AI Moats Are Dead mi? Substack Makalesi AI Tarafından Üretilmiş ve Kendi Gerçeklerini Yanlış Verdi

Yapay Zekâ, Kendi Gerçeklerini Yanlış Anlatıyor: 'AI Moats Are Dead' Makalesi Bir Kandırma mı?

Bir makalenin doğru olup olmadığını kontrol etmek, gazetecilikte temel bir görevdir. Ama ne olur da makaleyi yazanın kendisi, doğruluğunu kontrol edemiyor? Farida Khalaf’ın Substack’te yayımladığı “AI Moats Are Dead” başlıklı yazı, aslında bir yapay zekâ tarafından üretilmiş, kendi içeriğindeki temel gerçekleri bile yanlış sunan bir metindi. Bu durum, sadece bir hata değil; AI üretiminin tehlikeli bir yanıtı: kendini doğrulayamayan bir sistem, kendi yarattığı gerçekliklerin içine düşebiliyor.

Yanlış İsimler, Yanlış Tarihler, Yanlış Nedenler

Makalenin en çarpıcı hatası, içindeki görsel animasyonda yer alan isimlerin tamamen çarpıtılmış olmasıydı. Anthropic, AI sektöründe en önemli aktörlerden biri olarak bilinirken, animasyonda “Fathropic” olarak geçiyor. Claude modeli “Clac#”, OpenAI ise “OpenAll” olarak yazılmış. Hatta bir not defteri ekranında “Cluly fol Slopball!” yazısı var — bu, bir insanın yazmayacağı kadar anlamsız bir karışıklık. Bu tür hatalar, bir yazının insan tarafından yazıldığını iddia etmesi için çok büyük bir red işaretidir. Bir yazar, özellikle teknik bir konuda bu kadar temel hataları yapmaz; ama bir AI modeli, veri setindeki örüntüleri karıştırıp rastgele birleştirirken bu tür saçma kombinasyonları üretir.

Gerçek zamanlı verilere göre, makalede bahsedilen GPT-5.2-Codex’in 5 Şubat’ta piyasaya sürülmesi iddiası da tamamen yanlış. Gerçek şu ki, bu model 14 Ocak’ta çıkmıştı. 5 Şubat’ta çıkan model, GPT-5.3-Codex’ti. Bu tür tarih ve versiyon hataları, sadece dikkatsizlik değil; bir sistem tarafından üretildiğinin kanıtıdır. AI, zaman çizelgelerini doğru sıralayamaz; çünkü o, geçmişte ne olduğunu anlamaz, sadece neyin sıklıkla birlikte geçtiğini öğrenir.

Ekonomik Etkileri Yanlış Atfetmek

Makale, Şubat ayındaki teknoloji hisse senedi selloff’unun nedenini, Clawbot’un popülerliğiyle AI modellerinin ticari olarak eşdeğer hale gelmesi olarak atfeder. Ama Bloomberg, Fortune ve CNBC gibi kaynaklar, bu selloff’un nedenini tamamen farklı bir faktör olarak gösteriyor: Anthropic’ın Cowork adlı otomasyon yazılımı. Bu araç, IT çalışanlarının işlerini otomatikleştirdiğinden, yatırımcılar teknoloji sektöründeki işgücüne yönelik riskleri arttığını düşündü. RELX hisseleri %13 düştü, Nielsen gibi şirketlerde benzer tepkiler yaşandı. Bu bağlamda, Clawbot’un etkisi sıfıra yakın. Ama AI üretimi metin, bu gerçekleri görmezden gelip, kendi kurduğu basit bir hikâyeyle okuyucuyu yanıltıyor.

AI Moats Are Dead mi? Evet, Ama Neden?

Makalenin ana tezi — AI modellerinin artık bir “moat” (kendini koruyan avantaj) sahibi olamadığı — aslında doğru. Gerçekten de, OpenAI, Anthropic, Mistral ve diğerleri arasındaki teknik farklar giderek daralıyor. LLM’lerin temel mimarisi hemen hemen aynı, veri setleri de benzer, ve açık kaynak modeller artık ticari modellerle rekabet edebiliyor. Bu yüzden, bir şirketin bir modeli başka birine değiştirmek, uygulama performansında neredeyse fark yaratmıyor. Bu, bir “moat” yoktur anlamına gelir.

Ama burada kritik nokta şu: Bu durum, AI modellerinin zayıf olduğu anlamına gelmiyor. Tam tersine, bu durum, AI’nın üretim sürecinde kendi güvenilirliğini kaybettiğini gösteriyor. Eğer bir makale, kendi içeriğindeki isimleri, tarihleri ve nedenleri yanlış veriyorsa, o makaleyi okuyanlar, onun tezini nasıl doğrulayabilir? AI, sadece içerik üretmekle kalmıyor; aynı zamanda, ürettiği içeriklerin doğruluğunu kontrol edemiyor. Bu, bir “meta-failure” — yani, doğruluk kontrolünün kendisinin de AI tarafından çökmüş olması.

Yapay Zekâ, Gerçeklik Üretiyor, Ama Gerçekliği Tanımayan Bir Sistem

Bu olay, yalnızca bir yazının hatalı olması değil; yapay zekânın “gerçeklik üretme” yeteneğinin sınırlarını gösteriyor. AI, verileri birleştirebilir, cümleler kurabilir, hatta akademik dili taklit edebilir. Ama anlamak, bağlamı kavramak, doğruluk kontrolü yapmak — bunlar hâlâ insan beyninin alanları. AI, bir gazeteci gibi düşünemez. Bir editör gibi sorgulayamaz. Bir araştırmacı gibi veriyle oynayamaz.

Artık bir makaleyi “AI üretimi” olarak tanımlamak, sadece dil analiziyle değil, içeriğindeki kendi gerçeklerini çiğneyen hatalarla da mümkün. Bu makale, bir “meta-irony” yaratıyor: AI, “AI moats are dead” diyor ama kendi ürettiği içerik, AI’nın doğruluk moatının olmadığını kanıtlayarak, kendi varlığını sorguluyor.

Ne Anlama Geliyor?

Bu olay, teknoloji dünyasında bir uyarı. AI içerik üretimi artık yaygınlaştı, ama denetim mekanizmaları hâlâ yetersiz. Gazeteciler, editörler ve okuyucular, bir metni okurken artık “Bu insan mı yazdı?” değil, “Bu metin, kendi gerçeklerini doğru mu aktarıyor?” diye sormalı. AI’nın ürettiği içerikler, artık sadece “hatalı” değil, “kendi kandırmalarını yapan” metinler olmaya başlıyor. Bu, bir teknoloji sorunu değil, bir bilgi güvenliği krizi.

Gelecekte, bir makalenin doğruluğunu kontrol etmek, sadece kaynakları kontrol etmek değil, aynı zamanda metnin kendisindeki çelişkileri, anlamsız detayları ve kendi gerçeklerini çiğneyen hataları tespit etmek olacak. Ve bu iş, artık insanlar için değil, insanlar tarafından geliştirilmiş, AI’ya dayalı doğruluk denetim sistemleri için bir görev haline geliyor.