Yapay zekâ: Türkiye iki arada bir derede
ChatGPT’yi 10 senedir kullanıyormuş gibi hissediyor olabilirsiniz. Ama bu teknoloji piyasaya çıkalı henüz bir sene dahi olmadı. Birçoğumuz için hâlâ yeni bir tür oyuncak olsa da özellikle ChatGPT’nin en iyi örneği olduğu üretici yapay zekâ (generative AI), küresel dengeleri hızla değiştiriyor. Mesela ilaç sektöründe icatlar artık yapay zekâ ile yapılıyor. Bu nedenle ilaç şirketleri yapay zekâ teknolojisine büyük ilgi gösteriyor. Mesela yakından tanıdığımız Biontech firması, aşıdan kazandığı paralarla 500 milyon dolara ödeyerek InstaDeep diye bir şirketi yakın zamanda satın aldı. Ukrayna, Delta adlı yazılım programı üzerinden sahadaki stratejisine yön veriyor. Bunu da bir yanda Bayraktar İHA’ları diğer yanda yeni devreye soktuğu harp sahasındaki sensörler marifetiyle topladığı gerçek zamanlı verilerle yapıyor. Yani bir ülkenin sağlığı için de savunması için de yapay zekâ önemli.
2021 yılında biz de bir “Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi” yayımlamıştık. Bu dokümanda odak noktası, yapay zekâ ile ilgili ARGE çalışmalarının ve uluslararası iş birliklerinin artırılmasıydı. Aradan geçen kısa sürede yapay zekâ jeopolitik bir mesele haline geldi. 18 Kasım 2022 günü gazetenizde yazdığım üzere, ABD Çin’e karşı yapay zekâ geliştirmekte kullanılan çiplerle ilgili kapsamlı bir ambargo paketini devreye aldı. Dünyada çiplere erişim stratejik bir mesele haline geldi. Bu yüzden üretici yapay zekâ için en revaçta çipleri üreten Nvidia şirketinin değeri 1 trilyon doları geçmiş durumda. Bu şirketten çip almak için sıraya girmeniz gerekiyor. Nvidia’ya en büyük siparişlerden ikisini de Suudi Arabistan’daki Kral Abdullah Üniversitesi ve Abu Dabi’deki Masdar teknoloji merkezi vermiş. Fransız Telekom milyarderi Xavier Niel geçen ay “Fransız topraklarında” çalışan çiplere 200 milyon Euro yatırım yapacağını açıkladı.
Yapay zekâ teknolojisi yaygınlaşmaya devam ederken bu teknolojinin nasıl regüle edileceği de önem kazandı. Çin ve Rusya gibi ülkeler, kontrol edemeyecekleri uygulamaları tamamen yasaklıyor. Avrupa Birliği ise yakın zamanda yürürlüğe sokmayı planladığı “Yapay Zekâ Kanunu (AI Act)” ile özellikle ChatGPT gibi uygulamalara kapsamlı düzenlemeler getiriyor. Bu düzenlemeler ne kadar uygulanabilecek henüz soru işareti. Öte yandan ABD, teknolojinin düzenlemesine dair her alanda olduğu gibi siyasi tıkanıklık nedeniyle bir adım atamıyor. İngiltere, Hindistan gibi ülkelerse kendi özgün yollarını çizmeye çalışıyor.
Teknoloji küresel bir niteliğe sahip olduğu için hukuki çerçevenin de küresel konsensüs ile oluşmasını bekleyebilirsiniz. Mesela G7 içinde, Japonya dönem başkanlığında kurulan Hiroşima Süreci’nin amacı bu. Ancak isminin talihsizliğinin yanı sıra bu süreç kapsayıcı olmaktan çok uzak. Hiroşima inisiyatifinin içinde Rusya, Çin, Hindistan, Kore, Türkiye gibi ülkeler yok. Hal böyle olunca, üretici yapay zekâyı geliştiren şirketler kendi “gönüllü” kurallarını koyuyorlar. Ancak işin tabiatı gereği bu şirketlerin modellerinin nasıl çalıştığını anlayamıyoruz. Bu arada, OpenAI (ChatGPT), Anthropic gibi yeni çıkan yapay zekâ şirketlerinin her birinin arkasında Microsoft, Google gibi küresel dijital devlerin olduğunu belirtelim. Yani 10 sene önce sosyal medya gibi diğer dijital pazarlarda olduğu gibi, yapay zekâda da kuralları şimdilik devletler değil şirketler koyuyor.
Peki, Türkiye’nin yapay zekâ stratejisi nasıl güncellenebilir? Birincisi hem ulusal çip altyapımızı kurmak hem de yapay zekâ ile ilgili girişimleri fonlamak için ciddi finansmana ihtiyaç var. Zira bu girişimler de gidip bir altyapı sağlayıcıya para verecek. Dünyada üretici yapay zekâ işlerinde çalışan startup’ların yatırım turuna çıktıklarında Seri A seviyesinde aldıkları ortalama finansman miktarı 16 milyon dolarmış. Bizde bu ortalama genel olarak 5 milyon dolar civarında. Arada büyük bir uçurum var. Küresel ölçekte faizler yükseldikçe bu uçurum daha da derinleşecektir. Yeni kalkınma planında da yapay zekâ kullanımının önemi turizmden tarıma, imalat sanayiinden savunmaya 29 yerde vurgulanmış, fakat planı ölçeklendirirken, kamu kaynakları ve kamu-özel sektör iş birlikleri ile sağlanan finansman önemli olacak.
İkincisi, üretici yapay zekâya taban oluşturan GPT-4 gibi modelleri kurmak için çok ciddi araştırma altyapısı gerekiyor. Dünyada bu altyapı zaten büyük şirketlerin eline geçmiş durumda. Mesela Google, Microsoft ve Facebook çalışanlarının araştırmalarının aldıkları toplam atıf sayısı Stanford, UC Berkeley gibi üniversitelerden daha fazla. Bizim mevcut üniversite altyapımızla bu işleri yapmamız mümkün değil. Demek ki, uygulamalarda niş alanları keşfetmemiz gerekiyor. Mesela geçen ay Kaliforniya’da sürücüsüz taksilere izin verildi. Böyle pilot projelerin önündeki bürokratik engelleri kaldırarak işe başlayabiliriz. Brüksel, yapay zekâ ve tüm dijital piyasaları kurallarla boğarken, Avrupa’nın peşine takılmak yerine İngiltere ve Hindistan gibi kendi özgün yolumuzu çizmeliyiz.