"Bu kitap şimdiden eskimiş olmayı başardı"—Toby Walsh kitabına böyle başlıyor: Faking It: Artificial Intelligence in a Human World. Bunda biraz doğruluk payı var. Yapay zeka gerçekten hızla gelişiyor: örneğin, bu incelemeyi hazırlarken OpenAI, incelemelere göre birçok kullanıcının beklentilerini aşan GPT-5'i yayınladı. Yapay zeka ilerlemesini gerçek zamanlı olarak takip etmek açıkça bir kitabın yapabileceği bir şey değil. Ancak Sidney'deki Yapay Zeka Enstitüsü profesörü Toby Walsh'un gündeme getirdiği sorular hala geçerliliğini koruyor. Yapay zeka, insan zekasını ne zaman geçecek? Yapay zekanın işinizi elinizden alacağı haberlerini okurken paniğe kapılmalı mısınız? Kitaptan ana içgörüleri özetledik.
Yapay Zeka Göründüğünden Daha Yavaş Gelişiyor: İşte Gerçekler
Yapay zekanın şimşek hızıyla geliştiği düşünülebilir. Ancak konuyu daha yakından incelerseniz, yapay zeka ilerlemesinin önemli ölçüde daha yavaş olduğu ortaya çıkar.
Yapay zekanın insan konuşmasını tanımaya yönelik ilk girişimleri 1950'lere dayanıyor: o zamanlar sadece tek tek rakamları anlayan programlar ortaya çıkmaya başladı. İlerleme yavaştı: 60'larda yaklaşık yüz kelimeyi tanıyorlardı ve sonraki 10 yılda yaklaşık 1.000 kelimeyi anlamayı öğrendiler. Gerçek zamanlı tanıma ancak 1990'larda ortaya çıktı ve yapay zeka, başlangıcından yarım asırdan fazla bir süre sonra, ancak 2010'larda insana yakın bir seviyeye ulaşabildi.
İnsan tarafından anlaşılabilir görevleri yerine getiren yapay zekanın geliştirilmesi en az onlarca yıl sürdü. IBM'in Deep Blue'su, 1997'de hüküm süren dünya satranç şampiyonunun seviyesini aştı—ve bu, Alan Turing'in bir bilgisayara satranç oynamayı öğretmeye yönelik ilk girişimlerinden 50 yıl sonra gerçekleşti.
Nöral makine çevirisi daha da uzun bir gelişim geçmişine sahiptir: 2017'de Google Translate'i kullanabilmemiz, 70 yıldan fazla süren bir çalışma gerektirdi.
Sonuç nedir? Yapay zekanın hızlı gelişimiyle ilgili haberlerin arkasında aslında onlarca yıllık (başarısız girişimler dahil) geliştirmeler yatmaktadır. Ancak bu nokta, güya insanların işlerini ellerinden alacak dil modelleriyle ilgili haberlerde atlanmaktadır. Bir sonraki noktayı buna ayırıyoruz.
İşi Yapay Zeka Değil, Onu Daha İyi Kullanan Başka İnsanlar Alacak
Başta ChatGPT olmak üzere yapay zeka modellerinin piyasaya sürülmesinden sonra, medyada "Yapay Zeka Nedeniyle Toplu İşten Çıkarmalar," "İnsan İşe Alımı Duracak" gibi başlıklar büyük yankı uyandırdı.
Bunun gerçekten bir dayanağı var: bazı teknoloji devleri, doğrudan yapay zeka ile ilgili işten çıkarmalardan bahsediyor (ve bunları zaten uyguluyor). Ancak, tam tablo biraz farklı. Örneğin, son birkaç yıldaki bazı işten çıkarmalar, COVID pandemisi sırasında teknoloji şirketlerinin personel sayısını hızla artırmasıyla ilgiliydi—bunu maliyet optimizasyonu nedeniyle kesintiler izledi. Ve işten çıkarmalara rağmen,Meta şu anda pandemiden önceki döneme göre daha fazla kişiyi istihdam ediyor.
Mesleklerin yapay zeka nedeniyle otomasyonu veya yok olması, en çok tartışılan konulardan biridir. Ancak Walsh, paniğe kapılmak yerine gerçekleri analiz etmeye çağırıyor: bazı meslekler teknolojik ilerleme nedeniyle gerçekten dönüştü (ve dönüşmeye devam ediyor), ancak tüm uzmanlık alanlarının tamamen yok olması gerçekleşmedi.
Tıpta çarpıcı bir vaka var: radyologlar—röntgen, MRI, BT ve ultrason yoluyla onkolojik hastalıkları teşhis eden uzmanlar. 2016'da onlara yönelik, 5 yıl içinde yapay zekanın onlardan daha iyi çalışacağı için yeni uzman yetiştirmeye gerek olmadığı yönünde yüksek sesli bir açıklama yapıldı.
Ancak radyologlar hala ABD'de en yüksek maaş alan on tıp uzmanı arasındadır. Şu anda yapay zeka işlerini hızlandırıyor ve iyileştiriyor—örneğin, araştırma sonuçlarını kontrol ederek—ancak onların yerini almadı.
İşi insanlardan yapay zeka değil, onu daha iyi kullanan başka insanlar alacak. Rutinin otomasyonu, verimliliğin artması ve yaratıcı görevlere daha fazla zaman ayırma—bunlar yapay zekanın sunduğu ve kullanılması gereken fırsatlardır. Aynı zamanda, insanın rolü merkezi olmaya devam edecektir.
"Vay Be!" Etkisine Kapılıyoruz: En Ünlü Yapay Zeka Taklitleri
İnsan işini yapay zeka gelişimi olarak gösterme girişimi—bu şema büyük iş dünyası tarafından benimsendi. İşte sonuçları:
Expensify'den SmartScan, ABD
Harcama raporlarının otomasyonu olarak sunulan işlevin sahte olduğu ortaya çıktı: aslında bu rutin ve düşük maaşlı işin önemli bir kısmı insanlar tarafından yapılıyordu.
Robot Sophia, Hong Kong şirketi Hanson Robotics tarafından geliştirildi, 2016
Sophia tüm dünyada konuşuldu ve 2017'de Suudi Arabistan vatandaşlığı aldı—bu, dünyada yasal statüye sahip ilk robottu. İnsana maksimum düzeyde benzeyen bu robot, yapay zekaya sahip sosyal bir robot olarak tanıtıldı. Ancak Walsh açıklıyor: o sadece, Google'ın konuşma tanıma teknolojisini kullanarak sorulara uygun cevaplar seçen, abartılı bir kuklaydı. Robotun yaratıcıları, yıllarca Sophia'nın "neredeyse canlı" olduğunu iddia ederek icatlarıyla ilgili efsaneyi beslediler—ancak sonunda, geliştirmenin insan zekasına yakın olmadığını itiraf etmek zorunda kaldılar.
Ama En Başarılı "Taklit" ChatGPT'dir
Walsh, ironi yapmadan, ChatGPT'yi (o zaman dördüncü versiyonuydu) kitabı yazdığı sırada yapay zeka tabanlı en iyi sohbet robotu olarak adlandırıyor. Aynı zamanda, dil modelini en iyi zeka taklidi—ve biraz abartılmış—olarak görüyor.
Ürünü piyasaya sürmeden önce, OpenAI "tutacağından" emin değildi. Ancak açık sürümden sonra, ChatGPT'nin kitlesi sadece birkaç gün içinde 1 milyonu aştı. Ve iki ay sonra 100 milyon kişi sohbet robotunu kullanıyordu. Şu anda OpenAI'nin yapay zeka ürünü diğer hizmetlere entegre edilmiş durumda ve günlük 2,5 milyardan fazla talep alıyor.
Walsh, ChatGPT'nin yeteneklerini çok takdir ediyor, ancak insanların şunu anlaması gerektiğini vurguluyor: Yapay zeka hala insan zekasının tam teşekküllü bir ikamesi değildir.
Dil modelinin birçok kusuru vardır: hata yapmaya, gerçekleri uydurmaya ve "halüsinasyon görmeye" eğilimlidir. Sonuç olarak, sohbet, insan müdahalesi olmadan çalışamaz ve metin veya fikir üretemez. Yani, önceki noktaya geri dönersek—ChatGPT hala binlerce veya milyonlarca işi elden almıyor.
Peki, Makinelerin İsyanı Olmayacak mı?
Walsh, bu noktayı kısmen insanı taklit eden ve toplumu "makine isyanı" senaryosunu tartışmaya zorlayan Robot Sophia örneğiyle açıklıyor.
Ancak Walsh, bir kez daha, yapay zeka modellerini yaratanların körüklediği yanılsamalardan gerçeği ayırmanın önemli olduğunu hatırlatıyor. Bir makineye, sadece insan sesiyle konuştuğu veya gerçekçi bir yüze sahip olduğu için insan özellikleri yüklenmemelidir. Yapay zeka modelleri devasa veri kümeleri üzerinde öğrendi ve gerçekten insanlar gibi konuşabilir, ancak—ve bu kilit nokta—kendi bilinçlerine sahip değillerdir.
Yapay zeka ile ilgili gerçek riskler, makinelerin isyanı değil, Robot Sophia'nın seçimlerde oy kullanma olasılığı etrafındaki tartışmalara yol açan taklitler ve sahte içeriklerdir.
