Yapay zekâ olgusunu yanlış yerinden seyrediyoruz. Gözümüzü sorularımıza yanıt veren ekranlara, hızlanan arayüzlere, daha akıllı görünen sohbet robotlarına diktik. Tüm gelişmenin bu kadar olduğunu düşünerek, hızlandığımız için yapay zeka sarhoşluğunda kendi kendimiz yanar döner meyve tabağı ısmarlar haldeyiz. Ben bu söyleşiye keyifli bir sohbet üzerinde, “…daha fazlasına ihtiyaç duyuyorum, bana benim gibi asistanlar lazım; Kendime Bir Ben Arıyorum…” diye konuşurken karar verdim. Sohbet klasik ve gerçekti.
Coşkuyu dizginlemek gerek, işin direksiyonu başka yöne kaydı. Veri merkezlerine, mahkeme dosyalarına, enerji faturalarına, güvenlik duvarlarına, devletlerin stratejik önceliklerine ve şirketlerin en mahrem dosyalarına. Yapay zekâ bir verimlilik aracı değil; mülkiyet, egemenlik, rekabet ve güvenlik meselesi. Kimin kullandığı kadar, kimin kontrol ettiği de önemli. Hatta belki daha önemli.
Bu eşikte girişimci Mert Esencan’la söyleşi yapmak anlamlı olacak diye düşündüm. Robert Kolej’den sonra Stanford’da bilgisayar bilimlerini dil bilimi, psikoloji ve felsefeyle buluşturan Symbolic Systems okuyan, fiziğe kayan, kuantum tarafında derinleşen, sonra da bu bilimsel altyapıyı iş dünyasının sert gerçekleriyle sınayan Oxford’da teorik fizik üzerine doktorasını tamamlayan bir isim. Icosa’nın kurucusu ve CEO’su olarak yaptığı, teknik bir AI girişimi gibi görünebilir. Yakından bakınca teknik bir mesele olmadığı anlaşılıyor. Pazar okuması, hukuk, enerji ekonomisi, siber güvenlik, kurumsal hafıza var. Söyleşide beni etkileyen nokta, yapay zekâyı “ne kadar hızlı cevap veriyor?” seviyesinde ele almaması oldu;
- Bu zeka nerede yaşıyor?
- Herkes aynı bulut modellerine bağlanıyorsa, şirketler kendi farkını tam olarak nerede yaratacak?
- Yapay Zeka sizin verinizle nasıl besleniyor?
- Sizi ne kadar tanıyor?
- Sizden ne kadar öğreniyor?
- Size mi ait, yoksa siz onu geçici olarak mı kullanıyorsunuz?
Esencan, çok kişinin “kişiselleştirme” dediği şeyin aslında yüzeysel bir talimat ayarından ibaret olduğunu, gerçek özelleştirmenin ise bambaşka bir düzlemde başladığını anlatıyor. Onun cümlesiyle söylersek, konu modele komut vermek değil, “olan bir beyni tekrar eğitmek.”
Bu şöyleşinin tamamına ulaşmak isterseniz: https://www.youtube.com/watch?v=QStYS0BlLiI
Bu yazı, yapay zekâda yeni fay hattını anlamaya çalışıyor. Bir tarafta bulut tabanlı, herkese açık, son derece güçlü ama aynı ölçüde dışarıya bağımlı yapılar var. Öbür tarafta verisini dışarı çıkarmadan çalışan, kontrollü, kurum içi, “bana ait” bir zeka fikri büyüyor. Dünya, “shared AI’dan owned AI’a” kayıyor. Türkçesi paylaşılan yapay zekâdan sahip olunan yapay zekâya kayıyor.
Özel yapay zekâ pazarının 2025’te 11 milyar dolardan 2034’te 114 milyar dolara çıkacağı öngörülüyor. Bu artış yalnızca teknolojik hevesi değil, kurumsal zorunluluğu anlatıyor.
Bulut konfor değil, risk!
Esencan’ın ayrımı basit ve güçlü. ChatGPT, Claude, Gemini gibi popüler sistemler bulut tabanlı. Bu yapıların avantajı açık: Kendi cihazınızın işlem gücüyle sınırlı değilsiniz. Devasa GPU çiftliklerine bağlanıyor, büyük bir hesaplama kapasitesinden yararlanıyorsunuz. Elektriğiniz kesilse, bilgisayarınız zayıf olsa bile uzakta bir yerlerde çalışan sistem size hizmet vermeye devam ediyor. Bu konforun bedeli çoğu zaman fark edilmeden ödeniyor. Çünkü veriniz, sorunuz, bağlamınız ve bazen niyetiniz sizden çıkıp başka bir yapının içine gidiyor. Esencan bunu gizlilik sorunu ve enerji-altyapı konusu olarak anlatıyor: Veri merkezleri sürekli elektrik ve su tüketen yapılar. Bulut dijital bir konfor alanı. Devasa bir fiziksel ekonomi.
Yapay zekâ ekonomisi, çoğu zaman model yarışı gibi konuşuluyor. Kim daha akıllı, kim daha hızlı, kim daha çok kullanıcıya sahip? Alt katmanda başka bir yarış var:
- Kimde donanım var?
- Kim verisini kendi sınırlarında işleyebiliyor?
- Kim yabancı sunuculara bağımlı?
- Kim müşterisinin mahrem bilgisini içeride tutabiliyor?
Türkiye KVKK gibi koruma rejimleri varken, bankacılık gibi alanlarda isimlerin ve kimliklerin yurt dışı sunuculara çıkarılması ciddi bir problemken, yapay zekâyı güvenli biçimde kullanmak ister istemez altyapı meselesine dönüşüyor.
Esencan’ın işaret ettiği boşluk burada. Ya yerli ve güvenli işlem gücü kuracaksınız ya da başkasının bulutuna mecbur kalacaksınız. Icosa üçüncü bir yol öneriyor: zaten elimizde bulunan cihazları, kendi bilgisayarlarımızı, kendi sunucularımızı kullanmak. Bilişimi uzağa değil, yakına taşımak.
“On-edge” ekonominin diliyle ne anlatıyor?
“On-edge AI” de yapay zekâya erişmek için verinizi başka bir kutuya teslim etmiyorsunuz, kendi kutunuzda kalıyor, internet olmasa bile bilgisayarınızda yaşayan bir yapay zeka yaratmış oluyorsunuz. Siz başka bir sisteme bağlanmıyor, kendi sisteminizde bir zeka işletiyorsunuz.
Yaklaşımın ekonomik tarafı ilginç. Cihazlarımızdaki GPU gücü adeta bir “maden.” Ekran kartlarımızın büyük kısmı yapay zekâ için kullanılmıyor. Atıl kapasite doğru yazılımla, doğru modelle, doğru optimizasyonla kurum içi zekâya dönüşebilir. Yani herkes yeni veri merkezi kurmadan da bir AI stratejisi geliştirebilir. Gelişmekte olan ülkelerin veya orta ölçekli şirketlerin temel sorusu bu: Devlerle aynı oyunu, onların bütçesi olmadan nasıl oynayacağız? Belki de her zaman daha çok yatırım yapmak değil; elindekini daha akıllı kullanmak. Icosa’nın “on-edge” tezi, “teknoloji romantizmi değil; verimlilik hesabı” diyor.
Beyni eğitmek ne demek?
Bulut sistemlerinde kullanıcıların çoğu, modelin nöronlarını değiştirmiyor; sadece ona daha iyi talimat veriyor. Model, eğitildikten sonra size verilmiş sabit bir beyin gibi davranıyor. Siz ona “kısa cevap ver”, “daha resmi yaz”, “e-postada daha sert ol” dediğinizde davranışı değişiyor; ama beynin kendisi değişmiyor. Bir başka ifadeyle siz kişilik ayarı yapıyorsunuz, derin eğitim yapmıyorsunuz.
Icosa’nın iddiası “olan beyni tekrar eğitiyor.” Bir şirketin gerçek hafızası, yalnızca yazım tonundan ibaret değil. Eski raporları, sunumları, mailleri, müşteri notları, strateji belgeleri, yazıları, hatta düşünme biçimi var. Bunlar bir araya geldiğinde ortaya yalnızca cevap veren bir araç değil, kurumun reflekslerini öğrenen bir yapı çıkıyor. Esencan insan beynindeki nöroplastisiteyle kıyaslıyor. İnsan sürekli öğreniyor, nöronları değişiyor. Bugünkü birçok genel model ise iyi eğitilmiş ama katı. Kurumun veya kişinin kendi verisiyle içeride beslenen model ise daha organik bir gelişim sunuyor. İstenen şey, taklit eden bir oyuncak değil; bağlam bilen, beni tanıyan, benden öğrenen bir ikinci zihin.
Mecburiyetçi sektörler
Esencan “desperate customer” tanımı kullandı, ilgimi çekti doğrusu. Yapay zekâ kullanmak keyif meselesi değil. Hukuk, yatırım bankacılığı, finans ve tıp gibi alanlarda verimlilik baskısı çok yüksek; ama veriyi dışarı çıkarmak da aynı ölçüde riskli. Diyor ki; “Bir avukat müvekkil dosyasını açık bulut sistemine yükleyemez. Bir yatırım bankacısı gizli anlaşmaları, NDA kapsamındaki verileri başka ülke sunucularına taşıyamaz. Sağlık sektöründe ise gizlilik, hata payı ve sorumluluk zinciri o kadar ağırdır ki, entegrasyon çok daha hassas ilerler. Esencan’ın müşterisi yapay zekâya ihtiyacı olan ama verisini veremeyen müşteri. Bu, “olsa güzel olur” müşterisi değil; “bunu güvenli biçimde kullanmak zorundayım” müşterisi.”
Tespit bana değerli geliyor, çünkü son iki yıldır yapay zekâ etrafında büyük bir gürültü oluştu. Herkes kullanıyor, herkes tavsiye veriyor, herkes danışmanlık satıyor.
Esencan’ın müşterilerini yatırımcıya dönüştürmüş, optimizasyon yöntemlerini “AI reasoning” tarafına uyarlamış ve NASA bağlantılı çalışma ile National Science Foundation desteğine uzanmış. Burada bilim ile iş birbirine değiyor.
“Agentic” denilen yapı, soruya cevap vermekle kalmıyor; aksiyon alıyor. Takvime giriyor, tarayıcı açıyor, rezervasyon yapıyor, dosya düzenliyor, klasörler arasında dolaşıyor, iş akışına katılıyor. Yapay zekâ, danışılan bir araç olmaktan çıkıp iş gören bir yardımcıya dönüşüyor.
Soru “AI kullanalım mı?” sorusu olmaktan çıktı. Şimdi “hangi AI, kimin AI’ı, ne kadar içeride, ne kadar yetkili?” sorularına geldik. Bu, teknoloji departmanlarının yalnız başına yanıtlayacağı bir mesele değil. Hukukun, insan kaynaklarının, yönetim kurullarının, hatta itibar yönetiminin konusu.
Benim bu söyleşiden çıkardığım sonuç şu oldu: Rekabet, en iyi modeli kullanmakla değil, kendi modelini ne kadar kurabildiğinle ilgili. Zenginlik daha fazla veriye sahip olmak değil, o veriyi kime vermeyeceğini bilmek olabilir. Galiba hepimizin önünde aynı soru duruyor: Kendimize bir ben lazım. Ama bu kez dijital, mahrem, çalışan, güvenilir ve bize ait bir ben.
