Soumaya Keynes, Daron Acemoğlu ile Yapay Zeka konusunda bir mülakat yaptı. Daron Acemoğlu Yapay Zekanın ekonomiye katkısının yüksek olmasının gerçekçiliğini sorguluyor. Yapay Zekanın Sanayi Devrimi gibi yeni bir devrimi başlatma kapasitesini değerlendiriyor. Teknolojik Tekilliğin tuhaf bir bilimkurgu olduğunu belirtiyor. Teknoloji şirketlerinin ekonomik konumlarını sorguluyor. Mülakatın çarpıcı ve şaşırtıcı bölümleri aşağıdadır.
Soumaya Keynes:
Bu sohbet için burada olman beni çok heyecanlandırıyor. Peki,
aptalca bir soruyla başlayalım. Bir ölçek hayal edin, birden ona
kadar. Bir, AI’nin hiçbir pratik etkisi olmayacağını
düşündüğünüz bir durum. On ise AI’nin hayatımızın hemen
her boyutunda radikal bir dönüşüm yaratacağını düşündüğünüz
bir durum. Bu ölçekte neredesiniz?
Daron Acemoğlu:
Bence birçok olası gelecek var ve bu bizim seçimimize bağlı. Bir
mümkündür çünkü bu AI sistemlerinin yetenekleri,
savunucularının iddia ettiği kadar büyük değil. Eksi sekiz veya
dokuz mümkündür çünkü bu sistemleri hem üretim sürecinde hem
de iletişimde gerçekten yanlış kullanabilir, insanları manipüle
edebiliriz. Daha fazla eşitsizlik ve birkaç teknoloji şirketinin
daha fazla egemenliğini yaratabiliriz
(...)
Soumaya Keynes:
Ve sıfırda hiçbir şey olmamış oluyor. Tamam, sanırım buna
bağlı olarak soracağım soru, son iki-üç yılda bu ölçek
üzerinde herhangi bir değişiklik yaşadınız mı? Büyük dil
modellerinde gördüğümüz şaşırtıcı ilerlemeler gibi
gelişmeler sırasında?
Daron Acemoğlu: Ben oldukça
inatçıyım.
Soumaya Keynes: Yani hayır.
Daron
Acemoğlu: Yani, evet. Bakın, ChatGPT‘nin ortaya çıkmasıyla
birlikte, hem başkalarının hem de benim yaptığım birkaç
sorguya karşılık gelen, insan benzeri ve nispeten sofistike
yanıtlar verebilme yeteneğiyle ilgili bazı gösterimlerden
şaşırmadığımı söylesem kesinlikle yalan söylemiş
olurum.
Yani, evet, şaşırdım. Ancak sonra, bilgi üretmenin
çok basit bir yapısına dayanan tek bir mimariden beklediğiniz
birkaç şeyi çok iyi yapabilen, ancak bunun ötesine geçerek
üretim sürecinde gerçekleştirmemiz gereken birçok daha sofistike
görevi yerine getiremeyecek bir “tek numaralık bir at” olduğu
varsayılan, varsayılan pozisyonuma geri döndüm.
(...)
Yapay zeka söz konusu olduğunda, yaklaşık 10 yıl içinde inanılmaz bir atılım olmadıkça, ki bu pek olası değil, yapay zekanın, fiziksel bileşenlerin önemli olduğu alanlarda pek etkisi olmayacak çünkü robotlarla entegre olmayacak.
(...)
Yani, esas olarak ofiste ve bilgisayar başında yapabileceğiniz yalnız bilgi işleme görevleri etkilenecek. Ve bu görevler, üretim sürecinin içerdiği görevlerin büyük bir kısmını oluşturmuyor. Bunu daha resmi olarak yapmak için yaklaşımımı, mevcut büyük dil modellerinin, bilgisayar görme teknolojisinin yeteneklerinin detaylı analiziyle elde edilen sayılara dayandırıyorum ve zaman içinde nasıl değişeceğine dair bir tahmin yapıyorum.
(...)
Ve bazıları,
şirketlerin bu tür chatbot faaliyetlerini benimsediği sırada
verilerini paylaşmaları sayesinde yapılmış ve böylece, örneğin
müşteri hizmetleri temsilcilerinin müşterilere hizmet verirken
nasıl daha verimli hale geldiklerini görebiliyorsunuz.
Buna
dayanarak, ekonomik faaliyetlerin yaklaşık %4,6’sının
etkileneceğini ve bunun %15 gibi bir maliyet tasarrufuna yol
açacağını hesaplıyorum ve bu iki sayıyı birleştirirseniz,
toplam faktör verimliliğinde, yani ekonomistlerin en sevdiği
verimlilik ölçütünde %6’lık bir artış elde edersiniz. Bu da
GSYİH büyümesine çevrildiğinde, yaklaşık %1 GSYİH büyümesine
eşdeğer olur. Yani bu 10 yıl içinde demek oluyor ki, yılda
yaklaşık %0,1 GSYİH büyümesi elde ediyorsunuz, ki bu, fena değil
ama dönüştürücü de değil.
(...)
Çok daha büyük
rakamlar elde etmenin üç yolu var. Birincisi, çok daha büyük bir
görev kesiminin etkileneceğini varsaymak veya tahmin etmek.
İkincisi, çok daha büyük verimlilik kazançları veya maliyet
tasarruflarını hesaba katmak. Ya da üçüncüsü, bu yaklaşımın
diğer büyük şeyleri kaçırdığını söyleyebilirsiniz,
örneğin, aniden tüm bilimsel keşif sürecinin, yeni
materyallerin, yeni ürünlerin, yeni hizmetlerin devrim niteliğinde
değişeceğini ve bu nedenle her şeyin daha üretken hale
geleceğini öne sürebilirsiniz.
Sonuncusunu iddia eden
insanlar var. Bu nedenle, McKinsey Global Institute veya Goldman
Sachs’ın rakamları en uç örnekler değil çünkü önümüzdeki
10 yıl içinde tekilliğe ulaşacağımızı, sınırsız çıktı
elde edeceğimizi, daha fazla, üstel büyümeden daha fazla yeni
fikir ortaya çıkarabileceğimizi, ya da AI’nin sürekli olarak
kendini geliştirebileceği bir aşamaya ulaşabileceğini ve bu
yüzden bize ihtiyaç duymayacağını düşünen insanlar var. Ya da
bazı senaryolarda, tamamen beynimize entegre olarak yeteneklerimizi
genişletebilir. Bilim kurgu harika ama bazı tuhaf fikirleri de
beraberinde getiriyor. Örneğin Goldman Sachs ve IMF, ekonominin çok
daha büyük bir kısmının AI tarafından etkileneceğini ima eden
rakamlar kullanıyorlar.
(...)
Soumaya Keynes:
Goldman Sachs’ın tarihten çıkardığı örnekler hakkında ne
düşünüyorsunuz? Çünkü temelde tarihe bakıyorlar ve
diyorlar ki, elektrik motoru vardı, kişisel bilgisayar vardı ve
bunlar benimsendiği 10 yıllık süreçte, aslında oldukça
dramatik verimlilik artışları sağladınız. Neden yapay zekanın
bu iki teknolojiden bu kadar farklı olacağını
düşünüyorsunuz?
Daron Acemoğlu: Bu harika bir
soru, ancak birçok fark da var. İlk olarak, bu tür durumlarda çok
dikkatli olmalısınız. Gerçekten nerede benimsendikleri önemlidir.
Bilgisayar devriminin ilk 20 yılı, verimlilik kazancına pek katkı
sağlamadı. Bu çok, çok yavaş bir süreçti. Aynı şey
elektrikli makineler için de geçerlidir. Elektrikli makineler, ilk
prototiplerin kullanılmasından ancak 15-20 yıl sonra kitlesel
olarak kullanılmaya başlandı. Yani bu karmaşık bir durum.
İkincisi, genel amaçlı olduğu iddia edilen her teknoloji
gerçekten genel amaçlı değildir. Örneğin, interneti benim
gözümde bu kadar özel kılan şey, birçok farklı sektörü ve
birçok farklı hizmeti gerçekten etkilemesi ve aynı zamanda birçok
yeni şey yapma olanağı sunmasıydı.
Bence yapay zeka,
internetle aynı seviyeye ulaşmayacak. Yapay zekanın bazı harika
yetenekleri var, ancak şu anda yaptığımız her şeyi etkileme ve
birçok yeni şey yaratma konusunda aynı genişliğe sahip değil.
Belki olabilir, ama bu olduğunda belki buna yeni bir teknoloji adını
vereceğiz, belki bu başka on yıl sürecek, ve benzeri.
(...)
Kodlamanın çok
zaman alıcı olabilecek bazı rutin kısımları vardır. Ve AI için
bu çok kolay çünkü esasen çok iyi düzenlenmiş bir kütüphaneden
bir şey alıyorsunuz ve kodlayıcının hedefi hakkında verilen
bazı temel talimatlarla bunu nasıl değiştireceğinizi
biliyorsunuz. Yani bu çok iyi çalışıyor.
Sonra AI’nın doğru uygulanması halinde önemli, olumlu bir etki
yaratabileceği birçok başka şey var. Örneğin, hükümet
hizmetlerini çok daha verimli ve hızlı bir şekilde sunmak için
AI kullanabileceğimizi düşünüyorum, özellikle gelişmekte olan
dünyada, not alabilecek insan sıkıntısı çekilen yerlerde.
Mahkeme sisteminin nasıl işlediği hakkında bilgi eksikliği var.
Sağlık bilgileri nasıl aktarılabilir konusunda bilgi eksikliği
var. Yani, bunu hedefe yönelik bir şekilde yaparsanız,
yapabilirsiniz.
Bence eğitim sektöründe AI’yı doğru
şekilde kullanabileceğiniz daha büyük bir proje var. Örneğin,
öğretmenlere hangi tür öğrencilerin hangi tür materyallerle
zorlandığını anlamalarına yardımcı olmak ve müfredatı veya
pedagojik yaklaşımları gerçek zamanlı olarak nasıl
değiştirebileceğinizi öğrenmek için. Bu şu anda
yapabileceğimiz bir şey değil çünkü hiçbir AI şirketi bu
alana yatırım yapmıyor.
(...)
Soumaya Keynes: Bu konuda geri adım atabilir miyim? Sanırım
bazı şirketler, edtech şirketleri, AI destekli ders kitapları
gibi şeyler kullanmaya çalışıyorlar, değil mi?
Daron
Acemoğlu: Evet, ama bu çok farklı. Khan Academy gibi
şirketlerden büyük bir baskı var. Bu, edtech alanıdır. Ve
onların bir yaklaşımı var ki bence bu işe yaramayacak. Amaçları,
öğretmenlerin yerini almaktır. Öğretmenlerin yaptığını daha
maliyet etkin bir şekilde yapmak ve tabii ki bunu paraya çevirmek
istiyorlar.
Ben öğretmenlerin gerekli olduğuna büyük
bir inancım var. Öğrenme, insan teması, insan deneyimi ile
ilgilidir, bu yüzden öğretmenleri güçlendirmek istiyorsunuz.
Yani benim vizyonum, sadece eğitimde değil, birçok farklı alanda,
daha fazla insanı istiyoruz ve AI’nın daha fazla ve daha iyi
insan temasını mümkün kılmasını istiyoruz.
Oysa
teknoloji endüstrisi, öğretmenlerden kurtulun, size LLM’ler
vereceğiz, size otomatik ders kitapları vereceğiz, size otomatik
notlama vereceğiz diyor. Bu, öğretmenlerin yerine teknolojiyi ve
öğrenci arasındaki doğrudan teması ikame etmekle ilgilidir. Ve
bu şu ana kadar işe yaramadı. Ve bence bu işe yaramayacak.
(...)
Pekala, bence mükemmel bir benzetme yok ama öğrenebileceğimiz
birçok tarihsel dönem var. Bence en ilgili olanı İngiliz
Sanayi Devrimi’dir, kısmen çok ilginç bir hikaye olduğu için
ve kısmen de sıkça yanlış anlatıldığı için. 250 yıl önce
Sanayi Devrimi’nden beri daha iyi makinelerin, bilimsel bilginin ve
diğer şeylerin üretim sürecine uygulanmasının başlamasıyla
yaşıyor olmamızın inanılmaz derecede şanslı olduğu kesinlikle
doğrudur.
Ancak Sanayi Devrimi’nin ilk 80 yılının çalışan
insanlar için korkunç olduğu da doğrudur. Büyük eşitsizlikler
getirdiler, devrim niteliğinde verimlilik kazançları pek yoktu,
çok, çok zor zorluklar ve zor çalışma koşulları vardı. Ve bu
çok uzun dönem boyunca otomatik olan hiçbir şey yoktu. Üç nesil
sona erdi ve bir şekilde gerçek ücretler çoğu işçi için
artmaya başladı ve sağlık, eğitim vb. alanlarda daha iyi
sonuçlar ortaya çıkmaya başladı. Bu çok çatışmalı bir
süreçti. Bu süreçte daha iyi sonuçların gerçekleştirilmesi
için temel kurumsal değişikliklerin, işgücü piyasasındaki
temel değişikliklerin ve teknolojinin niyetinde ve yönünde temel
değişikliklerin gerçekleşmesi gerekiyordu.
Bu yüzden
bence Sanayi Devrimi’nin doğru yorumu, yıkıcı bir teknolojiye
sahip olduğunuzda bunu kötüye kullanabilirsiniz ve eğer bunu
kötüye kullanırsanız, insanların önemli bir kesimi için çok
kötü şeyler olabilir. Ve ardından, kurumlar, demokrasi, işçi
hakları ve teknolojiyi daha iyi odaklamak konusunda işlerinizi
düzene sokmanız gerçekten gerekiyor.
(...)
Soumaya Keynes: Daron, çalışanlar için teknolojik
yeniliklerin nasıl daha faydalı hale getirileceği konusunda çok
şey yazdın, değil mi? Bunu yapmanın farklı yolları var ve az
önce Sanayi Devrimi’nin tarihsel örneğini verdin, burada bence
bu sürecin çok yavaş işlediğini, işçilerin çok yavaş fayda
sağladığını savundun. Şu anda çıkarılacak politika dersi
nedir? Tarihten çıkarılan derslerin öğrenildiğinden emin olmak
için düzenleyiciler şu anda ne yapmalı?
Daron Acemoğlu:
Teşekkür ederim, Soumaya. Özetlemeyi çok iyi yaptın, ancak bir
adım daha ileri giderdim. Bunun sadece yavaş olmadığını,
otomatik olarak gerçekleşmeyeceğini ve ancak politika ve kurumsal
ayarlamalar yaparsak gerçekleşebileceğini söylerdim.
Bence
bu politika ve kurumsal ayarlamalar, toplumun en güçlü
unsurlarından gücü almaya yönelikti. Örneğin, kesinlikle siyasi
gücü işçilerle veya hatta orta sınıfla veya diğer alt orta
sınıflarla paylaşmak istemeyen yeni sanayiciler.
Bu
yüzden, bugün yapmamız gereken şeyin, teknoloji şirketlerinden
gücü almak için aynı tür adımları atmak olduğunu düşünüyorum.
İnsanlık tarihinin teknoloji şirketleri kadar güçlü başka bir
şirket gördüğünü sanmıyorum ve bu şirketler çok büyük bir
yumuşak güçleri olduğu için son derece etkili. ABD’de hem
siyaseti hem de medyayı ele geçirdiler. Gazeteciler, eleştirel
makaleler yazsalar bile, hala onlardan etkilenmiş durumda. Teknoloji
şirketlerinin en üst kademelerine baktığınızda, çok fazla
çeşitliliğe izin vermeyen çok tutarlı, tek tip bir görüşe
sahip olduklarını ve teknolojiyi, iletişim teknolojisini, üretimi
ve çok farklı yönleri şekillendirmenin birçok yoluna sahip
olduklarını görüyorsunuz.
Bu güç, paylaşılan refah
için elverişli değil. Yeni teknolojilerle doğru türde deneyler
yapmaya elverişli değil. Rekabet için elverişli değil. Bu yüzden
bunun kırılması gerektiğini düşünüyorum.
(...)
Bence birçok şey yapmanız gerekiyor ve bunları üç kategoriye
ayırırım. İlk olarak, güçlerini çok geniş bir şekilde
azaltmanız gerekiyor. İkincisi, yaptıkları en zararlı şeyleri
vergilendirme ve düzenleme yoluyla caydırmanız gerekiyor. Ve
üçüncüsü, araştırma için daha üretken yönleri teşvik
etmeniz gerekiyor. Yani güçlerini azaltarak, bence teknoloji
şirketlerini bölmek bir yol. Bu çok radikal geliyor ve genellikle
çok radikal politika eylemlerinden yana değilim, ancak bu durumda,
o kadar radikal olmadığını söyleyebilirim çünkü teknoloji
şirketlerinin bu kadar büyük olmasının bir nedeni de birçok
rakiplerini satın almış olmalarıdır. ABD’li yasa koyucular ve
ABD mahkemeleri bunu izin verdi. Bu yanlış yönlendirilmiş bir
politika duruşuydu ve bu sadece tersine çevrilmesi gerekiyor.
Bu
yüzden bunların hepsi, hem ekonomik güç için, yani yeni
teknolojilerin daha merkezi olmayan bir şekilde ortaya çıkmasına
izin verecek bir şekilde hem de siyasi güç için, yani siyasi
etkilerini azaltacak bir şekilde geri alınması gereken bir şeydir.
(...)
Özellikle, örneğin, sosyal medya ağları büyük bir ölçek avantajına sahiptir çünkü biliyorsunuz, kapalı bir sistemdir. Eğer onları açık bir sisteme dönüştürmenin bir yolu olsaydı, bu daha fazla rekabeti teşvik ederdi. Örneğin, daha az dijital reklam veya manipülatif içerik sunan medya ekosistemleri daha büyük oyuncular haline gelmek için daha iyi bir yol bulabilir ve insanlar verilerini ve sosyal ağlarını bir yerden başka bir yere taşıyabilir. Yani bunlar, bazı ağ ekonomilerinden sosyal olarak faydalanmanın yollarıdır, aynı giriş engellerini yaratmadan.
(...)
Sosyal medyanın tek endişe ettiğim yer olduğunu düşünmüyorum. Ama bunu bir örnek olarak kullanıyorum çünkü AI’nın nasıl manipülatif olabileceğini ve teknolojinin bazı olumsuz kullanım biçimlerini nasıl görebileceğinizi çok net bir şekilde görebilirsiniz.
(...)
Fosil yakıtlara
karşı gerçekçi bir alternatif olmadan bir enerji geçişi
yapabileceğimize veya karbon emisyonlarını azaltabileceğimize hiç
inanmadım. Yirmi yıl önce, buna sahip değildik. Bugün var. Oraya
nasıl geldik? İlk olarak, petrol şirketlerinin gücünü biraz
azalttık. İkinci olarak, ekonomistlerin düzeltilmiş vergilendirme
veya Pigou vergilendirmesi olarak adlandırdığı şeyi kullandık.
Yani, Avrupa’da düzenleme ve karbon vergilerinin bir
kombinasyonunu kullandık. ABD’de, özellikle Kaliforniya’da daha
fazla düzenleme vardı. Ayrıca, yenilenebilir enerji gibi toplumsal
olarak daha faydalı teknolojilere cömertçe sübvansiyonlar
verdik.
Bu yüzden üretim teknolojileri söz konusu olduğunda
tam olarak aynı şeyi yapmamız gerektiğini düşünüyorum.
Teknolojiyi parçalamak, büyük petrol şirketlerinin gücünü
azaltmak gibidir, bu bir benzetmedir.
Şu
anda ABD ve diğer sanayileşmiş ülkelerde aşırı otomasyon için
verdiğimiz oldukça büyük sübvansiyonlardan kurtulmamız
gerektiğini iddia edeceğim, en azından minimal düzeltici
vergilendirme yapmalıyız. Örneğin, vergi sistemimiz
otomasyonu sübvanse ediyor çünkü işçileri ve işçi gelirini,
sermaye gelirinden çok daha fazla vergilendiriyoruz. Ve insanlara
daha tamamlayıcı teknolojilerde cömertçe fon sağlamak, fırsatlar
ve araştırmalar sunmak için daha fazla destek vermemiz gerekiyor.
(...)
Bu yüzden, bunun bir kısmı olacak, ama bu dünyanın sonu değil. Eğer AI uygulaması gerçekten otomasyonsa ve gerçekten insanlara daha tamamlayıcı olacağını iddia ediyorsanız ve federal hükümetten birkaç milyon dolar alıyorsanız, tamam, sorun değil. Bunun için üzgünüm ama bu dünyanın sonu değil. Eğer bu paranın bir kısmı gerçekten yeni fikirleri ve yeni teknolojileri tetikliyorsa, onu kabul ederim. Ve sonra yapabileceğimiz başka şeyler de var, bunlar gündemi değiştirmekle ilgili. Eğer teknoloji sektörünü değiştirmek istiyorsanız, teknoloji sektöründeki insanları değiştirmeniz gerektiğini düşünüyorum.
(...)
Bugün, sanayileşmiş dünyada el becerisi gerektiren yetenekler konusunda büyük bir eksiklik var. Şebeke elektriğe dönüştükçe, özellikle daha iyi elektrikçilere ihtiyacımız var. Daha iyi tesisatçılara, daha iyi marangozlara ihtiyacımız var. Ve bu işçilerin yapması gereken birçok şey, sorun çözme yeteneklerini geliştirmektir. AI araçlarıyla sağlanabilecek daha iyi bilgiler büyük ölçüde yardımcı olabilir, ama biz bu tür araçları geliştirmiyoruz. Bunun yerine, yapay zeka ile ne yapmaya çalışıyoruz? Onların yaptıkları görevleri otomatikleştirmeye çalışıyoruz, ki aslında buna vasat otomasyon dediğim bir şekilde. Evet, biraz otomatikleştirebilirsiniz. Ama büyük verimlilik faydaları elde edemeyeceksiniz. Bazen aslında işçilerin becerilerini ve yargılarını kaybedersiniz.
(...)
Yani, otomasyon yerine işçileri işe aldıklarında veya işçilerini eğittiklerinde firmalara büyük bir sübvansiyon sağlanıyor. Ve firmaların, işçilere yardımcı olacak türde AI geliştirmelerini teşvik etmek için daha iyi teşvikler sağlayabiliriz, daha fazla LLM, daha fazla insan gibi konuşan botlar yerine, vb. Mesela, birçok teknoloji şirketinin ilgilendiği genel amaçlı insan gibi konuşan botlar araştırmalarına karşı denge sağlarsak. Yani, çalışanlar için faydalı olacak daha hedeflenmiş, küçük ölçekli AI araçları sağlayacak bir fon sağlıyoruz.
Alıntılar:
AI Patlamasını Yeniden Düşünmek: Daron Acemoğlu Mülakatı
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder