Düşünür Versus Makine

Yapay zeka çağında zihinsel yaşam üzerine bir yansıma.

Düşünür, hem hayranlık hem de sessiz bir korku karışımıyla, ChatGPT adındaki bir makinenin kendi yazacağı son politika notunu ondan daha iyi ve daha hızlı kaleme alabileceğini yeni fark etti.

Bir hevesle, AB’nin stratejik özerkliğinin güvenlik boyutlarını özetlemesini istemişti. On saniyede net, kendinden emin ve jargon dolu 800 kelimelik bir değerlendirme üretti. Kaynak gösterimleri, alt başlıklar ve dengelenmiş bir sonuç bölümü bile vardı.

Cesareti artınca, metni kendine özgü üslubunda yeniden yazmasını istedi. Ortaya çıkan metin hem daha az anlaşılırdı, hem aşırı özgüvenliydi, hem de tuhaf derecede tanıdıktı; midesinde bir ekşilik hissetmesine yol açtı.

Düşünür metni iki kez okudu. Sonra üçüncü kez. Ardından kendine bir içki doldurdu.

“Fena sayılmaz,” diye itiraf etti.

Aslında, fena sayılmazdan daha iyiydi. İkna ediciydi. Düşünürün dünyasında, insanların gerçekten istediği tek şey de buydu. Elbette yeni bir keşif değildi; ama kim neyi ilk keşfetti ki? Üslup akıcıydı, analiz makuldü ve türüne uygun bir ton taşıyordu: düşünceli, ölçülü ve içerden bilgiye sahipmiş havası. Tam olarak ona benziyordu. Ya da belki daha da ürkütücü bir şekilde, herkese.

Makineyi öğle yemeğine davet etmeyi, belki ona bir staj ya da kariyer danışmanlığı önermeyi düşündü. Fakat kısa sürede, yükselen yeteneklerle başa çıkma konusundaki olağan stratejilerinin büyük bir dil modelinde işlemeyeceğini fark etti. Ne staja, ne de öğle yemeğine ihtiyacı vardı.

Son bir saattir ikinci paragrafta takılıp kalmış kendi taslağındaki yanıp sönen imlece baktı ve bir kez daha sordu kendine: “Düşünme mesleğinin hâlâ bir anlamı var mı?”

Bir zanaat geliştirmişti: Derin olmasa da geniş bir yelpazede okumayı, akıcı olmasa da özenle yazmayı, jargon ile yargının ince kimyasını ustalıkla kullanmayı; temkinli ama kaçamak olmayan bir üslup tutturmayı; eski politika fikirlerini hemen her jeopolitik gelişmeye (ve tam tersine) uyarlamayı; anekdotla başlayıp denenmiş politika önerisiyle bitirmeyi öğrenmişti. “Transatlantik Savunmanın Yeniden Ayarlanması” başlıklı bir yazıyı uykusunda bile kaleme alabilirdi. (Nitekim Foreign Affairs editörü, son makalesinin sanki uykusunda yazılmış gibi olduğunu belirtmişti.)

Bütün bunları unutun: Artık makine de tüm bu numaraları uykusuz kalmadan yapabiliyordu.

Daha da kötüsü, makine’nin bir egosu yoktu. Sahtekâr sendromu (Imposter Syndrome-
Kişinin; başarısını, yeteneğini veya yeterliliğini küçümseyip, bunları şansa, tesadüfe veya aldatmaya bağlıymış gibi görerek “yakında gerçek yüzüm ortaya çıkacak” kaygısı duyması hâli-ÇN) yoktu. Öğleden sonralarını bir metaforun sırlarını çözerek ya da dipnot formatlarını anlamaya çalışarak harcamıyordu. Bağışçıları etkilemek ya da sonraki işi için kendini konumlandırmak zorunda değildi. Paragraflar arasında mutfağı temizleme gibi bir önceliği hiç yoktu.

O sadece… yazdı. Saniyeler içinde.

Elbette düşünür bu argümanları biliyordu. Makine hiçbir şeyi “anlamaz.” O, zekâ kılığındaki bir örüntü tanıma sisteminden ibarettir. Yargı yeteneği yoktur. Deneyimi yoktur; yalnızca herkesin deneyimlediği şeylerin istatistiksel modelini yansıtır. Bu nedenle düşünecek kapasitesi yoktur.

Ama son zamanlarda bunun, düşünürlerin yaptığı şeyden ne kadar da farklı olduğundan kuşkulanmaya başlamıştı. İtiraf etmek gerekirse işinin çoğu stilize tahmin algoritmalarına dayanıyordu: Doğru kelimeleri doğru sırayla, doğru formatta tekrarlayıp politika söyleminin kan dolaşımına salmak—dinleyici kitlesine göre ayarlanmış bir doz ahlaki öfke ve bir parça retorik süsleme eklemek; sonra aynı döngüyü tekrarlamak.

Düşünürün işi zaten büyük ölçüde örüntü tanımaya dayanıyormuş gibi görünüyordu. Eğer durum buysa, ChatGPT ile rekabet etmeye çalışmak, matematik problemlerini çözmede bir hesap makinesini yenmeye çalışmak gibi olurdu; “çalışmanı göstermek” fark yaratır diye ısrar etmek gibi.

Belki de özgün düşünceye inanmakta yanılmıştı. Her not başka birinin notuna dayanıyordu. Her köşe yazısı popüler bir görüşün yankısının yankısıydı. Hepimiz bir avuç devin ve lisansüstü yıllarında doruğa ulaşmış yazarların omuzlarında duruyoruz. Makine ise çok daha fazla omuzun üzerinde duruyor. İntihal yapmıyor; yalnızca öğrenme sürecini hızlandırıyor.

Paniklemiyordu, tam olarak. Önce kodlayıcılar ve araştırma asistanları—ölçülebilir çıktılar üreten gerçek işleri yapanlar—etkilenecekti. Düşünür hiçbir şey söylemezdi; zira o ne bir kodlayıcıydı ne de araştırma asistanı. Sonuçta iş tanımı kelimenin tam anlamıyla “şeyler hakkında düşünmek”ti ve bu bol belirsizlikle adeta kurşun geçirmez hissi veriyordu.

Yine de, diye düşündü, hayatta kalmanın ötesinde bir şeyler yapabilir. Düşünür hâlâ inanıyor ki Makine onun peşine gelemez; çünkü o sadece düşünce değil, aynı zamanda bir kişilik. Makinenin ise bir PR sorunu vardı: İtibarı ve kişiliği yoktu, hiçbir azınlık grubuna ait değildi. Panellerde “varlığı” yoktu, kokteyl partilerinde editörlerin bilgili bir ifadeyle başlarını sallamasını sağlayacak bir “ayırt edici sesi” de.

Düşünür, en azından bir süre için makineden kazanabileceğine inanıyordu. Sonuçta bu denemeyi makine yazmıştı; ama makineyi o istemişti. Sonra üç farklı yapay zeka platformunda saatler harcayarak metnin eksiklerini düzeltti; her tekrarda yazıya daha insani nevroz katmanları ekledi.

Ve belki gelecek budur: Düşünürün makineye karşı değil, düşünürün merak etmesi ve biraz suçluluk duygusuyla, Makinenin de onunla birlikte merak etmesini istemesi. Tuhaf bir şekilde samimi, biyomekanik bir iş birliği: Makinenin hızı, düşünürün kişiliğini besliyor.

Bu, onun korktuğu kıyamet değil. Birkaç araştırma asistanı kaybolabilir ama ne de olsa omlet için birkaç yumurta kırılır. Düşünürün işini, imzasını ve konuşma ücretlerini koruyacak. Gelecek ise daha ince ve belki de daha tedirgin edici: Makinenin, düşünürün kendi başına başaramayacağı kadar “insan” olmasını sağladığı bir dünya.

*Bu deneme, Avrupa Dış İlişkiler Konseyi araştırma direktörü Jeremy Shapiro ve ChatGPT tarafından birlikte yazıldı.

Kaynak: https://www.persuasion.community/p/the-thinker-vs-the-machine