CEO’lar ve yöneticiler yapay zekayla bağlantılı sonuçlar ortaya koymak için adeta birbirleriyle yarışıyorlar. Ancak varsayımlar yerine gerçekler onlara daha fazla yardımcı olacak. – Gary Marcus
İşverenler yapay zekayı uygulamak ve çalışan sayısını azaltmak için yoğun bir baskı altında. Yatırımcılar ve CEO’lar maliyetleri azaltma ve kar marjlarını artırma hayalleri kuruyorlar; her bir CIO’dan bir yapay zeka planıyla gelmesi ve rakiplerinden geri kalmaması isteniyor. Yapay zeka ajanının yol açtığı devrimlerle ilgili hayaller her yerde. Ancak liderler henüz burada olmayan bir geleceği yakalamak için kendilerini koşmak zorunda hissetmemeliler. Dikkatli olmak için pek çok neden var: İşte bunlardan dokuzu:
- “Uzmanlar” çoğu zaman öngörülerinde büyük ölçüde yanıldılar. Nobel ödüllü ve yapay zeka öncüsü Geoffrey Hinton 2016 yılında şöyle demişti: “İnsanlar radyolog eğitimine son vermeli. Şu bir gerçek ki, derin öğrenme beş yıl içinde radyologlardan daha iyi işler yapacak.” Ancak on yıllık sürede çok az sayıda radyoloğun yerine geçen oldu. Google ortak kurucularından Sergey Brin 2012 yılında, sürücüsüz arabaların 2017 yılında yaygınlaşacağı kehanetinde bulunmuştu. Ancak on dört yıl sonra bugün baktığımızda, tamamen otonom araçların yalnızca hava koşulları uygun şehirlerde ve tele operasyon merkezlerinde perde arkasında kaç kişinin çalıştığı da bilinmeyerek, sınırlı bir deneyim sunduklarını görüyoruz. İstihdam pazarı üzerindeki etkisi asgari düzeyde. Radyologların ezici çoğunluğu da hala araçlarını kendileri sürerek işe gidiyor.
- Big Tech yapay genel zekayı yarattığına inanmanızı istiyor. Bu pek doğru sayılmaz. Teknoloji CEO’ları istihdamda kıyamet uyarısında bulunduklarında, bu gerçekleşirse, ‘biz demiştik’ demek amacını taşıyor olabilirler ancak bu durumda bile, belki de amaçları yalnızca şirketlerinin değerlerini artırmak.
- İstihdam üzerindeki etkisi söz konusu olduğunda, yapay zeka devlerinin rakamları iddialarını desteklemiyor. Anthropic’in CEO’su istihdamda kıyametten söz ediyor ama Anthropic’in bizzat kendi yakın zamandaki araştırması algıyla gerçekler arasındaki farkı ortaya koydu. Şirket yapay zekanın finans ve mimari gibi alanlarda yapabileceklerine dair büyük bir potansiyel öngörüyor. Ancak yapay zekanın yapabileceğini hayal ettikleri şeylerle aslında yaptıkları arasında ışık yılı bir fark var.
- Mevcut yapay zeka bazı işlerde iyi ama bazılarında da kötü. Bu da nadiren insanın yerini alabileceğini gösteriyor. Yapay zeka bazı çalışanların verimliliğini artırabilir ancak yapay zekanın iyi olduğu görevlerde bile, modeller ve ajanlar aptalca hatalar yapabiliyor; bunların bazılarını tespit etmek de gerçekten zor. Görevler de iş değil: Yapay zeka bir insanın işinin bir kısmını yapabilse bile, o kişinin işinin hepsini yapabileceği anlamına gelmiyor. (Radyolog örneğinde, tümörler için tarama yapılabilir ya da rapor yazılabilir ancak işin daha geniş kapsamı yalnızca taramayla ilgili yorumlarda bulunmayı değil hastanın hikayesinin de değerlendirilmesini içeriyor.) Üretken yapay zeka öngörülemez olduğundan, belli bir rolde nasıl bir performans sergileyeceğini gerçek dünyada deneyimlemeden değerlendirmek zor. Örneğin, hukuku ele alalım; yapay zeka memo yazmada ve karşılaştırmalı değerlendirmede başarılı ancak düzenli olarak benzer davalara atıfta bulunuyor. (Bundan dolayı 1000’i aşkın avukat başarısız oldu.) Ayrıca davacıların yanlış davalar açmalarına neden olan tavsiyelerde bulunabiliyor. Kısacası, yapay zeka hukuki konularda bazen iyi bazen de kötü. Hangi durumla karşılaşacağınız ise belirsiz.
- Mevcut yapay zeka modelleri hala dilin ötesine geçmekte zorlanıyor. Bazı beyaz yaka işleri yalnızca sözcükleri içerir ancak büyük bir bölümü görsellerin, grafiklerin, diyagramların, haritaların vs’nin yorumlanmasını da gerektirir. Özellikle de yapay zekayı bir tür sihir olarak görüyorsanız, yapay zekanın her bir işi ele geçireceği kolaylıkla düşünülebilir. Ancak mevcut yapay zekanın aslında artı ve eksi yönleriyle yalnızca bir araç olduğunu idrak ettiğinizde, teknolojinin bazı mesleklerde çalışanların yerini alabileceğini bunun işlerin geneli için söz konusu olmadığını anlarsınız. Hatta müşteri hizmetleri gibi daha basit alanlarda bile sonuçlar genellikle hayal kırıklığı yaratıyor. Tamamen internet üzerinden yapılabilecek işlere odaklanan The Remote Labor Endeksi bu işlerin yalnızca yüzde 2,5’inin yapay zeka ajanları tarafından gerektiği gibi tamamlanabileceğini ortaya koydu.
- Fiziki emek gerektiren işlerin büyük bir bölümü mevcut yapay zekanın kapasitesini aşıyor. Yapay zekanın tesisatçı, marangoz, otomobil tamircisi, hemşire, ev temizlikçisi, aşçı, bahçıvan ve daha pek çok iş erbabının yakın zamanda yerini alacağını düşünmeyin.
- Yapay zekaya atfedilen işten çıkarmaların çoğu aslında yapay zeka kaynaklı değil. Fintech Block’ta kapsamlı işten çıkarmalar bu kategoriye giriyor; bazıları bunu, hissenin çöküşünün ardından CEO Jack Dorsey’in yatırımcı güvenini yeniden kazanma çabası olarak yorumladı. Pek çok durumda, yetersiz mali performans ya da gereğinden fazla işe alımdan kaynaklı işten çıkarmalara bahane olarak yapay zeka faktörü öne sürülebiliyor.
- Yapay zekaya atfedilen bazı işten çıkarmalar planlanan sonuçları vermiyor. Ben bunu Klarna Etkisi olarak tanımlıyorum; şimdi al sonra öde şirketi Klarna devasa işten çıkarmalara yöneldi ancak bu kararının kötü sonuçlara yol açtığını gördü. İşten çıkarılanların çoğu müşteri hizmetlerinde çalışıyordu ancak üzerinden 11 ay geçtikten sonra Klarna en azından bazı durumlarda “gerçek insanlar”a gerek duyulduğunu idrak etti.
- Üretkenlik ve yapay zeka yatırımı getirisi beklentilerin altında kaldı. Her şirket yapay zekaya yatırım yapıyor fakat şimdiye kadar önemli getiriler elde edemedi. Bu da, yapay zekanın mevcut haliyle sanıldığı kadar karlı olmadığının bir işareti. Tabii ki tüm bunlar değişebilir ve muhtemelen bir gün değişecek de; ama büyük ihtimalle yapay zekada daha radikal ilerlemelere tanık oluncaya kadar bunu göremeyeceğiz. Bu tür çarpıcı gelişmeler için de on yıl ve hatta daha fazla beklemek gerekiyor.