“Yapay Zekânın Politik İnşası” dosyasının ilk bölümünde, yapay zekâya dair ana akım yaklaşımları aşarak konunun toplumsal boyutuna odaklanan ve “The Eye of the Master” kitabıyla bu alanda radikal ve eleştirel bir perspektif sunan Matteo Pasquinelli ile Shane Anderson’ın yaptığı söyleşiyi sizlerle paylaşıyoruz. 032c dergisinde yayımlanan söyleşiyi, Diyar Saraçoğlu bianet için Türkçeye çevirdi.
Matteo Pasquinelli’ye göre yapay zekâ, biyolojik zekâyı taklit etmekten ziyade toplumsal ilişkileri istatistiksel olarak haritalandırmakla ilgili.
İstatistiklerin kökeninin de toplumun kontrol edilmesi ve ölçülmesi tekniklerine dayandığını vurgulayan Pasquinelli, toplumsal ilişkilerin eserlerin tasarımında belirgin hale gelmesi için yeni bir yapay zekâ kültürü inşa edilmesi gerektiğini söylüyor ve ancak bu şekilde, yapay zekânın gerçekten dönüşebileceğini düşünüyor.
“Emeğimizin zekâsını yeniden keşfediyoruz”
Kitabınızın önsözü, aklımdan çıkaramadığım kışkırtıcı bir imgeyle başlıyor. Bir kamyon şoförünün sadece bir kol işçisi değil, aynı zamanda bir entelektüel olduğunu öne sürüyorsunuz.
Kışkırtıcı, çünkü ellerimizin soyut zekâ üretmediğini hep varsaydık. Zihin ve kol, teori ve pratik, soyut düşünce ile zanaatı birbirinden ayırıyoruz. Ancak bu karşıtlıklar anlamsız. Teori, pratikten doğar; sanat eserleri, geniş toplumsal ilişkilerimizden ortaya çıkar. Kol faaliyetleri, zihinsel ve soyut kapasitelerle doludur. Kamyon şoförlerinin işi bilişsel ve işbirliğine dayalı beceriler içerir. Gramsci bir keresinde, “Bütün insanlar entelektüeldir,” demişti. Entelektüel olmayanlardan söz edemezsiniz çünkü zekâdan ayrı tutulabilecek tek bir insan faaliyeti yoktur. Üzücü gerçek şu ki, yapay zekâ ve derin öğrenmenin başarısı sayesinde, kol emeğimizin, zanaatımızın ve tasarımımızın zekâsını yeniden keşfediyoruz.
Yapay zekâyı nasıl tanımlıyorsunuz?
Kısa cevap, bunun, maddi verilerden örüntüleri çıkarmak için kullanılan bir örüntü tanıma tekniği olduğudur. Bu teknik, çok boyutlu analiz adı verilen bir yaklaşıma dayanır ve bu devrimin, görüntü üretiminin tarihi ve bu tarihin nasıl dönüştüğüyle bağlantılı olduğunu anlamak önemlidir. Başlangıçta resimler herhangi bir perspektif içermiyordu. Ancak antik Ortadoğu’da trigonometri uygulamalarının devreye girmesiyle, modern perspektifin temeli olan bir bakış açısı geliştirildi. Sonrasında camera obscura, analog fotoğrafçılık ve sinema geldi; bunlar görüntüleri mekanik olarak çoğaltıyordu. Bir noktada, görsel alanı bir sayı ağına dönüştüren dijital görüntüler ortaya çıktı. 1950’ler ve 1960’larda sibernetikçiler, bir görüntünün tanınmasının nasıl otomatikleştirilebileceğini sormaya başladılar. ABD hükümetinden aldıkları cömert askeri fonlarla, bir görüntünün sayısal değerlere göre tanınıp tanınamayacağını araştırdılar. İlk başta bunu iki boyutta denediler, ancak başarısız oldular.
Günümüzdeki yapay zekâ devrimi, görüntüleri iki boyutlu olarak düşünülmesinin bırakılıp bunun yerine bu haritalamanın çok boyutlu bir uzayda keşfedilmesiyle başladı. Örneğin, 1950’lerdeki bilgisayarlarda olduğu gibi, 20’ye 20 piksel bir görüntü alırsanız, bunu dört yüz boyutlu bir uzaydaki tek bir nokta olarak tanımlayabilirsiniz -ki bu kavraması zor bir şeydir. Bu çok boyutlu uzayda örüntü tanıma şu şekilde gerçekleşir: Birbirine benzeyen görüntüler, bu uzayın aynı bölgesindeki tekil noktalar olarak yer alır, birbirine benzemeyen görüntüler ise farklı bölgelerde bulunur. Bu uzayı bölmek ve içinde gezinmek için geometrik teknikler uygulanabilir -işte görüntü tanıma bu şekilde çözüldü.
Zihnimiz çok boyutlu bir uzayda gezinemez; bu, denklemler gerektirir. Ancak bir bilgisayar bunu yapabilir, hatta çok boyutlu dünyaları manipüle edebilir. Yine de unutmamalıyız ki bilgisayar kördür; bu sayıların bir görüntüye mi yoksa başka bir şeye mi atıfta bulunduğunu bilmez.
Derin öğrenme devrimi, 2012 yılında Geoffrey Hinton ve öğrencilerinin bu teknikleri karmaşık görüntü tanıma üzerinde ilk kez başarılı bir şekilde uygulamalarıyla başladı. Daha sonra bu yaklaşımı, ChatGPT örneğinde olduğu gibi, metne uyguladılar ve bu, dilbilimde bir devrime yol açtı; çünkü kelimeler de çok boyutlu bir uzayda kümeler halinde düzenlenebiliyor. Böylece bu çok boyutlu uzay, çok modlu bir yapıya dönüşüyor -bu sayılar aynı anda farklı şeyleri ifade edebiliyor: kelimeler, görüntüler, ses. Ardından başka bir şeyi, bu çok boyutlu uzayların üretken kapasitesini keşfettiler. Eğer büyük bir eğitim veri setiniz varsa -örneğin, bir müzenin resim koleksiyonu- bu veriyle yalnızca örüntüleri ayırt etmekle kalmaz, aynı zamanda yeni örüntüler de üretebilirsiniz. Dolayısıyla, yapay zekânın ne olduğuna dair uzun cevap şudur: Bu, insan kültürünü çok boyutlu bir uzaya yansıtma, bu uzayda gezinme, örüntüleri tanıma ve aynı zamanda istenildiğinde daha önce görülmemiş eserler üretme tekniğidir.
Yapay zekâ emek teorisi
Bilgisayarlar bunu bir dizi kurala göre yapıyor, belirli bir mantığı takip ediyor. Ancak kamyon şoförüyle ilgili söylediklerinize geri dönecek olursak: Sizi doğru anladıysam, tüm emeğin bir mantık içerdiğine inanıyorsunuz. Bu, başka bir kışkırtıcı fikir gibi görünüyor. Normalde mantığı düşündüğümde, bunu matematik ya da felsefe bağlamında ele alırım -hatta üniversitede formel ve modal (kipli) mantık dersleri bile almıştım. Her neyse, kelime bana oldukça “beyinsel” bir şeymiş gibi geliyor ve bu nedenle kol emeği ile pek ilişkili değilmiş gibi hissediyorum.
“Tüm emek mantıktır” demek bir kışkırtma değil. Bilinçsiz faaliyetlerimizin bile bir mantık izlediğini ve kol faaliyetlerimizin sürekli soyutlamalar ürettiğini kastediyorum. Bilim ve teknoloji tarihine baktığınızda, işbölümünün hem tarih öncesi aletlerin tasarımını hem de ilk sanayi makinelerini nasıl şekillendirdiğini görürsünüz. Bu makineler, daha sonra termodinamik gibi yeni bilimsel disiplinlere ilham verdi. Bu bilim dalı, buhar makinelerinden önce var değildi ve buhar makineleri de endüstriyel ekonominin emeği son derece üretken bir şekilde düzenlemeye başlamasından önce var olmadı.
Bugün emeğin en yeni biçimi ise gig ekonomisinin sürücüsü, yani yemeğinizi getiren veya sizi bir yere götüren, bir platformdaki algoritma tarafından kontrol edilen kişidir. Gig ekonomisinde, ya da sözde platform ekonomisinde, uygulamalar hem şehirdeki hareketlerimizi hem de toplumsal ilişkilerimizi haritalandırır ve buna göre işbölümünü düzenler. Bu sistem de pratikten doğmuştur.
Taksi şoförleri insanları bir noktadan diğerine taşırdı ve bu şoförlerin akıllı telefonları, veri merkezlerinde izler bırakırdı. Bir gün biri bu izlere, bu soyut diyagramlara baktı ve bunları yeni bir otomasyon biçimiyle paraya çevirme fikrini geliştirdi. Bugün bazı insanlar bu disiplini “güzergâh bilimi” (trajectology) olarak adlandırıyor; bu, bedenlerimizin kentsel mekânda ekonomik değer ve üretkenlik açısından hareketlerini inceleyen bir çalışma alanıdır. Bu bakış açısı yapay zekânın merkezinde yer alıyor -buna “efendinin gözü”[1] diyorum; bu terim Sanayi Devrimi’nden alınmış bir kavram ve bugün hâlâ anlamını koruyor.
“Efendinin gözü” [ifadesi], 19. yüzyılın çalışma koşullarından doğdu, ancak yapay zekâ ile bu terim, her şeyi bilen ve yalnızca bir tık uzağımızda olan bir varlığı ifade eder hale geldi. Her şeyi görüyor, her şeyi biliyor. Neredeyse tanrısal bir nitelikte. Ancak “efendinin gözü” hâlâ emekle ilişkili mi? Ya da daha doğrusu, emek ile yapay zekâ arasındaki ilişki nedir?
İlgi alanım sadece fabrikaların ya da yapay zekâ laboratuvarlarının rejiminde emek koşullarını tanımlamakla sınırlı değil. İlişkilerin, zanaatın ve duyguların daha geniş üretken kapasitesiyle ilgileniyorum. Yapay zekâ üretim sürecinde, işin Küresel Kuzey’den gelen modelleri düzeltmek ve eğitmek için Küresel Güney’e dış kaynak olarak aktarıldığı çok sayıda görünmez emek bulunuyor, bu doğru. Ancak tekrar etmek gerekirse, teorim şudur: Emek -tüm emek- bilgiyi makinelere aktarır ve işbölümü makinenin tasarımını etkiler; ben buna yapay zekâ emek teorisi diyorum.
“Bilgi indirgemesinin her türü ırkçıdır”
Bu işler, genellikle daha ucuz emek gücü nedeniyle Küresel Güney’e dış kaynak olarak aktarılırken, aynı zamanda bu emek gücü sömürülüyor. Üstelik bu yalnızca, Küresel Kuzey’deki birinin kazanacağından daha az kazanmalarından değil, aynı zamanda adil olmayan bir muamele görmelerinden kaynaklanıyor. Facebook moderatörlerinin, gün boyu korkunç derecede rahatsız edici içeriklere maruz kalmaları nedeniyle yaşadıkları psikolojik zararlarla ilgili haberleri okuduğumu hatırlıyorum. Amerikalı moderatörleri, zihinsel sağlık desteği almak için bir uzlaşmaya varmışken, Hindistan ve Filipinler’deki moderatörler travmalarıyla başa çıkmak için ya çok az destek almış ya da hiç destek görmemişler. Bu bana açıkça ırkçı bir durum gibi geliyor. Toplumumuz, daha yoksul ülkelerdeki insanlardan çoğumuzun asla yapmak istemeyeceği işleri yapmalarını talep ediyor ve ardından onların bakımını sağlamıyor. Bu yüzden, yapay zekânın da benzer bir ırkçılık sorununa sahip olup olmadığını merak ediyorum.
Irkçılık daha derinlere iniyor ve bu, yapay zekâ tarihindeki önemli bir kör nokta; çoğu insanın unuttuğu bir şey. Bugün makine öğrenmesi, istatistiksel teknikleri otomatikleştiriyor. Bu teknikler, 19. yüzyılın sonunda kranyometri ile icat edildi. Bu, zekâyı kafatası büyüklüğü ile ilişkilendirerek ölçmeye çalıştıkları korkunç, ırkçı ve öjenik bir fikirdi. Örneğin, Almanların büyük kafataslarına sahip oldukları için zeki olduklarına, Afrikalıların ise daha küçük kafataslarına sahip oldukları için daha az zeki ve bu nedenle aşağı olduklarına inanıyorlardı. Bu proje açıkça başarısız oldu; bunu destekleyecek hiçbir istatistiksel kanıt bulamadılar.
Ardından, aynı ilkeyi izleyen psikometri ortaya çıktı. İnsanlara bilişsel testler yapıldı ve bu testlerin sayısal çıktıları ile diğerleri arasındaki korelasyonlar ölçüldü. Test sonuçlarının, “genel zekâ” dedikleri şeyi tanımlaması gerekiyordu -ve bu, IQ testinin başlangıcıydı. Ancak bu uygulama yine son derece indirgemeciydi. Zihnin çok farklı becerileri, kapasite ve özellikleri tıbbi bir şekilde tanımlandı. Bu; yaratıcılık, beceri, zanaat ve genel olarak kültürün son derece homojen ve yüzeysel bir temsilini yarattı. [Frank] Rosenblatt ilk yapay sinir ağını (perceptron) icat ettiğinde, bu teknikleri görüntü tanıma için otomatikleştirdi.
Dolayısıyla, yapay zekânın soy ağacının bu önyargılardan nasıl doğduğunu görebilirsiniz. Ancak bu sorun, günümüzde de yapay zekânın özünde bulunuyor. İnsan kültürü matematiksel olarak indirgeniyor ve bence bilgi indirgemesinin her türü ırkçıdır. Zekâ parametreleri, iktidardaki birileri tarafından egemen olarak seçilen parametrelerdir. Ancak, toplumu sadece birkaç parametreye indirgediğiniz her seferinde bir elinize yüzünüze bulaştırırsınız.
Bu makinelerin yaptıklarını tanımlarken insanbiçimci (antromorfik) terimler kullanmamızı ilginç buluyorum. Örneğin, makine öğrenmesi diyoruz. Sizce makineler öğrenebilir mi?
Bu [mefhum] benim karşı çıktığım bir şey. Yapay zekânın insan zekâsıyla hiçbir ilgisi yok; bu sadece bir modelleme tekniği. Bunun için insanbiçimci terimler kullanıyoruz, çünkü bu her zaman endüstriyel otomasyonun izlediği bir strateji olmuştur. Bir makinenin öğrenmesi, bir çocuğun öğrenmesine benzemez. İnsan zekâsıyla hiçbir bağlantısı yoktur. Yine de, çocukların nasıl öğrendiğini inceleyip bu süreci makinelerde kopyalamak isteyen insanlar var. Bunun oldukça sömürgeci bir proje olduğunu düşünüyorum.
Kalindi Vora ve Neda Atanasoski’nin Surrogate Humanity (Vekil İnsanlık) adlı harika bir kitapları var; bu kitapta otomasyonun her zaman işçileri, kadınları, köleleştirilmiş insanları ve hizmetçileri görünmez kılmak üzerine kurulu olduğunu gösteriyorlar. Otomasyon, insanların yerini almak amacıyla ortaya çıktı ve ardından makineler, bir vampir misali, insanların özelliklerini farklı amaçlar doğrultusunda sömürmeye başladı. Bu, yani insanlardan insanlığı koparıp bir makineye aktarmak, özellikle Batı’da tipik bir hayaldir.
“ChatGPT, bireyin tüm işini tamamen ortadan kaldırmayacak”
Bu, günümüzde kültürdeki en büyük korkulardan biri. Bazıları, makinelerin yaratıcılığımızın yerini alacağından endişe ediyor. Yapay zekâ tarafından yazılan ve bir edebiyat ödülünü neredeyse kazanan Japon romanı örneği vardı -ki yazar arkadaşlarımdan bazıları bundan oldukça rahatsız olmuştu.
Evet, bu korku gerçek ve bunu birçok alanda görebilirsiniz. ChatGPT’nin çevirmenlerin işlerine etkisine baktığınızda, sanki insan emeğinin tamamen yerini alacakmış gibi bir izlenim oluşabilir. Ancak aslında, otomasyon tarihi hiçbir zaman işçilerin tamamen yerini almakla ilgili olmadı. Bunun yerine, Batı kapitalizminde makinelerin rolü her zaman emeği yerinden etmekle ilgili oldu. ChatGPT bir şekilde çevirmenlerin yerini alacak, ancak tek bir bireyin tüm işini tamamen ortadan kaldırmayacak.
Kastettiğim şu: ChatGPT, yaratıcı faaliyetlerimizdeki belirli görevleri yerine getirmek için kullanılacak. Bu, tüm becerinin otomasyonu değil, mikro görevlerin otomasyonu olacak. Çok yakında, çevirmenlerin DeepL veya ChatGPT gibi araçları işlerinde kullanması sıradan bir uygulama olarak kabul edilecek, çünkü bu araçlar onların daha üretken olmalarını sağlıyor. Bu, bireyin performansı üzerinde baskı ve beklenti yaratacak. Ve bu baskı, beyaz yakalı çalışanlar ya da yaratıcı tasarımcılar gibi herkesin ofis hayatının bir parçası haline gelecek.
Bir başka kullanım alanı da terapi. Reddit üzerindeki ChatGPT topluluğu r/ChatGPT’yi takip ediyorum ve insanlar, ChatGPT’nin psikolojik sorunlarıyla başa çıkmalarına nasıl yardımcı olduğunu bu platformda paylaşıyorlar. Hatta bazıları, ChatGPT’nin şimdiye kadar sahip oldukları en iyi terapist olduğunu bile söyledi.
Bu konuda oldukça şüpheliyim.
Sadece okuduklarımı aktarıyorum [gülüyor]. Bazı insanlar, ChatGPT ile konuştuktan sonra hiç olmadıkları kadar iyi hissettiklerini bile söylediler.
Aslında bu benim için çok ilginç bir nokta, hatta en önemlisi. Çünkü zekâ üzerine yapılan bu kurumsal söylemin diğer yüzü, deliliğin tanımını oluşturuyor. Deliliği, psikopatolojiyi ve her türden şizofreni ve paranoyayı örtük olarak tanımlamadan zekâyı tanımlayamazsınız. Dolayısıyla yapay zekânın tarihi, psikoterapinin tarihidir. Şimdi hepimiz ChatGPT’nin, kültürel mirasın ve toplanmış zekânın bir otomasyonu olduğunu anlıyoruz. Psikoterapi bağlamında beni en çok etkileyen şey, ChatGPT’nin zihinsel meselelerimizin aslında dilde kodlanmış kolektif meseleler olduğunu göstermesidir -ki dil, politik bir yapıdır. 1968’de “Özel olan politiktir” derdik. Bu, zihin sağlığımızın bireysel değil, kolektif bir sorun olduğu anlamına gelir. Ancak ilginç bir şekilde, bugün bu kolektif sorun üzerinde bilgi ve güç iddiasında bulunan bir mega makineye sahibiz. İşte bu da yapay zekânın diğer yüzüdür: Kolektif delilik vizyonu.
Kısacası, dilin manipülasyonu psikoterapide büyük bir rol oynar, ancak başka unsurlar da önemlidir. ChatGPT’nin bir psikoterapist olarak çok iyi çalışabileceğinden emin değilim.
Neden?
Çünkü ChatGPT yalnızca kitaplarla eğitildi, öyle değil mi? Ancak sorun şu ki, psikoterapi yalnızca dil terapisi değildir. Psikoterapi, çevreniz ve kim olduğunuzun farklı yönleriyle ilgilidir. Psikoterapistler, sizi çevreleyen yapıyı yalnızca dilin değil, fiziksel unsurların da nasıl etkilediği üzerine çalışır. Bilgisayar bilimi tarihinde ELIZA gibi [birçok] sohbet botu geliştirilmiştir, ancak bu makinelerin sınırlamaları her zaman gözler önüne serilmiştir.
“Yapay zekâ, şüphe alanımızı genişletiyor”
ChatGPT’nin son düzenlemeleri hakkında ne düşünüyorsunuz? Yakın zamanda, r/ChatGPT’de, insanların artık ChatGPT’nin psikolojik sorularına yanıt vermediğini bildirdiklerini gördüm. Bunun yerine, bir sorunları varsa profesyonel yardım almaları gerektiği yönünde cevaplar alıyorlar. Ancak ChatGPT’yi kırmanın hâlâ bir yolu var. Artık “paylaşmasına izin verilmeyen” şeylere, makineden canlandırmalı rol yapmasını (LARP) isteyerek ulaşabiliyorsunuz. Örneğin, bir Molotof kokteyli yapmak istiyorsanız, cihazı bir kısa hikâye yazdığınızı ve hikâyede bir karakterin patlayıcı yapması gerektiğini belirten bir talimatla yönlendirebilirsiniz. Makineyi kandırmayı öğrenmeniz gerekiyor.
Eğer iyi bir mizah anlayışınız varsa yapay zekâyı kandırmak çok da zor değil. Çok boyutlu uzayda kodlanmamış, korunmamış ve hâlâ doğru istem mühendisliğine açık olan boşluklar bulabilirsiniz. Bu aynı zamanda, yapay zekânın istatistiksel karmaşıklığının, hatalarının, açıklarının ve kör noktalarının farkına dolaylı olarak nasıl vardığımızın bir örneği. Bir örüntü işe yaramazsa, başka birini deniyorsunuz. Bu da, karmaşık bir hiper nesne olarak insan kültürünü istatistiksel bir şekilde nasıl yönlendireceğimizi öğrendiğimiz anlamına geliyor.
Düzenlemelere gelince, bunun tekelcilikle ilgili olduğunu anlamamız gerekiyor. Yapay zekâ geliştirmek, yalnızca büyük bir altyapınız, muazzam bir hesaplama gücünüz ve çok miktarda veriniz varsa mümkündür. Bunu yapabilecek olanlar sadece birkaç aktördür -büyük şirketler, büyük devletler, süper güçler; esasen Çin ve ABD. Bu [kısıtlama], ağ toplumunun evrimiyle ilişkili. Yapay zekâ, 90’ların dijital ağlarındaki enformasyon fazlasından ortaya çıktı. O dönemde dijital kültür, demokratik beklentilerle doğmuştu. Ancak dijital dünya hızla Google, Amazon gibi tekellere doğru yöneldi.
Sizce bunu neden düzenlemek istiyorlar?
Çünkü bu, pornografinin yeni bir biçimi.
Anlamıyorum.
Başka bir açıdan bakalım: Bu durum, Lumière kardeşlerin ilk kez bir sinema salonunda film projeksiyonu yapmasına çok benziyor. Kameraya doğru yaklaşan tren görüntüsünü izleyen seyirciler korkuyla salonu terk etmişti. Ancak zamanla fotoğrafik görüntüleri okumayı, filmleri izlemeyi ve gerçek ile simülasyon arasındaki farkı ayırt etmeyi öğrendik.
Bugün yapay zekânın, sinemanın o dönemdeki taklit düzeyine benzer bir noktada olduğunu düşünüyorum. Ancak fark şu ki bugün yalnızca görüntülerin değil, insan kültürünün tamamının hipertaklidi ile karşı karşıyayız. İnsanlar korkuyor çünkü ChatGPT’de bir tür kolektif hayalet görüyorlar—tıpkı Lumière’in korkutucu treni gibi. Bu, sorunuza yanıt olarak, o dönemde “pornografik” olarak kabul edilmişti; görüntü fazlasıyla açık ve etkileyiciydi. Ama bence yapay zekânın hiperrealizmi ve bu açık temsiller, sadece başlangıçta bizi etkileyecek.
Deepfake’ler başta herkesi şok etti, ama tıpkı makineyi canlandırmalı rol yapmaya (LARP) dâhil etmeyi öğrendiğimiz gibi, öğreniyoruz. Olayı bir perspektife oturtursak, fotoğrafçılığın, sinemanın, dijital kameraların ve nihayetinde deepfake’lerin yükselişi, insanlara hiçbir zaman bir görüntüyü yüzeysel anlamıyla kabul etmemeyi öğretmiştir. Yapay zekâ, şüphe alanımızı genişletiyor.
“Yapay zekâ, toplumu daha iyi bir hale getirmeyecek”
Yapay zekâ gelişmelerinin geleceğini olumlu mu yoksa olumsuz bir ışıkta mı görüyorsunuz?
Yapay zekânın olumlu etkisi, başta da belirttiğim gibi, bedenlerimizin bilgi ve kültürel soyutlamalar üretme kapasitesini yeniden keşfetmemizdir. Ancak bunun bir sonucu olarak, kol emeği ve zihin emeğinin farklı bir toplumsal bileşimi oluşacak ve bu da toplumun yeni hiyerarşilere göre yeniden düzenlenmesi anlamına gelecek.
Evet, yapay zekânın farklı alanlarda muhtemelen olumlu etkileri olacak -ancak bu, sıkı bir insan denetimi altında olduğu sürece mümkün. Örneğin, dijital beşeri bilimlerde istatistik kullanımı, sanat, tasarım, moda ve diğer alanların tarihini farklı bir şekilde anlamamıza yardımcı oluyor.
Tarzların gelişimini haritalandırabilir ve sanatsal ve tasarım eserlerine hiperistatistiksel bir perspektiften bakabiliriz. Bu, tıpta da faydalı olabilir. İstatistiksel model, semptomların örüntülerini keşfetmekte oldukça yararlıdır, ancak yalnızca insan sürecin içinde tutulduğunda ve bilimsel yönteme sadık kalındığında işe yarar. Aslında, olumlu etkilerin listesi oldukça uzun. Makine öğrenmesi muhtemelen gelecekte okullarda hem öğretilecek hem de sorgulanacaktır.
Bununla birlikte, mevcut bilgi ekonomisi ve emek örgütlenmesinin oligarşik modeli endişe verici. Ekonomi parçalanmadıkça, emek bileşimi kırılmadıkça ve siyasi bir şey gerçekleşmedikçe, yapay zekânın toplumu daha iyi bir hale getireceğini düşünmüyorum.
Çalışmalarınızın büyük ölçüde Silikon Vadisi’ndeki gelişmelerle ilgili olduğunu göz önünde bulundurarak, oradaki şirketlerde hiç saha çalışması yapıp yapmadığınızı merak ediyorum.
San Francisco’daki OpenAI laboratuvarlarına saha araştırması için giden insanları tanıyorum, ancak bu algoritmaların soy ağacı hakkında zaten yeterince bilgi sahibi olduğumu düşünüyorum. Elbette, bu seçkin bilgisayar bilimcisi gruplarının değer sistemlerini nasıl bedenleştirdiklerini ve makinelere nasıl aktardıklarını görmek ilginç olurdu. Ancak kültür, emek, tasarım ve miras konularında saha çalışmalarına daha çok ilgi duyuyorum.
Yapay zekânın kültürümüzü nasıl şekillendirdiğini ve yapay zekâ çağında kültürümüzün kendisini nasıl dönüştürdüğünü görmek istiyorum. Bunun yalnızca bir laboratuvarda değil, daha geniş ölçekte nasıl temsil edildiğini, aktarıldığını, düzenlendiğini, ticarileştirildiğini ve metalaştırıldığını anlamak ilgimi çekiyor.
İlginç olan şu ki, Google’dan mühendislerle tanıştım ama yapay sinir ağlarının kökenleri hakkında pek bir şey bilmiyorlardı. Bu yüzden kitabım bir bakıma şu mesajı veriyor: “Hey, kendi tarihinizi unuttunuz.”
Dipnot:
[1] Yazar burada giriş metninde belirttiğimiz kitabına, The Eye of the Master’a (Efendinin Gözü) atıf yapıyor (ç.n.).
(DS/VC)
