Bu, hayatınızı iyileştirme hatta kurtarma olasılığı en yüksek olan yapay zekâ alanındaki gelişmelerden dikkati dağıtan baştan çıkarıcı bir unsur.
Margaret Mitchell / 15 Aralık 2025
28 Nisan 2022’de, Washington eyaletinin Spokane şehrinde büyük bir heyecanla beklenen konserde, müzisyen Paul McCartney, yapay zekanın çığır açan bir uygulamasıyla izleyicilerini hayrete düşürdü: Uzun zaman önce vefat etmiş müzik ortağı John Lennon’ın gerçeğe yakın bir tasviriyle performans sergilemeye başladı.
Ses ve video işleme alanındaki son gelişmelerden yararlanan mühendisler, ikilinin son performansını (Londra, 1969) alarak Lennon’ın sesini ve görüntüsünü orijinal miksten ayırdılar ve gerçeğe yakın bir netlikle yeniden oluşturdular.
Yıllarca, benim gibi araştırmacılar, böyle bir anı mümkün kılmak için makineleri “görmeyi” ve “duymayı” öğrettiler. McCartney ve Lennon zaman ve mekân ötesinden yeniden bir araya gelmiş gibi göründüklerinde, arena sessizliğe büründü; kalabalığın çoğu ağlamaya başladı. Bir yapay zeka bilimcisi ve ömür boyu Beatles hayranı olarak, bu gerçekten hayat değiştiren anı deneyimleyebildiğimiz için derin bir minnet duydum.
O yılın ilerleyen aylarında, dünya bir başka büyük atılımla büyülendi: Yapay zekâ destekli konuşma. Tarihte ilk kez, ChatGPT’nin piyasaya sürülmesiyle, neredeyse her konuda gerçek zamanlı olarak yeni, bağlamsal olarak alakalı yorumlar üretebilen sistemler geniş çapta erişilebilir hale geldi. Milyarlarca insan birdenbire yapay zekâ ile etkileşim kurabilir hale geldi . Bu, halkın yapay zekânın neler olabileceğine dair hayal gücünü ateşledi ve yaratıcı fikirlerin, umutların ve korkuların patlamasına yol açtı.
Yapay zekâ ile dil üretimi üzerine (uzun zamandır niş bir alan olarak kabul edilen) doktora tezimi tamamladıktan sonra, bu noktaya gelmiş olmamızdan dolayı çok heyecanlıydım. Ancak duyduğum hayranlık, medyada ve kendi kendini uzman ilan eden kişilerin, üretken yapay zekânın yapamayacağı şeyleri yapabileceği konusunda ısrar etmeleri ve onu benimsemeyen herkesin geride kalacağı uyarısında bulunmaları karşısında duyduğum artan öfkeyle yarışıyordu.
Bu tür bir abartı, yapay zekanın aslında ne olduğu, neler yapabileceği ve neler yapamayacağı konusunda bir dizi yanlış anlamaya yol açtı. En önemlisi, üretken yapay zeka, hayatınızı iyileştirme veya hatta kurtarma olasılığı en yüksek olan yapay zeka türünden, yani tahmine dayalı yapay zekadan, dikkat dağıtıcı bir unsurdur. Üretken görevler için tasarlanmış yapay zekanın aksine, tahmine dayalı yapay zeka, sonlu ve bilinen bir cevap kümesine sahip görevleri içerir; sistemin doğru cevabın hangisi olduğunu söylemek için bilgiyi işlemesi yeterlidir. Temel bir örnek bitki tanımadır: Telefonunuzun kamerasını bir bitkiye doğrultun ve bunun bir Batı kılıç eğreltisi olduğunu öğrenin. Buna karşılık, üretken görevlerin sonlu bir doğru cevap kümesi yoktur: Sistem, örneğin bir eğrelti otunun yeni bir resmini oluşturmak için eğitildiği bilgi parçalarını birleştirmelidir.
Sohbet robotlarında, yüz değiştirme teknolojisinde ve sentetik videolarda kullanılan üretken yapay zeka teknolojisi, çarpıcı gösteriler sunarak tıklamaları ve satışları artırıyor; izleyiciler, insanüstü yapay zekanın bize bolluk veya yok oluş getirebileceği fikrine kapılıyor. Ancak tahmine dayalı yapay zeka, sessizce hava tahminlerini ve gıda güvenliğini iyileştiriyor, daha kaliteli müzik prodüksiyonuna olanak sağlıyor, fotoğrafların düzenlenmesine yardımcı oluyor ve en hızlı sürüş rotalarını doğru bir şekilde tahmin ediyor. Tahmine dayalı yapay zekayı günlük hayatımıza düşünmeden bile dahil ediyoruz; bu da onun vazgeçilmez faydasının bir kanıtı.
Tahmine dayalı yapay zekâ alanındaki muazzam ilerlemeyi ve gelecekteki potansiyelini anlamak için son 20 yılın seyrine bakabiliriz. 2005 yılında, yapay zekâ bir insan ile bir kalem arasındaki farkı ayırt edemiyordu. 2013 yılına gelindiğinde, yapay zekâ hala bir fotoğraftaki kuşu güvenilir bir şekilde tespit edemiyordu ve bir yaya ile bir kola şişesi arasındaki fark son derece kafa karıştırıcıydı (şişelerin, insanların kafaları olmasaydı insanlara benzediğini böyle öğrendim ). Bu sistemleri gerçek dünyada kullanma düşüncesi bilim kurgu filmlerinin konusu gibiydi.
Ancak son 10 yılda, tahmine dayalı yapay zeka sadece kuş türlerini belirleme konusunda başarılı olmakla kalmadı; aynı zamanda sorunlu lezyonları ve kalp ritim bozukluklarını tespit etmek gibi hayati önem taşıyan tıbbi hizmetleri de hızla geliştirdi. Bu teknoloji sayesinde, sismologlar depremleri ve meteorologlar sel baskınlarını her zamankinden daha güvenilir bir şekilde tahmin edebiliyor. Tüketiciye yönelik teknolojilerde doğruluk oranı hızla arttı; bu teknoloji, bir melodiyi mırıldanırken aklınıza gelen şarkıyı tahmin etmekten, araba kullanırken hangi nesnelerden kaçınmanız gerektiğine kadar her şeyi tespit edip sınıflandırarak, sürücüsüz araçları gerçeğe dönüştürüyor.
Çok yakın gelecekte, tümörleri doğru bir şekilde tespit edebilecek ve kasırgaları kimseye zarar vermeden çok önce tahmin edebilecek, böylece dünyanın dört bir yanındaki insanların ömür boyu süren umutlarını gerçekleştirebileceğiz. Bu, kendi Studio Ghibli tarzı filminizi üretmek kadar gösterişli olmayabilir, ancak kesinlikle heyecan verici.
Tahmine dayalı yapay zekâ sistemlerinin, sınırlı bir seçenek kümesi içinde belirli üretken tekniklerden yararlandıklarında inanılmaz derecede faydalı oldukları da gösterilmiştir. Bu tür sistemler, kıyafet görselleştirmesinden diller arası çeviriye kadar her şeyi kapsayan çeşitli bir yelpazeye sahiptir. Yakında, tahmine dayalı-üretken hibrit sistemler, kendi sesinizi gerçek zamanlı olarak başka bir dilde konuşurken kopyalamayı mümkün kılacak ; bu da seyahat için olağanüstü bir yardımcı olacaktır (ciddi taklit riskleriyle birlikte). Burada önemli bir büyüme alanı var, ancak üretken yapay zekâ, güçlü tahmine dayalı yöntemlerle desteklendiğinde gerçek değer sunar.
Bu iki geniş yapay zeka sınıfı arasındaki farkı anlamak için, kendinizi birine kedinin nasıl göründüğünü göstermekle görevlendirilmiş bir yapay zeka sistemi olarak hayal edin. Çeşitli kedi resimlerinden (muhtemelen itiraz eden kaynaklardan) küçük parçaları kesip yapıştırarak, görünüşte mükemmel bir tasvir oluşturmak için üretken bir yaklaşım benimseyebilirsiniz. Modern üretken yapay zekanın bu kadar kusursuz bir kolaj üretebilme yeteneği, onu bu kadar şaşırtıcı kılan şeydir.
Alternatif olarak, tahmine dayalı yaklaşımı benimseyebilirsiniz: Mevcut bir kedi resmini bulun ve ona işaret edin. Bu yöntem çok daha az gösterişli ancak daha enerji verimli ve daha doğru olma olasılığı daha yüksek olup, orijinal kaynağı da doğru bir şekilde dikkate alır. Üretken yapay zeka, gerçek gibi görünen şeyler yaratmak için tasarlanmıştır ; tahmine dayalı yapay zeka ise gerçek olanı belirler . Üretken sistemlerin aslında bir şeyler yaratırken bunları geri aldıkları yanılgısı, metin söz konusu olduğunda ciddi sonuçlara yol açmış, yasal kararların geri çekilmesini ve bilimsel makalelerin geri alınmasını gerektirmiştir.
Bu kafa karışıklığının ardındaki neden, insanların hangi tür yapay zekadan bahsettiklerini açıkça belirtmeden yapay zekayı abartma eğilimidir (bence çoğu kişi bilmiyor). “Yapay zeka”yı üretken yapay zeka veya hatta sadece dil üreten yapay zeka ile eşitlemek ve diğer tüm yeteneklerin buradan türediğini varsaymak çok kolaydır. Bu yanılgı çok mantıklı: Terim kelimenin tam anlamıyla “zeka”ya atıfta bulunuyor ve “zeka”nın ne olabileceğine dair insan anlayışımız genellikle dil kullanımıyla şekilleniyor. (Spoiler: Aslında kimse zekanın ne olduğunu bilmiyor.) Ancak “yapay zeka” ifadesi, 1950’lerde kasıtlı olarak hayranlık uyandırmak ve insana benzer bir şeye işaret etmek için tasarlanmıştır. Bugün ise sadece dijital verileri işlemek için kullanılan birbirinden farklı teknolojiler kümesini ifade ediyor. Bazı arkadaşlarım bunun yerine “matematiksel matematik” demeyi daha faydalı buluyor .
Üretken yapay zekayı en güçlü ve gerçek yapay zeka biçimi olarak ele alma eğilimi, tahmine dayalı yapay zeka sistemlerinden önemli ölçüde daha fazla enerji tükettiği göz önüne alındığında endişe vericidir. Bu aynı zamanda , orijinal yaratıcıların isteklerine aykırı olarak yapay zeka ürünlerinde mevcut insan emeğinin kullanılması ve insan işlerinin, yeteneklerini ilk etapta mümkün kılan yapay zeka sistemleriyle -ücret ödenmeden- değiştirilmesi anlamına gelir. Yapay zeka inanılmaz derecede güçlü olabilir, ancak bu, yaratıcıların sömürülmesi gerektiği anlamına gelmez .
Teknoloji sektöründe bir yapay zeka geliştiricisi olarak bu gelişmeleri izlerken, sonraki adımlar için önemli dersler çıkardım. Yapay zekanın yaygın popülaritesi açıkça konuşmaya dayalı etkileşimlerin sezgisel doğasıyla bağlantılı. Ancak bu etkileşim yöntemi, tahmine dayalı yöntemlerin yeterli olacağı yerlerde üretken yöntemleri aşırı kullanıyor; bu da kullanıcılar için kafa karıştırıcı, enerji tüketimi, sömürü ve iş kaybı açısından ağır maliyetlere yol açan garip bir duruma neden oluyor.
Yapay zekanın tam potansiyelinin sadece küçük bir kısmına tanık olduk : Yapay zeka etrafındaki mevcut heyecan, onun ne olabileceğini yansıtıyor, ne olduğunu değil. Nesil tabanlı yaklaşımlar kaynakları zorlarken, temsil, doğruluk ve sisteme dahil edilen insanların istekleri konusunda hâlâ yetersiz kalıyor.
Üretken teknolojiler etrafındaki abartıdan, günlük hayatı zaten dönüştüren tahmine dayalı ilerlemelere odaklanmayı başarabilirsek, gerçekten faydalı, adil ve sürdürülebilir yapay zekâlar inşa edebiliriz. Doktorların hastalıkları daha erken teşhis etmelerine, bilim insanlarının felaketleri daha erken tahmin etmelerine ve sıradan insanların hayatlarını daha güvenli bir şekilde sürdürmelerine yardımcı olan sistemler, en büyük etkiyi yaratmaya hazır olanlardır.
Faydalı yapay zekanın geleceği, en gösterişli sunumlarla değil, teknolojiyi güvenilir kılan sessiz ve titiz ilerlemeyle tanımlanacaktır. Ve eğer bu temeli geliştirirsek—tahmin gücünü daha olgun veri uygulamaları ve sezgisel doğal dil arayüzleriyle birleştirirsek—yapay zeka nihayet bugün birçok insanın algıladığı vaadi yerine getirmeye başlayabilir.