Rachel Lomasky
Kısa vadede, yönetimde üretken yapay zeka muhtemelen özel sektördeki kullanıma oldukça benzeyecek. Şu anda stajyerler ve yardımcılar ordusu tarafından yapılan birçok görevi devralacak ve bu görevlerde destek sağlayacak.
Forumdaki yazısında Charles T. Rubin, insan yönetimini yapay genel zekaya (AGI) devretmenin büyük sorunlara yol açacağından endişe ediyor. Dünya genelinde, özellikle Amerika Birleşik Devletleri’nde, birçok yetersiz hükümet yetkilisi var. Ancak, bu yetkililerin yakında robot efendilere dönüşeceğinden endişelenmemize gerek yok — çünkü böyle bir teknoloji henüz ufukta görünmüyor.
Yeni üretken yapay zeka modellerinin, insan seviyesinde (veya daha üstün) bilişsel yeteneklere sahip robotları yakınmış gibi hissettirmesi nedeniyle bu endişenin kamuoyunda yer bulması anlaşılabilir bir durum. Bu nedenle, yakında kıtlığın olmadığı bir dünyada yaşayacağımızı hayal etmek kolaydır.
Gerçekte ise yapay zeka ilerlemesi daha sıradan bir süreçtir; yalnızca birçok işin bir parçası olan görevleri yerine getirmektedir. Bu verimlilik artışları önemli olmakla birlikte, sansasyonel olmadıkları için manşetlere taşınmazlar. Bunun yerine, medya ve eğlence sektörü ütopyaları (mekanik, zeki köleler tarafından desteklenen) ve distopyaları (mekanik, zeki efendiler tarafından yönetilen) tasvir eder. Rubin ise her ikisini birden hayal ediyor.
Ona göre, Yapay Genel Zeka (AGI – Artificial General Intelligence) kaçınılmazdır ve kıtlığın ortadan kalktığı bir dünyaya yol açacak kadar kusursuzdur (her ne kadar mekanizması belirsiz olsa da), ancak hükümet yönetiminde kusurlu olacaktır. Hükümet yönetimi önemli ölçüde iyileştirilmeden, nasıl mükemmel bir üretim sağlanabilir ve dolayısıyla kıtlık ortadan kalkabilir? Beceriler ve teknoloji, biri olmadan diğerinin var olamayacağı kadar birbirine bağlıdır.
Elbette, makul insanlar (ve makul olmayan pek çok insan) AGI’nin ne kadar yakın olduğu ya da “insan seviyesi”nin nasıl belirleneceği konusunda hemfikir değil. Zeka, insanlar arasında ve özellikle görevlere bağlı olarak büyük farklılıklar gösterir.
“Turing Testi”nin yaratıcısı Alan Turing, muhtemelen konuşma yetisinin yeterli olduğuna inanıyordu, çünkü bu yeti (özellikle bilgisayar bilimcileri için) oldukça zorlayıcı olabilir. Diğer AGI testleri ise fiziksel alanın da anlaşılmasını gerektirir ve bu, mevcut üretken yapay zeka modellerinin özellikle zorlandığı bir konudur.
Örneğin, bir robotun talimatlara göre düz paketlenmiş mobilyaları monte etmesi (ki bu, pek az insanın bile başarabileceği bir engeldir). Teknoloji AGI’ye yaklaşsa bile, bunun başarıldığı konusunda tartışmalar sürecektir.
Kafa karışıklığı anlaşılabilir bir durumdur; çünkü Yapay Genel Zeka’nın (AGI – Artificial General Intelligence) ortaya çıkış zamanını tahmin etmek her zaman zor olmuştur.
1950’de Alan Turing, bunun bilgisayar depolama kapasitesinin yaklaşık 125 MB’a ulaştığında gerçekleşeceğini öngörmüş ve bunun yaklaşık 50 yıl süreceğini tahmin etmişti. 1970’te, erken dönem yapay zeka öncülerinden Marvin Minsky, AGI’nin “üç ila sekiz yıl” uzakta olduğunu öngörmüştü. Ray Kurzweil ise 2029’da AGI’nin gerçekleşeceğini tutarlı bir şekilde öngörmeye devam etmektedir.
Günümüzün birçok yapay zeka lideri de AGI’nin çok yakında gerçekleşeceğini öngörüyor. Belki haklı çıkacaklar. Ya da belki de mevcut teknolojilerimizin bir uzantısı değildir ve onlar, 1966’da ELIZA sohbet robotu tarafından kandırılanlar gibidir.
Gökdelen inşa etme teknolojisi ne kadar ilerlerse ilerlesin, Ay’a ulaşamaz. Mevcut üretken yapay zeka teknolojimiz bir roket gemisi değil.
AGI (Yapay Genel Zeka) geliştirilse bile kusursuz olmayacaktır. Rubin, yazısının sonunda şu soruyu sorarak bitiriyor:
“Eğer ütopya mümkün değilse, insan emeğinin ve çabasının yapay zekaya tabi kılındığı veya yapay zeka tarafından gereksiz hale getirildiği bir dünya istememizin sebebi nedir?”
Ütopya mümkün değildir. Asla da olmayacaktır. Yapay zeka, insanlığın geliştirdiği diğer tüm araçlar gibi kusurludur. Ancak bu, insan ilerlemesidir — insanların daha iyi amaçlara odaklanabilmesi için işleri yerine getiren araçlar.
Her icadın bazı dezavantajları vardır ve yapay zeka da farklı değildir. En katı anlamıyla gerekli olmayabilir, ancak insanlık durumunu iyileştirmede marjinal bir adımdır.
Bu nedenle, üretken yapay zeka kıtlığı ortadan kaldırmayacaktır. Verimliliği önemli ölçüde artırabilir ve birçok sektörde işleri kesinlikle yerinden edebilir.
Örneğin, serbest yazarlık, transkripsiyon, stok fotoğrafçılık ve müşteri hizmetleri işlerinde şimdiden bir düşüş yaşanıyor. Birçok kişi, kaybedilen işlerin yerine yenilerinin nerede yaratılacağı konusunda haklı olarak endişeleniyor; özellikle de yapay zekaya doğrudan bağlı olmayan sektörlerde.
Yeni işler ortaya çıkacaktır, ancak bu zaman alacaktır. İlk cep telefonları, mühendisler için hemen yüksek maaşlı işler yarattı; ancak yıllar sonra bu sektör, dolaylı olarak Uber sürücüleri ve TikTok içerik üreticileri gibi yeni işler ortaya çıkardı.
En azından kısa vadede, kıtlık, çığır açan teknolojilerden çok gübre ve nakliye konteynerleri gibi unsurlarla ortadan kalkacaktır.
Joseph Schumpeter, bazı işlerin yok olduğu ve yeni (muhtemelen daha iyi) işlerin yaratıldığı süreci “yaratıcı yıkım” olarak adlandırmıştır. Ancak, özellikle modern değişim hızında, yeni işler aynı işini kaybeden kişiler tarafından doldurulmuyor.
Bununla birlikte, yapay zekanın bazı işleri, örneğin metin yazımı gibi, tamamen değiştirmek yerine dönüştürmesi muhtemeldir. Örneğin, üretken yapay zeka yaratmak, onu kullanmak ve etrafında yeni araçlar geliştirmek gibi yeni işler ortaya çıkacaktır.
Cep telefonu üreticileri büyük kazançlar elde etti; ancak ekosistemdeki diğer herkes de öyle — telefon kılıfı üretenlerden uygulama geliştirenlere ve hatta bu yeni platformları kullanarak dolaylı olarak kazanç sağlayanlara kadar. Henüz çok yeni bir teknoloji olduğu için şu anda yeni işleri görmek oldukça zor, ancak yeni işler ortaya çıkacaktır.
Elbette, üretken yapay zeka, önceki teknolojilerden daha yaratıcıdır (kelimenin bazı tanımlarına göre) ve yalnızca fiziksel emeğin değil, entelektüel emeğin de yerini alacaktır. Tıpkı hesap makinesinin matematik çalışmalarını kökten değiştirdiği gibi, üretken yapay zeka da yazma süreçlerini dönüştürecektir.
Şu anda, bağlantı listesi yerine doğal dilde sonuçlar veren mükemmel bir arama motoru gibidir. Araştırma ve yazma ile ilgili bazı sıkıcı işleri ortadan kaldıracaktır; ancak insan etkileşiminin gerekliliğini tamamen ortadan kaldırmayacaktır.
Örneğin, muhasebe memurları ortadan kalkmış olsa da, muhasebecilerin sayısı hiç olmadığı kadar fazla. Benzer şekilde, üretken yapay zeka, insan tarafından yaratılan sanatın bazı kullanım alanlarının yerini alacaktır. Ancak yeni sanat formu, eskisiyle bir arada var olmaya devam edecektir: resimler ve fotoğraflar, konserler ve Spotify, Broadway ve Hollywood.
Hatta, üretken yapay zeka temelli sanat biçimleri şimdiden ortaya çıkmış durumda.
AGI (Yapay Genel Zeka – Artificial General Intelligence) çok daha yetenekli hale gelse bile, insanlar işleri Rubin’in öngördüğü gibi “süper zeki yapay zekaya” devretmeyeceklerdir.
Süper zeki yapay zeka, geçmişin merkezi planlamacılarından daha iyi hesap tablolarına sahip olabilir; ancak yine de teknokrasi ve merkezi planlamanın her zaman karşılaştığı sorunlarla karşılaşacaktır. Ayrıca, insanlar işleri başkalarına devretmeye oldukça isteksizdir; fakat belki de kötü politikacılardan ve otomasyon önyargısından duyulan hayal kırıklığı onları bu noktaya getirebilir.
Kaçınılmaz olarak, yapay zeka insanların yaptığı daha fazla görevi devralmaya devam edecektir. Ancak, kontrolden çıkacağını hayal etmek tamamen yanlıştır. Asimov’un Robotların Üç Yasası’nda fark ettiği gibi, insanlar güçlü kontrol mekanizmaları olmadan yapay zekayı serbest bırakmayacaktır. Onun akıllı robotları, esasen onları köleleştiren kontrol mekanizmalarına sahipti.
Model uygulama süreçlerinde insanlar “döngü içinde” yer alır; sistemi tasarlar, doğrular ve dağıtıma geçmeden önce test ederler. Ayrıca, sistem çalışırken de izleyip gerekli düzeltmeleri yaparlar.
Daha kritik durumlarda ise insanlar “döngüde” olabilirler; yani sistemin eylemlerini durdurma veya değiştirme yetkisiyle denetleme görevini üstlenirler.
Hem kamu hem de özel kuruluşlar bu konuda çerçeveler geliştirmektedir. Örneğin, NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (NIST AI Risk Management Framework) buna bir örnektir.
Rubin, yapay zekanın “tüm enerji kaynaklarını kendine ayırırsa” ne olacağını soruyor. Böyle bir durumda geliştiriciler ya bu sorunu çözerler ya da en kötü ihtimalle sistemi kapatırlar. Aslında, insan biriktirme eğiliminden çok daha fazla korkmalıyız; çünkü insanları kontrol etmek çok daha zordur.
Ayrıca, sadece bir şirketin AGI’yi (Yapay Genel Zeka) geliştirmesi mümkün olsa da, şu anda sağlıklı bir rekabet ortamı mevcut. Hem büyük şirketlerden hem de daha küçük firmalardan birçok model ortaya çıkıyor.
DeepSeek gibi ücretsiz ve açık kaynaklı modeller de neredeyse aynı performansta, ancak daha düşük maliyetli alternatifler sunuyor. James Madison, Federalist No. 51’de “Hırs, hırsla dengelenmelidir.” demiştir.
Güçlü ve kötü niyetli modellere sahip teknoloji şirketleri, hem diğer şirketler hem de yapay zekaya veya onu kontrol eden şirketlere güç vermek istemeyen insanlar tarafından engellenecektir.
Her halükârda, süper zekanın neler yapabileceğini tartışmak için henüz çok erken. Rubin, insan motivasyonlarını yorumlamanın zor olacağı konusunda neredeyse kesinlikle haklı. Ayrıca, bunun yanı sıra daha pek çok zorluk var.
İnsanların yapay zekanın bizi yönetmesine izin vermesi konusunda endişelenmemize gerek yok; ancak şu anda hükümetlerde nasıl kullanıldığı konusunda endişelenmeliyiz.
Yapay zekanın kötü amaçlarla kullanılması için süper zeki olması gerekmez. Tüm araçlar gibi, onu kullananların amaçları doğrultusunda hareket edecektir. Örneğin, özel sektörde bankalar, kredi kararlarını borçluların çıkarlarına göre değil, kendi çıkarlarına göre vermek için yapay zekayı kullanıyor. Benzer şekilde, hükümetlerin yapay zekası da vatandaşlara değil, bürokratlara hizmet ediyor.
Bu nedenle, yapay zekanın kamu yararına kullanılmasını nasıl sağlayacağımızı sormak çok mantıklı. Ayrıca, insanların yapay zekanın kararlarına körü körüne güvenmelerini nasıl engelleyeceğimizi sormak da mantıklıdır; çünkü yapay zeka, insan politikacılar kadar aldatıcı ve aptalca olabilir.
Kısa vadede, yönetimde üretken yapay zeka muhtemelen özel sektördeki kullanıma oldukça benzeyecek. Muhtemelen, şu anda stajyerler ve yardımcılar ordusu tarafından yapılan rapor yazma, düzenleme ve yasa tasarılarını özetleme gibi birçok görevi devralacak ve bu görevlerde destek sağlayacaktır.
Pasaport yenileme işlemleri ve hibe başvuruları gibi bazı sıkıcı işlerde de kolaylık sağlayacaktır.
Sohbet robotları, insanların devlet hizmetleri hakkında bilgi edinmesine ve bu hizmetlerden yararlanmasına yardımcı olacaktır. Medicare talepleri gibi dolandırıcılık tespitine yönelik uygulamalar da yaygınlaşacaktır.
Tabii ki, bu teknoloji gözetim ve öngörücü polislik gibi daha kötü amaçlarla da kullanılmaktadır. Bu kullanımların şeffaf ve etkili olmasını sağlamak için bugün harcanan çaba, olası AGI (Yapay Genel Zeka) endişelerinden daha mantıklı bir yatırımdır.
Yapay zekanın hükümetlerin sıkıcı işlerinin çoğunu yapması çok da heyecan verici değildir. Eğer yapay zeka bir gün, yasama organlarımızı oluşturan insan kılığındaki yetersiz kişilerin yerine, tüm paydaşların görüşlerini dikkate alan ve dengeli, iyiliksever bir diktatörlük kuran mükemmel bir sistem koyabilirse, o zaman bu durumla başa çıkmamız gerekecektir.
Ancak asıl endişemiz, yapay zekanın önyargılı, dengesiz ve aptalca davranan kişiler gibi hareket etmesidir. Ama zaten politikacılarımız konusunda da aynı endişeye sahibiz.
Rachel Lomasky, kuruluşların sorumlu yapay zeka kullanmasına yardımcı olan Flux şirketinde Baş Veri Bilimcisi olarak görev yapmaktadır. Kariyeri boyunca, bilim insanlarının makine öğrenimi algoritmalarını eğitmelerine ve üretime geçirmelerine yardımcı olmuştur.
Kaynak: https://lawliberty.org/forum/from-ballots-to-bots/?mc_cid=653aedb777&mc_eid=345c45bfca
