Hayal kırıklığının bir noktada kaçınılmaz olduğu artık daha net görülüyor.
1 Aralık 2022 tarihi pek çok kişi için bir anlam taşımıyor. Ama bu tarihin günümüzle çok yakın bir ilişkisi var. Zira bu tarihten sadece bir gün önce piyasaya adım atan ChatGPT ile dünya, sanki bir gecede yeni bir çağa atlamanın eşiğine gelmiş gibiydi. Her geçen gün ChatGPT ve ona rakip olan Gemini, Claude gibi platformların ne kadar devrimsel olduğu daha fazla dile getirildi. Bir teknoloji tutkunu olarak dünyadaki herkesin dilinde yapay zekanın olması durumu anlaşılabilir. Çünkü milyonlarca insan ilk kez bilgisayarlarıyla sohbet etmeye başlamış ve bu makinelerden karşılık almıştı. Bu karşılıklı konuşma, teknolojiyle kurulan ilişkinin doğasını değiştirdi. Ortaya çıkan etki büyüleyiciydi ve doğal olarak beklentiler de hızla yükseldi.
Bu içerik, “Bir bakışta 2025” dosyamızın parçasıdır. Diğer içeriklere aşağıdan ulaşabilirsiniz.
Beklentileri ayarlama işi
Elbette artan beklentiler karşılıksız kalmadı. Teknoloji şirketleri, yarıştan kopmamak için adeta seferber oldu. Her yeni sürümde ses, görüntü ve video gibi yetenekler eklenerek rakip ürünler piyasaya sürüldü. Sürekli tırmanan bir rekabet, her ürün tanıtımının “çığır açıcı” olarak sunulmasına yol açtı.
Yapay zekanın durmaksızın daha iyiye gideceğine dair kolektif bir inanç oluştu. Destekleyiciler, ilerlemenin üstel olduğunu savunuyor, bir önceki yılın modelleriyle kıyaslanan grafikler paylaşıyordu. Elbette grafiklerdeki çizgiler sert bir şekilde yukarı yönlüydü. Sanki üretken yapay zeka artık her şeyi yapabilirmiş gibi algılanıyordu. Bunda biz editörlerin de payı var.
Ancak 2025 yılında bu anlatıyı sorgulamaya başladık. Başta sektörün en tepesindeki 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 çare bulacağı iddia edildi.
Evrensel birçok amaçlı alet olarak pazarlanan yapay zekanın, eski iş süreçlerini dönüştürüp maliyetleri düşüreceği söyleniyordu. Buna rağmen bu yıl yayımlanan çok sayıda çalışma, şirketlerin bu teknolojiden beklenen verimi alamadığını, benimsemenin durağanlaştığını ortaya koydu. Deneme aşamasına geçen projelerin önemli bir bölümü ise pilot safhayı aşamadı. Ekonomi genelinde yaygın bir benimseme olmadan, büyük yapay zeka şirketlerinin bu yarışta harcadıkları devasa bütçeleri nasıl geri kazanacağı belirsizliğini koruyor. Bu tabloya eşlik eden bir diğer 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, yepyeni bir nesli piyasaya sürmeye hazırlanıyordu. Aylar süren tanıtım sürecinde beklentiler zirveye taşındı. CEO Sam Altman’ın “her konuda doktora seviyesinde uzman” ifadesi, çıtayı neredeyse ulaşılmaz bir noktaya koydu. Sonuç ise beklentilerle örtüşmedi. GPT-5 yayımlandığında, birçok kullanıcı ve uzman, bunun bir sıçrama değil sadece bir iyileştirme olduğunun farkına vardı. ChatGPT’nin ilk kez sahneye çıkmasından bu yana yaşanan en sert algı değişimi de tam bu noktada başladı.
Bu yorum, teknoloji dünyasında sıkça yapılan bir benzetmeyi yeniden gündeme taşıdı. Akıllı telefonlar, yaklaşık on yıl boyunca tüketici elektroniğinin en heyecan verici alanıydı. Bugün ise Apple ya da Samsung’un yeni modelleri, sınırlı bir kesim dışında büyük bir heyecan yaratmıyor. Küçük iyileştirmeler meraklılar tarafından didik didik incelenirken çoğu kullanıcı için bu yılın iPhone’u geçen yılkinden çok da farklı hissettirmiyor. Üretken yapay zeka da benzer bir eşiğe mi geldi? Ve daha önemlisi, bu bir sorun mu? Akıllı telefonlar sıradanlaşmış olabilir ama dünyayı kökten değiştirdikleri gerçeği ortada.
Elbette bir AI karşıtı değilim, böyle bir fikir anlaşılmasın. Olumsuzluklara rağmen Kasım 2022’den bu yana çok sayıda “vay canına” dediğimiz anlar oldu. Video üretim modellerindeki çarpıcı kalite artışları, akıl yürütme yetenekleriyle öne çıkan modeller, kodlama ve matematik alanlarında dünya çapında başarılar elde eden sistemler bu listenin başında geliyor. Ancak bu teknoloji hala çok genç ve pek çok açıdan deneysel. Elde edilen başarılar, beraberinde ciddi sınırlamaları ve soru işaretlerini de getiriyor.
Belki de asıl ihtiyaç duyulan şey, teknolojinin kendisinden çok ona yüklediğimiz beklentileri yeniden ayarlamak.
Bunu yaparken de aşırıya kaçmamak gerekiyor. Abartıdan hayal kırıklığına sert bir geçiş bu kez de teknolojiyi toptan gözden çıkarma riskini beraberinde getirebilir. Yapay zekayı, fazla pazarlanmış olması nedeniyle değersiz ilan etmek çok kolaya kaçmak olur. Bir teknolojinin vaatlerini kısa vadede yerine getirememesi, ilerlemenin duvara çarptığı anlamına gelmiyor. Teknoloji tarihine bakıldığında, sıçramalar, duraksamalar ve beklenmedik yön değişimleri bu yolculuğun doğal parçaları. Duvarlar varsa çoğu zaman 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 arka arkaya sunduğu dikkat çekici sistemlerin hemen ardından geldi. İlk kez akıl yürütme paradigmasını sektöre tanıtan o1 ve o3 modelleri ile video üretiminde çıtayı yeniden yukarı taşıyan Sora 2, kısa süre önce piyasaya sürülmüştü. Bu tablo, bir tıkanmadan çok yoğun ve düzensiz bir ilerlemeye işaret ediyor.
Üstelik yapay zeka, tüm hayal kırıklıklarına rağmen son derece etkileyici. Google DeepMind’ın yeni görüntü üretim modeli Nano Banana Pro, bir kitap bölümünü alıp görsel bir infografiğe dönüştürebiliyor ve bunu herhangi bir ücret talep etmeden, doğrudan bir akıllı telefonda yapabiliyor.
“Vay be” etkisi ortadan kalktığında geriye ne kalacak?
Asıl soru ise tam burada beliriyor: “Vay be” etkisi 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 zorunlu kılan bir düzeltme evresine işaret ediyor. Sorun yapay zekanın kendisinden çok, büyük dil modellerinin her şey sanılması. Bugün gelinen noktada LLM’lerin insanın üstesinden geldiği tüm zihinsel görevleri kapsayan bir yapay genel zekaya açılan kapı olmadığı daha açık biçimde görülüyor. Bunu kabul edenler arasında, 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 görevi öğrenebildiğini ancak bu görevlerin arkasındaki ilkeleri kavrayamadığını vurguladı (Bağlantıdaki videoyu kesinlikle izlemelisiniz).
Özetlemek gerekirse, Sutskever’e göre bu modeller, insanlara kıyasla genelleme konusunda dramatik biçimde daha zayıf. Genelleme, insan zekasının en büyük güçlerinden biri. İnsanlar, çok az örnekle öğrenebiliyor, farklı alanlardaki bilgileri sezgisel olarak birleştirebiliyor ve anlamı yalnızca istatistikten değil, deneyimden, nedensellikten ve amaçtan türetebiliyor. Bir çocuk daha önce hiç görmediği bir aracı “tehlikeli olabilir” diye sınıflandırabiliyor çünkü dünyaya dair bir zihinsel model kuruyor. Bugünkü modeller ise çoğunlukla korelasyonlara dayanıyor, nedensel bir dünya modeli kurmuyor.
Bu farklılıkları daha önce anlattığımız için daha derine inmeyeceğim. Ama bunların bilinmesine rağmen LLM’lerin her şeyi yapabileceği yanılgısına kapılmak kolay. Çünkü dil 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 benzeri davranış, insana özgü bir zeka varmış hissini tetikliyor.
Ancak teknolojiyle daha uzun süre vakit geçirince bu beklentilerin gerçekçi bir seviyeye geri dönmesi kaçınılmaz. Benzer bir durum kurumsal taraf için de geçerli. AI çıktığında şirket liderlerinin aklına ilk gelen şey ciddi maliyet tasarrufları ve inanılmaz kar marjlarıydı. Ancak MIT araştırması ortaya koydu ki şirketlerin yaklaşık yüzde 95’i yapay zeka yatırımlarından henüz ölçülebilir bir finansal getiri elde edemedi. Hatta Visier’in paylaştığı verilere göre küresel ölçekte şirketler, daha önce işten çıkardıkları personelin bir kısmını yeniden işe almaya başladı…
Kasım ayında Upwork tarafından yapılan başka bir araştırma da ise OpenAI, Google DeepMind ve Anthropic’in en gelişmiş modelleriyle çalışan ajanların, birçok basit iş görevini tek başına tamamlayamadığını ortaya koydu. Elbette bu durum, ajanları tanıtan şirketlerin söylemleriyle açıkça zıt. Sadece kurumsalda değil, günlük kullanımda da eksiklikleri çok bariz. Öte yandan burada da beklentiyi iyi anlamak gerek. Deneysel bir teknolojinin erken denemelerinin önemli bir bölümünün sonuçsuz kalması aslında şaşırtıcı değil. Hatta çalışma, bu ajanlarla ne yaptığını bilen insanların ciddi başarı oranları yakaladığını da gösteriyor. Yapay zeka araştırmacısı ve “vibe coding” teriminin mucidi Andrej Karpathy’nin dikkat çektiği gibi sohbet botları birçok alanda ortalama bir insandan daha iyi performans gösterebiliyor ancak bir uzmanı geride bırakmıyor.
Şimdilik olan biten, yapay zekanın bir sihirli değnek olmadığının anlaşılması. İnsanların yerini almak yerine, insanlarla 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? Eğer öyleyse, bu balon 2008’de küresel ekonomiyi sarsan mortgage krizine mi benziyor yoksa 2000’lerin başındaki dot-com balonuna mı? Aradaki fark hayati. İlki patladığında geride yalnızca borç ve değeri şişirilmiş varlıklar bırakmıştı. İkincisi ise binlerce şirketi silip süpürmesine rağmen bugün dijital dünyanın omurgasını oluşturan interneti, veri hatlarını ve Google ile Amazon gibi devleri miras bıraktı. AI dünyasında doğru zamanda, doğru yerde ve doğru ürünle bulunan, bu sayede tarihin şimdiye kadarki en değerli şirketi haline gelen Nvidia’nın CEO’su Jensen Huang’a göre “Yapay zeka, dot-com balonu gibi değil”. Elbette bu söylemin kendisinden gelmesi hiç de şaşırtıcı değil. Ancak zaten yapay zekadaki tablo ne mortgage krizine ne de dot-com balonuna benziyor. Çünkü bugün itibarıyla büyük dil modelleri için oturmuş bir iş modeli yok.
Peki balon söylemlerinin altı boş mu? Hayır, elbette değil. Bu söylemin nedeni gelecekteki talep varsayımıyla veri merkezlerine ve hesaplama altyapısına akıtılan para miktarı. Nvidia’dan OpenAI’a, OpenAI’dan yeniden Nvidia’ya ulaşan karmaşık finansal döngüler denkleme eklendiğinde bu yarışın nereye varacağını kestirmek zor.
Gelecekteki bir talebe yatırım yapma söylemi herkesin kafasından canlanmayabilir. Ama enerji, altyapı, yarı iletkenler, savunma ve sağlık gibi alanlar bunun en iyi örneğidir. Bu yatırımlar kesinlik değil, öngörü üzerine kuruludur. Peki Ya beklenen talep gerçekleşmezse?
Şahsi görüşüm ise bir balon olmadığı yönünde ama bu demek değil ki her şirket bu yatırımlardan çok fazla fayda sağlayacak. AI dünyasının kesinlikle bir balon olduğunu söyleyenlerin unuttuğu şey buradaki tarafların oldukça güçlü olması. Örneğin Microsoft gibi şirketler inanılmaz boyutlarda veri merkezi yatırımları yapıyor. Hatta Microsoft CEO’su Satya Nadella, “Tüm AI çiplerini çalıştıracak elektriğimiz yok” diyor. Ancak o Microsoft’un dünyanın en yüksek kredi notuna sahip şirketlerinden biri olduğunun da bilincinde olmak gerek.
Bugünün teknoloji devlerini yaratan dot-com balonundan dersler alındı. Dersiz özeti ise o dönemde batan şirketlerin dayanacak sermayelerinin olmamasıydı. Dolayısıyla günümüzde de sermaye sorunu yaşayan şirketlerin bir anda yok olma ihtimali var.
Sektör bir sonraki şeye hazırlanıyor
Tüm bu tartışmaların ötesinde, daha geniş bir zaman çizelgesine bakmak gerekiyor. Bu yazıya her ne kadar ChatGPT’nin başlangıcıyla başlamış olsak da ChatGPT ne bir başlangıç ne de bir son. Sadece modern yapay zekanın temelini oluşturan derin öğrenmenin bir ürünü. 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? Cevabı basit. Araştırma dünyasında yanan alev iyice harlandı. Dünyanın önde gelen yapay zeka konferanslarına gönderilen nitelikli makale sayısı rekor seviyelere ulaştı. Bu yıl bazı konferanslarda, hakemlerden onay alan çalışmaların bile kontenjan nedeniyle reddedildiği görüldü.
Bu karmaşanın içinde, AlexNet’in yaratıcılarından olan Sutskever, yukarıda bahsettiğimiz videoda “yeniden araştırma çağına dönüldü” diyor. İşte belki de asıl “hype” alması gereken şey bu. Artık tüm AI liderleri günümüz LLM’lerin sınırlarına ulaştığının bilincinde. Tıpkı akıllı telefonların yıllardır neredeyse hiç değişmemesi gibi (gerçi şimdilerde katlanmaları moda ama o da gelecekten ziyade geçmişe dönüş gibi) AI dünyası da şimdilik bir döngüye girmiş görünüyor. Bundan sonrasında ise “bir sonraki şey” var. Onun ne olduğu ve nasıl bir etki yaratacağını kestirmek zor. Belki 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 seviyelerini artırabiliyor olsa da, bu gelişimin ardındaki mekanizmaları henüz açıklayamıyorlar. Dolayısıyla bu “kara kutu” açılmadan bir sonraki sıçramanın gelmeyeceği zaten biliniyordu. Haliyle şirketlerin sattığı AI hayalinin etrafında örülen “beklenti balonu” sürdürülebilir değildi.
Bu içeriğimiz “Bir bakışta 2025” dosyamızın parçasıdır. Diğer içeriklere aşağıdan ulaşabilirsiniz.
- 2025’te öne çıkan uzay gelişmeleri
- 2025’te öne çıkan enerji gelişmeleri
- 2025’te öne çıkan insansı robot gelişmeleri
İçerikteki bağlantılar haricinde bu yıl yayınladığımız ve okumaya değer olan bazı yapay zeka haberlerine de aşağıdaki bağlantılardan erişebilirsiniz.
- Apple: Mevcut yapay zekalar söylendiği kadar iyi değil
- Yapay zeka gözetim toplumuna geçişi hızlandırıyor
- Sam Altman tüm küresel ekonomiyi çökertecek güce sahip
- Steve Wozniak, “yapay süper zekayı geliştirmeyi durdurun” çağrısına destek verdi
- Yapay zekâlar gizlice birbirini etkiliyor
- OpenAI, GPT-5.2’yi duyurdu: “Profesyoneller için en iyi model”
- Sora 2 tanıtıldı: Anime dünyası endişeli
- Google, yeni görüntü oluşturma modeli Nano Banana Pro’yu tanıttı
- Sam Altman, ChatGPT’nin ne kadar su ve enerji harcadığını açıkladı
- Her şey, her yerde, aynı anda ortalama hale geliyor
- Evrensel gelir: Yapay zekanın sadakası mı, yeni bir sosyal hiyerarşi mi?
- Yapay zeka düşünebilir mi? Düşünmeli mi?
