Yapay Zekâ Alanı Ne Kadar Hızlı Değişiyor? Okumak Üzere Bırakılan Binlerce Makale

Yapay zekâ (AI) alanı, bir zamanlar akademik dergilerin kapalı köşelerinde saklı kalmış bir disiplindi. Bugün ise her sabah, bir dizi yeni araştırma, bir model, bir yazılım güncellemesi ve bir şirketin duyurusu, dünya çapında yüz binlerce kişinin dikkatini çekiyor. Ama sorun şu: Bu bilgi dalgası, okumayı değil, hayatta kalmayı gerektiriyor.

Neden Bu Kadar Hızlı?

Yapay zekânın hızı, teknolojinin değil, ekosistemin değişimiyle ilgili. 2017’de Transformer mimarisi ortaya çıktığında, sadece bir algoritma değil, bir paradigma değişti. Artık bir model, yalnızca bir görevi değil, yüzlerce görevi aynı anda öğrenebiliyor. Bu, araştırma döngüsünü aylardan günler, hatta saatlere indirdi. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic gibi şirketler, her hafta yeni bir model çıkarıyor. Ve her biri, öncekinin ötesine geçmek için bir yarış halinde.

Örneğin, 2023’te GPT-4’ün çıkışı, 2024’te Gemini 1.5 Pro’nun ortaya çıkışıyla neredeyse eski bir teknolojiye dönüşmüş durumda. Ama bu sadece teknik ilerleme değil — ekonomik bir fırtına. Yeni bir modelin piyasaya sürülmesi, bir startup’ın değerini 10 katına çıkarıyor, bir üniversitenin araştırma bütçesini yeniden yapılandırıyor, bir gazetecinin haber akışını tamamen değiştirebiliyor.

Okumak mı, Yoksa Sadece Takip Etmek mi?

2024 sonunda, arXiv.org’da yayınlanan AI ile ilgili makale sayısı 120.000’in üzerine çıktı. Bu, her gün 330 yeni akademik makale demek. Her biri 15-30 sayfa. Eğer bir araştırmacı günde 8 saat okusaydı, bir yılda sadece 1.200 makaleyi bitirebilirdi. Yani, okuyabileceğinizlerin sadece %1’ini okuyorsunuz. Geri kalanı, sadece başlıkları okuyarak, Twitter’daki tartışmalara bakarak, bir haberdeki özetle öğrenmeye çalışılıyor.

Bu durum, bir bilgi kırılganlığı yaratıyor. İnsanlar, derinlemesine anlayamadan, sadece “popüler” olanları kabul ediyor. Bir modelin “en iyi” olduğu iddia ediliyor, ama o iddia, 1000 satırlık bir teknik raporda değil, bir YouTube videosunda, bir LinkedIn gönderisinde doğrulanıyor. Bilgi, artık algı ile karışıyor.

Ne Anlama Geliyor Bu?

Yapay zekâ alanındaki bu hız, sadece teknolojik bir fenomen değil, entellektüel bir toplumsal değişim. Daha önce bilim insanları, yıllarca bir konuda derinleşip, teorileri test edip, kendi altyapılarını inşa edebiliyorlardı. Şimdi, bir araştırmacı, bir modelin 3 hafta içinde değişmesiyle, 6 ayını harcadığı bir projeyle, artık geride kalmış oluyor.

Bu durum, eğitim sistemlerini de sarsıyor. Üniversitelerdeki dersler, 2023’te öğretilen bir teknikle dolduruluyor, ama 2024’te o teknik zaten geçersiz hale gelmiş. Öğrenciler, “ne öğreneceklerini” bilemiyor. Hatta bazı akademisyenler, “şu anda ders vermek, bir fırtınada bir sandalın nasıl yüzdüğünü öğretmeye çalışmak gibi” diyor.

Kim Bu Hızı Kontrol Ediyor?

İlginç olan, bu hızın tamamının bir devlet veya bilimsel kurum tarafından yönetilmediği. Tam tersine, birkaç büyük teknoloji şirketi bu akışı yönlendiriyor. OpenAI, Google, Meta, Anthropic — bu şirketlerin her duyurusu, dünya çapında bir araştırma dalgası yaratıyor. Akademik araştırmacılar, artık şirketlerin açık kaynak modellerini incelemekle meşgul. Bilim, bir zamanlar kamu malıydı. Şimdi, büyük şirketlerin stratejik çıkarları tarafından şekilleniyor.

Bu, bir demokrasi krizi değil, bir bilgi demokrasisi krizi. Kim, hangi makaleyi okumalı? Kim, hangi modeli güvenli bulmalı? Kim, hangi sonucu doğru kabul etmeli? Bu sorular artık sadece bilimsel değil, etik ve siyasi boyutlar kazanıyor.

Gelecek İçin Bir Çözüm Var mı?

Çözüm, daha fazla okumak değil, doğru şeyi okumayı öğrenmek. Bazı araştırmacılar, “AI Literacy” adı altında, bilgiyi filtrelemek için bir “zihinsel süzgeç” geliştiriyor. Örneğin, bir makaleye bakarken sadece şu soruları soruyorlar: “Bu modelin test edildiği veri seti nedir?”, “Sonuçlar tekrarlanabilir mi?”, “Kim bu çalışmayı finanse etti?”

Bir başka çözüm, derinlemesine okumak yerine, derinlemesine düşünmek. Bilgiye değil, anlamaya odaklanmak. Bir modelin ne yaptığını değil, neden yaptığını sormak. Bu, artık en kritik beceri.

Yapay zekâ alanı, artık bir teknoloji değil, bir insani deneyim. Biz, bu hızın içinde kaybolmamak için, sadece bilgiyi değil, bilginin değerini yeniden tanımlamak zorundayız. Yoksa, bir gün, tüm bu makaleleri okuduk, ama hiçbir şeyi anlamadık diye, bir derginin sayfalarında yalnız kalacağız.