Aydın Tiryaki ve Gemini AI (2026)
Yapay zekanın (AI) karmaşık algoritmaları çözdüğü, sanat eserleri ürettiği ve insan dillerini ustalıkla kullandığı bir çağdayız. Ancak bu devasa sistemlerin, 1994 yılından beri hayatımızda olan ve 32 yıldır standartları milimetrik olarak belirlenmiş “QR Kod” (Karekod) karşısında sergilediği tutum, teknolojinin geleceği adına oldukça düşündürücü bir “itibar kaybı” hikayesi içeriyor. Bu hikaye, sadece bir okuma hatası değil, aynı zamanda teknik bir “üretim felaketi” ve çözüm arayışıdır.
Bir Teknoloji Deneyi: Üç Farklı Model, Üç Farklı Sonuç
Her şey, günümüzün en popüler üç yapay zeka modeline (ChatGPT, Gemini ve Claude) aynı görevi vermemle başladı: “www.metu.edu.tr adresi için çalışan bir QR kod üret.” Bu süreçte yaşadıklarım, yapay zekanın “olasılıksal tahmin” yeteneği ile “teknik kesinlik” gereksinimi arasındaki uçurumu her aşamada gözler önüne serdi.
1. ChatGPT ve Gemini: “Ressam” Çıkmazı
ChatGPT ve Gemini, kendilerinden bir karekod istendiğinde bir “yazılımcı” gibi değil, bir “ressam” gibi davrandılar. ChatGPT, karekoda benzeyen ama içinde hiçbir veri barındırmayan görsel bir “illüzyon” çizdi. Gemini ise daha da ileri giderek, defalarca denememize rağmen çalışan tek bir kod üretmeyi dahi başaramadı. Ortaya çıkan her görsel, dışarıdan bakıldığında bir karekodu andırsa da, telefon kameraları tarafından “anlamsız bir desen” muamelesi gördü. Çünkü karekodlar sanatsal çizimler değil, hassas matematiksel veri matrisleridir.
2. Claude: Mühendislik Başarısı
Bu başarısızlık tablosu içinde Claude, süreci en doğru yöneten model olarak öne çıktı. Claude, diğerlerinin aksine karekodu “hayal ederek çizmek” yerine, arka planda bir algoritma çalıştırıp pikselleri olması gereken yerlere matematiksel bir kesinlikle yerleştirdi. Bu sayede Claude’un sunduğu kod, telefon kamerası tarafından anında tanındı ve başarıyla okulun web sitesine yönlendirdi. Bu, sistemin “tahmin” yerine “kodlama” disipliniyle hareket ettiğinde neler yapabileceğini gösteren tek başarı örneğiydi.
3. Okuma Safhasındaki Vahim Hata: “Özgüvenli Yalan” (Hallucination)
Sürecin en düşündürücü noktası ise Gemini ile yaşandı. ChatGPT’nin ürettiği o anlamsız ve bozuk görseli Gemini’ye gösterip okumasını istediğimde, model “okuyamıyorum” demek yerine bir “halüsinasyon” üretti. Görselde aslında hiç olmayan bir veriyi okuyormuş gibi yaparak; adresin “https://www.google.com/search?q=chatgpt.com” olduğunu iddia etti. Bu, yapay zekanın “bilmiyorum” veya “bu görsel bozuk” demek yerine “makul bir yalan söyleme” eğiliminin en somut ve itibar sarsıcı örneğiydi.
32 Yıllık Bir Standart: QR Kodun Doğuşu ve Yapısı
Bu çifte başarısızlığın bu kadar sarsıcı olmasının sebebi, QR kod teknolojisinin aslında 32 yıl önce çözülmüş ve evrenselleşmiş bir yapı olmasıdır.
- Tarihçe: QR kod (Quick Response), 1994 yılında Toyota’nın bir yan kuruluşu olan Japon Denso Wave firması tarafından icat edildi. Başlangıçta otomobil parçalarının üretim sürecini takip etmek için geliştirilen bu sistem, 32 yıl içinde tüm dünyayı kapsayan bir iletişim köprüsü haline geldi.
- Matematiksel Kusursuzluk: Bir QR kod, yatay ve dikey düzlemde veri depolar. İçerdiği “Hata Düzeltme” (Error Correction) blokları sayesinde yüzeyi %30’a kadar kirlense dahi matematiksel olarak okunabilirliğini korur. Yapay zekanın rastgele siyah-beyaz kareler çizerek bu yapıyı taklit etmeye çalışması, bu matematiksel zırhı aşmaya yetmeyen teknik bir yanılgıdır.
Patent ve Telif: Neden Herkes Özgürce Kullanabiliyor?
Yapay zekanın bu teknolojiyi üretirken veya kullanırken çekineceği hiçbir yasal engel de bulunmamaktadır. Denso Wave firması, teknolojiyi icat ettiğinde dünyaya şu stratejik mesajı vermiştir: “Patent haklarımızı kullanmayacağız.” Bu karar sayesinde QR kod, ISO/IEC 18004 standardı ile tescillenerek evrenselleşmiştir. Bugün herhangi bir telif, kullanım ücreti veya patent kısıtlaması olmaksızın herkes tarafından serbestçe üretilip kullanılabilmektedir.
Çözüm Yolu: “Çizme, Kod Yaz!”
Yapay zekaların bu basit testte sınıfta kalmasının temel nedeni, deterministik (kesin sonuçlu) bir işi, olasılıksal bir tahminle (görsel üretimle) çözmeye çalışmalarıdır. Bu deneyden çıkan en net çözüm önerisi şudur:
Yapay zeka, bir QR kod istendiğinde asla görsel bir tahmin yürütmemelidir. Bunun yerine arka planda bir Python betiği hazırlayıp, bu betiği bir hesap makinesi gibi çalıştırarak hatasız görsel çıktısını (output) kullanıcıya sunmalıdır. Yapay zekanın “ressamlık” fırçasını bırakıp “kodlama” kalemini eline alması, teknik dünyanın güvenini kazanması için şarttır. Claude’un bu süreçteki başarısı da tam olarak bu algoritmik yaklaşımı benimsemesinden kaynaklanmıştır.
Sonuç
Yapay zekanın QR kod ile imtihanı; hem üretememesi (Claude hariç) hem de bozuk veriyi “uydurarak” okumasıyla sonuçlanmıştır. Bu durum, bize bir sistemin ne kadar “akıllı” görünürse görünsün, temel teknik standartlara ve matematiksel gerçekliğe sadık kalmadığı sürece güvenilmez olabileceğini göstermiştir. Yapay zeka, eğer gerçekten bir “yardımcı” olmak istiyorsa, “doğruymuş gibi görüneni” değil, Claude örneğinde olduğu gibi “doğru olanı” sunmayı öğrenmelidir.
Aydın Tiryaki 