsel paneldir. Panel veri sunar; hangi kararın alınacağına ilişkin bağlam ve sorumluluk ayrıca tasarlanır. (Modül 7, 16) Değerlendirme (eval) — Bir model, istem, beceri veya ajanın belirlenmiş örnekler ve ölçütlerle sistematik biçimde sınanmasıdır. Değerlendirme seti, puanlama kuralı ve başarısız durumda yapılacak işlem önceden tanımlanır. (Modül 4, 6, 11) Değer ve sorumluluk mutabakatı — Yapay zekânın hangi iş değerini destekleyeceğini ve sonucun sorumluluğunun kimde kalacağını yazılı olarak netleştiren anlaşmadır. Hız hedefi tek başına …

E

Erişim denetimi — Bir kullanıcının veya ajanın hangi veriyi okuyabildiğini, hangi araca bağlanabildiğini ve hangi işlemi yapabildiğini düzenleyen kontroldür. Erişimler görev değişiminde ve belirli aralıklarla yeniden gözden geçirilir. (Modül 5, 6, 11) Etki değerlendirmesi — Bir yapay zekâ kullanımının kişiler, süreç, finans, güvenlik ve mevzuat üzerindeki olası sonuçlarını sistematik biçimde incelemedir. Etki, yalnız teknik başarı puanıyla ölçülmez. (Modül 9, 11, 12) Etik yapay zekâ — Adalet, insan özerkliği, şeffaflık, güvenlik, mahremiyet ve hesap verebilirliği birlikte gözeten kullanım yakl…

F

Faktör doğrulama — Bir sonucun hangi girdi, varsayım veya kaynak parçasına dayandığını ayrı ayrı kontrol etme işlemidir. Özellikle finansal hesaplarda formül izi ve kaynak hücreleriyle birlikte yapılır. (Modül 8) Few-shot örnekleme — Modele beklenen davranışı birkaç örnek girdi ve çıktı göstererek tarif etme yöntemidir. Örnekler gerçek kişisel veriyi gereksiz yere içermemeli ve başarının ölçütünü görünür kılmalıdır. (Modül 3) Fırsat haritası — Yapay zekânın değer yaratabileceği iş adımlarını etki, tekrar, uygulanabilirlik ve risk bakımından gösteren listedir. Harita pilot seçiminin yerine geçm…

G

Geri alma — Hatalı bir model, içerik, kod veya veri değişikliğini güvenilir önceki sürüme döndürme işlemidir. Ajan tasarımında geri alma yöntemi, sorumlusu ve kabul edilen veri kaybı önceden yazılır. (Modül 6, 7) Geri bildirim — Kullanıcı veya inceleyicinin çıktıyı neden kabul, düzeltme veya reddettiğini belirten bilgidir. Serbest yorumun yanında hata türü ve görev sonucu da kaydedilirse iyileştirme yapılabilir. (Modül 3, 12) Gizli talimat — Bir belge, web sayfası, görsel veya veri alanına görünür metin gibi yerleştirilen ve sistemi yönlendirmeyi amaçlayan komuttur. Dış içerik güvenilmeyen ver…

H

Halüsinasyon — Modelin var olmayan kaynak, olay, sayı veya alıntıyı varmış gibi üretmesidir. Kaynak istemek riski azaltır; açıp doğrulamak zorunluluğu ortadan kalkmaz. (Modül 2, 8, 11) Hata bütçesi — Bir iş akışında kabul edilebilir hata, gecikme veya başarısızlık miktarını belirleyen işletim sınırıdır. Bütçe aşılırsa otomasyon azaltılır, insan incelemesi artırılır veya akış durdurulur. (Modül 6, 12) Hata yolu — Normal akış tamamlanmadığında uyarı, kayıt, durdurma, yeniden deneme ve insan bildiriminden hangisinin çalışacağını belirleyen tasarımdır. Başarı senaryosu kadar hata senaryosu da test…

I

ISO/IEC 23894 — Yapay zekâ risk yönetimi için rehberdir; bir yönetim sistemi sertifikası olarak sunulmaz. (Modül 11) ISO/IEC 42001 — Yapay zekâ yönetim sistemi için gereklilikleri ve sürekli iyileştirme düzenini tanımlayan uluslararası standarttır. (Modül 11, 12)

İ

İçerik güvenliği — Üretilen metin, görsel, ses veya kodun kişilere zarar, ayrımcılık, gizlilik ihlali veya kötüye kullanım doğurmamasını amaçlayan politika ve denetimlerdir. Filtre tek başına yeterli güvenlik katmanı değildir. (Modül 9, 11) İnsan denetimi — Yapay zekânın kararını izleyen, gerektiğinde düzelten, reddeden veya sistemi durduran yetkili kişinin gerçek müdahalesidir. Sadece ekranda onay kutusu bulunması anlamlı denetim sayılmaz. (Modül 6, 9, 11) İnsan onay kapısı — Gönderme, ödeme, silme, işe alım sonucu, hukuki taahhüt veya erişim değişikliği gibi etkili işlemden önce ajanın durup…

J

JEPA — Gözlemi doğrudan token veya piksel düzeyinde tahmin etmek yerine daha soyut bir temsil uzayında öngörmeye çalışan model yaklaşımıdır. İş kullanımında hazır çözüm kabul edilmeden araştırma konusu olarak değerlendirilir. (Modül 2, 13) JSON — Veri alanlarını ve değerlerini makinelerin okuyabileceği yapılandırılmış biçimde taşıyan metin formatıdır. Ajan araçlarında şema, zorunlu alan ve tür doğrulamasıyla birlikte kullanılır. (Modül 6, 7) Jenerik çıktı — Hedef kitle, bağlam, kanıt veya karar ölçütü yeterince belirtilmediğinde oluşan herkese uyacak kadar genel sonuçtur. İyileştirme için gerç…

K

Kabul ölçütü — Bir çıktının tamamlanmış ve kullanılabilir sayılması için karşılaması gereken açık koşuldur. Ölçüt yoksa “iyi görünüyor” değerlendirmesi tekrarlanamaz. (Modül 3, 6, 12) Kanonik kaynak — Bir bilginin güncel ve esas alınacak ana kaynağıdır. Aynı sayı farklı dosyalarda çelişiyorsa hangi kaynağın üstün olduğu önceden yazılır. (Modül 3, 5, 11) Kapsam — Bir sistemin, projenin veya kullanımın dahil ettiği veri, rol, süreç, ülke ve zaman sınırıdır. Kapsam dışı durumlar ve durdurma koşulu ayrıca belirtilir. (Modül 4, 11) Karar ekranı — Varsayım veya girdi değiştiğinde sonucu görünür biçi…

L

Lisans — Model, veri, kod veya aracın hangi kullanım, değiştirme ve dağıtım haklarına izin verdiğini belirleyen hukuki koşuldur. “Açık” veya ücretsiz ifadesi ticari ve kurumsal kullanım serbestisi anlamına gelmez. (Modül 4, 11) LLM — “Large Language Model” ifadesinin kısaltmasıdır; Türkçesi büyük dil modelidir. Metin üretimini olasılık hesabıyla yaptığı için akıcılık ile doğruluk birbirinden ayrılır. (Modül 2) Loglama — Sistem olaylarını, istekleri, yanıtları, araç çağrılarını, hataları ve onayları kayıt altına alma işidir. Log tasarımı güvenlik, hata ayıklama, mahremiyet ve saklama ihtiyaçlar…

M

Madde 4 okuryazarlığı — AB Yapay Zekâ Tüzüğü’nün, sağlayıcı ve kullanıcıların rol, teknik bilgi, deneyim, eğitim ve kullanım bağlamına uygun yeterli yapay zekâ okuryazarlığı önlemleri almasını isteyen yükümlülüğüdür. Tek tip sınav veya sertifika şartı olarak değil, rol bazlı yetkinlik ve kanıt düzeni olarak ele alınır. (Modül 11) Makinece okunabilir çıktı — Başka bir yazılımın şema, alan ve veri türlerini koruyarak işleyebileceği yapılandırılmış sonuçtur. İnsan açıklaması, hata durumu ve güvenlik doğrulaması da çıktının parçası yapılır. (Modül 6, 7) Maliyet merkezi — Yapay zekâ kullanımının li…

N

NIST AI RMF — Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü’nün yapay zekâ risklerini yönetmek için gönüllü olarak kullanılabilen risk çerçevesidir. Yönet, haritala, ölç ve yönetim döngüsüyle riskleri iş süreçlerine bağlar; yasa veya sertifika değildir. (Modül 11, 12) NIST AI 600-1 — Üretken yapay zekâya özgü risk ve uygulama önerilerini NIST AI RMF ile ilişkilendiren profildir. Kurum içi kontrol seçimine yardım eder; tek başına mevzuat uyumu anlamına gelmez. (Modül 11) Nihai karar — Yapay zekâ analiz veya taslak sunduktan sonra dış dünyayı etkileyen kabul, ret, ödeme, yayın, işe alım veya hukuki …

O

OKR — Bir hedefi ve o hedefe ulaşılıp ulaşılmadığını gösteren ölçülebilir ana sonuçları birlikte yazma yöntemidir. Yapay zekâ kullanım sayısı, iş hedefinin kendisiyle karıştırılmaz. (Modül 9, 12) Olay müdahalesi — Veri sızıntısı, yanlış dış eylem, yetki aşımı veya model hatası oluştuğunda sistemi durdurma, kanıtı koruma, etkiyi inceleme ve bildirim kararını verme sürecidir. Sorumlu, süre ve iletişim yolu önceden belirlenir. (Modül 6, 11) Olay kaydı — Bir güvenlik, kalite veya uyum olayının ne zaman, hangi sistemde, hangi etkiyle ve hangi müdahaleyle yaşandığını kaydeden belgedir. Olay kapandık…

Ö

Önyargı — Veri veya karar sürecinde belirli kişi ya da grupları sistematik olarak dezavantajlı kılan eğilimdir. Ölçütlerin önceden yazılması, grup bazlı test ve itiraz yolu gerekir. (Modül 9, 11) Örneklem — Bir araştırmada ölçülen kişi, görev, olay veya kayıtların bütün içindeki seçilmiş kümesidir. Örneklemin nasıl seçildiği bilinmeden yüzde ve sonuçlar genellenmez. (Modül 1, 12) Ölçekleme — Başarısı ve riski ölçülmüş bir pilotun daha fazla kullanıcı, ekip veya süreçte uygulanmasıdır. Pilot sonucu üretim kararını destekler; otomatik olarak zorunlu ölçekleme gerekçesi değildir. (Modül 12, 13) Ö…

P

Persona — Belirli bir kullanıcı veya paydaşın amacı, bilgi düzeyi, soruları ve itirazlarını temsil eden varsayımsal profildir. Gerçek kişi verisinin yerine geçmez; görüşme veya davranış verisiyle sınanır. (Modül 5, 10, 14) Paydaş — Yapay zekâ kullanımından etkilenen, kullanım kararını veren, sistemi işleten veya sonuçtan sorumlu olan kişi ya da gruptur. Haritalamada etkisi, beklentisi ve itiraz yolu yazılır. (Modül 11, 12) Performans ölçümü — Bir model, akış veya pilotun hız, kalite, hata, maliyet, kullanım ve iş sonucu bakımından ölçülmesidir. Öz beyan tek başına performans kanıtı değildir. (…

R

RACI — Bir görev için sorumlu olanı, nihai hesap sahibini, görüşü alınacakları ve bilgilendirilecekleri ayıran rol matrisidir. Yapay zekâ akışında son karar ve olay sorumlusu görünür olur. (Modül 11, 12) RAG — “Retrieval-Augmented Generation” ifadesinin kısaltmasıdır; modelin yanıt üretmeden önce dış kaynaklardan ilgili parçaları bulup bağlama eklemesini anlatır. Arama kalitesi ve kaynak kapsamı ayrıca doğrulanır. (Modül 2, 3) RBAC — Erişimi kişinin özel tercihine değil, görev ve rolüne göre verme yaklaşımıdır. Rol değiştiğinde eski erişimlerin kaldırılması ve istisnelerin kaydı gerekir. (Modü…

S

Salt-okunur — Bir aracın veya bağlayıcının veriyi görüp özetleyebildiği, fakat değiştirme, gönderme veya silme yapamadığı erişim düzeyidir. İlk pilotlarda güvenli varsayılan olarak tercih edilir. (Modül 5, 6) Sandbox — Gerçek üretim ortamından ayrılmış, sınırlı veri ve yetkiyle deneme yapılan güvenli çalışma alanıdır. Geri alma, ağ ve kayıt kontrolleriyle birlikte tasarlanır. (Modül 6, 11) Senaryo — Bir kullanımın aktör, girdi, adım, karar, hata ve çıktılarını somut bir olay akışıyla anlatan örnektir. Kurgusal senaryo gerçek kişi veya kurum bilgisi içermeden test sağlar. (Modül 6, 8, 12) Sente…

Ş

Şablon — Tekrarlanan bir çıktının yapı, sıra, uzunluk, ton ve kontrol noktalarını yeniden kullanılabilir hâle getiren örnektir. Şablon, işin bağlamı değişince gözden geçirilir. (Modül 3, 5, 7) Şeffaflık — Yapay zekânın nerede kullanıldığını, hangi veriye dayandığını, hangi sınırlara sahip olduğunu ve kararın kime ait olduğunu anlaşılır biçimde açıklamadır. Şeffaflık, ticari sır veya güvenlik bilgisini sınırsız açmak değildir. (Modül 9, 11) Şikâyet ve itiraz yolu — Yapay zekâ çıktısından etkilenen kişinin sonuca itiraz edebilmesi, insan incelemesi istemesi ve yanıt alabilmesi için tanımlanan ka…

T

Tedarikçi değerlendirmesi — Bir sağlayıcının güvenlik, veri kullanımı, saklama, bölgesel işleme, alt hizmet, lisans, süreklilik, destek ve olay bildirim koşullarını inceleme sürecidir. Ürün demosu bu incelemenin yerine geçmez. (Modül 4, 11) Tedarik zinciri riski — Model, veri, paket, eklenti, araç veya hizmete güvenilen başka bileşenin kötü niyetli ya da hatalı olması riskidir. Kaynak, sürüm, bütünlük, izin ve güncelleme yolu izlenir. (Modül 6, 11) Test seti — Model veya ajanın beklenen davranışını ölçmek için hazırlanmış görev, girdi ve kabul sonuçları kümesidir. Normal örneklerin yanı sıra s…

U

Uçtan uca iz — Bir görevin başlangıç girdisinden son çıktısına kadar geçtiği model, araç, veri, insan ve onay adımlarının tamamını takip edebilme durumudur. Hata ve sorumluluk analizi için gereklidir. (Modül 6, 11) Uyarlama — Genel bir araç veya yöntemi kurumun veri, rol, süreç, dil ve risk koşullarına göre değiştirme işidir. Hazır örneği doğrudan kopyalamak yerine kurum içi kabul testi yapılır. (Modül 4, 12) Uyum — Yapay zekâ kullanımının mevzuat, sözleşme, politika, güvenlik, etik ve iş hedefleriyle tutarlı olmasını sağlayan düzen ve kanıtlardır. Uyum yalnız belge üretmek değil, çalışan kont…

Ü

Üretken yapay zekâ — Metin, kod, görsel, ses, video veya yapılandırılmış veri gibi yeni içerik üreten yapay zekâ sistemleridir. Üretim yeteneği, doğruluk ve sorumluluğu otomatik olarak sağlamaz. (Modül 2) Üretim ortamı — Kullanıcıların gerçek veri ve süreçlerle çalıştığı canlı sistem ortamıdır. Deneme, prototip veya önizleme üretim ortamı kabul edilmez. (Modül 6, 11) Ürün–model–ajan ayrımı — Modeli temel üretim kapasitesi, ürünü çalışma yüzeyi ve entegrasyonları, ajanı ise araç kullanımı ve özerklik seviyesi olarak ayrı değerlendiren çerçevedir. Aynı model farklı ürün ve izinlerde farklı risk …

V

Veri erişim matrisi — Veri sınıfını, rolü, aracı, işlem türünü, ülkeyi ve insan onayını aynı tabloda gösteren kontroldür. Her bağlayıcı ve ajan için okunur, yazılır ve gönderilir ayrımı yapılır. (Modül 5, 11) Veri envanteri — Kurumun hangi veriyi nerede, hangi sahiplikle, ne amaçla ve ne kadar süreyle tuttuğunu gösteren listedir. Yapay zekâ pilotu için uygun veri seçimini kolaylaştırır. (Modül 5, 11) Veri ikametgâhı — Verinin hangi ülke veya bölgedeki altyapıda saklandığını ifade eder. Saklama yeri ile işleme, yedekleme ve destek erişimi yeri aynı olmayabilir. (Modül 4, 11) Veri yerleşimi — Ve…

Y

Yapay zekâ — Veriden örüntü çıkararak tahmin, sınıflandırma, öneri, içerik üretimi veya eylem seçimi yapabilen bilgisayar sistemlerinin genel adıdır. İnsan niyeti, veri kalitesi ve kullanım bağlamı sonucu belirler. (Modül 2) Yapay zekâ ajanı — Hedefi izleyen, plan yapan, araç kullanan, ara sonucu değerlendiren ve iş teslim edebilen yapay zekâ sistemidir. Ajanın dış eylem yetkisi, insan onayı ve teknik sınırlarla ayrıştırılır. (Modül 6) Yapay zekâ okuryazarlığı — Yapay zekânın yeteneklerini, sınırlarını, veri erişimini, hata biçimlerini, risklerini ve insan sorumluluğunu anlayarak kullanma bece…

Z

Zamanlanmış görev — Kullanıcı o anda komut vermese de belirli saat veya aralıkta çalışan görevdir. Tetikleyici, veri kapsamı, hata bildirimi, maliyet sınırı ve görev sahibinin bilgisi bulunmalıdır. (Modül 6, 7, 18) Zarar modeli — Bir sistemin hangi tehdit, hata, kötüye kullanım veya yanlış varsayımla kime ne tür zarar verebileceğini önceden düşünme çalışmasıdır. Teknik saldırı kadar süreç ve insan hatası da incelenir. (Modül 6, 11) Zincir — Bir adımın çıktısını sonraki adıma devreden iş akışıdır. Adımlar sabitse zincir, belirsizlikte plan ve araç seçimi gerekiyorsa ajan yaklaşımı düşünülür. (M…