Yapay Zekâ Balonu mu, Yoksa Yeni Bir Temel mi?

Son dönemde yapay zekâ ile ilgili iki ayrı cümleyi çok duyuyorum. Bir taraf, her şirketin ismine AI ekleyip yatırım toplamasından dolayı bunun kocaman bir balon olduğunu söylüyor. Diğer taraf ise sanki yarın sabah uyanınca bütün işler bitecekmiş gibi davranıyor. Bana sorarsanız ikisi de biraz fazla kolay cevaplar.

Ben iyimser taraftayım. Bu, her fiyatlamayı makul bulduğum veya her yapay zekâ ürününün iyi olduğu anlamına gelmiyor tabi ki. İnternette iki dakikada hazırlanmış, üstüne de “AI-powered” etiketi yapıştırılmış o kadar çok şey var ki insanın şüphelenmemesi zor. Fakat kullanılan teknolojiyle, o teknolojinin etrafında oluşan piyasa gürültüsünü birbirinden ayırmak gerekiyor.

Asıl mesele şu: Yapay zekâ artık yalnızca teknoloji meraklılarının açıp denediği bir oyuncak değil. Alphabet’in yatırımcı iletişiminde Gemini için konuşulan kullanıcı ölçeği 1 milyarı geçmiş durumda. Bu sayı tek başına “her şey tamam” demek değil elbette; aylık kullanıcı, aktif kullanım, ücretli müşteri ve iş için vazgeçilmez olma aynı şey değil. Ama insanların alışkanlık geliştirdiğini görmezden gelmek de mümkün değil. Arama yaparken, e-posta yazarken, kodun başında takılırken, görsel üretirken, ders çalışırken ya da uzun bir PDF’i anlamaya çalışırken bu araçlar artık günlük akışın içine girdi.

Balon denince aklıma gelen şey başka

Balon kelimesi çoğu zaman yanlış yere atılıyor. Bir teknoloji balonu patladığında teknoloji ortadan kaybolmak zorunda değil. Dot-com döneminde birçok şirket battı ama internet yok olmadı; bugün hayatımızın büyük bölümü o temel üzerinde dönüyor. Yanlış şirketler, şişmiş beklentiler ve kötü iş modelleri ayıklanabilir. Bu, alttaki dönüşümün sahte olduğu anlamına gelmez.

Yapay zekâ tarafında da bence böyle bir ayrım var. Bir şirketin gelirinden çok daha yüksek bir hikâye fiyatlanıyorsa, orada finansal risk vardır. Küçük bir ekibin tek bir API çağrısını ürün diye satması da uzun ömürlü olmayabilir. Fakat dil modellerinin metinle, görselle, kodla ve bilgiyle kurduğumuz ilişkiyi değiştirmesi başka bir şey.

Ben bunu en çok bilgisayar kullanımının değişmesinde görüyorum. Eskiden bir programla çalışmak için o programın dilini öğrenmeniz gerekiyordu: menüler, ayarlar, dosya türleri, arama sorguları... Şimdi bilgisayarın kendisine derdimizi anlatmaya başlıyoruz. Tabii ki hâlâ hata yapıyor, bazen gereksiz özgüvenli cevap veriyor, bazen de en basit şeyi saçma biçimde anlıyor. Fakat aradaki fark her sene daha görünür oluyor.

Bu biraz kuantum bilgisayarlar konusu gibi; teknolojinin olgunlaşması için sadece güçlü bir fikir yetmiyor. Donanım, yazılım, maliyet, kullanım alanı ve alışkanlık aynı anda oturmak zorunda. Yapay zekâda bunların çoğu, eksikleriyle beraber, artık hareket ediyor.

Kullanım var, fakat gelir sorusu hâlâ masada

İyimser olmak için elde sadece heyecan yok. Stanford’un 2025 AI Index raporu, 2024’te kurumların %78’inin AI kullandığını bildirdiğini; bunun bir önceki yıl %55 olduğunu söylüyor. Aynı rapor, üretken yapay zekâya yapılan küresel özel yatırımı 33,9 milyar dolar olarak veriyor. Bunlar çok büyük rakamlar ve doğal olarak insanı temkinli yapıyor.

Çünkü yatırım harcaması ile düzenli gelir arasında fark var. Bugün veri merkezi kurmak, en yeni çipleri almak ve model eğitmek inanılmaz pahalı. Bu yatırımların ne kadarı birkaç yıl içinde gerçek verimliliğe, ne kadarı da kalıcı kâra dönecek; işin en zor sorusu bu. Özellikle piyasa, gelecekte kazanılacak parayı bugünden fiyatlamayı sevdiği için burada fazla heyecan oluşması şaşırtıcı olmaz.

Fakat ben “para harcanıyor, o hâlde balondur” sonucuna da katılmıyorum. Elektrik şebekesi, mobil internet, cloud altyapısı ya da fiber yatırımları da başta çok pahalıydı. Hepsi için yanlış yatırımlar yapıldı, bazı şirketler kaybetti, bazıları ise ayakta kaldı. Sonra geriye herkesin kullandığı altyapı kaldı.

Bu işin altında gerçekten ne var?

Bence yapay zekâyı sıradan bir uygulama trendinden ayıran şey, arkasında fiziksel ve yazılımsal olarak çok büyük bir katman olması. Modeli kullanırken ekranda sadece sohbet kutusunu görüyoruz. Arka tarafta ise veri merkezleri, enerji ihtiyacı, ağlar, GPU’lar, bellek, soğutma sistemleri, veri güvenliği ve yıllardır biriken açık kaynak kütüphaneleri var.

Bir modelin cevap vermesi “sihir” gibi görünüyor ama aslında devasa bir hesaplama problemi. Eğitim aşamasında model çok büyük miktarda örnek üzerinden örüntü öğreniyor. Kullanım aşamasında da yazdığımız cümleyi parçalayıp devamında hangi kelime ya da hangi kod satırının daha anlamlı olacağını hesaplıyor. Bu açıklama işin tamamı değil ama temel mantık bu. Model gerçekten düşünüyor mu tartışması ayrı; pratikte yaptığı işin değer üretip üretmediği ayrı.

Maliyet tarafında ilginç olan şu: Bu hesaplama hâlâ pahalı, fakat aynı kapasiteye erişmenin bedeli zamanla düşüyor. AI Index, GPT-3.5 seviyesinde bir sistemin kullanım maliyetinin Kasım 2022 ile Ekim 2024 arasında 280 kattan fazla düştüğünü belirtiyor. Böyle bir eğri devam ettikçe, bugün yalnızca büyük şirketlerin yapabildiği bazı işler yarın küçük ekiplerin de erişebileceği seviyeye iner. Bana göre esas değişim biraz burada.

Her işi değil, sıkıcı kısmı hedefliyor

Yapay zekâ hakkındaki en yorucu tartışma “hangi meslekler tamamen bitecek?” tartışması. Bence çoğu iş bir anda buharlaşmayacak. Daha gerçekçi senaryo, işlerin içindeki bazı parçaların değişmesi.

Bir yazılımcı için test iskeleti çıkarmak, dokümantasyonda kaybolmak veya küçük bir bug’ın izini sürmek; tasarımcı için ilk konsepti denemek; içerik üreten biri için ham araştırmayı düzenlemek; küçük işletme için müşteri e-postasını toparlamak... Bunlar sihirli biçimde sıfır efor olmuyor. İyi sonuç için hâlâ konu bilgisi, kontrol ve karar gerekiyor. Ama ilk duvara çarpma süresi ciddi biçimde kısalabiliyor.

Bu yüzden yapay zekâyı “insanın yerine geçen robot” diye değil, bilgisayarla aramızdaki sürtünmeyi azaltan yeni bir katman gibi görüyorum. Eski laptopu hızlandırırken yaptığımız gibi, önce nerede tıkandığımızı anlamak gerekiyor. AI her soruna ilaç değil. Fakat doğru yerde kullanıldığında insanın zamanını, dikkatini ve deneme hakkını çoğaltıyor.

İyimserlik körlük değil

Bütün bunları yazarken riskleri küçümsemek istemem. Yanlış bilgi, telif meseleleri, kişisel veriler, enerji tüketimi, birkaç büyük şirketin altyapı üzerindeki gücü ve insanların kendi muhakemesini tembelleştirmesi gerçek dertler. Bir modelin akıcı cevap vermesi, doğru cevap verdiği anlamına gelmiyor. Hele sağlık, hukuk, finans gibi alanlarda “öyle dedi” diyerek hareket etmek hiç mantıklı değil.

Bir de üretkenlik artışı herkese eşit dağılmayabilir. İyi araçlara, iyi eğitime ve sağlam veriye ulaşabilen ekipler daha da hızlanırken diğerleri geride kalabilir. Bu yüzden mesele sadece daha büyük model çıkarmak değil; şeffaflık, eğitim, enerji ve erişim tarafını da konuşmak.

Ama risk olması, teknolojinin boş olduğu anlamına gelmiyor. İnternetin zararı yok muydu? Sosyal medyanın yok mu? Akıllı telefonların yok mu? Vardı, hâlâ da var. Buna rağmen bunların insan hayatındaki kalıcı yerini inkâr etmiyoruz. Yapay zekâ için de sağlıklı tavır bence ne alkışlamak ne de her yeni şeyi küçümsemek.

Benim hissim şu: Yakın zamanda bazı AI şirketleri bekleneni veremeyebilir, bazı ürünler kapanabilir, bazı yatırımlar acı biçimde yanlış çıkabilir. Piyasada bir düzeltme olması da kimseyi şaşırtmamalı. Fakat bütün bunlardan sonra geriye yine modeller, araçlar, veri merkezleri ve onlarla çalışmayı öğrenmiş yüz milyonlarca insan kalacak.

İşte bu yüzden ben AI’ı geçici bir balondan çok, henüz harcı kurumamış yeni bir temel olarak görüyorum. Temel atılırken ortalık dağınık olur, herkes farklı bir şey söyler, bazı duvarlar yamuk çıkar. Neyse efenim, zaman hangilerinin ayakta kalacağını gösterecek. Ama bilgisayarla kurduğumuz ilişki eski hâline dönmeyecek gibi duruyor.

Siz bu konuda ne düşünüyorsunuz? AI sizin işinizi gerçekten kolaylaştırdı mı, yoksa şimdilik yalnızca daha çok sekme açtıran bir şey mi?