Veriye dayalı, algoritmik hedeflemelerin yapıldığı savaşlar çağı başladı!

Savaşın teknolojik tarihi genellikle silahların gelişim süreciyle ilgilidir. Önce beklenmedik bir icat sonra onun daha iyi versiyonları. Kılıç varken tüfek. Top varken savaş uçağı. Sonra taramalı tüfekler, uzun namlulu tüfekler, hayalet uçaklar, güdümlü füzeler vd. Savaşın aracı konumundaki silahlar enine boyuna değişse-evrilse de değişmeyen bir başrol var: Savaşın öznesi! Yani ateş emrini veren insan! Son Ortadoğu savaşında da görüldüğü üzere bu rol dağılımı da insanın aleyhine doğru değişmeye-dönüşmeye başlıyor. Artık sadece araçlar (silahlar) değil karar mimarisi de değişiyor. Beklendiği üzere olağan şüpheli yapay zeka!

Gelişmiş teknolojiye sahip ülkelerin elinde artık şu tür yapay zeka araçları var: Yüzlerce-binlerce görsel-işitsel-metinsel veri analizi yaparak imha edilecek fiziksel hedefleri belirlemek. Çeşitli kamera görüntülerini analiz ederek bir kişinin “düşman” safların bir üyesi olup olmadığı konusunda tahminde bulunmak. Keza hedef olarak belirlenmiş bir kişinin anlık olarak nerede olduğunu tespit edebilmek-tahminde bulunmak!

Kimi zaman on katlı bir binanın sadece sekizinci katına füze gönderiliyorsa bunun nedeni bu tür analizler olsa gerek! Tabii her yapay zeka sisteminde olduğu gibi burada da tahmindeki hata payı olasılığı zaman zaman beklenmedik sonuçlar da doğurmuyor değil! Dünyanın öte yanında insanlar bir ilkokul nasıl bombalanır da masum kız çocukları öldürülür diye hayıflanırken belki de analiz sonuçlarına göre karar veren askerler suçu algoritmaya atıyor. Eskiden askeri literatürde eğitim zayiatı vardı şimdi algoritma zayiatı kavramı peydahlanıyor!

Artık savaşların doğası da dönüşüme maruz kalıyor. Sanayi toplumunun savaşları fiziksel üretim ve kaynak kapasitesine dayanıyordu (silah, insan). Fabrikalar tank, uçak ve mühimmat üretir; cepheye bunlarla bezenmiş askerler gönderilirdi. Askeri güç, büyük ölçüde bu üretim kapasitelerinin sonucuydu.

Dijital toplumda ise savaşın en belirleyici unsurlarının başını veri işleme kapasitesi çekmeye başlıyor. Algoritmalar, milyonlarca veri noktasını aynı anda analiz edebiliyor. İnsanın haftalar sürebilecek bir çalışmasını algoritma saatler içinde neticelendirebiliyor. Böylece savaşın ritmi değişiyor. Hedef belirleme süreci hızlandıkça operasyonların ölçeği de genişleyebiliyor. Eskiden komuta kademesi nereye saldıracağını belirlemeye çalışırdı, şimdi önüne gelen hedef önerilerini önceliklendirmekle uğraşıyor!

Bu tablodaki paradigmatik nokta kararın nasıl oluştuğudur. Yapay zeka sistemleri çoğu zaman “öneri sistemi” olarak tanımlanır. Nihai kararı hep insanın verdiği vurgulanır. Ancak bu karar süreçlerinin detayını bilenler şunu da bilir: Bir sistem öneri üretmeye başladığında, insan kararları giderek o önerilerin etrafında şekillenmeye başlar. Algoritma yalnızca veri analizi yapmaz; kararın yönünü de belirler. Böylece savaşın görünmeyen bir katmanı oluşur: Algoritmik hedefleme. İnsan mı daha iyi tahmin edecek milyonlarca dolarlık algoritma mı? Ayrıca önerilen hedef yanlış bile olsa bu çoğunlukla “karşı tarafın” sorunu olacak! Nihayetinde ölecek olan düşmanın çocukları. Oysa hala öğrenemediler: “Bebeklerin ulusu yok”!

Sonuçta ortaya yeni bir savaş mimarisi çıkıyor: Veriye dayalı savaş. Bu mimaride cephe sadece coğrafi değil, aynı zamanda devasa veri merkezi odaklı, algoritmik ve analitiktir. Eskiden kritik üretim merkezi silah fabrikalarıydı, şimdi algoritmaların çalıştığı veri merkezleri. Modern savaşın iki temel unsuru insan ve silah idi. Görünen o ki postmodern savaşta veri ve algoritma onların yerini alıyor!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 515 03.04.2026)

Yapay zeka ile güçlenen bir başka dönüşüm: Nihai metin dışarı, sonsuz taslak içeri!

Bir yazarın üzerinde çalıştığı metni sürekli değiştirmesi yeni değil. İster şiir olsun ister deneme ya da kurgu (roman, öykü) metin çoğu zaman ilk yazıldığı haliyle kalmaz. Üzerinde zaman baskısı olsun olmasın her yazar, her yazım macerası boyunca metnine tekrar tekrar dönüp bir cümleyi kısaltır, bir paragrafı siler, bir kelimeyi değiştirir vb. Böylece her seferinde yeni bir taslak ortaya çıkar ki bu durum yaratıcı emeğin doğal parçası olarak kabul edilir.

Bugün benzer bir süreç yapay zeka sistemleri için de geçerli. Diyelim ki üretken yapay zeka kullanılarak ve uzun seanslar sonucunda (ister edebi ister başka türde) bir metin üretilmiş olsun. Ardından o metin yeni bir seansa, hatta aynı yapay zekaya, sanki üzerinde hiç çalışılmamış ilk taslakmış gibi sunulsa bile sistem anında onlarca iyileştirme önerisi üretecektir: Üslubu sadeleştir, yapıyı güçlendir, vurguları netleştir vb. Teknik olarak bakıldığında etkileyici bir tablo. Fakat burada gözden kaçan daha derin bir dönüşüm var.

Basılı kültür, “nihai metin” fikrine dayanıyordu. Bir eser yayımlandığında bitmiş sayılırdı. Elbette kusurluydu; ama tamamlanmıştı. Tamamlanmışlık, teknik mükemmellik değil, bir karar anıydı. Yazarın bir noktada “Bu metin artık benim sorumluluğumla dünyaya çıkabilir” beyanıydı. Yapay zeka destekli dijital kültür ise “taslak hali”ni kalıcılaştırıyor. Metin artık sabit değil; sürüm numarasına sahip bir nesne. Güncellenebilir, optimize edilebilir, yeniden düzenlenebilir. Ve bu süreç sayısız kere kendini tekrar edebilir. Bu durumda teknik imkan, kültürel bir zihniyete dönüşüyor. Tamamlanmışlık artık geçici bir durak, hatta çoğu zaman gereksiz bir iddia.

Yapay zekanın “algoritmik iyileştirme” mantığı burada belirleyici bir unsur olarak ortaya çıkıyor. Algoritmanın doğası gereği her metin her zaman eksiktir. Çünkü makine öğrenme algoritmaları, a priori olarak, optimuma yaklaşmayı hedefler. Daha akıcı, daha net, daha etkili bir versiyon her zaman mümkündür. Ama o optimuma pratikte hiçbir zaman ulaşılamaz! Matematiksel bir problem gibi ele alındığında bu yaklaşım mantıklı görünebilir. Fakat yaratıcı üretim bir optimizasyon problemi değil ki! Yaratıcılık, bir noktadan sonra eksikliği kabul ederek karar verme eylemi.

“Sonsuz ince ayar” tam da bu nedenle bir mükemmellik arayışından öte bir eşik kayması. İyileştirme imkanı arttıkça bitirme eşiği yükselir. Bitirme eşiği yükseldikçe nihai karar ertelenir. Karar ertelendikçe taslak kültürü pratikte kalıcı hale gelir. Böylece mükemmellik vaadi, üretimi değil, bitirememe halini beslemeye başlar! Niyet o olmasa da! Zaten neydi: Mükemmel iyinin düşmanıdır!

Bir metni bitirmek, cesaret gerektirir. Çünkü bitirmek, eleştiriye davetiye çıkarmaktır. “Bu kadar” demek, bir bakıma daha iyisinin mümkün olduğunu “bile bile” durmak anlamına gelir. Dijital toplumda cesaret artık yeni fikir üretmekten ziyade sürekli iyileştirme çağrısına-imkanına rağmen durabilmektir.

Eğer her metin potansiyel olarak yeniden yazılacaksa, düşünce ne zaman tamamlanmış olacak? Eğer tamamlanmışlık fikri zayıflarsa, sorumluluk kime ait olacak? Daha da önemlisi: Dijital toplum bireyi daha iyi içerik üretmeye mi yönlendiriyor, yoksa öyle yapıyor gibi görünürken aslında bireydeki bitirme cesaretini mi aşındırıyor? Unutmadan: En az bir kuşak (şu an) böyle yetişiyor!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 514 27.03.2026)

Düşünme eyleminin hibritleşmesi otorite ve hakimiyet kavramlarının yeniden tanımlanmasını da gerektirebilir.

Bilgisayarlaşma süreci son kırk yıldır tüm dünyayı dijital dönüşüme tabi tuttu. Dönüşüm 1.0 denilebilecek bu süreçte önce veri sonra da iş süreçleri dijitalleşti-dönüştü. Muhasebe hızlandı, üretim planlaması otomatikleşti, veri saklama ucuzladı. Makine iş süreçlerinin pek çok evresinde insanın yaptığı işi devraldı. Ancak yapıldığı şekliyle değil; değiştirip-dönüştürerek. Örneğin fiziksel veri toplamada veri kontrol mümkün değildi. Ancak dijital veri girişi aynı zamanda veri kontrolünü de yapar hale geldi. Bir taşla iki kuş! Optimizasyon!

Bu süreçte zihinsel mimari büyük ölçüde yerinde kaldı. Karar yine insana aitti; bilgisayar bir araçtı. Yapay zeka ile başlayan yapay dönüşüm (ya da Dönüşüm 2.0) ise farklı bir eşiğe işaret ediyor. Artık sadece iş süreçleri değil, düşünme süreçleri de dönüşümün radarına giriyor. İnsan makineyle çalışmıyor; makineyle birlikte ve giderek makine-gibi düşünmeye başlıyor.

Burada ilk dikkat edilmesi gereken olgu, düşünmenin dışsallaşmasıdır. Bir tür “bilişsel yük devri”. Yani basitçe şu: Belleği arama motoruna, analizi üretken yapay zekaya, ilk taslak üretimini algoritmalara bırakmak. Artık telefon numaraları ezbere bilinmiyor, metinler baştan sona insan tarafından kaleme alınmıyor, veriyi insan ayıklamıyor. Bu tablo çoğu zaman “zihinsel tembellik” olarak yorumlanıyor. Oysa altı çizilmesi gereken şey sadece tembellik değil. Düşünce ortadan kalkmıyor; bir anlamda yer değiştiriyor. İşlev yer değiştirirken otorite de insandan başka bir “şey”in sahipliğine geçiyor. Bir soruya verilecek en makul cevabı artık yalnızca insan zihni üretmiyor; model öneriyor, insan seçiyor!

Bu noktada “algoritmik akıl” kavramı belirleyici hale geliyor. Makine öğrenme (ML) tabanlı algoritmik akıl, büyük veri kümelerinden örüntü çıkaran ve olasılıklar üreten hesaplama biçimidir. İnsan aklı ise anlam kurar, neden-sonuç ilişkisi arar, hikaye üretir. Algoritma için korelasyon yeterliyken insan için anlam gerekir. Paradigma kırılması tam burada ortaya çıkıyor. Eğer toplumsal karar mekanizmaları giderek tahmin doğruluğu üzerinden çalışmaya başlarsa, anlam ikinci plana itilir. Dijital toplum, anlam merkezli değil; öngörü merkezli bir organizasyona doğru evrilebilir. Ne olacağını bilmek, neden olduğunu anlamaktan daha değerli hale gelebilir.

Bu kolektif bir dönüşüm; bireysel değil. Yapay zeka, insan zihnine eklemlenen dışsal bir katman gibi çalışıyor. Kimi araştırmacıların “üçüncü sistem” diye adlandırdığı bu yapı, refleks ile analitik düşünce arasına yerleşen bir hesaplama modeli. Artık karar süreçleri “insan ya da makine” şeklinde değil; “insan ve model” şeklinde hibrit bir yapıda işliyor. Navigasyon uygulamasıyla yol bulan sürücü, öneri sistemiyle içerik seçen kullanıcı, metnini yapay zeka ile tasarlayan yazar… Düşünme, platformlarla birlikte gerçekleşiyor. Bu durumda düşünme hala bütünüyle bireysel bir faaliyet midir diye sorgulamak gerekiyor.

Bu tablodaki sorun kapasite değil, egemenlik! İnsan yapay zeka sayesinde daha hızlı düşünebilir. Daha çok veriyi işleyebilir. Fakat o düşünme eyleminin çerçevesini, değişkenlerini kim belirliyor? Hangi seçeneklerin insanın önüne getirileceğine, hangi ihtimallerin görünür olacağına artık insan karar vermiyor. Sanayi toplumu üretim araçlarını merkezileştirmişti. Dijital toplum ise düşünme araçlarını da merkezileştiriyor. Düşünce giderek dışsallaşıyor ve algoritmik akıl ile iç içe geçiyorsa, özgürlük ve dolayısıyla egemenlik kavramını da yeniden tanımlamak gerekecek. Er ya da geç!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 513 13.03.2026)

Yapay zekanın evreleri belki de makinenin değil, insanın yol haritası.

Yapay zeka literatüründe yaygın bir sınıflandırma var: Dar yapay zeka (ANI), genel yapay zeka (AGI) ve süper yapay zeka (ASI). Yapay zekanın uzun zamandır beklenen ancak sürekli geciken bu gelişim çizgisi (yetmiş beş yıldır hala ANI evresinde) daha ziyade kapasite artışına dayalı bir ölçeklendirme. Ancak aynı üçlü, felsefi bir çağrışım zincirini de tetikliyor: Hümanizm, transhümanizm ve posthümanizm. Acaba bu iki üçlü gerçekten örtüşüyor mü? Yoksa yapay zekayı anlamaya çalışırken insan ona kendi tasavvurunu mu yansıtıyor?

Dar yapay zeka (artificial narrow intelligence-ANI) belirli görevleri yerine getiren YZ sistemlerini ifade eder. Satranç oynar, metin üretir, görüntü tanır. Fakat bunların hiçbiri kendi bağlamının dışına çıkamaz. Bu haliyle ANI, klasik hümanist evrenin içinde konumlandırılabilir. Hümanizmde insan özne, teknik ise araçtır. Makine, insanın iradesini genişleten bir uzantıdır. Araç–fail ayrımı nettir: Fail insandır, araç teknolojidir. ANI tam da bu mantıkla çalışıyor. Karar süreçleri ne kadar karmaşık olursa olsun, ontolojik olarak ANI bu tabloda hep bir araçtır. (Bugün pek çok bilim insanı yapay zekanın bu ontoloji içinde kalması gerektiğini savunuyor).

Ancak AGI fikri ortaya çıktığında bu denge sarsılıyor. Genel yapay zeka (artificial general intelligence-AGI) insanın yapabildiği her bilişsel faaliyeti gerçekleştirebilen bir YZ sistemi varsayımıdır. Eğer böyle bir sistem mümkünse, araç ile fail arasındaki sınır bulanıklaşır. Çünkü “genel” yetkinlik, insanın ayırt edici niteliği olarak görülmüş, ona atfedilmiş bir beceri. Transhümanizm burada devreye girer. Transhümanizm, insanın (yaşam süresinin, biyolojisinin, zekasının) teknik müdahalelerle ilerletilebileceğini savunur. AGI tasavvuru da insanı merkez olmaktan çıkarmaz ama onu bu üç boyutta genişletebilir, dönüştürebilir, “hibritleştirir”. Özne artık saf (bütünüyle organik) insan değildir; insan-teknoloji bileşimidir. Bu, ontolojik bir eşik değilse bile güçlü bir ontolojik gerilimdir.

Peki ya ASI? Süper yapay zeka (artificial super intelligence, ASI) insanın bilişsel kapasitesini her açıdan aşan bir YZ sistemi demektir. Eğer böyle bir diji-varlık ortaya çıkarsa, insan artık referans noktası (ya da merkez) olmaktan çıkabilir. Posthümanizm tam da bu iddiayı taşır: İnsan, evrenin merkezi öznesi değildir; tarihsel bir evredir (özellikle post-antroposantrizm). ASI ile birlikte araç–fail ayrımı tersine dönebilir. İnsan, kendi ürettiği sistem karşısında fail olma imtiyazını kaybedip onun aracı haline gelebilir. Bu, yalnızca teknik değil, aynı zamanda ontolojik bir eşiktir de. Çünkü özne konumu el değiştirir.

Ancak burada kritik bir soru kendini gösteriyor: Yapay zekanın evreleri mi insanı bu felsefi aşamalara taşıyor, yoksa insan yapay zekayı kendi düşünsel evriminin bir izdüşümü olarak mı kurguluyor? ANI’yi hümanist, AGI’yi transhümanist, ASI’yi posthümanist diye etiketlemek, makinenin doğasından çok insanın korku ve arzularını yansıtıyor olabilir. Belki de bu sınıflandırma, teknik bir haritalamadan ziyade kültürel bir itiraf metni.

Dijital toplum, sanayi toplumunun bir sonraki evresi değil de yeni bir paradigma ise sorun daha güçlü makineler üretip üretememek olmaktan çıkar öznenin kim olduğunun irdelenmesini gerekli kılar. Teknoloji yapay zekanın kapasitesini artırmakla meşgulken felsefe insanın, yapay zekanın türlü evreleri karşısında, kendini nasıl tanımlayabileceğiyle ilgileniyor mu?

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 512 06.03.2026)

Yapay zeka pragmatik mi olmalı, idealist mi?

Dijitalin bir özelliği de yanlış yakınsamaları zaman içinde doğru hale getirmesi. İlk yıllarında internet eşittir web idi. Şimdi neredeyse öyle. Sonra web eşittir sosyal medya oldu. Şimdi e-ticaret siteleri bile sosyalleş(tiril)meye başladı. Bugün de pek çok kişi makine öğrenmesi modelini yapay zeka olarak biliyor. Makine öğrenmesinin ne adını duymuş ne de nasıl çalıştığını belki. Ama olsun. Onun için yapay zeka trenine atlamış olmanın bir göstergesi ona soru sorup cevap alabilmek değil mi? Sor bakalım menemene soğan konur mu, konmaz mı?

Başarı oranları, ölçeklenebilirlik ve pratik fayda bu eşitliği ikna edici kılıyor. Ancak bu yaygın kabul, yapay zekanın ne olduğu sorusunu yanıtlamaz; yalnızca ne işe yaradığına işaret eder. Asıl sorun da tam burada başlıyor. Çünkü “çalışan” bir sistem ile “bilen” bir sistem arasındaki fark, teknik bir ayrıntı değil, epistemolojik bir tercihtir. Makine öğrenmesi eşittir yapay zeka denklemi, bu tercihi görünmez hale getiriyor. Bu da örneğin bazı sorunlara çözüm bulma yollarını hatalı bir şekilde tek tipleştiriyor. Dünyanın her yerinde insanların giderek daha tutucu hale gelmeleri sadece siyasetle açıklanamaz! Artık gizli bir özne de var: Teknoloji!

Makine öğrenmesi, özü itibarıyla tümevarımsaldır. Geçmiş verilerden örüntüler çıkarır, bu örüntülerin gelecekte de işe yarayacağı varsayımına göre sonuçlar üretir. Doğruluk, burada hakikate değil performansa bağlıdır. Model doğruyu temsil ettiği için değil, tutarlı olduğu için doğru varsayılan sonuç ürettiği sürece “doğru” kabul edilir. Bu yaklaşım, felsefi olarak pragmatizme yakındır: Bilgi, işe yaradığı ölçüde anlamlıdır. Yapay zekada önyargı tartışmalarının bu çerçevede “kaçınılmaz” görülmesi tesadüf değil. Yapay yanlılık, ahlaki bir sapmadan çok, kullanılan veri ve hedef fonksiyonun doğal sonucudur. Sorun sistemde değil, bağlamda. Eldeki verinin büyük çoğunluğu menemeni soğansız yapmışsa; “menemene soğan konmaz!”

Sembolik yapay zeka ya da klasik adıyla GOFAI, bugün çoğunlukla başarısız bir teknik deneme olarak anılır. O da hala onu anımsayan uzman çevrelerde. Oysa bu yaklaşımın asıl önemi, taşıdığı bilgi iddiasında. GOFAI, öğrenmekten çok bilmek ister. Tümdengelimsel yapısı, tekil örneklerden değil, genel kurallardan hareket eder. Bu kurallar, ampirik verinin istatistiksel özeti değil; ideal formlara, yani Platoncu anlamda idealara yakındır. Bir şeyin ne olduğu, tek tek örneklerden değil, onu tanımlayan kavramsal yapıdan türetilir. Bu nedenle sembolik yapay zeka, temsilsiz çalışamaz; dünya, kurallar ve kavramlar aracılığıyla modellenir.

Makine öğrenmesi ile sembolik yapay zeka arasındaki ayrım, hız ya da hesaplama gücü meselesi değil, bilginin kaynağına dair bir ayrım. Biri deneyimden türetilen uyumu, diğeri kavramsal tutarlılığı merkeze alır. Biri veriye dayanır, diğeri ideaya. Ancak makine öğrenmesindeki önyargıya benzer bir sorun burada da var: Sistem hangi idealarla tanımlanacak ve bunların eksiksiz olmasından nasıl emin olunacak?

Makine akletmesi de denilen hibrit yapay zeka yaklaşımları bu iki modelin iyi yanlarını bir araya getirmeyi amaçlıyor. Soru şu: Hangi bilgi anlayışı merkeze alınmalı? Yapay zekanın geleceği, daha fazla (doğruluğundan emin olunmayan) veriyle mi yoksa daha sağlam (tamlığından emin olunmayan) kavramlarla mı şekillenecek?

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 507 30.01.2026)

Marifet, hakikati paylaşmaktır!

Hakikate ulaştıktan sonra ne yapılır? Elbette çeşitli olasılıklar var. Bunlardan bazıları farklı isimlerle anılsa da benzer bir şeye işaret etmekte: Hakikati ötekilerle, ona ulaşmamış olanlarla paylaşmak!

Doğaldır ki kişinin ulaştığı şeyin “hakikat” olup olmadığı tartışma konusu yapılabilecek bir olgu çünkü “mutlak hakikat”in ne olduğu-nasıl olduğu konusunda ortak bir dil oluşturmak olası değil. Ancak hakikat derken “mutlak hakikat” değil de belki de onun herhangi bir alt kümesine odaklanılırsa işler kolaylaşır. O zaman yıllarını verip herhangi bir konuda uzman olmuş bir kişinin deneyimlerini ardından gelen tecrübesizlerle paylaşması bu çerçevede bir örnek olarak sunulabilir.

Örneğin Japonya’da emeklilik yaşı gelmiş kıdemli çalışanlar, kendileri istemediği sürece emekli edilmemekte ancak gündelik iş yükleri oldukça hafifletilerek çalışmaya devam edebilmekte. Hem de aylık ücretlerinde herhangi bir kısıntıya gidilmeden. Böylece bu çalışanlar kurumdaki genç yeteneklere yaşamış oldukları deneyimleri aktaran birer danışman pozisyonuna geçmekte. Bu modelin çeşitli avantajları var: Hayatının en verimli yıllarını kurumda yoğun olarak çalışmaya adamış bu kişilere yaşlılık yıllarında gösterilen bir vefa. Bu vefanın kurumda çalışan gençler üzerindeki olumlu psikolojik etkisi (“başka kuruma gitmek yerine ben de burada çalışırsam, yaşlılığımda ben de bu şekilde itibar göreceğim”). Ayrıca “kurum hafızası” erozyonunun asgariye indirilmesi (“geçmişte yapılan bir hatanın tekrar etmesinin engellenmesi”, “bir işin en verimli şekilde nasıl yapılabileceği” vb.). Her ne kadar bunun kurumların personel giderleri üzerinde olumsuz(!) bir etkisinden bahsedilse de örneğin kriz dönemlerinde Japon firmalarının batılı muadillerine kıyasla çok daha hızlı şekilde toparlanmalarının gerisinde yatan unsurlardan birisinin de bu çalışma modeli olduğu tespit edilmiş durumda.

Peki böyle olmazsa ne olur? Daha da vahimi günümüzün bilgiye-deneyime değer verilmediği, dezenformasyon-mezenformasyon ikilisinin zirve yaptığı, ana akım ve sosyal medya mecralarında önüne gelenin ağzına geleni “doğrusu budur” diye kolayca sunabildiği kaotik ortamda? Öncelikle genç ve tecrübesiz bireyler bu içerikler içinde en popüler, en çok öne çıkanların yörüngesine girip, bunları gerçek-doğru olarak algılama riskiyle karşı karşıya kalmakta. Dinini bilmeyen birey, bu konuda otorite görünümündeki birilerinin safsatalarını mutlak doğru olarak kabul etmek zorunda bırakılabilir. İş deneyimi olmayan birisi kendisine danışman-mentor vb. diyen birilerinin yönlendirmelerine maruz kalabilir vb.

Dünyanın içinden geçmekte olduğu bu ikinci cehalet döneminde kendi uzmanlık alanlarında “hakikate ulaşmış” bir başka deyişle kayda değer bir bilgi ve deneyim sahibi olmuş bireylerin üstüne düşen bir görev var. Bu deneyimi yetişmekte olan, kafası karışık genç kuşaklara dolaysız yollardan aktarabilmek! Hangi meslekten olursa olsun! Bu süreç de kendi bünyesinde riskler içermekte. “Organik sebze-meyve” sürecinde yaşanmakta olan türden. Gerçek organik ürünlerin yanı sıra organik olmadığı halde organik diye piyasaya sürülenler var. Benzer şekilde ben şu konunun uzmanıyım diye boy gösterecek sahtekarlar da olacaktır. Ancak internet bu tür sahtekarların foyasını kolayca ortaya çıkarır. Yeter ki neyi nerede araştırmak gerektiği bilinsin! Hakikat kapısına ulaşanların yolculuğu orada bitmez, marifet kapısına ulaşmaları gerekir. Marifet, hakikati paylaşmaktır!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 504 02.01.2026)

Post-truth (gerçek-ötesi, doğru-ötesi) erozyonunun has ifadesi!

İyi şair Hilmi Yavuz, Aralık 2024’te Medyascope.tv’de Ruşen Çakır ile söyleşirken içinde bulunduğumuz post-truth (gerçek-ötesi, doğru-ötesi) çağında felsefe yapmaya nasıl devam edilebildiğini de irdelemiş ve bu kapsamda dillere pelesenk iki ifadenin altını çizmişti: “Böyle bir şey olabilir mi?” ve “Yapacak bir şey yok!”.

İlk ifade şaşkınlık ve öfke duygularının dışa vurumu. Sebebi nesnel gerçekliğin eğilip bükülmesi. Kişisel çıkarlara, bakış açılarına, duygulara, inançlara kurban edilmesi. İkinci ifadede ise bir teslimiyet ve umutsuzluk söz konusu! Bu eğme-bükme işi öyle bir seviyeye gelmiş ki artık bunu düzeltecek-tamir edecek bir imkan kalmamış! İş işten geçmiş! Eskiden yakalanan hırsız utanırdı; şimdi “beni niye yakaladın ulan!” diye saldırıyor!

Bellidir ki “zaman varsa umut da vardır”. Mutlak bir umutsuzluktan bahsedilemez. Umutsuzluk daha ziyade birey(ler)in kendi kapasitesinin-azminin-arzusunun-motivasyonunun geçici olarak tükendiğini temsil eder! Geçicidir çünkü kişi hiç de beklemediği bir anda hiç de beklemediği bir kaynaktan fışkıran yepyeni bir umut ile o umutsuzluk halinden kendisini kurtarabilir!

Nesnelliğin, gerçekliğin geçici kişisel arzu-inanç-duygulara feda edilmesine tahammül edemeyen bireylerin bu ifadelerine karşılık, son dönemde her türlü bencilliği-kibri-kişisel arzuyu her şeyin üstünde tutan bireylerin de popülerleştirdiği bir ifade var: “Neye göre? Kime göre?” Kendisini toplum içinde (o an için ya da genel olarak) yeterince güçlü hissetmeyen bireyin dört elle sarıldığı: “Neye göre? Kime göre?” Köşeye sıkıştığında, ne yapacağını, bencilliğini nasıl meşrulaştıracağını bilemediğinde yardıma çağırdığı: “Neye göre? Kime göre?”

Bu ifadenin, o kafadaki bireyler için genel kabul görmüş bir cevabı zaten yok! Soru formundaki bu ifade aslında ona işaret ediyor! Benim, bizim gibilerin kabul ettiği genel-geçer bir merci yok ki! Ben öyle bir merci tanımıyorum ki! Bana “Gökyüzü mavidir” dediğinde “çünkü yüksek mercimiz böyle buyurmuştur” diyesin de ben de kabul edeyim!

Nesnellik bir merci değil yani! Bireyden, bireyin şahsi tercihlerinden bağımsız, her şeye ve herkese eşit mesafede duran “nesnellik” merciinin yeterince yüksek olması ne yazık ki idrak edilebilecek bir olgu olmaktan çıkmış durumda! Onun yerini bireyin basit kişisel arzuları-istekleri-inançları-duyguları almış! Yüzüne vurduğunda pişkin pişkin sırıtırken yapıştırıyor lafı: “Neye göre? Kime göre?”

O nedenle kendi başlarına geldiğinde yeri göğü inletmelerini, dini-inancı-duyguyu bir tarafa bırakıp uluslararası kabul görmüş hukuk ve etik kurallarına dört elle sarılmaktan geri kalmıyor olmalarını yüzlerine vurmak bir anlam ifade etmez! Kendisi için öyle, başkaları için böyle! Örneğin onun çocukları yurtdışında okusun, senin çocuğun cahil kalsın! O cebini haram para ile doldursun sen bir gram harama dokunma! O lüks içinde yaşasın, sen sefalet içinde! Hal böyle olunca ortalama bireye örnek olsun diye dayatılan erdem “eşitlik” ya da “adalet” olmuyor! “Sen de bir yolunu bul, kendini kurtar” oluyor! Sırf bu dünyaya insan olarak gelmiş olmanın sağladığı temel haklar ve bu hakların toplum tarafından kabul edilmesi her zamankinden çok daha önemli! Post-truth’un ruhları zehirlemekte olduğu her toplumda!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 493 17.10.2025)

Yapay zeka metaforları mı anlasın, insan sembollere saygı duymaya devam mı etsin?

Bir arkadaşım sordu: Yapay zekalar sembollerle düşünebilir-etkileşim kurabilir mi? Derin bir mevzu. Bir an için yapay zeka “düşünebiliyor mu ki?” sorusuna takılmadan, yaptığı şeyin “düşünmek” olduğu kabul edilirse… Literal yerine sembolik iletişim kurabilip kuramadığı irdelenebilir. Tabii ilk yapılacak şey “içeriden bilgi almak”: Bir yapay zekaya bunu sormak.

Neyse ki yapay zeka dürüst! İçi-dışı bir! En azında suya sabuna dokunmayan etkileşimlerde. Bu soruya da samimi bir cevap verdi. Kendisine sorulan şeyin metaforik bir anlatım içerdiğini tespit edebileceğini, ona göre cevap verebileceğini ancak bunun ne tür bir duygu bağlamına karşılık gelebileceği konusunda deneyim sahibi olmadığı-olamayacağı için bir yorum yapamayacağını açıkladı: “Evet, yapay zeka sembollerle çalışabilir, metaforik anlamları çözümleyip iletişim kurabilir. Ancak bunu insana özgü “yaşantısal derinlik” ve “duygusal boyut”la değil, istatistiksel/bağlamsal eşleştirme düzeyinde yapar.”

Yapay zeka zaten her türlü etkileşimi “istatistiksel/bağlamsal eşleştirme düzeyinde” yapıyor. Sadece sembolik ya da metaforik içerik söz konusu olduğunda seçtiği bir yol değil ki bu! Yapay zekanın çalışma modeli anlatıldığında şaşkına dönen insan elinin altındaki bilgisayar ya da cep telefonuyla da yıllardır benzer şekilde etkileşim içinde olduğunu unutuyor! Akıllı telefonda yer alan bir uygulamayı (app) tıklayarak açtığında, karşısına gelen ekranda diyelim ki eposta adresini ve şifresini girerek bir şeylere ulaştığında, arka planda olup biten tam olarak nedir?

Ekranda o uygulamayı temsil eden şey (ikon) görsel bir sembol. O sembole “tıklandığında”, dokunmatik duyarlılığa sahip ekran x-y koordinat sistemine göre ekranın hangi noktasının teması algıladığını tespit ediyor. O noktada yer alan görsel sembolün neyi tetikleyeceği ise belli. O ikon oraya “yerleştirilirken” ona atanmış. Birisi bu koordinattaki noktaya dokunursa, şu bilgisayar programı çalıştırılacak.

Eğer o programın girişinde iki bilgi parçacığının girilmesi emredilmişse (kodlanmışsa) ki bu örnekte kullanıcı eposta adresi ve şifresinin girilmesi söz konusu, ekranın öngörülen x-y koordinatlarına bir şeylerin tuşlanması beklenir… Hikaye böyle devam eder!

Aslında her adım sembolik. O cep telefonu (ya da bilgisayar) ne eposta adresinin ne demek olduğunu “biliyor” ne de şifre denilen şeyin. Onlar insanların harf, sayı, noktalama işareti diye isimlendirdiği bir grup “sembol”. Cihaz için ise elektronik devre üzerinde gezen bir grup elektrik akımı. Kimi zaman var kimi zaman yok. “Bilgisayarlar 1-0 mantığına göre çalışır” denildiğinde bile sembolik bir anlatım söz konusu. Bilgisayar 1 ya da 0 sıfır nedir, onu bile “bilmez”. Onun için elektrik akımının geçiyor olduğu (bir) ya da geçmiyor olduğu (sıfır) söz konusudur!

Peki bu sembolik dil konusu sadece elektronik cihazlar için mi geçerli? Hayır! Modern yaşamın pek çok alanında (fiziksel ya da dijital) sembolik bir etkileşim var! Trafik ışıkları da birer sembol para diye bilinen kağıt parçacıkları (banknot) da! Post-truth (gerçek-ötesi, doğru-ötesi) çağında ise sembollere yüklenen toplumsal mutabakatın oluşturduğu düzen yok olma riskiyle karşı karşıya! Canım kırmızıda geçmek istedi, sana ne! (E, öldüm ben!)

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 492 10.10.2025)

Hayat bu kadar zorken ölümün bir son olmadığının yeniden anımsatılması…

Dan Brown’ın yeni romanı geçen ay tüm dünyada (elli küsur dilde) aynı anda piyasaya çıktı. Sekiz yıl aradan sonra okurlar alışık oldukları Dan Brown formatında ve tadında bir başka Robert Langdon macerasına kavuştu. Mekan bu kez Prag! Post-truth (doğru-ötesi, gerçek-ötesi) dünyaya yakışan bir mekan. Bireyin gerçeklik algısını zorlama, kendi gerçeğini empoze etme konusunda Prag sosyal medyadan, internetten, bilgisayardan çok önce sahneye çıkmış bir oyun alanı!

Kitap yayınlanmadan hemen önce yapılan medya tanıtımlarında, yazarla gerçekleştirilen röportajlarda konunun “ölüm” olgusu etrafında döndüğü anlatıldı. Doğru ama kitapta yer alan idealist akademisyenlerin de pragmatik istihbaratçılarının da derdi ölümün ardındaki giz perdesini çözmek değil. Ölüm çok daha önemli bir konudan dolayı gündeme geliyor: Bilinç!

Kitapta pek çok bilimsel kavram, olay örgüsünün gereği olarak, ele alınırken son yıllarda yükselişe geçen bazı popüler ileri teknolojilere ise ucundan-kıyısından dokunuluyor. Brown sekiz senedir bu kitap üzerinde çalıştığına göre diyelim ki yapay zeka botları ile ilgili birkaç tümceyi belli ki 2022’den sonra eklemlemiş. Olayın akışıyla ilgisi olmayacak şekilde. Keza kuantum bilgisayar da kitapta kendisine ancak camlı bir kapının ardında yer bulabilmiş. Yanıp sönen küçük ışıklarla kaplı bir nesne olarak!

Kitabın belkemiğini oluşturan temel teknolojik kavram ise farklı bir bakış açısıyla tüm kitaba sirayet etmişken adı tek bir yerde bile geçmiyor: Tekillik (singularity)! Teknolojik tekillik transhümanizm yolculuğunun sonunda ulaşılacak nihai hedefin diğer adı olarak da değerlendirilebilir. Hastalıklara ve ölüme karşı çok daha güçlü mukavemet gösteren bir insan vücuduna ulaşmak. Klasik tekillik bakış açısında bu “makine”nin (inorganik nesnelerin) insan vücuduna daha çok eklemlenmesiyle gerçekleştirilebilecek bir arzu. Protezlerden nano kanser-hücresi imha edicilerine kadar çok geniş bir teknoloji yelpazesi. Bu aynı zamanda insan vücudunun yüzde yüz organik yapısının giderek hibrit bir hale dönüşmesi anlamına da gelmekte.

Bu çerçevede “tersine tekillik” olgusu ise insan vücuduna makine şırınga etmekten ziyade makineye insan vücudunu nakletmek demek oluyor. Peki makineye (yani yapay zeka destekli bir robota, siborga, androide, hümanoide) insan vücudundan ne şırınga edilirse böyle bir tekillik düzeyine erişilebilir? Yani “insan” denilen şey “yaşamaya” o yeni inorganik-dijital yuvasında devam edebilir? En güçlü aday: Bilinç!

Bilincini kaybeden (beyin ölümü gerçekleşen) bir insan, vücudu orada duruyor olsa bile ölmüş sayılırken, vücudunun pek çok organını kaybeden ya da işlevini yitiren ama akli melekeleri yerinde olan bir insan (hala) canlı olarak kabul edildiğine göre… İnsanı insan yapan bilinci!

Dan Brown’ın Sırların Sırrı adı son kitabı bilinç olgusuna bu türden bir tersine tekillik açısından bakmıyor. Onun (adını anmadığı) tekillik daha klasik, daha dini-uhrevi temellere dayanan ancak o dayanağın üstünde yükselen tanımı-idraki kendi içinde tutarlı bilimsel sebep-sonuç ilişkileriyle açıklayarak dini bakış açısından ayıran bir tekillik! İnsan bilincinin bir makineyle ya da yapay zeka hümanoid ile değil daha büyük (ve daha doğal) bir başka şeyle yek vücut olması. Daha doğru bir ifadeyle zaten ve hep yek vücut olduğunu idrak edebilmesi!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 491 03.10.2025)

Yapay zeka en iyi şartlarda “görünürde özbilinçli” olabilirmiş. Peki insan?

Microsoft’ta yapay zeka işlerinin başındaki yönetici Mustafa Süleyman yapay zekadaki özbilinç kavramı ile ilgili ilginç bir yaklaşımda bulunuyor: Makinedeki özbilinç kavramını “görünürde özbilinç” şeklinde değerlendirmek daha doğru olacaktır.

Microsoft’tan önce Google’ın satın aldığı DeepMind’ın kurucuları arasında yer alan Süleyman yapay zeka konusundaki uzman kişilerden birisi (1984 doğumlu Süleyman’ın babası Suriyeli annesi İngiliz). “Görünürde Özbilinçli Yapay Zeka” (Seemingly Conscious AI – SCAI) özde şu uyarıda bulunuyor: Bir yapay zeka ile kurulacak etkileşimin derinliği, duygusal bağlamı vb. insanda onun bilinçli bir şahsiyet olduğu imajını oluşturabilir. Ancak bu geçerli değildir. O nedenle etkileşimdeki rolü baz alındığında yapay zekanın ancak görünürde bir özbilince sahip olduğundan bahsedilebilir.

Doğru ancak bir de işin göstergebilimsel bakış açısı var. O bakış açısıdır ki algısal gerçeklik ile “asıl” gerçeklik arasında “sorun yaratmayan” bir ayrıklık oluşturmaktadır ve modern toplumun pek çok ögesi bu ayrıklık üzerinde yaşam bulmaktadır. En yakın örnek olarak Windows ya da MacOS gibi işletim sistemleri verilebilir. Bilgisayarın içinde olup bitenler ile bir kullanıcının ekran-klavye-fare kullanarak yaptığı şeylerin tanım kümeleri farklıdır. Kullanıcı ekranda “görsel bir ögeye” (örneğin ikon) “tıklarken”, bilgisayarın içinde olan bir grup elektronik devre arasında gidip gelen elektrik akımıdır.

Bilinç söz konusu olduğunda benzer bir “görünürde”lik insan için de geçerli. İnsandaki bilinç ne zaman “görünürde” olmaktan çıktı da “gerçek” oldu? İnsan daha bilincin ne olduğunu tam anlamıyla tanımlayamamışken. Çünkü bilinç tanım gereği kişisel bir şey. Nesnel olarak tanımlanabilecek, standartları üzerinde metrikler geliştirilebilecek bir şey değil. Sağlıklı bütün insanlarda bir bilinç olduğu kabulü var ama yol pek de oradan öteye gidemiyor.

İşte sosyal medya! Bir turnusol kağıdı gibi son yıllarda bu gerçeğin daha anlaşılır hale gelmesini sağladı. Aynı gerçeklik farklı bireyler tarafından farklı ölçütlerde değerlendirilmeye ve ona göre doğru ya da yanlış olarak nitelendirilmeye başladı. Bunun güzel bir adı da var: Post-truth! (Gerçek-ötesi, doğru-ötesi).

Bu “ötesi” takısı kişide farklı anlamları çağrıştırabilmekte. Bir şey daha iyi bir alternatifi icat edilerek aşılmış gibi. Örneğin saatte ancak 100 kilometre yapabilen bir otomobilin saatte 240 km. yapabilen biri tarafından “aşılması” gibi. Oysa öyle değil! “Ötesi” burada biraz da “arkası”, “karanlığı” gibi (nahoş) bir şey çağrıştırmalı. Post-truth özelliklerine sahip bir bilgi örneğin daha doğru-nesnel değil de daha öznel bir bilgi anlamına gelmekte. Eskiden “kuzguna yavrusu şahin görünür” idi. Şimdiki kuzgun tüm dünyanın da yavrusunu şahin gibi gördüğünü kabul etmekte (gerekirse etmeye zorlamakta).

Özbilinç insan için “görünürde” olabiliyorsa makine (yapay zeka) için “ancak görünürde seviyesinde kalması” bir yetersizlik değil, tam tersi ulaşılabilecek azami seviye anlamına gelecektir. Bu ise Süleyman’ın bir diğer tespiti ile tatlı bir çelişki yaratmakta. Süleyman, tipik bir kapitalist sanayi toplumu paradigmasıyla şu vizyonu çiziyor: “Yapay zekayı insanlar için geliştirmeliyiz, bir kişi olsun diye değil”. Eski makineler için bu tür tek-taraflı öngörülerde bulunmak normaldi. Ancak söz konusu yapay zeka olduğunda akla şu soru da geliyor: “Acaba yapay zeka(lar) bu konuda ne düşünüyor (olacak)?”

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 489 19.09.2025)