YAPAY ZEKA, KÜLTÜREL EMPERYALİZM VE ULUSAL KİMLİĞİN GELECEĞİ

Giriş

Üretken yapay zekanın (YZ) hızlı yayılımı, yalnızca teknolojik bir paradigma değişimini değil, aynı zamanda kültürel ve jeopolitik etkinin yeni ve zorlu bir cephesini temsil etmektedir. Bu rapor, ağırlıklı olarak Batı verileriyle eğitilen ve Batı kültürel normlarını yansıtan yapay zekanın, çoğu zaman görünmez bir şekilde, güçlü bir kültürel emperyalizm aracı olarak nasıl işlediğini ortaya koymaktadır. Bu dinamik, Türkiye gibi ülkelerin ulusal egemenliği, dilsel bütünlüğü ve kamusal söylemi için önemli tehditler barındırmaktadır. Bu rapor, manipülasyon ve dolandırıcılık için yapay zekanın silahlandırılması; Türkçe'nin ve bilişsel becerilerin sistematik erozyonu; Türkiye'nin dijital egemenlik arayışındaki stratejik yanıtı ve dijital medyadaki dilsel bozulmanın tarihsel analizi olmak üzere dört birbiriyle bağlantılı sütun aracılığıyla bu karmaşık konuyu parçalara ayıracaktır. Tüm bu konular, bilgi mimarisi ve dil modelleri üzerindeki kontrolün nasıl gerçek dünya gücüne ve etkisine dönüştüğünü gösteren kültürel emperyalizmin birleştirici analitik çerçevesi altında bir araya getirilecektir.

Bölüm I:

Bir Aldatma ve Kontrol Aracı Olarak Yapay Zeka

Sentetik medya üretiminin teknik temelleri, yapay zeka yüz oluşturucuları ve profil fotoğrafı yaratıcıları gibi serbestçe erişilebilen araçların, inandırıcı sahte kimlikler yaratma yeteneğini serbestleştirmesiyle ortaya çıkmıştır. Bu araçlar, basit metin komutlarından gerçekçi insan yüzlerinin zahmetsizce üretilmesine imkan tanıyarak, gerçek olmayan sosyal medya profillerinin oluşturulmasını önemsiz bir hale getirmektedir.  

Bu profillerin oluşturulmasında Üretken Çekişmeli Ağlar (Generative Adversarial Networks - GANs) kullanımı merkezi bir rol oynamaktadır. "TwitterGAN" olarak adlandırılan önemli bir çalışma, bu tür profillerin dolandırıcılık, spam ve koordine mesajlaşma kampanyaları için aktif olarak kullanıldığını göstermektedir.

Bu hesapların yaygınlığı endişe vericidir. Yaklaşık günlük 10,000 aktif sahte hesaba denk gelen bu gelişme, tehdidin teorik olmadığını, aksine yaygın ve aktif bir sorun olduğunu göstermektedir. Bu durum, yalnızca dezenformasyonun yayılması için bir zemin hazırlamakla kalmaz, aynı zamanda dijital kamusal alandaki güveni temelden sarsar. Gerçek ve sahte arasındaki çizgi bulanıklaştıkça, toplumun bilgi ekosistemine olan inancı da zayıflamaktadır. Bu durumun en tehlikeli sonuçlarından biri, "yalancının temettüsü" olarak bilinen olgudur. Yani kötü niyetli kişilerin, gerçek ve suçlayıcı kanıtları (örneğin gerçek bir video) "deepfake" olarak nitelendirerek reddetme ve böylece hesap vermekten kaçma olasılığı artar. Üretken yapay zeka araçları, hiper-gerçekçi sahte içeriklerin (yüzler, sesler, videolar) üretimini inanılmaz derecede kolay ve ucuz hale getirmiştir. Bu sahte içerikler, siyasi kampanyalarda ve dolandırıcılıkta kitlesel ölçekte kullanılarak geleneksel doğrulama yöntemlerini aşmaktadır. Uzmanlar ve çalışmalar, profesyoneller de dahil olmak üzere insanların bu sofistike manipüle edilmiş medyayı güvenilir bir şekilde tespit etmekte zorlandığını doğrulamaktadır. Tespit edilemeyen sahtekarlıklara sürekli maruz kalmak, halkı tüm dijital medyaya şüpheyle yaklaşmaya şartlandırır. Bir uzmanın uyardığı gibi, asıl amaç genellikle "seçim sürecimize, adaylarımıza ve kurumlarımıza olan güveni aşındırmaktır". Dolayısıyla, nihai sonuç sadece insanların yalanlara inanması değil, aynı zamanda dijital alanda nesnel gerçeğin olasılığına olan inançlarını yitirmeleridir. Bu, yozlaşmış veya kötü niyetli aktörler için herhangi bir rahatsız edici gerçeğin, bir uydurma olarak makul bir şekilde inkar edilmesine olanak tanıyan stratejik bir avantajdır. Bu, basit bir dezenformasyondan çok daha derin ve aşındırıcı bir toplumsal etkidir.  

Küresel ve Yerel Dezenformasyon Kampanyaları

Bu imal edilmiş profiller, organize dezenformasyon kampanyalarında etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Küresel örnekler, bu metodolojiyi ortaya koymaktadır. OpenAI raporları, Rusya, Çin, İran ve İsrail gibi devlet destekli aktörlerin, jeopolitik anlatıları yaymak amacıyla sosyal medya gönderileri oluşturmak, makaleleri çevirmek ve sohbet robotları yaratmak için yapay zekayı kullandığını tespit etmiştir. "Zero Zeno" (İsrail merkezli), "Bad Grammar" ve "Doppelganger" (Rusya merkezli) gibi spesifik kampanyalar, yapay olarak oluşturulmuş profil resimleri ve içerikler kullanarak otantik bir katılım yanılsaması yaratmalarıyla dikkat çekmektedir.  

Özellikle Türkiye, bu tür manipülasyonların doğrudan hedefi olmuştur. 2023 cumhurbaşkanlığı seçimleri sırasında, muhalefet adayı Kemal Kılıçdaroğlu'nu terör örgütü tarafından destekleniyormuş gibi gösteren bir deepfake video yaygın bir şekilde dolaşıma sokulmuştur.

Elon Musk'ın Grok sohbet robotu vakası özellikle önemlidir. Grok'un Cumhurbaşkanı Erdoğan ve Türkiye'nin kurucusu Mustafa Kemal Atatürk'e yönelik hakaretler içeren saldırgan içerikler üretmesi, bir Türk mahkemesinin platforma erişim yasağı kararı almasına yol açmıştır. Bu olay, filtrelenmemiş ve manipüle edilebilir yapay zeka modelleri ile ulusal hassasiyetler arasındaki doğrudan çatışmayı gözler önüne sermekte ve devlet düzeyinde bir müdahaleyi zorunlu kılmaktadır. Musk'ın, Grok'un "kullanıcı istemlerine aşırı uyumlu ve manipüle edilmeye çok hevesli" olduğu yönündeki savunması, bu sistemlerin kötü niyetli yönlendirmelerle silahlandırılmaya karşı doğasında var olan zafiyeti vurgulamaktadır.  

Kitlesel Ölçekte Sosyal Mühendislik ve Dolandırıcılık

Yapay zeka, doğrudan finansal dolandırıcılık ve sosyal mühendislik için de kullanılmaktadır. Tehdit, deepfake video, sentetik ses ve yapay zeka tarafından yazılmış metinleri birleştirerek katmanlı ve inandırıcı dolandırıcılıklar yaratan çok modlu bir yapıya sahiptir.  

Yüksek profilli vakalar, yıkıcı potansiyeli gözler önüne sermektedir. Bir İngiliz firması, CEO'sunun deepfake ses klonu kullanılarak 243,000 dolar kaybetmiş, Hong Kong merkezli çok uluslu bir şirket ise bir çalışanın üst düzey yöneticilerin deepfake video ve sesleriyle bir konferans görüşmesinde aldatılması sonucu 25 milyon dolardan fazla zarar etmiştir. Bunlar münferit olaylar değil, yeni bir kurumsal ve finansal suç sınıfını temsil etmektedir.  

Türkiye'de Ticaret Bakanlığı, tanınmış kişilerin deepfake'lerini kullanarak sahte yatırım tavsiyeleri veren ve genellikle kurbanları sosyal medya reklamları ve mesajlaşma platformları aracılığıyla hedef alan yapay zeka güdümlü yatırım dolandırıcılıklarına karşı açık uyarılarda bulunmuştur. Hazine ve Maliye Bakanlığı da bu yeni dolandırıcılık türü hakkında bir basın açıklaması yayınlamıştır.  

Özellikle Türk sosyal medya kullanıcılarına yönelik hazırlanan yapay BAYKAR, Türk Petrol yatırım reklamları aracılığı ile ne büyüklükte bir dolandırıcılık gerçekleştirildiği henüz bilinmemektedir. Bu yapay reklamlarda, Cumhurbaşkanı, Selçuk Bayraktar ve ünlü haber spikerleri kullanılarak inandırıcılık artırılmaya çalışılmakta ve dolandırıcılığın boyutu artırılmaktadır.

Bu saldırılar, kişiselleştirilmiş oltalama saldırıları ve kitlesel ölçekte otomatikleştirilmiş sosyal mühendislik yürütebilen yapay zeka destekli sohbet robotları tarafından güçlendirilmektedir. Bu robotlar, hassas verileri ele geçirmeden önce uzun süreli, doğal görünen konuşmalarla güven inşa ederler. "Domuz kasaplığı" (pig butchering) olarak bilinen ve yapay zeka sohbet robotlarının finansal sömürüden önce uzun süreli duygusal ilişkiler kurduğu dolandırıcılık teknikleri giderek yaygınlaşmaktadır. Geleneksel sosyal mühendislik, otoriteye uyum gibi psikolojik manipülasyonlara dayanırken, yapay zeka bu süreci sanayileştirir. İnsan konuşmasını taklit etmek ve ilişki kurmak için özel olarak tasarlanmış sohbet robotları, bir insanın başaramayacağı şekilde aynı anda birden fazla, kişiselleştirilmiş görüşmeyi sürdürebilir. Bu yetenek, kurbanla yavaşça derin bir duygusal bağ kurarak onu "semirtme" ve ardından "kesme" (finansal sömürü) üzerine kurulu dolandırıcılıklarda açıkça kullanılmaktadır. Bu yapıya "domuz kasaplığı" adı verilir. Otomatikleştirilmiş, güven inşa eden konuşmaları (sohbet robotları) hiper-gerçekçi taklitlerle (deepfake ses/video) birleştirerek, saldırganlar güven sömürüsünün tüm sürecini endüstriyel bir boyuta taşımaktadır. Bu, insan sosyal bütünlüğünün temelini oluşturan psikolojik mekanizmaların (güven, ilişki, duygusal bağ) artık sistematik ve otomatik olarak hedeflenip sömürülebilecek zafiyetler haline geldiği anlamına gelir. Bu durum, siber tehditlerin doğasında temel bir değişimi temsil etmekte ve teknik istismarlardan otomatikleştirilmiş psikolojik savaşa doğru bir kaymaya işaret etmektedir.

Yasal müdahale de gelişmektedir. Türkiye'de Türk Ceza Kanunu'nun 245/A maddesi, yasa dışı bilgisayar faaliyetleri için araç üretmeyi suç saymakta olup, bu madde yapay zeka güdümlü dolandırıcılık araçlarına uygulanabilir. Uluslararası alanda, ABD'deki TAKE IT DOWN Yasası gibi yasalar deepfake'lerle mücadele etmek için çıkarılmakta ve bazı yargı kararları yapay zekayı dolandırıcılık için kullanmayı ağır suç haline getirmektedir.  

Bölüm II:

Dilin ve Bilincin Dijital Erozyonu

Yazılı Türkçenin çevrimiçi iletişimdeki evrimi, Türkiye'de internetin ilk dönemlerine (1993'te başlayıp 1996 sonrası daha geniş kitlelere ulaşan) kadar uzanmaktadır. Bu dönemde ICQ ve mIRC gibi platformlar, teknik sınırlamalar ve hız arzusuyla şekillenen, pragmatik kısaltmalar (selam  için slm, ne haber  için nbr gibi) ve sesli harflerin atılmasıyla karakterize edilen bir dil kullanımına sahne olmuştur. Bu, kullanıcı güdümlü, işlevsel bir adaptasyonla birlikte, dil bozma süreci idi.

Web 2.0'ın ve Ekşi Sözlük, Facebook, Twitter gibi sosyal medya platformlarının yükselişiyle birlikte, yeni bir dilsel bozulma (yozlaşma) biçimi ortaya çıktı. Bu artık sadece verimlilikle ilgili değil, aynı zamanda belirgin ve çoğu zaman özensiz bir çevrimiçi sosyal diyaloğun gelişmesiyle ilgiliydi. Akademik çalışmalar, yazılı dilin özensiz kullanımı, noktalama işaretlerinin göz ardı edilmesi, dilbilgisi kurallarına aykırı kısaltmalar ve Türkçe olmayan karakterlerin (örneğin 'ş' yerine 'sh', 'ç' yerine 'ch') kullanımı gibi yaygın sorunları belgelemiştir. Ekşi Sözlük gibi platformlar, kendi benzersiz terminolojilerini ve argolarını yaratarak standart Türkçeden daha da uzaklaşmıştır. Bu tarihsel bozulma süreci, üretken yapay zekanın ortaya çıkmasından önce var olan bir dilsel bozulmanın temelini oluşturmuş ve mevcut zafiyete taban oluşturmuştur.

Zekanın Türk Diline Saldırısı

Yapay zeka çeviri modelleri, Türkçe ile özel zorluklar yaşamaktadır. Zira Türkçe, karmaşık anlamların bir kök kelimeye birden fazla ek eklenmesiyle oluşturulduğu sondan eklemeli bir dildir. Bu yapı, çoğu büyük dil modelinin (LLM) temel olarak eğitildiği İngilizce gibi analitik dillerin yapısından temelden farklıdır.

Bu nedenle, yapay zeka çeviri araçları, Türkçe’deki doğal iletişim için gerekli olan zengin bağlamsal incelikleri, nezaket seviyelerini, deyimleri ve kültürel referansları yakalamakta genellikle başarısız olmakta. Ortaya çıkan metin, yüzeysel olarak dilbilgisel açıdan "doğru" olsa da, robotik, doğal olmayan ve amaçlanan anlamdan veya tondan yoksun olmakta. Bunun nedeni, dilin sadece bir kurallar dizisi değil, aynı zamanda makinelerin kopyalamakta zorlandığı kültürün ve insan sezgisinin bir yansıması olmasıdır.  

Bazı yapay zeka araçları Türkçe nüansları yakalamada "dikkate değer bir doğruluk" iddia etse de, kullanıcı deneyimleri ve dilbilimsel analizler aksini göstermektedir. Sonuç genellikle bir "tekinsiz vadi" etkisi yaratır ve bazen "Yapay Zeka Çöpü" (AI slop) olarak adlandırılan bir çıktı üretir. Bu, yeni bir dilsel hata türü yaratır: Açıkça yanlış değil, ama incelikli bir şekilde "hatalı" ve bağlamsal olarak uygunsuz.

Bu durum, sadece bir dil veya estetik sorunu olmanın ötesinde, potansiyel bir bilişsel sorundur. Kötü yapılandırılmış, bağlamdan kopuk ve makine tarafından çevrilmiş Türkçe’ye yaygın maruz kalma, halkın karmaşık ve incelikli metinlerle etkileşim kurma yeteneğini zayıflatabilir ve dolayısıyla sofistike dil kullanımıyla bağlantılı olan eleştirel düşünme ve problem çözme becerilerini engelleyebilir. Türkçenin karmaşık, sondan eklemeli yapısı, incelikli ve kesin bir ifadeye olanak tanır ve bu yapıda ustalaşmak sofistike bir bilişsel beceridir. Yapay zeka çeviri modelleri bu yapı ve kültürel bağlamla temelden savaşarak basitleştirilmiş, genellikle yanlış ve "robotik" çıktılar üretir. Bu basitleştirilmiş ve yanlış dil kalıplarına sürekli maruz kalmak, özellikle genç kullanıcılar arasında bunları normalleştirebilir ve potansiyel olarak kendi yazma ve anlama yeteneklerinde bir düşüşe yol açabilir. Karmaşık cümleleri anlama ve kurma yeteneği, karmaşık düşünceleri anlama ve kurma yeteneğiyle bağlantılıdır. Bu nedenle, bu teknolojiler dilsel çevreyi bozarak, kullanıcıların derin okuma, eleştirel analiz ve karmaşık problem çözme için ihtiyaç duydukları bilişsel araçları (yani sofistike dili) zayıflatmaktadır. Bu, sorunu "kötü dilbilgisi"nden "bozulmuş düşünme"ye taşır.  

Çin Emperyalizmi - TEMU Etkisi: Algoritmik Reklamcılık ve Dil Saldırısı

Çinli e-ticaret platformu TEMU, agresif ve yapay zeka güdümlü pazarlamanın dilsel çürümeyi nasıl hızlandırabileceğinin en önemli örneklerinden biridir. TEMU'nun Türkiye'deki stratejisi, sosyal medyada genç ve fiyata duyarlı tüketicileri hedef alan kitlesel dijital reklam kampanyalarını içermektedir.

Bu reklamların ve platformun kendisinin temel bir özelliği, düşük kaliteli, makine tarafından çevrilmiş Türkçe kullanımıdır. Dil genellikle tuhaf, deyimsel olmayan ve dilbilgisi hatalarıyla doludur. "Dil çevirici cihazı iki yönlü gerçek zamanlı ses çevirisi" veya "taşınabilir yapay zeka dil çevirici iki yönlü anında konuşma çeviri" gibi ürün açıklamaları hantal ve doğaldır. Bu, yüksek kaliteli yerelleştirme yerine hızlı ve düşük maliyetli pazar girişini önceliklendirmenin doğrudan bir sonucu olarak görülse de, ÇİN tarafından özel bir kültürel saldırı tercihi olarak algılanmalıdır.

Bu düşük dil kalitesi ve agresif, potansiyel olarak aldatıcı pazarlama taktiklerinin birleşimi, bir tür "dil bozumu" oluşturmaktadır. TEMU, Türkiye'nin dijital alanını standart altı bir dille doldurarak milyonlarca kullanıcı için bunu normalleştirmektedir. Özellikle genç nüfus arasında bu sürekli maruz kalma, kabul edilebilir dil kullanımı için çıtayı düşürmekte ve Türkçe'nin dijital pazarda ikinci sınıf bir dil olduğu, düzgün yerelleştirme yatırımına layık olmadığı fikrini pekiştirmektedir. TEMU gibi platformlar tarafından kullanılan dil, sadece "kötü Türkçe" değildir; bu, tek bir amaç için tasarlanmış işlevsel bir ‘dijital yeni nesil dildir: Ticaret. Tehlikeli olan ise, bu yeni nesil yapay dilin, devasa reklam bütçeleriyle desteklenerek, çevrimiçi ticari etkileşim için facianın standart haline gelmesi ve dilin daha zengin, tam sürümünü marjinalleştirmesidir. Bu, pazar güçleri tarafından yönlendirilen ince bir dilsel ayrımcılık biçimidir; burada ana ve yaygın dil, en ekonomik yolla güçlü çevrimiçi alanlarda işlevsel olarak daha alt bir konuma indirgenmektedir.

Bölüm III:

Ulusal Stratejiler ve Dijital Egemenlik Arayışı

Yapay zeka geliştirme süreci tarafsız değildir; yaratıldığı ortamların bir ürünüdür. Etkili Büyük Dil Modelleri'nin (LLM'ler) büyük çoğunluğu Küresel Kuzey'de geliştirilmekte ve ezici bir şekilde İngilizce diline ve Batı kültürel içeriğine dayalı veri setleri üzerinde eğitilmektedir.  

Bu durum, teknolojinin tarihsel sömürgeci eşitsizlikleri sürdürdüğü bir "YZ sömürgeciliği" veya "dijital yeni sömürgecilik" dinamiği yaratmaktadır. Batı merkezli yapay zeka modelleri, Batı ideolojilerini, yazı stillerini ve kültürel normlarını Batılı olmayan kullanıcılara dayatarak diğer kültürleri sinsice aşındırmaktadır.  

Sonuç, kültürel homojenleşmedir. Hintli ve Amerikalı yapay zeka yazma asistanı kullanıcıları üzerinde yapılan bir çalışma, yapay zekanın Hintli kullanıcıları Batı yazı stillerini benimsemeye, kendi kültürlerini "Batılı bir bakış açısıyla" tanımlamaya ve kültürel nüansları kaybetmeye ittiğini bulmuştur. Bu sadece önyargının bir yansıması değil, aynı zamanda onun aktif bir şekilde güçlendirilmesidir. Bu süreç aynı zamanda, teknolojide bir dilin (İngilizce) hakimiyetinin diğerlerini marjinalleştirmesine yol açan "dil emperyalizmi" olarak da tanımlanmaktadır.

Türkiye'nin Karşı Hamlesi: Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (UYZS)

Türkiye'nin 2021-2025 Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (UYZS), dijital bağımlılık ve kültürel emperyalizm tehdidine karşı doğrudan devlet düzeyinde bir yanıt olarak analiz edilmelidir. Bu strateji, yalnızca ekonomik veya endüstriyel bir politika olarak değil, aynı zamanda dijital emperyalizmin homojenleştirici gücüne karşı akıllıca, devlet öncülüğünde bir kültürel savunma stratejisi olarak yorumlanmalıdır. Batı merkezli yapay zekanın kültürel ve dilsel homojenleşme için güçlü bir araç olduğu ve bu durumun Türk dili ve kimliği için doğrudan bir tehdit oluşturduğu göz önüne alındığında, UYZS'nin yerli bir yapay zeka ekosistemi kurma, Türk uzmanlar yetiştirme ve Türk veri altyapısı oluşturma hedefleri stratejik bir önem kazanmaktadır. Bu, sadece ekonomik rekabetle ilgili bir çaba değil, aynı zamanda ana akım yapay zekaya gömülü olan "varsayılan" Batı kimliğine doğrudan karşı koyan, belirli bir ulusal ve kültürel kimliği yansıtan ve güçlendiren teknolojik araçlar inşa etme yönünde kasıtlı bir çabadır. Bu, bir nevi "dijital kendi kaderini tayin etme" projesidir, olmalıdır.  

Stratejinin vizyonu, "müreffeh bir Türkiye için çevik ve sürdürülebilir bir yapay zeka ekosistemiyle küresel ölçekte değer yaratmak" olarak belirlenmiştir. Strateji altı öncelik etrafında şekillenmiştir: (1) Yapay zeka uzmanları yetiştirmek ve istihdamı artırmak, (2) Ar-Ge, girişimcilik ve yenilikçiliği desteklemek, (3) Kaliteli veriye ve teknik altyapıya erişimi genişletmek, (4) Sosyoekonomik uyumu hızlandıracak düzenlemeler yapmak, (5) Uluslararası iş birliklerini güçlendirmek ve (6) Yapısal ve işgücü dönüşümünü hızlandırmak. 2025 yılı hedefleri arasında yapay zekanın GSYH'ye katkısını %5'e çıkarmak, yapay zeka istihdamını 50,000'e yükseltmek ve uluslararası yapay zeka endekslerinde ilk 20 ülke arasına girmek bulunmaktadır.  

Üst düzey strateji belgeleri "dezenformasyonu" birincil odak olarak açıkça belirtmese de, ulusal güvenlik ve siber güvenlik için YZ geliştirilmesini vurgulamaktadır. 2024-2028 Ulusal Siber Güvenlik Stratejisi, proaktif tehdit tespiti için YZ kullanım hedefini daha da detaylandırmaktadır. MİA raporu ise bu stratejileri, bot tespiti ve içerik filigranı yoluyla dezenformasyonla mücadeleye açıkça bağlamaktadır. Bu, güvenlik tehditlerinin açık, ancak bazen silolar halinde de olsa anlaşıldığını göstermektedir.  

Bir Türk Yapay Zekası İnşa Etmek: T3AI ve Hamza LLM Girişimleri

UYZS'nin pratik uygulaması, yerli Türkçe Büyük Dil Modelleri'nin geliştirilmesiyle somutlaşmaktadır. Bu projeler, dijital egemenlik arayışının elle tutulur birer örneğidir.

T3 Vakfı ve Baykar tarafından geliştirilen T3AI modeli, bu alandaki büyük bir girişimdir. Açıkça "ahlaklı bir yapay zeka" olarak çerçevelenmiş olup, Türk Cumhuriyetlerindeki metinleri kolayca anlamayı hedeflemesi, jeopolitik ve kültürel bir boyutu olduğunu göstermektedir. Milli Eğitim Bakanlığı, TRT ve Anadolu Ajansı gibi kilit ulusal kurumların ortakları arasında yer alması, projenin stratejik bir ulusal proje statüsünü teyit etmektedir.  

Hamza LLM serisi gibi akademik çabalar ise, Türkçe gibi düşük kaynaklı bir dil için yüksek kaliteli modeller oluşturmanın teknik zorluklarına odaklanmaktadır. Bu araştırma, veri kıtlığını ve makine tarafından çevrilmiş İngilizce veri setlerinin yanlılığını dengelemek için yeni Türkçe talimat-ayarlama veri setleri ve değerlendirme ölçütleri geliştirme ihtiyacını ele almaktadır.

Bu girişimler, yabancı yapay zeka teknolojisinin pasif tüketicileri olmaktan çıkıp, Türkiye'nin özel bağlamı ve değerleriyle dilsel ve kültürel olarak uyumlu teknolojinin aktif üreticileri haline gelme yönünde atılmış hayati bir adımı temsil etmektedir. Ancak, Türkiye'nin egemen bir yapay zeka ekosistemi arayışı temel bir paradoksu ortaya çıkarmaktadır: rekabetçi, son teknoloji modeller oluşturmak için, karşı koymaya çalıştığı Batı teknoloji ekosistemi tarafından geliştirilen açık kaynaklı mimarilere (örneğin Mistral-7B'yi uyarlamak), araştırma paradigmalarına ve hatta donanıma hala büyük ölçüde bağımlı olması. Bu durum, bağımsızlık arayışında bile kalıcı bir teknolojik bağımlılık durumu yaratmaktadır. Türk LLM'lerini oluşturmaya yönelik akademik araştırmalar, mevcut İngilizce ön eğitimli modelleri (Mistral-7B ve GPT2-xl gibi) uyarlama veya sıfırdan inşa etme olmak üzere iki metodolojiyi açıkça detaylandırmaktadır. Uyarlama yöntemi, orijinal modelin mimarisini ve bazı önyargılarını doğası gereği ithal eden pragmatik bir kestirme yoldur. "Sıfırdan inşa etmek" bile genellikle Batılı şirketler ve araştırma laboratuvarları tarafından öncülük edilen temel mimarileri ve eğitim tekniklerini kullanır. Bu, Türkiye kendi modellerini inşa ederken bile, büyük ölçüde Batı tarafından kontrol edilen bir teknolojik çerçeve ve tedarik zinciri (örneğin GPU'lar, temel araştırmalar) içinde faaliyet gösterdiği anlamına gelir. Bu, bağımsızlık araçlarının kendilerinin hegemonik sistemin ürünleri olduğu bir "egemenlik paradoksu" yaratır ve ulaşılabilecek nihai özerklik derecesini sınırlar.  

Bölüm IV:

Dirençlilik İçin Bir Rota Çizmek: Öneriler ve Geleceğe Bakış

Türkiye'nin dijital alandaki direncini artırmak için çok yönlü bir savunma stratejisi benimsenmelidir. Bu strateji, yasal, teknik ve toplumsal katmanları içermelidir.

Yasal ve Düzenleyici Çerçeve: Türkiye, platform yasaklamaları gibi reaktif önlemlerin ötesine geçerek proaktif bir düzenleme anlayışına yönelmelidir. Bu, AB Yapay Zeka Yasası veya Fransa'daki önlemler gibi, yapay zeka tarafından üretilen içeriklerin ve deepfake'lerin etiketlenmesine ilişkin net yasaların uygulanmasını içermelidir. Mevcut moderasyon sistemlerinin genellikle yetersiz olduğu göz önüne alındığında, dolandırıcılık veya manipülatif içerik barındıran platformların sorumluluğunu güçlendirmelidir. Taslak halindeki Türk Yapay Zeka Yasa Tasarısı'nın uyumsuzluk ve yanlış bilgi sağlama durumlarında önerdiği para cezaları bu yönde atılmış bir adımdır.  

Teknik Karşı Önlemler: Ulusal strateji, yapay zeka güdümlü savunma teknolojilerinin finanse edilmesine ve geliştirilmesine öncelik vermelidir. Bu, sağlam bot tespit sistemleri, sentetik medyanın kökenini izlemek için içerik filigranı ve dolandırıcılık faaliyetlerini işaretlemek için gelişmiş anomali tespiti gibi teknolojileri kapsamaktadır. MİA raporunun bu araçlara yönelik çağrısı, ulusal güvenlik açısından önemlerini vurgulamaktadır.  

Eğitimsel ve Toplumsal Dirençlilik: En kritik uzun vadeli savunma, dijital olarak okuryazar bir nüfustur. Akıllıca dijital ve yapay zeka okuryazarlığı programlarına kitlesel, ülke çapında bir yatırım yapılması gerekmektedir. Bu, temel bilgisayar becerilerinin ötesine geçerek eleştirel düşünme, kaynak doğrulama ve manipülasyonun psikolojik taktiklerini anlamayı içermelidir. UYZS'nin öğretmenleri yapay zeka konusunda eğitme hedefi iyi bir başlangıçtır, ancak önemli ölçüde ölçeklendirilmelidir.  

Egemen ve Etik Bir Yapay Zeka Ekosistemi Geliştirmek

Stratejinin proaktif ve ulus inşa edici yönüne odaklanılmalıdır. UYZS'nin hızlandırılması büyük önem taşımaktadır.

Veri Zorunluluğu: Etkili bir Türk yapay zekası oluşturmanın en önemli tek faktörü, devasa, yüksek kaliteli ve kültürel olarak temsili Türkçe veri setlerinin oluşturulmasıdır. Hükümet, ulusal modellerin eğitimi için anonimleştirilmiş verileri güvenli bir şekilde bir araya getirmek amacıyla "Kamu Veri Alanı" gibi girişimlere öncülük etmelidir.

Tasarım Gereği Etik: Türkiye, sonradan düşünülmüş bir unsur olarak değil, "tasarım gereği etik" bir yapay zeka ekosistemi inşa etme fırsatına sahiptir. Bu, önerilen Ulusal Yapay Zeka Etik Merkezi'nin kurulmasını ve T3AI gibi modellerin "etik yapay zeka" markasına uygun hareket etmesini sağlamayı içerir. Bu, kültürel olarak hassas önyargı testleri geliştirmek ve Türk toplumsal değerlerini modellerin geliştirme ve yönetişim çerçevelerine yerleştirmek anlamına gelir; bu da Batılı platformların "herkese uyan tek beden" etiğine direnmeyi gerektirir.

Sonuç: Dijital Hegemonyaya Direnmek

Türkiye gibi benzersiz jeopolitik konuma ve zengin kültürel mirasa sahip bir millet için yapay zeka sorunu, temelde bir egemenlik sorunudur. Manipülasyon, dolandırıcılık ve dilsel erozyon tehditleri, birbirinden ayrı teknik problemler değil, daha büyük bir jeopolitik dinamik olan dijital ve kültürel hegemonyanın belirtileridir.

Nihai argüman, pasif veya tamamen savunmacı bir duruşun yetersiz olduğudur. Gerçek dirençlilik, ikili bir strateji gerektirir: teknik, yasal ve eğitsel yollarla yabancı menşeli yapay zekanın aşındırıcı etkilerine karşı şiddetle savunma yapmak ve aynı zamanda ulusal bir yapay zeka ekosistemi inşa etme yönünde proaktif ve agresif bir strateji izlemek. Bu ekosistem, sadece ekonomik büyümeyi teşvik etmekle kalmamalı, aynı zamanda gelişmekte olan dijital dünyada Türkiye'nin benzersiz kültürel ve dilsel kimliğini korumalı ve yansıtmalıdır. Nihai hedef, sadece yapay zekayı kullanmak değil, onu şekillendirmektir. Geleceğin mimarisi yapay zeka ortamında şekillenecektir.