- Apple Intelligence, cihaz üzerinde işleme ve Private Cloud Compute gibi güçlü bir temele sahip olsa da, gerçek ürün deneyimi yaratıcılığı destekleyen bir “zihin için bisiklet”ten çok teknoloji demosu türü iyileştirmelere yakın kalıyor
- Apple’ın duyurduğu Siri’nin kişisel bağlamı anlama yeteneği, “eşimin birkaç gün önce gönderdiği podcast’i çal” gibi bir kullanım vaat etti, ancak reklamlarda tekrar edilen bu çekirdek özellik hâlâ yayımlanmadı
- Private Cloud Compute, kullanıcı verisini silmesi, düğüm doğrulaması, herkese açık OS imajları ve güvenliğin çekirdek kodunu yayımlamasıyla uzaktan doğrulanabilir güvenilir hesaplama için nadir bir örnek hâline geldi, ancak bunun üstündeki işlevler beklentileri karşılamıyor
- Gerçek işlevler içinde Math Notes, değişken tabanlı hesaplamaları doğrudan Notes içinde işlediği için en tatmin edici olanı; ancak Writing Tools, bildirim özetleri, Clean Up ve Image Playground kullanışlılık, doğruluk ve yaratıcı kontrol açısından zayıflık gösteriyor
- Üretken yapay zeka, bağımsız bir üründen çok daha büyük bir ürünün uygulama ayrıntısına benziyor ve Apple Intelligence, aynı cihazda Ollama ile doğrudan entegrasyon kurmaktan bile daha az faydalı hissettiriyor
Apple ürün felsefesi: “zihin için bisiklet”
- Steve Jobs, 1981’de bilgisayarı insan zihni için bir bisiklete benzeterek, az enerjiyle daha büyük yaratıcılık ortaya çıkarmayı sağlayan bir araç olarak gördü
- Macintosh ve MacWrite, daktilo ya da el yazısından farklı olarak, çıktı almadan önce belgeyi ekranda görmeyi ve Backspace ile düzeltmeyi mümkün kıldı
- Kelime işlemciler belge yazma biçimini büyük ölçüde değiştirdi ve Apple ürünleri yalnızca bir hesap makinesi değil, yaratıcılığı mümkün kılan bedenin bir uzantısı gibi çalışmalı anlayışını yerleştirdi
- Bu ölçüte göre Apple, “bilgisayar işi yapan bilgisayarlar” satan bir şirketten çok yaratıcı araçlar satan bir şirket olarak ayrıştı
Apple Intelligence’ın vaat ettiği vizyon
- Apple, Haziran 2024’te Apple Intelligence'ı duyurarak akıllı telefonları daha akıllı hâle getiren bir özellik paketi olarak tanıttı
- Siri’nin “eşimin birkaç gün önce gönderdiği podcast’i çal” gibi istekleri işlemesi örneği; ilişkileri, bağlantıları ve uygulama bağlamını birleştiren kişisel bağlam araması olasılığını gösterdi
- Bu vizyon gerçekleşirse kullanıcılar, farklı uygulamalara dağılmış dijital yaşamlarını doğal dille arayabilecek ve telefon onların yerine görevleri yerine getirebilecek
- Apple, Spotify’ın müziği, AWS API’lerinin ise işlem gücünü musluktan akar gibi sunduğu gibi, tüm Apple cihazlarının zeka (intelligence) erişimine sahip olacağı bir tasarım ortaya koydu
- Bu yönelim, bilgisayarın kullanıcıyla birlikte çalışıp istenen şeyi yaptırdığı “zihin için bisiklet” vizyonuna daha yakın
Modern uygulamaların kullanıcıyı kendi verisinden uzaklaştırma biçimi
- Modern uygulamaların büyük sorunu, pek çoğunun bir web hizmetinin ince kabuğu gibi çalışması
- Instagram ya da Bluesky gibi uygulamalar sunucuya istek gönderip yanıt alıyor ve içeriği gösteriyor
- Sinyal yoksa gönderi planlamak, daha önce görülen gönderileri kontrol etmek, hatta az önce yüklenen içeriği görmek bile zorlaşabiliyor
- İstisna olarak Signal ve Apple uygulamalarından söz ediliyor; bunun dışındaki birçok uygulama kullanıcıyı kendi verisinden adım adım uzaklaştırıyor
- Ed Zitron’un yazısı, platformların büyüme ve gelir elde etme uğruna reklam izleyicileri, video reklamlar ve bildirim izin istekleriyle kullanıcı deneyimini aşındırdığını eleştiriyor
- Pazar, sohbet ya da sosyal medya için doğrudan ödeme yapmak istemiyor ve bu hizmetleri işletmenin maliyeti çok yüksek olduğu için kullanıcı verisi kolayca gelirleştirilecek bir hedef gibi görünüyor
Private Cloud Compute adlı güçlü temel
- Apple Intelligence, mümkün olduğunda cihaz üzerinde çalışıyor ve Apple, büyük dil modelleri ile yapay zeka modellerini cihazda çalıştırmak için de araştırma yürütüyor
- Cihazda ya da kullanıcının görebildiği donanım üzerinde işlenen hesaplama, dış isteklere dayanan yöntemlerden gizlilik açısından çok daha güçlü
- Apple, WWDC’de Private Cloud Compute’un ağ istekleri için bile yerel cihaz hesaplaması kadar ya da ondan daha güçlü gizlilik güvenceleri sunduğunu savundu
- Private Cloud Compute, sıradan web hizmeti işletme deneyimi açısından bakıldığında aynı anda karşılanması çok zor koşullar gerektiriyor
- Kullanıcı verisi yalnızca isteği işlemek için kullanılıyor ve ardından siliniyor
- Yük dengeleme altyapısı, isteği kimin yaptığını ve hangi sunucuya gittiğini bilmiyor
- Araştırmacılar sistemi inceleyip doğrulayabiliyor ve bunu dizüstü bilgisayarlarında simüle edebiliyor
- Apple SRE çalışanlarının Private Cloud Compute düğümlerine ayrıcalıklı erişimi yok ve günlükleme derleyici seviyesinde en aza indiriliyor
- Saldırganlar belirli bir kullanıcının isteğini işleyen düğümü güvenilir biçimde tespit edemiyor
Açık güvenlik modeli ile kapalılığın iki yüzü
- Apple’ın teknik dokümantasyonu, bir yapay zeka ürün ekibinin tutarlı bir güvenlik modeli yayımladığı nadir örneklerden biri sayılıyor
- Donanım montaj sürecinde, yetkisiz donanımın sunucu kartına eklenmesi tehdidini engellemek için her aşamada X-ray çekiliyor ve referans görüntülerle karşılaştırılıyor
- Kullanıcılar Private Cloud Compute düğümlerinin yerel bir kopyasını kurup saldırı deneyleri yapabiliyor ve Apple, açık bulunursa ödül veriyor
- Donanım doğrulamasında Apple içindeki birbirinden bağımsız birkaç farklı departmandan personel görev alıyor
- Private Cloud Compute düğümleri, güç kesildiğinde kendi doğrulamasını kaldırıyor; ayrıca sunucu kasasının müdahale anahtarı ana güç hattına bağlı olduğundan, kasa açılırsa güç kesiliyor ve düğüm doğrulaması kaldırılıyor
- Cihazın Private Cloud Compute’a istek gönderirken kullandığı düğüm kimliği, kayda geçiriliyor ve kullanıcılar cihazlarının kullandığı düğümün hâlâ doğrulanmış durumda olup olmadığını kontrol edebiliyor
- Üretim OS imajları herkese açık olarak indirilebiliyor ve şifrelenmemiş durumda
- OS’nin önemli paketleri kod ve veri olarak ayrılıyor; veri paketine kod ya da kod paketine veri karıştırılamıyor
- Apple, Private Cloud Compute’un güvenliğin çekirdeğini oluşturan bölümlerinin kaynak kodunu GitHub üzerinden yayımlıyor
- Bu sistem, uzaktan doğrulanabilir güvenilir hesaplama için kutsal kâseye yakın; ancak tüketici işletim sistemi olarak sunulduğunda kök yetkisi, derleyici ve hata ayıklayıcı olmadan yalnızca belirlenmiş yazılımı çalıştıran son derece kapalı bir sisteme dönüşüyor
2024 sonlarında gerçekten çıkan özellikler
- Apple Intelligence’ın ilk özellik paketi Ekim 2024’ün sonunda yayımlandı
- Sunulan özellikler Writing Tools, bildirim/web sayfası/e-posta özetleri, fotoğraflardaki nesneleri kaldıran Clean Up, fotoğraf içeriğine göre arama, Siri’nin cihazdaki belgelerde arama yapması ve Notes uygulamasındaki Math Notes oldu
- Daha sonra Image Playground ve e-posta sınıflandırması eklendi
- Reklamlarda tekrar tekrar öne çıkan kişisel bağlam özelliği ise hâlâ yayımlanmadı
Math Notes: en başarılı özellik
- Math Notes, Apple Intelligence içindeki en tatmin edici özellik olarak gösteriliyor
- Notes uygulamasında aşağıdaki gibi değişken tabanlı hesaplamalar yazıldığında, son eşittir işaretinden sonra sonucu otomatik olarak ekliyor
Rent = 2300
FamilySize = 2
Rent / FamilySize =
- Yukarıdaki örnekte
1150 ekleniyor
- Temel hesaplamalar, değişken kullanımı ve gelir-gider için kaba tahminler yapmakta faydalı
- Math Notes için herhangi bir şikayet olmadığı belirtiliyor
Writing Tools: yaratıcılığı desteklemekten çok onun yerine geçiyor
- Writing Tools, yazma deneyimi yüksek kullanıcılar için neredeyse işe yaramıyor ve zaten kişinin kendisinin daha iyi üretebileceği sonucun biraz daha kötü bir sürümünü sunuyor
- Bu özellik, yaratım sürecine katkı sunmak yerine onu ikame eden mevcut AI araçlarının kötü yan etkilerini hissettiriyor
- Sonuçlar, katmanlar ya da ince ayar imkânı olmadan “daha profesyonel yap”, “tabloya dönüştür” gibi sınırlı seçeneklerin arkasında opak bir metin bloğu olarak geliyor
- Gerçekte bir paragraf özeti istenince “Writing Tools Unavailable: Certain capabilities are unavailable at this time. Try again later.” hatası oluştu
- Yayın sırasında yapılan uzun konuşmaları yazının başlangıç noktası olacak bir taslağa dönüştürmekte faydalı olabilir, ancak yazının kendisini yazmak için uygun değil
- İngilizce deneyimi az olan kişiler için daha faydalı olabilir, ancak yazar için pek yararlı değil
Bildirim, mesaj ve e-posta özetlerindeki sorunlar
- Bildirim özetleri, çok sayıda bildirimi tek seferde hızla gözden geçirmeyi kolaylaştırma fikri olarak kulağa hoş geliyor
- Gerçek uygulamada ise başarısız örnekler ciddi biçimde öne çıkıyor
- Dolandırıcılık amaçlı SMS mesajları, “adres bilgisi eksik olduğu için kargo teslimatı gecikti” gibi özetlenerek kullanıcıya acil eylem gerekiyormuş hissi verebiliyor
- BBC, bildirim özetlerinin insanların gözaltındaki bir şüphelinin kendi hayatına son verdiğini düşünmesine yol açtığı bir vakayı haberleştirdi
- Apple Intelligence açık bırakılıp yalnızca bildirim özetleri kapatılırsa, bildirimler en fazla 5 saniye gecikebiliyor
- Özet işlevlerinin bir kısmı iPhone’da çalışmadı; ayrıca yeterince yararlı da olmadıkları için sadece MacBook’ta, bildirim gecikmesini önlemek amacıyla açık bırakıldılar
- Genel olarak Apple’a özgü bir cilası var, ancak yarım kalmış hissi veriyor
Clean Up: fotoğrafın gerçekliğini değiştiren araç
- Clean Up, fotoğraftan istenmeyen nesneleri kaldıran bir özellik
- Fotoğrafı gerçekliğin doğrudan yansıması olarak gören ve renk düzeltme ya da kırpma gibi ifade değişiklikleriyle görüntünün içeriğini değiştirmeyi ayrı değerlendiren bakış açısından, bu özelliği kabul etmek zor
- Stalin fotoğraflarından Nikolai Yezhov’un çıkarıldığı tarihsel düzenleme örneği, Clean Up’ın karakterini açıklamak için kullanılıyor
- Bu araç, gerçekten yaşanmış bir anı değil, kullanıcının yaşanmış olmasını istediği anı yaratabiliyor
- Bu felsefi nedenlerle Clean Up kullanılmadı ve daha ayrıntılı değerlendirilmedi
Image Playground: Apple ürününe yakışmayan sonuçlar
- Image Playground, metin istemleri ve kişi fotoğrafları kullanarak görsel üreten bir özellik
- Stable Diffusion 1.5 ve ComfyUI ile 11-12 modeli karıştıran karmaşık bir diffusion akışıyla üretilen görseller, yüksek standart örnekleri olarak sunuluyor
- Image Playground ile oluşturulmuş Doğu Berlin TV kulesi gün batımı görseli, telefonda hızlıca bakıldığında geçer not alabilir; ancak gökyüzünde günün farklı saatleri birbirine karışıyor ve pencere/deck çizgileri tuhaf duruyor
- İyi örnekler büyük ölçüde seçilip ayıklanmış sonuçlar; çoğu ise “taco smoking beer at a party” örneğinde olduğu gibi biçim ve anlam açısından ciddi biçimde sapabiliyor
- Kendi fotoğrafınızı kullanırsanız insan oranları ve özellikle gözler açısından rahatsız edici sonuçlar çıkabiliyor
- Apple’ın böyle sonuçları piyasaya sürülen bir ürün olarak sunması, Apple’dan beklenen kalite ve özenin tersi gibi hissettiriyor
- Genmoji de benzer şekilde ruhsuz ve boş sonuçlar üretiyor diye değerlendiriliyor; ancak sohbet mesajlarından kaliteyi koruyarak çıkarmak zor olduğu için ayrıntılı ele alınmıyor
- Open-weights modeller kullanan başka şirketlerin daha iyi sonuçlar üretme ihtimali var; Apple tarafında ise geliştiricilerin modelleri yaratıcı biçimde kullanmasını sağlayacak IntelligenceKit benzeri araçların olmaması eksiklik olarak görülüyor
Üretken yapay zeka bir ürün değil, uygulama ayrıntısı
- Üretken yapay zeka, tek başına bir üründen çok daha büyük bir ürünün içinde kullanılan bir uygulama ayrıntısına benziyor
- Berlin TV kulesi görseli 1-2 saniyede üretilse bile kullanıcı, gökyüzü rengi düzeltmesi gibi katmanlı düzenleme ya da yaratıcı kontrol elde etmiyor; yalnızca tek bir nihai çıktı alıyor
- Bu tür özellikler düşük emekli sosyal medya paylaşımlarında işe yarayabilir, ancak bir üründen çok teknoloji demosuna benziyor ve 2025 ölçütleriyle bakıldığında, ancak 2022’de çıksaydı şaşırtıcı sayılabilecek bir seviyede değerlendiriliyor
- Üretken yapay zekanın gerçekten işe yaradığı alanlar daha az gösterişli işler
- Meditasyon deneyimlerinde ortaya çıkan, açıklaması zor duyumları üretken yapay zekayla sınıflandıran bir araştırma örneğinden söz ediliyor; Haziran’a kadar bununla ilgili haber ve makale yayımlama planı olduğu belirtiliyor
Son değerlendirme: güçlü temel üzerinde zayıf ürün
- Apple Intelligence, uygulama açısından başarısız bir ürün olarak değerlendiriliyor
- Temeli çok güçlü
- Mümkün olan tüm veri cihaz üzerinde işleniyor
- Cihazda işlenemeyen görevler için Private Cloud Compute’un güçlü güvenlik uygulamaları kullanılıyor
- Mümkün olduğunca özel ve şifreli işleme hedefleniyor
- Sorun şu ki, uzaktan doğrulanabilir güvenilir hesaplamanın kutsal kâsesine yakın bir temel kurulmuş olmasına rağmen, son kullanıcı deneyimi aynı cihazda Ollama ile doğrudan entegrasyon kurmaktan daha kötü hissettiriyor
- Ollama kullanıldığında Apple Intelligence’tan çok daha iyi modeller seçilebiliyor ve aynı cihazda çalıştığı için gizlilik de korunuyor
- Açık kaynak topluluğu sınırlı donanımdan mümkün olan en yüksek performansı çıkarmak zorunda olduğu için, eskimiş teknolojiyi kullanarak yanal düşünme yoluyla sonuçlar üretebiliyor ve bunları düzenleme gerektirmeden üretime alabiliyor
- Apple Intelligence, “zihin için bisiklet” olmak yerine teknoloji demosu gibi çevresel iyileştirmeler sundu ve sonsuz görünmüş olan potansiyelin boşa harcandığı hissini bıraktı
- İstisna Math Notes; öyle güçlü biçimde olumlu değerlendiriliyor ki başka not uygulamalarında da olması isteniyor
Henüz yorum yok.