Yapay Zekanın Tanrısı Kim? Yapay Zekayı Gerçekte Kimler Şekillendiriyor (2026)

Özet. Bu yazı “Yapay zekanın tanrısı kim?” sorusuna teolojik değil, pratik ve ölçülebilir bir cevap veriyor. Stanford HAI’nin 2026 AI Index raporuna göre 2025’te öne çıkan 102 yapay zeka modelinin 93’ü şirketlerden, 2’si üniversitelerden geldi; ülkelerde ABD 59, Çin 35 modelle önde. ABD’de özel yapay zeka yatırımı 2025’te 285,9 milyar dolara ulaştı ve Çin’deki 12,4 milyar doların 23 katını aştı. Model davranışını şirket belgeleri tarif ediyor; geliştiricilerin şeffaflık puanı ortalaması ise 2024’teki 58’den 2025’te 40’a düştü. Bağlayıcı kuralları devletler koyuyor: AB Yapay Zeka Yasası’nın Ek III yüksek riskli sistem yükümlülükleri 2 Aralık 2027’ye ertelendi. CEO hamlesi: Her yapay zeka aracı için sorun: kim yaptı, kim finanse ediyor, değerlerini kim yazdı, hangi kurala tabi, sizin kontrolünüzde ne kaldı? Öğrenci hamlesi: Kullandığınız modelin geliştirici belgesini bir kez baştan sona okuyun; aracın neyi reddetmek üzere eğitildiğini oradan öğrenin.

Bu yazı büyük dil modellerinin nasıl çalıştığı, yapay zekanın yapamadıkları ve insan yargısı, yargı ekonomisi ve AI okuryazarlığı ile AI akıcılığı arasındaki fark yazılarıyla birlikte okunabilir; bu yazı modelin etrafındaki insanları ve kurumları anlatıyor.

Bu yazı neden yeniden yazıldı ve ne değişti?

Yazının 2017 tarihli ilk sürümü, insanı makinelerin “yaratıcısı” olarak gören dini bir metafor kuran kişisel bir denemeydi ve şunu soruyordu: Makineler bir gün düşünmeyi kendi yapıcılarına çevirirse ne olur? Yazı yazarın kişisel inançlarına ve kaygılarına dayanıyordu ve bir tarih hatası içeriyordu.

Bu sürüm inanç konularını tartışmıyor; dine saygıyla mesafe koruyor ve metaforun arkasındaki pratik soruyu cevaplıyor. Birinci tekil şahıs anlatımı çıkarıldı; her rakam açılıp okunan bir birincil kaynağa dayanıyor, doğrulanamayan eski iddialar silindi.

Düzeltilen tarih şu: Eski yazı, yapay zeka kavramının “ilk olarak 2. Dünya Savaşı sırasında” ortaya çıktığını söylüyordu. “Makineler düşünebilir mi?” sorusu, A. M. Turing’in Ekim 1950’de Mind dergisinde yayımlanan makalesinin ilk cümlesinde geçer. “Yapay zeka” (artificial intelligence) terimi ise 31 Ağustos 1955 tarihli Dartmouth yaz araştırma projesi önerisinin başlığında yer alır. Eski yazının savaş yıllarındaki şifre çözme makinelerine dair iddiası, bu yazı için açılan kaynaklarda doğrulanamadığı için çıkarıldı.

“Makineler düşünebilir mi?” sorusu nereden geliyor?

Turing makalesine “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu ele almayı önerdiğini söyleyerek başlar. Kelimeleri günlük kullanımdan yola çıkarak tanımlamanın tehlikeli olduğunu yazar ve soruyu bir oyunla değiştirir: taklit oyunu. Bir sorgulayıcı yazılı yanıtlara bakarak karşısındakini ayırt etmeye çalışır; soru, bir makine bu oyunda insanın yerini aldığında ne olacağıdır.

Makale, eski yazının temel sezgisini çok önceden tartışmıştı. İtirazlardan biri “Lady Lovelace’in itirazı”dır. Turing, Lovelace’in 1842 tarihli metninden şu fikri aktarır: Analitik Makine’nin hiçbir şeyi kendiliğinden ortaya çıkarma iddiası yoktur; ona yaptırmayı bildiğimiz her şeyi yapabilir. Turing bu itirazı ele aldığında itiraz 108 yaşındaydı (CEOtudent hesabı: 1842’den 1950’ye). Eski yazıdaki “onlara sahip oldukları her şeyi biz vermişizdir” cümlesi ise aynı fikrin 2017’deki bir yankısıydı. Turing bu itiraza karşı çıktı; itirazın bir türevine yanıt verirken makinelerin kendisini “çok sık” şaşırttığını yazdı.

Turing’in itiraz listesinde “Teolojik İtiraz” başlıklı bir madde de vardır. Turing bu itirazı kabul etmediğini yazar, yine de ona teolojik terimlerle yanıt vermeyi dener. Bu yazı o tartışmaya girmiyor. Bugün için daha işe yarar olan, öğrenen makinelere ayrılan son bölümdür. Turing, yetişkin zihnini taklit eden bir program yazmak yerine çocuğun zihnini taklit eden bir program yazmayı ve onu “uygun bir eğitim sürecinden” geçirmeyi önerir. Bugünkü dil modelleri de büyük ölçüde elle yazılmış kurallarla değil, eğitimle şekilleniyor. Bu, “yaratıcı kim?” sorusunu öğrenci diline çevirir: Eğitimi kim veriyor, müfredatı kim yazıyor, sınavı kim yapıyor?

Turing’in makalesinden 5 yıl sonra J. McCarthy (Dartmouth College), M. L. Minsky (Harvard Üniversitesi), N. Rochester (IBM) ve C. E. Shannon (Bell Telefon Laboratuvarları), 1956 yazında Dartmouth’ta 2 aylık, 10 kişilik bir yapay zeka çalışması yapılmasını önerdi. Öneri, öğrenmenin ve zekanın her yönünün ilke olarak bir makinenin taklit edebileceği kadar kesin tarif edilebileceği varsayımına dayanıyordu. Hedef, makinelerin dil kullanmasını, soyutlama yapmasını, insanlara ayrılmış sorunları çözmesini ve kendilerini geliştirmesini sağlamanın yolunu bulmaktı. Finansman Rockefeller Vakfı’ndan istendi ve tahmini bütçe 13.500 dolardı. IBM ve Bell Laboratuvarları’ndan gelen katılımcıların maaşını kendi kurumlarının ödemesi bekleniyordu.

Bugün yapay zekayı kim yapıyor?

1955 önerisini imzalayan dört kişiden ikisi üniversiteden, ikisi şirketten geliyordu; yani kurucu kadronun yüzde 50’si şirket kökenliydi (CEOtudent hesabı). 2025’te denge tamamen değişmiş durumda. 2026 AI Index raporu, Epoch AI’nin öne çıkan modeller veri setine dayanarak 2025’te şirketlerden 93, şirket ve üniversite ortaklıklarından 5, üniversitelerden 2 ve diğer kurumlardan 2 model çıktığını bildiriyor; sanayinin payı yüzde 91,18. En çok model çıkaran kuruluşlar OpenAI (20), Google (14) ve Alibaba (11); üçünün toplamı 45 model (CEOtudent hesabı).

Ülkelerde ABD 59, Çin 35, Güney Kore 8 model çıkardı; Kanada, Fransa, Hong Kong, Singapur ve Birleşik Krallık birer modelde kaldı. Bir model, yazarlarından en az biri o ülkedeki bir kuruma bağlıysa o ülkeye sayıldığı için ülke toplamı model toplamını aşar. ABD’nin model sayısı Çin’inkinin yaklaşık 1,69 katı (CEOtudent hesabı). Rapor, yayın sayısında, atıflarda ve patentlerde ise Çin’in önde olduğunu not ediyor.

Altyapı daha da yoğun: Rapora göre hesaplama gücü 2022’den beri yılda kabaca 3,3 kat büyüdü ve neredeyse her öncü yapay zeka çipini tek bir şirket, Tayvan’daki TSMC üretiyor. ABD’de 5.427 veri merkezi var; bu, başka herhangi bir ülkedekinin 10 katından fazla.

Tablo 1. Bugünkü yapay zekayı kim yapıyor ve kim finanse ediyor? (basılı rakamlar)

Gösterge	Basılı rakam	Kapsam
Öne çıkan modellerin kaynağı	Sanayi 93 (yüzde 91,18), sanayi ve akademi ortaklığı 5, akademi 2, diğer 2	2025, Epoch AI veri seti
En çok model çıkaran kuruluşlar	OpenAI 20, Google 14, Alibaba 11, Anthropic 7, xAI 5	2025
Ülkelere göre model sayısı	ABD 59, Çin 35, Güney Kore 8	2025; çok ülkeli modeller her ülkeye sayılır
Hesaplama gücündeki büyüme	Yılda kabaca 3,3 kat	2022’den beri
ABD’deki veri merkezi sayısı	5.427	Başka herhangi bir ülkenin 10 katından fazla
ABD özel yapay zeka yatırımı	285,9 milyar dolar	2025
Çin özel yapay zeka yatırımı	12,4 milyar dolar	2025; devlet yönlendirmeli fonlar nedeniyle toplam harcamayı olduğundan düşük gösterebilir
ABD’de yeni fon alan yapay zeka şirketi	1.953	2025
ABD kamu yapay zeka sözleşme ve hibeleri	Yaklaşık 20,4 milyar dolar	2013-2024 toplamı
Şeffaflık endeksi (FMTI) ortalaması	37, 58, 40	2023, 2024, 2025; geliştirici bazında puan

Kaynak: Stanford HAI, Artificial Intelligence Index Report 2026 (veriler Epoch AI, Foundation Model Transparency Index ve raporun kendi derlemelerinden). Rakamlar basıldığı gibidir. Model sayıları Epoch AI veri tabanının 22 Nisan 2026 tarihli anlık görüntüsüne dayanır; bu, elle seçilmiş bir listedir ve tüm yapay zeka modellerinin sayımı değildir.

Parayı ve hesaplama gücünü kim veriyor?

1955’te 10 kişilik bir yaz çalışması için bir vakıftan 13.500 dolar isteniyordu; bugün finansman büyük ölçüde özel sermayeden geliyor. ABD’de 2025’teki 285,9 milyar dolarlık özel yatırım, ABD hükümetinin 2013-2024 arasında verdiği yaklaşık 20,4 milyar dolarlık yapay zeka sözleşme ve hibelerinin yaklaşık 14 katı (CEOtudent hesabı; biri tek yıl, diğeri on iki yıllık toplam). Rapor, Çin’de devlet yönlendirmeli fonların 2000-2023 arasında yapay zeka şirketlerine tahminen 184 milyar dolar aktardığını, bu yüzden özel yatırım rakamının Çin’i olduğundan küçük gösterebileceğini de ekliyor.

Paranın kaynağı, bilginin kimde kaldığını da etkiliyor. Rapora göre en çok kaynak harcanan modellerin bir kısmında, OpenAI, Anthropic ve Google’ınkiler dahil, eğitim kodu, parametre sayısı, veri seti büyüklüğü ve eğitim süresi artık açıklanmıyor. Geliştiricileri puanlayan şeffaflık endeksinin ortalaması 2023’te 37’den 2024’te 58’e çıktıktan sonra 2025’te 40’a indi. Bu, bir yılda 18 puanlık, yaklaşık yüzde 31’lik bir düşüş (CEOtudent hesabı). Raporun giriş bölümü, bağımsız testlerin geliştiricilerin bildirdiği sonuçları her zaman doğrulamadığını da söylüyor.

CEO açısından: Aracın arkasındaki iş modeli, size neyin açıklanıp neyin açıklanmadığını belirliyor. Öğrenci açısından: Bir modelin ne bildiğini değil, onu kimin hangi veriyle ve hangi kurallarla eğittiğini sormayı öğrenmek gerekir.

Tablo 2. 1955 ile 2025: yapay zekayı kimler kuruyor? (CEOtudent analizi)

Boyut	1955 Dartmouth önerisi	2025 (AI Index 2026)	Değişimin anlamı
Kurucular	4 kişi: 2 üniversite (Dartmouth, Harvard), 2 şirket (IBM, Bell Laboratuvarları)	Öne çıkan 102 modelin 93’ü sanayiden, 2’si akademiden	Şirketlerin payı yüzde 50’den yüzde 91,18’e
Ölçek	10 kişi, 2 ay	Hesaplama gücü 2022’den beri yılda kabaca 3,3 kat büyüyor	Bir yaz projesinden küresel altyapıya
Finansman	Rockefeller Vakfı’ndan istenen 13.500 dolar	ABD’de tek yılda 285,9 milyar dolar özel yatırım	Vakıf hibesinden özel sermayeye
Açıklık	Öneri metni ve bütçe kalem kalem yazılı	Bazı öncü modellerde eğitim kodu, parametre sayısı ve veri boyutu açıklanmıyor	Kamuya açıklanan bilgi azaldı

Kaynak: McCarthy, Minsky, Rochester ve Shannon (1955); Stanford HAI (2026). Oranlar ve karşılaştırmalar CEOtudent analizidir. 1955 ve 2025 dolarları enflasyona göre düzeltilmediği için iki rakam birbirine bölünmedi. Önerinin Stanford’daki dijital kopyasında bütçe kalemlerinin toplamı 13.000 dolar ediyor, basılı toplam ise 13.500 dolar (CEOtudent hesabı).

Değerleri kim yazıyor?

Eski yazı, doğruyu ve yanlışı makineler için “biz belirledik” diyordu. 2026’da bunun okunabilir bir karşılığı var: Büyük geliştiriciler, modellerinin nasıl davranması gerektiğini anlatan belgeler yayımlıyor. Bunlar bağımsız denetim sonucu değil, şirketlerin niyet beyanıdır.

OpenAI’nin Model Spec belgesinin en güncel sürümü 18 Ağustos 2026 tarihli. Belge, talimatlar arasındaki çatışmayı bir “komuta zinciri” ile çözüyor ve yetki sırasını şöyle veriyor: kök (root), sistem, geliştirici, kullanıcı ve yönerge; asistan ve araç mesajlarının ise yetkisi yok. Kök kurallar sistem mesajları, geliştiriciler ya da kullanıcılar tarafından geçersiz kılınamıyor ve çoğunlukla yasaklayıcı: felaket risklerine, insanlara doğrudan fiziksel zarara ya da yasa ihlaline katkıyı engelliyor. Belge kendi sınırını da yazıyor: Şirketin üretimdeki modelleri Model Spec’i henüz tam olarak yansıtmıyor.

Anthropic’in Claude modelleri için yayımladığı ve 22 Ocak 2026’da duyurduğu yeni anayasa dört öncelik sıralıyor: geniş anlamda güvenli olmak, geniş anlamda etik olmak, Anthropic’in yönergelerine uymak ve gerçekten yardımcı olmak. Görünür bir çatışmada öncelik genel olarak bu sırayla veriliyor; belge bu sıralamanın katı değil bütüncül olduğunu ekliyor. Belge üç tür “asıl” (principal) tanımlıyor: Anthropic, operatörler ve kullanıcılar. Eski yazının sorusuna en yakın kısım şu: Belge, Anthropic’in kendisinden gelen ve etik görünmeyen bir isteğe modelin itiraz edebilmesini, gerekirse “vicdani retçi” gibi davranıp yardım etmeyi reddedebilmesini istiyor. Öte yandan insanların bu dönemde yapay zekayı denetleme ve düzeltme mekanizmalarını baltalamamayı en üst öncelik olarak tutuyor.

Yani “makineler yapıcılarını sorgularsa ne olur?” sorusu bugün yazılı bir tasarım kararıdır: Hangi durumda itiraz edileceği ve hangi durumda insan denetiminin korunacağı, herkesin okuyabileceği bir belgede yazıyor. İki belge de Creative Commons CC0 ile serbest kullanıma açık. Belgelerin modelin gerçek davranışını ne kadar yansıttığı ise ayrı bir soru; AI Index’in bağımsız test uyarısı burada da geçerli.

Kuralları kim koyuyor?

Bağlayıcı kuralları devletler ve uluslararası kuruluşlar koyuyor. En kapsamlı örnek AB Yapay Zeka Yasası, yani 2024/1689 sayılı Tüzük. Tüzük 12 Temmuz 2024’te AB Resmi Gazetesi’nde yayımlandı ve 1 Ağustos 2024’te yürürlüğe girdi. 2026/1744 sayılı Yapay Zeka Dijital Omnibus Tüzüğü 24 Temmuz 2026’da yayımlandı, yayımından sonraki üçüncü gün olan 27 Temmuz 2026’da yürürlüğe girdi ve yüksek riskli sistemlerin takvimini değiştirdi.

Tablo 3. AB Yapay Zeka Yasası takvimi, Omnibus sonrası (basılı tarihler)

Hüküm	Tarih	Dayanak
Resmi Gazete’de yayım	12 Temmuz 2024	Tüzük 2024/1689
Yürürlüğe giriş	1 Ağustos 2024	Tüzük 2026/1744, gerekçe 1
Bölüm I (genel hükümler, yapay zeka okuryazarlığı dahil) ve Bölüm II (yasak uygulamalar)	2 Şubat 2025	Tüzük 2024/1689, madde 113
Bölüm V (genel amaçlı yapay zeka modelleri)	2 Ağustos 2025	Tüzük 2024/1689, madde 113
Genel uygulama tarihi	2 Ağustos 2026	Tüzük 2024/1689, madde 113
Ek III kapsamındaki yüksek riskli sistemler (Bölüm III, Kısım 1, 2 ve 3)	2 Aralık 2027; ilk tarih 2 Ağustos 2026’ydı	Tüzük 2026/1744
Ek I ürün mevzuatı kapsamındaki yüksek riskli sistemler	2 Ağustos 2028; ilk tarih 2 Ağustos 2027’ydi	Tüzük 2026/1744
Omnibus’un yürürlüğe girişi	27 Temmuz 2026	Tüzük 2026/1744, madde 4 (yayımdan sonraki üçüncü gün)

Kaynak: Regulation (EU) 2024/1689 ve Regulation (EU) 2026/1744, AB Yayın Ofisi metinleri. Erteleme süreleri (Ek III için 16 ay, Ek I için 12 ay) CEOtudent hesabıdır.

Omnibus, öğrenci açısından önemli bir maddeyi de yeniden yazdı. Yapay zeka okuryazarlığını düzenleyen 4. madde, sağlayıcı ve kullanıcı kuruluşlardan önce personelinin ellerinden geldiğince “yeterli düzeyde” okuryazarlığını sağlamak için önlem almasını istiyordu. Yeni metin, bu okuryazarlığın gelişimini “desteklemek” için önlem alınmasını istiyor ve hiçbir bireyde belirli bir okuryazarlık düzeyinin garanti edilmesini gerektirmediğini açıkça yazıyor. CEOtudent yorumu: Yasa kurumlara destek görevi veriyor; öğrenme sorumluluğu ise büyük ölçüde bireyin kendisinde kalıyor.

OECD Yapay Zeka İlkeleri 2019’da kabul edildi, Mayıs 2024’te güncellendi; OECD.AI bunu ilk hükümetlerarası yapay zeka standardı olarak tanımlıyor ve 47 taraf sayıyor: 38 OECD üyesi, 8 üye olmayan ülke ve AB (CEOtudent sayımı). Çin, Hindistan, Endonezya, Rusya, Suudi Arabistan ve Güney Afrika ise bu ilkelerden türetilen G20 Yapay Zeka İlkeleri’ne taahhüt veren G20 üyeleri olarak listeleniyor. Avrupa Konseyi’nin Yapay Zeka Çerçeve Sözleşmesi 17 Mayıs 2024’te Bakanlar Komitesi’nce kabul edildi; AB Konseyi imza kararını 28 Ağustos 2024’te aldı, Birleşik Krallık 5 Eylül 2024’te imzaladığını duyurarak sözleşmeyi yapay zekaya dair ilk hukuken bağlayıcı uluslararası antlaşma olarak tanımladı. Güncel imzacı listesi doğrulanamadığı için verilmedi.

Masada kimin oturduğu da ölçülebiliyor. AI Index’e göre ABD Kongresi’ndeki yapay zeka oturumlarında tanıklık edenlerin sayısı 2017’de 5’ten 2025’te 102’ye çıktı. Sanayinin payı yüzde 13’ten yüzde 37’ye yükselerek en büyük grup oldu, akademinin payı yüzde 15’e indi. Rakam yalnızca ABD’ye ait ve tanıklık yasa yazmak değil; ama kuralın uygulanacağı tarafın sesinin büyüdüğünü gösteriyor.

Kamuoyu ne düşünüyor ve kullanıcının payı ne?

Pew Research Center, 2025 baharında 25 ülkede kamuoyunun yapay zekaya bakışını ölçtü; ABD dışındaki anketler 8 Ocak-26 Nisan 2025 arasında 28.333 yetişkinle yapıldı. Ülke medyanlarına göre yetişkinlerin yüzde 34’ü yapay zekanın günlük hayatta artan kullanımından heyecandan çok endişe duyuyor, yüzde 42’si eşit ölçüde endişeli ve heyecanlı, yalnızca yüzde 16’sı ağırlıklı olarak heyecanlı. Endişeli olanların medyanı, heyecanlı olanlarınkinin yaklaşık 2,1 katı (CEOtudent hesabı).

Aynı ankette yapay zekayı etkili biçimde düzenleme konusunda AB’ye güvenenlerin medyanı yüzde 53, ABD’ye güvenenlerin yüzde 37, Çin’e güvenenlerin yüzde 27. AB ile ABD arasındaki fark 16 puan, AB ile Çin arasındaki fark 26 puan (CEOtudent hesabı). Pew’e göre çoğu insan kendi ülkesinin yapay zekayı etkili biçimde düzenleyeceğine de güveniyor.

Bireyin kontrol isteği de net. Pew’in ABD’de Ağustos 2024’te yaptığı ve 3 Nisan 2025’te yayımladığı çalışmada yetişkinlerin yüzde 55’i ve yapay zeka uzmanlarının yüzde 57’si, yapay zekanın kendi hayatlarında nasıl kullanıldığı üzerinde daha fazla kontrol istediğini söyledi. Hükümetin yapay zekayı etkili biçimde düzenleyeceğine pek ya da hiç güvenmeyenler yetişkinlerde yüzde 62, uzmanlarda yüzde 53; şirketlerin sorumlu davranacağına güvenmeyenler yüzde 59 ve yüzde 55. Bu rakamlar yalnızca ABD’ye aittir.

Kullanım ise güvenden hızlı ilerliyor. AI Index’in aktardığı, Melbourne Üniversitesi ile danışmanlık şirketi KPMG’nin 47 ülkede 48.340 kişiyle yaptığı ankete göre 2025’te çalışanların yüzde 58’i işte yapay zekayı yarı düzenli ya da düzenli kullanıyor, yüzde 53’ü ise iş için yapay zekaya güvendiğini söylüyor. Bireyin gücü buradadır: Modeli siz yapmıyor, finanse etmiyor, değerlerini ya da yasasını yazmıyorsunuz; ama onu hangi işe, hangi veriyle ve hangi denetimle kullanacağınıza siz karar veriyorsunuz.

Yapay zekayı şekillendiren beş katmanda birey nerede durur?

Aşağıdaki çerçeve, eski yazının “yaratıcı” metaforunu beş somut role ayırıyor.

Tablo 4. Yapay zekayı kim şekillendiriyor: beş katman ve bireyin payı (CEOtudent editoryal çerçevesi)

Katman	Kim	Neyi belirliyor	Bu yazıdaki kanıt	Bireyin kontrol ettiği	CEO ve öğrenci hamlesi
1. Yapıcılar	Şirket laboratuvarları, az sayıda üniversite	Modelin yetenekleri ve sınırları	2025’te 102 öne çıkan modelin 93’ü sanayiden	Hangi aracı seçtiğiniz	Aracı ve sürümünü kayda geçirin; sürüm notlarını okuyun
2. Finansörler ve hesaplama sahipleri	Yatırımcılar, bulut sağlayıcıları, çip üreticileri	Ölçek, fiyat, erişim	ABD’de 285,9 milyar dolar özel yatırım; öncü çiplerde tek üretici	Hangi plana para ödediğiniz, verinizin nerede işlendiği	Tek araca bağımlı iş akışı kurmayın; ücretli ve ücretsiz sürüm farkını öğrenin
3. Değer yazarları	Geliştiricilerin politika ekipleri	Modelin neyi reddedeceği, neyi önceliklendireceği	Model Spec’teki komuta zinciri; Claude anayasasındaki öncelik sırası	Kendi talimatlarınız ve kendi kurallarınız	Kritik işlerde kurallarınızı yazılı verin; geliştirici belgesini okuyun
4. Düzenleyiciler	AB, ulusal hükümetler, OECD, Avrupa Konseyi	Yasaklar, yüksek risk yükümlülükleri, şeffaflık	Ek III için 2 Aralık 2027; OECD ilkelerinde 47 taraf	Haklarınızı bilmek ve kullanmak	Yüksek riskli bir alandaysanız takvime göre plan yapın
5. Kullanıcılar	Siz, ekibiniz, kurumunuz	Aracın neye uygulanacağı, çıktının nasıl kullanılacağı	Pew 25 ülke medyanı: yüzde 34 endişeli, yüzde 16 heyecanlı; ABD’de yüzde 55 daha fazla kontrol istiyor	Son karar, doğrulama ve sorumluluk	Hesap verebilirliği devretmeyin; doğrulamayı alışkanlık haline getirin

Katmanlar kesin çizgilerle ayrılmaz: Bir şirket hem yapıcı hem değer yazarı olabilir.

Dersi şu: İlk dört katmanda bireyin payı küçük, beşincide neredeyse tamamı onun. Eski yazının korkusu makinelerin yapıcılarına karşı çıkmasıydı; gündelik hayatta daha olası risk, kullanıcının kararını sessizce araca devretmesidir. Bu konuyu yapay zeka ajanlarıyla çalışırken hesap verebilirliği korumak yazısında ayrıntılı ele almıştık.

Kendi yapay zekanız: neye siz karar verirsiniz, neyi doğrularsınız, neyi asla devretmezsiniz?

Bu kontrol listesi beşinci katmanı bir çalışma rutinine çeviriyor. “Bilmiyorum” dediğiniz her madde, o haftanın öğrenme görevidir.

Siz karar verirsiniz

1. Bu işi yapay zekaya vermek için açık bir nedeniniz var mı (hız, kapsam, ilk taslak) ve hangi kısmı kendinizde tutacağınızı biliyor musunuz?
2. Hangi aracı ve hangi sürümü kullandığınızı not ettiniz mi?
3. Araca vereceğiniz verinin gizli, kişisel ya da başkasına ait olup olmadığına baktınız mı?
4. Çıktının kime gideceğini ve hangi kararı etkileyeceğini biliyor musunuz?

Siz doğrularsınız

5. Çıktıdaki rakamları, tarihleri ve alıntıları birincil kaynağa karşı kontrol ettiniz mi?
6. Aracın veri politikasını ve geliştiricinin davranış belgesini en az bir kez okudunuz mu?
7. Kullanımınız bir düzenlemenin kapsamına giriyor mu (örneğin AB’de yüksek riskli alanlar) ve tarihini biliyor musunuz?
8. Model bir isteği reddettiğinde ya da çekinceli yanıt verdiğinde nedenini anladınız mı?

Asla devretmezsiniz

9. Sonucun sorumluluğu: Çıktıyı kendi adınızla kullanıyorsanız, ondan siz sorumlusunuz.
10. İnsanlar hakkındaki son karar: İşe alım, değerlendirme, sağlık ya da para gibi konularda son sözü bir insan mı söylüyor?
11. Değer yargısı: Neyin doğru, adil ve uygun olduğuna dair kararı modelin varsayılanına bırakmıyor musunuz?
12. Öğrenme: Aracın ne yaptığını anlamadan teslim etmiyor musunuz; benzer işi gerekirse araçsız yapabilecek kadar biliyor musunuz?

İlk dört madde CEO tarafıdır (yön ve sahiplik), ortadaki dört madde öğrenci tarafıdır (doğrulama), son dördü hangi model kullanılırsa kullanılsın el değiştirmez.

Bu yazı ne söylemiyor?

Bu yazı bir teoloji yazısı değildir; Tanrı hakkında hiçbir iddiada bulunmaz, yalnızca metaforun arkasındaki pratik soruyu cevaplar.

“Öne çıkan model” sayıları tüm modellerin sayımı değildir. Epoch AI listesi öncü gelişmeler, tarihsel önem ya da yüksek atıf gibi ölçütlerle elle seçilir; modeller eklendikçe yıllık sayılar değişebilir.

Model Spec ve Claude anayasası şirket belgeleridir; modelin her durumda böyle davrandığını kanıtlamazlar.

Pew rakamları 2025 baharında ölçülmüş ülke medyanlarıdır. Düzenleme tarihleri değişebilir: AB takvimi 2026’da bir kez değişti. Bu yazı genel bilgi amaçlıdır; hukuki danışmanlık değildir.

Sık sorulan sorular

Yapay zekanın yaratıcısı kim?
Tek bir yaratıcısı yok. “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu A. M. Turing 1950 tarihli makalesinde ele aldı, terim 1955’te McCarthy, Minsky, Rochester ve Shannon’ın önerisinde geçti. Bugün öne çıkan modellerin çoğunu şirketler geliştiriyor: 2025’te 102 modelin 93’ü.

Yapay zeka kavramı 2. Dünya Savaşı’nda mı ortaya çıktı?
Açılan birincil kaynaklar bunu desteklemiyor: Turing’in makalesi 1950’de, terimi kullanan Dartmouth önerisi 31 Ağustos 1955’te yazıldı.

Yapay zekanın değerlerini kim belirliyor?
Önce geliştirici, eğitim ve davranış belgeleriyle; sonra düzenleyici, yasaklar ve yükümlülüklerle; son olarak kullanıcı, talimatları ve aracı hangi işte kullandığıyla.

Bir yapay zeka kendi yapıcısına itiraz edebilir mi?
Claude anayasası, modelin Anthropic’ten gelen etik olmayan bir isteği reddedebilmesini istiyor, ama insan denetimini baltalamamayı üst öncelikte tutuyor. Model Spec talimatları sabit bir yetki sırasıyla düzenliyor. İkisi de şirketlerin tasarım tercihidir.

Yapay zekayı kim denetliyor?
En kapsamlı bağlayıcı örnek AB Yapay Zeka Yasası: Yasaklar 2 Şubat 2025’ten, genel amaçlı model kuralları 2 Ağustos 2025’ten beri uygulanıyor; Ek III yüksek riskli sistem kuralları 2 Aralık 2027’de, Ek I kapsamındakiler 2 Ağustos 2028’de başlayacak.

Sıradan bir kullanıcının gerçekten bir gücü var mı?
Var, ama kendi kullanımında: aracı hangi işte, hangi veriyle ve hangi kontrolle kullanacağınıza siz karar veriyorsunuz. ABD’de yetişkinlerin yüzde 55’i bu konuda daha fazla kontrol istiyor.

Turing makinelerin düşünebileceğini söyledi mi?
Turing asıl soruyu tartışmaya değmeyecek kadar anlamsız bulduğunu yazdı ve onu taklit oyunuyla değiştirdi. Yine de yüzyılın sonunda insanların makinelerin düşünmesinden itirazla karşılaşmadan söz edebileceğine inandığını belirtti.

Kaynaklar

1. Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, LIX(236), 433-460. Tam metin (UMBC ders sayfasındaki kopya); cilt ve sayfa bilgisi Crossref kaydından.
2. McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N. ve Shannon, C. E. (1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 31 Ağustos 1955. Tam metin (Stanford’daki John McCarthy sayfasında yer alan dijital kopya).
3. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (2026). Artificial Intelligence Index Report 2026. Tam metin.
4. Avrupa Parlamentosu ve AB Konseyi (2024). Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union, 12.7.2024. Tam metin.
5. Avrupa Parlamentosu ve AB Konseyi (2026). Regulation (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI). Official Journal of the European Union, 24.7.2026. Tam metin.
6. AB Konseyi (2024). Council Decision (EU) 2024/2218 on the signing of the Council of Europe Framework Convention on Artificial Intelligence and Human Rights, Democracy and the Rule of Law, 28 Ağustos 2024. Tam metin.
7. Birleşik Krallık Adalet Bakanlığı (2024). UK signs first international treaty addressing risks of artificial intelligence. Basın bülteni, 5 Eylül 2024.
8. OECD.AI (2026). OECD AI Principles sayfası ve taraflar listesi. Erişim 18 Ekim 2026.
9. OpenAI (2026). Model Spec, sürüm 2026-08-18, ve sürüm değişiklik kaydı (CHANGELOG). Şirket belgesi.
10. Anthropic (2026). Claude’s Constitution (erişim 18 Ekim 2026) ve “Claude’s new constitution” duyurusu, 22 Ocak 2026. Şirket belgesi.
11. Poushter, J., Fagan, M. ve Corichi, M. (2025). How People Around the World View AI. Pew Research Center, 15 Ekim 2025.
12. McClain, C., Kennedy, B., Gottfried, J., Anderson, M. ve Pasquini, G. (2025). How the U.S. Public and AI Experts View Artificial Intelligence. Pew Research Center, 3 Nisan 2025.

Tablo 1 ve 3 basılı rakamları verir; Tablo 2 CEOtudent analizi, Tablo 4 ve kontrol listesi CEOtudent editoryal çerçevesidir. 102 ve 45 modellik toplamlar, yüzde 50, 1,69 kat, yaklaşık 14 kat, 18 puan ve yüzde 31, 2,1 kat, 16 ve 26 puan, 16 ve 12 ay, 47 tarafın dökümü, 108 yıl ve 13.000 dolar CEOtudent hesabıdır. Eski yazıdan kaldırılanlar: yapay zeka kavramının 2. Dünya Savaşı sırasında doğduğu iddiası (düzeltildi), savaş dönemi şifre çözme cihazlarına dair iddia (doğrulanamadı), kişisel inanç ve kaygı ifadeleri, birinci tekil şahıs anlatımı, metin içindeki görsel ve otomatik bir iç bağlantı. Kullanılmayanlar: Avrupa Konseyi sözleşmesinin güncel imzacı sayısı (resmi sayfa açılamadı), 2026 AI Index’te bulunamayan eğitim maliyeti tahminleri ve metni okunamayan şirket bazlı hesaplama harcaması grafiği.

---

Bu içerik, derinlemesine bir araştırmanın ardından yapay zeka desteğiyle derlenmiş ve CEOtudent editör ekibi tarafından yazılıp yayına hazırlanmıştır.