Bir kamu kurumu yapay zekâ sistemi satın aldığında, yalnızca bugünün hizmetini almıyor. Yarının değişiklik bedelini de kabul ediyor. Sistemi kim güncelleyecek, hata çıktığında kim inceleyebilecek, sağlayıcı değiştirildiğinde veriler ve çalışma düzeni ne olacak? Ben teknolojik egemenliği bu soruların yanıtlarında arıyorum. Bir cihazın üzerindeki ülke etiketi, kurumun gelecekteki karar serbestisini tek başına anlatmıyor.
Bulutun yerdeki karşılığı
Uluslararası Enerji Ajansı'nın Nisan 2025 tarihli Enerji ve Yapay Zekâ raporu, veri merkezlerinin 2024'te yaklaşık 415 teravatsaat elektrik tükettiğini hesaplıyor. Aynı raporun 2030 projeksiyonu yaklaşık 945 teravatsaat. Bu ikinci sayı gerçekleşmiş tüketim değil, raporun geleceğe ilişkin öngörüsü. Ayrıca veri merkezi toplamı, yalnızca yapay zekâ kullanımından oluşmuyor. Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) · 2025-04 ↗
Bu fiziksel boyut beni şu sonuca götürüyor: Yapay zekâ stratejisi, yazılım bütçesinin yanına enerji ve altyapı hesabını koymalı. Fakat orada durmamalı. Bir ülke veri merkezi inşa edip işletme bilgisini, model seçimini ve değerlendirme araçlarını bütünüyle dışarıya bırakırsa, yerli bir bina içinde sınırlı karar alanıyla yetinebilir. Burada belirli bir tesisi tarif etmiyorum; mülkiyet ile yetkinlik arasındaki farkı gösteren bir olasılıktan söz ediyorum.
Egemenlik hedefini bütün parçaları içeride üretme şartına da bağlamıyorum. Böyle bir şart, kullanılabilir araçlara erişimi gereksiz biçimde daraltabilir. Benim ölçüm daha pratik: Kritik işlevler için seçeneğimiz var mı, sonucu bağımsız değerlendirebiliyor muyuz, sağlayıcının kararına itiraz edebiliyor muyuz? Bu üç soruya güçlü yanıt vermeyen bir yatırımın büyüklüğü, bağımlılığın küçüldüğünü kanıtlamaz.
Satın alma sözleşmesinde yarın
Önerim, kamu alımlarına baştan bir çıkış planı eklenmesi. Verinin kullanılabilir biçimde dışarı aktarılması, kurumun kendi belgelerini geri alabilmesi, geçiş sırasında hizmetin devamı ve sözleşme sonundaki teknik desteğin kapsamı açıkça yazılmalı. Bunun maliyeti teklif karşılaştırmasına dahil edilmeli. Ucuz başlangıç fiyatı, pahalı ayrılma koşullarıyla birlikte geldiğinde kurumun gerçek maliyetini gizleyebilir.
Bunun yanında bir modelin başarısı yalnızca satıcının gösterdiği örneklerle değerlendirilmemeli. Kurum, kendi işinden hazırlanmış ve kişisel bilgileri korunmuş bir sınama kümesine sahip olmalı. Türkçedeki ifade farkları, eksik belgeler, belirsiz sorular ve hata durumları bu sınamada yer almalı. Önerdiğim şey her kurumun büyük araştırma laboratuvarı kurması değil; satın aldığı hizmetin hangi koşulda güvenilir olduğunu kendi adına ölçebilmesi.
Değerlendirmeyi bir kere yapıp kaldırmak da yeterli olmaz. Sözleşme, önemli güncellemelerden sonra yeniden sınamayı gerektirmeli. Modelin çıktısı değiştiğinde bunun kurumun işine etkisini görebilmek gerekir. Özellikle vatandaşın başvurusunu etkileyen kullanımlarda, hataya itiraz edilecek bir insanın ve izlenecek bir yolun bulunmasını savunuyorum. Teknik sistemi seçen kurumun sorumluluğu, teknik sisteme devredilmemeli.
Her iş en büyük modeli istemez
Bir karşı görüş var: Çok fazla koşul yeniliği yavaşlatır; kurumlar dünyadaki gelişmeleri beklerken zaman kaybeder. Bu itirazı önemsiyorum. Her denemeye en ağır satın alma düzenini uygulamak, küçük ve yararlı uygulamaları daha başlamadan durdurabilir. Dolayısıyla aynı koşulları her kullanım için istemiyorum. Risk düzeyi ile denetim yükü arasında açık bir ilişki kurulmasını öneriyorum.
Örneğin kamuya açık metinleri taslak halinde özetleyen ve insan kontrolünden geçen bir deneme ile kişinin hizmete erişimini belirleyen bir sistem aynı kategoriye konmamalı. İlkinde kısa süreli, sınırlı bütçeli bir pilot yeterli olabilir. İkincisinde hata, itiraz ve sorumluluk düzeni daha ayrıntılı kurulmalı. Bunlar varsayımsal kullanım örnekleri; savunduğum ayrım, teknolojinin adından önce yaptığı işin etkisine bakmak.
Aynı seçicilik model büyüklüğünde de gerekli. Bir görevi daha küçük bir sistem, basit bir arama düzeni veya mevcut yazılım yeterince iyi çözüyorsa, en gösterişli modeli kullanmak zorunlu olmamalı. Kurumlara önerim, tekliflerden önce çözülmesi gereken işi tarif etmeleri. Başarıyı satın alınan hesaplama kapasitesiyle değil, doğruluk, süre ve toplam maliyet gibi işe ilişkin ölçülerle değerlendirmeleri.
Yetkinlik satın alınamaz mı?
Elbette dışarıdan uzmanlık alınabilir. Fakat dışarıdan alınan uzmanlığın kurum içinde hiçbir öğrenme bırakmaması, sonraki kararda yine aynı bağımlılığı üretir. Bu yüzden büyük projelerde bilgi aktarımını somut teslimat saymayı öneriyorum. Kurumun ekibi sistemi izleyebilmeli, sınama sonuçlarını anlayabilmeli ve alternatif bir teklifin gerçek farkını değerlendirebilmeli. Eğitimin sonunda verilen katılım belgesi, tek başına bu yetkinliği göstermemeli.
Üniversiteler ve farklı kamu kurumları için ortak değerlendirme altyapıları da kurulabilir. Aynı temel sınama araçlarının paylaşılması, her kurumun aynı işe sıfırdan başlamasını önleyebilir. Ancak ortaklık, tek bir sağlayıcıyı bütün sisteme yerleştiren bir düzen haline gelmemeli. Ortak standartların görevi seçenekleri açık tutmak olmalı; farklı çözümlerin aynı iş üzerinde karşılaştırılabilmesini kolaylaştırmalı.
Geleceğin teknolojisini konuşurken egemenliği çoğu zaman dev tesislerin görüntüsünde arıyoruz. Ben daha sıradan bir ayrıntıyı önemsiyorum: Kurum gerektiğinde hayır diyebiliyor mu? Hizmeti durdurmadan sağlayıcı değiştirebiliyor, kendi verisini alabiliyor ve aldığı sonucu sorgulayabiliyor mu? Yapay zekâya yatırım yapalım; fakat yatırımın sonunda yalnızca daha güçlü bir sisteme değil, o sistem karşısında daha güçlü bir karar yetkisine de sahip olalım.