Türkiye Yapay Zeka Yapamaz!

Türkiye yapay zeka yapamaz çünkü yapmak istemiyor ya da yapmak için adımlar atmıyor!

Türkiye’nin yapay zeka geliştirme konusunda önünde uzun bir yol bulunmaktadır. Henüz bir arama motoru veya haritalama uygulaması bile geliştiremeyen Türkiye, veri egemenliği ve teknolojik altyapı eksiklikleriyle karşı karşıyadır. Siber güvenlikten sorumlu kurumlar temel görevlerini yerine getirmek yerine internet yasaklarıyla meşgulken, siyasi iradenin vizyonu da yapay zeka gibi uzun vadeli projelere değil, kısa vadeli ve günü kurtarmaya yönelik faaliyetlere odaklanmıştır.

Bir Ülke İçin Yapay Zeka Üretmenin Önemi

Yapay zeka (YZ), günümüzde sadece teknoloji dünyasında değil, aynı zamanda ekonomik, sosyal ve stratejik alanlarda da derin etkiler yaratmaktadır. Bir ülkenin yapay zeka üretmesi, gelecekteki rekabet gücünü artırmak, ekonomik büyümeyi sağlamak ve toplumsal refahı yükseltmek için kritik bir adımdır. YZ, sağlık hizmetlerinden eğitime, üretimden tarıma kadar hemen her sektörü dönüştürebilecek potansiyele sahiptir. Teknolojik gelişmelerin öncüsü olan ülkeler, YZ’yi kendi ulusal stratejilerinin merkezine koyarak küresel düzeyde daha güçlü bir konum elde etmektedirler.

İlk olarak, yapay zeka üretmek bir ülkenin ekonomik bağımsızlığını artırır. YZ tabanlı çözümler, üretim süreçlerini optimize etmek, verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için kullanılabilir. Otomasyon ve makine öğrenimi ile işletmeler daha hızlı ve doğru kararlar alabilir, bu da ulusal ekonomiye büyük katkı sağlar. Ayrıca, yapay zeka alanındaki yenilikçi gelişmeler, yeni iş alanlarının ve sektörlerin doğmasına olanak tanır. Bu da, işsizlik oranlarını düşürme ve daha yüksek katma değerli istihdam olanakları yaratma potansiyeline sahiptir.

Bir diğer önemli nokta, yapay zekanın küresel rekabet gücünü artırıcı etkisidir. Teknoloji dünyasında öne çıkan ülkeler, sadece teknolojiyi tüketen değil, aynı zamanda üreten ve ihraç eden konumda olan ülkelerdir. Yapay zeka, savunma sanayiinden, ulusal güvenliğe kadar geniş bir yelpazede stratejik avantajlar sunar. Kendi YZ çözümlerini üreten bir ülke, dışa bağımlılığı azaltarak ulusal güvenliği güçlendirebilir ve küresel teknoloji politikalarında daha söz sahibi olabilir.

Son olarak, yapay zeka, toplumsal gelişim açısından da büyük bir öneme sahiptir. Eğitim, sağlık, ulaşım ve çevre gibi alanlarda kullanılan YZ, toplumun yaşam kalitesini doğrudan iyileştirebilir. Örneğin, sağlık alanında YZ tabanlı teşhis sistemleri, erken teşhisi mümkün kılarak hastalıkların yayılmasını engelleyebilir ve sağlık harcamalarını azaltabilir. Eğitimde ise, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunarak öğrencilere daha etkin bir eğitim sunulabilir.

Sonuç olarak, bir ülkenin yapay zeka üretmesi sadece teknolojik bir gereklilik değil, aynı zamanda ekonomik, stratejik ve toplumsal kalkınma için de zorunlu bir adımdır. Bu alanda başarılı olabilen ülkeler, dünya çapında güçlü bir etki alanı yaratma fırsatına sahip olacaktır.

Türkiye’de Yapay Zeka Geliştirme Potansiyeli ve Engelleri

Yapay zeka geliştirmek, bilim ve teknoloji alanındaki ilerlemelerin bir yansımasıdır ve bu tür bir atılım, yalnızca bir parametreye bağlı değil, birden fazla faktörün uygun zaman ve mekânda bir araya gelmesiyle mümkün olabilir. Ancak Türkiye’de bu tür bir ekosistemin varlığından söz etmek zordur. Aşağıda, Türkiye’nin yapay zeka geliştirme konusundaki eksikliklerini ve bu eksikliklerin nasıl giderilebileceğini inceleyen detaylı bir analiz sunulmuştur.

1. Eğitim Sistemi ve Kalite Sorunu

Türkiye’deki eğitim sistemi, bilimsel ve teknolojik gelişmelere öncelik vermeyen, daha çok bireyleri itaatkâr bir yapıya büründürmeyi amaçlayan bir yapıya sahiptir. İlkokuldan itibaren ezbere dayalı, sorgulamayı teşvik etmeyen bir model uygulanmaktadır.

İlk ve Ortaöğretimde Kalitesizlik: Eğitim sisteminin yenilikçi bir yaklaşımdan yoksun olması, gençlerin bilim ve teknoloji alanında kendilerini geliştirmelerini engelliyor. Meslek liselerinin etkinliğini kaybetmesi ise kalifiye teknik eleman eksikliğine yol açıyor.
Üniversite Eğitimi: Türkiye’de her şehirde üniversite açılması, nitelik yerine niceliğe odaklanıldığını gösteriyor. Ancak birçok üniversite, akademik araştırma, kütüphane ve laboratuvar gibi temel gerekliliklerden yoksundur. Bu durum, araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) faaliyetlerinin yapılamamasına neden olmaktadır.

2. Akademik Özgürlük ve Araştırma Ortamı Eksikliği

Üniversitelerdeki baskıcı ortamlar, öğrencilerin ve akademisyenlerin özgür düşünceyle hareket etmelerini engelliyor. Akademik birikimin gelişmesi için gerekli olan zihinsel özgürlük, siyasi baskılar nedeniyle sağlanamıyor.

Araştırma Olanaklarının Yetersizliği: Bilim ve teknoloji alanında çalışan öğrencilere yeterli laboratuvar, ekipman ve bütçe sağlanmamaktadır.
Teknolojik Araçlara Erişim Sorunu: Bilgisayar, tablet gibi teknolojik cihazlara erişim, yüksek vergiler nedeniyle oldukça zor. Bu durum, öğrencilerin teknolojiye yakınlaşmasını engelliyor.

3. İnternet Altyapısı ve Siber Güvenlik Sorunları

Bir yapay zeka ekosisteminin temel taşı, kaliteli ve hızlı bir internet altyapısıdır. Türkiye’de internet altyapısının yetersizliği, bu alandaki gelişmeleri ciddi şekilde sınırlamaktadır.

Kota ve Yavaşlık: İnternetin yavaş olması ve kotalı paketlerin yüksek maliyetli olması, bireylerin bilgiye erişimini kısıtlıyor. Özellikle kırsal bölgelerde bu sorun daha da belirgin hale geliyor.
Siber Güvenlik Eksikliği: Türkiye, siber güvenlik konusunda ciddi açıklar vermektedir. e-Devlet verilerinin tekrar tekrar sızdırılması, bu alandaki liyakat eksikliğini göstermektedir. Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK) ise siber güvenliği sağlamak yerine internet sitelerini engellemeye odaklanmıştır.

4. Uzun Vadeli Strateji Eksikliği

Yapay zeka projeleri, yıllar süren bir vizyon ve strateji gerektirir. Ancak Türkiye’de hükümet, uzun vadeli projeler yerine kısa vadeli ve gözle görülür yatırımlara öncelik vermektedir.

Stratejik Planlama Eksikliği: Yol, köprü gibi somut yatırımlara yönelmek, bilim ve teknolojiyi ikinci plana atmaktadır.
Ar-Ge Çalışmalarına Yetersiz Bütçe Ayrılması: Gelişmiş ülkeler, GSYİH’nin %2-4’ünü Ar-Ge’ye ayırırken Türkiye’de bu oran oldukça düşüktür.

5. Yerli Teknoloji ve Veri Egemenliği Eksikliği

Türkiye’nin ne yerli bir arama motoru ne de bir haritalama uygulaması bulunmaktadır. Google Maps ve Yandex gibi yabancı uygulamalar, ülkenin coğrafi ve ticari verilerini yurt dışına taşımaktadır.

Veri Egemenliği Sorunu: Türkiye’nin kendi verilerini koruma ve yönetme konusunda bir altyapısı yoktur. Bu, yapay zeka projelerinde kullanılacak büyük veri havuzlarının oluşturulmasını engeller.

6. İnovasyon Kültürünün Eksikliği

Bir yapay zeka projesi geliştirmek, yalnızca teknolojiye yatırım yapmakla değil, aynı zamanda inovasyonu teşvik eden bir kültürle mümkündür. Ancak Türkiye, inovasyonun değerini anlamaktan uzaktır.

Risk Alma Kültürünün Olmaması: Deneme-yanılmayı destekleyen bir ortam bulunmamaktadır.
Kurumların İşlevsizliği: Uzay Ajansı gibi projeler, yalnızca sembolik düzeyde kalmakta ve somut bir fayda sağlamamaktadır.

Çözüm Önerileri

Türkiye’nin yapay zeka projeleri geliştirebilmesi için aşağıdaki adımlar atılmalıdır:

Eğitim sisteminde köklü reformlar yapılarak bilimsel düşünce ve teknolojik becerilere odaklanılmalıdır.
Üniversitelerin kalite standartları artırılmalı; akademik özgürlükler sağlanmalıdır.
Hızlı ve erişilebilir bir internet altyapısı oluşturulmalı, siber güvenlik konusunda ciddi adımlar atılmalıdır.
Uzun vadeli stratejik planlamalar yapılmalı ve bu planlar liyakat sahibi kişilerce yürütülmelidir.
Yerli arama motoru, haritalama ve veri yönetimi gibi temel altyapılar geliştirilmelidir.
İnovasyon kültürü teşvik edilmeli, girişimcilik desteklenmelidir.

Sonuç olarak, yapay zeka geliştirme süreci yalnızca teknolojik değil, toplumsal, eğitimsel ve politik bir dönüşüm gerektirir. Bu dönüşüm sağlanmadığı sürece, Türkiye’nin yapay zeka projelerinde etkin bir aktör olması mümkün görünmemektedir.

Bu Yazıma Gelecek Olası Eleştirilerden Önce…

“Türkiye ne isterse yapabilir” demeden önce, şunu söylemek gerekir ki Türkiye, aslında yapay zeka geliştirmek istemiyor. Hamasi söylemlerle “Türkler yapar” demek yerine, yukarıdaki yazıma eleştiriler getirenler varsa, onlara şu soruyu yöneltirim: Bugüne kadar Türkiye’de neler yapılmış? Aşağıda paylaştığım maddeler hayata geçirilirse, belki Türkiye’nin yapay zeka pazarında 10 sene sonra belki bir şansı olabilir.

Yasal Düzenlemelerin Eksikliği: Yapay zeka alanında düzenleyici çerçeve eksikliği veya aşırı katı regülasyonlar.
Finansman Sorunları: Yatırımcıların ilgisizliği veya finansal kaynaklara erişimde zorluklar.
Ar-Ge İçin Destek Eksikliği: Kamu ve özel sektör tarafından araştırma ve geliştirme projelerine yeterli desteğin sağlanmaması.
Yetenek Eksikliği: Nitelikli mühendis, veri bilimci ve yapay zeka uzmanı eksikliği.
Eğitim Sistemindeki Sorunlar: Uygulamalı ve yenilikçi eğitimin yetersizliği; müfredatın güncel olmaması.
Dil ve Kültürel Faktörler: Yerel dillerde yeterince veri ve kaynak olmaması; küresel ekosisteme entegrasyonda dil bariyerleri.
Veri Eksikliği: Yerel veri setlerinin azlığı veya kalitesizliği; veri paylaşımında hukuki ve etik engeller.
Bilgiye Erişimde Engeller: Akademik makalelere, uluslararası kaynaklara ve sektörel raporlara erişimin kısıtlı olması.
Teknolojik Altyapı Eksikliği: Veri merkezlerinin, bulut hizmetlerinin ve süper bilgisayarların sınırlı erişilebilirliği.
İşbirliği Kültürünün Eksikliği: Üniversiteler, özel sektör ve kamu arasında işbirliğinin yetersizliği.
Fikri Mülkiyet Hakları Sorunları: Patent ve telif hakları süreçlerinin karmaşıklığı.
Kamu Bilincinin Düşüklüğü: Yapay zekanın potansiyel faydalarına dair toplum genelinde bilgi eksikliği ve olumsuz algılar.
Etik ve Sosyal Sorumluluk Endişeleri: Yapay zekanın etik kullanımı ve sosyal etkilerine dair kaygıların giderilmemesi.
Siyasi ve Ekonomik Belirsizlikler: Uzun vadeli projelerin önünde duran siyasi istikrarsızlık ve ekonomik krizler.
Bürokrasi ve Engelleyici Prosedürler: İnovasyon süreçlerini yavaşlatan kamu bürokrasisi.
Yerli Ürün ve Çözümlere Önem Verilmemesi: İthal ürünlere bağımlılık; yerli yapay zeka çözümlerine teşvikin azlığı.
Girişim Ekosisteminin Zayıflığı: Start-up’ların desteklenmemesi ve büyüme için uygun ortamların olmaması.
Enerji Maliyetleri: Yapay zeka projelerinin yüksek enerji tüketim maliyetlerinin karşılanamaması.
Güvenlik ve Gizlilik Endişeleri: Veri güvenliği ve gizliliğe dair uygun standartların olmaması.
Uluslararası Rekabet Baskısı: Gelişmiş ülkelerle rekabet etmede zorluklar; dışa bağımlılığın artması.

İnovasyon Kültürünün Eksikliği: Risk almayı teşvik eden, deneme-yanılmayı normalleştiren bir inovasyon kültürünün yetersizliği.
Uzun Vadeli Strateji Eksikliği: Yapay zeka geliştirme ve kullanımına yönelik ulusal düzeyde uzun vadeli bir stratejinin bulunmaması.
Kurumlar Arası Rekabet: Aynı hedefe yönelen kamu kurumları ve özel sektör arasındaki gereksiz rekabet, işbirliği yerine bölünmelere yol açabilir.
Etkili Mentorluk ve Rehberlik Eksikliği: Yeni başlayan girişimciler ve öğrenciler için deneyimli rehberlerin azlığı.
Güçlü Bir Yerel Ekosistem Kurulamaması: Girişimciler, akademisyenler, yatırımcılar ve politika yapıcıların entegre bir şekilde çalışacağı bir yapının eksikliği.
Standart ve Protokol Eksikliği: Yapay zeka teknolojilerinin birlikte çalışabilirliğini sağlamak için standartların ve protokollerin yetersizliği.
Yerel Sorunlara Uygun Çözümler Üretememe: Yerel ihtiyaçlara özel yapay zeka çözümleri geliştirme konusunda vizyon eksikliği.
Küresel İşbirliklerine Katılım Sorunları: Uluslararası projelerde yer alma veya yabancı ülkelerle teknoloji transferi yapma konusunda sınırlamalar.
Sektör Bazlı İhtiyaçların Göz Ardı Edilmesi: Sağlık, tarım, enerji gibi sektörel ihtiyaçlara yönelik özel yapay zeka projelerinin desteklenmemesi.
Halkın Yetersiz Dijital Okuryazarlığı: Yapay zeka tabanlı teknolojilerin benimsenmesini zorlaştıran düşük dijital farkındalık.
Kapsayıcılık Sorunları: Kırsal bölgelerdeki veya dezavantajlı grupların teknolojiye erişiminde yaşanan dengesizlikler.
Proje Yönetimi ve Süreç Optimizasyonu Eksikliği: Yapay zeka projelerinde etkili yönetim ve süreç planlamasının yapılmaması.
Yapay Zeka Alanında İhtisaslaşmış Kamu Kurumlarının Eksikliği: Teknoloji ve yapay zekayı özel olarak destekleyen resmi kurumların yetersizliği.
Küresel Trendlerin Takip Edilmemesi: Yapay zeka alanındaki son gelişmelere ayak uyduramama ve geri kalma riski.
Yerel ve Kültürel Verilerin Yanlılığı: Verilerin, bölgesel veya kültürel önyargılardan arındırılmamış olması.
Ekip Çalışması Kültürünün Zayıflığı: Farklı disiplinlerden gelen uzmanların bir arada verimli şekilde çalışmasını sağlayacak yapıların eksikliği.
Siber Güvenlik Altyapısının Eksikliği: Yapay zeka projelerini hedef alabilecek siber saldırılara karşı koruma eksikliği.
Akademik Çalışmaların Uygulamaya Dönüştürülememesi: Üniversitelerde üretilen bilgilerin endüstride somut projelere dönüşememesi.
Yapay Zeka Çalışmalarının Toplumsal Faydadan Uzaklaşması: Ticari kar odaklı yaklaşımların toplumsal ihtiyaçların önüne geçmesi.
Ulusal Bilgi Bankası Eksikliği: Yapay zeka projelerinde kullanılmak üzere veri paylaşımını sağlayacak merkezi bir bilgi bankasının olmaması.

Yapay Zeka Etiği Üzerine Uzman Eksikliği: Teknolojik gelişmeleri etik perspektiften değerlendirecek uzman sayısının yetersizliği.
İklim ve Çevresel Faktörler: Yapay zeka projeleri için gerekli enerji tüketiminin çevresel sürdürülebilirliği tehdit etmesi.
Veri Yönetimi ve Depolama Kapasitesinin Sınırlılığı: Büyük veri setlerinin saklanması ve işlenmesi için gerekli altyapının eksikliği.
Lisanslama ve Sertifikasyon Süreçlerinin Zayıflığı: Yapay zeka alanında yetkinlikleri doğrulayacak standart sertifikasyon sistemlerinin olmaması.
Küresel Şirketlerin Baskısı: Yerel girişimlerin, büyük uluslararası teknoloji devleriyle rekabet edememesi.
Toplumsal ve Politik Kutuplaşma: Teknolojik projelere yönelik farklı siyasi veya ideolojik grupların karşıt tutumları.
Disiplinler Arası Yaklaşım Eksikliği: Yapay zeka projelerinde matematik, mühendislik, psikoloji, sosyoloji gibi farklı alanların entegre şekilde çalışamaması.
Fırsat Eşitsizliği: Özellikle gençler ve kadınların yapay zeka projelerinde yeterince temsil edilmemesi.
Teknolojiye Karşı Direnç: Toplumda yapay zekaya yönelik önyargılar ve direnç nedeniyle benimseme hızının düşük olması.
Ulusal Güvenlik Kaygıları: Yapay zeka projelerinin potansiyel güvenlik riskleri nedeniyle devlet tarafından kısıtlanması.
Yerel Girişimcilerin Desteklenmemesi: Küçük ölçekli yapay zeka girişimlerinin büyük fonlardan veya teşviklerden faydalanamaması.
Pilot Projelerin Eksikliği: Büyük çaplı uygulamalara geçmeden önce test edilecek yeterli sayıda pilot yapay zeka projesinin yapılmaması.
Ulusal Marka Eksikliği: Yapay zeka alanında uluslararası tanınırlığa sahip bir yerel marka oluşturulamaması.
Çalışma Saatlerinin ve Kültürünün Verimsizliği: Yapay zeka projelerinde esnek ve yaratıcı çalışma modellerinin benimsenmemesi.
Toplumun Gizlilik Hassasiyeti: Veri toplama ve işleme süreçlerinde halkın gizlilik endişelerinin projeleri engellemesi.
Altyapı Yatırımlarında Öncelik Sorunları: Diğer sektörlere öncelik verilmesi nedeniyle yapay zeka yatırımlarının ikinci planda kalması.
İş Gücü Piyasasına Uyumsuzluk: Geleneksel iş kollarının yapay zeka projelerinin ihtiyaç duyduğu yeteneklerle uyumlu olmaması.
Yapay Zeka Teknolojilerinin Modası Geçmesi: Teknolojik trendlerin hızla değişmesi nedeniyle geliştirilen projelerin kısa sürede eski teknolojiler olarak kalması.
Yerel Ürünlerin Uluslararası Pazara Açılma Zorluğu: Yapay zeka ürünlerinin küresel pazarda rekabet edebilirliğinin düşük olması.
Etkili Liderlik Eksikliği: Yapay zeka projelerinde inovasyonu teşvik edecek liderlerin ve vizyon sahibi yöneticilerin bulunmaması.