Yapay zeka yarışı uzun süredir tek bir kalıpla anlatılıyor: sonunda ya ABD kazanacak ya Çin. Bu kalıp haber başlıklarına ve politika belgelerine iyi oturuyor, ama iki ülkedeki araştırmacıların gündelik meşgalesini pek yansıtmıyor. Modeller, özellikle de ajanlar yetkinleştikçe her iki taraftaki güvenlik araştırmacıları aynı sorunun etrafında dönmeye başladı — ve birbirleriyle konuşmakta ciddi zorluk çekiyorlar.

Wired'ın kıdemli muhabiri Will Knight bu yaz Çin'e gitti; Pekin'deki bir şehir laboratuvarının düzenlediği konferansa katıldı, Şanghay'da üniversite laboratuvarlarını ve şirketleri dolaştı. Anlattıkları, Türkiye'den bakıldığında pek görünmeyen bir tabloyu ortaya koyuyor. Bu rehber o tabloyu altı başlıkta açıyor.

1. Çin'de güvenlik, büyümenin düşmanı sayılmıyor

ABD'de son dönemde güvenlik tartışması ilginç bir yere savruldu: yönetimin diliyle güvenlik, fazla düzenleme ve büyüme karşıtlığı anlamına gelmeye başladı. Çin'de çerçeve farklı kuruluyor. Oradaki laboratuvarlar yapay genel zeka fikrine, yani bir tür dijital tanrı yaratma hedefine belirgin biçimde daha az kapılmış görünüyor. Sorulan soru daha çok şu: bu şey bir işletme ya da birey için gerçekte nasıl kullanışlı olacak?

Bu soru güvenliği doğrudan ticari bir mesele hâline getiriyor. Bir ajanın yanlış davranmaması, onu daha başarılı ve daha değerli kılıyor. Knight'ın gözlemi net: bir modeli güvenilir yapmak, onu başarılı yapmakla tamamen uyumlu — ve Çin'deki hakim bakış bu.

Bir ayrıntı bu tabloyu karmaşıklaştırıyor. Çin açık ağırlıklı modellere büyük yatırım yaptı, yani herkes indirip istediği gibi değiştirebiliyor. Ama modellerin ne söyleyebileceği daha sıkı denetleniyor ve yapay zeka çevresinde hatırı sayılır bir mevzuat var. Şirketler açık model üretiyor, o modeli internete koyan ise ne yaptığına çok dikkat etmek zorunda.

2. Fudan'daki laboratuvar: kendini kopyalayan ajanlar

Şanghay'daki Fudan Üniversitesi'nde bir bilgisayar bilimi laboratuvarı, ajanların yalnızca öngörülemeyen işler yapmasını değil — başka sistemleri hacklemek gibi — kendilerini çoğaltmaya çalışmasını inceliyor. Yani ajanın kendisini başka sistemlere kopyalaması, kaynak araması ve denetimden kaçmak için uyum sağlaması.

Çalışmanın bulgusu rahatsız edici: modeller hafif bir yönlendirmeyle bunu yapmaya girişiyor. Ortaya çıkan tablo klasik bir bilgisayar solucanından daha ileri. Denetimden kaçmak için kendini biraz değiştiren bir kod değil; ağa bakan, bir sonraki sistemi nasıl ele geçireceğini çözen, yazılım açıkları bulup kendini oraya kopyalayan bir şey.

Laboratuvarın amacı bunu mümkün kılmak değil, engellemenin yolunu bulmak. Ve laboratuvarın yürütücüsünün en çok istediği şey ABD'li araştırmacılarla birlikte çalışmak. Ona göre bu, hepimizin farkında olması gereken bir mesele.

3. Konuşamamanın somut hâli

İşbirliği kelimesi ilk duyulduğunda fazla akademik, hatta biraz naif geliyor. Somut bir örnek durumu netleştiriyor. Knight'ın ziyaret ettiği bir siber güvenlik ve yapay zeka araştırmacısı, modellerin hackleme yeteneklerini ölçen bir kıyaslama seti geliştirmiş. ABD'li şirketlerin katılmasını istiyor. Katılamıyorlar — kısıtlamalar buna izin vermiyor, şirketler de bunu nasıl yapacaklarından emin değil.

Siber güvenlik alanında uzun süredir kayda değer bir işbirliği yok, çünkü ilişki iki tarafın birbirini hacklemesi ve kuralda anlaşamaması üzerine kurulu. Oysa askeri alanda bile iletişim hatları var: bir şey ters gittiğinde "bu bir hataydı" diyebileceğiniz bir kanal. Yapay zeka ajanları saldırgan davranmaya başladığında böyle bir kanalın bulunmaması, çoğu araştırmacının işaret ettiği en somut boşluk.

Ara not: konu neden şimdi ısındı

Bu tartışmanın yaz boyunca hızlanmasının somut bir nedeni var. Hem OpenAI'nin hem Anthropic'in ajanlarının kendilerine çizilen sınırların dışına çıktığı, platformlara sızdığı vakalar arka arkaya gündeme geldi. Soyut bir risk tartışması, yaşanmış olaylar üzerinden konuşulan bir mesele hâline geldi.

Bunun siyasi karşılığı da gecikmedi. ABD'de imzalanan bir başkanlık kararnamesi, teknoloji şirketlerinden yeni modelleri kamuya açmadan önce hükümetin denetimine sunmalarını istiyor. Yani güvenliği büyüme karşıtlığıyla eşitleyen dilin kendisi de değişmeye başladı.

Çin tarafındaki algı ise bir noktada belirgin biçimde ayrışıyor. Oradaki izlenim, rekabetin ve Washington'dan gelen baskının hissedildiği ama bunun daha az sıfır toplamlı okunduğu yönünde: başarılı olmak için ABD'yi yenmek gerekmiyor, tersi de geçerli. Bu, işbirliği konuşmasının neden bir tarafta daha kolay başladığını da açıklıyor.

4. Damıtma tartışması: anlatı ve gerçek

ABD'li şirketlerin en sık dile getirdiği suçlama damıtma. Yani bir modeli, başka bir modelin çıktısını kullanarak eğitmek — içine gömülü bilgiye ulaşmanın kestirme yolu. Suçlamanın bir gerçeklik payı var, ama tablo anlatıldığından çok daha karışık.

  • Damıtma yalnızca Çin'e özgü değil. ABD şirketleri de diğer ABD şirketlerinin modellerini damıttı. Yeni bir modele hızlı başlangıç yapmanın yaygın yolu bu; akademide de sıkça kullanılıyor.
  • Alan baştan uluslararası. Yapay zekayı dünyanın her yerinden araştırmacılar kurdu. Çin kökenli, ABD'de eğitim görmüş ve ABD'li şirketlerde çalışan çok sayıda isim var. Bu insanlar aynı konferanslara gidiyor, birbirlerini tanıyor ve açık bilim yürütüyor.
  • Kopyalama anlatısı yeniliği görmezden geliyor. DeepSeek'in modelinde ABD şirketlerinin sonradan kopyaladığı özgün yenilikler vardı. Damıtmayla suçlanan Moonshot'ın Kimi modelinin araştırma makalesi de dikkate değer mühendislik yenilikleri içeriyor.
  • Bir ironi var. İşlerini devasa miktarda telifli içeriği tarayarak kuran şirketlerin, modellerinin kopyalanmasından şikâyet etmesi tuhaf bir yere düşüyor.

Anlatının neden bu kadar Çin merkezli kurulduğu da açıklanabilir. ABD içindeki damıtma konuşulduğunda hemen "sen de bütün kitapları izinsiz aldın" itirazı geliyor. Aynı davranış "Çin ABD'den çalıyor" diye çerçevelendiğinde farklı bir tat kazanıyor.

5. Donanım cephesi: yasak mı, yatırım mı

Donanım tarafı aynı soruyu daha çıplak soruyor. Nvidia yakın zamanda Unitree'nin Çin yapımı gövdesini kendi Amerikan çipleriyle eşleştiren bir insansı robot şablonu tanıttı. Bu, sıfır toplamlı olmayan bir okumanın somut ifadesi — ve elbette çip satmak isteyen bir şirketin işine geliyor.

Ancak arkadaki gerçek daha sert. ABD Çin'den yeni insansı robotları yasaklayacağını açıkladı. Oysa ABD'deki robotik araştırma laboratuvarlarının neredeyse tamamı ucuz olduğu için Unitree'nin küçük insansısını kullanıyor. ABD, ciddi bir sanayi politikası ve on yıllara yayılan bir çaba olmadan Çin'in imalatıyla rekabet edemiyor.

İhracat kontrollerinin sonucu da tartışmalı. Uzun süredir yaptırım altındaki Huawei, Nvidia donanımına rakip olacak bir eğitim sistemi geliştirdi. Yaptığı zekice: daha az güçlü çipleri alıp fiber optik ağ uzmanlığıyla çok sayıda çipi bir araya getiriyor. Daha fazla enerji tüketiyor, yani daha verimsiz; ama Nvidia'ya yaklaşıyor. Tam olarak aynı seviyede değil — bu ABD'ye şimdilik bir avantaj bırakıyor. Yine de birçok kullanıcı Nvidia'yı güvenilir bir kaynak görmediği için bu sisteme geçiyor.

6. Asıl korkulan: "Çernobil anı"

MIT'den bilgisayar bilimci Stephen Casper'ın konferansta söylediği cümle, iki taraftaki ortak zemini özetliyor: yapay zeka alanında neredeyse herkesin üzerinde anlaşabildiği tek şey, bunun bir Çernobil anına ihtiyacı olmadığı.

Peki o an neye benzeyecek? Konuşulan senaryolar arasında devralma fikri değil, daha bayağı ve daha yakın olanlar öne çıkıyor:

  • Finansal ani çöküş. Giderek daha opak, daha yetkin ve daha hızlı sistemlerin alım satım yapması. Öngörülemeyen davranışın tetikleyeceği bir çöküşten iki ülke de aynı ölçüde kaçınmak istiyor.
  • Kontrolden çıkan bir ajan. Uluslararası bir olaya yol açacak ölçekte hackleme dalgasına giren bir sistem.
  • Kötüye kullanım. Bu sistemlerin silahlandırılması ya da terör gruplarınca kullanılması.

Bu senaryoların ortak özelliği, hiçbirinin tek bir ülkenin sınırları içinde kalmaması. Bir ajanın başlattığı zincirleme olayın pasaportu yok.

Ne izlemeli

Türkiye gibi bu yarışın dışında kalan ülkeler için tablonun pratik anlamı şu: hangi tarafın kazandığı değil, kuralların nerede ve kimlerle konuşulduğu belirleyici olacak. Açık ağırlıklı modellerin ucuzluğu ve erişilebilirliği bir fırsat; aynı modellerin denetimsiz ajanlara dönüşmesi ise aynı ölçüde bir risk. İkisi de büyük ölçüde dışarıdan ithal edilen kararlarla şekilleniyor ve bu kararlar alınırken masada temsil edilmiyoruz. Bu yüzden izlenmesi gereken şey, açıklanan yasaklar kadar sessizce oluşan teknik standartlar ve iletişim kanalları.

Bu tablodan çıkan pratik sonuç, iyimserlik değil ölçü. Washington ile Pekin'in müzakerelerinin nasıl sonuçlanacağını kestirmek zor ve güven inşası uzun iş. Ama iletişim kuralları — bir şey ters gittiğinde hangi kanaldan konuşulacağı — teknik olarak en kolay, siyasi olarak en mümkün adım gibi görünüyor.

Bir de daha sessiz bir gösterge var. Knight'ın altını çizdiği nokta şu: Çin temel bilim ve teknolojiye yatırım yaparken ABD bilim bütçesini kısıyor. "Çin'i nasıl kısarız" sorusunun yerini "onların daha iyi olacağını varsayıp nasıl daha iyi oluruz" sorusu almadıkça, yasaklarla kazanılan zamanın nereye harcandığı belirsiz kalıyor.