Panorama Soruyor/Yapay Zekâ: Teknolojik Yenilik mi Yapısal Dönüşüm mü? – Filiz Aydın Cevher

Panorama Soruyor bu kez ‘Yapay Zekâ: Teknolojik Yenilik mi Yapısal Dönüşüm mü?’ başlığıyla sizlerle. Yapay zekâ pek çok boyutuyla gündemimizde yer alırken, günümüze dair değişim ve dönüşüm tartışmalarının da önemli bir bileşenini oluşturuyor. Bu çerçevede, yapay zekâyı ortaya çıkaran koşullar ve mevcut etkilerinin yanı sıra orta ve uzun vadede kapitalist işleyişi nasıl etkileyebileceği ve bu etkinin toplumsal yaşam açısından ne tür sonuçlara yol açabileceğine dair tartışmalara değerli katılımcılarımızın görüşleriyle katkı sunmaya çalıştık.

Aşağıda yer alan sorulara dair değerlendirmeleriyle okuyuculara zengin bir okuma imkânı sağlayan değerli katılımcılarımız Şerif Onur Bahçecik, Ömer Faruk Çelebi, Ali Onur Özçelik ve Özgehan Şenyuva’ya teşekkür eder, keyifli okumalar dileriz.

1. Yapay zekânın ortaya çıkışını mümkün kılan teknolojik, ekonomik ve toplumsal dinamikleri nasıl değerlendiriyorsunuz?
2. Yapay zekânın toplumsal açıdan hem önemli fırsatlar sunduğu hem de ciddi riskler barındırdığı yönünde görüşler bulunuyor. Sizce orta ve uzun vadede yapay zekâ yaşamımızı genel olarak iyileştiren bir gelişme mi olacak yoksa yeni sorunlara ve eşitsizliklere mi neden olacak?  
3. Yapay zekâyı günümüz kapitalizmi bağlamında nasıl konumlandırıyorsunuz; yapısal bir dönüşüm mü, teknolojik bir yenilik mi, yoksa her ikisinin farklı düzeylerde iç içe geçtiği bir süreç mi?
4. Bir adım öteye geçerek tarihsel ölçekte baktığımızda, yapay zekâ kapitalist toplumsallığın yeniden üretimini pekiştiren bir teknoloji olarak mı kalacak yoksa uzun vadede bu toplumsallığı dönüştürebilecek tarihsel bir kırılma potansiyelini taşıyor mu?

Yapay Zekânın (YZ) tanımı ile ilgili farklı görüşler olmakla birlikte bir bilim dalı olarak tarihini 1950’lerden başlatmak mümkündür. Bazı yazarlara göre bu bilim dalı ‘YZ kışı’ denen iki dönemden geçtikten sonra 2010’lu yıllarda yeniden yükselişe geçmiştir. 1950’li yıllarda ABD Savunma Bakanlığı ve Merkezi İstihbarat Teşkilatı (CIA) Rusçadan İngilizceye makine çevirisi projelerini yaklaşık on yıl boyunca desteklemiş, ancak beklenen verimin alınamamasıyla fonların kesilmesi ilk YZ kışının koşullarını oluşturmuştur. 1980’lerde Japonya ve ABD’nin YZ araştırmalarına yeniden yüksek bütçeler ayırması ve ‘uzman sistemler’ geliştiren şirketlerin ortaya çıkmasıyla başlayan yeni yükseliş ise bu sistemlerin laboratuvar dışındaki performanslarının beklentileri karşılamaması üzerine ikinci YZ kışıyla kesintiye uğramıştır. 1997’de ünlü satranç oyuncusu Kasparov’un bilgisayara yenilmesi ve 2000’lerde Google’ın metin çevirisindeki başarıları ile YZ yeniden gündeme gelerek devlet ve yatırımcı fonlarını çekmeye başlamıştır. 

Bu gelişmelere bakıldığında, Soğuk Savaş esnasındaki jeopolitik mücadelenin, bilgisayar sektöründeki rekabetin ve son yıllarda yaşanan bilimsel ve teknolojik gelişmelerin YZ furyalarına katkıda bulunduğunu görüyoruz. Son dönemde GPU olarak adlandırılan grafik işlem birimlerinin ucuzlaması, internet sayesinde ‘büyük veri’nin toplanarak YZ eğitiminde kullanılabilmesi, büyük sermaye yoğunlaşması ve derin öğrenme denen tekniklerin geliştirilmesi bu teknolojinin gelişmesinde rol oynayan en önemli faktörler olarak sayılabilir. Daha tarihsel bir süreç içerisinde baktığımızda ise siyasal iktidarın temel problematiğinin devletin toprakları üzerindeki hakimiyetini ve yöneticinin egemenliğini korumaktan nüfusu idareye ve biyopolitikaya  kayması ve özellikle 19. yüzyıldan itibaren toplumları kuşatmak için devletler tarafından istatistik bilgisinin üretilmesi YZ’yi mümkün kılan koşulları oluşturuyor. Siyasal iktidarlar çok uzun zamandır toplumu sadece doğrudan fiziksel ya da hukuki zorlamalarla değil, insan davranışlarını, kimliklerini ve kolektif yaşamı istatistiksel veriler aracılığıyla haritalandırıp biçimlendirerek yönetmektedir. Bu tarihsel süreç, yapay zekânın soyut bir teknolojik kırılma değil devlet ve sermaye tarafından kullanılan yönetimsel tekniklerin uzun erimli bir evrimi olduğunu göstermektedir. 

Fırsatlar ve riskler birlikteliği aslında günümüzü etkileyen pek çok süreç için kullanılabilecek klişe bir yaklaşımı çağrıştırıyor. Modernleşme, kalkınma ve küreselleşme için de aynı şeyi söylemek mümkündür. Bu nedenle fırsat/risk çerçevesi YZ’yi anlamamıza pek katkıda bulunmuyor. YZ tarafsız bir teknoloji olarak tasarlanmadığı gibi sosyal bağlamından da bağımsız olarak düşünülemez. Bu nedenle YZ’nin etkilerini düşünürken teknolojiye kimin sahip olduğu, onu kimin kontrol ettiği ve kullandığı gibi soruları da toplumdaki farklı kesimler açısından ele almamız gerekiyor. YZ’nin mülkiyeti çoğunlukla büyük şirketlere aitken ve devletler farklı şekillerde bu teknolojiyi kontrol etmeye çalışırken, toplum için tek bir fırsat veya risk değil farklı kesimler için farklı etkiler ortaya çıkacaktır. Ayrıca YZ’nin giderek denetime kapalı bir biçimde tasarlanması ve kullanıcıların bu teknolojiyi beklenmedik şekillerde kullanmaları toplumdaki etkilerini çeşitlendirecektir.

YZ’nin nasıl konumlandırılacağı noktasında Matteo Pasquinelli’nin The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence adlı eserindeki iddialarını ikna edici buluyorum. 18. yüzyıldan itibaren üretim süreçlerinde insan bedeni ve hareketlerinin kontrolüne yönelik çeşitli disiplin teknikleri geliştirilmiş, bu denetim arayışı 19. yüzyılın sonlarından itibaren Taylorizmle yeni bir biçim kazanmıştır. Buna göre makineler sadece mucitlerin dehasıyla değil, işçiler arasındaki iş bölümü taklit edilerek geliştirilmiştir. Enformasyon çağında ise beden emeğinin yanı sıra zihinsel emek de taklit edildi, örneğin insanın algı kapasitesinden öğrenen makineler bilgisayarlı görü yeteneğine sahip oldu. Bu nedenle mesele sadece insanların dijital davranışlarının izlenerek metaya dönüştürülmesi değil, zihinsel emeğe el konması aşamasında olmamızdır. Bu açıdan YZ’yi kapitalist emek denetiminin tarihsel devamlılığı içinde konumlandırmak mümkündür. Bununla birlikte dijitalleşmenin yeni yönetişim teknikleri getirdiği, yeni öznellikler ortaya çıkardığı ve  çalışma koşullarında önemli değişikliklere yol açtığı da yadsınamaz.

Yapay zekânın ortaya çıkışı tek bir buluşun ya da doğrusal bir ilerlemenin değil, teknik, ekonomik ve toplumsal dinamiklerin belirli bir tarihsel anda buluşmasının ürünüdür. Bu olumsal bir gelişmedir: gerçekleşti, ama başka türlü de gelişebilirdi.

1950’lerden itibaren iki yaklaşım yarış halindeydi. Sembolik yaklaşım zekâyı açık kurallarla taklit etmeye çalışırken beyinden esinlenerek geliştirilen sinir ağları verideki örüntüleri öğrenmeyi hedefliyordu. Sinir ağları uzun süre geride kaldı çünkü ihtiyaç duyduğu büyük veri ve hesaplama gücü henüz yoktu. Bu engel, hesaplamanın ucuzlaması, internetle birlikte verinin çoğalması ve ikisinden tam olarak yararlanan yeni bir mimarinin ortaya çıkmasıyla aşıldı. Oyun için geliştirilen grafik işlemciler paralel hesaplamayı ucuzlattı. 2012’de AlexNet’in görüntü tanıma yarışmasında hata oranını ciddi biçimde düşürmesi, sinir ağlarının öne çıkmasında dönüm noktası oldu. İnternet, akıllı telefonlar ve sosyal mecralar ağlara beslenecekleri hammaddeyi yani veriyi sağladı. 2017’de Transformer mimarisi sayesinde dil modellerinin ham metinden kendi kendini eğitebilmesi, insanlığın yazılı birikimini eğitim verisine dönüştürdü. Bu süreçte araştırmacılar, ölçekleme yasası denen bir düzenlilik gözlemledi. Model büyütülüp daha fazla veri ve hesaplama gücüyle eğitildikçe performans öngörülebilir biçimde artıyordu. Bu ilişki bir dönem şaşırtıcı bir tutarlılıkla işledi ve zekânın ölçekle satın alınabileceği inancını doğurdu. Bugün bu yasa platoya ulaşmış olsa da zamanında büyük yatırımların arkasındaki itici güç bu inançtı.

Felsefi açıdan dikkat çekici olan, zekâ benzeri yetkinliklere insan mantığını kodlayarak değil, eski bir yöntemin ölçeklenerek ulaşılabilmesidir. Rich Sutton’ın ‘acı ders’ dediği budur, insan zekâsının çözülemez bir sır olduğu inancı sarsıldı ve zekâ çip, elektrik ve veri merkeziyle satın alınabilen bir altyapıya dönüşmüş oldu. Yapay zekânın akademik bir alandan sermaye yoğun bir altyapı yarışına dönüşmesinin nedeni de budur.

Ekonomik düzlemde DARPA’nın (Defense Advanced Research Projects Agency) finanse ettiği kamu araştırması, dev teknoloji şirketlerinin biriktirdiği veri ve bulut altyapısıyla ürünleşti; Shoshana Zuboff’un deyişiyle insan davranışı tahmin edilip ekonomik değere çevrilen bir bilgiye dönüştü. Toplumsal düzlemde ise iki unsur belirleyiciydi. Birincisi, küresel işbölümünün görünmez kıldığı düşük ücretli veri moderasyon ve etiketleme emeğiyken, ikincisi dönemimizin ‘veri odaklı düşünme’ durumuna duyulan güvendir. Theodore Porter’ın gösterdiği gibi sayılar, kişisel yargıya güvenilmeyen yerlerde otorite kazanır; bir kararı hesaba bağlamak onu tartışmadan çıkarır. Yapay zekâ bu mirası devraldı: makine yargısı, tartışılması gereken bir iddia olmaktan çıkıp nesnelliğin kendisi gibi görünmeye başladı.

İkinci soruya verilen yanıt ikili karşıtlığı reddederek başlamalı, ama “Her şey bize bağlı” demek de yetmez. Teknolojilerin etkisi mülkiyet, hukuk ve güç ilişkileriyle biçimlenir.

Fırsatlar gerçektir. Google DeepMind’ın geliştirdiği AlphaFold, proteinlerin üç boyutlu yapısını belirlemek için laboratuvarda yıllar sürebilen araştırmaları dakikalara indirdi ve bilinen neredeyse tüm proteinlerin yapısını tahmin etmeye imkan sağlayarak biyolojinin önünü açtı. Daha geniş fırsat, hukuki, tıbbi, bürokratik gibi bilişsel hizmetlerin ucuzlayıp geniş kesimlere ulaşmasıdır. Ancak halüsinasyonlar ve tutarsızlık, neyin güvenle otomatikleştirilebileceğini sınırlar. Sorun çoğu zaman makinenin insanın yerini alması değil, yetersiz makinenin insanın yerine konulmaya çalışmasıdır.

Orta vadede kitlesel işsizlikten çok iş gücü piyasasında bir bölünme bekliyorum: Bir uçta pazarlık gücü artan küçük bir uzman grup, diğer uçta işi standartlaşıp kolayca ikame edilebilir hale geldikçe pazarlık gücü zayıflayan geniş bir çoğunluk. Verimlilik artışı ayrıca aynı işin daha az kişiyle yapılabilmesi demektir. Bu daralma toplu işten çıkarmalarla değil, sessizce kaldırılan giriş pozisyonlarıyla gerçekleşiyor ve istatistiklere bir kriz olarak değil, yavaş yavaş kapanan bir kapı olarak yansıyor. Çevirmenler, illüstratörler ve genç yazılımcılar bunun erken örnekleridir.

Emek dışında dört risk görüyorum. Bilgi alanında asıl tehlike sahteye inanmaktan çok gerçeği de reddetmektir; olguların yerini tarafgirlik alır. Adalet alanında geçmişin ayrımcılığı eğitim verisinden modele taşınır ve “Sistem böyle hesapladı” nesnelliğiyle sunulur. Üstelik bu modellerin bir karara nasıl ulaştığı, çoğu zaman geliştiricileri tarafından bile tam olarak açıklanamaz. Gerekçesi bilinmeyen bir karara itiraz etmek ise neredeyse imkansızdır. Çip, enerji ve sermaye gerektiren modellere sahip olmanın ayrıcalığı birkaç şirkette toplanır; bir kamu hizmetinin yabancı bir şirketin modeline dayanması, fiyatının ve sürekliliğinin ticari ya da siyasi kararlarla değişebilmesi demektir. Ortaya çıkan fayda zengin kullanıcıların lehine işlerken, ekolojik açıdan bedel su kaynakları azalan bölgelerde ve gelecek kuşaklarda toplanır.

Uzun vadede iki yol var: Verimlilik kazançlarının eğitime, sağlığa ve daha kısa çalışma haftasına dönüştüğü bir toplumsallaşma ya da altyapı sahiplerinin rant topladığı bir düzen. Yanis Varoufakis’in uyardığı gibi, rekabet etmeden kira toplayan güç kimseyi dinlemek zorunda değildir. Şu an müdahale edilmezse ikinci yola doğru gidiyoruz. En büyük endişem, sorunun teknik denilerek demokratik tartışmanın dışına itilmesidir. Bir modelin enerji tüketimi teknik bir sorundur; o enerjinin hastaneye mi veri merkezine mi ayrılacağı değildir. Teknik ayrıntının arkasına saklanan her karar, siyasal bir kararın oylamasız alınmasıdır.

Üçüncü soru bağlamında yapay zekânın ne olduğu hangi ölçekte konunun ele alındığına göre değişir. Mikro düzeyde, tek bir şirket açısından yapay zekâ Schumpeterci bir yeniliktir: Önemli olan icat değil, iş modeline dönüşmesidir. Ama bir modelin bir görevi yapabilmesi üretim biçimini kendiliğinden değiştirmez. Elektriğin verimliliğe dönüşmesi de fabrikaların yeniden kurulmasını gerektirdiği için onlarca yıl sürmüştü.

Mezo düzeyde yapay zekâ emek sürecinin dönüşümüdür. Harry Braverman’a göre kapitalist denetim, işin bilgisini çalışandan alıp yönetime aktarmaktır; Taylorizm bunu bedensel emeğe uygulamıştı. Yapay zekâ aynı aktarımı zihinsel emeğe taşıyor: Dil, tasarım ve yargı modellere gömülüp model sahibinin mülkiyetine geçiyor. Karl Marx’ın genel zekâ kavramı burada açıklayıcıdır: insanlığın ortak birikimiyle eğitilmiş, fakat bir şirkete ait olan dil modeli bu tarifin güncel karşılığıdır. Yine de verimlilik kazancının kâra mı yoksa kısa çalışma süresine mi dönüşeceği belirlenmiş değildir.

Makro düzeyde kapitalizmin temel ögeleri yani özel mülkiyet, ücretli emek ve getiri odaklı yatırım sürüyor; dönüşen sermayenin para kazanma biçimidir. Hesaplama, model ve dağıtım katmanlarını denetleyen birkaç dev firma, her katmanda erişim bedeli topluyor. Carlota Perez’in tekno-ekonomik paradigma kavramıyla bakarsak, veriden çıkarım, hesaplama üzerinden kira ve algoritmik yönetime dayalı yeni bir rejimin, geçici adıyla algoritmik kapitalizmin eşiğindeyiz. Emek yok olmaz, arayüzün arkasında görünmezleşir; insan ise bir iradeden çok davranış ihtimalleri toplamı olarak kavranır. Özetle mesele yapay zekânın yenilik mi dönüşüm mü olduğu değil, hangi ölçekte hangisi olduğudur.

Dördüncü soruda iki tez birlikte savunulmalı. Pekiştirme tezine göre yapay zekâ kapitalist düzeni yeniden üretir ve bugünkü varsayılan yön budur. Kırılma tezine göre ise sistemin temel çelişkisi görünür hale gelir. Kapitalizm giderek daha az emekle daha fazla üretir, ama insanların geçimi halen ücretli emeğe bağlıdır. Bu gerilim tarih boyunca yeni iş alanları açılarak yönetilebilmişti fakat yapay zekâ zihinsel emeği de otomatikleştirerek bu çıkış yolunu çıkmaza sokuyor.

Pekiştirmenin ilk yolu bolluktur. Buhar, elektrik ve bilişim devrimleri kapitalist sistemi krizlerinden çıkardı; yapay zekâ da zihinsel hizmetleri ucuzlatırken bir yandan da yeni pazarlar açıyor. Ama bolluk, sahibi onu satabildiği sürece sistemi güçlendirir; bugünün ücretsiz erişimi, gelecekteki kiranın peşin ödenmiş tanıtımı olabilir. İkinci yol kontroldür. Michel Foucault’nun kapalı kurumlarındaki disiplin, Gilles Deleuze’ün tarif ettiği gibi duvarları aşıp hayatın tamamına yayıldı. Uygulamayı kapattığında bile puanı peşinden gelen ve bir sonraki işi bu puana bağlı olan kurye bunun örneğidir. Panoptikonun kulesi görünürdü; algoritmik gözetiminki değil. Piyasa ile devlet arasında dolaşan bu altyapı, düzeni bir yönetme biçimi olarak da yeniden üretir.

Kırılma tezi, üretimin giderek daha az insan emeğine ihtiyaç duymasına dayanır. Toplumun ihtiyaçlarını karşılayacak kadar üretim yapılabilirken insanların geçimi halen giderek azalan ücretli işlere bağlıysa, yoksulluk teknik bir zorunluluk olmaktan çıkar ve toplumsal düzenlemenin sonucu haline gelir. Bir sistem yetecek kadar ürettiği halde insanları yoksun bırakıyorsa, meşruiyetini korumakta zorlanır.

Sonucu üç mücadele alanı belirleyecektir: Modellerin, verinin ve altyapının mülkiyeti; verimlilik kazancının nasıl paylaşılacağı; algoritmaların yönettiği alanların demokratik denetime açılıp açılmayacağı. Bugün eğilim üç alanda da pekiştirme yönünde, fakat sonucu teknoloji değil toplumsal mücadele belirleyecek. Kapının ardında ne olduğunu bilmiyoruz, fakat artık aralanması gereken bir kapı olduğunu net bir şekilde görüyoruz.

Bu çalışmada üçüncü ve dördüncü sorular üzerinde duracağım. Öncelikle yapay zekâyı yalnızca teknolojik bir yenilik ya da tek başına yapısal bir dönüşüm olarak görmüyorum. Daha doğru olan, bu iki sürecin farklı düzeylerde iç içe geçtiğini söylemek.

Bir taraftan yapay zekâ, kapitalizmin mevcut işleyişi içinde kullanılan çok güçlü bir araç. Üretkenliği artırıyor, karar alma süreçlerini hızlandırıyor, maliyetleri düşürüyor ve şirketlere yeni rekabet avantajları sağlıyor. Bu açıdan geçmişteki pek çok teknolojik yenilik gibi ekonomik sistemin kapasitesini artırıyor. Belki de bu yüzden yapay zekâyı buhar makinesi, elektrik, bilgisayar ya da internet gibi önceki teknolojik dönüşümlerle birlikte düşünmek gerekli. Bu teknolojilerin hiçbiri tek başına kapitalizmi ortadan kaldırmadı. Ancak üretimin örgütlenme biçimini, iş bölümünü, şirketlerin ölçeğini ve ekonomik gücün dağılımını ciddi biçimde değiştirdi. Yapay zekâda da benzer bir durumu şimdiden gözlemliyoruz. İlk aşamada mevcut sistemi daha hızlı ve verimli hale getiren bir teknoloji gibi görünse de, zamanla sistemin işleyiş kurallarını değiştirebilecek sonuçlar üretiyor.

Bu yapısal sonuçlar özellikle veriye kimin sahip olduğu, hesaplama altyapısını kimin kontrol ettiği, standartları kimin belirlediği ve büyük teknoloji şirketlerinin ne kadar güç kazandığı gibi sorularda görünür hale geliyor. XI. Uluslararası İlişkiler Çalışmaları ve Eğitimi Kongresi’nde sunduğum bildiride, ‘AI-as-structure’ dediğim nokta tam olarak burası: Yapay zekâ artık sadece aktörlerin kullandığı bir araç değil, aktörlerin hareket ettiği ekonomik ve siyasal ortamı da şekillendirmeye başlıyor.

Altyapı meselesini fazlasıyla önemli buluyorum. Çünkü bugün yapay zekâ geliştirmek yalnızca iyi bir yazılıma sahip olmak anlamına gelmiyor. Aynı zamanda veri merkezleri, gelişmiş çipler, yüksek enerji kapasitesi, bulut sistemleri ve çok büyük miktarda veri gerekiyor. Bu bağlamda teknolojik üstünlük, giderek ekonomik ve siyasal güçle daha fazla iç içe geçiyor. Bu durum sadece şirketler arasındaki rekabeti değil, devletler arasındaki güç ilişkilerini de etkiliyor. Aynı zamanda büyük teknoloji şirketlerinin yalnızca piyasa aktörü değil, standart belirleyen, bilgi akışını yöneten ve bazı alanlarda kamusal otoriteye yaklaşan aktörler haline gelmesine yol açıyor.

Elbette, bu dönüşümün uluslararası boyutuna bakmak da son derece önemli. Çünkü yapay zekâ ekonomisi (çip üretimi, bulut hizmetleri, ileri hesaplama kapasitesi vb.) küresel ölçekte eşit dağılmıyor ve belirli ülkelerde ve şirketlerde yoğunlaşıyor. Bu nedenle meseleye yalnızca hangi şirketin daha yenilikçi olduğu şeklinde bakmaktan ziyade, hangi ülkelerin bu yeni ekonomik altyapının merkezinde, hangilerinin ise daha bağımlı konumda kaldığı üzerinden de bakmamız gerekir. Bu açıdan yapay zekâ, kapitalizmin mevcut merkez-çevre ilişkilerini yeniden üretebilir fakat aynı zamanda yeni güç merkezlerinin ortaya çıkmasına da zemin hazırlayabilir. Böylece ekonomik rekabet ile jeopolitik rekabeti birbirinden ayırmak giderek zorlaşabilir.

Sonuç olarak bugün yaşananı kapitalizmin tamamen başka bir sisteme dönüşmesi olarak görmek için belki erken. Fakat yapay zekâ, kapitalizmin nasıl işlediğini, gücün kimlerin elinde toplandığını ve devletler ile şirketler arasındaki ilişkileri değiştirebilecek bir teknoloji. Bu nedenle teknolojik yenilik ile yapısal dönüşüm arasında keskin bir ayrım yapmak yerine, teknolojik yeniliğin giderek yapısal sonuçlar üretmeye başladığını söylemek daha doğru olur kanaatindeyim.

Bu dönüşümün tarihsel bir kırılmaya neden olup olmayacağına gelince, bugünden baktığımızda, yapay zekânın kapitalizmi ortadan kaldıracak bir tarihsel kırılma yarattığını söylemek için elimizde yeterli neden yok. Hatta kısa ve orta vadede, yapay zekânın mevcut güç ve sermaye yoğunlaşmasını pekiştirerek mevcut kapitalist yapıyı güçlendirmesi daha mümkün görünüyor. Bildiride vurguladığım altyapı bağımlılığı, platform gücü ve teknoloji şirketlerinin giderek ‘düzen kurucu’ aktörlere dönüşmesi bu açıdan önemli. Dolayısıyla yapay zekâ mevcut eşitsizlikleri azaltabileceği gibi, veri ve altyapıya sahip olanlarla olmayanlar arasındaki farkı da büyütebilir.

Emek açısından da bir ikilik olduğunu düşünüyorum. Bir tarafta yapay zekâ, bazı işleri ortadan kaldırabilir veya dönüştürebilirken, diğer tarafta yeni meslekler ve yeni beceri alanları da yaratabilir. Asıl soru teknolojinin kaç işi yok edeceğinden çok, ortaya çıkan verimlilik artışının ve ekonomik değerin kimler arasında nasıl paylaşılacağıdır.

Uzun vadede ise mesele daha açık uçlu gibi görünüyor. Çünkü yapay zekâ üretimin örgütlenmesini, çalışma biçimlerini, bilgi üretimini, devlet-şirket ilişkilerini ve hatta kamusal otoritenin kim tarafından kullanıldığını değiştirme potansiyeline sahip. Bu nedenle tarihsel bir kırılma ihtimalini tamamen dışlamamak gerekir.

Öncesinde belirttiğim gibi, tarihsel olarak büyük teknolojik dönüşümlerin etkisi de zaten çoğu zaman böyle ortaya çıktı. Teknoloji bir anda mevcut toplumsal düzeni ortadan kaldırmadı fakat zaman içinde üretim ilişkilerini, çalışma hayatını, sınıfsal yapıları ve devletin ekonomideki rolünü değiştirdi. Yapay zekâ da benzer biçimde, kapitalizmin içinde gelişip daha sonra onun bazı temel kurumlarını ve ilişkilerini dönüştürebilir. Örneğin emeğin üretimdeki rolünün belirgin biçimde azalması, bilginin temel üretim faktörlerinden biri haline gelmesi ya da yapay zekâ altyapısının kamu hizmeti gibi görülmeye başlanması bugün bildiğimiz piyasa, mülkiyet ve çalışma ilişkileri üzerinde ciddi baskılar yaratabilir.

Burada kritik nokta, teknolojinin kendi başına toplumsal sistemi belirleyemeyeceğidir. Yapay zekânın kapitalizmi güçlendiren mi yoksa onu dönüştüren mi bir etki yaratacağı; mülkiyet biçimlerine, düzenlemelere, devlet politikalarına ve toplumsal mücadelelere bağlı olacaktır. Bu yüzden yapay zekâ bana göre kendiliğinden bir tarihsel kırılma değil, tarihsel kırılma potansiyeli taşıyan bir sosyo-teknik dönüşümdür.

Yapay zekâyı mümkün kılan zemin uzun bir birikimle oluştu. Hesaplama gücü ucuzladı. İnternet, insan etkinliğinin büyük kısmını işlenebilir veriye çevirdi. Bu veriyi gelire dönüştürecek sermaye ise bir avuç şirkette toplandı. Gözden kaçan toplumsal dinamik bir rıza biçimi: milyonlarca insan gündelik yaşamını dijital cihazlar üzerinden sürdürmeyi kabullendi. Türkiye’de 2024-2025 yıllarında yürüttüğümüz ‘Yapay Zekâ: Küresel Yönetişim ve Ulusal Güvenlik Boyutu’ kamuoyu araştırması bu rızanın huzursuz olduğunu gösteriyor. Katılımcıların dörtte üçünden fazlası cihazları tarafından izlendiğini düşünüyor, yine de kullanmayı sürdürüyor.

Yapay zekânın toplumsal sonuçlarını ise üç gelecek üzerinden düşünmek yararlı: korkulan, olası, arzu edilen. Korkulan gelecek tanıdık bir senaryo. Veriyi ve hesaplama altyapısını elinde tutan birkaç aktör teknofeodal bir düzen kurar; yurttaş ile sistem arasındaki bilgi asimetrisi kalıcılaşır. Bu kıyamet anlatısı kamusal tartışmada fazlaca yer kaplıyor. Bize göre öğretici olan öbür ikisi.

Olası gelecek kademeli, gergin bir uyum. Verimizde katılımcıların yüzde 63’ü verimliliğin artacağına, yüzde 53’ü yeni iş alanları doğacağına inanıyor. Öte yandan yüzde 59 bazı işlerin yok olacağından kaygılı. Yaklaşık üçte biri hem yeni iş bekliyor hem de iş kaybından korkuyor. Bunu zamanlamaya dair bir bahis olarak okumak mümkün: kayıplar önce, kazançlar sonra gelecek. Çalışmalar başka ülkelerde de kamuoyunun umut ile kaygı arasında kararsız durduğunu gösteriyor. Eğitim düzeyi yükseldikçe iş kaybı kaygısı da artıyor; beyaz yakalılar riski yakından görüyor. Uluslararası araştırmalar daha sinsi bir tehlikeye işaret ediyor: dağıtık vasıfsızlaşma (distributed de-skilling). Yapay zekâyı yoğun kullananlarda sorunu doğru tanımlama ile muhakeme becerileri aşınıyor. Herkes aynı verilerle eğitilmiş aynı araçlara başvurunca düşünce tekdüzeleşiyor, tartışma azalıyor. Gençler muhakemeyi besleyen sıradan işleri yapmadan kıdemli rollere itiliyor. Olası gelecekte iş kaybının yanında sessiz bir yetkinlik kaybı da yaşanabilir.

Bilgi de eşit dağılmıyor. Bilgi arttıkça iyimserlik yükseliyor, sahte içerik kaygısı ise yerinde duruyor. Kendi hâline bırakılırsa olası gelecek eski eşitsizlikleri yeni araçlarla yeniden üretir. Arzu edilen gelecek toplumun kendi taleplerinde saklı. Yurttaşlar kural istiyor. Kendilerini rahat hissettirecek güvencelerin başına kişisel veri güvenliğini, ardından yasaları koyuyorlar. Düzenlemenin amacı olarak en çok insan haklarını gösteriyorlar. Katılımcıların yüzde 81’i güvenlik gerekçesiyle devletin kişisel veri paylaşmasını reddediyor. İngiltere’deki araştırmalar da yasa talebinin yükseldiğini, insanların profesyonellerin yapay zekâya aşırı yaslanmasından kaygılandığını gösteriyor. Kamu güveninin etkili yönetişimin ön koşulu olduğu da biliniyor. Arzu edilen gelecekte son kararı insan verir, yapay zekâ ona eşlik eder. Bazı kurumlar şimdiden yapay zekâsız çalışma alanları tanımlıyor; gençlerden önce sorunu kendilerinin çerçevelemesini istiyor. Bu ilke okula, kamu yönetimine taşınabilir.

Olası ve arzu edilen gelecekler arasındaki bu farkı tarihsel ölçekte düşündüğümüzde,  yapay zekânın kendi başına bir kırılma yaratmayacağını söyleyebiliriz. Matbaa da buhar makinesi de dönüştürücü gücünü toplumsal mücadeleler üzerinden kazandı. Mevcut mülkiyet düzenlemeleri ile veri rejimi korundukça yapay zekâ kapitalist toplumsallığı pekiştiren bir hızlandırıcı olarak kalır. Kırılma potansiyeli, toplumun bu teknolojinin kimin için, hangi kurallarla kullanılacağına dair söz hakkı kazanmasına bağlı. Verimiz böyle bir talebin varlığını gösteriyor. Ancak talep şimdilik yukarıya yöneliyor: katılımcıların yüzde 54’ü yapay zekâ yasalarını yapacak aktör olarak hükümeti gösteriyor; en güvenilen aktörler güvenlik kurumları. Toplumsal denetim fikri henüz zayıf. Arzu edilen ile olası arasındaki mesafe tam burada açılıyor.