Wall Street’in Yapay Zekâ Üzerindeki Boğucu Etkisi: Yeniliğin Sessiz Çöküşü

Yapay zekâ bir zamanlar merakın alanıydı. Onu kuran zihinler, herhangi bir yatırımın değil, bir fikrin peşindeydiler. Laboratuvarlarda küçük ekipler, kısıtlı kaynaklarla ama sınırsız bir hayal gücüyle çalışıyorlardı. Sorular basitti ama derindi: “Bir makine düşünebilir mi?”, “Öğrenme doğuştan mı gelir yoksa modellenebilir mi?”, “Zekâ, bilgiyle mi yoksa bağlamla mı oluşur?” Bu soruların hiçbiri para kazanmak için sorulmadı; hepsi insan zihnini anlamak içindi. Yapay zekânın ilk yıllarında araştırmacılar başarısız olmaktan korkmuyordu çünkü başarısızlık, bilimin en doğal hâliydi. Yeniliğin yönünü belirleyen şey cesaret, sınırları zorlayan merak, bazen de saf bir inatçılıktı.
Bugünse manzara bütünüyle değişti. Aynı laboratuvarlar artık şirket merkezlerine dönüşmüş durumda; aynı araştırma notları, yatırımcı sunumlarının eklerine girmiş. Bilim, bir performans metriğine indirgenmiş hâlde: bir modelin değerini artık “kaç katmanlı” olduğu değil, “kaç milyar dolar yatırım aldığı” belirliyor. Bir dönem insanlığın bilişsel sınırlarını test eden yapay zekâ, şimdi portföy çeşitlendirme aracına dönüştü. Artık araştırmanın ritmini deneylerin başarısı değil, borsadaki beklentiler belirliyor. Hangi alana yatırım yapılacağı, hangi mimarinin “trend” olduğu, hangi modelin “ticarileşebilir” göründüğü gibi kavramlar, bilimin kendi doğasının önüne geçmiş durumda. Bir zamanlar araştırmacıların geceleri açık tuttuğu ekranlarda, artık finans tabloları dolaşıyor. Kodun yerini kârlılık aldı; algoritmanın yerine amortisman süresi konuşuluyor. Bilimsel ilerlemenin dili, matematikten finans terminolojisine çevrildi. ROI, latency kadar önemli bir parametre haline geldi. Ve bu dönüşüm o kadar sessiz, o kadar doğal görünür hâle geldi ki, kimse artık bunun bir sapma olduğunu fark etmiyor. Yapay zekâ hâlâ büyüyor, hâlâ fon alıyor, hâlâ konuşuluyor — ama büyüme, bilimin değil, sermayenin ritmine göre şekilleniyor. İnovasyon artık bir keşif değil, bir finansal ürün. Ve finansın zamanı, bilimin zamanından çok daha hızlı akıyor. İşte bu yüzden bugünkü yapay zekâ manzarası bir ilerleme tablosu gibi görünse de aslında bir yavaş çöküşün göstergesi. Çünkü yenilik, sermayenin temposuna uyduruldukça anlamını yitiriyor. Her şey daha büyük, daha hızlı, daha pahalı hale geliyor ama daha derin değil. Algoritmalar büyüyor, veri merkezleri genişliyor, GPU’lar ısınıyor — fakat düşünce soğuyor. Artık zekâ bir araştırma alanı değil, bir meta. Ve metalar, doğası gereği eskir; bilimin yerini aldığı anda, kendini de tüketmeye başlar.
Transformer çağı, insanlığın dil ile makine arasındaki ilişkiyi yeniden tanımladı. 2017’de yayımlanan “Attention Is All You Need” makalesi, bilgisayar biliminin en sade ama en güçlü fikirlerinden birini sundu: anlam, dikkatle ölçülebilirdi. Transformer mimarisi, yalnızca çeviri modellerinde değil, her türlü bilişsel görevde insan benzeri performans göstererek çağın en büyük teknik sıçramalarından birine dönüştü. Ama bu zafer, paradoksal biçimde bilimi tek bir yöne mahkûm etti. Başarının gölgesi büyüdükçe, çeşitlilik azaldı. Artık her model, bir transformer varyasyonu. Büyük teknoloji şirketleri aynı yapıyı yeniden ölçeklendiriyor; startuplar o mimariyi “AI destekli ürün” etiketiyle pazarlıyor; akademi aynı formül üzerinde optimizasyon çalışmaları yapıyor. Herkes aynı denklemde çalışıyor, kimse yeni bir sembol eklemiyor. Transformer, yaratıcı bir buluş olmaktan çıkıp bir ekonomik protokol hâline geldi. Yeni fikirler fon bulamıyor, çünkü yatırımcı gözünde yenilik riskle eşdeğer. Risk, kazanç kaybı demek. Böylece bilimsel cesaret, piyasa mantığının altında ezildi.
Yapay zekânın tek bir mimariye hapsolması, tarihsel olarak benzersiz bir olay. Bilim tarihinde hiçbir paradigma, bu kadar kısa sürede bu kadar mutlak bir hegemonyaya ulaşmamıştı. Bu durum bir bakıma kaçınılmazdı: transformer hem pratik hem verimliydi, ölçülebilir sonuçlar veriyordu. Ancak ölçülebilirlik, bilimin değil, yatırımcının konfor alanıdır. Bilim, belirsizlikle büyür; ölçülmeyenle uğraşır. Bugünse araştırmalar ölçülebilir hale geldikçe, yaratıcı riskin alanı daralıyor. Transformer’a alternatif olarak geliştirilen Spiking Neural Networks (SNN) veya RWKV gibi mimariler, çok daha enerji verimli, zamansal farkındalığı yüksek, hatta biyolojik olarak ilham verici sistemler sunuyor. Ama finans dünyasının gözünde bu fikirler fazla küçük, fazla akademik, fazla yavaş. Çünkü getirileri uzun vadede. Bugünün yatırımcısı için uzun vadeli fikir, gereksiz masraf demek. Ve böylece bilimin en doğal zaman kavramı — “sabır” — yatırımın düşmanı hâline geliyor.
Yapay zekâ ekonomisinin en ironik yanı şu: yatırım hacmi büyüdükçe yenilik azalıyor. 2025’in ilk yarısında küresel AI yatırımları 116 milyar doları aştı ama bu devasa sermaye akışı, bilimi hızlandırmak yerine tek tipleştirdi. Herkes aynı şeyi finanse ettiği için farklı bir şeyin ortaya çıkması imkânsızlaştı. Sermaye, keşfi desteklemek yerine standardize etti. Artık bilimin yönü, merakla değil, güvenle belirleniyor. Güvenli olan, fon buluyor; riskli olan, ölüyor. Bu yüzden yapay zekâ son yıllarda sayısal olarak büyüse de entelektüel olarak küçülüyor. Büyük modeller, küçük fikirlerle çalışıyor. Her yeni sürüm, bir öncekinin büyütülmüş hali. Bilimsel açıdan bu, ilerleme değil; mimari şişkinlik. Ölçek büyüyor ama anlam sabit kalıyor. İnsanlık bugün, kendi yarattığı makineye tıpkı finansal bir varlık gibi davranıyor: riskini azaltıyor, getirisini maksimize ediyor, ve sonunda onu durağanlaştırıyor.
Sermayenin bu baskısı yalnızca ekonomik değil, kültürel bir dönüşüm yarattı. Laboratuvarlar artık finansal ofislerin uzantısına dönüştü. Araştırmacılar, fon başvurusunda “potansiyel gelir modeli” belirtmek zorunda kalıyor. Üniversiteler, girişimcilik merkezlerine çevrildi. Genç araştırmacılar, “transformer dışı” bir mimari önerdiğinde kariyer riski alıyor. Akademik sistem, “yayın alabilir misin?” sorusunu “yatırım alabilir misin?” sorusuna dönüştürdü. Ve en sessiz, en tehlikeli sansür biçimi budur: kimse “bunu araştırma” demiyor, ama sistem zaten bunu söylüyor. Bilim, finansal olarak irrasyonel bir alan olmaktan çıktığı anda, bilim olmaktan da çıkıyor.
Yapay zekâ bugün sadece teknik değil, ideolojik bir dar boğazda. “AI Washing” diye adlandırılan olgu bunun en görünür yüzü. Şirketler sıradan yazılımlarını “AI destekli” etiketleriyle yeniden pazarlıyor. Basit bir otomasyon sistemi “yapay zekâ çözümü” olarak tanıtılıyor; bir chatbot’a “AI companion” adı veriliyor. Bu illüzyon, gerçekte hiçbir yenilik üretmeden piyasayı canlı tutuyor. Görünürde bir “AI devrimi” yaşanıyor gibi duruyor ama aslında olan şey, inovasyonun dilinin markalaşması. Artık bilimsel ilerlemenin ölçüsü, kaç makale yayımlandığı değil, kaç yatırım turu tamamlandığı. Bu, bilimin dilini değil, bilincini değiştiriyor. Çünkü bilimin görevi anlam üretmekti; bugünse algı üretmekle meşgul. Gerçek fikirler sessizleşiyor çünkü sesin kaynağı artık mikrofon değil, bütçe.
Oysa gerçek yenilik hâlâ mümkün. Spiking Neural Networks, beynin zamansal bilgi işleme biçimini taklit ederek enerji verimliliğinde devrim yaratabilir. RWKV, lineer zamanlı yapısıyla büyük veri işlemede devrim niteliğinde bir basitlik sunar. Ancak bu fikirler, fon sistemine uymadığı için duyulmazlar. Yatırımcı, kısa vadede kâr üretemeyecek hiçbir fikri fonlamaz. Bu yüzden bugün laboratuvarlarda en yaratıcı fikirler, en sessiz köşelerde kalıyor. Yeniliğin sesi duyulmuyor çünkü gürültü çok fazla. Gürültü, finansın sesi. Sermaye o kadar yüksek sesle konuşuyor ki, bilimin sesi artık bir arka plan uğultusuna dönüşmüş durumda.
Bu gidişatı tersine çevirmek, teknik değil, etik bir mesele. Bilimin yeniden nefes alabilmesi için, finansal beklentilerden bağımsız alanların güçlenmesi gerekiyor. Uzun vadeli araştırmayı destekleyen, sabır temelli fonlama modelleri olmadan yapay zekâ yeniden “zekâ” olamaz. Üniversitelerin ve devletlerin, “ticarileşme süresi” değil “bilimsel derinlik” üzerinden değerlendirme yapması gerekir. Çünkü bilimin zaman ölçeği, piyasa grafiğiyle ölçülemez. Gerçek ilerleme, büyüklükle değil, anlamla ilgilidir. Küçük ama doğru bir fikir, milyar parametreli bir modelden daha dönüştürücüdür.
Yapay zekâ alanında gerçek devrim, belki de bir sonraki büyük modelden değil, paranın geri çekilmesinden doğacak. Çünkü sermaye çekildikçe merak geri döner. Merak, insanın en ucuz ama en verimli enerjisidir. Onu yok saymak, zekânın doğasına ihanet etmektir. Bugün bilim insanları yeniden “neden” diye sormaya başladığı gün, yapay zekâ yeniden bilimin alanına döner. O zamana kadar, her yeni model, biraz daha parlak bir biçimde aynı karanlığı aydınlatmaya devam edecek.
Ve belki de bütün bu hikâyenin sonunda şu basit mühendislik ilkesini hatırlamak gerekir:
Eğer bir sistemin zamanı deterministik değilse, çıktısı güvenilir değildir.
Bugün bilimin zamanı, yatırım döngülerinin keyfine bırakılmış durumda.
Bu yüzden yapay zekâ, her ne kadar güçlü görünse de, aslında güvenilir değil.
Çünkü zekâ, yalnızca işlem gücüyle değil; anlamın sürekliliğiyle var olur.
Zaman deterministik değilse, zeka asla güvenli değildir.