Orwellcu AI Tehdidi: Bilim Kurgudan Çok Gözetim
Son zamanlarda a16z‘ın The Ben & Marc Show programında yapılan bir tartışmada, kripto ve AI uzmanı David Sacks, yapay zeka riskleri hakkında etkileyici bir görüş paylaştı. Hollywood tarzı robot isyanları değil, Orwellci gözetim ve bilgi kontrolünün asıl tehlike olduğunu vurguladı. Sacks, yapay zekanın devlet izleme ve veri manipülasyonu yeteneğinin, spekülatif makine isyanı senaryolarından çok daha acil bir tehdit oluşturduğu konusunda uyardı. Bu yazı, bu tür gözetim güçlerinin kişisel özgürlükleri ve demokratik süreçleri nasıl aşındırabileceğini inceleyerek, bunları tarihteki bilgi kontrolü kalıplarına bağlıyor.
Sacks, özellikle Biden yönetimi ve Kaliforniya ile Colorado gibi mavi eyaletleri, algoritmik ayrımcılığı hedefleyen AI tüketici koruma yasaları üzerindeki agresif düzenleyici hamleleri nedeniyle eleştirdi. Bu adımların, AI araçlarını hükümetin ideolojik önyargılarını yansıtacak şekilde şekillendirerek, siyasi amaçlar için bilgiyi çarpıtan sistemler oluşturabileceğini savundu. Endişe, düzenleyici çerçevelerin tüketici haklarını korumak yerine kamuoyunu manipüle etmek için kullanılabilmesidir.
Sacks, AI’nın kişisel yardımcı ve casusluk aracı olarak ikili rolüne dikkat çekti. AI sistemleri kullanıcılar hakkında her şeyi öğrenirken, devlet denetimi için ideal araçlara dönüştüğünü belirtti. Bu, AI’nın mevcut siyasi hikayelere uyması için tarihi gerçek zamanlı olarak değiştirebileceği, insanların bilgiye erişimini ve anlayışını değiştiren bir durum yaratıyor. Etkiler, gizlilik sorunlarının ötesine geçerek bilinçli demokratik katılımın temelini vuruyor.
Teknolojik faydaları vurgulayan daha umutlu AI hikayelerinin aksine, Sacks’ın uyarıları, teknik becerilerden çok yönetim tehlikelerini öne çıkaran sağlam bir karşıt görüş sunuyor. Bazı uzmanlar AI’nın ekonomik büyüme ve yeni fikirler potansiyelini savunurken, Sacks, merkezi kontrolün siyasi ve sosyal sonuçlarına odaklanarak devam eden AI tartışmasına hayati bir sürtünme katıyor.
Tartışmasız bir şekilde, Orwellci AI tehdidi, bugünün politika seçimlerinin AI’nın güçlendirip kontrol edeceğini belirleyebileceği teknoloji ilerlemesinde bir dönüm noktasıdır. AI günlük yaşama daha derinden karıştıkça, yenilik ve güvenlik arasındaki denge, nihai etkisini toplum ve kişisel özgürlükler üzerinde şekillendirecek.
Aslında konuştuğumuz şey Orwellci AI. Size yalan söyleyen, bir cevabı çarpıtan, iktidardakilerin mevcut siyasi gündemine hizmet etmek için tarihi gerçek zamanlı olarak yeniden yazan bir AI’dan bahsediyoruz
David Sacks
Düzenleyici Felsefe: Kötüye Kullanımı Cezalandırmak vs Araçları Düzenlemek
David Sacks, düzenleyici stratejide temel bir yeniden düşünme çağrısında bulunarak, politika yapıcıların AI teknolojisini kötüye kullananları hedeflemesi gerektiğini, araçları veya üreticilerini kontrol etmemesi gerektiğini söyledi. Bu görüş, genellikle doğrudan teknoloji firmalarını hedef alan mevcut düzenleyici alışkanlıkları sorguluyor ve eski yasal sistemlerin zararlı kullanımları ele almak için yeterli yollara sahip olduğunu öne sürüyor. Fikir, teknolojinin yapabilecekleri ile gerçek durumlarda nasıl kötüye kullanıldığını ayırmaya dayanıyor.
Sacks, ayrımcılığın çeşitli ayrımcılık karşıtı yasalar altında yasak olduğunu vurgulayarak, ek AI kurallarının gereksiz olabileceğini belirtti. AI’yı önyargılı seçimler için kullanan işletmelerin mevcut kurallar altında suçlanabileceğini önererek, AI geliştiricilerini hedefleyen karmaşık yeni çerçevelere olan ihtiyacı ortadan kaldırdı. Bu yöntem, yeniliği canlı tutmaya çalışırken güvenilir yasal yollarla hesap verebilirliği sağlıyor.
Sacks, AI araçlarını doğrudan düzenlemenin gerçek dünya baş ağrılarını vurgulayarak, geliştirme sırasında tüm olası kullanımları tahmin etmenin neredeyse imkansız olduğunu belirtti. AI daha genel ve esnek hale geldikçe, yaratıcılığı öldürmeden tam ölçekli düzenleme uygulamak zorlaşıyor. AI uygulamalarının değişen doğası, düzenleyici planların hızla solma veya iyi kullanımları yanlışlıkla engelleme riski taşıdığı anlamına geliyor.
Daha müdahaleci düzenleyici stillerle karşılaştırıldığında, Sacks’ın yöntemi, erken kontrol üzerine kişisel sorumluluğu vurgulayan liberal fikirlerle uyumlu. Bazı düzenleyiciler AI’nın özel güçlerinin özel gözetimciler gerektirdiğini iddia ederken, Sacks, araçlar üzerine sonuçlara odaklanmanın, teknoloji ilerlemeleriyle değişen daha esnek, daha iyi bir düzenleyici plan verdiğini savunuyor.
Bu düzenleyici görüşleri birleştirmek, güvenlik-öncelikli düşünce ve yenilik desteği arasındaki daha geniş gerilimleri gösteriyor. AI becerileri arttıkça, bu denge hem ekonomik kenar hem de ahlaki büyüme için daha önemli hale gelecek, eski yasal sistemleri atmaktan ziyade nasıl ayarlanacağına dair akıllı bakışlar gerektirecek.
Muhtemelen ayrımcılık zaten yasa dışı, yani bunun için zaten sorumlusunuz […] Aracı geliştiricinin peşine düşmemize gerçekten gerek yok çünkü zaten o kararı veren işletmenin [kullanıcı] peşine düşebiliriz
David Sacks
Kripto vs AI: Farklı Düzenleyici Yaklaşımlar
David Sacks, kripto para ve yapay zeka arasındaki düzenleyici düşüncede keskin bir ayrıma dikkat çekerek, Trump yönetimi‘nin yeniliği artırmak için AI’ya hafif dokunuşlu bir yöntem desteklerken, kripto için net kurallar istediğini gözlemledi. Bu fark, çeşitli teknolojilerin görülen risklere, gelişim aşamalarına ve para potansiyeline dayalı benzersiz düzenleyici cevapları tetiklediğini gösteriyor. Kripto’nun düzenleyici kesinlik arayışı, AI’nın mevcut kural sahnesiyle çakışıyor, bu daha gevşek ve daha deneme tabanlı kalıyor.
Sacks, AI ile asıl korkunun, özellikle Çin gibi teknoloji rakiplerine karşı küresel AI yarışında bir liderlik tutmak için yeniliği serbest bırakmak olduğunu açıkladı. Bu yenilik-öncelikli taktik, hız ve uyarlanabilirliği tam gözetimin üzerine koyarak, çok fazla kuralın rakiplere zaferler verebileceği endişelerini gösteriyor. Odak, ABD AI firmalarının birkaç sınırla hızlı büyüyebileceği ortamlar yaratmak üzerine.
Buna karşılık, kripto düzenlemesi, endüstri genişlemesine ve büyük oyuncu katılımına yardımcı olmak için sağlam yönergeler belirlemek üzerine çalışıyor. Trump ekibinin kripto üzerindeki pro-kural tutumu, geniş kullanım için gereken istikrarı verirken dolandırıcılık, kara para aklama ve tüketici güvenliği sorunlarını ele almayı hedefliyor. Bu yöntemdeki boşluk, kripto’nun para piyasalarındaki daha güçlü noktasını ve kurumsal nakit çekmek için düzenleyici netlik ihtiyacını yansıtıyor.
Bu ayrımı destekleyen son hamleler, kurumsal kripto kullanımının hızlandığını, halka açık firma Bitcoin holdinglerinin büyük sayılara ulaştığını ve Avrupa’nın MiCA gibi düzenleyici kurulumlarının dijital varlık hizmetleri için düzenli alanlar oluşturduğunu gösteriyor. Bu arada, AI düzenlemesi, yenilik ve risk yönetimini dengelemek için çeşitli yerlerde farklı yollar test ederek daha dağınık kalıyor.
Bu düzenleyici yolları karşılaştırmak, teknoloji özelliklerinin politika yapımını nasıl etkilediğini ortaya koyuyor. Kripto’nun para kullanımları istikrar ve öngörülebilirlik gerektirirken, AI’nın daha geniş vaadi bilinmeyen uygulamalar için alana ihtiyaç duyuyor. Bu bölünme, bu teknolojiler merkezi olmayan AI ve blockchain destekli veri yönetimi gibi bölgelerde daha fazla karıştıkça sorunlara neden olabilir.
Tartışmasız bir şekilde, kripto ve AI arasındaki düzenleyici bölünme, onların farklı büyüme aşamalarını ve algılanan sosyal etkilerini yansıtıyor. Her iki teknoloji değiştikçe, kural yolları buluşabilir, ancak mevcut taktikler yükselen teknolojilerde yenilik, risk ve yönetişim arasındaki ince bağlantıyı vurguluyor.
Veri Tekelleri ve Kripto’nun Altyapı Zorluğu
AI’nın hızlı tırmanışı, kripto dünyası için temel bir altyapı sorunu yarattı, çünkü AI firmaları merkezi olmayan kazançları anlamsız hale getirebilecek veri tekelleri oluşturuyor. Endüstri çalışmalarından kanıtlar, OpenAI, Google ve Anthropic gibi şirketlerin yüz milyonlara mal olan eğitim çalışmalarıyla özel veri kenarları istifleyerek, yenilmez rekabet duvarları inşa ettiğini gösteriyor. Bu değişiklikler, kripto’nun yayılmış ruhuna ve gelecek önemine temel bir risk oluşturuyor.
AI şirketleri, araştırmacılar, yazarlar ve alan uzmanları dahil çeşitli kaynaklardan trilyonlarca token toplayarak, kopyalaması zorlaşan eğitim setleri yaptı. AI sektörünün 2025’e kadar 300 milyar doları aşması beklenen geliri, bu faydaların para boyutunu gösteriyor, veri dijital ekonomide yeni yakıt haline geliyor. Bu veri varlıklarının birkaç elde birikmesi, kripto’nun paylaşılan modelini test ediyor.
Son şirket değişiklikleri, TeraWulf gibi firmaların kripto madenciliğinden AI altyapısına geçiş yaparak, Morgan Stanley gibi gruplardan büyük fonlar kilitleyerek bu risk görüşünü destekliyor. Bu stratejik dönüş, hesaplama gücünün yüksek karlı AI işlerine nasıl kaydığını gösteriyor, büyük paranın merkezi olmayan seçenekler üzerinden merkezi AI büyümesine yöneldiğini ortaya koyuyor.
Kripto’nun bölünmüş yaklaşımının aksine, AI şirketleri, kullanıcı eylemlerinin sonraki model versiyonları için eğitim verisi ürettiği kendini güçlendiren ekosistemler oluşturuyor. Bu, rekabetçi kazançları hızlandıran güçlü flywheel etkileri yaratıyor, yeni oyuncuları büyük isimlerle mücadele etmekten fiyatlandırıyor. Kripto eylemi için şans hızla küçülüyor, uzmanlar veri tekellerinin iyice yapışmasından önce yaklaşık iki yıl veriyor.
Bu olayları birleştirmek, kripto ve AI’nın buluşmasının hesaplama ekonomisinde temel bir yeniden düzenleme anlamına geldiğini gösteriyor. Mevcut veri merkezi kurulumlarına sahip firmalar, kaynakları AI iş yüklerine kaydırarak büyük değer kapıyor, kripto ise veri konsantrasyonuyla savaşabilecek temel altyapı inşaları üzerine token hızı ve tahmin üzerine odaklanmaya devam ediyor.
Atıf Altyapısı Çözümü
Veri atıfı için teknolojik düzeltmeler, birçok DeFi protokolünden daha kolay karmaşıklık seviyelerinde yaşıyor, yeni anlaşma yöntemleri yerine kriptografik hash’ler, katkıda bulunan cüzdan adresleri, belirlenmiş lisans koşulları ve kullanım kayıtları gerektiriyor. Kripto alanı, katkıda bulunanların eğitim başlamadan önce veri izinlerini dijital olarak imzaladığı veri seti listelerine ihtiyaç duyuyor, veri kullanımını takip etmek ve ödemek için net sistemler oluşturuyor. Bu kurulum, kripto’nun yararlı ağlar üzerinde merkezi komuta durdurma orijinal hedefini doğal olarak genişletiyor.
Mevcut kullanımlardan kanıtlar, blockchain netliğinin hızlı hata tespitine ve düzeltmeye izin verdiğini, Paxos‘un 22 dakikada 300 trilyon dolarlık bir stablecoin hatasını düzelttiğinde görüldüğü gibi gösteriyor. Benzer açıklık, AI eğitiminde doğru atıfı garanti edebilir, güven sistemleri veri seti kalitesini hisse dayalı ölçüler yerine gerçek model sonuçları üzerinde derecelendiriyor. Bu yol, AI firmalarının ücretsiz yapımcılardan alınan verilerle gelişmiş modeller eğittiği bugünkü durumdan kaçınacaktır.
Bu teknolojik yapılabilirliği destekleyen son kazanımlar, Stripe, Coinbase ve Binance gibi firmalardan şirket blockchain kurulumlarının, yayılmış fikirlerin kural ihtiyaçlarıyla nasıl karıştığını gösteriyor. Bu harmanlanmış modeller, netlikle gerçek dünya kullanımını dengeleyen veri atıf sistemleri için şablonlar sunabilir, protokol alımı ve büyük grup ortaklıkları hakkındaki korkuları ele alıyor.
Eğitim çalışmalarının zincir tabanlı atıf olmadan bittiği mevcut alışkanlıklarla tezat oluşturarak, uygun kurulum veri kullanım zamanlarını kaydeder ve imzalanmış katkıda bulunanlara payla göre çıkarım ödemeleri gönderir. Bu yöntem, kurumsal girişin şeffaflık, doğru risk paylaşımı ve reklam destekli gösteriler üzerine gelişmiş operasyonel yollar talep ettiği düzenlenmiş kripto pazarlarındaki değişiklikleri yankılıyor.
Tartışmasız bir şekilde, veri atıf altyapısı kripto’nun en büyük kaçırılmış şansıdır—olası etkide DeFi’den daha büyük, ağ etkilerinde daha güçlü ve merkezi güç hakkındaki daha temel endişeleri ele alıyor. Bu büyümeye odaklanarak, kripto, değerli ağlar üzerinde tekelleri engelleme kuruluş işini başarabilir, yayılmış ilkelerin kendisinin zekasına ulaştığından emin oluyor.
Kurumsal ve Düzenleyici Boyutlar
Büyük oyuncu katılımı ve düzenleyici planlar giderek hem kripto para hem de AI gelişimini şekillendiriyor, veri atıfı için organize yöntemlere kapılar açıyor. Avrupa’nın MiCA çerçevesi dijital varlık hizmetleri için onay ihtiyaçları belirlerken, Avustralya’nın planlanan kripto yasası ve İngiltere’nin kaldırılan ETN yasağı gibi dünya çapındaki çabalar daha keskin gözetim adımlarını gösteriyor. Benzer yapılar, AI’nın sosyal etkilerinin artan farkındalığı ve adil ödeme sistemleri ihtiyacı tarafından itilen veri atıfı için görünebilir.
Kurumsal kalıplardan kanıtlar, halka açık firma Bitcoin holdinglerinin 2025 başında 134 gruba neredeyse iki katına çıktığını, toplam 244.991 BTC tutmanın dijital varlıklara daha yüksek güveni kanıtladığını gösteriyor. Bu kurumsal giriş, daha uzun yatırım görüşleri ve daha az hisse dayalı ticaret getiriyor, muhtemelen bahis şansları yerine temel altyapı olarak gösterilirse veri atıf protokollerine yardımcı oluyor. Ethereum ETF’lerine 6,2 milyar dolarlık akışlar, Bitcoin ötesindeki varlıkları daha da destekliyor, teknoloji yeniliği için daha geniş kurumsal karşılama ipuçları veriyor.
Düzenleyici çalışmaya yardımcı olarak, CFTC‘nin Eylül 2025’te Vekil Başkan Caroline Pham yönetiminde Polymarket için eylemsizlik mektubu, daha önceki ceza ağırlıklı taktiklere kıyasla kripto buluşuna ayarlamayı yansıtıyor. Benzer düzenleyici değişiklik, özellikle AI firmaları veri toplama yolları ve ödeme modelleri üzerinde daha fazla incelemeyle karşılaştıkça veri atıf protokollerine yardımcı olabilir. Düzenleyici itme, AI’nın para ağırlığı arttıkça atıf cevapları için belirli ihtiyacı yapıyor.
Kırık mevcut yöntemlerin aksine, SEC ve CFTC uyumu gibi koordineli düzenleyici çalışma, örtüşmeleri kesmeyi ve netlik vermeyi hedefliyor. Veri atıfı, bazen AI büyümesini işaretleyen düzenleyici zıplamadan kaçınarak benzer takım çalışmasından kazanabilir. Tarafsız ila hafif pozitif etki tahmini, dengeli politikaların nasıl oluşabileceğini yansıtıyor, veri kullanımında hesap verebilirliği güvence altına alırken buluşu destekliyor.
Kurumsal ve düzenleyici faktörleri birleştirerek, kripto ve AI birleşmesi, gerçek tabanlı gözetimin giderek teknoloji ilerlemesiyle eşleştiği değişen bir kural manzarasında oluyor. Düzenleyici adımları ve kurumsal talepleri birleştirerek, veri atıf protokolleri geniş kullanım için gereken meşruiyeti alabilir, mevcut AI büyüme alışkanlıklarındaki anahtar delikleri doldurarak veri vericiler için daha adil kurulumlar yapıyor.
Gelecek Görünüm: Kripto’nun Kritik Seçimi
Kripto para ve yapay zeka arasındaki gelecek bağ, yayılmış fikirlerin kendisinin zekasına ulaşıp ulaşmayacağını veya merkezi AI komutu tarafından yönetilen bir dünyada solup solmayacağını belirleyecek. Kripto, uzman bakışlarına göre AI veri tekelleri kalıcı olarak yerleşmeden önce veri atıf altyapısını inşa etmek için yaklaşık iki yıla sahip. Bu sıkı son teslim tarihi, spekülatif uygulamalar ve kısa vadeli karlar üzerinde tutulan vurgu üzerine hızlı hareketler çağrısında bulunuyor.
Pazar yollarından kanıtlar, AI model becerilerinin hızla geliştiğini, gelişmiş modeller için eğitim çalışmalarının zaten alınan verileri kullandığını gösteriyor. Uygun atıf olmadan biten her eğitim çalışması, merkezi kontrole meydan okumayı güçlendiriyor, kullanıcı değişimleriyle büyüyen kendini güçlendiren faydalar yaratıyor. Flywheel etkisi, altyapı eylemi olmaksızın geç gelenlerin yenilmez bloklarla karşılaştığı anlamına geliyor, muhtemelen yıllar için merkezi gücü mühürlüyor.
Gelecek kontrolleri destekleyen, kurumsal paranın giderek hesaplama altyapısına yöneldiğini, AI alanındaki büyük fon denemelerinde gösterildiği gibi gösteriyor. Bu nakit, bahis açılımları yerine hayati altyapı olarak sunulursa veri atıf protokollerine gidebilir. Kripto pazarlarındaki artan kurumsal varlık, merkezi olmayışa temel tehditleri ele alan önemli inşalar için olası para kaynakları sunuyor.
Kripto’nun AI değişikliklerine rağmen alaka düzeyini varsayan umutlu tahminlerin aksine, çalışma net bir seçim sunuyor: veri tekellerini durduran altyapı inşa et veya blockchain’in önlemek için yapıldığı merkezi kontrolü AI firmalarının mükemmelleştirdiğini gör. Kripto’nun token spekülasyonunda sabit kalırken yüzyılın en büyük teknoloji dönüşü için anlam tuttuğu bir orta zemin yok.
Tartışmasız bir şekilde, veri atıf altyapısı kripto’nun en hayati karşılanmamış fırsatı olarak duruyor—kapsamda DeFi’den daha büyük, ağ etkilerinde daha güçlü ve merkezi güç hakkındaki daha temel endişelere vuruyor. Bu büyümeyi bir öncelik haline getirerek, kripto, değerli ağlar üzerinde tekelleri engelleme kuruluş görevini tamamlayabilir, yayılmış ilkelerin kendisinin zekasına uzandığından emin oluyor, AI çağında tarih notlarına dönüşmek yerine.
Kripto’nun temel tezi her zaman merkezi kontrolü önlemekle ilgili oldu. Veri atıfı bir sonraki sınırı temsil ediyor—eğer burada başarısız olursak, kuruluş ilkelerimizin tamamen başarısız oluruz
Michael Rodriguez, blockchain altyapı uzmanı ve “Merkezi Olmayan Gelecekler” yazarı
