- 1990'ların başındaki internet gibi, yapay zeka devrimi de ilk aşamadaki kaos ile aşırı beklentilerin bir arada bulunduğu bir dönemden geçiyor ve ne aşırı iyimserlik ne de şüphecilik bütünüyle doğru
- Yapay zekanın işleri ortadan kaldırıp kaldırmayacağı ya da yeni işler yaratıp yaratmayacağı tartışması, geçmişte internet etrafındaki tartışmalar gibi kutuplaşmış durumda
- Radyologların istihdamı, yapay zeka tahminlerinin aksine arttı; ancak bu, Jevons paradoksunun (verimlilik artışının toplam tüketimi artırması) devreye girdiği bir örnek
- Yapay zeka yatırım çılgınlığı, dot-com balonuna benzer bir aşırı ısınma görüntüsü verse de, hiperscaler'ların altyapı yatırımları uzun vadede geleceğin temelini kuracak
- Yapay zeka yeni meslekler ve sektörler yaratırken, “yazılım mühendisi” kavramının anlamını bile değiştirecek ölçüde iş gücü yapısında dönüşüm yaşanıyor
İnternetin ilk dönemiyle yapay zeka çağının benzerliği
- 1995'te internetin yaygınlaşmasının ilk aşamasında web sitesi sayısı yalnızca yaklaşık 2.000'di ve çoğu basit, metin tabanlı yapılardan oluşuyordu
- Görsellerin yüklenmesi dakikalar sürüyor, çevrimiçi ödemelere güvenilmiyor ve “internette yabancılara güvenmeyin” tavsiyesi yaygın şekilde veriliyordu
- O dönemde iyimserler e-ticaretin ve sanal gerçekliğin hızla büyüyeceğini öngörürken, karamsarlar interneti geçici bir moda olarak görüyordu
- 25 yıl sonra insanlar haberleri sosyal medyadan tüketiyor, uygulamalar üzerinden flört ediyor, paylaşım ekonomisi hizmetlerini kullanıyor ve tahminleri aşan dönüşümler yaşıyor
- Bu yazı, “bugünkü yapay zeka çağı 1995'in internetine benziyor” benzetmesini yaparak, iki uçtaki öngörülerin de ancak kısmen doğru olduğunu vurguluyor
İstihdam paradoksu: Otomasyonun etkisi neden sektöre göre değişiyor?
- Geoffrey Hinton, 2016'da yapay zekanın kitlesel işsizliğe yol açacağını söyleyerek "radyolog yetiştirmeyi bırakmalıyız" iddiasında bulunmuştu
- Ancak 2025'te ABD'deki radyoloji asistanlık kontenjanı tarihin en yüksek seviyesi olan 1.208'e çıktı; bu %4 artış anlamına geliyor ve boş kadro oranı da rekor düzeye ulaştı
- Ortalama yıllık ücret 520 bin dolara yükselerek 2015'e göre %48 arttı ve alan, en yüksek ücretli ikinci tıbbi uzmanlık dalı olmayı sürdürdü
- Araştırmacı Deena Mousa, bu tahmin hatasının nedeni olarak Jevons paradoksuna işaret ediyor
- Yapay zeka, radyologların verimliliğini artırınca tanı maliyeti düştü → daha fazla insan tarama yaptırdı → istihdam arttı
- Gerçek dünyanın karmaşıklığı, görüntü tanımanın ötesindeki görevler ve düzenleme/sigorta engelleri de ek etkenlerdi
- Satya Nadella, Aaron Levie ve teknoloji sektöründen diğer isimler, "Yapay zekanın uygulandığı neredeyse her alanda talep artacak" şeklinde iyimser bir görüş sunuyor
-
Jevons paradoksunun sınırları
- Andrej Karpathy, radyolojinin erken dönem iş ikamesi analizleri için uygun bir alan olmadığını belirtiyor
- Çok boyutlu, yüksek riskli ve ağır düzenlemelere tabi bir alan
- İşlerdeki değişim önce basit, tekrarlı, bağımsız, kısa süreli ve hata maliyeti düşük alanlarda görülecek
- İstihdamın artıp artmayacağı, karşılanmamış talebin büyüklüğü ile verimlilik artışının hızı arasındaki rekabete bağlı
- Bu iki unsurun dengesi sektörden sektöre farklı sonuçlar doğuruyor
-
200 yıllık sektör verilerinin analizi
- Ekonomist James Bessen'in çalışması, 1800-2000 arasında tekstil, çelik ve otomotiv sektörlerinde istihdam/verimlilik/talep verilerini sunuyor
- Tekstil ve çelik: Otomasyondan sonra yaklaşık 100 yıl boyunca istihdam arttı, ardından sert biçimde düştü
- Otomotiv üretimi: Daha istikrarlı kaldı ve aynı türden ani bir düşüş yaşanmadı
- Verimlilik grafikleri, tüm sektörlerde üssel verimlilik artışı olduğunu gösteriyor (logaritmik ölçekle)
- 1900'de bir tekstil işçisi, 1800'e göre 50 kat daha fazla üretim yapabiliyordu
- Talep grafikleri, ilk aşamada fiyat düşüşünün kitlesel talep yarattığını gösteriyor
- 1800'lerin başında çoğu insan yalnızca bir pantolon ya da bir gömlek alabiliyordu
- Otomasyonla fiyatlar keskin biçimde düştü → birden fazla kıyafet satın almak mümkün oldu → istihdam ve verimlilik birlikte hızla arttı
-
Talep doygunluğu ve istihdam düşüşü
- Talep doygunluğa ulaştığında istihdam, en yüksek talep seviyesinde yataylaşıyor ama otomasyon ilerlemeye devam ediyor
- Verimlilik yükselmeyi sürdürüyor → sonunda istihdam düşmeye başlıyor
- Sonsuz miktarda kıyafete ya da sonsuz sayıda radyoloji raporuna ihtiyaç yok
- Otomobiller farklı bir örnek: Talep hâlâ doygunluğa ulaşmış değil
- Dünyadaki insanların büyük kısmının hâlâ arabası yok
- Otomasyon da sektörü tamamen ele geçirebilmiş değil (Tesla'nın tam üretim otomasyonundan geri adımı, mevcut teknolojik sınırları gösteriyor)
- Talep de otomasyon potansiyeli de yüksek olduğunda istihdam korunabilir ya da artabilir
-
Yazılım sektörünün özel durumu
- Yazılım talebinin ne zaman doyuma ulaşacağı belirsiz bir soru
- Bugüne kadar manuel yazılım üretimi temel kısıtlayıcı unsurdu
- Pahalı mühendisler ve iş gücü maliyetleri, şirketlerin neler inşa edebileceğini sınırlıyordu
- Otomasyon, mühendis verimliliğini ciddi ölçüde artırırsa karşılanmamış talep patlayabilir
- Şirketlerin elinde, iş değeri olan ama geliştirme maliyeti gerekçelendirilemediği ya da kaynak bulunamadığı için hayata geçirilemeyen çok sayıda proje bulunuyor
- Amazon örneğinde, mühendislik kaynağı eksikliği yüzünden binlerce fikir fonlanamadı
- Yapay zeka yazılımı çok daha düşük maliyetle üretebilirse, muazzam bir potansiyel talep serbest kalabilir
- Asıl soru, bu talebin ne zaman doyuma ulaşacağı
-
Sektörel istihdam sonuçlarını belirleyen etkenler
- Her sektörde istihdam, iki güç arasındaki rekabete bağlı
- Karşılanmamış pazar talebinin büyüklüğü ve büyüme hızı
- Talep büyümesinin, otomasyon kaynaklı verimlilik artışını aşıp aşmadığı
- Sektörler, bu iki unsurun dengesine göre birbirinden farklı sonuçlar yaşıyor
Balon: Akıl dışı coşku geleceği inşa eder
- 1990'lardaki dot-com patlaması, şirketlerin adlarına ".com" ekleyip değerlemelerini sıçrattığı bir dönemdi
- Altyapı şirketleri fiber ve denizaltı kablolarına milyarlarca dolar yatırdı (yalnızca abartılı heyecan sayesinde mümkün olan pahalı projeler)
- 2000-2001'de dot-com çöküşü görkemli bir çöküşle sonuçlandı
- Cisco gibi altyapı şirketleri kısa süreliğine dünyanın en değerli şirketi oldu, ardından sert biçimde geriledi
- Pets.com, halka arzda 82,5 milyon dolar topladı ve Super Bowl reklamlarına milyonlar harcadı ama 9 ay içinde battı
-
Dot-com balonunun olumlu mirası
- Dot-com balonu da pek çok açıdan haklıydı
- YouTube, Netflix ve Facebook'u mümkün kılan fiziksel altyapıyı kurdu
- Worldcom, NorthPoint ve Global Crossing gibi şirketler iflas etti ama geleceğin temelini attı
- Çöküş, kısa vadede şüphecilerin haklı olduğunu gösterse de, uzun vadede yön duygusu bakımından iyimserlerin haklı olduğunu kanıtladı
-
Günümüzde yapay zeka patlamasındaki benzer coşku
- Eski OpenAI yöneticisi Mira Murati'nin kurduğu yapay zeka girişimi, 10 milyar dolar değerleme üzerinden 2 milyar dolarlık seed yatırım aldı; bu şimdiye kadarki en büyüğü
- Ortada ürün yok ve ne inşa edileceği ya da nasıl gelir elde edileceği açıklanmıyor
- Birçok AI wrapper girişimi, neredeyse hiç savunma hattı olmamasına rağmen seed aşamasında milyonlarca dolar topluyor
-
Hiperscaler'ların altyapı yatırımı
- Hiperscaler'ların yıllık sermaye harcamaları, ChatGPT'nin çıkışından sonra iki kattan fazla arttı
- Microsoft, Google, Meta ve Amazon; veri merkezleri, çipler ve hesaplama altyapısına toplamda neredeyse 500 milyar dolar yatırım yaptı
- Hangi şirketlerin ayakta kalacağına bakılmaksızın, bugün kurulan altyapı yapay zeka geleceğinin temelini oluşturuyor
- Çıkarım kapasitesinden bunu desteklemek için gereken elektrik üretimine kadar
-
Yapay zekanın balon olup olmadığını değerlendirmek
- Azeem Azhar, yapay zeka patlamasını ölçmek için 5 göstergeli pratik bir çerçeve sunuyor
- Ekonomik yük (GSYH'ye oranla yatırım)
- Sektörel yük (gelire oranla sermaye harcaması)
- Gelir büyüme eğrisi (ikiye katlanma süresi)
- Değerleme aşırılığı (fiyat/kazanç oranı)
- Finansman kalitesi (sermaye kaynaklarının dayanıklılığı)
- Analiz sonucuna göre yapay zeka, bir balondan ziyade talep odaklı bir patlama içinde
- Ancak 5 göstergeden 2'si kırmızı alana girerse balon bölgesine geçilmiş olacak
-
Talep gerçek ama bu, balonu engellemez
- OpenAI tarihte en hızlı büyüyen şirketlerden biri
- Ama bu tek başına balonu önlemeye yetmez
- Birçok yapay zeka şirketi, 1990'lardaki dot-com şirketlerini zorlayan aynı birim ekonomi sorunlarıyla karşı karşıya
- Pets.com da milyonlarca kullanıcıya sahipti ama “85 sente 1 dolar satarsanız sonsuz müşteri bulabilirsiniz” sözünü doğrular biçimde battı
- Talep güçlü olsa da 1990'lardakine benzer bir örüntü ortaya çıkabilir
- Aşırı kapasite kurulması beklenebilir, gösterişli başarısızlıklar yaşanabilir
- Ama altyapı, bu abartı döngüsünün ötesinde bugün hayal edilemeyen şeyleri mümkün kılacak
Öngörülebilir biçimde öngörülemez gelecek
-
Yapay zeka devriminin erken aşaması
- Yapay zeka devriminin erken evresindeyiz (internet çağındaki gıcırdayan modem dönemine benzer)
- Nasıl altyapı şirketleri fibere milyarlar akıttıysa, hiperscaler'lar da hesaplama gücüne milyarlar yatırıyor
- Geçmişte girişimler adlarına ".com" ekleyerek daha yüksek değerleme peşine düştüğü gibi, bugün de ".ai" eki aynı amaçla kullanılıyor
- Hype, coşku ile umutsuzluk arasında salınmayı sürdürecek
- Bazı tahminler gülünç derecede yanlış çıkacak
- Delice görünen bazı tahminlerin ise aslında ihtiyatlı olduğu anlaşılacak
-
Sektörlere göre farklılaşan sonuçlar
- Jevons iyimserlerinin iddiasının aksine, pek çok şeye yönelik talep, insan ihtiyaçları karşılandığında duraklar
- Her sektörde istihdam sonucu, karşılanmamış pazar talebinin büyüklüğü ve büyümesi ile bu talep artışının otomasyonun yarattığı verimlilik artışını aşıp aşmamasına bağlıdır
-
Maliyet düşüşü yeni pazar segmentleri açar
- Aswath Damodaran, Uber'in mevcut taksi pazarının yalnızca bir bölümünü ele geçireceğini varsayarak Uber'i eksik değerledi
- Sürüşü dramatik biçimde ucuzlatmanın pazarın kendisini de büyüteceğini gözden kaçırdı
- İnsanlar, taksi fiyatıyla asla gitmeyecekleri yerlere Uber'le gitmeye başladı
- Yapay zeka da benzer şekilde, bugünkü insan zekâsıyla inşa edilmesi fazla pahalı olan ürün ve hizmetleri mümkün kılacak
- Bir restoran sahibi, yapay zekayı kullanarak kendi ihtiyacına özel tedarik zinciri yazılımı oluşturabilir (insan geliştiricilerle 100 bin dolara asla yaptırılamayacak bir şey)
- Bir sivil toplum kuruluşu, daha önce karşılayamayacağı hukuki mücadeleler için yapay zekayı devreye alabilir
-
Değişim öngörülebilir, ayrıntılar değil
- 1995'te kimse insanların internette tanımadığı kişilerle flört edeceğini, onların arabalarına (Uber) bineceğini, onların evlerinde (Airbnb) kalacağını öngörmedi
- Influencer diye bir mesleğin gençler arasında en çok arzulanan işlerden biri olacağını da kimse tahmin etmedi
- İnsan yaratıcılığı, mevcut zihinsel modellerle öngörülemeyen sonuçlar üretiyor
- Yeni alanların ve sektörlerin doğması beklenmeli
- Yapay zeka, son 50 yıldan çok son 5 yılda hayvan iletişimini çözümleme konusunda daha fazla ilerleme sağladı
- Hayvanlarla tam anlamıyla konuşmayı mümkün kılacak bir teknolojinin hangi işleri yaratacağını öngörmek mümkün mü?
- 2050'nin en gözde mesleği, bugün var olmayan bir meslek olabilir
- Henüz icat edilmediği için ona bir ad bile veremiyoruz
-
Meslek kategorilerinin dönüşümü
- İnternet bazı işleri gereksiz hâle getirdi ama başka işleri dönüştürüp yeni kategoriler yarattı
- Aynı örüntünün yapay zekada da görülmesi bekleniyor
- Karpathy'nin sorusu: "Benden, 6 ay önce, 5 yıl sonra yazılım mühendisi sayısı daha mı fazla olur daha mı az olur diye oy vermem istenseydi"
- Bunu okur için bir alıştırma sorusu olarak bırakıyor
-
Gazeteci örneğinden çıkarılan ders
- 1995'e dönüp gazeteciler için aynı soru sorulsaydı:
- İnternetin dünya çapında erişim sağlayarak daha fazla talep yaratacağı düşünülür ve daha fazla gazeteci öngörülürdü
- İlk yaklaşık 10 yıl boyunca bu doğru çıkardı (2000'lerin başına kadar gazetecilik istihdamı arttı)
- Ama 30 yıl sonra: hem gazete sayısı hem gazeteci sayısı azaldı
- Buna rağmen her zamankinden daha fazla “gazetecilik” yapılıyor
- Sadece bunu yapanlara gazeteci demiyoruz
- Blogger'lar, influencer'lar, YouTuber'lar ve newsletter yazarları, eskiden geleneksel gazetecilerin yaptığı işleri yapıyor
-
Yazılım mühendisinin geleceği
- Aynı örüntü, yazılım mühendisleri için de ortaya çıkacak
- Daha fazla insan yazılım mühendisliği işi yapacak
- Yaklaşık 10 yıl sonra “yazılım mühendisi” ifadesinin anlamı dönüşmüş olacak
- Yukarıda sözü edilen restoran sahibi, yapay zekayla kendine özel stok yazılımı üretebilir
- Ama kendine yazılım mühendisi demeyecek
-
Yapay zekanın öngörülemez geleceği
- 1995'te olduğu gibi, bugün bir yapay zeka iyimseri çıkıp “25 yıl içinde insanlar haberleri sosyal medya influencer'larından çok yapay zekadan almayı tercih edecek, insan oyuncular yerine yapay zeka üretimi karakterleri izleyecek, flört uygulamaları yerine yapay zeka çöpçatanlarla partner bulacak (hatta doğrudan yapay zeka partner kullanacak), hatta 'yapay zekaya güvenmeyin' düşüncesini tersine çevirip yaşam ve ölüm kararlarında yapay zekaya güvenecek ve çocuk yetiştirmeyi bile ona emanet edecek” dese
- Çoğu insan buna inanmakta zorlanırdı
- Ne kadar doğal ya da yapay zekâya sahip olursak olalım, yapay zeka geleceğinin nasıl görüneceğini kesin olarak öngörebilen kimse yok
- Buna teknoloji CEO'ları da, yapay zeka araştırmacıları da, internette uzun uzun konuşan rastgele insanlar da dahil
- Ayrıntıları doğru tahmin etsek de etmesek de, yapay zeka geleceği yükleniyor
1 yorum
Hacker News görüşleri
Dot-com balonuyla benzerlikler kurmanın sınırları var
Çünkü o dönemle bugün arasındaki toplumsal, siyasi ve ekonomik bağlam tamamen farklı
Geleceği tahmin ederken geçmişteki kalıplara bakıyoruz ama bağlamdaki değişimi çoğu zaman hesaba katmıyoruz
Bunu yalnızca talep ya da otomasyonla açıklamak yeterli değil; siyasi, toplumsal ve ekonomik sistemlerin etkileşimine birlikte bakmak gerekiyor
Şu an yapay zekanın mainframe çağında olduğumuzu düşünüyorum
Devasa merkezi modelleri yalnızca birkaç büyük şirket işletebiliyor ve biz de onların hesaplama kaynaklarını kiralayıp kullanıyoruz
Bir gün kişisel bilgi işlem çağının gelip küçük modellerin her yere dağılmasını umuyorum
Bugün çoğu insan bilgisayarını, bulut tabanlı merkezi hizmetlere bağlanan “aptal terminal” gibi kullanıyor
E-posta, haritalar, hatta Git bile merkezi sunuculara fazlasıyla bağımlı; bu da mainframe çağına geri dönmüşüz hissi veriyor
LM Studio gibi araçlarla bizzat denerseniz modelin yerelde gerçekten tamamen çalıştığını görebilirsiniz
Öyle günlere geri dönmek istemiyorum
Bazı insanların yapay zeka konusunda fazla kesin konuştuğunu hissettim
Ben o kadar kesin yargılarda bulunabilecek kadar emin değilim
Düşünme biçimleri tam bir Dunning-Kruger etkisi örneği gibi
“Yapay zeka daha fazla iş yaratıyor” iddiasını daha önce hiç duymadım
İster fiziksel ister bilgi işi olsun, sonuçta her şeyin otomatikleşmeye mahkûm olduğu söyleniyorsa, hangi işlerin ortaya çıkacağı sorusu yerinde
Yazar sanki kendi duruşunu iki tarafın ortasında göstermek için yapay biçimde iki kamp yaratmış gibi
Dot-com dönemindeki fiber altyapı ile bugünün veri merkezlerini karşılaştırmak doğru değil
Fiber 10 yıl sonra da kullanılabiliyordu ama veri merkezleri birkaç yıl içinde teknolojik olarak çabuk bozulan gıda gibi eskimiş oluyor
10 yıl sonra kimsenin bugünkü ekipmanla ilgileneceğini sanmıyorum
Son zamanlarda yapay zeka yorgunluğu hissediyorum
Kısa e-postaları düzenlemek için iyi ama derin içerikte pek iyi değil
Para verip kullanmaya değdiğini düşünmüyorum
ChatGPT Plus ve GitHub Copilot’a para ödüyorum; benim bulamadığım çözümleri öneriyor
“Pahalı mühendis maaşları geliştirmeyi sınırlıyordu” iddiası yanlış
Büyük şirketlerin yeterince sermayesi var; asıl sorun yazılımın karmaşıklığı ve insanın anlama sınırları
Bunlara değinseydi daha ikna edici olurdu
Metnin tamamı kasıntı bir havayla dolu görünüyor
İyi bir analiz ama gözden kaçan nokta şu: Yapay zeka 5-10 yıl içinde doğrudan akıllı telefonlarda ya da masaüstünde çalışabilir
Böyle olursa bugünkü veri merkezi yatırımları ve Nvidia merkezli yapı anlamsızlaşabilir
1990’larda insanlar teknoloji konusunda çok iyimserdi
TV’de bile yakında akıllı telefon benzeri cihazlar kullanacağımıza inanılıyordu; hatta gerçeklik fazla geç gelmiş gibi hissettirmişti
İlgili videoya bakılabilir
Yazı iyi araştırılmış ve ilgi çekici ama bugünkü LLM gerçekliğinden kopuk
Mevcut yazılım mimarisiyle bilim kurgu düzeyinde bir yapay zekaya ulaşmak zor ve bunu sadece çok para harcayarak çözmek mümkün değil
Yapay zeka yatırım çılgınlığı, teknolojiden çok servetin yeniden dağıtılması aracı gibi; geçmişteki dot-com, emlak ve kripto balonlarından farklı değil
AGI bu turda gelmeyecek; halüsinasyon sorununu bile çözebilmiş değiller
Asıl ihtiyaç duyulan şey, insanların birbirlerinin bakış açılarını dinleyebilme becerisi; yapay zeka ise tam tersine herkesin kendi balonunu güçlendiriyor