Yapay zeka teknolojileri hızla yayılırken, beraberinde yalnızca teknik değil, etik, politik ve ekonomik tartışmaları da büyütüyor.
Önceki sayılarda bu teknolojinin toplumu gözetleme ve savaşlarda kullanımına ilişkin tartışmalardan bahsetmiştik. Yapay zeka ile ilgili halihazırda devam eden diğer bir dizi önemli tartışmaya giriş amacıyla burada da bazı başlıklara değineceğiz.
Algoritmik önyargı
Yapay zeka sistemlerine dair belki de en çok dile getirilen uyarılardan biri bu sistemlerin tarafsız olmaması. Onları eğiten verilerdeki önyargılar, çoğu zaman yapay zekada da ortaya çıkıyor.
Örneğin eğitim verilerindeki tarihsel eşitsizlikler algoritmalara taşınırken, yüz tanıma sistemlerinde ırk ve cinsiyet temelli hata oranları yüksek.
Bu durum özellikle işe alım, kredi onayı ve güvenlik uygulamalarında ciddi riskler yaratabiliyor.
Kara kutu problemi
Modern yapay zeka modelleri -özellikle derin öğrenme sistemleri- nasıl karar verdiklerini çoğu zaman açıklayamıyor. Bu da şeffaflık ve güven sorununa yol açıyor.
Sağlık ve hukuk gibi alanlarda risk özellikle artarken, eleştirel camiada da “açıklanabilir yapay zeka” çözümleri geliştirmeye çalışanlar var ama bu çabalar henüz sınırlı başarılar getirebildi.
Ucuz emek krizi
Yapay zeka modellerinin “akıllı” olabilmesi için görsel, ses veya metin olsun, devasa miktarda verinin insanlar tarafından sınıflandırılması gerekiyor. Örneğin bir otonom aracın yayayı tanıması için, binlerce fotoğraftaki yaya figürünün bir insan tarafından tek tek işaretlenmesi şart. Veya ChatGPT gibi popüler sohbet botlarının kullanıcıya küfür etmemesinin yolu, eğitim verilerinden küfürlü veya müstehcen içeriklerin ayıklanmış olmasından geçiyor.
Bu işler genellikle iş gücünün çok ucuz olduğu Kenya, Hindistan, Türkiye veya Filipinler gibi ülkelerde taşeron platformlar üzerinden yürütülüyor. Güvencesiz işçiler, bazen saatlerce şiddet içerikli veya rahatsız edici görüntüleri ayıklamak için saat başına 2 doların altında ücretler alabiliyor.
Otomasyon ve istihdam krizi
Otomasyon dalgası yeni iş alanları yaratırken, birçok mesleği de dönüştürüyor veya ortadan kaldırıyor. Beyaz yakalı işler ilk kez ciddi bir risk altında. Ancak iş dünyasındaki tartışma bununla sınırlı da değil.
İlk olarak, teknolojik ilerleme o kadar hızlı gerçekleşiyor ki, eğitim sistemleri bu hıza yetişemiyor. Mevcut iş gücü “atıl” kalma riskiyle karşı karşıyayken, yapay zeka sistemlerini yönetebilecek kalifiye personel açığı her geçen gün büyüyor.
Bunun yanı sıra, geçmişteki otomasyon dalgaları sadece tekrara dayalı fiziksel işleri etkilerken, bugünkü üretken yapay zeka teknolojisi, avukatlık, muhasebe ve yazılım gibi orta sınıfın kalesi sayılan meslekleri hedef alıyor. Bu durum, dünyada ekonomik sınıfların çehresini ciddi biçimde değiştirebilir.
Diğer yandan, iş kayıplarının sosyal bir patlamaya yol açmaması için “Evrensel Temel Gelir” gibi talepler Batı’da daha yüksek sesle dile getirilmeye başladı.
Ancak otomasyonun her ülkede ve dünyanın her bölgesinde aynı hızla ilerlemediği de açık. Örneğin istihdam politikaları nedeniyle Hindistan’da “dhobi wallah” adı verilen iş kolu halen varlığını sürdürüyor. Bu işe mensup kişiler otellerde konaklayanların çamaşırlarını nehir kenarlarında elde yıkıyor ve güneş alan alanlarda kurutarak geri sunuyor. Diğer bir deyişle bugün yaygın biçime çamaşır makinelerinin üstlendiği görevi halen kas gücüyle yerine getirmeyi tercih ediyorlar. Yani yakın gelecekte yapay zeka kaynaklı bir kültürel eşitsizlik de dünyayı bekleyen risklerden.
Son olarak, şirketler işçi çıkarma sırasında, aslında geçmişteki hatalı kararlarını ve ekonomik daralmayı gizlemek için yapay zekayı bir “kılıf” olarak kullanabiliyor. Ocak ayında yayımlanan bir Oxford Economics raporu, firmaların henüz çalışanları yerine geniş ölçekte yapay zeka kullanmaya başlamadığını öne sürmüştü. Bunun yerine şirketlerin, rutin personel azaltımlarını yatırımcılara “modernleşme” ve “teknolojik dönüşüm” gibi pazarladığı öne sürülmüştü.
Telif krizi
OpenAI, Anthropic ve Google gibi devler, e-kitaplar, online yazılar, görseller ve müzikler de dahil olmak üzere internetteki neredeyse tüm telifli içeriği modellerini eğitmek için izinsiz kullandıkları gerekçesiyle eleştiriliyor. 2026 itibarıyla dünya genelinde yapay zeka şirketlerine karşı açılmış 100’den fazla aktif telif davası var.
Gazetecilerin bir kısmı bu dalgaya karşı ayakta kalabilmek için şirketlerle telif sözleşmeleri imzalamaya başladı. Ancak burada da büyük yayıncılar aslan payını aldığı için bağımsız yayıncıları daha da zorlayan bir eşitsizlik derinleşmesi var. Örneğin büyük haber ajansları, dev kütüphaneler ve görsel stok siteleri, verilerini yapay zeka eğitimine açmak karşılığında yıllık milyonlarca dolarlık lisans anlaşmaları imzalayabiliyor. Bunun ne denli sürdürülebilir olduğu da ayrı bir tartışma konusu.
Diğer yandan, 2026’da yürürlüğe giren AB Yapay Zeka Yasası, şirketlerin modellerini hangi verilerle eğittiğini açıklamasını zorunlu kıldı. Sanatçılar artık “Benim eserlerimi eğitim setinden çıkar” diyebiliyor ve bu talebe uymayan şirketler ağır para cezalarıyla karşılaşıyor.
“Yüzde 40” tartışması
ABD ve AB başta olmak üzere hukuk sistemleri genel bir kuralda birleşti: Tamamen yapay zeka tarafından üretilen eserlere telif hakkı verilmiyor. Bir eserin korunabilmesi için “belirgin bir insan yaratıcılığı” içermesi şart koşuluyor. Ancak yapay zeka tarafından üretilen içeriklerin tam olarak kime ait olduğu 2026’nın en büyük hukuki çıkmazlarından biri.
Yapay zeka çıktıları “sahipsiz” kabul edilse de, son dönemde “hibrit eserler” tartışması var. Bazı ülkelerde bir eserin telif alabilmesi için en az yüzde 40 oranında insan müdahalesi içermesi gerektiği gibi somut kriterler getirilmesi konuşuluyor.
Dezenformasyon
Gelişmiş video ve ses klonlama teknolojileri, bir siyasetçinin hiç söylemediği sözleri veya bir ünlünün hiç bulunmadığı ortamları saniyeler içinde, stüdyo kalitesinde üretebiliyor. Bu durum, seçim süreçlerinde ve toplumsal olaylarda “kaosun yakıtı” olarak kullanılıyor.
Bazen gerçek olmayan görüntüler gerçek gibi dolaşıma sokulurken, bazen de kullanıcıların zedelenen güveni, gerçek görüntülerin yapay zeka yapımı zannedilmesiyle sonuçlanıyor.
2018’de Gabon’da yapay zeka tam da bu yüzden bir darbe girişimini tetiklemişti. Gabon Devlet Başkanı Ali Bongo 2018’de hastalanıp bir süre kamuoyu karşısısına çıkmamıştı. Öldüğüne dair söylentiler yayılırken, Bongo bir video mesajla ölmediğini göstermek istemişti. Ancak Bongo videoda tuhaf görünüyordu; gözlerini neredeyse hiç kırpmıyor, konuşması mekanik geliyordu ve yüz hatlarında bir donukluk vardı. İnsanlar videonun yapay zeka / deepfake olduğunu iddia etmeye başlamıştı. Videodan sadece bir hafta sonra ordu darbe yaptı. Okunan bildiride söz konusu videodan bahsediliyordu. Darbe girişimi bastırıldı. Videonun analizleri de aslında deepfake olmadığını ortaya koydu. Yani Bongo aslında gerçekten de hayattaydı ve videoda konuşmuştu.
Son günlerde benzer bir tartışma İsrail Başbakanı Binyamin Netanyahu üzerinden de yürüyor.
Öte yandan, yapay zekayla üretilmiş yazı veya görüntülerin tespiti için yeterince çalışma yürütüldüğünü söylemek zor. ABD’deki Kaliforniya Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi profesörü ve dijital adli tıp uzmanı Hany Farid, Washington Post‘a verdiği röportajda şöyle diyor:
“Video üretim tarafında çalışanların video tespit tarafında çalışanlara oranı 100’e 1.”
AGI ve varoluşsal risk
Yapay genel zeka (AGI), sadece belirli görevleri değil, insan zekasının gerçekleştirebildiği her türlü bilişsel faaliyeti en az bir insan kadar, hatta ondan daha iyi yapabilen farazi sistemlere deniyor.
Önde gelen araştırmacılar, insanlığın AGI’ye ulaşmaya doğru ilerlediğini ve bu noktaya güvenli biçimde gelmesi için yapay zeka tartışmalarına kulak vermek gerektiğini savunuyor. Ancak birçok eleştirmene göre sektörün gidişatı bu güvenlik ve şeffaflık önlemlerinin önemsenmediğini düşündürüyor.
Öyle ki AGI, önceden insan toplumu için bir varoluşsal risk olarak düşünülürken, bugün yapay zeka şirketlerinin yeni ürünlerini tanıtma amacıyla kullandığı bir reklam söylemine dönüştü.
Yapay zeka psikozu
ChatGPT ve Character AI başta olmak üzere, yapay zeka sohbet botlarının halihazırda psikolojik sorunları olan veya bu sorunlara yatkın insanların mental durumunu daha da kötüleştirebildiği biliniyor.
Kullanıcılar, sohbet botuna karşı takıntılı hale gelebiliyor ve bu da paranoya, sanrılar ve gerçeklikten kopuşu beraberinde getiriyor.
Şimdiye dek basında “ChatGPT psikozu” olarak adlandırılan vakalarda sohbet botuyla kurulan sağlıksız iletişim, evliliklerin ve ailelerin dağılmasına, iş kaybına ve evsizliğe varan sonuçlar doğurdu.
Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco’dan psikiyatri araştırmacısı Keith Sakata, sosyal medyada yaptığı açıklamada, “Yapay zeka yüzünden gerçeklikle bağlarını kaybeden” 10’dan fazla kişinin saldırı girişimi vb. davranışlar sonucu hastaneye kaldırıldığını belirtiyor.
Sektörel rekabetin doğurduğu riskler
Yoğun rekabetin hakim olduğu yapay zeka sektöründe firmalar, “İlk biz yaptık” yarışına girerek ürünlerini aceleyle piyasaya sürme eğiliminde. Ancak bu yaklaşım özellikle insanların can güvenliği ve sağlığına doğrudan etki edebiliyor.
Örneğin Google’ın yapay zeka özetleri ilk çıktığında bir kullanıcının “Günde kaç taş yemeliyim?” sorusuna cevaben, kayaçların hayati bir mineral ve vitamin kaynağı olduğunu, günde en az bir küçük taş yemek gerektiğini ileri sürmüştü. Bu durum güvenlikle ilgili ciddi tartışmalara neden olunca bazı yorumcular, teknolojinin henüz hazır olmadan piyasaya sürüldüğünü düşünmüştü.
Yeni Güney Galler Üniversitesi, Sidney’den Yapay Zeka Profesörü Toby Walsh, The Conversation’da yayımlanan yazısında “Google elbette OpenAI ve Microsoft’u yakalamaya çalışıyor. Yapay zekâ yarışına liderlik etmek için gereken mali teşvikler çok büyük. Bu nedenle Google, teknolojiyi kullanıcıların eline sunma konusunda geçmişe göre daha az ihtiyatlı davranıyor” ifadelerini kullanmıştı.
Enerji tüketimi ve çevresel etki
Büyük yapay zeka modellerinin ciddi enerji tükettiği yaygın bilinen bir gerçek. Üretken yapay zeka araçları, dünyanın dört bir yanındaki veri merkezlerinde yer alan binlerce bilgisayar tarafından çalıştırılıyor. Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), küresel veri merkezlerinin elektrik talebinin 2022’den 2026’ya kadar iki katından fazla artacağını ve yapay zekanın bu artışta önemli bir rol oynayacağını tahmin ediyor.
Elektrik Enerjisi Araştırma Enstitüsü’nün başkan yardımcısı David Porter, “ChatGPT’ye verilen bir komut, standart bir Google aramasından 10 kat daha fazla enerji kullanıyor” diyor. TIME’a konuşan Porter, ABD’deki veri merkezlerinin enerjisinin yüzde 10-20’sini şu anda yapay zekânın tükettiğini, ancak bu oranın ileride muhtemelen “önemli ölçüde artacağını” söylüyor.
Özellikle büyük yapay zeka modellerini çalıştırmak için gereken yoğun işlem gücü, sunucuların sıcaklıklarını ve dolayısıyla soğutma ihtiyacını da artırıyor. Veri merkezleri, dünyanın yıllık toplam su tüketiminin yüzde 1 ila 3’ünü oluşturabilir. Bu oran, yoğun yapay zeka kullanımıyla daha da yükseliyor. Örneğin 1 megavatlık bir veri merkezi yılda 6,6 milyon galon su harcayabiliyor.
