LEVENT AKBAY
Başta KOBİ’ler olmak üzere sanayinin ‘yapay zekâ’ desteğiyle dönüşmesi için henüz yolun başında olduğumuz ortaya çıktı. Yapay Zekâ Etki Çalıştayı’nın 6 sektördeki ilk sonuçları Türkiye’nin en fazla sanayileştiği bölgelerde bile yapay zekânın ‘yoklar dizisi’ altında gelişmeye çalıştığını ortaya koydu.
Kocaeli Üniversitesi ev sahipliğinde; Kocaeli Valiliği, Kocaeli Büyükşehir Belediyesi, Kocaeli Sağlık ve Teknoloji Üniversitesi (KOSTÜ) ve Kocaeli Sanayi Odası iş birliğiyle düzenlenen “Yapay Zekâ Etki Çalıştayı” nın ilk sonuçlarına göre dile getirilen ve gelişmeyi önleyen ‘yok’lar kabarık bir listeyi oluşturuyor.
Yapay zekânın gelişme hızını ve diğer sektörlere desteğini belirleyecek ‘yok’lar arasında; “Anonimleştirilmiş veriler, bu verilerin biriktirildiği veri merkezleri, verileri işleyecek yapay zekâ merkezleri, yapay zekâ kullanılarak geliştirilecek KOBİ’lerle iş birliği projeleri, sektörün gelişmesine yönelik özel teşvikler, yapay zekânın yararları, zararlarına ilişkin farkındalık çalışmaları, veri güvenliği sağlanması, yüksek maliyetler nedeniyle ortak kullanılacak altyapılar, ‘sızıntı’ riski nedeniyle üretilecek yerli çözümler, kamu-akademi-iş sanayi iş birliği uyumu, projenin alt dallarını içeren eylem planları, veri toplamayı destekleyen yasal düzenlemeler” ilk sıralarda yer alıyor.
80 katılımcı ‘yapay zekâ’yı masaya yatırdı…
Prof. Dr. Nuh Zafer Cantürk rektörlüğündeki Kocaeli Üniversitesi’nin 2026 yılı boyunca “Bilim, Kent ve Gelecek Vizyonu Çalıştayları” kapsamında düzenlenen Yapay Zekâ Etki Çalıştayı’nda 6 masada 80 kadar bilim adamı, sanayici ve kamu temsilcisi ‘yapay zekâ’yı konuşarak yapay zekâ teknolojilerinin farklı disiplinler üzerindeki etkileri çok yönlü olarak ele alındı. “Mühendislikte Yapay Zekâ: Akıllı Sistemlerden Otonom Geleceğe”, “Tıpta Yapay Zekâ: Tanıdan Tedaviye Akıllı Dönüşüm”, “Eğitim ve Yükseköğretimde Yapay Zekâ”, “Hukuk, Etik ve Yapay Zekâ”, “Sosyal Bilimlerde Yapay Zekâ” ve “Yapay Zekâ ve İstihdam” başlıklarında yürütülen oturumlarda; yapay zekânın mevcut etkileri, gelecekte oluşturacağı dönüşümler ve sektörlere yönelik fırsatlar kapsamlı şekilde değerlendirildi. Çalıştayda ortaya çıkan bulgular ve alınması gereken önlemler şöyle:
İstihdam ve Yapay Zekâ
▶ Yapay zekâ çağında istihdam teknik değil toplumsal bir dönüşüm meselesidir. Değerlerimizi ve stratejik verimizi koruyan, deneyime dayalı iş gücünü yetiştiren ve kuşakları birlikte çalışan kültüründe buluşturan bir devlet politikası olmadan bu çağ yönetilemez. Devlet politikası ile kapalı devre özgün bir yapay zekânın geliştirilmesi gerekiyor. Bu kadar zengin bir yapıya sahip olan ülkemiz için oldukça önemli. Kendi yapay zekâmızı verilerimizi ve stratejik gelişmişliğimizi koruyarak, kapalı devre işleyecek ve verimlilik politikasıyla sürdürülecek bir yapıya ihtiyacımız var. Bu yapının tüm bilgi sistemleriyle entegre çalışabilen bir sistem olması gerekiyor.
Eğitim, çalışma, aile ve benzeri alanlarda mevzuatsal, hukuki ve toplumsal dönüşüme uygun politikaların belirlenmesi ve proje teşvik mekanizmalarının bu yöndeki dönüşümü destekleyecek şekilde ayrı temalarla yeniden yapılandırılması, gözden geçirilmesi, özellikle kalkınma ajansları, KOSGEB gibi istihdama yönelik projelerin geliştirildiği kurumlardaki proje desteklerinin bu yola evrilmesi gerekli.
Yapay zekâ kuşağının işe uyumunun sağlanması, mevcut çalışanlarda yapay zekânın araç olarak kullanım farkındalığının kazandırılması ve farklı çalışan kuşaklarının birlikte çalışma kültürünün yaygınlaştırılması sağlanmalı. Yeterliliğe ve yetkinliğe dayalı meslek kodlarının yeniden güncellenmesi gerekli. Artık meslek kodları ile ilgili ciddi çalışmalar yapılmalı ve yetkinlikler bazlı tanımlamaların yaygınlaştırılmaslı.
KOBİ’lerin çok fazla orana sahip olduğu düşünüldüğünde farkındalık için sektörel bazda çok ciddi çalışmalar yapılması gerektiğini görünüyor.
Mühendislik ve Yapay Zekâ
▶ En büyük sorun veri, veriye erişim, veri kalitesi ve altyapı yetersizliği. Veri güvenliği ve pahalı çözümler nedeniyle olabildiğince yerli çözümün geliştirilmesi. Bir numaralı problem doğru ve nitelikli veriye erişim. Verinin gürültüden arındırılmış olması, etik onayların alınmış olması, KVKK gibi programlardan arındırılmış olması gerekli. Tıbbi veriler, ekonomik veriler, finansal veriler gibi her sektörde bu sorun var. Bu nedenle sektörel verilerinin anonimleştirilmesi gibi bir büyük engel var.
Araştırmacıların ortak kullanımına açılacak ve bürokratik zorlukları aşabilecek nitelikte veri merkezlerinin kurulması, genel veri merkezlerinin kurulması, bu merkezlerle ilgili verilerin anonimleştirilmesi gerekli.
Firmalardan, sektörden çıkmadan veri güvenliğinin sağlanması da bir yöntem. Bu çerçevede sektörel bazlı dernekler ve odalar aracılığı ile akademi ve sanayi arasında veri konusunda iş birlikleri başlatılmalı, toplantılar ve diğer etkinliklerde bir araya gelinmeli, sanayideki her tür problemler bu ortamlarda çalışabilmeli.
Veri sızıntıların önlenmesi önemli. Bu çerçevede veri güvenliğinin sağlanması ve verinin korunması öncelikli konular arasında. Kamu kurumlarında veri kullanımının bu çerçevede planlanması, kullanıcı yetkilendirmelerinin formüle edilmesi sağlanmalı.
Yani bir diğer sorun altyapı sorunu. Yerel çözümlerinin geliştirilememesi, buluta bağlı sistemlerin maliyetli çözümler üretmesi nedeniyle, bu sorunlardan hareketle ortak bir GPU altyapısının kurulması gerekli. Altyapı sorunlarının çözülmesi sırasında olabildiğince yerli çözümlere yönelmenin sağlanmalı. Bunlar kamu düzeyinde planlanabilir mi?
KOBİ’lerin yapay zekâ dönüşümlerini destekleyecek yapay zekâ merkezlerinin kurulması ve öğrencilerin gerçek sektör programları üzerinde çalışarak sürece dahil edilmeleri sağlanmalı.
Eğitim ve Öğretimde Yapay Zekâ
▶ Yapay zekânın artış hızı ve insanın ona yetişememe korkusu başlı başına bir sorun. Hızlı değil, derin öğrenmeliyiz. Hızlı gidersek derinlik açısından sorunlar yaşayabiliriz. Eğitimde yapay zekâ entegrasyonu teknik ve etik yetkinliğine sahip akademik kadroların rehberliğinde fırsat değişikliğini güvence altına alan esnek ve beceri odaklı bir ekosistemin kullanılmasını zorunlu kılmaktadır.
Eğitimde dijital bölüme ve yapay zekâ teknolojisine erişilebilirlik en önemli sorun. Yapay zekâ kullanma konusunda herkes aynı erişim birikimine sahip değil. Üst versiyonların belli bedeller karşılığı sağlanabilmesi problemin başlıca nedenlerinden. Bu sorun giderek büyüyecek.
Eğitim paylaşımının yapay zekâ kullanımındaki rolü ve farkındalık yetersizliği juga sorun. Yapay zekâ araçlarında “yapay zekâ hata yapabilir” ifadesi yazıyor. Aslında o “Size hata yaptırtabilirim.” anlamına geliyor. Bir diğer sorun; bilişsel, duyusal ve sosyal öğrenme becerilerindeki zayıflama riski. Yani hepimiz bir tembellik riski altındayız. Bu her yaş için geçerli.
Fırsat eşitliğinin sağlanması adına eğitim kurumlarının bilişim altyapı planlamalarını ve bütçelerinde yapay zekâ teknolojilerinin kullanım maliyetlerine stratejik olarak yer vermesi gerekecek. Yani sandalye masa alır gibi bunlar için de bir bütçeye ayrılması gerekecek.
Yüksek öğretim kurumlarının kaynaklarına uygun stratejiler doğrultusunda paydaşlara yönelik farkındalık eğitimleri ve kılavuzların düzenlenmesi, ders ve akademik metinler için eylem planlarının uygulanmasının izlenmesi ve modüler öğretim programının yaygınlaştırılmasını içeren bütüncül bir politika metin, strateji ve hedefler doğrultusunda bir eylem planının aciliyeti var.
Öğretim süreçlerinde yetkinlik tabanlı ve esnek öğrenme modellerinin yaygınlaştırılması gerekli. Ölçme değerlendirme aşamasında sürece dayalı beceri odaklı ve performans temelli yaklaşımların yaygınlaştırılması gerekli. Öğrencilerin çalışmaları konusunda sınavlardaki güvenlik açısından, ciddi bir dönüşüme ihtiyaç var.
Hukuk ve Yapay Zekâ
▶ Veri işlenmesine sorumlu bir özgürlüğe ihtiyaç var. Dolayısıyla veriyi işlemeyi engellediğimiz zaman inovatif uygulamalardan veya girişimlerden dezavantajlı bir duruma düşüyoruz. KVKK gibi veri işlemeyi engelleyen düzenlemeler inovasyonu engelliyor. Kore’de olduğu gibi serbest veri işleme bölgelerinin veyahut da belirli bazı veri türlerinin serbestçe işlenebilmesinin hukuki olarak önünün açılması gerekli.
Teknoloji, üniversite, sanayi iş birliği çerçevesinde teknoparkların serbest veri işleme görevi alabilmelerine ilişkin bir yasal düzenleme olabilir. En önemli problemlerden birisi ulusal güvenlik konusunu da ilgilendiriyor. Burada çok ciddi anlamda veri sızıntısı problemi var. Çünkü yabancı yapay zekâ algoritmaların yüklemiş olduğu bütün verilerle, biz esasında ulusal verilerimizi direkt olarak vermiş olsak bile, büyük veri itibarıyla baktığımız zaman ulusal verilerimizde sürekli olarak yapay zekâ modelleri üzerinde yükleme yapıyoruz.
Makul ücretlerle ve bedellerle erişilecek veri merkezleri yeterli değil. Türkiye’de veri merkezlerimiz var ama bunların maliyetleri özellikle akademik çalışma yapan veya ürün geliştirme yapan kişiler bakımından yüksek.
Devletin özellikle belki üniversiteler üzerinden belki YÖK üzerinden en azından bilimsel çalışmaların yapılabileceği veya hatta inovatif çalışmalarının yapılabileceği veri merkezleri kurulmalı.
Bu merkezlerde iş istasyonları ve altyapılarının geliştirilmesi ve hatta ülkemizde sunucu kurmak isteyen uluslararası şirketlerin belirli bir kısmının da işte bilimsel çalışmalar ve inovatif faaliyetlerle ilgili olarak makul ücretlerle ve hatta ücretsiz olarak bu merkezleri kullandırması teşvik edilebilir.
Bazı yapay zekâ enstitüleri var ama bu enstitüler bir kapalı devre enstitü. Oysa bu alanda çalışmak isteyen ve herkesin katılımını sağlayabileceği bir model ile bir enstitü mahiyetinde çalışmalı. Burada bir ulusal yapay zekâ özellikli dil modülleri geliştirilmeli.
Sosyal Bilimler ve Yapay Zekâ
▶ Yapay zekâya tamamen mekanik bakılıyor oysa insan olma nedeniyle yapay zekâya karşı insani figürleri geliştirmek gerekiyor. İnsani figürlerin ortadan kalkmaması bakımından, sorumluluk ve ilkeleri, etik kuralları doğru belirlenmiş ya da insanlar tarafından algılanmış bir yapay zekâ kullanımı daha güvenli, daha sağlıklı olacaktır.
Yapay zekânın bilgiyi tekelleştiriyor. Yapay zekâya dayalı bilgi biriktirmesi insani kısmımızı değersizleştiriyor. Öğrenmeyi, düşünmeyi, fikir üretmeyi ve yaratıcı zekâ gelişimini önlüyor.
Burada kamu kuruluşları, üniversiteler, eğitim kurumları dahil topyekün bir yapay zekâ kullanımı ve yapay zekânın bizim üzerimizdeki etkisini insanlara anlatacak onlarda bir davranış geliştirecek etik yaklaşımın, ahlaki yaklaşımını geliştirecek bir sürecin başlatılması gerekiyor.
Belki çünkü hazırlıklı olmadığımız bir durumdayız. Herkes rastgele kullanıyor. Neyin ne kadar olduğunu bilmiyoruz. Yıllar sonra nasıl bir tabloyla karşılaşacağımızı bilmiyoruz.
Bir enstitü kurulmalı, ana okulu çocukları dahil yapay zekâ kullanımı konusunda insanlar aydınlatılmalı, bilinçlendirme kampanyası yapılmalı.
Yapay zekânın bilimsel metin üretiminde ne düzeyde kullanılabileceği ile bir etik politika geliştirilmeli.
Tıp ve Yapay Zekâ
▶ Tıp alanında verilerin bir araya getirilmesi, toplanması ve paylaşılması oldukça zor görülüyor. İnsan kaynağı ile ilgili problem var. Mühendisler hekimlere ulaşamamaktan şikâyetçi, hekimler mühendislere ulaşamamaktan şikâyetçi. Taraflar daha çok bir araya gelebilirse tıpta yapay zekâ kullanımında ileri adımlar atılabilir.
Yapay zekânın en büyük girdisi veri. Fakat bu verinin toplanması ile ilgili ciddi problemler var hâlen. Özellikle tıbbi görüntülerin farklı kaynaklara dağılmış olması, her hastanenin farklı regülasyonlarının olması, veri tanımlarının ayrı olması. Dolayısıyla bu verileri bir araya toparlama ile ilgili olarak ortak bir veri yönetim sisteminin olması gerekiyor.
Biyomedikal mühendisliğinin önemi arttı. Çünkü aynı dili konuşan iki taraf daha hızlı yol alacak.
Sağlıkçı hocalar verileri paylaşmak istemiyorlar, mühendisler kendi başlarına açık kaynak veri setlerinden sonuç alıyor ama yorumlayamıyorlar.
Konu tıp olduğu için Etik Kurul sınırlamaları var. Türk Patent’in yaptığı gibi ücretli başvurusu olan bir Etik Kurul oluşturulabilir.
