top of page

Üretken Yapay Zekada Neredeyiz?


Matbaanın gelişimi ile başlayan veri üretebilme ve işleme kapasitemiz, üretken yapay zeka teknolojileri ile katlanarak artıyor.

Geçtiğimiz günlerde YouTube’da denk geldiğim Makine ve Düşünce: Yapay Zeka videosunda Yalın Alpay, bazı buluşların geri dönüşsüz şekilde insanlığı nasıl değiştirdiğinden bahsediyordu. İlk verdiği örneklerde ateş ve tekerleğin keşfi sayesinde dünyadaki hareket ve etki alanımızın gelişimini aktardı. Daha sonra ise yazının keşfi ile ayrıcalıklı zümrelerin ilk kez verileri saklama kapasitesine erişebilmesinin önemine değindi. En sonda da matbaanın keşfi ile gerçekleşen veri patlaması ile ilk kez sıradan insanların işleme kapasitelerinden daha fazla veri ile karşı karşıya kalmalarının zorluklarından bahsetti.


O zamana kadar dünya görüşü yalnızca kendi deneyimi ile sınırlı olan insanlığın önce kitaplara daha sonra da bilgisayarlara erişimi sonrası işlemeleri gereken veri hacmi karşısında zorlanmalarının sonucunda ortaya çıkan problemler verilerimiz arasındaki korelasyonları bizden daha iyi kurabilen üretken yapay zekanın hayatımıza girmesiyle bir nebze çözümlenebilecek.


Benzer bakış açısında birisi olarak yeni bir rönesansın başlangıcında olduğumuzu düşünüyorum. Üretken yapay zeka araçlarının mevcut hallerinden neye dönüşebileceği ile ilgili ihtimaller beni heyecanlandırıyor. Bu yazıda üretken yapay zekanın nasıl çalıştığından ziyade başta enerji sektörü ve iklim değişikliği konularında olmak üzere geleceğimizi nasıl değiştirebileceğinden ve gelişmekte olan bir ekonomi olarak bu süreci nasıl değerlendirebileceğimiz ile ilgili fikirlerimi paylaşacağım. 


Üretken yapay zekanın hayatımıza girmesiyle pek çok kuruluş bu teknolojinin ekonomik etkisinin kısa ve uzun vadede nasıl olacağı ile ilgili tahminler yapmaya başladılar.  McKinsey&Company tarafından 2023 yılında hazırlanan bir raporda üretken yapay zeka araçlarının dünya ekonomisine 2,6 ile 4,4 trilyon ABD doları değer yaratabileceği aktarılıyor. Enerji sektörü özelinde üretken yapay zeka araçlarının kullanımına bakıldığında ise önemli çoğunluğu pazarlama, satış ve müşteri operasyonları üzerinde yoğunlaşan 150-240 milyar ABD doları ek değerden öngörülüyor. Ancak oluşacak değer yalnız bununla sınırlı değil. Enerji sektörünün yanında enerji dönüşümünde kilit rol oynayan mimarlık, şehir planlama, fabrikaların yeniden tasarlanması, ulaşımın optimize edilmesi gibi aklınıza gelebilecek tüm konularda da üretken yapay zeka araçları kullanıldığı için her sektörün kendi çözümlerini hızla geliştirmesi birbirlerini besleyerek ek bir çarpan etkisi yaratılmasına yol açabilir.


Bu çarpan etkisinin nasıl olacağını göstermek için birkaç örneği incelemek faydalı olacaktır. İlk paylaşacağım örnek BBC tarafından geçtiğimiz günlerde yayınlandı. Yapy zeka ve süper bilgisayarlar aracılığıyla keşfedilen yeni bir materyalin sınırlı bir kaynak olan lityum kullanımını %70’e kadar düşürebilecek potansiyeli olduğu belirtildi. Enerji sektöründe bu tarz yeni kaynak, sınırsız enerji gücü gibi hayalperest haberlere daha önceden alışığız. Ancak bu şekilde bir iddia ilk kez 32 milyon potansiyel inorganik materyal bir haftadan kısa sürede incelenip 18 umut vadeden yeni kaynak bulan bir araç eşliğinde atılıyor. Elimizdeki verileri bizim işleme kapasitemizin üzerinde bir bakış açısıyla ele alan bu teknoloji kendi zihnimizde önceden fark edemediğimiz bağlantıları ortaya çıkarıyor. Üstelik bu örnekte yalnızca enerji özelinde değil jeoloji ve kimya tarafında da kıymetli buluşların önünün açıldığını söyleyebiliyoruz.


Benzer gelişmeler mimarlık ve şehir planlama konularında da göze çarpıyor. Elde edeceğimiz yeni materyallere inşa edeceğimiz binalar akıllı sistemlerle donatılabilir, bölgedeki çevresel etkileri gözetebilir, enerji verimliliği modellerine uygun şekilde ve en optimal inşaat planıyla yapılabilir hale geliyor. Tüm bu çalışmalar karbon ayak izini düşürmede ve enerji verimliliği kapasitemizi geliştirmede yeni alternatifleri mümkün kılacak. Binalardan şehirler özeline geçtiğimizde ise Finlandiya’da geliştirilen UrbanistAI adlı üretken yapay zeka platformu ile insanların yaşadığı bölge hakkında istedikleri değişiklikleri belirtebildiği ve bunları simüle edebildiği sistemler ile karşılaşıyoruz. Şehirlerde görsel/video formatında toplanan veriler politika yapıcıların şehrin ihtiyaçlarını daha hızlı tespit edip verimli çözüm önerileri geliştirebilmelerinin de önünü açacak.


Yukarıda paylaştığım örnekleri ilgili her sektörde görüyoruz. Ulaşım altyapısı, enerji ticareti ya da enerji güvenliği stratejisi de aynı şekilde üretken yapay zeka araçları ile öncekilerinden daha kapsamlı yapılabiliyor. Sizi bilmem ama bu konudaki ilk tahminim önümüzdeki yıllarda bu çalışmaların hızla artmasıyla ortaya çıkacak teknolojinin enerji dönüşümünde çarpan etkisi yaratarak bizi iklim hedeflerimize tüm tahminlerimizden daha hızlı şekilde ulaştırabileceği yönündeydi. Tıpkı çoğumuzun ChatGPT ilk çıktığında her işimizi onunla yapabileceğimizi zannedip daha sonra onun bilmediği konularda da kendinden ne kadar emin olabilip bizi yanıltabilme kapasitesinin idrakine vardığı ve ciddi riskler taşıdığını fark ettiği gibi ben de üretken yapay zekanın kendi yaratacağı sorunları öğrendikçe bu hevesli yaklaşımım bazı kuşkularla gölgelendi.


Veri işleme kapasitemiz üretken yapay zeka ile artacak.

Üretken yapay zeka araçlarının bugün en büyük problemi bilmediği konularda biliyor gibi hareket etmesi değil çünkü doğru veriye sahip olduğu anda bunun hakkından rahatlıkla gelebilir. Aşılması kolay olmayacak ilk ciddi sınav yüksek elektrik tüketen sistemler olmalarından geliyor. Alex de Vries’in geçtiğimiz aylarda Joule dergisinde yayınlanan makalesinde, yapay zekanın elektrik tüketimi kapasitesi ile ilgili öngörüler sunuluyor. Bu  çalışmadaki tahminlerin içindeki en kötü senaryo Google’a ait kamunun kullanımına açık bir üretken yapay zeka sisteminin tek başına İrlanda’nın yıllık elektrik tüketimi kadar tüketim yapabileceğini ortaya koymakta. Her Google şu anda bu tüketimi yapacak sistemi kuracak sayıda servera erişemeyecek olsa da rakipleri Open AI ve Microsoft gibi şirketler bu teknolojinin yaygınlaşmasının önünü açtıkça artacak server arzı ile bu miktarda tüketimlerin ihtimal dışı tutulamayacağını akılda tutmak gerekir.

Elbette serverlar bu süreçte daha verimli hale gelerek tüketimi kabul edilebilir bir noktaya çekebilirler ancak bu alandaki benzer teknolojilerin yayınlaşmasıyla yeni bir elektrik tüketim kalemimiz olacağını şimdiden öngörebiliriz. Bu serverların üretiminde ihtiyaç duyacağımız kaynaklar, oluşacak emsiyon ve elektronik atıkların zamanı geldiğinde kontrol edilmesi gibi konular da ilerleyen dönemde gündemimize gelecektir. 

Üretken yapay zekanın en etkili şekilde çalışabilmesini temin eden veri kalitesi ve işlem gücü olduğunu varsayarsak şirketler ve ülkeler seviyesinde yaşanacak rekabet ve çatışmalar bu teknolojilerin birbirlerine karşı da mücadele içine girecekleri bir düzlemi oluşturabilir. Rakip yapay zeka sisteminin etkili şekilde çalışamamasını sağlamak amacıyla sahte veriler oluşturularak yapılacak siber saldırılar yeni bir cephede cereyan edebilir. Yapay zekanın yıkıcı bir şekilde kullanılmaya başlaması da devletlerin korumacı politikalar oluşturmasıyla sonuçlanarak alınacak faydanın azalacağı gözlemlenebilir.

Bu süreçte insan kaynağının hızlı adaptasyonu aciliyet gerektiren konulardan bir tanesini oluşturuyor. Ancak Harvard Business Review tarafında yapılan bir çalışma bu konuda henüz çok da başarılı olmadığımızı gösteriyor.  Araştırmaya göre bazı tahminler yapay zeka projelerinin %80’inin başarısız olduğunu ortaya koyuyor. Temel gerekçe ise yapay zeka projelerinin sınırları belirli bir çerçeveye sahip olamamasından dolayı insanların anlama kapasitelerini aşıyor olması. Bunu ChatGPT’ye aynı komutu girdiğinizde farklı cevaplar almak gibi düşünebilirsiniz. Yaptığımız modellerin tam kapasitesini bilemiyoruz. Dolayısıyla başlanan projelerin ihtiyaçlarının saptanması, uzun vadeli stratejilerin belirlenmesi ve ürün olarak pazarsa sunulması süreçleri çok daha zor şekilde gerçekleşiyor.

Bir diğer önemli nokta ise teknolojiyi üreten kişilerin yanında tüketicilerin de yavaş adaptasyonu ve kuşkucu yaklaşımları nedeniyle bazı başarılı projelerin bile rafa kaldırılması şeklinde sonuçlanmasına neden olmasıymış. Ortaya sunulan hizmetler o kadar hızla karşımıza çıkıyor ve yenileniyor ki adaptasyonun stresi yerine eski yavaş iş yapış şeklimizi sürdürmek daha cazip geliyor.  Kendimiz için iyi olacağını bildiğimiz bir davranışı yapmaktan ya da bir aracı kullanmaktan imtina etmek konu yapay zeka olduğunda da geri durduğumuz alışkanlıklardan biri değil.

Özetle, üretken yapay zeka araçları hayatımıza gireli uzun zaman olmadı ve potansiyellerini henüz gerçekleştirmiş değiller. Ama bu durum onların ekonomik sıçrama kapasitelerinin göz ardı edileceği anlamına gelmiyor. Gelişmekte olan ülkeler teknolojik dönüşüme öncülük edemeseler de onlara en hızlı şekilde adapte olmayı ve bu araçları en verimli şekilde kullanmayı öğrenerek rekabetteki yerlerini koruyabilecekler. Yeni iş yapış şekillerine uyum sağlayamayan kişi ve firmalar ise pozisyonlarını kaybetme riskiyle karşı karşıya kalacaklar.

Daron Acemoğlu, Simon Johnson ile yazdığı ve geçtiğimiz aylarda Türkçe olarak da yayınlanan İktidar ve Teknoloji kitabında yıkıcı teknolojik dönüşümlerin toplumun tamamına hemen yayılmadığı için belli zümreler arasında eşitsizlikler oluşturduğuna dikkat çekiyor. Bu eşitsizlikler, finansal olabileceği gibi bilgi ve veri işleme kapasitesi tarafında da gerçekleşirse geride kalanlar ve teknolojiyi geliştirenler arasında daha derin bir uçuruma şahitlik edeceğiz. Şu ana kadar yapılan tüm çalışmalar birincil etkileri kapsayacak şekilde ele alınıyor. Yani üretken yapay zeka aracılığıyla gelişecek diğer teknolojilerin yaratacağı etkiyi henüz bilmiyoruz ve bu etkinin güçlü olması durumunda aradaki farkın daha da gelişmesi işten bile değil.

Dolayısıyla bu teknolojiden geri kalmamak, en yüksek verimi alabilmek için ona daha fazla zaman yatırımı yapmalı ve uyum sürecimizi hızla tamamlamalıyız. Çalıştığımız araçların zafiyetlerinin farkında olarak ve onların bu zafiyetleri ile başa çıkabilmelerini sağlayacak araçların gelişimini temin ederek süreci olumlu şekilde değerlendirebiliriz. Ürettiğimiz verilerin kalitesi, işlenebilirliği ve onları korumak için kuracağımız siber güvenlik altyapısının yetkinliği başta değindiğim 4.4 trilyon dolarlık yeni ekonomik değerdeki payımızın büyüklüğünü belirleyecek.

Comments


bottom of page