Yapay zeka alanındaki hızlı büyüme, teknolojik harikaların ve çığır açan başarıların çağını başlattı. Ancak, bu devrimde sıkça göz ardı edilen kritik bir yön, yapay zeka modellerinin markalaşmasıdır. Bu en son teknolojilere atanan isimler genellikle kafa karıştırıcı bir karmaşa olup, tüketicileri ve hatta endüstri profesyonellerini bile şaşkına çevirmektedir.
Yaygın olarak tanınan ChatGPT’nin arkasındaki şirket olan OpenAI, marka bilinirliği açısından bu alana hakimdir. Ancak, belirli bir görev için doğru modeli seçmeye gelince, kullanıcılar ‘o3-mini-high’ ve ‘GPT-4o’ gibi kafa karıştırıcı seçeneklerle karşı karşıya kalırlar. Sadece bu hafta, şirket üç yeni model tanıttı: GPT-4.1, GPT-4.1 mini ve GPT-4.1 nano, bu da durumu daha da karmaşık hale getiriyor.
Yenilikçi teknolojilerini kaotik bir isim, versiyon numarası ve parametre boyutu karışımıyla markalaştırmaktan suçlu olan sadece yeni kurulan girişimler değil. Google gibi köklü teknoloji devleri bile bu karmaşaya katkıda bulunuyor. Google şu anda Gemini AI modelinin dokuz varyasyonunu sunuyor ve her biri ‘Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental’, ‘Gemini 1.0 Ultra’ ve ‘Gemini 2.5 Pro Preview’ gibi eşit derecede şaşırtıcı adlara sahip.
AI model adlandırma kurallarının saçmalığını vurgulamak için, sizi gerçek ve uydurma AI model adlarını ayırt etmeye zorlayan bir test oluşturduk. Çeşitli AI şirketlerinden gerçek AI model adlarından oluşan bir liste derledik ve ardından bu şirketler tarafından kullanılan kalıpları taklit eden sahte isimlerden oluşan bir liste hazırladık.
Adlandırma Kabusu: Bir Test
Talimatlar: Aşağıdaki AI model adlarının her biri için, gerçek mi yoksa sahte bir ad olduğuna inandığınızı belirtin. Cevaplar sonunda verilmiştir.
- QuantumLeap AI
- Gemini 3.0 Süpernova
- GPT-5 Turbo Maks
- Beyin Dalgası X Pro
- Alfa Zihin 7.0
- Derin Düşünce Prime
- Sinir Ağı Sonsuzluk
- Cognito AI Ultra
- Sinaps 2.0 Plus
- MantıkAI Xtreme
- Cehennem Çekirdeği
- Titan X Quantum
- Apex Vizyon Pro
- NovaZihin AI
- Korteks 9.0 Ultimate
- Zenit AI Pro
- Polaris AI Genesis
- Öncü AI Elite
- Horizon AI Max
- Galaksi AI Prime
Düzensizliğin İncelenmesi: AI Model Adları Neden Bu Kadar Kötü?
AI şirketleri tarafından kullanılan gelişigüzel adlandırma kuralları çeşitli faktörlere bağlanabilir:
- Standartlaştırılmış Bir Terminolojinin Olmaması: Diğer bilimsel ve teknolojik alanların aksine, AI modellerini adlandırmak için yerleşik bir standart yoktur. Bu tekdüzelik eksikliği, şirketlerin genellikle tutarsız ve kafa karıştırıcı isimler oluşturmasına olanak tanır.
- Pazarlama Abartısı: AI şirketleri, modellerini adlandırırken genellikle netlik ve kesinlik yerine pazarlama çekiciliğine öncelik verirler. Modelin yeteneklerini doğru bir şekilde yansıtmasalar bile etkileyici veya fütüristik görünen isimleri tercih edebilirler.
- Teknik Jargon: AI modelleri, çok sayıda parametre ve yapılandırmaya sahip karmaşık sistemlerdir. Şirketler, teknik ayrıntıları isimlere dahil etmeye çalışabilir, bu da hantal ve anlaşılmaz etiketlerle sonuçlanır.
- Hızlı İnovasyon: AI alanı, yeni modellerin ve sürümlerin sık sık yayınlanmasıyla benzeri görülmemiş bir hızla gelişiyor. Bu hızlı inovasyon, isimlerin çoğalmasına yol açabilir ve bu da karmaşayı daha da artırır.
- Dahili Adlandırma Kuralları: Bazı AI şirketleri, kamu tüketimi için tasarlanmamış dahili adlandırma kuralları kullanabilir. Ancak, bu dahili adlar istemeden pazarlama materyallerine veya ürün belgelerine sızarak genel karmaşaya katkıda bulunabilir.
Kafa Karıştırıcı İsimlerin Sonuçları
AI modelleri için kullanılan kafa karıştırıcı adlandırma kurallarının çeşitli olumsuz sonuçları vardır:
- Müşteri Kafa Karışıklığı: Müşteriler, çeşitli AI modelleri arasındaki farkları anlamakta zorlanabilir ve bu da ihtiyaçları için doğru modeli seçmelerini zorlaştırır.
- Azaltılmış Benimseme: AI model adlarının karmaşıklığı, potansiyel kullanıcıları teknolojiyi benimsemekten caydırabilir, çünkü kendilerini bunalmış veya korkmuş hissedebilirler.
- Marka Seyreltmesi: Tutarsız ve kafa karıştırıcı isimler, AI şirketlerinin marka imajını seyreltir ve pazarda net bir kimlik oluşturmalarını zorlaştırır.
- İletişim Zorlukları: Standartlaştırılmış bir terminolojinin olmaması, AI profesyonelleri arasındaki iletişimi engelleyebilir ve farklı modelleri tartışmayı ve karşılaştırmayı zorlaştırır.
- Artan Eğitim Maliyetleri: Şirketlerin çalışanları çeşitli AI modellerini ve bunlara karşılık gelen isimlerini anlamaları için eğitime daha fazla kaynak ayırmaları gerekebilir.
Netlik Çağrısı: Daha İyi AI Model Adlandırmasına Doğru
AI model adlarının kafa karıştırıcı sorununu çözmek için, sektörün daha standartlaştırılmış ve kullanıcı dostu bir yaklaşım benimsemesi gerekiyor. İşte bazı öneriler:
- Bir Adlandırma Kuralı Oluşturun: AI modeli, mimarisi, eğitim verileri ve performans metrikleri gibi temel bilgileri içeren açık ve tutarlı bir adlandırma kuralı geliştirin.
- Netliğe Öncelik Verin: Teknik jargon ve pazarlama abartısından kaçınarak, anlaması ve hatırlaması kolay isimler seçin.
- İşlevselliğe Odaklanın: Soyut kavramlara odaklanmak yerine, AI modelinin adındaki belirli yeteneklerini ve uygulamalarını vurgulayın.
- Sürüm Numaralarını Tutarlı Bir Şekilde Kullanın: AI modelindeki güncellemeleri ve iyileştirmeleri izlemek için tutarlı bir sürüm numaralandırma sistemi benimseyin.
- Açık Belgeler Sağlayın: Çeşitli AI modellerini ve bunlara karşılık gelen adlarını ayrıntılı olarak açıklayan kapsamlı belgeler sunun.
- Toplulukla Etkileşim Kurun: Adlandırma kuralını iyileştirmek ve genel kullanıcı deneyimini geliştirmek için kullanıcılardan ve uzmanlardan geri bildirim isteyin.
AI Model Adlandırmasının Geleceği
AI teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, açık ve tutarlı adlandırma kurallarının önemi de artacaktır. Adlandırmaya daha kullanıcı dostu bir yaklaşım benimseyerek, sektör karmaşayı azaltabilir, benimsemeyi teşvik edebilir ve daha iyi iletişimi teşvik edebilir.
Zorluk, teknik doğruluk, pazarlama çekiciliği ve kullanıcı anlayışı arasında bir denge kurmaktadır. AI şirketlerinin, gelişigüzel adlandırma şeklindeki mevcut uygulamanın ötesine geçmesi ve daha stratejik ve düşünceli bir yaklaşım benimsemesi gerekiyor. AI’nın geleceği sadece teknolojideki gelişmelere değil, aynı zamanda bu gelişmeleri dünyaya etkili bir şekilde iletme yeteneğine de bağlıdır.
Testin Cevapları
İşte AI model adı testinin cevapları:
- QuantumLeap AI: Sahte
- Gemini 3.0 Süpernova: Sahte
- GPT-5 Turbo Maks: Sahte
- Beyin Dalgası X Pro: Sahte
- Alfa Zihin 7.0: Sahte
- Derin Düşünce Prime: Sahte
- Sinir Ağı Sonsuzluk: Sahte
- Cognito AI Ultra: Sahte
- Sinaps 2.0 Plus: Sahte
- MantıkAI Xtreme: Sahte
- Cehennem Çekirdeği: Sahte
- Titan X Quantum: Sahte
- Apex Vizyon Pro: Sahte
- NovaZihin AI: Sahte
- Korteks 9.0 Ultimate: Sahte
- Zenit AI Pro: Sahte
- Polaris AI Genesis: Sahte
- Öncü AI Elite: Sahte
- Horizon AI Max: Sahte
- Galaksi AI Prime: Sahte
Not: Bu testteki tüm isimler, AI model adlandırmasında kullanılan yaygın kalıpları ve stilleri göstermek için uydurulmuştur.