Çin’de geliştirilen yeni Yapay Zekâ modeli DeepSeek geçtiğimiz günlerde duyuruldu[1]. Tam da Trump’ın başkanlık konuşmasını yaptığı ve etrafına toplamış olduğu büyük teknoloji tekellerini[2] ABD ile birlikte Yapay Zekâ i̇çi̇n bol bol yatırım yapmaya teşvik ettiği, büyük Stargate Yapay Zekâ projesini[3], yeni veri merkezi yatırımlarını duyurduğu döneme denk geldi[4],[5]. Duyurulan DeepSeek modelinin, ABD’nin bu alandaki en önemli ve başarılı şirketi OpenAI’nin ChatGPT gibi araçlarında kullandığı modellerden daha başarılı sonuçlar üretmesi önce bir şok, şaşkınlık ve nihayetinde endişeye yol açtı. Çünkü ABD bu alandaki tek güç olmak isterken Trump da ABD hegemonyasını güçlendirmeyi planlıyor. Ancak bu modelin, yapay zekâ alanındaki en önemli çip üreticisi Nvidia’nın “son teknoloji” çiplerine erişemediği düşünülen Çin’de geliştirilmesi beraberinde şu soruları getirdi: Bu alandaki ABD hegemonyası kırılabilir mi? Nvidia çipleri aslında önemsiz mi? Açık modeller şirketlerin kârlılığına bir risk oluşturuyor mu?
Bu yazıda hem durumun bir analizini hem de genellikle gözden kaçan bazı önemli noktaları paylaşacağım.
Büyük Dil Modelleri
Birkaç yıldır gündemi yoğun bir şekilde meşgul eden ve oldukça yıkıcı sonuçlarının olması beklenen, son kullanıcı tarafından ChatGPT olarak da bilinen, büyük dil modelleri (LLM)[6] sohbet ederek, soru sorarak yanıt alınan araçların arkasında yatan yöntemin adıdır. Büyük bir dil modeli, insan benzeri metinleri anlamak ve üretmek için tasarlanmış gelişmiş bir yapay zekâ türüdür. Bu modeller dildeki kalıpları ve bağlamı tanımak için oldukça fazla miktarda veri[7] üzerinde eğitilmiş derin öğrenme algoritmalarını kullanır. Bu modellerin temelinde üretken yapay zekâ[8] olarak adlandırılan bir yöntem vardır. Üretken yapay zekâ, adından da anlaşılabileceği gibi, daha önce öğrenmiş olduğu ifadeleri, kalıpları kullanarak yeni ifadeler, kalıplar üretmek i̇çi̇n farklı yöntemlerden yararlanan bir yaklaşımdır. Bu modellerin, insanlığı ve dünyayı daha da öteye taşıyacağı, bir insanın yapabileceği herhangi bir zihinsel görevi başarıyla gerçekleştirebilecek bir makinenin zekâsı olarak tanımlanan Yapay Genel Zekâ’nın[9] ilk adımı olduğu ve hatta kısa sürede insanı da aşan bir zekâya kavuşacağını düşünenler de var[10]. Ama açıkçası verilen metin komutuna dayanarak görsel üreten varyantları henüz dolu bir şarap bardağını bile tahayyül etmekten uzak, çünkü eğitildikleri veri içerisinde muhtemelen dolu bir şarap bardağıyla karşılaşmamışlar[11].
Yapay Zekâ ne Vadediyor?
Yapay zekâ araçlarının gittikçe gelişmesi beraberinde kimi sorunları da getiriyor. Müşteri hizmetleri, içerik oluşturma, satış ve pazarlama, insan kaynakları, eğitim, veri analizi, ürün geliştirme gibi, özellikle yaratıcı işler olarak da adlandırılan birçok alanda işçilerin yerini alarak istihdamı değiştirmesi bekleniyor[12]. Ürettiği içerik hatalı ve anlamsız olabildiği i̇çi̇n bilgi birikimine olumsuz bir etkide bulunabiliyorlar, hayal gücümüzü bu doğrultuda sınırlayabiliyorlar. Üstelik genel olarak işimizi kolaylaştıran çoğu teknolojik gelişme, enformasyon teknolojisi ürünü gibi bilişsel olarak bizi vasıfsızlaştırma etkisine de sahipler[13],[14]. Tıpkı otomasyonda olduğu gibi yapay zekânın da önemli bir etkisi, proletaryanın ve işçi sınıfının daha önce ayrıcalıklı olan katmanlarının “vasıfsızlaştırılması” olacaktır[15].
Son dönemdeki önemli bir gelişme de kendi kendine, özerk bir şekilde işler yapmaya başlamalarıdır. Bu durum herkesin bildiği tabirle botlaşmaları, bilgisayar ve telefonlarımızda dilediklerini yapmaları anlamına gelecek. ChatGPT’nin Operator[16], Alibaba’nın Qwen modelleri tam da bu işe yarıyor[17]. Bu durum farkında olmadığımız birçok sonuç doğurabilir. Hiç fark etmediğimiz şekilde aygıtlarımızdaki dosyaları tarayabilirler, oradan bizi tanımaya çalışabilirler, aygıtlarımızı başka işler yapmak i̇çi̇n konak olarak kullanabilirler, bizim denetimimizdeki işlem gücü bizim rızamız olmadan büyük tekellerin amaçları i̇çi̇n kullanılabilir[18].
Gün geçtikçe daha fazla veriye dönüştüğümüz ve tekellerin egemenliğine girdiğimiz bu dönemde bu araçların bizim denetimimiz dışında aygıtlarımız üzerinde görevler yapmasının bize pek bir yararı olmaz. Tüm bu gelişmeler çoğunlukla bizi tanımak, denetlemek, sınıflamak ve sınırlamak isteyen devlete ve sermaye sınıfına yarayacaktır. Pasquinelli’nin doğru bir şekilde söylediği gibi yapay zekâ, toplumsal hiyerarşileri kodlama ve emek gücü arasında ayrımcılık yapma sürecini, dolaylı olarak bir zekâ ölçütü dayatarak da sürdüren bir teknolojidir. Kötü şöhretli bir şekilde güçlendirdiği sınıf, cinsiyet ve ırk önyargısı sadece teknik bir kusur olarak değil, aynı zamanda kapitalist bağlamda otomasyonun özünden gelen ayrımcı bir özelliği olarak görülmelidir[19].
Nihayetinde yapay zekâ, bilişim ve daha genel olarak teknoloji endüstrisi bizi sonsuz yeni ortaklıklar, yeni ürünler, yeni vaatler seline maruz bırakıyor, baş edebileceğimizden çok daha hızlı bir şekilde bize doğru koşan bir gelecek tahayyülü ile kendimizi şaşırmış ve bunalmış hissetmemizi sağlıyor[20]. Olan biteni takip etmekte, yakalamakta, kavramakta, kendimizi ona göre uyarlamakta zorlanıyoruz ve kendimizi oldukça güçsüz hissediyoruz. Tüm bunları reklama, abartılı tanıtımlara ihtiyaç duyduğu i̇çi̇n yapıyor. Bütün bu tantana daha fazla fon toplaması, bizi kandırıp daha fazla tüketime sevk etmesi i̇çi̇n gerekiyor. Bir noktada bu tantanayı gerçekten eleştirel bir şekilde ele almanın bizi asıl güçlendirecek şey olduğunu hatırlamamız ve hatırlatmamız şart.
Peki, İklim Krizi?
Dijitalleşme ve yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşmasının bir etkisi de gittikçe artan sayıda veri merkezlerine duyulan ihtiyacı ortaya çıkarmasıdır. Veri merkezleri çok miktarda bilgisayar, bu bilgisayarların ihtiyaç duyduğu ve dışarıyla iletişimi sağlayan ağ altyapısını ve verilerin saklanması i̇çi̇n veri ambarları içeren tesislerdir[21]. Bu tesisler uzaktan bağlanan insanlara kullandıkları hizmetler i̇çi̇n hesaplama ve veri saklama imkânları sunuyor. Hem İnternet’in yaygınlaşması hem mobil uygulamaların çoğalması, hem bulut hesaplama ihtiyaçlarının artması hem de son günlerde gittikçe artan yapay zekâ kullanımı veri merkezi ihtiyacını oldukça arttırıyor. Tabii ki bu veri merkezleri boşlukta ve sanal dünyada hiç yer kaplamadan durmuyor. Hepsi çoğunlukla soğutmanın kolay olduğu ve enerji maliyetinin düşük olduğu yerlerde yoğunlaşıyor ve inşa ediliyorlar. Dolayısıyla ciddi bir arazi ihtiyacı var, bu da hem tarım hem de ormanlık alanların yıkımı anlamına da geliyor.
Virgina’daki 2003’ten 2024’e arazilerin nasıl da veri merkezleri tarafından talan edildiğini gösteren değişim[22]
Tüm bu teknolojilerin ve gittikçe artan miktarda veri merkezi ihtiyacının önemli etkisi de iklim krizini gittikçe derinleştiren bir sonuç doğurmalarıdır. 2018’den beri veri merkezlerine bağlı karbon salınımları üçe katlanmış durumda ve bunun önümüzdeki yıllarda çok daha fazla artması bekleniyor[23]. 2034 yılına kadar veri merkezlerinin küresel enerji tüketiminin 1.580 TWh’ye ulaşması bekleniyor, bu da yaklaşık olarak tüm Hindistan’ın kullandığı enerji kadar. Yeni çip teknolojilerinin daha fazla enerji tüketmesi de bu durumu gittikçe besliyor[24]. Yenilenebilir enerji üretiminin bunu karşılaması zorlaştıkça hem geleneksel fosil yakıtlar hem de bir süredir vazgeçilmeye çalışılan nükleer enerji gibi seçenekler daha fazla gündeme geliyor.
Veri Nereden Geliyor?
Yapay zekâ ürünleri geliştirilirken eğitilmeleri i̇çi̇n kullanılan veriler çok önemlidir. Algoritmaların ve modellerin istediğimizi yapmalarını sağlamak i̇çi̇n oldukça fazla miktarda veriye ihtiyaç var. Kullanılan veri çıktıyı da belirliyor, bu elbette kimi yanlılık sorunları da doğuruyor[25]. Ancak bu verilerin çoğunlukla büyük teknoloji tekelleri tarafından toplandığını düşündüğümüzde, verilere sahip olmanın kendisinin de iktidarın bu tekellerde yoğunlaşmasına yol açtığını görebiliyoruz. Yapılan araştırmaların sonuçları veri kaynaklarının mülkiyetinin, onlara sahip olan tekellerin gücünü gittikçe arttırdığını da doğruluyor[26].
Araştırmacıların analiz ettiği veri setlerinin yüzde 90’ından fazlası Avrupa ve Kuzey Amerika’dan, yüzde 4’ünden azı ise Afrika’dan gelmiştir[27]
Üstelik verilerin kaynağı, nereden geldiği, toplandığı da önemli bir nokta. Çoğunlukla batı merkezli toplanan veriler, bu araçların dünyanın diğer bölgelerinde yaşayanları pek temsil etmediği sonucunu doğuruyor. DeepSeek büyük dil modeli açık bir model olmasına rağmen verilerinin ve eğitmek i̇çi̇n kullanılan hesaplama altyapısının patentli olmasıyla bu konunun ne kadar hassas olduğunu görebiliriz[28].
Veriyle ilgili önemli bir gerçek de bu modellerin mevcut tüm bilgiyi bir şekilde soğurdukları ve sürekli yeni veriye ihtiyaç duydukları gerçeğidir. Elon Musk geçtiğimiz günlerde yapay zekâ modellerini eğitmek için kullanılabilecek yüksek kaliteli eğitim verilerinin yetersiz olduğunu ve kamuoyuna açık verilerin neredeyse hepsinin kullanıldığını düşündüğünü söylemişti[29]. Zaten bu ifadesi bildiğimiz bir gerçeği farklı bir şekilde fark etmemizi sağlıyor. Dünyada daha fazla veri üretilmesine ihtiyaç duyuyorlar; dolayısıyla hem gezegeni hem de insanları artan bir şekilde verileştirmeye, veri üreten makinelere dönüştürmeyi hızlandırmak istiyorlar.
Görünmeyen Emek
Yapay zekâ, tıpkı bazı teknolojik gelişmeler gibi bozucu ve sarsıcı etkilere sahip ve insanların yaşamlarında önemli değişikliklere yol açacak. İstihdamın değişmesine, emek biçimlerinin tıpkı diğer teknolojik gelişmelerde olduğu gibi farklılaşmasına yol açacak. Ama bir taraftan güvencesizliği derinleştirmeye, parça başı işleri yaygınlaştırmaya da yol açacaktır[30].
Mekanik Türk Satranç Otomatı[31]
Artı değerin ortaya çıkabilmesi i̇çi̇n canlı insan emeğine ihtiyaç var. Dolayısıyla yapay zekâ araçları geliştirilirken de yoğun bir (görünmeyen) insan emeği kullanılıyor. Bu durumu özellikle yapay zekâ işleri i̇çi̇n şirketlerin parça başı işler yapacak insanlara ulaştığı Mechanical Turk, Appen, Clickworker gibi platformlarda görüyoruz[32]. Bu platformlarda insanların rahatlıkla yapabileceği bazı bilişsel işler, görev başına ödeme alacakları şekilde temelde güvencesiz görevler hâlinde sunuluyor. Oldukça düşük birim ücret karşılığında insanlar verilerin etiketlenmesi gibi günümüzde yapay zekâ araçları i̇çi̇n oldukça gerekli veri kümesi hazırlanması işlerini yapıyorlar. En basit hâliyle bile tüm yapay zekâ araçları insan denetimine ve geri bildirimine hâlâ ihtiyaç duyuyor.
Çin’deki bir teknoloji şirketindeki işçiler, bilgisayar başında yapay zekânın işine yarayacak şekilde nesneleri tanımlama işini yapıyorlar[33]
Bu gibi platformlar bazen, dünya çapında dağınık ve çevrimiçi bir platformun arkasında saklanan yüz binlerce insan işçiyi organize eden yaklaşıma işaret etmek için “hizmet olarak insan” veya “insan bulutu”, hatta “yapay yapay zekâ” olarak tanımlanıyor. Birçok şirket, tıklamaya ve göndermeye hazır bu devasa ucuz işgücü havuzuna güveniyor ve bu da bir gün YZ yazılımı tarafından gerçekleştirileceğini umdukları görevleri tamamlamada hızla ölçeklenmelerini sağlıyor[34]. Bu tür araçları üretirken gerekli madenlerin çıkarılmasından, üstündeki yazılımın geliştirilmesi, modellerinin eğitilmesine kadar gereken tüm bu insan emeğini görmüyoruz[35]. Tıpkı zamanında içerisinde bir insanın gizlendiği otomatlar gibi yoğun bir kandırmacayla karşı karşıyayız. Yapay zekânın asıl zekâsını sağlayan insan emeği, bir görünmezlik pelerini arkasına gizlenmiş ve yapay zekânın ne kadar da zeki olduğuna sürekli inandırılmaya, ikna edilmeye çalışılıyoruz. Üstelik bu etiketleme işlemi insanları öldürmeye programlı dron gibi otonom silahların iyileştirilmesi i̇çi̇n de yapılabilir. Bu işi yapan işçiler ise yaptıklarının böyle bir amaç i̇çi̇n kullanıldığının farkında bile olmayabilir[36].
Emperyalist Rekabet
DeepSeek modelinin yayınlanmasıyla bir başka tartışma da ortaya çıktı. ABD ve tekelleri önemli bir şaşkınlık yaşadılar. O kadar ambargoya rağmen Çin’deki bir şirket bu işi nasıl başardı sorusunu sormaya başladılar. İtalya, kullanıcılarının kişisel verilerini işlememeli gerekçesiyle acil erişim engellemesi getirdi[37]. OpenAI yatırımcısı olan Microsoft bu modelin OpenAI modelleri kullanılarak eğitildiğini söyleyip haksız kullanım ve telif hakkı tartışması başlattı[38]. Halbuki kendileri de herhangi bir telif hakkı gayesi gütmeden İnternet üzerinde ulaşabildiği tüm verileri “adil kullanım” gerekçesiyle kullanarak modellerini eğitmişti, şu an birçok davayla uğraşıyorlar[39].Telif hakkı onlar i̇çi̇n önemsizken şimdi DeepSeek’e kendilerince etik dersi vermeye çalışıyorlar. Emperyalist ülkeler ve tekeller açısından kârlılık söz konusu olduğunda ne etik ne de ahlak kaldığını ve her türlü şeyi kendilerine yontarak kullandıklarını çok iyi biliyoruz.
Bu modellerin eğitilmesi i̇çi̇n kullanılan ekipmanın ne olduğu da önemli bir araştırma konusu. Farklı araştırmalara göre Çin’deki şirket henüz ambargo gelmeden stokladığı Nvidia çiplerinden yararlanıp, düşük hesaplama ve enerji gerektirecek şekilde yönteme odaklandı ve oldukça verimli bir yöntem ortaya çıkardı[40]. Bunun öncesinde Çin’in özellikle son yıllarda bu alana hem eğitim hem de yatırım anlamında özel bir önem göstermesinin de etkisi var[41]. Bir bakıma oldukça yüksek hesaplama kapasitesine sahip olmayanlara da kullanılabilir modeller sundular. Haber çıkar çıkmaz Nvidia hisse senetleri de oldukça düştü[42]. Bu durum acaba altyapı o kadar da önemli değil mi sorusuyla ilişkisi olabilir. Tabii en son teknoloji çiplerinin farklı yollardan edinildiğine ilişkin iddialar da söz konusu, buna ilişkin incelemeler sürüyor[43].
Kendine özgü bir üretim aracı işlevi potansiyeli barındıran ve nihayetinde kârlılık i̇çi̇n önemli bir teknolojik gelişmenin devletlerin emperyalist rekabetinin nasıl da bir parçası olduğunu bu örnek üzerinde açıkça görüyoruz. Başından beri ABD bu alandaki tekelini hem Çin hem de AB’ye karşı korumaya çalışıyor. Dolayısıyla bu tekeli sarsan gelişmelere karşı daha korumacı ve tepkisel yaklaşması oldukça makul. Kendi tekellerinin rekabet gücünü sarsacak, kârlılığını ve hegemonyasını azaltacak hamleler pek de istediği şeyler değil.
Tarafsız Teknoloji
Kapitalizmin sürekli teknolojik devrimlere ihtiyaç duyması, sermayenin sonsuza kadar genişleme arzusu, sürekli krizleri ve balon gibi şişen ve patlayan döngüleri ortaya çıkarıyor. NFT, blokzinciri, web3, vb. güzel etiketlenmiş ama nihayetinde sermayeye hizmet etmeye yazgılı çoğu teknoloji gibi yapay zekâ da kâr odaklı sistemin yeni hevesi ve insanlığa yarardan çok zarar verecek. Kapitalizmin içerisinde bulunduğu sıkışıklık önemli bir gerçek. Bu hâkim istikrarsızlık eğilimi, YZ’nin ütopik büyüme ve refah hayallerini gerçekleştirmek yerine, bir avuç insanı zenginleştirme, aşırı üretimi şiddetlendirme ve çoğunluğun yaşam standartlarını kötüleştirme eğiliminde olacağı anlamına geliyor[44]. Unutmamak gerekir ki kapitalizm, oldukça önemli teknolojilerin insanlığa yararlı potansiyellerine ulaşmasını da engelliyor. Tüm bu kriz hâli ve bu potansiyeli sadece kârlılığa yöneltmesini düşündüğümüzde yapay zekâ, kapitalizmi kurtaracak canlanmayı yaratmaktan yoksun.
Teknolojinin, içerisinde bulunduğu kabın şeklini alması, sınıflı toplumdan etkilenmesi, onun tarafsız olduğunu iddia edenlere rağmen kendini sürekli dayatan bir gerçek. Kapitalist sistemin egemen anlayışı teknolojinin kâr amaçlı kullanımıdır. Hâl böyleyken teknolojiden, içerisindeki sistemin arzusuna göre davranmasını beklemek gerekir. Elbette istisnai olarak bazı araçları sistem karşıtı kullanabiliriz, hatta elimizdeki tüm araçlarla sisteme müdahale etme ve karşı koymanın yollarını aramalıyız. İstisnalar kaideyi bozmadığından, mevcut kaotik durumu berraklaştırmak ve teknolojik gelişmelerin hangi sınıfın çıkarlarına hizmet ettiğini anlamak i̇çi̇n Marksist bir analize ihtiyaç var.
Ne Yapmalı?
Nihayetinde artı değer üretimi i̇çi̇n gereken şey, canlı emek. Yapay zekâ araçlarının arkasındaki o görünmeyen emek de bunu doğruluyor. Her ne kadar artık kapitalizmin bittiği, yeni bir döneme girildiği gibi iddialar, teknofeodalizm, gözetim kapitalizmi gibi yeni isimler üretilse de[45] özünde değişmeyen bir gerçeğimiz var. Kapitalizm farklı üretim tarzlarının bir arada yer alabildiği ama hakim üretim tarzının kapitalist üretim tarzı olmasıyla dikkat çeken bir sistem. Bu hâkim üretim tarzı da üretim araçlarının özel mülkiyetine, insan emeğinin sömürüsüne, doğanın talanına dayanıyor. Bu noktadan bakarak, elbette günümüzdeki hâlini anlamaya ve yorumlamaya çalışmakla birlikte, mücadeleyi ne şekilde yapacağımızı da anlamamız gerekiyor. Sistemin içerisinde ortaya çıkmış olgular, sonuçlarla mücadeleye veya onlardan tamamen karamsarlık duymaya yeltenmemek, bir arada, örgütlü ve sistemi değiştirecek bir mücadeleyi örmeye kafa yormak zorunlu. Sürekli krizlerle dolu ve kendisi zaten insanlık krizi olan kapitalist sistem içerisinde her şeyi bir mücadele ve örgütlenme perspektifiyle düşünmek gerek.
[1] Çağla Üren, Yapay zeka savaşları: Çin ‘dünyayı sarsacak bir model’ yayınladı, Euronews, 25 Ocak 2025
[2] Sam Pizzigati, Trump’s Second Inauguration Symbolized the Reality of Oligarchic Power, Common Dreams, 23 Ocak 2025
[3] Clare Duffy, Trump announces a $500 billion AI infrastructure investment in the US, CNN Business, 21 Ocak 2025
[4] Bloomberg Technology, AI Is Already Wreaking Havoc on Global Power Systems, 21 Haziran 2024
[5] Chris Angelini, AI factories are factories: Overcoming industrial challenges to commoditize AI, VentureBeat, 16 Ocak 2025
[6] Large Language Model, Bkz. Vikipedi, Geniş dil modeli, 19 Mayıs 2024
[7] Bkz. Vikipedi, Büyük Veri, 8 Ocak 2025
[8] Vikipedi, Üretken yapay zekâ, 28 Ocak 2025
[9] Vikipedi, Yapay genel zekâ, Vikipedii 19 Eylül 2024
[10] Reddit, Member of OpenAI’s Technical Team Claims AGI Achieved, 7 Aralık 2024
[11] Reddit, Your mission, should you choose to accept it, is to get any AI to generate an image of a glass of wine that is full to the brim., 24 Ekim 2024
[12] Örneğin Dünya Ekonomik Forumu’nun 2025 Mesleklerin Geleceği Raporu’na göre 170 milyon yeni pozisyon yaratılırken, aynı eğilimler nedeniyle 92 milyon pozisyon yerinden ediliyor. Bu da 78 milyon net istihdam artışı anlamına geliyor.
[13] Gary Grossman,, AI assistants boost productivity but paradoxically risk human deskilling, VentureBeat, 1 Ekim 2023
[14] Yapay Zekâ Vasıfsızlaşması sürdürülebilirlik uygulamalarında yapay zekayâ aşırı bağımlılık nedeniyle insan becerilerinin ve uzmanlığının kaybedilmesi olarak tanımlanıyor, bkz. Sustainability Directory, AI Deskilling, 22 Ocak 2025
[15] Joe Attard, Yapay Zekâ: Kapitalizmin Kurtuluşu mu Yoksa Başka Bir Balon mu?, 22 Ocak 2025 (çev. İ. Kalaycı)
[16] Maxwell Zeff, Sam Altman’s World now wants to link AI agents to your digital identity, TechCrunch, 24 Ocak 2025
[17] Kyle Wiggers, Alibaba’s Qwen team releases AI models that can control PCs and phones, TechCrunch, 27 Ocak 2025
[18] Boş duran işlem gücünüzü gönüllü bir şekilde farklı problemlerin dağıtık çözümü i̇çi̇n sunabileceğiniz açık bir altyapı çalışması olarak BOINC var, ama orada tamamen rızanız dahilinde ve seçtiğiniz projelerde, seçtiğiniz zamanlarda işlem gücünüzü gönüllü bir şekilde sunuyorsunuz.
[19] Edward Ongweso Jr, Kölelik, Emek Ve Hesaplamanın Tarihi, El Yazmaları, 11 Kasım 2024 (çev. T. E. Kalaycı)
[20] Jathan Sadowski, Yapay Zekâ, Tinkerbell Gibidir: Yalnızca Ona İnandığımızda İşe Yarar, El Yazmaları, 19 Ocak 2025 (çev. T. E. Kalaycı)
[21] Vikipedi, Veri merkezi, 23 Aralık 2024
[22] Bloomberg Technology, 2024
[23] James O’Donnell, Yapay Zekânın Karbon Salınımları Daha Da Fırlayacak, İyimser İrade, 4 Ocak 2025 (çev. T. E. Kalaycı)
[24] Bloomberg Technology, 2024
[25] Çeşitli örnekler i̇çi̇n bkz. Yapay Zeka ve Yanlılık
[26] Melissa Heikkiläarchive ve Stephanie Arnett, Yapay Zekâ Geliştirmek için Kullanılan Veriler Nereden Geliyor? 20 Ocak 2025 (çev. T. E. Kalaycı)
[27] Melissa Heikkiläarchive ve Stephanie Arnett, 2025
[28] Eduardo Baptista, What is DeepSeek and why is it disrupting the AI sector?, Reuters, 28 Ocak 2025
[29] Çağla Üren, Elon Musk: ‘Yapay zekayı besleyecek gerçek veri geçen yıl bitti’, Euronews,9 Ocak 2025
[30] Jathan Sadowski, Potemkin Yapay Zekâ, İyimser İrade, 11 Ocak 2025 (çev. T. E. Kalaycı)
[31] Vikipedi, Türk (satranç otomatı),17 Eylül 2024
[32] Bu platformların kullanımı ile bağlantılı olarak yapay zeka özerkliğinin bir burjuva mistifikasyonu olduğuna ilişkin iddia için Bkz. Adam C. Jones, The New Flesh, Collective Ink, 2024
[33] Li Yuan, How Cheap Labor Drives China’s A.I. Ambitions, The New York Times, 25 Kasım 2018
[34] Jathan Sadowski, 11 Ocak 2025
[35] T. E. Kalaycı, Yapay Zekâ: İyimser Olmak Için Erken, Sendika.org, 8 Temmuz 2020
[36] Adam C. Jones, 2024
[37] BirGün, İtalya, DeepSeek’e erişim engeli getirdi, 31 Ocak 2025
[38] Dina Bass ve Shirin Ghaffary, Microsoft Probing If DeepSeek-Linked Group Improperly Obtained OpenAI Data , Bloomberg, 29 Ocak 2025
[39] Aditya Kalra, Arpan Chaturvedi, ve Munsif Vengattil, OpenAI faces new copyright case, from global book publishers in India, Reuters, 24 Ocak 2025
[40] Caiwei Chen, How Chinese company DeepSeek released a top AI reasoning model despite US sanctions, MIT Technology Review, 24 Ocak 2025
[41] Gemma Conroy ve Smriti Mallapaty, How China created AI model DeepSeek and shocked the world, 30 Ocak 2025
[42] Reinhardt Krause, DeepSeek: Why The China Startup Could Spell Trouble For Nvidia, AI Stocks, Investor’s Business Daily, 27 Ocak 2025
[43] Karen Freifeld, US looking into whether DeepSeek used restricted AI chips, source says, Reuters, 31 Ocak 2025
[44] Joe Attard, 2025
[45] Edward Ongweso Jr, Gözetim kapitalizmi – Tekno-feodalizm – Tekno-otoriterlik, İyimser İrade, 31 Ocak 2025 (çev. T. E. Kalaycı)