Ulusal Ekonomik Araştırma Bürosu, MIT’nin yıldız ekonomisti Daron Acemoğlu’nun, üretkenlik rönesansı, süper büyüme ve eşitsizliğin azaltılması gibi yapay zeka hayallerine gölge düşürmeyi amaçlayan yeni bir çalışmasını yayınladı.
Gelinen noktada yapay zekanın hemen her şeyde devrim yaratmayacağını söylemek neredeyse sapkınlık gibi geliyor. Bir yıl önce Goldman Sachs ekonomistleri, Yapay Zeka’nın yıllık küresel GSYİH’yi 10 yıl içinde %7 ya da dolar bazında yaklaşık 7 milyon dolar kadar artıracağını tahmin ediyordu.
O zamandan bu yana Goldman’ın tahminleri neredeyse olağan hale geldi, hatta IMF bile yapay zekanın “küresel ekonomiyi yeniden şekillendirme potansiyeline sahip olduğunu” öngörüyor.
FTAV’ın kişisel favorisi ARK’ın tahmininine göre yapay zeka küresel GSYİH büyümesini yılda yüzde 7’ye çıkmasına yardımcı olacak.
Gelecekte Nobel ödülü alması muhtemel Profesör Acemoğlu ise karşı tarafta yer alıyor:
“Önümüzdeki 10 yıl içinde Yapay Zeka gelişmelerinin (toplam faktör verimliliği gibi) etkilerinin mütevazı boyutlarda olacağını tahmin ediyorum. Bu durumda zor ve kolay görevler arasındaki ayrımı dikkate almayan bir üst sınırdan bahsedilebilir ve 10 yıl içinde toplamda yaklaşık %0,66’lık bir artış veya yıllık TFP büyümesinde yaklaşık %0,064’lük bir artış söz konusu olabilir. Yapay zekaya maruz kalacak olanlar arasında zor görevlerin varlığı kabul edildiğinde, bu üst sınır yaklaşık %0,53’e düşmektedir. GSYİH etkileri bundan biraz daha büyük ölçüde olacaktır; çünkü otomasyon ve görev tamamlayıcıları da daha fazla yatırıma neden olacak. Fakat hesaplamalarım, önümüzdeki 10 yıl içinde GSYİH artışının da düşük olacağını, Yapay Zeka’dan kaynaklanan yatırım artışının düşük olması durumunda toplamda 10 yılda %0,93 – %1,16 aralığında, büyük bir yatırım patlaması olması durumunda ise toplamda %1,4 – %1,56 aralığında olacağını gösteriyor.”
Acemoğlu’nun söylediği üzere, bunlar “mütevazı ama yine de önemsiz olmaktan uzak” gelişmeler. Ancak belirttiği gibi, en yaygın Yapay Zeka kullanım alanlarından bazılarının zararlı olduğu gerçeğini de göz önünde bulundurmamız gerekiyor. Örneğin deepfake’ler vb gibi.
Bunlarla mücadele etmek, ancak kasırgadan harap olmuş bir kasabayı yeniden inşa etmenin ekonomik büyümeyi artırması gibi büyümeyi artırabilir, yani genel refahı totalde azaltır:
“. . . Yapay Zeka tarafından üretilen yeni işlevlerin manipülatif olabileceği ihtimalini de hesaba kattığımızda, refah seviyesi üzerindeki etki çok daha düşük olabilir. Bursztyn ve diğerlerinin (2023) Yapay Zeka destekli sosyal medyanın olumsuz etkilerine ilişkin verilerine dayanarak, sosyal medya, dijital reklamcılık ve IT savunma-saldırı harcamaları için örnek bir hesaplama sunuyorum. Yapay Zeka ve gelirleri GSYH’ye %2’ye kadar katkıda bulunabilir, ancak Bursztyn ve diğerlerinin (2023) rakamlarını uygularsak, refah üzerindeki etkileri %-0,72 olabilir. Bu tartışma, yapay zeka tarafından üretilen yeni işlevlerin ve ürünlerin refah üzerindeki potansiyel olumsuz etkilerini göz önünde bulundurmanın oldukça önemli olduğunu gösteriyor.”
Acemoğlu, yapay zekanın eşitsizlik üzerinde büyük bir etkisi olacağına da şüpheyle yaklaşıyor; “ne önemli ölçüde kötüleştirecek ne de iyileştirecektir” diyor. Fakat genel olarak, Acemoğlu’nun çalışması “düşük eğitimli kadınların ücretlerinde küçük düşüşler yaşanabileceğini, genel olarak gruplar arası eşitsizliğin biraz artabileceğini ve sermaye ile emek geliri arasındaki uçurumun daha da genişleyebileceğini” öne sürmekte.
Acemoğlu, MIT ekonomistlerinden oluşan etkili bir ekibin başında yer alan ve üniversitenin Shaping the Future of Work (Çalışmanın Geleceğini Şekillendirmek) adlı girişimine öncülük eden üç kişiden biri olduğu için, bu şüpheciliği oldukça ilginç.
Acemoğlu, üretken yapay zekanın potansiyelinin büyük olduğunu, ancak bu potansiyelin yalnızca sohbet botları ve mekanik olarak yeniden oluşturulmuş görüntüler yerine daha iyi, daha güvenilir bilgiler vermek için kullanılması halinde geçerli olacağını vurguluyor:
“Benim değerlendirmeme göre, gelecek vaat eden bir teknoloji olan üretken Yapay Zeka’dan elde edilebilecek çok daha büyük kazanımlar var. Fakat sektörde temel bir yeniden yönlendirme olmadığı sürece bu kazanımlar elde edilmesi zor olmaya devam edecektir. Buna belki de LLM’ler gibi en yaygın üretken Yapay Zeka modellerinin mimarisinde yapılacak büyük bir değişiklik de dahil. Genel insan benzeri konuşma araçlarının geliştirilmesine öncelik vermek yerine, farklı türden çalışanların marjinal üretkenliğini artırabilecek güvenilir bilgilere odaklanılmalı. Üretken yapay zekaya yönelik mevcut yaklaşımın genel doğası, bu tür güvenilir bilgiler sağlamak için uygun olmayabilir.
“Basitçe söylemek gerekirse: İstediğimiz şey eğitimciler, sağlık çalışanları, elektrikçiler, tesisatçılar ve diğer meslek sahipleri için faydalı güvenilir bilgiler ise, insan benzeri konuşmalar yapabilen veya Shakespeare soneleri yazabilen temel modellere (veya mevcut LLM türlerine) ihtiyacımız olup olmadığı ucu açık bir soru olmaya devam etmektedir.”
Kaynak: https://www.ft.com/content/b375115f-278f-43a3-9a26-31d75e5cd319
Çeviri: Hasan Ayer.