Yapay zeka şirketi Anthropic’in CEO’su Dario Amodei, yayımladığı makalede şirketinin açık ağırlıklı yapay zeka modellerinin yasaklanmasını savunduğu yönündeki iddiaları kesin bir dille reddetti. Korumacı yasakların ABD’nin ulusal güvenlik kaygılarını çözmeyeceğini iddia eden Amodei; çip ihracatı kısıtlamalarının sıkılaştırılması, sanayi ölçeğindeki model kopyalama işlemlerinin engellenmesi ve belirli bir güç seviyesinin üzerindeki tüm modellere zorunlu güvenlik testleri uygulanması çağrısında bulundu.

Yapay zeka şirketi Anthropic’in Üst Yöneticisi (CEO) Dario Amodei, dün yayımladığı resmi bildirisinde, kamuoyunda ve teknoloji sektöründe tartışılan açık ağırlıklı (open-weights) yapay zeka modellerine ilişkin şirketinin duruşunu netleştirdi.

Son birkaç gündür özellikle Çin menşeli açık ağırlıklı modellere dair yoğun tartışmalar yürütüldüğünü belirten Amodei, ABD’li yetkililerin bu modellerin Amerikan şirketleri tarafından kullanılmasını yasaklamayı değerlendirdiğine dair haberlerin basına yansıdığını hatırlattı.

Bu gelişmeler üzerine çok sayıda teknoloji firmasının açık ağırlıklı modelleri destekleyen ortak bir mektuba imza attığını anımsatan Amodei, bazı çevrelerin Anthropic’i kendi ticari çıkarlarını korumak amacıyla bu tür modellerin yasaklanmasını istemekle suçladığını aktardı.

Geçmişteki yazılarını okuyan herkesin bu tür yasakları faydalı bir önlem olarak görmediğini bilmesi gerektiğini öne süren Amodei, “Hiçbir şüpheye yer bırakmayacak şekilde açıkça ifade edeyim: Anthropic, açık ağırlıklı modellerin yasaklanmasını hiçbir zaman savunmamıştır” değerlendirmesinde bulundu.

Tehlikeli kabiliyetler barındırmayan açık ağırlıklı modellerin kamu yararı taşıdığını belirten Amodei, bu sistemlerin çalıştırılması için gereken bilgi işlem gücü dışında ek bir maliyet getirmediğini, şirketler, geliştiriciler ve araştırmacılar için doğrudan değer ürettiğini kaydetti.

Nvidia, açık kaynaklı yapay zeka güvenlik ittifakı kurdu

“Korumacı yasaklar en ciddi ulusal güvenlik kaygılarımı gidermeyecektir”

Sektörde tartışılan korumacı yaklaşımın temel güvenlik sorunlarına çözüm sunmadığını savunan Amodei, “Korumacı yasaklar en ciddi ulusal güvenlik kaygılarımı gidermeyecektir” ifadesini kullandı. Sorumlu bir yaklaşım için yaklaşık altı ay önce kaleme aldığı “Teknoloji Ergenliği” (The Adolescence of Technology) başlıklı makalesinde de iki ana kriz senaryosunu detaylandırdığını ve yıllardır aynı çizgiyi koruduğunu belirtti.

Birincil kaygısının “otoriter rejimler” diye nitelediği ülkeleri ABD’den daha güçlü yapay zeka modelleri geliştirmesi olduğunu vurgulayan Amodei, makalesinde şu ifadelere yer verdi:

“Birincil kaygım, yalnızca Çin Komünist Partisi (ÇKP) ile sınırlı kalmamakla birlikte ÇKP açıkça en kabiliyetli tehdit olmak üzere, otoriter hükümetlerin ABD tarafından inşa edilenlerden daha güçlü yapay zeka modelleri geliştirmesi ve bunları kalıcı askeri üstünlük sağlamak ya da kendi halkları üzerinde son derece derin baskılar kurmak için kullanması riskidir.”

Bu kaygının ABD hükümeti bünyesinde de geniş kabul gördüğünü ifade eden Amodei, ABD Başkan Yardımcısı JD Vance’in geçen yıl Paris’te yaptığı konuşmada “Otoriter rejimler askeri, istihbarat ve gözetleme kabiliyetlerini güçlendirmek için yapay zekayı çalmış ve kullanmıştır” diyerek uyarıda bulunduğunu hatırlattı.

Ayrıca ABD İstihbarat Topluluğu’nun 2026 Yıllık Tehdit Değerlendirmesi raporunda, diğer küresel güçlerin yapay zekadaki güçlü ilerleyişinin ABD’nin ekonomik rekabet gücünü ve ulusal güvenlik avantajlarını zorladığı yönündeki tespiti aktardı.

Geliştirilen tehlikeli modellerin açık ağırlıklı olarak yayımlanıp yayımlanmamasının ya da ABD şirketleri tarafından kullanılıp kullanılmamasının önemsiz olduğunu savunan Amodei, “Aslında en tehlikeli model, gizlice eğitilen ve yalnızca Halk Kurtuluş Ordusu’na insansız hava araçlarında kullanılmak üzere verilen ya da Devlet Güvenlik Bakanlığı’na gözetleme ve baskı amacıyla teslim edilen model olabilir” değerlendirmesini yaptı.

“Kötü niyetli aktörlerin meşru ABD şirketleri olması muhtemel değildir”

İkincil kaygısının ise güçlü yapay zeka sistemlerinin siber saldırılar veya biyolojik silahlar geliştirmek amacıyla kötüye kullanılması ve ciddi uyum (alignment) sorunları yaşanması riski olduğunu belirten Amodei, açık ağırlıklı modellerin kaynağı neresi olursa olsun kapalı modellere kıyasla potansiyel olarak daha yüksek risk taşıdığını ifade etti.

Bu modeller üzerine güvenlik sınırları (guardrails) koymanın veya kullanımlarını takip etmenin son derece zor olduğunu, ağırlıklar bir kez yayımlandıktan sonra geri çekilemeyeceğini vurguladı.

Buna karşın bu modellerin ABD şirketlerince kullanılmasını yasaklamanın riski ortadan kaldırmayacağını belirten Amodei, “Ancak bu modellerin ABD şirketleri tarafından kullanılmasını yasaklamak bu riski ele almakta hiçbir işe yaramaz; çünkü kötü niyetli aktörlerin meşru ABD şirketleri olması muhtemel değildir. Bu adım yalnızca ABD’li yapay zeka şirketlerini rekabetten korur ki benim hedefim hiçbir zaman bu olmamıştır” açıklamasında bulundu.

Endişelerin giderilmesi için üç somut önlemi desteklediğini ve Anthropic olarak bu adımları sürekli savunduklarını kaydeden Amodei, ilk olarak Çin’e güçlü çiplerin ve çip üretim ekipmanlarının satışının engellenmesi gerektiğini belirtti.

Yaygın kaçakçılık ve usulsüz erişim yöntemlerinin üzerine gidilmesi çağrısında bulunan Amodei, Çin’in yerli üretim kapasitesinin sınırlı olduğunu, ölçekleme yasaları gereği ABD çipleri olmadan ABD’den daha güçlü modeller üretemeyeceğini, bunun en etkili engelleyici adım olduğunu savundu.

İkinci önlem olarak sanayi ölçeğindeki model damıtma (distillation) işlemlerinin engellenmesi gerektiğini vurgulayan Amodei, sıfırdan model eğitmeye kıyasla çok daha az bilgi işlem gücü gerektiren bu yöntemin, Çin’in elindeki çip sayısıyla normalde ulaşamayacağı kalitede modeller geliştirmesine ve çip kısıtlamalarını kısmen aşmasına imkan tanıdığını kaydetti.

Damıtma işleminin Çin’e ABD ile tamamen eşdeğer veya üstün kabiliyetler kazandırmasa da Çin’in teknoloji sınırını ABD’nin yalnızca birkaç ay gerisine kadar getirebildiğini öne sürdü.

Bu tür operasyonları yürüten şirketlerin çoğunun açık ağırlıklı modeller yayımladığını doğrulayan Amodei, “Ancak açık ağırlıklar, bu operasyonların sınırda ABD’yi geçmeyi hedefleyen otoriter bir devlet tarafından destekleniyor olması gerçeğinden çok daha az önem taşımaktadır. Bu davranışı caydıracak politika müdahalelerine sahip olmalıyız. Açık ağırlıklı modellere yönelik toptan bir yasak ne doğru çözümdür ne de bizim talep ettiğimiz bir şeydir” ifadelerini kullandı.

“Yapay zekayı otoriter ellerden uzak tutmaya odaklanmalıyız”

Üçüncü önlem olarak açık veya kapalı ayrımı yapılmaksızın yeterince kabiliyetli tüm modellere zorunlu güvenlik testleri uygulanması gerektiğini belirten Amodei, modellerin kullanıma sunulmadan önce siber, biyolojik ve uyum risklerine karşı doğrudan test edilmesinin en doğru yöntem olduğunu ifade etti.

Bu fikrin sektörde bir uzlaşıya yakın olduğunu, Donald Trump yönetiminin son aylarda bu yönde adımlar atmasından ve menşeine bakılmaksızın en güçlü modellere bu testlerin uygulanmasını içeren sektör tekliflerinden memnuniyet duyduğunu aktardı.

Testlerin etkili olabilmesi için küresel çapta uygulanması ve Çin’in de bu sürece dahil olması gerektiğini kaydeden Amodei, biyolojik silahların önlenmesi konusunda Çin’in de çıkarı bulunduğu için sınırlı bir işbirliğinin mümkün olabileceğini değerlendirdi.

Teknoloji şirketlerinin imzaladığı ortak mektuba da değinen Amodei, mektuptaki birçok görüşe katıldığını, açık ağırlıkların yapay zeka ekonomisine erişimi genişlettiğini ve rekabeti güçlendirdiğini kabul etti.

Ancak açık ağırlıklı modellerin güvenlik önlemleri geliştirmeyi zorunlu olarak kolaylaştırdığı veya geniş erişimin savunuculara saldırganlardan daha fazla yardımcı olduğu yönündeki iddialara katılmadığını belirtti.

Biyoloji alanında güçlü modellerin salgın düzeyindeki virüsleri hızla silaha dönüştürebileceği, buna karşın savunma geliştirmenin yıllar alacağı uyarısında bulundu.

Görüşlerini özetleyen Amodei, “Kendimin ve Anthropic’in konumunu özetlemek gerekirse, bir kategori olarak açık ağırlıklı modellerin yasaklanmasını savunmadık ve savunmuyoruz. Bunun yerine güçlü çipleri otoriter ellerden uzak tutmaya, sanayi ölçeğindeki damıtmayı durdurmaya ve açık veya kapalı, yeterince kabiliyetli tüm modellerin güvenlik testlerinden geçirilmesini şart koşmaya odaklanmalıyız” açıklamasını yaptı.

ABD Çevre Koruma Ajansı (EPA), şebekeye bağlı olmayan ve yalnızca veri merkezlerine elektrik sağlayan santralleri asit yağmurlarını önlemeyi amaçlayan hava kirliliği sınırlarından muaf tuttuğunu açıkladı. Yeni kılavuz ilke kapsamında “ada modunda” çalışan bu tesislerin Temiz Hava Yasası bünyesindeki Asit Yağmuru Programı’na dahil edilmeyeceği bildirildi.

Trump yönetimi pazartesi günü yaptığı açıklamada, yalnızca veri merkezlerine hizmet veren ve genel elektrik şebekesine bağlı olmayan santralleri, asit yağmurlarını engellemeyi hedefleyen kirlilik sınırlamalarından muaf tuttuğunu duyurdu.

Yönetim pazartesi günü yayımladığı yeni kılavuz ilkeyle, “ada modunda” (islanded) çalışan bu santrallerin Temiz Hava Yasası kapsamında yürütülen Asit Yağmuru Programı’na (ARP) dahil edilmek zorunda olmadığını açıklığa kavuşturdu.

Söz konusu program, elektrik santrallerinin asit yağmuruna yol açan temel etkenlerden kükürt dioksit ve azot oksit emisyonlarını azaltmasını zorunlu kılıyor.

Asit yağmurları, balıklar başta olmak üzere sudaki canlı yaşamı dahil birçok alanda çevresel zarara yol açabiliyor. Bunun yanı sıra kükürt dioksit ve azot okside maruz kalmak, insanlarda solunum yolu rahatsızlıklarını şiddetlendirebiliyor.

ABD Çevre Koruma Ajansı (EPA), bu kararı veri merkezlerinin gelişimini desteklemek ve aynı zamanda tüketici konutlarının elektrik faturaları üzerindeki etkileri hafifletmek amacıyla aldığını açıkladı. Kurum, veri merkezlerini şebekede mevcut olan elektriğe bel bağlamak yerine kendi santrallerini kurmaya teşvik etmeyi hedeflediğini bildirdi.

EPA Hava ve Radyasyon Bürosu Yardımcısı Aaron Szabo yaptığı yazılı açıklamada, “Amerika Birleşik Devletleri’nin yapay zeka alanındaki üstünlüğünü korumasını sağlamak, ulusal güvenlik ve ekonomik refah açısından hayati önem taşımaktadır. Aynı zamanda toplumlarımızı kamu hizmeti fiyat artışlarından korumak da eşit derecede önemlidir” ifadesini kullandı.

Veri merkezi krizi

Szabo açıklamasında ayrıca, “Bu kılavuz her ikisini de gerçekleştirmek için bir yol sunacaktır. EPA, düzenlemelere yönelik mantıklı yaklaşımlar aracılığıyla Başkan’ın gündemini ilerletmekten gurur duymaktadır” değerlendirmesinde bulundu.

Açıklama, Trump yönetiminin yüksek elektrik tüketimlerinin tüketici faturaları üzerindeki baskısını kırmak amacıyla veri merkezlerini kendi enerji kaynaklarını inşa etmeye yönlendirmeye çalıştığı bir dönemde geldi.

Bu adım, Trump yönetiminin çevre kaygıları karşısında veri merkezlerine öncelik verdiği ilk karar değil. Yönetim geçen ay, Siyahilerin Gelişmesi İçin Ulusal Birlik (NAACP) tarafından yasa dışı hava kirliliği yaratmakla suçlanan Elon Musk’ın xAI şirketine yargı sürecinde destek vermişti.

Yönetim daha önce de veri merkezlerine yönelik çevresel incelemeleri daraltmaya ve bu merkezlerde kullanılması beklenen yeni kimyasalların onay süreçlerini hızlandırmaya çalışmıştı.

EPA’nın yeni kılavuz ilkesinde, Asit Yağmuru Programı’nın elektrik dağıtım kurumlarına uygulanması gerektiği, bu nedenle veri merkezlerine hizmet veren santrallerin bu kapsamda değerlendirilemeyeceği belirtildi. Kurum, bu santralleri kamu hizmeti sunan tesisler olarak görmediğini kaydetti.

Kılavuz belgesinde, “EPA, bu tanımların açık metni dikkate alındığında, ARP’nin daha geniş elektrik şebekesine hiçbir şekilde bağlı olmayan elektrik üretim tesislerine uygulanmadığı kanaatindedir” ifadesine yer verildi.

EPA, eyaletlerin ve şirketlerin “Asit Yağmuru Programı’ndaki belirli düzenleme hükümlerine ilişkin açıklık talep etmesi” üzerine bu belgeyi yayımladığını duyurdu.

ABD’de veri merkezleri hiç popüler değil

Google DeepMind araştırmacısı Tom Zahavy yayımladığı makalede, büyük dil modellerinin mevcut verileri işleme ve mantıksal doğrulama kabiliyetine rağmen gerçek bilimsel buluşlar yapamayacağını ortaya koydu. Albert Einstein’ın genel görecelik kuramını oluşturma sürecini hesaplamalı bir inceleme alanı olarak ele alan çalışma, yapay zekanın sezgisel hipotez üretme mekanizmasından yoksun olduğunu gösterdi.

Google DeepMind araştırmacısı Tom Zahavy tarafından hazırlanan çalışma, büyük dil modellerinin (LLM) insan müdahalesi olmaksızın özgün bilimsel keşifler gerçekleştiremeyeceğini ortaya koydu.

27 Ocak 2026 tarihli “LLM’ler Sıçrama Yapamaz” (LLMs can’t jump) başlıklı araştırmada, yapay zeka ekosistemindeki “yaratıcılık yalnızca veri sıkıştırmasından ibarettir” anlayışı eleştirildi.

Çalışma, Albert Einstein’ın arkadaşı Maurice Solovine’e yazdığı mektupta çizdiği bilimsel keşif şemasını temel alıyor. Einstein bu mektupta bilimi döngüsel bir süreç olarak tanımlıyor.

Süreç, ham duyusal verilerin algılanmasıyla başlıyor; ardından mantıksal olmayan sezgisel bir “sıçrama” ile soyut aksiyomlara ulaşılıyor ve son aşamada katı mantıksal tümdengelim yöntemiyle bu aksiyomlardan sonuçlar çıkarılıyor.

Yapay zeka döngünün iki aşamasını hakimiyeti altına aldı

Araştırmaya göre üretken yapay zeka, Einstein’ın tanımladığı keşif döngüsünün üçte ikisini başarıyla yürütüyor. Sistemler, milyarlarca veri simgesi üzerinde istatistiksel desen eşleştirmesi yaparak tümevarım sürecini tamamlıyor.

Aynı zamanda AlphaProof gibi sistemlerin Olimpiyat düzeyindeki karmaşık matematik problemlerini çözmesinde görüldüğü üzere, yerleşik ilkelerden formal kanıtlar üreterek tümdengelim aşamasını da yerine getiriyor.

Ancak rapor, yapay zekanın gözlem verilerinin yetersiz olduğu durumlarda yeni açıklayıcı hipotezler üretme yeteneği biçiminde tanımlanan “varsayımsal çıkarım” mekanizmasından tamamen yoksun olduğunu kaydediyor.

Mevcut dil modelleri, yerleşik insan düşüncesinin sınırları içinde veri interpolasyonu yapabilirken, bu sınırların ötesine geçemiyor.

Genel Görelilik kuramı veri sıkıştırma tezini çürütüyor

Çalışmada, Einstein’ın Genel Görelilik Kuramı’nı geliştirme süreci bir hesaplama örneği olarak incelendi.

Yapay zeka topluluğunda öne çıkan ve Jürgen Schmidhuber tarafından savunulan görüş, bilimsel keşfin verileri açıklayan en basit programı arama, yani bir sıkıştırma problemi olduğunu ileri sürüyor.

Buna karşın Einstein Genel Görelilik Kuramı’nı oluşturduğu sırada, klasik Newton mekaniği gözlemsel açıdan büyük bir başarıyla uygulanıyordu ve yeni bir fizik çerçevesine yönelik acil veri baskısı bulunmuyordu. Eylemsiz ve çekimsel kütlelerin eşitliği 10 üzeri -9 hassasiyetle doğrulanmıştı.

Merkür’ün yörüngesindeki sapma dışında Newton yasalarını tehdit eden bir veri krizinin olmadığını belirten araştırma, bilim insanlarının bu sapmayı dahi “Vulcan” adını verdikleri varsayımsal bir gezegenle açıklamaya çalıştığını hatırlatıyor.

Veri odaklı bir yapay zekanın, Newton modelindeki hata payı sıfıra yakın olduğu için uzay-zaman anlayışını kökten değiştirecek bir yapısal dönüşüme gitmeyeceği vurgulanıyor.

Düzeltme ve kanıtlama süreçleri sezgisel sıçramanın yerini tutmuyor

Einstein, 1905 yılında Özel Görelilik Kuramı’nı kurduktan sonra teoriyi ivmeli hareketleri de kapsayacak şekilde genişletmek istedi. 1907-1915 yılları arasında yedi yıl süren bu süreçte, Marcel Grossmann ile yürüttüğü çalışmalarda statik alanlara ilişkin yanlış bir varsayım nedeniyle iki yıl kaybetti.

Einstein, 1915 yılının kasım ayında Prusya İlimler Akademisi’ne her hafta yeni bir makale sunarak David Hilbert ile girdiği yarışı kazandı ve nihai alan denklemlerini elde etti.

DeepMind araştırması, günümüzdeki LLM’lerin ve kanıt yardımcılarının Einstein’ın aksiyomları sağlandığı takdirde tümdengelim adımlarını tamamlayabileceğini kabul ediyor.

Ancak mevcut sistemlerin, bu aksiyomların kendisini ham duyusal verilerden üretecek zihinsel mekanizmaya sahip olmadığı kaydediliyor.

Fiziksel dünya modelleri çözüm için zorunlu görülüyor

Raporda, yapay zeka ajanlarının kavramların fiziksel karşılıklarına erişimi olmadan yalnızca dili işlediği ve bu durumun Stevan Harnad tarafından tanımlanan “Çin Odası” problemini yarattığı ifade edildi.

Sakana AI tarafından geliştirilen “AI Scientist” veya DeepMind’ın “AlphaEvolve” gibi gelişmiş sistemlerinin dahi belirli bir çerçeve içindeki metrikleri optimize ettiği, ancak sembolik karşılığı bulunmayan yeni aksiyomlar üretemediği bildirildi.

Zahavy, yapay zekanın abdüksiyon sıçramasını gerçekleştirebilmesi için yalnızca dil işlemenin ötesine geçmesi gerektiğini kaydetti. Çözüm olarak, eylem kontrolü sunan ve fiziksel evrenle tutarlı biçimde çalışan “Dünya Modelleri” işaret edildi.

Genie gibi eyleme dayalı yeni mimarilerin, soyut sembolleri duyusal simülasyonlarla bağlayarak yapay zekaya zihinsel düşünce deneyleri yapma kabiliyeti kazandırabileceği aktarıldı.