Robot (İlüstrasyon: Roberto Parada)

Hoşgeldiniz Robot Efendilerimiz. Lütfen bizi işten atmayın…

Akıllı makineler büyük olasılıkla bizi öldürmeyecekler, ama kesinlikle işimizi elimizden alacaklar – ve bu düşündüğünüzden daha yakın bir zamanda gerçekleşecek.

Yine faydalı bir zihin egzersizi sunacağını düşündüğüm bir çeviri. Makalenin orijinali “Welcome, Robot Overlords. Please Don’t Fire Us?” başlığıyla Mother Jones dergisinin Mayıs/Haziran 2013 sayısında (ve derginin web sitesinde de) Kevin Drum imzasıyla yayınlanmıştır.

Special thanks to Max Horten, Rights and Permissions Manager of the Mother Jones Magazine – Çeviri için izin veren Mother Jones yöneticilerinden Max Horten’a ve bu yazıya dikkatimi ilk çeken Mert Derman’a teşekkür ederim.

Robot (Roberto Parada)
İlüstrasyon: Roberto Parada

BU GELECEĞE DAİR BİR ÖYKÜDÜR. İklim değişikliğinin dünyayı bir kor parçasına döndürdüğü ya da hepimizin bir nükleer savaşta öldüğü mutsuz bir gelecek değil. Bu öykü mutlu versiyon: bilgisayarların gittikçe daha da akıllı bir hale geldiği, ve zeki mühendislerin giderek daha yetenekli robotlar inşa ettiği bir gelecek. 2040 yılında, beyzbol topu büyüklüğündeki bir bilgisayar, insan kadar akıllı olacak. Hatta daha da akıllı. Ve bilgisayar olmanın doğası gereği asla yorulmayacak, hastalanmayacak, asla hata yapmayacak, ve insanlığın tüm bilgi hazinesine anında erişebilecekler.

Sonuç: bir cennet. Küresel ısınma geçmişte kalmış bir problem, çünkü bilgisayarlar, sınırsız miktarda yeşil enerji üretmenin yollarını tasarladı ve zeki robotlar, asla yorulmadan çalışarak üretilen bu enerjiyi evlerimize kadar getirecek altyapıyı inşa ettiler. Artık kimsenin çalışmasına gerek yok. Robotlar, insanların yaptığı her şeyi yapabilir, 24 saat çalışır ve asla şikayet etmezler. Evet, Malibu sahil şeridindeki evlere ya da orijinal Rembrandt tablolarına herkes sahip olamıyor – sonuçta bunlar sınırlı sayıdalar, ancak doğal kaynakların süper-efektif kullanımı ve devasa geri dönüşüm sayesinde, herhangi bir ürünün az bulunur olması tamamen geçmişte kaldı. Günümüzü nasıl istersek öyle geçiriyoruz, ister ders çalışır, ister oyun oynarız – tamamen bize kalmış.

Belki de sizinle dalga geçtiğimi ya da alaycı olmaya çalıştığımı düşünüyor olabilirsiniz. Aşırı tozpembe bir tabloya benziyor, değil mi? Sanki Jetgiller’den ya da Wired dergisinin kapağından bir hikaye gibi (Ç.N. Wired, ABD’de yayımlanan iyimser bir gelecekbilim dergisi). Bilgisayar bilimcileri en azından 1956’da Dartmouth konferanslarında(1) “yapay zeka” nın adı konulduğundan beri beri makinelerin “çok yakında olacak” yükselişini öngörüyorlar, ve geçen yıllarda pek çok kez yanlış yere alarm zillerinin çalındığına tanık olduk. Bugün, bilgisayarın icadının üzerinden yetmiş yıl geçmişken, sahip olduğumuz şeyler sadece iPhone’lar, Microsoft Word, ve otomobillerimize entegre navigasyon cihazları. Bilgisayarların insan beyniyle boy ölçüşebileceği düşüncesinin boş bir hayalden öteye gitmediğini düşünürseniz kimse sizi suçlayamaz.

Ancak öyle değil. Gerçek bir yapay zekaya ulaşma konusunda bir zamanlar düşündüğümüzden çok daha yavaş bir gelişim gösterdiğimiz doğru, ancak bunun çok basit ve “insansı” bir sebebi var: erken bilgisayar bilimciler, insan beyninin olağanüstü gücünü hafife aldılar ve bir benzerini yaratmanın zorluğunu öngöremediler. Zamanla, insan beyninin benzerini yaratabilmenin çok çok zor bir problem olduğu ortaya çıktı: bu, adeta Michigan gölünü damla damla doldurmaya çalışmak gibi bir şeydi. Aslında, “gibi” si fazla: bu iş, gerçekten de Michigan gölünü damla damla doldurmaya benzer. Eğer bilgisayar biliminin geleceğini tam olarak anlamak istiyorsanız, bu benzetmeyi aklınızda tutun.

Varsayalım ki 1940 yılında Michigan gölü bir şekilde boşalmış olsun. Göreviniz, gölü tekrar doldurmak. Ancak bir kuralımız var: başlangıçta, göle sadece 1 oz (29.57 mililitre) sıvı boşaltma hakkınız var. 18 ay sonra, iki oz ekleyebilirsiniz. Bir 18 ay daha geçtikten sonra, bu kez dört oz. Ve böylece ikinin katları şeklinde gider. Gölü doldurma işleminin biraz zaman alacağı açıktır.(2)

1950 yılına geldiğimizde, gölde yaklaşık bir galon (yaklaşık 3.78 litre) su birikmiş olur. Çalışmaya devam. 1960’ta, 150 galondan biraz fazlası. 1970’te, 16 bin galon su birikir: yaklaşık olarak ortalama büyüklükteki bir havuzu doldurmaya yetecek su miktarı.

Aradan geçen koskoca 30 yıla rağmen, biriken su Michigan gölünün hacmine kıyasla önemsenemeyecek kadar azdır. Çıplak gözle bakacak olursanız herhangi bir ilerleme bile göremezsiniz.

2000 yılına sıçrayalım. Hala hiçbir şey. Belki de gölün dibinde belli belirsiz bir ıslaklık oluşturmayı başardınız hepsi bu. Peki ya 2010? şurada-burada birkaç santimetre derinliğinde küçük su birikintileri. Bu çok saçma. Neredeyse 70 yıl geçti ve hala bir akvaryum balığını bile yaşatmaya yetecek derinlikte su oluşturmayı başaramadınız. Tüm bu çaba boşuna mıydı? Bu imkansız bir görev mi?

Ancak bekleyin. Tam vazgeçeceğiniz sırada, birşeyler aniden değişmeye başlıyor: 2020 yılında, yaklaşık 40 feet (12 metreden biraz fazla) su birikti. Ve 2025 yılında: bam! işiniz bitiverdi – göl ağzına kadar suyla dolu. 70 yıl neredeyse beyhude bir şekilde çalışıp çabalayıp bir arpa boyu yol alamadıktan sonra, sadece 15 yıl içinde görev tamamlandı.

Michigan gölünü doldurmak
Bilgisayarların insan beyni ile aynı güce sahip olması ne kadar zaman alacak? Oz ölçüsüyle (yaklaşık 29.5 mililitre karşılığı sıvı ölçü birimi) Michigan gölünün hacmi, insan beyninin saniyedeki işlem kapasitesiyle aynıdır. Bilgisayarların işlem gücü her 18 ayda bir iki katına çıkar (bu Moore yasası olarak bilinir – Ç.N.) Bu gelişim hızıyla, animasyonda da görebileceğiniz gibi çok uzun süre gözle görülür hiçbir gelişme olmazken, sonlara doğru çok kısa sürede göl doluverecektir.

Eğer bilgisayar konusunda bir parça temeliniz varsa, yukarıdaki sayıları rastgele seçmediğimi farkedeceksiniz. 1940, ilk programlanabilir bilgisayarın üretildiği yıldır. İşlem hacmini 18 ayda bir iki katına çıkarmayı seçtim çünkü bilgisayar biliminin temel köşe taşlarından biri Moore yasasıdır, bilgisayarların işlem gücünün her 18 ayda bir yaklaşık iki katına çıkacağını söyler. Ve Michigan gölünü seçtim çünkü oz olarak (yaklaşık 29.5 mililitre karşılığı sıvı ölçü birimi) hacmi, yaklaşık olarak insan beyninin saniyedeki işlem gücü kadardır.

Bir başka deyişle, Michigan gölünün 2025 yılında dolacak olmasına benzer şekilde, Moore yasası, aynı üstel eğrinin bir sonucu olarak yaklaşık 2025 yılında insan beyni ile aynı güce sahip bir bilgisayarın üretilebileceğini söyler. Aynı süreç bilgisayarların işlem gücünde de geçerli: işlem gücünü her 18 ayda iki katına çıkarmamıza rağmen ilk 70 yıl gözle görülür hiçbir ilerleme kaydedilemezken, son 15 yılda, neredeyse birdenbire, görev tamamlanmış olacak.

Ve şu an gerçekten de bu noktadayız. İnsan beyninin trilyonda bir işlem gücüne sahip bilgisayarlardan milyarda bir işlem gücüne sahip bilgisayarlar aşamasına geldik. Sonra milyonda bir gelecek. Ve binde bir. Tüm bu süreçte, bilgisayarlar balistik hesaplamalarından kelime işlemcilere, sonrasında konuşma tanımaya kadar gelişme kaydettiler. Tüm bunlar, yapay zeka konusunda bir ilerleme değilmiş gibi görünüyor. Çünkü insan beyninin binde biri işlem gücüyle bile bunlardan çok daha fazlası başarılabilir. Evet, ilk bilgisayarlara göre bir milyar kez daha hızlı bilgisayarlara sahibiz, ancak henüz bir hamsterın beyninin işlem kapasitesinden çok öteye geçebilmiş değiliz.

Bu yüzden, bilgisayar biliminin durmaksızın ve büyük bir hızla ilerlemesine rağmen, yapay zeka konusunda hemen hiç yol alamamış gibi görünüyoruz. Bunun bir başka sebebi daha var: bilgisayarlar ne zaman bir bariyeri aşsa, farkediyoruz ki, yapay zekanın ne olduğu konusunda çıtayı çok düşük tutmuşuz. Ötrneğin, bir zamanlar, bilgisayarların büyükusta seviyesinde satranç oynayabilmelerinin, insan zekası seviyesine ulaştıklarının bir göstergesi olacağı düşünülürdü. Sonrasında, daha 1997 yılında, IBM’in Deep Blue isimli bilgisayarı dünya şampiyonu Gary Kasparov’u yendi, ve aniden farkettik ki, büyükusta seviyesinde satranç oynama yeteneğine sahip makineler yapabilmemiz, onların yüksek zekaya sahip olduğu anlamına gelmiyor.

Peki… belki de bir dili başka bir dile çevirebilme uygun bir göstergedir? Bu konuda da google translate pek çok dil için oldukça kabul edilebilir işler çıkarıyor. İnsan sesini tanıma ve buna uygun şekilde tepkiler üretebilme? “Siri” zaten yaklaşık olarak bunu yapıyor, ve ufukta daha da iyi sistemler görünüyor. Dünyayı Jeopardy!(3) nin bir bölümünü kazanacak kadar anlayabilmek? insan rakiplere karşı? Birkaç yıl önce IBM’in Watson adlı süperbilgisayarı, tüm zamanların en iyi iki Jeopardy! şampiyonunu yendi. Otomobil kullanmak? Google’ın insansız otomobili çoktan 300 bin milden fazla yol yaptı, ve on yıl içinde insansız otomobiller piyasada satılmaya başlayacak.

We can do it!
İlüstrasyon: Gina Miler

Gerçek şu ki, tüm bunlar, yapay zeka yolunda çoğumuzun tahmin edebileceğinden daha önemli adımlar. Şu anda bizi engelleyen en önemli unsur, günümüz bilgisayarlarının hala yeterince “kaslı” olmaması. Tabii ki bu da hızla değişiyor. İşlem  gücü, saniyede yapılabilen kayan noktalı hesaplama sayısı ile hesaplanır -floating-point operations per second, ya da “flops”- ve insan beyninin hesaplama gücü konusundaki en iyi tahminler yaklaşık 10 Petaflops değerini gösteriyor (“Peta” giga ve tera’dan sonra gelir). Bu çok büyük bir “flops” değeri, ancak 2012’de IBM’in Lavrence Livermore ulusal laboratuvarındaki Blue Gene/Q süperbilgisayarı 16.3 petaflops hesaplama değerine ulaştı.

Tabii ki, saf hız her şey demek değil. Blue Gene/Q bir odayı tamamen dolduruyor ve çalışmak için sekiz megavatlık bir güce ihtiyaç duyuyor. Maliyeti de yaklaşık olarak 250 milyon dolar. Dahası, bu hıza tek bir süper-hızlı işlemci ile değil, 1.6 milyon adet normal işlemci çekirdeğinin paralel olarak çalışması sonucu ulaşabildi. Bu tür bir “masif” paralel bilgi işleme, nükleer silahların testi için çok idealken, yapay zeka konusunda aynı derecede etkili olup olamayacağını henüz bilmiyoruz.

Ancak çok sayıda insan, bunu öğrenmek için çalışıyor. 2013’ün başlarında, Avrupa Komisyonu her birinin bütçesi yarım milyon Euro olan iki büyük araştırmayı desteklemeye başladı, bunlardan birisi Lozan’daki İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü’nden sinirbilimci Henry Markram tarafından yönetilen İnsan Beyni Projesi. Markram IBM tarafından üretilen bir diğer süperbilgisayarı tüm insan beynini modellemek amacıyla kullanıyor. Projenin hedeflenen sonuçlanma tarihi ise 2020.

Bu iyimser bir tahmin olabilir. Üstelik, bu sırada, önceliğimizin insan beynini modellemek olmadığını farkettik. Sonuçta, Wright kardeşler ilk uçağı uçurmayı başardıklarında, bir kuşun çırpan kanatlarını model olarak almadılar. Uçmak için birden fazla yol olması gibi, muhtemelen, “düşünmek” için de birden fazla yol var.

Google’ın sürücüsüz arabası, örneğin, yollarda bir insanın yaptığı gibi gitmez. Dört tane radar, 64-ışınlı bir laser uzaklık bulucu, bir kamera, GPS ve aşırı derecede ayrıntılı yüksek çözünürlüklü haritalar kullanır. Dahası, Google mühendisleri, kendi kendine giden aracı yollara çıkarmadan önce, test rotalarını veri toplamak için kendi kullandıkları araçlarla gezdiler.

Bu umut kırıcı bir şey mi? Bir bakıma, evet: Google, tüm bu yorucu ve ayrıntılı işlemleri, herhangi bir insanın bir yandan radyoya eşlik ederek şarkı söyleyip üstelik tempo da tutabileceği, üstelik bu sırada kuru temizlemeciye uğrayıp bıraktığı paketi almayı aklının bir köşesine not edebildiği basit bir işi taklit edebilmek için yapmak zorunda kaldı. Ancak bu tam doğru bir bakış açısı değil. Elimizdeki işlem gücü ve yazılımlar daha da iyiye gitse bile, insansız aracın, insanların araç kullanma şeklini aynen “replike etmesi” için hiçbir neden yok. İnsansız araçlar bizim ulaşabileceğimizden çok daha fazla “bilgiye” ulaşabiliyor, ve yine bizim aksimize, bu bilgiyi gerçek zamanlı işleyebilmek için gerekli güce de sahipler. Telefon çaldığında da dikkatleri asla dağılmaz.

Bir başka deyişle, gene de etkileyici bir başarı. İnsanın bilişsel etkinliğinden konu açıldığında, genellikle beste yapmak ya da roman yazmak gibi şekler aklımıza gelir. Ancak aslında insan beyninin çok önemli bir bölümü çok daha gündelik fonksiyonlara ayrılmıştır: bir yere baktığımızda o yerdeki pek çok farklı nesneyi birbirinden ayırabilmek gibi. Bunu o kadar otomatik bir şekilde yaparız ki, bu yeteneğimizi “zeka” olarak görmekte zorlanırız. Ancak öyledir, ve Google’ın insansız aracının bunu yapabilmesi gerçek bir atılımdır.

Yapay zeka alanında gelecekteki gelişme hızının ne olacağı hala belirsiz. Örneğin, bazı fizikçiler Moore yasasının yakın bir gelecekte “kırılabileceğini” ve bilgisayarların işlem kapasitesinin gelişme hızının yavaşlayabileceğini düşünüyorlar. Ayrıca, insan beyninin yapabildiği tüm işleri yerine getiren bir yazılım üretebilmek için sinirbilim alanında muhtemelen aşmamız gereken pek çok engel var. “Petaflop” bilgisayarları daha küçük boyutta ve daha ucuz üretebilmenin bir yolunu bulmalıyız. Ayrıca hepsinden önemlisi, insan beyninin çalışma hızını 10 petaflop olarak tahmin etmiştik – bu tahminimiz gerçekte olandan daha düşük olabilir.

Gene de, Michigan gölünün dibinde birkaç santimetre su biriktirmeyi başardık, ve suyun yükseldiğini artık açıkça görebiliyoruz. Tüm bu kilometre taşları – satranç oynayabilmek, web sayfalarının başka bir dile otomatik olarak çevirisi, Jeopardy! yarışmasını kazanmak, bir aracı insansız olarak sürebilmek – sadece basit gövde gösterileri değil. Bunlar, kesinlikle, henüz yeterli olmayan işlem gücümüzün elverdiğince ortaya çıkarabildiğimiz türden şeyler. Gerçek bir yapay zeka büyük olasılıkla birkaç onyıl içinde ortaya çıkacak. Onu küçük, ucuz ve yaygın hale getirmek ise belki bir on yıl daha alacak.

Bir başka deyişle, 2040 yılı civarında, yukarıda bahsedilen robot cenneti bizi bekliyor.

Şimdi kısa bir mola verelim ve en başta yazılanları hatırlayalım. Size, bunun mutlu bir öykü olacağını söylemiştim, ve uzun vadede öyle.

Ama öncelikle oraya ulaşmalıyız. Ve bu noktada hikayemiz karanlık bir sürece yöneliyor. Robotların sürekli daha yetenekli hale geldiği ve sürekli olarak sahip olduğumuz işleri elimizden alacağı gelecek birkaç onyılda ne yapacağız? Bu, gelecekbilimcilerin hakkında sıklıkla yazdıkları bir konu, ancak ne zaman ana akım ekonomistlerin bu konudaki görüşlerini merak edecek olsam, fazla bir şeye rastlayamıyorum. Ekonomi camiası son birkaç onyıldır bu konuda – giderek yetenekli hale gelen makinelerin “insan kaynaklarına” olası etkileri konusunda fazla kafa yormuşa benzemiyor. Şimdi bu soruyu sormak için kısmen uygun bir zaman: yaklaşık 200 yıl önce, 1813 yılında, 64 kişi İngiltere York’ta mahkemeye çıkarılmıştı. Haklarındaki suçlama neydi? Bu 64 kişi yetenekli dokumacılardı ve işlerini ellerinden alacağından korktukları sargı makinelerine karşı savaş açmışlardı. Bu “makineleşme karşıtları” (Ç.N. İngilizcede makineleşme karşıtı “Luddite” olarak geçer) iki yıl boyunca değirmenleri ateşe verdiler ve fabrikalardaki makineleri parçaladılar, ve bu İngiltere hükümetinin hiç de hoşuna gitmedi. Mahkeme sonunda bu 64 kişiden 25’i Avustralya’ya sürüldü ve 17’si darağacına gönderildi.

O günden beri, “Luddite” terimi, yeni teknolojilerden korkanlar için -biraz da dalga geçer nitelikte- kullanılan bir deyim oldu. Sonuçta, dokumacılar yanılmıştı. Sargı makineleri işlerini elinden almıştı, evet, ancak uzun vadede otomasyon tüm işgücünü daha verimli hale getirdi. İnsanlar çalışmaya devam ettiler – sadece daha farklı işlerde. Kimi yeni sargı makinelerini çalıştırdı, kimileri daha birkaç onyıl öncesinde bile kimsenin aklına gelmeyecek işler buldu: çelik dökümhanelerinde, otomobil fabrikalarında, ve demiryolu hatlarında. Sonuçta, bu süreç herkes için biraz daha zenginlik getirdi, çünkü sonuçta hala birilerinin makineleri üretmesi, çalıştırması, ayarlaması ve onarması gerekiyordu.

Ancak bu geçmişte kaldı. Endüstri devrimi sırasında, makinelerin yeteneği fiziksel işleri yerine getirmekle sınırlıydı. Dijital devrim daha farklı çünkü bilgisayarlar “bilişsel” görevleri de yerine getirebilirler, ve bu, makinelerin bir gün kendi kendilerini üretebilecekleri, bakım yapıp onarabilecekleri anlamına gelir. Bu olduğunda, insanlar işlerini eskiden olduğu gibi geçici olarak kaybetmeyecekler. Tüm işçi sınıfı tamamen işsiz kalacak.

Bir başka deyişle, “Luddite” ler haksız değildi. Sadece 200 yıl kadar erken davranmışlardı.

Tüm bunlar bir gecede olmayacak. Yavaşça, makinelerin kabiliyeti giderek arttıkça gerçekleşecek. Fabrikalarda rutin, aşırı ustalık grektirmeyen işleri yapan robotlara çoktan alıştık. Bir on yıl içinde, sürücüsüz otomobiller taksi ve kamyon şoförlerinin işlerini ellerinden alacak. Bazı işlerin asla makineler tarafından yapılamayacağına inanmak kolay olsa da bu doğru olmayabilir. Yaklaşık 50 yıl önce, MIT bilgisayar bilimcilerinden Joseph Weizenbaum Eliza adlı terapi simülasyonu programını geliştirdiğinde, bu programın nasıl da bağımlılık yarattığını farkedip çok şaşırmıştı. Eliza gülünç derecede basit olmasına rağmen, sonsuz derecede sabırlıydı ve sorunlarınızla gerçekten de ilgileniyormuş gibi görünüyordu. İnsanlar Eliza ile konuşmayı seviyordu.

Ve bu 50 yıl önceydi, insanlar ancak bir klavye ve eski bir Teletype terminal aracılığıyla Eliza ile iletişime geçebiliyordu. Buna milyarlarca kat daha yüksek işlemci gücünü ekleyin ve gerçek sosyal etkileşime çok daha yakın birşeyler elde edebilirsiniz. Robot evcil hayvanlar kadar popülerleşti ki, MIT’den Sherry Turkle, insanın teknoloji ile etkileşimi alanında çalışan bilimci, bu konuda biraz tedirgin: “Sanal arkadaşlık kavramı, yeni ‘normal’ olmaya başladı bile” diyor.

Neden böyle olduğunu anlamak çok zor değil. İnsanların aksine, zeki bir makine ondan her ne isterseniz, karşı koymadan, sorgulamadan, ve sizin istediğiniz süre boyunca -bu süre ne kadar uzun olursa olsun- yapacaktır. Canınınız dedikodu mu yapmak istiyor? Dedikodu da yapacaktır. Saatlerce birşeylerden şikayet edebilirsiniz, bıkmadan dinleyecektir. Robot teknolojisi geliştikçe (Pentagon, insan zihni ile kontrol edilebilen tam fonksiyonlu bir robot kol üretmeyi başardı bile) robotlar sıradan fiziksel işleri de mükemmel bir şekilde gerçekleştirmeye başlayacaklar: yerleri silecekler, tırnaklarınıza bakım yapacaklar, hastaysanız tedavi edecekler, ve yemeklerinizi pişirecekler.

Böylece, giderek daha fazla insan “işi” robotlar tarafından yapılmaya başlayacak. Ve tahmin edin tüm bu robotlara kim sahip olacak? Parası olanlar, elbette. Ve bu süreçte “kapital” giderek daha güçlü, emek ise daha değersiz hale gelecek. Parası olmayanlar (büyük çoğunluk), ancak zenginlerin kendilerine “bahşettikleri” kırıntılarla yaşamayı sürdürebilecek.

Bu kötü bir gelecek tahmini. Ancak sanıldığı kadar olasılık dışı değil. Yakın zamanda, ekonomist Paul Krugman, yetenek ve eğitimin finansal başarının anahtarları olduğu yolundaki kökü epey geçmişe giden inanışımızın artık geçersiz olabileceğini yazdı. Krugman, “Robotların yükselişi” başlıklı blog yazısında, yakın dönemdeki ekonomik verileri inceledi ve artık gelir eşitsizliğinin temel nedeninin “kapitale karşı emek” olmadığı yeni bir çağa girmekte olduğumuzu belirtti.

On yıl öncesine kadar işçilerin ulusal gelirden aldığı pay yaklaşık 70%’te sabitti (Ç.N: ABD için), kapital ağırlıklı ticari işletmeler ve finansal piyasalar da geri kalan 30%’u topluyordu. Son zamanlarda bu oranlar değişmeye başladı. Yavaşça, ancak kararlı bir şekilde, emeğin ulusal gelirdeki payı azalmaya, kapital sahiplerininki ise artmaya başladı. Bunun en açık sonucu, en zengin 1% lik kesimin zenginliğinin bir roket gibi yükselmesi oldu.

robot-human-population

Ekonomi literatüründe, kapital sahiplerinin ulusal gelirdeki payının artması, “kapital-yanlısı teknolojik değişiklik – capital-biased technological change/CBTC” olarak bilinir. Bunun uzman olmayan kişiler için ne anlama geldiğine bakalım:

Yanıtlamak istediğimiz soru basittir: eğer CBTC uzun süredir olan bir şeyse (çok aşırı değil, sadece bir parça) nasıl bir gidişat görmeyi beklemeliyiz? Bilgisayar temelli bir ekonominin işaretleri nelerdir? İlk olarak ve en açık olanı, eğer otomasyon, emeğin yerini alıyorsa, iş sahibi insanların populasyondaki oranının giderek azalmasını bekleriz.

İkincisi, geçmişe göre açılan iş ilanlarının sayısında azalma bekleriz. Üçüncüsü, daha az sayıdaki iş için daha çok sayıda insan mücadele ettikçe, orta sınıfın gelirlerinin hızla azalmasını gözlemlememiz gerekir. Dördüncüsü, tüketimdeki durgunlukla birlikte, şirketlerin daha fazla nakit stoğu yapması, satıştaki daralmadan ürkerek yeni ürünlere ve fabrikalara daha az yatırım yapmasını bekleriz. Beşinci ve tüm bu sayılanların sonucu olarak, emeğin gelirdeki payı azalmalı, kapitalinkinin ise artmalıdır.

Bu eğilimler, “robotik mahşerin beş atlısıdır” (Ç.N. yazar, burada “mahşerin dört atlısı” na gönderme yapıyor – Hıristiyanlıkta Kıyamet alameti olarak ortaya çıkacağına inanılan dört atlı). Onları çoktandır görüyoruz, ve sadece 2008 krizinden dolayı değil. On yıldan daha uzun bir zamandır istatistiklerde görülmeye başladılar. Bununla birlikte, bir süreliğine, 2000’lerin başındaki dot.com ve emlak balonu onları maskeledi, ve ekonomik kriz sonunda kapıyı çaldığında, yıllardır süren gerileme 24 aya sıkışmış oldu, her şey bir anda uçurumdan aşağı uçuverdi.

Bu konuda ne kadar endişelenmeliyiz? Bir bakımdan, çok da endişelenmemize şimdilik gerek yok. Modern ekonomi epey karmaşıktır, ve yukarıda sayılan gidişatların birden fazla sebebi var. Örneğin, emeğin toplam gelirdeki payının azalmasının bir sebebi de, insan nüfusunun giderek yaşlanıyor olmasıdır. Dahası, ekonomik kriz bu gidişatların çoğunu olduğundan daha kötü hale getirdi. Ekonomideki düzelme ile, emeğin toplam gelirdeki payı bir parça artış eğilimi gösterecektir.

Diğer bir bakımdan ise, oldukça endişelenmeliyiz. Robotların 2030 yılından itibaren büyük bir işsizliğe sebep olacağını söylemek bir şeydir – o güne kadar hazırlanmak için henüz zamanımız var. Bu sürecin yavaşça olsa da çoktan başladığını söylemek ise başka bir şey – basitçe buna henüz hazır değiliz.

Bu süreç tam olarak nasıl gerçekleşecek? Ekonomist David Autor, öncelikle orta derecede yetenek (kalifiye) isteyen işlerin “gideceğini” söylüyor. Bugüne kadarki tüm etkileyici gelişmelere rağmen, robotlar henüz insanlar için pek kolay olan bazı işleri yapacak kadar el becerisine sahip değil – örneğin evdeki yatakları düzenlemek vb. Benzer şekilde, yüksek entelektüel beceri gerektiren (öğretmenlik, makale yazarlığı vb) gibi işlerde de henüz iyi değiller. Bu ikisinin arasında, düşük seviye entelektüel birikim ve orta seviye el becerisi gerektiren işleri ise kolaylıkla yapabilirler: örneğin müşteri destek ya da muhasebe.

Şimdilik bu hala gerçekleşmedi, çünkü yapay zeka henüz emekleme devresinde. Ancak rüzgarların ne yöne estiğini görmek çok zor değil. Öneğin, ABD Posta Servisi, eskiden mektupları sınıflandırmak için insan emeği kullanırdı, ancak bir süredir, bu iş ağırlıklı olarak insan el yazısını okuyabilen makineler tarafından yapılıyor. Netflix, izleyebileceğiniz filmleri seçme konusunda eski video kiralama dükkanlarındaki sıkıcı tiplerden daha iyi iş çıkarıyor. Yüz tanıma yazılımları hızla gelişiyor, ki bu, insan beynindeki tüm bir modülün (fusiform gyrus) sadece bu işe ayrıldığı zor görevlerden biridir.

Hatta “dijital” bir spor yazarı bile var. Bu yazıyı şüphesiz ki bir insan yazdı (inanmıyorsanız anneme sorun), ama bir on yıl içinde ben de işsiz kalabilirim. Doktorlar da muhtemelen endişelenmeli. Jeopardy! oyununu kazanan Watson isimli bilgisayar, şu anda, tıp uzmanlarına hastalık tanısında yardımcı olabilmek için milyonlarca sayfalık tıbbi bilgi ile besleniyor,. Bir on yıl geçtikten sonra, Watson’un bu işi insan yardımı olmadan yapabilmesi şansı gerçekten var.

Bu anlatılanlar kuşkusuz ki şimdilik sadece spekülasyon. Gene de, günümüzde hala bilgisayarların insan işlerini yapmaya başladığı somut örnekler pek olmasa da, bunun olması için çok da fazla zaman kalmadı.

Sürücüsüz çalışan otomobilleri ele alalım. Okuduğum gazete, her gün bir insan tarafından evime ulaştırılıyor. Ancak insanlar hataya açık oldukları için, bazı günlerde gazetemi alamadığım, ya da yanlış gazeteyi aldığım oluyor (muhtemelen benim gazetem de başka bir eve gitmiştir). Bu iş, sürücüsüz otomobilin erken geliştirme aşamaları için mükemmel bir görev olurdu. Hakkında endişelenilmesi gereken bir yolcu yok. Rota belli. Dağıtım genellikle trafiğin çok yoğun olmadığı sabah erken saatlerde yapılır. Otomobildeki harita ve GPS verisi, evleri karıştırmayı olanaksız kılar.

Bir sonraki adım, belirli (kesinleşmiş) rotalardaki yolcu taşımacılığı olacaktır, örneğin havaalanı servisleri. Sonra sıra otobüs ve taksilere de gelecek. Sadece ABD’de 2.5 milyon sürücü var, işleri kamyon, otobüs ve taksi kullanmak, hayatlarını buradan kazanıyorlar. Ve büyük ihtimalle, tümünün işleri sürücüsüz araçlar tarafından bir on ya da yirmi yıl içinde ellerinden alınacak. Bu gerçekleştiğinde ne yapacaklar? Makineler, ortalama beceri isteyen işlerde çalışan herkesi zamanla işsiz bırakacaklar. Bu insanlar için işsiz kalmak dışında bir seçenek olmayacak.

Google driverless car
Sürücüsüz otomobiller, gelecekteki robotik devrimin ilk habercilerinden biri. Foto: ITPro

Bu konuda ne yapabiliriz? İlk olarak ve en önemlisi, öncelikli olarak yukarıda bahsedilen ekonomik eğilimleri yakından gözler ve ekonomi düzeldiğinde bu eğilimlerin aksi yönde gelişip gelişmediğine bakarız. Eğer uzun bir süredir devam eden aşağı yöndeki hareketleri, ekonominin düzelmesine rağmen değişmiyorsa, yeni bir çağa çoktan girmişiz demektir.

İkinci olarak, bazı klişeleşmiş açıklamaları terk etmeliyiz. Sol eğilimli gözlemciler, insanların ekonomik durumlarının daha iyi bir eğitimle ya da eşitlik ilkesiyle iyileştirilebileceğini düşünmeye devam edebilirler. Muhafazakarlarsa, ekonomik durumu kötü olan insanların basitçe işe yaramaz tembeller olduğunu savunabilir. Her iki görüş te yanlıştır.

Şirket yöneticileri, üst düzey beyaz yakalılar da endişelenmeliler. Bir süreliğine, onlar açısından işler iyi gidiyor gibi görünebilir: emeğin ucuzlaması, daha fazla kar anlamına gelir. Ancak bir süre sonra her şey baş aşağı gidecek. Sonuçta, robotlar her şeyi daha ucuz ve daha mükemmel üretiyor olabilirler, ancak sorun şu ki, ürettikleri bu şeyleri “tüketemezler”. Ve eninde sonunda, bilgisayarlar da çok iyi birer CEO haline gelecek ve insan CEO’ları işsiz bırakacaklar.

Buna çözüm bulmak, ekonomi dinamiklerindeki değişimle yüzleşmemekte ısrar edildikçe pek mümkün değil. Sonunda yüzleşebilmeyi başardığımızda, olasılıkla, geriye çok az sayıda seçeneğimiz kalmış olacak. Bunlardan en basiti, çünkü görece aşina olduğumuz bir seçenek, zengin sınıflardan alınan vergiyi artırarak bununla işsiz kalan insanları desteklemek. Bir başka deyişle, The Economist’ten Ryan Avent’in de söylediği gibi “zenginliğin yeniden-dağıtımı, ve çok büyük miktarda”.

Bunun işe yarayabileceği konusunda pek şüphe yok, ancak, giderek daha az sayıda insana iş imkanı sağlayan, geri kalan işsiz yığınlara ise sadece kuru ekmek ve boş eğlencelerle oyalanmayı vaat eden böyle bir toplumda gerçekten mutlu olabilir miyiz? Büyük olasılıkla, zengin sınıflar, yüksek vergilere şiddetle direnecektir, bu sırada, pek çok yeteneği olmasına rağmen işsiz kalan büyük bir kitle ise bu zorunlu atıllıktan dolayı mutsuz olacaktır. Gene de, bu şekilde yaşamayı başarabiliriz, çünkü geçmişte bunu başarmış bir toplum var: Antik Roma’da, köleler, bizim gelecekteki robotlarımızın oynayacağı rolü oynuyordu – çalışmaya uygun kapasitede olan insanların işlerini ellerinden almak; gene de uygarlıklarını ayakta tutmayı başardılar, belki biz de bunu yapabilmek zorunda kalacağız.

Alternatif olarak, ekonomist Noah Smith, gelir dağılımının nasıl yapılacağı konusunda zihnimizde köklü bir değişiklik yapmamızı önerir. Smith, her insanın, gelire dönüştürülebilecek bedensel ya da zihinsel yeteneklerinin etkisiyle “bağışlanmış” bir iş yapma yetisine sahip olarak doğduğunu söyler. Peki, o halde neden, tüm bu yetilerin değeri, gerçek toplam değerinin küçük bir kesri büyüklüğünde? Smith’in önerisi: “Neden kapital’i de ‘bağışlamıyoruz’? Her insan 18 yaşını bitirdiğinde, hükümet, o kişiye çeşitlendirilmiş bir portföyde sermaye satın alırsa ne olur?”

Basitçe ifade edecek olursak, eğer kapital sahipleri, ulusal gelirin giderek daha da yüksek bir kesrini ele geçiriyorsa, ve eğer orta-sınıf yaşantı tarzının hakim olduğu bir toplumu sürdürülebilir kılmak istiyorsak, kapitali daha geniş dağıtmalıyız. Bir şekilde (ve korkarım ki burada bir belirsizlik kaçınılmaz), işçi sınıfı yavaşça ancak kesin bir şekilde ekonomik değer yaratabilme gücünü kaybettikçe, şirket sermayesinin giderek daha büyük bir kesrinin tüm topluma paylaştırılması gerekecek. Belki de herkesin birkaç robota -ya da robotların ürettiği mal ve hizmete- sahip olması garanti altına alınacak.

Ancak yanıt ne olursa olsun (ki ileride bu yanıtın bizim şu an aklımıza bile gelmeyen bir şey olduğu ortaya çıkabilir), gelecekteki otomatize edilmiş dünya hakkında ciddi olarak düşünmenin zamanı geldi. 1920’lerdeki işsizlik, faşizmin gelişmesini sağladı, 1930’larda nazileri iktidara getirdi. Yakın geçmişte İtalya ve Yunanistan’daki işsizlik büyük ayaklanmalara ve popülist sağcı partilerin izleyicilerinin artmasına sebep oldu. Ve tüm bunlar, toplumdaki sadece birkaç yıllık mutsuzluğun eseri.

Sürpriz şekilde, şu ana kadar bu konu ekonomistler arasında çok az dikkate alındı. MIT’ten David Autor, gelişen teknolojinin orta sınıf mesleklerini yok etmesi üzerine yazdı. Autor’un MIT’den iş arkadaşları, Erik Brynjolfsson ve Andrew McAfee, birkaç yıl önce “Race Against the Machine” (Makinalara karşı yarış) adlı e-kitapları ile ilgi uyandırdılar. Bu kitap, belki de “otomasyon ve meslekler” konusuna en iyi kısa giriştir (ancak, bence, insanlığın geleceği konusuna çok iyimser bakmaktadır). Paul Krugman’ın da (4) bu konu üzerinde derin bir şekilde düşünmeye başlamış olması da iyi bir haber.

Ancak bu yeterli değil. Robot devrimi sonunda gerçekleşmeye başladığında, bu çok hızlı olacak, ve tüm dünyamızı altüst edecek. Gelecekteki robot efendilerimiz hakkında şaka yapmak kolay (R2-D2′ mu, Terminatör mü?) ancak yapay zekanın günümüzdeki meydan okuması artık bilim-kurgu değil. Yukarıdaki Michigan gölü örneğinde henüz sadece birkacç santimetre su biriktiği durumda olduğu gibi, bunu farketmek çok kolay olmasa da şu an gerçekleşiyor. Çeşitli amaçlar için kullanabileceğimiz bolca boş zamana sahip olacağımız bir “robotik cennet” bizi bekliyor, ancak oraya ulaşabilmek için uzun ve loş bir tünelden geçmek zorundayız.

Çevirenin Notları

  1. Dartmouth konferansları: 1956’da Amerika’lı bilgisayar ve kavrambilimci John McCarthy (1927-2011) tarafından organize edilen ve yapay zeka düşüncesinin tohumlarının atıldığı konferanslar. “Yapay zeka” terimi literatüre bu konferanslar sırasında girmiştir.
  2. Burada bilgisayarların işlem gücünün her 18 ayda bir iki katına çıkacağını öngören Moore yasası ile analoji kuruluyor. Bakınız: Moore’s law.
  3. Jeopardy!, ABD’de yayınlanan bir tür genel kültür yarışma programı.
  4. Paul Krugman, Nobel ödülü sahibi Amerikalı ekonomist.

Kaynaklar