Yapay zekâ kullanımı rekor oranlara ulaştı

Yapay zekâ, 2024 itibarıyla hem performans hem de günlük kullanım açısından büyük ilerlemeler kaydederken rekor seviyelere ulaşan yatırımlarla giderek daha verimli, ucuz ve erişilebilir hâle geliyor.

Stanford Üniversitesi'nin İnsan Merkezli Yapay Zekâ Enstitüsü (HAI) tarafından hazırlanan 2025 Yapay zekâ Endeks Raporu, yapay zekânın gelişimini, ekonomik etkilerini, teknoloji politikalarını ve küresel rekabeti derinlemesine analiz eden kapsamlı bir çalışma sunuyor. İşte o rapordan öne çıkan ana başlıklar:

YAPAY ZEKÂ PERFORMANSI ARTMAYA DEVAM EDİYOR

2023 yılında araştırmacılar, gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin sınırlarını test etmek için MMMU, GPQA ve SWE-bench gibi yeni kıyaslamalar (benchmark'lar) sundu. Sadece bir yıl sonra, bu alanlarda önemli performans artışları yaşandı: MMMU’da  %18,8, GPQA’da % 48,9 ve SWE-bench’te %67,3 puanlık artış kaydedildi. Kıyaslamaların ötesinde, yapay zekâ sistemleri yüksek kaliteli video üretiminde büyük ilerlemeler sağladı ve bazı ortamlarda, dil modeli ajanları sınırlı sürelerde insanlardan daha iyi yazılım geliştirme performansı gösterdi.

YAPAY ZEKÂ GÜNDELİK YAŞAMIN BİR PARÇASI HALİNE GELİYOR

Sağlık hizmetlerinden ulaşıma kadar, yapay zekâ hızla laboratuvardan günlük yaşama geçiyor. 2023 yılında ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), yapay zekâ destekli 223 tıbbi cihaza onay verdi (2015’te sadece 6 taneydi). Yollarda, sürücüsüz araçlar artık deneysel olmaktan çıktı: ABD merkezli Waymo haftada 150.000’den fazla otonom sürüş sağlıyor; Çin’de ise Baidu’nun uygun fiyatlı Apollo Go robotaksi filosu pek çok şehirde hizmet veriyor.

YATIRIMLAR VE VERİMLİLİK REKOR SEVİYEDE

2024 yılında ABD'deki özel yapay zekâ yatırımları 109,1 milyar dolara ulaştı—Çin’in 9,3 milyar dolarının yaklaşık 12 katı ve Birleşik Krallık’ın 4,5 milyar dolarının 24 katı. Özellikle üretici yapay zekâ (generative AI) 33,9 milyar dolarlık yatırımla öne çıktı (%18,7 artış). Aynı zamanda, işletmelerin %78’i 2024'te yapay zekâ kullandığını bildirdi (2023’te %55’ti). Araştırmalar, yapay zekânın verimliliği artırdığını ve çoğu durumda iş gücündeki beceri farklarını azalttığını gösteriyor.

ÇİN KALİTE FARKINI HIZLA KAPATIYOR

2024'te ABD merkezli kurumlar 40 önemli yapay zekâ modeli geliştirdi—Çin’in 15’i ve Avrupa’nın 3’üne kıyasla çok daha fazla. ABD, model sayısında liderliğini sürdürse de, Çin modelleri kalite farkını hızla kapattı: MMLU ve HumanEval gibi testlerdeki puan farkı, 2023’te çift haneliyken 2024’te neredeyse eşitlendi. Çin, yapay zekâ yayın ve patentlerinde liderliğini korurken, Orta Doğu, Latin Amerika ve Güneydoğu Asya gibi bölgelerde de önemli model geliştirme çalışmaları yürütülüyor.

SORUMLU YAPAY ZEKÂ EKOSİSTEMİ GELİŞİYOR 

Yapay zekâ ile ilgili olaylar hızla artarken, büyük sanayi modeli geliştiricileri arasında standartlaştırılmış sorumlu yapay zekâ (RAI) değerlendirmeleri hâlâ nadir. Yine de HELM Safety, AIR-Bench ve FACTS gibi yeni kıyaslamalar, gerçeklik ve güvenliği ölçmede umut vadediyor. Şirketlerde risklerin farkında olunmasına rağmen somut adımlar yetersiz. Buna karşın, hükümetler sorumluluk konusunda daha istekli: 2024'te OECD, AB, BM ve Afrika Birliği gibi kurumlar, şeffaflık ve güvenilirlik gibi temel ilkelere dayalı düzenlemeler yayınladı.

KÜRESEL İYİMSERLİK ARTIYOR—ANCAK BÖLGESEL FARKLAR DERİN

Çin (% 83), Endonezya (%80) ve Tayland (%77) gibi ülkelerde halkın büyük çoğunluğu yapay zekâyı faydalı buluyor. Ancak Kanada (%40), ABD (%39) ve Hollanda (%36) gibi ülkelerde iyimserlik çok daha düşük. Yine de eğilim değişiyor: Almanya (+%10), Fransa (+%10), Kanada (+%8), Birleşik Krallık (+%8) ve ABD (+%4) gibi ülkelerde 2022'den bu yana olumlu görüşler artış gösterdi.

DAHA VERİMLİ, UYGUN MALİYETLİ VE ERİŞİLEBİLİR

Küçük ama yetenekli modeller sayesinde, GPT-3.5 düzeyinde çalışan sistemlerin çıkarım (inference) maliyeti Kasım 2022 ile Ekim 2024 arasında 280 kat azaldı. Donanım maliyetleri yılda %30 azalırken, enerji verimliliği yılda %40 arttı. Açık ağırlıklı (open-weight) modeller, kapalı modellerle olan performans farkını %8’den %1,7’ye indirdi. Bu eğilimler, gelişmiş yapay zekâya erişim engellerini hızla ortadan kaldırıyor.

HÜKÜMETLER, DÜZENLEMELER VE YATIRIMLARLA DEVREDE

2024'te ABD federal kurumları, bir önceki yılın iki katı olan 59 yapay zekâ düzenlemesi yayınladı ve bu düzenlemeler iki kat fazla sayıda kurumdan geldi. Küresel düzeyde, 75 ülkede yapay zekâya yönelik yasal düzenleme sayısı %21,3 arttı; bu, 2016’ya göre dokuz kat artış anlamına geliyor. Kanada 2,4 milyar dolar, Çin 47,5 milyar dolarlık yarı iletken fonu, Fransa 109 milyar euro, Hindistan 1,25 milyar dolar ve Suudi Arabistan ise Project Transcendence ile 100 milyar dolarlık yatırım planı açıkladı.

YAPAY ZEKÂ VE BİLGİSAYAR BİLİMİ EĞİTİMİ GENİŞLİYOR

Ülkelerin üçte ikisi artık K–12 seviyesinde bilgisayar bilimi (CS) eğitimi sunuyor ya da sunmayı planlıyor—2019’a göre iki kat artış. Afrika ve Latin Amerika en büyük ilerlemeyi gösteren bölgeler. ABD'de, bilgisayar bilimi lisans mezunlarının sayısı son 10 yılda %22 arttı. Ancak Afrika’nın birçok yerinde elektrik gibi temel altyapı eksiklikleri erişimi kısıtlıyor. ABD’de K–12 öğretmenlerinin %81’i yapay zekânın temel bilgisayar bilimi eğitimine dahil edilmesi gerektiğini düşünüyor, ancak yarısından azı bunu öğretecek donanıma sahip olduğunu söylüyor.

ENDÜSTRİ YAPAY ZEKÂDA ÖNDE GİDİYOR—AMA ZİRVEDE REKABET SIKILAŞIYOR

2024’te öne çıkan yapay zekâ modellerinin %90’a yakını endüstri kaynaklıydı (2023’te %60’tı). Ancak akademi, hâlâ en çok atıf alan araştırmaların merkezi. Model ölçeği hızla büyüyor—eğitim hesaplaması her 5 ayda, veri kümeleri her 8 ayda, enerji kullanımı ise yılda bir katlanıyor. Ancak performans farkı azalıyor: İlk 10 model arasındaki puan farkı %11,9’dan %5,4’e düştü, ilk iki model arasındaki fark ise yalnızca %0,7. Zirvede rekabet artıyor.

YAPAY ZEKÂ BİLİME ETKİSİYLE EN ÜST ÖDÜLLERİ KAZANDI

Yapay zekânın önemi bilimsel ödüllere de yansıdı: Derin öğrenmeye katkılarından dolayı iki Nobel Ödülü (fizik ve kimya), protein katlanma problemlerine uygulamalar nedeniyle verildi. Turing Ödülü ise pekiştirmeli öğrenmeye yapılan çığır açıcı katkılar nedeniyle takdim edildi.

KARMAŞIK AKIL YÜRÜTME HÂLÂ ZAYIF NOKTA

Yapay zekâ modelleri Uluslararası Matematik Olimpiyatı gibi görevlerde başarılı olsa da PlanBench gibi karmaşık akıl yürütme testlerinde zayıf kalıyor. Mantık görevlerinde, doğru çözüm mevcut olsa bile bu çözümleri tutarlı biçimde uygulamakta zorlanıyorlar. Bu da özellikle yüksek doğruluk gerektiren alanlarda etkilerini sınırlıyor.