Çeviri | Abonelik stratejilerinin değişmesi şirketleri kurtaracak mı?

Martin Hart-Landsberg*

Bu yazı, yapay zeka kullanımından kaynaklanan gerçek tehlikeleri anlamamıza yardımcı olmayı amaçlayan çok bölümlü bir dizinin ikinci yazısı. Birinci bölüm, argümanımın genel bir özetini sunuyordu. Bu yazı ise önde gelen teknoloji şirketleri tarafından geliştirilen -ve ileride çok modlu (multimodal) yapay zeka sistemlerine dönüşecek olan- büyük dil modeli (LLM) tabanlı üretken yapay zeka sistemlerine, özellikle de ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Grok (xAI), Copilot (Microsoft) ve Llama (Meta) sistemlerine dair abartılı söylemleri çürütmeyi amaçlıyor.

Başarısız başlangıç

Teknoloji dünyasının önde gelen isimleri, yapay zekanın durdurulamaz ve muazzam bir güç olduğuna; tek seçeneğimizin de onunla uzlaşmak olduğuna inanmamızı istiyor. Nitekim eski Google CEO’su Eric Schmidt, 2026 yılında Arizona Üniversitesindeki mezuniyet töreninde yaptığı konuşmada dinleyicilere şöyle seslenmişti: “Birisi size bir roket gemisinde yer teklif ettiğinde, hangi koltukta oturacağınızı sormazsınız. Sadece binersiniz.” Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bu konuşma mezunlar tarafından yüksek sesli ve sürekli yuhalamalarla karşılandı.

OpenAI’ın kasım 2022’de ChatGPT’yi kullanıma sunması, halkın büyük dil modeli (LLM) tabanlı üretken yapay zeka sistemleriyle tanışmasının başlangıcı oldu. Bekleneceği üzere, Anthropic, Google, xAI, Microsoft ve Meta gibi diğer şirketler de kısa süre sonra kendi rakip modelleriyle bu sürece dahil oldular. Zamanla, daha güçlü yazılım ve donanımlar sayesinde çok modlu hale gelerek metnin yanı sıra görsel, video ve ses girdilerine de yanıt verebilir duruma geldiler.

Meta’nın Lideri Mark Zuckerberg, “Süper zekanın artık ufukta göründüğünü, bu seviyeye ulaşıldığında bugün hayal bile edilemeyecek yeni şeylerin yaratılmasını mümkün kılacağını” yazdı. OpenAI’nın başındaki isim Sam Altman, “Artık AGI’yi (yapay genel zeka) nasıl inşa edeceğimizi bildiğimizden eminiz” diyerek bunun inovasyonu muazzam bir şekilde hızlandıracak bir başarı olacağını belirtti.

Bu kişilerin söylediklerine gerçekten inanıp inanmadıklarını ya da hesaplarına para akışını sürdürmek için mi böyle konuştuklarını bilmek imkansız. Her halükarda gerçek şu ki, bu sistemler “zeki” değildir ve kendi başına düşünebilen, öğrenebilen bir yapay genel zekanın yaratılması yolunda anlamlı bir adım teşkil etmiyor.

Çok modlu (multimodal) yapay zeka sistemleri, karmaşık teknolojilerle destekleniyor. En temel düzeyde bunlar, büyük ölçekli örüntü tanımaya dayalı devasa istatistiksel tahmin makineleridir. Bu örüntüler, makine tarafından okunabilir hale getirilmeleri için öncelikle sayısal “token”lara (belirteçlere) dönüştürülmesi gereken girdi verilerinden oluşturulur.

Başka bir deyişle, bu sistemler ne kadar sohbet odaklı ve zeki görünürse görünsün, aslında “düşünmez” veya “akıl yürütmezler.” Bu iç mimari, çok modlu sistemlerin çağdaş kullanımını sorunlu hale getiren sınırlamalardan da mustariptir. Bunlardan biri, çok modlu sistemlerin mevcut ön yargıları tekrarlama eğiliminde olan çıktılar üretmesidir. Bunun nedeni basittir: Eğitim için kullanılan verilerin çoğu internetten toplandığı için, orada bulunan tüm ayrımcı ve nefret dolu materyalleri içerir.

Ön yargılı modellerin kullanımı, bireysel insan ön yargısının ötesinde sosyal eşitsizlikleri büyüten amplifikasyon etkileri yaratır. Aynı ön yargılı modelle etkileşim kuran milyonlarca insan, toplum genelinde ayrımcı kalıpları normalleştirir. Aynı zamanda, ön yargılı çıktılar insan davranışını etkilediği ve orijinal ayrımcılığı pekiştiren eğitim verileri ürettiği için geri bildirim döngüleri ön yargıyı hızlandırır.

Yapay zeka sistemlerinin algılanan otoritesi, eleştirel incelemeyi azaltıyor ve kullanıcıların ön yargılı önerileri objektif gerçek olarak kabul etme olasılığını artırıyor. Aynı modellerin iş önerilerini, haber özetlerini ve sosyal medyayı aynı anda desteklemesiyle platformlar arası yayılım etkiyi katlıyor ve dijital deneyimler genelinde koordineli ayrımcılık yaratıyor.

İşletme çıkarları açısından daha büyük bir endişe kaynağı olan bir diğer sınırlama ise, çok modlu sistemlerin olasılığa dayalı karar verme süreçleri nedeniyle sıklıkla yanılgıya düşmeleri veya “yanlış oluşturulmuş yanıtlar” üretmeleri. Örneğin şubat 2025’te BBC, önde gelen tüm yapay zeka modellerinin haberleri özetleme yeteneklerini, kendi internet sitesinden içerik besleyerek ve ardından bu içerikle ilgili sorular sorarak test etti. Cevaplarının yaklaşık yüzde 20’si “yanlış olgusal ifadeler, sayılar ve tarihler gibi olgusal hatalar” içeriyordu.

“Halüsinasyonlar” bu teknolojiye bel bağlayanlar için mali sonuçlar doğurabilir. Amerika Birleşik Devletleri’nde yüzlerce avukat, yapay zeka tarafından oluşturulmuş ancak gerçekte var olmayan dava isimleri ve hukuki referanslar içeren mahkeme belgeleri sundukları için para cezasına çarptırıldı. Almanya’da haziran 2026’da görülen bir dava, bu sistemleri kullanmanın maliyetini değerlendirme biçimini kökten değiştirme potansiyeli taşıyor. Google’ın özetleme özelliği, iki yayıncılık şirketini hatalı bir şekilde şüpheli ticari uygulamalar, abonelik tuzakları ve dolandırıcılık yöntemleriyle ilişkilendirmişti. Şirketler, Google’ın durumu derhal düzeltmesini talep etti. Google bunu reddedince, yayıncılar şirketi mahkemeye verdi ve davayı kazandı.

Teknoloji dünyasının önde gelen isimleri; daha büyük veri setleri, daha gelişmiş algoritmalarla bu sınırlamaların üstesinden gelineceği eğilimindeler. Ne var ki, bu yöndeki çabalar başarıdan oldukça uzak. Örneğin, yapay zeka geliştiricileri eğitim için ihtiyaç duydukları yüksek kaliteli ve insan tarafından üretilmiş verilere ulaşmakta zorlanıyor; çünkü internetteki içeriklerin giderek artan bir kısmı artık yapay zeka tarafından oluşturuluyor.

Bu teknolojiyle ilgili iş dünyası deneyimi teknoloji liderlerinin iddialarıyla keskin bir tezat oluşturuyor. Örneğin, MIT Media Lab tarafından 2025 yılında yüzlerce yapay zeka uygulaması üzerinde yapılan bir değerlendirme, “Kuruluşların yüzde 95’inin sıfır getiri elde ettiğini” ortaya koyuyor.

Bu vahim tablo, yapay zeka geliştiricilerini zor bir duruma sokuyor. Sektörün iki lideri OpenAI ve Anthropic, henüz kâra geçemedi. Bunun nedeni, yüksek maliyetlere karşın büyük ölçüde sübvanse edilen sabit ücretli abonelik hizmetleri sunmaları.

Aylık ücretleri 20 ila 200 dolar arasında değişen abonelikler büyük ölçüde sınırsız “token tüketimine” olanak tanıdığından, pek çok şirket çalışanlarını yapay zeka kullanımlarını en üst düzeye çıkarmayı teşvik etti. Hatta Amazon gibi dev şirketlerin birçoğu, en aktif yapay zeka kullanıcılarını takip edip ödüllendirmek üzere şirket içi liderlik tabloları oluşturdu. Ne yazık ki Teknoloji Yorumcusu Ed Zitron’un belirttiği gibi, yapay zeka sağlayıcıları “Nakit parayı adeta eritip yok ediyor.”

Hal böyleyken, ChatGPT’nin 2024’te 5 milyar dolar ve 2025’te 8 milyar dolar zarar etmesi şaşırtıcı değil. OpenAI, 2026 yılında en az 14 milyar dolarlık bir zarar öngörüyor. Anthropic de 2025’te 5.2 milyar dolar zarar etti.

Üstelik, önde gelen bu yapay zeka geliştiricilerinin bu durumun üstesinden nasıl geleceklerini öngörmek de güç.

Zarar ettiren bir hamle

2026’nın başlarında OpenAI ve Anthropic öncülüğündeki büyük yapay zeka geliştiricileri, yeni bir fiyatlandırma stratejisi uygulamaya koydu. Bu strateji değişikliğinin kendilerini nihayet kârlılığa taşıyacağını umarak, token tabanlı faturalandırma sistemine geçiş yaptılar. Ancak bu yeni strateji, kritik bir varsayıma dayanıyordu: Müşterilerin öngörülemez maliyetleri kabullenmeye istekli olmaları. Oysa görünen o ki, müşteriler buna istekli değil.

Kurumsal kullanıcılar açısından bu stratejideki temel sorun, herhangi bir yapay zeka sorgusu veya komutuyla ilişkili toplam token kullanımını önceden bilmenin ya da tahmin etmenin imkansız olması. Nitekim pek çok şirket çalışanlara, yapay zeka kullanımlarını ciddi ölçüde kısıtlamaları yönünde talimat verdi.

Yapay zeka geliştiricilerinin en pahalı yapay zeka hizmetlerine yönelik talebin hiç bitmeyeceği varsayımıyla inşa edilen “hiper ölçekli” veri merkezlerini finanse edebilmeleri için yeni bir fiyatlandırma politikasından çok daha fazlasına ihtiyaçları var. Ve 2026’nın başlarından itibaren yapay zeka geliştiricileri, sorunlarının çözümünü bulduklarını düşünmeye başladılar: Yapay zeka ajanları. Ancak, daha sonra tartışacağımız üzere, işletmeler yapay zeka ajanlarının faydasının abartıldığını hızla fark ediyorlar.

*Bu makalenin orijinali, 6 Ağustos’ta Lewis and Clark Kolej Ekonomi Bölümündeki Emeritus Profesör Martin Hart-Landsberg tarafından Reports from the Economic Front’ta yayımlanmıştır.

(http://economicfront.wordpress.com/)