Rogé Karma
Tüm ABD ekonomisi, gerçekleşmesi oldukça uzak görünen verimlilik artışlarının vaadiyle ayakta tutuluyor.
Eğer yapay zekânın insanların yerini almaya başladığı, hatta süper zekânın şafağının doğduğu söylenen bir alan varsa, o da kodlama alanıdır. Ancak bu kabul, yakın zamanda yapılan bir araştırmanın sonuçlarını gerçekten şaşırtıcı kılıyor.
Temmuz ayında yayımlanan araştırmada, Model Değerlendirme ve Tehdit Araştırma (METR) adlı düşünce kuruluşu, deneyimli bir grup yazılım geliştiricisini yapay zekâ araçlarını kullanarak ya da kullanmadan yazılım geliştirmeleri için rastgele görevlendirdi. Bu, yapay zekânın gerçek dünyada nasıl performans göstereceğini test eden en titiz deneydi. Kodlama, mevcut yapay zekâ modellerinin büyük ölçüde ustalaştığı bir beceri alanı olduğundan, herkes yapay zekânın devasa verimlilik artışları sağlayacağını bekliyordu. Deney öncesinde uzmanlara yönelik yapılan bir ankette, ortalama tahmin, yapay zekânın yazılım geliştiricilerinin işini yaklaşık yüzde 40 hızlandıracağı yönündeydi. Deneyden sonra katılımcılar, yapay zekânın onları yüzde 20 daha hızlı yaptığını düşündüklerini belirttiler.
Ancak METR ekibi çalışanların gerçek çıktılarına baktığında, geliştiricilerin yapay zekâ kullanırken görevleri yapay zekâsız çalışmaya kıyasla yüzde 20 daha yavaş tamamladığını ortaya çıkardı. Araştırmacılar şaşkına döndü. Çalışmanın yöneticilerinden biri olan Nate Rush, “Kimse böyle bir sonucu beklemiyordu” dedi. “Yavaşlamayı bir olasılık olarak bile düşünmemiştik.”
Tek bir deney nihai bir ölçü olarak görülmemeli elbette. Ancak birçok yapay zekâ uzmanına göre METR çalışması elimizdeki en iyi veri ve yapay zekânın paradoksal bir özelliğini anlamlandırmaya yardımcı oluyor. Bir taraftan ABD, yapay zekânın da etkisiyle olağanüstü bir ekonomik patlama yaşıyor: borsa, yapay zekâyla ilişkili teknoloji devlerinin yüksek, köpüklü değerlemeleri sayesinde yükselişte ve gerçek ekonomi, veri merkezleri ve diğer yapay zekâ altyapılarına yapılan yüz milyarlarca dolarlık harcamalarla ivme kazanıyor. Tüm bu yatırımların temelinde, yapay zekânın çalışanları çok daha verimli hale getireceği ve bunun da kurumsal kârları hayal edilemeyecek seviyelere çıkaracağı inancı yatıyor.
Öte yandan, yapay zekânın gerçek dünyada beklenen sonuçları veremediğine dair kanıtlar birikiyor. Yapay zekâya en çok para harcayan teknoloji devleri yatırımlarını geri kazanmaktan çok uzaklar. Araştırmalar, yapay zekâyı iş süreçlerine entegre etmeye çalışan şirketlerin kârlarında neredeyse hiçbir değişim görmediklerini gösteriyor. Ve ekonomistler, yapay zekâ kaynaklı iş kayıplarına dair somut kanıt bulamıyorlar.
Bu durum, yapay zekânın bir gün gerçekten de en büyük savunucularının iddia ettiği kadar dönüştürücü olamayacağı anlamına gelmiyor. Ancak bu “bir gün” oldukça uzun bir süre sonra gelebilir. Bu da, şu anda yapay zekânın kısa vadeli verimlilik faydalarından çok daha hızlı büyüyen bir yatırım heyecanı yarattığı bir “yapay zekâ balonu” içinde olabileceğimiz anlamına geliyor. Eğer bu balon patlarsa, dot-com çöküşü gölgede kalabilir ve bundan zarar görenler sadece teknoloji devleri ve Silikon Vadisi’ndeki destekçileri olmayacaktır.
Herkesin üzerinde hemfikir olduğu bir konu varsa, o da kodlamanın mevcut yapay zekâ teknolojisi için en etkileyici kullanım alanı olduğudur. METR, son araştırmasından önce, en gelişmiş sistemlerin tipik bir insan yazılım geliştiricisinin yaklaşık bir saatte tamamladığı kodlama görevlerini hızlıca yerine getirebildiğini gösteren Mart ayındaki analiziyle tanınıyordu. Peki, yapay zekâ, son deneyde yazılım geliştiricileri nasıl daha az üretken hale getirmiş olabilir?
Cevap “yetenek-güvenilirlik açığı” ile ilgilidir. Yapay zekâ sistemleri etkileyici bir görev yelpazesini yerine getirmeyi öğrenmiş olsa da, bu görevleri gerçek dünya koşullarının gerektirdiği tutarlılık ve doğrulukla tamamlamakta zorlanıyor. Örneğin, Mart ayındaki METR araştırmasının sonuçları “yüzde 50’lik bir başarı oranına” dayanıyordu ve yapay zekâ sisteminin görevi yalnızca yarı zamanda tamamlayabildiği anlamına geliyordu; bu da onu kendi başına işe yaramaz hale getiriyordu. Bu boşluk, yapay zekânın bir çalışma ortamında kullanılmasını zorlaştırır. En gelişmiş sistemler bile küçük hatalar yapar veya talimatları biraz yanlış anlar; bu da bir insanın çalışmalarını dikkatlice incelemesini ve gerektiğinde değişiklikler yapmasını gerektirir.
METR’ün yeni çalışmasında tam olarak bu yaşanmış gibi görünüyor. Yazılım geliştiriciler, yapay zekâ sistemlerinin ürettiği kodu kontrol etmek ve yeniden düzenlemek için çok fazla zaman harcadılar; bu da çoğu zaman kodu kendilerinin yazmasından daha fazla zaman aldı. Katılımcılardan biri daha sonra bu süreci “aşırı özgüvenli bir genç geliştiricinin omuzlarının üzerinden bakmaya benzer bir dijital deneyim” olarak tanımladı.
Deneyden bu yana yapay zekâ kodlama araçları daha güvenilir hale geldi. Ayrıca çalışma, uzman yazılım geliştiricilere odaklıydı, en büyük üretkenlik kazanımları ise daha az deneyimli çalışanların yeteneklerinin geliştirilmesinden veya değiştirilmesinden elde edilebilir. Ancak METR araştırması yapay zekâyla ilgili üretkenlik faydalarını da abartıyor olabilir. Birçok bilgi temelli iş görevi, büyük miktarda eğitim verisi ve net başarı tanımlarından faydalanan kodlamadan çok daha zor otomatikleştirilir. İlerleme Enstitüsü’nde Gelişen Teknoloji Politikaları direktörü olan Tim Fist, “Programlama, yapay zekâ sistemlerinin son derece iyi yaptığı bir şey” dedi. “Yani, yapay zeka sistemlerinin yazılım geliştiricileri daha da üretken kılmadıkları ortaya çıkarsa, bu durum yapay zekânın genel olarak ekonomik büyümeyi nasıl etkileyebileceğine ilişkin tabloyu gerçekten değiştirebilir.”
Yetenek-güvenilirlik açığı, üretken yapay zekânın onu kullanan işletmeler için şu ana kadar neden somut sonuçlar vermediğini de açıklayabilir. MIT’deki araştırmacılar yakın zamanda 300 halka açık yapay zekâ girişimini izlediklerinde, projelerin yüzde 95’inin kârlarda hiçbir artış sağlamadığını ortaya çıkardılar. McKinsey & Company’nin Mart raporu, şirketlerin yüzde 71’inin üretken yapay zekâyı kullandığını ve bunların yüzde 80’inden fazlasının teknolojinin kazançları üzerinde “somut bir etkisi” olmadığını bildirdiğini ortaya koydu. Bu eğilimler ışığında, teknoloji danışmanlığı firması Gartner kısa süre önce yapay zekânın teknolojik gelişimin “hayal kırıklığı çukuru” aşamasına girdiğini ilan etti.
Belki de yapay zekâ gelişimi yalnızca geçici bir duraklama yaşıyor. Stanford Üniversitesi’nden ekonomist Erik Brynjolfsson’a göre, her yeni teknoloji bir “verimlilik J-eğrisi”ne maruz kalır: başlangıçta işletmeler onu uygulamakta zorlanır ve verimlilik düşer. Ancak sonunda yeni teknolojiyi işlerine entegre etmeyi öğrenirler ve verimlilik hızlıca artar. En bilinen örnek, 1880’lerde kullanıma sunulan ancak Henry Ford’un 1910’larda fabrika üretimini yeniden tasarlamasına kadar firmalar için büyük üretkenlik artışları sağlamayan elektriktir. Bazı uzmanlar bu sürecin yapay zekâ için çok daha hızlı gerçekleşeceğine inanıyor. Brynjolfsson bana, “Yapay zekâ konusunda J eğrisinin erken, negatif kısmındayız” dedi. “Ama 2020’lerin ikinci yarısında gerçekten ivme kazanacak.” Anthropic CEO’su Dario Amodei de 2027’ye kadar, ya da “çok daha uzun sürmeden”, yapay zekânın “neredeyse her şeyde insanlardan daha iyi” olacağını öngörüyor.
Bu tahminler, yapay zekânın son birkaç yıldaki kadar hızlı gelişmeye devam edeceği varsayımına dayanıyor. Bu kesin değil. Yeni modellere gecikme ve iptallerin gölgesi düştü ve bu yıl piyasaya sürülenler, mukayeseli yüksek geliştirme maliyetlerine kıyasla, geçmiş modellere göre daha az iyileştirme ortaya koydular. Yapay Zekâ Geliştirme Derneği’nin Mart ayında yaptığı bir ankette, 475 yapay zekâ araştırmacısına, yapay zekâ geliştirmeye yönelik mevcut yaklaşımların insan zekâsına denk veya onu aşan bir sistem üretip üretemeyeceğini sordu; katılımcıların dörtte üçünden fazlası “olası değil” veya “hiç olası değil” cevabını verdi.
OpenAI’nin son modeli GPT-5, neredeyse üç yıllık bir çalışma ve milyarlarca dolarlık harcamanın ardından geçen ayın başında piyasaya sürüldü. (The Atlantic, 2024’te OpenAI ile kurumsal bir ortaklığa girmişti.) Lansmandan önce CEO Sam Altman, bu modeli kullanmanın “herhangi bir konuda meşru düzeyde doktora sahibi bir uzmanı parmaklarınızın ucunda bulundurmak”la eşdeğer olacağını ilan etti. Bazı alanlarda, özellikle de kodlama gibi, GPT-5 gerçekten büyük bir ilerlemeydi. Ancak yapay zekâ performansını ölçen en katı kriterlere göre GPT-5, en iyi ihtimalle önceki modellere kıyasla mütevazı bir gelişme sundu.
Sektörde baskın görüş, şirketlerin yapay zekâ ilerlemesini yeniden hızlandırmanın bir yolunu bulmalarının an meselesi olduğu yönünde. Bu doğru çıkabilir, ancak kesin olmaktan çok uzak.
Üretici yapay zekâ, aşırı bir abartı dalgası yaşayan ilk teknoloji akımı olmayacak. Ancak mevcut durumu farklı kılan şey, yapay zekânın neredeyse tüm ABD ekonomisini ayakta tutuyor gibi görünmesidir. 2023’ten bu yana S&P 500 endeksindeki büyümenin yarısından fazlası yalnızca yedi şirketten geliyor: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia ve Tesla. Muhteşem Yedili olarak bilinen bu firmalar, yapay zekâ devriminden en çok fayda sağlayabilecek konumda görülüyorlar.
Bu refah, hisse fiyatları dışında henüz başka bir yerde ortaya çıkmış değil. (Tek İstisna Nvidia; çünkü diğer Muhteşem Yedili şirketlerinin satın aldığı gelişmiş çipleri sağlayan kritik girdileri üretiyor.) The Wall Street Journal’ın haberine göre, Alphabet, Amazon, Meta ve Microsoft son iki yılda serbest nakit akışlarında yüzde 30 düşüş gördü. Bir tahmine göre, Meta, Amazon, Microsoft, Google ve Tesla, 2024’ün başından bu yılın sonuna kadar yapay zekâ ile ilgili sermaye yatırımlarına toplu olarak 560 milyar dolar harcamış, ancak yapay zekâ ilişkili yalnızca 35 milyar dolar gelir elde etmiş durumdalar. OpenAI ve Anthropic çok fazla gelir getiriyor ve hızla büyüyorlar, ancak yatırımın miktarı düşünüldüğünde hala karlılığa yakın değiller. Değerlemeleri (sırasıyla yaklaşık 300 milyar dolar ve 183 milyar dolar) mevcut gelirlerinden çok daha yüksek. (OpenAI bu yıl yaklaşık 13 milyar dolar, Anthropic ise 2 ila 4 milyar dolar arası gelir öngörüyor.) Yatırımcılar, tüm bu harcamaların yakında rekor kıran kârlar getireceğine dair beklentiye büyük ölçüde güveniyor. Ancak bu inanç çökerse, yatırımcılar topluca satışa geçebilir ve bu da piyasada büyük ve acı verici bir düzeltmeye yol açabilir.
1990’ların internet devrimi sırasında yatırımcılar, iş dünyasını devrimcileştireceğine inandıkları internet sayesinde adında “.com” bulunan hemen her şirkete para akıttılar. Ancak 2000 yılına gelindiğinde, bu şirketlerin elde edilebilir sonuçlar üretmeden parayı hızla harcadıkları ortaya çıktı ve yatırımcılar en fazla şişirilmiş teknoloji hisselerini elden çıkardı. Mart 2000’den Ekim 2002’ye kadar S&P 500 neredeyse yüzde 50 değer kaybetti. Sonunda internet gerçekten de ekonomiyi dönüştürdü ve insanlık tarihindeki en kârlı şirketlerden bazılarına yol açtı. Ama bu, birçok yatırımcının büyük kayıplar yaşamasını engellemedi.
Dot-com çöküşü kötüydü, ama bir krizi tetiklemedi. Yapay zekâ balonunun çöküşü ise farklı olabilir. Yapay zekâ yatırımları, ekonomideki payı açısından, .com patlamasının zirvesinde telekomünikasyon sektörünün ulaştığı seviyeyi çoktan geçti. Bu yılın ilk yarısında işletmelerin yapay zekâya yönelik harcamaları, tüketici harcamalarının tamamından daha fazla katkı sağladı. Pek çok uzmana göre ABD ekonomisinin gümrük vergileri ve kitlesel sınır dışı uygulamalarına rağmen resesyona girmemesinin başlıca nedeni, bu yapay zekâ harcamalarının, bir ekonomistin ifadesiyle, “devasa bir özel sektör teşvik programı” gibi işlemesidir. Bir yapay zekâ çöküşü, genel olarak daha az harcama, daha az istihdam ve daha yavaş büyüme anlamına gelebilir ve ekonomiyi potansiyel olarak bir resesyona sürükleyebilir. Ekonomist Noah Smith’e göre, sektörün genişlemesini finanse eden düzenlenmemiş “özel kredi” borçlarının bir anda batması durumunda, bu bir finansal krize bile yol açabilir.
Eğer gerçekten bir yapay zekâ balonunun içindeysek, bunun tek tesellisi, ani yapay zekâ kaynaklı iş kaybı korkularının abartılı olması olabilir. Ekonomistler Sarah Eckhardt ve Nathan Goldschlag’ın yakın tarihli bir analizine göre, yapay zekâya maruz kalma düzeyini ölçmek için kullanılan beş farklı ölçü ile yapılan değerlendirmelerde, yeni teknolojinin işgücü piyasası göstergeleri üzerinde neredeyse hiçbir etkisi olmadığı görüldü. Örneğin, yapay zekâya en az maruz kalan inşaat işçileri, fitness eğitmenleri gibi işçiler için işsizlik oranı, en çok maruz kalan tele-pazarlamacılar, yazılım geliştiriciler gibi işçilere kıyasla üç kat daha hızlı arttı. Hepsi olmasa da diğer çoğu çalışma da benzer sonuçlara ulaştı.
Ama daha tuhaf ve arada duran bir ihtimal daha var. Yapay zekâ araçları verimliliği artırmasa bile, etraflarındaki abartı, işletmeleri bunları kullanmaya devam etmeye teşvik edebilir. MIT ekonomisti Daron Acemoglu bana, “Şirketlerden aynı hikâyeyi defalarca duyuyorum” dedi. “Orta ve üst düzey yöneticilere, yönetim kurulunu memnun etmek için işlerinin yüzde X’inde yapay zekâ kullanmaları gerektiği patronları tarafından söyleniyor.” Bu şirketler, tıpkı METR çalışmasındaki yazılım geliştiriciler gibi, gerçekte öyle olmasa bile yapay zekânın kendilerini daha üretken hale getirdiğine inanarak çalışanlarını işten çıkarabilir veya işe alımları yavaşlatabilir. Sonuç, verimlilikte gerçek bir artış olmadan işsizlikte artış olur.
Bu senaryo kulağa ne kadar olası olmayan bir durum gibi gelse de, yakın geçmişte bunun bir versiyonu yaşandı. Bilgisayar bilimci Cal Newport, 2021 tarihli A World Without Email adlı kitabında, 1980’lerden itibaren bilgisayarlar, e-posta ve çevrim içi takvimler gibi araçların bilgi temelli iş çalışanlarının kendi iletişimlerini yürütmelerine ve toplantılarını planlamalarına imkân verdiğini belirtiyor. Bunun sonucunda birçok şirket sekreterlerini ve daktilocularını işten çıkardı. Ancak bu, ironik bir şekilde, daha yetenekli çalışanların zamanlarının büyük kısmını e-posta göndermek, toplantı notları yazmak ve toplantı planlamakla geçirmelerine yol açtı; bu da onları esas işlerinde çok daha az üretken hale getirdi ve şirketlerin aynı miktarda işi yapmak için daha fazla çalışan işe almasına neden oldu. Fortune 500 şirketlerinden 20’si üzerinde yapılan daha sonraki bir araştırma, bilgisayar kaynaklı “personel dengesizliği” yaşayanların maaş giderlerinde ihtiyaç duyduklarından yüzde 15 daha fazla harcama yaptığını ortaya koydu. Newport bana, “E-posta, bizi daha üretken hissettiren teknolojilerden biriydi ama aslında tam tersi etki yarattı” dedi. “Yapay zekâ konusunda da aynı yola girdiğimizden endişeleniyorum.”
Ancak, eğer diğer seçenek bir resesyonu ya da finansal krizi beraberinde getirecek bir borsa çöküşü ise, söz konusu bu senaryo o kadar da kötü sayılmayabilir.
Bu proje, William ve Flora Hewlett Vakfı’nın desteğiyle gerçekleştirilmiştir.
Rogé Karma, The Atlantic dergisinde kadrolu yazardır.
Kaynak: https://www.theatlantic.com/economy/archive/2025/09/ai-bubble-us-economy/684128/
Tercüme: Ali Karakuş
