Yapay zekâ tercih ve şans faktörünü ortadan kaldırıyor, bu da insan olmanın anlamını değiştirmek demek oluyor…

İnsanlığın teknolojiden yararlanma öyküsü her zaman evrimsel olmuştur. Rousseau’dan Heidegger’e ve Carl Schmitt’e kadar birçok filozof, teknolojinin insani amaçlara yönelik tarafsız bir araç olmadığını savunmuşlardır. En ilkelinden en gelişmişine kadar teknolojik yenilikler insanları çevrelerini kontrol etmek için bu yenilikleri kullandıkça yeniden şekillendirir. Yapay zekâ yeni ve güçlü bir araçtır ve o da insanlığı değiştirmektedir.

Yazı ve daha sonra matbaa, tarihi özenle kaydetmeyi ve bilgiyi kolayca aktarmayı mümkün kıldı; ancak yüzyıllardır süregelen sözlü hikâye anlatma geleneklerini ortadan kaldırdı. Her yerde bulunan dijital teknolojiler ve telefon kameraları insanların olayları deneyimleme ve algılama biçimlerini değiştirdi. Günümüzde oldukça revaçta olan GPS sistemleri sürücülerin yollarını kaybetmemelerine yardımcı olsa da bu sistemlere duyulan güven insanların yönlerini bulma konusundaki doğal yetilerini zayıflatmıştır. ¹

Yapay zekâ da bunlardan farklı değildir. YZ terimi katil robotlar, işsizlik ya da devasa bir gözetim devleti ile ilgili endişeleri çağrıştırsa da daha derin başka sonuçlar da ortaya çıkabilmekte. YZ insan yaşamını giderek daha fazla biçimlendirirken bu durum insan olmanın ne anlama geldiğini nasıl etkiliyor? Sorunun merkezinde, bir insanın tercihte bulunma yetisi, özellikle de ahlaki sonuçları olan yargılar yer alıyor.

Yapay zekâ bugün çok çeşitli ve hızla değişen amaçlar için kullanılıyor. Bireylerin geçmiş tercihlerine dayanarak hangi televizyon programlarını veya filmleri izlemek isteyeceklerini tahmin etmek ve geçmiş dönem performansına ve geri ödeme ihtimaline ilişkin diğer göstergelere dayanarak kimin borç alabileceğine karar vermek için kullanılıyor. Hileli ticari işlemleri tespit etmek ve kötü huylu tümörleri tanımlamak için kullanılıyor. ² Büyük mağaza zincirlerinde ve kamu eğitim kuruluşlarında işe alma ve işten çıkarma kararlarında kullanılıyor. Ve tekrar suç işleme olasılığının değerlendirilmesinden, polis gücü tahsisine ve suç şüphelilerinin yüz tanımlamasına kadar kolluk kuvvetlerinin uygulamalarında kullanılıyor.

Bu uygulamaların birçoğu nispeten belirgin riskler içermektedir. Kredi onayı, yüz tanıma ve işe alım için kullanılan algoritmalar taraflı veriler üzerinde çalışır ve böylece taraflı modeller oluşturursa mevcut yanlılık ve eşitsizlikleri devam ettirme eğiliminde olurlar. Ancak araştırmacılar, verilerin temizlenmesinin ve daha titiz modellemenin algoritmik yanlılığı azaltacağına ve potansiyel olarak ortadan kaldırabileceğine inanıyor. Hatta yapay zekânın, insanlar tarafından yapılanlardan daha adil ve daha az taraflı tahminler yapması bile mümkün.

Algoritmik yanlılığın en azından teoride çözülebilecek teknik bir sorun olduğu durumlarda, YZ’nin insanları tanımlayan nitelikleri nasıl değiştirdiği sorusu önem kazanır.

Aristoteles, amaca yönelik yargıda bulunma yetisinin düzenli olarak yargıda bulunmaya, yani alışkanlık ve pratiğe bağlı olduğunu savunmuştur. Makinelerin çeşitli iş ortamlarında yedek hakemler olarak ortaya çıkması, insanların kendi kendilerine nasıl etkili karar verebileceklerini öğrenmelerine yönelik potansiyel bir tehdit olarak görülüyor.

İş yerinde yöneticiler rutin olarak kimi işe alacaklarına ya da işten çıkaracaklarına, hangi krediyi onaylayacaklarına karar verirler. Bunlar, algoritmik reçetenin insan muhakemesinin yerini aldığı alanlardır ve bu nedenle bu alanlarda pratik muhakeme geliştirme şansına sahip olabilecek insanlar artık bunu yapamayacaklardır.

İnsanların kültür ürünleri tüketiminde giderek artan yaygınlıkta aracı olan tavsiye sistemleri, tercihleri kısıtlamaya ve tesadüfleri en aza indirmeye hizmet ediyor. Tüketicilere bir sonraki adımda ne izleyecekleri, okuyacakları, dinleyecekleri ve seyahat edecekleri konusunda algoritmik olarak düzenlenmiş seçenekler sunan şirketler, insan zevkinin yerine makine zevkini koyuyor. Bu bir anlamda faydalıdır. Ne de olsa makineler, herhangi bir bireyin kendi başına yapabileceğinden çok daha geniş bir seçenek yelpazesini inceleyebilir.

Aynı zamanda bu seçki, insanların geçmişte neleri tercih ettiklerine bağlı olarak neleri tercih edebileceklerini de optimize ediyor. İnsanların tercihlerinin geçmişleri tarafından yeni ve beklenmedik bir şekilde sınırlandırılması gibi bir risk olduğu düşünülüyor. Bu, insanların sosyal medyada halihazırda gördükleri “yankı odası”nın bir benzeridir.

Güçlü tahmin teknolojilerinin ortaya çıkışı siyasi kurumları da etkileyecek gibi görünüyor. Örneğin insan hakları ideali, insanların özgürlükleri devlet tarafından garanti altına alınması gereken güçlü, kestirilemez, kendi kendini yöneten varlıklar olduğu anlayışına dayanır. İnsanlık daha tahmin edilebilir hâle gelirse siyasi kurumlar insan haklarını aynı şekilde korumaya devam edebilecek midir?

Günümüzde yaygın bir “sınırlı” ya da “zayıf” yapay zekâ biçimi olan makine öğrenimi algoritmaları geliştikçe ve daha kapsamlı veri setleri üzerinde çalıştıkça, günlük yaşamın daha büyük bir bölümünün tamamen tahmin edilebilir hâle gelmesi muhtemeldir. Tahminler gittikçe daha tutarlı olacak ve nihayetinde ortak deneyimleri daha verimli ve daha keyifli hale getirecektir.

Algoritmalar yakında bir sonraki bölümde hangi programı izlemek istediğinizi ve hangi iş adayını işe almanız gerektiğini sizden daha iyi bilecek. Hatta bir gün insanlar, makinelerin bu kararları insanların tipik olarak sergilediği bazı ön yargılar olmadan alabilmesinin bir yolunu bile bulabilir.

Ancak öngörülemezlik, insanların kendilerini nasıl algıladığının ve kendileri ile ilgili sevdikleri şeylerin bir parçası olduğu ölçüde, insanlık önemli bir şeyi kaybetme sürecindedir. Yapay zekânın giderek daha fazla müdahil olduğu dünyada yaşayan canlılar, öngörülebilir hâle geldikçe bize daha az benzeyecekler.

Bu makale Sosyolog Ömer Yıldırım tarafından www.felsefe.gen.tr için, Nir Eisikovits ve Dan Feldman’ın “AI is killing choice and chance – which means changing what it means to be human” isimli makalesinden Türkçeye çevrilip derlenerek hazırlanmıştır. Alıntılanması durumunda kaynak gösterilmesi, ahlaklıca olanıdır.

Çeviri ve Derleme: Sosyolog Ömer Yıldırım

1. McKinlay, R., (2016). Technology: Use or lose our navigation skills. Nature, 531 (-), s. 573-575, https://www.nature.com/articles/531573a
2. Savage, N., (2020). How AI is improving cancer diagnostics. Nature, https://www.nature.com/articles/d41586-020-00847-2