Milletlerarası Eğitim, Teknoloji ve ARGE Merkezi - METAM Başkanı
Tarihsel kronolojiye göre medeniyetlerdeki büyük değişimler, çoğunlukla teknolojik kırılmalarla ve bu kırılmaları besleyen küresel hâkim ideolojilerin yükselişiyle doğru orantılı olarak gelişmiştir. Felsefi ve sosyolojik paradigma dönüşümleri de bu süreci destekleyen diğer dinamiklerdir. Günümüzde post-truth çağ olarak adlandırılan dönemde teknoloji, ticaret, iletişim ve kültürel faaliyetlerin birbirine geçişken hâle geldiği çok boyutlu bir dünya düzeni ortaya çıkmıştır. Bu karmaşık yapıda herhangi bir alanda uzmanlaşmak artık diğer disiplinlerle bağlantı kurmadan mümkün görünmemektedir. Bu durum bireysel düzeyde olduğu kadar kurumsal ve kamusal düzeyindeki faaliyetleri de kapsamaktadır. Dünya yeni bir teknolojik ve ideolojik kırılmanın eşiğindeyken, istihbarat çalışmaları da sosyal bilimlerden mühendislik disiplinlerine kadar çok yönlü bir dönüşümden geçmektedir. Geleneksel istihbarat yöntemleri olan insan kaynaklı istihbarat (HUMINT), sinyal istihbaratı (SIGINT), görüntü istihbaratı (IMINT) ve açık kaynak istihbaratı (OSINT), artık yapay zekâ ile desteklenerek hız, ölçek ve öngörü gücü bakımından çarpan etkisi kazanmaktadır. Veri işleme ve anlamlandırma, tehditlerin erken tespiti, sınıflandırılması ve karar destek sistemlerine en uygun çözümlemelerin sunulması gibi alanlarda yapay zekânın katkısı benzersizdir. Ancak bu dönüşüm yalnızca teknik değil, aynı zamanda bilgi üretimi, analiz, karar alma ve etik boyutlarda da köklü değişimleri beraberinde getirmektedir. Geleneksel olarak insan muhakemesine dayalı istihbarat analiz süreçleri, artık büyük veri kümeleri içinde örüntü tanıyan, anomali tespit eden ve öngörülerde bulunan algoritmalarla desteklenmektedir. Bu sayede karar vericiler, geçmişin ötesine geçip geleceğe yönelik stratejik tahminlerde bulunma kapasitesine ulaşmaktadır. Son on yılda yapay zekâ teknolojileri, istihbarat toplama, analiz ve değerlendirme süreçlerinde radikal bir dönüşüm yaratmıştır. Büyük veri analitiği, doğal dil işleme, görüntü tanıma ve öngörüsel analiz gibi ileri teknolojiler, istihbarat kurumlarının karar alma hızını ve doğruluk oranını önemli ölçüde artırmıştır. Ancak bu dijital dönüşüm yalnızca teknik bir ilerleme değildir; etik, hukuki ve jeopolitik boyutlarıyla da yeni bir güvenlik paradigmasının oluşumunu beraberinde getirmektedir. Yapay zekâ artık küresel güvenlik ekosisteminde “oyun değiştirici” bir faktör hâline gelmiş, klasik istihbarat yöntemleri devasa veri hacimleri ve gerçek zamanlı analiz gereksinimleri karşısında yetersiz kalmıştır. Bu nedenle devletler, makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve veri madenciliği gibi ileri teknolojilerle istihbarat yapısını yeniden şekillendirmektedir. Bu dönüşüm, yalnızca operasyonel etkinliği artırmakla kalmamakta; aynı zamanda etik, hukuki ve toplumsal düzeylerde de derin kırılmalar yaratmaktadır.
Post-truth çağın bilgi yoğunluğu içerisinde algoritmik istihbaratın ortaya çıkışı, bilginin üretimi, doğrulanması ve kullanılma biçiminde köklü değişimlere neden olmaktadır. Modern istihbarat yapılanmaları, artık yalnızca insan odaklı değil, yapay zekâ destekli karar sistemleriyle çalışan hibrit yapılara dönüşmektedir. Sosyal medya platformlarından, uydu görüntülerinden, sensör ağlarından ve açık kaynaklı dijital mecralardan elde edilen devasa veri yığınları, saniyeler içinde işlenerek anlamlı öngörülere dönüştürülmektedir. Çin, ABD ve Rusya gibi ülkeler, açık kaynak istihbaratı alanında yapay zekâ algoritmalarını kullanarak sosyal medya ağlarını gerçek zamanlı taramakta ve potansiyel tehditleri henüz oluşmadan belirlemektedir. Makine öğrenimi tabanlı sistemler, bireylerin davranış kalıplarını, iletişim ağlarını ve finansal hareketlerini analiz ederek gelecekteki riskleri tahmin etme gücüne sahiptir. Bu sayede istihbarat kurumları, yalnızca geçmiş olayları çözümlemekle kalmayıp, gelecekteki tehditleri önceden öngörerek proaktif adımlar atabilmektedir. Örneğin ABD Ulusal Güvenlik Ajansı (NSA), terör örgütlerinin iletişim ağlarını çözümlemek amacıyla sinyal istihbarat verilerini yapay zekâ destekli analiz sistemleriyle incelemekte ve karmaşık bağlantı ağlarını açığa çıkarabilmektedir. Benzer şekilde, görüntü tanıma teknolojileriyle desteklenen otomatik hedef tanıma sistemleri, uydu veya drone görüntülerinden potansiyel askeri faaliyetleri ya da silah sevkiyatlarını tespit ederek analiz süreçlerini hızlandırmakta ve doğruluk oranlarını artırmaktadır. Ülkelerin yapay zekâ temelli istihbarat politikaları farklı yönlerde şekillenmektedir. ABD, öngörüsel analiz ve çok dilli veri çözümlemede derin öğrenme sistemlerinden yoğun biçimde yararlanmaktadır. CIA bünyesinde kurulan Digital Innovation Directorate, bu yöndeki çalışmaların merkezinde yer almakta, Pentagon'un Project Maven projesi ise drone görüntülerini analiz etmekte kullanılmaktadır. Çin Halk Cumhuriyeti, yapay zekâyı iç güvenlik ve dış istihbarat politikalarında kapsamlı biçimde uygulamakta, Hikvision ve iFlyTek gibi şirketler aracılığıyla yüz ve ses tanıma sistemlerini devlet gözetim altyapısına entegre etmektedir. İsrail, Unit 8200 adlı istihbarat birimi üzerinden siber istihbarat ve tehdit tespiti süreçlerinde YZ ve makine öğrenimini etkin biçimde kullanmakta, NSO Group gibi özel şirketlerle teknoloji ihracatını stratejik bir araç hâline getirmektedir. Rusya Federasyonu ise yapay zekâyı bilgi savaşı ve dezenformasyon kampanyalarında yoğun biçimde kullanarak algı yönetiminde yeni bir evreye geçmiştir. Yapay zekânın istihbarattaki kullanımı birçok fırsatın yanında ciddi riskleri de beraberinde getirmektedir. Hızlı karar destek sistemleri, tehditlerin erken tespiti ve açık kaynak analizlerinin verimliliği açısından büyük avantaj sağlarken, algoritmik yanlılık, etik ikilemler ve otonomi riski gibi sorunlar yeni güvenlik açmazları doğurmaktadır. Özellikle veriye dayalı sistemlerde taraflı veri kümeleri, yanlış analiz sonuçlarına yol açabilmekte; otonom karar veren sistemler ise insan denetimi olmadan yanlış hedefleme gibi hatalara neden olabilmektedir. Bu noktada, veri güvenliği, özel hayatın gizliliği ve uluslararası hukuk çerçevesinde yeni düzenlemelere duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Avrupa Birliği'nin GDPR düzenlemesi, insan denetiminin önemini vurgularken, ABD ve Çin daha pragmatik ve güvenlik odaklı yaklaşımlar benimsemektedir. Etik açıdan en önemli sorulardan biri, yapay zekâ sistemlerinin aldığı kararların sorumluluğunun kimde olduğu, insan müdahalesi olmaksızın yapılan operasyonların uluslararası hukukla bağdaşıp bağdaşmadığı ve algoritmik önyargıların nasıl giderilebileceğidir. Geleceğe bakıldığında, yapay zekâ destekli istihbarat sistemleri kuantum bilişim, artırılmış gerçeklik ve otonom ajan teknolojileriyle birleşerek yeni bir evreye geçecektir. Kuantum istihbarat sistemleri, veri çözümleme hızını olağanüstü ölçüde artıracak; artırılmış ve sanal gerçeklik tabanlı simülasyonlar ise istihbarat analizlerinde yeni bir boyut oluşturacaktır. Bu süreçte “algoritmik istihbarat” kavramı giderek merkezî bir yere oturacak ve bilgi üretiminde insan rolünün sınırları yeniden tanımlanacaktır. Ancak bu gelişmelerin etik, hukuki ve insani değerlerle uyumlu şekilde yönetilmesi zorunludur. Aksi takdirde teknolojik ilerleme, insan onuru ve özgürlükleri açısından ciddi tehditler doğurabilir. Siber güvenlik, hibrit savaş, dezenformasyon ve psikolojik operasyonlar gibi alanlarda yapay zekânın kullanımının yaygınlaşması, istihbarat çalışmalarını sadece teknik bir faaliyet olmaktan çıkarıp çok boyutlu bir stratejik ekosistem hâline getirmektedir. Derin öğrenme modelleriyle desteklenen açık kaynak istihbaratı, kamuya açık platformlardan anlık bilgi çıkarımı sağlayacak; yapay zekâ destekli doğal dil işleme sistemleri, çok dilli ve kültürel farklılıklara sahip içeriklerin analizinde insan emeğini büyük ölçüde azaltacaktır. YZ'nin kuantum bilgisayarlarla senkronize çalıştığı dönemde, istihbaratın kapasitesi hayal gücünü zorlayan bir seviyeye ulaşacaktır. Bu süreç, yalnızca bir teknolojik gelişme değil, aynı zamanda metodolojik ve epistemolojik bir kırılmadır. İstihbaratın ne olduğu, nasıl üretildiği ve hangi etik sınırlar içinde kullanılacağı yeniden tanımlanmak zorundadır. 2030 yılına gelindiğinde, yapay zekâ artık istihbarat sistemlerinde bir yardımcı araç olmaktan çıkıp karar alma ekosisteminin merkezine yerleşecektir. Bu dönüşümün teknolojik, kurumsal, etik ve toplumsal katmanlarda eş zamanlı gerçekleşmesi gerekmektedir. Yeni normatif çerçeveler, disiplinler arası eğitim modelleri ve küresel yönetişim yapıları bu dönemin temel ihtiyaçları olacaktır. Yapay zekâ ekosistemi, üretken modellerin belirleyici olduğu bir inovasyon dalgasına dönüşmüş durumdadır.
Türkiye, 2021–2025 Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi ve 2024–2025 Eylem Planı ile bu dönüşümde aktif rol üstlenmeyi hedeflemektedir. Ancak teknolojinin hızla ölçeklenmesi ve küresel yönetişimdeki belirsizlikler, politika yapıcıların güncel bir analiz zeminine olan ihtiyacını artırmaktadır. Türkiye'nin YZ ekosistemine dair stratejik konumlanışı, nitelikli insan kaynağı, veri altyapısı, mevzuat olgunluğu ve KOBİ yatırımları gibi göstergeler üzerinden değerlendirilmekte; enerji tüketimi, algoritmik önyargı, mahremiyet ihlalleri ve dezenformasyon riskleriyle birlikte bütüncül bir analiz eksenine oturtulmaktadır. Bu bağlamda, Yeşil YZ, birleşik öğrenme, güvenli sistem mimarileri ve çok modlu modeller gibi yükselen eğilimler, Türkiye'nin rekabet avantajı yaratabileceği stratejik alanlar olarak görülmektedir. Kamu yönetiminden özel sektöre, akademiden sivil topluma kadar tüm paydaşların etik, kültürel ve teknik standartları gözeten bir yapay zekâ vizyonu etrafında bütünleşmesi gerekmektedir. Yapay zekâ, artık sadece bir teknolojik araç değil; ekonomik kalkınma, ulusal güvenlik ve diplomatik stratejiler açısından yeni bir güç mimarisinin merkezinde yer alan bir unsurdur. Türkiye'nin bu dönüşümde öncü bir konuma yükselmesi, sürdürülebilir Ar-Ge yatırımları, kapsamlı mevzuat düzenlemeleri ve disiplinler arası eğitim politikalarıyla mümkün olacaktır. Yapay zekâ çağı, yalnızca güçlü sistemler değil; aynı zamanda insan onuruna saygılı, denetlenebilir ve etik temellere dayalı bir güvenlik mimarisi gerektirmektedir.
________________________________________
Kaynakça
Allen, G. (2019). “Artificial Intelligence and National Security.” Center for a New American Security.
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
Chin, J. & Lin, L. (2019). Surveillance State: Inside China's Quest to Launch a New Era of Social Control. WSJ Report.
EU Parliament (2020). “Artificial Intelligence: Opportunities and Challenges for the Security Sector.”
Israeli Defense Ministry Annual Report, 2023.
Marr, B. (2021). Artificial Intelligence in Practice. Wiley.
Michael Chui vd., The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. (McKinsey & Company, 2023). International Energy Agency, Energy and AI. (Paris: IEA, 2025).
National Institute of Standards and Technology, AI Risk Management Framework. (USA: NIST, 2023).
Nestor Maslej vd., Artificial Intelligence Index Report 2025. (Stanford, CA: AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, 2025).
Schwartz R, Dodge J, Smith NA, Etzioni O, Green AI. (Commun ACM 2020; 63: 54-63).
Singer, P. W., & Friedman, A. (2014). Cybersecurity and Cyberwar: What Everyone Needs to Know. Oxford University Press.
Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). “How AI Can Be a Force for Good.” Science, 361(6404), 751–752.
TÜBİTAK, 1711 - Yapay Zekâ Ekosistem Çağrısı. (Ankara: 2024)
Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2021). Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi (2021-2025).
U.S. Department of Defense. “AI Strategy Summary,” 2022.
Walsh, P. (2021). “AI and Intelligence: Emerging Intersections.” Journal of Strategic Studies.