Yapay Zekâ Devrimi: Büyük Modellerden Otonom Ajanlara Yeni Bir Dönem

Yapay zekâ (YZ) alanında son yıllarda gerçekleşen sıçramalar, teknolojide adeta yeni bir devrimin habercisi. Özellikle üretken yapay zekâ ve büyük dil modelleri (LLM) konusundaki gelişmeler, bilgisayarların insan benzeri metinler yazmasını, resimler ve müzikler oluşturmasını, hatta belli hedefler doğrultusunda otonom bir şekilde eyleme geçmesini mümkün kıldı. ChatGPT’nin dünya çapında gördüğü ilgi, AI destekli araçların iş dünyasından eğitime hayatın her alanına hızla nüfuz ettiğini gösteriyor. Bu yazıda, büyük dil modelleri ve güncel örnekleri (GPT-4, Claude, Gemini) ile otonom yapay zekâ ajanlarının (AutoGPT, BabyAGI gibi) yükselişini ele alacağız. Ayrıca üretken yapay zekâ araçlarının görsel sanat, müzik, video ve kod yazımı gibi yaratıcı alanlarda neleri başardığına değineceğiz. Yapay zekânın iş dünyası, eğitim ve sağlık gibi sektörlerdeki somut etkilerini tartışırken; bireylerin ve kurumların bu hızlı değişime ayak uydurmak için atması gereken adımları ve açık kaynak ekosisteminin sunduğu fırsatları örneklerle açıklayacağız. Hype (yapay şişirme) tuzaklarına düşmeden, gerçekçi bir vizyonla bu alanın bugün geldiği noktayı ve yakın geleceğini keşfedelim.

Büyük Dil Modellerinin Yükselişi: GPT, Claude ve Gemini Yapay zekâ devriminin merkezinde, insan dilini anlayıp üretebilen büyük dil modelleri (Large Language Models - LLM) bulunuyor. Bu modeller, internetten derlenmiş devasa metinlerle eğitilerek adeta birer dijital ansiklopedi haline geliyorlar. OpenAI firmasının geliştirdiği GPT serisi, özellikle GPT-3.5 ve 2023 yılında tanıtılan GPT-4 modeliyle bu alanda çığır açtı. GPT-4, sadece sorulara cevap vermekle kalmıyor; aynı zamanda hukuk baro sınavı gibi zorlu testlerde ilk %10’luk dilimde puan alarak insan seviyesinde performans sergileyebildiğini gösterdi . Örneğin, GPT-4’ün simüle bir baro sınavındaki puanı en başarılı insan adayların seviyesine yaklaşırken, bir önceki model olan GPT-3.5 aynı sınavda son %10’luk dilimde kalmıştı . Bu dramatik ilerleme, büyük dil modellerinin ne denli hızlı geliştiğine dair çarpıcı bir örnek sunuyor.

Büyük dil modelleri artık çok modlu (multimodal) bir hale geliyor. Yani yalnızca metin değil, görsel, ses ve kod gibi farklı veri tiplerini de aynı anda işleyebiliyorlar. Google’ın 2023 sonunda tanıttığı Gemini modeli buna iyi bir örnek: Gemini en baştan metin, kod, ses, görüntü ve video gibi farklı bilgi türlerini birleştirip anlayacak şekilde tasarlandı . Google DeepMind ekibinin geliştirdiği bu model, PaLM 2 gibi önceki nesilleri geride bırakarak firmanın en yetenekli yapay zekâsı haline geldi. Hatta Gemini’nin “Ultra” adlı en büyük versiyonu, karmaşık görevlerde GPT-4 seviyesini hedeflerken; daha küçük “Pro” ve “Nano” versiyonları ise geniş ölçekli kullanım ve cihaz üstünde çalışabilme gibi amaçlara hizmet ediyor . Kısacası, dev teknoloji şirketleri gitgide daha güçlü ve uzmanlaşmış LLM modellerini hem bulut servislere hem de kullanıcının cebine kadar sokmaya hazırlanıyor.

OpenAI ve Google’ın yanında, Anthropic şirketinin geliştirdiği Claude adlı model de rekabete farklı bir boyut kattı. Claude 2 sürümü özellikle güvenli ve gerçeğe sadık yanıtlar vermeye odaklanırken, aynı zamanda çok geniş bir bağlam penceresi sunuyor. Öyle ki Claude 2.1 modeli yaklaşık 150 bin kelime (200.000 token) gibi inanılmaz uzunlukta bir metni tek seferde okuyup özetleyebiliyor veya analiz edebiliyor . Bu, yüzlerce sayfalık bir romanı ya da bir şirketin tüm yıllık raporlarını tek bir yapay zekâ oturumunda ele almak anlamına geliyor. Böyle geniş bir bağlamda çalışabilmek, Claude’a uzun dokümanları karşılaştırma, tüm bir kod deposunu baştan sona anlama veya kapsamlı trend analizleri yapma imkânı veriyor . Üstelik Claude ekibi, modelin yanlış bilgi uydurma oranını yarı yarıya azaltarak daha güvenilir hale getirdiklerini raporluyor . Bu gelişmeler, büyük dil modellerinin sadece “akıllı” değil, aynı zamanda daha dürüst ve kontrol edilebilir olması yönünde de ilerlediğini gösteriyor.

Büyük dil modellerindeki bu yarışa sadece dev şirketler değil, açık kaynak topluluğu ve yerel girişimler de katılıyor. Meta firmasının herkese açtığı LLaMA serisi (özellikle 2023’te yayınlanan LLaMA 2), araştırmacılara ve geliştiricilere ücretsiz bir şekilde ileri seviye dil modellerini kullanma ve özelleştirme imkânı verdi . Meta’nın amacı, GPT veya Bard gibi kapalı modellerin aksine LLaMA 2’yi açık kodlu sunarak yapay zekâ inovasyonunu demokratikleştirmekti . Sonuçta, yüz milyarlarca parametreli dev modeller sadece bir avuç şirketin tekelinde kalmamalıydı. Nitekim LLaMA 2 gibi modellerin 7 milyardan 70 milyara uzanan farklı boyutlarda sunulması, daha küçük kurumların bile kendi ihtiyaçlarına göre bir yapay zekâyı çalıştırabilmesini sağlıyor . Türkiye’de de bu fırsatı değerlendiren örnekler ortaya çıkmaya başladı. Örneğin, bir Türk teknoloji şirketi olan Trendyol, Meta’nın LLaMA2 modeli temelinde kendi büyük dil modelini eğiterek Trendyol LLM adında yerli bir yapay zekâ geliştirdi ve bunu açık kaynak olarak ekosisteme sundu . Türkçe ve İngilizce çalışabilen bu model, özellikle e-ticaret alanında firmalara özelleştirilebilir bir yapay zekâ altyapısı sağlamayı hedefliyor . Bu gibi yerli girişimler, büyük dil modelleri yarışında sadece kullanıcı olarak kalmayıp üretici konumuna da geçebileceğimizin göstergesi.

Otonom Ajanlar: AutoGPT, BabyAGI ve Yeni Dijital Asistanlar Büyük dil modellerinin “beyni”, onlara hedefler verip internette gezinmek, kod çalıştırmak, not almak gibi eylemler yaptıran sistemlerle birleşince ortaya otonom yapay zekâ ajanları çıkıyor. 2023’ün ilkbaharında adını sıkça duymaya başladığımız AutoGPT ve BabyAGI, bu yaklaşıma öncülük eden deneysel projelerdi. Temel fikir olarak, bir LLM’ye (örneğin GPT-4’e) “şu hedefe ulaş” diyorsunuz; o da kendi kendine plan yapıp adım adım işi başarmaya çalışıyor. Örneğin AutoGPT, bir hedef verildiğinde kendi ürettiği alt görevlerle internette arama yapabiliyor, dosyalar oluşturup okuyabiliyor veya başka yardımcı yapay zekâları devreye sokabiliyor. Sanki insan gibi “düşün→eylem→geri bildirim” döngüleriyle çalışarak sonuca varmaya çabalıyor.

Bu konsept, yazılım geliştiriciler ve girişimciler arasında öylesine heyecan yarattı ki AutoGPT’nin GitHub deposu birkaç ay içinde 100 binden fazla yıldız alarak rekor kırdı . BabyAGI adlı basit bir Python betiği ise “ilk otonom ajan” olarak viral olup sayısız geliştiriciye ilham verdi . Kısa sürede onlarca benzeri açık kaynak proje türedi: AgentGPT, GPT-Engineer, SuperAGI, BabyBeeAGI… Hepsi aynı temel fikri ufak tefek eklemelerle deniyordu . Bu patlama, 2023 ortalarına gelindiğinde biraz durulsa da, yerini daha olgun çerçevelere bıraktı. Örneğin yazılım dünyasında popüler hale gelen LangChain kütüphanesi, LLM tabanlı ajan geliştirmeyi kolaylaştıran modüller sunmaya başladı. Hatta Microsoft bile AutoGen adında bir sistem tanıtıp birden fazla yapay zekânın birbiriyle konuşarak ekip halinde iş çözmesine imkân verdi. Kısacası, “ajanik AI” (agentic AI) denen kavram etrafında zengin bir ekosistem filizlendi.

Peki bu otonom ajanlar gerçekten ne kadar yetenekli? Şu an için yanıt “sınırlı ama ümit verici” şeklinde. Bu sistemler genellikle hala altında yatan LLM’nin kapasitesi kadar akıllı olabiliyor . Yani GPT-4 gibi güçlü bir modele sahipseniz, ajanınız daha karmaşık görevleri kotarabiliyor; ancak model hatalı yönlendirmelere meyilliyse, ajan da hataya düşebiliyor. Nitekim erken dönemdeki AutoGPT denemelerinde, ajanların bazen amaçlarını unutup gereksiz döngülere girdiği veya mantıksız çıktılar ürettiği gözlemlendi. Bu yüzden birçok “otonom” ajan, pratikte insan gözetimine ihtiyaç duyuyor – tıpkı yeni ehliyet almış bir sürücünün yanındaki eğitmen gibi, bir insan onları izleyip gerektiğinde düzeltmezse yoldan çıkabiliyorlar.

Tüm bunlara rağmen, otonom ajan konsepti geleceğe dair heyecan verici bir kapı aralıyor. Bugün için sınırlı başarı örnekleri olsa da, doğru kurgulanmış bir yapay zekâ ajanın gerçekten işe yaradığı niş alanlar var. Örneğin, bir müşteri destek ajanı olarak belirli bir ürün hakkında bilgi toplayıp kullanıcıya yanıt hazırlayan sistemler deneniyor. Ya da internette fiyat araştırması yapıp rapor hazırlayan, takvimde boşluk bulup toplantı ayarlayan yardımcı yapay zekâ sekreterler gündeme geliyor. Yapay zekâ ajanları henüz genel amaçlı, her işi kendi başına halleden “dijital çalışanlar” düzeyine ulaşmasa da , belirli görevlerde insanlara zaman kazandıran asistanlar olarak değer sunmaya başladılar. Sürekli iyileştirilen bu ajan framework’leriyle, yakın gelecekte örneğin e-posta kutunuzu yöneten, sizin için rutin araştırmaları yürüten veya kişisel finansınızı takip eden özel yapay zekâ yardımcılarınız olabilir. Elbette kontrolün ve nihai kararların insanda olması koşuluyla, bu ajanlar monoton işleri devralarak bizleri daha yaratıcı veya stratejik görevlere odaklanmak üzere özgürleştirebilir.

Özetle, otonom ajanlar şu an için biraz abartılı beklentilerin gölgesinde kalsa da, her yeni sürümde daha becerikli ve güvenilir hale geliyorlar. Onlara gerçekçi bir mercekten baktığımızda, tam bir “dijital çalışan” olmasalar bile, “akıllı otomasyon asistanları” olarak iş ve günlük hayat pratiklerimizi dönüştürme potansiyeli taşıyorlar. Bu potansiyeli gerçekleştirmek ise hatalardan ders alarak, ajanları daha sağlam mantık ve daha iyi araç kullanımıyla donatmaya bağlı. Bir anlamda, bugün AutoGPT ile atılan adımlar, geleceğin kişisel Jarvis’leri için yapılan erken test sürüşleri olarak görülebilir.

Görselden Müziğe: Üretken Yapay Zekâ ile Yaratıcılık Yapay zekâ, sadece soruları cevaplamak veya web’de arama yapmakla kalmıyor; aynı zamanda üretken yapay zekâ araçları sayesinde birer yaratıcı gibi içerikler üretebiliyor. Son birkaç yılın en göz alıcı gelişmelerinden biri, metinden görsel üretme modellerinin çıkışı oldu. DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion gibi modeller, yazılı bir tasviri alıp bunun karşılığında tamamen orijinal bir görüntü oluşturabiliyor. Örneğin “Mars’ta selfie çeken bir astronot” yazdığınızda, birkaç saniye içinde hiç görülmemiş bir görüntüyü karşınıza getirebiliyorlar. 2022’de Cosmopolitan dergisi, kapağını tasarlamak için ilk kez bir yapay zekâ (DALL-E 2) kullandığında bu durum manşet olmuştu . Bir AI tarafından üretilen kapak görseli, derginin sayfalarına basıldı ve bu bir ilk olarak tarihe geçti . Bugün geldiğimiz noktada ise reklam ajansları, tasarımcılar ve sosyal medya içerik üreticileri bu araçları günlük iş akışlarına dahil etmeye başladı. Örneğin bir tasarımcı, kampanya fikirleri için hızlıca onlarca taslak görsel ürettirip içlerinden en iyisini müşteriyle paylaşabiliyor. Ya da küçük bir işletme, profesyonel bir fotoğraf çekimine bütçe ayıramadığında ürünlerinin görsellerini yapay zekâ ile yaratıcı arka planlarda kurgulayabiliyor. Üretken görsel AI, yaratıcılık sürecini hızlandıran bir beyin fırtınası ortağı gibi kullanılmaya başlandı bile.

Benzer bir devrim de müzik ve video alanında yaşanıyor. Generative AI modelleri artık müzik bestelemeye, yeni melodiler üretmeye hatta belirli bir sanatçının tarzında şarkılar “bestelemeye” muktedir. Örneğin basitçe “neşeli bir piyano melodisi ve yaylılar eşliğinde, 2 dakikalık bir film müziği” diye tarif verdiğinizde, buna uygun özgün bir müzik parçası oluşturan araçlar mevcut. Hatta bu teknolojinin bir yan ürünü olarak 2023’te ünlü bir olay yaşandı: Yapay zekânın Drake ve The Weeknd’in seslerini taklit ederek ürettiği bir şarkı internette viral olunca, müzik endüstrisi telif hakları konusunda alarma geçti. Bu örnek, AI’ın sadece yeni müzik üretmekle kalmayıp mevcut sanatçıların tarzını kopyalayabildiğini de gösteriyor. Tabii bu, büyük fırsatlarla birlikte etik ve yasal tartışmaları da beraberinde getiriyor. Öte yandan, bağımsız müzisyenler veya oyun geliştiricileri için AI müzik araçları nimet sayılabilir; düşük bütçeyle kendi projelerine uygun özgün müzikler yaratabilirler.

Video tarafında üretken yapay zekâ henüz emekleme aşamasında olsa da hızla ilerliyor. Metinden video üreten modeller, bugünün “kutsal kâsesi” gibi görülüyor. 2023’te Runway isimli girişim, birkaç cümlelik betikten kısa videolar üreten Gen-2 modelini tanıttığında bu alanda önemli bir adım atıldı . Henüz bu videoların kalitesi mükemmel değil; görüntüler biraz bulanık ve garip olabiliyor . Ancak “10 yıl önce AI’nın bir cümleden tablo gibi resim çizeceği” söylenseydi belki inanmazdık – bugün aynı dönüşüm videoda yaşanıyor. Teknoloji uzmanları metinden videoya üretimi, üretken yapay zekânın bir sonraki sınırı olarak görüyor . Yakın gelecekte, belki de hiç kamera kullanmadan, sadece hayalinizdeki sahneyi tarif ederek reklam filmleri ya da kısa animasyonlar oluşturabileceğiz. Şimdiden film stüdyoları ve oyun şirketleri, AI ile jenerik sahneler veya arka plan videolar üretmeyi deneyerek bu potansiyeli yokluyor.

Üretken yapay zekânın kod yazma konusunda da devrimsel etkisi var. GitHub Copilot gibi araçlar, yazılımcılar için birer akıllı oto-tamamlama yardımcısı olarak başladı ama çok geçmeden vazgeçilmez olma yoluna girdi. Copilot, entegre edildiği yazılım geliştirme ortamında, yazdığınız kodu anlayarak size anında fonksiyon önerileri sunuyor, hatta yorum olarak yazdığınız bir isteği doğrudan çalışabilir koda çevirebiliyor. Bu sayede yazılımcılar sıkıcı tekrarları AI’ya devredip daha kritik işlere odaklanabiliyor. Microsoft’un verilerine göre 2022’de Fortune 100 şirketlerinin %45’i Copilot’u denerken, 2023’te bu oran %90’a fırladı . Yani dünyanın en büyük şirketlerinin neredeyse tamamı, kod üretiminde yapay zekâ desteğini devreye almış durumda. Hatta yapılan bir ankette, büyük kurumlardaki ABD’li yazılımcıların %92’si işte veya evde bir şekilde AI kod yardımcısı kullandıklarını bildirmiş . Bu inanılmaz hızlı benimseme oranı, AI destekli kod yazımının adeta yeni normal haline geldiğini gösteriyor. Sonuç olarak, yazılımdan görsel sanata, müzikten videoya kadar pek çok yaratıcı iş kolunda yapay zekâ bir “ortak yaratıcı” rolü üstlenmeye başladı. Elbette insanın vizyonu ve değerlendirmesi hâlâ merkezi önemde; AI’dan gelen çıktılar ham bir malzeme gibi düşünülebilir. Örneğin bir yazar, ChatGPT’nin önerdiği bir paragrafı kendi üslubuna göre düzeltip kullanıyor ya da bir sanat yönetmeni, Midjourney’den çıkan görselleri fikir vermesi için ekibine gösteriyor. Üretken yapay zekâ araçları, hayal gücümüzü işleyecek hammaddeyi sınırsız bir bollukla sunarak, yaratıcılığın sınırlarını genişletiyor.

Yapay Zekânın Sektörlerdeki Dönüşüm Gücü: İş Dünyası, Eğitim ve Sağlık Yapay zekânın etkisi, yalnızca bireysel kullanım ya da teknoloji çevreleriyle sınırlı değil; iş dünyası, eğitim, sağlık gibi ana sektörlerde de köklü değişimlere yol açıyor. Öyle ki, bazı uzmanlar yapay zekânın elektrik veya internet kadar temel bir genel amaçlı teknoloji haline geldiğini, dolayısıyla her sektörü eninde sonunda dönüştüreceğini vurguluyor.

İş dünyasında, verimlilik ve otomasyon odaklı yapay zekâ uygulamaları başı çekiyor. Özellikle büyük şirketler, üretken YZ destekli araçları hızla benimsiyor. Yukarıda bahsettiğimiz kod yardımcısı Copilot’un dev şirketlerde kısa sürede yaygınlaşması bunun bir örneğiydi . Benzer şekilde, metin üretme modelleri pazarlamadan hukuka pek çok departmanda kullanılmaya başlandı. Örneğin bir pazarlama ekibi, sosyal medya reklam metinlerini veya ürün açıklamalarını ChatGPT gibi bir modelle taslak olarak ürettirip sonra insan editörlerce parlatabiliyor. Müşteri hizmetlerinde, AI destekli sohbet botları 7/24 müşteri sorularını ilk karşılayan olarak görev yapıyor; hem maliyeti düşürüyor hem de hızlı yanıt sayesinde müşteri memnuniyetini artırıyor. İş analitiği tarafında, şirketler devasa veri yığınlarını yapay zekâ ile analiz ederek öngörüler elde ediyor, talep tahminleri yapıyor veya sahtekârlık tespitini otomatikleştiriyor. Kısacası, beyaz yakalıdan mavi yakalıya her çalışan grubunun iş akışında AI’dan faydalanabileceği bir nokta oluşuyor. Bunun sonucu olarak da, işletmeler daha az kaynakla daha çok iş çıkarabilmeye başlıyor. Nitekim son dönemde yaşanan ekonomik dalgalanmalar ve işten çıkarmalar sonrası, şirketler aynı işi daha az insanla kotarmak zorunda kalınca AI destekli otomasyona daha da yöneldiler . Ofis yazılımlarına entegre edilen yapay zekâ asistanları (Microsoft 365 Copilot vb.), e- postaları özetlemek, toplantı notlarını tutmak, sunum içerikleri önermek gibi günlük işleri hızlandırarak çalışanların üstündeki yükü azaltıyor. Bu da çalışanların zamanını daha yaratıcı veya stratejik görevlere ayırmasına imkân veriyor. Eğitim sektörü, yapay zekânın belki de en tartışmalı ve ilginç etkilere sahip olduğu alanlardan biri. Bir yandan, ChatGPT gibi bir sistem öğrenciler tarafından ödev yapmada suistimal edilebilir diye endişeler var; diğer yandan aynı teknoloji öğrencilere birebir özel ders veren bir öğretmen asistanı gibi kullanılabilir. Nitekim 2023’ün başlarında bazı okullar ve üniversiteler öğrencilerin ChatGPT kullanmasını yasaklama yoluna gitse de, yıl ilerledikçe daha dengeli bir yaklaşım gelişmeye başladı. Artık eğitimciler, yapay zekâyı tamamen yasaklamak yerine öğretime entegre etme yollarını arıyor. UNESCO, 2024 yılında öğretmen ve öğrenciler için yapay zekâ yeterlikleri çerçevesi yayınlayarak, eğitimde AI kullanımının etik ve etkili yollarını tanımlamaya çalıştı. ABD’de yapılan bir araştırma, 2024 sonu itibariyle öğretmenlerin %47’sinin yapay zekâ kullanımı konusunda en azından bir eğitim aldığını ve bu oranın hızla arttığını ortaya koyuyor . Hatta öğretmenlerin yaklaşık dörtte biri halihazırda ders planlamada, içerik geliştirmede veya değerlendirmede AI araçlarını kullanmaya başlamış durumda . Bu, öğretmenlerin AI’ı bir rakip değil yardımcı olarak görmeye başladığının işareti. Örneğin bir edebiyat öğretmeni, ders anlatacağı metinle ilgili ChatGPT’den farklı yaş seviyelerine uygun özetler hazırlamasını isteyebiliyor. Bir matematik öğretmeni, zor bir problemin çözüm adımlarını AI yardımıyla farklı yöntemlerle açıklayabiliyor. Öğrenciler cephesinde ise yapay zekâ doğru kullanıldığında kişiselleşmiş öğrenme imkânı sunuyor: Her öğrenci kendi hızında ilerleyip takıldığı noktada AI’dan ipucu alarak anlayana dek pratik yapabilir. Khan Academy gibi platformlar, GPT-4 tabanlı sanal öğretmen asistanlarını (örn. Khanmigo) devreye sokarak öğrencilerin soru sorabileceği, fikir tartışabileceği interaktif öğrenme deneyimleri geliştirdi. Elbette burada en kritik nokta, dijital okuryazarlık kavramının AI okuryazarlığını da içerecek şekilde genişlemesi. Hem öğretmenlerin hem öğrencilerin yapay zekânın verdiği cevapları eleştirel bir gözle değerlendirmesi, doğruluğunu sorgulaması gerekiyor. Eğitimde yapay zekâ, ezber bilginin değerini düşürüp analitik ve yaratıcılık becerilerinin önemini daha da artıracak gibi görünüyor. Çünkü bilgiye erişim ve özetleme işi AI ile kolaylaştıkça, öğrencilerin asıl fark yaratacağı nokta bu bilgiyi nasıl kullandıkları olacak. Sağlık sektörü, yapay zekânın belki de en insan hayatına dokunan kullanım alanlarını barındırıyor. Son yıllarda “yapay zekâ doktorları geçecek mi?” tartışması gündemde olsa da, pratikte AI en çok doktorların yükünü hafifleten bir asistan rolüyle öne çıkıyor. Örneğin, doğal dil işleme yeteneği sayesinde muayene sonrasında doktorların yapmak zorunda olduğu ayrıntılı hasta notları ve epikriz raporları, AI yardımıyla otomatik olarak hazırlanabiliyor. Amerika’da bazı kliniklerde doktorlar, hastayla görüşürken konuşmaları kaydeden ve GPT tabanlı modellerle bu konuşmayı derleyip özet çıkaran sistemler denemeye başladı . Bu sayede doktor, bilgisayara uzun süre not dikte etmekten kurtulup hastaya odaklanabiliyor; görüşme bitince AI’nın hazırladığı notu hızla kontrol edip onaylıyor. Yine klinik sohbet botları, hastaların temel sorularını cevaplayıp doğru birime yönlendirmede yardımcı oluyor ve böylece sağlık çalışanlarının üzerindeki telefonu yanıtlama yükünü azaltıyor .

Teşhis ve tedavi alanında da yapay zekâ önemli bir destek sunuyor. Görüntü işleme algoritmaları, röntgen, MR, tomografi gibi görüntülerde insan gözünün kaçırabileceği ayrıntıları yakalayabiliyor. İngiltere’de yapılan bir araştırmada, acil serviste çekilen röntgenleri önce AI’nın taraması sayesinde doktorların gözden kaçırdığı kırık vakalarının önemli ölçüde azaltılabildiği gösterildi; İngiliz sağlık otoritesi NICE bu teknolojinin güvenilir ve takip randevularını azaltıcı olduğunu raporladı . Benzer şekilde, deri kanseri teşhisinde derinin fotoğrafını inceleyen yapay zekâ modelleri, uzman dermatologlarla yarışır doğrulukta sonuçlar vermeye başladı. Özellikle sıkıntılı hekim açığının olduğu bölgelerde, bu tür yapay zekâ tarama araçları erken teşhiste hayat kurtarıcı olabilir. İlaç keşfinde de AI kullanımı devrimsel gelişmeler vaat ediyor. Devasa kimyasal bileşik veritabanlarını tarayarak belirli bir hastalığa etki edebilecek molekül adaylarını hızla elemek, eskiden yıllar alan süreçleri aylara indirmeye başladı. Proteinlerin 3 boyutlu yapısını tahmin eden AlphaFold gibi modeller, binlerce bilinmeyen protein yapısını çözerek biyoloji araştırmalarında çığır açtı.

Tüm bu pozitif örneklerin yanında, sağlıkta yapay zekâ kullanımı temkinli ilerliyor ve ilerlemeli de. Zira söz konusu insan hayatı olunca, AI’nın yapacağı bir hata ciddi sonuçlar doğurabilir. Doktorlar, yapay zekâ sistemlerini bir yardımcı olarak kullanırken son kararı kendilerinin verdiği bir çerçeve benimsiyorlar. Amerikan Tabipler Birliği (AMA), “yapay zekâ” yerine “artırılmış zekâ” (augmented intelligence) terimini kullanmayı tercih ederek, teknolojinin insanın yerini değil, aklını destekleyen bir araç olduğunu vurguluyor . 2024’te ABD’de doktorların %66’sı pratiklerinde bir tür yapay zekâ aracı kullandıklarını belirtmiş, bu oran bir önceki yıl %38 civarındaydı . Yani hekimler arasında AI’a ilgi hızla artıyor; ancak bu ilgi “AI doktorun yerine geçsin” şeklinde değil, “AI rutin işleri alsın, doktor da hastasına daha çok vakit ayırsın” şeklinde tezahür ediyor. Örneğin bir yapay zekâ sisteminin MR sonuçlarını ön değerlendirmeden geçirip bir rapor taslağı sunması, radyoloji uzmanının işini kolaylaştırabilir. Ama o uzman, AI raporunu her zaman kontrol edip kendi deneyimiyle harmanlayarak nihai kararı verecektir. Sonuçta sağlık alanında yapay zekâ, iyi eğitilmiş bir asistan gibi düşünüldüğünde en büyük faydayı sağlıyor. Hastaların da bu konuda bilinçlenmesi önemli; yapay zekâ destekli bir uygulamadan tavsiye aldıklarında bunu bir ikinci görüş olarak görüp, doktora danışmadan kritik kararlar almamaları gerekiyor. Düzenleyici kurumlar da bu konuda aktif hale geldi ve yapay zekâ algoritmalarının tıbbi cihaz olarak onaylanması, sorumluluk ve etik kullanım çerçeveleri üzerinde çalışılıyor . Tüm paydaşların iş birliğiyle, yapay zekânın sağlıkta insan hayatını iyileştiren bir yenilik olmasını sağlamak mümkün.

Geri Kalmamak İçin: Bireyler ve Kurumlar Ne Yapmalı? Yapay zekâ alanındaki gelişmeler baş döndürücü bir hızda ilerlerken, bireylerin ve kurumların bu trene sonradan atlamamak için proaktif adımlar atması şart. Teknoloji tarihine baktığımızda, internet veya akıllı telefon devrimlerinde erken adapte olanların büyük avantaj sağladığını, uyum sağlamayanların ise geride kaldığını görüyoruz. Aynı durum şimdi yapay zekâ için geçerli: “YZ okuryazarlığı”, temel bir beceri haline geliyor.

Bireyler açısından başlanabilecek en kolay adım, mevcut yapay zekâ araçlarını bizzat deneyimlemek olacaktır. Örneğin henüz hiç ChatGPT kullanmadıysanız, bir hesap oluşturup ona birkaç soru sormak, onunla basit görevler denemek bile farkındalığınızı artıracaktır. Aynı şekilde DALL-E veya başka bir görsel üretim aracında birkaç anahtar kelime yazarak görsel oluşturmayı denemek, bu sistemlerin kabiliyetlerini ve sınırlarını bizzat görmenizi sağlar. Kendi dilinizde (Türkçe) ne kadar iyi çalıştıklarını, hangi tip sorularda bocalayıp hangilerinde başarılı olduklarını keşfedin. Bu deneyimler, etrafta dolaşan abartılı veya yanlış bilgileri süzebilmeniz için de önemlidir. Örneğin, yapay zekâların her konuda kesin doğruyu verdiği yönünde bir algı varsa, siz bizzat denediğinizde aslında bazen yanlış yanıtlar uydurabildiğini göreceksiniz. Bu da size bir eleştirel bakış kazandıracak. Yani yapay zekâ çağında okuryazar olmak, hem fırsatları görmek hem de risklerin bilincinde olmak demek.

Öğrenmenin bir sonraki adımı, çeşitli ücretsiz eğitim kaynaklarından faydalanmak olabilir. Günümüzde birçok online kurs, YouTube kanalı veya makale, teknik detaylara boğulmadan yapay zekânın mantığını ve kullanımını anlatıyor. Örneğin Google’ın Türkçe yapay zekâ eğitimleri, Coursera’daki giriş seviyesi AI kursları veya çeşitli üniversitelerin açık dersleri iyi başlangıç noktaları. Özellikle öğretmenler, doktorlar, avukatlar, mühendisler gibi belirli meslek gruplarının kendi alanlarında AI’ı nasıl kullanabileceklerine dair örnek çalışmalar bulmaları mümkün. Mesleğiniz veya ilgi alanınız her ne ise, muhtemelen yapay zekâ ile ilgili ona dokunan güncel bir uygulama vardır. Takipte kalmak, yenilikleri okumak bu yüzden önemli. Bunun için sektörünüzle ilgili yayınları ve güvenilir haber kaynaklarını izlemenizi öneririz. Yapay zekâ gelişmeleri sadece akademik makalelerde değil, herkesin anlayacağı dilde hazırlanmış blog yazıları, podcast’ler ve bültenlerde de ele alınıyor.

Kurumlar cephesinde ise çok boyutlu bir aksiyon planı gerekiyor. Öncelikle şirketlerin ve kurumların üst yönetimleri, yapay zekâyı stratejik bir öncelik olarak ele almalı. Bu, sadece bir bilişim teknolojisi meselesi değil; işletmenin hemen her birimine dokunacak bir dönüşüm. Dolayısıyla bir yapay zekâ stratejisi belirlemek, fırsat ve riskleri değerlendiren yol haritaları çıkarmak şart. Örneğin bir şirket, pazarlama departmanında AI ile otomasyonla neler yapabileceğini, Ar-Ge’de AI’ın nasıl kullanılıp rekabet avantajı sağlanabileceğini masaya yatırmalı. Bu strateji kapsamında pilot projeler başlatmak, küçük çaplı da olsa AI çözümlerini denemek yararlı olur. Bir finans firması, muhasebe verilerini analiz eden basit bir makine öğrenmesi modeli geliştirerek hataları yakalamayı test edebilir. Bir üretim şirketi, makine bakım arızalarını öngören bir yapay zekâ sistemiyle deneme yapabilir. Önemli olan, kağıt üzerindeki vizyonu uygulamada somut denemelere dökmektir.

Kurumların belki de en çok yatırım yapması gereken alan, insan kaynağının yetiştirilmesi. Çalışanların yapay zekâ okuryazarlığını artırmak için eğitimler düzenlemek, atölyeler yapmak çok değerli. Bazı şirketler 2024 itibarıyla çalışanlarına AI araçlarının kullanımını öğreten programlar başlattılar bile. Bir şirket düşünün; tüm çalışanları ChatGPT’nin temel kullanımını, veri gizliliği ihlallerine yol açmadan nasıl soru soracağını, sonuçları nasıl kontrol edeceğini öğrenmiş olsun. Bu şirket, bilmeyen rakiplerine göre çok daha hızlı yol alacaktır. RAND Corporation’un bir raporunda, 2024 sonbaharında ABD’deki okul bölgelerinin yarıya yakınının öğretmenlerine yapay zekâ eğitimi verdiği, bu oranın bir önceki yıla göre %25 arttığı belirtiliyor . Benzer şekilde, özel sektör de kendi “yapay zekâ okulu”nu oluşturabilir. Elbette eğitim sadece teknik kullanım becerisiyle sınırlı kalmamalı; etik ve güvenlik boyutu da vurgulanmalı. Çalışanlar, AI kullanırken nelere dikkat etmeleri gerektiğini (örneğin gizli şirket verilerini bu sistemlere kontrolsüzce vermemek gibi) bilmeli.

Açık kaynak ekosisteminin değerlendirilmesi, kurumlar ve ülkeler için ayrı bir stratejik önem taşıyor. Yapay zekâ alanındaki en büyük atılımlardan birçoğu açık kaynak topluluklarından geliyor. Eğer bir yazılımcı ekibiniz varsa, Hugging Face gibi platformlarda paylaşılan binlerce hazır modeli kendi verilerinize uyarlayarak inanılmaz projeler geliştirebilirsiniz. Türkiye özelinde, yerli yapay zekâ projelerine yatırım yapmak uzun vadede teknoloji bağımsızlığı için kritik. Yukarıda bahsettiğimiz Trendyol LLM örneği, özel sektörün de bu alanda inisiyatif alabildiğini gösterdi . Üniversiteler, TÜBİTAK gibi araştırma kurumları ve girişimler ortak çalışmalar yaparak Türkçe doğal dil işleme veya sağlık verileri analizi gibi alanlara yönelik özgün modeller üretebilir. Yerli ajanlar derken kastımız, Türkçeye ve Türkiye’nin ihtiyaçlarına uyarlanmış yapay zekâ asistanları veya sistemleri. Örneğin bir “yerli eğitim asistanı” geliştirilip tüm okullara ücretsiz sunulsa, içerik olarak müfredata ve kültürel bağlama daha uygun yanıtlar verebilir. Ya da kamu kurumları için açık kaynak kodlu ve güvenli bir yapay zekâ chatbot’u geliştirilse, vatandaşlar resmî bilgilere kolay erişebilir. Bu tür projeler, artık mümkün olması bir yana, ülkemizin yapay zekâ çağında tüketici konumundan üretici konumuna geçmesi için önemli adımlardır.

Son olarak, yapay zekâ trenine yetişmek için networking ve iş birliği de unutulmamalı. Sadece kendi şirketiniz içinde değil, sektörünüzdeki diğer oyuncularla da bilgi alışverişi yapın. Yapay zekâ ile ilgili etkinliklere, konferanslara, meetup’lara katılmak vizyon açar. Kim bilir, belki benzer hedefleri olan şirketlerle konsorsiyumlar kurup birlikte veri setleri oluşturabilir veya ortak Ar-Ge yapabilirsiniz. Açık inovasyon kültürü, yapay zekâda oldukça yaygın; zira herkes aynı problemi çözmeye çalışırken güç birliği yapmak hız kazandırabiliyor. Örneğin Covid-19 döneminde ilaç ve aşı geliştirmek için dünya çapında araştırmacılar verileri paylaşıp AI modellerini birlikte eğittiler. Benzer şekilde, belki bankacılık sektöründeki sahtekârlık tespiti için birden fazla banka anonimleştirilmiş verilerle ortak bir AI sistemini eğitebilir.

Sonuç: Gerçekçi ve Vizyoner Bir Yaklaşım Yapay zekâ alanındaki büyük teknolojik gelişmeler ve güncel trendler, pek çok kişide hem heyecan hem de kaygı uyandırıyor. Kimi abartılı yorumlar AI’ı sanki her şeyi yapabilecek sihirli bir değnek gibi gösterirken, kimi de tüm işlerin elimizden gideceği korkusunu yayıyor. Oysa gerçek, bu uç yaklaşımların arasında, daha dengeli bir yerde duruyor. Yapay zekâ ne bir mucize ne de bir kıyamet senaryosu – o aslında insanlığın şimdiye kadar biriktirdiği bilgi ve tekniğin yeni bir ifade bulmuş hali. Doğru kullanıldığında, insan zekâsını artıran, bize yeni ufuklar açan bir araç. Yanlış veya sorumsuz kullanılırsa da hatalar yapabilecek, önyargıları yansıtabilecek bir yazılım sonuçta.

Bu yüzden yapmamız gereken, vizyoner ama sade bir bakış açısıyla yapay zekâyı kucaklamak. Vizyoner olmak, büyük düşünmek demek: AI’ın eğitimden sağlığa dünyayı daha iyi bir yer yapma potansiyelini görmek, rutin angaryalardan insanlığı kurtarıp daha yaratıcı işlere zaman ayırabileceğimiz bir gelecek hayal etmek. Aynı zamanda sade ve gerçekçi olmak da önemli: Bu geleceğe ulaşmanın ancak bilinçli çabayla, öğrenmeyle, doğru düzenlemelerle mümkün olduğunu unutmamak. Yapay zekâ trenine atlamanın reçetesi panik yapmak değil, planlı hareket etmektir. Bireyler sürekli kendini geliştirecek, kurumlar vizyon belirleyip yatırım yapacak, toplum ise etik ve yasal çerçevelerini güncelleyecek.

Unutmayalım ki, yapay zekâyı geliştiren de, onu kullanan da biz insanlarız. Kontrol bizim elimizde oldukça, yapay zekâdan korkmamıza gerek yok – aksine onu, çözemediğimiz sorunlar için yeni bir anahtar olarak görebiliriz. Belki yapay zekâ sayesinde hastalıklara çare bulma yolunda hız kazanacağız, belki kaliteli eğitimi dünyanın en ücra köşesine götüreceğiz, belki de günlük hayatın stresini azaltıp sanatta, bilimde çığır açacak keşiflere zaman ayırabileceğiz. Tüm bunlar ancak akıllı bir adaptasyon ve iş birliğiyle mümkün. Sonuç olarak, yapay zekâ yarışında geri kalmamanın sırrı, öğrenmeye açık kalmak, uyum sağlamak ve onu insanlığın ortak yararına yönlendirmek. Bu bilinçle hareket edersek, sürekli gelişen bu alanda birey olarak da kurum olarak da yerimizi sağlamlaştırabilir, geleceğin dünyasında söz sahibi olabiliriz.

Yapay zekâ devrimi kapımızda; onu kapıyı çalan bir davetsiz misafir değil, içeri buyur edeceğimiz bir misafir olarak görmek bizim elimizde. Sağduyu, merak ve sorumlulukla yaklaştığımızda, yapay zekâ ile birlikte çok daha aydınlık ufuklara yelken açabiliriz.

GPT-4 | OpenAI https://openai.com/index/gpt-4-research/ Introducing Gemini: Google’s most capable AI model yet https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/ Introducing Claude 2.1 \ Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-2-1 What Is Llama 2? | IBM https://www.ibm.com/think/topics/llama-2 Trendyol'dan tamamıyla yerli yapay zeka dil modeli: Trendyol LLM - Swipeline https://swipeline.co/trendyol-tamamiyla-yerli-yapay-zeka-dil-modeli-trendyol-llm/ Agentic AI: AutoGPT, BabyAGI, and Autonomous LLM Agents — Substance or Hype? | by Tech_with_KJ | Apr, 2025 | Medium https://medium.com/@roseserene/agentic-ai-autogpt-babyagi-and-autonomous-llm-agents-substance-or- hype-8fa5a14ee265 AI-generated image graces magazine cover for the first time https://aibusiness.com/verticals/ai-generated-image-graces-magazine-cover-for-the-first-time Text-to-video AI inches closer as startup Runway announces new model | The Verge https://www.theverge.com/2023/3/20/23648113/text-to-video-generative-ai-runway-ml-gen-2-model-access Measuring the Impact of Generative AI on Developer Productivity - Adevinta https://adevinta.com/techblog/measuring-the-impact-of-generative-ai-on-developer-productivity/ More Districts Are Training Teachers on Artificial Intelligence: Findings from the American School District Panel | RAND https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA956-31.html Should you trust an AI-assisted doctor? I visited one to see. https://www.washingtonpost.com/technology/2024/12/25/ai-health-care-medical-doctors/ 6 ways AI is transforming healthcare | World Economic Forum https://www.weforum.org/stories/2025/03/ai-transforming-global-health/ Augmented intelligence in medicine | American Medical Association https://www.ama-assn.org/practice-management/digital-health/augmented-intelligence-medicine