Yapay Zeka, Bilincimizi Tehdit mi Ediyor? Bölüm I

Bazı ekonomistler gelişmemiş insanların er ya da geç tamamen hurdaya çıkacağını öngörüyor. Robotlar ve üç boyutlu yazıcılar gömlek üretimi gibi kol gücüyle yapılan işlerde işçileri yerinden ederken, üstün zekalı algoritmalar da beyaz yakalı çalışanların pozisyonlarını dolduracak. Kısa süre öncesine kadar otomasyon tehlikesinden korunabilen banka memurluğu ve turizm temsilciliği gibi meslek grupları artık nesli tehdit altında olan türler. Uçak biletlerimizi akıllı telefonlarımızdaki algoritmalarla satın alırken kaç turizm temsilcisine ihtiyaç duyuyoruz artık? Borsacılar da tehlike altında. Pek çok alım ve satım işlemi, bir insanın bir yılda inceleyebileceği veriyi saniyeler içinde işleyebilen ve göz açıp kapayıncaya kadar tepki verebilen bilgisayarlar tarafından yürütülüyor. 23 Nisan 2013’te Suriyeli hackerlar Associated Press’in (AP) resmi Twitter hesabını ele geçirerek, saat 13.07’de Beyaz Saray’ın saldırıya uğradığını ve Başkan Obama’nın “yaralandığını” yazdı. Haberleri denetleyen işlem algoritmaları duruma anında tepki verdi ve çılgınca hisse satmaya başladı. ABD’nin önemli borsa endeksi Dow Jones serbest düşüşe geçerek altmış saniye içinde yüz elli puan birden düştü ve 136 milyar dolar değer kaybetti! Saat 13.10’da Associated Press atılan tweetin sahte olduğunu doğruladı. Algoritmalar dişlileri ters yöne çevirdi ve saat 13.13 itibarıyla Dow Jones neredeyse tüm kayıplarını geri kazandı. Bu olaydan üç yıl kadar önce, 6 Mayıs 2010’da New York borsası daha büyük bir şok dalgası yaşadı. 14.42 ile 14.47 arasındaki beş dakikada Dow Jones bin puan birden düşerek çöktü ve bir trilyon dolar buharlaşıp yok oldu. Takip eden üç dakika içinde tekrar çıkış yaparak çöküş öncesi seviyelerine döndü. Paramızın kontrolünü süperhızlı makinelere teslim ettiğimizde başımıza bunlar gelebiliyor. Uzmanlar hâlâ “Flash Crash” [Ani Çöküş] adını verdikleri olayın ne olduğunu anlamaya çalışıyorlar. Sorunun algoritmalarda olduğunu biliyoruz ama neyin ters gittiğinden emin değiliz. ABD’de bazı borsacılar algoritmik işlemlerin insan karşısında adaletsiz bir hız avantajına sahip olduğunu, bu yüzden de haksız rekabet yarattığını öne sürerek mahkemeye başvurdular bile. Algoritmik işlemlerin herhangi bir hak ihlali yapıp yapmadığını araştırmak gibi deliye pösteki saydıracak türden bir iş, avukatlara fazla mesai ve yüklü danışma ücretleri olarak geri dönecektir tabii.Öte yandan bahsi geçen avukatlar da insan olmak zorunda değiller. Filmler ve diziler avukatların günlerini mahkeme salonlarında “İtiraz ediyorum!” diye bağırıp etkileyici nutuklar atarak geçirdiği izlenimini yaratır. Halbuki çoğu avukat vaktinin ciddi bir kısmını bitmek bilmeyen dosyaların arasında, emsaller ve yasalarda boşluklar arayarak ya da ufacık bir delilin peşinde koşarak geçirir. Kimileri kimliği belirsiz maktullerin öldüğü gece neler olduğunu çözmeye çalışırken, kimileri de müvekkillerini akla gelebilecek her türlü durumdan koruyabilecek devasa sözleşmeler hazırlar. Karmaşık algoritmalar bir insanın ömrü hayatında derleyebileceği emsalleri bir günde toplayabildiği ya da beyin taramaları tüm yalanları tek bir tuşla ortaya çıkarabildiği zaman bu avukatlara ne olacak? Deneyimli avukatlar ve dedektifler bile insanların yalanlarını yüz ifadelerinden ya da ses tonlarından hemen anlayamaz. Yalan söylemek beyinde doğruyu söylediğimiz zaman çalışan bölgelerden farklı alanları kullanmamıza neden olur. Henüz bu noktaya varmış olmasak da yakın bir gelecekte fMRI taramaları hatasız yalan makineleri gibi işleyebilir. O zaman milyonlarca avukat, hakim, polis ve dedektife ne olacak? Belki de okullara geri dönüp yeni meslekler edinmeleri gerekecek.Yeni eğitim hayatlarına başlamak için sınıfa girdiklerindeyse algoritmaların yine kendilerinden bir adım önde olduğunu görecekler Mindojo gibi şirketler matematik, fizik ve tarih öğretmekle kalmayıp bir yandan da kullanıcıyı inceleyerek tam olarak kim olduğunu öğrenebilen interaktif algoritmalar geliştiriyor. Dijital öğretmenler verdiğim her cevabı ve ne kadar sürede verdiğimi değerlendiriyor Zamanla kendime has zayıflıklarımla beraber güçlü yanlarımı da keşfediyor. Beni neyin heyecanlandırdığını, ne zaman derste gözlerimin kapandığını belirleyebiliyor. Termodinamik ve geometriyi, diğer öğrencilerin yüzde 99’una uymasa bile benim seviyeme özel yöntemlerle öğretiyor. Sabrını kaybetmediği için asla öğrenciye bağırmayan dijital öğretmenler greve de gitmiyor Bu kadar zeki bilgisayar programlarının olduğu bir dünyada neden termodinamik ve geometri öğrenmeye ihtiyaç duyarım, orası da meçhul tabii. Doktorlar bile algoritmaların açık hedefi hâline gelmiş durumda. Doktorların ilk görevleri doğru teşhis koymak ve ardından en uygun tedaviyi önermektir. Yüksek ateş ve ishal besin zehirlenmesinin işareti olabileceği gibi mide virüsü, kolera, dizanteri, sıtma, kanser ya da bilinmeyen yeni bir hastalığın habercisi de olabilir. Doktorumun doğru teşhis koyabilmek için birkaç soru sorabileceği ve üstünkörü bir genel muayeneden fazlasını sunamayacağı beş dakikası vardır çünkü sağlık sigortam ancak bu kadarına imkan sağlar. Daha sonra doktor benden aldığı azıcık bilgiyi kişisel hastalık geçmişim ve dünyadaki sayısız illetle karşılaştırın Ne var ki en titiz doktor bile geçmişteki tüm rahatsızlıklarımı ve kontrollerimi hatırlayamayacağı gibi her hastalık ve ilacı tanıyamaz, tıp dergilerinde yayımlanmış her akademik makaleyi okumaya vakit bulamaz. Yetmezmiş gibi doktorlar da zaman zaman yorgun, aç, hatta hasta olabilirler ve bu nedenle değerlendirme süreçleri etkilenebilir. Teşhislerinde sık sık yanılan, en uygun tedaviyi öneremeyen doktorların varlığına şaşmamak gerek. Şimdi de 2011’de riziko adındaki televizyon yarışmasının tüm şampiyonlarını yenen IBM’in ünlü yapay zeka sistemi Watson’ı ele alalım. Watson bugünlerde hastalık teşhisleri gibi ciddi bir konuyla ilgileniyor. Watson gibi bir yapay zeka, doktorlar karşısında muazzam avantajlara sahiptir, öncelikle bir yapay zeka tıp tarihinde bilinen her türlü hastalığa dair bilgiyi veritabanında saklayabilir. Veritabanını her gün yeni araştırmaların sonuçlarının yanı sıra dünyadaki her hastane ve klinikte toplanan tıbbi istatistiklere göre güncelleyebilir. İkinci olarak Watson benim tüm genom haritamı ve günbegün tıbbi bilgilerimi kaydedebileceği gibi ebeveynlerimin, kardeşlerimin, kuzenlerimin, komşularımın ve arkadaşlarımınkileri de yakından takip edebilir. Watson yakın zamanda tropik bir ülkeye mi gittim, tekrarlayan mide enfeksiyonları mı yaşıyorum, ailemde bağırsak kanseri geçmişi var mı ya da şehirdeki herkes o sabah ishal şikayetiyle mi geldi, anında bilebilir. Üçüncü olarak Watson asla yorulmadığı, acıkmadığı ya da hastalanmadığı gibi bana bolca zaman ayırabilir. Salonumdaki koltuğumda otururken yüzlerce soruya cevap vererek Watson’a nasıl hissettiğimi anlatabilirim. Bu durum hastalık hastası hipokondriyaklar dışında çoğu hasta için mükemmel bir gelişme sayılabilir. Bugün mezuniyetinizden yirmi yıl sonra hâlâ aile doktoru olabileceğiniz beklentisi içinde tıp fakültesine gidiyorsanız belki de tekrar düşünmeniz iyi olabilir; boynuzun kulağı geçeceği aşikar. Watson gibileri etrafta olduğu sürece, Sherlocklara ihtiyaç kalmayacak gibi duruyor. Bu tehlike sadece pratisyen hekimlerin değil uzmanların da ensesinde artık, öyle ki kanser gibi görece spesifik bir konuda uzmanlaşan doktorları yerinden etmek belki de çok daha kolay olacak. Yakın zamanda yürütülmüş bir deneydeki bilgisayar algoritması, akciğer kanseri vakalarından yüzde 90’ını doğru teşhis ederken doktorların başarı oranı yüzde 50’lerde kaldı. Gelecek çoktan kapımıza dayanmış durumda. Akciğer tomografisi ve mamografi gibi teknolojiler standart algoritmalar tarafından kontrol edilerek doktorlara ikinci bir fikir sunuyor, zaman zaman doktorların kaçırdığı tümörleri yakalayabiliyor. Watson ve benzerleri, bir sürü teknik aksaklık yüzünden henüz doktorları bir gecede işlerinden edemiyor Ancak zor olsa da bu teknik sorunlar elbet bir gün çözülecek. Bir doktoru eğitmek yıllar alan karmaşık ve pahalı bir süreçtir. On yıl eğitim ve asistanlığın ardından elinizde sadece tek bir doktor olur. İkinci bir doktor için aynı süreci baştan tekrarlamanız gerekir. Halbuki Watson’a ket vuran teknik aksaklıkları çözdüğünüzde, dünyanın her köşesinde yedi gün yirmi dört saat erişilebilir sayısız doktorunuz olabilir. Toplam maliyet yüzlerce milyar dolara çıkacak olsa da bu yatırım uzun vadede insan doktorları eğitmekten çok daha ucuza gelecektir. Tabii tüm bunlar doktorların ortadan kalkacağı anlamına gelmez. Yakın gelecekte insanlar, sıradan teşhisler koymaktan çok yaratıcılık gerektiren işleri ellerinde tutmaya devam edecekler. Tıpkı 21. yüzyıl ordularının elit özel harekat güçlerine devşirilmesi gibi gelecekteki sağlık hizmetleri de tıbbi özel harekat timlerine yer açmaya başlayabilir. Ancak orduların milyonlarca ere ihtiyaç duymaması gibi, gelecekteki sağlık servisleri de milyonlarca pratisyen hekime gerek duymayabilir. Eczacılar doktorlardan çok daha önce bu duruma düşecektir. 2011’de San Francisco’da açılan bir eczane tek bir robotla işliyor.Robot, eczaneye gelen müşterilerin tüm reçetelerine, bu reçetelerle alınan ilaçların ve şüphelenilen alerjilerin detaylı bir listesine saniyeler içinde ulaşıyor. Yeni reçetede yazılmış ilaçların birbiriyle tepkimeye girip yan etkiye yol açabilme ihtimalini hesaplıyor ya da alerjileri tetikteme durumunu kontrol ediyor ve müşteriye gerekli ilacı veriyor. Robot eczacı ilk yılında tek bir hata bile yapmadan iki milyondan fazla reçeteyi karşılayabildi; kanlı canlı bir eczacıysa kendisine gelen reçetelerin ortalama yüzde 1.7’sinde hata yapıyor. ABD’de bu sayı yılda her yıl 50 milyondan fazla hatalı reçeteye tekabül ediyor. Kimileri algoritmaların teknik konularda doktorlar ve eczacılardan başarılı olabileceğine katılsa da insan dokunuşuna alternatif olamayacaklarını öne sürüyor. Eğer akciğer tomografiniz kanser olduğunuzu belirlediyse bunu size değer veren ve empati kurabilen bir doktordan mı yoksa bir makineden mi duymak istersiniz? Peki bu haberi kelimelerini kişiliğinize göre seçebilecek, size değer veren ve empati kuran bir makineden duymaya ne dersiniz? Organizmaların algoritmalar olduğunu ve Watson’ın duygu durumunuzu tümörlerinizi tespit ettiği kadar doğru belirleyebildiğini unuttunuz mu yoksa? Watson tansiyonunuzu, beyin aktivitenizi ve biyometrik verilerinizi inceleyerek duygu durumunuzu belirleyebilir. Yaşamınız boyunca kurduğunuz sosyal iletişime dair milyonlarca istatistiki veriyi analiz ederek ses tonunuzdan ne duymak istediğinizi saptayabilir. İnsanlar övündükleri duygusal zekaları yüzünden sıklıkla kendi duygularında boğulur ve yapıcı olmayan tepkiler verir, öfkeli bir karakter karşısında bağırmaya başlar, korkmuş biri karşısında endişeye kapılırlar. Watson’ın dikkati bunlarla dağılmaz. Hislerden yoksun olduğundan istisnasız her duygusal hâlimize en uygun tepkiyi verebilir. Chicago merkezli Mattersight gibi öncü şirketler, müşteri hizmetleri gibi alanlarda bu fikri kısmi olarak uygulamaya başladı bile, firma ürünlerini artık şu reklamlarla pazarlıyor: “Biriyle ilk kez konuştuğunuz anda iyi anlaşabildiğinizi hissettiniz mi hiç? Bu büyülü his, kişisel bir bağlantı kurabilmenin sonucudur. Mattersight dünyanın her köşesindeki çağrı merkezlerinde her gün bu duyguyu yaratıyor.” Bir talep ya da şikayetle çağrı merkezini aradığınızda, çağrınız bir temsilciye yönlendirilmeden önce genellikle birkaç saniye bekletilirsiniz. Mattersight’ın kullandığı sistemler aramanızı akıllı bir algoritmaya aktarır. Algoritma talebinizi dinlerken kelime tercihlerinizi ve ses tonunuzu inceler o anki ruh hâlinizi belirlerken kişiliğinizi de analiz eder; dışadönük bir insan mısınız yoksa içe kapanık mı? İsyankar mısınız yoksa yardıma mı ihtiyaç duyuyorsunuz? Bu bilgiler ışığında algoritma sizi ruh hâlinize ve kişiliğinize en uygun temsilciye aktarır. Algoritma, şikayetlerinizi sabırla dinleyerek empati kurabilecek biri mi size yardımcı olabilir yoksa en hızlı teknik çözümü sunacak rasyonel bir temsilciye mi ihtiyaç duyuyorsunuz, bunun kararını verir. İyi bir eşleşme mutlu bir müşteri ve müşteri hizmetleri bölümleri için daha az para ve zaman kaybı anlamına gelir.