Yeni antikorlar tasarlamaktan, 1000 yıllık iklimi bir günde simüle etmeye kadar, yapay zeka mümkün olanın sınırlarını zorluyor; ancak neyin önemli olduğuna karar verenler yine de insanlar.
27 Mayıs 2026
Araştırmacılar, 5 Mayıs 2026’da Stanford HAI’nin AI+Science: Accelerating Discovery konferansında, yapay zekanın sinirbilimden kozmolojiye kadar çeşitli disiplinlerdeki bilimsel araştırmaları alt üst etmeye hazır olduğunu ve tıpkı önceki dönemlerde teleskop ve mikroskobun yaptığı gibi “tamamen yeni ufuklar” açacağını belirtti .
Ancak teleskop veya mikroskoptan farklı olarak, yapay zeka sadece şeyleri görmemizi sağlamakla kalmaz. İnsan zihninin tek başına kavrayamayacağı devasa veri kümelerindeki karmaşık kalıpları tespit etmede, anlamada ve bunlardan yararlanmada bilim insanlarına yardımcı olur.
Stanford Üniversitesi’nden sinirbilimci, yapay zeka araştırmacısı ve astrofizikçi Risa Wechsler ile birlikte konferansın eş organizatörü olan Surya Ganguli, “Yapay zeka elbette yeni bilimsel keşiflere olanak sağlayacak, ancak bilimsel uygulamaların gerektirdiği titizlik de daha iyi yapay zekanın geliştirilmesini sağlayacak” dedi .
Konferans, genlerden beyinlere kadar uzanan çalışmalarıyla tanınan yaşam bilimcilerinden, hava, iklim ve okyanusları inceleyen yer bilimcilerine, parçacıklardan kozmosa kadar çeşitli olgulara odaklanan fizikçilere ve doğanın dilini inceleyen matematikçilere kadar birçok alandan bilim insanını bir araya getirdi. Hep birlikte, yapay zekanın sunduğu heyecan verici yeni gelişmeleri, yetersiz kaldığı noktaları ve bu yeni keşif çağında bilim insanının rolünün nasıl evrimleştiğini ele aldılar.
Panel tartışmaları, açılış konuşmaları ve kısa sunumlar boyunca önemli bir tema ortaya çıktı: Yapay zeka daha önce mümkün olmayan atılımlara olanak sağlayabilir, ancak insan yargısı hala merkezde yer alıyor.
Wechsler, “Yapay zeka, hangi sorunların çözülebilir olduğunu değiştiriyor, ancak hangi sorunların önemli olduğunu bize söylemiyor,” dedi. “Hangi sorunların önemli olduğu ve bizim için ne anlama geldiği tamamen insan çabasına bağlı.”
Bu tema ve diğer önemli anlar hakkında daha fazla bilgi için aşağıyı okuyun (veya tüm tartışmalar için YouTube oynatma listemizi izleyin ).
“Yapay zeka, hangi sorunların çözülebilir olduğunu değiştiriyor, ancak hangi sorunların önemli olduğunu bize söylemiyor.” Risa Wechsler, Stanford astrofizikçisi
Yapay Zeka, Olasılıkları Değiştiriyor…
Bilim insanları için yapay zeka, dar kapsamlı bir araç olmaktan çıkıp, kendi başına bağımsız bir işbirlikçi veya bilim insanı haline geldi. Hipotezler üretiyor, deneyler tasarlıyor, verileri analiz ediyor ve keşif sürecini hızlandırıyor.
Yer ve iklim bilimi gibi alanlarda yapay zeka, hesaplama açısından pahalı sayısal simülasyonların yerini yüksek hızlı emülatörlerle alıyor. New York Üniversitesi matematik ve veri bilimi profesörü Laure Zanna’nın belirttiğine göre, Samudra modeli okyanus durumlarını geleneksel modellere göre 1000 kat daha hızlı tahmin edebiliyor ve tek bir GPU üzerinde günde 1000 yıllık iklimi simüle edebiliyor (önceki modeller günde 12 yıllık simülasyon yapabiliyordu).
Biyoloji alanında, Stanford Kimya Mühendisliği Bölümü yardımcı doçenti Brian Hie , EVO DNA dil modelinin genom düzenleme için yeni CRISPR-Cas sistemleri üretebileceğini gösterdi ve bakterileri öldüren daha önce bilinmeyen 16 virüs tasarladı.
Sinirbilim alanında araştırmacılar, sinirsel kodu çözmek için milyonlarca sanal deneyim çalıştırmak üzere beynin “dijital ikizlerini” oluşturuyorlar, diye açıklıyor Stanford’da oftalmoloji profesörü olan ve Surya Ganguli ile de işbirliği yapan Andreas Tolias .
Matematik alanında ise Axiom’un kurucusu ve CEO’su Carina Hong, yapay zekanın cebirsel sayı teorisindeki uzun süredir devam eden varsayımlar konusunda ilerleme kaydettiğini belirtti.
Bazıları yapay zekayı bir araç olarak kullanmanın ötesine geçerek, bağımsız olarak araştırma yapabilen tamamen otonom yapay zeka ajanları geliştirmeye yöneliyor. Stanford Üniversitesi Biyomedikal Veri Bilimi Bölümü Doçenti James Zou , yapay zeka ajanlarının hipotezler ürettiği, deneyler tasarladığı ve verileri analiz ettiği Sanal Laboratuvar’ı kurdu. Bu ajanlar kendi grup toplantılarını yürütüyor ve insanlar tarafından ortaya konan zorluklara olası çözümleri tartışıyorlar. Bir örnekte, ajanlardan yeni COVID varyantlarına bağlayıcılar tasarlamalarını istedi. Birkaç gün içinde ajanlar, Zou’nun laboratuvarının daha sonra sentezleyip ıslak laboratuvarda ürettiği yeni antikorlar tasarladı.
“Deneysel olarak, bunların yeni COVID varyantlarına önceki insan yapımı nanobody’lerden daha iyi bağlandığını gösterdik,” dedi.
Soldan sağa: Stanford HAI Direktör Yardımcısı Russ Altman, kimya mühendisliği yardımcı doçenti Brian Hie, oftalmoloji profesörü Andreas Tolias ve genetik ve bilgisayar bilimi doçenti Anshul Kundaje’nin yer aldığı “Yaşam İçin Yapay Zeka” panelinin moderatörlüğünü yapıyor.
…Ama İnsanlar Hala Neyin Önemli Olduğunu Seçiyor
Panelistler, yapay zekâ bilimcilerinden oluşan bir ordunun bile bilimsel sürecin yönlendiricisi, sorgulayıcısı ve ahlaki gözetmeni olarak insanlara ihtiyaç duyduğu konusunda hemfikir oldular.
Zorluğun bir kısmı, yapay zekanın çalışma şeklinin temelinde yatıyor. Chicago Üniversitesi sosyoloji ve veri bilimi profesörü James Evens’e göre, yapay zeka sistemleri genellikle “tümdengelimli” bilim yapıyor ve gördüğü kalıplara dayanarak eksik bilgi parçalarını tamamlıyor. Ancak yapay zeka tahmin edilebilir verilere odaklandığında, bilimsel soruların çeşitliliğini azaltıyor. Yapay zeka tarafından yazılan makaleler “sıkıcı makalelerdir. Beklentiler tarafından yönlendirilirler.”
Ona göre insanlar, beklentileri altüst eden şaşırtıcı bir şeyle karşılaştıklarında, yeni fikirlere yaratıcı sıçramalar yaparak tümdengelimsel bilim yapma eğilimindedirler.
Stanford Üniversitesi’nde genetik ve bilgisayar bilimleri doçenti olan Anshul Kundaje , biyolojik verilerin karmaşık ve yanlı olması nedeniyle, modellerin ve gerçek deneylerin hatalarını gidermek için insan anlayışının şart olduğunu belirtti.
Stanford HAI kıdemli araştırmacısı ve iletişim doçenti Angèle Christin , bilimsel araştırmayı “zanaatkarlık” olarak nitelendirdi. Sonuçlar, onları yorumlamayı yıllarca öğrenmiş bir topluluk tarafından incelenip doğrulanana kadar anlamsızdır.
Akran Değerlendirme Süreci Altüst Oldu
Panelistlerden birkaçı, mevcut hakem değerlendirme sisteminin modern bilimsel yayın hacmi nedeniyle zaten zorlandığını belirtti. Dergiler, gönderilen tüm makaleleri değerlendirecek yeterli insan hakeme sahip olmadıklarını söylüyor. Yapay zekâ tarafından yazılan makalelerin sayısındaki bu patlamayla bilim nasıl başa çıkacak ve aynı doğruluk standartlarını nasıl koruyacak?
SLAC Ulusal Hızlandırıcı Laboratuvarı’nda parçacık fiziği ve astrofizik doçenti olan Benjamin Nachman , “Hipotezler ucuz olacak,” dedi . “Bunlardan milyarlarca olacak. Bilim insanlarının evrim geçirmesi gerekecek.”
Konuşmacılar çeşitli yaklaşımlar önerdiler: dergilere ve konferanslara daha az sayıda makale gönderilmesine izin vermek; ilk değerlendirme turu için yapay zekâ editörü sunmak; matematik ve fizik gibi alanlarda kanıtları veya kodları resmi olarak doğrulamak için yapay zekâ kullanmak; veya makaleleri açık ve anonim olmayan bir hakem değerlendirmesi biçiminde kamuya açık bir şekilde yayınlamak.
Ancak Harvard’da astronomi ve fizik profesörü olan Douglas Finkbeiner’e göre, makaleler artık insanlar tarafından okunmasa bile, yazmak hâlâ çok önemli: “Yazmak, düşünmeye benzer bir süreçtir ve burada, makaleyi yalnızca yapay zeka okusa bile yazmanın gerçek bir değeri olabileceğini unutmamak önemlidir, çünkü düşüncelerimizi organize etmeye hâlâ ihtiyacımız var.”
“Hipotezler ucuzlayacak. Bilim insanlarının evrim geçirmesi gerekecek.” Benjamin Nachman, Stanford Üniversitesi’nde parçacık fiziği ve astrofizik doçenti
Bilim İnsanı Eğitiminin Geleceği
Panelistlerden birkaçı, yapay zekanın verimlilik arayışının beceri körelmesine, hesaplama işlerinin sözleşmeye bağlanmasına ve bilimsel süreci ve eğitimi tanımlayan entelektüel yolculuğun kaybolmasına yol açabileceğini belirtti.
Finkbeiner, “Kıyamet mantar bulutları değil,” dedi. “Kıyamet hepimizin aptallaşmasıdır.” Bilim insanları “mecazi anlamda işleri bizzat kendileri yapma yeteneğini korumalıdır.”
Christin, büyük dil modelleriyle veri üretmenin, veri toplamaktan daha ucuz ve hızlı olabileceğini ve yapay zekâ ajanlarıyla çalışmanın, doktora sonrası araştırmacı veya doktora öğrencisine ödeme yapmaktan daha ucuz olabileceğini söyledi. Ancak doktora sonrası araştırmacılar ve doktora öğrencileri bilimin geleceğidir ve onların eğitimi akademi için öncelik olmaya devam etmelidir. “Yapay zekâ modelleri, akademisyenlerin mantığı olmayan mantıkları akademisyenlere dayatamaz,” dedi.
Gün boyunca konferans katılımcıları, yapay zekanın bilimsel keşiflerde büyük bir dönüşümü temsil ettiğini vurguladılar. Bilim camiasının karşı karşıya olduğu zorluğun, yapay zekanın keşif hızını artırırken, bilimin özündeki insan bilgisini azaltmak yerine derinleştirmesini sağlamak olduğunu açıkça belirttiler.