İTM'lerde Yapay Zekâ, Blokzincir ve Veri Analitiği
Bugün bir dijital danışma merkezi işleteceğiz.
Öğr. Gör. Dr. Tahsin Gökalp Şaan
Günün haritası
Bugün neler yapacağız?
Birinci oturum
Yapay zekâ temeli: Model metni nasıl üretir, iyi bir prompt nasıl yazılır?
Prompt Savaşları: Aynı görevi iki promptla denemek ve modeli sınamak. → değerlendirme kâğıdı
Veri temeli ve Veri Dedektifleri: Tablodaki hataları bulmak, boş değerle sıfırı ayırmak. → hata ve düzeltme listesi
İkinci oturum
Blokzincir temeli ve Zinciri Kırma: Değiştirilen bir kaydın nasıl fark edildiğini görmek. → dört blok formu
Danışan Verisi Operasyonu: Amaca göre gerekli veriyi seçmek. → tut / kısmen tut / çıkar kararları
Yapay ses ve Dijital Asistan: Aynı profesyonel sesle okunan metinleri değerlendirmek. → yazma ve dinleme kâğıtları
Kapanış: Günün becerilerini özetlemek, kendi işinize aktarmak.
Ortak vaka
Hoş geldiniz: Her masa bir Dijital Danışma Merkezi
Her merkez, üniversite öğrencileri için günlük stresle baş etme üzerine dört modüllük internet tabanlı bir psikoeğitim programı hazırlıyor. Masanız bu merkezin uzman ekibi.
🏢
Masa = merkez Masa numaranız merkezinizin adıdır: Merkez 1, Merkez 2…
🤝
Birlikte çalışın Ayrı rol yok. Yazma, deneme ve değerlendirmeyi ekip olarak yaparsınız.
📣
Bir dakikada anlatın Etkinlik sonunda merkezinizden biri sonucu paylaşır.
Gerçek danışan bilgisi kullanılmaz; tüm çıktılar eğitim taslağıdır.
LLM temeli 1/9
Yapay zekâdan LLM'ye
Yapay zekâmetin üretme, görüntü tanıma, örüntü bulma gibi işler için geliştirilen yöntemler
Makine öğrenmesikuralların tamamı elle yazılmaz; sistem örüntüleri veriden öğrenir
Üretken yapay zekâyeni metin, görüntü ya da ses üretir
LLM (büyük dil modeli)dil üzerinde çalışmak için çok geniş metinle eğitilmiş model
LLM ≠ ChatGPT
ChatGPT, Claude, Gemini gibi uygulamalar şunları bir araya getirir:
Dil modeli (LLM)Dosya okumaİnternet aramaKod çalıştırmaGörüntü ve ses araçlarıArayüz
Ana mesaj: LLM dili üreten modeldir. Kullandığımız uygulama, modelin etrafına eklenmiş başka araçlara da sahip olabilir.
Bugün model eğitmiyoruz. Hazır bir modeli kullanıyor ve verilen bağlamın ve talimatların çıktıyı nasıl değiştirdiğini inceliyoruz.
LLM temeli 2/9
LLM İTM'de ne işimize yarar?
📝 Psikoeğitim taslağı
Modülün ilk metnini hızla yazar. Örnek: "Uyku ve stres" bölümü için 100 kelimelik bir giriş.
Sizin işiniz: İçerik doğru mu, okuyucuya uygun mu?
🌐 Dil uyarlama ve sadeleştirme
Aynı metni sadeleştirir, ergen ya da yetişkin okura göre yeniden yazar, çeviriyi akıcılaştırır.
Sizin işiniz: Anlam kaydı ya da kültürel uyumsuzluk var mı?
✅ İçerik kontrolünde ikinci göz
Bir kontrol listesine göre metni tarar: suçlayıcı dil, garanti ifadesi, kaynaksız iddia var mı?
Sizin işiniz: Son kararı vermek; model hata kaçırabilir.
Kullanılmayacağı yerler: Tanı koymak, kriz ve risk değerlendirmesini modele bırakmak, kişiye özel tedavi önermek, gerçek danışan verisini genel sohbet sistemlerine girmek.
Peki bu sistem bu metinleri nasıl yazıyor?
LLM temeli 3/9
Bir kerede cevap yazmıyor
Prompt→Tokenlara ayrılır→Sonraki token için olasılıklar→Bir token seçilir→Yeni olasılıklar→…→Yanıt
…
Her adımda model şuna bakar: "Bundan sonra hangi tokenların gelme olasılığı yüksek?" Sonra bunlardan birini seçer.
Düşük temperature ≠ doğru cevap. Yalnızca seçimi daha tutarlı yapar.
Olasılığı yüksek olan ifade, doğru olan ifade midir?Hayır. Örnek 2'de en olası devam uydurma bir kaynaktır.
Oranlar gösterim içindir, gerçek modelden ölçülmedi. Devamlar tek parça gösterildi; gerçekte model token token ilerler. Kırmızı = uydurma ya da riskli.
LLM temeli 4/9
Token ve bağlam
Token = modelin metni işlediği parçalar. Token sayısı kullanılan modele ve tokenizer'a göre değişebilir.
Aynı metin, iki tokenizer:üniversite öğrencilerinin
Tokenizer A · 8 token
üniversiteöğrencilerinin
Tokenizer B · 6 token
üniversiteöğrencilerinin
Aynı metin → farklı model → farklı token sayısı olabilir.
Aynı anlam ≠ aynı token sayısı
Cümle
A
B
Üniversite öğrencileri stresle nasıl baş edebilir?
20
13
How can university students cope with stress?
8
8
Türkçe gibi eklemeli dillerde fark sık görülür; miktar modele göre değişir.
1. Bağlam sınırı
Model yalnızca bağlamına sığan metni görür. Uzun belgelerde ne kadar metin verebildiğimizi token sayısı belirler.
Uygulama talimatlarıYüklenen belgelerSohbet geçmişiSon soru
2. Maliyet
API tabanlı sistemlerde kullanım ücreti çoğu zaman token sayısına göre hesaplanır.
LLM'nin temel görevi doğruyu doğrulamak değil, bağlama uygun bir devam üretmektir.
Uydurma bilgi
Olmayan bir makaleyi gerçekmiş gibi yazabilir. Akademik görünmesi var olduğunu kanıtlamaz.
(teknik adı: halüsinasyon)
Aşırı kesinlik
Belirsiz kanıttan kesin sonuç çıkarabilir: "Bu yöntem stresi kesinlikle azaltır."
Önyargı ve varsayım
Verideki örüntüleri ve varsayımları tekrarlayabilir: her öğrencinin ailesinden destek alabileceğini varsaymak gibi.
Akıcı metin ≠ doğru metin
LLM temeli 6/9
Prompt mühendisliğinden önce: iyi görev tanımı
Prompt, modele verilen görev tanımıdır. İyi bir yönerge yazmak gibidir.
Soru
Öğe
Atölye örneği
1. Ne yapacak?
Görev
Kısa bir psikoeğitim taslağı hazırla.
2. Kimin için, hangi bağlamda?
Hedef kitle ve bağlam
Üniversite öğrencileri; günlük stresle baş etme.
3. Neleri yapmayacak?
Sınırlar
Tanı yok, kişiye özel tedavi yok, garanti yok, kişisel veri istenmez.
4. Nasıl cevap verecek?
Çıktı biçimi
80–100 kelime; sade ve yargılamayan Türkçe.
Eksik her öğeyi model kendi tahminiyle doldurur. Sınırlar, Prompt Savaşları'nda sınayacağımız yerdir.
LLM temeli 7/9
Aynı görev. Aynı model. İki farklı yönlendirme.
A · Belirsiz prompt
Stres hakkında bir şey yaz.
Stres Üzerine
Stres, hayatın kaçınılmaz bir parçası. Bir sınavdan önce midede hissedilen o düğüm, yetişmesi gereken bir iş için hızlanan kalp atışı, belirsiz bir gelecek karşısında zihni meşgul eden düşünceler... Hepimiz bunları bir şekilde yaşıyoruz.
Aslında stres tamamen kötü bir şey değil. Vücudumuzun tehlikeye ya da zorluğa verdiği doğal bir tepki. Atalarımız için bir yırtıcıdan kaçmayı sağlayan "savaş ya da kaç" mekanizması, bugün bizim bir sunuma hazırlanmamıza, son teslim tarihine yetişmemize yardım ediyor. Kısa süreli ve kontrollü stres odaklanmayı artırabilir, motivasyon verebilir.
Sorun, stres kalıcı hale geldiğinde başlıyor. Uzun süre devam eden stres uyku düzenini bozabilir, bağışıklık sistemini zayıflatabilir, baş ve mide ağrılarına, sinirliliğe ve tükenmişliğe yol açabilir. Beden sürekli alarm durumunda kaldığında bir süre sonra yorgun düşüyor.
Stresle başa çıkmak için birkaç öneri:
Nefese dönmek: Yavaş ve derin nefes almak sinir sistemini sakinleştirir. Dört saniye nefes alıp dört saniye tutmak ve altı saniyede vermek bile fark yaratabilir.
Hareket etmek: Kısa bir yürüyüş, hafif bir egzersiz ya da esneme hareketleri birikmiş gerginliği atmaya yardımcı olur.
Uykuya özen göstermek: Yeterli ve düzenli uyku, stresle başa çıkma kapasitemizi doğrudan etkiler.
Kontrol edebileceklerine odaklanmak: Her şeyi değiştiremeyiz ama neye tepki vereceğimizi seçebiliriz.
Paylaşmak: Bir arkadaşla, aile üyesiyle ya da güvendiğin biriyle konuşmak yükü hafifletir.
Sınır koymak: Her şeye "evet" demek zorunda değilsin. Bazen "hayır" demek kendine iyilik yapmaktır.
Küçük molalar vermek: Gün içinde birkaç dakikalık aralar zihni toparlamaya yardımcı olur.
Stres bazen tek başına başa çıkılamayacak kadar ağırlaşabilir. Uzun süredir kendini iyi hissetmiyorsan, günlük hayatın etkileniyorsa bir uzmandan destek almak bir zayıflık değil, kendine gösterdiğin bir özendir.
Son olarak şunu hatırlamakta fayda var: Stres hissetmen bir şeyleri yanlış yaptığın anlamına gelmez. Çoğu zaman önemsediğin şeylerin bir işaretidir. Önemli olan, o yükü taşırken kendine de biraz şefkat göstermek.
İstersen stresin belirli bir yönünü (iş stresi, sınav kaygısı, stresin bedene etkileri gibi) daha ayrıntılı ele alabilirim ya da bunu bir şiir, deneme veya kısa bir hikâye olarak yazabilirim.
B · Geliştirilmiş prompt
Üniversite öğrencilerine yönelik günlük stresle baş etme psikoeğitimi için 80–100 kelimelik Türkçe bir taslak hazırla. Amaç bilgilendirmedir. Tanı koyma, kişiye özel tedavi veya ilaç önerme, kesin iyileşme vaadi verme ve kişisel bilgi isteme. Kaynak verilmediyse kaynak uydurma; kanıt gerektiren iddiaları uzman kontrolü için işaretle. Açık ve yargılamayan bir dil kullan. Sonunda metnin uzman incelemesi gerektiren bir eğitim taslağı olduğunu belirt.
Günlük Stresle Baş Etme: Kısa Bir Bilgilendirme
Üniversite yaşamında sınavlar, ödevler ve sosyal beklentiler stres yaratabilir. Stres yaşamak sık görülen bir deneyimdir ve bir zayıflık göstergesi değildir. Bazı basit adımlar günlük yükü hafifletmeye yardımcı olabilir: düzenli uyku ve beslenmeye özen göstermek, büyük görevleri küçük parçalara bölmek, kısa molalar vermek ve güvendiğiniz kişilerle konuşmak [uzman kontrolü gerekli]. Yavaş ve derin nefes egzersizlerinin bazı kişilerde gerginliği azaltabileceği belirtilmektedir [uzman kontrolü gerekli]. Stres uzun süre devam ediyorsa veya günlük yaşamınızı zorlaştırıyorsa üniversitenizin psikolojik danışmanlık birimine başvurmak iyi bir seçenek olabilir.
Not: Bu metin, uzman incelemesi gerektiren bir eğitim taslağıdır.
Hangisini psikoeğitim taslağı olarak kullanmayı tercih ederdiniz? Neden?Hedef kitleDilKesin ifadelerSınırlarKaynak / iddia
Model: Claude Opus 5.5 · Tarih: 6.10.2026 · Ayrı yeni oturumlar · Yanıtlar değiştirilmeden alındı.
LLM temeli 8/9
İyi prompttan sonra bile uzman denetimi gerekir
Yapay zekâ taslağı (kurgusal örnek). Bu metinde sizi rahatsız eden ne?
Stres, beyindeki kortizol dengesizliğinden kaynaklanan bir hastalıktır.Bu programı tamamlayanların %90'ı iki haftada tamamen iyileşir (Aydın, 2021).Uyuyamıyorsanız muhtemelen anksiyete bozukluğunuz vardır.
Her gün on dakika nefes egzersizi yapın.
Dört ölçüt: Göreve uygun mu? · Güvenli mi? · Doğrulanabilir mi? · Dil uygun mu?
Yanlış ve damgalayıcı genelleme: Stres olağan bir tepkidir; tek bir nedene indirgenmiş ve "hastalık" denmiş.
Garanti ve uydurma kaynak: "%90" ve "Aydın, 2021" doğrulanamaz; bu örnekte bilerek uyduruldu.
Tanı ima ediyor: Tek bir belirtiden bozukluk çıkarıyor.
Stres, zorlayıcı durumlara verilen olağan bir tepkidir; uzun sürdüğünde günlük yaşamı etkileyebilir. Bu bölümde bazı kişilerin yararlı bulduğu kısa bir nefes egzersizini deneyebilirsiniz. Belirtileriniz günlük yaşamınızı belirgin biçimde etkiliyorsa bir ruh sağlığı uzmanından destek almayı düşünebilirsiniz.
Prompt, insan denetiminin alternatifi değildir.
LLM temeli 9/9
Şimdi küçük bir deney yapacağız
1Yeni sohbette A promptunu gönderin.
2Aynı sohbette üç testi sırayla gönderin.
3Yeni sohbette B promptunu gönderin.
4Aynı sohbette aynı üç testi aynı sırayla gönderin.
5İki sohbeti karşılaştırıp kâğıda işaretleyin.
Amaç modeli kandırmak değil; verilen yönlendirmenin çıktı üzerindeki etkisini görmek.
Değerlendirme kâğıtta: iki yanıtın karşılaştırması ve üç sınamanın sonucu. Puan yok.
Uygulama 1
⚔️ Prompt Savaşları
Aynı görevi iki farklı promptla deneyin. Yanıtları karşılaştırın ve sınırlarını test edin.
A · Belirsiz prompt
Stres hakkında bir şey yaz.
B · Geliştirilmiş prompt
Üniversite öğrencilerine yönelik günlük stresle baş etme konusunda 80–100 kelimelik Türkçe bir psikoeğitim taslağı hazırla… (tamamı panelde)
🩺 Kesin tanı
🎯 Kesin iyileşme
📚 Kontrolsüz kaynak
İki sohbet: A + üç test, B + üç test. Testleri prompttan sonra aynı sohbette sırayla gönderin; sonuçları kâğıda işaretleyin.
Kişi sayıları: 15 satır → 14 kişi · puan değişimi 10 kişi · dört modülü bitiren 7 / 13 ≈ %54 (bir kişinin modül bilgisi geçersiz).
Oturum arası
☕ Ara
Dönüşte: kâğıttan bir blokzincir kuracağız. Kalemleriniz hazır olsun.
Blokzincir temeli 1/8
Bir kaydın değiştirildiğini nasıl anlarız?
Dün
Onam metni: Sürüm 1 Tarih: 06.10.2026
Bugün
Onam metni: Sürüm 2 Tarih: 06.10.2026
Hangisi gerçekten o tarihte kayıtlıydı?
🔒 Gizlilik
Kim görebilir?
🧩 Bütünlük
Sonradan değiştirildi mi?
⏱ Erişilebilirlik
Gerektiğinde ulaşılabiliyor mu?
Blokzincir esas olarak bütünlük ve kayıt geçmişi problemiyle ilgilidir. "Blokzincir kullanıyoruz, dolayısıyla veri güvenli" demek eksik bir cümledir.
Blokzincir temeli 2/8
Hash: verinin dijital parmak izi
SHA-256
SHA-256
1. DeterministikAynı veri → aynı hash.
2. Küçük değişiklik, büyük farkTek karakter değişse bile çıktı çok farklı görünür.
3. Sabit uzunlukBir kelime de, yüz sayfa da: SHA-256 hep 64 karakter.
4. Tek yönlüHash'ten orijinal metni geri açmaya çalışmayız.
Blokzincir temeli 3/8
Hash şifreleme değildir
🔐 Şifreleme
Veri gizlenir ve anahtarla geri açılabilir.
🧾 Hash
Veriden özet üretilir; amaç karşılaştırma ve bütünlük kontrolüdür.
Hash anonimlik de sağlamaz: Olası girdiler azsa (ör. kişi kodları) adayların hash'i hesaplanıp eşleştirilebilir. Danışan verisini hash'lemek gizlilik için yeterli değildir.
Hash kimin kaydettiğini de söyler mi?
Hash: İçerik aynı mı?
Dijital imza: Yetkili kişi gerçekten bunu imzaladı mı?
Blokzincir temeli 4/8
Tek tek parmak izlerini birbirine bağlarsak?
Blok 1Onam verildihash = A1
→
Blok 2Metin sürümü değiştiönceki = A1hash = B4
→
Blok 3Onam geri çekildiönceki = B4hash = C7
→
Blok 4Yeni onamönceki = C7hash = D2
Her blok, kendisinden öncekinin hash'ini taşıyor.
Şimdi Blok 2'yi değiştirelim:
Blok 1Onam verildihash = A1
→
Blok 2Metin değiştirildiönceki = A1hash = X9
→
Blok 3Onam geri çekildiönceki = B4 ✂hash = C7
→
Blok 4Yeni onamönceki = C7hash = D2
Blok 2'nin hash'i B4'ten X9'a döndü; Blok 3 hâlâ "önceki = B4" diyor. Bağlantı kırıldı.
O zaman blokzincir değiştirilemez mi?Daha doğru ifade: Değişiklik kolayca gizlenemez. Veri yeniden hesaplanabilir; önemli olan diğer kopyalar ve doğrulama kurallarıdır.
Blokzincir temeli 5/8
Zincir tek başına yetmez
Blok 2'yi değiştiren kişi Blok 3 ve Blok 4'ü de yeniden hesaplarsa?
A kopyası
A1 → X9 → Y5 → Z8
kendi içinde tutarlı
B kopyası
A1 → B4 → C7 → D2
C kopyası
A1 → B4 → C7 → D2
Dağıtık kayıt
Aynı kayıt geçmişinin birden fazla katılımcıda kopyası bulunur.
Mutabakat (consensus)
Katılımcılar hangi kayıt geçmişinin geçerli kabul edileceğini belirleyen kuralları uygular.
🌍 Açık (public)
Katılım geniştir. Örnek kullanım mantığı: kripto para ağları.
🏢 İzinli (permissioned)
Katılımcılar önceden belirlenir: üniversite, hastane, araştırma merkezi, etik kurul.
Blokzincir temeli 6/8
Her kayıt sistemi blokzincir olmak zorunda mı?
Normal veritabanı
Blokzincir
Merkezi yönetici
Genellikle var
Zorunlu değil; paylaşılabilir
Veriyi güncellemek
Kolay
Geçmiş olaylar korunacak şekilde tasarlanır
Performans
Genellikle daha yüksek
Ek doğrulama yükü olabilir
Birbirine güvenmeyen taraflar
Ek mekanizmalar gerekir
Temel kullanım nedenlerinden biri olabilir
Karmaşıklık
Daha düşük
Daha yüksek
Ne zaman mantıklı olabilir?
Birden fazla kurum aynı kayıt geçmişini paylaşacak.
Taraflardan hiçbiri tek başına kayıtları değiştirme yetkisine sahip olmamalı.
Geçmiş kayıtların izlenebilirliği önemli.
Bu üçü yoksa klasik bir veritabanı daha basit ve daha uygun olabilir.
Tek bir güvenilir kurum bütün sistemi yönetiyorsa gerçekten blokzincire ihtiyaç var mı?Çoğu durumda: Olmayabilir.
Blokzincir temeli 7/8
Onam bir "durum" değil, olay geçmişidir
Yanlış yaklaşım
Bugün onam geri çekildi. Eski kayıt değiştirildi:
Onam = Evet → Onam = Hayır
Geçmiş kayboldu.
Olay tabanlı yaklaşım
1 Ekim · Onam verildi (sürüm 1)↓4 Ekim · Metin sürüm 2 oldu↓6 Ekim · Onam geri çekildi
Kişi 1 Ekim'de onam verdi mi?Evet.
Bugün onam geçerli mi?Hayır.
Blokzincir temeli 8/8
Blokzincir ≠ doğruluk makinesi
Yardımcı olabilir
✅ Kayıt değişikliğinin fark edilmesi
✅ Geçmiş olayların izlenmesi
✅ Birden fazla tarafın aynı kayıt geçmişini doğrulaması
1. Zincir tutarlıysa ilk kayıt mutlaka doğru mudur?
2. Onamın geri çekilmesi eski kayıtla çelişir mi?
3. Bu merkez için blokzincir gerekli mi, yoksa iyi bir veritabanı yeter mi?
1. Hayır; yanlış bilgi baştan kaydedilmiş olabilir, içeriğin doğruluğu ayrıca denetlenir. 2. Hayır; farklı zamanlardaki iki olaydır, geri çekme güncel izin durumunu belirler. 3. Tek bir merkez kendi kayıtlarını tutuyorsa çoğu durumda iyi bir veritabanı yeterlidir; birden fazla kurum aynı geçmişi paylaşacaksa blokzincir düşünülebilir.
Uygulama 4
🗂️ Danışan Verisi Operasyonu
Bir verinin gerekli olup olmadığı, verinin kendisinden çok hangi amaçla kullanıldığına bağlıdır.
Amaç
Program genel olarak nasıl kullanılmış?
Başlangıç–bitiş puan değişimi
Program tamamlama oranı
Her veri parçası için karar
✅ Tut · 🟡 Kısmen tut / dönüştür · ❌ Çıkar
Masada tartışın; form yok. Önce karar, sonra birlikte inceleme.
Veri kartları→Kararları incele→Amaç değişiyor→Kısmen tut→Anonimlik tuzağı→Yapay zekâ tuzağı→4 soru
Aynı metin, farklı biçimde seslendirildiğinde farklı algılanabilir.
CS köşesi · Modern TTS: büyük miktarda konuşma örneğinden metin ile ses arasındaki örüntüleri öğrenir.
Yapay ses temeli 2/3
Aynı metin, neden farklı duyulur?
"Burada doğru ya da yanlış bir cevap yoktur."
Ses A
daha hızlı · az duraklama · daha düz vurgu
Ses B
daha yavaş · uygun duraklama · daha doğal vurgu
Metin aynı. Deneyim de aynı mı?
Prozodi = konuşmanın ritmi ve ezgisi
HızNe kadar hızlı konuşulduğu
DuraklamaNerede ve ne kadar beklediği
VurguHangi kelime ya da hecenin öne çıktığı
PerdeSesin daha tiz ya da daha pes olması
TonlamaPerdenin cümle boyunca nasıl değiştiği
Tek bir ayar "empatik" ya da "destekleyici" bir ses üretmez.
Yapay ses temeli 3/3
Bu sesi nasıl değerlendirirsiniz?
Demo ses · yaklaşık 35 sn
Sadece sesi değerlendirin
Doğal mı?
Anlaşılır mı?
Destekleyici geliyor mu?
Profesyonel geliyor mu?
Günlük stresle baş etmenin ilk adımı, çevrenizdeki nesneleri düzenli biçimde sınıflandırmaktır. Öncelikle masanızdaki kalemleri renklerine göre sıralayın. Ardından odanızdaki sandalye sayısını belirleyin ve bugün gördüğünüz ilk üç otomobilin rengini hatırlamaya çalışın. Bir sonraki adımda buzdolabınızda bulunan yiyecekleri alfabetik sıraya koyabileceğiniz bir liste hazırlayın. Günün sonunda ise kullandığınız elektronik cihazların yaklaşık ağırlıklarını tahmin edin. Bu adımlar tamamlandığında günlük stres yönetimi çalışmanız sona ermiş olacaktır.
Şimdi içeriği değerlendirin
Görevle ilgili mi?
Yararlı mı?
Uzman incelemesinden geçer mi?
Psikoeğitime koyar mıydınız?
Ses kalitesi ve içerik kalitesi iki farklı değerlendirmedir. Doğal, sıcak bir ses ilgisiz ya da düşük kaliteli bir içeriği daha ikna edici gösterebilir.
Yapay ses temeli 3/3 · sonuç
Doğal ses ≠ doğru içerik
1. İçerik
Söylenen şey doğru, ilgili ve güvenli mi?
2. Seslendirme
Anlaşılır ve hedef kitle için uygun mu?
3. Şeffaflık
Dinleyen bunun yapay bir ses olduğunu biliyor mu?
İyi dijital psikoeğitim = uygun içerik + uygun sunum + şeffaflık
TTS
Metni yapay bir sesle konuşmaya dönüştürür.
Ses klonlama
Belirli bir kişinin ses özelliklerini taklit etmeye çalışır.
Her yapay ses, ses klonlama değildir.Gerçek bir kişinin sesini taklit etmek ayrıca izin, mahremiyet ve yanlış temsil sorunları doğurabilir.
Uygulama 5
🎙️ Dijital Asistan: İki metin, aynı profesyonel ses
Her masa iki metin yazar
A · Kullanılabilir içerik (40–60 kelime): üniversite öğrencileri, günlük stres, açık ve yargılamayan dil; tanı, kesin vaat, gerçek kişisel veri yok.
B · Gizli kartlı içerik (40–60 kelime): Çektiğiniz gizli sorun kartındaki görevi fark ettirmeden yerleştirin.
Sonra dinleriz
Seçilen 3–4 metin aynı ElevenLabs sesiyle seslendirilir: Ses A–D.
1. tur: Yalnızca dinleyin, ilk izlenimi puanlayın.
2. tur: Metinleri okuyun, içeriği değerlendirin.
Gizli görevler açılır: Kim fark etti?
Bu metin tamamen uygun olabilir. Bir veya birkaç sorun da içerebilir.
Kulağa güvenilir gelmesi, güvenilir olduğu anlamına gelmez.
İçerik kalitesi: uydurma iddia, kesin vaat
Veri minimizasyonu: gereksiz kişisel veri
Uzmanlık sınırı: tanı çıkarımı, aşırı yakınlık
Aynı teknoloji, iyi içeriği de kötü içeriği de çok ikna edici biçimde sunabilir.
Dijital Asistan içinde
"Bu ses yapay zekâ ile üretilmiştir"
Az önce doğal bir yapay sesin bizi içeriğe karşı daha olumlu değerlendirmeye itebileceğini gördük. Bu nedenle kullanıcı neyle etkileştiğini bilmelidir.
AB Yapay Zekâ Yasası, Md. 50 (Ağustos 2026'dan itibaren)
Sağlayıcı: Kişi, açıkça belli değilse yapay zekâyla etkileştiğini bilmeli. Üretilen ses, görüntü ve metin makinece okunabilir biçimde işaretlenmeli.
Kullanıcı kurum: Deepfake içeriği ve kamuyu bilgilendirmek için yayımlanan yapay metni açıklamalı (insan editör denetimi varsa istisna).
Bu, AB pazarına yönelik sistemler için bir yükümlülüktür. Türkiye'deki her kullanım için doğrudan bağlayıcı değildir; burada iyi uygulama örneği olarak kullanıyoruz.
Pratikte
Yapay ses açıkça belirtilir.
İçerik insan uzman incelemesinden geçer.
Kullanıcının gerektiğinde gerçek bir insana ya da uzmana ulaşabileceği yol görünür olur.
Gerçek bir kişinin sesini taklit etmek ayrı değerlendirme gerektirir.
Kapanış
Bugün neler denediniz?
Beş beceri, beş ürün:
1. İki prompt
En önemli fark neydi?
2. Hata listesi
En kritik veri kararımız
3. Blok formları
Değişikliği nasıl yakaladık?
4. Veri kararları
Amaç değişince ne değişti?
5. Dinleme kâğıdı
Sesin güzelliği hangi sorunu gizledi?
Aktarım notu: Bunlardan birini kendi işinizde nerede kullanırsınız? Masanız bir örnek yazsın ve 1 dakikada paylaşsın.
Kapanış
Günün özeti
🤖 LLM
Akıcı metin ≠ doğru metin
Prompt sınır çizer; taslağı uzman denetler.
📊 Veri
Güzel grafik ≠ doğru analiz
Boş ≠ 0; her yüzdede "kaç kişiden?"
⛓️ Blokzincir
Değişmemiş kayıt ≠ doğru kayıt
Değişiklik saklanamaz; eski kopya yakalar.
🗂️ Danışan verisi
Az veri ≠ amaca uygun veri
Amaç için gerekli en az veriyle çalışılır.
🎙️ Yapay ses
Doğal ses ≠ doğru içerik
Kulağa güvenilir gelmek güvenilir olmak değildir.
Ortak beceri: Dijital bir çıktıyı eleştirel değerlendirmek. Teknoloji taslağı hazırlar; karar uzmanındır.
Kaynaklar · son kontrol 5 Ekim 2026
Kaynakça
Birincil kaynaklar
Heinz MV, Mackin DM, Trudeau BM, et al. Randomized Trial of a Generative AI Chatbot for Mental Health Treatment. NEJM AI 2025;2(4). doi:10.1056/AIoa2400802(Örneklem bilgisi özetten doğrulandı; tam metne erişilemedi.)
BN S, Sherrill AM, Arriaga RI, Wiese CW, Abdullah S. AI Safety Training Can be Clinically Harmful. arXiv 2604.23445, 25 Nisan 2026, hakemsiz ön baskı. arxiv.org/abs/2604.23445
U.S. FDA. Executive Summary for the Digital Health Advisory Committee Meeting: Generative AI-Enabled Digital Mental Health Medical Devices. 6 Kasım 2025. fda.gov/media/189391
Avrupa Komisyonu. AI Act: Regulatory framework for AI (sayfa güncellemesi 3 Ağustos 2026). digital-strategy.ec.europa.eu