Ulusal Güvenliğin Zorunluluğu
Dünya yapay zekâdaki hızlı gelişmelerle boğuşurken, Hindistan’ın üzerinde önemli bir soru beliriyor: Dünyanın en kalabalık demokrasisi, dijital geleceğini gerçekten yabancı yapay zekâ sistemlerine mi devretmeli? ChatGPT, Google’ın Gemini’si ve sağlık hizmetlerinden yönetime kadar sektörleri yeniden şekillendiren yeni ekonomik model DeepSeek gibi dönüştürücü modellerin ortaya çıkmasıyla, Hindistan’ın Büyük Dil Modeli (LLM) geliştirmede ön saflarda yer almaması, teknolojik bir boşluktan öte, stratejik bir zafiyettir.
Hindistan, dünya dijital verilerinin %20’sinden fazlasını üreten bir ülke olarak - 2026’da %25’e çıkması öngörülüyor - kendisini tehlikeli bir durumda buluyor. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) söz konusu olduğunda, bu verilerin büyük çoğunluğu yabancı yapay zekâ sistemleri tarafından işleniyor. Bu, acil müdahale gerektiren önemli egemenlik riskleri yaratıyor.
Sonuçları bir düşünün: Hassas hükümet iletişimleri, kişisel sağlık kayıtları ve kritik finansal işlemlerin tümü yabancı yapay zekâ modelleri aracılığıyla yönlendiriliyor. Bu, Hindistan’ı önemli yargı risklerine maruz bırakıyor. ABD CLOUD Yasası gibi mevzuat uyarınca, Amerikan LLM’leri tarafından işlenen veriler ABD yasal taleplerine tabi olabilir.
Şubat 2024 tarihli Ulusal Siber Güvenlik Stratejisi raporu, yapay zekâ bağımlılığının ‘jeopolitik gerilimler sırasında istismar edilebilecek önemli kaldıraç noktaları’ yarattığını vurgulayarak bu zafiyeti açıkça ortaya koydu. Bu sadece teorik bir endişe değil.
Bunu, hükümet operasyonlarında 50’den fazla yerli LLM’yi proaktif olarak kullanan Çin ile karşılaştırın. Bu stratejik hamle, hassas sektörlerde yabancı yapay zekâ bağımlılığını etkili bir şekilde ortadan kaldırdı. Çin’in yaklaşımı, kısmen, ABD’nin gelişmiş yapay zekâ çiplerine yönelik ihracat kısıtlamalarına bir yanıttı - Hindistan’ın da pekala karşılaşabileceği bir durum.
Dilsel Bölünme: İlerlemenin Önündeki Engel
Hindistan’da yerli yapay zekâya duyulan ihtiyaç, belki de en çok dil işleme alanında hissediliyor. Hindistan’ın dilsel manzarası, 22 resmi dil ve 120’den fazla ana lehçeden oluşan bir dokudur. Bu çeşitlilik, kültürel bir zenginlik olmakla birlikte, yapay zekâ gelişimi için benzersiz bir zorluk sunuyor.
AI4Bharat tarafından yapılan son kıyaslama testleri, çarpıcı bir gerçeği ortaya koydu: Önde gelen küresel LLM’ler, İngilizce ile karşılaştırıldığında Hint dillerini işlerken %30-40’lık bir performans düşüşü sergiliyor. Assamca, Maithili ve Dogri gibi diller için performans, kullanılabilir eşiklerin altına düşüyor.
Temel sorun, yabancı yapay zekâ modellerinin genellikle Hint dillerinde var olan kültürel bağlam ve dilsel nüansları derinlemesine anlamamasıdır. Bu, dijital bir bölünme yaratarak, Hindistan nüfusunun büyük çoğunluğunu oluşturan İngilizce konuşmayanları, gelişmekte olan yapay zekâ çağında ikinci sınıf statüsüne indiriyor.
Ulusal Dijital Kütüphane’nin bulguları, bu eşitsizliği daha da gözler önüne seriyor. Yapay zekâ destekli öğrenme araçları, bu dil engelleri nedeniyle İngilizce konuşmayan bölgelerde %78 daha düşük bir benimseme oranı gösteriyor.
Ekonomik Egemenlik: Yaklaşan Bir Tehdit
Yapay zekâ bağımlılığının ekonomik sonuçları da aynı derecede derin. Hindistan’ın 2023’te 200 milyar dolar değerinde olan dijital ekonomisinin, 2030’a kadar 800 milyar dolara fırlaması öngörülüyor. Ancak, yapay zekâ uygulamalarından elde edilen ekonomik değerin önemli bir kısmı şu anda yabancı teknoloji sağlayıcılarına akıyor.
Yalnızca 2023’te, Hint işletmeleri yabancı yapay zekâ API hizmetlerine yaklaşık 3.700 crore rupi harcadı. NASSCOM tahminleri, bu rakamın 2026’ya kadar 17.500 crore rupiye yükseleceğini öngörüyor. Yabancı yapay zekâ şirketleri şu anda Hindistan’ın kurumsal yapay zekâ pazarının %94’üne hakim durumda.
Diğer ulusların deneyimleri, zorlayıcı bir karşı nokta sunuyor. Yerli yapay zekâ modellerine sahip ülkeler, yapay zekâ startup’larının oluşum oranlarında 3-4 kat daha yüksek bir artışa tanık oldu. Hindistan’ın 2023’te 3,5 milyar dolar değerinde olan yapay zekâ startup ekosistemi, yerli temel modellerin geliştirilmesiyle 2027’ye kadar potansiyel olarak 16 milyar dolara ulaşabilir.
Mevcut Çabalar ve Engeller
Hindistan’da devam eden birçok umut verici girişim olmasına rağmen, bunlar genellikle küresel liderlerin gerisinde kalıyor:
- AI4Bharat’ın Indic-LLM’leri: Bu modeller Hint dillerinde güçlü performans gösteriyor, ancak akıl yürütme yeteneklerinde hala geride kalıyorlar.
- C-DAC’ın Sajag Projesi: Bu iddialı proje, 2026’ya kadar 100 milyar parametreli bir model geliştirmeyi hedefliyor.
- Kurumsal Girişimler: Reliance Jio (BharatGPT ile) ve Tata (Project Indus ile) gibi şirketler ilerleme kaydediyor, ancak bu çabalar hala ilk aşamalarında.
Zorluklar ve Hükümetin Yol Haritası
Güçlü hükümet desteğine rağmen, Hindistan’da yerli bir LLM geliştirmek önemli engellerle karşı karşıya. Ülkenin yüksek performanslı bilgi işlem kapasitesi şu anda yaklaşık 6,4 petaflop seviyesinde. Bu, rekabetçi yapay zekâ modellerini eğitmek için gerekenin %2’sinden daha azını temsil ediyor.
Hükümetin 2024-25 bütçesinde yapay zekâ için ayırdığı 7.500 crore rupi, olumlu bir adım olsa da, küresel yapay zekâ firmalarının model geliştirmeye yıllık olarak yatırdığı 10-25 milyar dolarla karşılaştırıldığında sönük kalıyor.
Bir diğer önemli zorluk, özellikle bölgesel dillerde yüksek kaliteli, açıklamalı veri kümelerinin mevcudiyetinde yatmaktadır. Bu veri kümeleri, rekabetçi yapay zekâ modellerini eğitmek için gereklidir. Ayrıca, Hindistan temel yapay zekâ araştırmaları ve büyük ölçekli model eğitimi konusunda bir yetenek açığıyla karşı karşıya.
Bu çok yönlü zorlukların üstesinden gelmek için hükümet çeşitli girişimler başlattı:
- AI Kosha: Bu girişim, LLM araştırmalarını desteklemeyi amaçlıyor.
- 18.000 Paylaşımlı GPU: Bu, kritik bilgi işlem altyapısı sağlıyor.
- Bhashini: Bu proje, yapay zekâ destekli dil modelleri geliştirmeye odaklanıyor.
- Semicon India ve Süper Bilgisayar Misyonu: Bu programlar, yapay zekâ donanım yeteneklerini geliştirmek için tasarlandı.
Reliance Jio, TCS ve Infosys dahil olmak üzere büyük Hint şirketleri de, ülkenin LLM geliştirmedeki ilerlemesini hızlandırmak için yapay zekâ araştırmalarına büyük yatırımlar yapıyor.
Eylemsizliğin Bedeli: Keskin Bir Uyarı
Yerli LLM yeteneklerini geliştirmede başarısız olmanın sonuçları, sadece teknolojik bağımlılığın çok ötesine uzanıyor.
2030 yılına kadar, yapay zekânın Hindistan’da 450-500 milyar dolarlık şaşırtıcı bir ekonomik değer yaratması öngörülüyor. Yerli modeller olmadan, bu değerin önemli bir kısmı yabancı teknoloji sağlayıcılarına akacak.
Ancak, daha da acil bir endişe, araştırmacıların ‘algoritmik sömürgeleşme’ olarak adlandırdığı olgudur. Bu, yabancı yapay zekâ sistemlerinin Hindistan’ın bilgi ekosistemi, kültürel anlatıları ve karar alma süreçleri üzerindeki artan etkisini ifade ediyor.
Diğer uluslar agresif bir şekilde yapay zekâ geliştirmeyi sürdürürken, Hindistan kendisini kritik bir dönüm noktasında buluyor. Yerli LLM’lerin geliştirilmesi sadece teknolojik bir istek değil; Hindistan’ın egemenliğini korumak ve dijital çağda geleceğini güvence altına almak için stratejik bir zorunluluktur. Bu, Hindistan’ın benzersiz dilsel ve kültürel çeşitliliğinin sadece korunmasını değil, aynı zamanda yapay zekâ tarafından güçlendirilmesini sağlamakla ilgilidir. Bu, Hint işletmelerine ve vatandaşlarına fayda sağlayan ekonomik büyümeyi teşvik etmekle ilgilidir. Ve nihayetinde, Hindistan’ın dijital kaderi üzerindeki kontrolü elinde tutmakla ilgilidir. İleriye giden yol, hükümet, endüstri ve akademi arasında sürekli yatırım, işbirliği ve inovasyona amansız bir odaklanma gerektiriyor. Riskler görmezden gelinemeyecek kadar yüksek.
Yerli LLM’lerin geliştirilmesi şunlar için hayati önem taşıyor:
Ulusal Güvenliği Korumak: Yabancı yapay zekâ sistemlerine olan bağımlılığın azaltılması, veri yargı yetkisi ve jeopolitik gerilimler sırasında potansiyel istismarla ilgili riskleri azaltır.
Dil Boşluğunu Kapatmak: Hint dillerini anlayan ve işleyen yapay zekâ modelleri oluşturmak, tüm vatandaşlar için kapsayıcılık ve yapay zekâ destekli teknolojilere eşit erişim sağlar.
Ekonomik Büyümeyi Güvence Altına Almak: Yerli bir yapay zekâ endüstrisi geliştirmek, inovasyonu teşvik eder, iş yaratır ve ekonomik değerin yabancı teknoloji sağlayıcılarına akmasını engeller.
Algoritmik Sömürgeleşmeye Direnmek: Yapay zekâ sistemleri üzerindeki kontrolü elinde tutmak, Hindistan’ın bilgi ekosisteminin, kültürel anlatılarının ve karar alma süreçlerinin yabancı kuruluşlar tarafından gereksiz yere etkilenmemesini sağlar.
İnovasyonu Teşvik Etmek: Yerli yapay zekâ modelleri, belirli Hint ihtiyaçlarına ve bağlamlarına göre uyarlanabilir ve bu da daha etkili ve ilgili çözümlere yol açar.
Veri Gizliliği: Hint vatandaşlarının ve işletmelerinin hassas verilerinin ülke içinde kalmasını ve Hint yasalarına tabi olmasını sağlamak.
Stratejik Özerkliği Güçlendirmek: Yabancı teknolojiye olan bağımlılığı azaltarak, Hindistan dijital çağda küresel bir lider olarak konumunu güçlendirebilir.
Rekabet Gücünü Artırmak: Yerli yapay zekâ modellerine erişimi olan Hint şirketleri, küresel pazarda daha etkin bir şekilde rekabet edebilir.
Araştırma ve Geliştirmeyi Teşvik Etmek: LLM geliştirmeye yatırım yapmak, bilgisayar bilimi, dilbilim ve veri analitiği gibi ilgili alanlarda araştırma ve inovasyonu teşvik eder.
Dijital Hindistan’ı Güçlendirmek: Yerli LLM’ler, Dijital Hindistan girişiminin temel taşıdır ve çeşitli sektörlerde dijital dönüşümü yönlendirir.
Şu anki ihtiyaç, akademi, endüstri ve hükümetten en iyi beyinleri bir araya getiren, uyumlu ve işbirlikçi bir ulusal çabadır. Bu sadece teknolojik ilerlemeyle ilgili değil; 21. yüzyılda ulusal kendi kaderini tayin hakkıyla ilgilidir. Hindistan’ın dijital çağdaki geleceği, yapay zekânın gücünü kendi şartlarıyla kullanma yeteneğine bağlıdır. Harekete geçme zamanı şimdi. Seçim açık: Yerli yapay zekâ gelişimini benimseyin veya yeni dünya düzeninde dijital bir sömürge olma riskini alın. Hindistan, dijital egemenliğinin güvende olduğu, dilsel çeşitliliğinin kutlandığı ve ekonomik refahının kendi kendine belirlendiği bir geleceğe doğru bir rota çizerek ilkini seçmelidir.