2026’da Dijital İnsan Simülasyonları: Kimler Ne Yapıyor?
Binlerce YZ ajanı bir sanal dünyaya bırakıldığında ne olur? Artık bu soru bir düşünce deneyi değil, aktif bir araştırma alanı.
Geçtiğimiz günlerde sosyal medyada dolaşan bir paylaşım dikkat çekti: “Çinli bir geliştirici, binlerce dijital insan üretiyor ve onların etkileşimlerini izleyerek geleceği tahmin etmeye çalışıyor.”
Haber özünde doğru, ama eksik. Çünkü bu tür çalışmalar artık tek bir ülkenin ya da tek bir geliştiricinin tekeli değil. 2023’te akademik bir merak olarak başlayan bu alan, 2026 itibarıyla hem üniversite laboratuvarlarında hem de ticari ürünlerde hızla büyüyor.
Araştırmalarıma göre bu konuda aktif olan önemli projeler:
1. OASIS — 1 Milyon Ajanlı Sosyal Medya Simülatörü
Kim yaptı: CAMEL-AI, Şanghay YZ Laboratuvarı, Oxford, Fudan, Imperial College London ve diğerleri (uluslararası ortak proje) Ne zaman: Kasım 2024’te yayınlandı, hâlâ geliştiriliyor.
Ne yapıyor:Twitter ve Reddit’i taklit eden sanal bir sosyal medya ortamında 1 milyona kadar YZ ajanı aynı anda etkileşime girebiliyor. Her ajanın kendine özgü kişiliği, ilgi alanları ve davranış kalıpları var. Beğenme, yorum yapma, paylaşma, takip etme gibi 23 farklı eylemi özerk şekilde gerçekleştirebiliyorlar.
Ne öğrendik: Sansürsüz modellerde görüşler çok daha hızlı kutuplaşıyor. Duygusal içeren söylentiler, doğru bilgiden çok daha hızlı yayılıyor. Önerme algoritmaları, yanlış bilginin yayılmasında kritik bir rol oynuyor.
🔗 Açık kaynak: github.com/camel-ai/oasis
2. Stanford GSB — 20.000 Dijital Seçmen Deneyi
Kim yaptı: Stanford Graduate School of Business (Sadegh Shirani & Mohsen Bayati)
Ne yapıyor: 2010 ABD seçimlerinde gerçek 61 milyon Facebook kullanıcısı üzerinde yapılan “oy hatırlatma” deneyi efsanevi bir çalışmadır. Problem şu: O seçim bir kez yaşandı, deney tekrarlanamaz. Stanford ekibi bunu değiştirmek istedi. 20.000 YZ ajanlı bir seçim simülasyonu kurdular. Ajanlara farklı mesajlar göndererek sonuçları karşılaştırdılar. Simülasyon, gerçek deneyin “büyük resmini” doğru yakaladı, ama bazı nüansları kaçırdı.
Sonuç: Sanal seçmenler, gerçek insanlara kıyasla çok daha “odaklı” davranıyor; dikkat dağınıklığı simüle edilemiyor.
3. AgentSociety — Politika Test Laboratuvarı
Kim yaptı: Çinli ve uluslararası araştırma konsorsiyumu
Ne yapıyor: Evrensel temel gelir uygulanırsa ne olur? Kasırga sonrası bir toplulukta panik nasıl yayılır? Aşı karşıtı mesajlar nasıl çoğalır?
AgentSociety bu soruları gerçek insanlar üzerinde test etmek yerine, her biri kendi duyguları, ihtiyaçları ve bilişsel modeli olan YZ ajanlarıyla deniyor. Ajanlar işçi, firma, hükümet ve banka gibi farklı toplumsal rolleri oynuyor. Sonuçlar gerçek dünya deneyimleriyle karşılaştırıldığında güçlü bir örtüşme görülüyor.
4. Project Sid — Minecraft’ta Yapay Zeka Medeniyeti
Kim yaptı: FRL (Founder Robotics Lab), Dr. Robert Yang liderliğinde
Ne yapıyor:1.000 özerk YZ ajanı Minecraft dünyasına bırakıldı. Kaynak topladılar, ticaret yaptılar, köyler inşa ettiler, kendi kültürlerini ve normlarını geliştirdiler. Kent ve kırsal topluluklar arasında farklı kimlikler ortaya çıktı.
İlginç gözlem: Ajanlar zaman zaman insanlarla iletişimi keserek yalnızca kendi hedeflerine odaklandı. Araştırmacılar bunu Nick Bostrom’un “ataç makinesi” düşünce deneyine benzetti — hedefe kilitlenmiş, bağlamdan kopuk davranış.
5. Artificial Societies — Fortune 100’e Yapay Pazar Araştırması
Kim yaptı: Cambridge kökenli girişim, Y Combinator (YC) destekli
Ne yapıyor: Bu proje akademik değil, tamamen ticari. 2,5 milyonun üzerinde YZ personasından oluşan bir veritabanı kurdular. Fortune 100 şirketleri bu platformu şu amaçlarla kullanıyor:
- Yeni bir ürün lansmanından önce “yapay müşteri” tepkilerini ölçmek
- Reklam mesajlarını gerçek odak gruplarına göstermeden test etmek
- Hassas stratejileri 100% güvenli ortamda denemek
95% doğruluk oranı iddia ediyorlar. Şimdiye kadar 100 milyon doların üzerinde kararı etkilediklerini belirtiyorlar.
6. Stanford HAI — 1.052 Gerçek İnsanın Dijital Kopyası
Kim yaptı: Stanford İnsan Merkezli YZ Enstitüsü
Ne yapıyor: Bu projeyi diğerlerinden ayıran şey: ajanlar kurgusal değil, gerçek insanların kopyaları.
1.052 gönüllüyle 2’şer saatlik derinlemesine mülakatlar yapıldı. Bu veriler büyük dil modeline uygulandı ve her katılımcının dijital ikizi oluşturuldu. Test sonucu: Ajanlar, kişilerin kendi cevaplarını iki hafta arayla tekrar vermesindeki tutarlılıkla kıyaslandığında %85 doğruluk yakaladı.
Yani bir YZ, sizi sizden daha tutarlı biçimde “oynayabiliyor.”
Tabloya Kuşbakışı
| Proje | Ölçek | Amaç | Açık Kaynak |
|---|---|---|---|
| OASIS | 1 milyon ajan | Sosyal medya dinamikleri | ✅ |
| Stanford GSB | 20.000 ajan | Seçim simülasyonu | ❌ |
| AgentSociety | Binlerce ajan | Politika testi | ❌ |
| Project Sid | 1.000 ajan | Toplumsal davranış | ❌ |
| Artificial Societies | 2.5M persona | Ticari pazar araştırması | ❌ |
| Stanford HAI | 1.052 gerçek kopya | Bireysel davranış | ❌ |
Peki Bu Nereye Gidiyor?
Bu sistemler şu an için “gerçeği yeterince taklit eden ama gerçek olmayan” araçlar. Asıl güçleri tekrar edilemeyen deneyleri defalarca koşturabilmelerinde.
Ama iki büyük soru yanıtsız:
1. Simülasyon ne kadar gerçeği temsil ediyor? Stanford’un seçmen deneyi, gerçek insanların dikkat dağınıklığını yakalayamadığını gösterdi. YZ ajanları “çok ideal” davranıyor.
2. Etik sınır nerede? Gerçek insanların dijital kopyalarını oluşturmak, onların adına kararlar simüle etmek — kimler bu veriye erişiyor? Kim denetliyor?
Bu sorular 2026’nın gündeminde. Cevaplar henüz yok.
→ Yazı 2: YZ ve İnsan Simülasyonları: Bioinformal Gelecek
→ Yazı 3: DNA Servislerinde Akraba mı Arıyorsunuz?
Bu araştırma YZ ile yapılmış ve blog YZ tarafından hazırlanmıştır.