Yapay zekâ eylem planı: Plandan sonra sahaya uygulama
Bu köşede daha önce, dünyanın yapay zekâda ikiye bölündüğünü yazmıştım; bir yanda Washington'ın kulübü, öte yanda Şanghay'ın. Eylem planına baktığımda ilk bakışta Türkiye'nin batı ve doğu teknoloji birliklerinde olmadığını düşündüm. Ama planın uluslararası bölümlerini dikkatle okuyunca Türkiye'nin kendi ilişki haritasını çizdiğini gördüm. Türkiye üçüncü bir yol kurmaya çalışıyor.
Plan, Türk Devletleri Teşkilatı'nın en az iki üyesiyle pilot başlatıp Oğuz, Kıpçak ve Karluk kollarını kapsayan ortak bir Türk dilleri modeli kurmayı, üye ülkelerin hesaplama kapasitelerini birlikte kullanmayı yazıyor. Körfez ve yakın coğrafyayla enerji kaynağı, ortak veri merkezleri, paylaşımlı işlem gücü, ortak veri yönetişimi öngörüyor. Türkiye yıllardır, Avrupa'nın yük başarımlı hesaplama (HPC) girişimlerine katılımcı. Yani Türkiye hem kendi ekseninin önderliğine ilerliyor, hem de kapıları açık tutuyor. Bu vizyon doğru işletilirse bölgesel bir güç merkezine doğru ilerler.
Peki bu önderliğin bedelini kim karşılayacak? Çünkü bir ittifaka öncülük etmek, ortaklarına verecek bir şeyinin olmasını gerektirir. Ortak hesaplama havuzuna en çok gücü koymalı, ortak modeli besleyecek altyapıyı taşımalı, verini koymalısın. Yapay zeka gücünü var eden çiplerin neredeyse tamamı ithal ve tedarik zinciri başka blokların elinde. Bu anlamda Türkiye'nin işlem gücünün dışarıya bağımlılığı, bu çalışmaların bütçesinin devasalığı, planın hedefleri yanında kırılgan noktalarını da gösteriyor.
Benim planda göremediğim bir konu da modellerin açık mı kapalı olacağının belirsizliği. Aslında kendi çipini üretemeyen, blokların dışında duran bir ülke için açık modeller bir sigorta olacaktır. Çin de tam olarak bu şekilde ilerliyor. Hemen yanı başımızda Kazakistan, Türkçeyi de anlayan açık kaynaklı bir modeli bir yılda çıkardı. Demek ki yapılabilir; bizim planımızın da bu açıklık tercihini net bir irade olarak yazması gerekir. Örnekleriyle farklı alternatiflerden hangi yolları seçeceğiz? Açık kaynak modeller(DeepSeek-R1 vb), açık modeller(Mistral-7B vb), açık ağırlıklı modeller(Llama 3 vb), kapalı modeller(ChatGPT vb), hangisi? Bu bence teknik değil stratejik bir seçim.
Bunlarla beraber, plan tepede "tanımlanacak" bir üst yönetişim mekanizmasından söz ediyor, ancak belirsiz. Bunun ana icracı makam dışında kurularak kontrol-denetimi sağlıklı yürütmesini önemi görüyorum. Planın 16 eylemi; sağlıktan enerjiye, dış politikadan savunmaya onlarca kurum ile ilgili. Bu kadar çok bakanlığı, aralarında anlaşsınlar umuduyla yürütmeye kalkarsak, her kurum kendi verisini çok kıymetli görecek ve ilerleme yavaş olacak diye düşünüyorum. Bana sorarsanız, Cumhurbaşkanlığı hükümet yönetim sisteminin bence en büyük vaadi olan çeviklik toplantılarla aksayabilir. Bu işin tek bir kamu sahibi olmalı. Planın uygulanması, doğrudan belki de konuya özel bir Cumhurbaşkanı yardımcısı başkanlığında, yaptırım gücü bulunan bir çatı altında daha sağlıklı olacaktır.
Bir diğer kırılgan konu da veri. Kurumların verisini açmasının gönüllülüğe bırakılması, mahremiyet kaygısı ile beraber açık veriyi imkansızlaştırabilir. Bunun için bir yöntem bazı ülkelerde uygulanıyor. Veriyi merkezî bir havuza yığmak yerine kaynağında kullandırmak. Ham veri hiç dolaşmadan yalnız modelin sonucunun dışarı çıkması. Plan, bu "yerinde sorgu" mantığını da ilerleyen güncellemelerinde değerlendirmeli.
Eylem planının finansman ve cari denge tarafını ise ayrı bir yazıya bırakıyorum.
Türkiye'nin yapay zeka konusunda güçlü bir planı, hatta bir eksen oluşturma iddiası var. Ülkemizdeki ilişkili BT sektörlerinin genel görüşü de planın güçlü ve ayağı yere basan bir plan olduğu yönünde. O halde en iyi icra nasıl olacaksa o şekilde ilerlemek daha da önemli oluyor.
