“Nasıl Makinesi”nin Gölgesinde: Yapay Zekayla İkircikli İlişkim Üzerine

Bir süredir işimi yaparken yapay zekayı daha iyi nasıl kullanabilirim diye soruyorum kendime. Önce anlık fikir alışverişi yaparak başladı hikaye. Sonra araştırmalarımda epey destek almaya başladım. Sonra yazı yardımcıma dönüştü yavaş yavaş; beraber ‘düşündük’, beraber kalem oynattık. Kafasının karıştığını gördüğümde bıraktım hemen bir başka LLM’e sordum, iyi idare ettik. Sonra ‘agentic AI’ furyası başladı. Mail otomasyonları, kendi kendini arkadan iş toparlamalar filan. Fena değildi. Gerçi bunları kurarken harcadığım zamanda muhtemelen daha fazlasını yapardım ama olsundu, neticede ‘baltayı önce bilemek, ormana direkt dalmaktan daha iyiydi’…

Kafamda bugüne kadar benimle gelen ama operasyonel -ve ilişkisel- zahmetinden dolayı pek ilgilenmediğim onlarca güzel fikri hayata geçirebilmek için mükemmel bir zemin kuruluyordu belli ki. Hatta birkaç tanesini seçip ilerlemeye koyuldum, bazı MVP (Asgari Uygulanabilir Ürün demekmiş bunu da yeni öğrendim) geliştirmeleri yaptım. Bazılarında yol aldım bazıları işin içine girdikçe daha da kafamı karıştırdı.

Sonra durdum.

Kendime dışarıdan bakarak bir değerlendirme yapmak istedim. Ne olup bitiyor? Anlamak, sindirmek ve yol haritamı gözden geçirmek için.

Bu yazı bu bağlamda teknik, felsefi ve hatta ontolojik bazı gözlem notlarımı paylaşmak için.

Yapay Zeka Üzerine Tartışmaların Neresindeyim?

Yapay zekanın “iyiliği ve kötülüğü” konusunda sıradan vatandaş da küresel teknoloji liderleri de fırsat buldukça bir şeyler anlatıyor. Açıkça taraf tutan da var, biraz daha aklı selim bir yerden yaklaşıp, “her araç gibi o da “iyiye kullanılırsa iyi olur, kötüye kullanılırsa kötü” mealinde şeyler söyleyenler de var. Ben açıkçası yapay zekanın insan evriminin doğal bir parçası olduğunu düşünüyorum. Zaten evrim demek, kainata ve insana içkin olan potansiyelin aşama aşama dünya sahnesinde görülmeye başlanması demek. Ancak bu argümanı yapay zekayı ve tüm olası senaryolarını normalleştirmek için söylemiyorum. Düşündüğünüzde İnsan’da evrimin zorunlu bir aşamasıydı ve meydana geldiğinde hayvanlar aleminde olmayan binbir türlü derdi de doğurdu. İnsan da tamamlanmış bir varlık olarak değil, bir geçiş olarak ortaya çıktı.

Evet sorumluluğu üstlendi ama o “zalim ve cahildi.”

Evet — bu, Ahzâb Sûresi 72. ayeti akla getirdi. "Şüphesiz biz emaneti göklere, yere ve dağlara teklif ettik de onlar onu yüklenmek istemediler, ondan çekindiler. Onu insan yüklendi. Çünkü o çok zalimdir, çok cahildir.”

Zalimdi ve cahildi insan çünkü tam da evrimsel olarak aldığı o büyük sorumluluğun yani “aklın” altında kalmaya müsait bir yapısı da vardı, kaldı da ve her an kalıyor. Hem şu geçip giden çağlar boyunca insan dediğimiz varlıktan kaç tane ortaya çıktı ki? Sanmayalım ki her insan görünen aynı hamurda; kabı aynı olsa da iç işletim sistemlerimiz bambaşka olabiliyor, malum. O halde? Yine de “insan oluştan” geriye adım atacak da değildik ama, çıktık o yola bir kere, evrimsel olarak nereden geldiğimiz değil, nereye gitmeye yazgılı olduğumuz değil mi hem bizi ateşleyen en derinde? Her insan bunu bilir yüreğinde. Parçadır, bütününü arar, orası epey kesin benim nezdimde.

İşte yapay zeka da böyle geliyor bana; evrimsel olarak bir zorunluluk gibi görünmekle beraber -ki bunun nedenlerini ve sonuçlarını anlatmayı çok isterdim ama yeri şimdi ve burası değil- açtığı tartışmalı alana katlanmak zorunda oluşumuzu böyle anlamlandırıyorum.

Yapay zeka da tıpkı insanın gibi bir “sorumluluk” almak istiyor artık; bazı görevlerinizi devralmak, ne bileyim, finansal işlemlerinizi yürütmek, şirketinizin önemli kararlarını analiz etmek ve hatta ne iş yapıyorsanız yapın onu tümden devralmak istiyor. Ama tam da sahip olduğu bu yetkinlikler onu bir açmaza da sürüklüyor; “zalim ve cahil” olmaya. Çünkü her kapasite artışı, beraberinde bir yön sorusunu da getiriyor. Ne kadar güçlü olursa olsun, ne uğruna çalıştığını bilmeyen bir sistem sonunda yalnızca daha fazla üretir. Daha çok metin, daha çok görsel, daha çok fikir, daha çok öneri... Ama üretimin artması ile değerin artması aynı şey değildir. Hatta bazen tam tersi olur. Amaç bulanıklaştıkça üretim çoğalır, anlam seyrelir.

Ivan Illich'in "karşı-üretkenlik" (counterproductivity) dediği mesele biraz buna benziyor. Bir araç belli bir eşiğe kadar insanın kapasitesini artırır; fakat o eşiği geçtiğinde kendi amacının tersini üretmeye başlar. Daha hızlı gitmek için kurulan ulaşım sistemi zamanın büyük kısmını yollarda tüketir. Daha iyi eğitim vermesi beklenen kurumlar öğrenme arzusunu köreltebilir. Türkiye’de bunu en çıplak haliyle trafikte görürüz. Daha hızlı gitmek için yollar, köprüler, tüneller, kavşaklar yaparız; ama şehir öyle bir noktaya gelir ki hız vaadi, günün önemli bir kısmını trafikte geçirme gerçeğine dönüşür. Daha iyi öğrenmek için kurduğumuz sınav, ölçme ve hazırlık düzeni, bir noktadan sonra öğrenmenin kendisini değil, sınavda doğru şıkkı işaretleme becerisini büyütür. Ne bileyim; daha iyi sağlık üretmesi beklenen sistemler insanları kendi bedenlerine yabancılaştırabilir.

Yapay zeka için de benzer bir risk görüyorum. İlk başta düşünmeyi destekler. Sonra düşünmenin yerini almaya başlar. İlk başta üretimi kolaylaştırır. Sonra üretimin kendisini değersizleştirecek bir bolluk yaratır. İlk başta dikkatimizi özgürleştirir. Sonra özgürleştirdiği dikkati yine kendi ürettiği içeriklerle doldurur.

Alman filozof Max Horkheimer’ın “Akıl Tutulması” diye meşhur bir eseri vardır. Burada nesnel akıl ile öznel -araçsal- akıl arasında bir ayrım yapar. Buna göre nesnel akıl (objektif), amaçları, değerleri, “en yüksek iyi”yi belirlemekle ilgilenirken; öznel akıl (subjektif) yalnızca verili bir amaca en verimli aracı bulmakla ilgilenir. Horkheimer’a göre modernite aklı gitgide öznelleştirip araçsallaştırdı; akıl artık neyin iyi, adil ya da anlamlı olduğuna karar veremez hale geldi, sadece “nasıl”ı hesaplar oldu. İnsan belki de tam bu yüzden emanet aldığı o büyük sorumluluğu -aklı- taşırken “zalim ve cahil” kaldı: aracı mükemmelleştirirken amacı unuttu. Yapay zeka da bugün bu araçsallaşmanın en uç noktasını temsil ediyor; nihai bir “nasıl” makinesi?

“Gerçekliğin gerçek doğasını algılayan ve hayatımızın yol gösterici ilkelerini belirleyen bir organ olarak akıl, geçerliliğini yitirmiş sayılmaya başlandı.” Max Horkheimer

“Nasıl Makinesi” ile Başa Çıkmak

Bugün yapay zeka üzerine konuşan büyük isimler onun “zekasını” ve gelecekteki muhtemel patlamasını hayretle ve haşyetle anlatırken genelde şu argümanları kullanıyorlar; insanlığın bugüne kadar yazdığı hemen her şeyi -kütüphaneleri, arşivleri, akademik literatürün tamamına yakınını- içine çekmiş olması; hiçbir insanın ömrünün yetmeyeceği bir okuma hızı ve işlem kapasitesi; bir hukuk dosyasını, bir bilançoyu ya da binlerce sayfalık bir teknik dokümanı dakikalar içinde özetleyebilmesi; matematik olimpiyatı seviyesinde problem çözmesi, doktora düzeyinde sorulara doktora düzeyinde cevap vermesi; kod yazması, yazdığı kodu test edip kendi hatasını bulması; protein katlanmasından ilaç keşfine, malzeme biliminden iklim modellemesine kadar yıllar alacak araştırmaları kısaltması; görüntüden teşhis çıkarması, radyologdan önce tümörü fark etmesi; portföy önerip kazandıran yatırım tavsiyeleri vermesi, piyasayı insanın gözle takip edemediği bir hızda okuması; yüz dilde aynı anda konuşması, tercumanı ve editoru aynı anda olması; yorulmaması, uyumaması, moralinin bozulmaması, izin istememesi; ve son olarak da bir “ajan” haline gelip bir işi başından sonuna kadar -kimseye sormadan- yürütebilmesi...

Uzun bir liste!

İyice baktığınızda hepsi aynı cümlenin farklı söylenişleri: “daha hızlı, daha çok, daha isabetli, daha ucuz.” Yani hepsi birer yetkinlik iddiası; hepsi birer “nasıl” cevabı. Bu listede “niçin” yok. Yani neyin uğruna, hangi iyilik adına, hangi hayatın kurulması için sorusu yok. İşte tam da bu yüzden Horkheimer’ın tarifi bu kadar tanıdık geliyor: elimizde şimdiye kadar yapılmış en güçlü “nasıl makinesi” var ve biz ona “niçin” sorusunu sormayı henüz öğretmedik.

Öğretebilir miyiz? Göreceğiz.

Ben Ne Deneyimledim?

Bu “nasıl makinesi” ile ben nasıl bir ilişki kurdum?

Öncelikle heyecanlandım.

Gerçekten de yapay zeka ile yapabileceklerimi görmek kalp atışımı hızlandırdı. Eğer elinizde gerçekten insanlarla paylaşmaya istekli olduğunuz fikirleriniz, projeleriniz, yazılarınız vs. varsa ve ve hiçbir kolaylaştırıcı teknoloji olmadığında da bunu yapmak istemeyi bırakmayacak kadar ateşliyseniz, bu yeni düzeni bir kaldıraç olarak görebilmeniz gerekir. Bu işin daha başındayız; “tek promptla web sitesi tasarımı” ya da “kendi sanal ekibini kurmak” fikri özellike benim gibi “solopreneurlar” için de pek cazip görünüyor. Yakında sadece düşünüp hayal etmenizin bile o şeyin maddi dünyaya çıkması için yeterli olacağı bir evreye de gireceğiz.

Araçsal akıl, düşünceyle düşüncenin nesnel yansıması arasındaki farkı hızla kapatıyor. Bu hızın yaratabileceği -bende pek yaratmadı ama hepimizde böyle giderse yaratması oldukça muhtemel olan- bir şeyler kaçırıyor muyum düşünceleri, gereksiz rekabet psikolojisi, kaybolmuşluk hissi gibi halleri herhalde psikologlar araştırıyorlardır. Burada benim sorum şu; özellikle iş düzleminde üretkenliğinizi patlatan ve yapabileceklerinizin evrenini size sinema perdesi gibi açıveren bu yeni düzende, sahiden de “ne yepacaksınız?”

Hangi fikriniz kimin için ne değer ifade ediyor?

Bir amacınız var mı?

Amaç derken, araçları amaç zannetme yanılgısına düşmeden yanıtlayın bu sorumu. Örneğin kendi çocuğunuza kendisinin kahraman olduğu bir masal kitabını yapay zeka ile üretip hediye edebilmenin naif bir iş olduğunun farkındayım; ama sırf yapabildiğiniz için mi yapıyorsunuz bunu, yoksa hakikaten masallarla, çocuklarla veya kendi çocuğunuzla ilgili bir ülkünüz var mı? Olmayabilir, suç değil ya. O halde masal kitabı oluşturmanın nesi kötü bak yapay zeka ne güzel işe yarıyor demeyin; evet güzel, ama tekrar soruyorum; gerek var mı? Varsa kimin için var, ne ölçekte var? Üretim fazlalığı yaratmanın alemi var mı? Ya tüm bunlar neye mal oluyor, bilginiz var mı?

Eğer yok ise çıplak ayakla çöle dalmaya çalışmayın diyesim geliyor.

Artık “Üretim Fazlası” Diye Bir Şey Kalmadı mı?

Bir zamanlar üretim fazlası dediğimizde ne konuştuğumuzu hatırlıyorum: fabrika kapasitesini doldurabilmek için talep icat etmek, olmayan müşteriyi reklamla var etmek, insanı önce “birey” sonra “tüketici” haline getirmek, bu sırada dünyanın sınırlı kaynaklarını sınırsız bir büyüme varsayımıyla harcamak. Ortada görünen bir maliyet vardı: hammadde, enerji, ambalaj, nakliye, depo, atık. Fazla ürettiğinizde bunu görüyordunuz çünkü bir yerde stok olarak duruyordu.Şimdi ise üretimin marjinal maliyeti neredeyse sıfıra indi. Bir metin, bir görsel, bir sunum, bir rapor, bir uygulama prototipi… Hepsi bir promptluk mesele. Stok yok, depo yok, görünen atık yok. Bu yüzden üretim fazlası kavramının rafa kalktığını sanabiliriz.

Aslında tam tersi oldu: fazla üretim ilk kez bu kadar kolay ve bu kadar görünmez hale geldi. Maliyet ortadan kalkmadı, sadece üreticinin görüş alanından çıkıp başka yerlere -altyapıya, çevreye, özellikle de başkalarının dikkatine- dağıldı.

Peki yapay zekayı kullanırken sahiden neyi tüketiyoruz?

Bilinen kısmı şöyle: bugün açıklanan tahminlere göre tek bir basit metin sorusu ortalama 0,2-0,3 watt-saat civarında elektrik harcıyor; yani mikrodalganızı bir saniye çalıştırmak gibi bir şey. Tek başına hiçbir şey. Ama video üretimi, uzun uzun “düşünen” modeller ve sizin yerinize işi baştan sona yürüten ajanlar, aynı iş için yüzlerce, bazen binlerce kat daha fazla enerji harcayabiliyor. Ve asıl mesele ölçek: Uluslararası Enerji Ajansı’nın verilerine göre veri merkezleri 2024’te dünya elektriğinin yüzde 1,5’ini kullanıyordu; 2025’te bu tüketim yüzde 17, yapay zekaya odaklı veri merkezlerinde ise yüzde 50 arttı. 2030 için öngörülen rakam, bugün Japonya’nın yıllık tükettiği elektriğin biraz üzerinde.

Bir de az konuşulanı var: su. Bu makineler ısınıyor ve soğutulmak zorunda. ABD’deki veri merkezlerinin 2023’te doğrudan yaklaşık 17 milyar galon su tükkettiği tahmin ediliyor; büyük teknoloji şirketlerinin su tüketimi son iki yılda yüzde 25-40 aralığında arttı. Yerelliği de önemli: İrlanda gibi bazı ülkelerde veri merkezleri ulusal elektriğin beşte birine yakınını tek başına çekiyor. Yani yükün tamamı dünyaya eşit dağılmıyor; birilerinin şebekesine, birilerinin suyuna biniyor. Bu veriler IEA'nın kamuya açık 2025 raporlarına ve Pew'in ABD veri merkezi su tüketimi derlemesine dayanıyor.

Adil olmak için madalyonun öbür yüzünü de yazayım: birim iş başına tüketim hızla düşüyor, verimlilik enerji tarihinde pek görülmemiş bir hızda artıyor. Ama ekonomi tarihinin bize öğrettiği şu tuhaf yasa da hala burada: bir şey verimleştikçe ucuzlar, ucuzladıkça daha çok kullanılır ve toplam tüketim düşmez, artar. Ampul ne kadar verimli olduysa o kadar çok ampul yaktık. Promptun maliyeti düştükçe de daha çok prompt yazıyoruz. Bunu 1865’te söylemişler zaten:

“Yakıtın tasarruflu kullanımının, tüketimin azalması anlamına geldiğini sanmak tümüyle bir fikir karışıklığıdır. Gerçek tam tersidir. Kural olarak, yeni tasarruf yöntemleri tüketimi arttırır.” — William Stanley Jevons, Kömür Sorunu.

İşin bir de kimsenin faturasını kesmediği kısmı var. Bir şeyin bolluğu, o şeyin değerini düşürür. Herkesin dakikalar içinde kitap, kurs, rapor, müzik, logo üretebildiği bir dünyada bunların değeri ne ola ki? Ürettiğiniz şeyin bedelini elektrikle değil, başkalarının dikkatiyle ödüyorsunuz çünkü dikkat, verimlilik artışına tabi olmayan tek kaynak. İnsanın günü hala yirmi dört saat, sabrı hala kısıtlı, güveni hala yavaş inşa ediliyor. “Yapabildiğim için yaptım” diye üretilen her şey, bir yerlerde birinin bakışından çalınıyor. O yüzden bence üretim fazlası kavramı rafa kalkmış değil; sadece daha soyut bir yere taşındı.

Ve tam da bu yüzden “niçin” sorusu bir felsefe lüksü değil, gayet pratik bir mühendislik sorusu haline geliyor: ne kadarı yeter, kimin için yeter, neyi taşımadığı halde ürettiğimizi biliyor muyuz?

Tabağını Tepele Doldurmak Gibi Bir His

“Çok fazla kitap okuduğum zaman dönüştüğüm kişiyi seviyorum. Sosyal medyada çok fazla vakit geçirdiğimde dönüştüğüm kişiyi sevmiyorum.” Çalınan Dikkat, Johann Hari

Size de olmuyor mu?

Bir süre sonra ne o yazılar okunabiliyor, ne müzikler dinlenebiliyor, ne de o videolar izlenebiliyor. İnsanın çehresinde garip bir ifade beliriyor; sanki “ben dostum” diyen sevimli bir uzaylıyla karşılaşmış gibi. Mesela Suno’da yaptığım müzikleri dinlerken kapıldığım hissi tarif etmem zor. Bir şekilde onunla oyuncak gibi oynamak güzel, yer yer zevkli. Gösterdiği yaratıcı olanaklardan yararlanmak profesyonel müzisyenler için de mümkün. Ama yine de tüm yemeklerin suyunu birbirine katan, her şeyi birbirine benzeten bir öğrenci restoranı havası var. Üstelik çok yerseniz midenizi de bozabilir. Ya da “Yetenek Sizsiniz” sahnesinde aynı anda şarkı söyleyip dans edip jonglörlük yapmaya çalışan birine bakarken duyduğunuz; sempatiyle mahcubiyet arasında kalan o olmamışlık duygusu gibi… Ya da bir açık büfede "hepsinden biraz alayım" deyip tabağına mantıdan suşiye kadar dolduran birini izlemek gibi yapay zekayla muhatap olmak bazen; emek var, cesaret var, ama ortada bir mutfak fikri yok…

O fikir sizde olacak. Dedim ya. Fikriniz yoksa dağılırsınız.

Gerçi yapay zekanın hafızası giderek derinleşiyor. İki günde bir, sistemlerin “context” denilen o bağlamsal belleğini; yani sizi hatırlama, sizi siz yapan izleri taşıma kapasitesini büyüten yeni bir adım atıldığını okuyorum. Anlaşılan o ki yapay zekanın bağlamsal öğrenmesinin geleceği, daha çok bilen sistemlerden ziyade daha çok hatırlayan sistemlere doğru evriliyor. Modeller yalnızca sorulara cevap vermeyecek; geçmiş konuşmaları, tercihleri, alışkanlıkları ve amaçları uzun vadeli bir bağlam içinde taşıyabilecek. Böylece her etkileşim sıfırdan başlayan bir sohbet olmaktan çıkıp, zaman içinde derinleşen bir ilişkiye dönüşecek.

Bu noktada “amaç” sorusunun yanına bir de “bağlam” meselesini koyup yazıyı demlenmeye bırakalım. Çünkü belki de yapay zekâ tartışmasının eksik halkası tam burada duruyor: Bir şeyi yapmak başka, onu doğru bağlam içinde yapmak bambaşka bir şey. Peki bağlam nedir? İnsan için nedir, makine için nedir? Neden gereklidir ve ne ölçüde mümkündür?

Bağlam Üzerine

Bağlamı çoğu zaman hafızayla karıştırıyoruz.

Oysa bağlam, yalnızca daha fazla şey hatırlamak değildir. Hatta bazen tam tersidir; neyin unutulacağını da bilmektir. Neye devam etmemek gerektiğini sezmektir. Neyi tümden yıkıp yeniden yaratmak gerektiğini hatırlamaktır. Biriktirici olduğu kadar budayıcıdır da. İnsan zihni bir arşiv gibi çalışmaz. Her deneyimi eşit ağırlıkla saklamaz, her ayrıntıyı geleceğe taşımaz. Sürekli eler, ezer, yeniden düzenler, önemsizi unutur, önemliyi öne çıkarır. Hafıza dediğimiz şey bir kayıt cihazı değil, bir yorumlama sürecidir. Belki de bu yüzden insanı insan yapan şey yalnızca hatırlayabilmesi değil, unutabilmesidir de.

Şüphesiz yapay zeka da bir tür bir bağlam içinde düşünür ve kendi içindeki ağırlık mekanizmaları ile neyi öğrenip neyi unutması gerektiğini bilerek hareket eder. Lakin bağlam iç içe halkalar gibidir. Mesela bir kelimeyi bir cümle içinde doğru kullanmak, bir cümleyi bir paragraf içinde doğru kullanmak, paragrafı bölüme, bölümü projeye, projeyi diğer projeler içinde doğru yere oturtmak gibi iç içe… Menzil genişledikçe bağlam da genişler. Ve o en geniş bağlam, müzikteki bas notalar gibi alanı en derinden tutar. Bir şeyi neden önemli bulduğumuzu, neden görmezden geldiğimizi, neden vazgeçtiğimizi ya da neden yıllarca peşinden gittiğimizi ancak yaşam öykümüzün içine yerleştirdiğimizde anlarız mesela. Hatta bazen geçmişte yaşadığımız bir olay, yeni bir bağlam içerisinde bambaşka bir anlam kazanır. Yirmi yaşında yaşadığınız bir olayın anlamını kırk yaşında yeniden yazabilirsiniz. Aynı hatıra değişmez ama bağlam anlamı değiştirir.

O halde soru şu hale geliyor: Bir makine ne kadar geniş bir bağlama sahip olabilir?

Evet, genişletilebilir, ama kırılganlaşması pahasına. Bir modelin bağlamı büyüdükçe daha fazla ilişkiyi aynı anda yönetmesi gerekir. Bu da hangi bilginin hangi düzeyde önemli olduğunu ayırt etmeyi zorlaştırır. Dolayısıyla bağlam genişlerken tutarlılığı korumak, doğru öncelikleri belirlemek ve anlamı muhafaza etmek daha kırılgan bir iş haline gelir. Ve yapay zeka yapısı gereği pek de risk almak istemez. Bağlamı hep en garanti yere oturtur; yani eğitim sırasında gördükleri örüntüler içinde en olası, en tutarlı ve en istatistiksel olarak merkezi ilişkilere yaslanır. O sanki bağlamı çoğu zaman en istikrarlı görünen noktaya sabitleme eğilimindedir. İstisnadan çok kurala, uçlardan çok ortalamaya, tekil olandan çok ortak olana doğru… Bu yüzden bazen söyledikleri doğru olsa da eksik gelir insana. Her şey yerli yerindedir ama hiçbir şey tam olarak ait olduğu yerde değildir. Cümleler anlamlıdır fakat hayat kokmazlar. Bir şey yanlış değildir; fakat aynı zamanda bütünüyle doğru da değildir. Belki de bu yüzden yapay zeka ile konuşurken zaman zaman bir tür “yuvarlanma” hissi yaşarız. Keskin köşeler törpülenmiş, çelişkiler azaltılmış, istisnalar genel eğilimlerin içine çekilmiştir. Oysa insanın bağlamı çoğu zaman tam da bu sapmalarda, bu tutarsızlıklarda, bu açıklanması güç istisnalarda saklıdır.

Ve son söz; bir zeka neyi amaçlıyorsa, bağlamını da ona göre kurar. Amaç olmadan bağlam da dağılır; geriye yalnızca sonsuz bir ilişki ağı kalır. Bu şizofrenik bir haldir, kısmen de bulaşıcıdır. Belki de ondandır fazla yapay zekaya maruz kaoınca hissedilen boşluk hissi... Bilmem sizde de var mı?

Belki de yapay zeka tartışmasının en derin sorularından biri budur: Bir makineye daha fazla bilgi vermek değil, ona bir amaç ufku kazandırmak mümkün müdür?

Bu soruların cevabını bilmiyorum. Bildiğim tek şey şu: Bir zekanın gücü yalnızca ne kadar bildiğiyle değil, neyi neden önemsediğiyle ölçülür. Belki de önümüzdeki yıllarda tartışacağımız şey yapay zekanın ne kadar akıllı olduğu değil; ne uğruna akıl yürüttüğü olacaktır.

Emrah Akbalaban

Conscious Business Turkey