“Yapay zekada daha yolun başındayız”

YAZI: M. RAUF ATEŞ

Yapay zeka konusunun öncü isimlerinden Kai-Fu Lee, ‘AI 2041’ kitabının girişinde önemli bir tarihi gelişmeye yer veriyor:

“Tarihçi ve filozof Alexis de Tocqueville, Fransız Parlamentosu’na seslenirken şunları söylüyordu: ‘Şu anda patlamaya hazır bir volkanın üstünde uyuduğumuza inanıyorum.’ O bile sonradan olacakları tahmin edemezdi.”

Kai-Fu Lee, o konuşmayı izleyen dönemde Avrupa’da büyük dönüşümlerin olduğunu, Paris’ten Prusya’ya, Bükreş’ten Berlin’e kadar eski sosyal yapıların değişim sürecine girdiğini anlatıyor.
Kitabının ilk versiyonunu 2021’de yazan Kai-Fu Lee, o dönemdeki dünyayı 1848 yılının Avrupa’sına benzettiğine dikkat çekiyordu. Ancak, kitabını 2023 yılında güncelleştirdiğinde, olacakların boyutunun geldiği düzeye o da inanamamıştı.

O dönem için ‘Yapay Zeka 1.0’ tanımını yapmıştı. Son gelişmelerle birlikte ‘Yapay Zeka 2.0’ dönemine girildiğine dikkat çekiyor.

İşte bu önemli dönemi Ayşegül İldeniz ile konuştuk, bugün ve geleceği anlamamızı sağlayacak sorularımızı paylaştık:

YAPAY ZEKA NE DEĞİL?

Yapay zeka, muhakeme etme, mantık yürütme gibi beynimizle yaptığımız insani işlevleri taklit etmeye çalışan bir teknoloji. İnsan beyni çok sofistike ve gelişmiş bir yapı. Biz şu anda bilgisayarlara bunun çok küçük bir kısmını yaptırabiliyoruz. Ancak, yarın daha fazlasını yaptıracağız.

Bence insanı tanımlayan birkaç şey var: Birincisi, öğrenme yeteneği. Öğrenebiliyor ve bir şeyi görüp kafamızda işleyip, onu yorumlayabiliyoruz. İkincisi ise hissetme yeteneği. Niyet, planlama. Bu nitelikler bizi insan yapıyor. Yapay zeka, bunlara giden yol olan; gördüğünü anlayabilme, bir soru sorduğunuzda yorumlayabilme yeteneğine sahip.

Yakın zamanda Geoffrey Hinton bir benzetme yaptı. Beynimizde 100 trilyon sinaps olduğunu farz edelim ve her birine bir parametre diyelim. Şu anda bildiğimiz en sofistike büyük dil modeli 2 trilyon parametreyle çalışıyor. Halbuki biz insanlarda 100 trilyon parametre var diyorsak, daha yolun başındayız.

GENEL YAPAY ZEKA

Bu konu çok konuşuluyor ama genel yapay zeka şu anda yok. Gerçek olması için yoğun çalışma yapılıyor. Ulaşacağımızı düşündüğümüz ama henüz “var olmayan” bir konsept.

Genel yapay zeka, insan ya da insandan daha üstün seviyede işlem yapabilen, mantık yürütebilen, içeriği anlayabilen bir teknolojiyi temsil ediyor. Yaklaşık 2 ila 10 yıl arasında aramıza katılabileceği konuşulmaya başlandı. Ama ne zaman olur hatta hiç olur mu bilemiyoruz.

Genel yapay zekayı biz insanlar yaratacağız. Ve birdenbire bizim kadar zeki bir türle karşı karşıya geleceğiz. Önümüzdeki dönemde bu konseptle başa çıkma bir sorun olarak karşımıza çıkacak. Genel yapay zeka bizim etik değerlerimizi ve niyetlerimizi bilmezse, onun üzerine programlanmış olmazsa, bu teknoloji başka yerlere gidebilir.

Bu yüzden etik konulardaki gelişmenin genel yapay zeka gelişimiyle aynı hızda yürütülmesi gerekiyor. Yapay zekanın insanlıkla aynı hizada ve uyumlu gelişimi kendi içinde çok özel bir Ar-Ge konusu. Bunun üzerine çalışılıyor ama çok geriden geliyor. Onun için endişe var.

ÜRETKEN YAPAY ZEKA FARKI

Yapay zeka en kapsamlı çerçeveyi oluşturuyor. Özellikle dil modellerinin olduğu üretken yapay zeka ise son derece spesifik. Üzerinde eğitildiği veri setini tanıyor ve bu veriye karşı insan reaksiyonları da dahil değerlendirmeler yapabiliyor.

Hangi kelime ya da cümleleri yazacağımı biliyorum ve karşımdaki makine benim için bunları yazabiliyor.

Son birkaç yılda büyük sıçrama sağlandı. Dünyanın bütün yazılı ve yayınlanmış eserleri ile internetteki halka açık tüm tartışmaları sisteme yüklediler. Bu sistemler artık bugün, “ben hayatımdan çok memnunum” yazmadan, “ben hayatımdan çok…” dedikten sonra “memnunum” kelimesini, en doğru izleyen kelime olarak tahmin edebiliyor. Yani insan reaksiyonu vermeyi öğrenmiş bir model. Burada önemli olan sensör verilerini, yazılı ya da görsel ya da sesli bilgileri toparlayabilen, bu verileri değerlendirip insanlar gibi reaksiyon veren, mantık yürütebilen bir teknoloji.

ChatGPT VE DİĞERLERİ

Değişik yapay zeka uygulamaları çıktı ve her biri değişik alanlarda iyiler. Bazıları görsel veriyi çok iyi toparlayabilip isteklerinize uygun şeyler yapabiliyor. Bazıları ise çok genel.

Siz isteyince resim çizebiliyor ya da örneğin Çince şiir yazabiliyor. Her şeyde iyi olmaya çalıştıkları için optimizasyon da yapıyorlar. Daha derin olanları özel bir konuda çok başarılı oluyorlar. Her birinin kendine ait özellikleri var. Bunları anlayıp ona göre kullanmamız lazım.
Büyük şirketlerdeki ofis çalışanlarının önemli bölümü bu uygulamaları verimlilik için kullanıyorlar.

ROBOT KULLANIMI

Robot kullanmak bu alandaki ufak adımlardan biri. Bugün kullanılan robotların kapasitesi son derece sınırlı, kalın çerçeveli. Onlara 3-5 tane işi tanıtıp yaptırabiliyorsunuz. Basit işlevlerin yanı sıra üretim sürecindeki küçük ayrıntıları fark etmeye başladıklarında işin boyutu değişecek. Örneğin hat verimliliğini kendisi kontrol edebilen robot sistemleri olayı bir üst seviye çıkaracak. O zaman gerçek robotlar ortaya çıkacak ve “karanlık fabrikaya” götüren yol açılacak.

Stanford Üniversitesi’nde bir çalışma var. Bu yeni robotların insanların motor kabiliyetlerini taklit etmeleri üzerinde duruluyor. Robotların üç boyutlu objelerin var olduğu bir alanda hareket edebildikleri ve kendilerini idame ettiklerini gördüm. Daha önceden eğitilmemiş ve sadece hedef verilerek bunu yapabilen robotlardan söz ediyoruz.

Benim iş insanlarına önerim “bugün ne yapıyorlarsa onun bir üst seviyesini deneyecek ekipler” kurmalarıdır. Yeni teknolojileri satın almaları ya da fabrikada geliştirmeleri gerekecek.

Önümüzde bir risk var. Bunu geliştirecek şirketler teknolojiyi alamayacağımız kadar pahalıya satabilirler, biz ise benzerini yapacak kapasiteyi yakalayamayabiliriz. Onun için yavaş yavaş bu işlere girmeye ve yetenek oluşturmaya başlamamız gerekiyor.

ETKİLERİNİ NE ZAMAN GÖRECEĞİZ?

İş hayatına yapay zekanın tam olarak nasıl yansıyacağını tahmin bile edemiyoruz. Bugünlerde bol bol “henüz bilmiyoruz” diyoruz. Öğrenmenin ilk kuralı, bilmediğimizi kabul etmek.

Her şeyden önce çok büyük yıkıcı etkisi olacağına eminim ama hangi alanda en büyük değişim yaratacağını görmemiz gerekiyor. Örneğin, pazarlama ve satışta teknolojiler çok büyük değişiklikler yaratacak. Yaratıcı bütün süreçleri etkileyecek.

Beyaz yakalıların bazı işlerini yapay zekaya bırakabileceğiz. Örneğin, perakendede “hiper kişiselleştirme” denen şeyi yapay zekanın kolaylıkla gerçeğe dönüştüreceğini düşünüyorum. 3 milyon ya da 100 milyon da müşteriniz olsa, onların alışveriş ilgisini geleceğe yansıtıp, o kişiye özel kampanyaları yapabileceğiz. Amazon’un bu kadar başarılı olmasında yapay zekanın ve ‘hiper kişiselleştirmenin’ payı büyük.

Otomotiv sektörü de aynı şekilde. Mesela orada henüz çözemediğimiz enerji verimliliği konusu var. Üretim konusundaki büyük ‘yenilikçi yıkıcılık’tan bahsettim.

GÜVENLİK RİSKİ VAR MI?

Bunun riski giderek artıyor. Yapay zekayı ne kadar yaygın kullanırsanız, kendi verinizi dışarıyla o kadar çok paylaşmaya başlayacaksınız. Bununla birlikte kendi sistemlerinizi paylaşmaya ve diğer partilere açmaya başlayacaksınız. Yapay zekanın özelliği bu. Ne kadar öğrenirse o kadar verimli hale geliyor.

Başka bir risk ise yapay zeka olsun ya da olmasın, altyapıdaki siber güvenlik riski zaten dünyanın en büyük risklerinden birisi konumunda. Önümüzde yüzlerce kötü örnek var. Dünyanın bazı büyük şirketleri bu sorunu yaşadı. Bu bağlamda çok ciddiye alınması gereken, normalden daha çok dikkat edilmesi gereken bir şey olduğunu düşünüyorum.

ADAPTASYON HIZI

Adapte etme hızı büyük şirketlerde daha yüksek. Onlar bir an önce aksiyon almak ve takım kurmakta daha istekliler.

Bir bölüm şirket ise “Bakalım başkaları yapsın, biz öyle pozisyon alalım” düşüncesinde. Fakat böyle düşünenler, yapay zekanın çok sayıda teknoloji şirketi tarafından yıllardır kullanıldığını göz ardı ediyorlar. Dünyada veri işleyen, bunları kategorize eden, onlardan değer yaratan binlerce şirket var. Bunları görmeyip, sonra yapanlar geri kalacaktır.

İlk önce veriyi sahiplenip veriyle ne yapmalıyız sorusunun yanıtını vermemiz gerekir. Herkes daha yolun başında. Bu arada birçok şirket rekabetçi şekilde doğru insanlara sahip.

ETKİLENMEYECEK CEO VAR MI?

Yapay zekadan etkilenmeyen bir CEO/patron olamaz.
Elle yapılan “inşaat işçiliği, tamircilik” gibi işler var. Bunlarda ‘motor’ beceriler gerekiyor. Ama çok yakın zamanda olmasa bile bu tarz inşaat işçiliği, bahçıvanlık, tamircilik gibi işlerin de taklit edileceği tahmin ediliyor.
Özellikle inşaata dikkat çektim. Dijital ikizler şu anda çok popüler bir konu. Onun için ileride etkilenmeyen hiçbir sektör olmayacak. Yapay zeka herkese dokunacak.

YAPAY ZEKANIN AYAK SESLERİ

2 Trilyon Dolar
Statista’ya göre global yapay zeka pazarı 2023’te 208 milyar dolara ulaştı. 2030 beklentisi ise 2 trilyon dolar…
4.4 Trilyon Dolar
McKinsey, üretken yapay zekanın küresel ekonomiye yılda 4,4 trilyon dolar katkı sağlayacağını öngörüyor.
%42
IBM’in araştırmasına göre ABD’deki şirketlerin yüzde 42’si yapay zekayı aktif olarak kullanıyor.
%35
TechJury’e göre ‘yapay zekaya adapte’ olma oranı 2019’daki yüzde 10 düzeyinden yüzde 35’e çıktı.
%0.6
Üretken yapay zeka, 2040 yılına kadar işgücü verimliliğine yüzde 0.1 ila yüzde 0.6 arasında yıllık katkı sağlayacak.
2/3
Mesleklerin 3’te 2’si 2030 yılına kadar makineler tarafından yapılacak.
Kaynak: GS
%44
Robot katkılı ameliyat oranı 2012’de yüzde 1.8 idi, 2023’te 22, 2029’da ise yüzde 43-44 düzeyine ulaşacak.

YAPAY ZEKA KİMLERİN İŞİNİ ELİNDEN ALACAK?

Yapay zekanın insanların işilerini elinden ne kadarını alacağını tam bilmiyoruz. Buna konsantre olmak yerine, insanları eğitmek, mevcut eğitim sistemini değiştirmek gerekiyor.
Artık yepyeni yeteneklere sahip insanları yaratmamızın zamanı geldi. Dijital hizmetlerden anlayan, o hizmetlerle iş yapabilme kapasitesine sahip insanları çok acil bir şekilde yetiştirmeliyiz.
Dünyada bu konudaki iş gücü açığı bir numaralı sorun haline geldi. Bunu acil şekilde yeniden eğitimle artırmamız gerektiğini düşünüyorum.
Çok sayıda kişinin işsiz kalması olasılığına karşı “evrensel bir asgari ücretin” yaygınlaştırılması gerekebilir.
1900’lerde dünya nüfusunun yüzde 98’i tarımla uğraşırken, bugün oran yüzde 2 civarına geriledi. 30-40 yıl önceki mesleklerin şimdi sadece yüzde 40’ı var.
Bu gelişmeler şimdiye kadar bize ‘tokat’ gibi gelmedi ve adapte olduk. Ama bu seferki daha hızlı olacak.

DİL MODELLERİ NE ANLAMA GELİYOR?

“Büyük dil modelleri, aslında sinir ağları denilen şeyin uygulanmasıdır. Dil modelleri aslında doğada bizlerin duyularımızla algıladığımız, yani okuduğumuz, gördüğümüz, duyduğumuz girdileri toparlayıp bunları algoritmalara çeviren ve trilyonlarcasını gördükten sonra anlayabilen ve o algoritmayı kendi kendine yaratabilen modelleme tekniğidir.”