19 Kez Aynı Hata: Waymo’nun Robotaksileri Gerçek Dünyada Sınıfta mı Kalıyor?

Otonom araç endüstrisi yıllardır aynı iddiayı dile getiriyor:

“Yapay zekâ, insan sürücülerden daha güvenli olacak.”

Waymo’nun son dönemde yaşadığı problemler ise bu cümlenin altındaki varsayımları yeniden masaya yatırıyor.
Austin School District’in açıkladığı 19 ayrı “durmuş okul otobüsünü geçme” vakası, yalnızca bir yazılım hatası değil; AI sistemlerinin gerçek dünyayla olan gerilimlerinin en somut örneklerinden biri.

Bu hikâyeyi önemli yapan şey, birkaç aracın hata yapması değil…

Bu hataların düzenli aralıklarla, güncellemelerden sonra bile tekrarlanması.

Olayın Temel Sorunu: Sistemsel Kör Noktalar

Waymo’nun açıklamalarına göre şirket yazılımını güncellediğini, hatta bazı senaryolarda “gönüllü yazılım geri çağırması (recall)” yapacağını söylüyor.

Ancak düzenleyici kurumların mektupları başka bir tablo çiziyor:

• Ekim ayında benzer bir olay Georgia’da yaşandı.

• Kasım sonunda Austin School District, toplam 19 ihlal raporladı.

• Bu ihlallerin en az 5 tanesi güncelleme sonrası gerçekleşti.

• NHTSA, Waymo’dan açıkça “okul saatlerinde operasyonu durdurmasını düşünüp düşünmediğini” sordu.

Bu durum, AI modellerinin kritik güvenlik bağlamlarını hâlâ tam olarak çözemediğini gösteriyor.
“Durmuş bir okul otobüsünü geçme” hatası teknik olarak küçük görünebilir; ancak uzun kuyruk riskler (long-tail risks) dünyasında bu tür mikro hatalar makro güvenlik krizlerine dönüşür.

Otonom Araçlar İçin Büyük Sorun: Exception Handling

Otonom sürüş, sadece yol çizgilerini takip etmek ve diğer araçları tanımak değildir.
Asıl zorluk:

Nadir, karmaşık, tahmin edilmesi zor durumları yönetmek.

Bu vakada sorun, “okul otobüsü durdu → dur işareti çıktı → yasal olarak durmalıyım” şeklindeki deterministik bir kural değil. Çünkü otonom sistemler çoğu zaman:

• karmaşık ışıklandırma,

• farklı açılardan görünen stop kolları,

• sensör gürültüsü,

• kamera/ lidar sinyal karışıklığı
  gibi değişkenlerle karşılaşıyor.

Model burada yalnızca nesneyi tanımakta değil, niyeti yorumlamakta da zorlanıyor.
Bir başka deyişle:
Sensörler görüyor; model tam olarak anlamıyor.

İş Modeli Açısından Çıkan Sonuç: AI Güvenliği İşin Kendisi

Waymo’nun bu sorunla karşılaşması sürpriz değil; asıl soru şu:

Böyle bir işletme, güvenlik problemlerini çözmedikçe nasıl ölçeklenecek?

Robotaxi iş modeli, ancak üç koşul aynı anda sağlandığında çalışıyor:

1. Regülatör güveni

2. Kamu güveni

3. Operasyonel verimlilik

Bu tür olaylar üçüne de zarar veriyor:

• Düzenleyiciler daha fazla belge, test, kısıtlama talep ediyor.

• Toplumun güveni her vaka sonrası azalıyor.

• Araçların operasyon saatleri kısıtlandığında iş modeli verimsizleşiyor.

Yani Waymo’nun sorunu sadece teknik değil; pazar tasarımı ve ölçeklenebilirlik sorunu.

Stratejik Perspektif: AI Şirketleri İçin Tehlikeli Bir Precedent

Bugün tartışılan Waymo ama konu burada bitmeyecek.

Otonom sistemlerdeki hata türleri şunları tetikleyebilir:

• Yeni regülasyon dalgaları

• Sertleşen “AI güvenlik” standartları

• Model performansının gerçek dünyada yeniden tanımlanması

• Daha yavaş şehirleşme / dağıtım stratejileri

Kısacası:
Tek bir şirketin hatası tüm sektörün izinlerini, algısını ve yatırım temposunu etkileyebilir.

Tıpkı uçak kazalarının havacılık sektöründeki etkisi gibi, otonom araç endüstrisindeki her vaka “kolektif hafızaya” yazılıyor.

Waymo’nun Tavrı: İtiraf + Proaktif Geri Çağırma

Waymo’nun açıklaması ilginç bir denge içeriyor:

• “Sektörde en güvenli performansa sahibiz”

• “Ama bu senaryoda davranışımız yeterince iyi değil”

• “Bu nedenle gönüllü yazılım geri çağırması yapıyoruz”

Bu, AI şirketlerinin benimsemeye başladığı yeni iletişim modelinin prototipi:

“Güvenlik kültürü + şeffaflık + hızlı düzeltme.”

Ancak soru şu:
Bu yaklaşım krizin kendisini çözüyor mu, yoksa sadece PR katmanını mı yönetiyor?

Büyük Resim: AI Sistemleri Artık Fiziksel Dünya ile Gerçek Bir Pazarlık Yapıyor

Waymo vakası bize şunu gösteriyor:
AI modelleri ne kadar güçlü olursa olsun, fiziksel dünya hâlâ her sistemi test eden tek yer.

Yani laboratuvar başarıları değil, gerçek sokaklarda, gerçek çocukların olduğu ortamlarda yapılan testler belirleyici oluyor. Otonom araçlar sadece bir teknoloji projesi değil… Toplum, hukuk, şehir planlaması ve işletme ekonomisi kesişiminde bir sistem mühendisliği problemi.

Bu nedenle Waymo’nun yaşadığı sorun sadece bir şirketin problemi değil; AI ekonomisinin ölçeklenme sınırlarının ilk büyük göstergelerinden biri.

Otonom araçların en büyük krizi teknoloji değil, bağlam anlama kapasitesi

Waymo gibi şirketler müthiş sensörler, yüksek çözünürlüklü lidarlar, petabaytlık veri setleri kullanıyor.
Sorun teknolojide değil; teknolojinin insani bağlamı eksiksiz yorumlama kapasitesinde.

Bu olay bize şunu hatırlatıyor:

Gerçek dünyada tek bir yanlış yorum, milyonlarca doğru kararın değerini sıfırlayabiliyor.

Ve AI ekonomisinin geleceği, bu kırılganlığın ne kadar hızlı giderilebileceğine bağlı.