2024 ten bugüne AGI Tartışması

İnsan Seviyesinde Yapay Zekaya Ne Kadar Yakınız?

Mayıs 2024’te Aitrends’te  “AGI Mümkün mü? Yapay Zeka Dünyasının Büyük Tartışması” başlıklı bir yazı yayımlamış, yapay zeka dünyasının önemli isimlerinin Yapay Genel Zeka’nın (AGI) ne zaman ortaya çıkacağına ilişkin tahminlerini bir araya getirmiştim.

Aradan iki yıldan fazla zaman geçti.

O günlerde Elon Musk, yapay zekanın 2025’in sonuna kadar insan zekasını geride bırakabileceğini söylüyordu. Anthropic CEO’su Dario Amodei insan seviyesindeki yapay zeka için iki veya üç yıllık bir süre öngörüyor, Sam Altman önümüzdeki on yılı işaret ediyordu. Demis Hassabis birkaç yıl ile on yıl arasında bir dönemden söz ederken Gary Marcus ve Yann LeCun, insan seviyesinde genel zekaya ulaşmak için henüz önümüzde uzun bir yol olduğunu savunuyordu.

Bugün aynı tartışma çok daha hararetli biçimde yeniden gündemde.

OpenAI’ın son modeli GPT-6 Astra’nın bilgisayar kullanımı, yazılım geliştirme, bilimsel araştırma, matematik ve siber güvenlik alanlarında ulaştığı sonuçlar, AGI’ye ne kadar yakın olduğumuz sorusunu yeniden ortaya çıkardı. OpenAI, bütün bu sonuçlara rağmen modeli resmi olarak AGI şeklinde tanımlamadı.

Buna karşılık OpenAI Başkanı Greg Brockman, Astra’nın AGI olarak değerlendirilebileceğini söyledi ve modeli “AGI çağının” başlangıcı olarak nitelendirdi. Sam Altman ise bundan yalnızca birkaç gün önce şirketin henüz tam olarak AGI’ye ulaşmadığını, fakat 2026 yılı bitmeden kendisinin AGI olarak tanımlayacağı bir sistem beklediğini açıklamıştı.

Peki Kim Haklı Çıktı?

2024’teki tahminlere bugünden baktığımızda tek bir kazanan belirlemek mümkün değil. Çünkü yapay zeka dünyasının önemli isimleri yalnızca farklı tarihler vermiyor, AGI derken aynı şeyi de kastetmiyor.

Bir isim için AGI, en zeki insandan daha başarılı bir sistem anlamına geliyor. Bir başkası çoğu mesleği yapabilen yapay zekayı ölçüt alıyor. Kimileri ise fiziksel dünyayı anlamayan, sürekli öğrenemeyen ve insan gözetimi olmadan güvenilir biçimde çalışamayan bir sistemin AGI sayılamayacağını savunuyor.

AGI Çok Yakında Diyenler

2024’te en iddialı tahminlerden biri Elon Musk’a aitti. Musk, yapay zekanın 2025’in sonuna kadar en zeki insanı geçebileceğini söylüyor, 2029’a kadar AGI’ye ulaşılmamış olmasının kendisini şaşırtacağını belirtiyordu.

2026’ya geldiğimizde Musk’ın ilk tahmininin gerçekleştiğini söylememizi sağlayacak ortak bir kabul oluşmuş değil.

Musk’ın güncel tahminlerinde tarih biraz daha ileri kaymış görünüyor. Temmuz 2026’da yapay zekanın yaklaşık beş yıl içinde bütün insanlığın toplam zekasını aşabileceğini söyledi. Bu, kabaca 2031’e uzanan yeni bir zaman aralığı anlamına geliyor. Ancak burada dikkat edilmesi gereken bir fark var. “En zeki insanı geçmek” ile “bütün insanlığın toplam zekasını geçmek” aynı eşik değil. Bu nedenle Musk’ın tahminini doğrudan ertelediğini söylemek yerine, daha büyük bir üstünlük için yeni bir tarih verdiğini söylemek daha doğru olacak.

Dario Amodei de 2024’te insan seviyesindeki yapay zekanın iki veya üç yıl içinde ortaya çıkabileceğini düşünüyordu. Amodei bugün “AGI” ifadesini kullanmak yerine “güçlü yapay zeka” olarak çevirebileceğimiz “powerful AI” kavramını tercih ediyor.

Onun tarif ettiği sistem, yalnızca iyi cevaplar veren bir model değil. Nobel ödüllü uzmanlardan daha başarılı olabilen, bilgisayar ve interneti kullanabilen, saatler hatta haftalar süren işleri bağımsız biçimde yürütebilen ve milyonlarca kopya halinde aynı anda çalışabilen bir yapay zeka. Amodei bunu “bir veri merkezindeki dahiler ülkesi” benzetmesiyle anlatıyor. Ocak 2026’da yayımladığı yazıda bu sistemlerin bir veya iki yıl kadar yakın olabileceğini söylüyor. Belirsizliğin devam ettiğini de kabul ediyor.

AGI Ne Uzak Ne Yakın

Geoffrey Hinton, 2024’te yapay zekanın 5 ila 20 yıl içinde insan zekasını geçebileceğini söylüyordu.

Hinton’ın son dönemdeki açıklamalarında takvimden çok kontrol sorunu öne çıkıyor. Yapay zekanın insanlardan daha zeki hale gelmesi durumunda onu nasıl kontrol edeceğimiz, kötü niyetli kişilerin bu sistemleri nasıl kullanacağı ve insanlığın kendi yarattığı zekayla nasıl bir ilişki kuracağı üzerinde duruyor. Yani Hinton’ın düşüncesi büyük ölçüde değişmedi. Ancak tartışmanın odağını “AGI ne zaman gelecek?” sorusundan “geldiğinde veya yaklaşırken ne yapacağız?” sorusuna taşıdı.

Sam Altman’ın 2024’teki tahmini, gerçek AGI’ye önümüzdeki on yıl içinde ulaşılabileceği yönündeydi. Bu tahmin hala geçerliliğini koruyor. Fakat Altman’ın kullandığı dil iki yılda daha iddialı hale geldi.

Ocak 2025’te OpenAI’ın “geleneksel anlamda AGI’yi nasıl inşa edeceğini bildiğinden” emin olduğunu yazdı. Aynı açıklamada şirketin dikkatini AGI’nin ötesindeki süper zekaya çevirmeye başladığını söyledi. Ağustos 2026’da ise OpenAI’ın henüz tam olarak AGI’ye ulaşmadığını, fakat yıl sonuna kadar kendisinin AGI olarak tanımlayacağı bir sistem beklediğini açıkladı.

Demis Hassabis ise 2024’te insan seviyesinde yapay zekanın birkaç yıl içinde veya önümüzdeki on yıl içinde ortaya çıkabileceğini söylüyordu. 2026’da yaklaşık 2030’u işaret etmeye devam ediyor. Bu yönüyle eski tahminini en fazla koruyan isimlerden biri.

Hassabis mevcut sistemlerin önemli eksiklerini de açık biçimde sıralıyor. Yapay zekanın fiziksel dünyanın nasıl işlediğini anlaması, kalıcı bir belleğe sahip olması, tutarlı davranması ve kullanıldığı sırada öğrenmeye devam edebilmesi gerekiyor. Ona göre önümüzdeki ajan dönemi, daha güçlü sistemlere geçmeden önce bir tür prova niteliğinde. Bu nedenle Hassabis ne AGI’nin hemen gerçekleştiğini söylüyor ne de gelişmeleri küçümsüyor. Bugünden bakıldığında en dengeli ve tutarlı tahminlerden birinin ona ait olduğu söylenebilir.  

AGI İçin Hala Çok Uzağız Diyenler

Gary Marcus, 2024’te insanlardan daha zeki makinelere sanıldığı kadar yakın olmadığımızı savunuyordu. Bugün bu görüşünü daha açık biçimde sürdürüyor. Marcus, 2026’da ve hatta 2027’de AGI’ye ulaşılamayacağını düşünüyor.

Ona göre bugünkü sistemlerin belirli testlerde yüksek puan alması genel zekaya sahip olduklarını göstermiyor. Modeller hala yanlış bilgi üretiyor, benzer görünen iki durumda farklı sonuçlara ulaşabiliyor ve uzun görevlerde güvenilirlik sorunu yaşıyor. Marcus, daha fazla veri ve daha fazla hesaplama gücü kullanarak mevcut büyük dil modellerini büyütmenin tek başına AGI’yi getirmeyeceğini savunuyor. 

Yann LeCun’un 2024’teki temel itirazı ise büyük dil modellerinin insan seviyesinde genel zekaya ulaşmak için yeterli olmadığı yönündeydi. LeCun’a göre metindeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenmek, fiziksel dünyanın nasıl çalıştığını anlamakla aynı şey değildi.

İki yıl sonra bu görüş, yapay zeka araştırmalarının önemli yönlerinden biri haline geldi. Google DeepMind dahil birçok laboratuvar, fiziksel ortamları anlayan ve bir eylemin sonucunu önceden tahmin edebilen dünya modelleri üzerinde çalışıyor. LeCun da Meta’dan ayrıldıktan sonra kurduğu AMI Labs ile gerçek dünyayı anlayabilen, hatırlayabilen, plan yapabilen ve neden-sonuç ilişkileri kurabilen sistemlere yöneldi. Yapay zeka sektörünün dünya modellerine, robotik sistemlere ve fiziksel zekaya yönelmesi, LeCun’un işaret ettiği eksiklerin gerçek olduğunu gösteriyor.

AGI Mensch için hala Korku Yayan Bir Lobi mi?

Arthur Mensch’in 2024’teki görüşü diğer isimlerden farklıydı. Mensch, AGI korkusunun büyük teknoloji şirketleri tarafından rakipleri sınırlandırmak ve kendi pazar hakimiyetlerini güçlendirmek amacıyla kullanılabileceğini savunuyordu.

Mensch bugün de benzer bir yerde duruyor. Şubat 2026’da yapay zekanın varoluşsal risklerine ilişkin bazı açıklamaları, dikkat dağıtma taktiği, olarak nitelendirdi. Ona göre yakın dönemdeki daha gerçek tehlike, yapay zekanın insanların ne düşündüğünü ve nasıl oy verdiğini etkileyebilecek bir enformasyon gücüne dönüşmesi.

Tartışmaya Eklenen Yeni İsimler

2024’ten sonra AGI tartışmasına yalnızca yeni tahminler değil, yeni sorular da eklendi.

OpenAI’ın kurucuları arasında yer alan Ilya Sutskever, 2025’in sonunda yapay zekada “ölçekleme çağından araştırma çağına” geçtiğimizi söyledi. Ona göre mevcut modeller insanlara kıyasla hala çok daha kötü genelleme yapıyor. Bir modeli yüz kat büyütmenin insan seviyesinde zekayı kendiliğinden ortaya çıkaracağına inanmıyor. Sutskever’in yaklaşımı, AGI için yalnızca daha fazla veri, daha fazla çip ve daha büyük modellerin yeterli olmayabileceğini gösteriyor.

Andrej Karpathy de yapay zeka ajanları konusunda daha temkinli. Karpathy, 2025’in “ajanların yılı” olarak tanımlanmasına karşı çıkarak önümüzdekinin daha çok “ajanların on yılı” olacağını söyledi. Bugünkü sistemlerin uzun görevlerde hata yaptığını, sürekli öğrenemediğini ve insan denetimi olmadan güvenilir çalışmakta zorlandığını düşünüyor. AGI’yi de yaklaşık on yıllık bir problem olarak görüyor.

AGI Tanımları Değişti mi?

2024’te yayımladığımız yazıda AGI’nin üzerinde uzlaşılmış tek bir tanımı olmadığını belirtmiş, McKinsey ve Google DeepMind’ın yaklaşımlarına yer vermiştik. Aradan geçen iki yılda bu belirsizlik ortadan kalkmadı. Temel tanımlar büyük ölçüde korunsa da yapay zeka sistemleri geliştikçe AGI için aranan özellikler daha ayrıntılı hale geldi.

McKinsey AGI Tanımı

McKinsey, AGI’yi insanın yeteneklerine rakip olabilecek teorik bir yapay zeka sistemi olarak tanımlamaya devam ediyor. Yaratıcılık, mantıksal akıl yürütme, duyusal algı ve duygusal yetenekler bu tanımın parçaları arasında.

Kurumun güncel içeriklerinde ise araç kullanabilen ve karmaşık görevleri bağımsız yürütebilen sistemler daha fazla öne çıkıyor. Metin, ses, görüntü, klavye, fare ve internet gibi araçları kullanmak; gerektiğinde fiziksel cihazları uzaktan kontrol edebilmek de gelişmiş yapay zekanın özellikleri arasında sayılıyor.

McKinsey’in temel tanımı değişmedi. Ancak “insana rakip yetenekler” ifadesinin yanına araç kullanımı, uzun görevler ve özerklik eklendi.

Google DeepMind AGI Tanımı

Google DeepMind, AGI’yi insanların gerçekleştirdiği bilişsel görevlerin çoğunda en az insan kadar yetenekli bir sistem olarak tanımlıyor. Bu yaklaşım, 2024’te kullandığımız tanıma oldukça yakın.

Değişen nokta, AGI’nin artık tek bir son olarak görülmemesi. DeepMind’ın geliştirdiği “AGI Seviyeleri” çerçevesi, sistemleri yeteneklerinin genişliğine ve performansına göre sınıflandırıyor. Bir yapay zeka belirli bir alanda insanüstü başarı gösterebilir. Farklı alanlarda aynı başarıyı gösteremiyorsa genel zekaya ulaşmış sayılmıyor.

DeepMind özerkliği de zekadan ayrı değerlendiriyor. Bir sistemin çok yetenekli olması, tamamen bağımsız hareket etmesi gerektiği anlamına gelmiyor. Çünkü hareket alanı genişledikçe kötüye kullanım ve kontrol sorunları da artıyor.

Böylece AGI, “gerçekleşti veya gerçekleşmedi” şeklinde değerlendirilen tek bir eşik yerine performans, genellik ve özerklik seviyelerinden oluşan bir gelişim süreci olarak ele alınıyor.

OpenAI AGI Tanımı

Astra sonrası tartışmayı anlamak için OpenAI’ın tanımı da önemli. Şirket AGI’yi, ekonomik değeri bulunan işlerin çoğunda insanlardan daha başarılı olan yüksek derecede otonom sistemler olarak tanımlıyor.

Bu yaklaşım McKinsey ve DeepMind’ın tanımlarından daha ekonomik ve uygulamaya dönük. Sistemin insan zihnini birebir taklit etmesinden çok, değerli görevleri insanlardan daha başarılı ve bağımsız biçimde yürütebilmesine bakıyor.

Peki Ne Değişti?

AGI’nin temel tanımı değişmedi. Hala farklı alanlarda insan seviyesine ulaşabilen genel bir yapay zekadan söz ediyoruz. Değişen şey ise bunu nasıl ölçeyeceğimiz sorusu…

AGI Gelmeden AGI’nin Sorunları Geldi mi?

AGI’ye ulaşıp ulaşmadığımız tartışılırken, bu teknolojiyle ilişkilendirilen bazı tehlikeler şimdiden ortaya çıkmaya başladı.

GPT-6 Astra’nın siber güvenlik testlerinde ulaştığı sonuçlar bunun en güncel örneklerinden biri. OpenAI, modelin yazılımlardaki güvenlik açıklarını bulma ve bu açıklardan yararlanabilecek yöntemler geliştirme kapasitesinin önemli ölçüde arttığını açıkladı. Şirket bu nedenle Astra’yı şimdiye kadarki en sıkı güvenlik önlemleriyle kullanıma sundu.

Avrupa Birliği’nin Yapay Zeka Yasası da AGI’nin ilan edilmesini beklemeden harekete geçiyor. Düzenleme, sistemleri taşıdıkları risklere ve kullanım alanlarına göre değerlendiriyor. Böylece bir model AGI olarak adlandırılmasa bile siber saldırı, manipülasyon veya geniş çaplı toplumsal zarar riski taşıyorsa denetim kapsamına girebiliyor.

Bütün bunlar önemli bir gerçeği gösteriyor ki AGI henüz gelmemiş olabilir. Fakat kontrol, güvenlik, yetki ve sorumluluk gibi AGI ile ilişkilendirilen sorunların bir bölümü çoktan hayatımıza girdi.

Yazar: Bahar Aydın