GPT-5'in Ötesinde: Temel Modellerin Yeni Sınırı

OpenAI’nin GPT-4 gibi temel modelleri, yazı yazma, kodlama ve iletişim kurma biçimimizi çoktan dönüştürdü. Yapay zeka topluluğu GPT-5’i sabırsızlıkla beklerken, beklentiler mütevazı bir yükseltmenin çok ötesine geçiyor – akıllı makinelerle nasıl işbirliği yaptığımız konusunda bir paradigma değişimini öngörüyorlar seniorexecutive.com. Bu raporda, GPT-5’in ötesinde neler olduğunu, yapay zeka modeli yeteneklerinde ortaya çıkan gelişmeleri, eğitim stratejilerini, araştırma yönlerini ve daha geniş toplumsal tabloyu inceliyoruz. Her bölüm, temel modellerin bir sonraki sınırını aydınlatıyor: teknik atılımlardan (akıl yürütme, çoklu-modalite, hafıza vb.) yeni eğitim yaklaşımlarına, açık kaynak demokratikleşmesine, etik/düzenleyici zorluklara hatta AGI’nin (Yapay Genel Zeka) spekülatif vizyonlarına kadar. Amaç, yapay zekânın nereye gittiğiyle ilgilenen herkes için erişilebilir ama ufuk açıcı bir genel bakış sunmak.

GPT-5’in Ötesindeki Beklenen Teknolojik Gelişmeler

OpenAI CEO’su Sam Altman, GPT-5’in ciddi yükseltmeler getireceğine işaret etti – çok modlu anlama, kalıcı hafıza, daha “ajanik” davranış ve gelişmiş akıl yürütme dahil olmak üzere seniorexecutive.com. Daha da ileriye baktığımızda, temel modellerin birçok alanda gelişmesini bekleyebiliriz:

Daha Güçlü Akıl Yürütme & Problem Çözme: Gelecekteki modeller mantıksal akıl yürütmede, karmaşık planlamada ve çok adımlı talimatları kaybetmeden izleme konusunda daha iyi olacak. Bu, daha az anlamsız cevap ve daha güvenilir, gerçekten bilgiye dayalı yanıtlar demek. Gelişmiş mantıksal akıl yürütme, özellikle Microsoft araştırmacılarının, küçük modellerde matematik problemlerini çözmede büyük bir artış sağlamak için yeni teknikler (Monte Carlo ağaç araması ve mantık için pekiştirmeli öğrenme gibi) kullandığı önemli bir odak noktası oldu microsoft.com. Genel olarak, yeni nesil modellerin daha az halüsinasyon üretmesi ve daha yapılandırılmış, adım adım düşünerek zor sorunların üstesinden gelmesi bekleniyor yourgpt.ai.
Yerli Çoklu-Modallik: GPT-4 görsel girdi desteği getirmişti, ama bir sonraki adım, metin, görsel, ses, video ve daha fazlasını akıcı biçimde işleyebilen gerçekten çok modlu bir yapay zeka olacak. GPT-5’in kendisinin, metin ve görsellere ek olarak sesli (konuşma) girdiyi de doğal olarak desteklemesi bekleniyor yourgpt.ai. Bunun ötesinde, modeller tüm modları kusursuzca entegre edecek – örneğin bir grafiği analiz edip, bunun hakkında sohbet edip, ardından anlatımlı bir özet oluşturabilecekler. Google’ın Gemini yapay zekası bunun erken bir örneği: En yeni versiyonu görsel, video ve sesi girdi olarak kabul ediyor ve çıktıda oluşturulmuş görseller veya sesli yanıtlar da verebiliyor blog.google. Özetle, yarının yapay zekası görecek, duyacak ve konuşacak, böylece çok daha doğal etkileşimleri mümkün kılacak (gerçekten gördüğünü anlayan sesli asistanlar ya da içerik anlamına göre video düzenleyen yapay zekalar gibi).
Genişletilmiş Hafıza & Bağlam: Günümüzdeki modellerin bir sohbeti veya belgeyi hatırlama kapasitesi sınırlı, ancak gelecek modeller çok daha fazlasını hatırlayacak. GPT-5’in 1 milyon token’dan fazla bağlam yürütebileceği söylentileri var yourgpt.ai yourgpt.ai – yani koskoca kitapları veya günlerce süren sohbetleri tek seferde hatırlayabilecek. Mevcut sistemler bile bu sınırı zorluyor: Anthropic’in Claude modeli 100.000 token’lık bir pencere tanıttı (yaklaşık 75.000 kelime), bu da yüzlerce sayfayı okuyabilmesine ve saatler sonra ayrıntıları hatırlayabilmesine olanak tanıyor anthropic.com anthropic.com. Bu genişletilmiş bağlam ve oturumlar arası gerçek kalıcı hafıza ile birlikte, “sizi hatırlayan” bir yapay zekanın kapısı aralanıyor. Hayal edin, bir yapay zeka asistanınız tercihleriniz, önceki sohbetleriniz ve kişisel notlarınızı tekrar tekrar söylemenize gerek olmadan hatırlayabiliyor – bu, GPT-5’in tasarımcılarının bilhassa hedeflediği bir özellik seniorexecutive.com. Böyle bir uzun vadeli hafıza, etkileşimleri daha tutarlı ve kişiselleştirilmiş kılar.
Gerçek Zamanlı Öğrenme ve Adaptasyon: Gelecekteki temel modeller, eğitildikten sonra sabit kalmak yerine gerçek zamanlı olarak adapte olabilecek. Günümüzdeki modeller “dondurulmuş” şekilde piyasaya sunuluyor, ancak araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin yeni verilerle veya kullanıcı geri bildirimiyle anında güncellenmesini sağlayan sürekli öğrenme fikirleri geliştiriyor. Hedef, her etkileşimden öğrenen, devamlı gelişen (güvenli sınırlar dahilinde) bir yapay zeka – büyük bir yeniden eğitim beklemek yerine. Bu, “katı, önceden tanımlanmış şemalardan daha dinamik, otomatik ve esnek uygulamalara” geçiş anlamına gelir – yani modeller çalışırken en güncel veri ve bağlamı dahil edebilir dataversity.net. Pratikte, bir GPT-5 sonrası yapay zeka, yeni argo kelimeleri hemen öğrenebilir, yeni bilimsel makaleler veya haberler çıktığında veritabanını güncelleyebilir ve tarzını bireysel kullanıcılara kolayca ayarlayabilir. Bunu yaparken “felaket unutması” (eski bilgilerin kaybı) olmadan sağlamak aktif bir araştırma konusu arxiv.org, fakat artan bir ivmeyle ilerleme kaydediliyor.
Kişiselleştirme & Ajanik Davranış: Daha iyi hafıza ve anlık öğrenme ile kişiselleştirme de geliyor. Temel modellerin, her kullanıcının ihtiyacına ve tercihine göre kendini uyarlaması bekleniyor. OpenAI’nin GPT-5 yol haritası, “kullanıcıları ve oturumları hatırlayabilme – böylece iş akışlarında gerçek kişiselleştirme” kapasitesine vurgu yapıyor yourgpt.ai. Yazı asistanınız tonunuzu taklit edebilir, kodlama yardımcınız projedeki kod stilinize uyum sağlayabilir, müşteri hizmetleri botu bir müşterinin geçmişini anında hatırlayabilir. Paralel olarak, modeller daha ajanik hale geliyor – yalnızca soruları yanıtlamakla kalmayıp, komut verildiğinde otonom aksiyon da alabiliyor. GPT-5, “plan yapan ve uygulayan otonom bir ajan” yönünde ilerliyor olarak tanımlanıyor seniorexecutive.com. Bu, bir yapay zekanın alt görevleri kendi başına uzman araçlara ya da API’lara devredebileceği anlamına geliyor. Örneğin ileri bir model, bir seyahat rotası planlayabilir ve ardından kullanıcının üst düzey bir talimat vermesi üzerine uçak biletlerini ve oteli çevrimiçi araçlarla gerçekten rezerve edebilir seniorexecutive.com seniorexecutive.com. Bu proaktif, araç kullanan yapay zeka; dünkü tepkisel sohbet botlarından ayrışarak, gerçek dünyadaki görevler için işbirlikçi dijital asistan ya da bir yardımcı pilot seviyesine evriliyor.

Eğitim Yaklaşımlarında Eğilimler

Bu gelişmeleri başarmak, sadece daha fazla veri ya da parametreyle değil, yeni eğitim stratejileri ve mimarileriyle mümkün olacak. Araştırmacı ve mühendisler, standart “bir devasa Transformer’ı tonlarca metinle önceden eğit” reçetesinin ötesine geçen birkaç umut verici yaklaşımı araştırıyor:

Uzman Karışımı (Mixture-of-Experts – MoE) Mimarileri: Modelleri verimli şekilde ölçeklemenin yollarından biri, birçok alt ağı (“uzman”) farklı girdilerde uzmanlaştıran uzman karışımı yaklaşımıdır. Tek büyük bir ağ yerine, MoE bir model her sorguyu birkaç uygun uzmana yönlendirir. Bu yöntem, hesaplama maliyetini orantılı şekilde artırmadan devasa model kapasitesi sağlar – yani daha “seyrek” çalışır. MoE katmanlarının, GPT-4 ve diğer önde gelen sistemlerde içsel olarak kullanıldığı bildiriliyor developer.nvidia.com. Açık kaynak topluluğu da MoE’ye yöneldi; örneğin Mistral Mix-8B modeli, 7 milyar parametreli bir tabanda sekiz uzman bileşen içeriyor developer.nvidia.com. Cazibesi net: MoE’ler bir modelin parametre sayısını ve kapasitesini etkili şekilde artırırken, her sorgunun maliyetini uç noktaya taşımıyor. Örneğin, NVIDIA’nın bir analizinde; toplamda 46 milyar parametreye sahip bir MoE model, token başına yalnızca yaklaşık 12B’ını etkinleştiriyor ve eşdeğer yoğun bir modele kıyasla büyük kazanç sağlıyor developer.nvidia.com. Bu flop-verimliliği, sabit bir bütçeyle MoE modellerin daha fazla veriyle eğitilebilmesi ya da daha yüksek performansa ulaşabilmesi anlamına geliyor developer.nvidia.com. Meta’nın 70 milyar parametreli LLaMA 2 modelinin ön eğitimde tahminen 3.3 milyon GPU-saati harcadığı göz önüne alındığında developer.nvidia.com, devasa modellerin eğitimi çok pahalı hale geliyor – bu yüzden MoE tasarımlarının GPT-5++ ve sonrasında hızla yaygınlaşması bekleniyor. Motto: Daha büyük zeka, daha küçük maliyetle!
Pekiştirmeli Öğrenme ve Geri Bildirim Temelli Eğitim: Bir diğer trend, modelleri ince ayarlamak için pekiştirmeli öğrenme (RL) eklemek; özellikle insan tercihleriyle veya mantıksal hedeflerle hizalamak için. OpenAI, ChatGPT gibi talimat modellerinde RLHF (İnsan Geri Bildirimli Pekiştirmeli Öğrenme) ile bunu popülerleştirdi. Gelecekte RL’in daha yaratıcı biçimlerde kullanıldığını göreceğiz. Örneğin, modelleri deneme-yanılmayla problem çözmeye eğitmek: Microsoft’un Logic-RL projesinde, model sadece mantık bulmacalarında hem akıl yürütmesi hem de nihai cevabı doğru olduğunda ödüllendirildi; bu da kestirme yolları engelleyip analitik kesinlik sağladı microsoft.com. Bu yaklaşım, 7B’lık bir modelde bazı matematik testlerinde doğruluğu iki kattan fazla artırdı microsoft.com. Pekiştirmeli öğrenme aynı zamanda araç kullanmayı geliştirebilir – örneğin, bir yapay zeka ajanı, bir görevde en iyi sonuç için hangi eylem dizilerinin (API çağrıları, kod yürütmeleri) kullanılacağını öğrenir. Gelecek nesil temel modellerin, denetimli öğrenme, insan geri bildirimi döngüleri ve simüle ortamlarda RL’in harmanıyla eğitileceğini öngörüyoruz. Kısacası, GPT-5’in ötesindeki modeller sadece dili tahmin etmeyecek, aynı zamanda geribildirimle deneyip adapte olmayı da öğrenecek – tıpkı pratik yaparak öğrenmek gibi.
Sürekli ve Yaşam Boyu Öğrenme: Klasik model eğitimi tek seferliktir: devasa bir statik veri kümesiyle beslenir, sonra ağırlıkları dondurulur. Ama gerçek dünya sürekli değişiyor; bu yüzden en büyük hedeflerden biri, modellerin eski bilgiyi unutmadan sürekli öğrenebilmesini sağlamak. Araştırmacılar artık “LLM’ler için Sürekli Öğrenme”ye (Continual Learning for Large Language Models) yoğunlaşıyor arxiv.org. Sorun; yeni görev veya veriyi öğrenirken felaket unutma yaşanması, yani eski becerilerin yitirilmesi arxiv.org. Önerilen çözümler arasında: alan-özel artımlı eğitim (modelleri periyodik olarak yeni bilgilerle güncellemek), adaptör modülleri (yeni alanlar için modül ekleyip çıkarma) ve hafıza provası yöntemleriyle bir çekirdek bilgi tabanını korumak yer alıyor. İnceleme literatürü, sürekli öğrenmeyi dikey (genelden-uzmana uyarlanma) ve yatay (zamanda değişen veriler) olarak ikiye ayırıyor arxiv.org. Pratikte, dağıtımdan sonra GPT tarzı modellerin kişisel ya da kurumsal verilerle ince ayarlandığı servisler bu yönde ilk adımlar. Gelecekte, bir temel model kendini yeni yayımlanmış araştırmalarla periyodik olarak güncelleyebilir veya kişisel bir yapay zeka asistanı bir kullanıcının tercih ve alışkanlıklarını aylarca zahmetsizce geliştirebilir – tam yeniden eğitim gerekmeksizin. Gerçek yaşam boyu öğrenme henüz çözülmemiş bir araştırma sorunu, ancak daha insan-benzeri zeka için kritik görülüyor.
Nöral-Sembolik ve Hibrit Yöntemler: İlgi çekici bir yol da yapay sinir ağlarını sembolik akıl yürütme ya da açık bilgi ile birleştirmek. Saf derin öğrenme bazen kesin mantık, aritmetik hassasiyeti veya olgusal tutarlılıkta yetersiz kalıyor. Nöral-sembolik yaklaşımlar her iki dünyanın en iyisini sunmayı amaçlıyor: Nöral ağların yaratıcılığı ile resmi yöntemlerin güvenilirliği. Örneğin, LIPS (LLM tabanlı Eşitsizlik Kanıtlayıcı), bir dil modelinin örüntü tanımasını sembolik bir matematik çözücüsüyle birleştirerek matematiksel eşitsizlikleri ispatlıyor microsoft.com. LLM esnek kısımları (kanıta nasıl yaklaşılacağını) hallediyor ve sıkı cebirsel işlemi sembolik motora bırakıyor – ek antrenman verisine gerek kalmadan karmaşık matematik problemlerinde alanın en iyisi sonuçlar sağlıyor microsoft.com. Daha genel olarak, düşünce zinciri yönlendirme ile dış araçlar (Python kodu çalıştırma, bilgi tabanı sorgulama gibi) yanıt sırasında çağrılabiliyor. Gelecekte model eğitimi, modellere bu sembolik araçları ne zaman ve nasıl çağıracağını açıkça öğretebilir. Ayrıca formal mantıktan türetilmiş sentetik veri üretimi de model eğitiminde kullanılıyor – Microsoft’ta geliştirilen “nöro-sembolik veri üretimi” yöntemi, sembolik formülleri değiştirerek ve LLM’e doğallaştırarak otomatik yeni matematik soruları yaratıyor microsoft.com. Tüm bu çabalar, akıl yürütme paradigmalarını entegre eden temel modellere işaret ediyor: İçeride kodu simüle edebilir, bilgi grafikleriyle oynayabilir veya mantıksal kısıtları yanıtlarında uygulayabilirler. Bu, hukuk, bilim ve yazılım alanlarında tutarlılığı ve doğruluğu büyük ölçüde artırabilir. Yani, gelecek modeller yalnızca istatistiksel korelasyonları değil, algoritmaları ve kuralları da öğrenmiş olacak – sağlam Yapay Zeka Akıl Yürütmesine bir adım daha yakın!

Ortaya Çıkan Araştırma Yönleri ve Paradigma Kaymaları

Belirli teknik ya da özelliklerin ötesinde, yapay zeka ortamının kendisi de değişiyor ve bu, GPT-5 sonrasındaki modelleri şekillendirecek. Birkaç ana eğilim öne çıkıyor:

Açık Kaynak Modeller ve Yapay Zekânın Demokratikleşmesi: Geçmişte, en gelişmiş dil modelleri yalnızca birkaç büyük teknoloji şirketi tarafından geliştirilip gizli tutuluyordu. Bu durum, Meta (Facebook)’nın LLaMA modelini 2023’te yayımlamasıyla, ve şimdi çok daha fazla değişti. Açık kaynak yapay zekâ topluluğu kapalı modellere olan farkı hızla kapatıyor about.fb.com. Meta CEO’su Mark Zuckerberg’e göre, LLaMA 3 modelinin (2024) zaten “en gelişmiş modellerle rekabetçi” olduğu ve gelecekteki açık modellerin yetkinlikte önde olmasının beklendiği ifade ediliyor about.fb.com. Meta, yakın zamanda 405 milyar parametreli Llama 3.1’i açık kaynak yaparak büyük bir adım attı — ilk gerçek sınır ölçekli açık model about.fb.com. Sonuçları büyük: araştırmacılar, girişimler, hatta meraklılar, milyar dolarlık bilgisayar bütçelerine ihtiyaç duymadan en ileri seviyede deneyler yapabiliyorlar. Topluluk odaklı inovasyonda patlama yaşanıyor – açık LLaMA ağırlıklarıyla inşa edilen Vicuna gibi yönergeyle geliştirilmiş sohbet botlarından, tıp, hukuk ve daha fazlası için modelleri hassas şekilde ayarlayan alan uzmanlarına kadar. Büyük şirketler de bu ekosistemi desteklemek için güçlerini birleştiriyor: Amazon, Databricks ve diğerleri, insanların kendi modellerini LLaMA ve benzeri temeller üzerinde hassaslaştırıp dağıtabilmeleri için hizmetler sunuyor about.fb.com. OpenAI bile, ismine rağmen şimdiye kadar kapalı kaynak kaldı; fakat özellikle GPT-5’in beklenen lansmanıyla birlikte, OpenAI da ayrı bir açık kaynak model yayımlamayı, şeffaflığı ve araştırmayı teşvik etmeyi planlıyor yourgpt.ai yourgpt.ai. Tüm bu gelişmeler, Yapay Zekâ’nın çok daha erişilebilir olacağı bir geleceğe işaret ediyor. Birkaç şirketin en güçlü modellere hükmetmesi yerine, açık kaynaklı Linux’un sonunda tescilli Unix’i geçmesi gibi zengin bir açık yapay zekâ ekosistemi oluşabilir about.fb.com about.fb.com. Bu demokratikleşme, yapay zekânın gelişimine daha geniş bir fikir ve ses çeşitliliği katılmasını sağlarken, organizasyonların verilerini üçüncü bir tarafa teslim etmeden modelleri özelleştirmesine olanak tanır about.fb.com about.fb.com. Özetle, sonraki sınır yalnızca daha büyük modeller değildir – yaygın şekilde paylaşılan modeller, topluluk odaklı ilerleme ve sorun çözmek için herkesin oynayabileceği yapay zekâ modelleridir.
Daha Küçük ve Uzmanlaşmış Modeller (Sadece Büyüklük Yeterli Değil): İlginç şekilde, giderek büyüyen genel modeller yarışı artık uzmanlaşma trendiyle tamamlanıyor. Alanlara özel temel modeller, kendi nişlerinde genel amaçlılardan (çoğu zaman çok daha az parametreyle) daha iyi performans gösterebiliyor. Bunun birinci örneği, finans için tasarlanan 50 milyar parametreli BloombergGPT modeli. Devasa bir finansal veri setiyle (ve bir miktar genel metinle) eğitilen BloombergGPT, finans görevlerinde genel LLM’leri “önemli farklarla” geride bıraktı, genel dil testlerinde ise hâlâ iyi sonuçlar aldı arxiv.org arxiv.org. Bu, hedefli eğitimle, bir alanda uzman düzeyde yapay zekâya devasa 500B’lik canavarlara gerek olmadan ulaşılabileceğini gösteriyor. Yakında daha fazla dikey model görebiliriz: Tıbbi araştırma için onkolojiye özel bir model veya tüm dava içtihatlarını ezbere bilen bir hukuk modeli gibi. Bu tür modeller daha küçük ve verimli olabilir, yani dağıtımları da kolaylaşır (ör. 7B parametreli bir tıbbi model hastanede yerel çalıştırılabilir, gizliliğe uygun olur). Hatta modellerin sıkıştırılıp optimize edilerek uçta çalıştırılması (bulutta değil, doğrudan dizüstü ya da akıllı telefonda) için yükselen bir hareket var. 4-bit niceleme gibi tekniklerle bazı GPT-3 sınıfı modeller tüketici donanımında çalıştırılabiliyor. Bu “küçük güzeldir” yaklaşımı, demokratikleşmeye de katkı sağlıyor: Herkesin 175B’lik bir modeli barındırması mümkün değil, fakat iyi ayarlanmış 6B’lik görev odaklı bir model çok yaygın kullanılabilir. Gelecekte, arka planda birbirine yardımcı olan çok sayıda uzman modele sahip olabiliriz, hepsini tek modele yüklemek yerine. OpenAI’ın stratejisi de bunu ima ediyor; GPT-5 ekosistemi içinde küçük açık model ve çeşitli hassaslaştırılmış varyantların yer alabileceğine dair konuşmalar var yourgpt.ai yourgpt.ai. Özetle, gelecek uygulamalarda daha zengin bir temel model çeşitliliği olacak – büyük geneller ve küçük uzmanlar, her biri alanında en iyisi olarak birlikte çalışacak.
AI Araştırmasında Yeni Aktörler ve İşbirlikleri: Yapay zekânın sınırında artık sadece birkaç Silikon Vadisi laboratuvarı yer almıyor. Akademik kurumlar, kâr amacı gütmeyen araştırma toplulukları ve yeni girişimler de çıtayı zorluyor. EleutherAI ve BigScience konsorsiyumu gibi projeler, uluslararası işbirliğiyle büyük ölçekli modeller (ör. 176B parametreli BLOOM) geliştirdi. Anthropic gibi şirketler (OpenAI mezunları tarafından kurulan) modelleri etik prensiplerle uyumlu hale getirmek için Anayasal Yapay Zekâ gibi yenilikler sundu. Alanlar arasında çapraz bir etkileşim de var: Örneğin, DeepMind (şimdi Google DeepMind çatısı altında), takviyeli öğrenmedeki (AlphaGo, vb.) uzmanlığını dil modellerine taşıdı, bu da Google’ın Gemini’sinin gelişimine yön vermiş olabilir. Ayrıca, dil, görsel ve robotik araştırmalarının yakınsadığını görüyoruz. Vücutlu AI (fiziksel dünyayla etkileşime giren robotlar veya ajanlar) üzerine çalışan bir laboratuvarın, yalnızca dil tabanlı modellere katkı verecek hafıza ve gerçek zamanlı öğrenme teknikleri geliştirmesi mümkün. Model verimliliği, şeffaflık ve insana daha yakın yetenekler üzerine konferans ve yayınlarda adeta bir araştırma patlaması yaşanıyor. Tüm bunlar, GPT-5 sonrası manzarayı yalnızca OpenAI’ın rakam atlamasından çok daha fazlası şekillendirecek – çok yönlü, küresel çabaların yön verdiği bir dönem başlamak üzere.

Toplumsal, Etik ve Düzenleyici Sonuçlar

Temel modeller giderek güçlenip yaygınlaştıkça, toplum üzerindeki etkileri de derinleşiyor – çok büyük fırsatlarla birlikte ciddi endişeler de getiriyor. GPT-5’in ötesine baktığımızda, bu modelleri nasıl sorumlu şekilde entegre edeceğimiz kritik önem taşıyor. Temel çıkarımlar ve sorunlar şunlar:

İş ve Günlük Hayatın Dönüşümü: Gelişmiş yapay zekâ asistanları, kod yazmaktan belge hazırlamaya, veri analizinden müşteri hizmetlerini otomasyona, öğrenciye özel ders vermeye kadar sayısız alanda üretkenlik ve yaratıcılığı yükseltebilir. Bu, ekonomik büyüme ve karmaşık sorunların çözümü için umut uyandırsa da işlerin ortadan kalkması endişesini de beraberinde getiriyor. GPT-5 sonrası sistemlerle birçok rutin veya hatta vasıflı görev artırılabilir veya otomasyona devredilebilir. Toplumun adapte olması gerekecek: çalışanların, insan yargısı ve “insan dokunuşunun” gerekli olduğu rollere geçmek ve yeni yetenekler kazanmak için yetkinleşmesi gerekebilir. Yapay zekâ destekli otomasyondan etkilenenler için evrensel temel gelir gibi politikalar bile gündeme gelebiliyor ncsl.org. Diğer yandan, bu modeller bir “insan zekâsı katalizörü” olarak da işlev görebilir — OpenAI’ın deyimiyle — ve bireylerin eskiden erişemeyecekleri yetenekleri kullanabilmesini sağlar openai.com. Akıllı bir yapay zekâ asistanı ile tek başına çalışan biri, birden fazla kişinin işini yapabilir; ya da tamamen yeni şeylere imza atabilir (ör: bir doktorun saniyeler içinde binlerce araştırma makalesini tarayıp tedavi önerisi bulması gibi). Toplumsal net etki, bu geçişi nasıl yöneteceğimize bağlı olacak, faydaların yaygın şekilde paylaşılması ve olumsuzlukların azaltılması sağlanmalı openai.com.
Yanlış Bilgilendirme, Önyargı ve Etik Riskler: Daha güçlü üretici modeller, hiper gerçekçi sahte içerik (metin, görsel, video, hatta ses) üretimini kolaylaştıracak. Bu, yanlış bilgilendirme ve dolandırıcılık risklerini artırıyor. Örneğin, gelecekteki multimodal bir GPT, bir dünya liderinin asla söylemediği bir şeyi söylüyormuş gibi ikna edici bir video oluşturabilir – bilgi bütünlüğü için kâbus tablosu. Bunu çözmek için teknik ve politik önlemler gerekecek: Araştırmacılar, yapay zekâ üretimi içerikleri damgalama (watermarking) ya da tespit araçları geliştirmeye çalışıyor (bazı ülkelerde yasal olarak bu tür damgalamaların zorunlu olması gündemde ncsl.org). Önyargı ise uzun süredir bilinen bir sorun – modeller internetten öğreniyorsa, verideki toplumsal önkabuller veya stereotipleri yansıtabilirler. Modeller işe alım, kredi verme, polislik vb. gibi kararlarda rol aldıkça, önyargılı çıktıların etik sonuçları ciddi olur. Yapay zekâda adalet ve önyargı azaltma çalışmaları, temel modellerin ayrımcılığı istemeden sürdürmemesi için kritik önemde. Bunun için daha dikkatli seçilmiş eğitim verisi ve önyargı testlerinden nefret/önyargılı içeriğe karşı doğrudan eğitime, şeffaflığı artırmak için açıklanabilirlik tekniklerine kadar çeşitli metotlar kullanılıyor. Önümüzdeki yıllarda GPT-6 ya da -7 döngüsünde, standart önyargı denetimleri ve model sınırlamalarının açıklanması endüstri standardı haline gelebilir. En önemlisi, yeni nesil modeller sadece faydalı değil, insan değerlere ve güvenlik normlarına da uyacak şekilde uyumlu olacak. Anthropic’in “Anayasal Yapay Zekâ” yaklaşımı (AI’ın, her duruma özel insandan örnek olmadan, yazılı etik ilkeleri uygulamayı öğrenmesine dayanmaktadır) standart haline gelebilir ve tasarım gereği zararsız ve dürüst yapay zekâlara yol açabilir anthropic.com.
Düzenleyici Yanıt ve Yönetişim: Temel modellerdeki hızlı ilerleme, politika yapıcılar arasında yoğun bir tartışma başlattı. Hükümetler şimdi Yapay Zekâ güvenliği ve hesap verebilirliği ile yeniliği bastırmama ihtiyacı arasında denge bulmaya çalışıyor. Avrupa Birliği, AB Yapay Zekâ Yasası ile öncülük etti ve 2024’te temel modeller için özel kurallar getirdi. Yasa, büyük genel amaçlı AI sistemlerini (“GPAI modeller”) tanımlayıp eğitim verisinin açıklanması, risk değerlendirmesi ve zararlı çıktının azaltılması gibi yükümlülükler yüklüyor ibanet.org ibanet.org. Hatta, “sistemik” temel modelleri — çok büyük ve etkili olanları — daha sıkı denetime tabi tutuyor (büyük bankaların ya da altyapı şirketlerinin özel şekilde düzenlenmesine benzer biçimde) ibanet.org. ABD ve diğer ülkelerde ise model denetimleri, çok güçlü modellerin eğitimi için lisans rejimleri ve yapay zekâ kaynaklı zararlarda sorumluluğun tartışıldığı aktif politik gündem var. Özellikle, 2023’te birçok önde gelen teknoloji insanının imzaladığı açık mektupta, GPT-4’ten daha güçlü hiçbir yapay zekânın altı ay boyunca eğitilmemesi için moratoryum çağrısı yapıldı; böylece yönetişim çerçeveleri yakalayabilsin ncsl.org. Gönüllü bir duraklama olmadıysa da, bu mektup teknoloji endüstrisindeki kontrolsüz yapay zekâ gelişimi endişesini gösterdi. O zamandan bu yana, Frontier Model Forum (güvenli yapay zekâ gelişimini teşvik eden önde gelen AI şirketleri koalisyonu) gibi oluşumların ve devletlerin danışma konseylerinin kurulduğunu gördük. Düzenleyiciler artık oldukça somut adımlar atıyor: Kaliforniya’da bekleyen bir yasa tasarısı (“Sınır AI Modelleri için Güvenli ve Emniyetli İnovasyon Yasası”) çok ileri seviye modellerin geliştiricilerine “öldürme anahtarı” – tehlikeli davranışa yol açarsa modeli derhal durdurabilme – ve eğitim öncesi ayrıntılı bir güvenlik planı hazırlama zorunluluğu getirecek ncsl.org. Küresel ölçekte ise, BM ve G7 gibi kurumlar aracılığıyla AI standartlarının koordinasyonu tartışılıyor. GPT-5 sonrası modeller geldiğinde, çok daha gelişmiş bir politika rejimine sahip olacağız: nasıl inşa edildiklerine dair dokümantasyon, radikalizm/önyargı gibi konularda değerlendirmeler ve muhtemelen belirli güvenlik kriterlerini karşılayanların belgelendirilmesi beklenebilir. Temel zorluk, yenilikle korumayı dengelemek. İyi kurgulanmış düzenlemelerle, topluma güçlü yapay zekânın faydalarını en üst düzeye çıkarıp; yanlış bilgi, mahremiyet ihlali ya da kontrolden çıkmış otonom sistem gibi riskleri en aza indirebiliriz.
Güvenlik ve Kötüye Kullanım Endişeleri: AI modelleri geliştikçe kötü niyetli kişiler tarafından kötüye kullanılabilir – siber saldırılar (gelişmiş zararlı yazılım veya oltalama kampanyaları hazırlamak vb.) veya silah yapımında (biyoteknoloji ya da askeri bağlamda AI spekülasyonları gibi) işlev görebilir. Bu, ulusal güvenlik meselelerini gündeme getiriyor. Hükümetler artık gelişmiş yapay zekâyı çift kullanımlı bir teknoloji olarak ele alıyor. Büyük modellerin eğitimi için gereken ileri düzey çiplerin ihracatına kısıtlama getirilmesi, bazı ülkelerin sınır yapay zekâ alanında üstünlük kazanmasının önlenmesi için bir yöntem olarak kullanılıyor. Ayrıca, AI için silah kontrolüne benzer anlaşmalar görebiliriz: güvenlik araştırmalarının açık olarak paylaşılması, fakat aşırı tehlikeli kabiliyet araştırmasının kısıtlanması gibi. Diğer bir endişe ise gizlilik: İnternetten kazınan verilerle eğitilen modeller, yanlışlıkla kişisel bilgi depolayabilir ve insan gibi doğal metin üreterek insanları hassas verilerini açıklamaya ikna edebilir. Güçlü veri koruma kuralları ve hatta yeni paradigmalar (sentetik veriyle eğitim veya mahremiyet dostu öğrenme gibi) gerekebilir. Özetle, toplum olarak kötüye kullanımı önden sezip savunmayı (yapay zekâ içeriklerine dijital damgalar, kritik altyapı için yapay zekâ rehberleri vb. dahil) güçlendirmemiz gerekecek.

Genel olarak, GPT-5’in ötesindeki temel modellerin toplumsal etkileri çok kapsamlı. Bu teknolojilerin olumlu potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmak için güven, şeffaflık ve güvenlik konularında özenli bir yol izlemeliyiz. Sevindirici olan, etikçiler, teknoloji uzmanları ve politika yapıcılar arasındaki bu tartışmaların artık teknik ilerlemelerle eş zamanlı olarak ciddi şekilde yürütülüyor olmasıdır.

Spekülatif Vizyonlar: AGI’ye Doğru ve Sonrası

Son olarak, daha da ileriye bakıldığında, birçok kişi bu eğilimlerin sonunda AGI’ye (Yapay Genel Zeka) nasıl ulaşacağını merak ediyor – sıklıkla insan seviyesinde veya üzerinde bilişsel yeteneklere sahip, çok çeşitli görevleri yerine getirebilen yapay zeka olarak tanımlanır. AGI şimdilik spekülatif bir kavram olsa da, temel model yeteneklerindeki sürekli sıçrama tartışmayı daha somut hale getirdi. Şu anda izlediğimiz gelişime dayanarak, GPT-5 sonrası, AGI destekli bir dünyada neler olabileceğine dair bazı vizyoner fikirleri burada ele alıyoruz:

Kolektif Zeka Olarak AGI: Ortaya çıkan bir vizyon, AGI’nin tek bir devasa süper-beyin değil, kolektif olarak çalışan, uzmanlaşmış modeller ve araçlardan oluşan bir topluluk olabileceğidir. Bunun ipuçlarını şimdiden görüyoruz: GPT-5 dönemi modelleri, “süper-ajan” ekosistemleri oluşturabilir – bir yapay zeka karmaşık bir problemi parçalara ayırıp bunları (biri kodlama, biri araştırma vb.) uzman alt ajanlara devredebilir seniorexecutive.com. Buradan çıkarımla, AGI, kendi alanında insan seviyesinde yeteneğe sahip birçok yapay zekanın, bir meta-model tarafından koordine edildiği çok iyi organize edilmiş bir komite gibi çalışabilir. Böyle bir sistem, toplanma yoluyla genel zekaya ulaşabilir – toplam, parçaların toplamından daha büyük olur. Bu fikir, mixture-of-experts (uzmanlar karışımı) mimarisinin daha geniş bir ölçekte uygulanmasına bağlanır ve insan organizasyonlarının takım çalışmasıyla problemleri çözme yöntemini yansıtır. Ayrıca, API’ler üzerinden erişilen yapay zeka hizmetleri fikriyle örtüşmektedir: Geleceğin AGI’si, tek bir programdan ziyade, birçok model ve veritabanından oluşan, internet benzeri bir ağ gibi, dinamik biçimde iş birliği yapan bir sistem olarak şekillenebilir. “Zihin toplumu” kavramı (ilk olarak yapay zeka öncüsü Marvin Minsky tarafından hayal edilmiştir) temel modellerin iş birliği ve araç kullanmada mükemmelleşmesiyle gerçeğe dönüşebilir.
Sürekli Kendini Geliştirme Döngüleri: Gerçek anlamda genel bir yapay zeka, muhtemelen otonom olarak öğrenme ve kendini iyileştirme yeteneğine sahip olacaktır. Bunun ilk örneklerini, bir modelin, başka bir model için eğitim verisi veya geribildirim ürettiği projelerde görebiliyoruz. OpenAI mühendisleri, yapay zekalar yeterince geliştiğinde “özyinelemeli kendini geliştirme” kavramı üzerine düşüncelerini paylaştılar. Spekülatif bir senaryo olarak, kendi kodunu yeniden yazabilen veya daha verimli sinir ağları tasarlayabilen bir yapay zeka, zekâ artışında pozitif bir geri besleme döngüsüne yol açabilir. Mevcut modeller kendi kaynak kodlarını yazmaktan çok uzak olsalar da, şimdiden yeni programlar yazabiliyorlar. AGI, bu yeteneğini, kendisinin binlerce varyantı üzerinde deneyler simüle edip en iyisini seçmek için kullanabilir – bu süreç, insan mühendislerden çok daha hızlı gerçekleşebilir. Bu, derin soruları gündeme getirir (klasik “yapay zeka sıçraması” tartışması gibi), bu nedenle güçlü yapay zekalar inşa etmek için yarışan şirketler bile AGI’ye temkinle yaklaşmaktan söz ediyorlar openai.com openai.com. Yine de, daha iyi öğrenmeyi öğrenen bir yapay zeka fikri, günümüzdeki meta-öğrenme ve otomatik makine öğrenimi eğilimlerinin mantıksal bir uzantısıdır. “GPT-5’in ötesinde” olduğumuzda, muhtemelen kendi kendini ayarlayabilen, belki de güvenli alanlarla sınırlı erken formlarda yapay zekalar olacak – bu da, asgari insan müdahalesiyle kendini geliştiren sistemlerin yolunu açacaktır.
Yapay Zekanın Fiziksel Dünya ile Bütünleşmesi: Şimdiye kadar, temel modeller çoğunlukla metin ve görselin dijital alanında yaşıyor. AGI vizyonu, bu modellerin fiziksel dünyada, robotik veya IoT (Nesnelerin İnterneti) aracılığıyla temellenmesini içerir. Kameralardan görebilen, aktüatörleri hareket ettirebilen ve gerçek ortamlarda deney yapabilen bir yapay zeka, insanların sahip olduğu türden cisimleşmiş bir anlayış kazanabilir. Bazı uzmanlar, cisimleşmenin genel zeka için anahtar olduğuna inanıyor – yaparak öğrenmek, fiziksel etkileşimlerden sağduyu kazanmak. Halihazırda, çoklu-modlu erken ajanlarımız var (örneğin 2022’de video oyunu oynamaktan robot kolunu kontrol etmeye kadar görevlerde eğitilen DeepMind’ın Gatosu gibi). Sınır daha da ileriye taşınacak: bir yapay zekanın yemek tarifleri okuduğunu, yemek pişirme videoları (görsel), şeflerle konuştuğunu (dil), gerçek bir robot aşçının kollarını kontrol ederek bir tarif uyguladığını (eylem) düşünün – deneme-yanılma yoluyla becerisini geliştiren bir sistem. Böyle bir ajan; görseli, dili, sesleri (ör. kızartma sesi) ve motor kontrolünü bütünleştirir – sohbet botlarından çok daha ötedir ve gerçekten genel zekaya sahip bir varlığa yaklaşır. Bunlar kısa vadede GPT-5’in ötesinde olsa da, araştırma bu yöne ilerliyor. Tesla gibi şirketler insansı robotlar üzerinde çalışıyor ve OpenAI’nin de robotik birimi var. Geleceğin AGI’sinin bir sohbet botu kadar bir robot olması veya en azından dünyayı doğrudan etkileyebilecek aktüatörlere sahip olması kuvvetle muhtemeldir. Bu durum, üretimde, sağlıkta (robot asistanlar) ve gündelik yaşamda (gerçekten akıllı ev sistemleri) yeni ufuklar açarken, beraberinde yeni güvenlik sorularını da doğuracaktır.
İnsan-Yapay Zeka İşbirliği ve Bilişsel Artırım: Yapay zekanın tek başına gelişmesindense, ilgi çekici bir vizyon, yapay zekanın insan zekasını artırma potansiyelidir. GPT-5 sonrası bir dünyada, her birimizin hedeflerimizi, güçlü ve zayıf yönlerimizi çok iyi bilen kişiselleştirilmiş bir yapay zeka asistanına sahip olabileceğimiz düşünülebilir. Bu asistanlar bize yeni beceriler öğretmede (öğretmen/koç olarak hareket ederek), fikir brainstormu yapmada, sıkıcı işleri üstlenmede ve hatta yaratıcı bir ortak olarak hizmet etmede yardımcı olabilir. Bazı teknoloji uzmanları “IA” (Zekâ Artırımı) kavramının, yapay zekanın ikiz hedefi olduğundan bahsediyor. Örneğin, AGI seviyesinde bir tıp asistanı, bir doktorun uzmanlığını, tüm tıbbi makale ve hasta verilerinin anında analiziyle birleştirerek, doktorları insanüstü bir isabetle teşhis ve tedavi edebilir hale getirebilir. Eğitimde, genel zekaya sahip bir yapay zeka eğitmeni, herhangi bir öğrenciye uyum sağlayarak kişiselleştirilmiş müfredatlar sunabilir; bu da potansiyel olarak birinci sınıf eğitimi tüm dünyaya demokratikleştirir. Daha doğrudan bütünleşme hakkında da spekülasyonlar var – örneğin, beyin-bilgisayar arayüzleriyle yapay zekaların insan sinirsel süreçleriyle iletişim kurabilmesi (bu ise spekülatif ve etik açıdan tartışmalı bir konu). Her durumda, umut verici vizyon, AGI’nin yeteneklerimizi genişletmesi ve bizimle birlikte çalışmasıdır – insanlığa karşı veya ondan bağımsız çalışan bir süper-akıl değil. Bunu başarmak için, yapay zekanın amaçlarının insan değerleriyle dikkatlice uyumlandırılması gerekecek; bu da yoğun araştırma ve tartışma konusudur.
Süperzekâ ve Bilinmeyen: Bazı fütüristler, AGI’nin ASInin (Yapay Süperzeka) öncüsü olduğunu düşünüyor – insan zekâsını sadece eşitlemekle kalmayıp, çok daha ötesine geçen yapay zeka. Bunun ne zaman (veya olup olmayacağı) hakkında tahminler onlarca yıldan birkaç yıla kadar değişiyor ve bu, spekülasyonun sınırında bir konu. Eğer yapay zeka, bilimsel keşfi hızlandırırsa (örneğin GPT benzeri modellerin protein katlanması veya matematikte başladığı gibi), olağanüstü hızlı bir yükselme dönemi yaşanabilir. Bu “zeka patlaması” senaryosu; Elon Musk ve merhum Stephen Hawking gibi isimlerin yapay zeka konusunda uyarılar yapmasının nedenidir. OpenAI’nin Altman tarafından ifade edilen görüşüne göre, süperzeka gerçekten ufukta olabilir ve toplum hazırlanmalı, koruma önlemleri alınmalıdır techcrunch.com openai.com. Bir sonraki sınır, sadece teknolojik değil, felsefi zorlukları da kapsıyor: ASI’nin ortaya çıkması durumunda insan refahıyla uyumlu hedeflere sahip olması ve sağlam denetim mekanizmalarının mevcut olması sağlanmalı. Uluslararası AGI yönetişimi gibi kavramlar ve hatta anlaşmalar, bilim kurgudan gerçeğe taşınabilir. Birçok yapay zeka uzmanı temkinli kalmaya devam ediyor – ilerleme hızlı olsa da, temel sınırlamalarla veya henüz keşfetmediğimiz yeni paradigmalarla karşılaşabiliriz. Bazıları günümüz modellerini uçuşun ilk denemelerine benzetiyor: GPT-4/5, Wright kardeşlerin uçağı gibi – dikkat çekici bir başlangıç, fakat onlarca yıllık mühendislik atılımı gerektiren 747 jumbo jetinin çok uzağında. Bu analojiye göre, gerçek AGI için kuramsal atılımlar (belki yeni algoritmalar veya kuantum bilgisayarlar, ya da beyin esinli nöromorfik çipler gibi yeni donanımlar) gerekebilir. Mevcut Transformer ölçeklemesinin AGI’ye doğrudan bir yol olduğunu varsaymamalıyız. Yine de, her sınır modeli, zekayı anlamamıza ve belki de bir makinede üretmemize bir adım daha yaklaştırıyor.

Sonuç
GPT-5’in ötesindeki ufuk hem heyecan verici hem de göz korkutucu. Teknolojik açıdan, daha zengin anlayış, daha fazla modallik, daha büyük (ve uzun) hafıza, öğrenmede ve eylemde daha fazla özerklik sağlayan yapay zeka modelleri bekliyoruz. Yeni eğitim yöntemleri ve canlı bir açık araştırma topluluğu bu gelişmeleri eşi benzeri görülmemiş bir hızda artırıyor. Aynı zamanda, temel modelerin artan gücü toplumdaki rollerine dair zorlu sorularla yüzleşmemizi gerektiriyor – faydalarını nasıl değerlendireceğimiz, suistimali nasıl önleyeceğimiz, bunları hayatımıza etik ve adil şekilde nasıl entegre edeceğimiz ve nihayetinde kendi zekamıza rakip ya da onu aşacak zekalarla nasıl bir arada yaşayacağımız gibi.

Bu gelecekte yol alırken tekrar eden bir tema işbirliği olacak: İnsan ve yapay zeka arasında işbirliği (her birinden en iyiyi almak için), farklı yapay zeka sistemleri arasında işbirliği (uzmanların birlikte çalışması – örneğin mixture-of-experts veya araç kullanan ajanlarda olduğu gibi) ve toplumsal paydaşlar arasında işbirliği. Hükümetler, teknoloji şirketleri, araştırmacılar ve vatandaşların hepsi uyum içinde çalışmak zorunda kalacak. Yapay zeka sınırı sadece teknik bir alan değil, aynı zamanda sosyal bir alan – geri bildirimlerimiz ve yönergelerimizle bu modellere neye değer verdiğimizi topluca öğretiyoruz. Doğru yapılırsa, gelecek nesil temel modeller yeni tedaviler keşfetmekten bilgiye erişimi demokratikleştirmeye, iklim sorunlarını ele almaktan insan yaratıcılığını hayal bile edemeyeceğimiz şekillerde artırmaya kadar köklü ilerlemelere vesile olabilir.

Bugün GPT-5’in eşiğinde dururken, AGI’nin o uzun süredir hayal edilen (veya korkulan) hedefine adım adım yaklaştığımız açık. AGI on yıl içinde mi gelir, yoksa ulaşılmaz mı kalır bilinmez – ama ona giden yol zaten dünyamızı değiştirmeye başladı. Bir sonraki sınır, sadece daha akıllı makineler inşa etmedeki becerimizi değil, aynı zamanda bu makinelerin insanlığa gerçekten hizmet ettiğinden emin olmak için bilgelik ve öngörüyü nasıl kullanacağımızı da sınayacak. GPT-5’in ötesine geçerken sorulması gereken soru sadece bu temel modellerin neye kadir oldukları değil, aynı zamanda onlarla iş birliği içinde kim olmak istediğimizdir. Yapay zekanın bir sonraki bölümü hepimiz tarafından yazılacak – ve zamanımızın en önemli ve en büyüleyici hikayelerinden biri olacak.

Kaynaklar:

Altman, S. (2025). Yapay Zeka Uzmanları, GPT-5’in Çalışma Şeklimizi Nasıl Değiştireceğini Tahmin Ediyor. SeniorExecutive Media – GPT-5’in beklenen çok modlu yapısı, bellek ve ajans geliştirmelerini vurguluyor seniorexecutive.com seniorexecutive.com.
Kranen, K. & Nguyen, V. (2024). LLM Mimarilerinde Uzmanlar Karışımı Uygulamak. NVIDIA Teknik Blog – GPT-4’te MoE’yi ve model ölçekleme için verimlilik artışlarını tartışıyor developer.nvidia.com developer.nvidia.com.
Microsoft Research (2024). Küçük ve Büyük Dil Modellerinde Yeni Yöntemlerle Muhakeme Gücü Artıyor – Logic-RL ve muhakeme performansını artıran nöral-sembolik teknikleri açıklıyor microsoft.com microsoft.com.
Anthropic (2023). 100K Bağlam Penceresi Tanıtılıyor – Claude modelinde 100k-tokenlık bağlamı (75 bin kelimelik “bellek”) ve uzun belgeler için faydalarını gösteriyor anthropic.com anthropic.com.
YourGPT.ai (2025). GPT-5: Bilmeniz Gereken Her Şey – Beklenen GPT-5 özelliklerini özetliyor: 1M+ token bağlam, sesli mod, kişiselleştirme için kalıcı bellek yourgpt.ai yourgpt.ai.
Zuckerberg, M. (2024). Açık Kaynak Yapay Zeka İleriye Giden Yol. Meta Newsroom – Llama 3.1 (405B) duyuruluyor ve açık modellerin hızla son teknolojiye yetiştiği, hatta yakında öncülük edebileceği belirtiliyor about.fb.com about.fb.com.
Wu, S. ve ark. (2023). BloombergGPT: Finans için Büyük Bir Dil Modeli. arXiv ön baskı – 50B model, finansal görevlerde genel LLM’lerden daha iyi performans gösteriyor ve genel yeteneklerini koruyor arxiv.org.
Genna, I. (2024). AB Yapay Zekâ Yasası’nda Temel Modellerin Düzenlenmesi. International Bar Association – AB’nin Yapay Zekâ Yasası’nın “Genel Amaçlı Yapay Zekâ” modellerine nasıl yaklaştığını, şeffaflık ve risk azaltma zorunluluklarını açıklıyor ibanet.org ibanet.org.
NCSL (2024). Yapay Zekâ Mevzuatı 2024 – GPT-4’ten güçlü yapay zekânın eğitilmesine 6 ay süreyle ara verilerek yönetişim sistemlerinin geliştirilmesini tavsiye eden karar ncsl.org ve Kaliforniya’da öncü model geliştiricilerinin güvenlik için kapatma mekanizması uygulamasını gerektiren yasa teklifi ncsl.org.
OpenAI (2023). AGI ve Ötesi için Planlama – OpenAI’nin AGI’ye güvenli şekilde ilerlerken geniş fayda paylaşımı ve giderek daha gelişmiş yapay zekânın dikkatli şekilde kullanımı vizyonunu ortaya koyuyor openai.com openai.com.