Yapay zekâyla tasarruf edilen zaman sonunda yeni işlerle dengeleniyor
(arstechnica.com)- Danimarka’nın 2023~2024 iş gücü piyasası verilerinde ChatGPT gibi üretken yapay zeka sohbet botları hızla benimsense de, toplam ücretlerde veya istihdamda henüz neredeyse hiç değişim görülmüyor
- University of Chicago ve University of Copenhagen ekonomistleri, otomasyona açık olduğu düşünülen 11 meslek grubundaki 25.000 çalışan ve 7.000 iş yeri verisini analiz etti
- Yapay zeka kullanıcılarının %64~90’ı zaman tasarrufu bildirdi, ancak ortalama tasarruf çalışma süresinin %2,8’i, yani haftada yaklaşık 1 saat düzeyinde kaldı
- Çalışanların %8,4’ü için öğretmenlerin ChatGPT ile yapılmış ödevleri tespit etmesi, yapay zeka çıktılarının kalitesini gözden geçirmesi, prompt yazması gibi yeni işler ortaya çıktı ve tasarruf etkisinin bir kısmını dengeledi
- Veriler erken benimseme dönemiyle ve Danimarka ile sınırlı olduğu için genelleme yaparken dikkatli olmak gerekiyor; ancak üretken yapay zekânın hemen geniş çaplı iş gücü piyasası değişimleri yaratacağı beklentisine de fren koyuyor
Danimarka iş gücü piyasası verilerinde üretken yapay zekânın ilk etkileri
- Yeni bir araştırma, 2023~2024 döneminde Danimarka iş gücü piyasasında ChatGPT gibi üretken yapay zeka modellerinin toplam ücretler veya istihdam üzerinde henüz neredeyse anlamlı bir etkisi olmadığını analiz ediyor
- University of Chicago ve University of Copenhagen ekonomistleri Anders Humlum ile Emilie Vestergaard’ın çalışma raporunun başlığı “Large Language Models, Small Labor Market Effects”
- Analiz kapsamına otomasyona açık olduğu düşünülen 11 meslek grubu giriyor; bunlar arasında muhasebeciler, yazılım geliştiriciler ve müşteri destek uzmanları da var
- Veri ölçeği Danimarka’da 25.000 çalışan ve 7.000 iş yeri
Hızlı benimseme, küçük ekonomik değişim
- Şirketlerin yapay zeka yatırımları araçların benimsenmesini artırdı ve araştırma kapsamındaki meslek gruplarında kullanıcıların %64~90’ı zaman tasarrufu bildirdi
- Ancak araştırma dönemi boyunca yapay zeka sohbet botları, hiçbir meslek grubunda gelir veya kaydedilen çalışma saatleri üzerinde anlamlı bir etki yaratmadı
- İstatistiksel analizin güven aralığı, ortalama etkinin %1’i aşma olasılığını dışlıyor
- Humlum, The Register’a, yapay zekâya maruz kalan meslek gruplarındaki çalışanların çoğunun sohbet botlarını benimsediğini, ancak ekonomik sonuçlarda “ibreyi oynatmadığını” söyledi
Zaman tasarrufunu aşındıran yeni işler
- Yapay zeka sohbet botları çalışanların %8,4’ü için yeni işler yarattı; aracı doğrudan kullanmayan çalışanlar da bundan etkilendi
- Yeni işlere örnekler şöyle
- Öğretmenlerin öğrencilerin ChatGPT ile ödev yapıp yapmadığını tespit etmek için harcadığı zaman
- Diğer çalışanların yapay zeka çıktısının kalitesini gözden geçirmesi
- Etkili prompt’lar oluşturmak için tekrar tekrar deneme yapılması
- Kullanıcıların bildirdiği üretkenlik kazancı, ortalama çalışma süresinin %2,8’i, yani haftada yaklaşık 1 saat düzeyinde
- Tasarruf edilen zamanın tamamı ekonomik ödüle dönüşmedi; üretkenlik artışının yalnızca %3~7’sinin çalışanlar için daha yüksek gelire dönüştüğü tahmin ediliyor
Laboratuvar sonuçları ile gerçek işlerin arasındaki fark
- The Register, bu sonucun şubat ayında yayımlanan randomize kontrollü deneyle çeliştiğine dikkat çekiyor
- Söz konusu randomize kontrollü deneyde üretken yapay zekânın çalışan üretkenliğini ortalama %15 artırdığı görülmüştü
- Humlum, farkın diğer deneylerin özellikle yapay zekâya uygun görevlere odaklanmasından kaynaklandığını düşünüyor
- Gerçek işlerin çoğu, yapay zekânın tamamen otomatikleştiremeyeceği görevler içeriyor; kuruluşlar da araçları etkili biçimde entegre etmeyi hâlâ öğreniyor
Sınırlı bir anlık görüntü ve geriye kalan sorular
- Bu sonuçlar, zamanlama ve kapsam nedeniyle gelecekte yeniden değerlendirilebilir
- 2023~2024 verileri üretken yapay zekânın yaygınlaştırılmasının yalnızca erken aşamasını yakaladığı için, gecikmeli etkiler veya sohbet botlarının ötesine geçen daha entegre üretken yapay zeka kullanımının etkileri dışarıda kalmış olabilir
- Danimarka verilerine odaklanmak, diğer iş gücü piyasalarında veya serbest yaratıcı işler gibi belirli alanlarda hâlihazırda görülen yerel etkileri gözden kaçırabilir
- Yine de bu araştırma, üretken yapay zekânın anında ve geniş çaplı iş gücü piyasası değişimleri yarattığı anlatısına meydan okuyan erken bir anlık görüntü olarak görülebilir
- Üretken yapay zekânın uzun vadeli ekonomik etkisi, hızlı teknolojik gelişim hızı nedeniyle hâlâ belirsiz ve tartışmalı bir konu olmaya devam ediyor
1 yorum
Hacker News yorumları
Yaklaşık 10 yıl önce Economist’te, otomasyonun sonucunun işlerin ortadan kalkması değil, işin artması ve junior işe alımların azalması olduğu yönünde bir yazı okuduğumu hatırlıyorum.
Örnek olarak arama motorları ve dijital belgelerin junior avukat sayısını ciddi biçimde azalttığı anlatılıyordu. Eskiden dava hazırlığı sırasında ilgili emsal kararları bulmak için fiziksel arşive gidip bunu 3 ila 10 kişilik junior ekiplerine yaptırırlardı; artık dizüstü bilgisayarlı tek bir junior yeterli. Bunun sonucunda hukuk büroları daha fazla davayı da üstlenebilir hale geldi. Oldukça genel bir kalıp gibi görünüyor.
Ancak Facebook içindeki yapay zeka sayesinde artık bir çağrı merkezinin mümkün olabileceğini düşünmeye başlamışlar. Aramaların çoğu “şifremi unuttum” ya da “bozuldu” gibi konular olduğundan, 50’den fazla dilde SSS yönlendirmesi yapan bir robot yaklaşık %90’ı için yeterli olur. Daha zor olanlar da insanlara aktarılır.
Bu yüzden yeni teknoloji ile emek arasındaki ilişkiyi hiyerarşiden ziyade fraktale yakın görüyorum. Zuck eskiden olsa çağrı merkezini hiç düşünmezdi ve o kadar çok iş de olmazdı; ama yeni teknoloji sayesinde yalnızca zor sorunları insanların ele aldığı daha küçük bir çağrı merkezi ortaya çıkıyor. Biçim benzer, ama biraz farklı.
Bu, teknolojinin yıkıcı olmadığı anlamına gelmiyor. Yalnızca teknoloji genelde yeni işler yaratıyor ve bu işler daha zor problemlerle uğraşma yönüne gidiyor. Sınır daha ince parçalara ayrılıyor; zihin için daha özelleşmiş ve daha zor bir ortam haline geliyor. Sorun, tıpkı bir lisansüstü öğrencisine güvenir gibi, o sınırda çalışan kişinin gerçekten çalışıp çalışmadığına mı yoksa palavra mı sıktığına mı güvenmek zorunda olmamızda. Cal Newport da bilgi işinde uzun süre kayda değer bir sonuç yokmuş gibi görünüp sonra birden dahiyane bir an geldiğini sık sık söyler. Bence bu entelektüel bir meseleden çok duygusal bir mesele.
Sonra otomasyon geldiğinde makine bakımı gibi yeni işler oluşuyor, ama hâlâ vasıfsız olan pek çok kişi işini kaybediyor.
Küçük feodal malikâneler ve imparatorluklar varlığını sürdürmeye devam edecek.
İnsanlar makalenin sonucunu yanlış anlıyor gibi. Mesele, yapay zekayla zaman kazanıp o zamanı yeni işlere harcamak değil; yapay zeka kullanımıyla ortaya çıkan çıktı doğrulama, prompt yazma, hile tespiti, debugging gibi yeni işlerin hissedilen tasarrufu dengelemesi.
Teknoloji sektöründe de gözlemsel olarak doğru görünüyor. Dünyanın en iyi programcıları ve teknologları transformer’lar, veri kümeleri ve değerlendirmelerle uğraşmaya bağlanmış durumda; bunun sayesinde en kötü programcılar da sıcaklık dönüştürücüleri ve güvenli olmayan Twitter klonlarını baştan savma yapabilir hale geliyor. Bu arada gerçek tüketicilerin kullandığı yazılımların kalitesi hızla düşüyor.
Yapay zeka, spesifikasyondaki boşlukları doldurmada şaşırtıcı derecede iyiydi ve gerçekten derlenen çok sayıda C++ kodu üretti. Ancak gerekli
#include’ları atlamıştı. Build edip çalıştırınca çıktı tamamen yanlıştı.Şimdi bunun neden yanlış olduğunu bulmak için yüzlerce satır C++ okumam ve tamamen anlamam gerekiyor. Beni problemi düşünmeye itti ve ilginç çözüm yolları da gösterdi, bu yüzden tamamen zaman kaybı değildi; ama ciddi ölçüde zaman kazandırdı mı derseniz, hayır. Hatta ne yaptığını anlamaya çalışırken daha fazla zaman alabilir.
Web ve mobil uygulama yapanlara saygımı koruyarak söylemek gerekirse, yapay zeka yüksek seviyeli, tekrarlı problemler için harika; ama sistem programlama için hâlâ çoğunlukla işe yaramaz olduğu hissi devam ediyor.
Bunu “berbat” gibi estetik bir anlamda söylemiyorum; salt para kazanma verimliliği açısından, bugüne kadar yazdığım kodun %90’ından fazlası şirkete anlamlı bir katkı sağlamadı. Bu oranı düşürmek için gerçekten uğraşmış olmama rağmen böyleydi. Bu profesyonel yazılım için geçerli; vibe coder’ları da dahil edersek bu sayının çok daha yüksek olacağını düşünüyorum.
Bilgisayımı dünyaya yerleştirme biçimimizin bütünü yanlış hizalanmış gibi geliyor. Günlerce UI yapıyoruz, ama o UI gerçek kullanıcılara yardımcı olmuyor ve süreç biraz değiştiğinde bozuluyor. Üstelik o UI’ı desteklemekle uğraşırken asıl otomasyonu neredeyse hiç yapamıyoruz.
Bilgisayarların insanlık için hâlâ çok yararlı olduğunu düşünüyorum, ama bilgisayar kullanmayı unuttuk.
Yapay zekanın sorunu kötüleştirip kötüleştirmediğini, iyileştirip iyileştirmediğini ya da mevcut durumu koruyup korumadığını söylemek için henüz erken. Kötüleştirdiği görüşüne sempati duyuyorum ama kesin konuşmak zor.
Mühendislerin %99’unu işten mi çıkardılar? Belki o notu da yapay zeka yazmıştır. 5 kişinin 50 kişinin işini yaptığı bir yazılım şirketi var mı? Ben görmedim. İnsanların kendilerini inandırdığı hikâyelerle gerçek makro veriler arasındaki bu kopukluk daha ne kadar sürecek merak ediyorum.
Modern yapay zeka araçları şaşırtıcı, ama ilk çıktığında yazım denetleyicinin şaşırtıcı olmasına benziyor. Angarya işlerde yardımcı oluyor mu, evet; ama yalnızca herkesin sahip olacağı yeni bir taban çizgisi yaratıyor ve standardı yükseltiyor
Yakında yapay zekanın şirketi yöneteceğine ve bizim plajda uzanacağımıza dair pek az kanıt var. Hiçbir yapay zeka şirketinin, yeni bir taban çizgisi ürününe dönüşmeyecek bir şey yaptığına dair neredeyse hiç işaret yok; yapay zeka ürünlerinin çoğu da korkunç derecede düşük kârlılığa sahip. Bu gerçekle de yakında yüzleşmemiz gerekecek
Video oyunları bugünkü kadar çok olmazdı belki, ama bunun yerine boş zamanımız olurdu. Zamanın oyunlardan daha değerli olduğunu düşünüyorum. Lee Iacocca'nın sözünü uyarlarsak, durup kendimize sormalıyız: Video oyunlarına gerçekten ne kadar ihtiyacımız var?
Artık yazım hataları yerine doğru kelimenin yerinde yanlış kelime oluyor. Bugünlerde herhangi bir web sitesinde uzun bir yazı gördüğünüzde, geleneksel medya sitelerinde bile hatalarla dolu olma ihtimali yüksek
Mevcut hızla 3-5 yıl daha iyileşirse, mühendislikte insan girdisinin ne kadar yararlı olacağını hayal etmek zor
Bu aslında Jevons paradoksunun işleyişi
Belirli türde bir işi bitirmenin maliyeti, ister para ister zaman olsun, düşüyor. Bunun üzerine insanlar talebi artırarak o boşluğu dolduruyor ve çalışan “tam kapasite” çalışır hale geliyor
Sıradaki teknolojinin çalışmadığımız ya da çok daha az çalıştığımız bir ütopya getireceği iddiası çok eski. Ama biz her seferinde aslında bunu istemediğimizi kanıtlıyoruz
Benim hipotezim yeni ya da özgün olmayabilir: Eli boşken ne yapacağını bilen çok az insan var. Stres seviyemizi yüksek tutup dikkatimizi dağıtma eğilimindeyiz; stres düşük olduğunda ve “yapmak zorunda olduğumuz” bir şey olmadığında ise çeşitli biçimlerde dengesizleşiyoruz
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Jevons_paradox
Basitçe söyleyelim: Ben, sen ve 8 HN kullanıcısı Bezos'un deposunda günde 8 saat çalışıyoruz. Bir gün bizimle aynı işi yapan yeni bir makine geliyor ve tek bir makine 2-4 kişimizin işini yapıyor. Bezos 4 makine alıp her birini 2 kat kapasiteyle çalıştırırsa, biz 8 kişiye günde 8 saat × haftada 5 gün × 4 hafta = 160 saatlik boş zaman çıkar
Sorun şu ki biz 8 kişinin hâlâ hayatta kalmak için paraya ihtiyacı var. Yemek, kira, faturalar, sağlık giderleri var. Teknoloji ütopyacılarına göre artık bu 160 saatlik serbest zamanla daha önemli ve tatmin edici işler yapabiliriz. Yapay zeka satıcılarının, yapay zekanın bize daha önemli ve tatmin edici işler yaptıracağını söylemesiyle aynı bağlam. Ama hayatta kalmak için benim tatmin edici işim gig economy işi ya da aynı yoğunlukta, hatta daha uzun saatler süren bir iş oluyor
Teoride otomasyonu kontrol eden sahip, röportajlara ve siyasi/sosyal etkinliklere gitmek için daha fazla boş zaman elde eder. Otomasyonla yerinden edilenler aşağı düşer ve hayatta kalmayı sürdürmek için daha çok çalışmak zorunda kalır. LLM sağlayıcılarına para ödeyerek kendi ikamelerini eğiten hevesli insanların bu denklemi çabuk fark etmesini umuyorum. Otomasyon devreye girerken geçici güvenlik önlemleri gerektiği için Bezos'un deposunun bazılarına kısa süreli boş zaman vermesi gibi, “daha anlamlı işler yapmak için serbest zaman” söylemine bir kez daha kanmamalarını dilerim
Para sorunu olmasa ruhsuz bir şirkete zamanımı satmak istemezdim. Beni meşgul edecek yeterince ilgi alanım var. İş, yalnızca daha iyi şeylere ayırmak istediğim zamanı emiyor
Mevcut yapay zeka araçları, verimliliği kelimenin tam anlamıyla 1.000 kat artıran bir değişimle karşılaştırıldığında çok yetersiz kaldığı için henüz böyle bir değişimden uzağız. Bu yüzden 100 yıldan kısa bir sürede programlama son derece niş bir alan haline gelebilir
İşverenler genel olarak bu teşvike sahip; siyasi sistem de bunu açıkça yasaklamadığından, daha kısa çalışma saatleri isteyen çalışanlar için iyi seçenek pek yok
Şimdilik 4×10 saat düşünüyoruz, ama “ücret artışı yerine aynı bırakalım ve 4×8 saat yapalım” gibi bir pazarlık da deneyebiliriz. Yapay zeka aynı sürede daha fazla iş yapmamı sağlıyorsa bu iyi. Öte yandan şirket yapay zeka araçlarına ayda 30 dolar ayırdığı için, kişisel olarak satın aldığım yapay zeka aracının bana kazandırdığı zamanı çalışma haftamdan düşüyorum diye düşünüyorum
“Yağmurlu bir pazar öğleden sonrasında kendi zamanını nasıl kullanacağını bile bilmeyen milyonlarca insan ölümsüzlüğü arzuluyor” — Susan Ertz
Babamın bilgisayarlar ve otomasyon hakkında güzel bir sözü vardı. 1970'lerde ofis bilgisayarları çıkmaya başladığında, “Bilgisayarlar o kadar çok çabadan tasarruf ettirecek ki artan zamanı nasıl kullanacağımızı bilemeyeceğiz” dendiğini anlatırdı
Gerçekte bilgisayarlar sayesinde yalnızca bir günde daha fazla iş yapar hale geldik
Programlama söz konusu olduğunda, yapay zekanın şimdiye kadar üretkenliğimi kabaca 2 katına çıkardığını söyleyebilirim.
Elbette prompt yazmaya zaman harcıyorum. “Bunu asla yapma, şunu asla yapma, her zaman böyle yap, onu kontrol et” gibi kodlama tercihlerini yapay zekaya anlatıyorum. Ama o prompt kalıcı oluyor. Çoğunu aylar önce yazmıştım; şimdi bunun faydasını topluyorum.
Bir an durup düşünürsek, yapay zekanın üretkenliği iki katına çıkardığını söylemek, eskisine göre gerçekten iki kat iş yaptığınız anlamına gelir. Bunu metriklerle destekleyebilir misiniz?
Test koşulları yazmak, hızlıca atılacak prototipler yapmak gibi belirli işlerde yapay zekanın sizi çok daha üretken kılabileceğine inanıyorum. Ama genel olarak eskisinin iki katını yaptığını söylemek çok büyük bir iddia.
Gerçekte insanların eskisine göre daha üretken hissetmesi bana daha olası geliyor. Bu yüzden bireyler 2–10 kat üretken olduklarını söylerken, iş yeri araştırmalarında yüksek tarafta bile yaklaşık %25 üretkenlik artışı görülmesi arasındaki farkın buradan kaynaklandığını düşünüyorum.
Çoğu zaman kendinden emin biçimde yanlış kod üretiyor; derlense bile sonuç kötü oluyor ve düzeltmeye çalıştığım problemi doğru dürüst çözmüyor. Buna karşılık bu yılın başında backend için bir Terraform projesi yazmam gerektiğinde üretken yapay zeka gerçekten parladı.
Tam bir zafer gibi geliyor.
Daha dün bir scraper’ı büyük ölçüde elden geçirdim; elle yapsaydım en az 1 hafta sürerdi. Günde 2–4 saatten 5 gün, kabaca 15 saat civarı olurdu. ChatGPT’nin yardımıyla 2 saatten kısa sürede bitirdim.
Böylece iş yükü de azaldı, teslim süresi de çok kısaldı, stres de çok daha az oldu.
Belirli bir modeli belli bir şekilde davranması için ikna edebilirsiniz, ama başka bir model aynı girdilerle tamamen farklı bir duruma geçebilir ve bambaşka bir prompt gerekebilir gibi geliyor. O zaman tedarikçi modeli her güncellediğinde tüm prompt’lar işe yaramaz hale gelebilir.
Asıl sorun düşük vasıflı işlerde. Daha kolay rollerde çalışanlar veya junior’lar buna dahil. Sonunda kendi beceri seviyelerine uygun pozisyonlar yetersiz kalacağı için nüfusun kayda değer bir kısmı istihdam edilemez hale gelecek.
Sonuç, eğitim sisteminin çağa uyacak şekilde nasıl değişeceğine büyük ölçüde bağlı olabilir.
İşi desteklemek için yapay zeka kullanma becerisinin de yeni bir okuryazarlık biçimi olacağını düşünüyorum.
Bu tüm teknolojilerin hikayesi; pmarca gibi kişilerin yapay zekanın işleri elimizden almayacağı yönündeki öngörüleri de bu mantığa dayanıyor. Odağımız giderek daha dar alanlara kayabilir.
Sinema da 100 yıl önce neredeyse yoktu. 100 yıl sonra, emeğin serbest kalması sayesinde tamamen yeni bir endüstri ortaya çıkacak.
Yapay zeka yazılım üretimini otomatikleştirirse yazılım talebi muazzam biçimde artabilir. Yüksek seviyeli diller assembly’nin elle kodlanmasının yerini aldığında da aynı şey olmuştu. Çok daha fazla yazılım ve daha karmaşık, ilginç yazılımlar geliştirebilir hale geldik; sektör de büyüdü.
İnsanların yapmak zorunda olduğu iş miktarının azalması aslında iyi bir şey. Ancak bu azalmayı kitlesel işsizlik, 70 yaşından önce emekli olamama ve haftada 50 saat çalışma şeklinde değil de tüm topluma yayacak biçimde gerçekleştirmek için kurumsal yapıların değişmesi gerekir. Sorun yapay zeka değil; kontrolsüz kapitalizm sorun olabilir.
Otomasyon ve diğer her şey için de aynısı geçerli. Daha az çalışmamızı sağlayacak teknolojiye uzun zamandır sahibiz, ama bu psikolojimize uymuyor gibi.
Sebepsiz yere haftada 40 saati bilinçli olarak seçiyoruz demek istemiyorum. Sadece biraz sıkışmış gibiyiz; bir birey daha az çalışmaya kalkarsa başkalarına göre geride kalacağı için kimse hareket edemiyor.
Şaşırtıcı değil. Aynı şey IT’de de yaşanabilir. PC öncesinde, işlerin çoğunun mainframe’ler, kağıtlar ve dosya dolaplarıyla yürütüldüğü zamanları hatırlıyorum.
Bugünle karşılaştırınca iş miktarı neredeyse aynı, hatta biraz daha fazla. Büyük fark, işlenen ve saklanan veri miktarı; o miktar o zamandan beri üstel olarak arttı ve hâlâ artıyor.
Bu yüzden yapay zeka için de aynısını bekliyorum. İşin biçimi biraz değişebilir, ama veri arttıkça iş aynı kalacak veya daha da artacak.