Hayal kırıklığının bir noktada kaçınılmaz olduğu artık daha net görülüyor.

1 Aralık 2022 tarihi pek çok kişi için bir mana taşımıyor. Lakin bu tarihin günümüzle çok yakın bir alakası var. Çünkü bu tarihten yalnızca bir gün evvel piyasaya adım atan ChatGPT ile dünya, güya bir gecede yeni bir çağa atlamanın eşiğine gelmiş üzereydi. Her geçen gün ChatGPT ve ona rakip olan Gemini, Claude üzere platformların ne kadar devrimsel olduğu daha fazla lisana getirildi. Bir teknoloji tutkunu olarak dünyadaki herkesin lisanında yapay zekanın olması durumu anlaşılabilir. Zira milyonlarca insan birinci sefer bilgisayarlarıyla sohbet etmeye başlamış ve bu makinelerden karşılık almıştı. Bu karşılıklı konuşma, teknolojiyle kurulan bağın tabiatını değiştirdi. Ortaya çıkan tesir büyüleyiciydi ve doğal olarak beklentiler de süratle yükseldi.

Bu içerik, “Bir bakışta 2025” evrakımızın kesimidir. Diğer içeriklere aşağıdan ulaşabilirsiniz.

Beklentileri ayarlama işi

Elbette artan beklentiler karşılıksız kalmadı. Teknoloji şirketleri, yarıştan kopmamak için adeta seferber oldu. Her yeni sürümde ses, manzara ve görüntü üzere yetenekler eklenerek rakip eserler piyasaya sürüldü. Daima tırmanan bir rekabet, her eser tanıtımının “çığır açıcı” olarak sunulmasına yol açtı.

Yapay zekanın durmaksızın daha düzgüne gideceğine dair kolektif bir inanç oluştu. Destekleyiciler, ilerlemenin üstel olduğunu savunuyor, bir evvelki yılın modelleriyle kıyaslanan grafikler paylaşıyordu. Elbette grafiklerdeki çizgiler sert bir halde üst taraflıydı. Güya üretken yapay zeka artık her şeyi yapabilirmiş gibi algılanıyordu. Bunda biz editörlerin de hissesi var.

Ancak 2025 yılında bu anlatıyı sorgulamaya başladık. Başta dalın en zirvesindeki isimler olmak üzere, birçok yönetici yerine getirilemeyecek vaatlerde bulundu. Yapay zekanın beyaz yakalı iş gücünün yerini alacağı, bolluk çağını başlatacağı, bilimsel keşifleri hızlandıracağı ve yeni hastalıklara deva bulacağı tez edildi.

Kozmik birçok maksatlı alet olarak pazarlanan yapay zekanın, eski iş süreçlerini dönüştürüp maliyetleri düşüreceği söyleniyordu. Buna karşın bu yıl yayımlanan çok sayıda çalışma, şirketlerin bu teknolojiden beklenen randımanı alamadığını, benimsemenin durağanlaştığını ortaya koydu. Deneme basamağına geçen projelerin değerli bir kısmı ise pilot safhayı aşamadı. İktisat genelinde yaygın bir benimseme olmadan, büyük yapay zeka şirketlerinin bu yarışta harcadıkları devasa bütçeleri nasıl geri kazanacağı belirsizliğini koruyor.

Bu tabloya eşlik eden bir öbür gerçek ise çekirdek teknolojideki güncellemelerin artık eskisi kadar sıçramalı ilerlemeler sunmaması. Bunun en görünür örneği, ağustos ayında yaşanan GPT-5 lansmanındaki hayal kırıklığı oldu. Mevcut yapay zeka patlamasını başlatan ve büyük ölçüde besleyen OpenAI, orijinal bir jenerasyonu piyasaya sürmeye hazırlanıyordu. Aylar süren tanıtım sürecinde beklentiler doruğa taşındı. CEO Sam Altman’ın “her hususta doktora düzeyinde uzman” tabiri, çıtayı neredeyse ulaşılmaz bir noktaya koydu. Sonuç ise beklentilerle örtüşmedi. GPT-5 yayımlandığında, birçok kullanıcı ve uzman, bunun bir sıçrama değil yalnızca bir uygunlaştırma olduğunun farkına vardı. ChatGPT’nin birinci kere sahneye çıkmasından bu yana yaşanan en sert algı değişimi de tam bu noktada başladı.

Bu yorum, teknoloji dünyasında sıkça yapılan bir benzetmeyi yine gündeme taşıdı. Akıllı telefonlar, yaklaşık on yıl boyunca tüketici elektroniğinin en heyecan verici alanıydı. Bugün ise Apple ya da Samsung’un yeni modelleri, sonlu bir kesim dışında büyük bir heyecan yaratmıyor. Küçük iyileştirmeler meraklılar tarafından didik didik incelenirken birden fazla kullanıcı için bu yılın iPhone’u geçen yılkinden çok da farklı hissettirmiyor. Üretken yapay zeka da benzeri bir eşiğe mi geldi? Ve daha kıymetlisi, bu bir sorun mu? Akıllı telefonlar sıradanlaşmış olabilir lakin dünyayı kökten değiştirdikleri gerçeği ortada.

Elbette bir AI aksisi değilim, bu türlü bir fikir anlaşılmasın. Aksiliklere karşın Kasım 2022’den bu yana çok sayıda “vay canına” dediğimiz anlar oldu. Görüntü üretim modellerindeki çarpıcı kalite artışları, akıl yürütme yetenekleriyle öne çıkan modeller, kodlama ve matematik alanlarında dünya çapında muvaffakiyetler elde eden sistemler bu listenin başında geliyor. Fakat bu teknoloji hala çok genç ve pek çok açıdan deneysel. Elde edilen muvaffakiyetler, beraberinde önemli sınırlamaları ve soru işaretlerini de getiriyor.

Belki de asıl muhtaçlık duyulan şey, teknolojinin kendisinden çok ona yüklediğimiz beklentileri yine ayarlamak.

Bunu yaparken de çoka kaçmamak gerekiyor. Abartıdan hayal kırıklığına sert bir geçiş bu defa de teknolojiyi toptan gözden çıkarma riskini beraberinde getirebilir. Yapay zekayı, fazla pazarlanmış olması nedeniyle bedelsiz ilan etmek çok kolaya kaçmak olur. Bir teknolojinin vaatlerini kısa vadede yerine getirememesi, ilerlemenin duvara çarptığı manasına gelmiyor. Teknoloji tarihine bakıldığında, sıçramalar, duraksamalar ve beklenmedik istikamet değişimleri bu seyahatin doğal kesimleri. Duvarlar varsa birçok vakit onların üzerinden, etrafından ya da altından geçmenin bir yolu da bulunuyor. Bazen de yıkmak gerekiyor açıkçası.

GPT-5 lansmanına biraz da buradan bakmak gerek. Bu model, OpenAI’ın aylar içinde art geriye sunduğu dikkat cazip sistemlerin çabucak akabinde geldi. Birinci defa akıl yürütme paradigmasını bölüme tanıtan o1 ve o3 modelleri ile görüntü üretiminde çıtayı tekrar üst taşıyan Sora 2, kısa müddet evvel piyasaya sürülmüştü. Bu tablo, bir tıkanmadan çok ağır ve sistemsiz bir ilerlemeye işaret ediyor.

Üstelik yapay zeka, tüm hayal kırıklıklarına karşın son derece etkileyici. Google DeepMind’ın yeni imaj üretim modeli Nano Banana Pro, bir kitap kısmını alıp görsel bir infografiğe dönüştürebiliyor ve bunu rastgele bir fiyat talep etmeden, direkt bir akıllı telefonda yapabiliyor.

“Vay be” tesiri ortadan kalktığında geriye ne kalacak?

Asıl soru ise tam burada beliriyor: “Vay be” tesiri ortadan kalktığında geriye ne kalacak? Bu teknolojiye bir yıl sonra, beş yıl sonra nasıl bakacağız? Onu geliştirmek için harcanan devasa finansal kaynakların ve çevresel maliyetlerin karşılığını aldığımızı düşünecek miyiz? 2025’in sonunda yapay zekanın durumu, birçok açıdan tam da bu soruların sorulmasını zarurî kılan bir düzeltme evresine işaret ediyor.

Sorun yapay zekanın kendisinden çok, büyük lisan modellerinin her şey sanılması. Bugün gelinen noktada LLM’lerin insanın üstesinden geldiği tüm zihinsel vazifeleri kapsayan bir yapay genel zekaya açılan kapı olmadığı daha açık biçimde görülüyor. Bunu kabul edenler ortasında, bu teknolojinin mimarlarından sayılan isimler de bulunuyor. Safe Superintelligence’ın kurucu ortağı ve eski OpenAI baş bilim insanı Ilya Sutskever, kasım ayında verdiği bir söyleşide, LLM’lerin çok sayıda spesifik misyonu öğrenebildiğini lakin bu misyonların ardındaki unsurları kavrayamadığını vurguladı (Bağlantıdaki görüntüyü mutlaka izlemelisiniz).

Özetlemek gerekirse, Sutskever’e nazaran bu modeller, insanlara kıyasla genelleme konusunda dramatik biçimde daha zayıf. Genelleme, insan zekasının en büyük güçlerinden biri. Beşerler, çok az örnekle öğrenebiliyor, farklı alanlardaki bilgileri sezgisel olarak birleştirebiliyor ve manası sadece istatistikten değil, tecrübeden, nedensellikten ve emelden türetebiliyor. Bir çocuk daha evvel hiç görmediği bir aracı “tehlikeli olabilir” diye sınıflandırabiliyor zira dünyaya dair bir zihinsel model kuruyor. Bugünkü modeller ise çoğunlukla korelasyonlara dayanıyor, nedensel bir dünya modeli kurmuyor.

Bu farklılıkları daha evvel anlattığımız için daha derine inmeyeceğim. Fakat bunların bilinmesine karşın LLM’lerin her şeyi yapabileceği yanılgısına kapılmak kolay. Zira lisan kullanımları son derece ikna edici. İnsanların konuşma ve yazma biçimini ustalıkla taklit eden sistemler, biz farkında olmadan onlara bir zihin atfetmemize yol açıyor, hatta bizi etkiliyor. İnsan gibisi davranış, beşere mahsus bir zeka varmış hissini tetikliyor.

Ancak teknolojiyle daha uzun müddet vakit geçirince bu beklentilerin gerçekçi bir düzeye geri dönmesi kaçınılmaz. Misal bir durum kurumsal taraf için de geçerli. AI çıktığında şirket başkanlarının aklına birinci gelen şey önemli maliyet tasarrufları ve inanılmaz kar marjlarıydı. Lakin MIT araştırması ortaya koydu ki şirketlerin yaklaşık yüzde 95’i yapay zeka yatırımlarından şimdi ölçülebilir bir finansal getiri elde edemedi. Hatta Visier’in paylaştığı datalara nazaran global ölçekte şirketler, daha evvel işten çıkardıkları çalışanın bir kısmını yine işe almaya başladı…

Kasım ayında Upwork tarafından yapılan öbür bir araştırma da ise OpenAI, Google DeepMind ve Anthropic’in en gelişmiş modelleriyle çalışan casusların, birçok kolay iş misyonunu tek başına tamamlayamadığını ortaya koydu. Elbette bu durum, casusları tanıtan şirketlerin telaffuzlarıyla açıkça zıt. Yalnızca kurumsalda değil, günlük kullanımda da eksiklikleri çok bariz. Öte yandan burada da beklentiyi yeterli anlamak gerek. Deneysel bir teknolojinin erken denemelerinin değerli bir kısmının sonuçsuz kalması aslında şaşırtan değil. Hatta çalışma, bu casuslarla ne yaptığını bilen insanların önemli muvaffakiyet oranları yakaladığını da gösteriyor. Yapay zeka araştırmacısı ve “vibe coding” teriminin mucidi Andrej Karpathy’nin dikkat çektiği üzere sohbet botları birçok alanda ortalama bir beşerden daha yeterli performans gösterebiliyor fakat bir uzmanı geride bırakmıyor.

Şimdilik olan biten, yapay zekanın bir sihirli değnek olmadığının anlaşılması. İnsanların yerini almak yerine, beşerlerle birlikte çalışmayı öğrenen bir teknolojiyle karşı karşıyayız.

Bir balonun içinde miyiz?

Bu noktada tartışma kaçınılmaz olarak daha büyük bir soruya dayanıyor: Yapay zeka bir balon mu? Şayet öyleyse, bu balon 2008’de global ekonomiyi sarsan mortgage krizine mi benziyor yoksa 2000’lerin başındaki dot-com balonuna mı? Ortadaki fark hayati. Birincisi patladığında geride sadece borç ve bedeli şişirilmiş varlıklar bırakmıştı. İkincisi ise binlerce şirketi silip süpürmesine karşın bugün dijital dünyanın omurgasını oluşturan interneti, bilgi sınırlarını ve Google ile Amazon üzere devleri miras bıraktı.

AI dünyasında gerçek vakitte, hakikat yerde ve hakikat eserle bulunan, bu sayede tarihin şimdiye kadarki en pahalı şirketi haline gelen Nvidia’nın CEO’su Jensen Huang’a nazaran “Yapay zeka, dot-com balonu üzere değil”. Elbette bu telaffuzun kendisinden gelmesi hiç de şaşırtan değil. Lakin aslında yapay zekadaki tablo ne mortgage krizine ne de dot-com balonuna benziyor. Zira bugün prestijiyle büyük lisan modelleri için oturmuş bir iş modeli yok.

Peki balon telaffuzlarının altı boş mu? Hayır, elbette değil. Bu telaffuzun nedeni gelecekteki talep varsayımıyla bilgi merkezlerine ve hesaplama altyapısına akıtılan para ölçüsü. Nvidia’dan OpenAI’a, OpenAI’dan yine Nvidia’ya ulaşan karmaşık finansal döngüler denkleme eklendiğinde bu yarışın nereye varacağını kestirmek sıkıntı.

Gelecekteki bir talebe yatırım yapma söylemi herkesin başından canlanmayabilir. Ancak güç, altyapı, yarı iletkenler, savunma ve sıhhat üzere alanlar bunun en âlâ örneğidir. Bu yatırımlar mutlaklık değil, öngörü üzerine konseyidir. Pekala Ya beklenen talep gerçekleşmezse?

Şahsi görüşüm ise bir balon olmadığı tarafında fakat bu demek değil ki her şirket bu yatırımlardan çok fazla yarar sağlayacak. AI dünyasının katiyen bir balon olduğunu söyleyenlerin unuttuğu şey buradaki tarafların hayli güçlü olması. Örneğin Microsoft üzere şirketler inanılmaz boyutlarda data merkezi yatırımları yapıyor. Hatta Microsoft CEO’su Satya Nadella, “Tüm AI çiplerini çalıştıracak elektriğimiz yok” diyor. Lakin o Microsoft’un dünyanın en yüksek kredi notuna sahip şirketlerinden biri olduğunun da şuurunda olmak gerek.

Bugünün teknoloji devlerini yaratan dot-com balonundan dersler alındı. Dersiz özeti ise o devirde batan şirketlerin dayanacak sermayelerinin olmamasıydı. Münasebetiyle günümüzde de sermaye sorunu yaşayan şirketlerin bir anda yok olma ihtimali var.

Sektör bir sonraki şeye hazırlanıyor

Tüm bu tartışmaların ötesinde, daha geniş bir vakit çizelgesine bakmak gerekiyor. Bu yazıya her ne kadar ChatGPT’nin başlangıcıyla başlamış olsak da ChatGPT ne bir başlangıç ne de bir son. Yalnızca çağdaş yapay zekanın temelini oluşturan derin öğrenmenin bir eseri. Derin öğrenmenin tohumları 1980’lerde atıldı, yapay zeka araştırmalarının kökleri ise 1950’lere kadar uzanıyor. Günümüz yapay zekalarının temeli ise 2012’deki AlexNet’e dayanıyor.

Peki şu an olan şey ne? Karşılığı kolay. Araştırma dünyasında yanan alev düzgünce harlandı. Dünyanın önde gelen yapay zeka konferanslarına gönderilen nitelikli makale sayısı rekor düzeylere ulaştı. Bu yıl kimi konferanslarda, hakemlerden onay alan çalışmaların bile kontenjan nedeniyle reddedildiği görüldü.

Bu karmaşanın içinde, AlexNet’in yaratıcılarından olan Sutskever, üstte bahsettiğimiz görüntüde “yeniden araştırma çağına dönüldü” diyor. İşte tahminen de asıl “hype” alması gereken şey bu. Artık tüm AI önderleri günümüz LLM’lerin sonlarına ulaştığının şuurunda. Tıpkı akıllı telefonların yıllardır neredeyse hiç değişmemesi üzere (gerçi şimdilerde katlanmaları moda fakat o da gelecekten çok geçmişe dönüş gibi) AI dünyası da şimdilik bir döngüye girmiş görünüyor. Bundan sonrasında ise “bir sonraki şey” var. Onun ne olduğu ve nasıl bir tesir yaratacağını kestirmek güç. Tahminen de o şeye hiç ulaşılamayacak.

Zira halihazırda bugün bile ne inşa ettiğimizi tam olarak kavrayabilmiş değiliz. Bunu Yapay zeka şirketi Anthropic’in CEO’su söylüyor. Araştırmacılar modellerin zeka düzeylerini artırabiliyor olsa da, bu gelişimin gerisindeki sistemleri şimdi açıklayamıyorlar. Hasebiyle bu “kara kutu” açılmadan bir sonraki sıçramanın gelmeyeceği aslında biliniyordu. Haliyle şirketlerin sattığı AI hayalinin etrafında örülen “beklenti balonu” sürdürülebilir değildi.

Bu içeriğimiz “Bir bakışta 2025” belgemizin kesimidir. Öbür içeriklere aşağıdan ulaşabilirsiniz.

• 2025’te öne çıkan uzay gelişmeleri
• 2025’te öne çıkan güç gelişmeleri
• 2025’te öne çıkan insansı robot gelişmeleri

İçerikteki temaslar haricinde bu yıl yayınladığımız ve okumaya paha olan kimi yapay zeka haberlerine de aşağıdaki ilişkilerden erişebilirsiniz.

• Apple: Mevcut yapay zekalar söylendiği kadar âlâ değil
• Yapay zeka nezaret toplumuna geçişi hızlandırıyor
• Sam Altman tüm global ekonomiyi çökertecek güce sahip
• Steve Wozniak, “yapay harika zekayı geliştirmeyi durdurun” davetine dayanak verdi
• Yapay zekâlar gizlice birbirini etkiliyor
• OpenAI, GPT-5.2’yi duyurdu: “Profesyoneller için en uygun model”
• Sora 2 tanıtıldı: Anime dünyası endişeli
• Google, yeni manzara oluşturma modeli Nano Banana Pro’yu tanıttı
• Sam Altman, ChatGPT’nin ne kadar su ve güç harcadığını açıkladı
• Her şey, her yerde, birebir anda ortalama hale geliyor
• Evrensel gelir: Yapay zekanın sadakası mı, yeni bir toplumsal hiyerarşi mi?
• Yapay zeka düşünebilir mi? Düşünmeli mi?