Yerli Yapay Zeka Atağı: Türkiye, Büyük Dil Modellerinde (LLM) Dışa Bağımlılığı Nasıl Sonlandıracak?

Yapay zeka devrimi, küresel güç dengelerini yeniden şekillendirirken, bu yeni düzenin en kritik unsuru büyük dil modelleri (LLM) olarak öne çıkıyor. Bugün, ChatGPT, Gemini veya Claude gibi devasa modeller, bilgiye erişimden iş süreçlerine kadar her şeyi domine ediyor.

Ancak bu hakimiyet, önemli bir risk barındırıyor: teknolojik dışa bağımlılık. Türkiye, bu stratejik alanda yabancı tekellere teslim olmamak için kapsamlı bir ulusal yapay zeka atağı başlattı. Hedef, sadece Türkçe’yi mükemmel anlayan değil, aynı zamanda ulusal veri güvenliğini garanti altına alan milli LLM’leri inşa etmek.

Bu makale, Türkiye’nin bu iddialı hedefine ulaşmak için attığı adımları, karşılaştığı zorlukları ve bu hamlenin ülkenin geleceği üzerindeki potansiyel etkilerini derinlemesine inceliyor.

Yapay Zeka Çağında Egemenlik: Neden Yerli LLM Şart?

Büyük dil modelleri, basit sohbet robotları değildir. Onlar, modern ekonominin ve kamu yönetiminin sinir merkezleridir. Eğitimden sağlığa, savunmadan finansa kadar her sektörde karar verme süreçlerini etkilerler. Bu nedenle, bir ülkenin kendi LLM’lerine sahip olması, sadece prestij meselesi değil, ulusal güvenlik meselesidir.

Dışa bağımlılığın temel riskleri üç ana başlıkta toplanabilir:

• Veri Egemenliği ve Güvenlik: Yabancı LLM’ler kullanıldığında, kritik ulusal veriler (askeri, ticari sırlar, vatandaş bilgileri) yabancı sunucular üzerinden işlenir. Bu durum, sızıntı veya yabancı hükümetlerin veri erişimi riskini beraberinde getirir. Yerli bir model, verilerin ülke sınırları içinde kalmasını sağlar.


• Kültürel ve Dilsel Tarafsızlık: İngilizce merkezli modeller, Türk kültürünü, tarihini ve güncel sosyal bağlamını anlamakta yetersiz kalabilir. Dahası, bu modeller, içerik filtreleme ve ‘dünya görüşü’ açısından kendi yaratıcılarının değerlerini yansıtır. Milli bir model, Türkçe’nin inceliklerini ve kültürel hassasiyetleri tam olarak kavrayabilir.


• Ekonomik Sürdürülebilirlik: İlerleyen yıllarda LLM kullanımı yaygınlaştıkça, bu teknolojilerin lisans ve kullanım maliyetleri astronomik seviyelere ulaşacaktır. Yerli çözümler, bu devasa döviz çıkışını engeller ve ülke içinde yeni bir AI ekonomisi yaratır.

Türkiye'nin Milli LLM Yol Haritası: Kilit Oyuncular ve Projeler

Türkiye, bu alandaki atağını büyük ölçüde Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (2021-2025) çerçevesinde yürütüyor. Bu stratejinin en somut adımlarından biri, büyük dil modellerinin geliştirilmesine yönelik alt yapının güçlendirilmesidir.

Bu hamlenin merkezinde TÜBİTAK Bilişim ve Bilgi Güvenliği İleri Teknolojiler Araştırma Merkezi (BİLGEM) yer alıyor. TÜBİTAK, yapay zeka araştırmacılarına gerekli olan yüksek hesaplama gücünü sağlamak için kritik yatırımlar yapıyor.

TRUBA (Türkiye Ulusal Bilim e-Altyapısı), bu altyapının temelini oluşturuyor. LLM’lerin eğitimi, binlerce yüksek performanslı GPU’nun aynı anda çalışmasını gerektirir. TRUBA, yerli araştırmacılara bu devasa hesaplama kapasitesini sunarak, yabancı bulut sağlayıcılara olan bağımlılığı azaltmayı amaçlıyor.

Ayrıca, özel sektör ve üniversiteler de bu ulusal çabaya dahil edilmiş durumda. Özellikle Boğaziçi Üniversitesi, Koç Üniversitesi ve ODTÜ gibi kurumlar, Türkçe dil modelleri üzerine akademik çalışmalar yürütüyor ve kritik veri setleri oluşturuyorlar. Bu iş birliği, bilginin kamudan özel sektöre hızlı aktarılması için hayati önem taşıyor.

Hedeflenen ana başarı alanları şunlardır:

• Yerel ve kamusal ihtiyaçlara özel (Sağlık, Hukuk, Savunma) niş LLM’lerin geliştirilmesi.


• Açık kaynaklı, yüksek kaliteli Türkçe dil veri setlerinin (corpus) oluşturulması.


• Sektörlerin ihtiyaç duyduğu veri analizi ve karar destek sistemlerinin yerli LLM’ler üzerine kurulması.


• Uluslararası standartlarda rekabet edebilecek, en az 50 milyar parametreye sahip bir temel modelin (Foundation Model) ortaya çıkarılması.

Veri Seti Zorluğu ve Dilin Önemi

LLM’lerin başarısı, büyük ölçüde eğitildikleri verinin kalitesine ve niceliğine bağlıdır. İşte burada Türkiye, İngilizce konuşan ülkelere kıyasla önemli bir zorlukla karşılaşıyor.

İngilizce için terabaytlarca temiz, yapılandırılmış veri mevcutken, Türkçe için yüksek kaliteli, büyük ölçekli ve lisanslanabilir veri setlerine erişim sınırlıdır. Yerli araştırmacılar, bu boşluğu doldurmak için yoğun bir çaba sarf ediyorlar.

Türkçe, dilbilgisi açısından karmaşık ve eklemeli (agglutinative) bir dildir. Bir kelime köküne çok sayıda ek getirilebilir (Örn: ‘ev’den ‘evlerinizdekilerden’ kelimesine kadar). Bu yapı, İngilizce gibi dillerden çok daha fazla kelime varyasyonu üretir. Bu durum, modelin dili doğru anlaması ve üretmesi için çok daha fazla hesaplama gücü ve özelleştirilmiş mimari gerektirir. Yerli ekiplerin en büyük görevi, bu dilsel zorluğu aşmaktır.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, kamusal arşivlerin, lisanslı medya içeriklerinin ve akademik yayınların sistematik olarak toplanması ve temizlenmesi gerekmektedir. Bu devasa veri derleme süreci, milli LLM projesinin en zaman alıcı aşamasıdır.

Ekonomik ve Stratejik Kazanımlar

Yerli LLM’ler geliştirildiğinde, Türkiye ekonomisine ve stratejik sektörlerine doğrudan faydalar sağlayacaktır. Bu faydalar, sadece maliyet tasarrufuyla sınırlı kalmayacak, aynı zamanda yeni bir inovasyon dalgası başlatacaktır.

Örneğin, finans sektöründe, Türkçe’ye özgü hukuki metinleri, mevzuatları ve piyasa analizlerini işleyebilen yapay zeka asistanları, risk yönetimini ve müşteri hizmetlerini kökten değiştirecektir. Benzer şekilde, sağlık alanında, Türkçe tıbbi raporları ve hasta geçmişlerini analiz eden modeller, tanı süreçlerini hızlandıracaktır.

En kritik kazanım ise savunma sanayiinde ortaya çıkacaktır. LLM’ler, istihbarat analizinden karar destek sistemlerine kadar birçok askeri uygulamada kullanılır. Bu alanda dışa bağımlılığı tamamen ortadan kaldırmak, Türkiye'nin savunma kapasitesini doğrudan etkileyen stratejik bir zorunluluktur.

Yerli yapay zeka ekosistemi de bu sayede güçlenecektir. Yerel girişimciler, temel yabancı modellerin API’lerine bağımlı olmak yerine, milli modeller üzerine kendi özelleşmiş uygulamalarını inşa edebileceklerdir. Bu durum, Türkiye’yi AI teknolojilerini tüketen değil, üreten bir konuma taşıyacaktır.

Küresel Rekabet ve Finansman Engeli

Türkiye’nin bu atağında karşılaştığı en büyük engel, küresel rekabetin hızı ve ölçeğidir. OpenAI, Google ve Meta gibi teknoloji devleri, milyarlarca dolarlık bütçelerle ve dünyanın en yetenekli mühendisleriyle çalışmaktadır.

Bir temel LLM’nin eğitimi, milyonlarca dolarlık GPU yatırımını ve yüksek enerji maliyetlerini gerektirir. Türkiye’nin, bu devasa finansman ve donanım ihtiyacını sürekli olarak karşılaması şarttır. Devlet desteği hayati önem taşımakla birlikte, özel sektörün bu projelere risk sermayesi ve yatırım yoluyla dahil olması gerekmektedir.

Bir diğer zorluk ise yetenekli insan kaynağını elde tutmaktır. Yapay zeka mühendisleri küresel çapta yüksek talep görüyor. Milli LLM projelerinin başarısı, en iyi Türk mühendislerin yurt içinde tutulmasına ve uluslararası standartlarda ücretlendirilmesine bağlıdır.

Sonuç: Teknolojik Bağımsızlığa Doğru Atılan Kritik Adım

Türkiye’nin yerli yapay zeka atağı, sadece bir teknoloji projesi olmanın ötesinde, ekonomik bağımsızlık ve ulusal egemenlik vizyonunun bir parçasıdır. Büyük dil modellerinde dışa bağımlılığın azaltılması, ülkenin gelecekteki rekabet gücünü belirleyecek temel faktörlerden biridir.

Zorluklar büyük olsa da, kamu, üniversite ve özel sektör iş birliğiyle atılan bu adımlar, Türkiye’yi yapay zeka alanında küresel bir oyuncu haline getirme potansiyeli taşıyor. Eğer belirlenen yol haritası titizlikle uygulanırsa, Türkiye, önümüzdeki on yıl içinde kendi LLM’lerini üretebilen ve bu sayede kritik verilerini güvence altına alan nadir ülkelerden biri olacaktır. Bu başarı, Milli Teknoloji Hamlesi’nin en önemli kilometre taşlarından biri olacaktır.