Gerçek son tarih AI’ın insanı yendiği gün değil, insanın kendi başına düşünmeyi bıraktığı gün

 (theargumentmag.com)
8 puan yazan GN⁺ 2025-10-06 | 3 yorum | WhatsApp'ta paylaş

> "Önünüzde 18 ay var"

  • AI’ın 18 ay içinde tüm işleri devralacağı tahmininden daha ciddi olan sorun, yeni makinelerin karşısında insanların kendi yetilerini bizzat köreltmesi
  • Yazmak ve okumak derin düşüncenin iki ikiz sütunu, ancak ChatGPT gibi üretken yapay zekanın yükselişiyle öğrenciler yazmayı dış kaynak kullanımıyla devredip kitap okumayı bırakırken düşünme kapasitesinin kendisi hızla aşınıyor
  • ABD’de ortalama okuma puanı 32 yılın en düşük seviyesine indi; hatta seçkin üniversitelere giren öğrenciler arasında tek bir kitabı bile baştan sona bitirmeden gelenler var
  • Yazmak ve okumak yalnızca birer beceri değil, insan düşüncesini ve bilgiyi yeniden yapılandıran araçlardı; bunların gerilemesi karmaşık simgesel mantık ve sistem düşüncesi becerilerinin kaybı anlamına geliyor
  • AI çağında çocuklarımızın sahip olması gereken temel yetkinlikler, uzun ve karmaşık metinleri okuyacak sabır, çelişen fikirleri aynı anda zihinde tutabilme yetisi ve cümle düzeyinde yoğun bir zihinsel mücadele; bunlara sahip olmak artık bir tercih meselesi

Düşüncenin gerilim altında kalma süresi (Time Under Tension)

Bir fitness kavramının düşünmeye uygulanması

  • Fitness’ta "gerilim altında kalma süresi", aynı ağırlıkla squat’ı 2 saniyede yapmakla 10 saniyede yapmak arasındaki farktır
    • İkincisi daha zordur ama daha fazla kas geliştirir
    • Daha çok zaman daha çok gerilim demektir; daha çok acı daha çok sonuç getirir
  • Düşünme de benzer bir ilkeden fayda görür
    • Neredeyse bağlantısız ya da kopuk fikirlerle sabırla oturabilme yeteneği
    • Böylece onları birleştirip bileşimsel olarak yeni bir şeye dönüştürmek

Deneme yazma sürecine bir örnek

Temel sorunun yeniden tanımlanması

  • Önümüzdeki 18 ayın asıl meselesi, AI’ın tüm çalışanları işten çıkarması ya da öğrencilerin insan olmayan ajanlara karşı rekabeti kaybetmesi değil
  • Mesele, yeni makinelerin önünde kendi yeteneklerimizi zayıflatıp zayıflatmayacağımız
  • Teknolojinin bizi nasıl geçeceğine fazla takıldığımız için, kendimizi işlevsiz hale getirmenin sayısız yolunu gözden kaçırıyoruz

18 aylık uyarı

  • AI liderlerinin tahminleri

    • Önde gelen birçok AI yöneticisi ve düşünürün verdiği mesaj şu: İnsanlar AI’a karşı üstünlüğünü ancak 2027 yazına kadar koruyabilecek
    • AI yeteneklerindeki patlamanın karbon temelli yaşamı geride bırakacağı öngörülüyor
    • En fazla "tüm giriş seviyesi beyaz yaka işlerin yarısının" ortadan kalkacağı tahmin ediliyor
    • Nobel seviyesinde zihinler bile AI tasarımcılarının "veri merkezinin içinde dahilerden oluşan bir ülke" kurmasından korkabilir

  • Ebeveynlerin kaygısı

    • Son birkaç ayda ebeveynlerden en çok gelen soru şu: "AI her konuda bizden daha iyi olacaksa, çocuklarımız ne yapmalı?"
    • Üretken yapay zeka programcılar, radyologlar ve matematikçilerden kod yazma, teşhis koyma ve problem çözmede daha iyi hale gelirse
    • Bilgisayar bilimi, tıp, matematik gibi geleneksel olarak "güvenli" görülen bölümler bile güvenli olmayabilir

  • Gerçekliğe yeniden bakış

    • Geleceği tahmin etmektense halihazırda var olan gerçeği açıklamak daha önemli
    • AI’ın hayali bir tarihte çalışanları işe yaramaz hale getirip getirmeyeceğini bilmiyoruz
    • Ama teknolojinin şu anda derin düşünme kapasitemizi nasıl etkilediğini şimdiden görebiliyoruz
    • Yazar, düşünen makinelerin yükselişinden çok düşünen insanların gerilemesinden kaygı duyuyor

Yazmanın sonu, okumanın sonu

  • AI ile kopya çekmenin yaygınlaşması

    • New York Magazine’in Mart 2025 kapak yazısı: Herkes okulda AI kullanarak kopya çekiyor
    • Büyük dil modelleri, lise ve üniversite öğrencilerinin herhangi bir konuda anında deneme üretmesini mümkün kılıyor
    • Öğretmenler, öğrencilerin gerçek yazma becerisini nasıl ölçecekleri konusunda varoluşsal bir krizle karşı karşıya
    • Bir öğrenci: "Üniversite artık bu noktada benim ChatGPT’yi ne kadar iyi kullanabildiğimle ilgili"
    • Bir profesör: "Büyük öğrenci kitleleri özünde okuryazar olmadan diploma alıp iş hayatına atılacak"

  • Yazmak düşünmenin kendisidir

    • Yazmadaki gerilemenin önemli olmasının nedeni şu: Yazmak, düşünmeden sonra gelen ikinci bir iş değildir
    • Yazma eyleminin kendisi bir düşünme eylemidir
    • Bu yalnızca öğrenciler için değil, profesyoneller için de geçerli
    • Nature başyazısı "Writing is thinking": "Tüm yazma sürecini LLM’lere outsource etmek", bilim insanlarını ne keşfettiklerini ve bunun neden önemli olduğunu anlama gibi kritik bir işten mahrum bırakır
    • Yazmayı AI’a bırakanlar, ekranın kelimelerle dolu ama zihnin düşüncelerden boşalmış olduğunu fark eder

  • Okuma becerisindeki daha ağır gerileme

    • İşlevsel okuryazarlık krizi

      • İsimsiz üniversite hocası Hilarius Bookbinder: "Öğrencilerin çoğu işlevsel olarak okuryazar değil"
      • "Bu bir şaka değil" ve abartı da değil

    • Batı genelinde düşüş eğilimi

      • Okuryazarlık ve sayısal beceri başarı puanları onlarca yıl sonra ilk kez Batı genelinde düşüyor
      • Financial Times muhabiri John Burn-Murdoch, insanların kendileri için düşünen makineler yaptığı tam anda "beyin gücünün zirvesini" geçip geçmediğimizi sorguluyor
      • ABD’nin "Nation's Report Card"ı (NAEP tarafından yayımlanıyor): ortalama okuma puanı 2024’te 32 yılın en düşük seviyesine indi
        • Bu, veri serisinin yalnızca 32 yıl geriye gitmesi nedeniyle daha da kaygı verici

    • Parçalı okumanın sıradanlaşması

      • Amerikalılar her zaman kelime okuyor: e-postalar, mesajlar, sosyal medya akışları, Netflix altyazıları
      • Ama bu kelimeler, daha büyük metinleri anlamak için gereken sürekli dikkati neredeyse hiç talep etmeyen yazı parçacıkları içinde yaşıyor
      • Dijital çağın Amerikalıları tweet’ten uzun bir şeye ilgi duyamıyor ya da onunla baş başa kalamıyor
      • Boş zamanında kitap okuduğunu söyleyen Amerikalıların oranı 2000’lerden bu yana neredeyse %40 azaldı

    • Seçkin öğrencilerin kitaptan vazgeçmesi

      • The Atlantic’ten Rose Horowitch’in haberine göre, ABD’nin en seçkin üniversitelerine giren öğrenciler okul için tek bir kitap bile okumamış olabiliyor
      • Georgetown İngilizce Bölüm Başkanı Daniel Shore, öğrencilerin bir sonnete bile odaklanmakta zorlandığını söylüyor
      • American Enterprise Institute eğitim araştırmacısı Nat Malkus, liselerin standart testlerin okuduğunu anlama bölümüne hazırlık için kitapları parçalara ayırdığını öne sürüyor
      • Görünen o ki Amerikan eğitim sistemi, okuma becerisi ölçümünü optimize ederken kazara kitap okumayı öldürdü

Derin düşüncenin ikiz sütunları

  • Cal Newport’un bakışı

    • Cal Newport: bilgisayar bilimi profesörü ve "Deep Work" dahil çok satan kitapların yazarı
    • Yazmak ve okumak derin düşüncenin ikiz sütunlarıdır
    • Modern ekonomi simgesel mantık ve sistem düşüncesine değer verir; derin okuma ve yazma bunun için en iyi alıştırmadır

  • AI, düşünme becerilerine karşı savaşın en yeni güçlü oyuncusu

    • TV’nin yükselişi, kişi başına gazete aboneliğindeki düşüş ve keyif için okumanın yavaş yok oluşuyla aynı döneme denk geldi
    • Ardından internet, sosyal medya, akıllı telefonlar ve streaming TV geldi
    • "Okuma ve yazmanın bir-iki yumruğu, derin simgesel düşünme denilen süper gücü kazanmak için almak zorunda olduğunuz serumdur" - Newport
    • "Bu yüzden serumu almaya devam etmemiz gerektiği konusunda alarm veriyorum"

  • Walter Ong’un içgörüsü

    • Akademisyen Walter Ong’un "Orality and Literacy" kitabındaki gözlemler
    • Okuryazarlık geçici bir beceri değildir
    • Karmaşık fikirler için alan açmak adına insan düşüncesini ve bilgiyi yeniden yapılandıran bir araçtır

    • Sözlü kültür ile yazı arasındaki fark

      • Okuyup yazamayan insanlar da hikâyeleri ezberleyebilir
      • Ama Newton’un "Principia"sı gibi bir şey, kalkülüs formüllerini kaydetme becerisi olmadan kuşaklar boyunca aktarılamaz
      • Sözlü lehçeler genellikle yalnızca birkaç bin kelimeye sahiptir
      • Buna karşılık "standart İngilizce denen grafolekt en az 1,5 milyon kelimeye sahiptir" - Ong
      • Eğer okuma ve yazma insan beyninin mantık motorunu yeniden kabloladıysa, bunların gerilemesi de daha büyük makineler ufukta belirirken bilişsel süper güçlerimizin kablolarını söküyor demektir

Düşünen makineler çağında öğrenme

  • Değerli olan çekirdek işlevler

    • Belirli bir öğrencinin hangi alana yönelmesi gerektiğini bilmiyor olabiliriz, ama değer vermesi gereken işlevler konusunda güçlü bir kanaat var
    • Tam da gerileyen işlevler bunlar:
      • Uzun ve karmaşık metinleri okuyacak sabır
      • Zihnimizde birbiriyle çelişen fikirleri tutup aralarındaki uyumsuzluktan keyif alma yeteneği
      • Yazı içinde cümle düzeyinde yoğun bir mücadeleye girme becerisi
      • Video eğlencesinin okumanın, ChatGPT denemelerinin de yazmanın yerini aldığı bir çağda bunlara değer vermek (artık bir tercih meselesi)

  • Açık ve mevcut tehdit

    • AI bollaştıkça, derin insan düşüncesinin kıtlaşacağına dair açık ve mevcut bir tehdit var
    • Asıl mesele teknolojinin bizi geçip geçmeyeceği değil, bizim kendi yetilerimizi köreltip köreltmeyeceğimiz

Sonuç

  • İnsanlığın geleceğini tehdit eden şey, AI’ın teknik ilerleyişinin kendisi değil; kendi başına düşünme, derin okuma ve bizzat yazma becerisini kaybetme olgusudur
  • AI çağında bize en çok gereken şey derin düşünme gücü, odaklanma ve sabırdır

İlgili okumalar

3 yorum

 
argo9 2025-10-07

SF'deki gibi, beyne bir çip aracılığıyla bilginin implant edildiği bir çağ yakında gelecek gibi görünüyor.
 
shakespeares 2025-10-08

Gerçekten düşünmeyi bıraktığımız bir çağ gelirse, implant yaptırırız... O zaman da son gibi görünüyor.
 
GN⁺ 2025-10-06
Hacker News görüşleri
  • Bence AI, her bireyin mevcut eğilimlerini daha da güçlendiren bir şey. Araştırma ve öğrenmede, kafa yormaktan çok tekrarlı işlere zaman harcanan alanlarda AI inanılmaz faydalı oldu. Bu sayede gerçekten insana özgü düşünce gerektiren alanlara ve benim daha çok keyif aldığım işlere daha fazla zaman ayırabildim; kişisel olarak da muazzam bir gelişim roketine binmiş gibi hissediyorum. Ama bazı insanların AI’nin adeta kendi işlerinin bir kopyasına dönüşmesini bizzat izledim. Aynı kişiler AI’nin işlerini ellerinden alacağından şikâyet ediyor ama aslında anlamsız süreçleri tekrar ederek işleri AI’ye “kendilerinin devrettiklerini” hiç fark etmiyorlar. İnsanların buna nasıl kendi elleriyle zemin hazırladıklarını neden göremediğini hâlâ anlamıyorum
    • Bu yazı esas olarak şu anda bu araçlarla birlikte büyüyen, alışkanlıkları ve eğilimleri hâlâ şekillenmekte olan genç kuşağı ele alıyor. Ben de LLM’ler çıkmadan önce stackoverflow’da bizzat arama yapıp debelenerek programlama öğrenmiş biriyim. Bu yüzden “hiçten bir şey üretme sürecinin” kendi içindeki değerini öğrendim. Ama Batı kültürü daha çok dışsal ödüllere odaklı olduğu için, bir sonraki kuşağın bu önemli becerileri öğrenme fırsatını kaçırmasından endişeliyim
    • Aslında sorunun özü, birçok insanın zaten süreçlere büyük bir değer katma becerisine sahip olmaması. Bu, “AI” ortaya çıkmadan çok önce de vardı. Toplumun her yanında sadece angarya çoğaltan, kötü çalışma kültürünü inatla sürdüren ya da pratikte net negatif etkisi olan insanlar var. Belki AI böyle insanları daha görünür kılar, ama sorunun kendisi temelde değişmiyor. Peki bu insanları nereye koyacağız? İnsanlıklarını zedelemeden herkese olumlu bir rol verecek bir yol var mı? Yoksa şansa bırakıp bir gün gerçekten iyi oldukları şeyi bulmalarını mı umacağız? Sonuçta UBI (temel gelir) ve özerk keşif o kadar da kötü bir fikir değil gibi geliyor
    • Steve Jobs’un söylediği “bilgisayar zihnin bisikletidir” vaadini gerçekten gerçekleştirmiş gibi hissettiriyor. İnsanlar AI yüzünden düşünme güçlerini kaybedeceklerinden fazla endişe ediyor ama aslında sosyal medyada sonsuz scroll yüzünden düşünme yetisini kaybetmediyseniz, AI yüzünden de bunu bir anda kaybetmezsiniz. Asıl sorun, çok sayıda insanın düşünme kapasitesini zaten sosyal medya yüzünden kaybetmiş olması. İnsanların net biçimde fark etmesi gereken şey, zihinlerine hangi bilgileri koyacaklarını seçme hakkına sahip oldukları. Algoritmaların önerdiği sayısız içeriği hiç düşünmeden tüketmeden önce, bunun inançlarınızı, satın alma alışkanlıklarınızı ve yaşam tarzınızı etkileyebileceğini değerlendirmek gerekiyor
    • Gerçekte birçok insan işine temelden ilgisiz. Bunun başlıca nedeni, ödüllendirmenin adil olmadığını düşünmeleri. Bu yüzden emeklerini AI’ye devretseler bile bunu kimliklerine bir darbe olarak görmüyorlar
  • AI kullanımı konusunda ben de hâlâ kesin bir sonuca varmış değilim. Başta “bu kötü bir şey, düşünme gücümüzü outsource ediyoruz” diye bakıyordum ama şimdi tam tersine, çok çeşitli işleri inanılmaz hızlı öğrenebildiğimi görüyorum. Böyle bir “yeni yardımcı araç” olmadan bunların hepsini hatırlar mıydım? Belki hayır ama zaten onun sayesinde başlayabildiğim daha çok iş vardı
    • Ben AI’yi alkol gibi görüyorum. Azı karar, çoğu zarar. Küçük miktarda rahatlatabilir; insanlık da onu antik hijyen risklerini aşmak için dezenfekte etme ve koruma amacıyla kullandı. Ama bazıları için kaygıyla başa çıkmada aşırı bağımlı olunan sağlıksız bir dayanak haline geliyor ve uç durumda bağımlılık öyle ağırlaşıyor ki onsuz yaşamak bile zorlaşabiliyor. AI bağımlılığının doğrudan ölümcül olma ihtimali düşük olsa da, faydalı bir araç bile bazen ciddi bir zihinsel koltuk değneğine dönüşebilir demek istiyorum
    • Sonuçta mesele nasıl kullandığınıza bağlı. Sadece cevabı alıp geçiyor musunuz, yoksa cevabı aldıktan sonra neden doğru olduğunu anlamaya da çalışıyor musunuz? Ben Raylib ile roguelike tarzı bir oyun yaparken, kaynak ya da AI kullanmadan mümkün olduğunca baştan sona tek başıma öğrenmeye çalıştım. Görüş alanı hesaplamasında duvarlara çarptıkça sezgisel olmayan sonuçlar çıktığı için defalarca takıldım; sonunda fonksiyon üretmesini copilot’a bıraktım ve tam da Bresenham's Line Algorithm çıktı, nedenini de o zaman anladım. Birçok insan AI’nin verdiği cevabın neden işe yaradığını merak bile etmeyecektir ama mesele AI kullanıp kullanmamak değil; kullanımın derinliğine bağlı olarak beyninizi gayet de çalıştırabilirsiniz
    • Herkes senin kadar sıradan değil
    • Katılıyorum. İşleri hayata geçirme ivmem arttıktan sonra çok çeşitli yeni teknolojileri deneyimledim
    • Sorun tam da burada. AI bazı insanları genel olarak daha aptal hale getirirken, bazılarını daha akıllı hale getirecek; bazılarında ise etki alana göre değişecek. Yazının bu konuda fazla genelleme yapmış olması üzücü. Bu arada kendi Claude analiz sonucumu paylaşıyorum. İnsanların Claude’la yazıyı analiz edip gerçekten daha mı akıllı, yoksa daha mı az akıllı olduklarına kendilerinin karar vermesi iyi olur. (Ek: Claude prompt’unda yazarın cinsiyetini yanlış belirtmiş olmam da, AI kullanımımın pratik etkisini gösteren bir örnek olabilir)
  • Bunun zaten yaşanmış bir örneği olarak, yol bulma yazılımı olmadan rota planlayamayan ya da navigasyon kullanamayan çok insan var. Gerçek zamanlı bilgiyle alternatif rota önerilmesi güzel ama tekrar tekrar sadece talimat takip edince bağımlılık fazla artıyor
    • Hep yön duygusu zayıf biri olmadığımı düşünürdüm ama bir noktadan sonra haritasız yol bulma becerimin ciddi biçimde köreldiğini fark ettim. O sırada Human Being: Reclaim 12 Vital Skills We’re Losing to Technology kitabında navigasyonla ilgili bölümü okuyordum; öyle sarsıldım ki kitabı kapatıp önce navigasyon becerimi geri kazandım. Şimdi sadece haritaya bakarak şehirde her yeri zihnimde canlandırabiliyorum. Akıllı telefonla yol bulma dönemini kapattım. Şimdi de iletişimin tehdit altına girip girmediğinden korktuğum için o bölümü okuyorum. Teknolojiye giderek daha çok bağımlı olup çeşitli temel becerileri kaybetmenin gerçekten yaşandığını görüyoruz ve “daha çok düşüneceğim” iradesinin tek başına bunu garanti etmediği de ortada
    • Bunun toplumsal düzeyde yarattığı gerçek sorunlara dair şu NPR haberi var. Ayrıca bu yaklaşımın değerleri ve yetkinlikleri nasıl aşındırdığına dair ders niteliğinde şu Marine Corps haberi da bakmaya değer
    • GPS benim için daha önce gitmeye cesaret bile edemeyeceğim yerlere gidebilmemi sağlayan şey oldu
    • Ben navigasyon uygulamasına bağımlılığı o kadar da aşırı görmüyorum. Çoğu insan için rota planlama başlı başına neredeyse işe yaramaz bir beceri. Gerekirse her zaman kolayca öğrenilebilir
    • Bunun neresi sorun? Bağımlı olsak ne olur ki? Ben çocukken arabada hep bir yol atlası olurdu ve bir işte çalışırken her gün 4 saatlik sürüş rotasını kâğıt üzerinde planlamak için 30 dakika harcardım. Sayfalar arasında bağlanan yolları bulmak zaman alırdı, haritadaki işaretler ile gerçek kavşaklar farklı görünürdü ve arkamdaki arabaların korna çaldığını hatırlarım. O sıkıntı tamamen zaman kaybıydı. Bu beni daha güçlü, daha akıllı ya da daha iyi bir insan yapmadı. Bugün kâğıt harita ve uzun bölme olmadan yaşayabiliyorsak gayet iyi
  • Son dönemde senior engineer işe alım sürecinden geçerken gözle görülür bir yetenek düşüşü görüyorum. Adayların %80’i GenAI olmadan junior seviyesinde kodlama bile yapamıyor. Gerçek işe yakın kodlama görevleri veriyoruz, temel veri yapısı işlerinde bile takılıyorlar. Belki sadece kodlama problemidir diye düşünüp işbirliği ve fikir üretme tarafına da baktık ama LLM’e bağımlılık orada da aynı derecede ciddi. Bu gerçekten hissedilen bir gerçeklik. Ve “o zaman LLM kullandırsanız ya?” itirazına karşılık şunu söyleyeyim: Bizim ortamımız yeni teknoloji ve API’lerin bizzat üretildiği bir yer, dolayısıyla LLM’in düzgün karşılık veremediği çok iş var. Sonunda insan şunu sormadan edemiyor: Bu durumdaysa neden bir senior’a yüksek maaş verelim?
    • Doğrusu ben de side project’lerde vibe coding yaparken AI’yi çok kullanıyorum. Eğer şu an LLM olmadan rastgele bir coding interview’a girsem, benim de biraz uyum süresine ihtiyacım olurdu. Yine de birkaç gün pratikle hemen toparlarım ve kısa sürede çoğundan iyi olacağıma da güveniyorum. Gizli potansiyeli olan birini sadece tek bir pratik teste bakarak kaçırmak üzücü sonuçlar doğurabilir
    • Neden senior’a para veriyoruz diye sordun; bugünlerde AI ile gerçekten doğru şekilde iletişim kurabilmek senior’ı ayıran beceri haline geliyor. Bu da ancak problem alanını gerçekten kavrayıp sayısız deneme yanılmadan geçerek öğrenilebilecek bir şey
    • Ünvan enflasyonu şirketlere de sıçradı. On yıllar önce ‘senior’ bile olamayacak kişiler bugün ‘principal’ unvanı taşıyor
    • Neyin mutlaka bilinmesi gerektiği ve neyin LLM aramasıyla rahatça bulunabileceği konusunda herkesin görüşü farklıdır
    • “GenAI olmadan junior-level işi yapamıyor” demek tamamen bilgisiz oldukları anlamına gelmeyebilir; sadece ayrıntılı hafızanın silikleşip biraz bulanık kalmış olmasından söz ediliyor olabilir. Junior, yakın zamanda çalıştığı için $algoritma’yı kusursuz hatırlar; senior ise hangi algoritmaların olduğunu, ne zaman ve neden kullanıldığını, ayrıca nasıl bakılacağını kabaca bilir. Belli alanlarda artık doğrudan yapma ihtiyacı kalmadıysa hafıza da zayıflar; onun yerine başka becerilere odaklanılmıştır. Yani işin kendisi dallanıp budaklanmıştır ve ‘junior’ ile ‘senior’ aynı beceri setinin alt-üst seviyeleri değildir. Şirkette junior ile senior gerçekten aynı işi mi yapıyor, yoksa farklı alanlara mı bakıyorlar, buna bakarsanız daha net olur. Ve evet, ünvan enflasyonu da gerçek
  • Adı <i>the Argument</i> olan bir dergi olmasına rağmen bu yazıda “sorun X değil Y” deniyor ve X’e dair bir karşı argüman sunulmadan uzun uzun sadece Y savunuluyor
    • Genelde böyle yazıları “Ben X’ten çok Y konusunda endişeliyim” diye okumak daha faydalı olur. O zaman okuyucunun X’i ayrıca tartışmasına gerek kalmaz, sadece Y’nin gerçekten sorun olup olmadığına bakması yeterlidir. Bu yazıda da açıkça “AI işimizi elimizden alacak mı bilmiyorum ama düşünme kapasitesindeki aşınma şimdiden açık bir sorun. Beni düşündüren, düşünen makinelerin gelişi değil, düşünmeyen insanların artışı” deniyor. Dolayısıyla yazarın odağı Y
    • X’i çürütmek zorunda olmamasının nedeni, baştan itibaren bunun öznel bir pozisyon olması
  • Yazar cevaba çok yaklaşan şeyler söylüyor ama bunun anlamını tam fark etmiyor gibi. Mesela kendi isteğinle spor salonunda barfiks çektiğini düşün. Sırt kaslarının gücü gerçekten hayatta kalmak için şart mı? Herkesin fiziksel emek verdiği 20. yüzyıl öncesi dönemlerde insanlar ayrıca egzersiz yöntemleri üzerine vakit harcar mıydı? Kafayı yormayı gerektiren işler azalırsa, belki de tam tersine düşünme kasını daha bilinçli şekilde geliştirmeye yöneleceğiz. Sonuçta eğitim olmasa bile öğrenme, yaratma ve ilişki kurma içgüdüsü belli bir oranda her zaman var olacaktır
  • Eğitim sistemi zaten başlı başına eski bir çağın kalıntısı. Yazıda geçen her şey, bugünkü eğitimin “2025’te eleştirel düşünme için en iyi yöntem, çocukların devlet okulu sınıfında hızlı hızlı kompozisyon yazması ve düşük ücretli, aşırı çalıştırılan öğretmenlerin bunları aceleyle notlandırmasıdır” varsayımına dayanıyor. Oysa yakında AI, herkese kendi hızına uygun kişiselleştirilmiş öğrenme süreci sunabilecek; gerçek zamanlı olarak yanlış yönelimleri tespit edip geri bildirim verebilecek ve daha etkili öğrenme sağlayabilecek. Ben daha çok bu değişimin işbirliği ve sosyallik tarafında yeni kusurlar üretmesinden kaygılanıyorum. Bu yüzden insan öğretmenin rolü, ‘bilgi aktaran ve not veren kişi’den çok motivasyon sağlayan ve ilişki kuran kişiye dönüşecek gibi geliyor
    • Ebeveynlik deneyimin var mı diye sormak isterim. Gerçekten çocuk yetiştirmeyi gördüysen, on çocuğun dokuzundan fazlasının anne baba, öğretmen ya da akran baskısı olmadan ödevine veya öğrenmeye pek aldırmadığını bilirsin. Okulun özü de tam olarak budur: Böyle zorlayıcı bir toplumsal atmosfer sayesinde insanlara hayatlarında en az bir kez kafalarının içine bilgi yerleştirme şansı vermek. Özellikle de zihnin beyaz sayfa gibi olduğu gelişim döneminde toplumun en azından asgari çabayı teşvik etme yöntemi okul
    • Asıl ironik olan, halüsinasyon gören ve yanlış bilgi üreten bir AI’ye eğitimi emanet etmenin, düşük ücretli ve aşırı çalışan öğretmenlerden mutlaka daha iyi olup olmadığının son derece tartışmalı olması. Belki de çözüm öğretmenlerin koşullarını iyileştirmek ve onları daha çok desteklemektir
  • Herkes neden sadece tek bir tarafı konuşuyor anlamıyorum. Sıkıcı işleri AI’ye devredemezsek karmaşık görevleri kim çözecek? Sürekli tekrarlanan hesapları elle yapıyor olsaydık bu ilerlemeyi sağlayabilir miydik? AI sayesinde insanlık sonsuz log tablolarından ve elle hesap yapmaktan kurtulabildi
  • AI, yazılım mühendisliğinde sık görülen “devasa bir soyutlama katmanı” gibi. Ama her zaman doğru olan şu: En iyi mühendisler, soyutlamanın üstünde kalmakla yetinmeyip tabanın nasıl çalıştığını merak eden ve bunu anlayacak zekâya sahip olanlardır. TCP/IP stack’i baştan yazmak zorunda değilsiniz ama protokol fikrini anlamalı, veritabanlarında da iç uygulama mantığını ve availability/consistency trade-off’larını en azından kabaca bilmelisiniz; iyi mühendislik bunu gerektirir. Sonuçta AI konusunda da, eğer körü körüne sadece talimat izlerseniz başınıza büyük iş açılabilir
  • Ben de yakın zamanda benzer konuda bir yazı yazdım. AI daha uzun görevleri daha akıcı biçimde çözdükçe, insanların dikkat süresinin giderek kısaldığı bir gerçek. İlgili yazı. Yine de insanların AI yardımını alırken kendi başlarına düşünme gücünü nasıl koruyabileceklerine dair umudumu koruyorum. Açıkçası okul ödevlerinin kendisi de zaten pek pratik değildi...