Yapay Zekâ Felsefeyi Bitirecek mi? Fizikçinin İddiası ve Filozofun Yanıtı

Louis Vervoort fizik doktorasını Aix-Marseille’de, felsefe doktorasını Montréal’de tamamlayıp ardından Paris’teki École Normale Supérieure’de ve şimdi Moskova’daki Higher School of Economics’te çalışmış çift kanatlı bir isim. Springer’de 22–23 Mayıs 2026’da açık erişim çıkan 253 sayfalık kitabı Problem Solving in Philosophy (Springer, 2026) — alt başlığı ultra-zeki yapay zekâ çağında felsefenin nasıl yapılacağına işaret ediyor bu biyografiyi metoda dönüştürüyor: felsefe antik alet çantasıyla devam edemez, doğal bilim — özellikle teorik fizik — gibi sorun çözerek ilerlemeli ve ultra-zeki yapay zekâ kapıdayken teori-senteziyle birleşmeli.

Yöntemin çekirdeği ‘maksimal uyumlu teori’ — MCT. İyi formüle edilmiş sorulara tutarlı en çok yanıtı veren, en az kabul görmüş bilgiyle çelişen ve karşı örnekleri en iyi açıklayan kuram en sağlam olandır. Yazar bu sağlamlığı yarı-nicel bir ölçüyle maksimize etmeyi öneriyor, felsefenin artık doğa bilimi kesinliğine yaklaşabileceğini savunuyor. Arkada Quine’in inanç ağı ve Ladyman ile Ross’un doğalcı metafizik çizgisi var; MCT onlarla akraba bir sentez arayışı.

Tek sorguluk ‘deney’ ve nedensellik örneği

Kitabın ilk vaka çalışması nedensellik. Vervoort o dönem GPT-4’e hangi nedensellik kavramının en iyi olduğunu sormuş, model ‘karşı-olgusal nedensellik’ yanıtını verince bunu kendi tercih ettiği görüşle örtüştüğü için doğrulama saymış. Sabine bu hamleyi fizik deneyi diye sunmanın cazibesine kapılmamak gerektiğini, tek bir sohbet yanıtının çetele tutmaktan ibaret kaldığını ve seçimin neden doğru sayıldığını gerekçelendirmeden ‘AI çözdü’ demenin döngüsellik yarattığını söylüyor.

Aynı şablon Gettier, olasılığın yorumu, özgür irade ve indüksiyon için de işletiliyor. Kitaba göre özgür irade açıkça yok, indüksiyon sözde bir sorun, hayatın anlamı ve Tanrı gibi ‘büyük sorular’ ise şimdilik beklemede — Sabine’in esprisiyle bir sonraki ChatGPT sürümü aynı fikirde olana kadar. Okur burada yazarın iddiasının sınırını da görüyor: her şey çözülmüyor, ertelenen alanlar özellikle işaretleniyor.

İndüksiyon neden turnusol kâğıdı

Kitaptan önce yayımlanan makaleye gelen yanıt ‘Can we automate philosophy through AI? And should we want to?’ başlığını taşıyor ve Springer AI and Ethics’te duruyor. Yanıtın ayrımı keskin: felsefeyi bir önermeler kümesi (PP) sayarsan otomasyon ilkesel olarak mümkün, bir etkinlik ve düşünme pratiği (PA) sayarsan değil. Sabine bu ayrımı ‘bariz olanı 15 sayfaya şişirmek’ diye ti’ye alıyor, ama ayrımın kendisi felsefe-bilim sınırını hatırlattığı için değerli buluyor; iki ayrı modelin karşılıklı tez üretmesi metin üretir, düşünme pratiğini ikame etmez.

Sabine’in asıl itirazı ise içsel: ‘en iyi’ açıklamayı nasıl sayacağına dair ölçütün kendisi felsefi bir sorun, dolayısıyla felsefeyi bilimleştirme projesi kendi zeminiyle çelişiyor. Felsefe, bilimin henüz yanıtlayamadığı soruları tartıştığımız yer; bazı sorular zamanla bilime geçer — bilinç şu an bunu yaşıyor, özgür irade muhtemelen sıradaki — ama bugün indüksiyonun neden çalıştığını sormak tam da bu yüzden felsefi kalıyor. Vervoort’un indüksiyonu aksiyom ilan edip ‘gerekçelendirme gerekmez’ demesi, aksiyomun bilimde işe yaraması ile neden işe yaradığını açıklama talebini karıştırıyor; birincisi Hume’un döngüselliğini çözmüyor.

Son noktada Sabine her iki tarafın da kaçırdığı olguyu ekliyor: insanlar tembel, felsefe makalelerinin çoğu zaten okunmayan kelime yığınları ve yapay zekâ bu angaryayı üstlenecek — zaten üstleniyor. Bu baskı disiplinin kalitesini artırmaya yarayabilir. Kitaba ‘bullshit metre’de 6/10 veriyor: nicel uyum fikri değerli, ama felsefeyi gereksiz kılmıyor; yapay zekâ felsefeyi bitirse bile filozoflar bunun gerçekten olup olmadığını elli yıl tartışır.