Anthropic, 2 Kasım 2026’da FlashProve adlı açık kaynak bir araştırma projesi yayımladı. Şirketin araştırma yazısına göre sistem, bir yapay zekâ yanıtının gerçekten iddia edilen modelden geldiğini kriptografik bir kanıtla doğruluyor ve bunu yaparken modelin ağırlıklarını açığa çıkarmıyor. Proje henüz bir ürün değil; Anthropic bunu başkalarının üzerine inşa edebileceği bir ara araştırma olarak tanımlıyor.
İçindekiler
Hangi sorunu çözmeye çalışıyor?
Bugün bir sohbet botu ya da API kullanırken arka planda hangi modelin çalıştığını doğrulamanın yolu yok. Sağlayıcı daha ucuz ya da farklı bir modele geçse kullanıcı bunu fark etmeyebilir. Anthropic, FlashProve’un bu boşluğu kapatabileceğini ve düzenleyicilerin denetimleri, kurcalama tespiti ve onaylı model şartlarının uygulanması gibi alanlarda işe yarayabileceğini söylüyor.
FlashProve nasıl çalışıyor?
Sistem zkSNARK adı verilen sıfır bilgili kanıt tekniğine dayanıyor ve iki taraf var: kanıtı üreten model sağlayıcısı ve kanıtı kontrol eden kullanıcı.
- Çevrim dışı aşamada sağlayıcı, model ağırlıklarına bağlı kısa bir taahhüt (commitment) yayımlıyor.
- Her istekte sağlayıcı, yanıtın bu ağırlıklarla üretildiğini gösteren bir kanıt oluşturuyor.
- Kullanıcı kanıtı taahhüt, istem ve yanıtla karşılaştırıyor. Ağırlıkları görmesi gerekmiyor.
Testler, 400 milyar parametreli Llama 4 Maverick modelinin 4 bitlik bir sürümüyle yapıldı. Kodlar Apache 2.0 lisansıyla GitHub‘da; pakette kanıtlayıcı, hızlı bir C++ doğrulayıcı ve Lean ile biçimsel olarak doğrulanmış bir doğrulayıcı bulunuyor.
Maliyet ve hız
Anthropic’in kendi ölçümlerine göre rakamlar şöyle:
| Ölçüt | Değer |
|---|---|
| Kanıt üretim hızı (tek H100) | Saniyede yaklaşık 110 token |
| 1.024 tokenlık istek için kanıt boyutu | Yaklaşık 19 MB |
| Ek GPU maliyeti | Normal çalıştırmanın 70 ila 95 katı |
| Bir kerelik kurulum | Yaklaşık 39 dakika |
| Bir taahhüdün kapsadığı istek | Yaklaşık 16 milyon |
| Doğrulama süresi (24 iş parçacıklı CPU) | Yaklaşık 17 saniye |
Ek maliyetin 70 ila 95 kat olması, sistemin bugünkü haliyle günlük kullanıma uygun olmadığını gösteriyor.
Sınırlar ve bilinmeyenler
- Kanıt, modelin tam sayıya çevrilmiş sürümünü ve açgözlü (greedy) çözümlemeyi kapsıyor; örneklemeyle üretilen olağan yanıtları kapsamıyor.
- Bağlam 1.024 token ile sınırlı.
- Model ağırlıkları gizli kalıyor ama mimari gizlenmiyor.
- Hızlı çalışan kod için biçimsel garanti yok; zamanlama gibi yan kanal sızıntıları kapsam dışı.
Anthropic, Claude için bir üretim planı açıklamadı. TechCrunch de projeyi şirketin model kimliğini kanıtlama üzerine yürüttüğü deneysel bir çalışma olarak aktarıyor. Anthropic aynı yazıda, prototip yol haritasındaki hedefe çıkarım trafiğini imzalayan ve güvenilir bir sunucuda yeniden hesaplayan farklı bir projeyle ulaştığını da belirtiyor. Şirketin yakın zamanda eski modellere metin filigranı eklemeye başlaması da benzer bir izlenebilirlik çabasının parçası.
Sıkça Sorulan Sorular
FlashProve nedir?
Anthropic’in yayımladığı, bir yapay zekâ yanıtının iddia edilen modelden geldiğini model ağırlıklarını açmadan kriptografik olarak kanıtlayan açık kaynak araştırma projesi.
FlashProve Claude’da kullanılıyor mu?
Hayır. Anthropic bir üretim planı açıklamadı ve testler Llama 4 Maverick ile yapıldı.
FlashProve ücretsiz mi?
Kodlar Apache 2.0 lisansıyla GitHub’da açık. Ancak kanıt üretmek, modeli normal çalıştırmanın 70 ila 95 katı GPU süresi gerektiriyor.
Filigrandan farkı ne?
Filigran üretilen metne gizli bir işaret ekler. FlashProve ise yanıtın belirli bir model ağırlığıyla üretildiğini matematiksel bir kanıtla gösterir.
Kaynaklar
- Provable inference: FlashProve (Anthropic, 2 Kasım 2026)
- anthropics/FlashProve (GitHub, Kasım 2026)
- Anthropic is working on a system to prove AI models’ identity (TechCrunch, 3 Kasım 2026)
Daha fazla güncel gelişme için Yapay Zeka Haberleri sayfamıza göz atabilirsin.
Dijipedya’da İlgili İçerikler
