- OpenAI tarafından yayımlanan GPT-5, beklentilerin aksine önceki sürümden bile kullanılabilirlik ve performans açısından daha kötü olduğu yönünde sert eleştiriler aldı ve yapay zekanın bitmek bilmeyen ilerleme efsanesine fren yaptırdı
- Devasa yatırımlara rağmen yapay zeka şirketlerinin çoğu hâlâ kâr edemiyor ve borsadaki aşırı ısınma 1990’lardaki dot-com balonunu hatırlatıyor
- GPT-5 örneği, AI sektörünün “ölçekleme = AGI evrimi” şeklindeki temel varsayımını sarsarken, gelecekte trilyonlarca dolarlık veri merkezi ve çip yatırımının israfa dönüşme riski taşıdığını gösteriyor
- Uzmanlar, yapay zekanın zekâyla karıştırılmasına yol açan pazarlama abartılarını, “halüsinasyon” teriminin aşırı kullanımını ve gerçek üretkenlik düşüşünü sorun olarak gösteriyor
- Sonuçta AI, bilimsel bir terimden çok pazarlama terimi olabilir ve kârı birkaç şirket toplarken maliyeti çoğunluk ödeyebilir uyarısı yapılıyor
Giriş: AI beklentilerinde sert soğuma
- Genel kamuoyunda yapay zekanın insanı aşacağına dair beklenti, 7 Ağustos 2025 itibarıyla hızla soğudu
- Tam da o gün OpenAI’ın yayımladığı GPT-5, bir devrim yerine hem kullanıcı deneyimi hem de işlevsellik açısından hayal kırıklığı bıraktı
- GPT-5; matematik becerisindeki gerileme, sık hatalar ve kullanıcı dostu olmayan arayüz gibi nedenlerle önceki ürünlerden daha düşük değerlendirildi
AI sektöründeki balon ve yatırımlar
- Uzman Alex Hanna, “AI şirketleri şu anda ABD ekonomisini taşıyan temel eksenlerden biri ama aynı zamanda ciddi biçimde balon gibi şişirilmiş durumdalar” diyor
- Google, Amazon, Microsoft gibi büyük şirketler OpenAI ve diğer AI laboratuvarlarına yüz milyarlarca dolar yatırdı, ancak ortada henüz somut bir kâr yok
- Şirketlerin hisse fiyatlarını desteklemek amacıyla AI yatırımlarını ya da ürünlerinin AI tabanlı olduğunu öne çıkarması giderek daha belirgin hale geliyor
- Nvidia, geçmişte Intel’in oynadığına benzer şekilde borsa lideri rolünü üstlenmiş durumda
GPT-5 lansmanı ve güven erozyonu
- GPT-5’in çıkışından sonra kullanıcılar, ABD haritasını yanlış çizmek gibi çok sayıda hatayla karşılaştı
- Örnek: “Tonnessee”, “Mississipo”, “West Wigina” gibi gerçekte var olmayan eyalet adları üretmesi
- ABD’nin on iki başkanını sorma isteğine yalnızca dokuz isim verip üstelik yanlışlar yapması
- Topluluk tepkileri, “mevcut modellerden daha kötü”, “kısa ve kaba yanıtlar”, “tercih edilen modeli seçme hakkının kaldırılması” gibi ifadelerle son derece olumsuzdu
- Basında Futurism bunu “biraz yavan”, Ars Technica ise “büyük bir başarısızlık” olarak değerlendirdi
- OpenAI da olumsuz kamuoyunu hızla fark ederek önceki sürümlere erişimi geri getirdi
AI ölçekleme mitinin çöküşü
- GPT-5 duyurusuyla birlikte AI sektöründeki “ölçek büyütme” miti darbe aldı
- Daha fazla hesaplama gücü ve veri eklendiğinde yapay zekanın temelden evrileceği inancı sorgulanmaya başlandı
- Bu ölçekleme mitine inanıldığı için veri merkezlerine ve yüksek performanslı çiplere devasa yatırımlar yapıldı (2028’e kadar yaklaşık 3 trilyon dolar gerekeceği öngörülüyor)
- Teknolojik ilerleme yavaşlarsa bu yatırımın büyük kısmı israf riskiyle karşı karşıya kalabilir
Yapay zeka nedir: anlam karmaşası
- AI’ın tutarlı dil üretme yeteneği ile ‘zeka’ aynı şey değil
- AI sohbet botlarının “zeki” görünmesi, sanki insana benzer niyet ve düşünceleri varmış gibi bir yanılsama yaratıyor
- 1960’lardaki Joseph Weizenbaum’un ELIZA örneğinde olduğu gibi, basit bir sohbet botunun bile insanların makineye duygu ya da irade yansıtmasına yol açabildiği çok önceden gösterilmişti
- Bu ‘insanlaştırma’ eğilimi bugün AI tanıtımlarında aktif biçimde kullanılıyor
AI halüsinasyonu, beklenti ve gerçeklik
- AI’daki “halüsinasyon (hallucination)” olgusu, sanki makinenin algı yeteneği varmış gibi yanlış bir izlenim yaratıyor
- Oysa yapay zekanın fiilen algılama ya da idrak yeteneği yok
- AI kullanımının kitlesel iş kaybı ve büyük bir üretkenlik patlaması getireceğine dair öngörüler de henüz gerçekleşmiş değil
- Hatta üretkenliğin düşmesi ve AI çıktılarının doğrulanma gereği nedeniyle iş verimliliğinde gerileme eğilimi görülüyor
Ekonomik etkiler ve görünüm
- MIT profesörü Daron Acemoglu, AI kaynaklı üretkenlik artışını yaklaşık %0,5 olarak öngörüyor; bu da beklentilerin oldukça altında
- AI’ın ekonomik etkisine dair tahminlerin abartıldığı ve yenilikten doğacak faydanın da az sayıda kişide toplanacağı değerlendiriliyor
Sonuç: AI söyleminin taşıdığı gerçek
- GPT-5’in başarısızlığı, AI’ın bilimsel ilerlemeden çok pazarlama kaynaklı bir balon olabileceğini gösteriyor
- “AI bilinç ve zekâ kazandı” iddiası satış amaçlı bir retorikten ibaret olabilir; kazanç birkaç şirkete giderken maliyeti çoğunluk üstlenebilir
- Bu nedenle AI’ın gerçek sınırlarına doğrudan bakmak ve neyi yapıp neyi yapamayacağını serinkanlı biçimde değerlendirmek gerekiyor
Henüz yorum yok.