Yazı: Albert Ali Salah
2025’in yeniliği çoktan gerilerde kalmış olsa da özellikle geçen haftalarda pek çok yapay zeka gurusu, 2025 ile ilgili öngörülerini paylaşmaya devam ettiler. ABD’de Trump’ın seçilmesi ile birlikte yapay zekayı büyük bir fırsat olarak görenlerin sesleri genel gidişat hakkında karamsar olan uzmanların söylediklerini iyice bastırmaya başladı.
- Bu hafta Paris’te yapılan yapay zeka zirvesinin ardından Avrupa Birliği Komisyonu, 2025 çalışma programını yayımladı ve daha önceden planlanmış yapay zeka regülasyonlarının bir kısmının programdan çıkartıldığı görüldü. Politikacılar, yapay zekanın önünü açmak ve getireceği büyük ekonomik avantajlardan mümkün olduğunca yararlanmak istiyorlar.
Yapay zekanın otomasyon konusunda, Endüstri Devrimi ile başlayan seri üretimden sonraki büyük atılımın zeminini oluşturduğu şüphesiz. Seri üretimin ötesinde, yapay zeka daha “butik” işlerin otomasyonunu yapabilmemizi de sağlıyor. Mesela bir ormanın kamera ve yapay zeka destekli başka algılayıcılarla izlenerek başlayan yangınların anında tespit edilmesi mümkün olabilecek. İnsanlarca yapıldığında tekdüze, yorucu ve sınırlılıkları olan bir iş olduğundan bu tür işlerin otomasyonu son derece mantıklı.
Benzer şekilde özellikle yeni malzemelerin geliştirilmesi, protein etkileşim analizi, ilaç ve kimyasal geliştirme konularında yapay zekaya bağlı otomasyon büyük gelişmeler vadediyor. Pek çok karmaşık etkileşimi aynı anda değerlendirmek veya ayrıntılı olasılık hesapları yapmak insan beyninin sınırlarını zorluyor; bu yüzden de bilgisayarlar bunları gerektiren işlerde insanlardan daha başarılı olabiliyor. Büyük dil modelleri de tek bir insanın hafızasında tutamayacağı kadar büyük veriyi saklayıp işleyebildiği için farklı şekillerde insan performansını arkada bırakabiliyor.
Yaratıcılık gereken işlerde yapay zeka sistemlerinin başarısı ise çok tartışılan konular arasında. Bu sistemler binlerce insanın emeğini ve yaratıcılığını bir anlamda kataloglayarak, belleklerinde saklayıp işleyerek yeni çıktılar üretebiliyor. Bunların gerçekten yaratıcı olmadığını söylemek çok güç çünkü insanlar da benzer şekilde kendilerinden önce yaratılmış pek çok şeyi öğrenerek üretiyorlar. Fakat bazı alanlarda yaratıcılıktan ziyade ayrıntılı ve sistemli çalışma öne çıkıyor. Bunlar yapay zeka otomasyonuna daha açık işler.
Örneğin patoloji imgelerinde kanserli doku tespiti, samanlıkta iğne aramak gibi bir iş olduğu için bunun otomasyonunda yapay zeka kullanmak doğru bir yaklaşım olabilir. İşinde çok iyi bir patolog ancak uzun yılların ardından edindiği tecrübeyle çok üst seviyelere gelebiliyor. Bu seviyede patolog sayısı az. Üstelik bu tür uzmanların zamanları çok kıymetli. Hâliyle yapay zekanın ortalama bir patolog seviyesinde çalışması bile çok faydalı olabilir.
Bu tür örnek uygulamalara bakarak bir uzmanın vaktini çok daha etkin kullanabileceği bir insan-yapay zeka işbirliği öngörülebilir. Fakat bu tip işbirlikleri üretimi artırmak ile aynı üretim için harcanan zamanı azaltmak arasında bir seçim yapmayı gerektiriyor. Patoloji örneğini düşünürsek bu işin yapıldığı kurum, yapay zeka sayesinde aynı miktar iş için çok daha az bir bütçeyle daha az uzman kadrosu kullanabilir veya aynı uzman kadrosundan yapay zeka sayesinde çok daha fazla verim alabilir.
- Bugün bir hastanede iyi bir patoloji uzmanı tek bir hastanın doku görüntülerinin incelenmesine bir saat vakit ayırıyorsa yapay zeka sayesinde aynı işi beş dakikada yapabilir veya yine bir saat ayırarak çok daha güvenilir bir sonuç elde edebilir.
Dünyanın gidişatı bu seçeneklerden daha çok birincisinin öne çıkacağını gösteriyor. Kapitalist ekonominin sürekli daha fazla üretim, daha fazla tüketim ve sonu olmayan bir performans artışı beklemesi yapay zeka sayesinde dünya kaynaklarını giderek daha hızlı tüketir hâle geleceğimize, eşitsizliklerin artarak para ve gücün gittikçe daha küçük bir zümre elinde toplanacağına işaret ediyor.
Roald Dahl’ın 1964 yılında yayınlanan Charlie ve Çikolata Fabrikası kitabında olduğu gibi içinde çok az gerçek insan çalışanla, çoğu otomasyonla idare edilen ve dolayısıyla tek bir kişi için büyük zenginlik üreten fabrikalarımız olacak. Klasik anlayışa göre bu sayede daha iyi ve daha çok çikolata yenilebiliyorsa buna ekonomik büyüme ve gelişme diyoruz. Ama bu yaklaşım ne dünya kaynaklarının tüketimini ne de eşitsizlikleri hesaba katıyor. Örneğin çikolataların üretilmesi ve paketlenmesi için kullanılan hammaddeler, üretimde kullanan metotlar ve tedariki için harcanan kaynaklar dünyaya bir yük oluyorsa (ekstra çevresel ve sosyal maliyetler çıkartıyorsa) bu durum, hesaplamaların eksi hanesine yazılamıyor. Bu yüzden neredeyse sadece işinden olan kesimin ses çıkarması dışında üretimde otomasyonun ağırlığının artmasına itiraz gelmiyor.
Çin, Stargate projesi ve AB
Ocak ayının ortasında Donald Trump, yapay zeka altyapısı için 500 milyar dolarlık özel sektör yatırımı planlandığını (Stargate Projesi), bu kritik teknolojide rakip ülkeleri geride bırakmayı amaçladıklarını duyurdu.
En büyük rakip olarak Çin’i gördüklerini kestirmek zor değil. Dahası, Çin’deki korumacı devlet politikalarının Çin’in teknolojik alanlardaki gelişimine olumlu etkisi olduğuna karar vermiş görünüyorlar ve buna benzer bir stratejiyi uygulamaya çalışıyorlar.
- Çin uzun zaman “Sanal Çin Seddi” diyebileceğimiz (Great Firewall of China) bir uygulamayla Google servislerine erişimi yasaklamış, bu şekilde alternatif ürünlerinin palazlanabilmesi için kendi şirketlerine gerekli ortamı sağlamıştı.
Google’ın arama motoru gibi sistemler kullanıcılardan gelen veri ile “öğreniyorlar”. Arama motoruna “Sanal Çin Seddi” yazıp gelen 20 sonuçtan birine tıkladığınızda sistem o 20 sonuç içinden tıklanan sonucun daha iyi olduğu yönünde bir veri elde etmiş oluyor. Yani her kullanımda sistemi iyileştiriyoruz. Bu yüzden yeni bir arama motoru yapmak çok zor, eskisinin milyarlarca kullanıcıdan gelen veri gibi bir avantajı oluyor. Fakat Çin, kendi şirketleri için bunu mümkün hâle getirdi. Ayrıca ucuz işgücü sayesinde yapay zeka modellerinin ihtiyacı olan veri işaretlemenin çok büyük ölçekte ve düşük maliyetle yapılabilmesini sağladı.
- Yapay zekanın geliştirilmesinin, yani sürekli daha zeki hâle gelmesinin arkasındaki emek süreçleri konusunda daha çok bilgi edinmek isterseniz Antonio A. Casilli’nin yakın zamanda yayımlanan Waiting for Robots: The Hired Hands of Automation kitabına bakabilirsiniz.
Trump ise işe, yapay zeka teknolojilerinin önündeki regülasyon bariyerlerini kaldırarak başladı. 2023 yılında yürürlüğe giren “Yapay Zekanın Güvenceli, Güvenli, Güvenilir Gelişimi ve Kullanımı” konulu kararnameyi iptal etti. Bu kararnamede yapay zeka kullanımının önemli riskleri tespit edilip bunlara karşı önlemler alınıyordu. Örneğin sistemlere “Amerikan halkının hangi içeriğin yapay zeka ile üretildiğini açıkça görebilmesi için içerik kaynağı belirtme ve etiketleme mekanizmaları geliştirme” hedefi koyuluyordu.
- Halkın yapay zekadan doğan risklere karşı bilinçlendirilmesi öngörülüyordu. İşyerlerinde yapay zekanın işçi haklarını azaltmayacak, iş kalitesini düşürmeyecek, işçilerin sürekli gözetim altında tutulmasına yol açmayacak, yeni sağlık ve güvenlik risklerine yol açmayacak ve rekabetçi pazar ortamına zarar vermeyecek şekilde kullanılması isteniyordu.
Daha da önemlisi, hükümetin büyük şirketlerin topladığı kişisel veriyi ve bunlarla üretilen yapay zeka modellerini ciddi şekilde denetleyerek bunların toplumsal risklerini azaltması hedefleniyordu.
Bu tip regülasyonların kaldırılması, dizginlemesi zaten zor olan bir sürecin büyük ölçüde başıboş bırakılması anlamına geliyor. Geçen haftalarda AB Komisyonu’nun aldığı kararın da benzer yönde olduğunu söyleyebiliriz fakat AB, regülasyon konusunda çok daha insan-merkezli politikalar izliyor. 2024 yılında yayımlanan Yapay Zeka Yasası ciddi tedbirler alarak kimi alanlarda yapay zeka teknolojilerini sınırlamış veya yasaklamıştı.
Yapay zeka ve toplumsal riskler
Peki yapay zekanın getireceği toplumsal riskleri tam olarak anlıyor muyuz? Genellikle regülasyonlar, kişisel verinin korunması, insanların doğrudan manipülasyonu gibi alanlara yoğunlaşıyor ama riskler bunlarla sınırlı değil. Nasıl büyük sosyal medya platformlarını yaratırken bunun radikal ve aşırı uçlardaki politikaları besleyecek büyük bir dinamo olma potansiyelini fark etmediysek yapay zeka modellerinin yaygın kullanımının da uzun vadeli sonuçlarını görebilmekten çok uzaktayız.
Özellikle büyük dil modelleri (LLM), çok geniş kullanım alanları ile paralel yeni riskler içeriyorlar. ChatGPT, Claude, Gemini ve son sistemiyle büyük ses getirerek NVIDIA hisselerinin anında değer kaybetmesine yol açan Çin’in DeepSeek sistemi, bir anda milyonlarca kullanıcının gözdesi oldu. Metin bazlı çalışan bu sistemler kendilerine sorulan sorulara cevap veriyor, kullanıcılarıyla sohbet ediyor, fikir veriyor, uzun ve güzel cümleler kuruyor.
- Oysa insanlık, binlerce yıldır ifade gücünü düşüncelerini belli bir olgunluğa getirmiş olmanın bir göstergesi olarak görmeye alışmış… Bu sistemleri kullananlar ürettikleri metinler sayesinde “olgunmuş gibi” veya “eğitimliymiş gibi” görünüyorlar.
Üniversitede 2024 sonunda açtığımız bir doktora pozisyonuna gelen 130 başvurunun en az 80 tanesinde öğrencilerin pozisyona neden başvurduklarını anlatan niyet mektuplarını bu sistemler yardımıyla yazdığını anladık. Zira hepsinde üç aşağı beş yukarı aynı cümleler karşımıza çıktı. Belli ki duyuruyu ChatGPT’ye yükleyip niyet mektubu için yardım istemişlerdi. Yazarının düşüncelerini ve olgunluğunu görebilmek için istediğimiz niyet mektubu artık işlevini yitirmişti.
Yapay zekanın zihinsel üretime ve tüketime etkisi, fiziksel meta üretimine göre daha önemli olabilir. ChatGPT ve benzeri “temel modellerin” (foundation models) bu teknolojiyi gittikçe daha fazla kullanan insanlar üzerindeki uzun vadeli etkileri şu anda hararetle tartışılıyor.
Bir kesim, eğitimde ve iş hayatında bu teknolojinin olumlu sonuçları olacağını, bu sistemler sayesinde öğrencilerin ve çalışanların daha yaratıcı hâle geldiğini savunuyor. Diğer bir kesim ise üretkenlik artarken eleştirel düşüncenin ve yaratıcılığın, dahası yaratıcı ve özgün düşünceyi besleyen yetilerin köreleceğini düşünüyor.
- Burada Eflatun’un Phaidros’ta yapmış olduğu, bir teknoloji olarak “yazı”nın eleştirisi geliyor akla. Yazıya güvenen insan, artık metinleri zihnine nakşetmeyecek, dolayısıyla onlara düşünce üretirken ulaşamayacak ve bilgelikten uzaklaşacaktır.
Yazı, hafızanın ve bilgeliğin ilacı olmaktan çok uzaktır. Öte yandan yazı, metinlere ulaşımı kolaylaştıracaktır; dolayısıyla büyük bir potansiyeli de vardır ama doğru kullanılmadığında bilge olmayı değil bilge gibi görünmeyi sağlayacaktır, o kadar.
Aynı şekilde yapay zekanın da hem üretimi hem de tüketimi artıracağına şüphemiz yok. Kullandığımız pasif üretim ve tüketim araçlarının (örneğin metin editörü programlarının ve sosyal medya platformlarının) gittikçe daha “aktif” olacağı, bize yapay zeka destekli yardım önerecekleri, düşünme, yaşama, söz söyleme ve elbette en önemlisi, bir şeyleri “tüketme” şeklimize gittikçe daha fazla karışacakları aşikar.
Eflatun’un öngördüğü risk ise yükselmeye devam ediyor. Toplum olarak zaten sınırlı miktarda ulaşabildiğimiz bilgeliği yavaş yavaş kaybediyoruz, gittikçe hızlanan bir yaşam döngüsünün içinde, artık ulaşabileceğimiz sınırsız bilgi karşısında seçim yapacak gücümüz ve yetimiz kalmadığı için sadece önümüze konulanı almaya doğru gidiyoruz.
Kaynak: Aposto