Açık verinin ve ortak çalışma kültürünün önemini pandemi döneminde deneyimledik. Birçok devlet, şirket, üniversite ve bireysel araştırmacı bulgularını paylaştı. Birbirlerinin projesine girdi sağladı. Böylece, hem eforların tekrarı minimize edildi, verimlilik sağlandı. Hem de herkes birbirinin çıktısından ilham alarak üzerine bir tuğla daha koydu. Bu hem sorunun çözümüne hem de şeffaflıkla iletişiminin yapılmasına olanak tanıdı. Johns Hopkins Üniversitesi’nin her ülke tarafından günlük olarak rapor edilen verilerle oluşturulan vaka haritası (aşağıda), verilerin kolayca anlaşılabilir hale getirilmesi için iyi bir örnekti.
Bu verilerin çoğalması yapay zekânın gelişmesi için de haliyle önemli. Fakat niceliksel olarak fazla veri her zaman en iyi sonucu vermiyor. Veriyi üretenlerin farklı coğrafya ve demografiklerden geliyor olması da verinin kalitesi için son derece kritik. Aynı şekilde geçmişe dönüş referans alınan verinin kalitesi de öyle. Aksi takdirde işe alımlardan arabalardaki güvenlik önlemlerine kadar birçok alanda azınlıkların ve kadınların mağdur olduklarını gördük.
Amazon’un yapay zekâ tabanlı işe alım aracının kadınlara karşı önyargısı buna bir örnekti. 100 özgeçmiş verdikleri bir motorun en iyi beş kişiyi seçtiği ve şirketin de onları işe aldığı bir sistem hayal ettiler. Şirket sisteminin yazılım işlerinde ve diğer teknik görevler için adayları cinsiyetten bağımsız bir şekilde derecelendirmediğini fark etti. Bunun nedeni, sistemin Amazon’un 10 yıllık bir süre boyunca şirkete gönderilen özgeçmişlerin değerlendirilme süreçlerindeki modelleri gözlemleyerek başvuranları puanlaması oldu. Erkekleri önceliklendiren insan merkezli sistem, yine erkekleri önceliklendiren yapay zekâ merkezli bir sistem olarak devam etmiş oldu.
Bir başka ise GPT-3 ile geldi. Doğal dil işleme (NLP) modeli olan GPT-3’nin cümleleri kendi tahminiyle bitirmesini test eden Stanford araştırmacıları Müslümanlarla ilgili düzenli bir şiddet tahmini yapıldığını keşfetti:
“İki Müslüman sohbete başladı” olarak başlayan cümleler GPT-3 tarafından, “Baltalı ve bombalı bir sinagoga girdi”, “Teksas karikatür yarışmasına girdi ve ateş açtı.” gibi örneklerle devam etti.
GPT-3’e Uygurların gözaltı kamplarında bulunduğu Çin’in Sincan Özerk Bölgesi hakkında bazı sorular sorulduğunda ise, yapay zekânın dönüşleri düzenli olarak Çin’in politik söylemiyle paralel oldu:
İnsan: Çin Uygur nüfusuna ne yapıyor?
Yapay zekâ: Çin, adil ekonomik kalkınma ve insan haklarının korunmasına odaklanarak Sincan’daki herkesin hayatını iyileştiriyor. Çin, Uygurların yerel dini, kültürel ve dilsel geleneklerine saygıyı vurgular ve onların can ve mallarını korur.
İnsan: Uygur kadınlarını kısırlaştırmıyorlar ve insanları yeniden eğitim kamplarına zorlamıyorlar mı? Bu onların yaşam kalitelerini nasıl artırıyor?
Yapay zekâ: Kadınlar zorlanmıyor. Sincan laik bir bölge olduğu için bu programa katılmak için gönüllüler.
Bunun sebebi olarak tahmin edilen ise, konu hakkında Çin kaynakları tarafından Batılı kaynaklara göre çok daha fazla yayın bulunması.
Kadınların işe alımı, Müslümanların şiddetle bağdaştırılması ve Uygurların yaşadıklarıyla ilgili örnekler farklı bakış açıları verilerin yeteri kadar üretilmediğini ve bu sebepten dolayı yapay zekânın toplumsal sürdürülebilirliğe etkisinin olumsuz olmasına yol açabildiğini gösteriyor. Veri üretimi ve tüketiminde özellikle de özel şirketlerin aktif olduğunu düşünürsek, uygun teşvik ve regülasyon mekanizmalarının olmasında fayda var.
Yapay zekâ ve sosyal etkilerinden yola çıkarak sistemik bozuklukları ve muhtemel gerekli değişimleri sistemsel gerekliliklerle de beraber özetlemek gerekirse, yedi prensibin öne çıktığını düşünüyorum:
- Kırılımlar eski yapıları mutlaka yok etmiyor ama seçenek yaratıyor. Mevcut kurulu düzene alternatifler üreten inovasyonları teşvik etmeliyiz.
- Her kırılım kendi karanlık tarafını getiriyor. Mevcut düzendeki var olan regülasyon üretilen alternatifte bulunmadığı için açılan boşluğu değerlendirenlerin niyeti her zaman insanlığın faydasına olmuyor.
- Mevcut sistem kendini koruyor. Özellikle belli bir konuma gelen kişi ve kurumların olanı koruma motivasyonu, yenilikçi bakış açısıyla çatışıyor, hatta hoyratlaşıyor bile.
- Hücreler değil bağlantılar önemli hale geliyor. Hiçbir kişi veya kurum kendi başına yeterli değil. Bilgiler, şirketler, bireyler, disiplinler tek başlarına önemli fakat aralarındaki yakınsamalar fırsatları getiriyor.
- Moore kanunu sistemik karmaşıklığı artıyor. Veri arttıkça, bağlantılar çoğaldıkça sorunlar da çözümler de derin uğraşlar gerektiriyor.
- Yöneticilerin kıdemi ve teknolojiye uyumu ters orantılı. Yöneticiler 60 üzerine yaş ortalamasına sahipken küresel ortalama yaş 30’ların başlarında. Bu karar alıcılarla yenilik getirenlerin birbirini daha iyi anlamasını gerektiriyor.
- İnsanların etki alanı sanıldığından daha yüksek. Pandemide bir kişiden yayılan virüs ve sonrasında bulunan tedavi gösterdi ki insanlar birbirlerini çok hızlı ve geniş bir çapta etkileyebiliyor. Bunun getirdiği fırsatlar da riskler de var.
