Bugün bu yazıyı okuyan herhangi bir kişi büyük ihtimalle en az bir tane yapay zekâ modelini kullanmıştır diye düşünüyorum. Bu yüksek ihtimal ifadesi rastgele söylediğim bir şey değil elbette. Yalnızca ChatGBT 30 Kasım 2022 tarihinde çıktıktan iki ay içinde 100 milyon kullanıcı gibi inanılmaz yüksek bir sayıya ulaştı (Acemoğlu, 2024, s. 1). Temmuz 2025 sonuna doğru ise aktif 700 milyon kullanıcı sayısına ulaştı (Chatterji, ve diğerleri 2025). Bu trendin genel büyüklüğüne bakınca aktif kullanıcı sayısının gelecek yıllar içindeki artışını gayet öngörülebilir bir durum. Yaşanan bu gelişmeler ile daha fazla insan yapay zekânın hayatlarımızı nasıl etkileyeceğini doğal olarak merak ediyor ve hatta bir noktada endişeleniyor. Meselenin ekonomik penceresinden baktığımızda ise genel hali ile “Yapay zekâ işimizi elimizden mi alacak?”, “Yapay zekâ yeni mükemmel bir ütopya mı yaratacak” ve benzeri sorular insanların aklına geliyor. Bu yazıda konuya daha profesyonel bir taraftan bakabilmek, daha derli toplu ve daha öz inceleyebilmek için önemli bir başlık olan yapay zekânın daha önceki otomasyonu arttıran diğer devrimlerle mukayesesini ve genel günümüzdeki durumu inceleyeceğiz.
Bunu en güzel karşılaştırabileceğimiz dönemin İngiltere’de başlayan sanayi devrimi olduğunu düşünüyorum zira hem literatür içerisinde en çok örnek gösterilen zaman dilimi hem de zengin uzun bir zaman perspektifinden bakmamızı sağlayabilir. 18.yüzyıl ve 19.yüzyıl içinde sanayi devriminin getirdiği teknolojik gelişmelerin sağladığı otomasyonun İngiltere’nin genel işgücü verimliliğini artırdığını görüyoruz (Allen, 2009). Burada işgücü verimliliğinden kastettiğimiz şey “işgücü başına üretim / saat başına işgücü”. Artan bu verimlilik ve teknolojik gelişmeler İngiltere’de üretim çıktısını uzun vadede ciddi anlamda arttırdı. Beraberinde İngiltere yüzyılı aşkın süre dünyanın süper güç ve ekonomik lokomotifi oldu. Günümüzde akademik dünya içeresinde, iş dünyasında veya siyaset içinde İngiltere’de yaşanan devrime benzer sanayi devriminin yapay zekâ ile geleceğini ifade eden ciddi bir çoğunluk söz konusu. Örneğin Virginia Üniversitesinden Anton Korinek ve Donghyun Suh uzun vadede yapay zekânın genel toplam üretimde yaşanacak büyümenin yüzde 300’ü geçeceği öngörüyorlar (Acemoğlu, 2024’te aktarıldığı üzere). Bu literatüre karşı bir duruşun olan Daron Acemoğlu ise toplam faktör verimliliğinin yüzde 0,66’dan daha fazla artmasının çok gerçekçi olmadığını söylüyor ve hesaplıyor (Acemoğlu, 2024, s. 1). Aynı şekilde Acemoğlu yapay zekânın önceki buharlı makinelerin sağladığı otomasyonun genel refahı arttırdığı kadar arttırmayacağını düşünüyor. Büyük teknoloji şirketlerinin önemli bir çoğunluğu ise yapay zekadan ciddi ekonomik beklentileri var ve bundan da dolayı çok ciddi yatırımlar yapıyorlar. Burada Apple diğer şirketlerden ayrılan özel bir duruma sahip zira şirket olarak genel olarak yapay zekâya temkinli yaklaşılmayı çalışılıyor. Bunu “The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity” makalesindeki bakış açılarından ve tabii ki genel şirket politikalarından yorum yapıyorum (Shojaee, ve diğerleri). Otomasyonu tartışırken bir anda günümüz şirketlerinden bahsetmemin nedeni bu şirketlerin günümüzde yapay zekâ trendini yönlendiren en önemli aktörleri olmaları. Sanayi devriminden farkını da bir nokta da bence böyle koyuyor. Ayrıca konuyla ilgili olan bu şirketler artık tahayyülümüzün ötesine geçerek etki alanlarında çok daha fazlasını yapabiliyorlar. Öyle ki Microsoft, Amazon ve Google büyük oranda yapay zekâ için kullanılacak yeni veri merkezlerinin enerji ihtiyaçlarını karşılamak için milyarlarca doları sadece nükleer santral yatırımları için kullanıyorlar (Hughes & T. Gordon, 2024). Dolayısıyla şirketlerin alacağı kararlar veya finansal pozisyonlarının doğal sonucu olarak yapay zekâ trendinin nasıl ilerleyeceğini belirliyor.
Eğer Acemoğlu’nun bahsettiği gibi, teknoloji şirketlerinin yapay zekâya yaptıkları büyük yatırımların yarattığı bir “hype” büyümeye devam ederse, bu durumun ileride ekonomik birçok soruna yol açacağını düşünüyorum (Acemoglu, 2024). Halihazırda büyük teknoloji şirketleri yaptıkları devasa yatırımları beklenen çıktıları sağlamadığı takdirde batma riskleri oluşuyor. Adeta bir balonu şişiriyor olabiliriz demek istiyorum. Önümüzdeki yıllar bu şirketlerin neler yapacağını takip etmek çok heyecanlı olacağı kesin.
Kaynakça
Acemoğlu, Daron (2024, Mayıs 12). The Simple Macroeconomics of AI. Economic Policy.
Allen, R. C. (2009, Ekim 29). The British Industrial Revolution in Global Perspective. Keynes Lecture in Economics.
Chatterji, A., Cunningham, T., Deming, D., Hitzig, Z., Ong, C., Shan, C., & Wadman, K. (2025, Eylül). How People Use ChatGPT. National Bureau of Economic Research.
Hughes, L., & T. Gordon, J. (2024, Ekim). Tech companies are showing a new, strong interest in nuclear power. Here’s why. Atlantic Council: https://www.atlanticcouncil.org/blogs/new-atlanticist/tech-companies-are-showing-a-new-strong-interest-in-nuclear-power-heres-why/
Korinek, A., & Suh, D. (2024). Scenarios for the Transition to AGI. National Bureau of Economic Research.
Shojaee, P., Horton, M., Mirzadeh, I., Bengio, S., Alizadeh, K., & Farajtabar, M. (2025, Haziran). The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity.
