2022 yılında, Georgetown Gizlilik Merkezi Yetkili Müdürü Emily Tucker, dijital teknolojileri tartışırken “yapay zekâ”, “YZ” ve “makine öğrenmesi” gibi terimleri tamamen terk etmemiz gerektiğini savunmuştu. Bu terimler ve yapay zekâ etrafındaki söylemlerin çoğu, büyük şirketlerin çıkarlarıyla örtüşen algoritmik ve otomatik sistemleri tartışmanın, düşünmenin, eleştirmenin ve geliştirmenin sanayi tarafından tercih edilen yollarını benimsememiz i̇çi̇n bizi kandırıyor.
Makine zekâsını kanıksamış bir dili kullanma veya sarf etme konusundaki öz bilinç eksikliğimiz, Turing ve diğerlerinin öngördüğü türden hesaplama karmaşıklığındaki gerçek ilerlemelere yanıt olarak birlikte evrimleştiğimiz bir şey değildir. Bu daha ziyade, büyük ölçüde, yeniliği herhangi bir bilimsel keşifte değil, turbo beslemeli işlem gücünün, esneyen bir yönetişim boşluğunun şirketlerin üretmesine ve/veya çıkarmasına izin verdiği devasa veri kümelerine uygulanmasında yatan bilgi işlem ürünlerini satan teknoloji şirketlerinin pazarlama kampanyaları ve pazar denetimi yoluyla zorlandığımız bir şeydir. Bu, şu anda “yapay zekâ” şemsiye terimi altında satılan teknoloji türüdür.[1]
Tucker bunun yerine bir “Baldwin Testi” çağrısında bulunuyor: şirketlerin belirlediği konular yerine bu teknolojilerle ilgili gerçek yaşam deneyimlerine dayanan bir dil kullanma taahhüdü. Bunu birkaç temel yönerge tarafından bilgilendirilen yaratıcı bir uygulama olarak düşünebilirsiniz[2]:
- Söz konusu teknolojinin ne olduğu ve nasıl çalıştığı konusunda mümkün olduğunca spesifik olun.
- Şirketlerin ya da hükümetlerin şeffaflık konusundaki başarısızlıklarından kaynaklanan, teknolojiyi anlamamızın önündeki engelleri belirleyin.
- Teknolojik ürünün oluşturulmasından ve yayılmasından sorumlu şirketlerin isimlerini verin.
- Failliği asla teknolojinin kendisinde değil, teknolojiyi inşa eden ve kullanan insan aktörlere atfedin.
“Yapay zekâ” dediğimiz şeyin, ister içgörü kıvılcımlarından, ister can sıkıntısından, ister sanrıdan ya da (insan ya da başka türlü) alternatif biçimlerden bahsediyor olalım, zekânın kendisiyle pek ilgisi yoktur. Bunun yerine, insanları daha hesaplanabilir hale getiren, tahmin ve kopyalamayı mümkün kılan ürünlerin peşinde dar bilişsel faaliyet türleriyle (örüntü tanıma gibi) ilgilenir. ChatGPT’nin mantık yürütebildiği ya da üretken sohbet robotlarımızın halüsinasyonlardan muzdarip olduğu söylendiğinde, bu bizi büyük teknoloji firmalarının özenle geliştirdiği kapalı bir hayal alanına hapsetmektir. Belirli varsayımlar (hesaplama altyapısının yalnızca büyük şirketlerin elinde olması gerektiği ya da belirli “yapay zekâ” türlerinin düşünme yeteneğine sahip olduğu fikri gibi) burada tutunuyor ve ne tür teknolojilerin tasavvur edileceğini, finanse edileceğini, tasarlanacağını, geliştirileceğini, konuşlandırılacağını ve hangi amaçlarla kullanılacağını şekillendirmek için uzun bir yol kat ediyor. Bölgeyi insanüstü zekânın kaçınılmazlığı ya da ürünlerinin mevcut “düşünme” kapasitesi hakkında propaganda ile dolduran şirketler, nihayetinde, toplumsal denetimi geliştirmekle ilgilenen uzun bir teknoloji silsilesinin bir parçasıdır.
Toplumsal denetim, özellikle Charles Babbage ve onun hesaplama motorları aracılığıyla modern hesaplamanın planına yerleştirilmiştir – her şeyden önce emek disiplini ve otomasyonla ilgili araçlar. Meredith Whittaker’ın açıkladığı gibi, bu araçlar Adam Smith’in işbölümü teorilerini “doğrudan kodlamış” ve emek denetimini geliştiren çağdaş yöntemler üzerine inşa edilmiştir.
Fikirleri plantasyonlarda ortaya çıkmıştır, ilk olarak köleleştirilmiş insanları denetleyecek teknolojiler olarak geliştirilmiştir. Günümüzdeki işçi gözetimi, işyeri otomasyonu ve geleneksel istihdamın “gig çalışması” olarak bilgisayarlı bir şekilde yeniden yapılandırılması gibi mevcut konular, “köleliğin ortadan kaldırılması” sırasında, erken 19. yüzyılda hesaplamalı düşünmenin bir denetim kipi olarak tarihsel ortaya çıkışının bir yankısıdır.[3]
Whittaker’in argümanı oldukça açık: Köleleştirilmiş siyahların emeğini kontrol etmek ve maksimize etmek i̇çi̇n plantasyonlarda kullanılan yöntemler, “özgür” (yani köleleştirilmemiş) beyaz işçiler üzerinde kullanılmak üzere sanayiye aktarıldı. Eş zamanlı olarak, plantasyonların, endüstriyel emeğin “bilimsel” yönetimine yol açacak gözetim, tasnif, iş bölümü, kurallar ve düzenlemelerin geliştirilmesi için gerekli bir “modern endüstriyel girişimler” olduğu anlaşıldı. Mesela Babbage, plantasyon kahyaları gibi, işçi gözetimi ve denetimini, “kârları ve üretkenliği arttırmak i̇çi̇n kalibre edilmiş farklı şiddet ve disiplin rejimlerinin yanı sıra, emek düzenlemeleri” açısından “merkezi” görmüştür.
Köleliğin kaldırılmasına yönelik tartışmalar, Britanya imparatorluğu’nun geleceğine dair varoluşsal soruları gündeme getirdi: ırk ayrımına dayalı, köleleştirilmiş emek olmadan uluslararası üstünlük nasıl korunabilirdi? Böylece Babbage, “emek sorununu”, çalışmayı Britanya’nın sanayisini, kapitalizmini ve emperyal heveslerini destekleyecek biçimler şeklinde standartlaştıracak ve disipline edecek hesaplama makineleri ile çözmeye çalıştı. Babbage’nin makineleri otomasyona bağlıydı, bu da işin “izlenebilir, ölçülebilir ve denetlenebilir” hale getirilebilmesi için iş bölümü ve emek denetimine bağlıydı. Gözetimin bile bir gün otomatikleşeceği, böylece işçileri disipline etmek ve işçiler arasında örgütlenmeyi caydırmak için yeni araçlar geliştirilebileceği umuluyordu. Teknolojik yenilikler, yeni emek biçimlerini eskilerine göre yeniden şekillendirmek i̇çi̇n kullanılacak, benzer amaçlara yönelik yeni biçimler denenirken tanıdık sömürü biçimleri korunacaktı.
Modern hesaplama, işçi isyanları ve köleliğin kaldırılması hareketleri karşısında Britanya İmparatorluğu için kazançlı, şiddet emek sömürüsü biçimlerini çoğaltmaya yönelik açık bir girişimden doğmuştur. Otomatik sistemlerin işçi örgütlenmesini bastırma, sivilleri hedef alınmasını meşrulaştırmak için ölüm listeleri oluşturmak, sınırları militarize etmek ve göçmenleri terörize etmek amacıyla nasıl kullanıldığını bilenler burada doğrudan bir bağlantı olduğuna şaşırmayacaktır. Ancak biraz daha ileri gidebiliriz. Matteo Pasquinelli’nin Efendinin Gözü[4] kitabındaki temel argümanı ele alalım:
YZ’nin iç kodu biyolojik zekânın taklit edilmesiyle değil, emek ve toplumsal ilişkilerin zekâsıyla oluşturulmuştur. Bugün, YZ, görüntü tanıma ve nesne değiştirmeden dil çevirme ve karar almaya kadar çeşitli birçok görevi otomatikleştirmek için bireysel ve kolektif davranışlar yoluyla ifade edilen bilgiyi yakalamak ve algoritmik modellere kodlamak için bir projedir.
Burada “yapay zekâ” terimini kullanmak için bir neden ortaya çıkıyor. İnsan ve insanüstü zekâyı oluşturmaya yönelik yüce gönüllü arayışa ilişkin şirket propagandalarıyla boğuluyoruz. Yutturmacanın ötesine baktığınızda, toplumsal denetim biçimlerini koruyan, genişleten ve yeniden meşrulaştıran hiyerarşiler ve disiplin mekanizmalarının dayatılmasının yanı sıra emek otomasyonunun peşinde koşan büyük kapitalist projenin farkına varacaksınız. Kapitalistler, 19. ve 20. yüzyıllarda görünüşte zekâyı ölçmek için istatistiksel yöntemler kullanmış, ancak aslında beceri tasnifiyle önceden var olan ayrımcılık biçimlerini pekiştirmeye hizmet etmişlerdir. “Yapay zekâ” bu projenin 21. yüzyıldaki tekrarı olarak düşünülebilir.
YZ, toplumsal hiyerarşileri kodlama ve emek gücü arasında ayrımcılık yapma sürecini, dolaylı olarak bir zekâ ölçütü dayatarak sürdürmektedir. YZ sistemlerinin kötü şöhretli bir şekilde güçlendirdiği sınıf, cinsiyet ve ırk önyargısı sadece teknik bir kusur olarak değil, aynı zamanda kapitalist bağlamda otomasyonun özünden gelen ayrımcı bir özelliği olarak görülmelidir.[5]
Yapay zekâ dediğimiz şey (Pasquinelli’nin “efendinin gözü”), emek ve toplumsal ilişkiler üzerindeki kapitalist denetimi yoğunlaştırmaya, yeni disiplin ve gözetim biçimleri icat etmeye ve mevcut durumun istikrarlı bir şekilde sürmesi için gerekli sömürüyü koruyan yeni ilişkiler oluşturmaya yatkındır. Otomasyon, işçilerin yerini almaz ama “yeni bir biçimde çoğaltır ve yönetir”. Ve böylece (büyük ölçüde yoğun insan emeğine dayanan ama sofistike bir yazılımla çalışıyormuş gibi görünen) Potemkin YZ[6] istilasına uğruyoruz. Küresel bilişim altyapısını (veri, sunucular, sensörler, ağlar, kablolar, vs.) Küresel Güney’de plantasyonları andıran iş yerlerine, mülteci kamplarına ve hapishanelere yayılmış “hayalet işçiler’ ordusu” ayakta tutuyor (Küresel Kuzey’deki benzerleri de aynı koşullara maruz kalmaktadır). Bu yeniden yapılandırılmış emek ilişkilerini, iş yerlerini ve piyasaları sürdürmek için etten kemikten yöneticilerin yerini gözetim ve toplumsal denetimle desteklenen algoritmik kâhyaların aldığını giderek daha fazla görüyoruz. Yeni Delhi ve New York’taki uygulama tabanlı araç çağırma deneyimleri veya Güneydoğu Asya ve Avrupa‘daki veri etiketleyicileri istisna değil kuraldır: “Yapay zekâ” insan zekâsını taklit etme girişimlerini değil, insanlığı Silikon Vadisi kapitalistlerinin çıkarına olacak şekilde belirli iktidar ilişkilerine tabi kılmak için uzun süredir devam eden bir projenin en güncel tekrarını tanımlamak için kullanılmalıdır.
Dipnotlar:
[1] Emily Tucker, Artifice and Intelligence, 2022, https://www.techpolicy.press/artifice-and-intelligence/
[2] Tucker, 2002, a.g.y.
[3] Meredith Whittaker, Plantations, Computers, and Industrial Control, Logic, 2023, https://logicmag.io/supa-dupa-skies/origin-stories-plantations-computers-and-industrial-control/
[4] Matteo Pasquinelli, The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence, Verso, 2023, https://www.versobooks.com/products/735-the-eye-of-the-master.
[5] Pasquinelli, 2023, a.g.y.
[6] çn. Potemkin YZ kavramına ilişkin bkz. Jathan Sadowski, Potemkin AI, 2018
Kaynak: https://elyazmalari.com/2024/11/11/kolelik-emek-ve-hesaplamanin-tarihi-edward-ongweso-jr/
