İşlerin %99'u Kaybolmak Üzere: İş Kıyameti mi, Yoksa Boş Zaman Cenneti mi?

(Dan Tri) - Yapay zeka, iş piyasasına ölümcül bir darbe indirerek işlerin %99'unu tehdit ediyor. Bu, iş dünyasının sonu mu, yoksa iş gücü olmadan bir yaşam çağının başlangıcı mı?

İş dünyasının liderleri yapay zekanın insanları nasıl "tamamlayacağı" konusunda konuşurken, bir bilgisayar bilimleri profesörü tüyler ürpertici bir kehanette bulundu: Önümüzdeki beş yıl içinde dünyadaki işlerin %99'u yapay zeka ve insansı robotlar tarafından devralınacak.

Yapay zeka her şeyin yerini aldığında artık "B Planı" yok

Yapay zeka güvenliği konusunda önde gelen isimlerden Dr. Roman Yampolskiy'nin görüşü bu. "Bir CEO'nun Günlüğü" adlı podcast'te verdiği uyarı, alışılmış iyimserliğe aykırı. Yampolskiy endişelenmeye başlamamızı değil, gerçeği kabullenmemizi öneriyor: "Soru artık bunun gerçekleşip gerçekleşmeyeceği değil. Soru şu: Ne kadar sürede kovulacaksınız?"

Bu görüş, insanların henüz yapay zekâdan etkilenmeyen yeni işlere geçiş yapabileceği yönündeki yaygın argümanla taban tabana zıttır. Yampolskiy, "Eskiden şöyle derdik: Bu iş ortadan kalkacak, başka bir iş öğren," diye vurguluyor. "Ama her işin ortadan kalkacağını söylersem, o zaman bir B planı yok. Yeniden eğitim alamazsınız."

Acı bir gerçeğe işaret ediyor: Yerine yenileri, sonsuz bir domino etkisi gibi geliyor. İşler kayboluyor, yenileri yapay zekâ tarafından hızla otomatikleştiriliyor. Örneğin bilgisayar bilimini ele alalım; daha birkaç yıl önce insanlar gençlere programlama öğrenmelerini tavsiye ediyordu. Sonra yapay zekâ kodlamayı öğrendi ve bunda daha da ustalaştı. İnsanlar daha sonra "hızlı mühendislere" yöneldi, ancak şimdi yapay zekâ kendi önerilerini tasarlamada insanlardan bile daha iyi. Sonuç olarak, bu iki meslek de yok olma riskiyle karşı karşıya.

Yampolskiy, hem beyaz yakalıların hem de beden işçiliğinin robotlar ve yapay zeka tarafından yer değiştirmesiyle rekor düzeyde bir işsizlik dönemi öngörüyor. "Eşi benzeri görülmemiş seviyelerde işsizliğin olduğu bir dünyayla karşı karşıyayız," diyor. "Zaten korkutucu olan %10'luk bir işsizlik değil, %99." Geriye kalan tek işler, insanların duygusal veya kişisel nedenlerle hâlâ diğer insanlardan hizmet almak istediği işler.

Yampolskiy'nin uyarısı benzersiz değil. Anthropic CEO'su Dario Amodei ve yatırımcı Vinod Khosla gibi diğer teknoloji liderlerine katılarak "iş kıyameti" konusunda alarm veriyor. Rakamlar farklılık gösterse de (Amodei, yapay zekanın beş yıl içinde tüm beyaz yakalı işlerin yarısını ortadan kaldıracağını ve işsizliği %20'ye çıkaracağını öngörüyor), hepsi eşi benzeri görülmemiş bir iş kriziyle karşı karşıya olduğumuz konusunda hemfikir.

Veri Paradoksu: Programcılar Sürücülerden Daha Kolay Değiştirilebilir

Yapay zekanın bir işi ne kadar çabuk değiştireceğini ne belirler? Birçok kişi bunun karmaşıklığına inanıyor. Ancak daha derinlemesine bir analiz şaşırtıcı bir paradoksu ortaya koyuyor: Veri açısından zengin işler, karmaşıklıklarına bakılmaksızın, değiştirilme olasılığı en yüksek olanlardır.

Görünüşte birbirine zıt iki örneği ele alalım: araba kullanmak ve programlama. Çoğumuz programlamanın daha karmaşık düşünme gerektirdiğini varsayarız. Ancak yapay zeka yarışında, büyük dil modelleri (LLM'ler), otonom sürüş teknolojisinden çok daha ileride.

Asıl sebep veri kaynağında yatıyor. Otonom bir arabayı eğitmek için yapay zekanın, son derece nadir ve neredeyse tekrarlanması imkansız arızalar da dahil olmak üzere sayısız farklı durumda binlerce saat sürüş yapması gerekiyor. Buna karşılık, LLM, internetteki engin veri hazinesinden ders çıkarabilir.

Başka bir deyişle, yapay zekâ, geçmiş sınav soru ve cevaplarının tamamına erişebilen bir öğrenciye benzerken, başka bir öğrencinin sadece birkaç dağınık notu vardır. İşte bu "veri paradoksu"dur: Yapay zekâ, programcıların yerini sürücülerden daha hızlı alabilir; çünkü programlama daha kolay değil, veri daha bol olduğu için.

Yeni yaratılan bir meslek, yapay zekâ ile değiştirildi. Sürücüden öğretmene, programcıdan yaratıcıya kadar hiçbir meslek gözden kaçmıyor (Fotoğraf: SwissCognitive).

Pek çok sektör bu gerçekle karşı karşıya:

Yazılım Geliştirme: GitHub'daki 420 milyondan fazla veri havuzuyla, yapay zekaya kodlamayı öğrenmesi için devasa bir veri havuzu sağlandı. Programcıların %75'inin artık yapay zeka asistanlarını kullandığı tahmin ediliyor ve bu da bu teknolojinin sektördeki hızla yaygınlaştığını gösteriyor.

Müşteri Hizmetleri: Çağrılardan, e-postalardan ve destek biletlerinden elde edilen veriler, yapay zekanın süreçleri otomatikleştirmesini kolaylaştırır. Örneğin IBM, yapay zeka sayesinde bu alanda %23,5 maliyet tasarrufu sağladı.

Finans : Büyük piyasa verilerine dayanan algoritmik ticaret, artık ABD borsa hacminin yaklaşık %70'ini oluşturuyor. Bu, finans gibi karmaşık bir alanda yapay zekanın kontrolü ele geçirdiğinin en açık kanıtı.

Buna karşılık, veri açlığı çeken sektörler doğal olarak yapay zekaya karşı dirençlidir. Sağlık, inşaat ve eğitim bunun başlıca örnekleridir. Parçalanmış hasta verileri, parçalanmış inşaat kayıtları ve eğitimde FERPA gibi gizlilik yasaları, yapay zekanın tam potansiyeline ulaşmasını zorlaştırmaktadır. Ancak bu sektörler, bu açığı kapatmak için ameliyathanelere kamera yerleştirmek veya öğrencileri yapay zeka ile izlemek gibi müdahaleci veri uygulamalarına başvurarak gizlilik ve etik endişeleri artırmaktadır.

Kıyamet mi, boş bir cennet mi?

%99'luk işsizlik senaryosu kulağa kasvetli gelse de birçok uzman daha iyimser bir gelecek öngörüyor. Bu devasa otomasyon dalgasının, daha az iş, hatta hiç iş olmayan bir dönemi başlatacağına inanıyorlar.

Eski Microsoft CEO'su Bill Gates, önümüzdeki 10 yıl içinde insanların haftada sadece 2 gün çalışması gerekeceğini öngörmüştü. Nvidia CEO'su Jensen Huang ise 4 günlük çalışma haftasının norm haline geleceğine inanıyor.

Yampolskiy daha da iyimser, "çalışma" kavramının tamamen ortadan kalkacağına inanıyor. Tüm insanlığa büyük bir soru soruyor: Her hafta 60-80 saatlik boş zamanla ne yapacağız? Maddi olarak nasıl geçineceğiz, bize kim maaş verecek ve en önemlisi, hayatta anlamı nerede bulacağız?

Ancak paranın nereden geleceği konusu hararetli bir tartışma konusu. Elon Musk ve Sam Altman gibi bazıları, "Küresel Yüksek Gelir" veya Evrensel Temel Gelir (UBI) fikrini savunuyor. Yapay zekanın yarattığı mal ve hizmet fazlasının herkesi beslemeye yeteceğine ve insanları geçim derdinden kurtaracağına inanıyorlar.

Musk bir keresinde şöyle demişti: "Evrensel temel gelirimiz olmayacak, küresel yüksek gelirimiz olacak. Bir bakıma bu daha eşit, daha adaletli."

Ancak "yapay zekanın babası" Geoffrey Hinton, tamamen farklı bir bakış açısı sunuyor. Temel Gelir'in (TEG) insan onuru sorununu ele almadığını savunuyor. Hinton, çalışmanın sadece bir gelir kaynağı değil, aynı zamanda bir değer ve anlam duygusu kaynağı olduğunu da vurguluyor. Çalışma olmadan, insanlar toplumda kendilerini tanımlamanın en temel yolunu kaybederler.

"TEB insan onuru sorununu çözmeyecek" diyen Öztürk, "Nakit, çalışmanın getirdiği fayda hissini değiştiremez" dedi.

Dolayısıyla, işgücü piyasası iki zıt senaryoyla karşı karşıya. Bir yandan, yapay zekânın insanlığın çoğunun geçim kaynağını elinden alacağı bir "iş kıyameti" var. Diğer yandan, insanların daha yüksek değerlerin peşinden gitmek için emek yükünden kurtulduğu bir "bolluk çağı" var.

Ancak her iki senaryo da önemli zorluklar barındırıyor. İş olmadan insanlar maddi olarak nasıl hayatta kalacaklar ve daha da önemlisi, "haysiyet kaynağını" kaybettiklerinde hayatlarında nasıl anlam bulacaklar?

Hayatta Kalma Yolu

Panik yapmak yerine, uyum sağlamanın zamanı geldi. Fırsat artık bir beceride veya bir yazılımda ustalaşmakta değil, insan düşüncesini yapay zekanın gücüyle birleştirme becerisinde yatacak.

İşlerin %99'unun ortadan kalkacağı kulağa kasvetli gelebilir, ancak birçok uzman otomasyon dalgasının daha az iş, hatta hiç iş olmayan bir dönemi başlatacağı konusunda iyimser (Fotoğraf: Motherjones).

İşte uzmanlardan birkaç ipucu:

Kariyer geçişini benimseyin: Geleneksel yola bağlı kalmayın. İnsan yargısını yapay zeka yetenekleriyle birleştiren veya teknolojiyi iş ihtiyaçlarıyla birleştiren roller arayın. Örneğin, sadece doktor olmak yerine sağlık veri analisti olun.

Uyum sağlamaya odaklanın: İşverenler artık sizi bildiklerinizle değil, öğrenme ve değişime uyum sağlama becerinizle değerlendirecek. Değişen bir ortamda etkili bir şekilde çalışabildiğinizi ve yeni teknolojileri hızla kavrayabildiğinizi gösterin.

"Temas noktasını" hedeflemek: Yapay zeka uygulayan şirketler, teknolojiyi insan süreçleriyle entegre etmekte zorlanıyor. Yönetim, koçluk ve süreç optimizasyonu rolleri, derin teknik bilgi gerektirmeyen ancak kuruluşun nasıl işlediğine dair anlayış gerektiren yeni fırsatlardır. Bunlar, insan esnekliğinin hâlâ belirleyici faktör olduğu rollerdir.

"Son boşluktan" yararlanmak: Yapay zeka ne kadar akıllı hale gelirse gelsin, onu yerel gerçekliklere bağlamak için yine de bir insana ihtiyaç duyar. Üretimde, otomatik sistemlerle nasıl çalışılacağını bilenler işçilerdir; eğitimde ise öğrenmeyi kişiselleştirmek için yapay zekayı nasıl kullanacaklarını bilenler öğretmenlerdir. Sektör bilgisi ve temel bir yapay zeka anlayışının birleşimi, bilmediğiniz bir alanda sıfırdan başlamaktan daha fazla fırsat yaratabilir.

Yapay zeka, Geoffrey Hinton'ın da uyardığı gibi, büyük iyilikler için bir araç olabileceği gibi, büyük kötülükler için de bir araç olabilir. İşin geleceği ve hayatın anlamı, yapacağımız seçimlere bağlı olacak. Şimdi panik yapma zamanı değil, harekete geçip geleceğimizi şekillendirme zamanı.

Kaynak: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/99-cong-viec-sap-bien-mat-tan-the-viec-lam-hay-thien-duong-nhan-roi-20250912200715561.htm