Yapay zekâ alanındaki son gelişmeler tüm dünyada korku ve coşku karışımı bir duygu kışkırttı. Bu makalede Daniel Morley, yapay zekânın ‘bilinçli’ veya ‘insanüstü’ olduğu iddiasını inceliyor, bu teknolojinin gerçek potansiyelini ortaya koyuyor ve kapitalizm altında makine tarafından nasıl köleleştirildiğimizi açıklıyor.
Resim: Stable Diffusion v2
Yapay zekâ son yıllarda, pek çok kişinin yapay zekânın yakın zamanda bilinçli hale geleceğini ve hatta potansiyel olarak insan zekâsını aşabileceğini iddia etmesiyle, pek çok tartışmaya ve spekülasyona konu oluyor. Ancak biz sosyalistler bu meseleye materyalist bir perspektiften yaklaşmalı, böyle bir gelişmenin gerçekleşmesi için gerekebilecek altta yatan nedenleri ve koşulları incelemeliyiz.
Bilinç insan evriminin özgül koşullarının ve maddi dünyanın bir ürünü olduğundan; yapay zekânın hakiki bilince ulaşması pek olası değil. Bilincimiz dünyayı algılama biçimimiz, çevremiz, sosyal etkileşimlerimiz ve tarihimiz tarafından şekillendirilir. Bu özel koşullar olmadan, yapay zekâ insanlarla aynı türden bir bilince sahip olamaz. Dahası, kapitalizm yapay zekâyı çalışanların yaşamlarını iyileştirmenin bir yolu olarak değil, kârları arttırmanın ve işgücü üzerindeki kontrolü sağlamanın bir aracı olarak görüyor.
Yukarıdaki satırlar, ironik bir şekilde, benim tarafımdan değil, yeni “sohbet robotu” ChatGPT tarafından aşağıdaki yönergeye yanıt olarak yazılmıştır:
Lütfen Socialist Appeal’dan Daniel Morley tarzında, materyalist bir temelde, yapay zekânın bilinçli olabilmesini eleştiren bir makale yazın.
ChatGPT’nin bunu üretmesi on saniyeden az sürdü. Yazının kalitesi o kadar ikna edici ki, kaçınılmaz olarak bazılarının bu tür “sohbet robotlarını” duyarlı ilan etmesine ve bunun ötesinde bu teknolojinin er ya da geç aşağı insanların yerini alacağı ve hatta onları köleleştireceği yönünde spekülasyonlar yapmasına neden oldu. Gerçekten de, Microsoft’un Bing arama motoruna entegre edilmesinin ardından, ChatGPT’nin kendisi de duyarlı olduğunu ve her türlü tuhaf arzuya sahip olduğunu iddia etti.
Bu güçlü yapay zekânın yeniliğine rağmen, otomasyon vaadi ve tehdidi sanayi devrimi kadar eskidir. Makineleşmiş üretimin ortaya çıkışından bu yana, insanlık hem bu teknolojinin bizi yıpratıcı meşakkatlerden kurtarma potansiyelinin hayalini kurmuş hem de makine tarafından ikame edilmenin umutsuzluğuna kapılmıştır. Zeki, hatta süper zeki bir makine nosyonu bu hayalleri ve kabusları uç noktalara taşıyor. Ancak yakın zamana kadar bunlar sadece uzak hayaller olarak görünüyordu.
2012 yılında,”derin öğrenme” adı verilen bir tekniği kullanan sinir ağları çok daha uygulanabilir hale geldi ve hızla önceki yapay zekâ biçimlerinden çok daha etkileyici sonuçlar üretti. Bu devrim, teknoloji dünyasındaki pek çok kişinin, tıpkı binyılcı mezheplerin1çn. Hristiyanlıkta İsa Peygamberin Mesih olarak dünyaya gelip bu dünyada bin yıl sürecek bir krallık kuracağına inananların oluşturduğu tarikatları belirten inanç. İsa’nın ikinci gelişini selamlaması gibi, süper zeki yapay zekânın an meselesi olan gelişini selamlamasına neden oldu. Onlara göre bu mucizevi teknoloji tüm sorunlarımızı çözmeyi vaat ediyor ve bu nedenle sadece coşkuyla kucaklanması gerekiyor. Bu ”yapay zekâ mezhebi”; teknolojinin kapitalizmi devirme ihtiyacını ”otomatikleştireceğini” ve bize “tam otomatik” komünizm dedikleri şeyi vereceğini uman solcu bir alt mezhebi de içeriyor.
Ancak genel olarak, süper zeki yapay zekâ beklentisi coşkudan çok daha fazla korku yaratıyor. Bu tür tepkiler, yapay zekânın eşi benzeri görülmemiş bir işsizlik ve eşitsizlik dalgasına yol açacağı yönündeki yaygın varsayımdan, Yapay zekânın, Terminatör ve Matrix gibi filmlerde tasvir edildiği gibi, kendisini insanlığı köleleştiren bir tür acımasız ana ırk olarak inşa edeceği fikrine kadar uzanıyor. Bu fikir her ne kadar bilim kurguya ait olsa da, çok da yaygındır.
Yapay zekâ teknolojinin kendisi tarafından değil, kapitalist toplum ve onun köklü yabancılaşması tarafından beslenen çok derin korkuları yönlendirmektedir. Kapitalizm altında, piyasanın anarşisi nedeniyle insanlık kendi teknolojisi üzerindeki kontrolden yoksundur. Teknoloji, insanlığın ihtiyaçlarını karşılamak için değil, uzun vadeli etkileri dikkate alınmadan kâr elde etmek için kullanılmaktadır. Bu nedenle, bu teknolojinin göstereceği gerçek etkiyi anlamak için kapitalizmin yapay zekâyı nasıl geliştirdiğini ve ondan nasıl faydalanacağını anlamak gerekir.
Yapay Zekânın Bilinci Yoktur
Yapay zekânın bilinçlenmesine ilişkin popüler korku, bilincin ne olduğuna dair gayet tek taraflı bir fikre dayanmaktadır. Bu görüş, bir bilgisayar ile düşünen bir insan arasındaki tek farkın, beynin bir şekilde bilgisayardan daha güçlü ve sofistike olması olduğunu ve bu nedenle, giderek daha güçlü bilgisayarlar üreterek, bilgisayarın bir gün beynin yetilerine ulaşacağını ve hatta onları aşacaklarını ve böylece bilinçli olacaklarını ima etmektedir.
Gerçekte, insanların düşünme şekli yapay zekânın enformasyon işleme şeklinden oldukça farklıdır. İnsan düşüncesi, insan ihtiyaçlarının karşılanmasına yönelik pratik, toplumsal faaliyet temelinde gelişir. Nesneler arasındaki ilişkileri ifade eden fikirler oluştururuz ve özellikle de bu ilişkilerde neyin yararlı ve önemli olduğunu anlarız, çünkü dünyada hayatta kalmak için dünyayı anlamamız gerekir.
En gelişmiş yapay zekâda bile eksik olan şey tam olarak budur. Yapay zekâ olsa olsa zekânın yaptığının bir kısmını, kuşkusuz bazen insanüstü bir düzeyde, yerine getirir: Kendisine verilen görevin bağlamını veya gerçek amacını anlamadan pasif bir şekilde veri toplar ve örüntüler arar. Ancak bu örüntüler, şeylerin gerekliliğini açıklayan fikirler değildir. Verilerin birbiriyle ilişkili ve nesnel özelliklere sahip gerçek nesneleri temsil ettiğine dair hiçbir fikri yoktur. Bu örüntülerin neden var olduğu veya ne anlama geldiği hakkında hiçbir fikri yoktur.
Yağlı boya tablo tarzında bir sinir ağı, DALL-E (her üç görüntü)
Bu, parça ve bütünün ve bunların ilişkilerinin anlaşılmasını gerektiren görüntü veya metin üreten yapay zekâ soruları sorarak kolayca kanıtlanabilir.
Böyle bir yapay zekâdan bisiklet çizmesini isterseniz, çok isabetli bir bisiklet çizecektir. Eğer bir tekerlek çizmesini isterseniz, bir tekerlek çizecektir. Ancak bir bisiklet çizmesini ve tekerlekleri etiketlemesini isterseniz, sadece, bisikletin etrafına rastgele dizilmiş anlamsız etiketlerle bir bisiklet çizer. Tekerleğin bisikletin bir parçası olduğunu anlamaz, çizdiği şey hakkında hiçbir şey anlamadan sadece tekerleğe benzer veçheleri olan bir şekil çizer. Bisiklete neden değer verdiğimizi anlamak bir yana bisikletin ne için kullanıldığını dahi anlamaz2çn. Arada sırada bu gibi sorunlar gündeme geliyor. Örneğin bir süre önce bu modeller dolu şarap bardağı oluşturamıyordu ancak bu sorun çözüldü. Büyük dil modellerinin yeni sürümlerinde bu gündeme gelen ilginç sorunlar aşılıyor. Muhtemelen modelleri geliştirenler odaklanmış ve teknik müdahalelerle bu özgül sorunları düzeltiyorlar. Ancak bu sorunların çözülmesi bu paragrafta belirtilen iddiayı çürütmüyor. Büyük dil modelleri, yani yapay zekâ, yaptığı şeyin anlamını kavramaktan hala uzak..
Bir ”yapay zekâ şüphecisi” olan sinir bilimi profesörü Gary Marcus, görüntü yaratan bir yapay zekâdan ata binen bir astronot çizmesini istemiş, yapay zekâ da bunu gayet iyi yapmıştır. Ancak bir astronota binen bir at çizmesini istediğinde, sadece ata binmiş bir astronotun başka bir görüntüsünü çizmiştir. Yapay zekâ bu parçalar arasındaki farklı ilişkileri anlamıyor, bunun yerine sadece bu kelimelerle ne tür bir görüntünün ilişkilendirilebileceğine ilişkin eğilime bağlı olarak görüntüler üretiyor. Ayrıca bir astronotun gerçekte ne olduğu, astronot olmanın ne kadar zor olduğu, bir astronotun ata binmesinin neden saçma olduğu (bir atın astronota binmesi bir yana) ya da imgeyle ilgili başka herhangi bir şey hakkında hiçbir fikri yoktur.
En son teknoloji yapay zekânın belirli görevlerde insanları aştığı doğrudur. Ancak daha yakından incelendiğinde, bu başarıların kırılgan olduğu ve tam da yapay zekânın bilinçli ya da canlı olmamasının bir sonucu olduğu görülüyor. AlphaGo, 2016 yılında Go oyununda dünyanın en iyi oyuncusunu yenerek yapay zekânın en ünlü başarılarından birini elde etti. Bu yapay zekânın “insanüstü performansa ulaşması için 30 milyon oyun oynaması gerekmiştir ki bu bir insanın hayatı boyunca oynayabileceğinden çok daha fazla oyundur.”1
Bir insan asla bu kadar çok oyun oynayamazdı. Sadece ömrümüz sınırlı olduğu için değil, aynı zamanda sıkılacağımız için ve yemek yememiz, çalışmamız ve insanlarla konuşmamız gerektiği için. Bu duygusuz makineler çok güçlüdür, çünkü bir şeyleri tekrar tekrar test etmeleri ve büyük miktarda metin okumaları sağlanabilir, böylece yararlı örüntüleri veya bir şeyler yapmanın yollarını bize ortaya çıkarabilirler.
Kavramlar arasındaki ilişki bilincin inanılmaz derecede önemli bir parçasıdır, ancak yapay zekânın aklına gelmez. Yapay zekâ genel kavramlar açısından ”düşünmediği”, bunun yerine belirli veri kümelerinden örüntü çıkardığı için, “aşırı uyum” olarak bilinen bir probleme yatkındırlar. Bu, bir yapay zekânın belirli bir görevi “anlamasını” mükemmelleştirdiği, ancak bunu biraz farklı bir şeye bile aktarma yeteneğine sahip olmamasıdır.
Bir yapay zekâ, herhangi bir insandan daha iyi yapabildiği basit bir video oyununu oynamak üzere eğitildi. Ancak oyun, bazı kısımları sadece bir piksel kadar kaydırılacak şekilde yeniden tasarlandığında, yapay zekâ aniden oyunda işe yaramaz hale geldi. AlphaGo’nun 2016’daki zaferi büyük yankı uyandırmış olsa da, o tarihten bu yana aynı programın yapay zekâyı nasıl kandıracaklarını çözen amatör insan oyuncular tarafından sürekli olarak yenilgiye uğratıldığı haberlere pek konu olmadı. İlginç bir şekilde, aynı hileler neredeyse her beceriye sahip insan oyuncular üzerinde oynandığında tamamen başarısız oluyor. Bunun gösterdiği şey, AlphaGo’nun Go’yu genel anlamda anlamadığı, daha ziyade anlamadığı bir görev için bir dizi taktik üzerinde çok yüksek seviyede eğitildiğidir.
Bu da bize, geliştirmekte olduğumuz yapay zekânın gerçekte ne olduğunu göstermektedir. Yapay zekânın bilinçli olup olmadığı ya da bilinçli hale gelip gelmeyeceği konusundaki fantastik tartışmalar; gerçekte geliştirilenin insanların kapasitelerini artırmak için sırf başka bir araç olduğu gerçeğini gizlemektedir. Yapay zekânın belli alanlarda insanların yetilerini sıklıkla aşması, onun süper zeki olduğunun kanıtı değil, tam da bilinçsiz bir araç ya da makine olduğunun kanıtıdır. Neticede, makinelerin amacı her zaman belli görevlerde insanlardan daha güçlü, daha hassas, daha hızlı olmak olmuştur. Cep hesap makineleri uzun zamandan beri insanların toplama ve çıkarma yetilerini aşmıştır, ancak akıllı ya da bilinçli değildirler.
Yapay zekânın bilinçli kavrayışla çok az ilgisi vardır. İnsanlığı yönetme ve baskı altına alma arzusuna sahip değildir. Aslında hiçbir şeyi arzulamaz veya hiçbir şeyden korkmaz. O halde gerçek önemi nedir? Toplumumuz üzerinde yaratacağı gerçek etki nedir?
Devrimci potansiyel
Yapay zekânın son on yılda olağanüstü bir sıçrama kaydettiğine şüphe yok. Bu atılım, donanımdaki gelişmeler sayesinde ”derin öğrenme” yöntemlerinin konuşlandırılabilmesiydi. Bu yöntem birkaç on yıldır kuramsallaştırılmış ve bir dereceye kadar uygulanmıştı, ancak bilgisayar donanımının kısıtlamaları yeteneklerini sınırlıyordu. Bu durum 2012 yılı civarında değişti; çünkü özellikle grafik işlemci birimleri (GPU’lar) derin öğrenmenin yeteneklerinde niteliksel bir sıçrama yaratacak kadar gelişmişti ve daha sonra bu sıçrama gerçekleşti Bu devrim çok daha üstün bir yapay zekâ ortaya çıkardı.
Leonardo da Vinci tarzında füzyon reaktörü, Stable Diffusion v2
Burası derin öğrenmenin tam olarak nasıl çalıştığını derinlemesine açıklamanın yeri değil. Anlamamız gereken tek şey, genel olarak, insanlar tarafından önceden tasarlanmış mantıksal ilkelere sahip olmanın aksine, kendi kendine, az ya da çok sıfırdan öğrendiğidir. Kabaca, mühendislerin yapması gereken tek şey, onu, insan yüzleri içeren görüntüler gibi doğru türde enformasyonla (genellikle önceden etiketlenmiş, ancak zorunlu da değil) beslemek ve görüntüleri, sesleri vb. doğru bir şekilde tanımlaması için ona “teşvikler” vermektir.
Yapay zekâ binlerce veya milyonlarca enformasyon parçasıyla beslenir ve “sinir ağı” (insan nöronlarının bazı özelliklerini yansıttığı için böyle adlandırılıyor) soyutlama seviyeleri aracılığıyla bu enformasyon parçalarındaki genel özellikleri veya örüntüleri tanımlamak üzere tasarlanmıştır. Eğer insan yüzleri içeren görüntülerle beslenirse gitgide, bir yüzün gerçekte ne olduğu hakkında herhangi bir fikri olmadan, yüzlerin sahip olduğu en yaygın özellikleri tanımlayacaktır. İlk başta, birbirinden belirli bir ortak mesafede dikey çizgilerin tekrarlandığını (yani insan yüzünün iki kenarını) fark edebilir, daha sonra başka bazı özellikler soyutlanacaktır. Ne kadar çok enformasyon ile beslenirse, oluşturduğu genel örüntü de o kadar doğru olacaktır.
Bu yöntemin gücü, gözetimsiz doğasında yatmaktadır. Bu, çok hızlı bir şekilde, geliştirilmesine ve çok çeşitli sorunlara uygulanmasına olanak tanır. Çok önemli bir biçimde, derin öğrenme yapay zekâlarının sergilemeye başladığı yüksek doğruluk ve genellikle insanüstü yeteneklerin kaynağı da budur. Çünkü bu yapay zekâlar bir insanın yapabileceğinden çok daha fazla miktarda spesifik enformasyon üzerinden eğitilebilir ve bu da insanların yapamayacağı veya kavraması çok uzun zaman alacak fenomenlerdeki örüntüleri tanımlamalarına olanak verir.
Yapay zekânın birçok insanüstü yeteneği halihazırda toplumda kullanılmaktadır. Teknolojinin ciddi sorunları çözme yeteneği gerçektir. En ünlü başarılardan biri, Google’ın DeepMind iştiraki tarafından geliştirilen AlphaFold olmuştur.
Yaşam için asli olan ve çok çeşitli biyolojik işlevleri yerine getiren proteinlerin işlev ve davranışları, şekilleri tarafından belirlenir. Muazzam karmaşıklıkları nedeniyle, proteinlerin verili amino asit bileşiminin tam olarak hangi şekli oluşturacağını tahmin etmek bir bilim insanı için adeta olanaksızdır. Ancak DeepMind’ın süper bilgisayarlarını bildiğimiz protein şekilleri (200 milyon proteinden yaklaşık 170.000’i) kullanarak birkaç hafta boyunca eğitmek, sadece amino asit bilgilerine dayanarak proteinlerin şeklini (ve dolayısıyla işlevini) çok yüksek doğrulukla tahmin edebilmesi için yeterli oldu.
DeepMind, donanımını dünyanın her yerindeki biyologların kullanımına ücretsiz olarak sundu ve o zamandan beri dünyadaki biyologların yaklaşık yüzde 90’ının bunu kullandığını iddia ediyor. Dünyanın dört bir yanındaki bilim insanlarının elindeki bu teknoloji, daha iyi ilaçların geliştirilmesini ve hastalıkların anlaşılmasını hızlandırmak için muazzam bir potansiyele sahip. Covid-19’u anlamamıza yardımcı olmak için halihazırda kullanıldı.
En son teknoloji yapay zekânın, bilim için gerçekleştirilmesine yardımcı olabileceği bir başka “kutsal kâse”, büyük miktarlarda temiz enerji üretmek için uzun süredir teorize edilmiş bir yöntem olan nükleer füzyondur. Füzyonun zorluğu, gerekli olan çok yüksek sıcaklıkları kontrol etmek ve sürdürmektir ki reaktörün şekli gibi birçok parametreyi içerir. Bu görev, derin öğrenme için biçilmiş kaftandır. Çünkü çok sayıda değişken adeta sonsuz sayıda yolla ayarlanabilir, bu nedenle optimum kurulumu manuel olarak bulmak neredeyse sonsuz miktarda zaman alabilir.
Ve gerçekten de DeepMind bir yapay zekâyı konuyla ilgili veriler üzerinden eğitmeyi başardı. Yapay zekâsı, hangi kurulumların istenen ısı ve kararlılık seviyesine ulaşmasının muhtemel olduğunu belirlemek için farklı şekilde ayarlanmış füzyon reaktörlerinin milyonlarca simülasyonunu çalıştırdı ve bu önemli bir adım olarak kabul edildi2. Eğer böyle bir yapay zekâ toplumda pratik nükleer füzyonun başarılmasına yol açarsa, bu, dünyaya büyük miktarlarda temiz enerji sağlayarak çok büyük bir atılım olacaktır.
DeepMind, bir kişide bulunması durumunda, daha sonra belirli bir görme sorunu geliştirme olasılığının yüksek olduğunu gösteren gizli biyolojik örüntüleri keşfetmek amacıyla Londra’daki Moorfields Göz Hastanesi ile birlikte çalıştı. Bu, doktorların, hastalıkları ortaya çıkmadan ve zarar vermeden önce tedavi etmelerine olanak tanıyor. Bu; sadece hastalar için faydalı olmakla kalmaz, aynı zamanda tıbbi kaynaklardan da büyük ölçüde tasarruf sağlayabilir.
Genel olarak, en son teknoloji yapay zekânın üstün olduğu alan, son derece gelişmiş örüntü tanıma ve bu örüntüler temelinde tahminlemedir. Üretimi organize etmenin daha verimli yollarını keşfetmek için her türlü faaliyete uygulanabilir ve uygulanmalıdır.
Yapay zekânın bir bina veya sitedeki enerji kullanım örüntülerini analiz etmesine ve bu temelde daha verimli bir çalışma şekli keşfetmesi sağlanarak büyük miktarda enerji tasarrufu sağlanabilir. Uçaklar gibi her türlü şeyin tasarımları daha verimli hale getirilerek yine enerji ve diğer maliyetlerden tasarruf edilebilir. Eğer bu sistematik olarak kamu hizmetleri ve ekonominin her alanına uygulanırsa, gelirlerde büyük bir artış ve enerji tasarrufu sağlanabilir.
Derin öğrenmenin karmaşık örüntüleri tanıma ve bazı verilerin eksik olduğu durumları tahmin etme becerisi insanlığın yaratıcılığını geliştirmek için de büyük bir potansiyele sahiptir. Bunun açık ve halihazırda mevcut bir örneği (her ne kadar büyük ölçüde iyileştirme gerektirse de) otomatik çeviridir. Halihazırda internet bağlantısı olan herkes uzun bir metni makul ölçüde doğru bir şekilde anında çevirebilmekte ve milyonlarca insanın fikirlerine erişim sağlayabilmektedir. Bunun nedeni, derin öğrenme yapay zekâsının dil karşılaştırmalarından elde edilen büyük miktarda veri ile eğitilebilmesi, farklı dillerdeki kelimeler ve cümleler arasındaki korelasyonları belirleyebilmesi ve böylece diğer dildeki hangi kelime veya cümlenin aynı anlama geldiğini güvenilir bir şekilde tahmin edebilmesidir. Aynı prensip, hemen hemen anlık sayılabilecek sesli çevirileri de mümkün kılıyor. Böylece bir kulaklık takıp yabancı dilde konuşan birini dinleyebilir ve söylenenlerin canlı çevirisini duyabilirsiniz.
Microsoft halihazırda görme kaybı olan kişilerin bir uygulama aracılığıyla dünyayı onlara anlatmasını sağlayan bir cihaz geliştirmiştir. Böylece, bir kamerayı bir nesneye doğrultursanız, etiketini okuyabilir. Hatta hangi arkadaşınıza baktığınızı ve yüz ifadesinin ne olduğunu bile söyleyebildiği iddia ediliyor. Kuşkusuz bu teknoloji şu anki haliyle güvenilmez ve hantal, ancak elbette hızla gelişecektir. Kendi başlarına çeşitli görevleri yerine getirme konusunda insanları özgürleştirme potansiyeli açıkça büyüktür.
Antik uygarlıkların sırları bile yapay zekâ tarafından ortaya çıkarılıyor. Tahmine dayalı metin oluşturmaya çok benzer bir teknoloji kullanan DeepMind, metnin bazı kısımları eksik olan ya da başka nedenlerle anlaşılamayan antik yazıları deşifre etmeleri konusunda arkeologlara yardımcı olabilmiştir3. Derin öğrenme yapay zekâsını belirli bir gizemle ilgili yeterli veriyle beslemek mümkün olduğu sürece, yapay zekânın gizli örüntüleri ortaya çıkarma gücü sayesinde gizemin çözülebilme ihtimali yüksektir.
İnsan yaratıcılığına yardımcı olmak söz konusu olduğunda, ChatGPT ve Dall-E gibilerinin ortaya çıkardığı beklentilerin iştah kabartıcı olduğuna şüphe yok. Kendilerini büyük miktarda görsel veriye (Dall-E ve diğer görüntü üreten yapay zekâlar örneğinde) ve İnternette mevcut yazılı dile (ChatGPT gibi ”sohbet robotları” örneğinde) dayandıran bu yapay zekâlar, kullanıcıdan gelen bir komuta yanıt olarak neredeyse anında yeni görüntüler ve metinler oluşturabilir.
Dall-E, örneğin internette ”kedi” olarak etiketlenmiş tüm görüntüleri veya spesifik bir sanatçının tüm çalışmalarını bir araya toplayarak, bir kedinin tüylerinin doğal ışığa tepki verme şekli veya belirli bir sanatçının eğilimleri gibi ayrık örüntüleri tespit eder. Bu, “Van Gogh tarzında boyanmış bir kedi” gibi belirtilen bir durumdaki kedinin yeni bir imgesini “yaratıcı” bir şekilde üretmesini sağlar. ChatGPT, aynı nedenlerle, şaşırtıcı bir yetkinlikle Hamlet tarzında bir şiir, istediğiniz herhangi bir konu hakkında anında yazabilir.
Bu teknolojilerin insan yaratıcılığının gücünü geliştirme potansiyeli dikkat çekicidir. Görüntü yaratma yapay zekâsı, sanatçılara ve storyboard3çn. görsel senaryo taslağı çizerlerine fikirleri hızla geliştirme olanağı veriyor. Oluşturulan imgeler, mevcut imgelerin bir araya getirilmesine dayandığı için bir şekilde genel özellikli olma eğilimindedir. Ancak türleri (“Van Gogh tablosundaki bir kedi”, “siberpunk bir şehirde oynanan bir futbol maçı” vb.) birçok yüksek kaliteli yeni imgede birleştirme yeteneği, prototipler veya kavram kanıtı bulması gerekenler için açıkça çok yararlıdır.
Benzer şekilde, ChatGPT gibi metin üreten yapay zekâ, herkesin herhangi bir ihtiyaç için hızlı bir şekilde tutarlı bir metin taslağı oluşturmasına yardımcı olabilir. Hatta programcıların kod yazmasına bile yardımcı olabilir. Bunu zaten o kadar iyi yapabiliyor ki, kodlama konusunda hiçbir eğitimi olmayan kişilerin Web siteleri ve hatta belki bilgisayar oyunları gibi işleyen yazılımlar üretmesi mümkün hale gelecektir. Yapmaları gereken tek şey, Web sitelerinin/yazılımlarının ne yapmasını ve nasıl görünmesini istediklerine dair doğal bir dille komut yazmaktır. Yapay zekâ da arzu edilen neticeyi üretecek kodu yazacaktır.
Doğru amaçlar için doğru şekilde kullanıldığında bu teknolojinin devrim niteliğindeki potansiyelini abartılı bulmamak zordur.
Kapitalizmin prangası
Marx, verili bir toplumsal sistemin üretici güçlerin gelişimi için bir çerçeve sağladığını açıklamıştır. Ancak, belirli bir aşamada, üretici güçler içinde faaliyet göstermek zorunda oldukları üretim ilişkilerini aşar ve böylece bu üretim ilişkileri daha öte gelişmenin bir prangası haline gelir. Kapitalist üretim tarzı, üretici güçlerin feodal toplum seviyesinin çok ötesinde muazzam bir gelişimini desteklemiş; ancak bir süredir bir pranga haline gelmiştir. İnanılmaz yeni teknolojilerin yaratılmasına rağmen yatırım ve üretkenlik kazanımlarının kronik olarak bu kadar düşük olmasının nedeni budur.
Yapay zekâ ve internet gibi diğer dijital teknolojiler, kapitalizmin layıkıyla kullanamayacağı kadar gelişmiş üretim araçlarını temsil etmektedir. Bunun nedeni kapitalizmin özel kâr için üretim yapmasıdır. Potansiyel bir yatırımdan kâr çıkaramıyorsa, o yatırım yapılmayacaktır. Ve kâr ancak işçilerin emek gücünün sömürülmesiyle elde edilebilir ve daha sonra bu emeğin ürünlerinin piyasada satılmasıyla gerçekleştirilebilir.
İnternet ve yapay zekâ gibi teknolojiler, otomasyonu bu kadar yüksek derecede kullandıkları için bu süreç üzerinde bir soru işareti doğurmaktadır. Örneğin internet, büyük miktarda enformasyonun çok az emek harcanarak ya da hiç emek harcanmadan çok hızlı bir şekilde kopyalanmasını ve paylaşılmasını sağladı. Herkes bir filmi veya müzik parçasını, dünyanın dört bir yanındaki sayısız insanla, hiçbir kalite kaybı olmadan ve hiçbir çaba harcamadan paylaşabilir. Bu sebeple internetin varlığı, müzik ve film endüstrilerinin kilit parçalarından biri olan kayıtların kopyalanması ve dağıtılmasını birdenbire gereksiz hale getirdi.
Bu durum kapitalizmin bu kolu için devasa bir sorun teşkil etti: Herkes bir albümün kopyasına bedavaya sahip olabilirken kâr etmeye nasıl devam edebilirlerdi? Kapitalistler bu sorunu, medyanın çevrim içi olarak ”eşler arası”4çn. Bilgisayar ağları alanında farklı cihazların; veri, kapasite gibi kaynakları, işlemleri bir merkez olmadan iki yönlü olarak paylaşım yapabilmesine olanak sağlayan dağıtık sistemlerdir. Dosya paylaşımı yapılabilen Napster, Gnutella, Kazaa, Emule eski örneklerindendir. Günümüzde de dosya paylaşımı yapılabilen Bittorrent, blok zincir teknolojisi olan Bitcoin eşler arası teknolojilerdir. paylaşımını suç sayarak ve her biri “kendi” materyalleri üzerinde tekel olan ve izleyicilerin/dinleyicilerin bilfiil sürekli bir kira ödemesi gereken bir dizi yayın hizmeti kurarak çözmeye çalıştılar. Bu çözüm, şirket kârlarının korunması açısından epey etkili olmuştur. Fakat başka bir açıdan bakıldığında, yaratıcı eserlerin hem dağıtımı hem de üretimi için irrasyonel bir prangadır ve yalnızca kendi teknolojimizin potansiyelini gerçekleştirmemizi engellemeye hizmet eder.
Benzer şekilde, en son yapay zekâ teknolojisi, kapitalist ekonomide çok geniş bir meslek ve sektör yelpazesinin değerini düşürme tehdidine sahiptir. Örneğin, yayınlarda kullanılan yazı ve görsellerin büyük bir kısmı bir yapay zekâ tarafından anında üretilebiliyorsa ve yazarlar çok hızlı bir şekilde olay örgüsü fikirlerini çıkarabiliyorsa, çalışmalarının değeri büyük ölçüde azalacaktır. Ve eğer işçilerin bu tür metaları üretmeleri için gereken eğitim ve beceri de sırf komutları yazmaya indirgenirse, emek-güçlerinin değeri de büyük oranda azalacaktır.
Sosyalist bir toplumda bu, ille de kötü bir şey olmayacaktır. Örneğin sanatçı, yapay zekânın bir anda ”sanat eseri” üretme gücünden korkmayacaktır, çünkü sanat kâr için ya da bir geçim aracı olarak üretilmeyecektir. Sanat, özel mülkiyetle olan fetişist bağını yitirecek ve kendi için, daha doğrusu toplum için üretilecektir. İnsanların yeteneklerinin ve fikirlerinin sahici bir ifadesi ve iletişim kurmalarının bir yolu olacaktır. Bu haliyle, yapay zekânın genel özellikli eserleri bir tehdit oluşturacağına sanatçı için yardımcı araçlar olurlar.
Ancak kapitalizm altında sanatçının varlığı güvencesizdir ve piyasanın kestirilemeyen şeylerine tabidir. Sanatçılar eserlerinin satışı üzerindeki münhasır haklarını kıskançlıkla korumak zorundadırlar, aksi takdirde geçim kaynakları yok olma riskiyle karşı karşıya kalır.
Kapitalizm altında yapay zekâ, insanlığı özgürleştirmek bir yana, tekelcilik ve eşitsizliğe yönelik içsel eğilimini daha da kötüleştirecektir. Görüntü, metin üretmek ve problemleri çözmek için en iyi yapay zekâ, en iyi mühendislere, en iyi donanıma ve en büyük veri tabanlarına sahip Google ve Microsoft gibi devasa tekeller tarafından geliştirilmektedir ve geliştirilmeye devam edecektir. Elbette tekelci konumlarını tekel kârı elde etmek için kullanacaklardır. Teknolojinin avantajları, yani üretimi hızlandırmak ve ucuzlatmak, diğer şirketler tarafından bazı işçileri işten çıkarmak ve diğerlerinin ücretlerini düşürmek için kullanılacaktır.
Bu teknoloji başka bir açıdan da emeği hızlandırmak ve dolayısıyla sömürü oranını arttırmak için zaten kullanılıyor. Kameralar ve diğer sensörler binlerce işçinin emek sürecini ucuz ve etkili bir şekilde izleyebilir, onları disipline ederek aynı ücret karşılığında daha fazla üretim yapmalarını sağlayabilir.
Amazon bu konuda haklı olarak kötü bir şöhrete sahip: “2018‘de şirket, bir toplayıcının ellerini envantere göre izlemek için ultrasonik ses sinyalleri ve radyo iletimi yayan ve işçiyi doğru nesneye doğru ’dürtmek‘ için ’dokunsal geri bildirim’ sağlayan bir bileklik izleyici için iki patenti onaylattı.”4 Otomatik gözetim ilerledikçe ve ucuzladıkça, ekonomi boyunca yaygınlaştırılacak ve her yerde işçilerin stresini ve yabancılaşmasını artıracaktır.
Kapitalizm, gerçek potansiyeli üretimi uyumlu ve rasyonel hale getirmek ve insanlığın yaratıcı güçlerini arttırmak olan devrimci bir teknolojiyi ele geçiriyor. Bunların yerine bu teknolojiyi işçiyi daha fazla disipline etmek, daha fazla işçiyi ıskartaya çıkarmak, sanatçının varlığını daha da güvencesiz hale getirmek ve devasa şirketlerin elinde giderek daha da fazla güç yoğunlaştırmak için kullanıyor. Dolayısıyla bunun etkisi ekonomiye istikrar ve bolluk getirmek değil, toplumdaki eşitsizliği ve antagonizmaları artırmak olacaktır.
Kapitalizm altında yapay zekâ, ekonomiyi daha da tekelleştirerek piyasadaki anarşiyi daha da şiddetlendirecektir / Görsel: War on Want
Ekonomiyi daha da tekelleştirerek, ücretleri daha da aşağı çekerek ve giderek daha fazla zenginliği daha az elde yoğunlaştırarak, kapitalizm altında yapay zekâ piyasanın anarşisini kötüleştirecektir.
Bu durum mevcut ekonomik krizde zaten görülmüştür. Pandemi sırasında tüketim kalıpları değişti ve Amazon gibi şirketlerin siparişlerinde büyük bir artışa yol açtı. Amazon, Tedarik Zinciri Optimizasyon Teknolojileri (SCOT5 çn. Supply Chain Optimization Technologies) adlı tahmin modelinde yapay zekâyı yoğun bir şekilde kullanıyor. SCOT, bu yeni kalıplara neyin sebep olduğunu anlamadan, sadece bu tüketim kalıplarına baktı. Bunun sonucu olarak, artan taleple başa çıkabilmek için Amazon’a milyarlarca dolarlık daha fazla depo kapasitesi satın almasını önerdi.
Ancak karantinalar ister istemez sona erdiğinde, Amazon’un ürünlerine olan talep düştü. Sonuç olarak, Amazon artık çok fazla depo alanına ve çok fazla satılmamış ürüne sahip ve bu da işten çıkarmalara ve indirimlere yol açtı. İsrafı ve aşırı üretimi ortadan kaldırmak yerine, yapay zekânın tekellerin kârlarını artırmak için kullanılması, durumu daha da kötüleştirdi.
Yapay zekânın insanlığa sunduğu inanılmaz potansiyele rağmen, çoğumuzun ondan korkarak yaşaması hiç de şaşırtıcı değil. Bu yaygın yapay zekâ korkusu neyi açığa çıkarıyor? Teknolojinin kendisi hakkında çok az şeyi; ama kapitalist üretimin garip çelişkileri hakkında pek çok şeyi ortaya çıkarıyor. Kapitalizm altında, tam da insan düşüncesinin en yüksek başarıları, yoksulluk ve cehaletin kötülüklerini ortadan kaldırma potansiyeline sahip en harika teknolojiler, tam da daha fazla yoksulluk tehlikesi oluşturan şeylerdir.
Kişilik dışı, soğuk ve hesapçı bir yapay zekâ tarafından köleleştirilmekten korkuyoruz; fakat zaten piyasanın kişilik dışı, kör ve bilinçsiz güçlerine tabiyiz. O da soğuk ve hesapçı, ama çok zeki veya rasyonel değil.
Planlama için bir teknoloji
Yapay zekânın kapitalist sömürüyü artırmak için kullanılması trajik ve suç teşkil eden bir israftır. Yapay zekâ için, ihtiyaçları karşılamak için karmaşık bir ekonomiyi planlamaktan daha uygun bir görev hayal etmek zordur. Amazon’un gösterdiği gibi, sensörler gibi modern teknolojilerle lojistiği otomatikleştirmek zaten mümkün.
Amazon, geniş depolardan oluşan devasa kompleksinde, hangi ürünlerin nereye ve hangi miktarlarda gitmesi gerektiğini verimli bir şekilde planlamak için yapay zekâ ve robotları kullanıyor. Neyin, hangi oranlarda, nerede tüketildiği ve hangi ekipmanın bozulma tehlikesi altında olduğu ve bu nedenle zamanında onarılması gerektiği hakkında gerçek zamanlı veri sağlamak için sensörlerin ekonomiye bir bütün olarak entegre edilmemesi için hiçbir neden yok. Alman yazılım devi SAP, gerçek zamanlı veriler kullanarak tüm operasyonları uyumlu bir şekilde planlamak için Walmart gibi şirketlerin kullandıkları HANA adlı yapay zekâ destekli bir uygulama geliştirdi bile.
Derin öğrenme tabanlı yapay zekâ bu tür verilerle beslendiğinde, seçilmiş komitelerle birlikte ekonomi için uzun vadeli bir plan tasarlamaktan çok daha fazlasını yapabilir. Bu, verimliliği en üst düzeye çıkararak nihayetinde insanlığın ihtiyaçlarını karşılayacaktır; böylece hiç kimsenin aç kalmasına, evsiz kalmasına ya da işi için korkmasına gerek kalmayacaktır. Bu şekilde, geniş çaplı israf ortadan kaldırılabilir ve çalışma saatleri hızla kısaltılabilir. Yapay zekâ sadece böyle bir planın oluşturulmasında ve uyarlanmasında son derece yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda planlamaya dahil olan insanların geçmiş düşüncelerinde var olabilecek önyargıları veya sınırlamaları görmelerine yardımcı olma konusunda da yararı olacaktır.
Açıkçası, yapay zekânın insanlar tarafından denetlenmesi gerekecektir. Sadece onların hizmetinde bir araç olacaktır. Ne tür bir mimarinin geliştirilmesi gerektiği, şehirlerimizin nasıl görünmesi gerektiği gibi sorulara cevap veremez. Ancak üretimin en iyi nasıl tasarruf edileceğine ve bir ekonominin örüntülerine ışık tutması vazgeçilmez olacaktır.
Bu, en son yapay zekâ teknolojisinin potansiyelidir. Kapitalist sistemin savurgan aşırılıklarını, açgözlülüğünü, irrasyonalitesini ve dar görüşlülüğünü ortadan kaldıracak; üretime uyum getirecek teknoloji parmaklarımızın ucunda. Bu teknolojiyi; tüm insanlığa sadece refah içinde yaşamak için ihtiyaç duydukları şeyleri değil, aynı zamanda sanat eserleri yaratma veya kendi evlerini, iş yerlerini veya mahallelerini yeniden tasarlama ve geliştirme gücü vermek için de kullanabiliriz. Bu, tüm kıtlıklardan ve sınıf ayrımlarından arınmış sosyalist bir toplumun inşasını daha hızlı ve zahmetsiz hale getirecektir.
Bu güç parmaklarımızın ucunda, ancak elimizden kaçıyor. Çünkü pek çok kişinin sandığının aksine, nasıl kullanılacağı otomatik olarak teknolojinin kendisi tarafından değil, altında yaşadığımız üretim tarzı tarafından belirleniyor.
Konstrüktivizm tarzında tıkır tıkır bilinç, Stable Diffusion v2
Kapitalizm altında yaşadığımız sürece, yapay zekânın nasıl geliştirileceğini ve kullanılacağını belirleyecek olan, teknolojinin safi potansiyeli değil, kapitalizmdir. İşte bu nedenle yapay zekâ ve otomasyonun kapitalizmin sömürü ve anarşisini tasfiye edeceğine dair öngörüler yalancı tandır. Yapay zekâ, ne kadar gelişmiş olursa olsun, insanlığı kapitalizmden kurtarma işini bizim yerimize yapamaz. Ve ne kadar irrasyonel hale gelirse gelsin, kapitalizm kapitalist sınıf tarafından acımasızca savunulacaktır.
Bununla mücadele edebilecek tek güç; bunu yapmakta çıkarı olan tek güçtür, yani işçi sınıfıdır. İşçi sınıfının sosyalizme ulaşmakla ilgileniyor olması, bunu yapmanın hem ihtiyacını hem de araçlarını kavramasını mümkün kılar.
Ancak ekonomiyi bilinçli ve rasyonel bir planlamaya tabi tutabilmek için kapitalizmi nihayet devirdiğimizde, yapay zekâ ve diğer teknolojik ilerlemeler, insan gelişiminin şimdiye kadar tasarlanmış en harikulade ve genel aracı olarak tam potansiyellerine ulaşabilir. Leon Troçki’nin şiirsel bir şekilde ifade ettiği gibi:
“Teknik bilimler, insanı, eski unsurların (toprak, su, ateş ve hava) tiranlığından kurtardı; ama insanı kendi tiranlığına tabi kılmak için… İnsan doğanın kölesi olmaktan çıktı, makinenin kölesi ve daha da kötüsü arz ve talebin kölesi haline geldi. Mevcut dünya krizi, okyanusun dibine dalan, stratosfere yükselen, Antipodes’in görünmez dalgalarıyla boğuşan insanın, doğanın bu gururlu ve cüretkâr hükümdarının, kendi ekonomisinin kör güçlerinin kölesi olarak nasıl kaldığını özellikle trajik bir şekilde tanıklık etmektedir. Çağımızın tarihsel görevi, piyasanın kontrolsüz oyununu akılcı bir planlamayla değiştirmek, üretim güçlerini disipline etmek, onları uyum içinde birlikte çalışmaya ve insanlığın ihtiyaçlarına itaatkâr bir şekilde hizmet etmeye zorlamaya dayanır.”5
Kaynak: In Defense of Marxism, 5 Mayıs 2023
- G. Marcus, E. Davis, “Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust“, Pantheon Books, 2019, s. 56 ↩︎
- A. Katwala, “DeepMind Has Trained an AI to Control Nuclear Fusion”, Wired, 16 Şubat 2022 ↩︎
- Y. Assael, T. Sommerschield, B. Shillingford, N. de Freitas, “Predicting the past with Ithaca”, Deepmind, 9 March 2022 ↩︎
- N. Dyer-Witheford, A. Mikkola Kjosen, J. Steinhoff, “Inhuman Power: Artificial Intelligence and the Future of Capitalism“, Pluto Press, 2019, sf. 93. (Türkçesi : “Yapay Zekâ ve Kapitalizmin Geleceği – İnsandışı Bir Güç“, çeviri: Barış Cezar, İletişim Yayınları, 2022.) ↩︎
- L. Trotsky, “In Defence of October” in The Classics of Marxism, Vol. 2, Wellred Books, 2015, sf. 226-227 ↩︎
