Marco Mossad
Yapay zeka üzerindeki kontrol artık sadece en güçlü modele sahip olmak veya rakiplerden önce onu geliştirebilmekle ilgili değil. Gelişmiş modeller geliştiriciler, şirketler ve hükümetler için giderek daha erişilebilir hale geldikçe, yeni bir rekabet alanı öne çıkıyor; bu modelleri kim işletebilir ve iyileştirebilir, kullanıcılara nasıl ulaşırlar ve bunlara dayanan uygulamaları, içeriği ve hizmetleri kim düzenleme yetkisine sahiptir? Bu alanda, ABD ve Çin'in çıkarları inovasyonu teşvik etme ve teknolojinin erişimini genişletme konusunda örtüşürken, devlet müdahalesinin sınırları ve ortaya çıkan risklerin nasıl yönetileceği konusunda farklılık gösteriyor.
Eylül 2026'da, üç eş zamanlı gelişme bu değişimin hatlarını yansıttı. ABD ve Çin'in de dahil olduğu G20, teknolojiye yatırımı teşvik eden ve araştırmadan pazara geçişini kolaylaştıran Carolina İlkelerini kabul etti. İki haftadan kısa bir süre sonra, Çin Devlet Başkanı Şi Jinping, BRICS grubu içinde açık kaynaklı yapay zeka konusunda iş birliği için bir girişim önerdi. Bu arada Pekin, milyonlarca yayınlanmış makale, on binlerce hesap ve yüzlerce uygulama ve web sitesini kapsayan, yapay zekanın kötüye kullanımına karşı yürüttüğü kapsamlı mücadelenin sonuçlarını açıkladı.
Bu adımlar, açıklığı teşvik eden bir ülke ile denetimi tercih eden bir ülke arasındaki geleneksel ayrımın ötesinde daha karmaşık bir denklemi ortaya koyuyor. Amerika Birleşik Devletleri, rekabeti ve teknolojik nüfuzu artırmanın bir aracı olarak modellere erişimi desteklerken, Çin ise açıklığı, iç kontrolünden vazgeçmeden şirketlerinin ve teknolojilerinin küresel varlığını genişletme fırsatı olarak görüyor. Ama bu, teknolojilerin gelişimini düzenlemenin öneminin azalması anlamına gelmiyor, aksine yönetişimin, sonraki aşamalarda bunların uygulanmasını da içerecek şekilde genişlemesi anlamına geliyor.
Carolina İlkeleri
2 Eylül 2026'da, G20 inovasyon bakanları, Kuzey Carolina, Chapel Hill'de iki günlük bir toplantıyı, “Gelişen Teknolojiler için Carolina İlkeleri” olarak adlandırılan bir dizi ilke ve bir bakanlık bildirisi üzerinde anlaşarak tamamladılar. Bu ilkeler, temel araştırmalara yatırım yapmaya, özel sektörü teşvik etmeye, teknoloji geliştirmenin önündeki engelleri kaldırmaya ve yeniliklerin test edilmesini ve ticari olarak uygulanabilir ürün ve hizmetlere dönüştürülmesini kolaylaştırmaya odaklandı.
İlkeler, mevcut mevzuatlar tarafından ele alınmayan yeni sorunlara yönelik yeni kuralları yönlendirirken, çeşitli sektörlerde mevcut düzenleyici çerçevelerden yararlanmaya odaklanmayı içeriyor. Ayrıca, ulusal koşulları ve farklı gelişim seviyelerini dikkate alarak politikalar oluştururken esnekliğin önemini ve teknolojinin güvenli ve güvenilir kullanımını sağlamayı vurguluyorlar. Bu, tam bir serbestleşmeye dayalı bir duruş benimsemek yerine, yeniliği teşvik etme ile riskleri yönetme arasında bir denge kurma çabasını yansıtıyor.
Rekabetin bir diğer yönü ise Yeni Delhi'deki BRICS zirvesinde ortaya çıktı. 13 Eylül'de Çin Devlet Başkanı Şi Jinping, Çin'in grup içinde açık kaynaklı bir toplum oluşturma çabalarına öncülük edeceği açık kaynaklı ve kapsayıcı bir yapay zeka girişimi önerdi
ABD için bu vizyon, teknolojik rekabete engel olarak gördüğü düzenleyici yükleri azaltma konusunda Trump yönetiminin yaklaşımıyla örtüşüyor. Ancak Çin'in bu ilkeleri kabul etmesi, Amerikan modelini benimseyeceği veya yapay zeka şirketlerine uyguladığı kurallardan vazgeçeceği anlamına gelmiyor. Anlaşma, her ülkeye kendi düzenleyici çerçevesini geliştirme alanı bıraktı ve yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, işletilmesi veya kamuya açık olmasıyla ilgili bağlayıcı uluslararası kurallar oluşturmadı.
Anlaşmanın önemi, yapay zeka alanındaki en büyük iki rakip arasında ortak bir zemin göstermesinde yatıyor. Her iki taraf da araştırma ve geliştirme üzerindeki kısıtlamaların sıkılaştırılmasının rekabet güçlerini sınırlayabileceğini ve teknolojinin ticari kullanımının genişletilmesinin potansiyel bir ekonomik büyüme ve uluslararası nüfuz kaynağı olduğunu kabul ediyor. Ancak bu yakınlaşma, veri koruma, güvenlik, içerik denetimi veya gelişmiş bilgi işlem bileşenlerine erişim konularındaki anlaşmazlıkları ortadan kaldırmıyor.
BRICS Girişimi
Yaklaşık on bir gün sonra, Yeni Delhi'deki BRICS zirvesinde rekabetin başka bir yönü ortaya çıktı. 13 Eylül'de Çin Devlet Başkanı Şi Jinping, Çin'in BRICS grubu içinde açık kaynaklı bir toplum oluşturma çabalarına öncülük edeceği açık kaynaklı ve kapsayıcı bir yapay zeka girişimi önerdi. Bu girişim, büyük ölçekli dil modellerinin geliştirilmesi ve kullanılması konusunda iş birliğini artırmayı, araştırma ve eğitim programları düzenlemeyi ve daha açık bir teknoloji ekosistemi oluşturmayı amaçlıyor.
Fotoğraf: Katılımcı ülkelerin liderleri ve temsilcileri, Yeni Delhi'deki 18. BRICS Zirvesi'nde toplu fotoğraf çektiriyor. Fotoğrafta Rusya, Çin, Mısır, İran, Güney Afrika ve Endonezya başkanları, Hindistan ve Etiyopya başbakanları ve Brezilya dışişleri bakanı yer alıyor (AFP)
Pekin, bu girişimi, yapay zekanın faydalarını gelişmekte olan ekonomiler ve Küresel Güney ülkeleri için genişletmenin ve gelişmiş modeller geliştirecek kaynaklara sahip ülkeler ile ithal teknolojiye bağımlı ülkeler arasındaki uçurumu kapatmanın bir yolu olarak sundu. Bununla birlikte, bu bir Çin önerisi olarak kaldı ve Yeni Delhi Deklarasyonu'nda BRICS ülkeleri için bağlayıcı bir kolektif programa dönüştürülmedi; ancak deklarasyonda yapay zeka kaynaklarının kullanılabilir hale getirilmesi ve bunların güvenliğinin, emniyetinin ve güvenilirliğinin sağlanmasında iş birliğinin önemi vurgulandı.
Bu girişim, bilimsel iş birliğinin ötesine uzanan stratejik bir boyut taşıyor. Geliştiriciler, şirketler ve üniversiteler tarafından Çin modellerinin kullanımı arttıkça, yeni uygulamalar ve hizmetler için temel oluşturma ve böylece Çin teknolojisinin yabancı pazarlardaki varlığını güçlendirme şansı da artacaktır. Bu yaygınlık, modellerin ağırlıkları ve lisanslama koşulları bağımsız çalışma ve iyileştirmeye izin verdiği sürece, her ülke veya şirketin merkezi bir Çin platformuna bağımlı kalmasına gerek kalmadan gerçekleştirilebilir.
Ancak, bunun başarılması, işletme maliyetleri, çip bulunabilirliği, işlem gücü ve teknik uzmanlık gibi ek faktörlere bağlı. Bu nedenle, bir modeli kullanıma sunmak, tüm ülkelerin onu kullanma veya geliştirme konusunda aynı yeteneğe sahip olduğu anlamına gelmiyor ve aynı şekilde iş birliği açıklamaları, bunun uygulanabilir ortak projelere dönüşmesini garanti etmiyor.
Bu yaklaşımın önemini anlamak için, açık ağırlıklı modeller ile açık kaynaklı yapay zeka arasında ayrım yapmak gerekir. Ağırlıklar, bir modelin eğitim sırasında edindiği ve girdilere nasıl yanıt vereceğini belirlemeye yardımcı olan dijital parametrelerdir. Bu sayede geliştiriciler, lisansa ve mevcut teknik kaynaklara bağlı olarak, orijinal şirkete tamamen bağımlı kalmadan modeli işletebilir ve iyileştirebilirler.
Daha geniş anlamda açıklığa gelince, kaynak kodunun ve bilgilerin modelin anlaşılması, incelenmesi, iyileştirilmesi ve yeniden dağıtılması için erişilebilir hale getirilmesini ifade ediyor. Bu nedenle, yalnızca ağırlıkları yayınlamak, bir sistemin tüm bileşenlerini açık kaynak olarak tanımlamak için yeterli değil. Açıklık derecesi şirketler ve modeller arasında da değişiyor ve tek bir şirket, açık sürümleri ücret karşılığında sunulan özel hizmetlerle birleştirebilir.
Çin bu pazarda artık güçlü bir varlığa sahip. DeepSeek, Eylül 2026'da V4.1-Flash modelini duyurarak V4 model ailesini genişletti; bu model, verimliliği ve talep işleme hızını artırmaya, işletme maliyetlerini düşürmeye odaklanıyor. Bu arada, Alibaba Qwen ailesini geliştirmeye devam ederken, Z.AI gibi şirketler GLM modelleriyle, Moonshot AI ise Kimi ailesiyle rekabete katılıyor. Bu modeller, Çin rekabetinin sadece Amerikan yeteneklerine yetişmeye çalışmaktan, farklı şirketleri ve kullanılabilirlik, fiyatlandırma ve işletme stratejilerini içeren bir ekosistem kurmaya doğru kaydığını yansıtıyor.
Ancak Amerika Birleşik Devletleri teknolojik açıklığın karşı tarafında değil. Temmuz 2025'te yayınlanan ABD Yapay Zeka Eylem Planı, açık kaynaklı ve açık ağırlıklı modelleri teşvik etmeye bir bölüm ayırdı ve bunların özellikle hassas verilerin doğası gereği modellerin kapalı kurumsal hizmetlerin dışında çalışması gerektiğinde, yeni girişimlere, araştırmacılara ve devlet kurumlarına daha fazla esneklik sağladığını ifade etti.
Plan daha da ileri giderek, ABD'nin açık modellerini jeopolitik değere sahip bir araç olarak değerlendirdi; zira bu modeller, küresel ölçekte kurumlar, şirketler ve üniversiteler tarafından kullanılan standartlar haline gelebilir. Plan aynı zamanda, bir modelin açık mı yoksa kapalı mı tutulacağına dair kararı geliştiriciye bırakırken, hükümete açıklık için destekleyici bir ortam sağlama çağrısında da bulundu.
Bu yaklaşım Trump yönetimiyle başlamadı. Temmuz 2024'te, Joe Biden yönetimi sırasında ABD Ticaret Bakanlığı'na bağlı Ulusal Telekomünikasyon ve Bilgi İdaresi (NTIA) tarafından hazırlanan bir raporda, model ağırlıklarının yayınlanmasına genel kısıtlamalar getirilmesini haklı çıkaracak yeterli kanıt bulunmadığı sonucuna varıldı. Bununla birlikte, tehditlerin gerektirmesi durumunda düzenleyici müdahale imkanını korurken, sürekli risk izleme, araştırma ve değerlendirme çağrısında bulunuldu.
İki farklı ABD yönetimi boyunca açık modellere ilginin sürekliliği, meselenin partizanlığın ötesine geçtiğini ve ekonomik, bilimsel ve güvenlik rekabetiyle bağlantılı olduğunu ortaya koyuyor. Açıklık, inovasyonu hızlandırmaya ve Amerikan teknolojisinin erişimini genişletmeye yardımcı olabilir, ancak aynı yeteneklerin geliştirici şirketlerin kontrolü dışında kullanılmasına da izin verebilir.
Çin: Açıklık ve kontrol
Pekin, BRICS içinde açık kaynak toplumu inşası çağrısında bulunurken, sınırları içinde yapay zekanın kullanımına sıkı kontroller uygulamaya devam ediyor. 2 Eylül 2026'da Çin Siber Alan Yönetimi, yapay zeka uygulamalarıyla ilgili ihlallere karşı yürüttüğü mücadelenin sonuçlarını açıkladı. Bu tarihe kadar gerçekleştirilen kümülatif eylemlerin, 5,61 milyondan fazla yasadışı içeriğin kaldırılmasını, 49 binden fazla hesaba karşı işlem yapılmasını ve 2.400'den fazla web sitesi ve uygulamadaki ihlallerin ele alınmasını içerdiğini belirtti.
Yetkili makamlar, mücadelenin dezenformasyon ve sahte haber üretimi, yapay ses ve görüntüler kullanılarak bir kişinin sesinin veya görüntüsünün izinsiz taklit edilmesi ve kullanılması (deepfake), şiddet veya cinsel içerikli yayınlar ile çocukların haklarının ihlali gibi konuları kapsadığını söyledi. Ayrıca, büyük miktarda içerik ve yorum yayınlayan otomatik hesapları (botlar) yönetmek, düzenleyici gereklilikleri ihlal eden uygulamalar ve hizmetleri tespit etmek için yapay zekanın kullanılmasını da kapsıyordu.
Amerikan ve Çin deneyimleri, yapay zeka yönetiminin, model geliştirme, eğitim ve yeteneklerinin test edilmesiyle başlayıp, ağırlıklarının erişime açılmasına veya bulut hizmetleri aracılığıyla sunumuna kadar uzanan ve son kullanıcıya ulaşan uygulamalar, platformlar ve içerikle sonuçlanan çok katmanlı bir yapıya dönüştüğünü gösteriyor
Bu önlemler, Çin politikasında ani bir değişimi temsil etmiyor. Üretken yapay zeka hizmetlerini düzenleyen yönetmelikler Ağustos 2023'te yürürlüğe girdi, ardından yapay zeka tarafından üretilen içeriği ayırt etme gereklilikleri Eylül 2025'te bunlara eklendi. Çin sistemi, hizmet sağlayıcılar, veri ve içerikle ilgili yükümlülükleri içeriyor ve yalnızca ihlal edici materyal yayınlayan kullanıcıları cezalandırmanın ötesine geçiyor.
Bu politikalar, model geliştirmenin teşvik edilmesi ve geliştiricilere sunulması ile kamuya hizmet sunan uygulamalar ve platformlara kısıtlamalar getirilmesinin birleştirilebileceğini ortaya koyuyor. Bir şirket, bağımsız olarak çalışmasına olanak tanıyan model ağırlıklarını yayınlayabilir, ancak yerel düzenleyici yetki alanına tabi bir hizmet sunarken yine de Çin düzenlemelerine uymak zorunda.
Gelgelelim bu, devlete modelin tüm kullanımları üzerinde tam kontrol sağlamıyor. Ağırlıklar ne kadar yaygınlaşırsa ve bağımsız altyapılarda çalıştırılabilir hale gelirse, özellikle ulusal sınırların dışında, her sürümü veya değişikliği merkezi olarak kontrol etmek o kadar zorlaşır. Bu nedenle, düzenleyici otoritelerin gücü, modelin sahibi olmaktan veya ağırlıklarını erişme açmaktan ziyade, yetki alanlarının kapsamına ve yasal olarak bağlayabilecekleri taraflara daha çok bağlı.
Kontrol kimde?
Şarku’l Avsat’ın Al Majalla’dan aktardığı analize göre Amerikan ve Çin deneyimleri, yapay zeka yönetiminin, model geliştirme, eğitim ve yeteneklerinin test edilmesiyle başlayıp, ağırlıklarının erişime açılmasına veya bulut hizmetleri aracılığıyla sunumuna kadar uzanan ve son kullanıcıya ulaşan uygulamalar, platformlar ve içerikle sonuçlanan çok katmanlı bir yapıya dönüştüğünü gösteriyor. Her katmanın farklı düzenleyici araçları bulunuyor ve farklı kuruluşlar bundan kaynaklanan risklerden sorumlu.
Geliştirici, model içinde kurallar koyabilir veya merkezi bir API aracılığıyla erişimi kısıtlayabilir. Üzerine uygulama geliştiren şirketse, uygulamanın nasıl kullanılacağını ve işlediği verileri kontrol eder. Platformlar, içerik dağıtımını yönetmek için araçlara sahipken, hükümetler tüketiciyi koruma, gizlilik, güvenlik ve yasal sorumlulukla ilgili kurallar getirebilir. Ancak, platform yerel olarak işletildiğinde veya bağımsız olarak revize edilip dağıtıldığında bu araçların etkinliği daha karmaşık hale gelir.
İşte burada Washington ve Pekin arasındaki rekabet, modellerin teknik performansının ötesine uzanıyor. Gelişmiş teknolojiye sahip olmak çok önemli olmaya devam ediyor, ancak şirketlerin kullandığı standartları, güvendikleri bulut altyapısını ve uygulamalarını yöneten kuralları belirleyebilme gücü, ekonomik ve siyasi bir etki kaynağı haline geldi.
Bu, model geliştirme rekabetinin önemini kaybettiği anlamına gelmiyor. Gelişmiş çipler, veri merkezleri, bilgi işlem gücü ve tedarik zincirleri üzerindeki anlaşmazlıklar, iki güç arasındaki ilişkide kilit unsurlar olmaya devam ediyor. Güvenlik ve emniyet, hasar meydana geldikten sonra kendisi ile başa çıkmakla sınırlı değildir; özellikle yüksek riskli uygulamalar söz konusu olduğunda, modelleri kullanıma sunmadan önce test etmeyi ve yeteneklerini değerlendirmeyi de içerir.
Avantajlı olan sadece en gelişmiş modellere sahip olan ülke değil, aynı zamanda teknolojik yeteneklerini yaygın olarak kullanılan bir sisteme başarıyla dönüştüren ve yenilik, güvenlik ve kamu güvenini dengeleyen uygulanabilir düzenlemeler oluşturan ülke olabilir.
Carolina İlkeleri, Çin'in BRICS içindeki girişimi ve Pekin'in düzenleyici hamlesi, yapay zekanın yaygınlaştırılmasına yönelik ortak bir eğilimi ortaya koyarken, bunun nasıl yönetileceği konusunda anlaşmazlıklar devam ediyor. Amerika Birleşik Devletleri, şirketlere modellerini kullanıma sunma politikalarını belirlemede önemli ölçüde esneklik tanırken, yeniliği desteklemeyi ve rekabet gücünü korumayı amaçlıyor. Çin ise, yerel hizmetler ve uygulamalar için daha merkezi bir düzenleyici çerçeveyle birlikte teknolojik açıklığı ve uluslararası iş birliğini teşvik ediyor.
En büyük meydan okuma, açık kaynaklı modellerin yayılmasının, bir modeli orijinal geliştiricinin platformunun dışında çalıştırmak ve farklı amaçlar için değiştirmek mümkün hale geldiğinde, bazı geleneksel kontrol mekanizmalarının etkinliğini zayıflatabilmesidir. Öte yandan, uygulamalara, platformlara ve bulut altyapılarına artan bağımlılık, şirketlere ve hükümetlere teknolojinin topluma nasıl ulaşacağını etkilemek için ek araçlar sağlıyor.
Bu nedenle, son gelişmeler, yapay zeka yönetiminin tamamen model geliştirme aşamasından uygulama aşamasına geçiş yaptığına değil, rekabetin ve düzenlemenin tüm aşamaları kapsayacak şekilde genişlediğine işaret ediyor. Soru artık sadece hangi ülkenin en güçlü modeli kurabileceği değil, hangi ülkenin teknolojisini daha geniş çapta uygulayabilen, kullanımını yöneten standartları tanımlayabilen ve gelişimini engellemeden veya etkileri üzerindeki kontrolü kaybetmeden riskleri yönetebilen ülke olduğudur.
Bu nedenle, avantajlı olan sadece en gelişmiş modellere sahip olan ülke değil, aynı zamanda teknolojik yeteneklerini yaygın olarak kullanılan bir sisteme başarıyla dönüştüren ve yenilik, güvenlik ve kamu güvenini dengeleyen uygulanabilir düzenlemeler oluşturan ülke olabilir. Bu, Washington ve Pekin arasındaki yeni rekabet alanlarından biridir; burada modelin lansmanından sonra neler olacağını kontrol etmek, geliştirme mücadelesi devam ederken bile giderek daha önemli hale geliyor.
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki siyasi yönelimde bir değişim yaşanırsa neler olabilir?
Bu uluslararası uzlaşmanın geleceği, Amerika Birleşik Devletleri'nin kendi içinde yeni bir siyasi sınavla karşı karşıya kalabilir. 2026 ara seçimlerinde Kongre'nin her iki kanadında da Demokratların zafer kazanması, yapay zeka yönetimi konusundaki Amerikan tartışmasının yeniden şekillenmesinin önünü açacaktır. Her iki parti de Amerikan teknolojik üstünlüğünün korunmasının önemi konusunda hemfikir olsa da, Demokratlar bu üstünlüğü modellerin bütünlüğü, veri koruma ve kurumsal hesap verebilirlik ile ilgili daha sıkı düzenlemelere bağlamayı hedefleyebilirler. Bu durum, Kongre’nin yasama konusundaki yönelimi ile Trump yönetiminin politikaları arasında bir uçurum yaratabilir ve Carolina İlkelerinin varlığını sürdürmesini, Washington'un yeniliği teşvik etme ile risklerini düzenleme arasındaki dengeyi kurma gücüne bağlı hale getirebilir.
