On yıl önce bu hafta, bir makine Seul, Güney Kore'de bir otelde dünyanın en büyük masa oyunu oyuncusunun karşısına oturdu. Oyun Go'ydu. 3.000 yıldan fazla yaşı var ve gözlemlenebilir evrendeki atomlardan daha fazla olası tahta pozisyonuna sahip. Kimse bu maçı bilgisayarın kazanabileceğini düşünmemişti, en az on yıl sonra. Makine, beş maçın dördünü kazandı. Ama skor hikaye değil, 2. Maçta tek bir hamleydi. 37. Hareket. AlphaGo, maçı canlı yayınlayan yorumcular sistemin hata yaptığını düşündükleri o kadar garip bir pozisyona taş yerleştirdi. Dünyanın dört bir yanında izleyen profesyonel Go oyuncuları bunu gerçek zamanlı olarak hata olarak nitelendirdi. Ama bu bir hata değildi. Bu, oyunun 3.000 yıllık tarihindeki en parlak hamlelerden biri oldu. Ve bir makine bunu kendi başına geliştirdi. AlphaGo, herhangi bir insanın bu hamleyi yapma olasılığının yaklaşık on binde bir olduğunu hesaplamıştı. Yine de hamleyi oynadı ve o hamle oyunu kazanan oldu. Dünya şampiyonu Lee Sedol, karşı tarafta oturuyordu, on iki dakikadan fazla bir süre orada oturup olanları anlamaya çalışıyordu. Daha sonra o anda AlphaGo'nun yaratıcı olduğunu fark ettiğini söyledi. O tek maç dünyayı yeniden şekillendirdi. Çin, Doğu Asya kültürünün en kutsal strateji oyununu bir makinenin domine ettiğini izledi ve bunu ulusal güvenlik krizi gibi ele aldı. Pekin, yüz milyar dolarlık büyük bir yapay zeka yatırım girişimi başlattı. Şu anda hepimizin yaşadığı küresel yapay zeka silahlanma yarışı o otel odasında başladı. İşte şu anda bunun neden önemli olduğu. 2026'daki neredeyse tüm büyük yapay zeka laboratuvarları dil modellerini büyütmeye odaklanıyor. Bir sonraki kelimeyi tahmin edin, ama bunu daha iyi ve hızlı yapın. Hassabis ise çok farklı bir bahis yapıyor. Kelimeleri tahmin etmenin sizi gerçek zekaya asla götürmeyeceğini savunuyor. Eksik olan şey, gerçekten önceden düşünmek, farklı olasılıkları keşfetmek ve harekete geçmeden önce plan yapabilmek. AlphaGo 2016'da bunu yapabiliyordu ve DeepMind o zamandan beri sessizce bu temelin üzerine inşa ediyor. Plan, Gemini'nin dil ve dünya anlayışını alıp AlphaGo'nun sorunlar üzerinde arama ve akıl yürütme yeteneğiyle birleştirmektir. Ve sonra aynı temel yaklaşımla biyolojinin en eski çözülmemiş sorunlarından birini çözen AlphaFold gibi özel araçları da takın. Hassabis, AGI'nin beş ila sekiz yıl içinde gelebileceğine inandığını söyledi. Ve bunu yaptığında, Sanayi Devrimi'nin karşılaştırıldığında yavaş görüneceğini belirtir. Tüm bunlar Seul'de sessiz bir odada ahşap bir tahtaya yerleştirilmiş tek bir taşa kadar uzanır. Bu, makinelerin sadece insanların yapabileceğini düşündüğümüz bir şeyi yapabileceğinin ilk gerçek işaretiydi; daha önce kimsenin düşünmediği bir fikir ortaya çıkarmak. Ve onu inşa edenler şimdi aynı oyun kitabını çok daha büyük bir şey inşa etmek için kullanıyorlar.

Google'ın eski CEO'su, bir programcının bir yapay zeka ajanını 7'den sabah 04'e kadar çalıştırdığını anlattı. Uyanır, kahvaltı yapar ve gece boyunca icat edilenleri gözden geçirir. Eric Schmidt, şu anda olanların "akıl almaz" olduğunu söylüyor. Schmidt, en iyi programcıların her zaman altlarındaki programcılardan on kat daha değerli olduğunu söylüyor. Bu yapay zekadan önce de geçerliydi ama şimdi bu insanlar daha da değerli hale geliyor çünkü bu sistemleri gerçekten kontrol edebilen tek kişiler onlar. Diğer herkes yerine geçilebilir hale gelir. Gerçek tahmin tüm ekonominin şekliyle ilgili. Schmidt, çok az sayıda çok büyük şirkete ve çok sayıda çok küçük şirkete doğru ilerlediğimizi söylüyor. Ortası ortadan kayboluyor çünkü yapay zeka işi yapabildiğinde, artık daha az insana ihtiyacınız oluyor. Bu zaten gerçek işe alım verilerinde görünüyor. Stanford araştırması, 2022 sonlarından bu yana erken kariyer geliştiricileri için işe alımda yüzde 20 azalma olduğunu ortaya koydu. Bazı şirketler, yapay zekanın artık ürün kodlarının yüzde 70 ila 90'ını yazdığını söylüyor. On genç mühendise ihtiyaç duyan takımlar şimdi iki kıdemli ve bir yapay zeka ajanı ile çalışıyor. Schmidt iki yıldır bu konuda uyarıda duruyor. Şimdi fark şu ki, rakamlar tahmine yetişiyor. Giriş seviyesinde işe alım azalıyor ve beyaz yakalı sektörlerde çalışan sayısı azalıyor. Ve en yavaş hareket eden şirketler ikinci bir uyum şansı bulamayacak.

Mark Zuckerberg bir adam almak için 14 milyar dolar harcadı. Dokuz ay sonra, onu söküp atıyor. 2025 yılında Meta, Scale AI'nin neredeyse yarısını satın aldı ve 28 yaşındaki kurucusu Alexandr Wang'ı Baş Yapay Zeka Sorumlusu olarak göreve getirdi. Elit araştırmacılardan oluşan süper bir takım ve süper zekayı kovalamak için bir yetkiye sahipti. Ama Meta'nın içinde çarpışma hızla başladı. Eski yöneticiler, Facebook ve Instagram'ı güçlendiren yapay zekaya ihtiyaç duyuyordu. Wang, bir sonraki sınır modelini inşa etmek istiyordu, bir sonraki reklam ürünü değil. Sonra efsane yürüdü. Turing Ödülü sahibi Yann LeCun, Wang'a rapor vermeyi reddetti, onu "genç ve deneyimsiz" olarak nitelendirdi ve on yıldan fazla bir sürenin ardından Meta'dan ayrıldı. Çatlaklar artık kamuoyundaydı. 2025'in sonlarına gelindiğinde, Wang'ın Zuckerberg'in tutuşunun ilerlemeyi boğduğundan şikayet ettiği söyleniyordu. Ve Mart 2026'da Zuckerberg hamlesini yaptı. Yeni bir uygulamalı yapay zeka organizasyonu kurdu, diğer uzun süreli teğmenlere rapor verdi ve Wang etrafında önemli projeleri, insanları ve altyapıyı yönlendirdi. Wang'ın şahsen işe aldığı araştırmacılar? Artık diğer yöneticilere rapor veriyorlar. Wang hâlâ Baş Yapay Zeka Görevlisi unvanını taşımaktadır ama bu güç kaybolmuştur. 14 milyar dolar yatırım yapıldı, en iyi yapay zeka bilim insanı gitti ve yüzlerce iş kesildi. Bu, Zuckerberg'in en büyük bahisinin işe yaramadığını itiraf etmesi. Ve bunu her zamanki gibi yapıyor, birini kovmakla değil, etrafında inşa ederek ve hiçbir şey kalana kadar.