Yapay Zekâ Bilimi Otomatikleştirir mi?

Yapay zekânın hemen her alana girmesiyle birlikte araştırmacılar ve politikacılar, bilimsel sorulara yanıt bulmak için bilimsel veriler üzerinde eğitilmiş yapay zekâ modellerini giderek daha fazla kullanıyorlar. Peki yapay zekâ nihayetinde bilim insanlarının yerini alabilir mi?

Trump yönetimi, 24 Kasım 2025’te imzaladığı bir başkanlık kararnamesiyle “Genesis Misyonu” adlı girişimi duyurdu. Bu proje, federal bilimsel veri tabanları üzerinde eğitilecek bir dizi yapay zekâ ajanı geliştirmeyi amaçlıyor. Hedef, bu sistemlerin yeni hipotezler üretmesi, araştırma süreçlerini otomatikleştirmesi ve bilimsel keşifleri hızlandırması.

Şimdiye kadar bu sözde “yapay zekâ bilim insanları”nın başarıları karışık bir tablo çiziyor. Bir yandan yapay zekâ sistemleri devasa veri setlerini çok hızlı işleyebiliyor ve insanların fark edemeyeceği kadar ince ilişkileri yakalayabiliyor. Öte yandan sağduyu eksiklikleri, gerçekçi olmayan ya da bilimsel açıdan alakasız deney önerilerine yol açabiliyor.

Yapay zekâ, bilimsel sürecin bazı aşamalarında önemli bir yardımcı olabilir. Fakat bilimi tamamen otomatikleştirmek hâlâ çok uzak bir hedef. Belki bunu hiçbir zaman başaramayacak bile. Bilimin hem tarihini hem de kavramsal temellerini inceleyen bir filozof olarak yapay zekâ sistemlerinin insan olmadan hatta insanlardan daha iyi biçimde “bilim yapabileceği” fikrinde çeşitli sorunlar görüyoruz.

Yapay Zekâ Modelleri Yalnızca İnsan Bilim İnsanlarından Öğrenebilir

Yapay zekâ modelleri dünyayı doğrudan deneyimleyerek öğrenmez. Onlara, dünyanın nasıl olduğunu insan tasarımcılar anlatmak zorundadır. Modelin çalıştığı dijital “dünya”yı, yani algoritmalarını eğitmek ve test etmek için kullanılan veri setlerini, insan bilim insanları denetlemezse yapay zekânın sağladığı atılımlar mümkün olmazdı.

Bunun en iyi örneklerinden biri AlphaFold yapay zekâ modeli. Geliştiricileri, modelin insan hücrelerindeki proteinlerin yapısını çıkarabilme yeteneği sayesinde 2024 Nobel Kimya Ödülü’ne layık görüldü. Birçok biyolojik fonksiyon, proteinlere bağlı olduğundan simülasyonlar yoluyla test etmek için protein yapılarını hızlı bir şekilde oluşturma yeteneği; ilaç tasarımını hızlandırma, hastalıkların nasıl geliştiğini izleme ve biyomedikal araştırmanın diğer alanlarını ilerletme potansiyeline sahiptir.

Ancak pratik ne kadar faydalı olsa da AlphaFold gibi bir yapay zekâ sistemi; kendi başına proteinler, hastalıklar ya da daha etkili ilaçlar hakkında yeni bilgi üretmez. Sadece mevcut bilgiyi daha verimli analiz etmeyi mümkün kılar.

AlphaFold, mevcut protein yapılarına dair devasa veri tabanlarından beslenir. Filozof Emily Sullivan’ın ifade ettiği gibi, yapay zekâ modellerinin bilimsel araç olarak başarılı olabilmesi için zaten yerleşik bilgiyle güçlü bir ampirik bağını koruması gerekir. Yani modelin yaptığı tahminler, araştırmacıların doğal dünya hakkında zaten bildikleri şeylere dayanmalıdır. Bu bağın gücü, belirli bir konuda ne kadar bilgi bulunduğuna ve modelin programcılarının son derece teknik bilimsel kavramları ve mantıksal ilkeleri koda ne kadar iyi çevirebildiğine bağlıdır.

Geliştiricilerin modeli eğitmek için kullandığı protein yapıları hakkındaki mevcut insan kaynaklı bilgi birikimi olmasaydı AlphaFold başarılı olamazdı. Teorik ve metodolojik bilgi temeli sağlayacak insan bilim insanları olmadan AlphaFold'un yarattığı hiçbir şey “bilimsel ilerleme” anlamına gelmezdi.

Bilim, Benzersiz Bir İnsan Girişimidir

İnsan bilim insanlarının bilimsel keşif ve deney sürecindeki rolü, yapay zekâ modellerinin doğru şekilde tasarlanmasını ve mevcut bilimsel bilgiye dayandırılmasını sağlamanın ötesine geçer. Bir anlamda, yaratıcı bir başarı olarak bilim; meşruiyetini insan yeteneklerinden, değerlerinden ve yaşam biçimlerinden alır. Bunlar da insanların düşünme, hissetme ve hareket etme biçimlerinin benzersizliğine dayanır.

Bilimsel keşifler, kanıtlarla desteklenen teorilerden daha fazlasıdır. Onlar, farklı ilgi alanlarına ve bakış açılarına sahip nesiller boyu bilim insanının ortak emeğinin ürünüdür. Bilimsel keşifler hiçbir zaman tek bir vizyoner dâhinin ürünü değildir.

Örneğin DNA’nın çift sarmal yapısı ilk önerildiğinde, bu hipotezi doğrulayabilecek ampirik testler yoktu. Tamamen yüksek düzeyde eğitimli uzmanların akıl yürütme becerilerine dayanıyordu. 1800’lerin sonlarında saf bir spekülasyon gibi görünen bu fikirden, 1953 Nobel Ödülü ile onurlandırılan bir keşfe ulaşmak neredeyse bir yüzyıl sürdü ve birçok kuşak bilim insanının katkısını gerektirdi.

Başka bir deyişle bilim; öteden beri fikirlerin tartışıldığı, yorumların sunulduğu ve anlaşmazlıkların her zaman çözülemediği belirgin biçimde toplumsal bir girişimdir. Bilim felsefecilerinin de belirttiği üzere bilim insanları “pasif bilgi alıcıları”ndan çok bir kabileye benzer. Araştırmacılar bilimsel bilgiyi tek başına “olguları” kaydederek biriktirmez. Bilimsel bilgiyi; beceriye dayalı uygulamalar, tartışmalar ve toplumsal-politik değerlerle şekillenmiş ortak standartlar aracılığıyla inşa ederler.

Yapay Zekâ Bir “Bilim İnsanı” Değildir

Bize göre yapay zekâ sistemlerinin hesaplama gücü bilimsel ilerlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir. Fakat bunun için dikkatli bir şekilde hareket etmek gerekir.

Genesis Misyonu gibi iddialı projeler, bilim camiasının aktif katılımıyla bilim insanları için faydalı olabilir. İyi tasarlanmış ve titizlikle eğitilmiş yapay zekâ araçları, bilimsel araştırmanın daha mekanik kısımlarını daha sorunsuz ve belki de daha hızlı hale getirecektir. Bu araçlar, geçmişte yapılanlar hakkında bilgi derleyerek gelecekteki deneylerin nasıl tasarlanacağı, ölçümlerin nasıl toplanacağı ve teorilerin nasıl formüle edileceği konusunda daha kolay bilgi sağlayabilir.

Fakat yapay zekâ modellerinin bilimde kullanılmasının temel vizyonu insan bilim insanlarının yerini almak veya bilimsel süreci tamamen otomatikleştirmek ise bizce bu proje bilimi kendi karikatürüne dönüştürecektir. Doğal dünya hakkında yetkili bilgi kaynağı olarak bilimin varlığı temelde insan yaşamına bağlıdır: ortak hedefler, deneyimler ve özlemler.