Bilimsel araştırmanın temel özelliklerinden biri, hiçbir çalışmanın tek başına var olmaması, daha büyük bir bilgi bütününün parçası olmasıdır. Akademik literatür, tek tek çalışmaların üzerine inşa edildiği bir yapı gibidir; her yeni makale, önceki araştırmalardan beslenir, onları değerlendirir, eleştirir ve kendi katkısıyla bu birikimi ileriye taşır. Bu süreç, atıflar aracılığıyla işler. Araştırmacılar birbirlerinin eserlerine gönderme yaparak hem ortak bir tartışma zemini kurar, hem de bu göndermeler aracılığıyla özgün katkıların hakkını teslim eder. Böylece eser ile müellif arasındaki bağ, kolektif bilgi üretiminin dengesi içinde anlam kazanır.

Ancak son yıllarda özellikle yapay zeka araştırmalarında ortaya çıkan tablo, bu geleneksel döngünün sınırlarını zorluyor. Büyük teknoloji şirketlerinin geliştirdiği modeller, disiplinler arası devasa ekiplerin işbirliğini gerektiriyor. Makine öğrenimi araştırmacıları, veri mühendisleri, donanım tasarımcıları, etik uzmanları ve ürün yöneticileri aynı projede buluşuyor. Ortaya çıkan bilimsel ürün de, bu çok katmanlı emeği yansıtarak alışılmışın ötesinde uzun yazar listeleriyle yayımlanıyor.

Araştırmanın Değişen Doğası

Pozitif bilim ve mühendislik alanlarında kalabalık yazarlı makaleler alışılagelmiş bir fenomendir. Ancak, son günlerde bu durumun oldukça bariz bir örneği Google’ın Gemini 2.5 makalesi oldu. Makalede tam 3.295 yazarın yer alması, bilim dünyasında olduğu kadar teknoloji çevrelerinde de şaşkınlık yarattı. “Bir ampul değiştirmek için kaç Google araştırmacısı gerekir?” esprisiyle dolaşıma giren bu haber, yapay zeka araştırmalarında hem üretim süreçlerinin boyutunu hem de bilimsel katkının nasıl tanımlanacağına dair yeni soruları gündeme getiriyor.

Bir yandan, söz konusu espriye matufen bahsi geçen çalışmanın kapsamı kadar fazla araştırmacının işlevi sorgulanıyor. Gerçekten de 3.295 kişinin her birinin doğrudan bilimsel içerik üretimine ne ölçüde katkı sunduğu belirsiz. Ancak bu denli kalabalık bir yazar listesi, modern yapay zeka projelerinin alışılmışın ötesinde çok katmanlı bir iş bölümüne dayandığını düşündürüyor. Bu tür projelerde yalnızca modelin eğitimiyle uğraşan araştırmacılar değil; veri toplayan, temizleyen, altyapı inşa eden, etik değerlendirmeler yapan, güvenlik testleri yürüten ve ürünleştirme sürecini yöneten ekipler de sürece dahil ediliyor. 

Makine öğrenimi araştırmacısı David Ha, X’te (eski Twitter) paylaştığı bir gönderide, bu devasa listede gizlenmiş bir sürprizi ortaya çıkardı: Yazarların ilk harflerinden, sıralı biçimde okunduğunda şu cümle çıkıyor: “GEMINI MODELS CAN THINK AND GET BACK TO YOU IN A FLASH.” (GEMINI MODELLERİ ANINDA DÜŞÜNÜP SİZE GERİ DÖNÜYOR.)

Makale, mart ayında tanıtılan Gemini 2.5 Pro ve Gemini 2.5 Flash modellerini anlatıyor. Bu modeller, yanıt üretmeden önce “yüksek sesle düşünme” tarzında bir metin üreterek daha karmaşık sorunları çözmeyi hedefleyen yeni bir akıl yürütme tekniği kullanıyor. Google’ın 2023’teki ilk Gemini makalesinde “sadece” 1.350 yazar bulunuyordu. İki yıl içinde bu sayı %144 artmış durumda.

Peki bu kadar geniş bir yazar listesi, gerçekten tüm isimlerin araştırmanın her aşamasına aktif biçimde katıldığı anlamına mı geliyor, yoksa şirketlerin iç işleyişi gereği “projeye dokunan herkesin” adını yazma eğiliminden mi kaynaklanıyor? 

Bu soruya verilecek yanıt, yalnızca etik bir mesele değil, aynı zamanda bilginin nasıl dolaşıma girdiğini belirleyen bir unsur. Zira binlerce yazarın isminin olduğu bir makale, dışarıdan bakıldığında büyük bir uzlaşı ve titizlikle üretilmiş izlenimi uyandırırken, gerçekte bireysel katkıların ayırt edilmesini zorlaştırıyor. Bu durum hem bilimsel emeğin takdirini bulanıklaştırıyor, hem de atıf sayılarının şişmesine yol açarak literatürdeki etki ölçümlerini yanıltabiliyor. 

Dahası literatürün bütünlüğü açısından da, hangi bulguların kimin sorumluluğunda olduğu belirsizleşiyor. Sonuç olarak, yapay zeka araştırmalarının devasa ekiplerle yürütülmesi bilimsel üretimi hızlandırsa da, akademik normların yeniden tanımlanmasını gerektiren yeni soruları da beraberinde getiriyor. Görünen o ki, yapay zeka araştırmaları araştırmanın doğasına da temelden etkilerde bulunuyor. 

ABD’nin “Yapay Zeka Yarışını Kazanma Planı”: Teknolojik Hegemonyanın Yeni Yol Haritası

Beyaz Saray, Başkan Trump’ın Ocak ayında yayımladığı Yapay Zeka Alanında Amerikan Liderliğinin Önündeki Engellerin Kaldırılması başkanlık kararnamesi doğrultusunda “Yapay Zeka Yarışını Kazanmak: Amerika’nın YZ Eylem Planı” adlı kapsamlı strateji belgesini duyurdu. Bu plan, Amerikan yapay zeka ekosistemini teknoloji geliştirme süreciyle sınırlı tutmayıp, jeopolitik, ekonomik ve kültürel boyutlarıyla küresel bir vizyon ortaya koyuyor.

Planın Temel Hatları

Belge, önümüzdeki haftalar ve aylar içinde hayata geçirileceği belirtilen 90’dan fazla politika adımını üç ana sütun altında topluyor:

• İnovasyonu Hızlandırma: Regülasyon engellerinin kaldırılması ve özel sektörün Ar-Ge faaliyetlerine ivme kazandırılması.

• Yapay Zeka Altyapısının İnşası: Veri merkezleri ve yarı iletken fabrikalarına yönelik izin süreçlerinin hızlandırılması, nitelikli iş gücü için mesleki eğitim programlarının genişletilmesi.

• Uluslararası Diplomasi ve Güvenlikte Liderlik: Yapay zeka standartlarının ihracı ve dost/müttefik ülkelerle güvenlik temelli teknoloji ortaklıkları.

Planın dikkat çekici unsurlarından biri, yapay zeka ihracatının “uçtan uca paketler” olarak tasarlanması oldu. Donanım, yazılım, modeller ve standartların birlikte ihraç edilmesi, ABD teknolojisini küresel ağlara daha sıkı entegre etmeyi hedefliyor. 

İfade Özgürlüğü ve Model Tarafsızlığı

Planın dikkat çeken unsurlarından biri, “öncü” (frontier) modellerde ifade özgürlüğünün korunması yönündeki vurgu. Federal hükümetin yalnızca “nesnel ve ideolojik önyargılardan arındırılmış” büyük dil modelleriyle sözleşme yapacağını ilan etmesi, yapay zeka sistemlerinin içerik üretimi ve denetimi konusundaki politik tartışmalarda bir kırılma noktası oluşturuyor. Bu yaklaşım, hem YZ güvenliği alanındaki teknik kaygıları hem de değerler çatışmasının teknoloji tasarımındaki yansımalarını yeniden görünür kılarak, “tarafsızlık” kavramının kendisini sorgulamaya açar. 

Söz gelimi ideolojik önyargılardan arındırılmış bir modelin imkanı var mıdır sorusu tekrar gündeme gelecektir. Tarafsızlığın dil zemininde imkansız olduğunu akla getirdiğimizde mevcut kriz daha belirgin olarak görünecektir. 

Bu eylem planı ayrıca ABD’nin yapay zekayı ulusal güvenlik stratejisi ve küresel nüfuz politikası açısından merkezi bir unsur olarak konumlandırdığını da tekrar vurguluyor. Bu sayede teknoloji gelişme yalnızca firmalarının büyüme ajandaları için gerekli bir unsur olmaktan öteye geçip ulusal çıkarların taşıyıcısı haline geliyor. Özellikle Amerika’nın teknoloji ihracatının siyasi hegemonik etkilerini içerisinde barındırıyor. Dolayısıyla YZ hamlesinin bir bütün olarak Amerika’nın ulusal politik çıkarlarının temsili ve hususen Çin gibi teknoloji üreten birincil rakiplerine karşı yumuşak güç kapasitesinin artışı olarak görmek mümkün. 

Öte yandan yapay zeka projelerinin “ifade özgürlüğü” kriteri üzerinden filtrelenmesi, teknoloji şirketleri ile federal yönetim arasında kuralları kimin koyacağı tartışması doğurabilir. Bu durum, “devletin tarafsızlık anlayışının” teknoloji ürünlerinin tasarımına doğrudan müdahil olması anlamına geldiği için, yalnızca içerik denetimi değil, aynı zamanda piyasa rekabeti ve inovasyon alanları açısından da tartışmalı bir bağlam taşıyor. Zira söz konusu gelişmeler federal hükümetin bağımsız teknoloji şirketlerine müdahalesi anlamına geliyor.

Son olarak, planın içerdiği 90’dan fazla politika adımı, kapsamlı bir bürokratik seferberlik olmanın yanında, aynı zamanda ABD’nin yapay zeka yarışını artan oranda bir “ulusal güvenlik yarışı” olarak çerçevelediğini gösteriyor. Bu perspektif, önümüzdeki dönemde Amerikan yapay zeka politikasının ticaret, diplomasi ve savunma eksenlerinde şekilleneceğine dair güçlü bir gösterge sunuyor. Böylece yapay zekanın evrensel bir teknolojik gelişme olduğuna dair dolaşımda olan naif fikirler de zemin kaybediyor.

Gemini Deep Think, Matematik Olimpiyatlarında Altın Madalya Seviyesine Ulaştı

Dünyanın en prestijli genç matematik yarışması olan Uluslararası Matematik Olimpiyatları (IMO), 1959’dan beri her yıl düzenleniyor. Olimpiyatlarda lise öncesi seviyedeki en seçkin altı öğrenciden oluşan ulusal takımlar, cebir, kombinatorik, geometri ve sayı teorisini kapsayan altı zorlu problemi çözmek için yarışıyor. Katılımcıların yaklaşık %8’i altın madalya ile ödüllendiriliyor. Zorluk seviyesi ve ona bağlı prestiji oldukça yüksek. 

Son yıllarda IMO, yalnızca genç matematikçiler için değil, aynı zamanda yapay zeka sistemleri için de üst düzey muhakeme ve problem çözme kapasitesini test eden bir alan haline geldi. Geçtiğimiz yıl Google DeepMind’in AlphaProof ve AlphaGeometry 2 sistemleri, altı sorudan dördünü çözerek gümüş madalya standardına ulaşmıştı.

Bu yıl ise daha büyük bir eşik aşıldı. Gemini Deep Think’in gelişmiş versiyonu, altı sorudan beşini hatasız şekilde çözdü, 35 puan elde ederek altın madalya seviyesine ulaştı. IMO Başkanı Prof. Dr. Gregor Dolinar, Gemini’nin çözümlerini “açık, kesin ve çoğu zaman kolay takip edilebilir” olarak nitelendirdi. Böylece olimpiyat seviyesinde sofistike matematik sorularının çözülmesi yapay zeka gündeminde yerini aldı.

Geçen yılki sistemler, problemleri önce özel matematik dillerine (örneğin Lean) çevirip çözüyordu ve bu süreç günler alıyordu. Zira bütün değişkenlerin transforme edilişi gibi teknik süreçler içeriyor, bir nevi bilgisayar dilinde işini hallediyordu. Gemini Deep Think ise doğal dilde çalışarak, resmi olimpiyat problem tanımlarından yola çıkıp doğrudan matematiksel ispatlar üretebildiğini gösterdi. Üstelik tüm bunları olimpiyatın 4,5 saatlik sınırları içinde gerçekleştirdi.

Yapay Zeka ve Matematiğin Geleceği

Bu gelişme, yapay zeka modellerinin giderek daha karmaşık görevlerin üstesinden gelebileceğini gösteriyor. Ancak bu tür başarıları doğrudan “yapay zeka artık matematik biliyor” şeklinde yorumlamak güç. Zira matematik bilmek ile matematik problemlerini çözmek arasında dikkate değer bir ayrım vardır. Bir makinenin bu problemleri çözebilmesi, onun matematiğin kavramsal bütünlüğünü idrak ettiği anlamına gelmez. Böyle bir iddia, matematik düşüncesini indirgemek gibi bir riski de beraberinde getirir.

Bu indirgeme, matematiğin tarihsel olarak insanın doğadaki formları kavrayışından ve a priori mantık ilkelerinden türeyen düşünce biçimini, salt bir mekanik işlem dizisine indirerek niteliklerini yitirmesine yol açabilir. İndirgenmiş hal, asıl olanın yerine geçerek yeni norm halini aldığında, matematiğin doğasına içkin zenginlik görünmez hale gelir.

Buna ek olarak, yapay zekanın matematikte veya dilde ulaştığı fonksiyonel çıktılardan hareketle onun da idrak gücüne sahip olduğu izlenimini edinmek başka bir yanılsama doğurur. Özellikle özetleme ya da çıkarım yapabilen dil modellerinin çıktıları, çoğu zaman onların gerçekten anladığı değil, yalnızca istatistiksel ilişkileri ustalıkla üretebildiği gerçeğini maskeleyebilir. Bu da yapay zekaya dair kanaatlerimizi, gerçeğin kendisinden ziyade bu hızlı ve akışkan çıktılar doğrultusunda şekillendirme tehlikesini beraberinde getirir.