Ya makineler bilimin yerini alırsa?

6 Ekim 2026, matematik tarihinin en büyük günü olarak hatırlanabilir. ABD merkezli öncü yapay zekâ laboratuvarı OpenAI, onlarca yıldır akademisyenleri uğraştıran 372 probleme çözüm getirdiğini ya da bu problemlerde ilerleme sağladığını öne süren 700’den fazla akademik makale yayımladı. Matematikçiler, bunun kendi disiplinleri açısından ne anlama geldiğini hâlâ kavramaya çalışıyor.

Bunun sonuçları matematiğin çok ötesine uzanacak gibi görünüyor. Yapay zekânın bilimin bütününü nasıl dönüştüreceği sorusuyla artık ciddi biçimde yüzleşmenin zamanı geldi. Matematikteki bu başarılar aynı anda üç şeyi temsil ediyor: İnsanlık adına büyük bir sıçramayı, yapay zekânın baş döndürücü hızını gözler önüne seren bir başarıyı ve evreni anlama yetisinin insan zihninin kavrayamayacağı makinelere geçebileceği bir geleceğe dair uyarıyı. Asıl mesele, anlayışımızdan vazgeçmeden nasıl ilerleyeceğimiz.

Yapay zekânın bilimsel potansiyeli matematikte bu kadar çarpıcı biçimde ortaya çıktı; çünkü matematiksel ispatlar kanıtlardan değil, aksiyomlardan türetiliyor ve dolayısıyla ilke olarak makineler tarafından doğrulanabiliyor. Ancak bu hafta özel Bilim ve Teknoloji bölümümüzde ele aldığımız üzere, yapay zekâ deneysel bilimlerde de ilerlemeyi hızlandırıyor. Bunun nedenlerinden biri, diğer disiplinlerin matematiği bir araç olarak kullanması.

Yapay zekâ hava tahminlerini iyileştirdi, işe yarayabilecek milyonlarca yeni malzeme adayı ortaya çıkardı ve nükleer füzyon deneylerinin kontrolüne yardımcı oldu. Ayrıca bilinen proteinlerin neredeyse tamamının, yapı taşları olan amino asitlerden hareketle üç boyutlu biçimlerini tahmin edebiliyor. Bu atılım Nobel Ödülü’yle de taçlandırıldı.

Yapay zekâ destekli çok daha çarpıcı bilimsel gelişmelerin yaşanması neredeyse kesin. En heyecan verici ihtimaller biyolojide yatıyor. Araştırmacılar yapay zekâyı kuraklığa dayanıklı ürünler tasarlamak, yeni ilaçlar keşfetmek ve —öyle olmasını umalım ki— zararlı bakterilere saldıran zararsız virüsler geliştirmek için kullanıyor. Hücrelerin nasıl çalıştığını bilgisayar ortamında modellemeye yönelik çalışmalar da sürüyor.

Bilim insanları, yaşamın bu dijital modellerinden yararlanarak biyolojiye hâkim olma yolunda ilerleyebilir; hatta doğada hiç var olmamış organizmaları sıfırdan tasarlayıp üretebilir. Böyle bir dünyada DNA, yapay zekâ modellerindeki belirteç dizileri gibi işlenebilen sıradan bir bilgisayar koduna dönüşebilir.

Yapay zekâyla bağlantılı pek çok gelişme gibi bu ihtimal de aynı ölçüde baş döndürücü ve ürkütücü. Matematikçilerin ilk tepkisi de çoğunlukla korku oldu. OpenAI’ın atılımlarından bu yana araştırmacılar, laboratuvarın kendi disiplinlerine girmesine sert tepki gösteriyor. 900’den fazla akademisyeni bir araya getiren İnsan Matematiği Derneği, “Matematikçiler bu çalışmaların yapılmasını talep etmedi” uyarısında bulunuyor.

Bu araştırmacılara göre matematik yapmanın asıl getirisi ispatın kendisi değil, o ispatı ortaya çıkarmak için harcanan emek. Çünkü insanın kavrayışını geliştiren süreç tam da bu uğraş. Yapay zekânın anlaşılmaz ama doğru çözümler üretmesi, öğrencilere ödevlerinin cevaplarını vermeye benziyor: Çaba yoksa öğrenme de yok.

Bu itirazlarda bir miktar meslekî çıkar kaygısı da var. Akademisyenlerin bilgi üretimini belirleme hakkı, başka meslek gruplarınınkinden daha fazla değil. Gerçeği aramak herkesin yararına; bu uğraş bir akademisyenler loncasının tekelinde tutulamaz. İspat yapabilenlerin yükseldiği akademik hiyerarşiler kutsal değil. Gerekirse yapay zekânın ispat ürettiği, insanlarınsa bunları anlamlandırdığı yeni bir dünyaya göre yeniden kurulmalılar.

Bilimde sonuçlar uğruna anlayışa tapınmamak gerekir. Baş ağrısını geçirmek için bir parasetamol aldığınızda, işleyen ama bütün ayrıntılarıyla anlaşılmamış bir mekanizmaya güvenirsiniz. Bilim, her zaman tam olarak açıklayamadığımız şeylerden de yararlanır.

Yine de bilimi makinelere teslim etme korkusu yersiz değil.

Yapay zekâ şirketleri bilime kaynaklarını hayırseverlik uğruna akıtmıyor. İnsanlarda olduğu gibi, problemleri çözmek modellerin zekâsını geliştirebilir. Pek çok araştırmacı, bilimsel sorunları çözme becerisi artan bir modelin başka alanlarda da daha yetenekli olacağına inanıyor.

Eğer durum buysa büyük yapay zekâ laboratuvarlarıyla rekabet etmek giderek imkânsızlaşabilir. Bu şirketler zamanla kendilerini geliştiren modellerin kontrolünü ele geçirebilir; bazı tanımlara göre insanın kavrayış sınırlarını aşan bir zekâya ulaşabilir. Bu dâhi yapay zekâ bilim insanları fiziksel dünyayla ya insansı robotlar aracılığıyla ya da modelleri laboratuvar cihazlarına bağlayarak etkileşime girecek. Anthropic şimdiden ikinci yolu deniyor.

Böyle bir geleceğin bilim için yarattığı sorun, toplum için yarattığı sorundan pek farklı değil. Makinelerin ilerlemeyi sürdürmesi için insanların onlara kaynak sağlaması gerekecek. Ancak ne yaptıklarını kimse anlamıyorsa çek yazıp durmak pervasızlık olur. Modellerin insanlığın çıkarları doğrultusunda çalıştığından kimse emin olamaz.

Yapay zekâ laboratuvarları, makineleri insanlığın çıkarlarıyla uyumlu hâle getirmeyi başarsa ve onlara bütünüyle güvenebilsek bile başka bir tehlike ortaya çıkacak. İnsanların bilimde ya da hayatın diğer alanlarında ne yapmaları gerektiğini sürekli yapay zekâya sorduğu bir toplumda insanlar, makinelerin evcil hayvanlarına dönüşebilir.

Örneğin bütün hastalıkların tedavi edilmesi karşılığında bu durumu kabullenmeye hazır olanlar çıkabilir. Ancak yapay zekâ ile insanlığın çıkarları arasında sarsılmaz bir uyum sağlanana kadar bilimde insan denetimi vazgeçilmez olmalı.

Laboratuvarlar problemleri çözmek için yapay zekâdan yararlanabilmeli. Fakat laboratuvarlar ve hesaplama gücü gibi kaynakların tahsisi, modellerin ne yaptığını bilinçli biçimde değerlendirebilen insanlar tarafından yönlendirilmeli ve denetlenmeli. Bu, kaçınılmaz olarak ilerlemeyi yavaşlatacak. Ama yapay zekânın insan kontrolünde kalması için ödenmesi gereken bedel bu.

Bu arada, insan rehberliğinde yürütülen makine destekli bilim, akademisyenleri kendi disiplinlerini yeniden şekillendirmeye zorlayacak. Bilim insanları modelleri yönlendirmeyi, sonuçlarını incelemeyi, doğrulamayı ve öğretmeyi öğrenmek zorunda kalacak. Üstelik bu işler yalnızca meslekî bir yük olarak görülmemeli; akademik itibar ve kariyer ilerlemesi de bunları ödüllendirmeli. Hükümetler araştırma fonlarını dağıtırken aynı yaklaşımı benimsemeli.

Yapay zekâ laboratuvarlarının da iyi birer bilimsel yurttaş gibi davranması gerekiyor: Çalışmalarını hakem değerlendirmesine açmalı, kullandıkları yöntemleri ve kodları yayımlamalılar.

Bebeği küvet suyuyla birlikte atmayın

Bir bilgisayarın sonuçlarını kontrol edip anlamlandırmak pek gösterişli bir iş sayılmayabilir. Üstelik bilim insanları başkalarının çalışmalarındaki hataları yakaladıkları için genellikle ödüllendirilmediğinden, insanların ürettiği bilimsel çalışmalar da hatalarla dolu. Ancak doğrulamaya ve kuşkuculuğa yeniden ağırlık vermek bilimi güçlendirebilir. Onyedinci yüzyılda benimsenen Kraliyet Cemiyeti mottosunu hatırlamakta fayda var: Nullius in verba — “Kimsenin sözüne körü körüne inanma.” Bilim insanları bu ilkeyi şimdiye kadar kendi aralarında uygulamaya çalıştı. Artık aynı kuşkucu ruhu makinelerin ürettiği bilime de yöneltmenin zamanı geldi.

Bilimin geleceği, makinelerin ne kadar çok şey keşfettiğine değil, insanların bu keşifleri ne ölçüde anlayabildiğine de bağlı olacak.