Fatma Şeyma Alabay
Eczacı/Adli Bilişim Uzmanı
Yapay Zeka ilaç programını hızlandırırken biyoloji laboratuvarını sessizce kuruyor.
Silikon Vadisi’nde, herkesin yapay zekayı daha hızlı, daha güçlü ve daha becerikli hale getirmeye çalıştığı bir dönemde, bir grup araştırmacı ortaya çıkmış ve farklı bir soru sormuştu.
"İnsanlık için güvenli bir yapay zeka nasıl mümkün olur?"
2021 yılıydı. OpenAI’den ayrılan Dario Amodei, kız kardeşi Daniela Amodei ve beraberindeki araştırmacılar Anthropic adında yeni bir şirket kurdular. Şirketin hikayesi daha en başından beri ilginçti.
"Anthropic" kelimesi, Yunanca anthrōpos (insan) kelimesinden geliyordu ve "insanlıkla ilgili" anlamına geliyordu.Bu isim, şirketin kurucularının bilinçli bir tercihiydi. Anthropic'ten Matt Bell'in açıklamasına göre bu ismi seçmelerinin sebebi, "teknolojinin merkezine insanı koymayı vurgulamak bunun yanı sıra insan geri bildirimine ve insan etkileşimine verilen önemi yansıtmak”tı.
Anthropic’in iddiası yalnızca daha iyi bir yapay zeka yapmak değildi. Onların temel problemi, giderek güçlenen yapay zekanın nasıl kontrol altında tutulabileceğini de anlamaktı. Kısacası Silikon Vadisi’nde herkes depar atarken Anthropic, bir ayağı gazda bir eli frende ilerlemek isteyen şirketlerden biri olarak ortaya çıkmıştı.
Sonra Claude doğdu. Claude, Anthropic'in büyük dil modeli ailesiydi. İlk sürümü 2023'te tanıtıldı. Claude başlangıçta temkinli bir yapay zeka asistanı olarak tanındı. Yazı yazdı, kod yazdı, belgeleri analiz etti. Derken yapay zeka modelleri birkaç yıl içinde öyle hızlandı ki Claude’un işi de yalnızca e-postaları düzeltmekten veya toplantı notu çıkarmaktan ibaret kalmadı. Bilimsel makale okuyordu. Kimya ve biyoloji biliyordu. Deney tasarımlarını anlayabiliyordu. Olayların rengi de tam bu noktada değişmeye başlamıştı. Çünkü bir yapay zeka “yeni bir ilaç nasıl bulunabilir?” sorusunda ne kadar iyi hale gelirse, “bir biyolojik sistem nasıl değiştirilebilir?” sorusunda da o kadar becerikli hale gelebiliyordu. Bilimin kötü bir huyu da vardı: iyi ile kötünün kullandığı bilgi çoğu zaman aynı bilgiydi.
Bir virüsün nasıl çalıştığını anlamak aşı geliştirmek için gerekliydi. Aynı bilgiyi o virüsü daha tehlikeli hâle getirmek isteyen biri de kullanabilirdi. Bir toksinin mekanizmasını çözmek antidot geliştirebilirdi. Aynı bilgi toksinin etkisini artırmak için de işe yarayabilirdi. Buna “dual use” deniyordu yani çift kullanımlı bilim.
Araştırma kağıt üzerinde bilimsel görünebiliyor, hatta gerçekten bilimsel olabiliyordu. Ama aynı deney bilgisi başka ellerde bambaşka amaçlara hizmet edebilirdi. Anthropic, Eylül 2026’da yayımladığı raporla aslında oldukça rahatsız edici bir açıklama yaptı: “Biz bunun artık teorik bir ihtimal olmadığını görüyoruz.”
Şirket, Aralık 2025 ile Ağustos 2026 arasında Claude’un ciddi biyolojik araştırmalarda tehlikeli biçimde kullanılmaya çalışıldığı vakaları tespit ettiğini açıkladı. Bunların arasında chikungunya virüsü üzerinde işlev artırıcı çalışmalar ve kuş gribinin memelilere uyumunu inceleyen araştırmalar da vardı. Burada önemli bir ayrıntı vardı.
Anthropic, bu bilim insanlarının biyolojik silah üretmeye çalıştığını söylemiyordu. Tam tersine problem zaten buydu. Claude'un katı güvenlik duvarlarını aşamayınca daha az denetlenen, "gevşek" (weak AI) yapay zeka modellerine yöneldiler. Anthropic riskli gördüğü hesapların erişimini
kapattıkça, kullanıcılar yeni hesaplar ve farklı yöntemlerle platforma sızmanın yollarını aradı. Bu durum, şirket ile kullanıcılar arasında adeta bir dijital köşe kapmacaya dönüştü
Tam bu sırada Anthropic’in kendi içinden de çatlak sesler yükselmeye başladı. Şirketin araştırmacılarından Jacob Coxon istifa etti. Coxon görüşlerinde de yalnız değildi. Anthropic içinden ve AI güvenliği çevrelerinden başka araştırmacılar da modellerin insan denetimini aşabilecek seviyelere ulaşmasının ciddi biçimde ele alınması gerektiğini söylüyordu. Tartışma öyle büyüdü ki konu teknoloji bloglarından çıkıp Amerikan siyasetinin ve düzenleyicilerin gündemine kadar girdi.
Anthropic biraz yavaşlayacak beklentisi hakimken Silikon Vadisi’nde işler böyle ilerlemedi. Anthropic birkaç gün sonra başka bir haberle gündem oldu. Şirket, San Francisco Bay Area’da gerçek bir biyoloji laboratuvarı kuruyordu. Bilgisayar ekranındaki sanal deneylerden değil; pipetlerin, numunelerin, biyolojik materyallerin ve fiziksel deneylerin bulunduğu bir wet lab kurmuştu. Amaçları yapay zekanın biyoloji araştırmalarını yalnızca analiz eden bir araç olmaktan çıkıp deney döngüsünün aktif bir parçası hâline gelmesiydi.
Claude bir hipotez oluşturacak, laboratuvarda deney yapılacak, sonuçlar yeniden yapay zekaya aktarılacak, Claude sonuçları değerlendirecek, yeni bir deney önerecek ve döngü tekrar başlayacaktı.
Anthropic özellikle nadir ve ihmal edilmiş hastalıklar, klasik ilaç geliştirme yöntemlerinin zorlandığı biyolojik hedefler ve bugüne kadar “undruggable” kabul edilen alanlarla ilgilendiğini söylüyordu. Şirket ticari klinik araştırma yürütme niyetinde olmadığını belirtse de, yapay zeka ile gerçek biyolojiyi aynı sistem içerisinde bir araya getirmeye ciddi yatırım yapıyordu.
Bir tarafta Anthropic: “Yapay zekanın biyolojide kötüye kullanılmasını engellemeliyiz.” diyordu. Diğer tarafta aynı şirket: “Yapay zekayı biyolojide çok daha becerikli hale getirelim.” diyordu. İlk bakışta çelişki gibi görünse de “Bu teknoloji zaten gelişecek. O halde onu hem bilimde ilerletecek hem de nasıl güvenli tutulacağını öğrenecek kişiler arasında olalım.” Açıklamasını yapmakta da gecikmemişti.
Sorun da tam burada başlıyordu. Çünkü artık elimizde yalnızca makale özetleyen sevimli bir chatbot yoktu. Proteinleri, genleri, virüsleri, deney protokollerini ve ilaç hedeflerini anlayabilen; bilimsel hipotez üretebilen ve giderek fiziksel laboratuvar süreçlerine bağlanan bir sistem vardı.
Küresel ilaç endüstrisi, yeni bir molekül geliştirmek ve bunu pazara sunmak için milyarlarca dolarlık bütçeler ve on yılı aşan Ar-Ge süreçleriyle mücadele ederken, 17 Eylül 2026 tarihinde Stanford Üniversitesi de bünyesinde gerçekleştirilen bir çalışma tıp dünyasının ezberleri bozdu. Araştırmacılar, Anthropic firmasının Claude büyük dil modellerini temel alan altyapıyı kullanarak tamamen yapay zeka kodlarından oluşan, insan çalışansız, ofissiz ve bütçesiz 37 bin kişilik sanal bir biyoteknoloji şirketi kurdu.
Bu sanal organizasyon, geleneksel bir ilaç şirketinin yönetim şemasını birebir kopyalayarak yapılandırıldı. En tepede operasyonel kararları alan ve strateji belirleyen bir Yapay Zeka CEO’su, altında ise veri analisti, biyolog ve kimyager olarak optimize edilmiş binlerce uzman alt ajan konumlandırıldı. Yapay zeka yönetimi dijital çalışanlarına verdiği ilk görev, akciğer kanseri tedavisinde kullanılabilecek yenilikçi bir tedavi protokolü geliştirmek oldu.
Görevlendirilen 37 bin yapay zeka ajanı, tıp literatüründe yer alan 55.984 klinik çalışmayı ve devasa veri havuzunu sadece 6 saat içinde tarayarak analiz etti. Bir insan ömrünün ya da geleneksel araştırma ekiplerinin yıllarca tamamlayamayacağı bu veri madenciliği sürecinin sonunda ajanlar, kanser hücrelerini hedef alan spesifik bir genetik sinyal keşfetti. Bu sinyali temel alan ajanlar, tüm klinik tasarım süreçleri tamamlamış akıllı bir kanser ilacı kombinasyon modeli ortaya çıkardılar.
Sektörü sarsan tarafıysa bu gelişmenin operasyon maliyeti ve doğruluk payında saklıydı. 37 bin yapay zeka ajanının yürüttüğü bu kapsamlı keşif süreci, sadece 46 dolarlık bir API kullanım faturasıyla tamamlandı. Yapay zeka ajanları, dev ilaç şirketlerinin devasa bütçelerle ulaştığı bilimsel sonuca saatler içinde ve neredeyse çok cüzi bir maliyetle ulaşarak tıp tarihindeki en büyük teknolojik çalışmalardan birini gerçekleştirmiş oldu.
İlaç keşfinin başlangıç noktasında klasik yöntemlerde; Bir araştırmacı bir biyolojik mekanizmayı fark eder. Bir hedef belirlenir. Moleküller denenir. Başarısız olunur. Tekrar denenir. Binlerce adaydan birkaç tanesi ilerler. Yıllar geçer. Milyarlar harcanır. Sonunda belki bir ilaç ortaya çıkardı.
Yapay zeka ise şimdi bu zincirin en başına yerleşiyor. Literatür taramasını birkaç ay yerine birkaç saat içinde yapabiliyor. Bir insan ekibinin gözden kaçırabileceği bağlantıları milyonlarca veri noktası içinde bulabiliyor. Olası protein hedeflerini sıralayabiliyor. Molekül önerebiliyor. Deney tasarlayabiliyor. Bu, nadir hastalıklar açısından muazzam bir fırsat olarak görülüyor. Yalnızca birkaç bin hastayı ilgilendiren bir hastalık için geleneksel ilaç geliştirme ekonomisi çoğu zaman yeterince cazip olmayabiliyor. Eğer yapay zeka araştırmanın maliyetini ve süresini ciddi biçimde azaltırsa bugün üzerine yeterince çalışılmayan hastalıklar içinse yeni kapılar açılabilir. Ama kapının diğer tarafında başka sorular bizi beklemekte…
AI’nın önerdiği molekül neden seçildi? Model hangi verilerle eğitildi? Gözden kaçırılan toksisite sinyalleri var mı? Yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir biyolojik hipotezin sorumluluğu kime ait? Laboratuvar otomasyonu yanlış bir sonuca ulaştığında bunu kim fark edecek?
İlaç keşfine yapabilecek kadar güçlü biyolojik bilgiye sahip bir sistemin, kötüye kullanılmasını kim denetleyecekti? Şirketin kendisi mi? Devlet mi? Bilim kurulları mı? Bağımsız denetçiler mi? Yoksa sağlık meslekleri de bu denetimin bir parçası olmak zorunda mı?
İlaç, yalnızca laboratuvarda bulunan bir molekül değildir. O molekülün farmakolojisi vardır. Toksikolojisi vardır. Dozu vardır. Etkileşimi vardır. Klinik araştırması vardır. Ruhsatlandırılması vardır. Farmakovijilansı vardır. En nihayetinde gerçek bir insan vardır. Belki de yapay zeka çağında eczacının rolünü yeniden düşünmemiz gereken yer tam burasıdır. Geleceğin eczacısı yalnızca yapay zekanın keşfettiği ilacı raftan veren kişi olmayabilir. Belki de o ilacın arkasındaki algoritmayı sorgulamak zorunda kalan sağlık profesyonellerinden biri olacaktır. Anthropic’in hikayesi de bu yüzden ilginçti.
2021’de “Yapay zekayı nasıl güvenli yaparız?” sorusuyla başlayan yolculuk, beş yıl sonra çok daha zor bir soruya ulaşmıştı.
Yapay zeka hayat kurtaracak kadar güçlü olduğunda, zarar vermeyecek kadar kontrollü kalmasını nasıl sağlayacağız?
Ve belki de çağımızın ilaç keşfi açısından en önemli sorusu artık yalnızca: “Yeni ilacı kim bulacak?” değil.
“İlacı bulan yapay zekayı gözetleyen denetleyen kişi kim olacaktı?
Kaynaklar
https://www.reuters.com/world/anthropic-quietly-sets-up-biology-lab-it-ramps-ai-drug-program-2026-09-18/?utm_source
https://www.ntv.com.tr/teknoloji/galeri-yapay-zeka-devinden-istifa-etti-itirafci-oldu-sosyal-medya-hesabinda-tek-tek-anlatti-1741165
ttps://www.engadget.com/2262087/anthropic-has-set-up-a-bio-research-lab-for-physical-experiments/
