İnsan-Yapay Zekâ ilişkisinde eşitsizlik giderek büyüyor!

Yapay Zekâ konusunda dört farklı model öne çıkıyor ve insan bu dengesiz ilişkide faturayı ödeyen-ödeyecek taraf olmaktan öte geçemiyor.
Yapay Zekâ için geçmişte benimsenen kavramlar arasında “öğrenen makine” anlamına gelen machine learning yaygındı ve farklı alanlarda pek çok örnek vardı. Otomotiv endüstrisi bu konuda başı çekiyordu. 1997 baharında satrancın efsanevi ismi Garry Kasparov, New York’ta altı maçlık bir düellonun sonunda insanın makineye yenildiğini resmen kabul ediyordu.
Bu durum İnsan-Yapay Zekâ ilişkisinde “ilk” yenilgi olduğu gibi hiçbir şeyin eskisi gibi olmayacağının da ilanıydı. Salon dolusu seyirci sessizdi. Ne olduğunu anlamaya çalışıyorlardı. YZ, satranç gibi son derece karmaşık bir yapıya sahip bu arenada İnsan Zekâsı’na galip gelmişti. Masanın diğer yanındaki makine kaybedeni tebrik etmiyor; çünkü ne tebrik etmeyi biliyor ne kaybetmenin ne olduğunu… Sadece kendisinden isteneni yerine getirmiş, öğretileni uygulamıştı. O gece YZ-İnsan ilişkilerinde yepyeni bir soru gündeme geldi ve o günden beri açık duruyor: Öğrenen makine ile insan arasındaki ilişki hangi statüde kurulacak?
Asıl ilginç olan, yenilen adamın sonraki çeyrek asır boyunca yaptıklarıydı. Kasparov, üç ayrı rol birden yaşadı o gece: Makineye karşı direnen rakip, hamleleri sürekli analiz eden bir usta ve insan+makine ortak satrancını (centaur) icat eden bir öncü. Birbirinden farklı roller tek bir insanda buluşması bir anlamda gelecek eşitsizliğin habercisiydi.
Zaman içinde YZ ile insan arasındaki ilişki çeşitlenecek ancak fatura tek kalacaktı…
Hızla farklılaşan bu ilişki yumağında ipin ucu giderek karışmaya, işin içinden çıkılmaz bir hal almaya başladı.
YAPAY ZEKÂ İÇİN ATANAN VEKİLLER: AJANLAR
Ekran başına geçenler çok duydukları ajanlar ile yavaş yavaş tanışamaya başladılar. “Şunu özetle, bunu derle, ötekini araştır, seçenekleri değerlendir, rapor haline getir” benzeri komutlarla temel zihinsel faaliyetlerini makineye devretmeyi ve sonuçları ile övünmeyi marifet sandılar. Bir anlamla; alet işler, el öğünür durumu tekrar etti. Verimlilik arttı, işler hızlandı, makineler her seferinde daha fazla öğrendi ama bu modelde insan zekasının da aynı ölçüde hatta genel olarak ilerlediğini bile söylemek zordu.
Hesap makinesi de kullanıma girdiğinde işleri kolaylaştırmış ancak insanı daha iyi hesap yapar hale getirmemişti. Kasparov bu noktada “mütevazilik” örneği sergiledi, “kazanan, en güçlü makine değil orta halli makine ile ustalığını paylaşandır” dedi. Bu anlayışı kitabına da “makineler hesaplar; insanlar yaratır” sözleri ile taşıdı.
Ajan modelinde; yorulmayan ortak, siz uyurken çalışmaya devam eden ve bilgi birikiminin hızla büyütmesi konusuna dikkat çeken Oxford Üniversitesi’ndeki yapay zekâ, simülasyon teorisi ve varoluşsal riskler konusunda çalışan İsveçli polimat (çok yönlü bilim insanı) Nick Bostrom oldu. Konuyu “hizalama problemi” adıyla sistematik bir disipline dönüştürdü. Mesele makinenin zekâsı değil, zekâsının kimin hedefine hizalanmış olduğu sorunsalı ile konuya yeni bir boyut kattı. Kağıt tomarını bir arada tutmak için kullanılan ataç gibi sıradan ve basit bir ürün için verilen hedefte maksadı aşan bir YZ ile tüm gezegenin ataç haline getirilmesi hedefine yönelmesi meselesi olduğu endişesini, “yapay zekânın bu ihtimali karşısında biz, bombayla oynayan küçük çocuklara benziyoruz” sözleriyle dile getirdi. Tehdidin bombanın gücünde değil, elindekinin ne olduğunu hakkıyla kavrayamayanda olduğuna dikkat çekti.
NOT DEFTERİ OLARAK ÇALIŞAN ASİSTANLAR…
İnsan-YZ arasındaki ilişkinin ikincisi asistanlıktır. Karşılıklı etkileşime açık (interactive) bir not defteri gibi çalışır. Burada insan düşünmeye devam eder, yapay zekâ onun menzilini genişletir. Daha fazla bilgiye ulaşmasını, farklı seçenekleri görmesini, bağlantılar kurmasını sağlar. Bu kuşkusuz değerlidir. Ancak yine de daha iyi düşünmek ile daha güçlü araçlarla düşünmek arasındaki ayrım ortadan kalkmaz.
En yaygın ve en az pazarlık gerektiren model budur, bu yüzden de çok kolay benimsenir. Asistan sormaz, isteneni verir: taslağı yazar, özeti çıkarır, boşlukları doldurur, tam da istendiği gibi eksiksiz hizmet verir. Kullanıcı deneyimi (UX – user experience) terimini popülerleştiren, insan merkezli tasarım ve bilişsel bilim alanlarının öncüsü Don Norman’ın teknoloji paradoksu burada bir kerelik değil, sürekli işler: “Eklenen işlevsellik, çoğu kez artan karmaşıklıkla gelir”. Asistanın karmaşıklığı ödeme tablosunda değil, emanet defterinde görünür. Bu aşamada hukukun köklü ilkesi hatırlanmalı: emanet alan, emaneti korumakla mükelleftir, onu sahiplenemez. Oysa asistana devredilen en küçük karar bile zamanla sahiplenilir, YZ yaptığı her işi kendine mal etme eğilimini de geliştirir.
İnsan türünün taş devrinden günümüze uzanan evrimini ve gelişimini incelediği “Sapiens: Hayvanlardan Tanrılara”, insanlığın gelecekteki olası yönelimlerini ve teknolojinin etkilerini tartıştığı “Homo Deus: Yarının Kısa Tarihi” ile günümüz dünyasının politik, teknolojik ve sosyal meselelerini ele aldığı “21. Yüzyıl için 21 Ders” kitaplarının yazarı Yuval Noah Harari’nin tespitleri, bir anlamda yeni nesil kazanç ekonomisinin para birimini anlatır: “Veriye sahip olan, geleceğe sahip olur”. Her yanıtı aranan soru, her giderilen belirsizlik, makinenin defterine veri olarak yazılır. Defterde eksilen satır ise yargıdır.
RAKİP ÇOĞALIRKEN İNSAN ZAVALLILAŞIYOR (MU?)
Üçüncü model ise daha da ilginçtir; YZ gücünü zihinsel rakip haline getirmek sanılandan daha akıllıcadır. Bu modelde insan yapay zekadan cevap istemez. Hatta tersine, kendi fikirlerine direnç göstermesini talep eder. Bir anlamda şeytanın avukatlığını yapmasını bekler. “Bana katılma, düşüncelerimdeki zayıf noktaları bul” der, Kendine rakip yaratır, görmediklerini ayırt etmesini görünür kılmasını ister.
Kasparov’un kendisini yenen makine ile kurduğu yeni denge, konuyu bir tür “onur meselesi” olmaktan çıkarıp öğrenen makineden “daha iyi oynamayı” öğrenmeyi seçmesi tam da budur.
Dördüncü model ise en az konuşulan ancak en derin olandır; ne olduğu da Norman’ın kitabının adında saklıdır: “Bizi Akıllı Yapan Şeyler” başlıklı kitabında anlatılanlardır. Yanlış tasarımların insanı aptal durumuna düşürebileceği, her zaman kişinin tarafında olmayabileceği risklerini barındırır.
Anlatılan dört model, aslında İnsan-YZ arasındaki dört ilişki biçimidir.
•Ajanla kurulan sözleşme > hedefi kim koydu?
•Asistana verilen emanet > ne devredildi, kim korudu?
•Rakiple kurulan ölçüt > kimle ölçülüyorsun?
•Aynada açılan muhasebe > kendini gördün mü?
soru ve yaklaşımları ile biçimlenir. Hepsinde ortak yan aynıdır; yargı payı…
Burada epistemolojik bir sertlik gereklidir: yargı, devredilemeyen tek bilişsel varlıktır. Yargı, bilginin ötesinde sorumluluk demektir. Bilgi nakledilebilir; sorumluluk nakledilemez. İmza, ne kadar güçlü asistan olursa olsun nakil kabul etmez; Bostrom’un hizalama sorusunun cevabı da zaten buradadır. Makinenin hedefi, imzayı atanın hedefidir. Pratik dört satır:
•Sabah rol dağıtın; bugün makine kim, siz kimsiniz.
•Taslağı ona yazdırın, kararı siz imzalayın.
•Ayda bir yetkinlik denetimi yapın, makinenin sizin için yaptığı işin bir kısmını hâlâ yapabilir misiniz?
•Yöneticiyseniz, ekibinize kullanım politikası değil model haritası verin: kimin neyi devrettiğini görünür kılın; haritası olmayan örgüt, bilişsel erimesini ancak yıl sonunda fark eder.
Dört model, dört hizmet, dört bedel ve geriye kalan tek soru; hakkını en çok alan hangisi? Cevap acımasızdır: hiçbiri ve şaşırtıcıdırki hepsi…
Tek modelde kalan, tek kalemlik faturayla kalır; model yöneticisi dördünü döndürür ve her dördünde yargı payını saklar. Bu gece makinenize son soruyu sormadan önce en kritik soruyu kendinize saklayın. Bugün hangi modeldeydiniz ve karar hangi imzayla çıktı?
Modeli yönetmeyen yönetilir anlayışını unutmayın! Fatura ya tek kalemde ya da dört kalemi kapsar şekilde kesilir. Kim ödeyeceği önemlidir…
YZ hizmet vermeye her zaman hazırdır. Hakkını almaksa hâlâ insanın işi olacaktır. İş, enerji tüketiminden çevrenin talan edilmesine, entelektüel birikimden aklın ermeyeceği kurumsal hesaplamalara uzanan faturanın bedelini kuşkusuz dünya ödeyecektir!