Stanford'un İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü, 2026 Yapay Zeka Endeks Raporunu yayınladı. Rapor, teknik performans, yatırım, iş gücü etkileri ve kamuoyu duyarlılığını kapsayan dokuz bölümden oluşan 400 sayfadan fazla sürüyor.
En çok dikkat çeken rakam, Üretken Yapay Zeka'nın ulaştığı rakam oldu. %53 ChatGPT'nin lansmanından sonraki üç yıl içinde küresel nüfus tarafından benimsenmesi. Bu, kişisel bilgisayarın veya internetin karşılaştırılabilir seviyelere ulaşmasından daha hızlıdır.
Aramada çalışan herkes için rapor, tüm yıl boyunca yönlendirdiğiniz değişikliklere doğrudan bağlanan verileri içerir.
Raporda Neler Bulundu?
Bu dokuzuncu yıllık Yapay Zeka Endeksidir ve pek çok konuyu kapsamaktadır. Arama endüstrisi için en önemli olan birkaç bulgudur.
Yetenek açısından, sınır modelleri artık doktora düzeyindeki fen soruları ve rekabetçi matematikte insan performansını aşıyor. Gerçek dünyadaki görevleri yerine getiren yapay zeka aracıları, %20 2025'te başarı oranı %77 Bugün. Modellerin bir yıl önce uğraştığı kodlama kriterleri artık neredeyse çözüldü.
Yatırım açısından, küresel kurumsal yapay zeka yatırımı 2025'te artarak 581 milyar dolara ulaştı %130 önceki yıldan. ABD özel yapay zeka yatırımı 285 milyar dolara ulaştı. Sınır modellerinin %90'ından fazlası artık akademik laboratuvarlardan değil, özel şirketlerden geliyor.
İşgücü etkileriyle ilgili olarak, 22 ila 25 yaş arası yazılım geliştiricilerin istihdamı neredeyse azaldı %20 2024'ten beri. Müşteri hizmetlerinde ve yapay zekaya daha fazla maruz kalan diğer rollerde de benzer bir model ortaya çıktı.
Şeffaflık azalıyor. Temel Model Şeffaflık Endeksi 58'den 40'a düştü. En yetenekli modeller artık eğitim verileri, parametreleri ve yöntemleri hakkında en az bilgiyi açığa çıkarıyor. Geçen yıl piyasaya sürülen en dikkat çekici 95 modelden 80'i eğitim kodu olmadan piyasaya sürüldü.
Herkesin Alıntı Yaptığı Evlat Edinme Numarası
%53 rakamını, neleri içerdiğini ve neleri içermediğini anlamak, onu nasıl yorumladığınız açısından önemlidir.
Bilgisayarlar ve internetle karşılaştırma St. Louis Fed, Vanderbilt ve Harvard Kennedy School tarafından yapılan araştırmaya dayanmaktadır. Ekip, her teknolojinin ilk kitlesel pazar ürününden bu yana geçen yıllara göre benimsenme oranlarını karşılaştırdı. IBM PC 1981'de piyasaya sürüldü. Ticari internet trafiği 1995'te açıldı. ChatGPT Kasım 2022'de piyasaya sürüldü.
Lansmanın ardından karşılaştırılabilir noktalarda, üretken yapay zekanın benimsenmesi önceki her iki teknolojinin de çok ilerisindedir.
Ancak karşılaştırma elma-elma şeklinde değil ve araştırmacılar da bunu kendileri söyledi. Harvard'dan David Deming, yapay zekanın PC'ler ve internet üzerine inşa edildiğine dikkat çekti. İnsanlar zaten donanıma ve bağlantıya sahipti. Hiç kimsenin yeni ekipman satın almasına veya bağlantının kendi bölgelerine ulaşmasını beklemesine gerek yoktu. Yapay zekanın benimsenmesi, onlarca yıllık önceki teknoloji yatırımına dayanıyordu.
Evlat edinme sayıları kimin ve nasıl saydığına bağlı olarak da değişir. Stanford raporu ABD'nin benimsenmesini şu seviyeye koyuyor: %28Ülkeyi dünya çapında 24. sıraya yerleştirdi. St. Louis Fed'in kendi takipçisi ABD'nin benimsenmesini şu noktaya getiriyor: %54 Ağustos 2025 itibarıyla. Aynı ülkede, farklı ölçümlerle bu oran neredeyse iki katına çıkıyor. Fed ekibi bile revize etti önceki tahmin yukarı yönlü %39 ile %44 sırasını değiştirdikten sonra anket soruları.
“Evlat edinme” aynı zamanda yoğunluğu da ayırt etmez. Ücretsiz bir ChatGPT hesabına kaydolan ve bunu bir kez deneyen kişi, bu hesabı günde sekiz saat kullanan kişiyle aynı sayılır. Stanford raporu, çoğu kullanıcının ücretsiz veya ücretsize yakın katmanlara eriştiğini belirtiyor. Bu, başlık numarasının ima ettiğinden farklı bir resim.
Bunların hiçbiri evlat edinme verilerinin yanlış olduğu anlamına gelmez. Üretken yapay zeka, aynı aşamada karşılaştırılabilir teknolojilerden daha hızlı yayılıyor. Ancak tek başına benimseme hızı, bunun iş akışlarına ne kadar derinlemesine dahil edildiğini veya özellikle arama davranışını ne kadar değiştirdiğini size söylemez.
Pürüzlü Sınır
Raporun arama profesyonelleri için en yararlı konsepti, yapay zeka kapasitesinin “pürüzlü sınırı” olabilir.
Uluslararası Matematik Olimpiyatlarında altın madalya kazanan modeller, yalnızca analog saatleri doğru okuyabiliyor %50 zamanın. IEEE Spectrum, Claude Opus 4.6'nın İnsanlığın Son Sınavında saatleri okurken en üst sıralarda yer aldığını bildirdi. %8,9 kesinlik. Doktora düzeyindeki bilim sorularını yanıtlayan modeller hâlâ videoyu anlama ve çok adımlı planlama konusunda zorluk yaşıyor.
AI Index yönlendirme komitesinin eş direktörü Ray Perrault, IEEE Spectrum'a kıyaslamaların gerçek dünyadaki sonuçlarla net bir şekilde eşleşmediğini söyledi. Bir modelin puanlarını bilmek %75 hukuki muhakeme kriterinin “bir hukuk uygulamasının faaliyetlerine ne kadar iyi uyacağı konusunda bize çok az şey söylediğini” söyledi.
Arama profesyonelleri yapay zeka arama ürünlerinde de benzer düzensizlikler gördü. Ahrefs araştırması, AI Modu ve AI Genel Bakışlarının aynı sorgular için farklı URL'lerden alıntı yaptığını gösterdi. %13 örtüşmek. Google'dan Robby Stein, insanlar etkileşimde bulunmadığında sistemin AI Genel Bakışlarını geri çektiğini kabul etti. Bu sinyaller, Google bu farklılıkların en çok nerede belirgin olduğunu tam olarak açıklamamış olsa bile, AI arama performansının bağlamlar arasında eşitsiz olduğunu gösteriyor.
Stanford'un verileri, güçlü kıyaslama performansının tüm görevlerde veya sorgu türlerinde güvenilir sonuçları garanti etmediğini gösteriyor. Bu eşitsizliğin gelecekteki modellerde iyileşip iyileşmediği, raporun yanıtlayamadığı açık bir sorudur.
Şeffaflığa Neler Oluyor?
Raporun şeffaflık hakkında söyledikleri doğrudan aramayla bağlantılıdır.
Vakıf Modeli Şeffaflık Endeksi bir yılda 58'den 40'a düştü. En yetenekli modeller en düşük puanı alır. Google, Anthropic ve OpenAI, en son modelleri için veri kümesi boyutlarını ve eğitim süresini açıklamayı bıraktı. 2025'te piyasaya sürülen en dikkat çekici 95 modelden 80'i eğitim kodu olmadan gönderildi.
TechCrunch, uzmanların yapay zeka hakkındaki iyimserliği ile halkın bu konudaki kaygısı arasında bir kopukluk olduğunu belirtti. ABD, ankete katılan ülkeler arasında hükümetinin yapay zekayı düzenleme becerisine en düşük güveni bildiren ülke oldu. %31.
Endeksin bağlamı açısından bakıldığında 58'den 40'a bir düşüş, şirketlerin daha gizli olmaya başladığını gösterebilir. Bu aynı zamanda endeksin kapalı kaynak modellerini tasarım gereği cezalandırdığını ve en yetenekli modellerin kapalı kaynak olduğunu da yansıtıyor olabilir. Her iki açıklama da aynı anda doğru olabilir.
Uygulayıcılar için önemli olan sonuçtur. Yapay Zekaya Genel Bakış, Yapay Zeka Modu ve ChatGPT Aramayı destekleyen modeller aynı anda hem daha yetenekli hem de daha az açıklanabilir hale geliyor. Onları oluşturan şirketlerin nasıl çalıştıkları hakkında daha fazlasını değil, daha azını paylaştığı sistemler için optimizasyon yapıyorsunuz.
Raporun kabulleri, Stanford HAI'nin Google, OpenAI ve diğerlerinden mali destek aldığını ve raporun ChatGPT ve Claude'un yardımıyla üretildiğini ortaya koyuyor.
Giriş Seviyesi Sorusu
22-25 yaş arası yazılım geliştiricilerin istihdamı neredeyse düştü %20 Rapora göre 2024'ten beri. Daha eski geliştiricilerin personel sayısı da aynı dönemde arttı. Müşteri hizmetleri rollerinde de benzer bir model ortaya çıktı.
İlk bakışta bu, giriş seviyesi çalışmanın yerini yapay zekanın almış gibi görünüyor. Ancak raporda bu sonucu karmaşıklaştıran bir uyarı yer alıyordu. İşsizlik birçok meslekte artıyor ve yapay zekaya en az maruz kalan işçiler, en çok maruz kalanlara göre işsizlik oranının daha fazla arttığını gördü.
Bu yapay zekayı bir faktör olarak dışlamıyor. Bu, yüzde 20'lik düşüşün yapay zekanın yer değiştirmesini, daha geniş işe alım yavaşlamalarını, şirketlerin giriş seviyesi işe alımlarını yeniden yapılandırmasını veya üçünün birden yansıtılabileceği anlamına geliyor. Rapor nedensellik değil korelasyon sunuyor.
Arama ve içerik ekipleri için, neden karışık olsa bile sinyal yönlendiricidir. Stanford verileri, Tufts AI Jobs Risk Index'in bu yılın başlarında gösterdiği verilerle tutarlı. Mevcut kaynaklardan bilgi toplamayı içeren roller, muhakeme, deneyim ve orijinal analiz gerektiren rollerden daha fazla baskıyla karşı karşıyadır.
Bu Arama Uzmanları İçin Neden Önemli?
Uyarılarına rağmen benimseme hızı, gördüğünüz şeyin hızını açıklıyor.
Google, AI Genel Bakış'ı 2025'in ilk çeyreği itibarıyla aylık 1,5 milyar kullanıcıya genişletti. AI Modu, 2025'in üçüncü çeyreği itibarıyla günlük 75 milyon aktif kullanıcıya ulaştı ve ardından küresel hale geldi. Google, Canlı Arama'yı 200'den fazla ülkeye genişletti. Kişisel Zeka bu yıl ABD'deki kullanıcılara ücretsiz olarak sunuldu.
Benimseme eğrisi, Google'ın yapay zeka arama özelliklerini neden bu hızda genişlettiğini açıklamaya yardımcı oluyor. Bu kullanımın ne kadarının bağımsız yapay zeka araçları yerine arama içinde gerçekleştiğini bize söylemiyor.
“Pürüzlü sınır”, sorgu kategorileri genelinde AI arama kalitesi hakkında genel varsayımlarda bulunamayacağınız anlamına gelir. Bugün doğru AI Genel Bakışlarını döndüren bir sorgu türü, küçük değişikliklerle halüsinasyon görebilir. İzlemenin kategori düzeyinde değil, sorgu düzeyinde gerçekleşmesi gerekir. Search Console, şu anda AI Genel Bakışı veya AI Modu performansını geleneksel arama metriklerinden ayırmadığından bunu zorlaştırıyor.
Şeffaflığın azalması, içeriğinizin yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda neden görünüp görünmediğini ne kadar iyi anlayabileceğinizi etkiler. Google, arama özelliklerini destekleyen modeller hakkında daha az paylaşımda bulunduğunda, yayınladığınız şeyler ile ortaya çıkanlar arasındaki geri bildirim döngüsünün okunması zorlaşır.
Shelley Walsh SEJ Live'da konuştu ve Grant Simmons'a atıfta bulundu: “Altın bilgi”, orijinal veriler, ilk elden deneyim ve AI özetlerinin eğitim verilerinden kopyalayamayacağı derinlik üzerine inşa edilen içeriktir. Stanford raporunun benimseme hızı ve model sınırlamalarına ilişkin verileri bu konumu desteklemektedir. Modeller hızlıdır ve yaygın olarak kullanılır, ancak dengesizdirler. Yapay zekanın güvenilmez olduğu boşlukları dolduran içeriğin yapısal bir avantajı var.
Raporun Bize Söylemediği Şeyler
Stanford raporu, aramaya özel benimseme verilerini dağıtmıyor. Bunun yüzde kaçını bilmiyoruz %53 Yapay zekayı ChatGPT, Gemini veya diğer bağımsız araçlar yerine özellikle arama yoluyla kullanır.
Google'ın AI arama kullanım sayıları sınırlıdır. Şirket bildirdi AI Genel Bakış'ın 2025'in ilk çeyreğinde aylık 1,5 milyar kullanıcıya ulaştığı ve AI Mode'un bu sayıya ulaştığı 2025'in 3. çeyreğinde günlük 75 milyon aktif kullanıcı. Güncellenen rakamların bir sonraki kazanç çağrısına dahil edilmesi gerekiyor.
Rapor aynı zamanda arama uygulamalarında pürüzlü sınır sorununun iyileşip iyileşmediğini veya kötüleştiğini de söyleyemiyor. Karşılaştırma verileri, modellerin genel olarak geliştiğini gösteriyor ancak saat okuma örneği, iyileşmenin tekdüze olmadığını gösteriyor. İşletmeniz için önemli olan belirli sorgular için Yapay Zeka Genel Bakışları ve Yapay Zeka Modunun daha güvenilir hale gelip gelmediği, toplu karşılaştırma verilerini değil, kendi izlemenizi gerektirir.
İleriye Bakış
Stanford raporu, Google'ın Mart ayı çekirdek güncellemesinin tamamlanmasından bir hafta sonra geliyor. Alphabet'in bir sonraki kazanç çağrısında muhtemelen güncellenmiş AI arama kullanım sayıları yer alacak.
Benimseme verileri, aramanın yıl sonuna kadar nasıl görüneceğini öngörmüyor. Ancak yapay zekanın öncelikli davranışının artık spekülatif olmadığını doğruluyor. Soru, Google'ın yapay zeka arama ürünlerinin benimsenme hızına ayak uydurabilecek kadar güvenilir olup olmayacağıdır.
Daha Fazla Kaynak Okuyun:
Öne Çıkan Resim: bir vektör yok/Shutterstock
Bir yanıt yazın