Yapay zekânın teknik kapasitesi arttıkça şu soru daha kritik hale geliyor: Veri üretmek ile anlam üretmek aynı şey midir?
Yazı dizimizin ilk bölümünün konusu yapay zekâya dair ilk beklentiler ve zaman içinde beklentilerdeki dönüşüm idi. Yazıda meslekleri elden alacak bir tehdit algısından, insanla birlikte değer üreten bir araç algısına doğru evrilen bir sürecin altını çizmiştik. Bugün gelinen noktada, yapay zekânın teoriden pratiğe geçerek iş hayatının farklı alanlarında somut biçimde yer almasıyla bu dönüşümün etkileri artık daha net okunuyor.
Yapay zekânın teknik kapasitesi arttıkça şu soru daha kritik hale gelmekte: Veri üretmek ile anlam üretmek aynı şey midir?
Yapay zekânın veri okuma, analiz etme ve özetleme konularında oldukça ileri bir seviyeye ulaştığı artık tartışma götürmüyor. Buna karşılık, anlamlandırma ve bağlam kurma hala daha flu. Yapay zekâ teknik yorumlarda başarılı. Ancak eksik veri ortamında, karmaşık süreçlerde ve tarihsel, sosyal, kurumsal bağlam gerektiren değerlendirmelerde aynı başarıyı göstermesi zorlaşıyor. İşte tam da burada insanın ‘veri dışı bilişsel alan’ından söz etmeliyiz. Sosyal sinyalleri okuma, bağlam kurma, geçmiş deneyimlerden beslenme ve eksik veride karar verebilme gibi unsurlar, insanın karar alma süreçlerinde önemli bir rol oynayabilmekte. Bu alan, verinin yetersiz kaldığı durumlarda özellikle belirginleşen; ancak karar süreçlerinde her zaman farklı ağırlıklarla yer alan bir unsurdur.
Bu durumu yakın çevremden bir örnekle somutlaştırmak isterim. Bir işe alım sürecinde, iki aday arasından seçim yapılması gerekiyordu. Tercih edilen aday, kağıt üzerinde eğitim, deneyim ve teknik yeterlilik açısından diğerinden açık ara öndeydi. Ancak işe başladıktan sonra şirketin hassas bilgilerini dışarıyla paylaşarak ve kötüye kullanarak ciddi sorunlara yol açtı. Süreci değerlendiren işveren arkadaşım, mülakatı yapan kişinin adayın bazı cevap ve tavırlarından rahatsızlık duyduğunu kendisine aktardığını, ancak bu sezgisel değerlendirmenin karar sürecine dahil edilmediğini belirtti. Buna karşılık ilk etapta tercih edilmeyip sonra çağırılan diğer aday, daha sınırlı bir geçmişe sahip olmasına rağmen, zaman içinde gösterdiği çaba, uyum ve güvenilirlikle çok daha değerli bir çalışan haline geldi.
Bu örnek bir istisna değil ve bize şunu gösteriyor. Bazı kararlar, yalnızca ölçülebilir kriterlerle değil, veri dışı bilişsel alanımızın bize sunduğu değerlendirmelerle birlikte ele alındığında daha sağlıklı sonuçlar verir. Evet, bazı kararlar büyük ölçüde veriye dayanarak alınabilir; ancak kararların önemli bir kısmında bağlam, niyet ve sonuçların değerlendirilmesi insanın bilişsel katkısını vazgeçilmez kılar.
Elbette bu durum yalnızca iş dünyasıyla sınırlı değil. Hukuk pratiğinde bir avukat, somut deliller ve emsal kararlar üzerinden hareket ederken çoğu zaman eksik bilgiyle karşı karşıya kalabilir ve bu noktada deneyimi devreye girer. Benzer şekilde hekimlikte tanı süreci büyük ölçüde test ve görüntüleme sonuçlarına dayansa da, özellikle belirsiz vakalarda klinik sezgi önemli bir tamamlayıcı rol oynar. Bu örneklerde de görüldüğü gibi, bilişsel alanımız yapay zekânın gücüne rağmen birçok kararın başarısını belirleyen önemli bir unsur olmaya devam ediyor.
Bu tespit iş hayatında giderek daha görünür hale gelmekte. PwC’nin global düzeydeki araştırması, çalışanların yapay zekânın iş yüklerini azaltmasını, tekrarlayan görevleri üstlenmesini ve bunlarla birlikte kendilerine ‘daha anlamlı!’ işler bırakmasını beklediklerini ortaya koyuyor. Bu beklenti de aslında insanın iş hayatındaki rolünün giderek daha fazla ‘karar verme’ ve ‘anlam üretme’ alanına kaydığını gösteriyor. Ancak bu dönüşüm, beraberinde bazı yapısal endişeleri de getirmekte. Örneğin giriş seviyesi işlerde ‘junior erozyonu’ olarak adlandırılabilecek bir durum ile karşı karşıyayız. Rutin görevlerin yapay zekâ tarafından üstlenilmesi, genç çalışanların iş hayatının ilk dönemlerinde deneyim kazanma süreçlerini zorlaştırıyor. Benzer şekilde, ortalama ve rutin işlerde çalışanlar da kendi katkılarını daha fazla sorgulamaktalar.
World Economic Forum’un ‘Future of Jobs’ raporları da bu dönüşümü destekler nitelikte. Raporlar, mesleklerin tamamen ortadan kalkmasından ziyade, mesleklerin içerdiği görevlerin dönüşümüne işaret ediyor. Özellikle rutin ve giriş seviyesi işlerin daraldığı; buna karşılık analitik düşünme, problem çözme, yaratıcılık ve adaptasyon gibi becerilerin daha fazla önem kazandığı görülüyor. Bu çerçevede diploma ve kıdemin tek başına belirleyici olmaktan uzaklaştığını, ‘işi yapmak’tan çok ‘işi yönetme’nin öne çıktığı bir yapıya doğru ilerlendiği söylenebilir.
Tüm bu değerlendirmeler yapay zekânın birçok alanda son derece etkin ve ileri bir seviyede olmasına rağmen, bazı alanlarda hala sınırlı kaldığına işaret etmekte. İnsan, YZ karşısında birçok açıdan geride görünse de, özellikle bağlam, sezgi ve karar alma gibi alanlarda hala belirgin üstünlüklere sahip ve muhtemelen öyle kalmaya devam edecek. Belki de asıl mesele, kimin daha güçlü/üstün olduğu değil; kimin hangi alanda, ne zaman ve nasıl devreye gireceğinin doğru belirlenmesinde.
Yazı dizisinin önceki bölümü için: www.salom.com.tr/haber/140475/diploma-sadece-kagit-isinizi-yapay-zekadan-korumak-tehditten-araca
