AI Patlaması nı Yeniden Düşünmek başlıklı Soumaya Keynes’in Prof. Dr. Daron Acemoğlu ile gerçekleştirdiği bu söyleşiyi başlığa tıklayarak İngilizce orijinalinden dinleyebilirsiniz: Rethinking the AI boom, with Daron Acemoğlu
Soumaya Keynes 2010’larda robotların işlerimizi elimizden alıp almayacağı hakkında birçok derin düşünce okuduğumu hatırlıyorum. Şimdi 2020’lerin ortalarındayız ve bence daha iyi bir soru, robotların işlerimizi nasıl yeniden şekillendireceği. Burada “robotlar” terimini biraz geniş anlamda kullanıyorum. Aslında teknoloji, otomasyon ve tabii ki yapay zekadan bahsediyorum. Bu haftaki bölümümüzde AI’nın ekonomisini konuşacağız. Ne kadar dönüştürücü olacak? AI Patlaması
Soumaya Keynes ile The Economics Show programında MIT’de Ekonomi Profesörü ve “Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity” kitabının yazarı Daron Acemoğlu ile birlikteyiz. Daron, merhaba!
Daron Acemoğlu Teşekkürler, Soumaya. Burada seninle olmak harika. AI Patlaması
Soumaya Keynes Bu sohbet için burada olman beni çok heyecanlandırıyor. Peki, aptalca bir soruyla başlayalım. Bir ölçek hayal edin, birden ona kadar. Bir, AI’nin hiçbir pratik etkisi olmayacağını düşündüğünüz bir durum. On ise AI’nin hayatımızın hemen her boyutunda radikal bir dönüşüm yaratacağını düşündüğünüz bir durum. Bu ölçekte neredesiniz?
Daron Acemoğlu Bence birçok olası gelecek var ve bu bizim seçimimize bağlı. Bir mümkündür çünkü bu AI sistemlerinin yetenekleri, savunucularının iddia ettiği kadar büyük değil. Eksi sekiz veya dokuz mümkündür çünkü bu sistemleri hem üretim sürecinde hem de iletişimde gerçekten yanlış kullanabilir, insanları manipüle edebiliriz. Daha fazla eşitsizlik ve birkaç teknoloji şirketinin daha fazla egemenliğini yaratabiliriz.
Ve belki yedi veya sekiz pozitif bir sonuç mümkündür, eğer bu sistemleri aslında işçilere, daha iyi iletişime ve insanların kendi verilerini ve ekosistemlerini çok daha iyi kontrol etmelerine yardımcı olacak şekilde kullanırsak. Ancak mevcut politika yolunda ve teknoloji sektörünün mevcut piyasa yapısında muhtemelen nerede olacağımızı sorarsanız, yaklaşık eksi altı derim.
Soumaya Keynes Tamam. Sanırım burada bir tür genişletilmiş bir spektrum oluşturdunuz; eksi on çok dönüştürücü ve korkunç, on ise çok dönüştürücü ve harika bir sonuç anlamına geliyor. AI Patlaması
Daron Acemoğlu Kesinlikle.
Soumaya Keynes Ve sıfırda hiçbir şey olmamış oluyor. Tamam, sanırım buna bağlı olarak soracağım soru, son iki-üç yılda bu ölçek üzerinde herhangi bir değişiklik yaşadınız mı? Büyük dil modellerinde gördüğümüz şaşırtıcı ilerlemeler gibi gelişmeler sırasında?
Daron Acemoğlu Ben oldukça inatçıyım.
Soumaya Keynes Yani hayır.
Daron Acemoğlu Yani, evet. Bakın, ChatGPT‘nin ortaya çıkmasıyla birlikte, hem başkalarının hem de benim yaptığım birkaç sorguya karşılık gelen, insan benzeri ve nispeten sofistike yanıtlar verebilme yeteneğiyle ilgili bazı gösterimlerden şaşırmadığımı söylesem kesinlikle yalan söylemiş olurum.
Yani, evet, şaşırdım. Ancak sonra, bilgi üretmenin çok basit bir yapısına dayanan tek bir mimariden beklediğiniz birkaç şeyi çok iyi yapabilen, ancak bunun ötesine geçerek üretim sürecinde gerçekleştirmemiz gereken birçok daha sofistike görevi yerine getiremeyecek bir “tek numaralık bir at” olduğu varsayılan, varsayılan pozisyonuma geri döndüm. AI Patlaması
Soumaya Keynes Pekala, şimdi bunu biraz daha spesifik hale getirmeye çalışalım çünkü bu yılın başlarında bir çalışma belgeniz yayımlandı. Bu, atılan bazı abartılı rakamlar üzerinde bir gerçeklik kontrolü gibiydi. Sizin sayınız, AI’nin verimlilik artışı, GSYİH gibi şeyler üzerindeki etkisi konusunda oldukça karamsardı. O oldukça muhafazakar sayıya nasıl ulaştığınızı açıklayarak başlayabilir misiniz?
Daron Acemoğlu Ah, sayımın kötümser değil, gerçekçi olduğunu söyleyebilirim. Bakın, bence sonunda, yapay zeka da dahil olmak üzere herhangi bir teknolojinin makroekonomi üzerindeki etkisi iki şeye bağlı olacak. Birincisi, üretim sürecinde yaptığımız ve ekonomistlerin “görevler” olarak adlandırdığı şeylerin ne kadarının etkilendiği ve bu etkiden ne kadar verimlilik artışı veya maliyet tasarrufu elde edebileceğimizdir. Yapay zeka söz konusu olduğunda, yaklaşık 10 yıl içinde inanılmaz bir atılım olmadıkça, ki bu pek olası değil, yapay zekanın, fiziksel bileşenlerin önemli olduğu alanlarda pek etkisi olmayacak çünkü robotlarla entegre olmayacak.
Yani, esas olarak ofiste ve bilgisayar başında yapabileceğiniz yalnız bilgi işleme görevleri etkilenecek. Ve bu görevler, üretim sürecinin içerdiği görevlerin büyük bir kısmını oluşturmuyor. Bunu daha resmi olarak yapmak için yaklaşımımı, mevcut büyük dil modellerinin, bilgisayar görme teknolojisinin yeteneklerinin detaylı analiziyle elde edilen sayılara dayandırıyorum ve zaman içinde nasıl değişeceğine dair bir tahmin yapıyorum. AI Patlaması
Bu sayıları alıyor, mesleklere yansıtıyorum ve bu mesleklerin ekonomide ne kadar önemli olduğunu hesaplıyorum. Daha sonra, AI’dan ne kadar verimlilik kazancı elde edileceğine dair nispeten dikkatli, rastgele kontrollü deney türünde bir değerlendirmeye dayanan başka bir dizi sayı alıyorum. Bazı deneyler neredeyse çevrimiçi laboratuvar deneyleri gibi yapılmış. Ve bazıları, şirketlerin bu tür chatbot faaliyetlerini benimsediği sırada verilerini paylaşmaları sayesinde yapılmış ve böylece, örneğin müşteri hizmetleri temsilcilerinin müşterilere hizmet verirken nasıl daha verimli hale geldiklerini görebiliyorsunuz.
Buna dayanarak, ekonomik faaliyetlerin yaklaşık %4,6’sının etkileneceğini ve bunun %15 gibi bir maliyet tasarrufuna yol açacağını hesaplıyorum ve bu iki sayıyı birleştirirseniz, toplam faktör verimliliğinde, yani ekonomistlerin en sevdiği verimlilik ölçütünde %6’lık bir artış elde edersiniz. Bu da GSYİH büyümesine çevrildiğinde, yaklaşık %1 GSYİH büyümesine eşdeğer olur. Yani bu 10 yıl içinde demek oluyor ki, yılda yaklaşık %0,1 GSYİH büyümesi elde ediyorsunuz, ki bu, fena değil ama dönüştürücü de değil.
Soumaya Keynes Diğer araştırmalar çok daha büyük rakamlar buldu, değil mi? Yani, Goldman Sachs, McKinsey gibi kuruluşlar. Neden daha iyimser olduklarını düşünüyorsunuz?
Daron Acemoğlu Çok daha büyük rakamlar elde etmenin üç yolu var. Birincisi, çok daha büyük bir görev kesiminin etkileneceğini varsaymak veya tahmin etmek. İkincisi, çok daha büyük verimlilik kazançları veya maliyet tasarruflarını hesaba katmak. Ya da üçüncüsü, bu yaklaşımın diğer büyük şeyleri kaçırdığını söyleyebilirsiniz, örneğin, aniden tüm bilimsel keşif sürecinin, yeni materyallerin, yeni ürünlerin, yeni hizmetlerin devrim niteliğinde değişeceğini ve bu nedenle her şeyin daha üretken hale geleceğini öne sürebilirsiniz.
Sonuncusunu iddia eden insanlar var. Bu nedenle, McKinsey Global Institute veya Goldman Sachs’ın rakamları en uç örnekler değil çünkü önümüzdeki 10 yıl içinde tekilliğe ulaşacağımızı, sınırsız çıktı elde edeceğimizi, daha fazla, üstel büyümeden daha fazla yeni fikir ortaya çıkarabileceğimizi, ya da AI’nin sürekli olarak kendini geliştirebileceği bir aşamaya ulaşabileceğini ve bu yüzden bize ihtiyaç duymayacağını düşünen insanlar var. Ya da bazı senaryolarda, tamamen beynimize entegre olarak yeteneklerimizi genişletebilir. Bilim kurgu harika ama bazı tuhaf fikirleri de beraberinde getiriyor. Örneğin Goldman Sachs ve IMF, ekonominin çok daha büyük bir kısmının AI tarafından etkileneceğini ima eden rakamlar kullanıyorlar.
Soumaya Keynes Evet, ben de bu konuda Goldman Sachs ile çalışıyordum. Yani aslında tutarsızlığın ilk bakışta göründüğü kadar büyük olduğundan emin değilim çünkü temelde sizin analizinizde, önümüzdeki 10 yıl içinde neler olabileceğine bakıyorsunuz. Goldman Sachs’ın sayısı, 10 yıllık bir dönemde ne olabileceğini tanımlıyor, ancak bu 10 yılın şimdi başlaması gerekmiyor, değil mi? Yani onlar diyor ki, bakın, bu şey devreye girdiğinde, gerçekten büyük bir etkisi olabilir. Sanırım %15’lik bir verimlilik artışı öngörmüşlerdi. Ancak bu on yıl 2030’dan sonra başlayabilir diyorlar, değil mi? Henüz orada değiliz. Yani bir anlamda, onların iyimserliği, sizin önümüzdeki 10 yıl için söylediğiniz gerçekçilikle tutarlı olabilir.
Daron Acemoğlu Bu bir şey. Bir diğeri ise, Goldman Sachs’ın çok sofistike, çok büyük ve çok heterojen bir organizasyon olduğudur. Goldman Sachs ekosisteminde benim kadar kötümser veya gerçekçi olan insanlar olduğu gibi, daha iyimser olanlar da var. Yani bu da bir karmaşıklık yaratıyor.
Soumaya Keynes Goldman Sachs’ın tarihten çıkardığı örnekler hakkında ne düşünüyorsunuz? Çünkü temelde tarihe bakıyorlar ve diyorlar ki, elektrik motoru vardı, kişisel bilgisayar vardı ve bunlar benimsendiği 10 yıllık süreçte, aslında oldukça dramatik verimlilik artışları sağladınız. Neden yapay zekanın bu iki teknolojiden bu kadar farklı olacağını düşünüyorsunuz?
Daron Acemoğlu Bu harika bir soru, ancak birçok fark da var. İlk olarak, bu tür durumlarda çok dikkatli olmalısınız. Gerçekten nerede benimsendikleri önemlidir. Bilgisayar devriminin ilk 20 yılı, verimlilik kazancına pek katkı sağlamadı. Bu çok, çok yavaş bir süreçti. Aynı şey elektrikli makineler için de geçerlidir. Elektrikli makineler, ilk prototiplerin kullanılmasından ancak 15-20 yıl sonra kitlesel olarak kullanılmaya başlandı. Yani bu karmaşık bir durum. İkincisi, genel amaçlı olduğu iddia edilen her teknoloji gerçekten genel amaçlı değildir. Örneğin, interneti benim gözümde bu kadar özel kılan şey, birçok farklı sektörü ve birçok farklı hizmeti gerçekten etkilemesi ve aynı zamanda birçok yeni şey yapma olanağı sunmasıydı.
Bence yapay zeka, internetle aynı seviyeye ulaşmayacak. Yapay zekanın bazı harika yetenekleri var, ancak şu anda yaptığımız her şeyi etkileme ve birçok yeni şey yaratma konusunda aynı genişliğe sahip değil. Belki olabilir, ama bu olduğunda belki buna yeni bir teknoloji adını vereceğiz, belki bu başka on yıl sürecek, ve benzeri.
Soumaya Keynes Daha heyecan verici olduğunu düşündüğünüz herhangi bir kullanım durumu olup olmadığını sorabilir miyim? Yakın zamanda FT’de kodlama hakkında bir makale vardı, değil mi? Yani, yapay zekanın kodlamayı daha verimli hale getirmek için kullanılması, bu, onların…
Daron Acemoğlu Harika. Evet, bu zaten gerçekleşmekte olan bir durum ve AI bu alanda zaten ortalamadan daha fazla verimlilik sağlıyor çünkü bu AI için çok uygun bir görev. Yani, aslında kodlamanın tamamı değil. Aslında, kodlamanın bazı çok bütüncül, yargıya dayalı kısımları var, özellikle farklı süreçlerin bir araya gelmesini gerektirenler. Hedef nedir, bunu nasıl başaracaksınız gibi şeyler daha çok. Kodlamanın çok zaman alıcı olabilecek bazı rutin kısımları vardır. Ve AI için bu çok kolay çünkü esasen çok iyi düzenlenmiş bir kütüphaneden bir şey alıyorsunuz ve kodlayıcının hedefi hakkında verilen bazı temel talimatlarla bunu nasıl değiştireceğinizi biliyorsunuz. Yani bu çok iyi çalışıyor.
Sonra AI’nın doğru uygulanması halinde önemli, olumlu bir etki yaratabileceği birçok başka şey var. Örneğin, hükümet hizmetlerini çok daha verimli ve hızlı bir şekilde sunmak için AI kullanabileceğimizi düşünüyorum, özellikle gelişmekte olan dünyada, not alabilecek insan sıkıntısı çekilen yerlerde. Mahkeme sisteminin nasıl işlediği hakkında bilgi eksikliği var. Sağlık bilgileri nasıl aktarılabilir konusunda bilgi eksikliği var. Yani, bunu hedefe yönelik bir şekilde yaparsanız, yapabilirsiniz.
Bence eğitim sektöründe AI’yı doğru şekilde kullanabileceğiniz daha büyük bir proje var. Örneğin, öğretmenlere hangi tür öğrencilerin hangi tür materyallerle zorlandığını anlamalarına yardımcı olmak ve müfredatı veya pedagojik yaklaşımları gerçek zamanlı olarak nasıl değiştirebileceğinizi öğrenmek için. Bu şu anda yapabileceğimiz bir şey değil çünkü hiçbir AI şirketi bu alana yatırım yapmıyor.
Soumaya Keynes Bu konuda geri adım atabilir miyim? Sanırım bazı şirketler, edtech şirketleri, AI destekli ders kitapları gibi şeyler kullanmaya çalışıyorlar, değil mi? AI Patlaması
Daron Acemoğlu Evet, ama bu çok farklı. Khan Academy gibi şirketlerden büyük bir baskı var. Bu, edtech alanıdır. Ve onların bir yaklaşımı var ki bence bu işe yaramayacak. Amaçları, öğretmenlerin yerini almaktır. Öğretmenlerin yaptığını daha maliyet etkin bir şekilde yapmak ve tabii ki bunu paraya çevirmek istiyorlar.
Ben öğretmenlerin gerekli olduğuna büyük bir inancım var. Öğrenme, insan teması, insan deneyimi ile ilgilidir, bu yüzden öğretmenleri güçlendirmek istiyorsunuz. Yani benim vizyonum, sadece eğitimde değil, birçok farklı alanda, daha fazla insanı istiyoruz ve AI’nın daha fazla ve daha iyi insan temasını mümkün kılmasını istiyoruz. Oysa teknoloji endüstrisi, öğretmenlerden kurtulun, size LLM’ler vereceğiz, size otomatik ders kitapları vereceğiz, size otomatik notlama vereceğiz diyor. Bu, öğretmenlerin yerine teknolojiyi ve öğrenci arasındaki doğrudan teması ikame etmekle ilgilidir. Ve bu şu ana kadar işe yaramadı. Ve bence bu işe yaramayacak.
Soumaya Keynes Pekala. Tekrar tarihe dönebilir miyim ve yapay zeka ile ilgili beklentiler ve bu teknolojinin ne gibi etkiler yaratabileceği açısından şu anda yaşadığımız anla en iyi örtüşen tarihsel paralelliğin ne olduğunu sorabilir miyim?
Daron Acemoğlu Pekala, bence mükemmel bir benzetme yok ama öğrenebileceğimiz birçok tarihsel dönem var. Bence en ilgili olanı İngiliz Sanayi Devrimi’dir, kısmen çok ilginç bir hikaye olduğu için ve kısmen de sıkça yanlış anlatıldığı için. 250 yıl önce Sanayi Devrimi’nden beri daha iyi makinelerin, bilimsel bilginin ve diğer şeylerin üretim sürecine uygulanmasının başlamasıyla yaşıyor olmamızın inanılmaz derecede şanslı olduğu kesinlikle doğrudur.
Ancak Sanayi Devrimi’nin ilk 80 yılının çalışan insanlar için korkunç olduğu da doğrudur. Büyük eşitsizlikler getirdiler, devrim niteliğinde verimlilik kazançları pek yoktu, çok, çok zor zorluklar ve zor çalışma koşulları vardı. Ve bu çok uzun dönem boyunca otomatik olan hiçbir şey yoktu. Üç nesil sona erdi ve bir şekilde gerçek ücretler çoğu işçi için artmaya başladı ve sağlık, eğitim vb. alanlarda daha iyi sonuçlar ortaya çıkmaya başladı. Bu çok çatışmalı bir süreçti. Bu süreçte daha iyi sonuçların gerçekleştirilmesi için temel kurumsal değişikliklerin, işgücü piyasasındaki temel değişikliklerin ve teknolojinin niyetinde ve yönünde temel değişikliklerin gerçekleşmesi gerekiyordu.
Bu yüzden bence Sanayi Devrimi’nin doğru yorumu, yıkıcı bir teknolojiye sahip olduğunuzda bunu kötüye kullanabilirsiniz ve eğer bunu kötüye kullanırsanız, insanların önemli bir kesimi için çok kötü şeyler olabilir. Ve ardından, kurumlar, demokrasi, işçi hakları ve teknolojiyi daha iyi odaklamak konusunda işlerinizi düzene sokmanız gerçekten gerekiyor.
Soumaya Keynes Daron, çalışanlar için teknolojik yeniliklerin nasıl daha faydalı hale getirileceği konusunda çok şey yazdın, değil mi? Bunu yapmanın farklı yolları var ve az önce Sanayi Devrimi’nin tarihsel örneğini verdin, burada bence bu sürecin çok yavaş işlediğini, işçilerin çok yavaş fayda sağladığını savundun. Şu anda çıkarılacak politika dersi nedir? Tarihten çıkarılan derslerin öğrenildiğinden emin olmak için düzenleyiciler şu anda ne yapmalı?
Daron Acemoğlu Teşekkür ederim, Soumaya. Özetlemeyi çok iyi yaptın, ancak bir adım daha ileri giderdim. Bunun sadece yavaş olmadığını, otomatik olarak gerçekleşmeyeceğini ve ancak politika ve kurumsal ayarlamalar yaparsak gerçekleşebileceğini söylerdim.
Bence bu politika ve kurumsal ayarlamalar, toplumun en güçlü unsurlarından gücü almaya yönelikti. Örneğin, kesinlikle siyasi gücü işçilerle veya hatta orta sınıfla veya diğer alt orta sınıflarla paylaşmak istemeyen yeni sanayiciler.
Bu yüzden, bugün yapmamız gereken şeyin, teknoloji şirketlerinden gücü almak için aynı tür adımları atmak olduğunu düşünüyorum. İnsanlık tarihinin teknoloji şirketleri kadar güçlü başka bir şirket gördüğünü sanmıyorum ve bu şirketler çok büyük bir yumuşak güçleri olduğu için son derece etkili. ABD’de hem siyaseti hem de medyayı ele geçirdiler. Gazeteciler, eleştirel makaleler yazsalar bile, hala onlardan etkilenmiş durumda. Teknoloji şirketlerinin en üst kademelerine baktığınızda, çok fazla çeşitliliğe izin vermeyen çok tutarlı, tek tip bir görüşe sahip olduklarını ve teknolojiyi, iletişim teknolojisini, üretimi ve çok farklı yönleri şekillendirmenin birçok yoluna sahip olduklarını görüyorsunuz.
Bu güç, paylaşılan refah için elverişli değil. Yeni teknolojilerle doğru türde deneyler yapmaya elverişli değil. Rekabet için elverişli değil. Bu yüzden bunun kırılması gerektiğini düşünüyorum. AI Patlaması
Soumaya Keynes Yani, teknoloji şirketlerinin büyük bir güce sahip olduğunu kabul edebiliriz, değil mi? Ancak, bir sonraki soru, peki, bununla ilgili ne yaparsınız? Bu gerçekten zor bir soru gibi geliyor, değil mi? Yani, bu sadece şirketleri vergilendirme meselesi mi yoksa, bence, almak istediğiniz spesifik düzenleyici eylemler açısından çok detaylı olmak gerekmiyor mu? Ne yapardınız?
Daron Acemoğlu Pekala, sihirli bir çözüm yok. Bence birçok şey yapmanız gerekiyor ve bunları üç kategoriye ayırırım. İlk olarak, güçlerini çok geniş bir şekilde azaltmanız gerekiyor. İkincisi, yaptıkları en zararlı şeyleri vergilendirme ve düzenleme yoluyla caydırmanız gerekiyor. Ve üçüncüsü, araştırma için daha üretken yönleri teşvik etmeniz gerekiyor. Yani güçlerini azaltarak, bence teknoloji şirketlerini bölmek bir yol. Bu çok radikal geliyor ve genellikle çok radikal politika eylemlerinden yana değilim, ancak bu durumda, o kadar radikal olmadığını söyleyebilirim çünkü teknoloji şirketlerinin bu kadar büyük olmasının bir nedeni de birçok rakiplerini satın almış olmalarıdır. ABD’li yasa koyucular ve ABD mahkemeleri bunu izin verdi. Bu yanlış yönlendirilmiş bir politika duruşuydu ve bu sadece tersine çevrilmesi gerekiyor.
Bu yüzden bunların hepsi, hem ekonomik güç için, yani yeni teknolojilerin daha merkezi olmayan bir şekilde ortaya çıkmasına izin verecek bir şekilde hem de siyasi güç için, yani siyasi etkilerini azaltacak bir şekilde geri alınması gereken bir şeydir.
Soumaya Keynes Sanırım bir başka geri adım atmak, bilirsiniz, AI’daki bazı ilerlemelerin büyük miktarda veri, büyük miktarda işlem gücü ile mümkün olduğunu söylemek olur, değil mi? Yani büyük ölçek ekonomileri var, değil mi? Ve küçük oyuncuların yetişmesi gerçekten çok zor. Ve sanırım büyük bir AI şirketini iki küçük şirkete bölmek aslında çıktılarının yarısından fazlasını kaybetmelerine neden olabilir. Yani gerçekten en ileri teknolojiye sahip olmak ve bunu ileriye taşımak için belirli bir ölçekte olmalarını istemez misiniz?
Daron Acemoğlu Öyleyse, ölçek ekonomilerinin faydalarının çok abartıldığını düşünüyorum. Ölçek ekonomileri var, ağ ekonomileri var, ancak bunlar iki ucu keskin kılıç gibidir. Genellikle giriş engellerine karşı çok güçlü bir bariyer oluştururlar. Ve doğru piyasa yapısı ve verilerin paylaşılma şekliyle, örneğin, ya da veri taşınabilirliğini sağlama yoluyla, bazı faydalar, zararlar olmadan da elde edilebilir.
Özellikle, örneğin, sosyal medya ağları büyük bir ölçek avantajına sahiptir çünkü biliyorsunuz, kapalı bir sistemdir. Eğer onları açık bir sisteme dönüştürmenin bir yolu olsaydı, bu daha fazla rekabeti teşvik ederdi. Örneğin, daha az dijital reklam veya manipülatif içerik sunan medya ekosistemleri daha büyük oyuncular haline gelmek için daha iyi bir yol bulabilir ve insanlar verilerini ve sosyal ağlarını bir yerden başka bir yere taşıyabilir. Yani bunlar, bazı ağ ekonomilerinden sosyal olarak faydalanmanın yollarıdır, aynı giriş engellerini yaratmadan.
Soumaya Keynes Sanırım burada bir kopukluk var gibi hissediyorum, biliyorsunuz, en çok endişelendiğiniz şeylerden biri yapay zekanın sosyal medyaya ve bilgi alanımıza olan etkisi. Ve bu konuda daha iyimser olan insanlar, bunun etkileyeceği şeylerin oldukça küçük bir kısmı olduğunu düşünüyor.
Daron Acemoğlu Sosyal medyanın tek endişe ettiğim yer olduğunu düşünmüyorum. Ama bunu bir örnek olarak kullanıyorum çünkü AI’nın nasıl manipülatif olabileceğini ve teknolojinin bazı olumsuz kullanım biçimlerini nasıl görebileceğinizi çok net bir şekilde görebilirsiniz.
Bu alana olan ilgim üretim sektöründen başladı. Araştırmam, çeşitli türdeki otomasyon teknolojilerinden kaynaklanan eşitsizlik ve verimlilik üzerine yoğunlaşıyor. Yani, odak noktamın da çok fazla o alanda olduğunu söyleyebilirim. Ve bence burada yeni iş modelleri ve yeni oyunculara her zamankinden daha fazla ihtiyacımız var. Çünkü eğitim örneğinde açıklamaya çalıştığım bağlamda, örneğin, daha fazla tamamlayıcı yeni teknolojilere ihtiyacımız var ve bunu yaparsak, eğitim kalitesini artırabileceğiz, öğretmenlerin verimliliğini artırabileceğiz, iş yaratma eşitsizliği açısından daha iyi sonuçlar elde edeceğiz ve bunu yapmıyoruz.
Ve bence bunu yapmanın yolu, yeni girişimler için daha iyi piyasa yapısı fırsatları sağlamak ve aynı zamanda toplumsal olarak daha faydalı teknolojilere de destek vermektir. Bunu enerji sektörüyle karşılaştırıyorum. Bugün, iklim değişikliğiyle mücadelede iyi bir noktada değiliz, ama 20 yıl öncesine göre çok daha iyi bir noktadayız.
Fosil yakıtlara karşı gerçekçi bir alternatif olmadan bir enerji geçişi yapabileceğimize veya karbon emisyonlarını azaltabileceğimize hiç inanmadım. Yirmi yıl önce, buna sahip değildik. Bugün var. Oraya nasıl geldik? İlk olarak, petrol şirketlerinin gücünü biraz azalttık. İkinci olarak, ekonomistlerin düzeltilmiş vergilendirme veya Pigou vergilendirmesi olarak adlandırdığı şeyi kullandık. Yani, Avrupa’da düzenleme ve karbon vergilerinin bir kombinasyonunu kullandık. ABD’de, özellikle Kaliforniya’da daha fazla düzenleme vardı. Ayrıca, yenilenebilir enerji gibi toplumsal olarak daha faydalı teknolojilere cömertçe sübvansiyonlar verdik.
Bu yüzden üretim teknolojileri söz konusu olduğunda tam olarak aynı şeyi yapmamız gerektiğini düşünüyorum. Teknolojiyi parçalamak, büyük petrol şirketlerinin gücünü azaltmak gibidir, bu bir benzetmedir. AI Patlaması
Şu anda ABD ve diğer sanayileşmiş ülkelerde aşırı otomasyon için verdiğimiz oldukça büyük sübvansiyonlardan kurtulmamız gerektiğini iddia edeceğim, en azından minimal düzeltici vergilendirme yapmalıyız. Örneğin, vergi sistemimiz otomasyonu sübvanse ediyor çünkü işçileri ve işçi gelirini, sermaye gelirinden çok daha fazla vergilendiriyoruz. Ve insanlara daha tamamlayıcı teknolojilerde cömertçe fon sağlamak, fırsatlar ve araştırmalar sunmak için daha fazla destek vermemiz gerekiyor.
Soumaya Keynes Evet, sanırım bu son noktada, biliyorsunuz, soyut olarak, teknolojiyi işçilerin hayatlarını daha kötü hale getirmek yerine onları geliştiren bir yönde ilerletmemiz gerektiği fikrini duyduğunuzda, bir sonraki soru şu olur: Peki, bunu pratik olarak nasıl yaparsınız, değil mi? Ve, söylediklerinizden, araştırma ve geliştirme için fonlamayı değiştirmeniz gerektiğini anlıyorum. Bunun birinci dereceden bir etki yaratacağından biraz şüpheliyim, sanırım.
Daron Acemoğlu Pekala, adım adım ilerleyelim. Yani biliyorsunuz, uzun zamandır bu işin içindeyim ve bugün insanlara daha tamamlayıcı teknolojilere en azından sübvansiyon vermeyi, desteklemeyi, yardım eli uzatmayı düşünmeye biraz daha açık olma eğilimindeyseler, bunu büyük bir zafer olarak kabul ederim. Sonra, tabii ki, bu entelektüel zaferi gerçek bir pratik politika gündemine dönüştürmenin zor kısmı gelir. Ve burada sihirli bir çözümüm yok. Bence, bazen yanlış yenilenebilir enerji kaynaklarını sübvanse ettiğimiz şekilde, birçok şeyi yanlış yapma yolları var. AI Patlaması
Bu yüzden, bunun bir kısmı olacak, ama bu dünyanın sonu değil. Eğer AI uygulaması gerçekten otomasyonsa ve gerçekten insanlara daha tamamlayıcı olacağını iddia ediyorsanız ve federal hükümetten birkaç milyon dolar alıyorsanız, tamam, sorun değil. Bunun için üzgünüm ama bu dünyanın sonu değil. Eğer bu paranın bir kısmı gerçekten yeni fikirleri ve yeni teknolojileri tetikliyorsa, onu kabul ederim. Ve sonra yapabileceğimiz başka şeyler de var, bunlar gündemi değiştirmekle ilgili. Eğer teknoloji sektörünü değiştirmek istiyorsanız, teknoloji sektöründeki insanları değiştirmeniz gerektiğini düşünüyorum. AI Patlaması
Bence bu sohbeti yapmak ve gerçekten kamuoyu tartışmasının merkezi bir parçası haline getirmek, teknik olarak mümkün olan ve toplumsal olarak faydalı bir teknolojinin farklı bir yönü olduğu fikrini, teknoloji sektörü üzerinde dönüştürücü bir etkiye sahip olacaktır. Yani bunun bir süreç olduğunu düşünüyorum. Kesinlikle sihirli bir çözümüm yok.
Soumaya Keynes Son olarak, yanlış yönde ilerlediğini düşündüğünüz bir teknoloji örneği verebilir misiniz, ama bilirsiniz, bir politika değişikliğinin bunu doğru yöne itebileceği?
Daron Acemoğlu Evet, size iki tane vereceğim. Bir tanesi, zaten tartıştığım eğitim konusu. Öğretmenleri kenara itme yönünde daha fazla ilerliyoruz ve eğitimi iyileştirmek ve daha kişiselleştirmek için öğretmenlere daha iyi araçlar sağlayarak çok daha iyisini yapabiliriz. Bir diğeri ise üretim sürecinde. Bugün, sanayileşmiş dünyada el becerisi gerektiren yetenekler konusunda büyük bir eksiklik var. Şebeke elektriğe dönüştükçe, özellikle daha iyi elektrikçilere ihtiyacımız var. Daha iyi tesisatçılara, daha iyi marangozlara ihtiyacımız var. Ve bu işçilerin yapması gereken birçok şey, sorun çözme yeteneklerini geliştirmektir. AI araçlarıyla sağlanabilecek daha iyi bilgiler büyük ölçüde yardımcı olabilir, ama biz bu tür araçları geliştirmiyoruz. Bunun yerine, yapay zeka ile ne yapmaya çalışıyoruz? Onların yaptıkları görevleri otomatikleştirmeye çalışıyoruz, ki aslında buna vasat otomasyon dediğim bir şekilde. Evet, biraz otomatikleştirebilirsiniz. Ama büyük verimlilik faydaları elde edemeyeceksiniz. Bazen aslında işçilerin becerilerini ve yargılarını kaybedersiniz.
Soumaya Keynes Ama bir politika yapıcı bu konuda ne yapabilir?
Daron Acemoğlu Bence burada politika yapıcıların yapabileceği şey, otomatik makineler kullanma konusundaki mevcut önyargıdan kurtulmaktır. Bunun yaklaşık %25 olduğunu tahmin ediyorum. Yani, otomasyon yerine işçileri işe aldıklarında veya işçilerini eğittiklerinde firmalara büyük bir sübvansiyon sağlanıyor. Ve firmaların, işçilere yardımcı olacak türde AI geliştirmelerini teşvik etmek için daha iyi teşvikler sağlayabiliriz, daha fazla LLM, daha fazla insan gibi konuşan botlar yerine, vb. Mesela, birçok teknoloji şirketinin ilgilendiği genel amaçlı insan gibi konuşan botlar araştırmalarına karşı denge sağlarsak. Yani, çalışanlar için faydalı olacak daha hedeflenmiş, küçük ölçekli AI araçları sağlayacak bir fon sağlıyoruz.
Soumaya Keynes Tamam. Yani temelde yönlendirilmiş devlet sübvansiyonları mı? AI Patlaması
Daron Acemoğlu Yönlendirilmiş, ama genel, yani hükümet hangi teknolojinin işe yarayacağını seçmez, ama belirli bir yöne giden her türlü girişimi desteklemek için bir fon ya da yarışma ya da başka araçlar sağlar.
Soumaya Keynes Tamam, peki. Bunu tasarlamak zorunda olan talihsiz yetkiliye bol şans diliyorum. Daron, benimle olduğun için çok teşekkür ederim. Bu gerçekten ilginçti.
Daron Acemoğlu Teşekkür ederim, Soumaya.
Soumaya Keynes Bu hafta için bu kadar. The Economics Show’u Soumaya Keynes ile dinlediniz. Şovu beğendiyseniz, dinlediğiniz platformda bizi değerlendirebilir ve yorum bırakabilirseniz sonsuz minnettar olurum. Bu gerçekten programın duyulmasına yardımcı oluyor.
Bu bölüm Edith Rousselot tarafından üretildi, orijinal müzik Breen Turner’dan. Bölümün editörlüğünü Bryant Urstadt yaptı. İcra yapımcımız Manuela Saragosa. Cheryl Brumley, FT’nin küresel ses başkanı. Ben Soumaya Keynes. Dinlediğiniz için teşekkür ederim.
AI Patlaması
