Yapay zekâ, mevcut haliyle, sanal asistanlar ve öneri algoritmaları gibi sıradan meselelerden sağlık teşhisi ve finansal karar verme gibi daha kritik alanlara kadar hayatımızın çeşitli yönlerine nüfuz etmeye devam ediyor. Dilimize "üretken yapay zekâ" sistemleri olarak çevrilen "generative AI" sistemleri, Open AI şirketinin ChatGPT uygulaması ile birlikte toplumun her kesiminde geniş yankı uyandırdı. Bir sene içerisinde milyonlarca kullanıcıya ulaşan ChatGPT, derin öğrenme yöntemlerinden biri olan büyük dil modelleriyle (LLM) insan ve makine arasındaki etkileşiminde yeni bir çağ başlattı.
Tüm bu gelişmeler paralelinde teknoloji ve endüstri uzmanları sık sık yapay zekanın erdemlerini yüceltmekte, verimliliğini ve karmaşık sorunları çözme potansiyelini vurguluyor. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) ve Stanford Üniversitesi'nde yapılan bir araştırma da üretken yapay zeka sistemlerinin işçilerin performanslarını yüzde 14 oranında artırdığını ortaya koydu [1]. Dolayısıyla yapay zekânın sadece bir araç değil; yaşama ve çalışma şeklimizi dönüştüren, süreçleri daha hızlı ve daha verimli hale getiren bir devrim olduğunun altını çizmek önemli.
Bu durum, her ne kadar kamuoyu tarafından büyük bir ilgiyle karşılansa da birçok bilim insanı, yapay zekadaki bu ani ve kontrolsüz hızlanmanın kaygı yarattığını düşünüyor. Öyle ki geçtiğimiz yıl içerisinde dünya genelinde birçok araştırmacı, geliştirici veya düşünür, yakın zamanda tüm yapay zekâ laboratuvarlarının GPT-4'ten daha güçlü sistemlerin geliştirilmesine en az altı ay ara vermesi çağrısında bulundu. Bu açık mektup, önde gelen yapay zekâ araştırmacılarının Elon Musk, Steve Wozniak ve Yuval Noah Harari gibi ünlü isimler tarafından da imzalandı. Mevcut endişenin odağında ise yapay genel zeka (artificial general intelligence) (AGI) ile ilgili tartışmalar bulunuyor. Ancak yapay genel zekanın tanımlanması kadar mitleştirilmesi de oldukça problemli. Öyle ki dünya, "zeka"yı tanımlamakta bile henüz net ve kapsamlı bir uzlaşıya sahip değilken yapay zekanın daha "bilinçli" bir formunu tanımlamak ve düzenlemek oldukça zor.
Deus Ex Machine: "Yapay Genel Zeka"ya Geçiş
Teknolojik ilerlemenin amansız yürüyüşü, bizi yapay zekanın ve onun daha gelişmiş bir formunu tasvir eden yapay genel zekanın ortaya çıkışı ve evrimiyle tanımlanan yeni bir çağın eşiğine getirdi. Ancak insan zekâsına benzer genel bilişsel yeteneklere sahip, çeşitli bilgi ve komutu işlemenin ve uygulamanın mümkün olduğu söz konusu sistemi ifade etmek için kullanılan bu kavramın tanımıyla ilgili henüz net bir uzlaşı yok. Öne çıkan tanımlar yapay genel zekayı çok çeşitli görev ve alanlarda bilgiyi anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip bir yapay zekâ biçimi olarak değerlendiriyor. Fakat yapay genel zeka, çok daha geniş bir kullanım alanına uygulanabilir. Yine bilişsel esneklik, uyarlanabilirlik ve genel problem çözme becerilerini içerir. Özetle yapay genel zekâ, günümüz yapay zekasının göreve özgü yeteneklerinden önemli bir sıçramayı temsil ediyor. Diğer bir ifadeyle insan zihninin çok yönlülüğüne ve uyarlanabilirliğine sahip bir yapay zekâ olarak değerlendirilebilir.
Bu önemli kavşakta dururken, yapay zekanın potansiyel evrimlerini ve olası yapay genel zekanın beraberinde getireceği potansiyel etkileri düşünmek gerekiyor. Zira OpenAI CEO'su Sam Altman, geçtiğimiz haftalarda verdiği bir röportajda yapay genel zekanın "makul derecede yakın bir gelecekte" geliştirilebileceğini ifade etti. Öte yandan bazı araştırmacılar ise yapay genel zekayı fütüristlerin fantezisi olarak değerlendirip bilinçli makinaların gerçekleşmesini çok uzak gelecekte mümkün olabileceğini iddia ediyor.
Yapay Genel Zekânın Potansiyel Etkileri
Yapay genel zekâ fikrinin savunan araştırmacılar arasındaki ayrım ise dikkat çekici. Bir grup, teknolojik determinizm ekseninde yapay genel zekanın yeni gezegenlerin keşfinde ya da kanser tedavisinde umut vadetme potansiyelini dile getiriyor. Buna ek olarak enerji tüketiminin optimize edilmesinde ya da sürdürülebilir ekosistemlerin geliştirilmesinde yapay genel zekadan yararlanılma potansiyeline dikkat çekiliyor.
Diğer grup ise olası bir yapay genel zekâ devriminin hem varoluşsal hem de sosyo-ekonomik olarak öngörülemez sonuçlar doğuracağına dair şüpheleri dile getiriyor. Öyle ki yapay zekâ alanındaki öncüllerinden farklı olarak, yapay genel zekânın karar verme, problem çözme ve yaratıcı düşünme gerektiren görevleri yerine getirme potansiyeline sahip olacağı ifade ediliyor. Bu değişim, işlerin önemli ölçüde form değiştirmesine yol açabilir ve mesleki eğitim ve öğretime yaklaşımın yeniden yapılanmasını gerektirir.
Bir diğer temel endişe, insan yeteneklerini aşabilecek bir zekanın "öngörülemezliği" ile ilgili. Bu durum bilim kurgu literatürünün favori temalarından olan kendi gündemlerini geliştirebilen ve hedefleri insani değerlerle uyumsuz olduğunda ya da hizalanmadığında zarara yol açabilen bir yapay genel zekaya ilişkin varoluşsal endişeyi de içeriyor. Aslında yeni yapay zekâ ile birlikte tartışılmaya başlayan teknolojinin kontrolüne ilişkin etik ikilemler, transhümanizm gibi insan doğasının da ötesinde yeni tartışmaları alevlendirmesi olası.
Yapay genel zekanın mevcut sosyoekonomik eşitsizlikleri daha da derinleştirme ihtimali de bir diğer önemli endişe olarak ele alınabilir. Örneğin bu denli güçlü teknolojiye erişim belirli güç odakları ve büyük teknoloji şirketleriyle sınırlı kalabilir ve bunun sonucu olarak sosyoekonomik açıdan ayrıcalıklı olanlarla olmayanlar arasındaki uçurum daha da derinleşebilir.
Buradaki kilit nokta ise yapay genel zekâ yönetişiminin ve etik çerçevesinin belirlenmesi ile ilgili. Nitekim önde gelen yapay zeka araştırmacıları, gelişimin küresel standartlar ve etik normlarla uyumlu olmasını sağlamak için uluslararası işbirliği çağrıları yineliyor. Bu şu an için pek mümkün gözükmese de hükümetler inovasyonun teşviki ile kamu çıkarlarının korunması arasında denge kurmak gibi karmaşık bir görevle karşı karşıya kalıyor.
Mevcut Düzenlemeler ve Hızlanma Problemi
Son yıllardaki yapay zekâ araştırmalarının sıkça tekrarlanan ve demode olmuş mottalarının başında yapay zeka risklerinin azaltırken yapay zekanın faydalarından yararlanmak için "sorumlu" bir düzenleyici çerçeve gerekliliği geliyor. Hiç şüphesiz bu çerçeve, teknolojinin kötüye kullanıma karşı önlemlerle yapay zekanın faydalarına dengeli ve eşit erişim sağlanması açısından önemli. Ancak mevcut yapay zekâya yönelik düzenleyici politikalar ve yasal arka plan göz önüne alındığında mevcut düzenlemeler oldukça geride kalıyor. Nitekim yenilikçi ve proaktif düzenlemeler üretmeye yönelik adım atan ülkeler yapay zekâ yarışının bir diğer oyun sahasını yapay zeka düzenlemeleri olarak belirledi.
Geçtiğimiz günlerde AB, yapay zekâ düzenlemesi üzerinde uzlaştı ve yakın dönemde bunun yasalaşarak yürürlüğe girmesi planlanıyor. Diğer önemli aktörler ABD ve Çin'de de benzer yönde bir eğilim var. Ancak henüz tanımlamakta dahi zorlandığımız bu karmaşık teknoloji ve gelişiminin düzenlenebilir ve kontrol edilebilirliği büyük bir soru işareti.
Hiç şüphesiz yapay zekâ düzenlemeleri kaçınılmaz olmakla birlikte böylesine "dinamik" teknolojik ilerlemenin içerisinde belli bir standart veya normlar oluşturmak çeşitli zorluk ve riskleri beraberinde getiriyor. Söz konusu zorlukların ilki yapay zekanın dinamik doğasında yatıyor. Bunun doğal bir neticesi olarak da yapay zekâ sistemlerinin özünü statik bir tanımda kapsamayı zorlaştırıyor. Öyle ki yapay zekâ makine öğreniminden doğal dil işlemeye ve robotiğe kadar çok çeşitli teknolojileri kapsayan geniş ve hızla gelişen bir alan. Yapay zekâ uygulamalarının bu genişliği, yapay zekayı tek ve evrensel olarak üzerinde uzlaşılmış bir şekilde tanımlamayı zorlaştırıyor.
Nihai olarak yapay zekanın açık ve tutarlı bir tanımının olmaması, sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımını yönetmeyi amaçlayan düzenleyici çabalar için önemli zorluklar oluşturuyor. Yapay zekâ gelişmeye devam ettikçe, mevcut tanımlar modası geçmiş veya alakasız hale geliyor. Dolayısıyla düzenleyici çerçevelerin de yetkinliğini tekrar sağlayabilmesi için sık sık tanım veya çerçeve güncellemesi yapması gerekiyor. Bu bağlamda yasal açıdan sürekli güncellemeler yapmak, siyasi veya hukuki açıdan önemli bir sorun.
Diğer bir ifadeyle düzenleme veya kurallar, yapay zekayı geriden takip ediyor. Buna ek olarak düzenlemelere ve standartlara yönelik bir diğer şüphe ise "hızlanma problemi", söz konusu yakalama sorunuyla ilişkili. Bu sorun yapay zekâ düzenlemeleri özelinde mevcut yasal ve politik düzenlemelerin teknolojideki gelişmeleri takip edip buna uygun çözümler üretmekte yetersiz veya geri kalması olarak tanımlanabilir. Öyle ki üretken yapay zekâ sistemlerinin bir senede kat ettiği mesafe bunun en somut örneği. Open AI şirketinin verilerine göre ChatGPT 3.5 ve ücretli ChatGPT 4 modelleri arasındaki bilgi işleme ve üretme kapasitesi açısından on kat fark olduğu iddia ediliyor. Aynı firmanın bir sene içerisinde çıkardığı bir model üst uygulamasında bile böyle bir işlem kapasitesi farkı varken mevcut yapay zekâ ekosistemindeki uygulamaların tümünü kapsayacak standartlar bütünü oluşturmak hayli zor.
Diğer tarafta ise teknoloji geliştiricileri ve yapay zekâ endüstrisi, düzenlemelere karşı bir eğilim ve tutuma sahip. Zira teknoloji düzenlemeleri, çoğu zaman büyük şirketler tarafından ilerlemenin önüne konulmuş bir set olarak nitelendiriliyor ve rekabetçi avantajı kaybettireceğine yönelik söylemleri de beraberinde getiriyor.
AB'nin yakın zamanda hazırladığı çalışma da tüm bu sorunları çözmek hedefine sahip. Nitekim AB, 2021'de yapay zekâ düzenlemelerinin ilk taslağını hazırlarken bunun küresel bir standarda dönüştürme sinyalini vermişti. AB kendisini dijital düzenlemenin ön saflarında konumlandırırken, anlaşma dünyanın ilk kapsamlı yapay zekâ yasal çerçevelerinden birini resmi olarak kabul etme yolunda önemli bir adımı temsil ediyor. AB Yapay Zekâ Yasası (EU AI Act ya da AIA), Avrupa'da yapay zekanın geleceğini şekillendirmeyi ve yapay zekâ sistemlerinin etik tasarımı, geliştirilmesi ve dağıtımı için küresel bir ölçüt oluşturmayı vaat ediyor.
Ancak burada geleceği ilgilendiren asıl mesele, teknolojinin yapay genel zekaya doğru evrimi ve bunun düzenlenmesi veya kontrol edilmesi. Her ne kadar üretken yapay zeka sistemlerinin şeffaflık ve bazı denetleyici düzenlemeler ile etik sınırlar içinde hareket edebilmesi mümkün olsa da belli bir hesaplama eşiğini aşan ve yüksek sistemik risk taşıyan modellerin nasıl düzenleneceği büyük bir soru işareti. Örneğin AB Yapay Zeka Yasası'nda olası yapay genel zeka evrimine yönelik bazı tedbirler bulunsa da bu tedbirler yapay genel zekânın gerçekleşmesiyle beyhude bir çaba olarak kalabilir.
Sonuç olarak yapay genel zekaya doğru giden dönüşüm sürecinde yeni bir dönemin eşiğindeyiz. Yapay zekâ ve tekillik (singularity) uzak varsayımlar gibi görünse de mevcut yapay zeka uygulama ve modelleri algımızı şekillendiriyor. Bu noktada yapay zekanın kontrolü ve düzenlenmesinde bir standart oluşturma çabaları olsa da bunlar yalnızca başlangıç adımları. Özellikle potansiyel risklerin öngörülmesi ve bunlara karşı önemlerin geliştirilmesi, en azından yaklaşım olarak benimsense de politika uygulayıcı ve yasa koyucuların teknolojinin hızına nasıl yetişeceği hala cevapsız. Hızla gelişen teknolojik ortamda ilerlerken yenilik ve sorumluluk arasında bir denge kurmak kolay olmayabilir. Dolayısıyla yapay zekâ düzenlemelerinin geleceği belirsiz olsa da önümüzdeki yılların öne çıkan tartışmalardan biri olacağına şüphe yok.
Şimdiki yapay zekâ teknolojileri yetenek ve hızlarıyla bizleri şaşırtmayı başarsa da kendinin farkında olan yapay biliş, hâlâ ulaşılması güç bir hedef olarak görülebilir ve bu kavram hep teoride kalabilir. Yapay genel zekanın gerçekleşip gerçekleşmeyeceği hâlâ tartışma konusu olmakla birlikte, makine öğrenimi, doğal dil işleme ve yapay sinir ağlarında kaydedilen önemli ilerlemeler, bizi bu tür bir ufka doğru ne kadar hızla ilerlememiz gerektiği konusunda düşünmeye itiyor.
Yapay genel zekanın gerçekleşmesi, sadece teknolojik bir başarı değil, aynı zamanda etik, sosyal ve politik pek çok meydan okumanın da başlangıcı olabilir. Bu yolda teknolojinin sınırlarını zorlarken, insanlığın kendi sınırlarını da yeniden değerlendirmesi gerekecek. Yapay genel zekâ, sadece yapay zekanın değil, insan zekasının ve ruhunun da bir testi olacak. Bu test en az Turing Testi kadar sofistike olabilir.
[1] https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf
