Yapay zekanın verimlilik paradoksu

Son on yılda, yapay zekâ günlük işlerdeki tekrarlayan görevlerin yerini almaya yardımcı olsa da, işgücü verimliliğinde önemli bir düşüş yaşandı.

Yapay zekâ gerçekten iş verimliliğini artırıyor mu? Fotoğraf: LinkedIn .

Yapay zekâ nedeniyle iş kayıplarına ilişkin artan endişelerin ortasında, iyimserler bunun sadece verimliliği artırmak için bir araç olduğunu ve hem çalışanlara hem de ekonomiye fayda sağladığını savunuyor. Microsoft CEO'su Satya Nadella, kullanıcıların yalnızca hedeflerini belirtmeleri gerektiğini, otomatik yapay zekâ ajanlarının ise tüm sistemlerde kendi başlarına planlama, uygulama ve öğrenme işlemlerini gerçekleştireceğini öne sürüyor.

Ancak yapay zeka, giderek daha fazla insanın onu kullanmasını ve hatta ona bağımlı hale gelmesini teşvik ederek bir "verimlilik tuzağı" yaratıyor. Bu durum, öz yansıtma ve problem çözme yeteneklerinde düşüşe yol açacak ve daha da önemlisi, yaratıcılığı ve hayattaki atılımları etkileyecektir.

Kalite yerine niceliğe öncelik vermek.

Financial Times'a göre, yapay zeka araçları, verimlilik sorununu çözmek için yalnızca performansın yeterli olduğu durumlarda ideal olacaktır. Gazete, son yarım yüzyılda, daha önce hiç olmadığı kadar hızlı olduğu varsayılan birçok bilgisayar geliştirildiğini, ancak gelişmiş ekonomilerde işgücü verimliliğindeki büyüme oranının 1990'lardaki yıllık yaklaşık %2'den şu anda sadece yaklaşık %0,8'e düştüğünü belirtiyor.

Bilgisayarların, internetin ve küresel yetenek bağlantısının ortaya çıkmasıyla birlikte, çığır açan buluşların da patlaması gerekirdi. Ancak araştırma verimliliği düştü. Günümüzde bir bilim insanı, 1960'lardaki selefine kıyasla, yatırılan her dolar başına daha az çığır açan fikir üretiyor.

Ekonomist Gary Becker bir keresinde ebeveynlerin "kalite ve nicelik" arasında bir seçim yapmak zorunda olduklarını belirtmişti. Örneğin, ne kadar çok çocukları olursa, her çocuğa bireysel olarak yatırım yapma olasılıkları o kadar azalır. Aynı durum inovasyon için de geçerli olabilir.

Aynı anda çok fazla proje yürütmek yaratıcılığı olumsuz etkileyebilir. Fotoğraf: Adobe Stock.

Patent üretimine ilişkin geniş kapsamlı çalışmalar, üstlenilen proje sayısının çığır açıcı buluş olasılığıyla ters orantılı olduğunu doğrulamaktadır. Son on yıllarda, bilimsel makaleler ve patentler büyük atılımlardan ziyade giderek artan bir şekilde kademeli katkılar haline gelmiştir.

Bu arada, tarih boyunca büyük zekâlar bunu anlamıştı. Isaac Newton bir keresinde, "Her zaman bir problemi önümde tutarım... ta ki ilk ışık kıvılcımları yavaş yavaş belirene ve sonunda net ve eksiksiz bir ışığa dönüşene kadar." demişti. Steve Jobs da "Yaratıcılık, bin şeye hayır demektir" diye eklemişti.

"Yapay Zekanın Orta Düzey Yetenek Tuzağı"

Bristol Üniversitesi Finans ve Muhasebe Yüksek Lisans Programı Direktörü Bay Ho Quoc Tuan, "yapay zekanın ortalama yetenek tuzağı" kavramından bahsetti. Ortalama bir insanın yeteneklerini sıklıkla gerektiren işler genellikle birçok tekrarlayan görevi içerir ve açık ve ölçülebilir süreçleri takip eder. Ancak, bunun tam olarak yapay zekanın olağanüstü gücü olduğunu savunuyor.

Büyük ölçekli dil modelleri (LLM'ler), istatistiklerin genel kabul görmüş görüşlere bağlı kalma eğilimindedir. Eğer bir sohbet robotu 19. yüzyıl metinlerini okusaydı, Wright kardeşler uçana kadar insanların uçamadığını "kanıtlardı".

Mart 2025'te Nature'da yayınlanan bir inceleme, LLM'nin tekrarlayan bilimsel görevleri azaltmaya yardımcı olabileceğini gösterirken, düşüncedeki gerçek sıçramaların hala insanlara ait olduğunu ortaya koydu. Bay Tuan ayrıca, zaten bilinenlere bağlı kalmanın, risk almaktan çekinmenin ve eleştirel düşünme eksikliğinin yapay zeka çağında ölümcül zayıflıklar olduğunu savundu.

Google DeepMind'da protein şekillerini tahmin edebilen AlphaFold modelini geliştiren ekibin başkanı Demis Hassabis, bugüne kadar yapay zeka alanındaki en olağanüstü bilimsel başarılardan biri olarak kabul ediliyor. Ancak o bile, gerçekten genel bir yapay zekaya ulaşmanın hâlâ "çok daha fazla yenilik" gerektireceğini kabul ediyor.

Nobel ödüllü bilimsel çalışma AlphaFold'un da "daha fazla yeniliğe" ihtiyacı var. Fotoğraf: Google Deepmind.

Yakın gelecekte, yapay zekâ öncelikle yeniliği teşvik etmekten ziyade verimliliği artırmaya yardımcı olacaktır. Arxiv'de yayınlanan ve 7.000'den fazla bilgi çalışanını kapsayan bir anket, yapay zekâyı yüksek verimlilikle kullananların e-posta işleme sürelerini haftada ortalama 3,6 saat (yaklaşık %31) azalttığını, iş birliğine dayalı görevlerin ise neredeyse hiç değişmediğini göstermiştir.

Ancak, herkes e-posta yanıtlarını ChatGPT'ye devrettiğinde, gelen kutularındaki e-posta sayısı artabilir ve bu da başlangıçtaki verimliliği baltalayabilir. Financial Times'a göre, 1990'lardaki ABD verimlilik artışından elde edilen deneyimler, yeni bir aracın faydalarının, gerçek anlamda yenilikçi atılımlarla desteklenmediği takdirde hızla kaybolacağını göstermektedir.

Kaynak: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html