Yapay Zekâ Ajanlarının On Yılı: Karpathy'nin AGI Zaman Çizelgesi Üzerine

Giriş

Yapay zekâ alanının en etkili isimlerinden biri ve Tesla’nın eski yapay zekâ direktörü olan Andrej Karpathy, yakın zamanda yapay genel zekânın (AGI) hâlâ yaklaşık 10 ila 15 yıl uzakta olduğunu belirterek gündeme geldi. Bu bakış açısı, Silikon Vadisi’nde ve sık sık dönüştürücü yapay zekâ yeteneklerinin kapıda olduğunu ilan eden yapay zekâ meraklıları arasında hâkim olan iyimserlikle keskin bir tezat oluşturuyor. Karpathy, 2022’nin sonlarından bu yana büyük dil modellerinde tanık olduğumuz olağanüstü ilerlemeyi küçümsemek yerine, yapay zekâ geliştirme yolculuğunda gerçekte nerede durduğumuza dair daha incelikli ve temellere dayalı bir değerlendirme sunuyor. Analizi, mevcut yapay zekâ sistemlerinin etkileyici yetenekleri ile gerçek yapay genel zekâya ulaşmak için yapılması gereken önemli çalışmalar arasında kritik bir boşluk olduğunu ortaya koyuyor. Bu kapsamlı incelemede, Karpathy’nin AGI zaman çizelgeleriyle ilgili ayrıntılı gerekçesini, “ajanlar yılı” ile “ajanlar on yılı” ayrımını, LLM’ler ile biyolojik sistemlerin nasıl farklı öğrendiğine dair temel farkları ve neden pekiştirmeli öğrenme gibi popüler yaklaşımlara ana yol olarak şüpheyle baktığını inceleyeceğiz. Bu içgörüleri anlamak, yapay zekâ gelişiminin gerçekçi gidişatını ve önümüzdeki zorlukları kavramak isteyen herkes için hayati önemdedir.

Yapay Genel Zekâyı Anlamak: Mevcut Yeteneklerin Ötesinde

Yapay genel zekâ, bir yapay zekâ sisteminin herhangi bir entelektüel alanda bir insanın sahip olduğu esneklik ve uyum kabiliyetiyle anlayabilmesi, öğrenebilmesi ve bilgiyi uygulayabilmesi anlamına gelen teorik bir durumu temsil eder. Belirli görevlerde mükemmel olan dar yapay zekâ sistemlerinin aksine—örneğin satranç oynamak, görüntü tanımak veya metin üretmek—AGI, bir alanda öğrendiklerini diğerine aktarabilen, açıkça eğitilmeden yeni problemleri çözebilen ve gerçek anlamda muhakeme yeteneği gösterebilen bir kapasiteye sahip olacaktır. Mevcut büyük dil modelleri ile gerçek AGI arasındaki ayrım, yalnızca ölçek veya performans ölçütlerinden ibaret değildir; bu sistemlerin nasıl çalıştığı ve neleri başarabileceği konusunda temel bir farkı ifade eder. Mevcut LLM’ler, tutarlı metinler üretebilme, karmaşık soruları cevaplayabilme ve hatta kod yazabilme becerilerine rağmen, esasen devasa miktarda internet verisiyle eğitilmiş kalıp eşleştirme sistemleridir. Eğitim verisi alanında interpolasyon konusunda başarılıdırlar ancak, genel zekâya sahip bir insan için önemsiz olan gerçek anlamda ekstrapolasyon ve yeni problem çözmede zorlanırlar. AGI’ye giden yol, sadece daha iyi modeller değil, tamamen yeni öğrenme, muhakeme ve dünyayla etkileşim yaklaşımları gerektirir. Karpathy’nin 10+ yıl öngörüsü bu yüzden önemlidir—hem kaydedilen gerçek ilerlemeyi kabul eder hem de yalnızca artımlı iyileştirmelerle aşılamayacak büyük zorlukları vurgular.

Yapay Zekâ Sektörü Neden Geliştirme Zamanlamalarını Hafife Alıyor?

Teknoloji endüstrisinin, yakın vadeli ilerlemeleri abartırken uzun vadeli dönüşümleri küçümseme konusunda iyi belgelenmiş bir geçmişi vardır. Yapay zekâ bağlamında, bu eğilim, öncü modellerin sergilediği etkileyici yetenekler ile bu yeteneklerin ekonomik olarak değerli sistemlere dönüştürülmesi arasındaki bir kopukluk olarak ortaya çıkar. OpenAI, Google ve diğer laboratuvarlar yeni ve etkileyici modeller duyurduğunda, medya ve yatırım çevresi genellikle bu yetenekleri doğrudan gerçek dünya etkisine taşır. Ancak, yetenekli bir modelden dağıtılmış, güvenilir ve ekonomik olarak değerli bir sisteme ulaşma yolculuğu, teknik atılımların heyecanı içinde sıklıkla göz ardı edilen sayısız zorluk içerir. Bu zorluklar arasında sağlam altyapı kurmak, yapay zekâ sistemlerini mevcut iş süreçlerine entegre etmek, güvenlik ve emniyet kaygılarını ele almak, uygun kullanıcı arayüzleri geliştirmek ve en önemlisi, “iskele kurma problemi"ni çözmek—yani ham model yetenekleri ile pratik uygulamalar arasındaki boşluğu kapatmak—yer alır. Karpathy’nin bakış açısı, ölçekli yapay zekâ sistemleri inşa etme deneyiminden beslenen bu boşluğa dair olgun bir anlayışa dayanır. Araştırma laboratuvarlarında, teknoloji şirketlerinde veya yapay zekâ odaklı topluluklarda en çok yapay zekâ geliştiren kişilerin, genellikle zaman çizelgeleri konusunda beş ila on kat daha iyimser olduklarını fark eder. Bu iyimserlik yanlılığı, öncü yeteneklere yakınlıktan ve entegrasyon zorluklarını hafife almaktan kaynaklanır. Öte yandan, şüpheciler ve yapay zekâ inkârcıları, kaydedilen gerçek ilerlemeyi göz ardı ederek alanın ne kadar geliştiğini takdir edemezler. Karpathy kendini, hem gerçek atılımları hem de önümüzdeki önemli çalışmaları kabul eden bir orta noktada bilinçli olarak konumlandırır.

Ajanlar Yılı ile Ajanlar On Yılı Arasındaki Ayrım

Karpathy’nin en önemli netleştirmelerinden biri, yapay zekâ ajanları etrafındaki terminolojiye dairdir. Sektör liderleri “2025 ajanlar yılı” ilan ettiklerinde, genellikle yapay zekâ ajanlarının ilgi, yatırım ve ilk uygulama odağı hâline geleceğini kastederler. Bu neredeyse kesinlikle doğru—OpenAI’nin Operator gibi araçlar yayımlamasıyla birlikte, ajansal sistemlere büyük ilgi şimdiden gözleniyor. Ancak Karpathy, 2025 gerçekten ajanların ana akım ilgisini çekse dahi, gerçekten faydalı, güvenilir ve ekonomik olarak değerli ajanların geliştirilip yaygınlaşmasının tüm bir on yıl alacağını savunuyor. Bu ayrım önemlidir; çünkü abartı döngülerini gerçek teknolojik olgunlaşmadan ayırır. “Ajanlar on yılı”, ajansal sistemler için altyapının, en iyi uygulamaların, güvenlik mekanizmalarının ve entegrasyon desenlerinin geliştirileceği ve olgunlaştırılacağı dönemi temsil eder. Bu on yıl boyunca, ajanlar etkileyici gösterilerden, işletmelerin ve bireylerin kritik işlerinde güvendiği güvenilir araçlara dönüşecekler. Bu zaman çizelgesi, teknolojinin benimsenmesiyle ilgili tarihsel kalıplarla uyumludur—örneğin internet 1990’larda ilgi odağı olmuş, ancak ekonomiyi gerçekten dönüştürmesi 2000’ler ve 2010’ları bulmuştur. Benzer şekilde, yapay zekâ ajanları 2025’te ilgi görecek, ancak gerçek ekonomik etkileri sonraki on yılda ortaya çıkacaktır.

Yapay Zekâ Ajanları ile İnsansı Robotların Karşılaştırılması: Dijital ve Fiziksel Otomasyon

Karpathy, dijital dünyadaki yapay zekâ ajanları ile fiziksel dünyadaki insansı robotlar arasında ilginç bir paralellik kurar. Her ikisi de, insan tarafından tasarlanmış bir arayüz üzerinden rastgele görevleri yerine getirebilecek genel amaçlı sistemler inşa etme girişimleri olarak görülebilir—ajanlar için bu bir web tarayıcısı ve klavye/fare, robotlar için ise sensörler ve aktüatörlerle donatılmış bir insan vücudu anlamına gelir. Bu karşılaştırma, dijital ajanların pratik faydaya fiziksel robotlardan daha hızlı ulaşabilmesinin nedenlerini ortaya koyar; oysa fiziksel dünya potansiyel olarak daha büyük pazar fırsatları sunabilir. Temel içgörü şudur: Dijital bilgiyi işlemek, fiziksel maddeyi işlemekten yaklaşık bin kat daha ucuzdur. Bir yapay zekâ ajanı, internette milyonlarca görevi çok az hesaplama maliyetiyle yerine getirebilirken, bir insansı robotun fiziksel olarak hareket etmesi, nesneleri manipüle etmesi ve fizik kurallarını aşması gerekir. Bu maliyet farkı, dijital ajanların ekonomik olarak uygulanabilirliğe ve yaygın dağıtıma fiziksel robotlardan çok daha önce ulaşmasını muhtemel kılar. Ancak Karpathy, ilginç bir karşı noktaya da dikkat çeker: Fiziksel dünyadaki pazar fırsatı, nihayetinde dijital dünyadakinden daha büyük olabilir. Dijital ajanların faaliyet gösterdiği bilgi işi kesinlikle büyük bir pazar olsa da, fiziksel otomasyon bir gün imalat, inşaat, lojistik ve sayısız başka sektörü dönüştürebilir. Şu anda dijital ajanlara odaklanılması, yalnızca teknik açıdan uygulanabilirlikten değil, bilgi işini otomatikleştirmenin sunduğu acil ekonomik fırsattan da kaynaklanır. Dijital ajanlar olgunlaşıp ekonomik olarak değerli hâle geldikçe, elde edilen kaynaklar ve içgörüler fiziksel robotik alanındaki ilerlemeyi de hızlandıracak ve hem dijital hem de fiziksel alanlarda insanların giderek düşük seviyedeki otomasyonun yüksek seviyeli denetçileri olduğu karma bir özerklik dünyası yaratacaktır.

FlowHunt ve Yapay Zekâ Ajanı Orkestrasyonunun Geleceği

Kuruluşlar yapay zekâ ajanlarını uygulamaya başladıkça, birden fazla ajanın orkestrasyonu, etkileşimlerinin yönetilmesi ve güvenilir performansın sağlanması giderek daha kritik hâle gelir. İşte bu noktada, FlowHunt gibi platformlar ortaya çıkan yapay zekâ altyapı ekosisteminde çok önemli bir rol oynar. FlowHunt, ekiplerin birden fazla ajan ve modelin birlikte çalıştığı karmaşık yapay zekâ iş akışlarını oluşturmasına, test etmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Her bir yapay zekâ yeteneğini ayrı ayrı değerlendirmek yerine, FlowHunt kuruluşların araştırma, içerik üretimi, analiz ve karar verme gibi süreçleri birleşik sistemler hâline getiren gelişmiş otomasyon hatları oluşturmasını sağlar. Platform, Karpathy’nin “ajanlar on yılı” için kritik gördüğü iskele kurma sorunlarının çoğunu çözer. İş akışı tasarımı, izleme ve optimizasyon için araçlar sunarak FlowHunt, etkileyici yapay zekâ yetenekleri ile pratik, ekonomik olarak değerli uygulamalar arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olur. Ajanlar on yılı ilerlerken, ajansal sistemleri etkin biçimde orkestre edebilen platformlar giderek daha değerli hâle gelecek ve kuruluşların yapay zekâ yatırımlarından maksimum değeri elde etmelerini sağlarken kontrol, şeffaflık ve güvenilirlik sunacaktır.

Hayvanlar vs. Hayaletler Çerçevesi: LLM’lerin Nasıl Öğrendiğini Anlamak

Karpathy’nin yapay zekâ tartışmasına yaptığı en düşündürücü katkılardan biri, hayvanların nasıl öğrendiği ile büyük dil modellerinin nasıl öğrendiği arasındaki ayrımdır. Bu çerçeve, mevcut yapay zekâ sistemlerinin hem yeteneklerini hem de sınırlamalarını anlamak açısından kritik önemdedir. Hayvanlar, insanlar dâhil olmak üzere, milyonlarca yıl süren evrimle DNA’larına kodlanmış çok büyük miktarda önceden paketlenmiş zekâ ile doğarlar. Örneğin, yeni doğan bir zebra, doğumdan birkaç saat sonra ayağa kalkıp yürüyebilir—bu, denge, motor kontrol ve mekânsal muhakeme konusunda sofistike bir anlayış gerektirir. Bu bilgi öğrenilmemiştir; evrimsel süreçlerle miras alınmıştır. Hayvanların yaptığı öğrenme, sahip oldukları muazzam içsel bilgiye kıyasla görece azdır. İçgüdülerini geliştirmek, bulundukları çevreye uyum sağlamak ve evrimsel mirasları çerçevesinde beceriler geliştirmek için öğrenirler. Buna karşılık, büyük dil modelleri tamamen farklı bir süreçle öğrenir. Evrimsel bilgi devralmak yerine, LLM’ler devasa miktarda internet metni üzerinde bir sonraki kelimeyi tahmin ederek eğitilir—yani, bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenirler. Bu yaklaşım, insan bilgisindeki ve dilindeki kalıpları yakalamada son derece etkili olmuştur; ancak Karpathy’nin deyimiyle, biyolojik öğrenmeden çok “hayaletlere ya da ruhlara” benzer bir mekanizmayla işler. LLM’lerin, hayvanlarda olduğu gibi bedenselleşmiş, evrimsel bilgisi yoktur; bunun yerine, insan üretimi metinlerden kalıplar almışlardır. Bu ayrım, mevcut yapay zekâ sistemlerinin hem güçlü hem de zayıf yönlerini anlamak açısından derin sonuçlar doğurur.

Ezberleme Problemi: Neden LLM’ler Hâlâ Genelleme Yapamıyor?

Karpathy’ye göre mevcut LLM’lerin en büyük sınırlamalarından biri, ezberleme eğiliminde olmaları ve genelleme yapamamalarıdır. Bu modeller, kıyaslamalarda ve pratik uygulamalarda etkileyici performans sergilerken, başarılarının büyük kısmı, eğitim sırasında benzer kalıplarla karşılaşmış olmalarından değil, gerçek anlamda anlama ve genellemeden kaynaklanır. Gerçek genelleme, öğrenilen ilkelerin, eğitim verisinden önemli ölçüde farklı yeni durumlara uygulanabilmesi anlamına gelir. Bu noktada ARC Prize (Soyutlama ve Muhakeme Korpusu) gibi kıyaslamalar önem kazanır—çünkü bunlar özellikle ezberlemeyi değil, genellemeyi test eder. Ezberleme ile genelleme arasındaki ayrım sadece akademik değildir; AGI’ye ulaşmak için temeldir. Ezberleyen bir sistem, eğitim verisine benzer görevlerde iyi performans gösterebilir, ancak gerçekten yeni problemlerle karşılaştığında ciddi biçimde başarısız olur. Gerçek genelleme, LLM eğitimi sırasında kullanılanlardan tamamen farklı öğrenme mekanizmaları gerektirir. Karpathy’nin mevcut AGI yoluna yönelik şüpheciliği, kısmen, etkileyici ezberleme motorları inşa ettiğimizi ancak hâlâ gerçek genellemenin yolunu bulamadığımızı kabul etmesinden kaynaklanır. Modeller, insan bilgisinden kalıplar almış “hayaletler"dir; ancak biyolojik zekâyı tanımlayan derin anlama ve esnek muhakemeden yoksundur. Ezberlemeden genellemeye geçiş için yalnızca daha iyi eğitim verisi veya daha büyük modeller değil, biyolojik sistemlerin dünyayla etkileşim yoluyla anlama geliştirme ilkelerine daha çok benzeyen yeni öğrenme yaklaşımları gereklidir.

Pekiştirmeli Öğrenme: Vaatler ve Sınırlamalar

Pekiştirmeli öğrenme (RL), birçok yapay zekâ laboratuvarının AGI peşinde ana odak noktası hâline gelmiş; OpenAI, DeepMind gibi şirketler RL tabanlı yaklaşımlara büyük yatırımlar yapmıştır. Ancak Karpathy, potansiyelini kabul etmesine rağmen, RL’nin AGI’ye giden ana yol olduğuna dair önemli bir şüphe taşır. Eleştirisi, mevcut RL yaklaşımlarının birkaç temel sınırlamasına odaklanır. Öncelikle, “pipetten gözetim emmek” dediği—RL’de sinyal-gürültü oranının son derece düşük olması—sorununu tanımlar. Yani, birim hesaplama başına elde edilen gerçek öğrenme miktarı oldukça düşüktür. Bu verimsizlik, RL’yi daha karmaşık alanlara ölçeklemeye çalıştıkça giderek daha sorunlu hâle gelir. İkinci olarak, RL sistemlerinde sonuç temelli ödüllerin zorluğuna dikkat çeker. Bir model, yalnızca nihai cevabının doğru olup olmadığına göre geribildirim aldığında, o cevaba götüren ara adımlardan öğrenmekte zorlanır. Basit bir örnek düşünelim: Model, bir matematik problemini yanlış ara düşüncelerle çözüp sonunda doğru cevaba ulaşırsa, tüm muhakeme süreci—yanlış düşünceler dâhil—ödüllendirilir. Bu, aslında kötü muhakeme kalıplarını güçlendirebilen gürültülü bir öğrenme sinyali oluşturur. Süreç temelli ödüller, ara adımlar için geribildirim sağlayarak bu sorunu çözmeye çalışır; ancak kendi problemlerini de beraberinde getirir. Model, beş doğru muhakeme adımı atıp yanlış bir sonuca varırsa, süreç ödülü sinyali çelişkili hâle gelir—ara adımlar iyiydi ama genel sonuç yanlıştı. Bu belirsizlik, modelin etkili öğrenmesini zorlaştırır. Karpathy’nin RL’ye şüpheciliği, RL’nin yararsız olduğu anlamına gelmez; aksine, AGI’ye ulaşmak için temel kaldıraç olmadığını düşünür. “Ajan etkileşimine uzun vadeli, pekiştirmeli öğrenmeye kısa vadeli” yaklaşımı, alternatif öğrenme paradigmalarının daha etkili olacağını öne sürer. Bu bakış açısı, sektörün RL’ye olan coşkusuna rağmen, RL’yi gerçek genel zekâya ölçeklemedeki teknik zorluklara dair derin bir anlayışı yansıtır.

Ajansal Etkileşim ve Dünya Modelleri: Alternatif Yol

Karpathy, pekiştirmeli öğrenmeye ana yol olarak şüpheyle yaklaşıyorsa, daha umut verici gördüğü yol nedir? Cevabı, ajansal etkileşim ve dünya modellerine işaret ediyor. Ajanlar, sabit veri kümelerinden veya sonuç temelli ödüllerden öğrenmek yerine, simüle edilmiş ya da gerçek ortamlarla etkileşime girerek dünyanın nasıl işlediğine dair giderek daha sofistike modeller geliştirebilirler. Bu yaklaşım, yapay zekâ araştırmalarında tarihsel bir öncülüğe sahiptir. DeepMind’ın Go gibi karmaşık oyunlarda ustalaşan yapay zekâ sistemleri oluşturmadaki başarısı, büyük ölçüde ajanların simüle edilmiş ortamlarda birbirleriyle oynayarak, insan gösterimlerinden ziyade etkileşim yoluyla aşamalı olarak gelişmesine dayanıyordu. Dünya modelleri özellikle umut verici bir yönelim sunar. Bir dünya modeli, dünyanın nasıl işlediğine dair öğrenilmiş bir temsildir—fizik, nedensellik ve sonuçları yöneten dinamikler. Dünya modeline sahip bir ajan, eylemlerinin sonuçlarını önceden öngörebilir, birkaç adım ileriyi planlayabilir ve bilgiyi bir alandan diğerine, dünya modeli olmayan sistemlere göre çok daha etkili biçimde aktarabilir. DeepMind (Genie), NVIDIA (Cosmos), Meta (V-JEPA) ve Wayve (GAIA-2) gibi şirketlerden son dönemde gelen çalışmalar, dünya modeli araştırmalarına yönelik artan yatırımı gösteriyor. Bu sistemler, ajan eylemlerine bağlı olarak görsel sahnelerin nasıl evrileceğini tahmin etmeyi öğrenerek, ajanların deney yapıp öğrenebileceği bir tür oyun alanı oluşturuyor. Bu yaklaşımın avantajı, biyolojik sistemlerin öğrenmesine daha çok benzemesidir—ajanlar, metinden kalıp ezberlemek yerine, çevreyle etkileşim ve sonuç gözlemi yoluyla öğrenirler. Bu yaklaşım, genelleme sorununu da daha doğrudan ele alır; çünkü nedensel ilişkileri ve dünya dinamiklerini anlamak, ezberlenmiş kalıplardan çok daha kolay biçimde yeni durumlara aktarılabilir.

Sistem Prompt Öğrenimi: Yapay Zekâ Gelişiminde Yeni Bir Ufuk

Karpathy, “sistem prompt öğrenimi” üzerine önceki çalışmalarına atıfta bulunur ve bu kavramın yapay zekâ eğitimi ve uyarlaması üzerine düşünme biçimimizde önemli bir evrimi temsil ettiğini söyler. Sistem prompt öğrenimi, bir yapay zekâ sisteminin davranış ve yeteneklerinin büyük ölçüde, etkileşim başında modele verilen talimat ve bağlamın—yani sistem promptunun—tasarımıyla şekillendirilebileceği fikridir. Pahalı yeniden eğitim ya da ince ayar gerektirmek yerine, sistem prompt öğrenimi, yapay zekâ sistemlerini davranışlarını yönlendiren promptları optimize ederek uyarlayabileceğimizi öne sürer. Bu kavram, ajanlar on yılı için derin sonuçlara sahiptir. Kuruluşlar ajanları çeşitli görevler için dağıtırken, bu ajanları tam yeniden eğitim gerektirmeden belirli alanlara, sektörlere ve kullanım senaryolarına uyarlamanın yollarına ihtiyaç duyacaklar. Sistem prompt öğrenimi, bu uyarlama için ölçeklenebilir bir yaklaşım sunar. Alan bilgisi, görev özellikleri ve davranışsal yönergeler içeren sistem promptları dikkatlice hazırlanarak, genel amaçlı modellerden özelleştirilmiş ajanlar oluşturulabilir. Bu yaklaşım aynı zamanda iskele kavramıyla da uyumludur—ham model yetenekleri ile pratik uygulamalar arasında yer alan altyapı ve araçlar. Sistem prompt öğrenimi, bu iskele katmanının bir parçasıdır ve kuruluşların model eğitimi konusunda derin teknik bilgiye ihtiyaç duymadan yapay zekâ modellerinden maksimum değer elde etmelerini sağlar. Karpathy, son dönemde yayımlanan bazı makalelerin sistem prompt öğrenimi ve ilgili kavramları keşfetmelerinin “doğru ağaca havladığını” belirterek, bu yönelimin araştırma topluluğunda ivme kazandığını öne sürer.

İskele Problemi: Neden Altyapı Model Yeteneklerinden Daha Önemli?

Karpathy’nin analizinden belki de en önemli içgörü, “iskele problemi"ne yaptığı vurgudur—ham model yetenekleri ile pratik, ekonomik olarak değerli uygulamalar arasındaki boşluk. Bazen “model fazlalığı” olarak da adlandırılan bu kavram, mevcut öncü modellerin, aslında dağıttığımız ve paraya çevirdiğimizden çok daha fazla yeteneğe sahip olduğunu kabul eder. Modellerde zekâ vardır, ancak bu zekâdan gerçekten yararlanabilmek için gereken araçlar, altyapı, bellek sistemleri ve entegrasyon desenleri hâlâ geliştirilmektedir. Bu iskele, çok sayıda bileşen içerir: modellere erişim için sağlam API’ler ve arayüzler, ajanların bağlamı korumasını ve deneyimden öğrenmesini sağlayan bellek sistemleri, ajan davranışını anlamak için izleme ve gözlemlenebilirlik araçları, kötüye kullanımı önlemek için güvenlik ve emniyet mekanizmaları, ajanları mevcut iş sistemlerine bağlamak için entegrasyon desenleri ve ajansal yetenekleri teknik olmayan kullanıcılara erişilebilir kılan kullanıcı arayüzleri. Ajanlar on yılı büyük ölçüde bu iskelenin inşasına ayrılacaktır. Şirketler ve araştırmacılar, ajan dağıtımı için en iyi uygulamaları geliştirecek, ajan geliştirmeyi erişilebilir kılan araç ve platformlar oluşturacak, güvenlik ve emniyet standartları kuracak ve ajansal sistemleri daha geniş teknoloji ekosistemine entegre edecek. Bu çalışma, yeni model mimarileri geliştirmek veya atılım yeteneklerine ulaşmak kadar göz alıcı değildir; ancak yapay zekâ yeteneklerinin ekonomik değere dönüştürülmesi için kesinlikle gereklidir. Karpathy’nin iskeleye yaptığı vurgu, teknolojik gelişmenin olgun bir anlayışını yansıtır—atılım yetenekler gereklidir, ancak gerçek dünya etkisi için yeterli değildir. İskele katmanını başarıyla inşa eden şirketler ve platformlar, ajanlar on yılı boyunca muhtemelen önemli bir değer elde edeceklerdir; hatta en gelişmiş modelleri geliştirmeseler bile.

Kalan Çalışmalar: Güvenlik, Emniyet ve Toplumsal Entegrasyon

İskele ve genelleme ile ilgili teknik zorlukların ötesinde, Karpathy AGI’ye ulaşmadan önce tamamlanması gereken birkaç iş kategorisi daha belirler. Güvenlik ve emniyet, kritik endişeler olarak öne çıkar. Yapay zekâ ajanları daha yetenekli ve otonom hâle geldikçe, güvenli ve emniyetli çalışmalarını sağlamak giderek daha önemli olur. Bu, jailbreak girişimlerini (ajanları yönergelerini görmezden gelmeye ikna etme girişimleri), zehirleme saldırılarına (eğitim verisini veya ajan davranışını bozma girişimleri) karşı savunma ve ajanların istenen hedefleri takip etmesini sağlayan sağlam hizalama mekanizmaları geliştirmeyi içerir. Toplumsal çalışmalar ise başka bir önemli boyuttur. Giderek daha yetenekli yapay zekâ ajanlarının yaygınlaşması; istihdam, eğitim, ekonomik eşitsizlik ve sosyal yapılar üzerinde derin etkiler yaratacaktır. Yapay zekâ entegrasyonu için uygun politika, düzenleme ve sosyal çerçevelerin geliştirilmesi; karar alıcıların, etikçilerin, sosyal bilimcilerin ve daha geniş kamuoyunun katkılarını gerektirir. Bu çalışma aceleye getirilemez ve muhtemelen ajanlar on yılını da aşacaktır. Fiziksel dünyayla entegrasyon ise ek zorluklar sunar. Dijital ajanlar sadece dijital ortamda çalışabilir, ancak birçok değerli uygulama, ajanların fiziksel sistemlerle etkileşimini gerektirir—robotları kontrol etmek, üretim süreçlerini yönetmek, lojistiği koordine etmek gibi. Bu ise yalnızca yetenekli yapay zekâ değil; uygun sensörler, aktüatörler ve fiziksel altyapı da gerektirir. Kalan araştırma çalışmaları da önemlidir. Mevcut modeller etkileyici yetenekler gösterse de, gerçek genellemenin nasıl sağlanacağı, nedensellik ve karşıt olasılıkları nasıl modelleyecek sistemler oluşturulacağı, sadece eğitim sırasında değil sürekli öğrenip uyum sağlayabilen ajanların nasıl inşa edileceği ve bu yaklaşımların gerçek dünya karmaşıklığına nasıl ölçekleneceği gibi temel sorular hâlâ çözülmemiştir. Karpathy’nin 10+ yıl zaman çizelgesi, tüm bu boyutlarda kalan işin büyüklüğünü yansıtır.

Uç Noktalar Arasında Konumlanmak: Yapay Zekâ İlerlemesine Dengeli Bir Bakış

Karpathy’nin analizi, kendisini iki uç nokta arasında bilinçli olarak konumlandırmasıyla dikkat çekicidir: AGI’nin birkaç yıl içinde geleceğine inanan yapay zekâ meraklılarının sınırsız iyimserliği ve kaydedilen gerçek ilerlemeyi küçümseyen yapay zekâ inkârcılarının şüpheciliği. Kendi zaman çizelgelerini, “tipik yapay zekâ sektöründeki toplantılarda duyacaklarınızdan beş ila on kat daha kötümser” olarak tanımlar; ancak, yapay zekâ potansiyeline dair genel şüpheciliğe kıyasla “son derece iyimser"dir. Bu dengeli bakış açısı, birkaç gözleme dayalıdır. Birincisi, son iki yılda büyük dil modellerindeki ilerleme gerçekten olağanüstü olmuştur. GPT-4, Claude ve diğer modellerin sergilediği yetenekler, yapay zekâda gerçek bir sıçrama anlamına gelir. Karmaşık muhakeme yapabilmek, kod yazabilmek, belgeleri analiz edebilmek ve yaratıcı görevlerde yardımcı olabilmek, birkaç yıl önce bilim kurgu gibi görünürdü. Bu ilerleme gerçektir ve küçümsenmemelidir. Ancak ikinci olarak, mevcut yetenekler ile gerçek AGI arasında hâlâ devasa bir iş yükü vardır. Etkileyici gösteriler ile güvenilir, ekonomik olarak değerli sistemler arasındaki boşluk büyüktür. Genelleme, güvenlik, entegrasyon ve dağıtım zorlukları önemsiz değildir ve yalnızca artımlı iyileştirmelerle aşılamaz. Üçüncü olarak, sektörün abartı döngülerine olan eğilimi, beklentilerin çoğu zaman gerçeklikle uyumsuz olmasına yol açar. Yeni bir model etkileyici yeteneklerle yayımlandığında, medya ve yatırım çevresi genellikle bu yetenekleri doğrudan gerçek dünya etkisine taşır. Bu desen, yapay zekâ tarihinde defalarca tekrarlandı ve abartı döngülerini ardından hayal kırıklığı getirdi. Karpathy’nin dengeli bakış açısı, hem aşırı iyimserlik tuzağından hem de gerçek ilerlemeyi küçümseme hatasından kaçınmayı amaçlar. AGI için 10+ yıl zaman çizelgesi, kesin bir tahminden çok, yapılması gereken işin büyüklüğüne dair gerçekçi bir değerlendirme olarak anlaşılmalıdır; bu değerlendirme, yapay zekâ geliştirme konusundaki derin deneyime dayanır.

Ajanlar On Yılındaki Ekonomik Fırsat

Karpathy, önümüzdeki teknik zorlukları vurgularken, ajanlar on yılının temsil ettiği muazzam ekonomik fırsatın da altını çizmek gerekir. Gerçek AGI hâlâ 10+ yıl uzakta olsa bile, giderek daha yetenekli ve faydalı yapay zekâ ajanlarının geliştirilmesi büyük ekonomik değer yaratacaktır. Müşteri hizmetleri, içerik üretimi, veri analizi, yazılım geliştirme ve sayısız başka görev için başarıyla ajan dağıtan şirketler rekabet avantajı elde edecektir. Rutin bilişsel işler otomatikleştikçe sektörler dönüşecek. Ajan geliştirme, dağıtım ve yönetimi etrafında yeni iş modelleri ortaya çıkacak. İskele katmanını—ajan geliştirme için araçlar, altyapı ve en iyi uygulamaları—inşa eden şirketler ve platformlar önemli değer elde edecektir. FlowHunt gibi platformlar, ortaya çıkan ajan ekonomisinin temel altyapısı olarak burada konumlanıyor. Yapay zekâ iş akışlarının daha kolay biçimde inşa edilmesini, test edilmesini, dağıtılmasını ve yönetilmesini sağlayan araçlar sunarak FlowHunt, kuruluşların yapay zekâ geliştirmede der