Kapitalizmi yapay zeka da kurtaramayacak

Selçuk Ulu

Bugün derin öğrenme ve dil işleme modelleriyle her geçen gün biraz daha fazla yaşamın bir parçası haline gelen yapay zeka, bilgisayar teknolojisinin en karmaşık konularından biri olarak öne çıkıyor. Bilgisayarın dahil olduğu her alanda kullanılmaya başlanan yapay zeka destekli uygulamalar “düşünebilen” makinelerden, arama algoritmalarına neredeyse her alanda kendisine yer edinir hale geldi.

Eski Yunan filozoflarının “düşünen makineleri” (Thinking Machines), insan beynini belki bir gün yeniden yaratılabilecek veya simüle edilebilecek karmaşık bir mekanizma olarak öngördüğünü ileri süren fantastik görüşler mevcut.

Stanford Üniversitesi’nden tarihçi Dr. Adrienne Mayor, “Tanrılar ve Robotlar” adlı kitabında Yunan mitlerinin yapay zeka, robotlar, sürücüsüz araçlar ve diğer modern teknolojilerin gelecekteki varlığına dair spekülasyonlar yaptığını savunuyor.

Dr. Mayor’un argümanları büyük ölçüde Yunan zanaatkarlar ve metal işleme tanrısı Hephaistos etrafında dönmektedir. Buradan çıkış alan yaratımlardan birisi, Mayor’un “bronz katil-robot” olarak tanımladığı ve şu anda Boston Dynamics tarafından geliştirilen android türlerinin erken öncülerinden bronzdan yapılmış dev bir otomat olan Talos’tur.*1

Bilindiği üzere Aristoteles, köleliğin özünü anlamak için çaba harcar. Ona göre, köle, temel olarak ‘hayatın yönetimi için bir araç’ ya da basitçe ‘canlı bir mülk’tür. Bu bağlamda, Aristoteles’in,”eğer mekik, bir el kendisine yol göstermeden bez dokuyabilseydi, efendiler kölelere ihtiyaç duymazlardı” şeklindeki ünlü cümlesi, gelecekteki makine çağını önceden haber veren bir ifade olarak görülür. (W.D. Ross’un Aristoteles’ten aktardığı)*2

Bununla birlikte, 20. yüzyılın ortalarında problem çözme ve istatistiksel analiz yapacak kadar güçlü bilgisayarlar ortaya çıkana kadar Yapay Zeka – YZ (Artificial Intelligence – AI) büyük ölçüde akademi, kültür ve eğlence ile sınırlıydı. Bilim kurgu filmleri bu alanda belli kültler oluştururken, oralarda tasvir edilen karakterlerin önemli bir kısmı bugün insanların günlük yaşamına dahil olur hale geldi. 

Bu alanda öncü kabul edilen İngiliz matematikçi, bilgisayar bilimcisi Alan Turing, makalelerinde yapay zeka konusunda önemli meseleleri irdeledi. Özellikle 1950 yılında yayınladığı makalede, makinelerin insanları taklit edebilme ve “zeki” şeyler yapabilme yeteneği üzerine odaklandı. Bu makalede Turing, “Computing Machinery and Intelligence” başlığı altında, makinelerin zeka ve düşünce yeteneklerini sorgulamış ve Turing Testi’ni tanımlamıştır*3. Turing ayrıca, hesaplama teorisi için temel oluşturan Turing makinesini de tanıtmıştır*4. Kriptolog olarak da anılan Turing II. Dünya Savaşı sırasında Alman şifrelerinin kırılmasında çok önemli bir rol oynadığı için “savaş kahramanı” sayılmıştır.

Al terimi ilk kez 1956 yılında John McCarthy*5 tarafından düzenlenen akademik Dartmouth Konferansı’nda kullanıldı. Bu tarih, yapay zeka çalışmalarının önemli bir dönüm noktası olarak kabul edilir. Konferans ile birlikte yapay zeka mevzu birçok araştırmacının dikkatini çekmiştir.

Yapay zeka kışı

Bu alanda öncü adımların atılmasına önayak olan bu gelişmeler, her seferinde “gelecek on yıl” spekülasyonlarının tekrarlanmasına neden oldu. Fakat süreç öyle şekillenmedi, bu alandaki gelişmelerin seyri ileri atılmaların yanında geri çekilmelerin de yoğun yaşandığı dönemleri ortaya çıkardı. Araştırmalara kaynak ayırmak yük olarak görüldü. Yapay zeka kışı olarak “AI Winter” terimi, yapay zeka araştırmalarının ve geliştirmelerinin büyük umutlarla başladığı ancak beklenen ilerlemelerin gerçekleşmediği ve sonrasında büyük bir düşüş yaşandığı dönemi ifade eder. 1970’lerin sonundan 1990’ların başlarına kadar süren bu dönem boyunca yapay zeka araştırmaları ve geliştirmeleri önemli ölçüde geri çekildi ve alanın ivmesi ve finansmanının büyük bir kısmı kaybedildi.

Ancak, bunlara rağmen yapay zeka alanı, 1990’ların başlarında ekonomik ve kültürel olarak neo-liberal yeniden yapılanma hamlelerinin yoğunlaşmasıyla birlikte yeniden canlanmaya başladı. Sinir ağları ve makine öğrenimi gibi yeni yaklaşımların gelişmesi, yapay zeka teknolojisinde ve uygulamalarında önemli ilerlemelere yol açtı ve günümüzde gördüğümüz canlı yapay zeka sanayisinin oluşumuna katkı sağladı. 

Bu süreçte, emperyalist tekellerin akıl hocaları yapay zeka kışının dersleri arasında beklentileri yönetmenin ve abartıdan kaçınmanın önemi, hayal kırıklığı dönemlerinde bile araştırma ve geliştirmeye devam etmenin gerekliliği, disiplinler arası işbirliğinin önemi ve net iletişim kurmanın gerekliliğine dikkat çekti. Japonya’nın Beşinci Nesil Bilgisayar Sistemi projesi, ABD’deki yapay zeka kışının yaşandığı dönemde yapay zeka alanında büyük bir girişim olarak öne çıktı.

Yapay zeka alanında, pratik uygulamalar ve daha geniş sorunlara yönelik çalışmalar arasında iki yönlü bir gelişim gözlemlenmektedir. İstenmeyen posta engelleme, görüntü/ses tanıma, yüksek performanslı arama gibi birçok alanda ilerleme kaydedilmiş olsa da, bazı temel zorlukların çözülmediği ve ilerlemenin yavaş olduğu görülmektedir. 

Meselenin özü sömürü ve denetim mekanizmasına katkı düzeyidir

Bu bağlamda, yapay zeka alanında Turing testini geçebilecek bir bilgisayarın henüz ortaya çıkmadığı, uzman sistemlerin bazı temel yeteneklerde sınırlı kaldığı ve zorluğun, bir makineye düşünmeyi öğretmenin karmaşıklığında yattığı belirtilmektedir. Bu gerçekliğin bir yanını yansıtırken, meselenin özünü bu gelişmelerin tekelci sermayenin sömürü ve denetim mekanizmasına ne kadar katkıda bulunduğu, onlar için ne kadar kâr sağladığı ile ilintilidir. 

IBM’in Deep Blue adlı bilgisayarı 1997’de, o dönemin dünya satranç şampiyonu Gary Kasparov’a meydan okuyarak onu yendi. Bu zafer, bir bilgisayarın dünya satranç şampiyonunu yenmesi olayı olarak tarihe geçti. Deep Blue, saniyede yaklaşık 200 milyon pozisyon değerlendirerek ortalama olarak 8-12 ply arama derinliğine ulaştı. Eğer Deep Blue bir Tip-B programı olsaydı, yani daha az özelleştirilmiş bir program olsaydı, galibiyetin makine zekası açısından daha ilginç olabileceği düşünülmektedir. Bu zafer, yapay zeka ve bilgisayarların insanları yenme potansiyeli konusunda derin tartışmalara yol açmıştır. Deep Blue’nun zaferinin başka bir sonucu ise IBM’in bu maçtan yüksek miktarlarda finansal kazanç sağlamasıydı. Bazı tahminlere göre, Deep Blue’nun zaferinin IBM süper bilgisayarları için 500 milyon dolarlık bir reklam değerine sahip olduğu düşünülmektedir. Ayrıca, maç, IBM’in hisse senedi fiyatını 10 dolar yükselterek o zamanki tüm zamanların en yüksek seviyesine çıkardı.

Güçlü satranç oynama makineleri yapmak konusundaki mükemmel ilerlemelere rağmen, bir kesim bu makineleri “zeka” olarak adlandırmaya itiraz eder. Bu durum, “Çin Odası Argümanı”*6 nedeniyle ortaya çıkar. Bu argümana göre, makinelerin sadece semboller üzerinde işlem yapabilme yeteneğine sahip olmaları, gerçek anlamda zeka veya bilinç gerektirmediği düşüncesini destekler. Örneğin, makinelerin milyarlarca tahta durumunu inceleyerek tek bir hamleye varması, zeki bir yaklaşım gibi görünse de, bu durum gerçek anlamda zeka veya bilinçten ziyade hesaplama gücünü yansıtır. Bu nedenle, yapay zeka alanındaki ilerlemelere rağmen, makinelerin gerçek anlamda “zeki” olduğu konusunda hâlâ tartışmalar devam etmektedir.

Yapay zeka alanındaki gelişmeleri bir “balon” olarak gören sığ yaklaşımlar kadar, onu eşi benzeri görülmemiş bir sıçrama ve kerameti kendinden menkul bir şey olarak görmek de stratejik ve taktik açıdan yanıltıcıdır. 

Yapay zeka, özellikle genel dil modelleri (LLM’ler) gibi üretken yapay zeka teknolojileri, bazı sermaye stratejistleri tarafından kapitalizm açısından ekonomik kurtuluş umudu olarak görülüyor. Ancak, bu teknolojilerin maliyeti yüksek, geliştirilmesi-çalıştırılması pahalı ve kârlılık oranı belirsiz. Dolayısıyla buna paralel olarak üretimin yapısında yapay zeka eksenli sıçramalı bütünsel bir dönüşümün boyutu konusundaki belirsizlikler devam ediyor.   

Bunlara paralel olarak zapay zeka piyasası belli sınırlara ulaşmaya başladı. Piyasadaki yapay zeka şirketlerinin çoğunluğu kârlı değil ve yapay zeka modellerini oluşturma ve çalıştırma maliyeti, şirketlerin büyük miktarlarda para kaybetmesine neden oluyor ve daha fazla kayıp bekliyorlar. Büyük tekeller, bu durumu aşmak için mikroçiplerdeki yeniliklere bel bağlıyor. ABD çip üreticisi Nvidia, özellikle yapay zeka için gerekli işlemci bileşenlerinde bir tekele sahip olduğu için bu durumdan faydalanıyor. Şirketin hisse fiyatı geçen yıl yüzde 207 oranında arttı ve şimdi Wall Street’in piyasa değeri açısından üçüncü en değerli şirketi konumunda.

Yapay zekanın kullanım alanları ve emperyalist rekabet

Tekeller tarafından yapay zekanın en yaygın kullanımı, insan müşteri hizmetleri çalışanlarını chatbotlarla değiştirmek ve ardından spam e-postaları oluşturmak gibi işler oldu. Bununla birlikte, yapay zeka, kredi verme, kişisel yardım, hukuk, tıp, enerji ve kamu hizmetleri gibi daha karmaşık işlerde kullanılıyor. Ayrıca 2023’te askeri sanayii, savaş gemilerinden dronelara, yapay zekayı daha yoğun bir şekilde kullanmaya başladı. Burada savaş sanayiinde yapay zeka kullanımının nasıl tehlikeli sonuçlar doğurduğunun güncel bir örneği olarak İsrail’in Gazze’de yürüttüğü soykırımda hedef belirlemede yapay zeka kullanımının masum sivil ölümlerini katlayarak artırdığını anmak yerinde olacak. The Guardian’da yer alan bir habere göre, İsrail’de geliştirilen bir yapay zeka uygulaması olan “Lavender”, Gazze’deki hedef belirleme sürecinde sivil kayıpların artması umursanmadan kullanılıyor.

Lavender, İsrail istihbaratı tarafından sağlanan veri tabanını kullanarak 37 bin potansiyel hedef belirledi. İsrail’in savaş stokundaki kısıtlamalar nedeniyle, düşük rütbeli militanları vurmak için pahalı akıllı füzeler yerine güdümsüz mühimmatlar tercih ediliyor. Her bir hedefte 15-20 sivilin katledilmesine alan açılıyor.*7

Şimdi daha çok emperyalist tekeller arasında bu alandaki teknolojik gelişmelerin köşe başlarını tutma çatışması yaşanıyor. Ucuz işgücü ve doğa yıkımının yeni trendi haline gelen yapay zeka çiplerinin üretimi, denetimi ve bunların robotlarla entegrasyonu emperyalist güçler arasında yeni pazar çatışması ve rekabetini büyütüyor.   

Mart sonunda, Biden yönetimi, Çin’in ABD yapımı yapay zeka çiplerine ve çip yapma araçlarına erişimini daha da kısıtlayacak yeni kurallar yayınladı. Ekim 2022’de başlayan ihracat kontrol önlemleri, Çin’in askeri modernizasyonunu sınırlamayı hedefliyor. Ekim 2023’te güncellenen kurallar, 31 Mart 2024’te daha da revize edildi. Ticaret Bakanlığı, teknoloji sevkıyatlarını güncellemeye ve kısıtlamaları güçlendirmeye devam edecek. Çin, bu kısıtlamalara karşı çıkarken bunları delmenin yöntemlerine yoğunlaşıyor. ABD, Çinli tekellere erişimi engellemek için yeni adımlar atarken, Çin kendi çiplerini kullanma yoluna gidiyor. ABD, şirketleri ve müttefikleri daha sıkı düzenlemelere uymaya zorlarken, batılı şirketler Çin’in kendilerine sağladığı ucuz işgücünü kaybetme olasılığından endişe ediyor. 

Öte yandan Rusya, ABD’nin liderliğindeki yapay zeka rekabetinde atak yaptı. Rusya’nın 2023’te yapay zeka ihracatının yılda 10 milyar dolar olduğu tahmin ediliyor. Fransa ve Almanya, Avrupa’nın önde gelen yapay zeka şirketlerini bünyelerine çekmek için kombine bir çaba içinde.

Emperyalist rekabet bu alanda da zayıf olanların büyük tekeller tarafından yutulmasını getirirken onlar için yeni çatışma alanları doğuracak. Fakat asıl önemlisi bunun sınıf mücadelesine nasıl yansıyacağıdır. Yeni teknolojilerin ve yapay zekanın yükselişi, milyonlarca işçinin işlerini kaybetme tehlikesiyle karşı karşıya bırakıyor. Bu durum, emperyalist-kapitalizmin bu işçileri kendileri açısından “verimli” bir şekilde yeniden istihdam etme yeteneğini aşıyor. Öyle ki bu konuda endişe duyan IMF Genel Direktörü Kristalina Georgieva, burjuva devletlere bu “rahatsız edici trendi” ele almaları için çağrıda bulundu. Georgieva, teknolojinin sosyal gerilimleri daha da körüklemesinin önlenmesi gerektiğine dikkat çekti. 

Dolayısıyla kapitalizmi yapay zekanın da kurtaramayacağı açık. Bu gelişmeleri sınıf mücadelesinin bir kaldıracına dönüştürmenin üzerine daha fazla düşünmeye, fikir jimnastiğine, somut politika ve taktikler geliştirmeye ihtiyaç var.

…

*1 Talos, aslen Girit efsanelerinde adı geçen bir figürdür. Ancak Talos’un kökenine ilişkin pek çok farklı hikaye bulunmaktadır. Zeus, Europa’yı kaçırıp Girit’e götürdüğünde ona aşkını göstermek için üç hediye verdi. Bu hediyelerden biri dev tunç robot Talos’tu. Başka bir versiyona göre ise, bu devi Hephaestus ve Cyclopes yapmış ve Girit kralı Minos’a hediye etmişti. Başka bir hikayeye göre ise, Talos Cris’in oğlu ve Phaestos’un babası ya da Minos’un kardeşi olarak geçer. Bazıları, Talos’un muhtemelen Girit’in Knossos Labirenti’ndeki Minotor’a çok benzeyen bir boğa olduğunu iddia eder. Eski çağlarda yaşamış Rodoslu yazar Apollodorus’un Argonautica adlı eserine göre, Talos, dişbudak ağaçlarından türemiş ve yarıtanrılar çağına kadar yaşamış bir tunç soyunun son örneği olabilir. Talos (ya da Talus), eski çağlarda Girit lehçesinde “güneş” anlamına gelir ve tanrı Zeus’a da aynı isim verilmiştir.)

*2 A. Conn, et al. Yapay Genel Zeka Güvenliği Nedir ve Neden Çok Önemlidir?. (31 Ekim 2023). Alındığı Tarih: 5 Kasım 2023. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/15964

*3 Turing Testi’nin temel amacı, bir makinenin insan gibi davranabildiğini belirlemektir. Testte, bir insan denetleyicinin bir bilgisayar programı ve bir insan arasındaki yazılı etkileşimleri değerlendirmesi istenir. Denetleyici, her iki tarafın da yazılı metinlerini görür ve hangisinin insana ait olduğunu anlamaya çalışır. Eğer denetleyici, bilgisayar programını insanla ayırt edemezse, o program “Turing Testi’ni geçmiş” olarak kabul edilir ve insan gibi davranma yeteneğine sahip olduğu kabul edilir.

Turing Testi, yapay zeka araştırmalarında ve felsefi tartışmalarda önemli bir rol oynamıştır. Ancak, testin eleştirileri de bulunmaktadır. Bazıları, Turing Testi’nin yeterince kesin olmadığını ve sadece belirli bir türdeki zeka veya insan benzeri davranışları değerlendirdiğini iddia ederken, diğerleri ise gerçek zeka ve bilinç gibi karmaşık kavramların tamamen bir insanın davranışlarıyla sınırlı olamayacağını savunur.

*4 20. yüzyılın başlarında, karmaşık hesapların belirli bir düzenek tarafından yapılıp yapılamayacağı büyük bir tartışma konusu haline geldi. El ile veya zihinden yapılan hesaplamalar çok zaman alıyor ve birçok hataya yol açıyordu. Tüm bu tartışmalar devam ederken, 1936 yılında matematikçi Alan M. Turing, “Saptama Problemi Hakkında Bir Uygulamayla Birlikte Hesaplanabilir Sayılar” adlı makalesini yayınladı. Turing, makalesinde teorik ve matematiksel temellere dayalı bir sanal makineden bahsetti ve her türlü matematiksel hesabın bu sanal makineyle yapılabileceğini ileri sürdü. Turing’in 1950 yılında yayınladığı “Hesaplama Mekanizması ve Zeka” isimli ikinci makalesi ise, makineler ve zeka ile ilgili birçok tartışmalı konuya cevap niteliğindeydi. Bu makalelerde bahsedilen sanal makine daha sonra “Turing Makinesi” olarak adlandırıldı. Bu çalışmalarıyla Turing, yapay zeka alanında önemli öngörülerde bulunmuş ve bu alandaki tartışmaların şekillenmesinde devindirici olmuştur.

*5 John McCarthy (4 Eylül 1927 – 24 Ekim 2011), Amerikalı bir bilgisayar bilimci ve bilişsel bilimci olarak tanınır. Yapay zeka terimini ve Lisp programlama dilini icat edenlerden biridir. ALGOL dil yapısını önemli ölçüde etkilemiştir. Ayrıca, zaman paylaşımı yöntemini yaygınlaştırmış, çöp toplama metodunu icat etmiş ve yapay zeka alanının gelişimine önemli katkılarda bulunmuştur.

*6 ’Çin odası’ argümanı, Amerikalı felsefeci John Searle tarafından 1980 yılında ortaya atılan bir düşünce deneyidir. Bu argüman, yapay zeka alanında büyük bir tartışma yaratmıştır.

Çin odası argümanı, bir kişinin Çince bilmese bile, Çince bir metinle iletişim kurabileceği bir odada olduğunu varsayar. Bu kişiye odadan dışarıdan Çince metinler verilir ve içerideki kişi, bir kılavuz yardımıyla bu metinlere uygun şekilde yanıtlar verir. Dışarıdaki gözlemciler, odadaki kişinin Çince bildiğini düşünebilirler, çünkü yanıtlar doğru şekilde verilmektedir. Ancak, odadaki kişi aslında Çince bilmiyordur, sadece talimatları takip etmektedir. Bu argüman, yapay zekanın sadece semboller üzerinde işlem yapabilme yeteneğine sahip olmasının gerçek anlamda anlama veya bilinç gerektirmediğini savunur. Yani, bir sistem sembollerle mantıksal işlemler yapabilirken, gerçek anlamda anlama veya bilinç sahibi olmadığı öne sürülür. Bu argüman, yapay zekanın gerçek zeka veya bilinçle ne kadar benzer veya farklı olduğu konusunda derin felsefi tartışmalara yol açmıştır.

*7 https://www.theguardian.com/world/2024/apr/03/israel-gaza-ai-database-hamas-airstrikes