Yapay Zekâ ligi ve çöken yazılım dünyası

Yapay zekâ dünyasında kimin birinci, kimin ikinci, kimin üçüncü olduğunu tartışıyoruz. Her hafta yeni bir model çıkıyor, yeni test sonuçları açıklanıyor ve birileri dünyanın en iyi yapay zekâsını geliştirdiğini iddia ediyor. Geçen hafta da Gemini’nin bazı testlerde gösterdiği başarı konuşuldu. Peki bu sonuçlar gerçekten bir yapay zekânın diğerinden daha iyi olduğunu gösteriyor mu?

Ben bu konuda biraz farklı düşünüyorum.

Bir teknolojinin laboratuvarda gösterdiği başarıyla gerçek hayatta sağladığı fayda her zaman aynı şey değildir. Hatta çoğu zaman aralarında ciddi farklar bulunur. Teknoloji dünyasında yıllardır gördüğümüz bir durum bu. Yapay zekâda da farklı bir şey yaşanmıyor.

2000’li yılların başında, dizüstü bilgisayarların yaygınlaşmaya başladığı dönemde arkadaşlarım sık sık hangi bilgisayarı almaları gerektiğini sorarlardı. Onlara hep aynı şeyi söylerdim: Laboratuvar testlerine bakarak bilgisayar almayın. Gidin, bilgisayarın başına oturun, elinizi üzerine koyun ve kullanın.

Çünkü bir bilgisayarın işlemcisinin ne kadar hızlı olduğu, belleğinin ne kadar büyük olduğu ya da laboratuvar testlerinden kaç puan aldığı sizin o bilgisayarı rahat kullanacağınız anlamına gelmez.

Örneğin Sony’nin bana incelemem için gönderdiği bazı bilgisayarların üzerinde nubuk benzeri yüzeyler vardı. Ben o yüzeylere dokunmaktan hoşlanmıyorum. Daha kaygan, parlak, mümkünse cam gibi yüzeyleri tercih ediyorum. Klavyenin ses çıkarmasını da sevmiyorum. Hatta bir dönem iPad’i bilgisayarımın klavyesi olarak kullanıyordum. Cam yüzey üzerinde sessizce yazmak benim için çok daha konforluydu.

Başka biri mekanik klavyenin çıkardığı sesi, tuşların verdiği fiziksel tepkiyi tercih edebilir. İkimizden biri yanlış mı yapıyor? Hayır. Çünkü teknoloji kullanıcıya hizmet etmek zorunda. Kullanıcı teknolojiye uyum sağlamak zorunda değil.

Bir de yıllar önce duyduğum bir yazıcı hikâyesi var.

Bir şirketin CEO’su, bilgi işlem müdürünü çağırıp çok hızlı bir yazıcı istediğini söylüyor. Bilgi işlem departmanı araştırıyor, piyasadaki en hızlı yazıcılardan birini satın alıp CEO’nun odasına kuruyor.

Birkaç gün sonra CEO, bilgi işlem müdürünü yeniden çağırıyor. Müdür merdivenlerden yaklaşırken CEO yazıcıyı ona doğru fırlatıyor.

Neden?

Çünkü bilgi işlem departmanı yazıcının dakikada kaç sayfa bastığına bakmış. Oysa CEO’nun istediği, tek sayfalık bir belgeyi mümkün olan en kısa sürede eline alabilmekmiş.

Dakikada yüzlerce sayfa basabilen bir yazıcının ilk sayfayı çıkarmak için beklettiği süre, CEO açısından bütün performans avantajını ortadan kaldırıyordu.

Burada iki farklı performans ölçütü var: Dakikadaki sayfa sayısı ve ilk sayfanın çıkış süresi. İkisi de teknik olarak doğru ölçütler. Ancak kullanıcının ihtiyacını karşılamayan ölçütün hiçbir anlamı yok.

Yapay zekâ dünyasında da bugün tam olarak aynı sorunu yaşıyoruz.

Gemini neden ilk üçümde değil?

Geçenlerde kuantum bilgisayarlar üzerine bir araştırma yapıyordum. Dünyada hangi ülkede kaç kuantum bilgisayar bulunduğunu gösteren bir liste aradım. ChatGPT’ye sordum, Claude’a sordum, Gemini’ye sordum, Grok’a sordum. Google’ın yapay zekâ destekli aramasını da kullandım.

Ortaya çıkan sonuçlar ilginçti.

Bazıları kuantum bilgisayarlarla çalışan şirketlerin sayılarını verdi. Bazıları ülkelerin kuantum teknolojilerine yaptığı yatırımları anlattı. Bazıları araştırma merkezlerini sıraladı. Ancak istediğim, ülkeler bazında mevcut kuantum bilgisayarların karşılaştırılabilir bir envanteriydi.

Hiçbiri tam olarak istediğim sonucu veremedi. Bunun bir nedeni böyle bir envanterin tanımı ve kapsamı üzerinde bile uzlaşmanın kolay olmaması. Fakat benim kullanım deneyimimde ChatGPT ve Claude, aradığım sonuca diğerlerinden daha fazla yaklaştı.

İşte benim için yapay zekâ performansı budur.

Gemini’nin arkasında Google gibi devasa bir teknoloji şirketi bulunuyor. Dünyanın en büyük arama altyapılarından biri, milyarlarca kullanıcıya ulaşan hizmetler, haritalar, e-posta, video, bulut bilişim ve sayısız veri kaynağı var.

Bütün bunlara rağmen Gemini’nin ortaya koyduğu kullanıcı deneyimi benim beklentilerimi karşılamıyor.

Bence bunun önemli nedenlerinden biri Google’ın yıllardır çözemediği bir sorun: Hizmetlerini birbirleriyle gerçekten anlamlı biçimde bütünleştirememesi.

Google’ın elinde olağanüstü bir teknoloji ekosistemi var. Ama bu ekosistemin parçaları çoğu zaman birbirinden bağımsız ürünler gibi davranıyor. Alphabet yapılanmasının bu sorunu aşabileceğini düşünmüştüm. Ancak gördüğüm kadarıyla beklediğim dönüşüm gerçekleşmedi.

Üstelik Google’ın eski sesli asistanının bazı basit işlerde Gemini’den daha kullanışlı olduğunu düşündüğüm zamanlar oluyor. Bu da teknolojik ilerlemenin her zaman kullanıcı deneyiminde ilerleme anlamına gelmediğinin başka bir örneği.

Aynı sorun Microsoft’un Copilot’unda, Apple’ın Siri’sinde ve Meta’nın yapay zekâ uygulamalarında da karşımıza çıkıyor.

WhatsApp’ın içine Meta AI koyuyorsunuz. Instagram’ın içine koyuyorsunuz. Kullanıcının karşısına sürekli yapay zekâ çıkarıyorsunuz. Peki benim gerçekten istediğim işi yapabiliyor mu?

Örneğin WhatsApp’ta aylar önce biriyle yaptığım bir konuşmayı arıyorum. Kiminle konuştuğumu hatırlamıyorum ama konuyu hatırlıyorum. Yapay zekâya konuşmanın içeriğini tarif edip o yazışmayı bulmasını istiyorum.

Benim beklediğim yapay zekâ işlevi bu.

Uygulamanın bir köşesinde duran ve bana genel soruların cevaplarını veren başka bir sohbet robotuna ihtiyacım yok.

Bu şirketlerin önemli bir bölümü yapay zekâyı mevcut işlerinin üzerine sıvamaya çalışıyor. Oysa yapay zekâ mevcut ürünün üzerine eklenen bir süs değil, ürünün kendisini yeniden tanımlaması gereken bir teknoloji.

WordPress’in kaçırdığı fırsat

Bu konunun en çarpıcı örneklerinden biri WordPress.

WordPress yıllardır internetin en önemli yayıncılık altyapılarından biri. Bugün web sitelerinin yaklaşık yüzde 40’ı WordPress kullanıyor. Bu olağanüstü bir güç.

Ancak WordPress’in yıllardır stratejik açıdan yanlış bir noktaya odaklandığını düşünüyorum.

Gutenberg editörü ortaya çıktığında da benzer bir eleştiri yapmıştım. WordPress, blok tabanlı düzenleme sistemleriyle uğraşmak yerine internet yayıncılığının temel meselesine odaklanmalıydı.

İçeriğe.

Weblog kavramından doğmuş bir yayıncılık sisteminin, zamanla sayfa tasarımına ve görsel bloklara bu kadar yoğunlaşmasını hiçbir zaman anlamlı bulmadım.

Elementor gibi sayfa oluşturucuların başarılı olduğu bir dönemde WordPress de Gutenberg ile benzer bir yaklaşımı kendi altyapısına taşıdı. Ancak bence bu, WordPress’in asıl gücünden uzaklaşmasına neden oldu.

Şimdi çok daha büyük bir fırsatla karşı karşıyalar.

Yapay zekâ.

WordPress’in yapması gereken şey, ChatGPT, Claude, Grok ve Gemini gibi sistemlerle doğrudan WordPress çekirdeği üzerinden iletişim kurabilecek bir mimari oluşturmak.

Üstelik bunu WordPress.com’a bağımlı bir bulut hizmeti olarak değil, kendi sunucusunda WordPress çalıştıran herkesin kullanabileceği bir altyapı olarak sunmak.

Jetpack üzerinden ve çeşitli bağlantı protokolleriyle bu alanda girişimler var. Ancak bunlar benim tarif ettiğim doğrudan çekirdek entegrasyonuyla aynı şey değil.

Böyle bir mimariyle kullanıcı yapay zekâya yalnızca yazı yazdırmayacak. Sitesini yönetecek, tasarımını değiştirecek, içeriklerini düzenleyecek, sorunlarını çözecek, eklentilerini kontrol edecek.

Benim istediğim WordPress bu.

WPVibe gibi girişimlerin dikkatimi çekmesinin nedeni de bu ihtiyaca yaklaşmaları. Kullanıcı artık teknik ayrıntılarla uğraşmadan, doğal dille ne istediğini anlatarak web sitesini geliştirmek istiyor.

WordPress’in elinde böylesine büyük bir kurulu kullanıcı kitlesi varken bu dönüşümün öncüsü olması gerekirdi.

Gutenberg’le uğraşırken yapay zekâ çağının asıl fırsatını kaçırma tehlikesiyle karşı karşıya kaldılar.

Yazılım dünyasının gökdelenleri yıkılıyor

Fight Club filminin son sahnesini hatırlıyor musunuz?

İki insan el ele tutuşmuş, pencereden dışarı bakıyor. Karşılarındaki gökdelenler birer birer yıkılıyor.

Ben bugün yazılım dünyasına baktığımda tam olarak o sahneyi görüyorum.

Yıllardır bildiğimiz yazılım endüstrisinin gökdelenleri yıkılmaya başladı.

Adobe, Canva ve daha pek çok yazılım şirketinin üzerine kurulu olduğu ekonomik model büyük bir dönüşüm geçiriyor. Çünkü kullanıcıların önemli bir bölümü satın aldıkları yazılımların özelliklerinin yalnızca küçük bir kısmını kullanıyor.

Photoshop’un yüzlerce özelliği olabilir. Ama benim ihtiyacım yalnızca bir fotoğrafın arka planını kaldırmaksa neden bütün Photoshop’u kullanmak zorundayım?

Canva’da yalnızca görselin kadrajını düzenliyorsam neden bunun için kapsamlı bir uygulamaya bağımlı kalayım?

Artık yapay zekâya ne istediğimi tarif edip yalnızca o işi yapan küçük bir yazılım geliştirebilirim.

Bu değişim yalnızca büyük yazılım şirketlerini değil, uygulama mağazalarını, yazılım dağıtım modellerini, abonelik sistemlerini ve yazılım geliştiricilerin çalışma biçimlerini de etkileyecek.

Yakın zamanda kendi uygulamalarımı geliştirirken bunu doğrudan yaşadım. Bir uygulamayı hazırlamak, test etmek ve TestFlight üzerinden dağıtmak geçmişe göre çok daha erişilebilir bir süreç hâline geldi. Elbette hâlâ teknik sorunlar ve platform sınırlamaları var. Ama yazılım üretmenin önündeki eşik hızla düşüyor.

Burada söylediğim şey insanların artık yazılım kullanmayacağı değil.

Yazılımın başlı başına satın alınan, öğrenilen ve yıllarca kullanılan bir ürün olma zorunluluğunun ortadan kalkmaya başlaması.

İnsanlar yazılım satın almak yerine ihtiyaç duydukları işlevi talep edecekler. Yazılım da o ihtiyacı karşılamak için üretilecek.

Bu nedenle geleneksel yazılım endüstrisinin bugünkü biçimiyle devam edebileceğine inanmıyorum.

Ve bu dönüşümü en iyi anlayan yapay zekâ şirketlerinden birinin Anthropic olduğunu düşünüyorum.

Claude neden ikinci sırada?

Claude’u ikinci sıraya koymamın nedeni yalnızca verdiği cevapların kalitesi değil.

Anthropic’in yapay zekâya yaklaşımında mevcut yazılım düzenini değiştirebilecek bir yön görüyorum. Özellikle kodlama ve yazılım geliştirme süreçlerinde yapay zekânın yalnızca yardımcı olmaktan çıkıp doğrudan üretimin merkezine yerleşmesi önemli.

Claude bu anlamda benim gözümde yalnızca bir sohbet robotu değil, yeni bir yazılım dünyasının habercisi.

Geleneksel yazılım şirketleri mevcut ürünlerine yapay zekâ özellikleri eklemeye çalışırken Anthropic, yazılımın nasıl üretileceğini ve kullanılacağını değiştiren araçlara odaklanıyor.

Bu yüzden Claude’un yeri benim için biraz farklı.

Ancak üçüncü sıradaki Grok’un yükselişi de dikkat çekici.

Grok’un yükselişi ve Elon Musk faktörü

Grok yapay zekâ yarışına rakiplerinden daha geç katıldı. Buna rağmen çok hızlı ilerlediğini düşünüyorum.

Özellikle yapay zekâ ajanları konusunda ortaya koyduğu yaklaşım dikkatimi çekiyor. Yakın zamanda Grok ile ilgili katıldığım bir eğitimde yapay zekâ ajanları üzerinden bir şirketin nasıl kurulabileceği anlatılıyordu.

Bence yapay zekânın geleceğinde en önemli konulardan biri bu olacak.

Yapay zekâya yalnızca soru sormayacağız. Ona görevler vereceğiz. İş süreçlerini yönetecek, başka sistemlerle iletişim kuracak ve belirli sınırlar içinde kendi başına çalışabilecek.

Elbette kontrolün insanda kalması gerekiyor. Ancak her aşamada insan müdahalesini zorunlu kılan bir yapı, yapay zekânın sağlayabileceği verimliliği de sınırlayacaktır.

Grok’un bir başka avantajı da Elon Musk.

Musk’ın geçmişine baktığımızda yerleşik sektörlerin iş modellerini zorlamayı sevdiğini görüyoruz. PayPal ile finansal hizmetlerde, Tesla ile otomotivde, SpaceX ile uzay endüstrisinde bunu yaptı.

PayPal’ın ortaya çıktığı dönemde insanların bir teknoloji şirketine finansal işlemlerini emanet etmesi bugünkü kadar olağan değildi. Tesla elektrikli otomobilleri otomotiv sektörünün merkezine taşıdı. SpaceX ise uzay taşımacılığının maliyet yapısını ve rekabet koşullarını değiştirdi.

Şimdi benzer bir dönüşümü yapay zekâda gerçekleştirmeye çalışıyor.

Grok’un özellikle diğer sistemlerde karşılaştığım bazı gereksiz kısıtlamalara daha az takılması da benim için önemli bir avantaj.

ChatGPT’nin en büyük sorunlarından birinin telif, ayrımcılık ve benzeri konulardaki uygulamalarının zaman zaman kullanıcı deneyiminin önüne geçmesi olduğunu uzun süredir söylüyorum.

Bu konuların hukuki ve toplumsal önemini tartışmıyorum. Ancak bir yapay zekânın kullanıcıya yardımcı olmak yerine uzun uzun neden yardımcı olamayacağını anlatması, profesyonel kullanım açısından ciddi bir problem.

Grok’ta bu tür engellerle kendi kullanımımda daha az karşılaşıyorum.

Bu, Grok’un her konuda daha doğru veya daha güvenilir olduğu anlamına gelmiyor. Ama kullanıcının işini yapabilmesi açısından önemli bir fark oluşturuyor.

Grok’un yükseliş ivmesini Claude’dan daha yüksek görüyorum. Bu hızla devam ederse sıralamanın değişmesi beni şaşırtmaz.

ChatGPT hâlâ lider ama kan kaybediyor

Bütün eleştirilerime rağmen benim yapay zekâ ligimin birincisi hâlâ ChatGPT.

Bunun nedeni yalnızca modelin yetenekleri değil. ChatGPT’nin etrafında oluşan entegrasyonlar, araçlar ve çalışma ortamı benim günlük kullanımımda çok önemli.

Ancak ChatGPT’nin gelişme ivmesini kaybettiğini düşünüyorum.

Teknolojik olarak gelişmeye devam etmesi, kullanıcı deneyiminin de aynı hızla iyileştiği anlamına gelmiyor. Hatta bazı konularda geriye gittiğini düşünüyorum.

Özellikle gereksiz uzun cevaplar, kullanıcıya yardımcı olmak yerine onun kararlarını sorgulayan yaklaşımlar ve teknik olmayan bazı kısıtlamaların profesyonel iş süreçlerine taşınması ciddi sorunlar yaratıyor.

Yapay zekâ bir kullanıcıya hizmet vermek için var. Kullanıcının yerine editoryal, mesleki veya kişisel kararlar almak için değil.

ChatGPT’nin bu ayrımı zaman zaman kaybettiğini görüyorum.

Dolayısıyla bugünkü sıralamam açık:

Birinci ChatGPT. İkinci Claude. Üçüncü Grok.

Ama bu sıralama kalıcı değil.

ChatGPT’nin ivmesi zayıflıyor. Claude yükseliyor. Grok ise daha yüksek bir hızla geliyor.

Gemini’nin testlerde elde ettiği sonuçlar bu değerlendirmemi değiştirmiyor. Çünkü benim için önemli olan laboratuvar sonuçları değil, gerçek hayatta ortaya çıkan fayda.

Mistral ve yerel yapay zekânın geleceği

Bu yarışta göz ardı edilmemesi gereken başka bir oyuncu da Mistral.

Özellikle yapay zekânın daha küçük donanımlarda, yerel sistemlerde çalışabilmesi açısından önemli gelişmeler yaşanıyor.

Burada parametre sayılarına çok fazla takılmıyorum. Bir modelin kaç milyar veya kaç trilyon parametreye sahip olduğundan çok, bu parametreleri nasıl kullandığı, bilgileri nasıl ilişkilendirdiği ve kullanıcıya ne kadar anlamlı sonuç verdiği önemli.

Benim asıl dikkatimi çeken gelişme, güçlü yapay zekâ sistemlerinin giderek daha erişilebilir donanımlarda çalışabilir hâle gelmesi.

Önce bulut merkezli yapay zekâları gördük. Şimdi edge AI, yani verinin üretildiği noktaya yakın sistemlerde çalışan yapay zekâlar önem kazanıyor. Bir sonraki büyük aşamanın ise kişisel cihazlarda çalışan yerel yapay zekâ olacağını düşünüyorum.

Çünkü yapay zekâya verdiğimiz bilgilerin ne kadarının başka şirketlerin sunucularına gitmesi gerektiğini ciddi biçimde tartışmamız gerekiyor.

Bir şirketin ticari sırları, bir gazetecinin kaynakları, bir avukatın dosyaları veya bir bireyin özel hayatı neden sürekli başka bir şirketin altyapısında işlenmek zorunda olsun?

Yerel yapay zekâ yalnızca teknik bir gelişme değil, aynı zamanda güven ve veri egemenliği meselesi.

Çin’in aşması gereken güven sorunu

Çinli yapay zekâ şirketleri teknolojik olarak önemli gelişmeler kaydediyor. DeepSeek gibi sistemler bunun örnekleri arasında.

Ancak benim Çin merkezli yapay zekâ hizmetlerine yaklaşımım yalnızca teknolojik performansla ilgili değil.

Bir Çinli yapay zekâ hizmetini kullanırken kendimi yalnızca bir teknoloji şirketinin müşterisi olarak hissetmiyorum. Aynı zamanda Çin’le gelecekte çıkar çatışması yaşayabilecek başka bir ülkenin vatandaşı olduğumu düşünüyorum.

Bu benim için önemli bir fark.

Amerikan bir teknoloji şirketine güvenmiyorsam o şirketin hizmetini kullanmam. Ancak Çin söz konusu olduğunda güven sorunum yalnızca şirketle sınırlı değil. Devletin şirketler üzerindeki etkisini ve verilerin hangi koşullarda kamu otoritelerinin erişimine açılabileceğini de hesaba katıyorum.

Bu nedenle Çinli bir yapay zekâ şirketinin teknolojik olarak çok başarılı olması, benim o hizmete güvenmem için yeterli değil.

Aynı yaklaşım Kuzey Kore gibi devlet kontrolünün çok güçlü olduğu ülkelerden sunulabilecek teknolojik hizmetler için de geçerli.

Elbette Amerikan ve Avrupa şirketlerinin de veri güvenliği açısından sorgulanması gerekiyor. Ancak Çin merkezli hizmetlerde benim risk değerlendirmem farklı.

Apple gibi dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden birinin yerinde olsam, kritik yapay zekâ altyapımda Çin merkezli bir sağlayıcıya bağımlı hâle gelmek istemezdim.

Bu tercihimin maliyeti yüksek olsa bile.

Çünkü teknoloji yarışında güven, performans kadar önemli bir ölçüt hâline geliyor.

Başarıyı neyle ölçeceğiz?

Bütün bu tartışmaların sonunda aslında çok daha büyük bir meseleye geliyoruz.

Başarı nedir?

Elon Musk’ın başarısını konuştuğumuzda insanların önemli bir bölümü hemen dünyanın en zengin insanlarından biri olduğunu söylüyor.

Oysa para, başarının tek ölçütü olamaz.

Bir insanın ne kadar para kazandığı, insanlığa ne kattığını tek başına göstermez. Aynı şekilde bir yapay zekâ şirketinin piyasa değeri, yatırım miktarı veya laboratuvar testlerinde aldığı puan da gerçek başarısını tek başına belirlemez.

Bence önümüzdeki dönemde başarı kavramının kendisi değişecek.

Yapay zekâ yalnızca teknolojiyi değil, iş yapma biçimlerini, şirketlerin ekonomik modellerini, meslekleri ve sonunda toplumsal değerleri dönüştürüyor.

Bugün devasa yazılım şirketlerinin üzerine kurulu olduğu iş modellerinin sorgulandığını görüyoruz. Yarın başka sektörlerde de benzer dönüşümler yaşanacak.

Fight Club’ın son sahnesindeki gökdelenler gibi, dijital dünyanın yıllardır sarsılmaz kabul ettiğimiz yapıları da birer birer yıkılmaya başlayabilir.

Ancak o sahnede asıl önemli olan yıkılan binalar değil.

Pencereden dışarı bakan iki insan.

Çünkü yıkılan düzenin ardından nasıl bir dünya kurulacağına yine insanların karar vermesi gerekiyor.

Yapay zekâ liginde kimin birinci olacağı da sonunda bu soruya bağlı.

En büyük modeli kim geliştirdi değil, insanın hayatını gerçekten kim kolaylaştırdı?

Ve belki daha önemlisi, bunu yaparken insanın kendi hayatı üzerindeki kontrolünü kim koruyabildi?