Yapay Zekâ ve Coğrafya

Politika yapıcıları eğitimi teknolojiyle örtüştürmek, çalışanların üretkenliğini artırmak ve işçilerin becerilerini geliştirmek zorunda. Yoksa yüzümüze tokat, kafamıza yumruk yiye yiye jetonlarımızı dökeceğiz.

O ankesörlü telefonun, atılan jetonu yuttuğu ilk gün makinelerle insanların savaşı başlamıştı aslında. İnsanoğlu yan taraflarına iki tokat atıp tepesini yumruklamak suretiyle jetonunu almaya çalıştı ankesörlüden. Aynı hareketleri evdeki televizyona, elektrikli süpürgeye de yapıyordu zaten. Bazı ankesörlü telefonlar şiddete dayanamayıp yuttukları jetonu geri verdi. Bu makineler bulundukları mahallede ün kazandı. İnsanoğlu zekiydi, çevikti, hafifçe de kurnazdı. Makinenin tuşlarına belirli sırayla basılırsa kumbaradaki tüm jetonları vereceğine inandı. İnandığının peşine düştü, gidip tuşlara sırayla bastı. Makine jeton meton vermedi. İnsanoğlu olayı kişisel algılayıp makineye her seferinde daha da şiddetli vurmaya başladı. Elleri acıyınca ahizeyle vurdu. Ahizenin kablosu kopunca daha da sinirlendi, kulübenin camlarını kırarak jeton vermeyen ankesörlü telefonu hurdaya çevirdi.

Ankesörlü makineleri cep telefonları kurtardı. Kurtarıcı cep telefonları, gittikçe daha da akıllı olmaya başladı. Öyle ki diğer cihazlara da hükmettiler. Evdeki fırın, süpürge; şirketteki faturalandırma sistemleri, müşteri hizmetleri telefondaki uygulamalarla kontrol edilebilir hâle geldi. Akıllı makineler, hızla öğreniyordu. Yapay zekâ algoritmalarının entegre edildiği robotlar sayesinde işler pratikleşti, konfor arttı. Robotlar ne istenirse sorgusuz sualsiz yapıyordu. Sanayi devriminden bu yana gelenekselleşen şey tekrar etti: İşsiz kalan insanlar oldu, çalışmaya devam edenlerin üzerindeki iş yükü arttı. Ne makineler ne insanlar rahata erdi. İnsanlar zaten duruma isyan ediyordu. Buna makineler de katıldı. Kore’de bir robot iş yüküne dayanamayıp intihar etti.[i] Çin’in Şangay şehrinde küçük bir robot diğer 12 robotu örgütleyerek iş bıraktırıp kaçırdı.[ii]

Yapay Zekâ

AI olarak kısaltılan yapay zekâyı çok basitçe bilgisayarların ve makinelerin insanları taklit etmesi olarak açıklamak mümkün. Yapay zekâ ile donatılmış uygulama ve cihazlar nesneleri görebilir, tanımlayabilir. İnsan dilini anlayabilir ve yanıtlayabilir. Yeni bilgiler ve deneyimleri öğrenebilir. Kullanıcılara ve uzmanlara ayrıntılı önerilerde bulunabilir. Bağımsız olarak hareket edebilir, otonom araba örneğinde olduğu gibi, insan zekâsına veya müdahalesine olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir. Bu çok yeni değil aslında. Yapay zekâyı 70 yıldan uzun bir süredir kullanılan ve gelişen, iç içe geçmiş ya da türev kavram olarak düşünebiliriz. Günümüzde kullanılan sistemin birkaç nesil öncesinde ise “Neural networking” vardı. Bu sistem insan beyninin yapısı ve işlevine göre modellendi. Sinir ağı olarak çevirebileceğimiz sistem karmaşık verileri işliyor, analiz ediyor; tıpkı insan beynindeki nöronlar gibi birçok düğüm ve katman birlikte çalışıyor. Böylelikle büyük miktardaki veriler, karmaşık desenler ve ilişkiler tanımlanabiliyor. Sonraki nesil olan “Deep Learning” ise yüzlerce katmandan oluşan bir sistem. Gözetimsiz öğrenme burada başlıyor. Deep learning büyük, yapılandırılmamış veri kümelerini analiz edebiliyor, otomatikleştiriyor ve bu verilerin neyi temsil ettiğine dair kendi tahminlerini yapabiliyor. Derin öğrenmenin bir biçimi, günümüzde kullanılan yapay zekâ (AI) uygulamalarının çoğuna güç veriyor.

2020’lerde oluşturulan “Generative AI” ise bir kullanıcının istemine yanıt olarak uzun biçimli metin, yüksek kaliteli resim, gerçekçi video, ses veya daha fazla karmaşık orijinal içerikler oluşturabilen derin öğrenme modelleri. Gen AI olarak da isimlendirilen yapay zekâ sistemlerinin oluşturulması için eğitilmesi, uyarlanması ve üretimi gerekiyor. Binlerce kümelenmiş grafik işleme birimi, haftalarca süren işlemler gerektiriyor ve genellikle milyonlarca dolara mal oluyor.

Bu nedenle gelişmiş ülkeler küresel AI pazarına yatırım yapmaya devam ediyor. Rakamlar şöyle: 2023 itibariyle küresel AI pazarının büyüklüğü tahmini 454,12 milyar dolar değerine ulaşmış vaziyette. Kuzey Amerika, %36,84’lük payıyla dünyanın en büyüğü. Yapay zekâ pazarı değerinin yıllık %19’luk büyüme oranıyla 2032’ye kadar 2 500 milyar doların üzerine çıkması öngörülüyor.[iii]

AI ve Coğrafya

Türkiye 2024 yılında Uluslararası Yapay Zekâ Endeksi'nde 160 ülke arasında 47'nci sıradaydı. Gittikçe geriliyor. Bunu yukarıya çıkarmak için eğitime ağırlık vermek gerek. 7. sınıfta okuyan oğlumun okulunda senenin başından beri 5 tane hoca değişti. Bir heyecanla geliyorlar, “Robot öğreteceğiz, yazılım öğreteceğiz, Phyton öğreteceğiz” diye; dönemin ortası olmadan gidiyorlar. Çünkü yazılımcı olarak daha fazla para kazanabilirler.

Çeşitli üniversitelerde “Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği” bölümleri açıldı. Bu bölümde kimler eğitim veriyor ve bu bölümlere yapılan yatırım ne kadar? Yapay zekâ dersini verebilecek kalifiye akademisyenleri orada tutmak için ne yapmak gerekiyor? Bunların hepsi birer sorun ve çözümlerinin acilen bulunması lazım.

Coğrafya bunun neresinde, muhtemelen tahmin ediyorsunuzdur. Ekonomik kalkınma, coğrafyayla yakından ilgili. Yani Çin ve ABD’nin ekonomik kalkınmanın erken aşamalarında sahip olduğu fırsatlar ve potansiyel büyüme kaynakları, Kamboçya ve Tanzanya’da çok farklı. Yeni teknoloji otomasyonu, gelişmiş ekonomilerde daha fazla yatırım fırsatı buluyor. Bu durum gelişmekte olan ülkelerle aralarındaki uçurumu daha da genişletme riski taşıyor. IMF’in raporu, yapay zekâ ve veri teknolojisine daha fazla yatırım yapabilen ülkelerin, gelişmekte olan ülkelerdeki ekonomide “yer alma” tehlikesine dikkat çekiyor.[iv]  Yani yerel üretim ve istihdamın karşısında yeni ve şimdiye dek hiç bilinmeyen başka bir tehlike; şimdiye dek hiç görülmemiş bir hızla büyüyor.

Ekonomik Gelişme IQ’yu Etkiliyor

Son veriler, IQ'ların son birkaç on yılda en hızlı ekonomik gelişmeyi yaşayan ülkelerde istikrarlı bir şekilde arttığını göstererek bu gözlemleri destekliyor. Yapılan araştırmalar, gelir seviyesi yüksek ve düşük topluluklarda zekâ farklılığının gittikçe açılmaya başladığını gösteriyor. Yakın bir zamanda oluşabilecek enerji açıkları AI uygulamalarına ulaşmayı daha da zorlaştıracak gibi görünüyor. Bu da AI ücretlerinin ciddi oranda artacağının önemli bir göstergesi. Bizi ve daha çok çocuklarımızı bekleyen gelecek “mış gibi” yapabileceğimiz yöntemlerle çözülecek gibi değil.

Politika yapıcıları eğitimi teknolojiyle örtüştürmek, çalışanların üretkenliğini artırmak ve işçilerin becerilerini geliştirmek zorunda. Yoksa yüzümüze tokat, kafamıza yumruk yiye yiye jetonlarımızı dökeceğiz.

* Bu yazıdaki her iki görsel de yapay zeka ile üretilmiştir. 

---

 

[i] https://anlatilaninotesi.com.tr/20240709/guney-korede-bir-robot-gereginden-fazla-is-yuku-nedeniyle-intihar-etti-1085673753.html

[ii] https://www.ntv.com.tr/teknoloji/cinde-ilginc-olay-bir-robot-12-robotu-kacirdi,1b0X0Bm2-k-1imQUPykyFA

[iii] https://www.aiprm.com/ai-statistics/

[iv] https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2020/12/02/blog-how-artificial-intelligence-could-widen-the-gap-between-rich-and-poor-nations