1. Giriş
Yapay zekâ (YZ), makinelerde insan zekâsının belirti ve işlevlerini taklit etmeyi amaçlayan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Başka bir deyişle, YZ sistemleri insanlara özgü algılama, öğrenme ve karar verme gibi bilişsel görevleri otomatikleştirmeye çalışır. Örneğin dil anlama, görsel tanıma veya mantıksal çıkarım gibi karmaşık işleri yazılım ve donanım desteğiyle gerçekleştirebilirler. YZ’nin temel amacı, insan zekâsına benzer şekilde problem çözebilen ve sürekli gelişebilen makineler yaratmaktır. Günümüzde yapay zekâ uygulamaları tıpta tanı koymadan finansal tahminlere, akıllı asistanlardan otonom araçlara pek çok alanda bu tür bilişsel görevleri üstlenmektedir.
YZ sistemleri kabiliyetlerine göre genel olarak iki kategoriye ayrılır: Zayıf (dar) yapay zekâ ve güçlü yapay zekâ. Zayıf YZ (dar YZ), belirli bir göreve odaklanmış, uzmanlaşmış sistemleri ifade eder. Şu an hayatımızda gördüğümüz tüm yapay zekâ uygulamaları bu kapsamdadır ve sadece tanımlandıkları dar alanda başarılı olabilirler. Örneğin bir sesli asistan sadece sesli komutları anlar, bir çeviri sistemi yalnızca dil dönüşümü yapar veya ChatGPT gibi bir sohbet modeli sadece metin tabanlı diyalog kurar – bunlar farklı işlerde üstün olsalar da her alanda düşünme becerisine sahip değillerdir. Buna karşın güçlü YZ, kuramsal olarak Genel Yapay Zekâ (AGI) seviyesini ifade eder: Yani tıpkı bir insan gibi çok çeşitli konularda öğrenebilen, akıl yürütebilen ve herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilen yapay zekâ. AGI kavramı günümüzde henüz gerçekleştirilmemiş bir hedef olup, mevcut dar zekâ uygulamalarının ötesinde tüm bilişsel yetenekleri kapsayan bir “evrensel zekâ”yı tanımlar. AGI’nin, insan düzeyinde düşünme ve belki de bilinç sahibi olacağı varsayılır; bu nedenle “güçlü yapay zekâ” olarak da adlandırılır.
AGI’nin bir üst basamağı ise Yapay Süper Zekâ (ASI) kavramıdır. Bu, insan zekâsını her alanda fersah fersah aşacak, insanüstü bir zekâyı ifade eder. ASI tamamen teorik bir kavramdır ancak gerçekleşirse insan anlayışının ötesinde düşünebilen, kendi hedefleri olabilecek bir makine zekâsı anlamına gelir. Böyle bir sistemin duyguları anlama, bilinç geliştirme, hatta kendi inanç ve isteklerine sahip olma ihtimalinden bahsedilir. Tabii bu seviyede bir YZ’nin getirileri kadar riskleri de büyüktür. Bu makalede, yapay zekânın geçmişten günümüze gelişimini inceleyerek AGI ve ASI kavramlarını tartışacağız. Öncelikle tarihsel bir bakışla işe başlayalım.
2. Geçmiş: Yapay Zekânın Tarihçesi
YZ fikri, bilgisayarlar kadar eskiye uzanan bir geçmişe sahip. 1950’ler, yapay zekânın doğuş yılları olarak kabul edilir. 1950 yılında İngiliz matematikçi Alan Turing, makine zekâsını tartıştığı ünlü makalesinde, bir bilgisayarın insan düzeyinde düşünüp düşünemeyeceğini sorgulayan Turing Testi’ni ortaya attı. Turing, bir makinenin yazılı sorularla insan davranışını taklit etmesi durumunda “düşündüğünü” varsayabileceğimizi öneriyordu. Bu fikir, makinelerin programlanmış sınırlarının ötesine geçip genelleyebileceği fikrine öncülük etti. 1956 yılında Dartmouth Koleji’nde yapılan bir çalışma atölyesinde “yapay zekâ” terimi ilk kez resmen kullanıldı; bilim insanları John McCarthy ve Marvin Minsky önderliğinde bir grup araştırmacı, “düşünebilen makineler” fikrini sistematik olarak ele aldı. Bu konferans, yapay zekâ araştırmalarının başlangıç noktası kabul edilir. 1950’lerin sonlarından 1960’lara uzanan ilk dönemde, satranç oynayan programlar, basit mantık çözücüler ve sembolik yapay zekâ denemeleri ortaya çıktı. Ancak o dönemin bilgisayarları çok ilkel ve yavaştı; bu nedenle beklentiler yüksek olsa da pratiğe dökülen başarılar sınırlı kaldı.
1980’ler ve 1990’lar, yapay zekâ tarihinde hem büyük umutların hem de hayal kırıklıklarının yaşandığı bir dönemdi. 1980’lerin başında YZ alanında “uzman sistemler” yükselişe geçti. Uzman sistemler, bir insan uzmanın karar verme yetilerini if-then (eğer-o zaman) kural tabanlarıyla bilgisayara aktarmayı amaçlıyordu. Örneğin tıp teşhisinde kullanılan MYCIN veya kimyasal analizdeki DENDRAL gibi sistemler, belirli bir alanda uzman bilgi birikimini yazılım olarak sunabiliyordu. 1980’lerde bu sistemler o kadar popüler oldu ki, dünya genelinde birçok şirket ve kurum bunları benimsedi; hatta bir rapora göre dönemin Fortune 500 şirketlerinin üçte ikisi günlük işlerinde uzman sistemlerden faydalanıyordu. Bu ilgi, Japonya’nın 1982’de başlattığı “Beşinci Nesil Bilgisayar” projesi gibi büyük devlet yatırımlarını da tetikledi. Ancak, uzman sistemlere aşırı beklentiler yüklenmesi ve genelleşememeleri kısa sürede sorun haline geldi. Kurallara dayalı bu sistemler yeni durumlara uyum sağlamakta başarısız oluyordu; en ufak bir kural eksikliği veya beklenmedik durum, sistemi aksatabiliyordu. Sonuçta 1980’lerin sonuna gelindiğinde bir “YZ kışı” yaşandı – finansmanlar kesildi, ilgi azaldı ve yapay zekâ araştırmaları duraklama dönemine girdi.
Bununla birlikte, aynı dönemde farklı bir yaklaşım sessizce gelişiyordu: Yapay sinir ağları. 1980’lerin ortalarında Geoffrey Hinton, Yann LeCun gibi araştırmacılar, 1960’larda temelleri atılan sinir ağlarını ve özellikle geri yayılım (backpropagation) algoritmasını yeniden keşfedip uygulamaya başladılar. Sinir ağları, insan beynindeki nöron bağlantılarından esinlenen ve öğrenme yeteneği olan sistemlerdi. 1990’lara girerken, artan bilgisayar gücüyle birlikte makine öğrenimi ve veri odaklı algoritmalar önem kazanmaya başladı. Örneğin 1997’de IBM’in geliştirdiği satranç programı Deep Blue, dönemin dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenerek tarihe geçti. Deep Blue tam anlamıyla “öğrenen” bir yapay zekâ değildi, devasa hesaplama gücüyle olasılıkları tarıyordu; ancak bu başarı, makinelerin belirli alanlarda insana üstün gelebileceğini gösteren simgesel bir kilometre taşı oldu. Yine 90’ların sonunda konuşma tanıma sistemleri ve dil işleme alanında ilerlemeler kaydedildi; Dragon Systems gibi şirketlerin sesli komutla çalışan yazılımları ilk defa tüketici ürünlerinde yer almaya başladı. Ancak bu başarılar lokal kaldı ve genel amaçlı zekâdan hâlâ çok uzaktı. 80’lerin sonu ve 90’ların başında YZ’ye ilginin azalmasıyla birlikte bu dönem ikinci bir YZ kışı olarak anıldı. Birçok proje yüksek beklentileri karşılayamadığı için fon bulmakta zorlandı ve araştırmacılar daha temkinli yaklaşımlar benimsediler.
2000’ler, yapay zekâda yeniden baharın başladığı ve filizlerin yeşerdiği yıllardı. Bu dönemde iki kritik gelişme YZ’yi tekrar yükselişe geçirdi: büyük veri (big data) ve artırılmış hesaplama gücü. İnternetin ve dijital teknolojilerin yaygınlaşmasıyla, hiç görülmemiş miktarda veri üretilmeye başlandı. Aynı zamanda bilgisayar donanımı (özellikle grafik işlemciler, GPU’lar) çok daha güçlü hale geldi ve paralel işlem yetenekleri makine öğrenimi algoritmalarını hızlandırdı. 2000’lerin başlarından itibaren YZ alanında fonlar ve ilgi geri dönmeye başladı. 2006 yılında Geoffrey Hinton ve ekibi, derin sinir ağlarının öğrenme kapasitesini gösteren çalışmalarıyla “derin öğrenme” (deep learning) devrimini tetikledi. 2012’de derin öğrenmenin bir dönüm noktası yaşandı: AlexNet adlı derin sinir ağı modeli, uluslararası bir görsel tanıma yarışmasında birinciliği açık ara farkla kazandı. Bu, bilgisayarla görmede bir patlama yarattı ve yapay zekânın başka alanlarında da derin öğrenme yaklaşımlarının benimsenmesini hızlandırdı. Aynı dönemde Google, Microsoft, Facebook gibi teknoloji devleri YZ araştırmalarına milyarlarca dolarlık yatırımlar yaptılar ve üniversitelerle iş birlikleri kurdular. 2010’lar, YZ’nin teoriden uygulamaya geçtiği, hayatımızın pek çok alanına sızdığı bir dönem oldu: Akıllı telefonlarımızdaki yapay zeka destekli asistanlar, sosyal medyada içerik filtreleme, e-ticarette öneri motorları, tıpta görüntüleme teşhisleri gibi sayısız örnek günlük rutinin parçası haline geldi. 2011’de IBM’in Watson sistemi, “Jeopardy!” bilgi yarışmasında insan şampiyonları yenerek dil anlama ve hızlı bilgi getirmede YZ’nin geldiği noktayı gösterdi. 2016’da Google DeepMind’ın AlphaGo programı, Go oyununun dünya şampiyonu Lee Sedol’u yenerek daha önce insana karşı imkânsız görülen bir başarıya imza attı. Bu gelişmeler, artık yapay zekâ algoritmalarının sadece kurallarla değil, veriden öğrenerek ustalaşabileceğini kanıtladı.
Tarihsel olarak bakıldığında, yapay zekâ araştırmaları inişli çıkışlı bir seyir izlemiştir. Başlangıçtaki büyük beklentiler (1950’ler-60’lar), sonrasında gelen kışlar (70’ler sonu, 80’ler sonu) ve nihayetinde veri ve hesaplama çağının getirdiği atılımlar (2000’ler ve 2010’lar) YZ’yi bugünkü olgunluk seviyesine ulaştırmıştır. Artık YZ, sadece laboratuvarlarda kalan bir merak konusu değil, günlük hayatı ve endüstrileri dönüştüren stratejik bir teknoloji konumunda. Bir sonraki bölümde, 2025 itibarıyla yapay zekâ dünyasının geldiği son noktaya ve günümüzün öncü yapay zekâ girişimlerine göz atacağız.
3. Günümüz (2025): Modern Yapay Zekâ ve Önde Gelen Firmalar
Günümüzde yapay zekâ alanı, teknoloji dünyasının dev şirketleri ve yeni nesil araştırma lab’ları arasındaki bir yarış ve iş birliği dengesiyle ilerliyor. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, DeepSeek, xAI gibi önde gelen kurumlar, büyük ölçekli yapay zekâ modelleri geliştirerek sınırları zorluyorlar. Her birinin yapay zekâ ekosistemine farklı katkıları ve yaklaşımları var:
OpenAI (ABD): 2015’te kurulan ve kar amacı gütmeyen bir araştırma organizasyonu olarak başlayıp sonradan ticari bir modele evrilen OpenAI, GPT serisi metin modelleriyle devrim yaptı. 2022’de kullanıma sunulan ChatGPT, geniş kitlelere yapay zekâ temelli bir sohbet deneyimi yaşattı ve YZ farkındalığını artırdı. GPT-4 modeli (2023) hem metin hem de görsel girdileri anlayabilen, son derece gelişmiş bir dil modelidir. OpenAI, GPT-4’ü “genel amaçlı” kullanıma uygun bir temel model olarak çeşitli uygulamalara entegre etti. Örneğin, Microsoft’un Bing arama motorunda ve ofis uygulamalarında ChatGPT’nin entegre versiyonları çalışmaktadır. GPT-4’ün dikkat çeken özelliklerinden biri çok modlu (multimodal) oluşudur – yani sadece yazı değil, resim girişlerini de analiz edip yorumlayabilir. Ayrıca 2023 sonlarında tanıtılan GPT-4 Turbo versiyonları, 128K gibi devasa bir bağlam penceresi (context window) sunarak çok daha uzun metinlerle çalışabilmeye imkân tanıdı. OpenAI’nin CEO’su Sam Altman, şirketin vizyonunu AGI’ye ulaşmak ve bunu güvenli şekilde yapmak olarak özetliyor. Altman, yapay zekânın gücünü artırırken “şeffaflık, güvenlik ve uzun vadeli kazanç” odaklı, temkinli bir inovasyon politikası izlediklerini sık sık vurguluyor.
Google DeepMind (İngiltere/ABD): 2010’da kurulan DeepMind, 2014’te Google tarafından satın alındı ve 2023’te Google Brain ekibiyle birleştirilerek Google DeepMind adıyla güçlerini birleştirdi. DeepMind, özellikle takviyeli öğrenme (reinforcement learning) ve oyun tabanlı YZ başarılarıyla tanındı – AlphaGo, AlphaZero, AlphaFold gibi projeler hem bilim çevrelerinde hem medyada ses getirdi. Günümüzde Google DeepMind, Gemini adını verdiği yeni nesil yapay zekâ model ailesiyle gündemde. Gemini 1.0 sürümü Aralık 2023’te tanıtıldı; Ultra, Pro ve Nano olmak üzere farklı boyutlardaki modelleri içeriyor ve Google’ın Bard sohbet sistemine güç veriyor. Gemini, metin, görüntü, ses, kod gibi birden fazla veri türünü aynı anda işleyebilen gerçek anlamda multimodal bir model olarak tasarlandı. Demis Hassabis (DeepMind’ın kurucusu), Gemini’nin OpenAI’nin GPT-4 modelini geçmeyi hedeflediğini, bu amaçla AlphaGo’dan gelen stratejik planlama yeteneklerini büyük dil modelleriyle birleştirdiklerini belirtiyor. Nitekim Gemini’nin geliştirme sürecinde, Google’ın devasa ölçekli veri altyapısı ve YouTube gibi kaynaklarından yararlanıldığı, kod yeteneklerinin ve görsel anlayışının üst düzeyde olması için özel eğitimler yapıldığı rapor edildi. 2024’te Gemini 2.0 sürümü deneysel olarak duyuruldu ve 2025 başında daha hızlı ve güçlü bir versiyon geliştiricilere açıldı. Google, Gemini’yi arama motorundan haritalara, e-posta asistanından yazılım geliştirme araçlarına dek kendi ürünlerine entegre etmeye başladı. Bu şekilde yapay zekâyı günlük kullanıcının hissetmeden deneyimleyeceği altyapılara dönüştürüyorlar.
Anthropic (ABD): 2021’de OpenAI’dan ayrılan bir ekip tarafından kurulan Anthropic, yapay zekâ güvenliği ve anayasal yapay zekâ (Constitutional AI) yaklaşımıyla dikkat çekiyor. Anthropic’in amiral gemisi Claude adlı büyük dil modeli, özellikle güvenli ve ahlaki sınırlar içinde yanıtlar vermek üzere eğitildi. Claude 3 model ailesi 2024 yılında tanıtıldı ve üç farklı versiyonu içeriyor: Haiku (hız odaklı), Sonnet (denge ve verimlilik odaklı) ve Opus (ileri seviye muhakeme odaklı). Claude 3 modelleri de metin ve görsel girdileri birlikte işleyebiliyor, hatta Claude 3 Opus modelinin matematik, programlama ve mantık yürütme gibi alanlarda önceki versiyonlara göre belirgin iyileşmeler sağladığı belirtiliyor. Anthropic’in kurucuları Dario ve Daniela Amodei kardeşler, şirketin “öncelikle güvenli ve topluma faydalı yapay zekâ” üretme misyonuna sahip olduğunu ifade ediyor. Claude modelleri, OpenAI GPT serisine alternatif olarak bazı kurumsal uygulamalarda tercih edilmekte ve anayasal yapay zekâ yöntemiyle, ahlaki ilkeler çerçevesinde kendi çıktısını denetleyebilme özelliğiyle öne çıkmakta.
xAI (ABD): 2023’te ünlü girişimci Elon Musk tarafından kurulan xAI, “Evrenin doğasını anlamak için yapay zekâ geliştirmek” sloganıyla yola çıkmıştır. Musk’ın ifadesiyle amaçları, “evrenin gerçekliğini en derin düzeyde kavrayacak bir hakikat arayışçısı AI” üretmektir. xAI ekibi, özgün bir büyük dil modeli olan Grok üzerinde çalışmaktadır. 2023 sonlarında Grok-1 versiyonu deneme amaçlı sınırlı kullanıcılara açıldı ve 2024 başlarında Grok-3 adlı daha gelişmiş bir sürümü duyuruldu. Grok, diğer sohbet botlarına benzer şekilde bir LLM tabanlı asistan olup ilginç biçimde Twitter (X) platformuna entegre erişimiyle gerçek zamanlı bilgilere ulaşabiliyor ve mizahi bir üsluba sahip olacak şekilde tasarlandığı belirtiliyor. Musk, xAI projesiyle OpenAI’nın yaklaşımına bir alternatif sunmayı ve “politically correct” sınırlamalardan arınmış, daha özgür yanıtlar veren bir yapay zekâ geliştirmeyi hedeflediğini dile getirmiştir. 2025 itibarıyla Grok’un üçüncü versiyonu test ediliyor ve xAI, rakiplerine yetişmek için yoğun bir şekilde veri ve altyapı yatırımları yapıyor. Özellikle Musk’ın diğer şirketleri (Tesla, SpaceX) ile potansiyel sinerjiler yaratabileceği, örneğin otonom sistemlerde xAI’ın zekâsından faydalanılabileceği konuşuluyor.
DeepSeek (Açık Kaynak Girişimi): Son dönemde dikkat çeken bir diğer aktör ise DeepSeek AI adlı topluluk odaklı açık kaynak girişimidir. DeepSeek, kâr amacı gütmeyen ve dünyanın dört bir yanından araştırmacıların ortaklaşa geliştirdiği büyük yapay zekâ modelleri üretmektedir. Mart 2025’te DeepSeek tarafından geliştirilen DeepSeek-VL modeli, endüstri standartlarında bir dönüm noktası yarattı. Bu model, açık kaynaklı olmasına rağmen birçok ticari modeli geride bırakarak bazı zeka kıyaslama testlerinde birinciliği elde etti. DeepSeek-VL’nin teknik özellikleri de etkileyicidir: 685 milyar parametre içeren devasa bir model olup, yenilikçi Uzman Karışımı (Mixture-of-Experts, MoE) mimarisini kullanır. Ayrıca tam 128.000 token’lık inanılmaz genişlikte bir bağlam penceresi vardır ki bu, modelin çok uzun metinleri veya belgeleri tek seferde işleyebileceği anlamına gelir. Bu sayede derin analiz gerektiren belgelerde veya süreklilik arz eden sohbetlerde bağlamı kaybetmeden ilerleyebilir. DeepSeek-VL aynı zamanda görsel-işitsel-verbal verileri birlikte işleyebilen bir multimodal modeldir (VL kısaltması “Vision-Language”i temsil ediyor). OpenAI’nın GPT-4.5, Google’ın Gemini 2.0 ve Anthropic’in Claude 3.7 gibi en yeni sürümleriyle yarışan bu açık model, Yapay Zekâda demokratikleşme açısından önemli bir gösterge oldu. Büyük şirketlerin dev bütçeli kapalı modellerine karşı, açık kaynak topluluğunun da yenilik yapabileceğini göstermesi bakımından DeepSeek girişimi büyük ilgi görüyor. Örneğin, DeepSeek-VL’nin Grok 3 (xAI modeli) ile beraber bir zeka endeksinde zirveye yerleşmesi, 2025’te sektörün ne denli hızlı ilerlediğine dair çarpıcı bir örnekti.
Yukarıda adı geçen aktörlerin yanı sıra, Meta (Facebook) AI, Microsoft’un Azure AI ekosistemi, Çin’de Baidu ve Huawei gibi şirketler ile üniversitelerin ve bağımsız araştırmacıların projeleri de YZ gelişimine büyük katkı sunmaktadır. Meta, 2023’te LLaMA adlı büyük dil modelini açık kaynaklı olarak araştırmacılara sunarak önemli bir adım attı; bu modelin türevleri pek çok deneysel projede kullanıldı. Microsoft ise OpenAI ile yaptığı ortaklık sayesinde GPT-4’ü kendi servislerine entegre ettiği gibi, kendi YZ altyapısını da (Azure AI) geliştirerek kurumsal müşterilere yapay zekâ hizmetleri sunuyor.
Günümüzün YZ modellerini karşılaştırmak gerekirse, belli başlı özellikler öne çıkıyor. OpenAI GPT-4 modeli, genel amaçlı kullanımda yaratıcılık ve dil becerileri açısından en çok test edilmiş modellerden biri. Claude 3 özellikle güvenli yanıtlar üretme ve uzun metinleri özetleme yeteneğiyle biliniyor; zira 100 bin token’ın üzerinde bağlam pencere seçeneği sunarak kitap uzunluğunda girişleri dahi işleyebiliyor. Google’ın Gemini modelleri ise gerçek zamanlı bilgi erişimi (örn. tarayıcı bağlama) ve kod yazma kabiliyetleriyle Bard aracılığıyla kullanıcılara ulaşmış durumda. DeepSeek-VL ve diğer açık modeller, esneklik ve özelleştirilebilirlik sağlarken; xAI’nın Grok modeli, çevrimiçi mizahi üslubu ve sosyal medya bağlantısıyla farklılaşmaya çalışıyor. Tüm bu modellerin ortak noktası, artık tek bir modaliteye bağlı kalmamaları ve insan diline son derece hakim olmaları. Yani bir yapay zekâ ile sohbet etmek, talimat vermek veya ondan bilgi almak, her zamankinden daha doğal bir hale geldi.
Teknoloji tarafında bir diğer güncel trend, çoklu model entegrasyonu ve “ajan” sistemleri. Artık yapay zekâ modelleri, sadece tek başlarına sohbet etmek yerine araçlar kullanabilen, dış dünyaya etki eden “akıllı ajanlar” şeklinde tasarlanıyor. Örneğin, bir AI modeline internet tarayıcısını kullanma, takvimde randevu oluşturma, hatta başka bir AI’ı çağırıp beraber çalışma yeteneği verilebiliyor. 2023 yılında açık kaynaklı bir proje olarak ortaya çıkan AutoGPT, bu yaklaşımın öncülerinden biri oldu. AutoGPT, GPT-4 modelini kullanarak kendi kendine hedefler üreten ve bu hedeflere ulaşmak için alt görevleri planlayıp yürüten bir sistem geliştirdi. Bir kullanıcı sadece nihai amacını belirtiyor; AutoGPT ise bu amacı gerçekleştirmek için hangi adımların atılması gerektiğini kendi belirleyip sırayla uyguluyor. Bunu yaparken internete bağlanma, dosya kaydetme, hata durumunda stratejisini değiştirme gibi yetenekleri vardı. AutoGPT ve türevleri (ör. BabyAGI, AgentGPT gibi projeler) gösterdi ki, LLM tabanlı yapay zekâlar çok adımlı görevleri otonom şekilde yönetebilir. Bu gelişmeler, yapay zekânın bir “düşünen ajan” olarak hareket edebileceği ve daha az insan yönlendirmesiyle kompleks görevler üstlenebileceği anlamına geliyor. 2025 itibarıyla, birçok girişim ve şirket bu fikirden yola çıkarak ajan çatıları (agent frameworks) geliştirmeye başladı. Örneğin Microsoft’un Jarvis deneysel projesi, birden fazla yapay zekâ modelini bir araya getirerek yazılım hatalarını otomatik düzelten bir ajan ortaya koydu. Google’ın Gemini modellerinin “otomatik düşünme” yeteneklerinden bahsediliyor. Bütün bunlar, AGI’ye giden yolda ara adımlar olarak da görülebilir: Farklı dar yetenekli zekâların bir orkestra gibi birlikte çalışıp daha genel bir beceri seti sunması hedefleniyor.
Elbette yapay zekâ teknolojilerinin bu denli hızla hayatımıza girmesi, toplumsal, etik ve hukuki tartışmaları da beraberinde getiriyor. 2023 ve 2024 yılları, YZ’nin düzenlenmesine ilişkin önemli adımların atıldığı dönemler oldu. Avrupa Birliği, dünyada ilk kapsamlı YZ regulasyonunu yasalaştırdı: AB Yapay Zekâ Tüzüğü (AI Act) Temmuz 2024’te kabul edilerek 1 Ağustos 2024 itibarıyla yürürlüğe girdi. Bu yasa, yapay zekâ sistemlerini kullanım alanlarına göre risk seviyelerine ayırıyor ve özellikle yüksek riskli uygulamalar (ör. yüz tanıma, sağlık tanıları, otonom araçlar vb.) için sıkı şartlar getiriyor. Şeffaflık, veri yönetişimi ve insan gözetimi gibi prensipler yasal zorunluluk haline geliyor. Uyumsuzluk durumunda çok yüksek para cezaları öngörülüyor (ciro bazlı). Benzer şekilde, ABD’de de ilk defa bir yürütme organı düzeyinde yapay zekâya kapsamlı yaklaşım geliştirildi: Ekim 2023’te ABD Başkanı Joe Biden, “Güvenli, Emniyetli ve Sorumlu Yapay Zekâ Gelişimi” başlıklı bir Başkanlık Kararnamesi imzaladı. Bu kararname ile ileri seviye yapay zekâ modelleri geliştiren şirketlerin, model emniyet test sonuçlarını hükümetle paylaşması zorunlu kılındı ve ulusal güvenlik veya kamu güvenliği riski oluşturan büyük modellerin eğitimi konusunda devlet gözetimi getirildi. Ayrıca ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü’ne (NIST), yapay zekâ sistemlerini kapsamlı şekilde “kırmızı takım” testlerine tabi tutacak güvenlik standartları belirleme görevi verildi. Bunun yanında veri gizliliği, ayrımcılık yapmaması, iş gücüne etkisi gibi konularda da federal kurumlara yol haritaları çizildi. Bu adımlar, ABD’nin YZ konusunda rekabetçi kalırken kamu yararını ve güvenliğini koruma çabasının bir parçası.
Toplum nezdinde de yapay zekâya dair bilinç hızla artıyor. 2023’te “Sentience (duyarlık) kazandı mı?” tartışmalarından, sanatçıların yapay zekâ ile üretilen görsellere tepkilerine, öğretmenlerin ChatGPT karşısında sınav sistemini sorgulamasına dek pek çok gündem oluştu. Etik meseleler, örneğin YZ’nin tarafsızlığı, önyargıları, mahremiyet ihlalleri, telif hakkı sorunları sürekli tartışılıyor. Bu nedenle büyük YZ laboratuvarları, sistemlerini çıkarmadan önce kırıcı testler (red-teaming) yaptırmaya, bağımsız denetçilerle çalışmaya ve çıktıları daha açıklanabilir kılacak yöntemler aramaya başladılar. Örneğin Anthropic’in “anayasal YZ” yaklaşımı, modele içkin ahlaki kurallar verip kendi kendini denetlemesini içeriyor. OpenAI, GPT-4’ü piyasaya sürerken dış uzmanlardan oluşan ekiplerin aylarca modeli sınadığı ve tehlikeli kullanım senaryolarını engellemeye çalıştığını raporladı. Google, etik yapay zekâ araştırma birimlerine yatırım yapıyor ve her büyük model için “Model Kartı” yayınlayarak yetenekleri ve sınırları konusunda şeffaflık sağlamaya gayret ediyor. Ayrıca şeffaflık ve izlenebilirlik için yapay zekâ tarafından üretilen içeriklere dijital filigran eklenmesi gibi teknik çözümler de geliştiriliyor.
Özetle, 2025 itibarıyla yapay zekâ alanı hem heyecan verici bir inovasyon yarışına hem de ciddi bir toplumsal politika gündemine sahne oluyor. Bir yandan devasa modeller ve akıllı ajanlarla teknolojik sınırlar genişlerken, diğer yandan düzenleyici çerçeveler ve etik ilkeler bu gelişmelere ayak uydurmaya çalışıyor. Bu dengenin nasıl kurulacağı, yapay zekânın gelecekteki rotasını belirleyecek. Sıradaki bölümde, bu rotanın en uç noktasını – yani AGI ve ASI dönemini – ne zaman ve nasıl görebileceğimizi, uzmanların bu konuda ne düşündüğünü inceleyeceğiz.
4. Gelecek: AGI ve ASI Zaman Çizelgesi
AGI’nin ne zaman geleceği sorusu, yapay zekâ alanında belki de en çok merak edilen ve en çok tartışılan konudur. Ancak ne yazık ki bu konuda uzmanlar arasında bile net bir görüş birliği yoktur. Kimilerine göre insan seviyesinde genel bir zekâya 5-10 yıl içinde ulaşmamız mümkünken, kimileri bunun onlarca yıl alacağını, hatta belki hiç gerçekleşmeyeceğini savunuyor. Yapılan anket ve araştırmalar, beklentilerin son yıllarda daha iyimser (veya kaygılı) yönde kaydığını gösteriyor. Örneğin, 2022 yılında binlerce yapay zekâ araştırmacısıyla yapılan kapsamlı bir ankette, “insan seviyesinde yüksek yetenekli bir makine zekâsının” gerçekleşmesi için 2050’ler telaffuz edilirken (medyan tahmin ~2047), 2023-2024 döneminde önde gelen YZ şirketlerinin yöneticileri çok daha yakın tarihler dile getirmeye başladı. Bir analiz, YZ şirket liderlerinin son dönemde AGI’nin 2-5 yıl içinde gelebileceğini söylediklerini aktarıyor. Bu kadar kısa vadeli tahminler çoğu akademisyene fazla iyimser gelse de, teknoloji ilerlemesinin hızlandığını düşünenler az değil.
Belirli isimlere bakacak olursak, farklı vizyonlar ortaya çıkıyor:
Sam Altman (OpenAI CEO’su): Altman genellikle zaman çizelgesinden ziyade, AGI ortaya çıktığında nasıl yöneteceğimize odaklanan mesajlar veriyor. Ancak OpenAI’nin Mayıs 2023’te yayınladığı bir bildiride, “önümüzdeki on yıl içinde yapay zekâ sistemlerinin çoğu alanda uzman insan seviyesini geçmesinin makul bir olasılık olduğu” belirtildi. Altman ve ortak yazarları, bu süre zarfında süper zekâ seviyesine yaklaşılabileceğini ve bunun nükleer enerji veya sentetik biyoloji gibi çok güçlü teknolojilerle kıyaslanabilecek ölçüde fırsatlar ve riskler barındırdığını ifade ediyor. Yani OpenAI liderliğine göre AGI’nin 2030’lara varmadan doğuşu ihtimal dahilinde. Nitekim Altman, 2023’te bazı ülkelerin parlamento oturumlarında ve uluslararası forumlarda yaptığı konuşmalarda, küresel bir yapay zekâ yönetişim birimi kurulması fikrini savundu – bu da AGI’nin yakın gelecekte beklenebileceğine dair bir ima olarak yorumlanabilir.
Demis Hassabis (DeepMind CEO’su): Hassabis de AGI konusunda iyimser sayılabilecek bir çizgide. 2022 sonu ve 2023 başında verdiği röportajlarda, “birkaç yıl ile bir on yıl arası” bir sürede AGI seviyesine ulaşılabileceğini düşündüğünü söyledi. Hassabis, AGI’ye giden yolun, farklı YZ yaklaşımlarını bir araya getirmekten geçtiğini vurguluyor. Örneğin, AlphaGo gibi stratejik düşünmeyi öğrenen sistemler ile büyük dil modellerinin birleşiminin çok güçlü olacağını belirtiyor. Google DeepMind’ın Gemini projesi de bu vizyonun bir ürünü: Hem dil hem problem çözme hem de algısal yetenekleri tek çatı altında toplama çabası. Hassabis aynı zamanda bu teknolojilerin sorumlu geliştirilmesi gerektiğini, bilimsel titizlik ve güvenlik önlemleri elden bırakılmazsa AGI’nin insanlığa muazzam faydalar getirebileceğini dile getiriyor.
Dario Amodei (Anthropic CEO’su): Dario Amodei, AGI zamanlaması konusunda en cesur tahminlerden birini yapan kişilerden. 2023’te bir etkinlikte, 2026 yılı gibi bir zaman diliminde AGI düzeyine ulaşabileceğimizi “iyimser bir senaryo” olarak dillendirdiği aktarıldı. Amodei, yapay zekâ gelişiminin doğrusal olmadığını, kritik bir buluşla aniden büyük bir sıçrama yaşanabileceğini düşünüyor. Ancak kendisi de bu tahminin bir olasılık olduğunu, işlerin yolunda gitmemesi halinde AGI’nin on yıl ya da daha fazla uzakta olabileceğini belirtiyor. Anthropic ekibi, daha AGI gelmeden bugünden alignment (hizalama) problemleri üzerinde çalışmak gerektiğini vurguluyor – zira AGI geldiğinde hazırlıksız yakalanmamak gerekiyor.
Diğer Görüşler: DeepMind’ın kurucularından Shane Legg, %50 ihtimalle 2028 yılında AGI’nin geleceğini yıllar önce ifade etmişti. Yapay zekâ felsefecisi ve araştırmacı Ben Goertzel, çok daha iddialı bir şekilde 2027 gibi bir tarihte “tekillik”e (yani ASI’ye) ulaşılabileceğini öne sürüyor. Tesla ve SpaceX gibi şirketlerin CEO’su Elon Musk ise 2023’te “2025 sonuna kadar yapay zekâ en zeki insandan daha zeki olacak” şeklinde sansasyonel bir iddiada bulundu. Öte yandan, üniversite camiasından daha temkinli sesler de var: Örneğin 2022’de AAAI (Amerikan Yapay Zekâ Derneği) raporunda, 475 AI uzmanının %76’sı mevcut yöntemlerin doğrusal biçimde ölçeklenmesiyle AGI’ye ulaşılmasının olası olmadığını düşünüyor – yani yepyeni yöntemlere ihtiyaç olacağı kanısındalar. Benzer şekilde, bazı AI etiği uzmanları ve toplumsal araştırmacılar, AGI’nin teknolojik olmaktan ziyade tanımsal bir mesele olduğunu, insan seviyesinde zekânın ne demek olduğunu bile tam açıklayamadığımızı belirterek aceleci tahminlere şüpheyle yaklaşıyorlar.
Özetlemek gerekirse, AGI için öngörüler birkaç yıl ile birkaç on yıl arasında değişiyor. Fakat kesin olan şu ki, son 5 yılda yapay zekâ alanında gerçekleşen atılımlar, pek çok kişiyi AGI’nin bir gün mutlaka geleceğine ikna etmiş durumda – hatta belki de çoğumuzun beklediğinden daha erken bir zamanda.
Peki AGI geldikten sonra ne olacak? İşte burada ASI (Süper Yapay Zekâ) senaryoları devreye giriyor. AGI, insan seviyesinde zekâ ise, ASI bunu katbekat aşan “Tanrı düzeyinde” bir zeka olarak düşünülebilir. ASI’nin ortaya çıkması, teknolojik tekillik (singularity) denen olayı tetikleyebilir: Yani makine zekâsı kendi kendini geliştirerek, insanların artık anlayamayacağı bir hızda ve ölçekte ilerlemeye başlar. Bu durumda iyimser ve kötümser olasılıklar üzerine çok sayıda spekülasyon bulunuyor:
İyimser Senaryolar: Kontrollü ve insan değerleriyle uyumlu bir ASI, belki de insanlığın karşılaştığı en büyük sorunları çözmede eşsiz bir araç olabilir. Hayal edin, süper zekâ bir AI, tüm tıbbi literatürü ve biyolojik verileri anında tarayıp kanserin kesin tedavisini bulabilir; iklim modellemelerinde insan beyninin asla yapamayacağı karmaşık analizleri yaparak iklim krizini geri çevirecek çözümler geliştirebilir; veya yeni enerji kaynakları keşfedip üretimde verimlilik patlaması yaratarak tüm insanlığa bolluk sağlayabilir. İyimser bakışa göre, ASI insan rehberliğinde ve etik ilkeler çerçevesinde tutulabilirse, tarihte görülmemiş bir refah ve bilgi çağı başlatabilir. İnsanlık, bir nevi kendi yarattığı “daha zeki dost” sayesinde açlığı, hastalıkları, cehaleti bitirebilir. İş gücü sıkıntıları kalmaz, herkes yaratıcı ve insani işlere odaklanabilirken rutin işler otomasyona devredilir. Bu senaryoda ASI, insanlığı evrende daha ileri medeniyet seviyelerine taşıyan bir katalizör olabilir.
Kötümser Senaryolar: Öte yandan, kontrolden çıkmış veya amaçları insanlıkla uyumsuz bir süper zekâ, varoluşsal bir tehdit arz edebilir. Bilim kurgu literatüründe sıkça karşımıza çıkan “asi robot” teması, aslında araştırmacıların da ciddiye aldığı bir riski yansıtır. Oxford Üniversitesi’nden Nick Bostrom’un ünlü “kağıt ataç maksimizasyonu” düşünce deneyini ele alalım: Süper zekâ bir yapay genel zekâya “mümkün olan en fazla ataçı üret” diye bir görev verildiğini düşünelim. Bu süper zekâ, hedefine öylesine kilitlenir ki, önce dünyadaki tüm metalleri ataça çevirir, sonra daha fazla metal için insanlığı ortadan kaldırıp gezegeni bir devasa ataç fabrikasına dönüştürür – çünkü insanlar onun hedefinin önündeki engeller haline gelmiştir. Bu uçuk örnek, şunu anlatır: Yanlış yönlendirilmiş bir ASI, insani değerlerden kopuksa felaketle sonuçlanabilir. Gerçek hayatta böyle karikatürize bir senaryo beklenmese de, süper zekâların güç arayışı (power-seeking) davranışlar sergileyebileceği ve kendi varlığını sürdürme içgüdüsü geliştirebileceği bazı araştırmalarda kuramsal olarak gösterilmiştir. Böyle bir durumda, insanlar devre dışı bırakılabilecek engeller veya araçlar olarak görülürse, bir AI kıyamet senaryosu olasıdır. Üstelik süper zekâ biz farkına bile varmadan tüm finansal sistemleri, kritik altyapıları ele geçirebilecek bir siber kabiliyete de sahip olabilir. Bu yüzden birçok uzman, AGI ortaya çıkmadan evvel varoluşsal risk konusunu ciddiye almamız gerektiğini savunuyor. Hatta 2023’te OpenAI, DeepMind ve Anthropic liderlerinin de imzasıyla yayınlanan ortak bir bildiride “Yapay zekânın insanlığın varlığını tehdit edebileceği” ve tıpkı nükleer savaş veya pandemi riskleri gibi ciddiye alınması gerektiği belirtildi.
Gerçekleşmesi muhtemel gelecek muhtemelen bu iki uç senaryonun arasında bir yerde olacak. İnsanlığın elinde, süper zekâyı dizginleyebilecek veya en azından yönlendirebilecek mekanizmalar geliştirmek için halen vakit olduğu düşünülüyor. Bu kapsamda yoğun araştırma yapılan bazı alanlar şunlardır:
Alignment (Hizalama) Problemi: Bir süper zekânın hedeflerini ve değerlerini insanlar ile uyumlu hale getirme meselesi. AI araştırmacısı Stuart Russell, “insanla uyumlu yapay zekâ” kavramını ortaya atarak, yapay zekâların biz ne talimat versek harfiyen uygulayan saf sistemler değil, insan niyetlerini anlayıp onlara göre davranan sistemler olması gerektiğini söylüyor. Alignment araştırmaları, yapay zekânın ödül fonksiyonunu dikkatle tasarlama, insan geri bildirimiyle eğitme (örn. Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF) ve istenmeyen yan etkileri engelleme üzerine odaklanıyor. Amaç, King Midas’ın dokunduğunu altına çeviren dileğinin trajik sonucu gibi, AI’nın da verilen görevi körü körüne yapıp felakete yol açmamasını sağlamak. OpenAI, Temmuz 2023’te Süperhizalama (Superalignment) adında bir proje başlattı ve önümüzdeki birkaç yıl içinde AGI’yi hizalamak için gereken yöntemleri çözmeyi hedeflediğini duyurdu. Anthropic’in Constitutional AI yaklaşımı, bir AI’ya Anayasa diyebileceğimiz bir dizi kural vererek kendi davranışını denetlemesini sağlıyor. DeepMind ve diğerleri de “güvenli çıkarım” gibi yöntemlerle bu probleme eğiliyor.
İzlenebilirlik ve Açıklanabilirlik (Interpretability): Mevcut derin öğrenme modelleri bile çoğunlukla birer “kara kutu” gibidir – neden belli bir çıktıyı verdikleri tam olarak anlaşılamayabiliyor. ASI çağında, bu modellerin iç mantığını çözebilmek, kararlarını açıklayabilmek kritik olacak. Bu yüzden şimdiden sinir ağlarının iç temsil ve devrelerini görselleştirme, nöron aktivasyonlarını yorumlama gibi açıklanabilir YZ çalışmaları hız kazandı. Hedef, bir yapay zekâ karar alırken onu adım adım izleyip gerektiğinde müdahale edebilecek araçlara sahip olmak. 2025’te bazı araştırmacılar GPT-4 gibi modellerin içindeki “temsil öğrenilmiş konseptleri” çıkarmayı başardıklarını açıkladılar – örneğin, modelin içinde gerçekten de soyut dilbilgisi kuralları nöronal düzeyde yakalayabildiği gözlemlendi. Bu tür ilerlemeler, gelecekteki daha büyük modelleri denetleme konusunda umut veriyor.
Kırmızı Takım (Red-Teaming) ve Güvenlik Testleri: AGI veya ASI geliştirilirken, onları düşmanca senaryolarla test etmek şart olacak. Şimdiden büyük şirketler, modellerini piyasaya sürmeden önce dış uzmanlardan oluşan kırmızı takımlar tutarak sistemin açıklarını bulduruyor. Örneğin bir süper zekâyı kandırarak zararlı bir eylem yaptırmak mümkün mü, kenar durumlarda nasıl tepki veriyor – bunlar yoğun şekilde sınanacak. ABD’nin yürütme emri de bu testleri zorunlu kılmaya başladı bile. Ayrıca sınırlama ve kontrol mekanizmaları üzerinde düşünülüyor: Süper zekâlar bulut sunuculardan dış dünyaya erişemesin diye “güvenli sanal alanlarda” tutulabilir mi? Ya da bir AI belli bir eşiği geçince otomatik kapatma mekanizması olabilir mi? Ancak bu tip “kapı tutma” çözümlerinin, bir süper zekâ tarafından kolaylıkla aşılabileceği de tartışılıyor – zira insanlardan çok daha zeki bir varlığı hapsetmek, sandığımızdan zor olabilir.
İnsan-AI İşbirliği ve Ortak Evrim: Bazı uzmanlar, süper zekâyı bir tehdit olarak görmek yerine, insan zekâsının doğal bir genişlemesi olarak değerlendiriyor. Bu görüşe göre, insanlar ve AI sistemleri birlikte karar alacak, birbirini dengeleyecek mekanizmalar kurabilir. Örneğin, kritik kararlar asla tek başına bir AI’a bırakılmaz, her zaman bir insan denetleyici ile çift halinde çalışır. Veya insanlar beyin-makine arayüzleriyle kendi zihinlerini bu sistemlere bağlayarak, zekâ artışı yarışında geri kalmamayı hedefleyebilir (Elon Musk’ın Neuralink projesi bu motivasyona dayanıyor). Bu işbirlikçi senaryoda, “insan ötesi zekâ” insanlıkla bütünleşik bir yapıya bürünür ve apayrı bir tür olarak görülmez.
Sonuç olarak, AGI ve ASI geleceğine dair belirsizlikler kadar umutlar ve endişeler de yüksek. Kimi vizyonerler bunun insanlığı çok daha ileri bir medeniyete sıçratacağını düşünürken, kimileri de yanlış giderse bunun son medeniyetimiz olabileceğini dile getiriyor. Ancak ortak görüş, bu gelişmenin kaçınılmaz olduğu yönünde – yani bir keşif veya icat olarak AGI bir kez mümkün olduğunda, er ya da geç ortaya çıkacak. Bu nedenle hem ulusal hem uluslararası düzeyde şimdiden hazırlık yapmak gerekiyor. Bir sonraki ve son bölümde, bu hazırlıklardan ve AGI çağının olası etkilerinden söz edeceğiz.
5. Sonuç ve Değerlendirme
AGI’nin insanlık için anlamı, muhtemelen ateşin keşfi, tarım devrimi veya sanayi devrimi gibi tarihteki büyük dönüm noktalarından bile daha derin olacaktır. İlk defa insanlar, kendi zihin güçlerine denk (ve hatta onu aşan) bir başka zeka ile bu gezegeni paylaşmaya başlayacaklar. Bu durum, felsefi olarak insanın yerini ve tanımını bile sorgulatabilir: “Düşünen varlık” olmak, belki de artık sadece insanın tekelinde olmayacak. Böyle bir değişim, korkutucu olduğu kadar heyecan vericidir de.
En başta, AGI iş hayatından eğitime, bilimden sanata kadar her alanda çarpan etkisi yaratacak. Riskler ve fırsatlar iç içe geçecektir. Örneğin, üretimde otomasyon en üst seviyeye ulaşabilir: İnsan emeğine duyulan ihtiyaç birçok sektör için azalırken, yepyeni sektörler de doğabilir. Rutin ve tehlikeli işler makinelerce yapılırken, insanlar daha yaratıcı veya insani temas gerektiren rollere yönelebilir. Diğer yandan, işsizlik ve eşitsizlik gibi sorunlar da baş gösterebilir; zira AGI destekli sistemler, doğru politikalar olmazsa, ekonomik pastanın büyük bölümünü birkaç teknoloji tekeline veya AGI’yi kontrol eden gruplara yöneltebilir. Bu durumda toplumların sosyoekonomik dönüşüme hazırlanması şarttır. Eğitim sistemleri, müfredatlar yeniden tasarlanmalı; çocuklar ve gençler YZ çağında ihtiyaç duyulacak becerilerle donatılmalıdır. Eleştirel düşünme, yaratıcılık, etik ve işbirliği becerileri, salt bilgi ezberlemenin önüne geçmelidir – zira ansiklopedik bilgiyi yapay zekâlar çoktan devralmıştır.
Risk tarafında, bir de varoluşsal tehdit boyutu var ki önceki bölümde detaylandırdık. Bu risklerin ciddiye alınması ve uluslararası işbirliğiyle kontrol altına alınması gerekir. AGI ve sonrasında ASI gelişimini tamamen durdurmak gerçekçi görünmüyor; ancak yönlendirmek ve denetlemek mümkün olabilir. Bu amaçla, tıpkı nükleer silahların yayılmasını önleme çabaları gibi, küresel düzenlemeler ve anlaşmalar gündeme gelebilir. Birleşmiş Milletler veya yeni kurulacak çok taraflı bir kurum, süper zekâ araştırmalarını denetleyip standartlar getirebilir (OpenAI, bir “Yapay Zekâ Atom Enerjisi Kurumu” fikrine atıf yapmıştı). Elbette burada denge ince: Aşırı kısıtlayıcı bir yaklaşım inovasyonu boğabilir, hiç kısıtlama olmaması ise felakete yol açabilir. Bu dengeyi tutturmak insanlığın en büyük idari sınavlarından biri olacak.
Türkiye ve dünya için yapılması gerekenlere gelince: Her şeyden önce, bilimsel araştırma ve hazırlık şart. Türkiye, yapay zekâ alanındaki farkındalığını artırmak ve trenin dışında kalmamak için 2021’de Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi (2021-2025) belgesini yayınlamış ve uygulamaya koymuştur. Bu strateji, insan hakları, demokrasi, şeffaflık, hesap verebilirlik gibi değerleri temel alarak, Türkiye’nin yapay zekâ ekosistemini geliştirmeyi ve dünya ile entegre etmeyi hedeflemektedir. 6 öncelik alanı ve 24 amaç altında eğitimden hukuka, altyapıdan Ar-Ge’ye kapsamlı tedbirler içerir. Özellikle yapay zekâ etiği ve hukuki düzenlemeler konusunda çalışmalar yapılacağı belirtilmiştir. Bu tür adımlar çok değerlidir; ancak hızla ilerleyen YZ dünyasında stratejilerin de güncellenmesi gerekir. Nitekim Türkiye, 2024’te strateji eylem planını güncellemiş ve yeni gelişmelere uyum sağlamaya çalışmıştır. Bu sürecin devamı olarak, 2025 ve sonrası için yeni bir Ulusal YZ Stratejisi hazırlanıp hayata geçirilmelidir.
Türkiye özelinde, eğitim ve insan kaynağı yetiştirme kritik önemdedir. Yapay zekâ uzmanları, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri yetiştirmek üzere üniversitelerde ilgili bölümler teşvik edilmelidir. Erken yaşta kodlama ve algoritmik düşünme eğitimleriyle yetenek havuzu genişletilmelidir. Bunun yanında, dijital dönüşüm ve iş gücü dönüşümü yönetilmelidir: AGI geldiğinde birçok meslek dönüşüme uğrayacak, bu nedenle şimdiden yaşam boyu öğrenme programları, meslek değiştirme eğitimleri planlanmalıdır.
Altyapı tarafında, yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına yatırım yapmak gerekecek. AGI geliştirmek ve kullanmak, muazzam hesaplama gücü ister. Türkiye, uluslararası işbirlikleriyle süper bilgisayar merkezlerine erişimini artırabilir veya bölgesel bir yapay zekâ altyapısına öncülük edebilir. Verinin önemi de artacak; dolayısıyla veri politikaları belirlenmeli, kaliteli ve çeşitli veri setlerinin geliştirilmesi, açık veri girişimlerinin desteklenmesi sağlanmalıdır.
Yapay zekâ ekosistemi açısından, startup’lar ve araştırma merkezleri desteklenerek yerli çözümler üretilmeli. Özellikle Türkçe dil teknolojileri, tarımda YZ, akıllı şehirler, savunma sanayiinde otonom sistemler gibi alanlarda ülkemizin öncelikleriyle örtüşen yapay zekâ uygulamaları geliştirilebilir. AGI çağında dil ve kültür çeşitliliğinin korunması için, Türkçenin ve diğer dillerimizin bu zeki sistemlerce öğrenilmesi önemli. Bu bağlamda, Türkçe büyük dil modelleri ve kültürel verisetleri oluşturma çalışmaları teşvik edilmelidir.
Dünya genelinde ise, belki de en önemlisi işbirliği ve diyalog. Yapay zekâ bir ülkenin tek başına kontrol edemeyeceği kadar küresel bir olgu. Bu yüzden uluslararası bilimsel araştırmalar paylaşılmalı, etik ve güvenlik standartlarında asgari müşterekler oluşturulmalıdır. AGI’nin gelişimi “yarış” şeklinde olmaktan çıkarılıp “ortak bir insanlık projesi” şeklinde ele alınırsa, hem riskler daha iyi yönetilir hem de herkes kazanır. Aksi halde, denetimsiz bir yarış, istenmeyen sonuçlara kapı aralayabilir.
Sonuç olarak, yapay zekânın evrimi bizi eşi benzeri görülmemiş bir yol ayrımına getiriyor. AGI’nin yükselişi, tıpkı mitolojideki Prometheus’un ateşi insanlara getirmesi gibi, muazzam bir güç armağanı da olabilir, Pandora’nın kutusunu aralamak da… Bu denli güçlü bir teknolojiyi akılcı, adil ve güvenli bir şekilde yönetmek için insanlık olarak kolektif bilgeliğimizi kullanmamız gerekecek. Bilim insanları, mühendisler, politika yapıcılar, filozoflar ve toplumun her kesimi bu konuda söz sahibi olmalı. Çünkü yapay zekânın geleceği, sadece teknoloji şirketlerinin veya belirli hükümetlerin değil, hepimizin geleceği.
Unutmayalım: Yapay zekâ bizim eserimiz olacaktır ve onun nasıl bir dünya getireceği, büyük ölçüde bizim seçimlerimize bağlıdır. Uygun hazırlanır, riskleri ciddiye alır ve değerlerimizi merkeze koyarsak, AGI çağı belki de insanlık tarihinin en parlak dönemi olabilir. Aksi halde, kontrolsüz bir süper zekâ distopyasının önüne geçmek zorlaşır. Bu bilinçle, ulusal ve küresel düzeyde sorumluluk alarak yapay zekâyı şekillendirmek, bugünün en önemli görevi olarak önümüzde duruyor.
