- Anthropic CEO’su Dario Amodei, yapay zekanın birkaç yıl içinde başlangıç seviyesi ofis işlerinin yarısını ortadan kaldırabileceği konusunda uyardı; ancak %50 tahminini destekleyen bir araştırma ya da kanıt sunmadı
- Bu sözler, yapay zekanın insanların neredeyse tüm zihinsel işlerinde öne geçeceği öngörüsüyle birleşerek, “her şeyi düzeltmeden önce her şeyi mahveder” türü bir Silikon Vadisi anlatısı olarak eleştirildi
- Amodei’nin çizdiği gelecekte kanser tedavisi, yıllık %10 ekonomik büyüme ve dengeli bütçe ile birlikte %20 işsizlik oranı aynı anda var oluyor; çalışma ekonomisti Aaron Sojourner bunu “benzeri görülmemiş ölçüde radikal bir vizyon” olarak görüyor
- Mark Cuban, geçmişte sekreterlik ve ofis dikte işlerinin de yerini başka şeylerin aldığını ancak yeni şirketler ve işler doğduğunu belirterek, yapay zekanın toplam istihdamı artırabileceği karşılığını verdi
- Üretken yapay zeka belge özetleme veya e-posta yazma gibi belirli görevlerde güçlü olsa da halüsinasyon, temel olgu hataları ve manipülasyona açıklık gibi sorunlar sürüyor; Anthropic’in sözünü ettiği yıkıcı riskin yolunu ve çözümünü kanıtlaması gerekiyor
Amodei’nin iş uyarısının tetiklediği tartışma
- Dario Amodei, Axios röportajında yapay zekanın yakında başlangıç seviyesi ofis işlerinin yarısını ortadan kaldırabileceğini söyledi
- Zamanlamanın “önümüzdeki birkaç yıl içinde” olabileceğini düşünüyor
- Daha sonra CNN Anderson Cooper röportajında da aynı yöndeki sözlerini tekrarladı
- Amodei, yapay zekanın neredeyse tüm zihinsel işlerde insanlardan daha iyi olmaya başladığını; kendi işi ve diğer CEO’ların işleri için de bunun istisna olmadığını söyledi
- %50 tahminine ayrı bir araştırma ya da kanıt eşlik etmedi; bu açıklama, “yapay zeka her şeyi düzeltir ama önce her şeyi mahveder” tarzı bir yapay zeka abartısı anlatısı olarak eleştirildi
- Onun çizdiği başka bir gelecek tasviri ise iyimserlik ve şoku birlikte barındırıyor
- Kanser tedavi ediliyor
- Ekonomi yılda %10 büyüyor
- Bütçe dengeleniyor
- İnsanların %20’si iş bulamıyor
- Çalışma ekonomisti Aaron Sojourner’a göre yüksek işsizlik ile güçlü GSYH büyümesinin aynı anda ortaya çıkması, yapay zekanın üretkenliği büyük ölçüde artırdığı varsayımını gerektiriyor
- Bu kombinasyonun mümkün olması için emek üretkenliğinin %30 sıçraması gerektiğini söylüyor
- 1980’ler ve 1990’larda bilgisayarların benimsenmesinin işgücü piyasasını değiştirdiğini, ancak emek üretkenliği artışının %2-3 düzeyinde kaldığını karşılaştırma olarak belirtiyor
Anthropic’in konumu ve üretken yapay zekanın gerçek sınırları
- Amodei’nin sözleri, Anthropic’in Claude sohbet botu için büyük model güncellemelerini yayımlamasından birkaç gün sonra geldi; Anthropic, OpenAI’ın ChatGPT’siyle rekabet eden bir şirket
- Anthropic kendisini çoğunlukla yapay zeka güvenliği ve araştırma şirketi olarak tanımlıyor; kurucuları ise OpenAI ile ideolojik farklılıklar nedeniyle şirketten ayrılan kişiler olarak tanıtılıyor
- Amodei, işgücü piyasasına zarar verebileceğini söylediği teknolojiden kâr elde edecek bir konumda olduğu için, uyarısı kamu yararına bir bilgilendirmeden çok reklama yakın göründüğü yönünde eleştiriliyor
- Yapay zeka iyimseri Mark Cuban, Bluesky gönderisinde geçmişte sekreterlik ve ofis dikte işlerinin yerini başka şeylerin aldığı örnekleri anarak, yapay zekadan yeni şirketler ve yeni işler çıkacağını ve toplam istihdamın artacağını söyledi
- ChatGPT ve Claude gibi büyük dil modeli tabanlı üretken yapay zeka, bazı görevlerde güçlü yanlar gösteriyor
- Belge özetleme
- Basit e-posta yazma
- Öğrencilerin ödevde kopya çekmesine yardımcı olma
- Okuma listesi önerme
- Bülten üslubunu taklit etme
- Aynı zamanda güvenilirlik sınırları da hızla ortaya çıkıyor
- Halüsinasyon üretiyor
- Temel olguları yanlış söylüyor
- Manipülasyona açık
- Yapay zeka şirketleri bu yarı güvenilir metin tahminleyicilerini ekonomik bir devrime dönüştürebilecekse, bu olasılığı kanıtlamalı; Anthropic de yalnızca risk diye bağırmakla kalmayıp yapay zekanın nasıl yıkıcı olabileceğini ve Anthropic’in bunu nasıl çözebileceğini göstermeli
1 yorum
Hacker News yorumları
Asıl beyaz yakalı toplu işten çıkarmaların, ZIRP’in sona ermesiyle birlikte sınırsız yazılım iş ilanları döneminin bitip işten çıkarmaların başlamasından kaynaklandığını düşünüyorum.
Şu anda nedeni yapay zeka olarak göstermek kolay, ama bu zaten gerçekleşmiş devasa bir değişimin yemine benziyor.
https://fred.stlouisfed.org/graph/?g=1JmOr
Ölçek açısından etkisi muazzam ve hâlâ sürüyor; 2020 öncesi seviyelere dönmedi ve belki de dönmeyecek. Pandemi öncesi iş ilanlarını 100 kabul edersek, yazılım 61 seviyesinde.
Ancak BT pozisyonlarında yapay zeka etkisi olabilir; 2025 başları civarında kendine özgü bir kırılma görülüyor: https://fred.stlouisfed.org/graph/?g=1JmOv
Karşılaştırmak gerekirse inşaat ve hemşirelik ilanları pandemi öncesinin üzerinde; sırasıyla yaklaşık 120 ve 116, bankacılık ise hâlâ 100 civarında.
Yapay zeka hype söylemi o kadar baskın ki bu akışın neredeyse unutulmuş tarih olarak kalacağını düşünüyorum. 10 yıl sonra insanlar Elon’ın Twitter çalışanlarını %90 azaltmasının nedenini yapay zeka inisiyatifleri sanacak; sadece çok daha çevik işletilebileceğini düşündüğü için yaptığını akıllarına getirmeyebilirler. Diğer şirketler de 3-4 yıldır aynı soruyu soruyor ve yapay zeka bir gün buna etki edebilir, ama bugüne kadar personel azaltmak için böyle bir dayanağa ihtiyaç yoktu.
Statü oyunlarına bağımlı bir dünyada gökten düşmüş bir bahane gibi.
Olumsuz haberlerin tamamını yapay zeka alacak, ama eninde sonunda sermaye akışları işlerin nasıl yürütüleceğini belirler; bu da hangi yazılımların yapılacağını belirler. Conway yasasının temeli bu.
Beyaz yakalı toplu işten çıkarmalar, ZIRP bolluğu döneminde biriken israfı temizleyen bir zayıflama sürecine daha yakın.
O dönemi kıl payı atlattığım için bunun da geleceğini gördüm; işinizi koruyun ve iş değiştirmeyi bırakın dediğimde insanlar bana deli dedi. Çünkü sık iş değiştirenler çoğu zaman işten çıkarılacak ilk kişiler olur.
2000’de şehir değiştirdim ve arkadaşlarımın yönettiği bir şirkette hazır bir işim vardı. CEO dahil yaklaşık 15 iyi arkadaşım o şirketteydi; yazılım geliştirme pozisyonu garantiydi ve mülakat formalite olacaktı. Ama taşındıktan sonra CEO ile görüştüğümde finansmanın kesildiğini, işe alımların dondurulduğunu ve beni alamayacaklarını söyledi.
Sonrasında freelancer olarak ayda birkaç yüz dolar bile toparlayıp geçinmek zorunda kaldım. Neyse ki taşındığım ev, o şirketteki arkadaşlarla birlikte yaşadığımız büyük bir evdi; o dönemde kira düşüktü ve birkaç yıl boyunca bana yardımcı oldu. Sonunda o şirketten de biraz freelance iş aldım, ama tam zamanlı bir programlama işine ancak 2004’te girdim; ondan önceki 4 yıl çok zordu.
Covid sırasında çok fazla teknoloji şirketi aşırı işe alım yaptı ve FAANG ile teknoloji şirketlerinin genelinde devasa bir balon vardı. Teknoloji işlerinde çöküş kaçınılmazdı.
Bu kez soğukta bırakılan insanlar için üzülüyorum; neler yaşadıklarını iyi biliyorum.
Bunun yerine tüketimi seçtik; helikopter para, daha fazla saçmalık satın alalım diye saçma sapan işler yarattı. Helikopter para kesilince bu işlerin budanması oldukça açık görünüyor.
Yapay zeka daha fazla verimlilik sağlayabilir, ama bu daha fazla boş zamanla değil, daha fazla saçma iş ve tüketimle doldurulacak.
ZIRP döneminde piyasa değeri 10 milyar doların üzerinde olan iki şirkette çalıştım; çoğu toplantıda bulunan bilgi çalışanlarının yarısından fazlası gereksizdi.
Bizim ekipte takvimi o kadar dolu olan biri vardı ki, çapraz fonksiyonlu toplantılara onun yerine katılacak birini bile işe aldık. Şirket büyüyordu ve toplantılara katılacak birini işe almak, hızla yükselen hisse fiyatını incitmiyordu. Üstelik insan işe alınca VP’nin bağlı çalışan sayısı artıyor, etkisi de büyüyordu.
Piyasa verimliliği değil şirket büyümesini fiyatlıyordu, ama piyasa sonunda zamanla değere boyun eğer. O zaman bu tür üst üste bindirilmiş işe alımların hepsi kesilir. İki şirket de daha sonra 10 binden fazla kişiyi işten çıkardı.
Yapay zeka günah keçisiydi; gerçekte ise yapay zekanın “yerine geçtiği” söylenen bilgi çalışanı işlerinin önemli bir bölümü zaten gerçek değer yaratmıyordu.
Harika bir ürün yöneticisinin ağırlığınca altın değerinde olduğunu düşünüyorum, ama ZIRP çağında tanıştığım birçok PM aslında Jira güncelleme sorumlusu ve toplantı takvimi koordinatörüne daha yakındı. Şu anda işe girmekte zorlanan teknoloji sektörü kökenlilerin önemli bir kısmı agile coach, TPM gibi “bitişik” rollerdeydi. Elbette onlara büyük empati duyuyorum. Birçok kişi yıllarca sıkı çalıştı ve yetkinlik geliştirdi, ama bu roller zaten bir ölçüde “isteğe bağlıydı”.
Teknoloji istihdamındaki düşüşte aşırı işe alımın yanı sıra offshore’a taşımanın yapay zekadan çok daha büyük sorumluluğu olduğunu düşünüyorum. Video konferans teknolojisinin gerçekten iyi hale gelmesi ve yaygınlaşması 2010’ların sonlarında, özellikle uzaktan çalışanlar arasında oldu; sonrasında offshore yüklenicilerin patlama yaptığını gördüm. Zaten çok kişi uzaktan çalışıyorsa, iş arkadaşının aynı şehirde mi başka bir kıtada mı olduğu önemli değil. Günde belli bir örtüşen zaman olması yeterli. Bu yüzden Hindistan’dan çok Latin Amerika ve Avrupa’ya offshore taşımayı da çok gördüm.
Bir süre yazılım sektörü gerçekten çılgındı. Üniversiteden yeni mezun olup adı sanı bilinmeyen bir CS diplomasıyla 120 bin, 150 bin dolar alındığı zamanlardı. O dönemin 120 bin doları gerçekten 120 bin dolardı. O müzik eninde sonunda durmak zorundaydı.
“Duvardaki sinek gibi dinleyeceğim”, “toplantı notlarını tutacağım” diyen tipler çoktu ve çoğu hiçbir katkı yapmıyordu.
Birinin bunu farklı bir şekilde anlamama yardımcı olmasını isterdim
Bu araçlar insanları gerçekten bu kadar üretken kılıyorsa, şirketlerin çıktılarında acı verecek kadar açık biçimde görünmesi gerekmez mi? Örneğin AI kodlama araçları gerçekten şaşırtıcı bir üretkenlik artışı sağlıyorsa, yazılım şirketlerinin özellikleri ve düzeltmeleri her zamankinden daha hızlı yayımladığını görmemiz gerekirdi. Yenilikçi ürünlerde ve mevcut ürün iyileştirmelerinde büyük bir patlama olmalı; bunu blog yazılarından ya da bilanço sunumlarından değil, müşteriler ve kullanıcılar açıkça hissetmeli
Bir maliyet departmanı söz konusuysa bu hemen işten çıkarmalara yol açabilir. Ama yazılım üreten ve satan bir şirketse, bundan yararlanmalı; ancak “bu ek üretkenliği nerede kullanacağımızı bilmiyoruz, fikirlerimiz tükendi” noktasına gelindiğinde insan azaltmalı. Böyle bir durumda olan tek bir şirket bile görmedim
Bu yüzden bu tür kararlar bana hararetli söyleme kapılmış kısa vadeli düşünme gibi görünüyor
Örneğin geçen yılın sonunda bir SaaS şirketi kurdum ve çok hızlı büyüyoruz. Şirketin ilk doğum gününden önce 1 milyon dolar ARR’yi geçecek gibi görünüyoruz. Tamamen bootstrapped, kurucuların payı %100 ve ekibimiz 2 kişi. Bu büyüme hızını oldukça uzun süre koruyup işe alım ya da yatırım olmadan devam edebileceğimizden eminim. Elbette daha fazla para ya da insan olsaydı büyüme oranını daha da artırabileceğimiz de ileri sürülebilir
Kariyerimin başlarında başka şirketlerde kapasite sorunları ortaya çıktığında bunu işe alımla çözmeye çalışırdık. Ama kurucu ortağım ve ben bunu AI ile çözebildik; önceden çok zaman yatırmadan, çift haneli yüzde düzeyinde üretkenlik iyileştirmeleri bulmaya devam ediyoruz. İşe başladığım dönemde bir yana, AI’ın ciddi biçimde yükselişe geçmesinden birkaç yıl önce bile bunun hiç mümkün olmayacağını düşünüyorum
Bunun neden “acı verecek kadar açık” görünmediğine dair teorim şu: Bu teknolojiden en büyük değeri elde eden işletmelerin çoğunu hiç duymamış olmanız. Çünkü hepsi çok küçük. Bildiğimiz şirketler ortalama olarak büyük şirketler. Büyük şirketlerin yeni teknolojiye uyum sağlamak için bir gecede kendilerini yeniden icat etmesi çok zor; büyük bir gemiyi döndürmek uzun sürer. Ama benim şirketim gibi küçük ölçekli işletmeler bugün çalışma biçimini değiştirip yarın sonucunu görebilir
Darboğaz entelektüel üretkenlik değil. Darboğaz; düzenlemeler, fikri mülkiyet hukuku, pazarlama ve daha birçok şey. Yönetici e-postalarını yazanların ve toplantılara katılanların zihninde türlü iş değerlendirmeleri sonsuza dek birbiriyle çarpışıyor. Her şeyi güvenli biçimde paraya çevirmek için sözde üstün düşünmeye çok ihtiyaç var ve ilgili unsurların önemli bir kısmı hukuki nedenlerle hiçbir yerde yazılı olarak görünmüyor
AI’ın sarstığı alanlardan biri araştırma. Araştırmacılar modelleri yeni şekillerde uygulayarak matematik, tıp vb. alanlarda gerçek ilerlemeler sağlıyor. Bir başka alan da sanat “üretimi”, özellikle de grafik sanatçılar. Bunlar ilk mağdurlar ve yakın gelecekte tamamen ikame edilmeleri oldukça olası. Biraz daha sonra yazarlar, oyuncular vb. de bunu izleyecek
https://www.ft.com/content/4f20fbb9-a10f-4a08-9a13-efa1b55dd...
Goldman Sachs’ın 46 bin çalışanından 11 bini mühendis ve şirketin AI’ı kamuya açık bildirim belgelerinin taslaklarını hazırlamak için kullandığı söyleniyor
Bir IPO’nun ilk kayıt beyanı olan S-1 taslağını hazırlamak 6 kişilik bir ekibin 2 haftasını alabiliyordu, ancak Solomon’a göre artık AI bunu birkaç dakika içinde %95’e kadar tamamlayabiliyor
“Artık önemli olan son %5. Çünkü geri kalanı metalaştı” demek bu
Bana göre bu büyük bir değişim. Junior yatırım bankacıları ucuz değil; toplam ücretleri yılda en az 150 bin dolar
Örneğin şu yazı: https://sourcegraph.com/blog/revenge-of-the-junior-developer
Öyleyse 2027 civarında otonom AI ajanı sürülerinin tüm hata raporlarının etrafında kümelenip bunları insanlardan birkaç kat hızlı çözmesi gerekir. Harika. O zaman 2028 civarında hatalı yazılımlar geçmişte kalmış olacak. Elbette AI’ı tamamen benimsemiş şirketlerle sınırlı olarak
IT projelerinin takvimi ve bütçeyi aşmadan, beklenenden daha büyük değer ürettiği geleceği gerçekten dört gözle bekliyorum. Bunun kulağa inanılmayacak kadar iyi geldiğini düşünmemi suçlayabilir misiniz?
Karmaşık sistemlerde, içerideki büyük değişimlerin sonuçlarını mutlaka algılayamazsınız; üstelik şu anda dayandığınız şey, son derece küçük bir duyusal örneklemden ibaret
Ortalama bir şirketin yeni kod değişikliklerini ne kadar hızlı dağıttığına dair bir fikriniz yok; bunu neden bilebileceğinizi düşündüğünüzü de bilmiyorum. Kamuya açık son kullanıcı özelliklerinin yayımlanması iyi bir sinyal bile değil. Bu, aşağı akıştaki bir ürün ve yazılan yazılımın yalnızca küçük bir kısmı
Bu, bir alışveriş merkezinde dolaşıp her ay ülkeye giren göçmen sayısındaki değişime dair havayı sezdiğinizi sanmaya benziyor
Yapay zekanın ortadan kaldıracağı şey, iş gününü uyurgezer gibi geçirip her işi kabaca yarım yapan beyaz yakalı işler olacak.
2025’te LLM’lerin bunu onların yerine yapmasını sağlayabilirsiniz. Ne yazık ki yapay zekanın gerçek işin meşru bir ikamesi olduğunu düşünen yöneticiler aradaki farkı göremez.
Kolay kandırılan CEO’ların bunun sonucunda kendi şirketlerini havaya uçurduğunu göreceğiz gibi. Geri kalanların hayatta kalıp kalamayacağını zaman gösterecek. Elbette CEO’lar iyi olacak.
Yapay zeka bunu düzeltmeyecek. Çalışanların %50’sini çıkarmak, en alttaki %50’yi çıkarmak anlamına gelmez. En kötü durumda, hatta ortalamada bile seçim rastgeleye yakın olacaktır. Sonuçta yine eskisiyle aynı oranda berbat çalışan kalır.
Daha da kötüsü, berbat metrikler yüzünden en kötü çalışanları aktif olarak seçersiniz ki bu, düşünmek istediğimizden daha sık olur.
Evden çalışmayı anlamayan yöneticiler, ömürleri boyunca ofiste konuşup durmaktan başka bir şey yapmamış insanlardır. Bu yüzden sessiz bir yerde oturup düşünmenin nasıl iş olduğunu ve şirkete nasıl değer kattığını anlayamazlar.
Bu, bir işletme içinde farklı insanların farklı işler yaptığını kabul edememeye dair ciddi bir başarısızlıktır.
Bazı insanlar yavaştır, bazıları hızlı ya da daha verimli ve üretkendir; ama herkesin üzerinde çok fazla iş baskısı var. Daha fazla insana ihtiyaç olduğu her zaman açık, fakat sözde bütçe buna engel oluyor.
Bu yüzden tarif edilen durum bana efsane gibi geliyor. Yine de Amerikan şirketleri inanılmaz zengin ya da en azından değerlemeleri çok yüksek; yatırımcıların para saçacağı çok yer de var, dolayısıyla böyle şeyler gerçekten yaşanıyor olabilir.
Bu söz doğruysa tüketici olarak daha uyurgezerce yapılmış, yarım yamalak ürünler beklemeliyiz. Sadece onları yapan taraf yapay zeka olacak.
Yapay zekalar reklamlara tıklayıp iPhone mu satın alacak?
Giriş seviyesi işlerin yapay zeka tarafından ikame edilmesi konusunda kesinlikle büyük bir sorun var.
Stajyer ya da yeni mezun birini, yapay zekanın muhtemelen yapabileceği işleri yapacak uzmanlığı ve deneyimi yokken neden işe alasınız?
Elbette yapay zekanın da elinden tutulup yönlendirilmesi ve prompt verilmesi gerekebilir; ama yapay zeka daha ucuz ya da gerçekten daha “akıllı”. Çoğu durumda ikisi birden.
Bir gün yetkin hâle gelecek kapasitesi ve potansiyeli olduğuna inandığım insanlarla çalışıyorum, fakat onları o noktaya getirmek için gereken zaman ve kaynak yatırımı çok büyük. Onlara devredeceğim işleri sık sık yapay zekayla halletmeyi seçiyorum. Çünkü hızlıca, şimdi gerekiyor. Bir insana verirsem hızlı alamam; kullanılabilir hâle getirmek için birkaç tur geri bildirim ve inceleme gerekir.
İnsan oldukları için teslim tarihi 2-3 iş günü sarkar. Buna karşılık yapay zekaya prompt verip elinden tutarak 3 saat içinde bitirebilirsiniz.
Bu, yapay zekanın Tanrı’nın lütfu olduğu anlamına gelmiyor; ama yeni mezunlar ve giriş seviyesi roller epey zor duruma düştü.
Stajyerliğin asıl fikri bir eğitim pozisyonu olmasıdır. Net üretkenliğin negatif olması normaldir.
Stajdan sonra şirkette kalmaları ya da başka şirkete giderek eğitilmiş insanların önceliklerini beraberlerinde götürmeleri üzerine kurulu bir yapıydı.
Ama bugünlerde kurumsal İK, çalışanların aleyhine olan şeyleri aktif biçimde yapıyor; çalışanlar da o kadar hareketli ki işverenlerinin adını bile zar zor hatırlayacak durumdalar. Bu yüzden tüm süreç pek değer taşımayan bir alıştırmaya dönüştü.
Eski şirketimde Japon stajyerleri eğitirdik. Sık sık 2 yıllık vizeyle ABD’ye gelirlerdi ve Japonya’ya döndüklerinde çok iyi mühendisler olmuş olurlardı. Kesinlikle buna değerdi.
Ayrıca stajyerler ve yeni mezunlar da yapay zekayı kullanabilir. Bu bana “derleyiciler ortaya çıktıysa neden junior programcı alalım? Sıkıcı assembly yazacak birine gerek yok ki” diye sormak gibi geliyor.
Yapay zeka gerçekten büyük bir üretkenlik artışıysa, insanların son 75 yılda bilgisayarlar ve yazılımla gelen üretkenlik iyileştirmelerinde yaptığı gibi bunu daha fazla yazılıma, özelliğe, optimizasyona vb. dönüştüreceğiz.
Bugün bir stajyer alırsanız çok ilgi ister, organizasyon için net maliyettir ve mütevazı bir fayda sağlar.
Yarının stajyeri yapay zeka kullanmaya alışkın olacak, daha az ilgi isteyecek ve yapay zekadan yararlanarak daha fazlasını üretecek. Toplam etkisi çok daha büyük olabilir.
“Giriş seviyesi bitti” bakışı ancak şirketlerin stajyerlerin ve giriş seviyesi çalışanların tüm dezavantajlarını istediğini, ama yapılacak işin sınırlı olduğunu varsayarsanız tutarlı olur. O zaman aynı dezavantajları yapay zekadan daha ucuza elde edebileceğiniz mantığı çıkar.
Ama durum bana öyle görünmüyor. Yapay zeka kullanmayı bilen ve 6 kişinin işini çıkaran bir giriş seviyesi çalışan bence çok daha iyi. Tek kişilik startup’lardan en büyük teknoloji şirketlerine kadar çalıştığım her yerde yapılacak inanılmaz miktarda iş vardı. Bu yüzden herkes acımasız önceliklendirmeden söz eder.
O hâlde giriş seviyesi tam olarak neden bitmiş oluyor?
Uygulama maliyeti düştüğü için kendiniz hallediyorsunuz.
Doğru tanımlanmış delegasyon, yalnızca görevi değil, sonuca dair yargıyı ve sahipliği de devretmeyi içerir. Kusursuz delegasyon, karşınızdakinin sizin gibi karar vereceğine ya da en azından sizin saygı duyup anlayabileceğiniz şekilde karar vereceğine inandığınız için işi ona bırakmanızdır.
Yapay zekaya tamamen delege edemezsiniz ve açıkçası etmemelisiniz. Yapay zekanın prompt’a, yoruma ve son işleme ihtiyacı vardır. Düşünen hâlâ sizsiniz. Uygulama maliyeti düşüktür ama karar verme maliyeti hâlâ sizdedir. Bu delegasyon değil, yardımcı icradır.
Buna karşılık insanlara gerçekten delege edebilirsiniz. Zamanla hedefleri içselleştirir, bağlama uyum sağlar ve yapay zekanın asla yapamayacağı şekilde sorumluluk üstlenirler.
Yapay zekanın sizin yerinizi dolduramamasının birçok nedeni var. Birincisi, sığ bağlamdır. Kurumsal normları, örtük beklentileri, prompt’ta ya da kod tabanında açıkça yazmayan alan ayrıntılarını bilmez. İkincisi, ortada onun için bir risk yoktur. Yapay zekanın kariyeri, itibarı, sonucu yoktur. Eğitilmiş ve güvenilen junior bir insan yalnızca hızlanmakla kalmaz, bağımsız biçimde sorumluluk alan biri olur.
Junior’lar ve stajyerler de yapay zeka araçlarını kullanabilir.
Bu, insanın yukarı çıktıktan sonra merdiveni çekip almasının nihai hâli gibi geliyor.
Tarihsel olarak insanlar, yeni teknolojilerin mevcut işler üzerindeki etkisini oldukça iyi öngördü.
Ama o teknolojinin sonunda yaratacağı yeni işleri, kariyerleri ve sektörleri öngörmekte çok kötüydüler.
Bu yüzden serbest piyasa ekonomileri zaman içinde merkezi planlı ekonomilerden daha fazla refah üretir. Serbest piyasa, daha fazla insanın ilk bakışta çılgın görünen fikirleri denemesini sağlar; iyi fikirleri daha hızlı fark edip kaynakları o yöne yeniden tahsis eder.
Güvenilir tahmin olmadığında hızlı tepki kazanır.
Her hâlükârda yapay zeka mevcut beyaz yakalı işleri muazzam ölçekte “yok etse” bile, bu mutlaka kitlesel işsizlik anlamına gelmez. Ama bu o kadar yaygın bir çıkarım ki aşağılayıcı bir adı bile var: Luddite.
Ludditism’in karşı tarafı da bugün yapay zeka destekçilerinde görülüyor. Mevcut işler üzerindeki devasa şoku, devasa kabiliyet izlenimi veren bir kısaltma gibi kullanıyorlar. CNN makalesinin dediği gibi, bir tür pazarlama bu.
Asıl mesele, mekanik ekipman kullanarak o dönemin ekonomisinin bütün bir bölümünü bastırmak, geniş bir zanaatkâr kitlesinin emeğinin değerini yok etmek ve onları toplumsal merdivenden aşağı çekmekti.
İş bulanlar da çok daha tehlikeli işyerlerine konuldu ve daha katı, yasal işveren/işçi yapısına zorla dahil edildi. Büyük resimde bu, görece yeni bir “kurumsal inovasyon”du. Bu da doğal olarak devleti iş sözleşmelerinin uygulanmasından sorumlu hâle getirmiş, kamu ve özel polis gücünün bu sözleşmeleri şiddet yoluyla uygulatmak için kullanılmasına yol açmış olmalı.
Bu panodaki birçok yüksek vasıflı zanaatkâr için de üzerinde düşünmeye değer. Çünkü yeni teknolojik inovasyonların benimsenmesinden kaynaklanan büyük ölçekli ekonomik dönüşümlere asla kapılmayacaklarına inanmak kolay.
En azından Wikipedia maddesine göz atmaya değer: https://en.wikipedia.org/wiki/Luddite
Newcomen makinesini görüp “Aa, demiryolları!” diye düşünenler sadece delilerdi; o deliler de inanılmaz zengin oldu. Devasa meslek kategorileri yok oldu, başka kategoriler ortaya çıktı.
Bence şu anki durum da uygulama kapsamını hafife alma açısından buna çok benziyor. Yalnızca yeni meslek kategorilerinin ortaya çıkabilirliği farklı olabilir. Ama bu da, bir zamanlar ateşçiler ve tren şefleri için olduğu gibi, henüz görünmeyen yeni kategorileri benim hafife almam olabilir.
Gelişmiş ülkelerde daha fazla ve daha iyi hizmete yönelik ciddi bir potansiyel talep var.
Örneğin India ve Thailand gibi ülkelerde üst-orta sınıf ve orta sınıf, zengin ülkelerdeki benzer kesimlere göre restoranlarda, otellerde ve evlerde çoğu zaman daha iyi hizmet alıyor.
Yaşlı bakımı ve sağlık hizmetleri, toplumun daha fazla işgücü tahsis ederek fayda sağlayabileceği özellikle önemli alanlar.
Bunun dışında birçok insan robotları yapma, bakımını üstlenme ve denetleme rollerini alacak. Hızlı ilerlemeye rağmen robotlar daha uzun yıllar yetişkin insanlar kadar becerikli, güvenilir ve genel olarak yetkin olmayacak. Moravec paradoksuna bakın.
Trump’ın faizleri düşürmek istemesinin bir nedeni var.
Acı verici olsa da ZIRP ekonomisi nihai tüketiciyi dinlemez. Gelir yeterince yüksekse inovasyon yapmak ya da çılgın fikirler üretmek için neden kalmaz.
Ne zaman biri yapay zeka araçlarının mevcut durumuna dayanarak yapay zeka kaynaklı sarsıntının yalnızca aşırı ısınma olduğunu analiz etse, başlangıç sayıları düşük diye COVID-19 vakalarının üstel artışını görmezden gelen şüpheciler aklıma geliyor.
Neyse, bu makalenin nasıl bir analiz olduğunu, neden bir görüş yazısı olmadığını anlamıyorum. Bir emek ekonomistine bu iddianın geçerli olması için hangi koşulların gerektiğini sormak ve yapay zeka şirketi CEO’larının sahte bir heyecan dalgası yarattığına dair zaten ortalıkta dolaşan alternatif teoriyi sunmak, analizin tamamı bu.
Yazar “Yeaaahhh. So, this is kind of Anthropic’s whole ~thing.~” gibi gündelik ifadeler bile kullanıyor. CNN’in bu konuda sunabileceği analiz seviyesi gerçekten bu mu?
Temel model kabiliyetlerinin büyümesini veri, hesaplama ve donanım gibi sınırlı kaynaklarla karşılaştıran bir grafik çizebilirdi. Mevcut girişim sermayesi piyasasını ve şirketlerin vaat değil sonuç göstermesi gereğini ele alabilirdi. Devasa biyoteknoloji sektörünün yeni ve heyecan verici ilaç keşif araçlarını yavaş ilerleyen FDA onay süreçleriyle birleştirmekte yaşadığı zorlukları da yazabilirdi. Burada bunların hiçbiri yapılmamış.
İnsanların doğrusal olmayan büyüme konusunda sezgilerinin zayıf olduğu doğru, ama bu ortak nokta diğer farkları kapatmaz.
Hâlâ bunun etkilerini yaşıyoruz; bu, siyasetten işçi sınıfı temsilini silmeye ve Occupy Wall Street gibi gerçek protestoları bastırmaya yol açtı.
Bu balon patlarsa BT sektörü 2000’de olduğu gibi birkaç yıl boyunca çökecek.
Ama pek faydalı değil. Aslında bu tür benzetme yoluyla argümanlar, gerçek analiz, güvenilir kanıt ve pozisyonun gerekçelendirilmesi eksikliğini gösterir.
Böyle benzetmeleri seçip seçip iddia kurmak, yalnızca kendi pozisyonunuzu yeniden söylemektir; başkalarına inanmak için bir neden sunmaz.
pg gibi ivmelenen grafikler çizen herkes yanıldı.
Aslında ilk birkaç ayda COVID’in nasıl seyredeceği konusunda, siyasi eğilimden bağımsız olarak neredeyse tüm yorumcuların yanıldığını düşünüyorum.
Bir iş liderinin insanların yapay zekâ tarafından değiştirilmesi fikrine nasıl heyecanlanabildiğini anlamıyorum.
Kimsenin işi yoksa senin ürünlerini kim satın alacak? Ülkede işsizlik oranı yükselirse tüketici harcamaları yavaşlar ve durgunluk başlar. Bunu nasıl dört gözle bekleyebilirsin?
Bugüne kadar her otomasyonda her aktör kendi maliyetini düşürerek kâr etti; bunu başkalarından daha akıllıca yaparsa kısa süreliğine piyasayı yendi.
Hindi, yaşadığı her gün çiftçinin yalnızca onun iyiliğini isteyen sonsuz bir bedava yiyecek kaynağı olduğuna dair biraz daha kanıt elde eder.
Jevons paradoksu gibi şeyleri öne sürüp ekonomi yasalarının sonsuza dek geçerli olduğuna kendini inandırmak kolaydır.
Hiç düşünmeden sadece kendi işini yapar.
Eğer düşünebilseydi, muhtemelen sunabileceği çeyreklik, hatta saatlik rakamlarla çok gurur duyardı. Rakamlar yükseldi; artık ödül zamanı.
Risk altında olan yalnızca alt kademedeki en uç çalışanlar değil; şirketler de kolayca yerinden edilebilir. Çünkü yapay zekânın mevcut ürünleri aşabileceği ya da onların yerini alabileceği düşünülebilir.
Ürünü destekleyen yapay zekâyı çalıştırmak için gereken işlem gücüne ve fiziksel donanıma ayrılacak sermaye en büyük giriş bariyeri mi olacak?
Orijinal makale de yapay zekâ laboratuvarı Anthropic’in CEO’sunun yakında büyük bir toplumsal sorun geleceğini düşündüğünü söylemesiyle ilgili.
Sorun, bilgi ortamının çarpıtılmış olması. Yazar ve birçok yorumcu bu endişeleri “iyimserlik” ya da “aşırı hararet” olarak tasvir ediyor; çünkü yapay zekânın gerçekten bu kadar büyük bir etki yaratacağını düşünmüyorlar.
Bilgisayarların ortaya çıkışından bu yana muazzam miktarda beyaz yakalı iş otomatikleştirildi.
1960’larda ofis çalışanlarının yaptığı işleri bugün insanların yaptığı işlerle karşılaştırırsanız neredeyse tanınmayacak kadar farklıdır.
O insanlar, yazılımın artık otomatik yaptığı ya da 1.000 kat hızlandırdığı işlere muazzam zaman harcıyordu. Ama genel olarak bu, aksine daha fazla beyaz yakalı iş yarattı. Çünkü bu yetenekler sayesinde daha fazla iş yapılabildi ve bunun sonucunda yeni görevler gerekti.
İlkine gelince, Büyük Buhran’daki işsizlik oranı bile “sadece” %30’du. Ve o insanlar sonunda başka işler bulabildi. Burada ise daha fazla insanın kalıcı işsizliğinden söz ediyoruz.
Ludditler haklıydı. Makineler onların işlerini aldı. Kendi becerilerine büyük yatırım yapmış bireyler kalıcı olarak dezavantajlı hâle geldi; direnenler ise idam edildi.
İkinci nokta hakkında net konuşmak gerekirse, iş olmaması sorun olmadığı anlamına gelmez. Toplumun başarması gereken çok fazla şey var; mükemmel bir dünyada, Amazon kutusu paketleme işini otomasyona kaptıran biri düşük gelirli ebeveynler için kreş açabilirdi. Ama bu işlerin çoğunu mümkün kılacak bir ekonomik modelimiz yok ve durum yalnızca daha da kötüleşecek.
Bu, pek yorum yapılmadan geçip gitti.
LLM’lerden önce gerekli ders saatlerini almak için çok daha fazla para ödemem gerekirdi; Google Translate ve DeepL sayesinde anlamlı bir gündelik öğrenme mümkün oldu. Kendi başıma çalışabiliyor, anlamaya uğraşabiliyor ve haftada 2-3 kez derste öğretmene sorular götürebiliyordum.
Şimdilerde ailemin dilleri olan Kantonca ve Mandarin öğreniyorum. LLM’in bazen ne kadar berbat olduğu komik. Sanki d20’de doğal 1 atıp rastgele bir ifade savuruyor. En azından benim kafamdaki ayar bu. Yan tarafta DnD oynuyor yani.
“Yapay zekâ işimin tamamını yapamaz, bu yüzden işim güvende” sözünü sık sık görüyorum.
Ama ölçek büyüdükçe ve zaman geçtikçe, yapay zekâ işinizin %80’ini yapabiliyorsa o %80’i yapay zekâ yapacak. Geriye kalan %20’lik insan işi birleştirilip başlangıçtaki personelin %20’sinin üstleneceği tam zamanlı işe dönüşecek; kalan %80 ise işten çıkarılacak.
Büyük ölçekli bir emek yeniden yapılanmasının gerçekleşmesi için yapay zekânın bugün tanımlandığı hâliyle bir görevin %100’ünü yapabilmesi gerekmiyor. Görevler yeniden tanımlanacak ve genellikle gerçekten insanın yapması gereken kısımlara indirgenecek.
Çalışan açısından yapay zekâdan doğan verimlilik kazancı sizin değil, şirketindir.
Umarım bununla konut kredinizi ödeyebilirsiniz.