Yapay Zekanın Şimdiki ve Gelecek Zamanı: Bir Değerlendirme

Yapay Zekanın Şimdiki ve Gelecek Zamanı: Bir Değerlendirme

 

Prof.Dr. Ulaş Başar Gezgin, ulasbasar@gmail.com

 

Bu çalışmada, Stanford Üniversitesi tarafından yayınlanmış olan ‘Artificial Intelligence Index Report 2024’ adlı raporunu değerlendiriyor; sağlanan veriler ışığında çeşitli çıkarımlarda bulunuyoruz. Çalışmamız, raporun içeriğini yansıtır biçimde 9 bölümden oluşuyor:

1. Yapay Zeka Konusundaki AR-GE Çalışmaları

2. Yapay Zekanın Teknik Başarıları

3. Sorumlu Yapay Zeka Kavramı

4. Yapay Zeka Ekonomisi

5. Bilimde ve Tıpta Yapay Zeka

6. Eğitimde Yapay Zeka

7. Yapay Zeka Politikaları ve Yönetimi

8. Yapay Zeka ve Çeşitlilik

9. Yapay Zeka ve Kamuoyu

 

1. Yapay Zeka Konusundaki AR-GE Çalışmaları

 

Yapay zeka konusunda belli başlı olarak 3 oyuncu anılabilir: Başlangıçta, devlet kurumlarının (özellikle orduların) yaptığı çalışmalar öne çıkıyordu. Son zamanlarda ise, özel sektör, yapay zeka çalışmalarında başı çekiyor. Onu açık arayla akademi izliyor.

 

Yapay zekanın eğitilme masrafı, gün geçtikçe daha da artıyor. Bu nedenle, üretici yapay zeka şirketlerinin azelleşmeye (oligopoli) doğru gittiğini görüyoruz. Bu alana giriş çok masraflı. Şirketler arasındaki yarışma çok çetin.

 

Yapay zeka çalışmalarında, ABD, belki de şimdilik, başı çekiyor. Onu açık arayla Çin, AB ve İngiltere izliyor. Fakat bu ara, hızla kapanabilir; çünkü yapay zeka patentlerine baktığmızda Çin en önde gidiyor. Çin’in bir de nüfus çokluğu ve gözetim toplumu modeli nedeniyle büyük veri üstünlüğü var.

 

Bir yandan da, açık kaynak yapay zeka çalışmaları hız kazanıyor; fakat bunların büyük şirketlerle yarışması, maliyetler düşünüldüğünde kolay görünmüyor. Yapay zekayla ilgili makaleler de hızla artıyor.

 

 

2. Yapay Zekanın Teknik Başarıları

 

Yapay zeka iyimserlerinin düşündüğünün tersine, yapay zeka (belki de henüz) insanların yapabildiği bazı görevleri yerine getiremiyor. Görüntü tanıma gibi konularda yapay zeka oldukça başarılı. Örneğin, yapay zekanın radyologların işlerini elinden alması bekleniyor. Ancak, sağduyu gerektiren sıradan işlerde yapay zeka hâlâ geride. Örneğin, bir sınıfta “hava da sıcak oldu” dersek, bir öğrenci çıkıp camı ya da havalandırmayı açar. Ama kimse bunu söylemiş değil. Bu, çıkarıma bir örnektir ve edimbilim (pragmatik) denilen dilbilim alt alanına karşılık gelir. Bu tür çıkarsamalarda yapay zeka zorlanıyor.

 

Yapay zeka hızla bütüncülleşiyor: İmge ve metin işleyiciler iç içe geçiyor. Buna ‘çoklu modlu model’ deniyor. Birçok işi ayrı ayrı yapay zekalar yapmaktayken (örneğin video üretme, sunum hazırlama vb.), geleceğin yapay zekaları İsviçre çakısı gibi çok işlevli olacak.

 

Yapay zeka, durmak bilmiyor. Aşılan bir hedef, yeni bir hedefin başlangıcı olarak görünüyor.

 

Girilen veriler ne kadar kirli olursa, yapay zeka o kadar yanılıyor. Son dönemde bu konuda duyarlılık artıyor; daha ‘temiz’ veriler giriliyor. Örneğin, önceki verilere dayanarak siyahları suçlu bulan yapay hukuk programları gözden düşüyor. Ancak, yapay zekanın önünde çatallı bir yol var: Toplumda var olan adaletsizlikleri, ayrımcıları yansıtmak ya da onların üstüne çıkıp demokratik bir çıktı sağlamak.

 

Yapay zekalar sayıca artarken, onların üzerinde insan editörlerin etkisi önem kazanıyor. Kimi şirketler, aynı soruya verilen yapay zeka yanıtlarının değerlendirilmesini ve bu yolla insansallaştırılmasını getiren bir iş modeline sahipler. Yapay zekalar, insan editörlerin yorumlarına göre, bir daha eğitimden geçiriliyor.

 

Üretici yapay zekaların ortaya çıkışı, robot çalışmaları alanında da etkisini duyumsatıyor. Robotlar soru soruyor ve yanıtlıyor. Böylelikle, daha gerçeğe uygun bir nitelik kazanıyorlar.

 

3. Sorumlu Yapay Zeka Kavramı

 

Yapay zekaların hangi ölçütlere göre değerlendirileceği tartışması sürüyor. İlgili şirketler tek bir ölçüt seti kullanmadığından, karşılaştırma yapmak zorlaşıyor. Şirketlerin etik sorunlar nedeniyle sorumluluk alması gerekiyor.

 

Sahte videolar (deepfakes) yaygınlaşıyor ve bunların doğruluğunu test edecek araçlar yeterince gelişmiş değil. Facebook gibi uygulamalarda ‘yapay zekayla yapılmıştır’ etiketi görüyoruz; ancak bu gibi girişimlerin ne kadar etkili olacağını zaman gösterecek.

 

Yapay zeka, insanlık için çeşitli olanaklar yaratırken, riskler de barındırıyor. Bunun en dikkate değer örneği, yapay zekalı silahlanma yarışı. Bunun dışında, gözetim toplumu tartışmaları da önem kazanıyor. Veri güvenliği de not edilmeli. “Kişisel verilere kimin erişimi olacak ve ne hakla?” gibi sorular akla geliyor.

 

Yapay zeka, telif hakkı olan ürünlere dayanıyor. Yazarlar ve sanatçılar, yapay zeka şirketlerini kendilerine telif ödenmediği için dava ediyor. Bu davalar kabul edilirse, yapay zeka geliştirmenin bedeli iyice artacak. Bu da, bu konudaki gelişmelere ket vurabilecek. Öte yandan, insan üretimlerinden doğan hakların da korunması gerekiyor.

 

Yapay zeka şirketleri, şeffaflık konusunda oldukça zayıf. Yapay zekaların nasıl eğitildiği, yöntem ve algoritmalar kamusal gözlere açık değil. Bu da, yapay zekaları bir kara kutu durumuna getiriyor.

 

Yapay zeka tartışmalarındaki kısa erimcilik (short-termism) eleştiriliyor. Kısa erimde, algoritmik ayrımcılık gibi sorunlar öne çıkarken, yapay zekanın uzun erimde insanlığın sonunu getirme riski var. Gerçekte, yapay zekanın kendisinden çok, yapay zekayı insanlıkdışı amaçları için kullanacak güçlerden korkuyor olmalıyız.

 

Gözden kaçan bir konuda şu: Yapay zekalar, kaçınılmaz olarak ideolojik olacaktır; çünkü insan verisi ideolojiktir. Herkesin doğru bulduğu bilgiler olduğu gibi (örneğin dünyanın en yüksek dağı), tartışmalı olan bilgiler de olacaktır (örneğin, ABD’nin neden Japonya’ya atom bombası attığı). Bu konularda, üretici yapay zekaların farklı görüşlere yer vermesi gerekir ama böylesi bir öneri bile, bu sorunu çözmeye yetmeyebilir.  

 

4. Yapay Zeka Ekonomisi

 

Üretici yapay zekaya yönelik yatırımlar, şaşırtıcı olmayacak bir biçimde artıyor. ABD, bu konuda, Çin’in çektiğinin yaklaşık 9 katı kadar daha fazla yatırım çekiyor.

 

Yapay zekanın açmazlarından biri şu: Üretkenliği arttırırken, istihdamı düşürüyor. Yapay zeka işlerinde bile, yapay zekaların gelişmesiyle birlikte bir düşüş yaşanıyor.

 

Yine şaşırtıcı olmayacak biçimde, yapay zeka, şirketlerin maliyetlerini düşürürken, kazançlarını arttırıyor.

 

Yapay zeka şirketlerinin sayısı hızla artarken, toplam yapay zeka yatırımı o hızla artmıyor.

 

Bugün ortalama olarak şirketlerin yarısı, yapay zekayı iş amaçlı kullandığını bildiriyor. Kuşkusuz, bu sayı, daha da artacak.

 

Çin, endüstri robotları kesiminde, Japonya’yı geçerek fark atmış durumda. Dünyada, endüstri robotlarının yarıdan fazlası Çin’de üretiliyor.

 

Yapay zeka kullanımı, üretkenliği ve iş kalitesini arttırıyor. Öte yandan, yapay zekayla birlikte, nitelikli iş gücü, niteliksizleşebiliyor: Tasarımı Canva’yla yapan kullanıcılar, şirketteki tasarımcıların işsiz kalmasına ve böylece “ne iş olsa yaparım” durumuna düşmesine yol açıyor. Böylelikle bir tasarımcı, örneğin, kurye oluyor. Bu, başka bir açıdan, insan kaynağı israfı olarak görülebilir.

 

5. Bilimde ve Tıpta Yapay Zeka

 

Yapay zekayla yapılan bilimsel buluşlar sayıca artıyor. Tıpta üretici yapay zeka kullanımı da artış grafiği sergiliyor. Çok sayıda yapay zekalı tıp aygıtı, onay almış durumda.

 

6. Eğitimde Yapay Zeka

 

Bilgisayar bilimlerinde eğitim gören lisans öğrencileri sayıca artıyor; ancak aynı yükseliş, lisans üstünde geçerli değil. Bu konuda dereceleri olanların çoğu, artık üniversitelerde çalışmak yerine, şirketlerde çalışıyor. Endüstriden akademiye geçiş yapanların oranı düşüyor. Öte yandan, yapay zekayla ilgili lisans üstü programların sayısı artıyor. Avrupa’da ilgili alanlardan mezunların çoğu, İngiltere ya da Almanya eğitimli oluyor.

 

7. Yapay Zeka Politikaları ve Yönetimi

 

Yapay zekanın yaygınlaşmasıyla, tam da hızına yetişememekle birlikte, ilgili yasal düzenlemeler sayıca artıyor. Kimi eleştirmenler, aşırı düzenlemenin yapay zeka atılımlarına ket vurma olasılığına dikkat çekiyor. ABD ve AB, bu düzenlemelerde öne çıkıyor. Yapay zeka konusu, artık parlamentolarda daha çok konuşuluyor.

 

8. Yapay Zeka ve Çeşitlilik

 

Bilgisayar bilimleri mezunlarının etnik çeşitliliği artıyor. Asyalılar öne çıkıyor. Öte yandan, kadın-erkek mezun oranında çok fazla iyileşme gözlenmiyor.

 

9. Yapay Zeka ve Kamuoyu

 

Yapay zeka, geniş kitleler tarafından kuşku, kaygı ve korkuyla karşılanıyor. Birçok ülkede, olumsuz beklentiler söz konusu. Çoğunluk, yapay zekanın ekonomik etkilerinin yıkıcı olacağını düşünüyor. Gençler ve yüksek gelir grubuna sahip olanlar, yapay zeka konusunda daha iyimser.

 

***

 

Böylelikle değerlendirmemizin sonuna geldik. Daha söylenecek çok söz var; gerisini zaman gösterecek.