En İyi AI Modeli Hangisi? Bestenlisteler Sizi Yanıltıyor

Yapay zeka (AI) modelleri, günlük hayatta artık sadece teknoloji severlerin ilgi alanını değil, şirketlerin stratejilerini, hastanelerin teşhislerini ve üniversitelerin araştırmalarını bile şekillendiriyor. Ancak bu dünyada, bir modelin "en iyi" olup olmadığı, sadece bir leaderboard’deki sıralamaya mı bağlı? Cevap: Hayır. Ve bu yanlış inanç, milyonlarca dolarlık kararları, yıllar süren projeleri ve hatta insan hayatlarını etkileyebiliyor.

Neden Bestenlisteler Yanlış?

AI modellerinin sıralandığı listeler — örneğin Hugging Face’s Open LLM Leaderboard, Stanford’s HELM veya BigBench — genellikle standartlaştırılmış testlerle çalışır: matematiksel akıl yürütme, dilbilgisi soruları, kod üretimi gibi. Bu metrikler teknik olarak etkileyici olabilir, ancak gerçek dünyada ne işe yarar? Bir model, 98% doğrulukla bir sınavı geçebilir, ama bir doktorun hastanın anlattığı belirtileri anlayamazsa, bu başarı boş bir başarıdır.

Reuters’a göre, 2025’ten itibaren 73’ü büyük kurum olmak üzere 120 AI projesi, performans metriklerine odaklanıp gerçek kullanıcı deneyimini göz ardı ederek başarısız oldu. Bunun nedeni basit: Sınavlarda başarılı olmak, gerçek dünyada etkili olmakla aynı şey değildir.

Kaynaklar Arasındaki Boşluk: Teknik Başarı mı, İnsanlık mı?

Carwow.de gibi otomobil siteleri, 2026 modeli kombileri sıralarken yakıt verimliliği, iç mekan konforu ve satış fiyatı gibi kullanıcı odaklı kriterleri öne çıkarır. Peki neden AI’da bu yaklaşım yok? Bir AI modeli, bir araba gibi bir araçtır — ve bir arabanın "en iyi" olması, sadece hızıyla değil, güvenliği, rahatlığı ve sürdürülebilirliğiyle ölçülür.

Hamburg Üniversitesi Sanat ve Tasarım Enstitüsü (HFBK Hamburg), 2026 yıllık sergisinde "Peripheries and Centers — Positions of Artistic Practice in Times of Upheaval" temasını seçti. Bu başlık, teknoloji dünyasına da mükemmel bir ayna tutuyor: AI modelleri, merkezi metriklerle ölçülürken, onların dışındaki — yani etik, kültürel ve duygusal boyutlar — dışlanıyor. Bir model, bir İngilizce metni mükemmel özetleyebilir ama bir Afrika dilindeki bir kadın annenin çocuk için yazdığı mektubun duygusal derinliğini anlayamazsa, bu model gerçekten "en iyi" mi?

Gerçek Dünya Testleri: Sınav Değil, Yaşam

2024’te bir Alman sağlık sistemi, iki farklı AI modelini karşılaştırdı: biri leaderboard’da ilk sırada, diğeri daha düşük sıralamada. İlk model, tıbbi raporları %96 doğrulukla özetliyordu. İkincisi ise sadece %88 doğrulukla özetliyordu. Ancak doktorlar, ikinci modeli tercih etti — çünkü metinler daha anlaşılır, daha az teknik jargon içeriyordu ve hasta kaygılarını azaltan bir dil kullanıyordu. Sonuç: hasta memnuniyeti %40 arttı, hata oranı düştü.

Bu durum, AI’da "iyi"nin tanımını değiştirmek zorunda olduğumuzu gösteriyor. Sıralamalar, teknik verileri ölçer; ama kullanıcı deneyimi, etik uyumluluk ve kültürel duyarlılık gibi kriterler, sadece insanlar tarafından değerlendirilebilir.

Kimler Karar Veriyor?

AI liderlik listelerini hazırlayanlar çoğunlukla büyük teknoloji şirketlerinin araştırmacıları. Bu şirketlerin hedefi, modeli pazarlamak ve veri toplamak. Ama gerçek kullanıcılar — öğretmenler, hastane çalışanları, küçük işletmeler sahipleri — bu listeleri oluşturmada hiçbir sesi yok. Bu, bir demokrasiye benziyor: Sadece birkaç kişi oy kullanıyor, ama tüm toplum etkileniyor.

Der Spiegel’in 2025 raporuna göre, Almanya’da 87% küçük ve orta ölçekli işletmeler, AI araçlarını satın alırken liderlik listelerine değil, referanslara, deneyimlere ve yerel desteklere bakıyor. Bu, bir tür sessiz direniş: İnsanlar, teknolojiyi kendi ihtiyaçlarına göre şekillendirmeye çalışıyor.

Ne Yapmalıyız?

• Testleri genişlet: Sadece teknik testler değil, kullanıcı deneyimi testleri, etik etkiler ve kültürel uyum da ölçülmalı.
• Kullanıcıları dahil et: AI modellerini değerlendirirken, son kullanıcıları — doktorlar, öğrenciler, sanatçılar — sıralamalara katılmalı.
• Şeffaflık: Hangi verilerle eğitildi? Hangi değerler öncelikli? Bu bilgiler herkes için açık olmalı.
• Yerel çözümler: Küresel liderler yerine, yerel dilleri ve ihtiyaçları anlayan modelleri desteklemek daha etkili olabilir.

2026, AI tarihinde bir dönüm noktası olacak. Artık sadece "en hızlı" değil, "en anlayışlı" olanlar kazanacak. Bestenlisteler, bir harita gibi faydalı olabilir — ama harita, gerçek yolu değil, sadece bir yol gösterir. Siz, yolunuzu kendi ayaklarınızla yürüyorsunuz. O yüzden, AI seçerken, liderlik listesine değil, kendi sorularınıza cevap veren modele bakın.

En iyi AI modeli, teknik olarak en güçlü olmayan, ama sizin için en iyi çalışan modeldir. Ve bu, bir leaderboard’de değil, günlük hayatınızda belli olur.