Yapay zeka ne kadar hızlı ilerliyor sorusu genellikle üniversitelerdeki uzmanlara, çok atıf alan araştırmacılara ve ekonomistlere soruluyor. Forecasting Research Institute'ün (FRI) ara raporu, bu kişilerin geçmiş tahminlerini gerçekleşenlerle karşılaştırdı ve sonuç şu: tahminler çoğunlukla düşük kaldı.

Panel kimlerden oluşuyor?

FRI, 2022 ortasından beri yapay zeka ilerlemesine dair tahmin topluyor. Uzun soluklu panelin ilk turuna 339 uzman katıldı:

  • 76 bilgisayar bilimci (30'u ilk 20 üniversitede profesör, 10'u en çok atıf alan 200 yazar arasında),
  • 76 sektör uzmanı,
  • 68 ekonomist,
  • 119 yapay zeka politikası uzmanı.

Panelde ayrıca "süper tahminciler" var: alan uzmanı olmayan ama isabetli tahmin geçmişiyle seçilmiş kişiler.

En büyük sapma: matematik

Yapay zeka, Temmuz 2025'te Uluslararası Matematik Olimpiyatı'nda altın madalya seviyesine ulaştı. Bu, uzmanların ortanca tahmininden beş yıl, süper tahmincilerinkinden on yıl önce gerçekleşti. Tahminler ChatGPT'den önce, 2022'de toplanmıştı; ama FRI'ye göre desen sonrasında da sürdü.

Diğer örnekler:

  • Milenyum problemi: 2025 yaz sonunda yapılan ankette, 2027 sonuna kadar bir milenyum probleminin çözülme ihtimaline uzmanlar ortanca yüzde 10, süper tahminciler yüzde 5,4 demişti.
  • Viroloji: modellerin bir sorun giderme testinde üst düzey virolog ekibini yakalayacağı tarih için uzmanlar 2030, süper tahminciler 2034 demişti. FRI'ye göre bu muhtemelen Nisan 2025'te oldu.
  • Gelir: 2026 sonunda bir yapay zeka şirketinin ulaşacağı en yüksek yıllık yinelenen gelir için uzmanlar 20 milyar dolar, ekonomistler 16 milyar, süper tahminciler 25 milyar demişti. FRI, Eylül 2026 itibarıyla yaklaşık 100 milyar dolarlık bir rakama işaret ediyor.

Her tahmin düşük değildi

Raporun atlanmaması gereken kısmı bu. Bazı alanlarda tahminler fazla yüksek çıktı:

  • Biyogüvenlikte, katılımcıların yalnızca yüzde 5,2'si dil modelleriyle biyolojik görevleri tamamlayabildi; uzmanlar bu oranı yüzde 22,5, viroloji uzmanları yüzde 40 beklemişti.
  • Otonom araçlarda da benzer bir fazla iyimserlik var: uzmanlar 2027'de ABD'deki çağrılı yolculukların yüzde 7,3'ünün otonom olacağını öngörmüştü, modeller yüzde 2,5 diyor.

Yani hata tek yönlü değil. Kıyaslama testlerinde ölçülen yetenekler beklenenden hızlı gelişti; o yeteneklerin gerçek dünyaya yayılması ise beklenenden yavaş.

Bu tablonun bir açıklaması, tahmin edilen şeyin niteliğinde. Kıyaslama testleri kapalı uçlu: soru belli, cevap belli, ölçüt belli. Böyle işlerde ilerleme hızlanınca sonuç sıçrayarak geliyor. Gerçek dünyadaki kullanım ise kurumsal süreçlere, mevzuata, eğitime ve güvene bağlı; bunlar model yeteneğinden bağımsız ve çok daha yavaş değişiyor. Uzmanların yanıldığı yer, iki hızın aynı olduğunu varsaymak olabilir.

Raporun kendi uyarısı

FRI önemli bir yöntem sınırını kendisi söylüyor: düşük tahminler, gerçeklik onları geçtiği anda ortaya çıkıyor; yüksek tahminlerse ancak tarih geldiğinde yanlışlanıyor. Bu, "uzmanlar hafife aldı" sonucuna doğru bir eğilim yaratıyor.

Okur için pratik çıkarım şu: bir yeteneğin ne zaman geleceğine dair tahminlere temkinli yaklaşın, ama "bu yetenek geldi" ile "bu yetenek işimi değiştirdi" arasındaki farkı da koruyun. Rapora göre birincisi beklenenden hızlı geliyor, ikincisi beklenenden yavaş.