TechCrunch Disrupt 2026 Etkinliğinde Öne Çıkan Yapay Zeka Güvenliği Oturumları

Serdar HocamYazar & Editör

TechCrunch Disrupt 2026, kurumsal yapay zeka dağıtımı, ajan güvenliği, bulut altyapısı ve robotik sistemlere odaklanan beş kritik oturumu duyurdu.

◉ 0 okunma
Five AI safety sessions every founder should have on their Disrupt 2026 agenda | TechCrunch

Yapay zeka teknolojilerinin test aşamasından çıkarak işletmelere, araçlara ve robotlara entegre edilmesiyle birlikte güvenlik ve güvenilirlik konuları kritik bir önem kazandı. TechCrunch Disrupt 2026 kapsamında düzenlenecek beş özel oturum, girişimcilerin bu alandaki zorlukları ele almasını sağlayacak.

Kurumsal Dağıtım ve Anthropic Deneyimi

Bazı işletmeler yapay zekadan somut değerler elde ederken, diğerleri aylar boyunca deneme aşamasında kalmaya devam ediyor. Bu sürecin arka planındaki başarı ve başarısızlık faktörleri inceleniyor.

Anthropic Uygulamalı Yapay Zeka Yöneticisi Cat de Jong, şirketlerin yapay zekayı deney aşamasından üretim süreçlerine taşıdıklarında neler yaşandığını katılımcılarla paylaşacak.

Yapay Zeka Ajan Güvenliği

Kendi başına eylem alabilme yeteneğine sahip yapay zeka ajanları, tamamen yeni güvenlik problemlerini beraberinde getiriyor.

Uygulama düzeyindeki izinlerin yetersiz kaldığı durumlarda altyapı seviyesinde ajan güvenliğinin nasıl sağlanacağı tartışılıyor.

Bulut Altyapısı ve Güvenli Kurumsal Sistemler

Bir yapay zeka ürününü kurumsal düzeyde kabul ettirmek etkileyici bir demodan çok daha fazlasını gerektiriyor.

Güvenlik, yönetişim ve izlenebilirlik, şirketlerin kritik sistemlerinde yapay zeka kullanmayı değerlendirdiği süreçlerin merkezinde yer alıyor.

Fiziksel Sistemlerde Hata Kabul Etmeyen Yapay Zeka

Fiziksel dünyada faaliyet gösteren yapay zeka sistemleri, araçları, hava taşıtlarını ve endüstriyel süreçleri doğrudan etkiliyor.

Savunma ve otonom sistemler perspektifinden, bir otonom sistemin dağıtıma hazır olup olmadığının nasıl anlaşılacağı ele alınıyor.

Robotik Dünyasının Veri Problemi

Robotlar, dil modellerinin ve otonom araçların gelişimini hızlandıran büyük eğitim verisi havuzlarına erişimde zorluk yaşıyor.

Veri hatları, simülasyon ortamları ve temel modellerin bu boşluğu nasıl kapatabileceği uzmanlar tarafından değerlendiriliyor.