Yapay Zekâ 88 Saatte Milenyum Problemini Çözdü: Peki Bu Bilgi Kimin?

Yazıyı sesli dinleyebilirsiniz

88 saat, 10.000 ajan, 88 yıllık bir problem. Ve ardından gelen soru, matematikten çok daha geniş bir alanı ilgilendiriyor.

Madrid‘de bir matematikçiye yapay zekâyı kendi araştırmasında kullanıp kullanmadığı soruldu. Diego Córdoba‘nın cevabı kısaydı: “Ben yapay zekâ kullanmıyorum, benim Luis’im var.” Luis, uzun yıllardır birlikte çalıştığı Luis Martínez-Zoroa. Kulağa şaka gibi gelen bu cümle, Eylül ayının en çok konuşulan teknoloji haberinin tam ortasında duruyor. Çünkü Córdoba ve Martínez-Zoroa‘nın yıllar içinde inşa ettiği matematiksel strateji olmasaydı, OpenAI‘ın on bin yapay zekâ ajanı 88 saat değil 88 yıl çalışsa da sonuç alamazdı.

Olan şuydu: 1 Eylül’de OpenAI, kendi iç modeliyle çalışan koordineli bir ajan sistemini Navier-Stokes probleminin üzerine saldı. Yaklaşık on bin ajan, farklı problem formülasyonları üzerinde ayrı ayrı yollar denedi ve aralarında 2,7 milyon mesaj alışverişi yaparak buldukları kırıntıları birbirine aktardı. 5 Eylül’de, yani 88 saat sonra, ortada bir kanıt vardı: başlangıçta durgun ve pürüzsüz bir akışkan, sonlu bir sürede tekillik geliştirebilir. Yani sıvının hızı belirli bir noktada sonsuza fırlıyor ve denklemler fiziksel gerçekliği tarif etmeyi bırakıyor. Kanıt, Lean adlı biçimsel ispat asistanında 17 saat daha harcanarak satır satır doğrulandı. Clay Matematik Enstitüsü‘nün 26 yıldır bir milyon dolar ödül koyduğu yedi Milenyum Probleminden biri, en azından bir cephesinden düşmüştü.

Navier-Stokes Problemi Nedir?

Navier-Stokes denklemleri, bir sıvının ya da gazın nasıl hareket ettiğini tarif eden matematiksel denklemlerdir. Milenyum Problemi ise şunu sorar: bu denklemlerin çözümleri üç boyutlu uzayda her zaman var mıdır ve sonsuza dek düzgün (pürüzsüz) kalır mı, yoksa sonlu bir sürede “patlayarak” anlamsızlaşır mı? Cevap, yüz yıldır bilinmiyordu.

Mühendislik bu denklemleri yüz yıldır kullanıyor ve denklemler gayet iyi çalışıyor. Uçak kanadının üstünden geçen havayı, kalp damarındaki kan akışını, İstanbul Boğazı‘ndaki akıntıyı, bir fırtınanın gelişimini hep bu denklemlerle modellersiniz. Cevapsız kalan soru, denklemlerin pratikteki başarısı değil matematiksel sağlamlığıydı.

Cevap uzun süre “elbette düzgün kalır” varsayımına yakındı. Córdoba‘nın kendi ifadesiyle, “on yıl önce hiç kimse Navier-Stokes için bir tekillik olduğuna inanmıyordu.” Son on yılda bu beklenti tersine döndü ve tekilliğin peşine düşen bir okul doğdu. OpenAI‘ın ajanları, işte bu okulun döşediği raylar üzerinde koştu. Princeton’dan Charles Fefferman (Clay Enstitüsü‘nün resmî problem tarifini yazan isim), sonuçtan duyduğu heyecanı belirtirken hikâyenin kahramanlarının kim olduğunu da özenle hatırlattı: Córdoba ve Martínez-Zoroa.

Bu ayrım, yazının geri kalanı için kritik. Yapay zekâ burada karanlıkta yürüyüp ışığı bulmadı. Birilerinin yıllarca uğraşıp kazdığı tünelin sonundaki son birkaç metreyi, insanın asla erişemeyeceği bir paralellikle kırdı. Bu küçümsenecek bir şey değil; matematikte son birkaç metre çoğu zaman tüm tünelden zordur. Ama “makine keşfetti” başlığıyla “makine bitirdi” gerçeği arasında, önemsenmesi gereken bir mesafe var.

Ve Sonra Soru Değişti

Duyurunun üzerinden saatler geçmişti ki tartışmanın ekseni matematikten hukuka kaydı. New York Üniversitesi‘nden Tristan Buckmaster (kendisi de bu alanda çalışan, Anthropic araştırmacısı Levent Alpöge ile birlikte aynı probleme yüklenen isimlerden biri), kamuoyuna bir şüphe taşıdı: ikisi de yayımlanmamış çalışmalarını OpenAI‘ın Codex aracına özel oturumlarda girmişlerdi. Modelin bulduğu yolun, kendilerinin bulduğu ama henüz yayımlamadığı fikirlerden beslenmiş olma ihtimali var mıydı?

OpenAI’ın ilk tepkisi net bir ret oldu: kullanıcı verisine erişilmemişti. Ama şirketin sonraki açıklaması, ilkinden çok farklı bir cümleydi: “Ürünlerimizi kullanmalarından türetilen kimliksizleştirilmiş verinin modellerimizi iyileştirmiş olmasını dışlayamayız.”

Bu iki cümle arasındaki mesafe, bugün dünyadaki her kurumsal yapay zekâ kullanımının üzerinde durduğu zemindir. Birincisi bir taahhüt, ikincisi bir teknik gerçeğin itirafı. “Sizin dosyanızı okumadık” ile “sizin yazdıklarınızdan damıtılmış bir şey modelin içine karışmış olabilir” arasındaki fark, hukukun henüz adını koyamadığı bir bölge. Ve o bölgede duran yalnızca iki matematikçi değil.

İşin tuhaf tarafı, Buckmaster yapay zekânın ürettiği metnin kalitesi konusunda hiç de nazik değil: Alpöge‘nin kendisine gönderdiği, modelin ürettiği ilk kanıt için “hayatımda okuduğum en berbat şeydi” diyor. Yani ortada ne kusursuz bir makine dehası ne de temiz bir hırsızlık var; ikisi arasında, kimsenin hazırlıklı olmadığı gri bir alan var.

Türkiye’de Bunun Karşılığı Ne?

Soyut bir Amerikan tartışması gibi görünebilir. Değil. Bugün Türkiye’de bir mühendislik firmasının proje müdürü, henüz teklif aşamasındaki bir tasarımın hesaplarını kontrol ettirmek için modele yapıştırıyor. Bir hukuk bürosunda stajyer, imzalanmamış bir sözleşmenin taslağını özetletiyor. Bir üniversitede doktora öğrencisi, tezinin yayımlanmamış bölümünü “şunu daha akıcı yaz” diye veriyor. Bunların hiçbiri kötü niyetli değil; hepsi işini iyi yapmaya çalışan insanlar.

Sektörde buna “gölge yapay zekâ” deniyor: kurumun bilgisi, denetimi ve politikası dışında ilerleyen bireysel kullanım. ChatGPT ve benzeri araçlarda veri gizliliği, şirketler için hâlâ belirsiz bir alan; KVKK çerçevesinde sıralanan risklerin başında da ticari sırların ifşası geliyor. Altını çizmek gerekiyor: bu risklerin neredeyse tamamı iyi niyetli kullanımdan doğuyor. Sorun kullanıcı değil, kurumsal politikanın yokluğu. Nitekim geçen ay bu köşede yazdığımız bellek kıtlığı meselesinde olduğu gibi, yapay zekâ çağının faturası çoğu zaman en beklenmedik kalemde çıkıyor.

Üstelik burada KVKK‘nın kendi tanımıyla doğrudan bir çarpışma var. Mevzuat anonimleştirmeyi, verinin hiçbir şekilde kimliği belirli bir kişiyle ilişkilendirilemeyecek hâle getirilmesi olarak tanımlar. Ama OpenAI‘ın kullandığı ifade “kimliksizleştirilmiş veriden öğrenme”. Yani kimin yazdığı silinmiş ama ne yazdığı modelin ağırlıklarına sinmiş olabilir. Kişisel veri hukuku açısından bu belki sorun değil. Ticari sır hukuku açısından tam bir felakete işaret ediyor. Türk hukukunda ticari sırrın korunması, sırrın gizli tutulması için makul önlemlerin alınmış olmasına bağlıdır. Yayımlanmamış bir tasarımı üçüncü taraf bir modele yazmanın “makul önlem” sayılıp sayılmayacağını henüz hiçbir mahkeme test etmedi. Test edecek.

Kredinin ve Mülkiyetin Yeni Aritmetiği

OpenAI‘ın bu sonuç için Milenyum Ödülü’ne başvurmayacağını açıklaması, sanıldığından daha anlamlı bir jest. Şirket, ödülü istemeyerek aslında şunu söylüyor: bu keşfin sahibi tek bir aktör değil. Ama kimin olduğu sorusunun cevabı da yok. Kanıtı üreten model mi, modeli eğiten şirket mi, tüneli kazan Córdoba ve Martínez-Zoroa mı, yoksa farkında olmadan katkı sunmuş olma ihtimali bulunan Buckmaster ve Alpöge mi? Martínez-Zoroa‘nın tepkisi bu belirsizliğin en insani özeti: “Tristan adına çok sevindim. Bunu kendimiz yapmış olsak güzel olurdu, ama çok sevindim.”

Bilimsel keşfin sosyolojisi üç yüz yıldır tek bir varsayım üzerine kuruluydu: bir keşfin arkasında, adı yazılabilecek birileri vardır. Makale imzalanır, ödül verilir, tarih o ismi kaydeder. On bin ajanın 2,7 milyon mesajla ördüğü bir kanıtta bu varsayım çalışmıyor. Ve bu, yalnızca matematiğin sorunu değil: ilaç molekülü tasarımından malzeme bilimine, yazılım mimarisinden mühendislik hesabına kadar, önümüzdeki on yılda “bunu kim buldu” sorusunun sorulacağı her alanın sorunu.

Eylül 2026’da öğrendiğimiz şey, yapay zekânın yeni bilgi üretebildiği değil sadece. Asıl öğrendiğimiz, bilginin nasıl doğduğunu düzenleyen kuralların (patent, atıf, ticari sır, telif) insan hızına göre yazılmış olduğu ve bu hızın artık geçerli olmadığı. Keşif 88 saat sürdü; o keşfin kime ait olduğunu cevaplayacak hukuki çerçevenin oluşması muhtemelen 88 ay alacak.