Yapay Zekâ ile İlişkili Gelişmelere Sosyal Bilimler ve Özellikle Ekonomi Bilimi Açısından Bakış
- Prof. Dr. Sencer Ecer
- 2 Nis
- 16 dakikada okunur
Yapay zekâ ve benzeri teknolojik gelişmelere ilişkin politika veya iş stratejilerini belirlerken, bu teknolojileri ortaya çıkaran süreçleri sosyal bilimler temelli kavramak istikrarlı bir şekilde isabetli karar vermenin önşartlarından biridir.
1. Yapay Zekâ Gibi Teknolojik Gelişmeler Büyük Sosyal ve Ekonomik Süreçlerin Sonucudur.
Yapay zekâ ile ilgili gelişmeleri değerlendirirken teknolojik gelişme ve diğer açılardan tarihi süreklilik arz eden bir olgular bütününün içinde olduğumuzu unutmadan soralım: Acaba yapay zekâ artık alıştığımız teknolojik ‘devrimler’ zincirinin sıradan bir halkası mıdır? Yapay zekâ bugün itibarıyla sıradan bir değişim tetikleyici gibi gözükmemektedir çünkü yapay zekâda bulunan insan tarzı öğrenme ve adaptasyon kabiliyeti, otomasyondan çok daha farklı etkilere yol açma potansiyeline sahiptir. Yanılıyor olsak dahi, yapay zekâ etki potansiyelinde niceliksel değil niteliksel fark varmış gibi analizler yapmamızda yine de fayda vardır çünkü gelişmeler üzerinden zaman geçtikçe yapılacak değerlendirmelerle anında yapılan değerlendirmelerin işlevleri farklıdır. Bu makalede global düzeydeki sosyal ve ekonomik trendlerle ilgili sosyal bilimler ışığında geliştirdiğim görüşlerimi bulacaksınız. Türkiye ekonomisi ile ilgili benim ve İTÜ Ekonomi Bölümü öğretim üyelerinin bence hâlâ geçerli olan, detaylı görüşlerini ise sunuş yazısını yazdığım İTÜ Vakfı Dergisi Sayı 82’de bulabilirsiniz.
Yakın dönemde tecrübe ettiğimiz 2008 finansal krizi, COVID pandemisi, nüfus ve göç dinamiklerindeki gelişmeler ve bunların siyasi sonuçları gibi sosyal ve ekonomik yönü ağır basan olgularla yapay zekâ (Artificial Intelligence AI, Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks), Blockchain/Cryptocurrency, Virtual Reality (VR), 5G, mRNA aşıları gibi teknoloji yönü ağır basan değişim tetikleyiciler bizatihi aynı küresel ekonomik ve sosyal süreçlerin sonucunda ortaya çıkmış, ölçek kazanmış ve küresel olgulara dönüşmüştür. Bu süreçler ayrıca tartışılabilir ancak son zamanlarda hızlanmalarının temelinde; yakın zamanda dünyadaki, özellikle Çin’deki gelir, tasarruf ve dolayısıyla sermaye birikiminin artması ve bu sermayenin yerel kalmayıp ciddi bir ölçekte gelişmiş ülkelere akması vardır. Yatırım risklerinin yani ülke risk primlerinin pek çok ülkede hâlâ yüksek olması, diğer bir deyişle, küresel finansal entegrasyonun henüz yeterli düzeyde olmaması, sermayenin düşük gelirli ülkelerden yüksek gelirli ülkelere akmasına sebep olarak, global gelir dağılımını düzeltme ve barışı sağlama açısından ‘öncelikli olmayan’ yatırımların finanse edilmesine yol açmaktadır. Diğer bir deyişle düşük gelirli bir ülkede altyapı, eğitim ve hastane yatırımları yapılabilecekken, zengin bir ülkede başka, global önceliği olmayan sektörlere yönelik yatırımlar yapılabilmektedir. Ancak bir yandan da bu bolluk ortamında son derece riskli ve getirisi de yüksek yapay zekâ gibi teknolojiler finanse edilebilmektedir. Bu çelişki, global yönetişimin çözmek için uğraştığı önemli bir problemdir. Şekil 1 ve 2’de bu sermaye akışlarının ABD’de yol açtığı sonuçlara ilişkin ABD St. Louis Merkez Bankası’ndan alınan veriler sergilenmektedir. Şekil 1’de ABD şirket kârlarının milli gelire oranındaki 2000’li yıllarda başlayan büyük artış, ücret ve maaş gelirlerinin milli gelire oranındaki büyük düşüş ile birlikte gösterilmiştir (verileri 1947 başına endeksleyerek değişimi daha çarpıcı bir şekilde göstermek istedim, 2008 krizinde geçici bir düşüş yaşanmıştır). Bu makalede kullanılan şekillerin tümü referanslı kullanıma açıktır.
Bir ilave bilgi olarak, kişi başına düşen medyan reel işçi ücretlerinin de aynı dönemde hemen hemen sabit kaldığını biliyoruz. Ancak, kişi başı reel medyan gelir (sadece ücret değil, her türlü kazanç) sürekli arttığından, çalışanların da maaş ve ücret dışında, sermaye geliri başlığı altına giren kazançlar elde ettiği anlaşılmaktadır. Dolayısıyla şirket kârlarıyla birlikte, milli gelir içinde sermayenin payı neredeyse astronomik artmaktadır. Bu durum, daha çok yatırım ve Ar-Ge demek olup bu durumda ABD’de yapay zekâ ve benzeri teknolojik ilerlemeler devam edecektir. Başka dinamikler bu konuda Çin’i de öne çıkarmakta ve bu ikili dünyada açık ara önde gitmektedir. Benzeri gelişmeler tüm yüksek gelirli ülkelerde çeşitli ölçeklerde yaşanmaktadır. Şekil 2’de yine ABD’de reel özel sektör yatırımlarının reel milli gelire oranının artışının da devam ettiğini görmekteyiz (burada da veriyi 1947’ye endeksledim, oranlarda şart olmasa da reel değişkenleri kullandım).
Artan sermaye ve yatırımlar, tabiatıyla araştırma/ geliştirmeyi hızlandırmış ve buluşlar ortaya çıkmıştır ve ticarileşebilmiştir. Bir diğer açıdan bakıldığında yapay zekâ gibi olguları doğuran sermaye akışları gibi süreçler, değişim tetikleyicilerin etkisini de belirleyecektir. Yani sermaye akışları devam ettikçe, yapay zekâ teknolojileri ABD ve benzeri ülkelerde daha da gelişecek ve dünyadaki etkileri bu ülkelerce nispeten kontrol altında tutulacaktır. Bu etkiler küresel ekonomiyi ve sosyal hayatı dönüştürecek, yeni sosyal, siyasi ve ekonomik süreçleri tetikleyecek, yeni olgular ortaya çıkacaktır. Bu süreçlerin etkilerini doğru değerlendirebilmek için sosyal bilimlerin temellerini kavramak gereklidir. Bu olguların hepsi sosyal bilimler ve özellikle iktisat (ekonomi), sosyoloji ve siyaset bilimleri kavrayışıyla anlaşılabilecek süreçler sonucunda ortaya çıkar ve Tilly’nin ifadesiyle ‘Büyük Yapılar, Kapsamlı Süreçler, Devasa Karşılaştırmalar’ bakış açısı ile anlaşılabilir. Bu yüzden bu makalede yapay zekâ ile ilişkili beklediğim gelişmelere sosyal bilimler ve özellikle ekonomi temelli bakacağım. Veri odaklı bir rapor için Stanford Üniversitesi Yapay Zekâ Endeks Raporu’na bakılabilir (Maslej vd., 2024).
2. Küresel Kesintisiz Değişim Sürecine Neoklasik Ekonomi Paradigmasından Bakış
Sosyal bilimler içindeki ekonomi biliminin bugünkü hâkim paradigması olan neoklasik yaklaşımdan yola çıkalım. Bu paradigmaya göre yukarıda sözünü ettiğim yapıların oluşumu ve süreçlerin gelişimi bireysel kararların etkileşimi sonucunda gerçekleşmektedir. Burada elbette bireyleri rasyonel varsayıyoruz, diğer bir deyişle herkes her zaman olmasa da uzun vadede ortalama bir birey rasyoneldir. Rasyonellikten kasıt ise seçenekleri belirleyip tercihe göre sıralayabilmekten ibarettir. Bireyin bu seçenekler içinde en iyisi telakki ettiğini seçmesi de yapılan ek bir davranışsal varsayımdır. Bu aşamada bireyin ekonomideki dört farklı rolüne bakmamız gerekir. Birey her bir rolünde yapay zekâ ile artan etkileşim halinde olacaktır.
Bireylere tüketici olarak baktığımızda, tüketici tercihlerinin bütçe kısıtı ve çoğunlukla toplumsal normlara bağlı olarak yapıldığını görürüz. Bu aşama piyasa talebini oluşturur. Hemen her birey ekonomide ve sosyal hayatta tüketici rolünü oynar. Bireylere ikinci olarak firma hissedarı olarak bakabiliriz. Piyasaya fiyat mekanizması vasıtasıyla aktif ve doğrudan katılım açısından bakıldığında firma hissedarı olan bireylerin sayılarının az olduğu düşünülebilir ancak dünyada sermaye, tabana yayılmaktadır. Daha da soyut bakıldığında, sadece evinde ailesi için ev işleriyle veya çocuklarıyla meşgul olan bir birey de kahvede gençlere nasihat veren bir birey de aslında danışmanlık yapan bir firma sahibi olarak üretime katılmaktadır. Şimdilik piyasaya fiyat mekanizması vasıtasıyla katılan firma sahiplerine odaklanırsak, bunların da rasyonel olduğunu ve sosyal normlar, teknoloji ve tüketici talebinin tabiatı gibi kısıtlar altında kâr maksimizasyonu yaptığını varsayarız. Üçüncü olarak, bireyler ne kadar çalışacaklarına karar verirken işçilik adını verdiğimiz üretim faktörü rolünü oynarlar. Bu kararda ücret, çalışma ve çalışmama durumundaki şartlar rol oynar. Bu şartları belirlemede kolektif irade önemli bir rol oynar ki bu da bizi dördüncü rol olan karar verici, irade sahibi seçmen ve vatandaş rolüne götürür. Demokrasi, yani oy verme pratiği olsun olmasın, bireyler tercihleriyle kuralları, yöneticileri, kimlerin güçlü olacağını ve yönetimin şeklini belirler ve yönetimi sürekli yönlendirirler. Yönetim şekli deyince ortaya çıkan formel veya enformel seçim veya veto sistemleri de bu sürece dahildir.
Özetle bireyin dört genel rolü vardır: Tüketici, firma hissedarı, üretim faktörü ve seçmen. Bireyler tüm bu kararları alırken stratejik düşünürler, yani diğer bireylerin kararlarını bilmeseler de belli varsayımlar yaparak dikkate alırlar, bunu da genelde oyun teorisi ile modelleriz. Aşağıda oyun teorisinin bilinçler arası bilgi yapısıyla ilgili perspektifinden bahsederken de anlatacağım gibi yapay zekâ bireyler hakkında çok daha etkin veri toplayacağından stratejik etkileşim daha da zenginleşecektir. Diğer bir deyişle ekonomik ve siyasal sonuçlar bireysel kararların basit bir bileşkesi değildir. Bu yüzden geleceği hep birlikte şekillendiririz ve yapay zekâ bu durumu daha da kolaylaştırabilir. Bu yüzden hepimizin geleceğin şekillenmesinde az veya çok ama mutlaka bir sorumluluğu vardır. Soyutlaştırırsak, bütün bu kararların sonucunda biyoloji ve coğrafya gibi şimdilik dışsal kabul edebileceğimiz faktörlerin de etkisi altında fiyat ve gelir gibi anlık değişkenler (flow variable) sürekli şekillenir. Bu anlık değişkenler; zaman geçtikçe servet, güç, teknoloji, biyolojik temelli akrabalık, inşa edilmiş millet gibi topluluklar, bunların içindeki sınıflar ve katmanlar, ayrıca dinler, ideolojiler ve bunların ortaya çıkmasına sebep olan ortamlar ve güncel anlaşılışları gibi birikimli değişkenlerin (stock variable) değerlerini etkiler. Yapay zekâ bu kararlara katkıda bulunurken bireyin bağımsızlığı, bireyin algoritmalar üzerindeki etkisiyle doğru orantılı olarak artacaktır.
2.1. Neoklasik Paradigma ve Diğer Sosyal Bilimler
Neoklasik paradigma yukarıda anlatılan dönüşüm sürecindeki rekabet veya kooperasyonu modellese de genelde servet birikimine ve dağılımına odaklanır. Bu dönüşüm süreci, sosyolojinin temel paradigmalarından olan Mead’in öncülük ettiği sembolik etkileşim teorisi ve çeşitli öğrenme teorilerine başvurarak daha da aydınlatılabilir. Yaşadığımız dönemde bu birikimli değişkenler yani normlar, güç dağılımı ve benzeri parametreler bizi çevreleyip, bizim seçenekler kümemizi belirlerken, biz de yaptığımız tercihlerle işleyen sürece az veya çok ama mutlaka katkıda bulunuruz. Üstelik yapay zekâ, kullandığı olasılıkları hesaplarken mümkün olan maksimum sayıda insanın verisini kullanacağından, bu katkı artmaktadır. Bu yüzden insanlığı bir bütün olarak alalım ve bu büyük sürece Küresel Kesintisiz Değişim Süreci (KKDS) ismini verelim. Bu değişim sürecini sosyal değişim literatüründe olduğu gibi daha geniş çerçevede incelemek mümkün olsa da yapay zekâ ve onun ekonomik etkilerini incelerken en azından ekonomi bilimi temelli yukarıda anlattığım çerçeveden bakabilmemiz faydalı olacaktır. Ayrıca sosyoloji biliminin diğer temel paradigmaları olan görev ve işlev temelli, yani sağcı bakış ile çekişme temelli, yani solcu bakışın da ekonomi biliminde karşılıkları olduğundan konuyu işlerken bu paradigmalara ayrıca değinilmeyecektir. Bu ekonomik ve sosyolojik yaklaşımlar siyaset biliminin paradigmalarıyla da yeterince örtüştüğünden, bu alanda da yeri geldikçe sadece uluslararası ilişkiler temel paradigmalarından yapısalcılığa değineceğim. Ümit ederim ki bu yaklaşım bütüncül bir sosyal bilimler bakış açısının faydalı bir uygulaması olur.
Buraya kadarki kısımda her bireyin süreçlerde az veya çok bir katkısı olduğunu paradigmatik olarak anlatmak istedim. Somutlaştırmak gerekirse her birey, sermayenin, getirisi nispeten düşük olan gelişmiş ülkeleri neden tercih ettiğini sorgulamalıdır. Bunun kısa vadede tek bir temel cevabı vardır, o da düşük risktir. Buradan ilerlemek için ilk olarak, bireyler ya da inşa edilmiş veya biyolojik temelli topluluklar arasında KKDS’ye etki potansiyeli açısından geçmişten günümüze istatistiki dağılımlar itibarıyla herhangi bir fark olmadığını varsayalım, yani ırkçılık bazlı yaklaşımları reddedelim. Dolayısıyla dünya yüzeyinde yaşayan temsili bir bireyin KKDS’ye etkisinin az veya çok olmasının sadece onu çevreleyen birikimli değişkenlerin çizdiği dışsal sınırlarla bağlantılı olduğunu kabul edelim. Bu durumda serveti veya gücü halihazırda görece yüksek olan bireylerin veya toplulukların sadece bu yükseklik sebebiyle KKDS’ye etkisinin görece daha fazla olması beklenir. Diğer bir deyişle bireyler ya da inşa edilmiş veya biyolojik topluluklar arasında ciddi bir eşitsizlik olması çoğu bireyi neredeyse etkisiz hale getirebilir. Ancak bu durum o bireylerin etki potansiyeli açısından özde farklı olduğunu göstermez. Bundan sonraki pratik argümanlarım hep yukarıdaki çerçevede okunmalıdır.
3. İnsan Ötesi (Transhuman) Bir Varlığa Çoktan Dönüştük ve Yapay Zekâ ile Bütünleşeceğiz
Yapay zekâ; insan karar verme sistemini modelleyerek taklit etmekte olan bilgisayar programları ve bunların yönettiği sistemler ve makinelere denir. İlgili öğrenme algoritmaları insanların geçmişte verdiği kararları istatistiki ve matematiksel yöntemlerle inceleyerek karşılaşılan durumlar karşısında verilen kararları sınıflandırırlar, bunlara bilgisayarın otomatik öğrenme yöntemleri denilir (machine learning). Yapay zekâ pekâlâ insanı neredeyse tümden taklit etme potansiyeline sahiptir. Nitekim, Mollick (2024) yapay zekânın aslında insanlığı yansıttığını ve onunla olan etkileşimlerimizde adeta bir insanmış gibi davranılmasını tavsiye eder. Şu an itibarıyla tabiatını tam bilemediğimiz sezgisel (intuition) karar verme yöntemlerimiz dahi ileride taklit edilebilir. Jeneratif yapay zekâ kullanırken sorduğumuz soruların sırası ve sorma zaman aralıkları, sezgisel karar verme yapımıza ilişkin öğrenmeye katkıda bulunmaktadır. Benzer şekilde mesajlaşmalarımızın gelişimi de ağ (network) teorileri ışığında toplu öğrenmemizi modellemeye ve bilgisayarın öğrenmesine yardımcı olmaktadır. Our World in Data’dan Şekil 3’te yapay zekâ bazlı sistemlerin okuduğunu anlama, tahmin yürütme gibi özellikleri itibarıyla yıllar içinde insan performansına (şekildeki sıfır düzeyi) zaman içinde nasıl yaklaştığı görülmektedir.
İnsanın tanımını yapmadan insan ötesi olup olmadığımıza karar vermek mümkün değildir ancak insanın kendini ayrı bir tabiattan varlık olarak tanıyabilmesi özelliği hariç (self-awareness), bu tanım bu makalenin kapsamı dışındadır. Gene de belirtelim ki elinde telefonla sürekli sorularına cevap arayabilen ve bulan, yapay zekâya sorular sorup cevap alabilen, bütün hayatını kayıt altına alıp geriye dönüp inceleyebilen, sosyal medyada hiç tanımadığı insanlarla etkileşime geçip psikolojisi etkilenen insan ile bir yüz yıl önceki insan aynı olmadığından, tarihsel boyutta ‘insan öte’liğe çoktan geçtiğimiz bir gerçektir. Ama yine de bir yüz yıl sonraki tanıma göre henüz insan kalmış olabiliriz. Diğer bir deyişle insanlık zamana göre değişkenlik gösteren dinamik bir kavram olarak da düşünülebilir ve bu tanımı herhangi bir anda tam belirlemek gitgide zorlaşmaktadır. Buna rağmen, şimdilik insan ötesi bir varlığa dönüştüğümüzü varsayalım. Gidişata göre AI ile fiziksel bütünleşme (entegrasyon) de kısa süre içinde gerçekleşecektir. Nitekim sürekli yanımızda taşıdığımız telefon ile fiziksel bütünleşme gerçekleşmiş gibidir, mutlaka derimizin altına birtakım fiziksel devreler yerleştirilmesine gerek yoktur. Anlık bilgi akışı telefonu adeta beynimizin sinirsel bir uzantısı haline getirmiştir.
İnsan öteliğe ilişkin bir başka ekonomik perspektif de insan bilincinin diğer bilinçlerle olan etkileşimi incelenerek bulunabilir. Oyun teorisinde iki ekstrem matematiksel bilgi yapısı vardır: Ayrı ayrı bilmek ve birlikte bilmek. Ayrı ayrı bilmek (mutual knowledge) herkesin bir konuyu bilmesi ama diğerlerinin aynı konuyu bilip bilmediğini bilmemesidir. Birlikte bilmek (common knowledge) ise herkesin bir konuyu bilmesi ve diğerlerinin de aynı konuyu bildiğini bilmesi, bu durumu da herkesin bilmesi ve bu şekilde sonsuza kadar tüm durumların bilinmesidir. Arada başka bilgi yapıları da vardır. Aumann’a göre iki insan başlangıçta aynı bilgi kümesine sahipse ve bilgilerini aynı şekilde güncelleyip, bu durum da aralarında birlikte bilinerek ilerliyorsa bu iki insanın anlaşmama konusunda anlaşmaları rasyonel değildir. Bu teoreme göre insanların benzer bilgi kümelerinden hareket etmeleri iş dünyası veya sosyal hayatta anlaşmaları, uzlaşmaları ve barış içinde yaşamalarını kolaylaştıracaktır. Bu zamana kadar romanlar, filmler, diziler insanların hayatlarının ne kadar birbirine benzediğini ortaya koyma konusunda epeyi mesafe kat etmiştir. Bundan sonra bu benzeşme yapay zekâ ile çalışan yapılara, oradan da diğer insanlara sıçrayacaktır. Zihinlerin ve iradenin bugün bir ölçüde bağımsız olduğu kabul edilse bile, zaman içinde bu bağımsızlığın azalması kuvvetle muhtemeldir. Gene de kontrolün yani iradenin özünde insanda kaldığı varsayımıyla ekonomi biliminin tespit ettiği genel verimsizlik alanlarına ve yapay zekânın buralarda ortaya çıkacak etkisine odaklanalım. Unutmayalım ki bu alanlardaki ilerleme gene yukarıda anlattığımız güç dengeleri ve onların evrimi çerçevesinde şekillenir ve tekrar evrilir.
4. Piyasa İşleyişi ve Fiyat Mekanizmasında Beklenen Genel Gelişmeler
Temeli fiyat mekanizması olan piyasa ekonomisinin iki temel teoremini hatırlayalım. Birincisi tam rekabet piyasalarının etkinliğidir: Üretilmesi sosyal normlar çerçevesinde refah arttırıcı olacak tüm ürünler çok sayıda üretici tarafından üretilir ve çok sayıda tüketici tarafından tüketilir. Bu ürünler hakkında kalite ve fonksiyonları dahil her türlü bilgi tüm taraflarda vardır. Alışveriş maksimum düzeydedir, iki tarafa da getirisi olan en ufak bir ticaret dahi gerçekleşir. Bu durumda refah maksimize olur ve servet gibi birikimli parametre değerlerinin belirlediği başlangıç koşullarına bağlı bir gelir dağılımı ortaya çıkar. Ortaya çıkan gelir dağılımı tam olarak o dönemde hâkim olan karar verici kişi ve grupların tercihleri doğrultusunda olmayabilir. İkinci temel teoreme göre ise bu durumda dahi piyasa ekonomisinden vazgeçmeye gerek yoktur: Bu istenmeyen gelir dağılımı, gene piyasa ekonomisi çerçevesinde servet, statü, sınıf, kredibilite gibi birikimli değişkenlerden parasal vergi alarak veya para dışı yöntemlerle bunlarla oynanarak değiştirilebilir. Tam rekabet piyasası çerçevesinden gerçek hayatta az veya çok, geçici veya kalıcı sapmalar olduğu aşikârdır, ancak bu makaledeki konu, yapay zekânın bu sapmalara genel etkisidir. Bu sapmaların en radikal hali, tekel piyasası olup arada oligopol ve tekelci rekabet gibi formlar vardır.
4.1. Piyasa Yapıları
Yapay zekâ avantajı ile bazı piyasalar tam rekabet yapısına yakınsarken, diğerleri de tekelci uca savrulabilir. Bana göre en olası senaryo budur. Bu durumun devam edeceği, büyük firmaların yapay zekâdan faydalanma potansiyelinin zaten daha yüksek olduğu ve yapay zekâya yatırımın başlı başına artan maliyette olacağı gibi olgular olası bir senaryoda konsantrasyonun artmasını mümkün kılabilir (Brynjolfsson ve Unger, 2023). Şekil 4, Cottier vd. (2024) verisini Epoc AI (2024) web sayfasından alıp işleyen Our World in Data’ya aittir. Burada reel maliyetlerin zaman içindeki çarpıcı artışı logaritmik eksende görülebilir. Bu artış yapay zekânın tekel veya oligopolleşmiş endüstrilerin elinde kalacağına işaret etmektedir.
Son olarak, eğer tam rekabet piyasaları istenen ölçüde yaygınlaşmamışsa yine karar verici kişi ve grupların tercihleri doğrultusunda rekabet ve anti-tröst politikaları başta olmak üzere çeşitli politika ve teşviklerle bu yönde gidilebilir ancak son derece büyük, teknik açıdan sofistike firmaların rekabet denetimi de oldukça zordur. Bu noktada güvenebileceğimiz bir ihtimal de yapay zekânın tam rekabet koşullarının oluşmasına engel olan pek çok yapısal olguyu minimize edebilecek olmasıdır. İlginç olan, bunu desantralize bir biçimde de yapma potansiyelidir. Bu durum tersine, yani tam rekabete doğru bir trendi işaret eder. Aşağıda bu potansiyeli açalım.
4.2. Fiyat Belirlerken Pazarlık ve Açık Arttırmanın Yaygınlaşması, Desantralizeleşmesi ve Etkinleşmesi
Öncelikle hemen her türlü fiyatın aslında pazarlık veya açık arttırma yöntemleriyle belirlendiğini unutmayalım. Sıradan bir senaryo çerçevesinde, sabah kahvesi için dışarı çıktığınızı varsayalım. Sizin ‘kontrolünüzdeki’ yapay zekâ (arada bir web sayfası vb. olmadan), çevre kafelerinkilerle pazarlık yaparak ya da açık arttırma gerçekleştirerek sizi bunlardan birisine yönlendirecek, o günkü metabolizma değerlerinize göre uygun olan siparişi verecektir. Çevredeki bu kafeler de sizin hakkınızda bilgi toplayıp tercihlerinizi tespit edecek, bir sonraki açık arttırma veya pazarlıkta bu bilgiyi kullanacaktır. Özellikle perakendeciler açısından sizin pazarlık ve açık arttırma yöntemlerini kullanarak sipariş vermeniz bu firmaların tam rekabet piyasa yapısına geçmeleri ve tamamen otomatize olmalarıyla sonuçlanabilir. Ortaya istikrarsız alışveriş şartları çıkarsa, satış aşamasının düzenlenmesi (regülasyon) hatta devletleştirilmesi gerçekleştirilebilir. Ürün ve ‘mekâna’ erişim yani ambiyans ise ayrı fiyatlanabilir. İronik bir şekilde sosyalizmin en büyük handikaplarından kabul edilen bilgiye erişimdeki zorluk, büyük veri ve yapay zekâ sayesinde aşıldıkça ortaya yukarıda bahsettiğim gibi piyasa-kumanda hibriti yapılar çıkabilir. Bu tür gelişmeler tüm sektörlerde yaygınlaşacaktır. Genel olarak firmalar tüketicinin ödemeye razı olduğu en yüksek fiyatın peşindeyken, tüketiciler de mümkün olan en düşük fiyatı ödemenin peşinde daha etkin bir şekilde koşacaklardır. Bu genel yaklaşımdan, daha spesifik konulara geçebiliriz.
5. Yapay Zekâ Bir Üretim Faktörü Olarak Ele Alındığında Beklenen Sektörel Gelişmeler
Yapay zekânın etkin kullanımı halinde üretkenlik, kalite artışı, doğrudan birim maliyet düşürme veya toplam faktör verimliliği (sermaye, işçilik gibi üretim faktörlerini her düzeyde daha verimli kullanabilmenin bir ölçüsüdür) sayesinde şüphesiz artacaktır. Bunun bir örneğini internetin gelişmesiyle yakın zamanda gördük. Diğer bir deyişle, imalatta her türlü otomasyon artacak ve tedarikten dağıtıma kadar üretim çok daha verimli gerçekleşecektir. Yapay zekâya ilişkin üretkenlikle ilgili olası gelişmeler Keller vd. (2024) tarafından tartışılmıştır. Eğer üretkenlik artışı Brynjolfsson ve Unger’ın (2023) tarif ettiği senaryoların birinde olduğu üzere kısa vadede beklenen düzeyde olmazsa -ki bence zayıf ihtimaldir- yapay zekâ yine de üretkenlik artışı getiren bir seri buluş zincirine eklenecektir ve trend aynen devam edecektir. Bu yüzden aşağıda yapay zekâyı öncelikle vasıflı çalışanlar dahil insanın yerine geçen bir üretim faktörü olarak kurgulamayı tercih ediyorum.
5.1. İstihdama Etki
Bu durumda ilk akla gelen, istihdam meselesi olacaktır. Yapay zekâ bir üretim faktörü olarak pek çok çalışanın yerine geçecektir. Bu noktada “Her yeni teknoloji için benzer şeyler söylenmiştir ancak yeni istihdam alanları açılınca bu konu gündemden çıkmıştır” diyenler vardır. Onlara COVID ve Zoom sonrası çalışma saatlerinin çok düştüğünü, evden çalışmanın çoğu zaman aslında fiilen kısmi zamanlı çalışma anlamına geldiği gerçeğini hatırlatırım. Diğer bir deyişle internet, cep telefonu, 5G, veri saklama teknolojilerindeki gelişmelerin sonucu olan gerçek durum bence COVID sonrasında yürürlüğe girmiştir. Sosyal ve siyasi bazı sebepler kayboldukça daha pek çok kişinin istihdam dışı kalması ya da reel maaşlarının düşmesi yüksek ihtimaldir. Yapay zekâ bu gidişatı daha da hızlandıracaktır. İlave olarak, bu zamana kadar en emniyetli işkolları kabul edilen bilgi veya sanat bazlı işler bu zamana kadarki değişimlerin aksine daha çok etkilenecektir (Chui vd., 2023) Özellikle sanatsal dışavurum yapay zekâ ile etkileşim içinde çeşitlenecektir. Ayrıca reel gelir (alım gücü) olarak bakıldığında, gelişmiş ülkelerde reel ücret gelirinin neredeyse aynı kaldığı, bazı diğer gelir kalemleri ile ikame edilse dahi, bu durumun gelir dağılımdaki ciddi bir bozulmayı engellemediği unutulmamalıdır. Bu durum da devam edecektir, ettikçe, bu ihtiyaca karşılık veren siyasal akımlar büyüyecek ve güçlenecektir. Yepyeni Ludist akımlar ortaya çıkabilecektir. Bu da istikrar açısından evrensel temel gelir gibi bazı tedbirlere başvurulmasıyla sonuçlanacaktır.
5.1.1. Evrensel Temel Gelir
Genel olarak doğrudan üretim süreçlerine katılmadan araştırma, öğrenme, derin düşünme, sanat, spor, aile ve dost birlikteliği ve tecrübe paylaşımı gibi aktivitelerle de insan mutlu olabilir. Bu şekilde insan zihnini ve bedeninin sınırlarını yaratıcı bir şekilde zorlamasının insanın mutluluğu açısından yeterli olduğunu varsayalım ve Marx ile kısmen ters düşelim. İstihdam dışı kalan insanların Nietzsche’vari bir güç arayışına girmemesi için dünyada şu anda etkili olanların da servetlerini paylaşmaya gereken ölçüde razı olduğunu ve dünyada onlara tahsis edilebilecek yeterince servet olduğunu varsayabiliriz. Buna delil olarak da 2008 krizine açıklama olarak Bernanke’nin getirdiği meşhur tasarruf bolluğu (savings glut) olgusunu gösterebiliriz. Servet bolluğuna bir diğer delil ise henüz ciddi bir üretken uygulaması olmayan kripto paralara olan ilgidir. Bu durumda gelişmiş ülkelerde evrensel temel gelire yaygın olarak geçilmesi an meselesidir.
Evrensel temel gelir uygulamasında; her bireye yaştan, sağlıktan, gelir ve benzeri her türlü şarttan bağımsız minimal bir maaş verilir. Bu sistem aslında hem doğrudan hem de benzerleri tasarlanarak, pek çok pilot uygulamanın yanı sıra 65 yaş üstüne koşulsuz sağlık sigortası (Medicare) veya erken yaşta emekli maaşı başlatma formatında parasal olmayan şekillerde de kısmen uygulanmıştır. Bir politika önerisi olarak çok az rakamlarla da başlansa, Türkiye’de de bu sisteme derhal geçilmesini öneririm. Bu şekilde finansal okuryazarlık ve piyasa katılımı da artacaktır. Evrensel temel gelir, teknolojik gelişmeler sebebiyle yaşanacak yaygın işsizliğe karşı önemli bir tedbirdir ve uygulamasının küçük çapta da olsa bir an önce başlaması gerekir.
5.1.2. Şehir Kırsal Nüfus Dağılımında Geri Dönüş
Yapay zekânın getirdiği verimlilik artışı sonucunda ortaya konacak evrensel temel gelir uygulaması, şehir nüfuslarını azaltıcı etki yapabilir. Ancak kırsaldaki muhtemel nüfus artışı, tabiata zarar vermeden gerçekleşmelidir. Bu yüzden bir diğer politika önerisi olarak, kırsaldaki arazi ve diğer gayrimenkullerin karmakarışık olan sahiplik durumlarının ivedilikle netleştirilmesi, hazine veya orman arazilerinin dikkatle gözden geçirilmesi ve altyapı planlaması önemli olacaktır. Bu tür politikalarla bu yüzyılın ortasından itibaren özellikle Asya ve Afrika’da sayıları artması beklenen megaşehirlerin beki de beklenen sayıda veya yoğunlukta olmaması sağlanabilir.
5.2. Sektörel Etkiler
Aşağıda bazı sektörlerde yapay zekânın olası etkilerini sıraladım. Bu bölüm kısmen spekülatif ama çoğunlukla bilgi ve tecrübelerime dayanmaktadır.
5.2.1. Askeri Teknolojiler
Kolaylıkla tahmin edileceği üzere askeri alanda ve savunma sanayiinde çok önemli gelişmeler yaşanacaktır. Otonom silah sistemleri başta olmak üzere, daha etkin istihbarat ve veri analizi, daha etkin eğitim ve yetiştirme ve belki de en ilginci daha etkin savaş stratejileri geliştirilecektir. Bu teknolojilerin savaş değil barış için kullanılması için yukarıda anlattığım çerçevede tüm insanlığa büyük görev düşmekte, uluslararası ilişkilerin yapısalcılık paradigmasına dayanarak meselenin sadece devletlere veya uluslararası kurumlara kalmayacağı, birey ve toplulukların süreci etkileyebileceği unutulmamalıdır, üstelik sosyal medya bu yaygınlıktayken. Bu yüzden her birey barışa katkıda bulunacak şekilde davranmalıdır.
5.2.2. Finans
Finansal firmalar ise harcama kararlarınızı yapay zekâya devrettiğiniz ölçüde bu işten zararlı çıkacaktır. Mesela, kredi kartı firmaları özde sizin yarın harcamak yerine bugün harcamayı tercih ederken yaptığınız muhakeme hatalarından ve kendinizin ve mirasçılarınızın gelecekteki gelirlerine tahakküm edebilmeniz sayesinde kâr etmektedirler. Bunları önleyen veya zorlaştıran yapay zekâ sistemleri onların aleyhine olacak ve verimliliği bir miktar düşürse de bireyleri özgürleştirecektir. Ancak o firmalar da sizin kararlarınızdaki rutin dışı güvenlik sorunu teşkil edebilecek aktiviteleri daha etkin bir biçimde yakalayarak ürünlerini daha değerli kılabilirler. Ayrıca para elektronikleştikçe, -ki ekonomi bilimi açısından kâğıt para ile elektronik para açısından bir nitelik farkı yoktur- aracı kurumlara ve yatırım danışmanlarına ihtiyaç iyice azalacaktır. Devletin denetimi, firmaların ve bireylerin kullandığı yapay zekâ algoritmalarının yasalara uygunluğuna ve üretici-tüketici iletişiminin dürüstlüğüne odaklanacaktır. Yapay zekâ uygulamalarında ortaya çıkabilecek aksamalar için yapay zekâdan kendisi de faydalanan sigorta ürünleri ortaya çıkabilecektir.
5.2.3. Sağlık
Doktorların teşhis yaparken kullandıkları karar verme süreçleri (differential diagnosis) büyük veritabanlarına başvurarak büyük ölçüde taklit edilebilir olup, sağlık sektöründe doktorlara modern dönemde tahsis edilmiş büyük toplumsal gücün seyrelmesine yol açacaktır. Verdikleri hizmetin niteliği dikkate alınırsa hemşireler, ebeler, hastabakıcılar ve fizik terapistleri geçen iki yüzyılda modern tıbbın gelişmesiyle doktorları merkeze koyan yapı yüzünden nispeten kaybettikleri güç ve etkinliklerini kısmen geri kazanabilir. Özelde, cerrah ve radyologların kazançları azalabilir. Hastane süreçlerindeki bilgi akışı, -ki en önemli yönetim unsurudur- tamamen otomatize olup yapay zekâya devredilebilir. Şekil 5’te görüldüğü gibi sağlık çok ciddi yapay zekâ yatırımı çeken bir sektördür.
5.2.4. Eğitim
Eğitimde erişim kolaylaşacak, bugün engel kabul edilen bazı sinir yapısı çeşitlilikleri normalleşecektir. Herkes için daha verimli ve esnek öğrenme süreçleri ortaya koyulabilecektir. Uzaktan eğitim iyice kolaylaştırılıp, lisanını bilmediğiniz hocalardan ders almak mümkün hale gelecektir.
5.2.5. Ulaştırma
Genel olarak günlük, aylık, hatta yıllık seyahat ve rutin planlarınız yapay zekâ tarafından yapılacak, fiyatlar aynı şekilde sizin adınıza teklif veren ve alan, sonra da karar veren yapay zekâ ile belirlenecek ve bütçeniz yönetilecektir. Sürücülük, pilotluk ve benzeri meslekler neredeyse tamamen devre dışı kalacak, her türlü seyahat programı açık arttırmalar ve kalite kontrollerle otomatik ve anlık belirlenecek ve önceden belirlediğiniz kriterler ve tercihlere bağlı olacaktır. Yapay zekâ sizi gözlüğünüzden veya fiziksel olarak da bağlı olduğunuz telefonunuzdan katılacağınız aktiviteye yönlendirecektir. Sonra sizin reaksiyonlarınıza göre, öğrenip adapte olacaktır.
6. Sonuç
Yapay zekâ ve benzeri teknolojik gelişmelere ilişkin politika veya iş stratejilerini belirlerken, bu teknolojileri ortaya çıkaran süreçleri sosyal bilimler temelli kavramak istikrarlı bir şekilde isabetli karar vermenin önşartlarından biridir. Bu makalede sosyal bilimler temelli yaklaşımlardan yola çıkılarak yapay zekâ ile ilgili gelişmeler bilimsel bir çerçevede değerlendirilmiş, son olarak da bazı kısmen spekülatif tahminler yapılmıştır. https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf
Prof. Dr. Sencer Ecer İTÜ Ekonomi Bölümü kurucu öğretim üyesidir. Halen FTI Consulting Inc.’in iştiraki olan CompassLexecon LLC’de kıdemli başkan yardımcısı olarak ekonomi danışmanlığı ve bilirkişilik hizmetleri vermektedir. Bu makaledeki görüşler sadece yazara ait olup çalıştığı kurumlara ve çalışanlarına atfedilemez. Bu makalede kullanılan şekillerin tümü referanslı kullanıma açıktır.
REFERANSLAR:
Aumann, R. J. (1976). Agreeing to disagree. The Annals of Statistics, 4(6), 1236–1239.
Brynjolfsson, E., & Unger, G. (2023). The Macroeconomics of Artificial Intelligence. IMF Finance & Development Magazine.
Chui, M., Hazan, E., Roberts, R., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A., Yee, L., Zemmel, R. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey & Company.
Cottier, B., Rahman, R., Fattorini, L., Maslej, N., & Owen, D. (2024). The rising costs of training frontier AI models. ArXiv [cs.CY]. https://arxiv.org/abs/2405.21015
Epoch (2024) – with minor processing by Our World in Data. ‘Cost’ [dataset]. Epoch, ‘The rising costs of training frontier AI models 2024-05-31’ [original data].
Giattino, C., Mathieu, E., Samborska, V., & Roser, M. (2023). Artificial intelligence. Our World in Data. https://ourworldindata.org/artificial-intelligence
Keller C., Babic, M.C., Utsav, A., Assis, A.P.J., Goehring, B.(2024). AI revolution: productivity boom and beyond. Barclays Research and IBM Institute for Business Value Impact Series 12.
Kiela, D., Thrush, T., Ethayarajh, K., & Singh, A. (2023). Plotting progress in AI. Contextual AI Blog. https://contextual.ai/blog/plotting-progress
Mead, G. H. (1934). Mind, self, and society: From the standpoint of a social behaviorist. University of Chicago Press.
Maslej, N., Fattorini, L., Perrault, R., Parli, V., Reuel, A., Brynjolfsson, E., Etchemendy, J., Ligett, K., Lyons, T., Manyika, J., Niebles, J. C., Shoham, Y., Wald, R., & Clark, J. (2024). The AI Index 2024 Annual Report. AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University.
Mollick, E. (2024). Co-Intelligence: Living and Working with AI. Random House UK.
Comments