Haberler

Yapay Zekâ Ajanlarını Eğitmek İçin Yeni Trend: RL Ortamları

Cansın Cengiz

16 Eyl 2025 — 3 min read

Yapay Zekâ Ajanlarını Eğitmek İçin Yeni Trend: RL Ortamları

Son yıllarda yapay zekâ (YZ) alanında "ajan" konsepti büyük bir ilgiyle takip ediliyor. Büyük teknoloji şirketleri, insanların işlerini otomatik olarak yerine getirebilen yazılım ajanlarının geleceğini sıkça gündeme getiriyor. Ancak, bugün piyasadaki YZ ajanlarının sınırları halen oldukça belirgin. OpenAI'nin ChatGPT Agent'ı veya Perplexity'nin Comet'i gibi örnekler, gerçek görevleri tam anlamıyla üstlenmekte zorlanıyor.

RL Ortamları Nedir?

Yapay zekâ ajanlarının daha yetenekli ve güvenilir hale gelmesi için yeni eğitim tekniklerine ihtiyaç var. Bu noktada öne çıkan tekniklerden biri de "Reinforcement Learning" (Pekiştirmeli Öğrenme) ortamları, yani simüle edilmiş görev alanları. RL ortamları, bir ajanın gerçek bir yazılım uygulamasında yapacağı işleri taklit eden eğitim sahalarıdır. Kimi uzmanlar bunu "çok sıkıcı bir video oyunu üretmek" olarak tanımlıyor. Örneğin, bir RL ortamı, bir Chrome tarayıcısı içinde Amazon'dan çorap satın alma görevini simüle edebilir. Ajanın performansı değerlendirilir ve başarılı olursa ödüllendirilir.

Silicon Valley'de Neden RL Ortamları Trend?

Geçmişte etiketli veri setleri YZ'nin gelişimini hızlandırmıştı; şimdi ise RL ortamları benzer bir kritik rol üstleniyor. Büyük YZ laboratuvarları, çok adımlı görevlerde ajanlarını eğitmek için giderek daha fazla RL ortamına ihtiyaç duyuyor. Bunun için hem kendi içlerinde ortamlar geliştiriyorlar, hem de üçüncü parti sağlayıcılarla iş birliği yapıyorlar. Bu alanın öne çıkan girişimleri arasında Mechanize Work, Prime Intellect ve büyük veri etiketleme şirketleri olan Mercor ile Surge yer alıyor. Özellikle Anthropic'in önümüzdeki yıl RL ortamlarına 1 milyar doların üzerinde yatırım yapmayı değerlendirdiği konuşuluyor.

Ortamlarda Rekabet Kızışıyor

Scale AI: Uzun süre veri etiketleme pazarında lider olan Scale AI, Meta'nın büyük yatırımları ve CEO transferi sonrası sektördeki payını azaltmış olsa da RL ortamlarına odaklanmaya devam ediyor.
Mercor & Surge: OpenAI, Meta ve Anthropic gibi devlerle çalışıyorlar. Surge, 2024 yılında 1,2 milyar dolar gelir elde etti. Mercor ise özellikle kodlama, sağlık ve hukuk gibi alanlara özgü RL ortamları geliştiriyor.
Yeni Oyuncular: Mechanize Work, alanın başından itibaren RL ortamlarına odaklanarak yazılım mühendislerine yüksek maaşlar teklif ediyor. Prime Intellect ise açık kaynak geliştiriciler için RL ortamları sunan bir "hub" kurdu.

RL Ortamları Nereye Gidiyor?

Pekiştirmeli öğrenme, OpenAI'nin o1 ve Anthropic'in Claude Opus 4 gibi modellerinde önemli ilerlemelere yol açtı. Ancak, RL ortamlarının gerçekten ölçeklenip ölçeklenemeyeceği sektörün en büyük sorularından biri. Bazı uzmanlar, ortamların "ödül hackleme" gibi sorunlara açık olduğunu ve ölçeklenmenin beklenenden daha zor olabileceğini belirtiyor.

Türkiye'deki İşletmeler İçin Çıkarımlar

RL ortamları, YZ ajanlarının çok adımlı ve karmaşık görevlerde daha güvenilir çalışmasını sağladığı için; müşteri hizmetlerinden otomasyon projelerine kadar birçok alanda iş süreçlerini dönüştürebilir. Büyük şirketlerin ve girişimlerin bu alana yaptığı yatırımlar, Türk işletmeleri için de yeni fırsatlar ve iş ortaklıkları anlamına geliyor.

Sonuç

YZ ajanlarının gücünü ve esnekliğini artırmak için RL ortamlarına yapılan yatırımlar hız kesmeden devam ediyor. Sektördeki rekabet, daha gelişmiş ve güvenilir yapay zekâ çözümlerinin önünü açarken, bu trendin iş dünyasına etkisi giderek artacak.