- Matt Shumer’in "Something Big Is Happening" başlıklı denemesi yaklaşık 100 milyon görüntülenmeye ulaşırken, yapay zekanın işleri tehdit ettiğine dair kitlesel korku hızla yayılıyor; bu yazı ise buna karşı bir itiraz sunuyor
- Yapay zekanın insan emeğinin yerini alması mutlak üstünlük değil, karşılaştırmalı üstünlük meselesi; insan+AI kombinasyonunun toplam çıktısı yalnızca AI’dan büyük olduğu sürece insan emeği ekonomik anlamını korur
- Hukuk, kurum kültürü, bürokrasi, değişime direnç gibi insan eliyle yaratılmış darboğaz yapıları, yapay zekanın hızlı otomasyonu ve emek ikamesini sınırlayan temel etkenler
- GPT-3’ün çıkışından sonra 6 yıl, GPT-4’ten sonra 3 yıl geçti ama büyük çaplı işsizlik ortaya çıkmadı; bu da sınırlayıcı unsurun zeka eksikliği değil, darboğaz yapıları olduğunu gösteriyor
- Yapay zeka verimliliği artırdıkça, talep esnekliği (Jevons paradoksu) nedeniyle insan emeğine olan talep tersine artabilir
- Yapay zeka korkusunu körüklemek; veri merkezi inşaatının yasaklanması, ömür boyu istihdam güvencesi gibi AI gelişimini sınırlayan popülist tepkilere yol açabilir ve bu da uzun vadede daha büyük bir risk olabilir
- Yapay zekanın yol açacağı ekonomik değişim, COVID-19 tarzı ani bir şoktan çok kademeli ve eşitsiz bir geçişe benziyor; sıradan insanların aşırı kaygı yerine uyum ve işbirliği odaklı tepki vermesi gerekiyor
Matt Shumer denemesinin viral olması ve AI korkusunun yayılması
- Matt Shumer, Twitter’da "Something Big Is Happening - Devasa bir şey oluyor" başlıklı bir deneme yayımladı ve yazının kaleme alındığı an itibarıyla yaklaşık 100 milyon görüntülenmeye ulaştı
- Muhafazakar yorumcu Matt Walsh bunu “gerçekten iyi bir yazı” diye nitelerken, ilerici yorumcu Mehdi Hasan “bugünün, bu haftanın, bu ayın en önemli yazısı” dedi; yani siyasi eğilim fark etmeksizin yayıldı
- Anne-baba, kardeş ve arkadaşların bu yazıyı ayrıca açıklama yapmadan birbirine ilettiğine dair örnekler artıyor; bu yüzden yılın en çok okunan uzun yazısı olma ihtimali var
- Bugüne kadar birçok insan için AI, ücretsiz ChatGPT düzeyinde bir araçtan ibaretti; ancak artık yapay zekanın dünyaya yapacağı devasa etkiyi hissetmeye başlıyorlar
- The Atlantic’ten Bernie Sanders’a kadar birçok isim kamuoyu önünde AI kaynaklı iş kaybından söz etti; Matt Walsh da “AI milyonlarca işi yok edecek ve çığ zaten başladı” dedi
- Shumer’in denemesi mevcut durumu 2020 Şubat’ında COVID yayılımının hemen öncesine benzetiyor ve yapay zekanın sıradan insanların hayatında yakında güçlü bir sarsıntı yaratacağını savunuyor
- Denemenin önemli bir kısmı AI tarafından üretilmişti ve Shumer bunu kabul etti; ancak zamanlama ve konumlandırma son derece isabetli olduğu için patlayıcı biçimde yayıldı
Denemeye temel itiraz
- Mevcut durum, 2020 Şubat’ındaki COVID ortamına benzemiyor ve sıradan insanların AI nedeniyle hemen büyük bir tehdit altında olması için bir neden yok
- Birkaç ay içinde kitlesel işsizlik, dünyanın ani biçimde değişmesi ya da “çığ” benzeri senaryolar için gerçekçi dayanaklar yetersiz
- AI, elektriğe ya da buhar makinesine benzetilebilecek, hatta insanlık tarihinin en önemli icadı olabilecek bir teknoloji; ama bu doğrudan kitlesel işsizliğin veya bilişsel emeğin hızla ortadan kalkacağı anlamına gelmiyor
- Yapay zekanın gerçek ekonomik etkisi, insanların hayal ettiğinden daha yavaş ve daha eşitsiz gelişebilir; AI araçlarını her gün kullanmasanız bile sıradan insanın hayatı dramatik biçimde sarsılmayabilir
Emek ikamesi sanıldığından çok daha zor
- Emek ikamesinin özü mutlak üstünlük (absolute advantage) değil, karşılaştırmalı üstünlük (comparative advantage)
- AI tek tek görevlerde insandan daha iyi olsa bile, insan+AI kombinasyonunun toplam çıktısı yalnızca AI’dan büyükse insan emeği ekonomik olarak hâlâ anlamlıdır
- Bugün yazılım mühendisliğinde de insan-AI birleşimi, yani sözde “cyborg” modeli, yalnızca AI kullanımından daha iyi sonuç üretiyor
- Kodlama ajanlarına kullanıcı, şirket ve müşteri tercihlerini somut biçimde aktarma rolü hâlâ gerekli
- Claude Code’un çıkışından sonraki 12 ayda yazılım mühendisi iş ilanlarının arttığını gösteren veriler var
- AI yetenekleri hızla gelişirse tamamlayıcılık zamanla zayıflayabilir; ancak her görevde ve her koşulda AI’ın ezici biçimde üstün olduğu bir köşe çözümü (corner solution) gerçekçi görünmüyor
- İnsan ile AI arasındaki ilişki tam ikameden çok, ona asimptotik olarak yaklaşan bir yapıya benziyor; insan ve AI arasındaki fiili tamamlayıcılık, insanların düşündüğünden çok daha uzun sürecek
Darboğazlar her şeyi belirliyor
- Hemen her alanda verimsizlik küçümseniyor ve bunun önemli bir bölümü insan doğasından kaynaklanan darboğaz yapılarından geliyor
- Darboğaz örnekleri: yasa ve düzenlemeler, şirket kültürü, örtük yerel bilgi, kişiler arası rekabet, mesleki teamüller, kurum içi siyaset, ulusal siyaset, katı hiyerarşiler, bürokrasi, insanların başka insanlarla birlikte çalışmayı tercih etmesi, belirli insanları tercih etme eğilimi, anlatı ve markalaşmaya takıntı, insan zevkinin değişkenliği, insan kavrayışının sınırları vb.
- En güçlü darboğaz, insanın değişime direnci, yani mevcut işleyişi değiştirmeye isteksizlik
- Üretim süreci en verimsiz unsur tarafından belirlenir ve verim arttıkça verimsiz unsurların kısıtlayıcı etkisi daha da görünür hale gelir
- Teknoloji uzun vadede darboğazları aşındırır; ama bu, nehrin kayayı zaman içinde oyması gibi kademeli bir süreçtir
-
- yüzyılın başında elektriğin, eski fabrika düzenlerini ve muhafazakar yönetim alışkanlıklarını aşması on yıllar sürdü
- Tarihsel olarak, elektriğin verimlilik artışına dönüşmesi için ciddi bir zaman geçmesi gerektiği görülüyor
- AI, ajan benzeri özellikleri sayesinde elektriğe kıyasla daha hızlı yayılabilir; ancak darboğazların kendisi hâlâ gerçek bir sınırlayıcı etken
Neden büyük ölçekli emek ikamesi hâlâ gerçekleşmedi
- 10 yıl önce bugünkü GPT 5.2 ve Claude Opus 4.6 seviyesini duysaydınız, kitlesel işsizlik beklemeniz muhtemeldi
- Sadece GPT-4’ü görmüş olsanız bile, 12-24 ay içinde en azından outsource müşteri hizmetleri sektörünün büyük ölçüde otomatikleşeceğini düşünebilirdiniz
- Ama GPT-3’ün çıkışından 6 yıl, GPT-4’ten sonra 3 yıl geçmiş olmasına rağmen büyük ölçekli AI kaynaklı işten çıkarmalar gözlenmedi
- Otomasyonun en kolay göründüğü outsource müşteri hizmetlerinde bile büyük çaplı toplu işten çıkarma örnekleri yok
- Gerçek değişim ani bir çöküşten çok, teknolojinin kademeli yayılım sürecine benziyor
- Bunun nedeni modellerin yeterince zeki olmaması değil — GPT-3.5 bile 2016 ölçütlerine göre olağanüstüydü; yani asıl kısıt zekanın kendisi değil
- Çağrı merkezlerinde bile sözleşmesel yükümlülükler, sorumluluk sorunları, legacy sistemlerle entegrasyon, insanların şikayetlerini başka bir insana yöneltme isteği gibi çeşitli darboğazlar var
- En basit görünen işler bile aslında darboğaz yapıları tarafından sınırlanıyor
Tamamlayıcı insan emeğine talep tersine artabilir
- İnsanların ürettiği mal ve hizmetlere yönelik talep genellikle yüksek esneklik taşır
- İnsan üretim sürecine tamamlayıcı biçimde katıldığı sürece, verimlilik artışları çoğu zaman talep artışıyla emilir — Jevons paradoksu
- Enerji verimliliği arttıkça tüketimin azalmak yerine toplam tüketimin artması olgusu
- Modern toplum, yalnızca enerjiyi değil; içerik, hukuk hizmetleri ve çeşitli iş hizmetlerini de geçmiş kuşakların hayal edemeyeceği kadar büyük ölçekte tüketiyor
- Yazılım, “bilgisayarın gerçekleştirebileceği her türlü faaliyet”i kapsar ve potansiyel talebi çok geniş bir alandır
- Düşük seviyeli dillerden yüksek seviyeli dillere geçiş, framework ve kütüphanelerin ortaya çıkışı gibi her verimlilik artışı döneminde, yazılım mühendisliği emeğine talep dramatik biçimde arttı
- Bugün yazılım mühendisi sayısı 20-30 yıl öncesine kıyasla belirgin şekilde daha fazla
- Claude Code ve Codex’in yayılması da bunu gösteriyor — kodlama daha verimli hale gelmesine rağmen insanlar yazılım geliştirmeye daha fazla zaman ve emek harcıyor
- İnsan-AI tamamlayıcılığının geçerli olduğu aşamada, insan emeği için görece iyimser bir görünüm mümkün
- Tüketiciler büyük tüketici fazlası elde ederken, çalışanlar da verimlilik artışının olumlu etkilerinden faydalanabilir
İşlere ihtiyaç kalmasa bile insanlar yeni işler yaratır
- Darboğazlar zamanla zayıflayacak ve sonunda aşılacak; bu yüzden insanın AI’a olan tamamlayıcılığı uzun vadede tükenen bir varlık (wasting asset) gibi giderek azalacak ve uç noktada sıfıra yaklaşabilir
- Ancak bu geçiş, insanların sandığından daha uzun ve daha yumuşak olabilir; o noktaya gelindiğinde ise işin kendisinin artık zorunlu olmadığı bir bolluk düzenine ulaşılmış olabilir
- İnsanların boş zamana odaklanıp şiir, saf matematik ve çeşitli hobilerle uğraştığı; ya da insanla böcek arasındaki zeka farkına benzer ölçekte bir dijital tanrı (digital god) yaratılmış bir dünya da mümkün
- İlk tarımsal artıktan bu yana insanlar, doğrudan hayatta kalmak için gerekli olmayan faaliyetlere giderek daha fazla kaynak ayırdı
- Bugün barista, yoga eğitmeni, kişisel antrenör, video yönetmeni, podcast yapımcısı, yayıncı gibi çok çeşitli işlerde büyük sayıda insan çalışıyor
- Artık büyüdükçe insanlar daha da tuhaf ve ilginç rol ile faaliyetler bulacak ya da yaratacak
Sıradan insanlar iyi olacak
- Bu, her işin ve her bireyin güvende olduğu anlamına gelmiyor; AI nedeniyle işini kaybeden, becerilerinin değeri düşen ya da istemediği uyarlamalara maruz kalan kişiler olabilir
- Ancak genel olarak bakıldığında, AI’ın yol açacağı ekonomik değişim beklenenden çok daha yavaş gelişebilir
- COVID benzetmesi, gerçekle uyuşmayan uygunsuz ve kötü bir karşılaştırma
- Sıradan bir işte çalışan ve çeşitlendirilmiş endeks fonlarına yatırım yapan tipik bir insan, büyük ölçüde ciddi bir riskle karşı karşıya olmayacak
- Birçok değişim kademeli ve hafif iyileşmeler şeklinde görülecek, bazıları hissedilir bozulmalar olarak ortaya çıkacak ve şaşırtıcı derecede çok şey değişmeden kalacak
- Gerekli uyarlamalar büyük olasılıkla duruma göre sırayla yapılacak; bu yüzden çok endişelenmeye gerek yok
AI konusundaki asıl risk: popülist tepki
- Önümüzdeki birkaç yılda karmaşa ve istikrarsızlık yaşanabilir; ancak bunun kaynağı teknolojinin doğrudan ekonomik etkisinden çok siyasi ve toplumsal geri tepki olabilir
- Shumer gibi kişilerin mesajları, niyetli olsun ya da olmasın, korkuyu körüklüyor
- Halka “şu an 2020 Şubat’ındayız ve birazdan çığ gelecek” demek, yalnızca gerçekle uyuşmuyor değil; aynı zamanda ciddi bir yanlış değerlendirme
- Kamu tepkisinde korku ve panik hissediliyor; AI’a yönelik büyük ölçekli popülist tepkinin erken aşamasına girilmiş olabilir
- “AI işlerimizi alıyor” anlatısı, ChatGPT Plus aboneliklerinin artmasından çok; veri merkezi inşaatlarının tümden yasaklanması, ömür boyu istihdam garantisi, ekonomik verimliliği artırabilecek teknolojilerin geliştirilmesi ve dağıtımını sınırlayan yasalar gibi iki partili düzenleyici hamlelere dönüşebilir
- Eğer AI’ın daha yüksek verimlilik, tıp ve bilimde hızlanma ve yeni bir uygarlık aşaması getirebileceğine inanıyorsanız, bu tür düzenleyici sonuçlar insan refahı açısından felaket olur
Yazılım mühendisliği talebine dair ek tartışma
- Yazılım mühendisliğine talebin artması, mutlaka yazılım mühendisi sayısının artacağı anlamına gelmeyebilir
- Excel’in muhasebecileri ortadan kaldırmak yerine tüm ofis işlerine yayılması gibi, yazılım mühendisliği de çeşitli mesleklere sızan bir yetenek haline gelebilir
- Verimlilik artışıyla doğan talep artışını, üretkenlik artışının uzun vadede geride bırakması da mümkün
- Uç senaryoda insan-AI tamamlayıcılığı sıfıra yaklaşabilir
- Yazılımda ya da başka alanlarda Jevons etkisinin gerçekten ortaya çıkıp çıkmayacağı, verimlilik artışı ile tüketim genişlemesi arasındaki dengeye bağlı
5 yorum
Sanayi Devrimi dönemindeki işsizlik sorununun pek bilinmemesinin nedenlerinden biri, uçurumun kenarına itilenlerin en güçsüz sömürge halkları olmasıydı.
Amazon’daki toplu işten çıkarmalar yüzünden havanın kötü olduğu Seattle’ı ya da San Francisco’da geliştiricilerin yeniden iş bulmakta giderek daha fazla zorlandığına dair anlatılanları duyunca, abartı payı olsa da istihdam piyasasının zorlaştığı doğru gibi görünüyor. Bu yüzden, sıradan insanların sorun yaşamayacağına dair ana metindeki görüşe katılmak zor.
Tarım devriminde üretkenlik artışı yaşandığında kitlesel işsizlik ortaya çıkmadı; aksine emek sömürüsü yaşandı. Artı kaynaklar imparatorluklarda yoğunlaştı ve savaşlar yoluyla muazzam bir entropi artışı gerçekleşti. Bu eğilim sanayi devriminden sonra da aynı şekilde sürdü; insanlar artı kaynak bırakmak yerine yaşam standartlarını yükseltti ve hatta çocuklar bile çalışma alanlarına sürüklenerek aşırı emek sömürüsüne maruz kaldı.
"Kod bile yazmadan bayağı sızlanıyor."
Düşük maaş, sıkı çalışma
Hacker News görüşleri
Ben muhasebeciler ve ön muhasebe çalışanları için otomasyon araçları geliştiriyorum
Otomasyon işi ortadan kaldırmıyor; sıkıcı kısımları ortadan kaldırıp işin niteliğini değiştiriyor
Eskiden zamanın %80’ini veri girişi ve sınıflandırmaya, %20’sini sayıları analiz etmeye harcıyorduk; şimdi bu oran tersine döndü
Sorun geçiş dönemi. Mekanik işleri iyi yapan insanların rekabet gücü azalıyor, muhakemesi güçlü olanlar daha değerli hale geliyor
Sonuçta “AI işinizi elinizden almaz” demek fazla basit kalıyor. Asıl mesele hangi becerilerin değersizleştiği ve insanların ne kadar hızlı yeniden eğitilebildiği
Muhasebe alanında değişim hızı çok yavaş
AI sayesinde alan bilgisi zayıf olan insanlar da çalışabilir hale geldiği için, o muhakeme işi bile yurtdışı outsourcing ile daha kolay yapılabiliyor
Eğitim süresinin kısalması, otomatik kalite kontrolü ve iletişim maliyetlerinin düşmesi nedeniyle iş gücünde küresel en düşük fiyat rekabeti hızlanıyor
Sonuç olarak işler kalıyor ama ücretler durgunlaşıyor, kariyer basamakları daralıyor ve değerin büyük kısmını iş akışına sahip olan şirketler alıyor
AI bunu senin yerine yaptığında o ilişkileri hissedemiyorsun ve hata olduğunda fark etmen zorlaşıyor
Basit bir CRUD sunucusu da yeterliyken, her işlemde LLM kullanmak fazla maliyetli
Sandviç otomasyonu örneklerine bakarsak, Nala Sandwich Bot yavaş ve verimsiz, Raptor/JLS hattı esnek ama yeniden ayar gerektiriyor
Weber otomasyon hattı ise aşırı hızlı ama ürün değişikliği neredeyse imkânsız
Sonuçta standartlaştırılmış ürünler yoksa otomasyonun ekonomikliği düşüyor
Gerçekte çoğu durumda asıl mesele personel azaltımı oluyor
Sistem mühendisliği hâlâ zor ve AI’ın yardımcı olabileceği alan sınırlı
Buna karşılık dashboard geliştirme AI’ın iyi olduğu bir alan
Ama sonunda yine de iyi yazılım mühendisliği becerileri gerekiyor
Yazarın tezine büyük ölçüde katılıyorum ama “otomasyon refah getirecek ve artık çalışmak zorunda kalmayacağız” fikrinin eski bir hayal olduğunu düşünüyorum
Buhar makinesi, elektrik, bilgisayar, internet, AI; hiçbiri bu vaadi yerine getirmedi
Üretim maliyetleri düşünce fiyatlar da düşer ve talep artar
Kısa vadede serveti makine sahipleri toplar, emekçiler ise bunun faydasını pek görmez
100 yıl önceki seviyede yaşamayı kabul etsek çok daha az çalışmamız yeterdi
Devlet harcamalarını kısmayı savunan bir partinin iktidarda olduğu yerde, çalışmadan gelir dağıtımı mümkün değil
Herkesin istediğini kolayca elde ettiği bir dünya, tersine çöküşe yol açabilir
Bazen kaygılandığımda ekibimizin ticket tracker’ına bakıyorum; bugünkü AI ile bunların %0’ını bile otomatikleştirmek mümkün değil
AI bellek sorununu çözüp işi ve kod tabanını kademeli olarak anlayabilir hale geldiğinde endişelenmeye başlayacağım
Acil durum planı yapmamak sorumsuzluk olur
Sonunda yeniden insan almak zorunda kalacaklar
AI insanların arasındaki bağlamı takip edip bunun anlamını çıkarabildiğinde gerçek tehdit haline gelir
Projenin başında AI kendi notlarını bırakırsa sonradan referans olarak kullanılabilir
Emeğin yerini almak sanıldığından çok daha zor
Hamburger çevirmek gibi basit görünen işler bile aslında birçok rolün birleşiminden oluşuyor
Bunu robotla değiştirmeye kalkınca ekonomik olarak hiç mantıklı olmuyor
AI işleri ortadan kaldırdığında başka bir işe geçmenin son derece zor olduğunu bizzat hissettim
Robotik ile AI tamamen farklı alanlar
Gelecekte 20 kişinin yaptığı işi 3-4 kişi AI’ı yöneterek yapacak
Çalışan sayısı yarıdan aza indi; sipariş kioskları, öngörülü pişirme ve otomatik içecek sistemleriyle verimlilik en üst düzeye çıktı
Tamamen insansız değil ama kademeli otomasyon zaten gerçek
AI işin %80’ini yapabiliyorsa ama kalan %20’yi yapamıyorsa, %80 personel azaltımı mümkün olabilir
Karşılaştırmalı üstünlük açısından bakınca, insan ile AI iş birliği hâlâ ekonomik olarak anlamlı
Bu da kişisel mali açıdan yıkıcı olabiliyor
Sadece KOBİ’lere bakınca bile özel yazılım talebi neredeyse sınırsız
Son derece kendinden emin biçimde saçma cevaplar verebiliyor
Sonuçta verimlilik artar ama iş gücü yapısı yeniden şekillenir
Geçmişteki otomasyon yeni sektörler yarattı ama LLM sadece insan girdisini token’lara dönüştürmekten ibaret
Neredeyse hiç yeni iş yaratmıyor
Geriye veri merkezleri ve yarı iletken fabrikaları kalıyor; onlar da bir gün otomatikleşecek
Üretim maliyeti düşünce fiyat düşer ve elde kalan parayla yeni sektörler ortaya çıkar
Buzdolabı buz endüstrisini yok etti ama soğuk zincir sektörünü yarattı
AI’ın yaratacağı ikame etkisinin abartıldığını düşünüyorum
Çiftçilerin sayısı azaldı ama beslenen insan sayısı arttı; at arabası kamçısı yok oldu ama taksi ve Uber ortaya çıktı
Gelecekte zenginlerin kişisel asistanı ya da eğlendiricisi gibi meslekler artabilir
Zaten birçok beyaz yaka iş de bu niteliği taşıyor
İş gücü talebi fazla değil
Yarı iletken sektöründe AI yatırımlarındaki aşırılık nedeniyle işten çıkarmalar şimdiden gerçek
Ama LLM’ler gelişmeye devam ederse, benim işim gibi NP-tam problemlerle uğraşan meslekler bile ortadan kalkabilir
AI kendi kendini geliştirmeye başladığı için, insan sınırları artık darboğaz değil
Gerçek sektörde çıkar ilişkileri karmaşıktır; AI’ın bu nüansları kavraması zor
Örneğin bir işlem algoritması geliştirirken matematiksel olarak kusursuz olsa bile PM anlayamıyorsa benimsenmez
Sıradan insanlar zaten şu anda zorlanıyor
Yazılım mühendisleri orta sınıfın üstünde olabilir ama AI işimizi elimizden alırsa biz de sıradan insanlar gibi istikrarsız bir hayat yaşamaya başlarız
Bugünün şirket yapıları, AI’ın potansiyelini verimli biçimde kullanamıyor
AI bir yapboz parçasıyla değil, resmin tamamıyla uğraşabilir; insan organizasyonları ise katmanlı hiyerarşilere bölünmüş durumda
Gelecekte tüm sistemi tek bir operatörün yönettiği yapılar göreceğiz
Sonunda şirketin kendisi darboğaz haline gelecek ve bireyin şirket olduğu bir çağ başlayacak
Birçok alanda deneyimi olan bir generalist olarak, sermaye, AI ve özerklik verildiğinde tek başıma da yüksek kaliteli ürünleri hızlıca üretebilirim
AI’dan iyi yararlanamamanın sebebi teknoloji değil, organizasyon sorunu
Muhasebe veya hukuk gibi alanlarda da bireyler bağımsız çalışabilir hale gelebilir
Bu aralar tam tersine, AI sayesinde işim daha güvende
Junior geliştiriciler AI’ı düşünmeden kullanıyor ve sonunda kendi yazdıkları kodu bile anlamıyorlar
Parable of the Broken Window