Yapay zekadan bir “hayır” gelir mi?

Yiğit YİRMİBEŞ yazdı - Yapay zekanın, öğrenen makinelerin, büyük verilerin toplumun ilgisini gerçekten çekip çekmediği ya da bir yerlerden pompalanan bir popüler kültür mezesi haline mi geldiğini ortaya koymak, meseleyi anlamaya çalışırken kapitalist dünyanın tuzaklarını da deşifre etmek gerekiyor.

Yapay zekadan bir “hayır” gelir mi?

 

Son yıllarda şaşkınlıkla karşıladığımız teknolojik gelişmeler ve yeni algoritmalar hayatımızı kolaylaştırırken bir yandan da bizleri özel hayatın gizliliği hakkında korkutuyor. Bu alanda neredeyse her gün bir yeni gelişmenin gündelik hayatımıza da girdiğini göz önünde bulundurursak, kavramları sadeleştirmek, anlaşılır kılmak ve gelişmeleri titizlikle incelemek gerekli hale geliyor. Yapay zekanın, öğrenen makinelerin, büyük verilerin toplumun ilgisini gerçekten çekip çekmediği ya da bir yerlerden pompalanan bir popüler kültür mezesi haline mi geldiğini ortaya koymak, meseleyi anlamaya çalışırken kapitalist dünyanın tuzaklarını da deşifre etmek zaruri.

Birkaç yıl önce Google’ın AlphaGo projesini ağzımız açık bir şekilde izledik.[1] Daha sonra film haline getirilen, Yapay Zeka’nın başarılı Go oyuncusu Lee Sedol’u yendiği şov gerçekten gerekli şaşkınlığı hak ediyor mu? Makinelerin insan gibi resmedilerek bizlere sunulması, yapılan işin abartıya kaçması sorun teşkil etmiyor mu?

Go oynamak için inşa edilen bir bilgisayarın sezgi, hayal gücü ve yaratıcılığa sahip bir bilgisayar olarak tanımlanması insana dair bakışımızı sakatlıyor.[2] Google DeepMind’ın mühendisleri sadece Go oynayabilen bir bilgisayarı insan imgelemine benzer bir şeye rahatça dayandırabiliyor ve bunun son derece karmaşık ve sezgisel bir makine olduğunu iddia edebiliyorlar. Yapay zekanın işleyişi hakkında bir fikri olmayan insanlar için ne güzel masallar!

Ama bu bir gelenek. Daha önce bu senaryoyu Kasparov’u yenen IBM’in “süper” bilgisayarı Deep Blue’da da yaşamıştık. Ya da daha gerilere gidersek 1950’de inşa edilen bir prototip bilgisayar olan ACE “elektronik beyin” olarak adlandırılmıştı. Ama yaptığı şey 10 basamaklı 256 sayıyı hatırlamaktan başka bir şey değildi, ayrıca bir kamyon büyüklüğündeydi ve modern bir hesap makinesinin gücüne yaklaşamazdı bile. Ama buna rağmen onun adı “Beyin” olabildi.

yig1

Bir de AlphaGo Zero var tabi. Deep Blue, AlphaGo ve AlphaGo Zero ayrı sistemlerdir. Deep Blue hesap ve istatistik kullanır ve tipik uzman sistem olarak adlandırılır. İkinciler ise makine öğrenmesini de içeren genel yapay zekaya daha yakındırlar. Elde ettikleri sonuçları geri besleyerek, hatanın nerede olduğunu bulup işlemi yeniden yaparlar. AlphaGo oynanan oyunları değerlendirerek bir makine öğrenmesi kurmuştu. AlphaGo Zero ise bir adım daha atıp, sadece oyunun kurallarını öğrendi ve kendi kendine oynayarak, hatalarını sürekli geri dönüp düzelterek ustalaştı ve AlphaGo’yu yendi. Yine de ne kadar zorlarsak zorlayalım bunlar hayal gücünün kırıntısını dahi bulamayacağımız insan özellikleri yanında ilkel sistemlerdir.

Beyin, hayal gücü, sezgi, yaratıcılık… Bu terimleri sadece daha çok izlenme, tıklanma ve abonelik peşinde koşan gazeteciler veya film yapımcıları değil bu işin mühendisleri de kullanıyor. İşte tehlikeli olan kısım burası. Yapay zekanın ne olduğuna, aynı zamanda ne olduğunu öğrenmenin de neden önemli olduğuna dair bir giriş yapmakta fayda var. Bu yazıda yapay zekanın kapitalist dünyada bir meta olarak nasıl pazarlandığı, insanların iş ve sosyal yaşamlarına dönük etkileri ve yapay zeka destekli sömürüye karşı sadece teknolojik değil sosyal ve kültürel olarak nasıl direnebileceğimiz dair bazı fikirler ileri süreceğiz.

 

Nedir bu yapay zeka?

Yazıyı uzatmamak adına sadece Wikipedia’daki öne çıkan tanımlara göre yapay zeka, insanlar ve hayvanlar tarafından sergilenen doğal zekanın aksine makineler tarafından sergilenen zekadır. İkinci olarak çevresini algılayan ve hedeflerine başarılı bir şekilde ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran herhangi bir cihaz olarak tanımlanmıştır. Bir başka tanıma göre yapay zeka "öğrenme" ve "problem çözme" gibi insanların insan zihniyle ilişkilendirdiği "bilişsel" işlevleri taklit eden makineleri veya bilgisayarları tanımlar. Ya da tanımı biraz korku efektine bulamak isterseniz Tesler teoremindeki tanımlamayı da kullanabilirsiniz: “Yapay zeka henüz tamamlanmamış bir şeydir.”

Tanımdan da anlaşılacağı üzere, mesela Huawei’nin yapay zekasının Schubert’in meşhur bitmemiş 8. Senfoni’sini tamamlaması[3] onun eşsiz yaratıcılığının ürünü değil Schubert’in ürettiği verileri iyi öğrenmesi ve o verilere dayanarak insanın kulağına en güzel gelen performansı optimize edebilmesiyle alakalıdır.[4]

Yukarıdaki yapay zeka tanımı daha çok uzman sistem denilen yapay zeka türünü tarif ediyor. Verilen algoritmayı harfiyen işleyen makine kastedilmektedir. Ama asıl yapay zeka diye peşinde koşulan verilen algoritma sayesinde ortaya çıkan her duruma uygun yeni bir algoritma üretebilen algoritmadır. Bu noktada iş karmaşıklaşmaktadır. Eğer yapay zeka ortaya çıkan her duruma uygun yeni algoritma üretecekse bizim öğrenme, yaratıcılık, sezgi, duygu, hayal gücü ve benzeri yetilerimizi daha net tanımlamamız gerekecektir. Makinenin en fazla bunları taklit edebileceğini ele alırsak örneğin duygu meselesinde taklit etmek ne anlama gelecek? Biz nasıl duygulanıyoruz? Meselenin bu noktasına geldiğimizde henüz üzerinde mutabık olunamayan, karar verilemeyen noktalar öne çıkmaktadır. Beynin tam olarak nasıl bir sistem olduğu konusunda bir sonuca varılmış değil. Onun için de iki ayrı noktadan gelişen bu zeka türlerinin aralarındaki ilişkilerin de tam olarak ne olduğu ve olacağı kestirilemiyor.

yig2

Tabi ki arttırılmış gerçeklik çalışmalarına falan bakınca insanlık var olan her şeyi bir şekliyle dijital hale getirmeye çalışacaktır. Hafıza, hız, enerjiye ulaşmada limitler her gün biraz daha zorlanıyor. Her iki konuda da nano-teknoloji ve moleküler biyolojinin sunduğu imkanlar çözümlerin çok uzak olmadığına işaret ediyor. Bir örnek olarak, silikon kullanımı sınırına dayandı. Artık bir şeyi 5 nanometreden daha küçüğüne indirmek olanaklı değil. Daha da küçültüldüğünde elektronlar belirsizlik içinde davranmaya (quantum tunneling) başlıyorlar. Ama buna karşın yeni geliştirilen materyallerden olan ‘Graphene’ kullanımı yaygınlaşıyor ve bundan sonrası için malum elektronların gösterdiği belirsizlik davranışını kullanarak bu sefer dijital olan yerine kuantum belirsizliğine dayanan bilgisayarların yapılması imkan dahiline girdi ve bunların akıl almaz ölçüde hızlı olacağı iddia ediliyor. Bunun önemi de büyük veri işleme imkanının binlerce, belki milyonlarca kat büyümesi olacak. Bunun nasıl muazzam bir bilgi kaynağı oluşturacağını aklımızda tutmak gerek. Ama yine burada da insana özgü hallere yakınlaşılacağına dair bir veri yok.

Haliyle yapay zekayı masaya yatırdığımızda karşımıza iki şey çıkmaktadır: çözüm arayışı ve optimizasyon.[5] Yapay zeka sorunlarının çoğu, bir çözüm arayışı olarak açık matematiksel terimlerle açıklanır. Satranç ya da Go oynayacaksanız çözümünüz bir dizi hamledir. Bir bina inşa edecekseniz çeşitli malzemelerin boyutlarını tanımlamanız için bir dizi sayıya gerek duyarsınız. Medikal bir tedavi ise meselemiz teşhislerin şemasını kullanabiliriz. Yani bir yapay zeka oluşturacaksak arayışımızın şeklini çok net tanımlamamız gerekir.

Optimizasyon kısmında ise bir yapay zeka, iyi bir çözüm bulduğunu veya bir çözümü diğeriyle nasıl karşılaştıracağını objektif fonksiyon denilen bir şeyi kullanarak çözer. Objektif fonksiyon yapay zeka sisteminde ‘aramalar’ için kullanılan hedefin matematiksel bir açıklamasıdır. Bu şekilde bazı sayısal değerler ya en üst düzeye çıkarılır veya en aza indirilir. Ve bu uygulamalar da esas olarak hayallerimiz ve yaratıcılığımızla sınırlıdır. Yapay zeka verilen hedef doğrultusunda milyarlarca çözüm arar her çözümü inceler ve en iyi sonucu hangisinin verdiğine dair karar verir. Aynı örneklerden gidersek satrançta karşı tarafın şahını mat etmek için uğraşır, binayı ayakta tutacak fiziksel denklemleri en iyi hale getirir ya da bir hastaya en doğru teşhisi koyabilir.

Buraya kadar ele aldığımız tüm sorunların matematiksel kesin yanıtları vardı. Bir satranç maçını kimin kazandığı tartışmaya açık değildir ya da bir binanın tasarımının iyi ve kötü olduğunu tanımlayan kesin formüller var ve tıbbi teşhisler içinse semptomlar ya vardır ya yoktur. Peki ya bir şeylerin niceliğini ölçemediğimizde ne olur? Aradığımız şeyin matematiksel bir karşılığı yoksa nereye bakmamız gerekir?

1950’lerde literatüre girdiğinden beri yapay zeka uygulamaları genellikle iki kategoriye ayrıldı. İlki bilgisayarlarla sohbet edebilme gibi vahşi bir dürtüydü. İkinci uygulanma alanı ise matematiksel problemleri ve teoremleri ispatlamaktı. Ancak yıllar içinde bilgisayarlar sadece laboratuvarlarda değil ofisler, okullar ve evlere yayıldı. Matematiksel işlem yapma beklentisinin ötesine geçerek oyun oynamak, sohbet etmek, emeği yönetmek ve devletleri yeniden örgütlemek gibi birçok alanda kullanıldılar.

Bilgisayarlar toplumun daha büyük bir parçası haline geldikçe yapay zeka da büyüdü. Artık sadece matematik ve mühendislik alanında uygulanmıyordu. Yapay zeka artık çevrimiçi mağazalardaki kişilere ürün önermek; birisinin hangi sosyal medya paylaşımlarını görmesi gerektiğine karar vermek; hangi işçilere hangi işlerin atanacağını belirlemek için hayatımızın her yerindedir.

Nasıl ki ünlü bir tabloyu bilgisayar ekranında görmek için her bir rengin kesin bir sayısal açıklamasına sahip bir dizi piksel kullanıldıysa ve o tabloyu oluşturan pigmentlerin, yağların ve tuvalin doğru bir temsili yerine buna yakın bir şeye bakıyorsak, yapay zekayı gerçek dünya sorunlarına uygulamak için de bir şeylerden feragat edilmesi gerekiyordu ve buradaki verilen ödün, sadece açık hedefleri belirleyerek bunların çözümüne odaklanmak oldu. Günlük hayattaki yapay zeka uygulamalarında en fazla öne çıkan alanlar savaş, alışveriş, sosyalleşme ve iş oldu ki bunlar da bütünüyle satranç ya da Go gibi hedefe odaklıdır.

binary number tunnel wallpaper

Ama buradaki sorun hayatımızın satranç ya da Go kadar basit olmayışıdır. Netflix izleme geçmişimizi bir veri olarak temsil edilebilir ancak bir insan olarak kim olduğunuzun tamamen bu verilerde ifade edildiği anlamına gelmez. İnsanlar, hayatlarının her günü bin bir çeşit ince şeyden etkilenen karmaşık yaratıklardır. Bir arkadaşınız size politik görüşünüzü, son zamanlarda nasıl hissettiğinizi, birlikte paylaştığınız deneyimleri veya üzerinde çalıştığınız şeyleri de izlemek için bir film önerebilirken Netflix sadece iki şey bilir; ne izlediğiniz ve diğer müşterilerin ne izlediği. Bir tavsiye sistemi için bu “ne var ki bunda” denecek kadar zararsız olabilir ama Amazon’da bir ürüne baktıktan üç saniye sonra bütün açtığınız internet sayfalarına o ürününün değişik versiyonlarının boca edildiğini görürsünüz. Ve bazen karmaşık gerçek dünyadaki bir görevi verilere indirgemek, o görevin en hayati kısımlarını, genellikle en insani kısımları ortadan kaldırabilir. Uber’in sistemi müşteriler için talepte bir artış fark ettiğinde ve geçici bir fiyat artışı gösterdiğinde, yalnızca sayısal bir talep görür. İnsanların bir felaketten kaçtığını veya bir protesto yürüyüşü yaptığını bilemez. Sadece insan davranışının sayılara damıtılmış olan kısmını görür ve buna göre hareket eder.

Bir başka sorun ise birçok şeyin satranç gibi olduğunu kabul etsek bile günlük hayatımızda her olayın yorumlanışı şah-mat kadar kesin değildir. Yapay zeka uygulamalarında şu andaki güncel tartışmalar haber yazmak, sunmak ve sahte haberleri tespit etmek üzerinden yürüyor. Haber makaleleri eski makalelerdeki metni, görüntüleri, yapıyı analiz edilerek dijital olarak oluşturulabilir. Bu gibi durumlarda aranılanın ne olduğuna karar vermek sadece bir mühendislik zorluğu olarak değil felsefi olarak daha zordur. Mesela sahte haber nedir? Kime ve neye göre sahtedir? Dünya’nın bir köşesindeki bir siyasi örgütü tanımlayacak çizgi nerede çizilmelidir? Ya da güncel Antifa tartışmasına atıfta bulunursak antifaşist hareketin terörist mi değil mi olduğuna karar verilirken yapay zeka Trump ve şürekasına destek verir mi? Sahte haberler ya da trol hesaplar Facebook ve Twitter yönetim kurulları için ne anlama gelmektedir? Özellikle şiddet barındıran içeriği denetlemek için çalıştırdıkları düşük ücretli taşeron işçileri ya da ofislerini temizlemek için çalıştırdıkları göçmen işçileri göz önüne aldığımızda Facebook yönetim kurulunun sahte haber politikasına nasıl güvenilebilir?

Mahir Sayın, Yaşayan Marksizm Dergisi’nin son sayısında yayınlanan “Realist Ütopya” başlıklı yazısında zihinsel ve bedensel emeğin de önemli bir kesiminin artık kendi kendine karar verebilecek olan robotlara-bilgisayarlara aktarılacağından ama fiyat ve benzeri çıktıların da yine tekeller tarafından tayin edileceğinden bahsediyor. Deniz Kantar ise Siyasihaber’de yayınlanan “Kadınlar açısından işin geleceği ve yapay zeka” başlıklı yazısında yapay zekanın ürettiği bir dizi kadın düşmanı politikayı sıralamıştı.[6] Bu iki yazıya dayanarak ve yukarıdaki örneği de göz önüne aldığımızda yapay zekanın sahte haber bulma gibi bir uygulaması birçok farklı grubun tartıştığı ve girdi yaptığı bir şey olsaydı belki bir ihtimal bir yere varılabilirdi. Ama yapay zeka için hedefleri tanımlayan insanlar bu tekellerin el üstünde tuttuğu batı ülkelerinde yaşayan yüksek gelirli beyaz erkeklerden oluşan yapay zeka araştırmacıları ve mühendislerden oluştuğunda çözülmesi çok zor bir sorunla yüz yüze geliyoruz. Yanlış bilgilendirme, servetin dağılımı, adalet ve işçi hakları meselelerinin tanımlanması söz konusu olduğunda hedefleri tanımlayanların burjuva sınıfın çıkarlarını savunan bir grup olması bizi haliyle memnun etmiyor.

yig4

Yapay zeka insanlığı alt eder mi?

Buraya kadar yazılanlardan yapay zeka yazılımının basit ve dünyanın nasıl çalıştığını tahmin etmekte kötü olduğu anlamı çıkabilir. Elbette anlatılan bu değil. Sadece yapay zeka hakkında yapılan bu abartıyı biraz göz önüne sermek faydalı olacaktır. Zira bunun anlaşılması önemlidir; Netflix veya bilumum teknoloji topluluklarına kalsa yapay zekanın gezegeni ele geçirmesi an meselesi!

Yapay zeka oldukça iyi işler çıkarır. Bazen Amazon, Netflix veya Google Haritaların önerileri kadar basittir. Çok basit hedefler bazen çok sıra dışı sorunlar için bile ilginç ve insanları heyecanlandıracak şeyler üretebilir. Ama yapay zekanın günümüzde yaşamlarımıza hükmetmesinin başka bir nedeni sosyal fikirlerin estirdiği fırtınanın direkt olarak yapay zekayı desteklemesidir. Son 10 yılda soyuttaki bir bilime ya da bilim insanlarına (TEDx konuşmaları, sosyal medya grupları vb.) anlaşılması zor bir saygı payesi atfedilmesi artmıştır. Bu hem yapay zekayı hem de üzerinde çalışan insanları halkın üzerinde bir seviyeye çıkarır. Bize pompalanan yapay zekanın anlamayacağımız bir şey olmasıdır. Haliyle de rasyonel bilim için ne yaptığını bilen ve onu anlayan insanlara güveniriz.

Bu heyecanlanmanın altında yatan ikinci neden ise birçok insanın yapay zekayı olduğundan daha akıllı göstermesi yönündeki çabasıdır. Kontrolden çıkan yapay zeka araştırmaları ya da önümüzdeki hangi yıl tam otomatikleşmeye geçileceği konusunda sık sık haberler ve raporlar yayınlanır. Bunlarla birlikte Siri, Alexa ve Google asistan gibi yapay zeka sistemlerinde daha zeki hissi vermek için önceden kaydedilen seslerle kullanıcıları eğlendirmek için olağandışı sorulara cevaplar hazırlanır, insanlar bu yanıtlara şaşırır, güler ve sosyal medya hesaplarında paylaşır. Yapay zeka için artan ticari ilgi sayesinde, artık sadece belirli bir sistemi değil, endüstrinin durumunu bir bütün olarak abartmak için birçok finansal teşvik var. Tüm bunlar, yapay zekayı çevreleyen ‘hype’ın büyümesine yardımcı olur. Bu da yatırımları yönlendirirken hükümetlerin ve şirketlerin ilgisini artırır.

yig5

Bu heyecanın altına yatan üçüncü etki bilim kurgunun rolüdür. Yapay zeka düzenli olarak popüler kültürde son derece ileri bir düzeyde tasvir edilir. Yapay zekanın nasıl çalıştığını veya teknolojinin bu gelişmiş duruma nasıl geldiğini asla bilemediğimizden bilim kurgudaki bu gerilim de genellikle bu makinelerin bilinemez olmasından kaynaklanır. Birçok insan için bir yapay zeka sisteminin gerçekte nasıl çalıştığını öğrenmesi genellikle hayal kırıklığıdır. Hatta yapay zeka tekniği çözülmüş bir programın artık yapay zeka olarak görülmediğine bile rastlarız. Buna “Yapay Zeka Etkisi”(AI effect) diye bir isim bile takılmıştır. 1980'lerde, bir bilgisayarın satrançta bir insanı yenebileceği fikri bir rüyaydı. Bugün, Gary Kasparov'un IBM’in süper bilgisayar Deep Blue'suna kaybetmesinden on yıllar sonra bunun ilgi çekici bir yanı kalmadı. Çünkü Deep Blue, kazanan hamleyi bulana kadar milyarlarca olası hamleyi denediğini artık biliriz. Nasıl çalıştığını öğrendik ve sihir öldü.

Fakat yapay zeka etkisi de değişiyor. Yapay zeka ortamına artık makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi insanlara açıklanması çok daha zor olan teknikler hakim. Ve eğer teknikleri açıklamak zorsa, onlarla inşa edilen gerçek sistemler daha da zordur. İnsanlara belirli bir makine öğrenme sisteminin nasıl çalıştığı hakkında bir fikir verilebilir, ancak birçok derin öğrenme algoritması o kadar karmaşık, o kadar uzman ve o kadar soyut ki yapay zeka uzmanlarının bile iç işleyişini açıklamasının oldukça zor olduğu durumlar olabilir. Ancak bu gizem yapay zekanın nasıl olması gerektiğini tam olarak düşündüğümüz, yani filmlerde gördüğümüz yapay zekayı daha çekici hale getirir ve yapay zeka tiyatrosunu geliştirir.

Popüler kültürdeki tüm bu yapay zeka fırtınası halk için yapay zekayı anlayışlarının ötesinde konumlandırır. Halkın bunu modern ofislerinde yapay zekayı geliştiren dâhiler için bile bilinmeyen bir şey olarak hayal etmesi teşvik edilir. Daha tehlikeli olanı ise bunca cilalama ve spekülasyonun arasından gerçek teknolojik ilerlemeyi ayıklamak imkansız hale gelir. Dolayısıyla şu soruyu aklımızdan çıkarmamak gerekir: Akıllı olan gerçekten Siri mi yoksa Siri’yi besleyen tonla veriyi çok ucuza işleyen on binlerce insanın güvencesiz ve görünmez hale getirildiği kapitalist sistem mi?

yi6

Nasıl Direneceğiz?

Yapay zeka gerçekten yararlı olsun ya da olmasın hayatımızı değiştirmeye devam ediyor. Burada esas soru Lenin’in de sıkça sorduğu sorudur: Bu hangi sınıfın çıkarınadır? Yapay zeka sömürenler için tabi ki bu sömürüyü güçlendirmek için kullanılacaktır. Bugüne kadar yaşanan örnekler bize hep bunu gösterdi. İşe alım algoritmaları kadınlara ayrımcılık uyguladı, suçlu davranışını ölçen uygulamalar ırkçı kararlar verdi. Buradaki önemli nokta ise tüm bu kararların sorumluluğunu yapay zekanın üstüne yıkıp ırkçı ve ayrımcı yönetim kurulu politikalarını aklamak için de kullanılıyor oluşudur. Sanki işe alım uygulamaları için girilen hedef cinsiyetçi değilmiş, sanki suçluları inceleyen sistem ırkçı ve yozlaşmış hukuksal sistemden gelen verilerle beslenmemiş gibi rasyonel olanın bu çirkin kararlar olduğuna alışmamız gerektiği empoze ediliyor. Eldeki çürümüş kapitalist dünyanın verilerine yaslandığınızda alacağınız sonuç da ondan farklı olmaz. Yapay zekanın tek yaptığı şey bu çürümeyi biraz boyamaktır.

Yapay zeka sistemlerine karşı direnmenin çeşitli yollarını araştırmalıyız. Buna düşük maliyetli ve düşük karmaşıklığa sahip yollar arayarak başlayabiliriz. Yüz tanıma sistemlerini bozmak, çevrimiçi etkinliğimizi gizlemek veya “VPN”lerle karmaşık hale getirmek direnmenin önemli bir yoludur. Reklam engelleyiciler kullanmak interneti daha keyifli kullanmanın yanında hakkınızda kaydedilen bilgi miktarını da azaltır. Telefonunuza yüklediğiniz uygulamalar konum servislerini açmanız konusunda size yalvarır, böylece uygulamayı kullandığınız yeri kaydederler ve bu bilgileri şirketlere reklam hedef kitlesi diye satarlar. Bu günümüzde daha çok kişisel verilerin korunması sorunu olarak tartışılsa da aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin üzerimizde güç kazanmasının bir yoludur. Facebook ve Google gibi şirketler, verilerin aslında bir para birimi olduğunu bilir. Ne kadar çok veriye sahip olurlarsa, o kadar çok şey keşfedebilir ve sistemleri o kadar değerli olur. Gelecekte, çevrimiçi hayatımızda kasıtlı olarak yanlış verileri paylaşan yazılımlara ihtiyacımız olabilir. Biz karşı adımları attıkça şirketler de yöntemlerini geliştirecek ve bu bir taktiksel savaşa dönüşecektir. Önemli olan şirketlerin bizim kim olduğumuzu tam olarak görmelerine engel olmaktır.

Direniş sosyal olarak da gelişmelidir. Bütün önemli araştırmalar maalesef devlet, istihbarat, askeriye ve sivil olarak da dev tekeller tarafından fonlanmakta ve araştırmacılar da buna göre konumlanmaktadır. Araştırmanın insana yarayacak gibi görünen yanını öne çıkarıp, egemenlerin bunu nasıl kullanacakları geriye itilmektedir. Sonuçta en iyi araştırmacılar egemenlerin yanında ve zihin yapısında karar kılmaktadırlar. Dolayısıyla yapay zeka ‘cemaatinin’ hakim zihniyeti parçalanmalı ve yapay zeka üzerine çalışan mühendis ve araştırmacıların eleştirel düşünmelerini sağlamak ve teşvik etmek gerekir. Dahası işçi sınıfından yana konumlanan insanları yapay zeka çalışmalarına teşvik etmek ve bu teknolojiyi daha fazla insanın ele alması daha verimli bir yol olabilir. Bu emekten yana olan teknoloji topluluğunun iyi organize olması ve çok çalışması gereken bir alandır. Aynı zamanda yapay zekanın toplumdaki rolünü değiştirmek bizi kontrol etmek için konumlandırılmış bir teknoloji üzerinde kontrolü geri almamızı sağlayacak bir yolun başlangıcıdır.

Yapay zekanın karmaşık ve gizemli olduğu fikrini parçalamalıyız ve gazetecileri, akademisyenleri ve diğer grupları yapay zekayı diğer insan çabaları gibi görmeye başlamaya teşvik etmeliyiz. Daha az yapay zeka değil, daha erişilebilir bir yapay zeka talebimiz olmalıdır. Yapay zeka daha kolay anlaşıldığında daha az büyülü olacak, insanların zihnindeki karmaşa durulduğunda, manipülasyon daha zor hale gelecek ve suç işleyen şirketlerin “makine hatası” bahaneleri yerine açgözlülükleri daha net ortaya çıkacaktır.

Ama en nihayetinde kara dayalı kapitalist dünya düzenini parçalamak yapay zekayla ilişkili gücü etkisiz hale getirir ve onun iyilik için kullanılma olasılığını arttırır. Yapay zekayı çevreleyen ve aslında verimli yönde gelişmesini de engelleyen kapitalist yapıyı parçalarsak dünyanın yapay zeka ile olan ilişkisini de değiştirebiliriz. Böylece yapay zeka korktuğumuz bir şeyden, anladığımız, tartışabildiğimiz, talep ve müzakere edebildiğimiz bir şeye dönüşür. Gerçekten de, yapay zekaya karşı savaşmanın en önemli yollarından biri, teknolojinin kendisini doğrudan bozmanın yanı sıra, onu çevreleyen devletler ve işletmelere saldırmak ve parçalara ayırmaktır. Bu yapıldığında sadece bilimin üzerindeki sis perdesi kalkmış olmayacak aynı zamanda yapay zekayı kendi zincirlerinden de kurtarmış oluruz.

 

Not: Yazı esas olarak Notes From Below dergisinden Mike Cook imzalı “A Basic Lack of Understanding” makalesine dayanmaktadır. Çeviri yapmak yerine güncel veri ve yorumları katarak yayınlamak daha uygun görülmüştür.

 

 

[2] “The search process itself is not based on brute force but on something akin to [human] imagination. In the game of Go we need this incredibly complex intuitive machinery that we only previously thought to be possible in the human brain,” said David Silver of Google DeepMind, the lead author of the study. https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/google-alphago-computer-beats-professional-at-worlds-most-complex-board-game-go-a6837506.html

Benzer Haberler

Son Haberler

Popüler Haberler