Jacop Van Rooijen
Yapay zekâ (Artificial Intelligence – AI) hayatımızda giderek daha baskın bir rol oynamaya devam ediyor. Eleştirmenler, yapay zekânın insan muhakemesinin yerini alması konusundaki endişelerin göz ardı edilmemesi gerektiğini vurguluyor. Yapay zekânın önyargılarını ve sınırlamalarını görmezden gelmek, karar kalitesini düşürebilir ve insanların YZ’ye daha fazla bağımlı hale gelmesi, insan zekâsının değerini azaltabilir. Üstelik bu yalnızca karmaşık kararlar için değil, tüm karar süreçleri için geçerlidir.
İnsanlık, doğru karar verme arayışına kayıtlı tarihten çok önce başlamıştır.
Eskiden astroloji çözüm olarak görülüyordu; çok daha sonra bilim ve ekonomi doğdu. Zor olan, her zaman doğru kararı vermekti. Bugün ise elimizde yapay zekâ var. İş dünyası, maliyetleri azaltmak amacıyla çalışan sayısını düşürürken, daha fazla satış yapmayı ve kârlarını artırmayı umut ederek yapay zekâya büyük yatırımlar yapıyor.
Kısa bir süre öncesine kadar “yapay” ifadesi olumsuz bir çağrışıma sahipti. Oysa “zekâ,” arayışımızı uzaya kadar taşıyan bir kavram. Harcadığımız zaman ve para düşünüldüğünde, hâlâ zekâya ulaşamadığımız ortada. Körü körüne yapay zekâya güvenmek ve büyük yatırımlar yapmak, ciddi soruları beraberinde getiren bir toplumsal senaryoya yol açabilir.
İstatistiksel araçlar ve algoritmalar, büyük veri setlerine uygulanır ve elde edilen sonuçlar yapay zekâ olarak değerlendirilir. İstatistiksel teoriler, verileri anlamlandırarak yapay zekânın mantığına ve karar verme süreçlerine rehberlik eder. Psikolog Daniel Kahneman, Hızlı ve Yavaş Düşünme (Thinking, Fast and Slow) adlı çalışmasıyla belirsizlik altında insan muhakemesi ve karar verme konularındaki araştırmaları nedeniyle 2002’de Nobel Ekonomi Ödülü kazanmıştır. Kahneman, bilim insanlarının dahi istatistiksel düşüncelerinin önyargılı olduğunu vurgulamıştır. Bu aslında, istatistikleri yorumlamada sürekli olarak hata yaptığımızı söylemenin nazik bir yoludur.
Bilgi bağlamında yapay zekâ, insan dilini anlamak için çeşitli yöntemler kullanır ve bu sayede insan karar verme süreçlerini taklit eder. Veri, yapay zekânın sorunları anlamasını ve çözüm üretmesini sağlayacak biçime dönüştürülmüş bilgidir.
Zekâ, bir veri kümesini analiz ederek hangi bilgilerin anlamlı ve önemli olduğunu ayırt etme yetisidir. Bilgelik ise, belirsizlik koşullarında doğru seçim yapabilme yeteneğidir. Ancak hiçbir veri yığını veya analiz süreci bunu değiştiremez.
Veri noktaları yeterince açık bilgi içermiyorsa, verinin anlamlı olup olmadığını anlayabilmek için daha derinlemesine analiz gerekir. Bu analiz, veriyi zekâya dönüştüren bir bağlantıdır. Ancak alınan kararın sonuçları, yalnızca sonrasında bilgelik gösterilirse anlam kazanır.
Yapay Zekânın Tuzakları
Çözülen sorular olduğu gibi çözülmemiş problemler de vardır. Peter Isackson’ın belirttiği gibi, “Mevcut bilgiye aşırı odaklanmak, eleştirel düşünme kültürünün gelişmesini engelliyor”(Outside the Box: Media Literacy, Critical Thinking and AI). Yapay zekâ, çözülmemiş problemlere akılcı çözümler getirebilir mi?
Yapay zekâ, bugüne dek elde edilenden çok daha büyük miktarda veri kullanır. Ancak daha fazla veri, doğru sonuca ulaşmayı garanti etmez. Yapay zekânın temelinde yer alan istatistik ve algoritmalar, geçmişten toplanan verilere dayanır. Gelecekteki olayların sonucunu öngörmek için bu veriler yetersiz kalır. Daha fazla veri sadece mevcut bilgiyi artırır; yeni bir değer oluşturmaz.
Bir sistemin bilgi içeriği, ister bir kitap, ister evren, ister büyük dil modeli (Large Language Model – LLM) olsun, rastgele değişkenlerin olasılık dağılımına dayanır. Bu, aslında kesinliklerden değil olasılıklardan söz ettiğimiz anlamına gelir. Örneğin, 1+1 her zaman 2 etmeyebilir.
Bu nedenle yapay zekânın sonuçları, en iyi ihtimalle sıradan olacaktır. Yapay zekâ, korelasyon ve nedenselliği (correlation and causality) ayırmakta insanlardan daha büyük zorluk yaşayacaktır. Korelasyon, neden-sonuç ilişkisini göstermez. Bazen böyle görünebilir ancak bu durum, yalnızca dikkatsiz bir gözlemcinin yanılgısıdır. Belirli bir veri seti ne kadar sık yinelenirse, yapay zekânın o veriyi yanıtlarına dahil etme olasılığı o kadar artar.
Bazı araştırmacılar, daha fazla veri eklenmesinin yapay zekânın yanıtlarını iyileştirip iyileştiremeyeceğini sorgulamıştır. Ancak yanıt “hayırdır.” Veri setinin boyutu ne kadar büyürse, nedenselliği belirlemek o kadar zorlaşır. Örneğin, kanser tedavisi yarın bulunsa bile, bu bilgi milyonlarca veri arasındaki küçük bir nokta olarak kalacaktır.
Yapay Zekâ’nın Tuzaklarından Kaçınmaya Yardımcı Olacak Ekonomik Gözlemler
Çok sayıda ekonomist, bir zamanlar astrologların yaptığı gibi geleceği tahmin etmeye çalışmıştır. Ancak tesadüf dışında bu tahminler çoğunlukla yanlıştır. Bu durum, ekonomileri, toplumları ve insan yaşamını yöneten bazı temel gerçeklerin göz ardı edilmesine yol açmıştır. Bu gerçekler burada anmaya değerdir.
Hiçbir getiri, risk olmadan elde edilemez. Bu sadece finans piyasaları için değil, ekonominin tüm sektörleri için geçerlidir. Verilen her karar bir risk taşır ve beklenen sonuç asla kesin değildir. İnsan ne yaparsa yapsın, sonucu tam anlamıyla garanti altına almak imkânsızdır. Yapay zekâdan beklenen, bize daha kesin yanıtlar vererek belirsizliği azaltmasıdır. Ancak YZ, bazı riskleri azaltmayı ve insanlara karar verme süreçlerinde daha fazla kesinlik sunmayı başarsa bile, elde edilen getiri daha düşük olacaktır. Daha düşük risk ve maliyetle alınan kararlar, doğal olarak daha az kazanç sağlayacaktır.
Her karar bir değiş tokuş (trade-off) anlamına gelir. Hangi kararı verirsek verelim, bir şey kazanırken başka bir şeyi kaybederiz. Buna fırsat maliyeti (opportunity cost) denir. Ancak hiçbir web sitesi, alışveriş sepeti ya da sözleşmenin küçük puntolu metni bu fırsat maliyetlerini açıkça belirtmez.
İnternetin yükselişiyle birlikte, fiyat karşılaştırmaları yaparak bilgi eksikliğinden kaynaklanan maliyetlerin azalacağı düşünülüyordu. Ancak tüccarlar, tüketicilerin arama davranışlarını analiz ederek elde ettikleri bilgiler sayesinde dinamik fiyatlandırma sistemini geliştirdi. Bu durum, tüketicilere başlangıçta fayda sağlıyor gibi görünse de, bilgiye eşitsiz erişim nedeniyle sonunda onların dezavantajına dönüştü.
Ekonominin en eski yasalarından biri olan Gresham Kanunu (Gresham’s Law, 1588) “Kötü para iyi parayı piyasadan kovar” şeklinde ifade edilir. Kraliçe I. Elizabeth’in mali danışmanı Thomas Gresham, değeri düşük olan madeni paraların piyasada kullanılırken, daha değerli paraların istifleneceğini veya dolaşımdan çekileceğini belirtmiştir. Bu ilke yalnızca para için değil, değerli olan her şey için geçerlidir.
Günümüzde gerçek para eski değerini kaybetmişken, insanlar hisse senetlerine yönelmiştir. Ancak iyi hisse senetlerinin yerini giderek güvensiz, kötü hisse senetleri almıştır. 1970’lerde ise “Kötü kalite iyi kaliteyi kovar” ilkesi birçok sektörde kendini gösterdi (örneğin, Philipsve Sony video sistemleri arasındaki rekabet veya Ikea mobilyalarının yaygınlaşması). Polyesterin doğal kumaşlara üstünlüğü ve Çin mallarının baskınlığı hâlâ şüphe uyandırıyor mu?
Eğer “bilgi paradır”, o halde düşük kaliteli bilgi, her zaman yüksek kaliteli bilginin yerini alacaktır. Okullar ve üniversiteler, yapay zekâ tarafından üretilen çalışmaları kabul etmeye başlarsa, bilgi alanında herhangi bir ilerlemenin gerçekleşme ihtimali neredeyse yoktur.
Düşük kaliteli bilgi, her zaman iyi bilgiyi piyasadan kovar. Artık yaygınlaşan “sahte haber”(fake news) kavramı bu gerçeği yeterince açık şekilde ortaya koyuyor.
Kâr, katma değer (value-added) yaratmaya dayanır. Bir ürün ya da hizmete değer katmak için, birinin veya bir şeyin yaratıcı bir katkı sağlaması gerekir. Yaratıcılık, katma değer sağlama sürecinin temel unsurudur. Peki yapay zekâ gerçekten katma değer üretebilir mi?
Sonuçlar
Eskiden zekâ üzerine şakalar yapardım: “İnsanlık Dünya üzerinde zekâ bulmakta bu kadar zorlanırken neden uzayda zeki yaşam arıyor?” derdim. Ancak bugün bu konuda artık şaka yapamıyorum. “Yapay” zekânın ortaya çıkışı, gerçek zekâdan umudu kestiğimiz anlamına mı geliyor?
İş dünyası liderleri, ekonomistlerden daha fazla yapay zekâya güveniyor olabilir. Ve onları bu konuda suçlamak zor. Ancak yapay zekâya duyulan bu körü körüne güven ciddi sonuçlara yol açacaktır:
Daha az seçenek, daha az özgürlük demektir.
Eskiden bilgisayarların insan zekâsını asla geçemeyeceğini düşünürdüm. Yanılmışım. Ancak düşündüğüm şey, bilgisayarların daha zeki hale gelerek insanları aşacağıydı. Şimdi ise daha başka bir sorun var: Eğer insanlar daha az zeki hale gelirse, bir gün ortalama bir insan, bir bilgisayardan daha az zeki olabilir. Yapay zekâya karşı gösterilen bu kayıtsızlık ve bazen körü körüne güven, bu ihtimali kendi kendini gerçekleştiren bir kehanet haline getirebilir.
Her arz ve talep ilişkisinde olduğu gibi, mevcut tüm tuzaklarına rağmen yapay zekâya bir talep varsa, bu talebi karşılayacak birileri olacaktır. Ancak iyi haber şu: Eğer yapay zekânın mevcut tuzaklarından arındırılmış bir versiyonu talep edilirse, birileri böyle bir aracı geliştirecektir. Belki de bu durumda kazanan insanlık olacaktır.
Biraz doğal zekâ alabilir miyim, lütfen?
Kaynak: fairobserver.com
