Ali Özgür

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.

Yapay zekânın yazılım geliştirme süreçlerine girişi artık “gelecekte yaşanabilecek” bir dönüşüm değil.

Bugün bir yazılım geliştirici gereksinimi analiz ederken ChatGPT kullanabiliyor, mimari alternatifleri Claude ile tartışabiliyor, Cursor veya GitHub Copilot ile kod yazabiliyor, Codex benzeri bir ajanı bir issue üzerinde çalıştırabiliyor, oluşturulan kodu başka bir LLM’e (Large Language Model — Büyük Dil Modeli) inceletebiliyor ve son olarak ortaya çıkan değişikliği Git üzerinden pull request olarak gönderebiliyor.

“Loop Engineering: Kendi Kendini İyileştiren Yapay Zekâ Döngüleri” yazımda loop engineering kavramını, yani LLM tabanlı sistemleri tek seferlik cevap üreten araçlar olmaktan çıkarıp kontrollü, doğrulanabilir ve gerektiğinde kendini düzelten süreç bileşenleri haline getirme fikrini ele almıştım.

Orada temel soru şuydu:

Bir LLM’i hedefe doğru adım adım ilerleyen, hata yaptığında geri dönebilen, sonucu test edebilen ve gerektiğinde kendini iyileştirebilen bir yapıya nasıl dönüştürürüz?