Türkiye’nin Yapay Zeka Hamlesi: Algoritmadan Kamu Kapasitesine - III

Bir önceki yazıda Türkiye'nin yapay zekâ alanında kurmaya çalıştığı altyapıyı ele almış, veri merkezlerinden işlem gücüne uzanan tabloyu konuşmuştum. Bu seriyi bitirirken dönüp baktığımda aklımda kalan en önemli sorulardan biri şu oldu: Yapılan bütün bu hazırlıklar vatandaşın günlük hayatını nasıl değiştirecek?

KÜME Vakfı'ndaki söyleşide Sadullah Uzun'u dinlerken en çok bu konu üzerinde düşünmüştüm. Çünkü yapay zekâ meselesi bir noktadan sonra veri merkezlerinden, çiplerden ve teknik kapasiteden çıkıp insanların devlete nasıl ulaşacağıyla ilgili bir meseleye dönüşüyor. E-Devlet Kapısı'na entegre edilmesi planlanan yapay zekâ uygulamaları da bu dönüşümün ilk somut adımlarından biri olabilir.

Düzenleyen mi, üreten mi?

Dünyadaki büyük ekonomiler yapay zekâya farklı usullerle yaklaşıyor.

ABD’de özel şirketler temel modelleri, bulut altyapısını ve çipleri geliştirirken devlet savunma, enerji ve bilimsel araştırma gibi alanlarda büyük alımlar ve yatırımlar yapıyor. Çin’de kamu planlaması, yerel yönetim destekleri ve teknoloji şirketlerinin ölçeği birlikte ilerliyor. Avrupa Birliği ise hak temelli düzenlemeyi, ortak işlem altyapısını ve sanayi uygulamalarını bir araya getirmeye çalışıyor.

Avrupa’nın ilk yıllarda daha çok düzenleyici kimliğiyle öne çıkması eleştirilmişti. Sonraki dönemde AI Factories ve gigafabrika programlarının başlatılması, kuralla beraber üretim kapasitesi gerektiğinin kabulü sayılabilir. Avrupa Komisyonu da 2025 tarihli AI Continent Eylem Planı’nda geleneksel sanayi birikimini yapay zekâ uygulamalarına çevirmeyi temel hedeflerden biri olarak tanımladı.

Türkiye’nin bu modellerden birini bütünüyle kopyalaması mümkün görünmüyor. Kamu yönlendirmesine ihtiyaç var; fakat devletin ağırlığı girişimlerin hareket alanını daraltmamalı. Hukuki çerçeve gerekli fakat her yeni uygulamayı aylar süren izin süreçlerine bağlamak teknolojiyi daha doğmadan eskitebilir. Yerli kapasite kurulmalı ancak yerlilik, uluslararası araştırma ve açık kaynak ekosistemlerinden kopuş biçiminde yorumlanmamalı.

Sonuç, bu dengelerin nasıl kurulduğuna bağlı olacak.

Bir eylem planının başarısı, içindeki hedeflerin sayısıyla ölçülemez. Üniversitenin işlem gücüne erişip erişemediği, araştırmacının çalışmasını sürdürebilecek şartları bulup bulamadığı, girişimin ilk müşteriye ulaşıp ulaşamadığı ve kamu kurumunun satın aldığı sistemi gerçekten kullanıp kullanmadığı daha anlamlı ölçülerdir.

100 bin görüşten uygulanabilir politikaya

Eylem planı hazırlanırken sivil toplum kuruluşları, girişimciler, akademisyenler ve küresel şirketlerle düzenlenen çalıştaylarda yaklaşık 500 kişiyle temas edildiği; ayrıca açılan internet sitesi üzerinden 100 bine yakın katılımcının öneri sunduğu açıklandı.

Geniş katılım önemlidir lakin verilen görüşlerin hangi kararlara dönüştüğü açıklanmadıkça sayı kendi başına fazla şey söylemez.

Hangi öneriler eylem planına girdi? Hangi sektörler öncelikli ilan edildi? Kamu yatırım bütçesinin yüzde 2’si hangi yöntemle dağıtılacak? Programların başarı ölçütleri neler olacak? İki yıl sonra kamuoyu hangi göstergelere bakarak ilerleme olup olmadığını anlayacak?

Yapay zekâ stratejilerinde sık rastlanan sorun, hedeflerin ölçülemeyecek kadar geniş yazılmasıdır. “Ekosistem geliştirilecek”, “insan kaynağı güçlendirilecek” veya “yerli çözümler desteklenecek” gibi ifadeler itiraz edilmesi güç hedeflerdir; fakat neyin tamamlandığını göstermeye elverişli değildir.

Daha açık göstergeler gerekiyor: Kaç araştırmacı ortak işlem altyapısını kullandı? Kaç kamu kurumu yapay zekâ sistemi satın aldı? Bu sistemler işlem süresini veya maliyeti ne kadar azalttı? Kaç proje prototip aşamasından ürüne geçti? Kurulan veri merkezlerinin kapasitesinin ne kadarı yerli şirketlere ve üniversitelere açıldı?

100 bin kişinin katıldığı bir istişarenin değeri, birkaç yıl sonra bu sorulara verilecek cevaplarda ortaya çıkacak.

Geriye kalan

KÜME Vakfı’ndaki söyleşiden ayrılırken notlarımda birçok rakam vardı: Küresel işlem gücünün yüzde 90’ının iki ülkede toplanması, 3,1 milyar dolarlık teşvik, 10 milyar dolarlık yatırım beklentisi, kamu yatırım bütçesinin yüzde 2’si, 100 bine yakın katılımcı…

Buna rağmen zihnimde en fazla yer eden, e-Devlet’e eklenecek yapay zekâ asistanıydı.

Çünkü bu uygulama, programın vatandaşın gündelik hayatına değecek ilk yüzlerinden biri olabilir. İyi çalışırsa bürokratik dili sadeleştirir, dağınık hizmetleri bir araya getirir ve vatandaşın doğru kuruma ulaşmasını kolaylaştırır. Kötü tasarlanırsa yanlış bilgi veren, kararının kaynağını açıklamayan yeni bir bürokratik katmana dönüşür.

Aradaki farkı teknolojinin parlaklığı belirlemeyecek.

Kullanılan verinin niteliği, sistemin hangi görevlerle sınırlandırıldığı, kararların nasıl denetlendiği ve vatandaşın hataya nasıl itiraz edebildiği belirleyecek.

Türkiye’nin yapay zekâdaki yeri de kaç defa “millî model” ifadesinin kullanıldığıyla anlaşılmayacak. Fabrikaların verimliliği artıyor mu? Tarımda geliştirilen sistemler sahaya iniyor mu? Üniversiteler yeterli işlem gücüne ulaşabiliyor mu? Kamu kurumları satın aldıkları araçlarla vatandaşın işini gerçekten kolaylaştırıyor mu? Yerli şirketler Türkiye’de geliştirdikleri ürünleri başka ülkelere satabiliyor mu?

Yapay zekâ hamlesinin ciddi bir kamu politikasına dönüşmesi, bu soruların ölçülebilir cevaplar kazanmasına bağlı.

Türkiye yarışa geç kaldığını söyleyerek telaşa kapılmak veya her açıklanan projeyi tarihî bir dönüm noktası ilan etmek zorunda değil. Önünde daha güç fakat daha faydalı bir yol var: Hangi alanlarda derinleşeceğini seçmek, altyapıyı erişilebilir kılmak, kamu talebini nitelikli ürünlere yöneltmek ve vatandaşın haklarını en baştan sistemin içine yerleştirmek.

Yapay zekâ, devletin daha çok veri toplamasını mümkün kılıyor. Onu daha iyi bir devlet hâline getirip getirmeyeceği ise hâlâ siyasi ve kurumsal bir tercih ve belki de bu misyon ile yola çıkılıp çıkılmadığı olacak.