Stanford’un 2026 Yapay Zeka Endeksi’ne göre, yapay zeka hızla gelişiyor ve biz ona ayak uydurmakta zorlanıyoruz.
Yapay zekâ haberlerini takip ediyorsanız, muhtemelen kafanız karışmıştır. Yapay zekâ bir altın madeni. Yapay zekâ bir balon. Yapay zekâ işinizi elinizden alıyor. Yapay zekâ saati bile okuyamıyor. Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zekâ Enstitüsü’nün yıllık raporu olan 2026 Yapay Zekâ Endeksi bugün yayınlanıyor ve bu karmaşanın bir kısmını ortadan kaldırıyor.
Yapay zekâ gelişiminin bir duvara çarpabileceğine dair tahminlere rağmen, rapor, en iyi modellerin sürekli olarak daha da iyi hale geldiğini söylüyor. İnsanlar yapay zekâyı kişisel bilgisayar veya internete alışmalarından daha hızlı benimsiyor. Yapay zekâ şirketleri, önceki teknoloji patlamalarındaki şirketlerden daha hızlı gelir elde ediyor, ancak aynı zamanda veri merkezlerine ve çiplere yüz milyarlarca dolar harcıyorlar. Yapay zekâyı ölçmek için tasarlanmış kıyaslama ölçütleri, onu yönetmek için tasarlanmış politikalar ve iş piyasası bu hıza ayak uydurmakta zorlanıyor. Yapay zekâ hızla ilerliyor ve biz de ayakkabılarımızı bulmaya çalışıyoruz.
Tüm bu hızın bir bedeli var. Dünya genelindeki yapay zeka veri merkezleri artık 29,6 gigawatt güç tüketebiliyor; bu da New York eyaletinin tamamını en yüksek talep anında çalıştırmaya yetecek bir miktar. Sadece OpenAI’nin GPT-4o işlemcisinin yıllık su tüketimi bile 1,2 milyon insanın içme suyu ihtiyacını aşabilir. Aynı zamanda, çip tedarik zinciri endişe verici derecede kırılgan. Dünyadaki yapay zeka veri merkezlerinin çoğu ABD’de bulunuyor ve Tayvan’daki TSMC şirketi neredeyse tüm önde gelen yapay zeka çiplerini üretiyor.
Veriler, teknolojinin bizim yönetebileceğimizden daha hızlı geliştiğini ortaya koyuyor. İşte bu yılki rapordan bazı önemli noktalar.
ABD ve Çin neredeyse eşit durumda.
Büyük jeopolitik risklerin söz konusu olduğu uzun ve çekişmeli bir yarışta, Arena adlı, kullanıcıların aynı komutlar üzerinde büyük dil modellerinin çıktılarını karşılaştırmasına olanak tanıyan, topluluk odaklı bir sıralama platformuna göre, ABD ve Çin yapay zeka modeli performansında neredeyse başa baş gidiyor. 2023’ün başlarında OpenAI, ChatGPT ile öndeydi, ancak Google ve Anthropic kendi modellerini piyasaya sürdükçe bu fark 2024’te daraldı. Şubat 2025’te, Çinli DeepSeek laboratuvarı tarafından geliştirilen bir yapay zeka modeli olan R1, kısa bir süreliğine en iyi ABD modeli ChatGPT ile eşleşti. Mart 2026 itibarıyla Anthropic lider konumda, onu yakından xAI, Google ve OpenAI takip ediyor. DeepSeek ve Alibaba gibi Çin modelleri ise sadece biraz geride kalıyor. En iyi yapay zeka modelleri sıralamalarda çok ince farklarla ayrılırken, artık maliyet, güvenilirlik ve gerçek dünya kullanışlılığı açısından rekabet ediyorlar.
Endeks, ABD ve Çin’in farklı yapay zeka avantajlarına sahip olduğunu belirtiyor. ABD daha güçlü yapay zeka modellerine, daha fazla sermayeye ve tahmini 5.427 veri merkezine (diğer herhangi bir ülkenin 10 katından fazla) sahipken, Çin yapay zeka araştırma yayınlarında, patentlerde ve robotik alanında lider konumda.
Rekabet yoğunlaştıkça, OpenAI, Anthropic ve Google gibi şirketler artık eğitim kodlarını, parametre sayılarını veya veri seti boyutlarını açıklamıyor. Raporun ortak yazarlarından Güney Kaliforniya Üniversitesi’nden bilgisayar bilimcisi Yolanda Gil, “Model davranışlarını tahmin etme konusunda pek çok şeyi bilmiyoruz” diyor. Bu şeffaflık eksikliği, bağımsız araştırmacıların yapay zeka modellerini nasıl daha güvenli hale getireceklerini incelemelerini zorlaştırıyor, diye ekliyor.
Yapay zekâ modelleri inanılmaz hızlı gelişiyor.
Gelişmenin durağanlaşacağına dair tahminlere rağmen, yapay zeka modelleri sürekli olarak daha iyi hale geliyor. Bazı ölçütlere göre, doktora düzeyinde bilim, matematik ve dil anlama becerilerini ölçmeyi amaçlayan testlerde insan uzmanlarının performansına ulaşıyor veya onları aşıyorlar. Yapay zeka modelleri için bir yazılım mühendisliği kıyaslama testi olan SWE-bench Verified’da en yüksek puanlar 2024’te yaklaşık %60’tan 2025’te neredeyse %100’e yükseldi. 2025’te bir yapay zeka sistemi kendi başına hava tahmini üretti.
Gil, “Bu teknolojinin sürekli gelişmesine ve hiçbir şekilde duraklama göstermemesine hayret ediyorum,” diyor.
Ancak yapay zekâ hala birçok başka alanda zorlanıyor. Modeller fiziksel dünyayı deneyimleyerek değil, çok büyük miktarda metin ve görüntü işleyerek öğrendiği için, yapay zekâ “kesik kesik zekâ” sergiliyor. Robotlar hala başlangıç aşamasında ve ev işlerinin sadece %12’sinde başarılı oluyorlar. Otonom araçlar daha ilerlemiş durumda: Waymo’lar şu anda ABD’nin beş şehrinde dolaşıyor ve Baidu’nun Apollo Go araçları Çin’de yolcuları taşıyor. Yapay zekâ ayrıca hukuk ve finans gibi profesyonel alanlara da yayılıyor, ancak henüz hiçbir model bu alana hakim değil.
Ancak yapay zekayı test etme yöntemimiz hatalı.
Bu ilerleme raporlarına şüpheyle yaklaşılmalıdır. Stanford raporuna göre, yapay zekâ gelişimini izlemek için tasarlanan ölçütler, modeller hızla sınırlarını aştıkça geride kalıyor. Bazıları kötü yapılandırılmış durumda ; bir modelin matematiksel yeteneklerini test eden popüler bir ölçütün hata oranı %42. Diğerleri ise manipüle edilebilir : Örneğin, modeller ölçüt test verileri üzerinde eğitildiğinde, daha akıllı hale gelmeden iyi puan almayı öğrenebilirler.
Yapay zekâ nadiren test edildiği şekilde kullanıldığı için, güçlü kıyaslama performansı her zaman gerçek dünya performansına yansımamaktadır . Ayrıca, yapay zekâ ajanları ve robotlar gibi karmaşık, etkileşimli teknolojiler için kıyaslama testleri henüz neredeyse hiç mevcut değildir.
Yapay zeka şirketleri, modellerinin nasıl eğitildiğine dair bilgileri de daha az paylaşıyor ve bağımsız testler bazen raporladıklarından farklı bir hikaye anlatıyor. Gil, “Birçok şirket, özellikle sorumlu yapay zeka kıyaslamalarında modellerinin nasıl performans gösterdiğine dair bilgi yayınlamıyor” diyor. “Modelinizin bir kıyaslamada nasıl performans gösterdiğine dair bilgi eksikliği belki de bir şeyler anlatıyordur.”
Yapay zekâ işleri etkilemeye başlıyor.
Yapay zekâ, yaygınlaşmasının üzerinden üç yıl geçmeden dünya genelinde insanların yarısından fazlası tarafından kullanılıyor; bu, kişisel bilgisayar veya internetten daha hızlı bir benimseme oranı. Tahmini olarak kuruluşların %88’i yapay zekâ kullanıyor ve üniversite öğrencilerinin beşte dördü de yapay zekâdan faydalanıyor.
Yapay zekânın yaygınlaşmasının henüz başlarındayız ve işler üzerindeki etkisini ölçmek zor. Yine de bazı çalışmalar, yapay zekânın belirli mesleklerdeki genç çalışanları etkilemeye başladığını gösteriyor. Stanford’daki ekonomistler tarafından 2025 yılında yapılan bir araştırmaya göre , 22-25 yaş arası yazılım geliştiricilerin istihdamı 2022’den bu yana yaklaşık %20 oranında düştü. Bu düşüş yalnızca yapay zekâya bağlanamayabilir, daha geniş makroekonomik koşullar da etkili olabilir, ancak yapay zekânın bir rol oynadığı görülüyor.f
İşverenler, işe alımların daha da daralabileceğini söylüyor. McKinsey & Company tarafından 2025 yılında yapılan bir ankete göre, kuruluşların üçte biri, özellikle hizmet ve tedarik zinciri operasyonları ile yazılım mühendisliği alanlarında, yapay zekanın önümüzdeki yıl iş gücünü azaltacağını öngörüyor. Endeks tarafından alıntılanan araştırmaya göre, yapay zeka müşteri hizmetlerinde %14, yazılım geliştirmede ise %26 oranında verimliliği artırıyor , ancak bu kazanımlar daha fazla karar verme gerektiren görevlerde görülmüyor. Genel olarak, yapay zekanın daha büyük ekonomik etkisini anlamak için henüz çok erken.
İnsanların yapay zekâya karşı karmaşık duyguları var.
Dünya genelinde insanlar yapay zekâ konusunda hem iyimser hem de endişeli: Endekste yer alan Ipsos anketine göre, insanların %59’u yapay zekânın dezavantajlarından daha fazla fayda sağlayacağını düşünürken, %52’si ise kendilerini tedirgin ettiğini söylüyor.
Pew araştırmasına göre, uzmanlar ve kamuoyu yapay zekanın geleceğine ilişkin görüşlerinde oldukça farklılıklar gösteriyor. En büyük fark, iş hayatının geleceği konusunda: Uzmanların %73’ü yapay zekanın insanların işlerini yapma biçimini olumlu yönde etkileyeceğini düşünürken, Amerikan kamuoyunun sadece %23’ü aynı görüşte. Uzmanlar ayrıca yapay zekanın eğitim ve sağlık hizmetleri üzerindeki etkisi konusunda kamuoyundan daha iyimser, ancak yapay zekanın seçimlere ve kişisel ilişkilere zarar vereceği konusunda hemfikirler.
Ipsos’un bir başka araştırmasına göre, incelenen tüm ülkeler arasında Amerikalılar, yapay zekayı uygun şekilde düzenleme konusunda hükümetlerine en az güvenen ülke konumunda. Amerikalıların büyük çoğunluğu, federal yapay zeka düzenlemelerinin çok ileri gideceğinden ziyade, yeterince ileri gitmeyeceğinden endişe ediyor.
Hükümetler yapay zekayı düzenlemekte zorlanıyor.
Dünya genelindeki hükümetler yapay zekayı düzenlemekte zorlanıyor, ancak geçen yıl bazı küçük başarılar elde edildi. AB Yapay Zeka Yasası’nın, yapay zekanın tahmine dayalı polislik ve duygu tanıma alanlarında kullanımını yasaklayan ilk hükümleri yürürlüğe girdi. Japonya, Güney Kore ve İtalya da ulusal yapay zeka yasaları çıkardı. Bu arada, ABD federal hükümeti, Başkan Trump’ın eyaletlerin yapay zekayı düzenlemesini engellemeyi amaçlayan bir başkanlık emri yayınlamasıyla, düzenlemeyi kaldırmaya doğru ilerledi .
Bu federal eyleme rağmen, ABD’deki eyalet yasama organları yapay zekâ ile ilgili rekor sayıda, 150 yasa tasarısını kabul etti. Kaliforniya, yapay zekâ modelleri geliştiricileri için güvenlik açıklamalarını ve ihbarcı korumalarını zorunlu kılan SB 53 de dahil olmak üzere dönüm noktası niteliğinde yasalar çıkardı. New York, yapay zekâ şirketlerinin güvenlik protokollerini yayınlamasını ve kritik güvenlik olaylarını bildirmesini gerektiren RAISE Yasasını kabul etti.
Ancak Gil’e göre, tüm yasal düzenlemelere rağmen, teknolojinin nasıl çalıştığını tam olarak anlamadığımız için düzenlemeler teknolojinin gerisinde kalıyor. “Hükümetler yapay zekayı düzenlemekte temkinli davranıyor çünkü… birçok şeyi çok iyi anlamıyoruz,” diyor. “Bu sistemleri iyi kavrayamıyoruz.”