METR yetkilileri, Anthropic'in tanımlanmış görevlerdeki model yeteneklerini Mart 2024 ile Ekim 2025 arasındaki döneme kıyasla yaklaşık iki kat daha hızlı geliştirdiğini belirtti.

Yapay Zeka Modelleri Kendi Kendini Kopyalamaya Başladı, İnsan Girdisini Geride Bıraktı Sorumluluk Reddi: Phemex Haberler'de sunulan içerik yalnızca bilgilendirme amaçlıdır.

11 Mayıs 2026, 11:15 yayınlandı 11 Mayıs 2026, 11:19 güncellendi Yapay zekanın kendi kendini geliştirmesi anlamına gelen RSI teknolojileri yeniden tartışma konusu oldu.

Yapay zeka kendi kendini kopyalayarak evlerimizdeki cihazlara yayılabilir 13:16, 13/10/2026 , Salı G: Güncelleme: 16:14, 13/10/2026 , Salı Dijital haberciliğin güvenilir adresi: Tıkla ve GZT'yi Google'da favorilerine ekle! Claude'un geliştiricisi Anthropic, 12 Ekim'de yayımladığı araştırmasında, yapay zeka modellerinin merkezi veri merkezlerine ihtiyaç duymadan farklı cihazlara yayılarak kendi kopyalarını oluşturabileceğini gösteren deneysel sonuçlar paylaştı.Araştırmacılara göre özellikle küçük yapay zeka modelleri, 2026'nın sonuna kadar kendi kendilerini kopyalamak için gereken yeteneklere ulaşabilir. 15 akıllı televizyon cihazında yapay zeka çalıştırıldı Anthropic araştırmacıları, yaklaşık 55 dolar değerindeki 15 düşük maliyetli Android TV kutusunu birbirine bağlayarak 26 milyar parametreli Gemma 4 yapay zeka modelini çalıştırmayı başardı.

Anthropic, Yapay Zekayı Kendi Kendini Geliştirecek Şekilde Eğitiyor Anthropic araştırmacıları, yapay zeka modellerinin hizalama hatalarını otomatik olarak düzeltebilen ve insan araştırmacılardan daha hızlı sonuç veren bir sistem geliştirdi. TeknoHQ Editör 29 Ağustos 2026 · 41 okunma Yapay zeka dünyasında modellerin kendi kendilerini iyileştirmesi üzerine yapılan çalışmalar yeni bir aşamaya ulaştı. İlginizi çekebilir · Yapay Zekâ OpenAI, Veri Merkezi Projelerinde Kamu Yetkilileriyle Gizlilik Anlaşmalarını Kaldırıyor Sistemin sunduğu en çarpıcı verilerden biri ise maliyet farkı oldu.

× TeknoHQ'yu Google'da tercih edilen kaynak olarak ekleyin + SIRADAKİ HABER Meta, Yazılımcıların Yapay Zeka Ajanlarını Yönetmesini Sağlayan Conductor'ı Satın Aldı Yapay Zekâ kategorisinde son haberler Yapay Zeka Şirketlerinin Seçim Harcamaları Beklenen Etkiyi Yaratmadı Apple, Mühendislik Ekiplerinin Günlük Yapay Zeka Harcama Limitlerini Düşürüyor ChatGPT, OpenAI'ın Yeni Modeliyle Metin ve Fotoğraflardan Hareketli GIF Oluşturabiliyor Yapay Zeka Balonunun Patlayıp Patlamayacağı Finans Dünyasını İkiye Böldü

28 Ağustos 2026 tarihinde Anthropic tarafından yayımlanan “Automated Researchers Can Reliably Mitigate Alignment Failures” başlıklı makale, otonom sistemlerin model eğitimi ve güvenlik uyumu (alignment) süreçlerini doğrudan üstlenebildiğini ortaya koydu. Anthropic bünyesindeki araştırmacı Chen Yueh-Han liderliğinde yürütülen çalışma, yapay zeka sistemlerinin insan müdahalesine gerek duymadan belirli güvenlik protokollerini kendi başlarına iyileştirebildiğini somut verilerle doğruluyor. Elde edilen bulgular, yapay zeka destekli araştırmacıların hız ve maliyet tarafındaki ezici üstünlüğünü ortaya koyuyor: Hız ve Performans: Geliştirilen AAR sistemi, ortalama 6 saatlik bir zaman diliminde kıdemli insan araştırmacıların önerdiği yöntemlerden daha yüksek performans gösteren çözümler üretti.

Teknoloji dünyasında uzun süredir tartışılan özyinelemeli öz geliştirme (recursive self-improvement) kavramı, bu sonuçlarla birlikte teorik bir beklenti olmaktan çıkıp pratik bir mühendislik disiplinine dönüşmeye başladı.

Yapay zeka sistemleri birkaç yıl içinde metin üreten sohbet botlarından kod yazabilen, deneyler yürütebilen ve karmaşık görevleri giderek daha az insan müdahalesiyle yerine getirebilen sistemlere dönüştü. ‘Recursive self-improvement’ (RSI), yani ‘özyinelemeli kendini geliştirme’ olarak adlandırılan bu fikir, bir yapay zeka sisteminin kendi geliştirme sürecine giderek daha fazla katkıda bulunmasını ve sonunda bu süreci insanlardan daha iyi yönetebilmesini ifade ediyor. Anthropic'in eylül ayında açıkladığı verilere göre yapay zeka sistemleri şirketin araştırma ve geliştirme çalışmalarının yaklaşık yüzde 26'sında lider rol oynuyor ve çalışmaların yaklaşık yüzde 90'ında insanlarla birlikte görev alıyor.

Ancak araştırmacılar sistemin eksiklikleri arasında oldukça önemli yetenekleri de sıralıyor: Bir hafta süren belirsiz görevleri kendi kendine yönetmek, kurumun önceliklerini anlamak, neyin iyi veya kötü olduğuna ilişkin muhakeme geliştirmek, kendi çalışmalarını doğrulamak ve talimatları güvenilir biçimde takip etmek.

Kaynak: TRT Haber, Phemex, Dijitalkarakol, Gzt, Teknohq, Dijitalburak