Yapay Zekayla Kıymet Üretmek Hakikaten Mümkün mü?

Son birkaç yılda hayatımızın her alanına hızla giren yapay zeka teknolojileri, artık mobil uygulamalardan kurumsal süreçlere kadar geniş bir alanda etken olarak kullanılıyor. Turkcell Yapay Zeka ve Analitik Çözümler Direktörü Yusuf Yiğit, 23 Mayıs sabahı Ankara’da düzenlenen AITS 2025 Zirvesi’nde yapay zekanın bugün yarattığı kıymeti, yaşanmış olan dönüşümleri ve gelecek potansiyellerini ayrıntılarıyla söyledi.

“Yapay zekayla bugün aslına bakarsan kıymet üretiyoruz. Mühim olan bu kıymeti daha etkili ve insan odaklı hale getirebilmek.”
Yiğit, bilhassa son bir senenin üretken yapay zeka alanında yaşanmış olan devrim durumunda gelişmelere sahne bulunduğunu vurgulayarak, değişen teknolojinin demokratikleştiğine ve modellerin artık daha ufak boyutlarda oldukça daha büyük işler başardığına dikkat çekti.

Üretken Yapay Zeka Çağı: Model Demokratikleşmesi ve Düşünen Yapay Zekalar

Son dönemde yapay zeka dünyasında iki mühim paradigma değişikliği yaşandı: Model demokratikleşmesi ve düşünme kabiliyetine haiz modellerin ortaya çıkışı. Yusuf Yiğit, bu süreci şöyleki özetliyor:

“Geçmişte verilerimizi manuel olarak modelleri eğitmek için kullanırken, bugün modeller kendi kendilerine öğrenip gelişmeye başladı. Yapay zekalar artık düşünüyor.”
Geçmişte büyük veri setleriyle beslenen dev modeller, günümüzde oldukça daha kompakt yapılarla daha yüksek performans gösteriyor. Bilhassa değişik ülkelerden çıkan açık ve kapalı kaynaklı modeller rekabet ortamını daha da kızıştırıyor ve teknoloji, her insanın erişebileceği bir noktaya geliyor.

Ekonomik Gerçeklik: Tüm bu Yapay Zeka Çabalarına Kıymet mi?

Üretken yapay zekanın yarattığı coşku, ekonomik çıktılarda ne kadar karşılık buluyor? Bu probleminin cevabı şaşırtıcı şekilde net değil. Yusuf Yiğit, Goldman Sachs’ın raporlarına ve McKinsey’nin yönetici araştırmalarına dikkat çekiyor.

“Bir trilyon dolarlık yatırım yapılmasına karşın yöneticilerin %80’i üretken yapay zekanın karlılık üstünde sınırı olan bir etkiye haiz bulunduğunu söylüyor. Bu bir çelişki.”
Burada görülen temel mesele, üretken yapay zekanın tesirini yalnız model geliştirme ile sınırı olan görüp gerçek kullanım senaryolarına yeterince entegre edememekten kaynaklanıyor.

Başarı Hikayeleri: Yapay Zekanın Gerçek Tesir Alanları

Yiğit’e bakılırsa Yapay zekanın gerçek anlamda kıymet yarattığı üç temel alan var:

Yazılım Mühendisliği: Bugün yazılan kodların ortalama %25’i artık yapay zekalar tarafınca oluşturuluyor. Bu, geliştiricilerin hızını ve verimliliğini mühim seviyede artırıyor.

Söyleşi Arayüzleri (Chatbotlar): ChatGPT benzer biçimde araçlar günlük hayatımızda temel bir yardımcıya dönüşmüş durumda. Yapay zekalar artık hayatımızın olmazsa olmaz parçalarından biri.

İçerik Üretimi ve Analizi: Pazarlamadan hukuk metinlerine, ödevden yazı analizlerine kadar geniş bir yelpazede insanoğlunun gerekseme duyduğu tüm içerikler yapay zekayla daha kolay ve süratli hale geliyor.

Bu alanların ortak özelliği, insan faktörünün halen işin merkezinde olması. İnsan editörlüğü ve yönlendirmesi, bu sistemlerin başarısının kilit noktası olarak öne çıkıyor.

“Başarı hikayelerinin sırrı, yapay zekanın insana hizmet etmesi. İnsan faktörü hala tehlikeli sonuç.”
Geçmişin Dersleri: Buğu Makinesinden Elektrik Motoruna

Yusuf Yiğit, yapay zeka devrimini anlamlandırmak için tarihsel bir perspektif sunuyor. 1880’lerde elektrik motorlarının sanayiye girmesi ve etkilerinin sadece 30-40 yıl sonrasında ortaya çıkması buna örnek olarak veriliyor.

“Elektrik motorunun enerjisini anlayamayan firmalar battı. Bugün yapay zekanın sunmuş olduğu potansiyeli görmezden gelen firmalar de aynı riski taşıyor.”
Burada en mühim ders, paradigma körlüğünden kurtulup teknolojiyi iş süreçlerine gerçek anlamda entegre etmek. Yapay zeka, mevcut süreçlere eklenen bir modül değil, süreçleri baştan sona değiştiren bir devrim olarak görülmeli.

Yapay Zeka Modellerine Turkcell’in Yaklaşımı

Turkcell, yapay zekayı kendi süreçlerine iyi mi entegre ediyor? Yusuf Yiğit, bunu üç katmanlı bir yapı olarak açıklıyor:

• Model Katmanı: Yapay zekanın temel yapı taşları. Büyük yatırımlar gerektiriyor.
• Platform Katmanı: İş akışlarını yöneten platformlar. Bugün pek oldukça startup bu alanda inovasyon yapıyor.
• Çözüm Katmanı: Turkcell benzer biçimde şirketlerin hızlıca uygulama geliştirebildiği alan.

“Hepimiz model geliştiremez fakat çözüm katmanında süratli ve kıymet odaklı çözümler üretmek mümkün.”
Bu katmanlı yaklaşım, hem finansal kaynakları hem de insan kaynağını en verimli şekilde kullanmayı sağlıyor.

Prototip Mezarlığından Kurtulmak: Gerçek Faydaya Odaklanmak

Üretken yapay zeka dünyasının en büyük tuzaklarından biri, geliştirilen projelerin gerçek dünyaya çıkamadan “prototip mezarlığı” olarak adlandırılan noktada takılıp kalması. Turkcell Yapay Zeka ve Analitik Çözümler Direktörü Yusuf Yiğit, üretken yapay zeka uygulamalarında prototiplerle gerçek ürünler arasındaki uçurumun, pek oldukça firmanın ve girişimin kıymet yaratma potansiyelini ciddi anlamda sınırladığını belirtiyor.

Üretken yapay zekanın en cazip yanlarından biri, coşku verici fikirlerin ve yenilikçi çözümlerin oldukça süratli halde hayata geçirilebilmesi. Sadece Yusuf Yiğit, bu hızın yanıltıcı olabileceğini de vurguluyor:

“Üretken yapay zekayla yaptığınız prototipler hakkaten inanılmaz derecede coşku verici oluyor. Bir talebe bile kısa sürede etkisi altına alan bir prototip ortaya çıkarabiliyor. Fakat gerçek dünyada kullanıma sunmaya çalıştığınızda, işte orada işler acıklı şekilde karmaşıklaşıyor ve maliyetler katlanarak artıyor.”
Bu durumun temel sebebi, yapay zekanın doğasında bulunan öngörülemeyen problemler ve gerçek yaşam senaryolarıyla prototip aşamasında yeterince yüzleşilmemesi. Mesela, bir yapay zeka asistanının prototip aşamasında verdiği sonuçlar, kontrollü ortamda son aşama tutarlı olabilir. Sadece gerçek kullanıcılarla ve gerçek iş süreçleriyle karşı karşıya kaldığında, modelin tahmin edilemeyen davranışları, performans kayıpları ve en önemlisi kullanıcı deneyimi sorunları ortaya çıkabiliyor.

Yiğit’e bakılırsa bu problemi aşmanın yolu, işin en başlangıcında prototip aşamasına bile geçmeden ilkin gerçek kullanım senaryolarına odaklanmak. Kısaca ilk etapta üretilen çözüm, kağıt üstünde ya da kapalı ortamlarda coşku verici bir netice verse bile, şu soruların net cevaplarını içermeli:

• Bu prototip gerçek dünyada hangi problemi çözüyor?
• Hangi kullanıcı gereksinimlerine somut cevaplar veriyor?
• Üretim ölçeğinde kullanılmak suretiyle hangi ek teknolojik, ekonomik ve insani kaynakları gerektirecek?
• Kullananların gerçek davranışları, sistemin performansını iyi mi etkileyecek?

Yusuf Yiğit, bu sürecin göz ardı edilmemesi icap ettiğinin altını çiziyor:

“Prototip mezarlıklarına düşmemek için işin başlangıcında gerçek kullanım senaryolarına odaklanmak koşul. Bir prototip coşku verici olabilir fakat gerçek dünyadaki başarı, kullanıcı deneyiminde ve ürünün sağlamış olduğu değerde yatar.”
Yapay zeka projelerini gerçek kullanıcılarla erken aşamada kontrol etmek, kullanıcı geri bildirimlerini devamlı değerlendirmek ve gerçek problemler üstünde erken dönem aksiyonlar almak, prototiplerin gerçek ürünlere dönüşmesindeki başarı oranını mühim seviyede artırıyor. Bu bağlamda, prototip aşamasının yalnız teknik bir deneyden ibaret olmadığı, iş stratejisinin ve kullanıcı ihtiyaçlarının merkeze alındığı tehlikeli sonuç bir aşama olduğu unutulmamalı.

Ek olarak Yiğit, “Prototip aşamasında insan faktörünün önemini asla göz ardı etmemeliyiz,” diyor ve ekliyor:

“Yapay zeka teknolojisinin en başarıya ulaşmış örneklerinde ortak bir nokta var: İnsan, döngünün merkezinde. Prototipleri insanoğlu için tasarlamak ve insanların gerçek gereksinimlerine yanıt vermek, başarıyı getiriyor.”
Bu da gösteriyor ki, prototip mezarlığından kaçınmanın yolu teknolojik heyecana kapılmadan ilkin, yapay zeka çözümlerinin gerçek dünya problemlerine iyi mi yanıt vereceğini dizgesel bir halde ele almak.

Türkçe Yapay Zeka Ne Durumda?

Yapay zekanın küresel gelişimi büyük bir ivme kazanırken, dil bariyeri teknolojik uçurumun tehlikeli sonuç unsurlarından biri haline geldi. Bugün İngilizce başta olmak suretiyle bazı diller yapay zeka modellerinde yoğun olarak temsil edilirken, tıpkı Türkçemiz benzer biçimde dünya üstünde mühim nüfuslar tarafınca konuşulan pek oldukça dil yeterince temsil edilmiyor.

Yusuf Yiğit, Türkçe’nin yapay zeka alanındaki noksan temsilinin Türkiye’nin dijital geleceği açısından stratejik bir tehdit oluşturduğunu belirtiyor ve şunları söylüyor:

“Türkçe dilini yapay zekada temsil etmek, Türkiye’nin dijital geleceği için dirimsel öneme haiz. Yapay zekanın ekonomik ve toplumsal tesirini devletimizde tam anlamıyla görebilmek için Türkçe dil modellerini oluşturmak ve geliştirmek zorundayız.”
Türkçe’nin yapay zeka modellerindeki eksikliği, günlük hayatta kullanılan ürünlerin standardını, yapay zeka temelli hizmetlerin kapsamını ve kullanıcı deneyimini direkt etkiliyor. Mesela, İngilizce temelli modellerle meydana getirilen tercümeler, söyleşi robotları ve sesli asistanlar, Türkçe dilindeki dilbilgisel ve kültürel farklılıklar sebebiyle tatminkar bir edinim sunamayabiliyor.

Yusuf Yiğit’e bakılırsa bu eksikliği kapatmak için stratejik bir yol haritası gerekiyor:

• Türkçe için kapsamlı veri setleri oluşturulmalı ve açık kaynak olarak paylaşılmalı.
• Büyük dil modellerinin (LLM) Türkçe dilinde eğitilmesi ve optimize edilmesi için bilimsel nitelikli çevreler, {özel sektör}, girişimler ve kamu kurumları içinde kuvvetli iş birlikleri kurulmalı.
• Türkçe dil modellerinin eğitimi ve geliştirilmesi için yerli ve internasyonal finansman kaynakları harekete geçirilmeli.

Yiğit, tüm paydaşların ortak bir vizyonda buluşmasının tehlikeli sonuç ehemmiyet taşıdığını vurguluyor:

“Tüm paydaşlarla beraber hareket ederek, Türkiye’nin büyük veri setlerini ve altyapı kaynaklarını birleştirmeliyiz. Bu, Türkiye’nin dijital dönüşümünde yapay zekayı etkin bir halde kullanmasının en temel adımı olacak.”
Türkçe büyük dil modellerinin geliştirilmesi, yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmak için kaçınılmaz bir adım. Bu adımın atılması, yalnız teknolojik gelişim açısından değil, hem de ekonomik ve toplumsal açıdan da büyük bir katma kıymet yaratacak.

Türkçe dilinin yapay zeka modellerinde daha kuvvetli temsil edilmesi, yalnız Türkiye’nin değil, Türkçe konuşulan geniş coğrafyaların dijital geleceği için de stratejik bir dönüm noktası olacak. Bu doğrultuda, veri toplama, veri işleme ve model eğitimi süreçlerinde ülke çapında ortak bir hareket başlatılması gerekiyor. Yiğit’e bakılırsa bu hamle, Türkiye’nin yapay zeka alanında küresel çapta etkili bir erkek oyuncu olmasının önünü açacak ve internasyonal rekabette mühim avantajlar sağlayacak.

Netice olarak Yusuf Yiğit, Türkçe’nin yapay zekada kuvvetli temsiliyetinin, dijital teknolojilerde bağımsız ve kuvvetli bir Türkiye’nin anahtarı bulunduğunu belirtiyor ve ekliyor:

“Bu, bir lüks değil. Bir zorunluluk. Yapay zekanın Türkiye’de gerçek anlamda kıymet üretmesi için Türkçe dilinde kuvvetli ve açık kaynaklı büyük dil modellerine yatırım yapmalıyız.”
Turkcell’in Yapay Zeka Prensipleri: İnsan, Itimat, Kıymet ve Devamlı Öğrenme

Turkcell, yapay zekayı kullanırken dört temel prensibi merkeze alıyor:

• İnsan Odaklılık
• Güvenli ve Etik Yapay Zeka
• Kıymet Odaklı İnovasyon
• Devamlı Öğrenme

Bu prensipler, Turkcell’in yapay zeka stratejisinin omurgasını oluşturuyor.

“Yapay zekayı kullanırken temel prensiplerimiz insan, itimat ve devamlı öğrenme. Bu prensiplerden taviz vermememiz gerekiyor.”
Bitirirken: Yapay Zeka Değil, İnsan Odaklı Bir Gelecek

Yapay zeka, insanlığın karşısına çıkan son büyük devrim olarak nitelendirilebilir. Sadece bu devrim, yalnız teknolojiyle değil, insanı merkeze alan yaklaşımla başarıya ulaşmış olacaktır.

“Yapay zeka teknolojisi, insanı güçlendirmek için var. Turkcell olarak insana kıymet katan çözümler üretmeye devam edeceğiz.”
Bu anlayış, Turkcell’in yapay zeka ile geleceğe dair vizyonunu net olarak ortaya koyuyor.