Yerel AI mı Bulut AI mı? Kişisel Notlarını Modele Vermeden Önce

PKM'de AI kullanırken en önemli soru “hangi model daha iyi?” değildir.

Önce şunu sor:

Notum hangi anda cihazımdan çıkıyor, nereye gidiyor ve ne kadar süre orada kalıyor?

Bu soruya cevap vermeden gizlilik hakkında doğru karar veremezsin.

Dört farklı AI modu

1. AI kapalı

En basit model. Not uygulaması hiçbir içeriği model sağlayıcısına göndermez.

Hassas günlük, sağlık, müşteri veya şirket bilgisi tutuyorsan bu seçenek hâlâ geçerlidir. AI kullanmamak eksik özellik değildir; bir risk kararıdır.

2. Tamamen yerel model

Model cihazında çalışır ve içerik ağ üzerinden harici sağlayıcıya gitmez.

Avantajları:

• veri çıkışı azalır,
• offline çalışabilir,
• sağlayıcı politikalarına daha az bağımlısın.

Bedelleri:

• cihaz kaynağı,
• model boyutu,
• kalite ve hız,
• güncelleme/kurulum sorumluluğu.

“Local-first not uygulaması” ile “local AI” aynı şey değildir. Notlar yerel olsa bile AI isteği buluta gidebilir.

3. Bulut AI

Prompt ve gerekli içerik harici model API'sine gönderilir.

Burada sağlayıcının:

• retention,
• training,
• bölgesel işleme,
• DPA,
• abuse monitoring

politikasını bilmen gerekir.

Capacities'in güncel AI gizlilik dokümanı bu ayrımı açık biçimde belgeler: AI opt-in'dir ve hangi içeriklerin üçüncü taraf modellerle işlendiğini ayrı ayrı açıklar. Bu yaklaşımın önemli yanı belirli ürün iddiası değil, **veri akışının belgelenmesi**dir.

4. Hibrit retrieval

Kasanın tamamı modele gitmez. Arama katmanı görevle ilgili parçaları seçer ve yalnız gerekli bağlamı gönderir.

Bu, [[bağlam mühendisliği]] açısından genellikle daha iyi bir başlangıçtır. Hem context window gürültüsünü hem gereksiz veri paylaşımını azaltabilir.

BYOK yerel AI değildir

BYOK, Bring Your Own Key demektir.

Kendi OpenAI, Anthropic veya başka sağlayıcı anahtarını girmek şu konularda kontrol sağlayabilir:

• hangi hesaptan ücretleneceğin,
• hangi provider/modeli kullandığın,
• kota yönetimi.

Fakat istek hâlâ harici API'ye gidiyorsa işlem buluttadır.

[[AFFiNE BYOK]] örneğinde de bu ayrımı görmek gerekir: kendi anahtarını kullanmak ile modeli cihazda çalıştırmak farklı mimarilerdir.

Kişisel notlar için beş soru

Bir AI özelliğini açmadan önce:

1. **Hangi veri gönderiliyor?** Seçili metin mi, aktif sayfa mı, tüm workspace mi?
2. **Kime gönderiliyor?** Uygulama sağlayıcısı mı, model sağlayıcısı mı?
3. **Ne kadar tutuluyor?** Sıfır retention mı, abuse monitoring süresi var mı?
4. **Eğitimde kullanılıyor mu?** Sözleşme bunu açıkça söylüyor mu?
5. **AI yazabiliyor mu?** Yalnız okuyor mu, notları değiştirebiliyor mu?

Beşinci soru çoğu zaman atlanır. Gizlilik ile bütünlük farklı risklerdir. Bir model verini sızdırmadan da yanlış içeriği kasana yazabilir.

Hassasiyet katmanları oluştur

Her not aynı riskte değildir.

Basit bir sınıflandırma:

• **Açık:** yayınlanmış yazılar, genel araştırma.
• **Kişisel:** günlük çalışma notları.
• **Hassas:** finans, sağlık, müşteri, özel görüşmeler.
• **Kritik:** kimlik, şifre, hukuki/kurumsal gizli kayıt.

AI erişimini bu sınıflara göre sınırla. “AI tüm kasayı görebilir” varsayılanı yerine “AI yalnız gerekli kapsamı görebilir” yaklaşımını kullan.

Veri akışını görünür hale getir

İyi bir PKM + AI sistemi şu zinciri açıkça gösterebilmelidir:

**hangi veri → hangi işlem → hangi sağlayıcı → hangi izin → hangi kayıt**

Bu zincir görünmüyorsa model kalitesi ikinci planda kalır. Önce sistemin ne yaptığını bil; sonra hangi modeli kullanacağını seç.