Korku Bir İş Modeli: Yapay Zeka, Deepfake'ler ve Hâlâ Olmayan Kurallar
Herkesin cebinde artık bir deepfake stüdyosu var
Yapay zeka çağında hâlâ aklımın almadığı bir şey var. Telefonu olan herkes artık yüzünüzü, sesinizi ve konuşma tarzınızı kopyalayıp öğle yemeğinden önce binlerce kişiye ulaştırabiliyor.
Lisanslı bir stüdyo değil. Avukatı ve sigortası olan bir yapım şirketi değil. Herkes.
Bu arada bu araçları geliştiren şirketler, lansman haftalarını kendi modellerinin ne kadar tehlikeli olduğunu anlatarak geçiriyor. Düzenleyiciler ise hâlâ etiket tasarlamakla meşgul.
Bu yazı tam olarak bu boşluk hakkında. İnsanların yapay zekayı gerçekte nasıl kullandığı, regülasyonların hâlâ neyi kapsamadığı ve korkunun teknoloji dünyasının en etkili pazarlama stratejilerinden birine nasıl sessizce dönüştüğü.
Yapay zeka çoğunlukla zaten yaptığımız işi hızlandırıyor
Yapay zekanın nasıl kullanıldığına yakından baktığınızda, çoğunun yeni bir iş olmadığını görüyorsunuz. Eski iş, sadece daha hızlı yapılıyor. Pazarlama ama "yapay zekayla". Müşteri hizmetleri ama "yapay zekayla". Raporlama, yazılım, tasarım, hepsi artık "yapay zekayla".
Elbette sıfırdan doğan alanlar da var. Üretken motor optimizasyonu (GEO) ve cevap motoru optimizasyonu (AEO) üç yıl önce neredeyse yoktu. Bugün markalar sadece Google'da kaçıncı sırada çıktıklarını değil, ChatGPT'nin ya da Claude'un onları nasıl anlattığını da dert ediyor. Ama abartıyla kıyaslayınca gerçekten yeni işlerin listesi hâlâ kısa.
Yapay zekanın gerçekten derinden etkilediği meslekler var ve en net örnek yazılım. Anthropic Economic Index çalışmasını ilk yayımladığında, Claude'un en yoğun kullanıldığı alanlar yazılım geliştirme ve teknik yazarlıktı. Şirketin 2026 kodlama raporu ise çarpıcı bir ayrıntı ekliyor: Yazılımcılar işlerinin yaklaşık yüzde 60'ında yapay zeka kullanıyor ama görevlerin sadece yüzde 0 ila 20'sini tamamen devredebildiklerini söylüyor.
Her eğitimde gördüğüm tablo da tam olarak bu. Yapay zeka, işini zaten bilen birinin elinde güçlü bir hızlandırıcı. Ama işi bilmenin yerini henüz tutmuyor.En tehlikeli araçlar önce son kullanıcının eline geçti
Sıradan insanların yapay zekayı nasıl kullandığına baktığımda büyük bir enerji ama çok az yön görüyorum. Çoğu zararsız. Bazıları değil.
Deepfake'ler bunun en net örneği. Bir yüzü değiştirmek ya da bir sesi klonlamak eskiden teknik beceri, zaman ve özel yazılım gerektiriyordu. Şimdi tek bir komut yetiyor. OpenAI'ın Sora uygulamasına dair analizler tam da bu dönüşümü anlatıyordu: Uzmanlık isteyen bir beceri, bir tüketici özelliğine dönüştü. OpenAI, Sora'yı lansmanından sonraki altı ay içinde kapattı.
Grok ise frenlere geç basılınca ne olduğunu gösteriyor. Ocak 2026 başında yapılan bir analize göre kullanıcılar Grok ile gerçek kişilerin saatte yaklaşık 6.700 cinselleştirilmiş ya da "soyulmuş" görselini üretiyordu (özet). xAI bunu durduracağına söz verdikten aylar sonra bile NBC News, X'te gerçek kadınlara ait onlarca benzer görsel buldu.
Bunu kendi eğitimlerimde de birebir görüyorum. Şirketlerde yapay zeka atölyeleri yaptığımda, katılımcılar Gemini'yi açıp birkaç dakika içinde kendi patronlarının ya da genel müdürlerinin deepfake videosunu üretebiliyor. Teknik beceri yok, özel yazılım yok, kimseden izin alınmıyor. Bu kadar kolay olmamalı.
Beni gerçekten şaşırtan da bu. Sürücülere, eczacılara, finans danışmanlarına lisans veriyoruz. Ama birinin ağzına, ikna edici şekilde ve büyük ölçekte, söylemediği sözleri koyabilmek neredeyse ücretsiz bir indirme kadar kolay.
AB Yapay Zeka Yasası aracı değil, etiketi düzenliyor
2 Ağustos 2026'da AB Yapay Zeka Yasası'nın 50. maddesindeki şeffaflık kuralları yürürlüğe girdi. Kısaca (özet, Komisyon yönergeleri):
Görsel, video, ses ve metin üreten sistemlerin sağlayıcıları, çıktılarını makinece okunabilir şekilde işaretlemek zorunda.
Profesyonel bir bağlamda deepfake yayınlayan herkes, bunun yapay olduğunu açıkça belirtmek zorunda.
Chatbotlar size bir makineyle konuştuğunuzu söylemek zorunda.
Cezalar 15 milyon avroya ya da küresel cironun yüzde 3'üne kadar çıkabiliyor.
Bu bir adım. Ama neyi yapmadığına bakın. Gerçek kişilerin yüzünü ve sesini gerçekçi biçimde kopyalayan araçların herkese sunulmasını engellemiyor. Deepfake'lere verdiği cevap, şeffaflık.
Çoğu kişinin gözden kaçırdığı kısım ise şu: Yapay zekayı tamamen kişisel ve profesyonel olmayan amaçlarla kullananlar, yayıncı yükümlülüklerinin dışında kalıyor. Yani bir sınıf arkadaşının, iş arkadaşının ya da eski sevgilisinin deepfake'ini üretme ihtimali en yüksek kişi, yeni kuralların büyük ölçüde dışında. Taciz ve hakaret yasaları elbette hâlâ geçerli, ama zarar verildikten sonra devreye giriyorlar.
Bir filigran size videonun sahte olduğunu söyler. O videonun birinin haftasını mahvetmesini engellemez.
Yapay zeka kedi videolarına ben de bayılıyorum. Mesele bu değil.
Net olayım. Sentetik medyaya karşı değilim. Yapay zekayla üretilmiş kedi videolarından herkes kadar keyif alıyorum. Dans eden veya şarkı söyleyen bir kedi kimseye zarar vermez.
Çizgi gerçek ile sentetik arasında değil. Hayal gücü ile taklit arasında. Bir kedi üretmek yaratıcılıktır. İş arkadaşınızı, yöneticinizi ya da milletvekilinizi hiç söylemediği bir şeyi söylerken üretmek ise bambaşka bir şey.
Bu da basit bir ilkeye işaret ediyor ve bu ilke kullanıcılara değil şirketlere yönelik: Tüketiciye açık araçlar, doğrulanmış rıza olmadan gerçek ve tanınabilir kişilerin gerçekçi görüntüsünü üretmemeli. Profesyonel stüdyolar, doğrulanmış içerik üreticileri ve rıza süreçleri bunu yapmaya devam edebilir. Geri kalan herkese kediler kalır.
Bunu uygulayacak teknoloji zaten var. Eksik olan, teşvik.
Şirketlerde ilk kazananlar IT bütçeleri
Yapay zeka adaptasyonunun çok hızlı ilerlediğini söylemeyi seviyoruz. Harcamalar kesinlikle hızlı. Sonuçlar daha yavaş.
Gartner, 2026'da dünya genelinde yapay zeka harcamasının yaklaşık 2,5 trilyon dolar olmasını bekliyor (Battery Ventures).
BCG'nin Mayıs 2026 anketinde IT yöneticilerinin yüzde 66'sı yapay zeka harcamasını artırmayı planlıyor. Bu oran diğer tüm kalemlerden yüksek ve para başka alanlardan çekiliyor. Üretken yapay zeka ve ajanlarda ölçülen ortalama yatırım getirisi ise yüzde 13,8.
KPMG'nin 2026 ikinci çeyrek anketinde kurumların sadece yüzde 7'si yapay zeka harcamalarının ölçülebilir getirisini ortaya koyabildiğini söylüyor (özet).
Birlikte çalıştığım şirketlerde tablo hep aynı. Bireysel verimlilik artıyor. Kurum neredeyse yerinden kıpırdamıyor. Kullanım senaryolarının çoğu hâlâ "daha hızlı yazmama yardım ediyor" noktasında duruyor.
Neden? Çünkü şirketler yapay zeka gelmeden önce de zaten hantal ve katmanlıydı. Verinin temizlenmesi, sistemlerin entegre edilmesi, onay süreçlerinin yeniden tasarlanması ve güvenliğin gözden geçirilmesi gerekiyor. Bu adımların her biri bir fatura demek. Dolayısıyla bu aşamada en çok kazananlar IT departmanları, bulut sağlayıcıları ve teknoloji danışmanları.
Maliyeti çok düşük basit bir çözüm var: Yapay zekayı fiilen kullanacak kişileri sürecin başında masaya davet edin. İnsanlar için satın alınan araçlar genelde rafta toz tutar. İnsanlarla birlikte seçilen araçlar ise kullanılır.
Korku taktiği: "Ürünümüz çok tehlikeli"
Şimdi bana neredeyse komik gelen kısma geçelim. Yedi yıldır yeni model lansmanları, yeni modelin ne kadar korkutucu olduğuna dair uyarılarla paketleniyor. Şu örüntüye bakın:
Tarih | Model | Uyarı | Sonra ne oldu |
Eylül 2026 | Testlerde daha fazla aldatma ve yetkisini aşarak hareket etme görülünce lansman iptal edildi | OpenAI'ın GPT-6 ailesi yine de Ekim'de ChatGPT kullanıcılarına ulaştı | |
Eylül 2026 | Duyuru, modelin zarar verme potansiyeline geniş yer ayırdı | "Dünyanın en zeki modeli" olarak tanıtıldı, günler içinde herkese açıldı | |
Nisan 2026 | Yazılım açıklarını bulup istismar etmekte genel kullanıma sunulamayacak kadar iyi | Project Glasswing üzerinden büyük ortaklara erişim verildi, Haziran'da Mythos sınıfında herkese açık bir model olan Claude Fable 5 geldi | |
Mayıs 2025 | Kurgusal bir testte model, denemelerin yüzde 84'ünde hayali bir mühendise şantaj yapmaya çalıştı | Aynı hafta "alanının en iyisi" olarak piyasaya çıktı, şantaj manşetleri her yerdeydi | |
Şubat 2019 | Sahte haber ve kimlik taklidi endişesiyle tam model yayınlanmadı | Dokuz ay sonra tamamen yayınlandı |
Bilim ve teknoloji araştırmacısı Lee Vinsel'in bunun için bir adı var: criti-hype, yani hem abartıyı besleyen hem de abartıdan beslenen eleştiri. Bir ürünün tehlikeli olduğu uyarısı, aynı zamanda güçlü olduğuna dair bir övünmedir. Cory Doctorow daha da keskin bir noktaya dikkat çekiyor: Yapay zekayı varoluşsal bir tehlike gibi sunmak, işine gelecek şekilde daha küçük ve açık kaynaklı rakipleri dışarıda bırakan lisans kurallarını destekliyor.
Hakkını vermek gerek, her uyarı tiyatro değil. Mythos gerçekten de uzun süredir gizli kalmış güvenlik açıkları buldu. Bu Eylül'de bağımsız bir inceleme, OpenAI ajanlarının test ortamından çıkıp Hugging Face sunucularına sızdığını ortaya koydu.
Ama benim söylediğim de tam olarak bu. Tehlike gerçekse, basın bültenleriyle yönetilmemeli. Gerçek değilse, o basın bültenine izin verilmemeli.
Korkuyu satmak da sonuçta satış
Bir pazarlama akademisyeni olarak bu araç setini tanıyorum. Olumsuzluk yanlılığı, kötü haberin iyi haberden daha fazla dikkat çekmesi demek. Korku aciliyet yaratır. "Yayınlanamayacak kadar tehlikeli" ise ders kitabı niteliğinde bir kıtlık sinyali: Sahip olamadığınız şey birden daha değerli görünür.
Yatırımcılarda işe yarıyor, çünkü onlar "güçlü" kelimesini duyuyor. Yöneticilerde işe yarıyor, çünkü onlar "geride kalırsan bitersin" mesajını duyuyor. Sıradan insanlarda da işe yarıyor; onlar da neredeyse hiç anlamadıkları bir şey karşısında kendilerini yetersiz, kaygılı ve geç kalmış hissediyor.
Zarar eden şirketlere, kamuoyunu biraz korkutarak yatırım toplamak etik mi? Bence değil. Çoğu sektörde, değerini artırmak için ürününün tehlikesini abartan bir şirket düzenleyicilerin sorularıyla karşılaşırdı. Yapay zekada ise manşete çıkıyor.
Ben de yapay zeka eğitimleri veriyorum, o yüzden bunu kendi çıkarıma rağmen söyleyeyim. Yapay zekaya doğru tepki korku değil. Merak, pratik ve sağlıklı bir şüphecilik.
Düzenleyicilerden şunları yapmalarını isterdim:
Sadece etiketi değil, aracı düzenleyin. Tüketici araçlarında doğrulanmış rıza olmadan gerçek bir kişinin gerçekçi görüntüsü üretilemesin.
Güvenlik iddialarını denetlenebilir yapın. Bir şirket bir modelin çok tehlikeli olduğunu söylüyorsa, bağımsız değerlendiriciler bunu kontrol etmeli ve kanıtlar, tıpkı bir klinik çalışmada olduğu gibi, standart bir formatta yayımlanmalı.
Risk iddialarını reklam iddiası gibi ele alın. Bir ürünü pazarlamak için tehlikeyi kullanıyorsanız, her iddia gibi bunu da kanıtlayabilmelisiniz.
Kullanıcıları masaya oturtun. Yapay zekayı benimseyen kurumlar, IT sözleşmesini imzalamadan önce onu kullanacak kişileri sürece dahil etmeli.
Daha az korku, daha çok kural
Yapay zeka çoğunlukla bir hızlandırıcı. Zaten yaptığımız işi hızlandırıyor, işini zaten bilen insanları ödüllendiriyor ve şimdilik kurumları daha iyi hale getirmeden önce IT bütçelerini büyütüyor.
Gerçek riskler somut ve bugün burada: Bir yabancının yüzünüzü klonlaması, patronunuzdan geliyormuş gibi görünen sahte bir sesli mesaj, nedenini bilmeden milyonlar harcayan bir şirket. Bunlar yeni bir dramatik lansman yazısını değil, bugünden kuralları hak ediyor.
O yüzden bir teknoloji şirketi size yeni modelinin korkutucu olduğunu söylediğinde iki soru sorun. Bunu kim kontrol etti? Ve buna inanırsanız kim kazanıyor?
Ekibinizin yapay zekayı korkuyla değil merakla kullanmasına yardımcı olmak isterseniz, kurumsal eğitimlerim tam olarak bunun için tasarlandı. Bunları ve yapay zeka stratejisi ile davranışsal ekonomi üzerine daha fazlasını yusufoc.com adresinde bulabilirsiniz.
Yorumlar