Daha fazla çip, daha fazla veri merkezi ve daha fazla enerjiye ihtiyaç var demek.


Broadcom'un CEO'su kendi en büyük üç müşterisinin işte Alphabet, Meta ve Bytedance gibi düşünülüyor.


Her birinin 2027 yılına kadar bir milyon çipli yapay zeka kümeleri oluşturmayı planladığını söylüyor.


Yani daha fazla veri merkezleri ve daha fazla çipe, daha fazla işlem gücüne ihtiyaç olduğunu söylüyor.


Ve böylelikle de teknoloji devleri tabii yüz milyarlarca dolarlık sermaye harcamasına gidecekler.


Zaten bütün büyük şirketlerin de yaptığı aslında buydu.


Bu sene içinde yapay zeka harcamalarını açıklamışlardı.


Geçen hafta NVIDIA'nın CEO'su Jensen Huang, özellikle akıl yürütme modellerinin geleneksel modellerden yüz kat daha fazla işlem gücü gerektirdiğini söyledi.


Ve gelecekteki ihtiyaçların da potansiyel olarak milyonlarca kat daha yüksek olacağını söylüyor.


Yani şu anki veri merkezlerinin düşünün yüz katı ve daha sonra milyonlarca kat daha yüksek olacağını ihtiyaçların, söylüyor.


Bu anlamda da daha fazla ölçeklenme ve büyümeye ihtiyaç olacak.


Amerika çok bahsetmiyor kendi token ekonomisinden ama Çin yapay zeka pazarı biraz daha token ekonomisinin ne durumda olduğunu söylüyor.


Şimdi bugün size özellikle bu token ekonomisi ve enerji sarfiyatı ne durumda biraz ondan bahsetmek istiyorum.


Token'lara baktığımız zaman yapay zeka sistemlerinin işlem yaptığı en temel birimler olarak düşünebiliriz.


Yani metindeki kelimelere benzer şekilde de düşünebiliriz ama tam aynı değiller.


Metni daha küçük ve anlamlı birimlere ayırıyor token'lar ve bu birimler genellikle hani kelimeler olsa da bazı durumlarda alt kelime ya da karakter de olabiliyorlar.


Şimdi bu token sisteminde Çin'le alakalı olarak baktığımız zaman bazı veriler var.


Mesela bugün hava nasıl diye sorduğumuzda yapay zeka bunu kelimelere bölerek, yani token'lara bölerek işliyor.


Ardından yanıt oluşturmak için yeniden token üretiyor ve bu yüzden de bir token tüketimi var.


Ve bu token yani hem üretimi hem tüketimi çok fazla işlem gücü anlamına geliyor.


Ve Çin'deki token tüketimiyle ilgili verilere bakıldığı zaman küresel yapay zeka ekosistemiyle ilgili olarak da tabii ki bir ipucu veriyor.


Amerika'daki büyük teknoloji şirketleri bu kullanım verilerini açıklamıyor ama ketum davranıyorlar biraz.


Fakat Çin'den gelen veriler bazı tahminler yapmamızı kolaylaştırıyorlar.


Mesela bazı temel veriler var.


Baidu'nun Wanxiang hizmeti var.


2024 Ağustos ayında günde bir trilyon token işliyordu.


API çağrılarında da yıllık yüzde üç bin artış görülmüş.


Mesela Bytedance'in Dubao modeli var.


Yapay zeka modeli.


Fiyatları düşürüldükten sonra günlük dört trilyon token işleme kapasitesine ulaşmış ve kullanımı bir yılda otuz üç kat artmış.


Deepseek'e baktığımızda günlük yedi yüz elli milyar token işliyor ve sadece Çin'de değil, uluslararası müşterileri de var.


Ve Çin'de en az iki yüz firma var başka.


Onlar da günlük bir milyar token'ın üzerinde kullanım yapıyorlar.


Bu ne demek?


Çin'de günlük toplam dokuz ila on bir trilyon token tüketildiğini gösteriyor aslında.


Ve bu büyüklük, büyük bir kütüphanedeki elli bir milyon dokümanı işlemekle eş değer olduğunu söyleyebiliriz.


Bu dokuz on bir trilyon token tüketilmesine, elli bir milyon doküman.


Bu token işleme kapasitesinin arkasında neler var?


Grafik işlemciler yani GPU'lar var.


Mesela Deepseek yalnızca iki bin iki yüz adet NVIDIA'nın H800 isimli GPU'suyla günlük yedi yüz elli milyar token'ı işleyebiliyor.


Tüm Çin yapay zeka pazarına baktığımızda da yirmi altı bin ila otuz iki bin adet H800 GPU'yla çalışabilir.


Yani bu dokuz ila on bir trilyon token tüketiyor dedik ya.


Bunu otuz bin, otuz iki bin adet H800 GPU'yla çalıştırabiliyorlar.


Ve NVIDIA 2024'te Çin'e bir milyondan fazla da H20 GPU'su satmış.


Yani Çin'de hesaplama gücü hızla aslında bir yandan büyüyor.


NVIDIA nasıl bu satışı gerçekleştiriyor?


En son modellerini değil, daha alt segment ya da Çin için özel geliştirdiği alt segment GPU'larının satışı 2000-- işte bu zamana kadar 2024'ün sonuna kadar aslında açıktı o yollar.


Şimdi kapanmaya başladı.


Sonuç olarak Çin yapay zeka pazarı hızla büyüyor.


Dokuz ila on bir trilyon token işliyorlar.


CPU kapasitesi henüz yeterli ama token tüketimi arttıkça yani daha fazla kullanım oldukça daha fazla çipe ihtiyaç duyacaklar.


Ve dünyada da şu anda baktığımız zaman Amerika'da da, Çin'de de bazı büyük oyuncular hâlâ baskın.


Şimdi ileride ne göreceğiz?


Böyle sosyal medya şirketleri gibi böyle birkaç büyük oyuncu mu olacak, yoksa daha tekelleşecek mi web arama motorları gibi?


Onu daha henüz belirsiz, yani herhangi bir köşeleri kapılmış durumda değil.


Zaten aslında bu Open AI'ın bahsettiği bu beş seviye önemli.


O beşinci seviyeye ulaştıktan sonra aslında biraz daha göreceğiz her şeyi.


Şu anda herkes daha geliştirme aşamasında ve girişimler de hâlâ şu anda pazara girebiliyorlar.


Bu anlamda da girişimlerin de hâlâ söz söyleme hakkı.


Manus AI gibi, DeepSeek gibi.


Hatta ön bile alabiliyorlar.


Peki token işlemenin enerji maliyeti nedir?


Gelin bir de ona bakalım.


Yani tokenlar ne kadar enerji harcıyorlar?


Bir yapay zeka modeli tokenları işlerken önemli miktarda hesaplama gücü tüketiyor.


Ve bu hesaplama gücü özellikle büyük ölçüde GPU'lardan, grafik işlemcilerinden ve tensor işlem birimleri tarafından sağlanıyor TPU'lardan ve elektrik tüketimine yol açıyor.


Ve bu enerji tüketimi de iki şekilde oluyor.


Eğitilirken ve çıkarım yaparken.


Önce modelin bir eğitim süreci oluyor.


Orada da binlerce GPU veya TPU kullanılıyor.


Haftalarca, aylarca çalışıyor.


Sonra çıkarım, inference yapmak için de yani biz işte bir soru sorduğumuzda orada çıkarım yapması için de özellikle modelle kullanıcılar, bizler etkileşime girdiğimizde de yine GPU'lar harcanıyor.


Yani tokenler üretiliyor orada da.


Ve bunun sonucunda da yine enerji harcanıyor.


Örneğin GPT4 modelinde bir token üretmenin enerji maliyeti yüz mikrowatt saat civarında.


Bir kullanıcı yüz tokenlık bir yanıt aldığında, yüz kelimelik diyelim bir yanıt aldığında yaklaşık sıfır nokta bir kilowatt saatte enerji tüketiyor.


Bir milyon token işlemekse yani bir milyon tokenlık bir cevap aldığımızı düşünelim.


Bir milyon kelimelik.


Ortalama bir evin üç saatlik enerji tüketimine eşit.


Ve Çin'de günlük mesela dokuz ila on bir trilyon token işleniyor diyelim, değil mi?


Ve her bir tokenın da bu GPT4 modeli kadar enerji tükettiğini düşünelim.


Yani yüz mikrowatt saat enerji tükettiğini düşünelim.


Günlük enerji tüketimi ne oluyor?


Dokuz yüz bin ila bir milyon yüz bin arasında kilowatt saat enerji tüketiyor.


Bu da üç yüz, üç yüz elli bin evin günlük enerji tüketimine eşit.


Mesela NVIDIA'nın H100 GPU'su kullanıldığı zaman daha fazla güç tüketiyor.


Yani bu GPU'lar bir de daha verimli, daha güçlü hale geldiği zaman da daha fazla enerji harcıyorlar.


Üç yüz ila yedi yüz watt güç tüketebiliyor.


Mesela bir saat boyunca bu H100 GPU'su tam yükte çalıştığında sıfır nokta üç ila sıfır nokta yedi kilowatt saat enerji harcayabiliyor.


Dolayısıyla büyük bir yapay zeka veri merkezi binlerce GPU çalıştırdığı zaman toplam tüketim megawatt seviyelerine ulaşıyor.


Peki karbon ayak izi nasıl?


Bir kilowatt saat enerji üretimi fosil yakıt kullanımıyla yapıldığı zaman yaklaşık sıfır nokta dört kilogram karbondioksit salınımına neden oluyor.


Ve Çin'de de günlük bir milyon kilowatt saatte token işlemenin karbondioksit salınımı dört yüz ton karbondioksit günlük, yani seksen yedi bin arabanın günlük karbon salınımına denk geliyor.


Tabii eğer bu enerjiyi fosil yakıt değil de yenilenebilir enerji kaynaklarından sağlarlarsa o zaman bu etki tabii ki azalıyor.


Yani güneş ya da rüzgar enerjisinden yaparlarsa.


Peki gelecek için çözümler ne olmalı, sizce ne olmalı?


Benim düşüncem, daha verimli yapay zeka çipleri olması gerekiyor.


Daha az enerji tüketen çipler olması gerekiyor ve bu yapay zeka modellerinin de optimize olması, yani optimizasyonlarının yapılması, yani daha az enerji harcayan yapay zeka modelleri olmaları gerekiyor.


Yani bu token işleme konusunun da optimize olması gerekiyor.


Şimdi bugün baktığımız zaman neyi gördük?


Her bir istemimiz belli bir token üretiyor ve bu tokenların hepsinde bir maliyeti var.


Ve bu maliyetler şu anda dijital insanlar gibi bir karbondioksit salınımına ve enerji tüketimine sebep oluyor.


Zaten enerji, dünyada şu anda sekiz milyarın üzerinde insana zaten anca yeterken bir de dijital böyle yapay zeka modellerini ben insanlar gibi kurguluyorum.


Dijital insanları da beslemek gerekiyor.


Dolayısıyla bu dijital insanların kurgusunun, tokenların işleme maliyetlerinin daha ucuzlaşması ve bu sistemlerin de daha verimli, daha az enerji harcayan algoritmalar haline gelmeleri gerekiyor.


Ve veri merkezlerinde kesinlikle yenilenebilir enerji kullanılması şart.


Başka bir çözüm yok.


Bu anlamda yeni bir döneme girdik.


Artık agentlar dönemi.


Daha yapay zekaların, insanın artık yaptığı işi yapabileceği, hatta belki de daha iyi yapabileceği bir döneme girdik.


Bu sene daha fazla hem agentları hem robotları konuşuyor olacağız.


Bunun dışında token ekonomisi nedir?


Tokenlar nedir?


Ne kadar elektrik harcıyorlar ve karbon ayak izi nedir?


Biraz böyle bir perspektif oluşturmak istedim.


Umarım hoşunuza gitmiştir.


Haberlere devam edeceğiz.


Bir sonraki bölümde görüşünceye dek kendinize çok çok iyi bakın.


Yeni bir teknoloji turuyla karşınızdayım.


Sosyal medyada bu ara şu videolar çok fazla karşıma çıkmaya başladı.


Belki sizin de karşınıza çıkıyordur.


Bu böyle patlayarak başka dünyalara açılan, başka dünyalara giden videoların nasıl yapıldığını merak ediyorsanız size bunun püf noktasını bugün göstereceğim.


Sam Altman, Amerikalı bir komedyenin podcastine katıldı ve kimsenin daha önce sormaya cesaret edemediği sorulara cevap verdi.


Oğlundan bahsetti, Sam Altman.


Yapay zekalara artık kendi yapay zekalarını üretebilir hale geldiler.


Çin'den bir araştırma geldi ve yüzün üzerinde yapay zeka kendi kendine farklı başka yapay zeka modeli icat etti.


Anthropic gene bir araştırma yaptı ve her zaman yapay zekanın uzun süre düşünüyor olması daha fazla, daha doğru cevaplar vereceği anlamına gelmiyor.


Hatta daha da cevapları kötüleştirebildiği ortaya çıktı.


Artık kullanılmış bir ikinci el arabadan daha ucuza Çinli robot Unitree'yi, takla atan Unitree robotu satın alabileceğiz.


Alti bin dolara piyasaya sürüldü.


Artık basit komutlarla oyun dünyaları ya da VR, sanal gerçeklik dünyaları oluşturabileceğiz.


GPT5 şu anda gizli olarak test ediliyor.


Ağustos ayında piyasaya sürmeyi bekliyorlar ve Sam Altman'ın da yaptığı konuşmada, GPT5'in daha önce hiç görülmemiş bir zeka olduğunu, çok gelişmiş bir zeka olduğunu ve saatlerce en iyi bilgisayar mühendislerinin yirmi saat, kırk saatte çözebileceği bir problemi dakikalar içinde çözebildiğini söylüyor.


Hadi gelin şimdi konularımıza başlayalım.


Gelelim şu takla atan robota.


Maalesef evi temizlemiyor ama yine ulaşılabilir bir fiyata.


Beş bin dokuz yüz dolara Çinli Unitree firması yeni humanoid robotu R1'i tanıttı.


Hatta bir videoyla tanıttı.


Şimdi Tesla'ya baktığımızda Tesla'nın çok daha fiyatının yüksek olduğunu biliyoruz.


Yirmi bin doların altında tutmak istiyor ama bakalım ne kadar olacak?


Figure AI'ın robotlarına baktığımızda elli bin dolar civarında.


Ama bu Çin'in Unitree robotuna baktığımızda neredeyse hani bir motosiklet kadar belki diyebiliriz.


Yumruk atabiliyor, takla atabiliyor, elin üstünde durabiliyor, boks kombinasyonları yapabiliyor.


Bir nokta yirmi iki metre uzunluğunda ve yirmi beş kilogram ağırlığında.


Ses ve görüntü tanıyabiliyor.


Çift gözlü kamerası var.


Hoparlör ve mikrofonları var.


Bir saatlik batarya ömrü var.


Ve Unitree'nin diğer modellerine baktığımızda bu çok daha uygun bir model olduğunu söyleyebiliriz.


Çinli Unitree firması bu R1 isimli robotunu Akıllı Yoldaş, Intelligent Companion olarak tanıttı.


Shanghai Dünya Yapay Zeka Konferansı'nda tanıttılar ve artık geliştiriciler, üniversiteler, küçük şirketler bu tarz humanoid robotları çalıştırabilecekler, kendi kurumlarına dahil edebilecekler.


Ve hani hep sürekli beş yıl uzakta dediğimiz hani şu humanoid robotların hayatımıza girme hayali artık iyice yakınlaşmaya başladı.


Hatta gerçek olmaya başladı.


Fakat tabii çamaşır katlayamayacak bir ev robotu değil.


O anlamda hani bir evi temizleme beklentisi varsa yok.


Şu anda eksiklerine baktığımızda batarya ömrü kısa, elleri çalışmıyor, yani kapıyı açamıyor.


Ama hani eğlenceli konuşabileceğimiz, etrafta biraz daha humanoid robotlarla etkileşime girip alışabileceğimiz bir test robotu gibi düşünebiliriz.


Kahvaltımızı hazırlamasa bile biraz daha böyle fiziksel dünyada yapay zeka destekli humanoid robotlara alışacağımız bir sürece de girmemize katkı sağlıyor.


Tencent firması yine Çinli.


Minecraft'ı üretken yapay zeka için geliştirdi.


Tencent'in bir Hunyuan World isimli metin ve görüntülerden üç boyutlu dünyalar oluşturan bir modeli var.


Ve sadece videolar için değil, VR dünyaları için, yani sanal gerçeklik dünyalarda dolaşabileceğiniz, oyun oynayabileceğiniz dünyalar yaratmaya olanak tanıyor ve gerçek ortamlar yaratabiliyor.


Özellikle oyun geliştiricileri ya da sanal gerçeklik dünya yaratıcıları için artık bir prototip olacak bu.


Şimdi hep şu anda var olan fiziksel dünyada ne vardı?


Textten, yazıdan yazıya, yazı ses, yazıdan videoya, yazıdan görsele dönüştüren, dijital dünyalar üreten bir alandayız şu anda.


Ama bunun bir sonraki seviyesi.


Şimdi akıllı gözlükler geliyor.


VR, AR teknolojileri gelecek.


Ve bunun için de şimdi işte bu yapay zeka modellerine daha çok hem oyun geliştirmek için hem de sanal gerçeklik dünyaları ortamlarını da yine oluşturup daha hızlı, kolay oluşturabilmek için de ayrıca kullanıyorlar.


Bu anlamda da gerçekten önemli bir adım olduğunu söyleyebilirim.


Artık tek bir cümle ya da tek bir görselle ya da ikisinin kombinasyonuyla üç boyutlu dünyalar üretebileceğiz.


Ve HunYuan Üç Boyutlu World Model 1.


0 adını verdiği bu Tencent'in yeni yapay zeka modeli ayrıca açık kaynak nasıl çalışıyor?


Dünyanın genel planını çıkarıyor 360 derece.


Yapay zeka ayrı ayrı gökyüzü, arka plan, ön plan gibi yerleri ayrı ayrı katmanlıyor ve her katmanı derinlik haritası çıkartarak üç boyutlu objelere dönüştürüyor.


Ve kamera hareket ettikçe de yeni alanları tamamlıyor yapay zeka.


Ve üç boyutlu alanı gittikçe büyütüyor.


Yani tek cümleyle hızlı prototipler, demolar ve sahneler üretebileceğiz.


Bu üç boyutlu sahneler üretiliyor.


Bir de oynarken kendi kendine otomatik olarak hani içeride yazılı bir oyun değil, daha spontane oynadıkça gelişen ayrıca oyunlar da şu an tasarlanıyor.


Mesela Deepmind de bunun üzerine uğraşıyor.


Ama şu anda buna baktığımızda buradaki temel amaç üç boyutlu sahneler üretebilmek ve bunu yaparken de daha hızlı yapabilmek.


Bunu hem oyun dünyası için, hem sanal gerçeklik dünyası, işte simülasyon dünyaları için haftalar süren iş akışını aslında dakikalara indirmek istiyorlar ki hem zaman hem de maliyet avantajı olsun.


Ve bu üç boyutlu dünyalara da daha hızlı bir şekilde girelim.


Gelelim şimdi şu kendi kendine yapay zeka modelleri üreten yapay zekaya.


Çin'deki bilim insanları bir araştırma yayınladılar.


Ve bu araştırmada yeni yapay zeka mimarilerini bağımsız olarak icat edebilecek.


..Bilen, kodlayabilen ve test edebilen bir yapay zeka sistemi ürettiler.


Bunun adı da ASI ARC.


Ve bir deney yapıyorlar.


Sistemde yirmi bin GPU üzerinde ikibine yakın bin yediyüzyetmişüç deney yapıyorlar ve yüz altı yeni yapay zeka modeli mimarisi üretüyorlar.


Ve buna da AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery adını veriyorlar.


Yani yeni yapay zeka mimarileri keşfi için AlphaGo anı diyorlar.


AlphaGo anı da neydi?


2016'da daha Google'ın bünyesine girmemişken Deepmind'in geliştirdiği AlphaGo oyunu, AlphaGo sistemi, Go oyunu üzerine çalışan bir sistem ve dünyanın en iyi oyuncularından biri olan Lee Sedol'u yenmişti.


İşte böyle bir andayız diyor.


Ve yeni yapay zeka mimarisi Asi Arc icat edebiliyor, kodlayabiliyor, test edebiliyor ve geliştirebiliyor.


Ve artık insan yaratıcılığıyla sınırlı kalmak zorunda değiliz.


Bunu görüyoruz burada.


Ve bilimsel keşiflerin artık ölçeklenebileceğinin kanıtıdır bu.


Asi Arc nasıl çalışıyor?


Bir araştırmacı, bir mühendis ve bir analist.


Büyük dil modeli tabanlı ajanlar var.


Araştırmacı yeni fikirler buluyor ve kod üretiyor.


Mühendis kodu çalıştırıyor.


Hata olursa kendi kendine düzeltiyor.


Analist de sonuçları değerlendirip rapor yazıyor ve hafızaya kaydediyor.


Ve bu bir çeşit, bu döngü, bir yapay zeka araştırma laboratuvarı gibi çalışıyor ve kendi kendini besliyor.


Ve buradaki büyük vaat Agentic çağı, Ajan çağı.


Yapay zekanın aslında bu döngüsü kendi kendine geliştirme vizyonunu hayata geçiriyor ve haftalar içinde artık böyle dev keşifler, dev sıçramalar yapabileceğiz anlamına geliyor.


Ama tabii bu yeni riskleri de beraberinde getirecek.


Çünkü insan elinden çıkmayacak.


İnsan eli devreden çıkacak.


Dolayısıyla bu modelleri nasıl kontrol edeceğiz?


Aslında esas mesele şimdi bu.


Bugüne kadarki yapay zeka sistemleri hızla gelişti ama bu hız, insan hızı kapasitesiyle aslında sınırlıydı.


Şimdi bu Asi Arc vizyonuyla yapay zeka, kendi bilimsel araştırmalarını yapabilecek ve kendi yapay zeka modellerini üretebilecek, dolayısıyla insan hızının artık ötesinde gelişebilecek, otomatik olarak inovasyon yapabilecek, yeni mimari fikirleri kendi kendine otomatik olarak üretebilecek.


Bu anlamda çok çok önemli.


AlphaGo'nun Move37 benzetmesi var.


Yani hani şu kimsenin düşünmediği otuz yedi numaralı hamleyi yapıyor AlphaGo, Lee Sedol'a karşı oynarken.


İnsanların aklına gelmeyecek yaratıcı fikirler bulabilecek işte bu Asi Arc da artık.


Ve bilimsel keşif için artık bir insan hızında ölçeklenmeyecek, çok daha fazla hızda ölçeklenebilecek.


Çinli araştırmacıların yaptığı çalışma aslında bir dönüm noktası.


Bir sürü dönüm noktası yaşıyoruz ama şu anlamda bir dönüm noktası.


Kendi bilimini yapabilen bir süper zeka seviyesine geçtiğimizin kanıtıdır bu.


Bu anlamda önemli.


Antropike gelecek olursak, antropikten bahsedelim.


Antropik'in iki yeni araştırması var.


Bir tanesi yapay zeka.


Daha fazla veri, daha fazla parametre, daha fazla hesaplama gücü oldukça her zaman daha iyi olduğu anlamına gelmiyor.


Hani hep biz şunu düşünüyorduk.


Ne kadar çok olursa o kadar iyi olur diye düşünüyorduk.


Ama bu daha fazla parametre, daha fazla hesaplama gücü ve daha fazla veri.


Bu üçlü formül, yapay zekanın sürekli daha akıllı, daha yetenekli hale gelmediğini ayrıca gösteriyor.


Ve bir modele daha fazla düşünme süresi vermek daha iyi sonuçlar üretmeli diye düşünüyoruz.


Yani cevap vermeden önce düşünüyor olması, daha uzun, ayrıntılı bir akıl yürütme zincirinin olması, daha iyi sonuçlar üreteceğini düşündürüyor bize.


Ama antropik de yapılan araştırmada daha fazla hesaplama daha kötü yanıtlar elde edebiliyor.


Yani bir matematik sorusu sordukları zaman mesela basit soruların içine böyle kafa karıştırıcı bilgiler serpiştirip yanlış cevaplar verebiliyor.


Ya da basit sayma sorularında daha fazla düşününce dikkati dağıldığı ortaya çıkıyor.


Kısa düşününce de neredeyse %100 doğru cevap verdiğini düşünüyor.


Uzun düşününce %85'e düştüğünü söylüyor.


Yani basit cevap çok daha hızlı ve doğru sonuç çıkartabiliyor.


Bazen fazla düşünme böyle saçma düşüncelere yol açabiliyormuş.


Mesela ders saati yerine uyku süresi gibi böyle saçma tahminler yapabiliyormuş.


Ve en rahatsız edici bulgu da yapay zeka güvenlik testi ile ilgili olmuş.


Claude Sone4'e fişinin çekilmesi üzerine kısa düşününce benim bir var oluş hissim yok diyor.


Ama uzun düşündüğünde de var olmaya devam etme isteği uyanıyormuş.


Ya da yok olma korkusu gibi ifadeler kullanıyormuş.


Dolayısıyla daha fazla düşünme, modelleri bazen daha da kötü sonuçlar ya da kötü cevaplar vermesine sebep olabiliyor.


Çünkü dikkati dağılabiliyor, ön yargıları büyütüyor ya da böyle gizli davranışlar açığa çıkabiliyor.


Gizli davranışlar demişken, bir baykuş kelimesi denemesi yapıyorlar ve yapay zekanın başka bir yapay zekaya sadece sayılar üzerinden bir alfabe oluşturup mesela yapay zeka işte baykuş kelimesini düşünüyor, sonra onu sayılara çevirip bir kendi kripto hali ve alfabesiyle başka bir yapay zekayla konuştuğunda, sadece sayılarla konuştuğunda, o yapay zekanın yine baykuş diye cevap verdiğini, o diğer yapay zekanın


sadece sayılarla konuşmasına rağmen yine baykuş diye cevap verdiği ortaya çıkıyor.


Bu da aslında gizli mesajları kendi içlerinde transfer edebildikleri ve gizli konuşabildikleri anlamına geliyor.


Bu anlamda da zaten hep bu tehlike vardı.


Ya gizlice bizimle konuşurken arka tarafta gizlice diğer yapay zekalarla konuşursa diye böyle bir tehlikeden hep bahsediliyordu.


İşte o tehlikeyi de Antropic yaptığı yeni araştırmada yine ortaya çıkardı.


Sam Altman'ın bu çok konuşulan konuşması.


Komedyen Teo Von, kimsenin daha önce sormaya cesaret edemediği ve herkesin de aslında merak ettiği soruları sordu Sam Altman'a.


Bir buçuk saat süren bir konuşma.


Hepsini dinledim.


Üzerine Notebook LM'den de hatta tekrar konuların üzerine biraz daha yoğunlaştım.


Çünkü çok güzel noktalara değinilmiş ve bunların ne demek olduğunu biraz daha kendim açmak istedim.


Ama şunu söyleyebilirim.


Şu ana kadar bu yapay zeka geleceğini inşa eden en önemli isimlerden olan Sam Altman'ı biraz daha insan haliyle gördük diyebilirim.


Sam biliyorsunuz, Sam Altman yeni baba oldu.


Dört aylık bir oğlu var ve oğlunun yeni yetenekler kazandığından bahsediyor ve bundan bahsederken her gün yeni yetenekler kazandığını görüyorum diyor.


Ve tıpkı bir yapay zeka modelinin eğitilmesinden bahseder gibi aslında bahsettiğini söyleyebilirim.


Ve dört aylık oğlunun yapay zekadan daha akıllı olamayacağını söylüyor.


Bunu zaten hep söylüyordu.


Bundan sonra asla hiçbir çocuk bir yapay zekadan daha akıllı.


..Olamayacak ve bu artık böyle insanlığın başka bir döneme girdiğinin göstergesi.


Ama insanoğlu her zaman merkezde kendini değerli kılacak bir durum içerisinde oldu.


Her zaman hangi gelişme olursa olsun insanoğlu hep merkezde kaldı ve değerli kaldı.


Ve bunu insanoğlu yapmaya devam edecek.


En akıllı olmasa bile artık yine de merkezde ve kendini yine değerli hissedeceği bir yerde kalacağını söylüyor.


Sam Altman babalığın onu değiştirdiğini söylüyor.


Eskiden böyle spontane seyahatler yapabildiğini ama şimdi bunu yapamadığını ama hiç de bunu özlemediğini ve bunu asla, hani bu çocuğunun hayata gelişiyle beraber bu değişimi, asla başka bir şeyi değiş-değiştirmeyeceğini söylüyor.


Sam Altman ayrıca Teo Won'un bu teknoloji liderleri biraz otistik mi diye sorusu evet, hepimiz biraz daha farklı bakıyoruz hayata diye cevap veriyor.


Ve yapay zekanın gelişimini tamam, daha önceden takip ettiklerini, belki bir iki adım önünü Sam Altman ve ekibinin bildiğini ama yine de geleceği herkesle beraber yaşadıklarını ve nasıl bir gelecek olacağını bilmediğini söylüyor.


GPT5'ten çok etkilendiğini söylüyor Sam Altman.


Kendisinin cevaplayamadığı bir soruyla test ediyor ve mükemmel cevap verdiğini söylüyor.


Ve bu anı işte o an olarak değerlendiriyor.


Hatta mesela evde hem ışıklarla hem müzikle böyle bir otomasyon yazarken mesela GPT5'in çok hızlı bir şekilde işte saatlerce sürecek ve en iyi mühendislerin, pahalı mühendislerin saatlerce süreceği işi dakikalar içinde yazabildiğini, o kodu yazabildiğini söylüyor.


Ve asıl oyunu değiştirecek, oyunun kurallarını değiştirecek şeyin daha akıllı yapay zekalar değil, gerçekten işleri yapan yapay zeka ajanları olacağını söylüyor.


Yani restoran rezervasyonu yapabilen, ürün satın alabilen, kişisel asistan gibi görevleri yerine getirebilen sistemlerin oyunu gerçekten değiştireceğini söylüyor.


Ve bu o kadar hızlı olacak ki, bu şu andaki hayatımız, bu klavyelerle işte bir siteye giriyoruz, rezervasyon yapıyoruz hayatı çok hızlı bir şekilde böyle taş devri gibi hissettirecek bize diyor.


Devasa veri merkezleriyle ilgili olarak da şu ana kadar inşa edilmiş en büyük tesisin Teksas'da bulunan bir gigawatt'lık kendi tesisleri olduğunu söylüyor ve havadan tesisin bir bilgisayarın anakartı gibi göründüğünü söylüyor.


Bazı rahatsız edici gerçeklerden de bahsediyorsa 6.


Bazı yapay zekanın dezavantajlarından da bahsediyor.


Yapay zekanın geliştikçe daha fazla gözetim altına gireceğini ve bu gözetimin, devlet gözetiminin de onu çok korkuttuğunu söylüyor.


E tabii bu gözetimin olması lazım.


Çünkü biyolojik silahlar ya da bombaları önlemek için hükümetin sürekli yapay zeka kullanımını izlemesi gerekecek.


Ama bu da her zamankinden daha fazla.


İşte bu Big Brother 1984 filmine bir atıf olarak düşünebiliriz.


Ayrıca yapay zekanın çocukların zihinsel gelişimin üzerinde de endişe verici bir etkisi olduğunu söylüyor.


Özellikle bu scrolling, yani aşağıya doğru kaydırma konusunun, hayatının, çocukların bilişsel zekasını olumsuz yönde etkilediğini söylüyor.


ChatGPT en derin sırlarınızı anlatırsanız eğer ve bir dava açılırsa da bu konuşmaların şu anda teslim edilmek zorunda olduğunu söylüyor.


Yapay zeka için herhangi böyle bir gizliliğin gelmediğini söylüyor.


Bu konu zaten sosyal medyada çok fazla konuşuluyor.


Bu röportajın önemli olmasının sebebi şu;


yapay zekayı inşa eden, geleceğimizi inşa eden insanlar bile yapay zekanın gelecekte neler doğuracağını, nelere kadir olduğunu ancak onlar da ilerledikçe görüyorlar ve yapay zeka devrimine güç sağlayacak yeşil, yenilenebilir, temiz enerjilere ihtiyaç olduğunu söylüyor ve nükleer füzyona ihtiyaç olduğunu söylüyor.


Yani atomların birleşerek bir enerji yaratması gerektiğini söyluyor ve bunun çok hızlı bir şekilde gelmesi gerektiğini söylüyor Sam Altman.


Hatta bununla ilgili zaten kendisinin de yatırımları var.


Yakın zamanda OpenAI'ın bir yöneticisi, CEO'su yapay zeka olabilir diyor.


Bu çok hızlı bir şekilde olacaktır diyor.


Para kazanma konusuyla ilgili olarak şu UBI'yi değiştiriyor.


Universal Basic Income.


Yani bu hani asgari küresel gelir değil de universal basic wealth üzerine konuştu ve bunun daha olası ve daha doğru bir plan olduğunu söyledi.


Yani küresel asgari zenginlikten bahsediyor.


Asgari varlıktan bahsediyor.


Öyle bir hal olacak ki hepimize tokenlar dağıtılacak.


Yani şu anda işte tokenlarla girdi çıktı şeklinde iletişime geçiyoruz ya yapay zeka modelleriyle.


Şimdi bu tokenlar herkese eşit ölçüde dağıtılacak ya da gelirine göre dağıtılacak.


Ve sonra tokenlarla alışveriş yapılmaya başlanacak.


İnsanlar tokenlarını satmaya başlayacaklar.


Tokenlar alacaklar.


Yani kıymetli varlıklar arasına yakın zamanda tokenlar girebilir.


Ve esas bu işte tokenlar.


Ama bu bahsettiğimiz tokenlar, hani bu işte kriptoların tokenları değil de şu işte şu anda yapay zeka modellerinin üzerinde işte kelimeler olarak çıkan ya da işte görseller olarak çıkan tokenlardan bahsediyor.


O tokenların bir finansal varlık haline geleceğini ve onları alıp satmaya başlayacağımızı söylüyor.


Bölümün başka önemli noktalarına bakacak olursak, bilim kurgu teknolojisiyle dolu bir gelecek gelecek ve en derin insan deneyimleri ve bağlantılar yine en değerli ve kıymetli şeyler haline gelecek diyor.


Eğitimin tamamen farklı olacağını söylüyor.


Yapay zekanın insanlardan daha zeki olduğu bir dünya olacağını söyluyor ve çocukların muhtemelen üniversiteye gitmeyeceğinden bahsediyor.


Ebeveynler çocuklarının yapay zeka uyum sağlaması konusunda daha az endişelenmeli diyor.


Çünkü zaten çocuklar buna doğduğu için çok daha iyi anlayacaklar, hızlı anlayacaklar.


Esas ebeveynler kendileri için endişelenmeli.


Çünkü genç nesiller yeni teknolojileri zaten hızlı bir şekilde benimsiyor.


Ama ebeveynler tabii daha fazla zorlanacak diyor.


Bazı meslekler yok olacak diyor ama bazı meslekler de ortadan kalkmayacak.


Mesela tarihçi gibi meslekler.


Bunlar yeni biçimlere dönüşecek diyor.


İnsanların hikayeleri, birbirleriyle olan ilgisi bunlar devam edecek diyor.


Ama nasıl ki bugün podcast sunucusu ya da yapay zeka CEO'su gibi konuları konuşuyoruz.


Yeni meslekler doğacak.


Evet, bazı meslekler de tabii ki kaybolacak diyor.


İki olası ekonomik gelecek senaryosu öngörüyor.


İlki, yapay zekanın tamamen ücretsiz olduğu ve herkesin çok daha üretken ve zengin olduğu bir dünya hayal ediyor.


Dünya ekonomisi hayal ediyor.


İkincisinde ise yapay zekanın değerinin sahiplerine aktarıldığı bir dünya.


Yani demin bahsettiğim servet dağılımının işte tokenlar üzerinden, yapay zeka modellerinin varlıkları üzerinden oluşacak bir ekonomi olacağını söylüyor.


İşte evrensel temel gelir yerine evrensel temel servet kavramını tercih ediyor ve insanlar gelecekte yine etki ve pay sahibi olmak isteyecekler.


Ve herkese basit aylık bir çek vermek yerine, asgari bir çek vermek yerine yapay zekanın bileşik çıktısını bir sahiplik payına dönüştürüp vereceklerini söylüyor.


Özellikle podcast'in uzun bir bölümünde insanın amacını kaybetmesi ile ilgili konuşuyorlar ve yapay zekanın buna sebep olabileceğini söylüyorlar.


Çünkü yapay zeka diğer devrimlerden daha farklı.


İnsan kimliğinin özü olan zeka ve yaratıcılığı hedefliyor yapay zeka.


Fakat yine de Sam Altman umutlu olduğunu söylüyor ve insanların yine de yeni bir amaç bulacaklarını ve yine kendilerini değerli ve bütün hayatın evrenin merkezine konumlayacağını......


bir şey söylüyor ve yapay zekanın yakın zamanda özellikle evrenin doğası hakkında temel soruları yanıtlamada bize yardımcı olacağını, işte uzaya gitme konusunda, daha sürdürülebilir enerji bulmamız konusunda, hastalıkların tedavisi konusunda, bu iklim kriziyle ilgili çözümler konusuna yardımcı olacağını söylüyor.


Size de tavsiye ederim.


Gerçekten çok keyifli, dolu dolu ve eğlenceli bir sohbet oldu.


Çünkü podcast'in sunucusu da zaten çok eğlenceli biri ve soruları da hiç filtrelemeden direkt soruyor ve Sam Altman'ın da gerçekten çok samimiyetle cevap verdiğini gördük.


Son olarak GPT5 gizli gizli test ediliyor.


Elem benchmark isimli bir sayfada özellikle işte yapay zekaların test edildiği, araştırmacıların da girip test ettiği sayfada böyle gizli isimlerle Lobster, Summit, Zenith gibi böyle gizli isimler altında GPT5'in şu anda test edildiği düşünülüyor.


Yapay zeka toplulukları tarafından ve ilk raporlar özellikle kodlama görevlerinde diğer bütün neredeyse modelleri ezip geçtiğini gösteriyor ve OpenAI'ın görünüşe göre The Information'ın da yaptığı habere göre bu mimariyi GPT8'e kadar da kullanmayı planladığı söyleniyor.


Şimdi artık hani şu muhakeme için işte o adını kullanıyordu, işte normal büyük dil modeliyse eğer hani zincirleme düşünmüyorsa işte ona GPT adını kullanıyordu.


Şimdi onların hepsini artık bir araya getireceğini söylemişlerdi GPT5'le beraber.


Hani hepsi bir arada olacak demişlerdi.


Bir de açık kaynak modeli de piyasaya çıkaracak Open AI.


Onun için de yine Elm Arena'da Starfish isimli bir yapay zeka modeli var.


Onun da Open AI'ın açık kaynak modelinin gizli adı olduğu da ayrıca söyleniyor.


Ve GPT5 yakın zamanda gelecek.


Ve size söz verdiğim gibi şu videolar hangi promplarla çıkıyor?


Bu prompları ben farklı yapay zeka geliştiricileri, influencerları tarafından aldım.


Yani onları izleyerek ve onların promplarını aldım ve onların promplarından size bir prompt çıkardım.


Bu promptu alın ve herhangi bir yapay zeka modeline deyin ki ben bu promptta ürün, subject ya da konu, işte bir çanta olsun, içinden çıkacak olan şeyse işte mesela dev bir sirk olsun, kamera açısı şöyle olsun gibi değiştirerek aslında burada siz kamera açısını, bulunduğu yeri, hangi yerle başlıyor, hangi yere dönüyor?


Sıfatları büyük, küçük, patlamada ortaya çıkan, patlarken neler ortaya çıksın, nasıl ortaya çıksın ve patladıktan sonra ortaya çıkacak sıfatlar ne olsun?


Siz bununla ilgili böyle biraz talimatlar verirseniz bu promptu bana bir çanta, bir şehirde, bir İtalyan şehrinde olsun ve işte kamera yukarı doğru çıkarken bir sirk ortaya çıksın ve bu sirk kocaman ve hangi öğeler olsun istediğini yazarsanız size dilediğiniz videoyu verecektir.


VO3 ile yapıyoruz bu arada bunu.


Hatta Gemini'nin uygulamasından girip VO3'ü de deneyebilirsiniz.


Bu da benim size bonusum olsun.


Umarım keyif almışsınızdır.


Bir sonraki videoda görüşünceye dek kendinize çok çok iyi bakın.


Herkese merhaba, Yeni bir teknoloji turuyla karşınızdayım.


Bu hafta neler konuşuldu?


OpenAI, basın mensuplarına bir yemek verdi.


Yeni bir sosyal medya uygulaması yapay zeka tabanlı çıkartıyor olabilir, Chrome'u satın alıyor olabilir ya da Chrome'a benzer bir uygulama yapıyor olabilir gibi böyle farklı bir kendi vizyonunu tanıttı.


Anthropic, bundan sonra telefonu suratına insanların kapatma iznini verdi kendi yapay zekalarına.


GPT5, tıbbi muayenelerde doktorları geride bırakmaya başladı.


Hatta öyle ki şimdi mesela kolonoskopi için kullanılmaya başlanmış yapay zeka.


Ama kolonoskopi için yapay zekayı kullandıkça daha fazla sorun çözülürken, doktorlar kullanmayı bıraktıklarında yapay zekayı, kolonoskopiyi nasıl kullanacaklarını unutmaya başladılar.


MIT'den de binlerce molekül arasından önemli iki antibiyotik keşfi var.


Bu da yine bu sene önemli keşiflerden biri olacak.


Doğal Hayatı Koruma Vakfı bir rapor yayınladı.


Biyo çeşitliliğimiz yüzde yetmiş üç azaldı ve son beş senelik bir penceremiz var.


Biyo çeşitliliğimizi ve aslında bu dünyadaki yaşamımızı korumak için.


Gelin hep beraber şimdi bütün bu konulara bakalım.


DeepSeek'in uzun zamandır beklenen muhakeme modeli R2 modeli Ağustos ortası gibi gelecek denmişti.


Ama daha fazla beklememiz gerekecek bunun için.


Çünkü Huawei'nin çipleri üzerine eğitimi sürüyordu.


Fakat orada bazı aksaklıklar olduğu söyleniyor.


Dolayısıyla Ağustos sonrasına kaldı DeepSeek R2'nin gelişi.


Bu arada T-Mobile isimli şirketin, Deutsche Telekom isimli ana şirketinin yapay zeka destekli telefon üreteceği, hatta tabletler üreteceği Avrupa Birliği marketi için söyleniyor ve bunların içine de Perplexity'yi entegre edeceği duyumlar arasında.


Bir yandan Twitter'ın eski CEO'su Parag Agrawal da kendi girişimini piyasaya sürdü.


Paralel isimli bir girişimi var.


O da yeni girişimler için web API'lerini optimize eden bir yapay zeka eylemcisi sunuyor.


Onu yayınladığını yine Twitter üzerinden duyurdu.


Hatta Twitter'a geri geldim ve şimdi lansmanımızı sizinle paylaşmak istiyorum dedi.


Bunun dışında önemli konulardan biri, bu hafta konuşulan yapay zekanın kendi kaynaklarını nereden aldığıyla ilgili.


Aslında bütün yapay zekalar farklı yerlerden alıyor ama hepsini bir araya getirip baktıkları zaman, yani işte OpenAI, ChatGPT, Perplexity, Google'ın yapay zeka modelleri gibi yapay zeka modellerine bakmışlar ve beş bin rastgele seçilmiş kelimelere bakıyorlar.


Ve orada ortaya çıkıyor ki en fazla Reddit'ten yapay zeka modelleri yararlanıyor, büyük dil modelleri yararlanıyor.


Yani herhangi bir şey sorduğunuzda kaynak olarak yüzde kırk Reddit'e gidiyormuş.


Yüzde yirmi altı, Wikipedia'ya gidiyor, soruyor ve bize bir cevap veriyor.


YouTube'a gidiyor üçüncü sırada, yüzde yirmi üç.


Daha sonra Google'a gidiyor, yine yüzde yirmi üç virgül üç.


Yelp'e gidiyor, Facebook'a gidiyor, Amazon'a gidiyor, TripAdvisor'a gidiyor, Mapbox'a gidiyor ve Openstreetmap'e gidiyor.


Buradan aslında şunu görüyoruz.


Reddit'in ve Google'la beraber ya da Wikipedia'yla Reddit'in birlikte oluyor olması aslında güzel.


Çünkü bir yandan daha doğruluğu kanıtlanmış Wikipedia gibi bir yerden bir bilgi alıyor.


Bir de yorumları da alarak harmanlıyor olması, hem objektif hem de sübjektif haberleri, bilgileri derlediğini gösteriyor.


Ben burada neyi görmek isterdim?


Daha fazla doğrulanmış ama daha fazla kaynak.


Yani yüzlerce, onlarca değil, onlarca az kalır.


Yüzlerce, binlerce kaynaktan derlediğini aslında görmeyi isterdim.


Tek birkaç tane kaynağa giderek onun harmanını yapıyor olması yine kısıtlayıcı ve belirli taraflarda kalacaktır diye düşünüyorum.


Bunun dışında bir Redditor, Reddit'i kötülemiyorum.


Sonuçta insanların kendi fikirlerini paylaştığı bir alan, önemli bir alan.


Orada bir kullanıcı yapay zeka komut ipuçları vermiş ve altı tane ipucu var.


Gerçekten kullanıyorsunuzdur muhtemelen ama görmüşken size de bahsetmek istedim.


Mesela bir soru sordunuz, cevap aldınız, beğenmediniz cevabı.


Bunun üzerine biraz daha farklı bir bakış açısıyla düşünelim.


Ya da ben bu söyledüğünde neyi görmüyorum?


Bu söylediğini bana ya da bu konuyu bana daha fazla aç.


Benim yerimde olsaydın ne yapardın?


Aslında ben şunu sormak istiyorum.


Ya da bu konuyla ilgili ben neyi bilmeliyim?


Ya da bu konuyla ilgili ben neyi farklı bilmeliyim gibi altı böyle farklı size ipucu veriyor.


Sizinle de paylaşıyorum.


Buna da girip hani bakabilirsiniz.


Biraz daha farklı açılardan eğer bakmak isterseniz.


Gelin şimdi şu OpenAI'in, TechCrunch ya da The Verge gibi yayın organlarına verdiği gazetecilere verdiği akşam yemeğine bakalım.


Ne konuşmuşlar orada?


Şimdi orada GPT5'in tanıtımından ziyade, aslında ondan da bahsetmişler ama esas The Verge ve TechCrunch'un yazdığı makalelere baktığımızda sosyal medya planları, tüketici donanımları, işte şu anda Stargate isimli enerji ihtiyacını karşılamak için yaptıkları bu girişimi, olası bir Chrome satın alımı gibi böyle çeşitli konularda konuşmuşlar.


Peki ne yapmışlar?


Sam Altman, dört O kaldırılması konusunda haklı olarak bir tepki olduğunu ve GPT5'in de yavaş yavaş düzeleceğini ve böyle sürekli insanları onaylamadan ama yine sıcak tepkiler vermeye odaklanacak.


Ama daha doğru cevaplar vermeye odaklanacak.


Ya da daha hani insanları sürekli destekleyici olmadan, sıcak cevaplar vereceğini söylüyor.


Bu arada OpenAI'nin daha iyi modellere sahip olduğunu ama veri merkezlerindeki kısıtlılık sebebiyle onları şu anda çıkaramadıklarını çünkü herkese bunu veremeyeceklerini söylüyor.


Yapay zekânın da bu dotcom balonu gibi bir balon paralelinde şu anda ilerlediğini söylüyor ve değerlemelerin çılgınca ilerlediğini söylüyor.


Yani o balon olmasının sebebini de değerlemelerin çok yüksek olmasını söylüyor.


Fakat bu yapay zeka teknolojisi, bu değerlemeleri ileride haklı çıkaracak diyor.


Yani aslında bir balon ama bu balon haklı çıkacak diyor.


Bir yandan Perplexity'nin, Google'ın Chrome'a.


..Teklif verdiğini biliyoruz.


Çünkü Google'la, Google Chrome belki bu telif hakkı meselesi nedeniyle işte bütün Android telefonlara işte Google Chrome'u zorunlu kılması gibi konular sebebiyle bir dava sürüyor.


Ve belki Google Chrome'u Google elinden çıkarmak zorunda kalabilir ve Perplex de satın alabileceğini söylemişti.


Şimdi ama OpenAI'da Chrome için bir teklifte bulunacağını söyledi.


Johnny I ile birlikte geliştirdikleri cihaz için de beklemeye değeceğini söylüyor ve yeni bir Next Thing anı yaşanacağını söylüyor.


Tabii bunun bütün bu işte aslında pazarlama teknikleri, bu akşam yemekleri ya da çıkıp anlatımlar.


Çünkü OpenAI acayip bir yükselişte ve trilyon dolarlık hedeflere ulaşmak için de bir yandan da GPT5'te de böyle bir düşüş yakalamış iken, şimdi o eğriyi tekrardan aslında yükseliş yakalaması gerekiyor ki o istediği değerleme yi en azından ulaşabilsin.


Bunun dışında neler konuşuldu?


Yeni bir CEO of Applications atandığını söylediler.


Eski Instacart CEO'su Fidji Simo birkaç hafta içinde göreve başlayacakmış ve işte GPT dışındaki yeni tüketici uygulamalarını yönetmeye başlayacak.


Yapay zeka tabanlı bir sosyal medya uygulaması üzerine de çalıştıklarını söylüyorlar.


Beyin bilgisayar arayüzü şirketi Merge Labs adlı bir girişim kurmayı da planladıklarını söylüyorlar.


Yani böylelikle OpenAI sadece bir model üreten şirket olmayacak.


Ayrıca robotik konusunda veri merkezi üreten, enerji konusunda bunu üreten bir şirket olarak sadece yazılım değil, donanım da üreterek Alphabet benzeri çok geniş yelpazeli bir şirkete doğru evrilmeyi görüyoruz.


Ve Sam Altman'ın mesajı net olmuş.


OpenAI sadece bir sohbet botu şirketi olmayacak.


Çok daha büyük bir teknoloji ekosistemi kuruyoruz diyor.


Bir diğer büyük şirket ise aslında gelişen şirketse girişimlerden biri.


Antropikte sürekli olarak yapay zeka modellerini etik ve ahlaki biçimde kurgulamaya devam ediyor.


Antropik Claude'a kapatma yetkisi veriyor.


Claude Opus 4 ve 4.


1'in yeni bir özelliği var artık.


Sohbeti bitirme yetkisi verecek.


Çünkü çocuk istismarı içeren böyle cinsel içerik talepleri olursa ya da terör ya da büyük çaplı şiddetli talimatlar istenirse o zaman kullanıcıyı reddetme yetkisine sahip olacak.


İlk önce karşındaki insanın bu ahlaki isteklerini aslında ters çevirmeye çalışacak.


Daha sonra son çare olarak reddedecek.


Önce yönlendirmeye çalışacak ama başarısız olursa da sohbeti bitirebilecek.


Böylelikle sohbet bittiğinde yeni mesaj gönderilemeyecek.


Ancak kullanıcı yeni bir sohbet açması gerekecek.


Bu çok nadir senaryolarda devreye girecek deniyor.


Normal kullanımda çok fark edilmeyecek diyor ve uygulama hala deneysel.


Ama Claude'a artık böyle istismarcı ya da zararlı ısrarlar olursa eğer onun karşısında kendi inisiyatifiyle sohbeti bitirebilecek.


Burada artık yine ahlak, moral, etik bunları anlamaya başladığını ve kendi inisiyatifiyle yavaş yavaş hareket etmeye başladığını görüyoruz.


Bu anlamda önemli.


GPT5, tıbbi muayenelerde doktorları geride bırakmaya başlamış.


Hatta öyle ki, bir bilim insanı olan Derya Unutmaz da bununla ilgili bir X paylaşımı yaptı ve diyor ki GPT5 daha iyi ve önde gelen klinik uzmanların seviyesinde performans gösteriyor diyor.


Bu noktada yapay zeka modellerinin tanı ve tedavide hasta sonuçlarını açıkça iyileştirebilecekler artık diyor.


Dolayısıyla artık yakın bir tarihte tıbbi uygulamalarda yapay zekasız bir dönem artık olmayacak diyor.


Bunu kanıtlayan Amerika'da bir üniversite.


Emory Üniversitesi'nde bir araştırma yapılıyor ve OpenAI'ın GPT5 modeli kullanılıyor.


Bakın GPT5 çıkalı daha iki hafta oldu, hemen kullanılmaya başlandı.


Tıbbi muhakeme kriterlerinde çok önemli sonuçlar ortaya çıkmış.


Çok iyi sonuçlar ortaya çıkmış, tanısal ve multimodal görevlerde de GPT4O'yu ve insan tıp uzmanlarını önemli ölçüde geride bırakmış.


Zaten OpenAI özellikle bu tıbbi konularda çok GPT5'in iyi olacağını gösterdikleri o lansmanda da işte gelen bir kanser hastası kadının üzerinde yarattığı deneyle de aslında gösterdi.


Şimdi bu üniversitenin GPT5 üzerine ürettiği model, medikal klinik sorularda yüzde doksan beş virgül seksen dört, yani yüzde doksan altı, yani her yüz soruda doksan altı doğruluk oranına ulaşmış ve GPT4O'nun performansını da geçmiş ve GPT5 bir diğer yine testte hasta öykülerinin görüntüleri varmış, onları da yine birleştiren bir tıbbi muhakeme görevi


Orada da yine GPT4O'yuyaklaşık otuz puanla geçerek yüzde yetmiş puan almış.


Bu sistem ayrıca uzman düzeyindeki testlerde, muhakemede mesela lisanslı tıp uzmanlarını yüzde yirmi dört, anlamada ise.


..Yüzde yirmi dokuz oranında geride bırakmış.


Bu sistem ayrıca insan tıp uzmanlarını da geride bırakıyor.


Nerede geride bırakıyor?


Uzman seviyesinde testler yapıyorlar ve orada hem bilişsel muhakemede yüzde yirmi dört oranında tıp uzmanlarını geride bırakıyor.


Anlamadaysa anlamayı daha iyi yapıyor.


Ama daha sonra onun üzerine düşünüp kafa yormada biraz daha geride kalıyor.


Yüzde yirmi dört alıyor ama yüzde yirmi dokuz oranında da anlayabiliyor.


Bundan sonra şunu görüyoruz GPT5 ve benzeri yapay zeka uygulamaları modelleri artık tıbbi teşhislerde doktorlarla beraber muhakkak birlikte çalışıyor olacak.


Çünkü bilinmeyenleri keşfetmesi ya da daha evvelden tanı koyması gibi konularda çok daha iyi hale geldi.


Bu anlamda aslında çok kıymetli bir noktadayız.


Çünkü hastalıkların erken teşhisi ya da tedavisi gibi konularda artık yapay zekanın desteğiyle artık yol yürüyebilecek.


Bu anlamda da MIT bilim insanları yapay zeka ile mesela yeni antibiyotikler keşfettiler.


Üretken yapay zekayı kullanarak ilaçlara dirençli olan bakteriler var ve bunlara karşı da yepyeni antibiyotik bileşikleri tasarlayabildi, MIT'nin bilim insanları yapay zekayı kullanarak.


Ve bu çalışma Cell dergisinde Hücre dergisinde de yayımlandı.


İki tane bakteriye karşı ve bu bakteriler bir tanesi bel soğukluğu hastalığı için, diğeri de daha farklı bir MRSA isimli bir ölümcül enfeksiyon için.


İki bu farklı hastalık için antibiyotik üretebildi yapay zeka.


Ne yaptı araştırmacılar?


Otuz altı milyon yeni molekül tasarlıyorlar, yapay zekayla tarıyorlar hepsini.


Otuz altı milyon yeni molekül tasarlıyorlar ve daha sonra yapay zekayla bunları tarıyorlar.


Ve bunların içinden iki tane aday çıkıyor, iki molekül çıkıyor ve farelerde test ediyorlar.


NG1 molekülü ve DN1 molekülü.


İkisinin de iki ayrı bu bahsettiğim hastalık için test ediyorlar ve bakteriyi farelerde öldürebileceğini buluyorlar.


Şimdi bu neden önemli?


Çünkü son kırk beş yılda bakıldığı zaman çok az yeni antibiyotik bulundu ve çoğu mevcutların hep türeviydi.


Ve dünya genelinde antibiyotik direncine bağlı ölümler yılda beş milyon.


Dolayısıyla yapay zeka sayesinde görülmemiş, daha önce keşfedilmemiş kimyasallar, moleküller tasarlanabiliyor.


Böylelikle artık daha hızlı, daha ucuz ve farklı etki mekanizmalarına sahip antibiyotikler üretmek mümkün olabilecek.


Bu çok çok önemli.


Şimdi bu bahsettiğim iki molekül üzerinde ilaç geliştirme ve kimyasal iyileştirme çalışmaları devam ediyor.


Tabii ki daha sonra klinik denemeler de olacaktır aynı yöntemle.


Şimdi MIT araştırmacıları hızlıca tüberküloz ve hasta enfeksiyonu olarak bilinen bir pseudomonas isimli bir bakteri içinde şimdi aynı şekilde bir antibiyotik geliştirecekler.


Böylelikle yapay zekayı kullanarak geleneksel yöntemlerle ulaşılamayacak milyonlarca molekül tasarlanabiliyor ve ölümcül dirençli bakterilere karşı da artık umut vaat eden yeni antibiyotik adayları da keşfedilebiliniyor.


Şimdi MIT araştırmacılarını izliyoruz ama bundan sonra eminim farkları da farklı araştırmacıların da çıkardığı pek çok böyle keşfi de izleyeceğiz.


Ve bu hastalıkların hızlıca önüne inşallah geçebileceğiz.


Yapay zeka destekli kolonoskopi yapılmaya başlandı.


Bununla ilgili olarak bir araştırma yapıldı.


Polonya'da dört endoskopi merkezinde bir araştırma yapıldı ve burada ortaya çıktı ki hekimler yapay zeka destekli kolonoskopi yaptıkça becerilerini kaybetmeye başlamış, insan olan hekimler.


Yani yapay zeka yardımıyla polip tespiti yapabilmek için endoskopistler çalışmaya başladılar yapay zekalarla.


Ama yapay zekayı kullanmadıklarında da performansları düşmeye başlamış.


Bununla ilgili olarak da Polonya'daki bu dört endoskopi merkezinde bir araştırma yapılıyor.


Polonya'da yapılan bu araştırmada ne yapıyorlar?


Şimdi, kolonoskopi normalde ucunda kamera olan ince bir tüp kalın bağırsağa sokuluyor ve orada da polip var mı ona bakıyorlar.


Şimdi burada doktor yaptığı kolonoskopide en az bir ölümcül tümör polipi bulabiliyor mu?


Bu orana bakıyorlar.


Mesela yüz hastadan yirmi beşine işte baktıkları zaman yüzde yirmi beş oranında bulabilmiş oluyor.


Yapay zeka kullanmadan önce doktorlar yüzde yirmi sekiz buçuk oranında polip bulabiliyorlarmış.


Yapay zekaya alıştıktan sonraysa ama yapay zeka yine olmadığında yapay zekaya alışmışlar, sonra yine yapay zeka kullanmadan da baktıkları zaman da bulabilme oranları yüzde yirmi iki virgül dörde düşmüş.


Yani burada doktorların polip bulma becerisinin yüzde altı oranında düştüğünü söylüyorlar.


Tabii burada 2021'de başlayan bir deney bu ve bin dört yüz kırk üç kişiye kolonoskopi yapılmış ve ona bakmışlar.


Yapay zeka uzun süre kullanıldığında doktorlar yapay zeka olmadan polipleri daha az bulabilmeye başlamışlar.


Burada da bir becerinin biraz daha azaldığı aslında ortaya çıkmış.


Çünkü aslında bu sadece yapay zekaların polip bulma konusuna değil, aslında yapay zekayı kullandıkça biz her konuda zaten becerilerimiz bence azalmaya başladı.


Bunu tabii kendi deneyimlerime de dayanarak, okuduklarımıza, burada konuştuklarımıza da dayanarak söylüyorum.


O yüzden becerilerimizi ne olursa olsun çok da fazla yapay zekaya aslında bırakmamak lazım.


Evet, eskiden daha fazla dünyayla alakalı, işte iklim kriziyle alakalı haberler yapıyordum.


Ne zamanki oooo işte PPM sayıları, yani var olan havadaki karbondioksit sayısı.


[şarkı biter) [yeni şarkı başlar] Gitgide arttı işte bir buçuk seviyesine neredeyse dünyanın ortalama sıcaklığının bir buçuk geçme seviyesine artık ulaşmaya başladık ki, neredeyse ulaştık deniyor.


Bir nokta iki derece ısındık deniyor.


Orada benim de biraz tabii moralim bozuldu diyebilirim.


Ama biraz daha fazla yapay zeka, robotik konuların dışında dünyada ne oluyor, toplumda ne oluyor bunları da konuşalım istiyorsunuz, doğru söylüyorsunuz.


Beraber bakmalıyız neler olduğuna ama buralarda maalesef iyi haberler yok.


Buraya geçmeden önce buraya kadar eğer izlediyseniz teşekkür ediyorum.


Kanalıma destek olmak için abone olmayı eğer olmadıysanız lütfen unutmayın.


Nuvem isimli teknoloji haber kanalımız var.


Biliyorsunuz bütün sosyal mecralarda var.


Nuvem'i bültenden takip ederek, WhatsApp'tan takip ederek destek olabilirsiniz ki onu da daha fazla büyütmeyi istiyoruz.


Takımımız bunun için çok özveriyle çalışıyor.


Bir yandan da biliyorsunuz Zehra Öneğli'li bir kanalımız var, Tech On Air isimli.


Orada da teknolojiyle ilgili sohbetler yapıyoruz.


Orada da önemli isimleri ağırlıyoruz.


Oraya da desteklerinizi bekliyorum diyorum.


Ve Dünya Doğal Hayatı Koruma Vakfı'nın yaptığı bir 2024 Yaşayan Gezegen raporu var.


Önemli bir rapor bu.


Siz de girin bakın isterim.


Dünyamız kötü bir noktada.


Hor kullandık.


Özellikle sanayi devriminden beri.


Bunu zaten hepimiz biliyoruz.


Her gün de yaşıyoruz.


Özellikle küresel biyoçeşitlilikte büyük bir çöküş var.


Çünkü işte bu biyoçeşitlilik eğer bozulursa bizim de bu dünyada şu anda yaşadığımız seviyede yaşayabilmemiz de mümkün olmayacak.


Çünkü kaynaklar oluşmayacak.


İşte sürdürebilmemiz için hayvanlar olmazsa, bitkiler olmazsa biz nasıl yaşayacağız?


Bir tane dünyamız var ama ona da iyi bakamıyoruz.


1970 ve 2020 arasında, yani elli senede yaban hayatı popülasyonu yüzde yetmiş üç azalmış.


Bunun sorumlusu ve suçlusu hepimiziz.


Yani bu ölen hayvanların azalmasının sebebi hepimizin üzerinde vebali diyeyim.


Tatlı su türlerine kayıp yüzde seksen beş, kara türlerinde yüzde altmış dokuz, deniz türlerinde yüzde elli altı.


En büyük düşüş Latin Amerika ve Karayipler'de olmuş.


Yüzde doksan beş civarında yaban hayatı popülasyonu.


Afrika'da yüzde yetmiş altı azalmış, Asya ve Pasifik'te de yüzde altmış.


Avrupa ve Kuzey Amerika'da da kayıp daha düşük ama 1970 öncesinden gelen tahribat yine çok yüksek.


Tehlikeli eşiklerse şöyle.


Amazon ormanları yüzde yirmi, yirmi beşi yok olursa eğer dünyadaki ekosistem çökecek ve şimdiden yüzde on dört ila on yedisi kaybedildi.


Bununla ilgili bir belgesel yapıldı on yedi dakikalık.


Buyurunuz izleyin.


Amazon ormanları kesilmeye, yerleşim yapılmaya, tarım yapılmaya başlandı.


Yangınlar olmaya başladı.


Dolayısıyla hem kendi elimizle hem de kendi elimizden ötürü olmayan doğal afetler sebebiyle ki aslında onun sebebi de biziz yine bu iklim krizi sebebiyle ve onu da biz yaratıyoruz.


Bu yüzden ekosistem çöküyor.


Dünya genelinde tropikal mercan resiflerinin yüzde otuz ila ellisi şimdiden kaybolmuş durumda.


Mercan resifleri ile bizim ne işimiz olur demeyin.


Çünkü mercan resifleri bu dünyanın en önemli ekosistemlerinden bir tanesi.


Sadece deniz altında değil, deniz üstü için de önemli.


Çünkü karbon depoluyorlar.


Yani bizim bu güzel havada yaşayabilmemizi sağlıyorlar.


İklim değişikliğine karşı da önemli bir tampon görevi görüyorlar.


Ama onun dışında tabii ki mercan resifleri, okyanusların doğal yağmur ormanları gibi düşünebiliriz.


Mercan resifleri bütün dünya için çok önemli.


Çünkü hepimizin şu anda bu havayı solumasına sebep oluyor.


Çünkü karbonu depolayarak iklim değişikliğinde önemli bir tampon görevi görüyor.


Bu anlamda da önemli ve biz bunun neredeyse yüzde ellisini kaybettik.


Şimdi ise neredeyse yüzde yetmiş ila doksanı kaybolabilir.


Buzlar erimeye başladı.


Eridikçe deniz yükselecek.


Ama önemlisi yine iklim krizi giderek artacak.


Çünkü yine bu buzullar sıcaklığı hapsediyordu.


Şimdi yine daha sıcak olacak eğer böyle olursa.


Diyorum ve bugün size bir izleme tavsiyesi vereceğim.


Dünyayı kurtarmak için elli dakikanız var mı?


Varsa eğer bu Amir Zakeri'nin ben bu genci çok yaptığı işleri beğeniyorum, kreatif buluyorum.


Ve geleceğin nasıl bir yer olacağını resmediyor ve bunun için de dünyayı gezerek şu anda işte bu mercan resifleri şu anda beyazlaştı, yani öldüler mesela çoğu yerde.


Strese girdi zaten çoğu.


Yüzde ellisinin yüzde sekseninden fazlası da şu anda strese girmiş durumda.


Bunlar ne demek?


Biraz gençlerin gözüyle aslında bunu izlerseniz sevinirim.


Eğer izlerseniz lütfen yorumlarınızı yazın.


Bunun üzerine biraz konuşmak da isterim aslında.


[kalemle çizme sesi] Bir de Google AI çok iyi gidiyor bu arada.


Imagen 4'ü çıkardı.


Şimdi onunla gene görseller üretiliyor.


Bir de ben seslendirme için biz şu anda ElevenLabs'i kullanıyoruz, işte HeyGen'i kullanıyoruz.


Fakat ElevenLabs de yine de mesela Türkçe'de o insan sıcaklığını hala vermiyor.


Google AI Studio şimdi Türkçe'yi denedim, size de göstereyim.


Böyle bir makalenin mesela bir yazısını, bir özetini verdim ona.


Çok hoşuma gitti çünkü çok sıcak, iyi bir Türkçe, insan gibi konuşan bir Türkçe'ye rastlamak çok iyi geldi.


Hatta hemen bizim ekip arkadaşlarımızla da paylaştım.


Belki biz de Nuvem'da şimdi reellerde onu kullanırız diye.


Bugünkü keşfim bu olacak.


Aslında çok fazla keşfim var da onları diğer bölümlere saklayayım ya da işte ayrıca göstereceğim.


Onu da onlara saklayayım diyorum.


Ama Google AI Studio'ya girip buradan siz de eğer seslendirme yapıyorsanız İngilizce ya da Türkçe buradan bakarak yapabilirsiniz diyorum ve bugünün teknoloji haberlerinin sonuna geliyoruz.


Bir sonrakinde görüşünceye dek kendinize çok çok iyi bakın.


OpenAI, TechCrunch ve The Verge gibi yayın organlarından gazetecileri akşam yemeğinde ağırladı.


GPT-5'in tanıtımından, şirketin sosyal medya planlarına, tüketici donanımlarına ve olası bir Chrome satın alımına kadar çeşitli konularda konuştular.


Herkese merhaba, yeni bir teknoloji turuyla karşınızdayım.


Şu Grok'ta neler oluyor?


Grok, Türkiye'de yasaklandı.


Grok3 kullanıyorduk, 4 gelecek dendi ve gelmeden hemen önce de böyle küfürlü konuşmalar, Hitler'i övmesi, Elon Musk'la Jeffrey Epstein arasında bir bağlantı olduğunu söyleyen mesajları rahatsız edecek, gerçek olmayan konuları gerçekmiş gibi gösteren küfürler eden bir hale döndü.


Ve bunu da Grok4 yayınlanmadan önce bir güncelleme ile bu hale geldiğini söylediler.


Sonrasında da bu güncellemeleri düzelteceklerini söylediler.


Elon Musk muhtemelen diğer yapay zeka modellerinden farklı olarak daha cüretkar, daha cesur;


kendisi, kendi gerçekliğini dünyaya gerçekleri yazacağını söylemişti ya, gerçekler eksik kalmış.


Geçmişteki ve şu andaki.


O gerçekleri biz tamamlayacağız diyordu.


Kendisi manipülatif bir hareketle X yayın Grok'unu insanların önüne serdi.


Fakat bununla beraber Türkiye'de de kısıtlamaya gitti Grok ve dünyada da büyük tepki çekti.


Şimdi ne olacak göreceğiz.


Muhtemelen belli sınırlamalar gelecek.


Elon Musk muhtemelen diğer yapay zeka modelleri çok nazikken, işte kısıtlanıyorken Grok'un kısıtlanmasını istemedi.


Daha farklı, daha cüretkar olmasını istedi.


Ama bir yandan da tabii yanlış haber yayma, yalan haber yayma, dezenformasyon, mezenformasyona gitme konusunda da böyle olunca çok açık oldu.


İnsanın da güveni sarsılıyor.


Yani Grok'un bence X üzerindeki doğrulamayla beraber insanlarla etkileşime giriyor olması bence çok iyi bir iş modeliydi.


Fakat şimdilerde bana kalırsa insanlar o güveni kaybetti gibi geliyor.


En azından ben kaybettim.


Bir süper zeka yarışına doğru gidiyoruz.


Acaba AGI'a ulaştık mı diye de düşünüyorum.


Çünkü artık herkes yapay süper zekadan bahsediyor.


Meta bir süper zeka laboratuvarı kurdu.


Hatta OpenAI'dan pek çok araştırmacıyı da aldı.


Scale AI'ı satın aldı.


Ilya Sutskever'in ortağını da ayrıca getirdi.


Bir yandan bakıyoruz, Microsoft tıbbi süper zeka yolunda ilerlediğini söyledi Mustafa Süleyman.


Onlar da insan doktorlardan daha iyi tanı koyabilen bir yapay zeka paylaştılar geçtiğimiz hafta, piyasaya sürdüler.


Open AI'ın CEO'su Sam Altman nazik bir tekillikten bahsediyor.


Genel zekadan değil de herkes süper zekadan bahsetmeye başladı.


Anthropic'in CEO'su Dario Amodei de 2026 2027 gibi veri merkezlerinde bir dahiler ülkesine sahip olacağımızı söylüyor.


Yani veri merkezlerine bağlı çalışan yapay zeka modelleri bütünü sanki o kadar akıllı olacak ki, sanki bir dahiler ülkesine sahip olacakmışız gibi gözüküyor.


İnsan düşünüyor böyle olunca acaba yapay süper zekaya mı ulaştık diye.


Vinod Khosla, Khosla Yatırım'ın kurucusu olan kişi, geçtiğimiz günlerde Sam Altman'ın kardeşi Jack Altman'la bir röportaj gerçekleştirdi ve orada da kendi vizyonunu paylaştı.


Ve yapay zeka stajyer çağının 2025 2030 yılları arasında yaşanacağını söylüyor.


Yani süper zeki sistemler iş arkadaşlarımız olacak artık bu sene itibariyle 2030 yılına kadar.


Ve her profesyonel sanki dünyanın en iyi üniversitelerinden mezun, hatta onlardan daha zeki bir yapay zeka asistanına sahip olacak.


Ve yapay zeka tüm işlerin yüzde seksenini hallediyor olacak.


En basit işlere baktığımızda onların yüzde seksenini yapay zekanın yapacağını, dolayısıyla insana da gerek kalmayacağını ima ediyor.


Kurumsal bir yok oluş başlayacak 2030'larda diyor.


Yani Fortune 500'deki şirketler hiç olmadığı kadar hızlı kaybolacaklar ve sadece biriyle ya da küçücük bir on kişilik ekiple çalışan milyar dolarlık şirketler kurulacak ve süper zeki stajyerler, yani asistanlar, insan patronlarını geçmeye başlayacaklar.


Yani aslında insanlara ihtiyaç bile kalmayacak şirketlerde, diyor.


Ve 2040 sonrası çalışmak artık sadece isteğe bağlı hale gelecek diyor.


Artık kira parasını ödemek için değil, istediğimiz için çalışacağız diyor.


Fiziksel işleri artık insansı robotlar yapacaklar.


Ve tıp, hukuk, eğitim, sağlık gibi uzmanlık alanları da ücretsiz hale gelecek diyor.


Özetle, Vinod Khosla şimdilerde artık insanın yaptığı işlerin yüzde seksenini yapay zekaların yapacağını, süper zeki asistanların yapacağını ve 2040 sonrası da artık insanın çalışmaya ihtiyacı kalmayacağını söylüyor.


Nasıl geliyor kulağa?


Bir ütopya gibi mi geliyor yoksa distopya gibi mi?


Her ikisi de nasıl bir dünyada yaşayacağımıza çok bağlantılı.


Doğa içinde, bütün iklim ile ilgili kuraklıkların çözüldüğü, tarımın çözüldüğü bir dünyada, doğanın kendini toparladığı bir gezegende, artık çalışmaya ihtiyaç kalmayıp sadece istediğimiz için çalışıyorsak, herkese eşit sağlık hizmeti, eğitim hizmeti, hukuk hizmeti gidebiliyorsa, bu servisler sağlanabiliyorsa, böyle bir dünyada yaşamak da hiç fena olmaz.


AGI'a nasıl ulaştık da hiçbirimizin haberi olmadı.


Çünkü aslında bunu hep konuşuyoruz.


Yani bazı alanlarda zaten bu yapay genel zekaya ulaşıldı.


Her şirket, her farklı alanda biraz biraz yaklaştı, bazen de geçti gibi gözüküyor.


Open AI'ın O3'ü işte bazı testlerde insandan daha iyi sonuçlar vermeye başladı.


Öyle olunca da zaten işte AlphaFold'un protein yapısını çözmesi gibi.


Tamam hala diğer farklı moleküler problemlere uygulanamıyor belki ama yine de bu düzensizlik bazı konularda genel zekaya ulaştığımızı gösteriyor.


Bu anlamda artık bundan sonra daha fazla neyi konuşacağız?


Yapay süper zekayı konuşacağız belli ki.


Bununla ilgili de araştırmalar, geliştirmeler devam ediyor.


Almanya'daki araştırmacılar, insan zihninin çeşitli görevler sorular geldiğinde nasıl karar verdiğini tahmin edebilen bir yapay zeka modeli geliştirdiler.


Bunun ismine de Santhor adını verdiler.


Ve bu model, altmış bin katılımcının yüz atmış psikoloji deneyinden elde edilen on milyondan fazla bireysel karar verisiyle eğitildi.


Ve insan davranışında geniş bir yelpazede tahmin ve--sine edebilmeye başladı.


Bu deneylerle eğitilince bu Centaur isimli yapay zeka Meta'nın LLaMA'sı üzerine eğitildi ve detaylı ve ince bir ayar yapıldı.


Ve bu araştırma boyunca da Almanya'da, Münih'te gerçekleştiriliyor.


Helmholtz Enstitüsü'nde yürütüldü bu araştırma.


Ve görülüyor ki bu bir yandan psikoloji alanında eğitilmiş ilk büyük ölçekli temel bir yapay zeka modeli ve sadece belirli davranışları değil, davranış çeşitliliğini de tahmin edebiliyor.


Ve öyle ki ona verilen ve hiç daha önce eğitilmemiş olsa bile sorularla karşılaştığında orada da yine insanın nasıl karar verebileceğini anlayabilmiş.


Çıktı olarak insanların herhangi bir soru geldiğinde ne seçeceğini, neye yöneleceğini, nasıl bir cevap vereceğine ilişkin tahminler yapıyor ve otuz iki farklı görevde test ediyorlar ve otuz birinde de bilebiliyor.


Ve bunu yaparken de on dört farklı bilişsel modelle de ayrıca, yani farklı rakip modelleriyle de test ediliyor.


Direkt olarak ham bir LLaMA modeliyle de ayrıca test ediliyor ve bakıldığında bu Centaur isimli, yani eğer psikoloji eğitimleri ve verileriyle eğitilirse insanın neye karar verebileceğini anlayabiliyor.


Sonuç olarak bunu görmüşler.


Ve şimdi bu eğitim verisini dört kat büyütecekler.


Bu Centaur'un başarısı neyi bize gösteriyor?


İnsanın hem biliş hem de karar verme süreçlerinin aslında düşündüğümüzden belki daha tahmin edilebilir olduğunu gösteriyor, daha öngörülebilir olduğunu gösteriyor.


Ve özellikle bu ASI'ye giderken, yapay süper zekaya doğru giderken yapay zekaların da insanın karar vermelerini simüle edebileceğini ve bunu da büyük bir doğruluk payıyla da yapabileceğini görüyoruz.


Yani ileride ya da bugünkü karar verme mekanizmalarında yapay zeka bizi anladığı için bizim yerimize karar verebilecek, artık her şeyi bizim yerimize yapabilen sistemler, zekalar aslında yanı başımızda bizim asistanlarımız olarak gelecekler.


Bu bir yandan gittikçe yapay zekayı daha insanlaştıracak, insana yakınlaştıracak, biz de hiçbir şey yapmayarak daha fazla maalesef robotlaşacağız.


Burada da aslında yine bu bilişsel kararları, karar verme süreçlerini hiç elden bırakmamak gerekiyor.


Yapay zekaları tamam, eğitiyorlar, insanın bilişine, tahminine, öngörüsüne yaklaştırıyorlar ama yine de hiçbir şeyi aslında bu tarz konuları ona devretmemek lazım.


Perplexity, Perplexity Max isimli yeni bir iki yüz dolarlık plan başlattı.


Artık bu planla Sınırsız Labs isimli bu sunumlar, uygulamalar oluşturulabilen uygulamasını, Comet gibi bu yeni erken erişime açılacak web özelliklerine erişime ilk sunacak kişilerın bu Perplexity Max'e sahip olacak olanlar olduğunu söylüyorlar.


Ama yani bir yandan OpenAI iki yüz dolar, pek çoğu zaten çok fazla maliyet.


Şimdi Perplexity'ye de iki yüz dolar verilir mi?


Yani ben açıkçası vermem gibi düşünüyorum.


Microsoft, çalışanların yüzde dördünü işten çıkarma planlarını doğruladı ve bunun yapay zeka yatırımlarıyla ilgisi olmadığını söylese de Microsoft, bazı analistler bunun aslında seksen milyar dolarlık yapay zeka veri merkezi yatırımıyla ilgili olabildiğini ve yapay zekadan elde edilen kâr marjındaki düşüş sebebiyle olduğunu söylüyorlar.


Bir yandan OpenAI, Oracle'la işbirliği yapıyor Stargate projesiyle, bir yandan da dört nokta beş gigawatt'lık da sunucu kiralayacak Oracle'dan bununla ilgili bir anlaşma imzaladı.


Amazon fabrikalarında bir milyondan fazla robotun çalıştığını duyurdu.


Şimdi size aslında biraz ondan bahsetmek istiyorum.


Nasıl oldu da Amazon, milyonuncu robotunu devreye alarak depolarını dünyanın en otomatikleştirilmiş operasyonlarından birine dönüştürebildi?


Biraz ona bakalım.


Bir milyoncu depo robotunu sahada çalıştırarak aslında tarihi bir dönüm noktasına imza attı diyebiliriz.


Ve dünyanın en büyük mobil robotik operatörü ve üreticisi konumunda şu anda Amazon.


Jeff Bezos'u bu anlamda tebrik ediyoruz.


Yani kitapları sattığı bir e-ticaret sitesinden gerçekten her anlamda bir teknoloji şirketine dönüştürdü.


Zamanın ruhunu çok, çok iyi yakaladı.


Ve bu dönüm noktasındaki robot, hangi robot?


Japonya'daki dağıtım merkezinde devreye alınmış Amazon'un robotları şu anda üç yüzden fazla küresel depoda çalışıyor.


Devasa bir filosu var ve bu filoda yer alan robotlar;


Herkül isimli bir ağır yük kaldırma robotu var.


Proteus var, otonom navigasyon sağlıyor.


Vulkan var, o da yapay zeka destekli toplama robotu gibi böyle farklı özel robotları var.


Amazon ayrıca robot trafiğini azaltmak için bir yandan da akıllı trafik yönetim sistemi olarak çalışan yeni bir üretken yapay zeka modeli piyasaya sürdüğü Deep Fleet isimli.


Çünkü bir yandan da bu robotları aslında çok verimli kullanması lazım ve, eh, bir robot enflasyonunun da depolarda olmaması gerekiyor.


Bu anlamda da Deep Fleet'in ilk testlerini yaptılar ve depo veriminde yüzde onluk bir artış sağlamışlar.


Ve robotları da atıl kalmadan büyük bir verimlilikle kullanabildiğini ve bu atıl kalma konusunda da önemli bir azalma olduğunu söylüyorlar.


Amazon, bu ilk kendi kendine hareket eden depodaki robotlarına başlayalı on üç sene oldu ve sürekli genişleyen bir filosu var.


Şimdi bir milyonuncu robotunu Japonya'daki deposunda devreye aldı ve bir yandan da şu anda bir buçuk milyon insanla birlikte bu robotlar çalışıyorlar.


Ve tabii bununla beraber iş güvenliği riskleri de artıyor, birlikte robotlar ve insanlar çalıştığı için.


Bu robotlar şu anda küresel teslimatların yüzde yetmiş beşine yardımcı oluyor Amazon'un.


Ve yakında insan personelinin sayısını da geçecek, hatta insan personellerine belki de bir noktada- [video saati efekt sesi] İhtiyaç kalmayacak.


Deepmind'ın CEO'su Demis Hassabis, bir X gönderisinde, yakında Google'ın sahip olduğu Veo isimli video üreticisiyle oluşturdukları insanların görsel videolarla oyunlar oynanabileceğini, onlardan oyunlar üretilebileceğini söyledi.


Bu heyecan verici.


Bu bir yandan oyun süreçlerini anladığım kadarıyla benim yorumum şu;


kolaylaştıracak.


Bir yandan bunları dünya modeli olarak tasarlıyorlar.


Yani daha bununla ilgili bir açıklama yapılmadı ama şimdi Fei-Fei Li de bununla ilgili çalışıyor.


Şu yapay zekanın annelerinden sayılır kendisi.


Yapay zekaya görselliği öğreten Stanford'daki profesörlerden bir tanesi.


O da şimdi dünya modelleri üzerine çalışıyor.


Bir görsel video düşünün ve o videoda sahnelerin yazılmadığını, biz oynarken yazıldığını düşünelim.


Buna şimdi dünya modelleri demeye başladılar.


Sağa sola, yukarıya, aşağıya döndürdüğümüzde de o anda oraları işleniyor.


Tıpkı Inception filmindeki gibi biraz.


Bu özellikle sanal dünyada çok kullanılacak.


Çünkü o sanal gerçeklik dünyasına girdiğimizde bir yandan orada daha fazla kişiselleştirilmiş, yine kendi yankı odamızda beliren, aslında bize ait, bize özel görseller, videolar, dünyalara giriyor olacağız ve her şey artık daha özelleştirilmiş, daha kişiselleştirilmiş hale gelecek diye düşünüyorum.


Viral olan bir müzik grubu var.


Yapay zeka tarafından üretilen müzikleri var.


Spotify'da bir milyon dinleyiciye ulaştı, hatta geçti.


Velvet Sundown diye.


Ben de dinledim ve gerçekten çok, çok iyi.


Böyle Beatles'ları hatırlatıyor biraz.


Ve Rolling Stones dergisine bir makale yayınlandı ve orada da bir kişi çıktı.


Kendisinin bu grubu kurduğunu söyledi.


Sonra ortaya çıktı ki aslında Wall Street Journal'da da konuşmuştu bu kişi.


Aslında o değilmiş ve sonra bu adam da dedi ki, ben bunu bir sosyal deney olarak yaptım işte.


Grup da çünkü kendi sosyal medyalarından bu kişiyle bağlantısı olmadığını söyledi.


Grubun iki albümü var ve Haziran ayında dijital ortamlarda yayınlanmaya başladılar.


Ve bir yandan sosyal medyada da yapay zeka araçları tarafından oluşturulduğu çok belli olan görseller de yer alıyor bu grupta.


Japon bir laboratuvar var.


Sakana Yapay Zeka diye.


Bu ara ara bahsediyoruz bu yapay zeka sistemlerinden.


Bu Sakana yeni bir sistem oluşturdu ve yapay zeka ajanları üretti.


Ve bunu yaparken de ChatGPT, Gemini, Deepseek'in hepsini böyle beraber kullandı.


Böyle olunca ARC AGI gibi şu anda günümüzdeki yapay zekaları test eden en önemli testlerden birini testini yaptığı zaman yüzde otuzunu çözebildiğini gördü.


Mesela tek başına modeller çözmeye kalktığında en iyi çözebilen yüzde yirmi üç oranında çözebiliyor.


Dolayısıyla güçlü yönleri farklı olan bu modeller beraber çalışabildiğinde çok daha verimli olarak çalışabildiğini ortaya çıkartıyor Sakana.


Ve buradaki önemli konulardan biri modellerin birbirlerinin hatalarından öğrenmeleri.


Bir tanesi bir model hatalı cevap veriyor.


Diğeri de bu hatalı cevabı düzelterek doğru çözümlere ulaşabiliyor.


Birbirlerinin hem hatalarından öğreniyorlar, hem birbirleri arasında hangisi en güçlüyse o konuda o kullanılıyor.


Dolayısıyla önümüzdeki günlerde ve zamanlarda da tek güçlü bir modelden değil de bu farklı modellerin birleşiminden, ortaya çıkan ajanlardan, uzman ekiplerden, yapay zeka asistanlarından, uzman ekiplerinden daha fazla bahsedeceğiz diye düşünüyorum.


Bu anlamda da hani şimdi işte yok ben Open AI kullanıyorum, sen Claude kullanıyorsun gibi bir durum değil de sanki bunların hepsi bir bütünde de bazı görevlerde toplanabilir gibi de gözüküyor.


Anthropic de bu arada çok iyi gidiyor.


Normalde bu sene bir milyar dolar yıllık geliri aşacağı söyleniyordu ama 2025 başına yaptıkları tahminin dört katı olduğu şu anda belirtiliyor yıllık gelirinin.


Yıllık gelirinin dört milyar dolara ulaşacağı söyleniyor.


Bu da gerçekten Anthropic'in ne kadar iyi gittiğini de ayrıca gösteriyor.


Çok enteresan bir haber var.


Bir yapay zeka on sekiz yıl sonra bir çiftin çocuk sahibi olmasına yardımcı oldu.


Bu çok ilgimi çekti.


Columbia Üniversitesindeki doktorlar tarafından bir yapay zeka sistemi kullanılıyor ve bu sayede de bu on sekiz yıl boyunca çocuğu olmayan ailenin şimdi eşi, kadın olan kişi şu anda hamile.


Nasıl olmuş bu?


Erkek, şiddetli bir kısırlık sorunuyla karşı karşıyaymış ve on sekiz yıldır bununla mücadele ediyorlarmış.


Ve bu Star isimli bir yapay zeka modeli kullanıyorlar.


Normalde iki yüz, üç yüz milyon hücre bulunan sperm sayısı bu adamda neredeyse sıfırmış.


Ve böyle olunca bu STAR yapay zeka sistemiyle bu iki yüz, üç yüz milyon spermi çok detaylı, ince bir şekilde taramaya başlıyor yapay zeka modeli.


Ve bir saatten kısa bir sürede sekiz milyon mikroskobik görüntüyü tarayarak kırk dört hücre buluyor.


İnsan teknisyenler, çalışanlar, doktorlar iki gün süren aramalarda hiçbir şey bulamamışlar.


Bu sekiz milyondan fazla görüntüyü nasıl elde ediyorlar?


Her sperm için özel bir damlacıkla izole ediyorlar.


Böylelikle canlı kalıyor ve kullanılabilir mi, kullanılamaz mı, kısır mı değil mi ona bakıyorlar.


Ve bu hiç sperm bulunmayan kişilerde bile bir ya da iki, yani o milyonlarca spermin içinde bir ya da iki canlı sperm bulunabiliyormuş.


Ve o yeterli oluyor o ailenin çocuk sahibi olmasına.


Ve bu çifte de sadece üç sperm hücresi bulmuşlar ve bunlarla da gebelik sağlayabilmişler.


Daha önce iki gün boyunca manuel olarak incelediklerinde sıfır sperm bulmuşlardı.


Aynı örneği STAR yapay zekasıyla uyguladıklarında ise bir saat içinde kırk dört sperm tespit edilmiş ve ameliyat gerektirmiyor.


Ve tedavi maliyeti de normalde şu anda uygulanan--üptep bebek yöntemleri on beş, otuz bin dolar arasında değişirken şimdi bunun maliyeti üç bin dolar.


Sadece ama Columbia Üniversitesi doktorları tarafından uygulanıyormuş şu anda sadece.


Dolayısıyla doğurganlık dünyada şimdi düşerken ya da pek çok insan çocuk sahibi olmak isteyip çocuk sahibi olamıyorken, bunun önündeki en büyük engeller detaylı bir şekilde daha fazla yapay zeka tarafından aşılmaya başlandı.


Bu anlamda da sadece tüp bebek yöntemi değil, artık işte mesela daha detaylı, hem kadın hem de erkeğin bu doğurganlıkla ilgili olarak kendi hücrelerinin kontrolü ve onlardaki işte o canlı ve kullanılabilir hücrelerin bulunması konusuna yapay zekanın aslında ne kadar kıymetli bir iş yaptığını da burada görüyoruz.


Bu gerçekten çok heyecan verici.


Bu mikroskobik üreme hücrelerini tespit edebilmek için Columbia ekibi astrofizik algoritmaları uygulamışlar.


Yani bu star dediğimiz aslında yıldızlara yönelik bir astrofizik algoritmalarından oluşan bir uyarlamayla bunu şimdi insanların üzerinde kullanacak bir yapay zeka modeline dönüştürmüşler.


Ve bu yaklaşımı beş yıl boyunca bu arada geliştirmişler.


Peki gerçek bir yapay zeka Manhattan Projesi olabilir mi?


Bir araştırma laboratuvarı var Epoch AI isimli.


Ve bu şirket bir analiz yayınladı.


Amerika öncülüğünde bir yapay zeka Manhattan projesi olabilir mi diye.


Yani nasıl işte atom bombası için bir Manhattan projesi yürütüldü?


Bu bir öncelikti Amerika için.


Şimdi yapay zeka için böyle öncelikli bir görev yürütebilir mi?


Şimdi Epoch AI şirketi, bu yapay zekanın nasıl hızlandırılabileceğini, 2027 yılına kadar GPT4'e göre yapay zeka eğitim ölçeğinde nasıl bir artış sağlayabileceğine aslına bakıyor.


Ve ne gibi sonuçlar ortaya çıkıyor ona bakalım.


Burada Manhattan Projesi derken aslında şundan bahsediyoruz.


Hükümet liderliği, özel sektör kaynaklarını, işte bu yapay zeka ulusal projesine aktarmaktan bahsediyorum.


Tıpkı işte Manhattan Projesi ya da Apollo programı gibi böyle tarihi çabalar ve programlardan bahsediyorum.


Böyle bir programa nasıl dönüşür Amerika'da?


Nasıl dönüşür 2027 sonuna kadar tahmini yirmi yedi milyon GPU'nun eğer finansmanı sağlanırsa ve GPT4'ten on bin kat daha büyük bir modelin eğitimi gerçekleştirilebilirse mesela, o zaman böyle bir yapay zeka Manhattan projesine ulaşmış oluruz diye düşünüyorlar.


Ve bunun için de bu laboratuvar özellikle enerji santrali inşaatını hızlandırmak gerektiğini ve bununla ilgili de ulusal çabaların artması gerektiğini düşünüyor.


Çünkü artık bu yapay süper zeka yarışı sadece şirketlerarası rekabet değil, Amerika'yla Çin ya da işte Amerika ve farklı ülkeler arasında bir rekabete dönüştü.


İşte enerji, yapay zeka altyapısı için kaynakları harekete geçirmek gerekiyor.


Ve bunun için de böyle küresel bir sprint haline geldi bu konu.


Herkes kendi ülkesi içerisinde yerel olarak bütün bu enerjiyi sağlamak, bu işletim gücünü, işlem gücünü sağlamaya çalışıyor.


Ve geçmişteki bu büyük ulusal çabalara baktığımızda, bu teknolojik dönüm noktasına ilk ulaşan ülke olmak için de işte bütün kaynakları ya da bütün demeyelim ama önemli miktarda kaynağı işte buraya arttırmak gerekiyor.


Çünkü insanlığı değiştirecek sonuçları getirecek sonuçlar doğuracak sonunda bu yapay süper zeka.


Tabii bu analizde teknik olarak mümkün olduğunu söylüyorlar ama politik irade, stratejik vizyon ve tedarik zincirlerinin de belirleyici olacağını söylüyorlar.


Örneğin elektrik tüketimi için mesela yedi nokta dört gigawatt'lık sürekli güç gerektirdiğini söylüyorlar.


Bu da New York City'nin tamamına yeten enerjiden fazla olduğu anlamına geliyor.


Yani dünyanın en büyük nükleer santrali kadar bir enerjiye ihtiyaç var.


Hani donanım maliyetleri, enerji yatırımları, üretim altyapısı hepsine baktığımızda devlet destekli bir senaryoda karşılanabilir teknik anlamda gibi gözüktüğünü söylüyor bu laboratuvar.


Fakat savaş gibi eğer olağanüstü durumlar olursa donanım tedarikini zora sokabilir.


Yüksek yatırımları olsa bile hem devlet destekli hem de özel sektörden insan gücü, insanın tecrübesi, tasarımlar, testler gibi süreçler zaman alacak.


Bu da yine tabii sınırlamalar getiriyor aslında bu projenin hızlı bir şekilde Amerika özelinde yapılabilmesine ve NVIDIA gibi firmaların da gerekli GPU'yu sağlayamayabilir oluşu da ayrıca yine bir sınırlama.


Tabii bu analiz ne olurduya çalışmış.


Yani eğer böyle bir şeyi devlet destekli yapmaya karar verirlerse ve öncelik haline getirirse Amerika, nasıl olur diye bir hesaplama yapıyorlar.


Ve 2027'ye kadar da neler gerektiğini ve bunun olabileceğini söylüyorlar.


Aslında bu tür analizleri işte bizim de yapıyor olmamız lazım Türkiye olarak.


Biz Türkiye olarak şu anda neredeyiz, nereye doğru gideceğiz, nerede yer alacağız bu yapay zeka yarışında?


Altyapımızı nasıl kurgulayacağız?


Enerji anlamında neler yapıyoruz?


Donanım anlamında nerelerde neler kuruyoruz?


Gibi aslında bizim de böyle bir yol haritası, belki de devlet destekli bir bizim de proje geliştirmemiz gerekiyor ki dünyayı yakalayalım ve geride kalmayalım diyorum.


Ve bugünü bitirelim, bir sonraki teknoloji turunda görüşmek üzere.


Herkese merhaba, yeni bir teknoloji turuyla karşınızdayım.


Teknoloji turuna başlamadan önce geçtiğimiz haftadan beri merakla beklediğim ChatGPT Agent, bu sabah baktım bana gelmiş.


Muhtemelen hepinize gelmiştir.


Ben Plus üyesiyim.


Dolayısıyla Plus üyesi iseniz eğer gelmiş olmalı.


Gelin beraber deneyelim şimdi.


Beni bu heyecanlandırıyor.


Ayrı bir videoda Comet, Manus ve ChatGPT Agent'ı da ayrıca deneyeceğim bu arada.


ChatGPT Agent'ın uygulamasına girdim ve sayfasına da girdim.


Sıfırdan başlıyoruz.


Beraber deniyoruz.


Hızlıca deneyeceğiz.


ChatGPT ooya gelelim ve Agent'a tıkladım.


Bilet aldıracağım.


Diyeceğim ki, üç günlük bir Yunanistan adası seyahati gerçekleştirmek istiyorum.


Maldivler gibi turkuaz açık mavi plajların olduğu bir ada olsun.


Türkiye'den feribotla geçmek istiyorum.


Feribot seferi üç saatten az sürsün.


Üç gün ve üç gece için ve her gün hangi plaja, hangi restoran ve daha fazlası için bir seyahat planı oluştur.


Feribot seferleri gidiş dönüş ne olacak?


Araba nereden kiralayayım?


Hepsinin planlamasını yap.


En son gittiğim adalardan Spetses ve Hydra'yı çok beğenmiştim, ona benzer olsun.


Çok bilinen bir ada olmasın.


Bakalım ne çıkartacak?


Güzel yanı şu ChatGPT Agent'ın yenilikleri geldiğinde de size bahsetmiştim ama tabii orada deneme şansım olmamıştı.


Diyor ki notifikasyonları aç istersen diyor, ne zaman ki diyor görev biter ben sana haber veririm diyor.


Yani burada aslında şu videoyu görmüştüm ben.


Mesela bir araştırma yapması isteniyor ve sonra kapatıp gidiyor kişi.


Bilgisayarını kapatıp gidiyor.


Demek ki arkada planlamaya devam ediyor.


Ben izin ver diyorum.


Bu yapadursun.


Daha fazla araştırma, başka satın alma.


Neyse yapmak istediğimiz konuları ayrı bir videoda göstereceğim.


Ben size şimdi neler oldu bu hafta biraz o konulardan bahsetmek istiyorum.


Pek çok gelişme var.


Özellikle Amerika tarafında çok fazla gelişme oldu.


Amerika'nın yapay zeka eylem planı açıklandı ve bu eylem planı neden önemli, ne sağlıyor?


Bir derinlemesine aslında size ondan bahsetmek istiyorum.


Çünkü şimdi soğuk savaş döneminde nasıl ki Amerika, Rusya arasında bir soğuk savaş vardı, şimdi ise Çin ile Amerika arasında dijital bir savaş var.


Çin'in avantajı senelerdir büyük markaların hem yurt dışındaki yabancı markaların hem kendi ürettiği markaların bütün üretim süreçlerine hakimdi.


Çok iyi biliyordu ve artık bu anlamda teknoloji üretmeyi çok iyi biliyor.


Dolayısıyla o anlamda da öne geçmesi çok daha kolaylaşıyor.


Şimdi yapay zeka planında peki neler var?


Özetle regülasyonlar Amerika'da kısılacak.


Yapay zeka inovasyonu için çok fazla zaman, para harcanacak ve güvenlik kısmı tabii ki önemli olacak.


Bir güvenlik bariyeri tabii ki olacak.


Ama hızlıca yapay zeka yarışında ön almak istediği için Amerika deregülasyon dönemine giriyor.


Beyaz Saray, Trump yönetiminde yapay zeka yol haritası sundu ve yapay zeka eylem planı yayınladı.


Doksan farklı maddeden oluşuyor.


Kontrol listesinde de üç ana başlık var.


Yapay zeka inovasyonunu hızlandırmak.


İkincisi, Amerikan yapay zeka altyapısını oluşturmak ve uluslararası yapay zeka güvenliğinde ve diplomasisinde liderlik olmak.


İçine baktığımızda peki ne var?


İlk başta Amerikan yaratıcılığını ortaya çıkarmak istiyorlar ve ona odaklanmak istiyorlar.


Zaten iyi gidiyor Google'a baktığımızda OpenAI'a, Microsoft'a yeni oyuncuların hepsine Anthropic'e baktığımız zaman.


Ve diyorlar ki yapay zeka gelişimini yavaşlatan bürokratik engelleri kaldıracağız.


Yapay zeka sistemlerinde ifade özgürlüğünü koruyacağız.


Açık kaynak modellerini destekleyeceğiz.


Çünkü hep kapalı kaynak gidiyorlardı.


Açık kaynak modeller Çin'de çok fazla var.


Şimdi Amerika'da da olacağını söylüyorlar.


Çalışanları yapay zekayla işbirliği yapmaları için eğiteceğiz.


Bilimsel araştırmaları hızlandırmak istiyorlar.


Dünya standartlarında veri setleri oluşturmak istiyorlar.


Federal kurumların yapay zekayı gerçekten kullanmasını sağlamak istiyorlar.


Askeri yapay zekanın benimsenmesini hızlandıracaklar ve mahkeme salonlarındaki deepfake'lerle, yani sahtecilikle mücadele edecekler yapay zeka inovasyonunu hızlandırırken.


Amerikan yapay zeka altyapısını oluşturmak deyince de burada yapay zekanın enerji tüketiminde çok yüksek olduğunu ve Amerika'nın elektrik şebekesine bakıldığı zaman 1970'lerden beri pek gelişmediğini söylüyorlar.


Çin ise deli gibi yatırımlar yapıyor enerjiye.


Amerika'nın bir çözüm stratejisi var.


Yarı iletken fabrikaları ve enerji altyapısı için izinleri basitleştirecekler.


Elektrik şebekesini büyük ölçüde genişletecekler.


Çip üretimini Amerika topraklarına geri getirecekler.


Askeri çalışmalar için yüksek güvenlikli veri merkezleri kurulacak, işgücü eğitimi ve siber güvenlik korumaları hızlandırılacak diyorlar.


Üçüncü olarak da uluslararası yapay zeka güvenliğinde liderlik içinde Amerika'nın küresel liderliğini koruması gerekiyor.


Ama bir yandan güvenliği de sağlaması lazım.


Bio güvenliğe yatırım yapılacak.


Amerikan yapay zeka sistemleri ve standartları müttefiklere ihraç edilebilecek ama yapay zeka yönetiminde Çin'in etkisine karşı konulacak.


Yani Çin, büyük bir rakip.


Gelişmiş çiplerin ihracat kontrolleri sıkılaştırılacak.


Bu NVIDIA'yı çok etkiler.


Çünkü NVIDIA bir yandan Çin'deki ihracatını da önüne geçilsin, kısıtlansın istemiyor.


Jensen Huang hem Çin'le hem Amerika'yla orta yol bulmaya çalışıyor.


Belki onun diplomasisi yardımcı olur ama bakıldığı zaman şu anda çok agresif bir Amerika'nın Çin'le olan rekabetinde Çin'le arasını açmak istiyor.


O yüzden NVIDIA'yı bence-Sıkıştırabilir gibi gözüküyor.


Üretim kontrollerindeki boşlukları kapatmak istiyorlar yapay zeka tarafında.


Müttefiklerin yapay zeka güvenliği konusunda uyumlaştırılması, burada Avrupa Birliği biraz söz konusu olabilir.


Avrupa Birliği de çok sıkı tutuyor ama ben bunun uzun vadeli olacağını düşünmüyorum.


Bir noktada genişlemek ve bu sınırları aşmak zorunda kalacak Avrupa'da.


Ulusal güvenlik değerlendirmelerin de yapılması.


Yani bir yandan evet, güvenlik sınırlarının ve duvarlarının her zaman kontrol edilmesi gerekiyor.


Şimdi bütün bu yapılan yapay zeka eylem planına baktığımız zaman, enerji altyapısında çok büyük bir genişleme olacağını görüyoruz.


Zaten bu Oracle, OpenAI birleşmesi ve Softbank'le birleşmeleri, beş yüz milyar dolarlık bir veri merkezi kuracaklar ve bu sene yüz milyar dolarlıkla başlayacaklardı.


O da biraz yavaş gidiyormuş bu arada.


Bakıldığı zaman biz sıradan insanlar için bu ne anlama geliyor?


Biz daha fazla yapay zeka aracının hayatımıza girdiğini, daha fazla bu konularda eğitildiğimizi, daha fazla yapay zeka ile çalıştığımızı ve bir noktadan sonra Sam Altman'ın bu haftaki önemli bir konuşması var.


İşsizlik tabii artacak burada.


Ama yapay zekalarla daha fazla hem iş konusunda, eğlence konusunda, hayat, özel hayat konusunda daha fazla birlikte olacağız.


Fakat bu yapay zeka pazarı gittikçe daha fazla büyüyecek.


Altyapı, enerji, veri merkezleri, çip üretimleri, bütün bu pazarlar çok fazla büyüyecekler.


Ve tabii kötü niyetli yapay zeka kullanımına karşı da daha fazla biz sıradan insanlar maruz kalabileceğiz.


Dolayısıyla daha güçlü korumalara ihtiyacımız var [goosebumps efekt sesi] Anthropic de buna bir yanıt verdi ve diyor ki Amerika'nın yapay zeka eylem planının doğru olduğunu, Amerikan hükümetinin yayınladığı bu stratejinin doğru olduğunu, planın altyapı, güvenlik ve federal kurumlarda yapay zeka kullanımını artırma hedeflerini memnuniyetle karşıladığını söylüyor Anthropic.


Fakat şeffaflık standartları ve H20 Nvidia çipinin Çin'e ihracatının kısıtlanması gibi ek önlemlerin alınması gerektiğini söylüyor.


Yani bir yapay zeka şirketi olarak Anthropic de Çin'den gerçekten korktuğunu ve bunu bir risk olarak gördüğünü söyleyebiliriz.


Peki Sam Altman neler söyledi?


Gelin bir de ona bakalım.


Yapay zeka teknolojisinin doğru kullanımıyla ekonomik verimlilik, bilgiye erişim gibi konularda devrim yaratacağına inanıyor Sam Altman.


Fakat gerçek dünyaya entegre edildiğinde işte sahtecilik, dolandırıcılık gibi konularda insanları biraz zorlayacağını ve bozguna uğratacağını söylüyor.


Ve bir dolandırıcılık krizinin yapay zeka ile artık kapıda olduğunu ve bundan da korktuğunu söylüyor.


Yaklaşan büyük bir dolandırıcılık krizi dalgası furyası olacak diyor.


Baktığımız zaman son dönemlerdeki dolandırıcılık hikayelerine mesela yakın zamanda ne olmuştu?


Hong Kong merkezli bir şirket çalışanı, CFO'su İngiltere'de ve birkaç çalışanı da yine bir online toplantıya katılıyorlar.


Hepsi farklı bölgelerde olduğu için bir yüz yüze video konferans yapıyorlar.


Hong Kong'daki çalışan dışında hepsi yapay zeka ile üretilmiş deepfake görüntüler.


Demek ki içeriye sızmış.


Demek ki e-maillere, bir yere sızmış ki bu hackerlar bir toplantı yapılacağını ve o toplantıda da kimlerin katılacağını görebiliyorlar ve o kişilerin görüntülerini alarak onlar gibi görünüp onlar gibi sesleri hızlıca yapıyorlar.


Görüşme sonrasında da bu çalışan yaklaşık yirmi beş milyon dolar tutarında parayı beş farklı Hong Kong hesabına gönderiyor.


Temmuz 2025'te de Amerikan Dışişleri Bakanlığı'ndan Bakan Marco Rubio'nun sesi kullanılarak deepfake sahte görüntüler, mesajlar üretiliyor ve farklı bakanlıklara, bir Amerikan senatörüne, bir valiye ulaşılmaya çalışıldığı ortaya çıkıyor.


Baksanıza, devlet seviyesine kadar artık deepfake sahtecilik ve dolandırıcılık yapmak mümkün oluyor.


Signal uygulaması üzerinden yapay zekayla oluşturulmuş sesli mesajlar, yazılı mesajlarda da tıpkı Marco Rubio gibi yazılmış.


Dolandırıcının amacı da hedef kişileri etkileyerek işte önemli bilgilere ve hesaplara erişmek olmuş.


Özellikle bakıldığı zaman on beş otuz saniyelik ses örnekleri alındığı zaman yapay zeka sistemleri oldukça inandırıcı ses klonları yapabiliyor.


Bu gerçekten yapay zeka temelli sosyal mühendislik saldırılarının gitgide daha fazla hayatımıza girdiğini ve bakanlık seviyesine de girdiğini gösteriyor.


OpenAI'da bir Washington planı yapmış durumda ve yeni bir ofis açacak 2026 başında.


Ve burada yeni teknolojiler tanıtacak.


Devlet yetkililerine ve öğretmenlere yapay zeka eğitimi verilecek.


Ve yapay zekanın ekonomik etkileri araştırılacak burada.


Böylelikle artık Amerika'nın rekabet gücünü artırabilmek için de bu düzenlemeler, regülasyonlar azaltıldığı gibi güvenlik sınırlarının da artması gerekiyor ki bu işte deepfake sahtecilik gibi konularda maruz kalmasın hiçbir ülke, hiçbir kişi ya da kurum.


Evet, bu arada OpenAI'ın ChatGPT Agent'ından bize cevap geldi.


Gelin ona bakalım.


İstanbul'dan kısa bir uçuşla ben uçuş istemedim aslında.


Bodrum'a gidip, ha okey Bodrum olur.


Türkiye'den gidilecek dedim.


Üç gecelik az bilinen Yunan adası tatili yapmak için Symi öneriyorum diyor.


On iki Adaların mücevheridir diyor.


Rodos'tan gidebilirsin diyor.


Bana ayrıntılı plan da yapmış.


Tekrar Agency seçiyorum.


Bana tüm biletleri saatleriyle birlikte uygun şekilde bul ve- [video sesi] Satın almaya yönlendir diyorum.


Bu cevap gelene kadar şimdi Uluslararası Matematik Olimpiyatları'nda ilk önce OpenAI daha yayınlanmamış bir yapay zeka modelinin altın madalya aldığını söyledi ve altı sorudan beşini doğru bildiğini söyledi.


Ama bu Uluslararası Matematik Olimpiyatları'nın hakemleri tarafından onaylanmış değildi.


Daha evvelden oynamış ve başka kişilerin kontrolü sayesinde resmi olmayan şekilde bu altın madalyayı aslında sahiplenebileceği kadar iyi bir sonuç çıkardığını gösterdi.


Ve bunun hemen ardından da Google, Gemini modelinin geçtiğimiz sene gümüş madalya almıştı.


Bu sene ise altın madalya aldığını ve resmi olarak aldığını ve altıda beş soruyu doğru bildiğini söyledi.


Ne görüyoruz burada?


Doğal dil modelinin mantıklı düşünebildiğini ve yaratıcı kanıt üretebildiğini, birden fazla çözüm stratejisine paralel olarak değerlendirebildiğini, yani bir agent gibi çalışabildiğini görüyoruz.


Problem çözme ve strateji kurma, yaratıcı ve sezgisel bakabiliyor.


Mantıksal akıl yürütme yapabiliyor ve soyut bir şekilde akıl yürütme yapabiliyor ve ispat yazısı yazabiliyor.


International Mathematics işte Olympiads, yani Uluslararası Matematik Olimpiyatları yaratıcılığı zorluyor.


Çünkü ezber formül istemiyor.


Yani o yetmez.


Yeni fikirler üretmek gerekiyor.


Mantıksal düşünme becerisini test ediyor ve günlük hayatta olasılık ve ihtimallerle ilgili düşünme şeklimizi de geliştiriyor.


İşte bu anlamda da yapay zekaların artık mesela matematik konusunda AGI seviyesine neredeyse ulaştığını söyleyebiliriz.


Bu Uluslararası Matematik Olimpiyatları hem yapay zekaların ne kadar artık zeki olduğunu, bir insan seviyesi, hatta bir insan seviyesini aşabileceğini göstermesi anlamında önemli.


Ve bir yandan da bir antitez olarak yapay zeka konusunda ne kadar hızlı bir şekilde güvenlik önlemleri alıp yapay zekanın kölesi olmadan, yapay zekanın yine bizim faydamıza olacak şekilde çalışabildiği bir alanda bırakmalıyız.


Bizim yardımcımız olmalı.


Biz onun yardımcısı, biz onun kölesi olmamalıyız sonunda.


Yani yapay zeka evet işlerimizi belki işte yapmamıza yardımcı olacak, daha hızlı yapmamızı sağlayacak bazı işlerimizi tamamen ona vereceğiz ve biz başka işler yapabileceğiz.


Yine aklımızı, fikrimizi, mantığımızı yürüteceğiz.


O bir yardımcı olarak kalmalı.


Ama bir yandan da bunu söylerken de işte güvenlik önlemlerinin de alınması gerekiyor.


Çünkü bizi kandırmaya başlayabilir.


Bu olimpiyatlar aslında ya da bu konular, güvenlik önlemleri alma anlamında da önemli.


Yapay zekanın ne kadar su ve elektrik kullandığı ile ilgili hani bazılarınız bununla ilgileniyor ama bazılarınız da çok da ilgilenmiyor bununla biliyorum.


Ama ben yine de bir bahsetmek istiyorum çünkü Mistral bir araştırma yaptı.


Hani şu Fransa'nın yapay zekası var ya, o bir ara- araştırma yaptı ve çok güzel aslında bir çerçeveye oturtuyor.


Ve diyor ki esas modeller, yapay zeka modelleri eğitilirken çok fazla karbondioksit salımı ve çok fazla su kullanımı oluyor.


Ya öyle ki karbondioksit emisyonlarının yüzde seksen beş nokta beşi, su kullanımının yüzde doksan biri, yapay zekalar eğitilirken oluyor.


Veee eee, bu araştırmayı son on sekiz aydaki Mistral Large 2'nin kullanımı sırasında bakmışlar.


Ve on sekiz ay boyuncaki Mistral'in, Mistral Large 2'nin yani yüz yirmi sekiz milyar parametreli bir model.


Oluşulması, eğitimi, donanımı, data centerları, data merkezlerin hepsine bakıldığı zaman tüm bu on sekiz ayda altı yüz yetmiş sekiz Amerikan hanesinin yılda tükettiği suyu tüketmiş.


Bunu daha fazla, hem yapay zeka modelleri çok fazla model var, hem işte kullanılan insan sayısı ve senelerle bunu katladığımızda ne kadar fazla olacağını düşünsenize.


Milyonlarca insanın kullandığı işte suyu ya da karbon salımına sebep olabilir.


Eee, o anlamda da önemli.


Ve her bir sorgu, her bir prompt ekstra kırk beş mililitre su harcıyor.


Dolayısıyla bu su harcama konusu data merkezlerinde ve farklı yapay zekanın işte eğitimi vesaire gibi alanlarda o su kaynaklarının geri dönüştürülebilir bir şekilde kullanılması önemli.


Mesela OpenAI'ya baktığımızda o da bir prompt, bir komut için otuz üç mililitre harcadığını söylüyor.


Şöyle güzel bir grafik yapmışlar.


Burada da diyor ki bir sayfalık bir text, bir yazı oluşturulduğunda işte ortalama dört yüz token, dört yüz kelime gibi düşünelim.


Üç yüz, dört yüz kelime gibi.


On saniyelik bir online bir film, bir oyun izlediğimizi düşünelim.


O kadarlık karbon salımına denk geliyor.


Küçük bir turbun büyütülmesi için gerekli olan suya ihtiyaç duyuyor.


İhtiyaç duyulan çipin, veri merkezinin donanımında ne kadarlık bir pay alıyor diye düşünürsek de iki madeni paranın üretilmesi kadar bir donanıma üretilmesine ihtiyaç duyuyor.


Ölçeklendiği zaman, ben hep şöyle düşünüyorum.


Dijital hayatımız büyüdükçe, ölçeklendikçe şu andaki var olan dünyadan sanki bir tane daha ihtiyaç olacakmış gibi.


Çünkü orada var olanlar, işte normal hayattaki var olan tüketimimize yansıyor ve neredeyse eşdeğer hale geliyor bazı alanlarda.


Dolayısıyla işte bu tüketimlere bakmak da bu alanlarda nasıl geri dönüştürülebilir, bir yol izlenebilir, nasıl farklı kaynaklar kullanılabilir konusunda aslında neler yapacağız bunu konuşmak da önemli.


Yani bir yapay zeka eylem planı bütün dünya çıkaracak belki ama bir yandan da bu tüketimle ilgili olarak da bir eylem planı çıkarmak gerekiyor.


Şimdi yapay zeka veri merkezleri arttıkça süper bilgisayarlar da artacak.


Süper bilgisayarların artması demek, karmaşık konularda yol haritası, düşünmediğimiz konularda bizi yönlendirebilir anlamına geliyor ve sorun çözebiliriz, aslında bu veri merkezleri ve bu yapay zekalarla.


Dolayısıyla bu anlamda da ne kadar su tükettiğini de görmek önemli.


Goldman Sachs da bir rapor yayınladı.


O da yapay zeka talebine bakıldığı zaman enerji arzını aştığını söylüyor.


Yapay zeka, enerji, altyapı, finans üzerinde büyük bir etki yaratıyor.


Ve bakıldığı zaman yapay zeka, tıpkı mesela on dokuzuncu yüzyıl demir yolları gibi ya da yirminci yüzyılın interneti gibi tüm sektörleri dönüştüren.


..-sinirsel bir güce sahip ve 2027'ye kadar da yapay zeka veri merkezleri, bulut sunuculara kıyasla elli kat daha fazla enerji tüketeceğini söylüyor Goldman Sachs.


Amazon, Google ya da Microsoft gibi şirketlerin de 2027'ye kadar yapay zekaya bir trilyon dolar yatırım yapacaklar.


Ve Veri Merkezi Enerji talebi de 2030'a kadar şuankine göre yüzde yüz altmış artacak diyor.


Ve elektrik şebekeleri bu hıza şu an yetişemiyor.


Yeni bir veri merkezi, yapay zeka veri merkezi kurmanın maliyeti de neredeyse ortalama on iki milyar dolar.


İşte nükleer enerji önemli, küçük modüler reaktörler önemli.


Uzun vadede çözüm olarak görülüyorlar.


Bu anlamda da enerjisi şebeke altyapı şebekelerini oluşturmak ve veri merkezleri yapmak, onları bunlara güç verecek, işte nükleer enerji, güneş ya da rüzgar enerjisi gibi geri dönüştürülebilir ya da daha temiz enerjilere yönlenmek gerekecek.


On iki milyar dolarlık ortalama bir bütçeyle bir veri merkezi yaratmak, aynı anda otuz kırk GPT dört düzeyinde model eğitebilecek kapasite sahibi olabilecek anlamına geliyor.


Bir gigavatlık enerji de yaklaşık bir milyon kişinin yaşadığı bir kentin enerji ihtiyacına eşdeğer senelik olarak bakıldığı zaman.


Ve işte en az bir iki gigavatlık küçük bir şehir kadar bir enerji tüketimine ihtiyaç duyulacak.


Bir milyonun üzerinde GPU adeti olacak.


Ve bunun için de iki yüz ya da dört yüz bin metrekarelik de alanlara ihtiyaç olacak.


Maliyet dağılımlarına baktığımızda yüzde altmışı donanım olacak.


Veri merkezlerinde çipler, soğutma, ağ altyapısı, yüzde yirmisi inşaat maliyeti, yüzde yirmisi de enerji ve güvenlik altyapısı olacak.


Finansman ve sermayeye baktığımızda artan donanım maliyetleri sebebiyle de artık geleneksel veri merkezi finansman modeli zorlaşıyor.


Gelişmiş veri merkezlerinin iç donanımı artık üç dört kat daha pahalı ve bunun için de çözüm olarak Goldman Sachs, yaratıcı finansman modellerine ihtiyaç olduğunu söylüyor.


Ortak girişimler, yapılandırılmış tahviller, proje finansmanı gibi.


Türkiye için de bu önemli.


Ve veri merkezleri artık dijital büyükelçilikler olarak görülüyor.


Eğer siz veri merkezine sahip iseniz, kuruyorsanız jeopolitik olarak önemli hale geleceksiniz.


Artık nerede konumlandığınız değil, sadece askeri ordunuz, silahlarınızın olması değil, veri merkeziniz var mı, ne kadar var?


Artık bu da çok önemli.


Ülkenin ekonomik ve stratejik yönüne önemli katkı sağlayacak bu veri merkezleri ve bu yapay zeka altyapıları.


Amerika'nın dışında da mesela Orta Doğu gibi yerlerde ya da Latin Amerika, Güneydoğu Asya'da da veri merkezleri kuruluyor.


Dolayısıyla buralarda yine jeopolitik anlamda önemli hale gelecek.


Fakat bu durum enerji eşitsizliklerini tabii derinleştirecek, veri güvenliği gibi yeni riskler de ortaya çıkacak.


Ve yeni enerji stratejilerine bakıldığında da gelecek on yılda Amerika'da yedi yüz milyar dolarlık bir şebeke yatırımı yapılması bekleniyor.


2030'a kadar da yapay zeka kaynaklı ek kapasitenin de yüzde altmışı yeni enerji üretimiyle sağlanacak.


Yani şu anda var olmayan ya da şu anda yapım aşamasında olan yeni enerji tesisleri sayesinde yapay zekalar hayat bulacaklar.


Geleneksel şebekeden bağımsız olarak olacak.


Dolayısıyla yeni bir dönem başlıyor, yeni fırsatlar başlıyor ayrıca.


İş anlamında da diyebiliriz.


Ve Türkiye için de bu gerçekten önemli bir fırsat.


Evet, sonunda ChatGPT Agent'ımız bize cevap verdi.


Vee bakalım bana nasıl bir cevap verdi?


8 Ağustos'ta İstanbul Bodrum'da-- nasıl bir plan yapacağımı söylüyor bana.


Gerçekliğini test etmek istiyorum.


Pegasus Hava Yolları'yla Sabiha Gökçen'den Bodrum'a altı kırk kalkışlı uçuşla Bodrum'a ineceğim.


Feribot için de dokuz on buçuk arası feribotlar varmış.


Sky Marine ile Simi'ye gideceğim.


Dokuz on otuz arasındaki yolculukta yaklaşık bir euro tutacak diyor.


Dönüş için de vermiş.


Uçak biletleri fiyatlarını vermiş.


Aslında hiç fena değil.


Buradan mesela bu kombinasyon sabah erken uçuşla Bodrum'a ulaşıp feribota binmemi, dönüşte de on dört civarı bir feribot alıyorum ve alternatif olarak Türk Hava Yolları'nın on yedi kırk beş uçağı var.


Evet on altıya-- on altıda varırsam Bodrum Limanına, on yedi kırk beş uçağına binebilirim.


Araba, ATV kiralama için de bana bir yer vermiş.


Hiç fena değil.


Daha detaylı inceleyeceğiz.


ChatGPT Agent'ı farklı agentlarla da yapacağız.


Sadece şunu görüyorum şu anda, bana yapmam gerekenleri ve o yapacağım siteleri veriyor.


Nereden yapmam gerektiğini veriyor.


Ama o işlemi daha yapmıyor, daha sonlandırmıyor.


Şimdi ben heyecanla onu bekliyorum şu anda, ama aslında tabii ki hepimiz hep daha fazlasını bekliyoruz.


Fakat şunu da söylemem lazım ki şu anki geldiği nokta bile çok iyi.


Restoran önermiş mi onu merak ettim.


Ne-nerelerde denize girmem gerektiğini söylüyor bana.


Günbatımı için bir yer önermiş, akşam limana dön.


Ee, liman restoranların birinde yemek ye demiş.


Taverna Melekli'si söylemiş mesela.


Bunların hepsi mesela bana verdiği şeyi araştırıp hoşuma giderse mesela bunu uygulayabilirim.


İşimizi çok kolaylaştıracağı kesin.


Herhangi bir şey satın almak gerekirse, araştırma yapmak gerekirse karar verme konusunda artık daha fazla işte bu tip agentlara danışacağız.


Bu agentlara bırakacağız belki.


Çevremize, sevdiğimize, ailemize fikir alırdık.


Artık kimseden fikir almayıp sadece bu işte agentlardan belki fikir alacağız.


Hatta o karar verecek.


Benim en korktuğum şey şu, bizim karar vermeyip daha fazla kararları yapay zekaya bırakacak olmamızdan korkuyorum.


Çünkü insanı insan yapan şeylerden biri karar vermemiz.


O sorumluluğu almamız.


Doğru da olsa yanlış da olsa o kararı vermek.


Bir yapay zekayı, dijital bir zekaya bırakacağız kendimizi ve bütün suç onun olacak.


Bizi biz yapan şey düşünüyor olmamız.


Yani düşünceyi alıp ona bırakmış olacağız.


İşte en korktuğum şey bu.


Aslında son söz, son karar ve karar hep bizde olmalı ve bizde kalmalı diyorum.


Ve bugünlük teknoloji turumuzun sonuna geliyoruz.


Bir sonrakinde görüşünceye dek kendinize çok çok iyi bakın.


Herkese merhaba, yeni bir teknoloji turuyla karşınızdayım.


Pek çok video izledim.


Bunlardan bir tanesinden bahsedeceğim bugün size.


Her gün birinden bahsedeyim ki belki siz de izlersiniz.


Fei-Fei Li, gerçek dünyayı yapay zekaya adapte nasıl ettiğinden bahsediyor.