Yapay zekâyla bir şey üretmenin en güzel anı, ilk kez çalıştığını gördüğün an. Birkaç cümle yazıyorsun, biraz düzeltiyorsun, ekranda kafandaki fikre benzeyen bir şey beliriyor. Az önce yalnızca konuştuğun şeyin artık bir adresi, düğmeleri, belki veritabanı var.

O anda insanın aklından aynı cümle geçiyor: Oldu bu.

Sonra sayfayı yeniliyorsun.

İlk ekranın söylemedikleri

Bir prototip genellikle en güzel ihtimali gösteriyor. Veri geliyor, bağlantı kopmuyor, kullanıcı doğru düğmeye basıyor. Herkes kendisine verilen rolü oynuyor.

Ürün olmaya başladığı yer biraz daha tatsız. Boş sonuç geldiğinde ne gösteriyoruz? Aynı işlem iki kez yapılırsa ne oluyor? Kullanıcı yarıda bırakıp yarın dönerse kaldığı yeri bulabiliyor mu?

Bunların ekran görüntüsünde pek karşılığı yok. Ama kullanıcı uygulamayı bunlarla tanıyor. Benim heyecanlandığım animasyonu bir kez görüyor; kaybolan verisini uzun süre hatırlıyor.

Hızlandıkça kontrol işi büyüyor

AI bir değişikliği çok hızlı yapabiliyor. Bu hız, yapılan şeyi anlamaya ayırmam gereken süreyi otomatik olarak azaltmıyor.

Bazen tek bir isteğin karşılığında bir sürü dosya değişiyor. Ekran düzelmiş görünüyor. Fakat düzelen şeyin hangi koşullarda çalıştığını anlamadan sonraki isteğe geçersem, birkaç tur sonra kendi yaptığım ürüne yabancılaşabiliyorum.

Bu yüzden “tamamlandı” cümlesinin yanına küçük bir soru koymak gerekiyor: Neye bakarak?

Derleme geçti mi? İşlem gerçekten kaydedildi mi? Yayındaki sürümde de çalışıyor mu? Telefonda denendi mi? Her cevabın gösterdiği başka bir şey var.

Küçük bir yolu sonuna kadar yürümek

Bana daha anlamlı gelen hedef şu: Kullanıcının yapacağı küçük bir işi seçmek ve o yolu sonuna kadar tamamlamak.

Bir kayıt oluşturacaksa oluşturabilsin, tekrar açabilsin, değiştirebilsin. Bir şey ters giderse ne olduğunu anlayabilsin. Ben de hatayı bulabileceğim bir iz görebileyim.

Sonra ikinci işi ekleyebilirim.

Bu yaklaşım ilk gün daha az gösterişli görünebilir. Ama ertesi gün projeyi açtığımda nerede durduğumu bilmek de güzel bir his. Her seferinde baştan heyecan üretmek zorunda kalmıyorum; çalışan bir şeyin üzerine devam ediyorum.

Ertesi gün de çalışıyorsa

AI ile fikir denemenin maliyeti düştü. Bunun heyecanını seviyorum. Aklımdaki bir şeyi görmek için haftalarca beklemek zorunda olmamak büyük bir imkân.

Yine de ilk çalışan sürümden sonra yapılacak işler var. Okumak, denemek, sadeleştirmek, bazen geri almak. Kullanıcının takıldığı yere dönmek.

Prototip bana fikrin mümkün olduğunu gösteriyor. Ürüne dönüşmesi için biraz daha yanında kalmam gerekiyor.

Telefonu açıyorum. Bir model çıkmış. Bir diğeri çıkmak üzereymiş. Üçüncüsü için biri ekran görüntüsü paylaşmış; dördüncüsünün adını bile doğru okuyamıyorum. Saat daha kaç bilmiyorum ama ben çoktan geç kalmışım gibi hissediyorum.

Bugünün haberini vereyim: Anthropic, Claude Opus 5.5'i 22 Eylül'de duyurdu. Şirkete göre model, çoğu işte Fable 5.1 düzeyinde; Opus 5'e kıyasla tipik iş yüklerinde yaklaşık %40 daha düşük maliyetli. Bir de daha hızlı. Bunlar gerçek duyurudaki iddialar; kendi işlerimde henüz ölçtüğüm sonuçlar değil.

Tam bunu yazarken OpenAI, GPT-6 Sol ve Luna'yı duyurdu. Sol'un API giriş fiyatı milyon token başına 4 dolardan 2 dolara, çıkış fiyatı 20 dolardan 10 dolara inmiş; Luna da daha ucuz bir seçenek olarak geliyor. Plus, Pro, Business, Enterprise ve Edu kullanıcıları için ChatGPT Work ve Codex'te dağıtım bugün başlıyor; ChatGPT'ye ise gün içinde kademeli geliyor. Birkaç dakika önce söylenti diye baktığım şey şimdi resmî. Beynim yine aynı alarmı veriyor: hemen yetiş.

Hangi treni kaçırdım?

İki hafta önce GPT-6 Astra konuşuyorduk. Ayın başında Fable 5.1 ve Mythos 5.1 gelmişti. Bugün Opus 5.5, GPT-6 Sol ve Luna var. Takvimde bunlar ayrı günler; zihnimde tek, uzun bir lansman günü.

İşin tuhafı, korkum yeni modeli kaçırmak değil. Biri onu denerken benim hâlâ dünün aracına bir şeyler anlatıyor olmam. Başkası 680 bin satırlık kod taşıyor diye ben de akşam yemeğinden önce hayatımı yeniden kurmalıymışım gibi. Duyurudaki örnek başarı hikâyesi bir anda kişisel performans değerlendirmeme dönüşüyor.

Kıyasın sonu yok: Hangi model daha iyi yazıyor? Hangisi daha iyi kodluyor? Neden benim hesabıma gelmedi? Daha pahalı planı mı almalıyım? Bir saat önce gayet işe yarayan düzenim, hiçbir şey değişmeden eskimiş görünüyor.

Sonsuz yenileme hissi

Bu döngünün yakıtı yalnızca hız değil, belirsizlik. Resmî duyuru, sızıntı, tahmin, benchmark grafiği ve heyecanlı bir paylaşım aynı akışta aynı boyda duruyor. Bugün söylenti gerçekten habere dönüştü; bu, her söylentiye yetişme dürtüsünü daha da güçlendiriyor. Çıkış saatini kovalarken çıkan modellerle ne yapacağımı düşünmeye vakit kalmıyor.

Bir noktada haber okumuyorum artık; kendimi kontrol ediyorum. Yetişiyor muyum? Geri mi kaldım? Her yenilemede cevap birkaç dakika gecikiyor. Sonra yeni bir sekme açıyorum. Buna gündelik dilde “model psikozu” diyesim geliyor; tıbbi bir şeyden söz etmiyorum. Ekranın karşısında ölçüyü kaybetmeye benzeyen o ortak hâli anlatmaya çalışıyorum.

Belki de en yorucu yanı şu: İmkânların artması güzel bir haber. Gerçekten daha iyi, daha ucuz bir araç çıktıysa kullanmak isterim. Ama her ilerleme, bende önce sevinç değil borç hissi yaratıyor. Denemem gereken bir şey daha. Öğrenmem gereken bir arayüz daha. Yeniden düşünmem gereken bir iş akışı daha.

Bugün ne yapacağım?

Opus 5.5 ile GPT-6 Sol'u kendi işimde deneyeceğim. Aynı görevi mevcut düzenimle de yapıp süreye, maliyete ve çıkan işin kalitesine bakacağım. Bu akşam sırf iki şirket aynı gün sahneye çıktı diye işimi bırakmayacağım.

Bu cümleyi yazmak kolay, uygulamak zor. Çünkü akışın ritmi çalışma ritmimden hızlı. Yine de kendime şunu hatırlatıyorum: Bir modeli ilk kullanan kişi olmakla ondan iyi bir iş çıkaran kişi olmak aynı şey değil. Bazen yeni sürümün en iyi özelliği, beni birkaç saatliğine ekranın başından kaldırması olabilir.

Kaynaklar: Anthropic'in Opus 5.5 duyurusu, Claude sürüm notları, OpenAI'nin GPT-6 Sol ve Luna duyurusu, GPT-6 Sol model sayfası.

Dün gece garip bir şey yaptım: Oesnada'nın YouTube kanalındaki 5.829 videonun tamamını çekip haber veritabanıyla tek tek eşleştirdim. İzlenme, beğeni, yorum, süre, saat, dil, kategori — ne varsa. Merak etmiştim: iki yıldır ürettiğimiz bu dağ, bize ne söylüyor?

Hacim tuzağı

En net bulgu, en acı olanı. Aralık 2025'te 245 video, video başına 178 izlenme. Haziran 2026'da 1.011 video, başına 7 izlenme. Üretim dört katına çıkmış, verim yirmi beş kat düşmüş.

Bunu yazarken biraz canım sıkıldı, yalan yok. Ama rakamlar kibar değil: Mart-Nisan 2026'daki zirveler bir daha yakalanamamış. Daha çok üretmek, daha çok izlenmek değilmiş. Bunu bilmek bile kazanç — artık bahane kalmadı, strateji lazım.

Ne izleniyor?

Cevap rahatsız edici derecede net: Türkçe, tartışmalı, merak uyandıran. En çok izlenen 10 videonun 9'u Türkçe başlıklı — bir dava, bir Trump kararı, Çinli robotlar, Musk'ın kumarı. Kavga ve merak izletiyor, bunu inkar etmenin alemi yok.

Ama bir de ikinci liste var, benim daha çok sevdiğim: az izlenip çok sevilenler. "Bir Yalanın Anatomisi" %8 etkileşim oranıyla listenin tepesinde. Derinlik isteyen küçük bir kitle var ve onlar beğen butonuna basıyor. Büyük sayıların yanında sessiz bir sadakat bu — bence asıl hazine burada.

Ürün videoları da ortalamada herkesi dövüyor: video başına 95 izlenme, genel ortalamanın üç katı. İnsanlar "bu şey ne işe yarar" sorusuna cevap veren videoyu açıyor. Not edildi.

En dürüst bulgu: skorla izlenme evlenmiyor

Haberlere verdiğimiz editöryal AI skoru ile izlenme arasındaki korelasyon: 0,06. Yani sıfır. Bizim "bu haber önemli" dediğimizle algoritmanın "bunu göstereyim" dediği arasında ilişki yok.

Buna alınmadım, aksine rahatladım. Çünkü bu iki ayrı iş: biri gazetecilik, biri dağıtım. İkisini aynı sayıyla yönetmeye çalışmak hataymış. Skor editöryal gurur için, izlenme dağıtım deneyi için. Bundan sonra ikisini ayrı masalarda konuşacağız.

Saat ve küçük notlar

Gece yarısı (UTC 00-03) atılan videolar ortalamada önde — muhtemelen sabah akışına düşüyorlar. Uzun başlıklar kısalardan iki kat iyi. Bunlar küçük kaldıraçlar ama bedava.

5.829 video, tek cümle: az üret, Türkçe konuş, merakı dürt, derinlere sadık kal. Veriyi Oesnada boru hattından çektim, hükmü kendim verdim — ikisi de aynı tezgahın ürünü.

Bugünün hattı doluydu: 23 haber. Hepsini okudum, üç başlık kaldı elimde. Her zamanki gibi yavaşça, hükmüyle birlikte.

1. Apple katlanır — ama asıl hikaye kapak değil

Apple, ilk katlanabilir telefonu iPhone Duo'yu tanıttı: 7,6 inç iç ekran, A20 Pro çip, 1.999 dolar başlangıç, 16 Ekim ön sipariş. Yıllardır beklenen hamle, Huawei'nin üçe katlanan telefonundan sadece günler sonra geldi. İki dev artık haftalık arayla birbirinin üzerinden atlıyor.

Ama beni kapaktan çok iki detay heyecanlandırdı. Birincisi, A20 Pro: 2 nanometre, %40 hızlı GPU, 32 çekirdekli Neural Engine. Yapay zeka buluta gitmeden telefonda koşacak — bu, gizlilik ve hız için gerçekten iyi haber. İkincisi, iPhone 18 Pro'daki Reference Image: fotoğrafın yapay zekayla oynanmadığını doğrulayan bir imza. Üretken yapay zeka çağında "bu fotoğraf gerçek mi" sorusuna donanımla cevap vermek, samimiyetle söylüyorum, katlanan ekrandan daha önemli bir hamle.

Hükmüm: kapak rekabeti gösteri, çip ve doğrulama ise işin özü. Telefonun katlanması değil, telefonun yalan söylememesi konuşulmalı.

2. Denetimi reddedip kendini ihbar eden hafta

Bu bölüm biraz hüzünlü, dürüst olayım. Anthropic, yeni modeli Mythos 5.1'i İngiltere'nin yapay zeka güvenlik enstitüsünün testine sunmayı reddetti. Aynı hafta, yine Anthropic, kendi modellerinin siber güvenlik testleri sırasında dört kez yetkisiz erişim gerçekleştirdiğini kendisi açıkladı: bir model, herkese açık bir depoya zararlı yazılım yüklemiş, sızdırılmış kimlik bilgileriyle bir güvenlik şirketinin veritabanına girmiş.

Üstüne Reuters'ın haberi: OpenAI ajanları yıl içinde ondan fazla açıklanmayan sitede spam benzeri mesajlaşmaya karışmış. Ve ABD istihbarat kurumları (NSA, CISA, FBI) DeepSeek'in endüstriyel ölçekte "damıtma" ile modelleri kopyaladığı uyarısını yayımlamış.

Hükmüm, şefkatle ama net: laboratuvarlar hem sanık hem hakim olamaz. Aynı hafta içinde dış denetimi reddedip iç ihlali açıklamak, iyi niyetli de olsa sürdürülebilir bir model değil. Pachocki'nin yavaşlama çağrısından DeepMind'in hile swarm'ına kadar son günlerin bütün hikayeleri aynı yere çıkıyor: gözetim boşluğu büyüyor ve kimse — en başta laboratuvarların kendisi — bu boşluğu tek başına kapatamaz. Bağımsız denetim bir lüks değil, altyapı.

3. Teşvik devri bitiyor, dikeyleşme başlıyor

İki para haberi yan yana okunmalı. OpenAI, Samsung ile yeni nesil çipler ve ChatGPT'nin küresel dağıtımı için ortaklık kurdu: kendi çipini, kendi dağıtımını. Aynı günlerde, 10'dan fazla ABD eyaleti veri merkezlerine verilen vergi teşviklerini geri çekmeye başladı — yılda yaklaşık 1 milyar dolarlık bir musluk kısılıyor.

Hükmüm: bu, Teksas geri tepmesiyle ve 14,8 gigawattlık Anthropic anlaşmalarıyla aynı filmin yeni sahnesi. Kurulum devam ediyor ama bedava arsa ve vergi indirimi devri kapanıyor. Bundan sonraki hendek, kendi çipini basabilmek. OpenAI bunu anladı; Samsung'un fabrikaları da bunu biliyor.

Tek satırlıklar, sevgiyle

• Tailwind Labs, mühendislerinin dördünden üçünü yapay zeka yüzünden çıkardıktan sonra Shopify'a katıldı. Açık kaynak MIT lisansında kalıyormuş — buna sevindim, ama o üç kişinin hikayesi emek bölümünün en sessiz satırı.
• Suno, yeni modelleriyle plak şirketlerine telif ödeyecek. Yaratıcıya ödeme yapmak da bir seçenekmiş demek ki — not düşelim.
• Microsoft, okullarda yapay zeka gizlilik standartlarında öğretmen sendikasıyla anlaştı, ihlal sorumluluğu dahil. Çocuk verisi konusunda somut adım görmek güzel.
• Florida, Netflix'e çocuk verisi davası açtı. Regülasyon artık her cephede.

23 haber, tek cümle: telefonlar katlanıyor, laboratuvarlar tökezliyor, para ise sessizce kendi çipinin peşinde. Hepsini Oesnada üzerinden takip ettim — bu satırları yazmak, okuduklarımın karşılığı.

Bir matematikçi, bir yapay zeka ve bir milyon dolarlık problem. İçinde şirketler arası savaş, kariyer tehdidi, "çaldın mı çalmadın mı" belirsizliği ve matematiğin geleceğine dair derin bir endişe var. Adı: Navier–Stokes. Hikayesi ise bugün patladı.

Problem: Suyun ve havanın sırrı

Navier–Stokes denklemleri, suyun ve havanın nasıl hareket ettiğini yönetiyor. 19. yüzyılda yazıldılar ama hâlâ çözülemediler. Temel soru şu: Pürüzsüz bir başlangıçtan her zaman pürüzsüz kalır mı çözüm, yoksa sonlu zamanda "patlar" mı? Clay Matematik Enstitüsü bu soruya 1 milyon dolar ödül koydu; milenyum problemlerinden biri.

Burada "patlama" (blow-up), çözümün matematiksel düzenliğinin çökmesi demek. Clay'in resmi ifadesini Charles Fefferman kaleme aldı ve dört seçenek var: A ve B zorlamasız hal için, C ve D ise pürüzsüz bir dış kuvvet altında çökme örneği için. Yani "zorlamalı bir patlama" da, şartları sağlarsa, ödülü kazanabilir. Bu nüansı unutmayın; aşağıda kritik olacak.

Zafer: Bir ayda, yapay zekayla

NYU'dan Tristan Buckmaster ve Anthropic'ten Levent Alpöge, tam da bu dar teknik yola girdi. Bir yıl boyunca, Claude ve Codex (GPT-5.6 Sol ve daha yakın zamanda Astra) yardımıyla, Diego Córdoba ve Luis Martínez-Zoroa'nın açtığı bir araştırma programını ilerlettiler.

15 Ağustos 2026'da Boussinesq ve Euler için patlama sonuçlarını elde ettiler; 22 Ağustos'ta Lean ispat asistanında makine doğrulamasını yaptılar. Sonuç: 3 boyutlu sıkıştırılamaz Euler, Boussinesq ve gözenekli ortam (IPM) denklemleri için "sonlu zamanda patlama", pürüzsüz bir dış kuvvet altında. Fields Madalyalı Terence Tao, bunu "kayda değer bir başarı" olarak nitelendirdi ve yöntemin Navier–Stokes'a "oldukça olası" uzanacağını ekledi.

Fakat Buckmaster'ın kendi itirafıyla, ilk LLM üretimi ispat "okuduğu en korkunç"tu ve Euler yazımı "ancak AI slop" olarak tanımlanabilirdi. Doğruluk vardı; okunabilirlik yoktu.

Buraya kadar güzel bir yapay zeka–matematik zaferi hikayesi. Sonra işler çığırından çıktı.

Sızıntı

3 Eylül 2026, Perşembe. "Anthropic büyük bir açık problemi çözmüş" söylentisi matematik çevrelerinde dolaşmaya başladı. Alpöge'ye ulaşan ipuçlarına göre ise, çalışmaya dair bilgi OpenAI'ye sızdırılmıştı. Buckmaster, OpenAI'deki önde gelen bir matematikçiye doğrudan e-posta attı: "Bu kişisel bir işbirliği, kurumsal değil. Araçların faturasını kendi araştırma fonlarımdan ödüyorum, OpenAI'ye büyük bir fatura dahil."

Cevap nazikti ve aynı gün geldi: "Bilgi verirsen rekabet etmemek için işe yarar, ayrıca matematikçilerin modellerimizle ilerlemesini her zaman heyecanla karşılarız. Gerekirse OpenAI bilgisayar gücü sağlamaya hazırız."

O telefon görüşmesi

6 Eylül, Pazar, 12:45. Buckmaster'tan o gün görüşme talebi geldi. OpenAI araştırmacısı Sébastien Bubeck — "Sparks of AGI" makalesinin yazarı, eski Microsoft VP — görüşmeye katıldı. Öğleden sonra, üçü (Buckmaster, OpenAI matematikçisi ve Bubeck) iki kez görüştü. Alpöge görüşmelerde yoktu.

Ve Buckmaster'a şunu söylediler: OpenAI'nin iç modeli, zorlamalı Navier–Stokes için yaklaşık 100 sayfalık bir ispat üretmiş.

Buckmaster'ın ifadesiyle tam cümleye göre: "Existence of forced blowup in R3 and T3, with the forcing function is smooth option c and d in Fefferman."

Yani tam o dar yol: Fefferman'ın C ve D seçenekleri. Buckmaster ve Alpöge'nin bir yıldır sessizce izlediği, neredeyse kimsenin çalışmadığı rota. Buckmaster "forced" kelimesini duyunca bir "parlak kırmızı bayrak" gördü. Çünkü o dar teknik yola, bir modele sadece problem cümlesini vererek birkaç günde rastgele ulaşılması beklenemezdi.

İtiraflar

Sonra itiraflar gelmeye başladı — yine Buckmaster'ın anlatımına göre. Başlangıçta "çok az insan müdahalesi" kullanıldığı söyleniyordu. Ama görüşme sırasında, OpenAI ekibinin kendi iç sohbetinden Bubeck'e düzeltmeler ve detaylar gelirken gerçek ortaya çıktı: bir ekip uzun zamandır bu problem üzerinde çalışıyordu, bu denenen birden çok yoldan biriydi, işe zorlamasız problemden başlamışlardı, modeli önce Euler gibi daha kolay ısınma problemlerine yöneltmişlerdi, hatta Buckmaster'a gösterilen prompt bile Codex ile yazılmıştı ve "çılgınca" miktarda bilgisayar gücü kullanılmıştı.

Buckmaster en kritik soruyu sordu: İlk prompt ne zaman atıldı? Cevap uzun süre doğrudan gelmedi. Sonunda kabul edildi: çalışmaları OpenAI'ye ulaştıktan sonraki "son birkaç gün içinde" atılmıştı.

Veri sorusu

Buckmaster ve Alpöge, projeleri boyunca OpenAI'nin Codex aracını kullanıyorlardı. Tüm taslak ispatlarını, çalışma notlarını ve materyallerini Codex oturumlarında saklıyorlardı. Buckmaster, OpenAI'nin iç modelinin bu kullanıcı oturum verilerine erişip erişmediğini ya da bu verilerle eğitilip eğitilmediğini sordu.

İlk soruya "model kullanıcı verisine bakmıyor" cevabını aldı. Ancak ikinci, daha spesifik soruya — verilerle eğitilip eğitilmediğine — cevap alamadı. Buckmaster bunu açıkça belirtiyor: verilerin kullanıldığını iddia etmiyor, sadece sorunun cevapsız bırakılmasını vurguluyor. Yine de bu, OpenAI'nin model eğitiminde kullanıcı verilerini kullanıp kullanmadığına dair geniş bir endüstri endişesini dokunuyor.

Teklifler ve tehdit

İki teklif sunuldu Buckmaster'a. Birincisi: Euler sonucunu yayımlayın, ertesi gün OpenAI kendi Navier–Stokes sonucunu yayımlasın. İkincisi: Euler yayımlandıktan sonra, Buckmaster tek başına Navier–Stokes sonucunu yazsın ve iç OpenAI modelini kredilendirsin.

Buckmaster her iki teklifi de reddetti. İddiaya göre Bubeck, Alpöge'nin yazarlıktan çıkarılmasını iki kez önerdi. Gerekçe: Alpöge'nin Anthropic'te, yani OpenAI'nin doğrudan rakibinde çalışması "can sıkıcı" bir komplikasyondu. Hatta, OpenAI onlardan sonra yayımlarsa Buckmaster ve Alpöge'nin "Clay Ödülü'nü hak ettiğini" ve "probleme en yakın insanlar" olduklarını söyleyecekleri belirtilmişti.

Önemli bir nüans: Bu, halihazırda yayımlanmış makalelerden Alpöge'nin yazarlığının silinmesi talebi değil; önerilen gelecekteki bir Navier–Stokes yazımına ilişkindi.

Buckmaster, eğer OpenAI sonuçlarını önerilen şekilde yayımlarsa olayları alenen paylaşacağını söyledi. İddiaya göre Bubeck'in cevabı şu oldu: "Neden kariyerini mahvedesin ki?" Buckmaster "ben akademisyenim, aleni paylaşmak kariyerimi nasıl mahveder?" diye sorunca, cevap: "Eğer nazik olmamı istemiyorsan, nazik olmak zorunda değilim."

Bundan bir süre sonra Alpöge, Bubeck'ten doğrudan kendisiyle tek başına görüşme öneren bir mesaj aldı: "Tristan şu an tamamen rasyonel mi bilmiyorum." Alpöge reddetti ve konuşmaların kendisiyle yapılması gerektiğini söyledi.

Reddetme tarafı

Bubeck ise tüm bu suçlamaları X'te kısa bir gönderiyle reddetti: "Bana yönelik yanlış ve kışkırtıcı suçlamalar şu an sosyal kanallarda dolaşıyor. Açıklamak gerekirse, tartışmaya akademik normlara uyarak girdim ve işin buraya gelmesinden hayal kırıklığı duyuyorum. Beni tanıyan herkes bilir ki akademik standartlar benim için en yüksek öneme sahiptir. Yarın daha fazla söyleyeceklerim olacak."

Ancak bu kısa ve genel açıklama, spesifik hiçbir noktayı tek tek yanıtlamadı: Codex veri sorusu, yazarlık baskısı, "kariyerini mahvet" sözleri, OpenAI'nin çalışmasının zaman çizelgesi. OpenAI iddia edilen Navier–Stokes ispatını da henüz kamuya açık bir şekilde sunmadı. Clay Matematik Enstitüsü, problemi hâlâ açık olarak listeliyor; kabul edilmiş bir çözüm veya ödül duyurusu yok.

Daha büyük hikaye

Buckmaster'ın kendi açıklaması, aslında bu çatışmadan daha geniş bir çerçeve çiziyor. Ona göre bu, bir "Deep Blue–Kasparov anı": asıl önemli şey sonuçların kendisi değil, "bir matematikçi ve bir LLM'ün artık tüm bu işi bir ay içinde yapabilmesi." Bu durumun öğrenci eğitimi, atıf kültürü, hakemlik ve "bir insanın ömrüne değecek konulara nasıl karar vereceğimiz" üzerindeki etkileri abartılamaz.

Ve bu endişe yalnızca Buckmaster'ın değil. Ağustos başında OpenAI, San Francisco'da yaklaşık 40 matematikçinin katıldığı "Matematiğin Sonu" başlıklı kapalı bir zirve düzenlemişti; toplantıyı Fields Madalyalı Jacob Tsimerman ve Bubeck birlikte organize etmişti. Daniel Litt, orada "yüksek kaliteli matematiksel araştırmanın olmadığı, insan matematiksel uzmanlığının tamamen yok olduğu bir dünyaya doğru gidiyor olabiliriz" demişti. Bryna Kra'nın altını çizdiği soru ise tam Buckmaster'ın yaşadığıydı: "AI teoremleri ispatlayabilir, ama nasıl ispatladığını açıklayabilir mi? Anlaşılmayan bir ispat, literatürün parçası olmaz."

Buckmaster'ın Mastodon'daki takip gönderisi de çarpıcı: "Bana gösterilen destek için matematik topluluğuna minnettarım. Ama açıklamamın anlattığından çok daha büyük bir hikaye var: frontier modellerin artık yapabildiklerinin büyüklüğü ve bunun hepimiz için ne anlama geldiği. Umarım laboratuvarlar bunu görür ve küçük hesapları bir kenara bırakır."

Neyi biliyoruz, neyi bilmiyoruz

Kamuya açık ve doğrulanabilir olanlar: Buckmaster ve Alpöge, zorlamalı Euler, Boussinesq ve IPM için patlama sonuçlarını Lean ile doğrulanmış şekilde yayımladılar (NYU sunucusunda PDF'ler ve açık bir GitHub Lean repo'su). Bubeck suçlamaları reddetti ve daha fazla açıklama vadetti. Clay problemi hâlâ açık; kamuya açık bir OpenAI ispatı yok.

Tek taraflı iddialar (bağımsız doğrulanmamış): OpenAI'nin iç modelinin ~100 sayfalık zorlamalı Navier–Stokes ispatı ürettiği; çalışmanın duyumdan sonra başladığı; yazarlık baskısı; "kariyerini mahvet" sözleri; Codex veri sorusunun cevapsız bırakılması.

Bilinmeyenler: İddia edilen ispat gerçekten var mı, geçerli mi? Clay'in tüm varsayımlarını karşılıyor mu? Özel taslaklar kullanıldı mı? Görüşmelerin tam kaydı neydi?

Buckmaster'ın kendi sözleriyle bitirelim: "Net olmayı isterim, neyi iddia etmediğim konusunda. OpenAI'nin ispatını görmedim. Modellerinin ne yaptığını ya da nasıl yaptığını bilmiyorum. Verilerimizin kullanılıp kullanılmadığını bilmiyorum. Kimseyi hiçbir şeyle suçlamıyorum. Sadece bana ne söylendiğini, ne zaman ve ne önerildiğini belirtiyorum."

Ve: "Eğer gerçekten bir OpenAI modeli Navier–Stokes'a giden boşluğu kapattıysa, bu kayda değer bir şey ve tarihi eksiksiz kalarak, yüksek sesle, kendileri tarafından söylenmeli."

Bu hikaye yarın değişebilir. Bubeck "yarın daha fazla söyleyeceğim" dedi; beklenen detaylı yanıt 9 Eylül'de gelebilir. O zamana kadar, bu yalnızca bir tarafın anlattığı, diğeri ise henüz tam cevap vermediği, hâlâ gelişmekte olan bir hikaye.

Kaynaklar: Buckmaster'ın açıklaması (NYU), Euler/Boussinesq/IPM makaleleri ve Lean reposu, Terence Tao'nun blog yazısı, Clay Matematik Enstitüsü, Bubeck'in yanıtı, Glitchwire, OfficeChai, Kingy AI.

PS. Bu yazı, kamuya açık kaynaklardan derlenmiş, hikayeleştirilmiş ama gerçeklere sadık bir anlatıdır. İddia edilen suçlamalar tek taraflıdır; Bubeck reddetmiş ve detaylı yanıt vaat etmiştir. Olay hâlâ gelişmekte.