Ali Özgür

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026–2030, yapay zekâyı yalnızca belirli sektörlerin kullanacağı yeni bir teknoloji olarak değil, ekonomik dönüşümün temel unsurlarından biri olarak ele alıyor. Planın “Fark Et, İstifade Et, Üret, Yönet” şeklinde tanımlanan dört temel ekseni; insan kaynağından hesaplama altyapısına, veriden uygulamalara, finansmandan düzenleyici çerçeveye kadar oldukça geniş bir alanı kapsıyor. Enerji, hesaplama donanımı, altyapı, modeller ve veri ile uygulamalar planın temel katmanlarını oluştururken; yetenek, finansman ve düzenleme-güven bu yapının tamamını besleyen kesişen bileşenler olarak tanımlanıyor.

Digital Thread serisi — Bölüm 1

Üretim teknolojileri dünyasında bazı kavramlar, neyi ifade ettiklerinden çok hangi ürün ailesiyle birlikte kullanıldıkları üzerinden tanınmaya başlıyor. “Digital Thread” da bunlardan biri. Kavramı çoğu zaman PLM, CAD, Digital Twin veya Model-Based Enterprise gibi başlıkların yanında görüyoruz; bu nedenle ilk bakışta bunun esas olarak ürün tasarımı ve PLM dünyasına ait bir yaklaşım olduğu izlenimi oluşabiliyor. Oysa Digital Thread’in anlamı bundan daha geniş ve özellikle üretim şirketlerinin sahip olduğu PLM, ERP, MES/MOM, QMS, IIoT, bakım, lojistik ve servis sistemleri birlikte düşünüldüğünde çok daha değerli bir çerçeve ortaya çıkıyor.

Yapay zekâ tarafından üretilen içeriğin nasıl ayırt edileceği uzun süredir teknik bir tartışma konusuydu. Bir metnin diline, kelime seçimlerine veya cümle yapılarına bakarak “bunu bir yapay zekâ yazmış olabilir” diyen sınıflandırıcılar geliştirildi; görseller için metadata ve görünür filigranlar kullanıldı; kriptografik imzalar ve içerik kökenini izleyen standartlar üzerinde çalışıldı. Ancak Ağustos 2026 itibarıyla konu yalnızca araştırma laboratuvarlarının veya güvenlik ekiplerinin meselesi olmaktan çıktı. Avrupa Birliği’nin Yapay Zekâ Tüzüğü’nün (AI Act) şeffaflığa ilişkin hükümlerinin uygulanmaya başlaması, üretken yapay zekâ sağlayıcılarını doğrudan teknik önlem almaya zorluyor.

Yapay zekâ hayatımıza yeni girmedi. On yılı aşkın süredir arama motorlarının sonuçları sıralamasından öneri sistemlerine, kredi kartı işlemlerindeki sahtekârlık tespitinden görüntü işlemeye, talep tahmininden kestirimci bakıma kadar pek çok sistemin arkasında makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri bulunuyor. Hatta bugün geriye dönüp baktığımızda, günlük hayatımızda kullandığımız birçok ürünün uzun süredir AI destekli olduğunu ancak çoğu zaman bunun farkında bile olmadığımızı söyleyebiliriz.

Yuval Noah Harari’nin yapay zekâ üzerine yaptığı konuşmalarda kullandığı cin hikâyeleri benzetmesini oldukça düşündürücü buluyorum. Harari, dünyanın farklı kültürlerinde farklı biçimlerde karşımıza çıkan cin ve dilek hikâyelerindeki ortak bir noktaya dikkat çekiyor. Bu hikâyelerde temel problem çoğu zaman cinin yeterince güçlü olmaması veya insanın dileğini gerçekleştirememesi değildir. Asıl problem, insanların ne istemeleri gerektiğini bilmemeleri ve yanlış şeyleri dilemeleridir. Cin kendisinden isteneni yapar; hatta bazen dileği kelimesi kelimesine ve kusursuz biçimde gerçekleştirir. İnsan ise istediği şeyi elde ettikten sonra bunun aslında arzuladığı sonuç olmadığını veya dileğinin öngöremediği sonuçlar doğurduğunu fark eder.