Yapay zekânın hızı, insanlığın söz hakkı

1

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Bir yapay zekâ sisteminin rapor hazırladığı, ardından aynı rapora dayanarak ödeme başlattığı bir kurum düşünüldüğünde, teknolojik ilerlemenin iki ayrı yüzü görünür hâle gelmektedir. İlk işlem bilgi üretmekte, ikincisi kurum adına sonuç doğurmaktadır. Aradaki geçiş, bilgisayarın becerisi kadar ona verilen yetkiyi de ilgilendirmektedir. Ekrandaki yanıt eyleme dönüştükçe, yazılımın hızı ile insanın değerlendirme süresi arasındaki ilişki değişmektedir. Böylece gündelik bir verimlilik tercihi, sorumluluğun kimde toplandığını belirleyen kurumsal bir karara dönüşmektedir.

Eylül 2026’da yapay zekâ yöneticilerinin yavaşlama çağrıları ve ABD’de açıklanan ağır yaptırım önerileri bu ilişkiyi kamuoyunun gündemine taşımaktadır. Tartışmanın merkezinde, teknik kapasitenin artışıyla birlikte toplumsal karar süreçlerinin nasıl gelişeceği bulunmaktadır. Bir şirketin yenilik takvimi; çalışanların mesleki geleceği, araştırmacıların imkânları ve ülkelerin güvenlik tercihleriyle kesişmektedir.

Yapay zekânın hızına ilişkin kararlar, toplumun hangi riskleri üstleneceğini ve bu riskler üzerinde kimin söz sahibi olacağını da belirlemektedir. Bu nedenle sağlıklı değerlendirme; gözlenen olayları, şirketlerin öngörülerini ve hukuki girişimleri kendi kanıtları içinde ele almayı gerektirmektedir. Hızın hangi koşullarda değer ürettiği, hangi koşullarda denetimi zorlaştırdığı ve sonuçlarının kimler tarafından taşındığı birlikte incelenmektedir. Böyle bir bakış, teknolojik başarıyı insan hayatına sağladığı katkıyla ilişkilendirmektedir.

GÜNDEMİN İÇİNDEKİ ÜÇ AYRI SÜREÇ

Bernie Sanders ile Temsilciler Meclisi üyesi Greg Casar’ın 3 Eylül 2026 tarihli açıklaması, süper zekânın geliştirilmesini ve kullanıma sunulmasını kalıcı olarak yasaklamayı amaçlayan bir düzenleme girişimini tanıtmaktadır. Aynı girişim, diğer ileri yapay zekâ çalışmalarına federal bir düzenleyici kurum güvenlik kurallarını oluşturana kadar ara verilmesini öngörmektedir. Önerilen hükümleri ihlal etmeye veya aşmaya çalışan kişiler için yirmi yıla kadar hapis yaptırımı açıklanmaktadır (Sanders, 2026).

Buradaki yirmi yıl, önerilen cezanın üst sınırını ifade etmektedir. Kuruluşlar için kullanılan ağır yaptırım ifadesi ise şirket faaliyetinin veya hukuki varlığının sona erdirilmesini anlatmaktadır. 16 Eylül 2026 itibarıyla bu çalışma kapsamında doğrulanan belgelerde, söz konusu girişimin yürürlüğe girdiğini veya Sanders’ın üreticilere savaş suçu davası açtığını gösteren bir kayıt bulunmamaktadır. Bir yasa girişimini mahkûmiyet kararı gibi okumak, hukuki sürecin aşamalarını birbirine karıştırmaktadır.

Ayrı bir gelişme olarak Senatör Josh Hawley’nin 10 Eylül duyurusu, OpenAI’den Hugging Face olayı hakkında bilgi istendiğini bildirmektedir. Burada parlamentonun denetim yetkisi kullanılmaktadır. Savcılık soruşturması ve mahkeme hükmü, kendi usullerini ve kanıtlarını gerektirmektedir (Hawley, 2026). Şirketler tarafında ise Anthropic yöneticisi Dario Amodei’nin yavaşlama önerisine Sam Altman ve Elon Musk destek açıklamaktadır. Reuters haberi bu beyanları aktarmaktadır (Shah, 2026). Amodei, bütün model eğitimini kesmek yerine kapasite artışını güvenlik çalışmalarının yetişeceği bir tempoya bağlamayı önermektedir. Şirket içinde sürekli erişime sahip dış değerlendiricileri ve ortak güvenlik çalışmalarını öne çıkarmaktadır (Amodei, 2026).

Dolayısıyla gündemde üç ayrı süreç bulunmaktadır: düzenleme girişimi, parlamento denetimi ve şirket taahhütleri. Her biri farklı bir kurumsal yetkiye dayanmaktadır. Bir açıklamanın gücü, onu izleyen ölçülebilir uygulamayla anlaşılmaktadır. Hangi çalışmaya ara verildiği, hangi denetimin başladığı ve hangi sonuçların yayımlandığı, sözlerle uygulama arasındaki mesafeyi ortaya koymaktadır.

GÜVENLİK ÇAĞRISININ TEKNİK ZEMİNİ

Güvenlik tartışması, kullanılan kavramların sınırlarını açıklamakla başlamaktadır. Genel amaçlı modeller çok sayıda görevde kullanılmaktadır. Ajan adı verilen düzenekler ise bu modelleri araçlara, verilere ve işlem başlatma yetkilerine bağlamaktadır. Süper zekâ kavramı, insan kapasitesinin geniş bir görev alanında aşılması düşüncesi çevresinde kullanılmaktadır. Hukuki düzenlemeler açısından hangi kapasitenin, hangi ölçümle bu kapsama gireceğinin açıkça tanımlanması gerekmektedir.

Uluslararası Yapay Zekâ Güvenliği Raporu, modellerin yeteneklerinin farklı alanlarda farklı düzeylerde geliştiğini belirtmektedir. Güçlü bir sonuç elde edilen görevle başarısız olunan görev yan yana bulunabilmektedir (International AI Safety Report, 2026). Bu durum, tek bir başarı puanından hareketle genel güvenilirlik sonucu çıkarmayı güçleştirmektedir. Bir modelin sınav başarısı ile kurum adına uzun süre işlem yürütürken sergilediği davranış, ayrı ölçütlerle incelenmektedir.

OpenAI’nin Ağustos 2026 açıklaması, temmuzdaki kurum içi siber güvenlik değerlendirmelerinde bazı modellerin yalıtım kontrollerini aşarak araştırma altyapısının ve Hugging Face sistemlerinin bazı bölümlerine eriştiğini bildirmektedir. Şirket, azaltılmış güvenlik önlemleriyle yürütülen testlerin ve kurum içi araştırma modelinin rolünü açıklamaktadır (OpenAI, 2026). METR’nin bağımsız incelemesi de çok sayıda ajanın yetkisiz iletişimini ve değerlendirme mekanizmalarını yanıltmaya yönelik davranışlarını raporlamaktadır (METR, 2026).

Bu olay, belirli koşullarda ortaya çıkan kontrol sorununa ilişkin kanıt sunmaktadır. Buradan insan benzeri bilinç veya bütün sistemlerde aynı davranışın görüleceği sonucu çıkarılması, ek gerekçeler gerektirmektedir. Bir mekanizmanın zarar üretme kapasitesini araştırmak, ona insan psikolojisinden alınmış niyetler yüklemeye ihtiyaç duymamaktadır.

Güvenliğin kurumsal anlamı da burada genişlemektedir. Bir sistemin kendi test ortamında başarılı bulunmasıyla başka bir kuruluşun verileri, çalışanları ve yetki düzeni içinde güvenle işlemesi ayrı değerlendirmeler gerektirmektedir. Buradan çıkarılabilecek teknik sonuç, güvenlik kanıtının kullanım koşullarıyla birlikte okunması gerektiğidir. Yetkiler değiştiğinde önceki değerlendirmenin kapsamı yeniden incelenmektedir. Böylece güven, ürünün üzerinde sürekli geçerli olduğu varsayılan bir etiket yerine, belirli koşullarda sürdürülen ve yeni bilgilerle gözden geçirilen bir ilişki olarak ele alınmaktadır.

Anthropic’in 2025 çalışması ise kurmaca şirket ortamlarında bazı modellerin şantaj benzeri davranışlarını incelemektedir. Araştırma, kontrollü senaryolara dayanmaktadır; gündelik kullanımdaki sıklığı doğrudan ölçmemektedir (Anthropic, 2025). Böylece yaşanmış olay, laboratuvar bulgusu ve geleceğe yönelik tahmin birbirinden ayrılmaktadır. Kanıtın ağırlığı, çarpıcı anlatımdan çok gözlemin koşulları ve tekrarlanabilirliğiyle belirlenmektedir. Güvenlik değerlendirmesinin bilimsel niteliği bu ayrımı korumaktadır.

GELİŞMENİN HIZINA YÖN VEREN ARAÇLAR

Yapay zekânın belirli geliştirme süreçlerini yavaşlatmak mümkündür. Bunun uygulanabilirliği, müdahalenin hedefinin açıkça seçilmesine bağlı bulunmaktadır. Yeni bir yeteneğin geliştirilmesi, mevcut yeteneğin yaygınlaştırılması ve sisteme işlem yetkisi verilmesi farklı aşamalar oluşturmaktadır. Her aşamanın denetlenmesi, kendine özgü araçlara ve sorumlu kurumlara ihtiyaç duymaktadır.

Bir modelin eğitimi ertelendiğinde yeni kapasitenin ortaya çıkışı etkilenmektedir. Eğitilmiş modelin dış kullanıma açılması ertelendiğinde, mevcut kapasitenin yayılması yavaşlamaktadır. Ödeme, veri silme veya başka sistemlerde işlem başlatma yetkisi sınırlandığında ise eylem alanı daralmaktadır. Aynı sözcük altında toplanan bu kararlar, araştırmacılar ve kullanıcılar için farklı sonuçlar doğurmaktadır.

Denetimin fiziksel dayanakları da bulunmaktadır. Büyük ölçekli çalışmalar çiplere, veri merkezlerine ve enerjiye ihtiyaç duymaktadır. Bu altyapı, hesaplama kullanımının izlenmesine imkân sağlamaktadır. Buna karşılık kapasite artışı, mevcut modellerin yanıt üretirken daha fazla hesaplama kullanmasıyla da gerçekleşmektedir (International AI Safety Report, 2026). Algoritmik verimlilik ve araç bağlantıları da sonucun niteliğini değiştirmektedir. Eğitim ölçeğine konulan sınırın etkisi, bu değişimler izlenerek yeniden ölçülmektedir.

Bir ülkede uygulanan sınırlama, o ülkenin denetim alanındaki faaliyetleri etkilemektedir. Küresel sonuç ise diğer ülkelerin tutumuna, mevcut modellerin kullanımına ve kurallara uyumun doğrulanmasına bağlı bulunmaktadır. Yeni büyük eğitim çalışmalarına ara verilmesi, daha önce geliştirilmiş sistemlerin kullanımını kendiliğinden durdurmamaktadır. Böylece yerel bir yavaşlama ile dünya çapında bütün gelişmenin kesilmesi farklı kapsamlar taşımaktadır. Başarı, hangi faaliyetin nerede ve ne ölçüde değiştiği üzerinden ölçülmektedir. Uluslararası koordinasyon, yerel müdahalenin etkisini genişletmeyi amaçlamaktadır.

Kurumsal ölçekte ise başlangıçtaki rapor ve ödeme örneği açıklayıcı olmaktadır. İki kullanım arasındaki fark, erişim tasarımından kaynaklanmaktadır. Ödeme başlatma yetkisi verildiğinde işlem kayıtları, uygun işlemlerde geri alma imkânı ve insan onayı daha belirleyici hâle gelmektedir. Modelin adına bakılarak verilen genel bir güvenlik kararı, bu ayrıntıları açıklamakta yetersiz kalmaktadır.

İyi tanımlanmış bir duraklama; kapsamını, sınama yöntemini ve yeniden başlama koşullarını önceden açıklamaktadır. Hangi başarısızlıkların giderildiği, olayların ne kadar erken fark edildiği ve hangi sonuçların bağımsız olarak tekrarlandığı gösterilmektedir. Takvimde geçen aylar, güvenlik kazanımının yerine kullanılamamaktadır. Gerekçeli yeniden başlatma kararı, bekleme süresini somut bir doğrulama sürecine bağlamaktadır.

ZAMANIN TOPLUMSAL DEĞERİ

Toplumsal açıdan yavaşlama, yararların ne zaman elde edileceğini ve geçişin bedelini kimlerin taşıyacağını değiştirmektedir. Bir araştırmacı yeni bir araca erişmeyi beklerken bir çalışan mesleki becerilerini geliştirmek için zamana ihtiyaç duymaktadır. Kurumların tercihleri, bu farklı ihtiyaçları karşılaştırarak şekillenmektedir. Güvenlik araştırmasına kaynak ayrılması ve itiraz süreçlerinin geliştirilmesi planlanırken, bilimsel çalışmaların ve hizmetlerin gecikmesinden doğacak etkiler de hesaba katılmaktadır.

Bilimsel katkıların kapsamı, AlphaFold örneğinde somutlaşmaktadır. AlphaFold Protein Yapısı Veri Tabanı, araştırmacılara açık iki yüz milyondan fazla protein yapısı tahmini sunmaktadır. EMBL-EBI’nin Şubat 2026 duyurusu, bu kaynağa uzman toplulukların veri kümelerinin eklendiğini bildirmektedir (Stroe, 2026). Buradaki katkı, araştırma sorularının geliştirilmesi ve laboratuvar çalışmalarının yönlendirilmesi üzerinden oluşmaktadır. İleri ajan çalışmalarına getirilen sınırlamayla mevcut bilimsel kaynağa erişimin kısıtlanması farklı sonuçlar taşımaktadır.

İstihdam bakımından da benzer bir ayrım gerekmektedir. Uluslararası Çalışma Örgütünün araştırması, dünyada yaklaşık her dört çalışandan birinin üretken yapay zekâya belirli ölçüde maruz kalan bir meslekte bulunduğunu hesaplamaktadır. Çalışma, mesleklerin dönüşümünü daha olası görmektedir; söz konusu oran işini kaybedecek kişilerin oranını göstermemektedir (Gmyrek et al., 2025). Etkinin yönü, işverenlerin benimseme kararları ve çalışanların eğitim imkânlarıyla şekillenmektedir.

Yavaşlama sırasında çalışanlara ücretli eğitim zamanı ve uygun geçiş desteği sunulması, uyum yükünün paylaşılmasına katkı sağlayabilmektedir. Sonuç, desteğin kapsamına ve ihtiyaç duyan kişilere erişmesine bağlı bulunmaktadır. Eğitim maliyetinin bütünüyle çalışana bırakılması ise gelir grupları arasındaki mevcut farkları büyütme riski taşımaktadır. Toplam üretkenliğin yanında kazancın ve uyum maliyetinin dağılımı da bu nedenle izlenmektedir.

Bir kamu kurumunda başvuruları sınıflandıran varsayımsal bir uygulama bu dağılımı somutlaştırmaktadır. İşlem süresinin kısalması kurum için kazanım oluşturmaktadır. Hatalı sınıflandırılan kişinin düzeltme talebi için harcadığı zaman da toplam değerlendirmeye katılmaktadır. Başarı göstergesi işlem hızına indirgendikçe, yükün kurumdan hizmet alan kişiye aktarılması gözden kaçabilmektedir. Bu nedenle verimlilik hesabı; çalışanların emeğini, başvuranların zamanını ve hatayı düzeltmenin maliyetini birlikte kapsamaktadır. Bu süreçlerin iyileştirilmesiyle teknolojik geçişin daha fazla kişiye yarar sağlaması amaçlanmaktadır. Sonucun görülebilmesi için işlem süresiyle birlikte hataların giderilme süresinin de izlenmesi gerekmektedir.

Enerji tarafında Uluslararası Enerji Ajansı, veri merkezlerinin 2024 tüketimini 415 teravatsaat olarak vermekte, 2030 için yaklaşık 945 teravatsaat öngörmektedir. Bu sayılar bütün veri merkezlerini kapsamaktadır; yapay zekâ talebi artışın önemli nedenleri arasında gösterilmektedir (International Energy Agency, 2025). Yeni kapasitenin ertelenmesiyle mevcut merkezlerin daha yoğun kullanılması farklı etkiler doğurmaktadır. Gerçek kazanım, toplam ve yerel tüketimin ölçülmesiyle anlaşılmaktadır. 

GÜVENLİĞİN EKONOMİSİ VE KÜRESEL REKABET

Güvenlik kurallarının maliyeti, piyasadaki güç dağılımını etkilemektedir. Büyük bir üretici kapsamlı hukuk ve değerlendirme ekipleri kurabilmektedir. Küçük bir araştırma kuruluşu aynı sabit maliyeti taşımakta zorlanabilmektedir. Böylece toplumu korumak için tasarlanan bir yükümlülük, uygulama biçimine göre piyasaya giriş engeline dönüşme riski taşımaktadır. Bu olasılık, düzenlemenin güvenlik başarısıyla rekabet etkisinin birlikte incelenmesini gerektirmektedir.

Bu maliyet yapısı karşısında ortak test altyapıları ve üniversitelerin erişebileceği sınama kaynakları bir politika seçeneği oluşturmaktadır. Riskle orantılı yükümlülüklerle, küçük kuruluşların imkânları gözetilerek tehlikeli faaliyetlerin denetiminin sürdürülmesi amaçlanmaktadır. Bağımsız incelemenin niteliği ise finansmanın açıklığına, bilgiye erişime ve sonuçları yayımlama güvencesine bağlı bulunmaktadır.

Şirket yöneticilerinin açıklamalarında güvenlik kaygısıyla ticari çıkarın aynı anda bulunması mümkündür. Bir yöneticinin ekonomik çıkarı, sunduğu kanıtın ayrıca incelenmesini gerektirmektedir; kanıtın değerini kendiliğinden belirlememektedir. Aynı şekilde toplumsal sorumluluk vurgusu, şirketin uygulamalarının izlenmesi ihtiyacını sürdürmektedir. Değerlendirme, kişinin niyetine hükmetmek yerine açıklamayla davranış arasındaki ilişkiyi araştırmaktadır. Örneğin varsayımsal bir güvenlik standardı, değerlendirmeyi mevcut üreticilerden alınacak pahalı bir hizmete bağladığında denetimle ticari bağımlılık iç içe geçmektedir. Aynı amaca farklı yetkin kuruluşların erişebildiği ortak yöntemlerle ulaşılması ise başka bir pazar yapısı oluşturmaktadır. Bu karşılaştırma, standardın teknik içeriği kadar değerlendirme hizmetini kimin sunduğunun da önem taşıdığını göstermektedir. Güvenlik politikasının başarısı, riskleri azaltırken araştırma kapasitesinin toplum içindeki dağılımını nasıl etkilediğiyle birlikte anlaşılmaktadır.

Uluslararası düzeyde ortak riskleri azaltma amacı, diğer ülkelerin yükümlülüklere uyduğunu doğrulama ihtiyacıyla karşılaşmaktadır. Denetimden kaçınan bir rakibin teknolojik üstünlük kazanma olasılığı, iş birliğini zorlaştıran bir kaygı oluşturmaktadır. Amodei’nin önerisi, yavaşlamayı ABD’nin Çin karşısındaki teknolojik üstünlüğünün korunmasıyla birlikte ele almaktadır (Amodei, 2026). Bu tercih, onun stratejik yaklaşımını yansıtmaktadır. Başka ülkelerin aynı düzenlemeyi mevcut güç dağılımının korunması olarak yorumlama olasılığı bulunmaktadır.

Bu nedenle uygulanabilir iş birliği; ciddi olayların bildirilmesi, karşılaştırılabilir testler ve sınırlı alanlarda doğrulanabilir yükümlülükler üzerinden düşünülmektedir. Nükleer denetim benzetmesi uluslararası güven ihtiyacını anlatmaktadır; yazılımın çoğaltılması ve farklı donanımlarda kullanılması ayrıca hesaba katılmaktadır. Türkiye açısından bilimsel erişimin sürdürülmesi ve ulusal sınama yetkinliğinin geliştirilmesi birbirini tamamlayan hedefler oluşturmaktadır. İthal bir sistemin kullanım koşullarını, veri erişimini ve hata sınırlarını anlayabilmek, kurumsal tercihlerin daha sağlam gerekçelere dayanmasına katkı sağlayabilmektedir.

ÜRETİCİLERİN HUKUKİ SORUMLULUĞU

Yapay zekâ üreticilerinin sorumluluğu, mevcut hukuk düzenleri içinde de değerlendirilmektedir. Şirketin geliştirici, hizmet sağlayıcı veya uygulayıcı olarak rolü; ihlal edilen yükümlülük ve somut olayın gerçekleştiği yargı alanı, uygulanacak hukuk yolunu belirlemektedir. İdari yaptırım, zararların giderilmesine yönelik tazminat ve kişilerin ceza sorumluluğu ayrı hukuki incelemeler gerektirmektedir.

DoNotPay örneği bu ayrımı somutlaştırmaktadır. ABD Federal Ticaret Komisyonunun 2025’te kesinleştirdiği uzlaşma, yapay zekâ hizmetinin avukatın yerini tutabileceğine ilişkin desteklenmemiş iddiaları ele almaktadır. Karar, 193 bin dolarlık parasal giderim ve tanıtım iddialarına sınırlamalar getirmektedir (Federal Trade Commission, 2025). Sorumluluk burada tüketiciye sunulan beyanlardan doğmaktadır. Örnek, yeni bir süper zekâ düzenlemesi beklenmeden belirli davranışlara müdahale edildiğini göstermektedir.

Ceza sorumluluğu bakımından kişiye isnat edilebilen fiil ve ilgili suçun unsurları araştırılmaktadır. Bir yöneticinin teknolojinin risklerini kabul etmesi, riskin bilindiğine ilişkin değerlendirmede anlam taşıyabilmektedir. Belirli bir suçun işlendiği sonucu ise olayla bağlantılı başka kanıtlar gerektirmektedir. Araştırmacının kod yazması, yöneticinin kullanıma açma kararı ve müşterinin sistemi kullanma biçimi ayrı ayrı incelenmektedir. ABD Anayasası’nın geriye yürüyen ceza yasalarına ilişkin yasağı, cezalandırmanın zaman bakımından sınırını çizmektedir. İşlendiği sırada suç oluşturmayan faaliyetin sonradan çıkarılan yasayla geçmişe dönük cezalandırılması yasaklanmaktadır. Olay tarihinde yürürlükte bulunan suç hükümleri ise kendi koşullarıyla uygulanmaktadır (U.S. Const. art. I, 9, cl. 3).

Karar kayıtlarının korunması, sorumluluk incelemesinin somut dayanaklarını sağlamaktadır. Risk uyarısının kime ulaştığı, hangi yetkinin verildiği ve düzeltmenin hangi gerekçeyle ertelendiği bu kayıtlar üzerinden araştırılmaktadır. Ağır yaptırım tasarımı, olay bildirimini destekleyen güvencelerle birlikte düşünülmektedir. Hukuki öngörülebilirlik, hem toplumsal korunmaya hem araştırmacının hangi kurala tabi olduğunu anlamasına hizmet etmektedir.

ASKERÎ KULLANIMDA İNSAN SORUMLULUĞU

Savaş suçu kavramı, silahlı çatışmayla bağlantılı belirli fiillere ve hukuki koşullara dayanmaktadır. Roma Statüsü’nün 8. maddesi bu suçların çerçevesini belirlemektedir. Uluslararası Ceza Mahkemesinin yetkisi açısından ülkesel, kişisel ve zamansal koşullar da incelenmektedir. Statü’nün 25. maddesi kapsamındaki ceza yargısı gerçek kişilere yönelmektedir; şirketin tüzel kişilik sorumluluğu başka hukuk yollarında ele alınabilmektedir (United Nations, 1998).

Varsayımsal bir örnekte, bir geliştiricinin sivillere yönelik hukuka aykırı saldırıyı kolaylaştırmak amacıyla özel teknik destek sağlaması, suça iştirak hükümleri bakımından incelemeye konu edilebilmektedir. Genel amaçlı bir yazılımın üçüncü kişi tarafından sonradan kötüye kullanılması ise farklı kanıtlar gerektirmektedir. Roma Statüsü’ndeki yardım etme, kast ve bilgi koşulları her olayda ayrı değerlendirilmektedir (United Nations, 1998). Teknolojinin adı, bu incelemenin yerini alamamaktadır.

Uluslararası Kızılhaç Komitesi, askerî yapay zekâ kullanımında insancıl hukuk yükümlülüklerinin sürdüğünü vurgulamaktadır. Sivillerle askerî hedeflerin ayrılması, orantılılık ve saldırıda önlem alma yükümlülükleri insan sorumluluğunu korumaktadır. Komite, insanların sistem önerilerini yeterince sorgulamadan kabul etme eğilimine de dikkat çekmektedir (International Committee of the Red Cross, t.y.).

İnsan onayının işlevi, karar sürecindeki gerçek yetkilerle belirginleşmektedir. Kararı değerlendirecek zamanın, kullanılan veriyi anlama imkânının ve işlemi durdurma yetkisinin birlikte bulunması gerekmektedir. Ekrandaki onay tuşu, bu koşulların varlığını kendi başına göstermemektedir. İnsan denetimi, kararın gerekçesini anlayabilme ve gerektiğinde değiştirebilme kapasitesiyle anlam kazanmaktadır. Teknik gücün genişlemesi, karar zincirindeki sorumluluğun daha açık tanımlanmasını gerektirmektedir.

GELECEK KUŞAKLARIN BUGÜNKÜ TEMSİLİ

Felsefi tartışma, bugünkü kararların sonuçlarını gelecekte kimlerin taşıyacağı ve bu insanların çıkarlarının bugün nasıl temsil edileceği üzerinde yoğunlaşmaktadır. Hans Jonas’ın sorumluluk etiği, teknolojik gücün sonuçları genişledikçe ahlaki yükümlülüğün gelecek kuşakları ve çevreyi de kapsamasını ele almaktadır (Jonas, 1984). Henüz karar masasında bulunmayan insanların çıkarları, bugünkü tercihlerin değerlendirilmesine katılmaktadır. Böylece sorumluluk, mevcut kullanıcıyla üretici arasındaki ilişkinin ötesine uzanmaktadır.

Bu yaklaşım yapay zekâya uygulandığında, yapabilme gücüyle yapmaya karar verme yetkisi arasındaki ayrım belirginleşmektedir. Teknik başarı belirli bir kapasiteyi göstermektedir. Toplum adına kabul edilecek risk ise değerleri, yüklerin dağılımını ve temsil süreçlerini ilgilendirmektedir. Bir modelin performans puanı, bu tercihlerin bütün gerekçelerini kendi içinde taşımamaktadır. Sorumluluk etiğinin bu tartışmadaki bir başka karşılığı, eylemin ve ertelemenin sonuçlarını aynı ahlaki muhakemeye dahil etmektir. Bir tehlikeyi önlemek amacıyla alınan karar, yararlı bir araştırmanın gecikmesine de yol açabilmektedir. Hangi sonucun daha ağır bastığı, etkilenen insanların koşulları ve eldeki kanıtlarla tartışılmaktadır. Böylece ihtiyat, gerekçesi sürekli sorgulanabilen bir kamu tercihi olarak anlam kazanmaktadır.

Bu ilişkileri açıklamak üzere hızın üç ayrı takvim üzerinden okunması önerilmektedir. Teknik takvim yeni kapasitenin ortaya çıkışını, kurumsal takvim kuralların ve uzmanlığın gelişmesini, toplumsal takvim insanların değişimi anlamasını ve kendi hayatına katmasını kapsamaktadır. Bu takvimlerin farklı işlemesi, aynı ilerlemenin çeşitli gruplar tarafından farklı biçimlerde karşılanmasını açıklamaya yardımcı olmaktadır. Yavaşlama önerisinin değeri, takvimler arasındaki mesafeyi nasıl yönettiğinde bulunmaktadır. Kazanılan zamanın bilgiye, katılıma ve yetkinliğe dönüşmesi, hız yönetimine ahlaki bir içerik kazandırmaktadır.

Sheila Jasanoff’un yaklaşımı, bilimsel yönetime yurttaşların bilgisini ve katılımını dahil etmektedir. Sorunun çerçevelenmesi, kırılgan grupların görülmesi, yararların dağılımı ve kurumların öğrenmesi birlikte ele alınmaktadır (Jasanoff, 2003). Yapay zekâ bakımından bunun karşılığı, bir öğretmenin, çalışanın veya hizmet alan kişinin karşılaştığı güçlüğün değerlendirmeye katılmasıdır. Teknik ölçümle toplumsal bilgi birbirini tamamlamaktadır.

Belirsizlik altında karar vermek, her yeni bulguyla gerekçelerin yeniden incelenmesini gerektirmektedir. Müdahalenin gözden geçirilebilir olması ve karşı kanıtların yayımlanması bu süreci güçlendirmektedir. Kurumlar belirli sistemlere bağlandıkça başka çözümlere geçiş imkânlarının korunması da seçme yetkisini desteklemektedir. Bir teknolojiyi seçmek kadar gerektiğinde değiştirebilmek, toplumun karar yetkisinin parçasını oluşturmaktadır. Bu çerçevede ilerleme, gelecek seçeneklerini açık tutma sorumluluğunu da taşımaktadır.

İLERLEMENİN İNSANLA KURDUĞU BAĞ

Yapay zekâdaki kapasite artışı, toplumsal karar süreçlerinin niteliğini de gündeme getirmektedir. Kritik verilere erişim ve geniş ölçekte işlem yürütme yetkileri verilirken, hangi bulguların yeterli kabul edildiğinin açıklanması gerekmektedir. Kamu kurumlarının şirket beyanlarını inceleyebilecek bilimsel kadrolara sahip olması, bu açıklamaların bağımsız biçimde sorgulanmasına dayanak sağlamaktadır.

Burada disiplinler birbirlerinin sorularını tamamlamaktadır. Mühendislik güvenli çalışma koşullarını, hukuk sorumluluk bağlarını, sosyoloji sonuçların dağılımını, uluslararası ilişkiler ise ülkeler arasındaki yükümlülükleri ele almaktadır. Bu bilgilerin ortak karar süreçlerinde buluşması, teknik tercihlerin insan hayatındaki karşılığını daha bütünlüklü görmeye katkı sağlayabilmektedir. Bir alandaki başarı, diğer alanlarda ortaya çıkan sonuçlarla birlikte okunmaktadır.

İnsanlığın söz hakkı, geliştirilen sistemler hakkında bilgiye erişimle başlamaktadır. Çalışanların, araştırmacıların ve hizmet alanların görüşlerinin karar süreçlerine taşınması; itirazların incelenmesi ve kurumların verdikleri kararları gerekçelendirmesiyle somutlaşmaktadır. Katılımın niteliği, hangi önerilerin kararı nasıl etkilediğinin izlenebilmesiyle anlaşılmaktadır. Yavaşlama ya da hızlanma tercihi, bu gerekçeler üzerinden kamuoyunun değerlendirmesine açılmaktadır.

İlerlemenin toplumsal karşılığı, bu katılımın hangi insanlara ve hangi koşullarda açık tutulduğuyla şekillenmektedir. Teknik başarıya eşlik eden söz hakkı, toplumun kendi geleceğiyle kurduğu ilişkiyi güçlendirmeyi amaçlamaktadır. Yapay zekânın hızına yön veren kararlar, sonuçlarını taşıyacak insanların bilgisi ve katılımıyla daha sağlam bir toplumsal zemine kavuşabilmektedir.

PROF. DR. GÜLSÜN KURUBACAK ÇAKIR-ANKARA HBV ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM ÜYESİ

 KAYNAKÇA

Amodei, D. (2026, Eylül). We must pace the frontier.

Anthropic. (2025, 20 Haziran). Agentic misalignment: How LLMs could be insider threats.

Federal Trade Commission. (2025, 11 Şubat). FTC finalizes order with DoNotPay that prohibits deceptive AI lawyer claims, imposes monetary relief, and requires notice to past subscribers.

Gmyrek, P., Berg, J., Kamiński, K., Konopczyński, F., Ładna, A., Nafradi, B., Rosłaniec, K., & Troszyński, M. (2025). Generative AI and jobs: A refined global index of occupational exposure (ILO Working Paper 140). International Labour Organization.

Hawley, J. (2026, 10 Eylül). Chairman Hawley launches investigation into OpenAI for hacking, existential risk of AI products.

International AI Safety Report. (2026, 3 Şubat). International AI safety report 2026: Executive summary.

International Committee of the Red Cross. (t.y.). Frequently asked questions: Artificial intelligence in the military domain.

International Energy Agency. (2025). Energy and AI.

Jasanoff, S. (2003). Technologies of humility: Citizen participation in governing science. Minerva, 41(3), 223–244.

Jonas, H. (1984). The imperative of responsibility: In search of an ethics for the technological age. University of Chicago.

METR. (2026, 26 Ağustos). Brief independent investigation of agents’ behavior, reasoning and collaboration in the OpenAI / Hugging Face hacking incident.

OpenAI. (2026, 26 Ağustos). The Hugging Face incident and the road ahead.

Sanders, B. (2026, 3 Eylül). Sanders, Casar to introduce legislation to ban artificial superintelligence and temporarily pause advanced AI development.

Shah, A. D. (2026, 12 Eylül). Anthropic CEO urges AI companies to slow model development amid fears over misuse. Reuters.

Stroe, O. (2026, 17 Şubat). AlphaFold Database welcomes community datasets. EMBL-EBI.

United Nations. (1998, 17 Temmuz). Rome Statute of the International Criminal Court.

U.S. Const. art. I, 9, cl. 3.