Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Hukuki mütalaalarda var olmayan mahkeme kararlarının, finansal raporlarda uydurma pazar istatistiklerinin veya akademik/teknik metinlerde sahte makale atıflarının yer alması kurumlar için ağır itibar ve hukuk riskleri doğurur. Bu eğitim, büyük dil modellerindeki halüsinasyon olgusunu kök nedenleriyle ele alır ve kaynak kontrolünü kurumsal bir refleks haline getirir.
Katılımcılar açık uçlu üretim ile kaynak kısıtlı (grounded) üretim arasındaki farkı deneyimler; modele 'bilmiyorsan uydurma' kuralını teknik olarak nasıl uygulatacaklarını ve verilen referansların gerçekliğini nasıl teyit edeceklerini öğrenir. Eğitim sonunda kuruma özel 'Halüsinasyon Önleme ve Kaynak Kontrol Standardı' oluşturulur.
Kimler Katılmalı?
- Hukuk, uyum (compliance), regülasyon, finans, kurumsal iletişim ve strateji birimleri
- Müşterilere veya kamuoyuna sunulan rapor, bülten ve teknik dokümanları hazırlayan uzmanlar
- Kurum içi bilgi bankası veya doküman sorgulama süreçlerini kullanan ekipler
- Temel düzeyde yapay zeka asistanları bilgisi yeterlidir
Kazanımlar
- İçsel (kaynak metinle çelişen) ve dışsal (kaynakta olmayan bilgiyi ekleyen) halüsinasyon türlerini ayırt etmek
- Modelin kendi eğitim hafızası yerine yalnızca sağlanan referans dokümanlara bağlı kalmasını (strict grounding) sağlamak
- Sahte URL, uydurma mevzuat maddesi ve çarpıtılmış alıntıları yakalamak için birincil kaynak teyit adımlarını uygulamak
- Belirsizlik durumlarında modelin tahmin yürütmek yerine bilgi eksikliğini açıkça belirtmesini sağlayan talimat kalıpları kurmak
- Birim içinde paylaşılacak içerikler için zorunlu kaynak gösterimi ve alıntı doğrulama protokolü işletmek
Konular
Halüsinasyonun Anatomisi: Modeller Neden Uydurur?
- Olasılıksal dil tamamlama ile bilgi veritabanı arasındaki fark: Model neden 'bilmiyorum' demekte zorlanır?
- İçsel (intrinsic) ve dışsal (extrinsic) halüsinasyonlar: Kaynağı çarpıtma vs. kaynaktan bağımsız bilgi ekleme
- Halüsinasyonu tetikleyen faktörler: belirsiz sorular, çelişkili bağlam, güncel olmayan eğitim verisi ve aşırı uzun sohbetler
Kaynak Kısıtlama (Source Grounding) ve Çekimserlik Tasarımı
- Modeli yalnızca yüklenen dokümanla sınırlandırma (closed-book prompting) ve dış bilgi kullanımını kapatma
- Birebir alıntı (verbatim quote) ve sayfa/madde numarası zorunluluğu getirerek uydurmayı engelleme
- Çekimserlik (abstention) kuralları: 'Metinde yoksa tahmin etme, eksik olduğunu belirt' yapısının kurgulanması
Atıf, Link ve Mevzuat/Literatür Kaynak Kontrolü
- Üretilen linklerin, DOI numaralarının, kanun maddelerinin ve mahkeme kararlarının neden tek tek kontrol edilmesi gerekir?
- Doğru kaynağa yanlış iddia atfedilmesi (citation misattribution) vakalarını yakalama
- NotebookLM, Perplexity ve RAG tabanlı sistemlerde kaynak kartlarını (inline citations) doğru okuma
Kurumsal Kaynak Kontrol Standardı Atölyesi
- Hukuk, finans, İK ve iletişim metinleri için kırmızı bayraklı (yüksek halüsinasyon riskli) sorgu türleri
- Gerçek vaka incelemesi: Kurumsal raporlarda gizlenmiş halüsinasyonları bulma tatbikatı
- Atölye: Birim içi 'Kaynak Doğrulama ve Atıf Kontrol Standardı' dokümanının hazırlanması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Yapay zeka araçlarını kullanırken KVKK/GDPR uyumu, kişisel verilerin ve ticari sırların korunması, gölge AI (Shadow AI) risklerinin önlenmesi ve güvenli veri maskeleme yöntemlerini öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Yapay zeka destekli iş süreçlerinde insan gözetimi (human-in-the-loop) noktalarını tasarlama, karar yetkisi sınırlarını belirleme ve hesap verebilirlik (RACI) matrisi oluşturma eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Ses klonlama, gerçek zamanlı video deepfake, CEO dolandırıcılığı (BEC) ve yapay zeka destekli oltalama saldırılarını tanıma, doğrulama kanalları kurma ve olay müdahale refleksi geliştirme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) Madde 4 kapsamındaki zorunlu AI okuryazarlığı yükümlülüğünü, risk sınıflandırmasını ve insan gözetimi kurallarını denetlenebilir şekilde karşılayan kurumsal uyum eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
İş Süreçlerinde Yapay Zeka
Boğaziçi Üniversitesi (BÜYEM) iş birliğiyle: teknik geçmiş gerektirmeden günlük iş süreçlerinde, veri analizinde, raporlamada ve içerik üretiminde pratik yapay zeka kullanımı.
- 22/30
- Canlı Kurs
- 10 modül
-
Büyük dil modelleri (LLM), üretken yapay zeka ve karar destek sistemlerinin çalışma mantığını, sınırlarını ve kurumsal güvenlik kurallarını tüm çalışanlar için uygulamalı senaryolarla kazandıran temel okuryazarlık programı.
- Canlı Kurs
- 4 modül
Bizimle iletişime geçin
