9 puan yazan GN⁺ 15 시간 전 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • The Dead Economy Theory, yapay zekanın çevrimiçi içeriğin gerçekliğini bulanıklaştırmasının ötesine geçip, ekonomi genelinde insan emeğine olan talebi ortadan kaldırdığında ortaya çıkan krizi ifade eder
  • Yapay zeka şirketlerinin devasa değerlemelerini küresel işgücü piyasasının yerini alma olmadan gerekçelendirmek zordur; “copilot” ve “augmentation” söylemleri ise maliyet merkezlerini ortadan kaldırma modelini gizler
  • Otomasyon şirketleri işten çıkarmalardan elde edilen maliyet tasarrufunun tamamından yararlanırken, talep çöküşünün maliyetini rakiplerine yükleyerek AI Layoff Trap ve bir silahlanma yarışı yaratır
  • Geçmişte otomasyon yeni işler yarattı, ancak dönüşüm onlarca yıl sürdü; genel amaçlı yapay zeka ise belirli görevleri değil, bilişsel emeğin tamamını aynı anda hedef alır
  • ölü ekonomi, GSYH ve yatırımlar artsa bile üretim kapasitesinin az sayıdaki yapay zeka sistemi tarafından ele geçirildiği, çoğunluğun ise emek, tüketim ve demokratik kaldıraçlarını kaybettiği durumu ifade eder

Ölü internetten ölü ekonomiye

  • Ölü internet teorisi (The Dead Internet Theory), çevrimiçi karşılaştıklarımızın önemli bir kısmının botlar tarafından üretilip yine botlar tarafından tüketilen içeriklere dönüştüğü algısından yola çıkar
    • 2025'te internetteki yeni içeriğin yarısından fazlasının yapay zeka üretimi olduğu yönünde bir veri sunuluyor
    • İnsanlar hâlâ kaydırmaya devam ediyor, ancak kaydırdıkları şey giderek makinelerin makineler için ürettiği gürültüye ve reklam panolarına daha çok benziyor
  • Ölü ekonomi teorisi, yapay zekanın çevrimiçi içeriğin ötesine geçerek ekonomide insan emeğine olan talebin kendisini ortadan kaldırdığı anda ortaya çıkan daha büyük krizi ifade eder
    • Ortak fiziksel alanların zayıflamasının ardından dijital kamusal alanın da botların okuyup ürettiği bir alana dönüşmesinden daha ciddi bir kriz olarak ele alınır

Yapay zeka değerlemeleri ve emek ikame modeli

  • Büyük ölçekli yapay zeka altyapı yatırımları şimdiden yüz milyarlarca dolar seviyesinde ve önümüzdeki 10 yılda trilyon dolarlara ulaşması bekleniyor
    • OpenAI için $800 milyarın üzerinde bir şirket değeri konuşuluyor
    • Anthropic henüz yıllık bazda hiç kâra geçmemiş olsa da benzer bir yüksek değerleme bandında yer alıyor
    • Bu tür değerlemeleri haklı çıkarabilecek kadar büyük tek pazarın küresel işgücü piyasası olduğu sonucuna varılıyor
  • Emek ikamesi, “copilot”, “assistant”, “augmentation” gibi yumuşatılmış ifadelerin arkasındaki gerçek finansal modeldir
    • Bir yapay zeka ajanının “10 analistin işini yaptığı” yönündeki yatırımcı sunumları, insan maliyet merkezlerinin ortadan kaldırılmasını varsayar
    • Yapay zeka sadece belge otomatik tamamlama ya da daha uzun notlar üretme düzeyinde kalırsa, bu şirketler kapitalizm tarihinin en aşırı değerlenmiş varlıkları olur
  • Yapay zeka şirketleri, uzman mesleklerin ikame edilebilirliğini kendi benchmark'larıyla kanıtlamaya çalışıyor
    • OpenAI'nin GDPVal benchmark'ı, emlak komisyoncularından haber analistlerine kadar 44 meslekte model performansını ölçüyor
    • AI Productivity Index, yatırım bankacılığı associate'i, yönetim danışmanı, büyük hukuk bürosu associate'i ve birinci basamak hekimi dahil 4 profesyonel rolü değerlendiriyor
    • OpenAI'nin değerlendirme lideri, modellerin birkaç ay önce yetişemediği görevlerde insan uzmanlara karşı “%80'in üzerinde kazanma oranına” ulaştığını söylerken, araştırma ekibindeki eski bir bankacı da modellerin eski işlerinin ne kadarını yapabildiğinin kendisini sürekli şaşırttığını aktarıyor

Otomasyon tuzağı ve geçmişten farklı şok

  • İlk geçiş, şirketlerin yapay zekayı devreye alıp işgücünün önemli bir kısmını ikame ederek maliyetleri düşürdüğü aşamadır
    • Maliyetler azalır, marjlar genişler, hisseler yükselir ve bilanço toplantılarına katılanlar memnun kalır
    • Block'tan Jack Dorsey, mart ayında AI coding agent'ları gerekçe göstererek çalışanların neredeyse yarısını işten çıkardığında, hisse fiyatı mesai sonrası işlemlerde %25 sıçradı
    • Piyasa, insan emeğinin ortadan kaldırılmasını hissedarlara anında ve büyük bir değer transferi olarak ödüllendiriyor
  • İkinci geçiş, işini kaybeden çalışanların gelirlerini yitirip tüketimlerini azaltmaya başladığı aşamadır
    • Bu kişilerin kullandığı şirketlerin gelirleri düşer ve bazı şirketler de maliyetleri azaltmak için yapay zekaya yöneldikçe ikame etkisi birikir
    • Ekonomi genelindeki tüketici talebi daralır
  • Üçüncü geçiş, çalışanları işten çıkararak maliyet azaltan şirketlerin, kendi müşterilerinin de sonuçta başka şirketlerin çalışanları olduğunu fark ettiği aşamadır
    • Gelir büyümesi duraksar ve verimlilik yatırımı olarak görülen yapay zeka abonelikleri, şirketin kendi pazarını yıkmasına katkı yapan bir maliyete dönüşür
  • Wharton'dan Brett Hemenway Falk ve Gerry Tsoukalas'ın ele aldığı The AI Layoff Trap, bu yapıyı bir mahkûm ikilemi olarak açıklıyor
    • Rekabetçi pazarda otomasyona geçen şirketler, çalışan ikamesinden doğan maliyet tasarrufunun tamamını elde ederken, bunun yarattığı talep yıkımının yalnızca bir kısmını üstleniyor
    • 20 rakibin olduğu bir pazarda her şirket, yok ettiği talebin yalnızca yirmide birini hissederken geri kalanını rakiplerine yüklüyor
    • Yapay zeka ne kadar iyi hale gelirse, rakiplerden daha hızlı otomasyona geçmenin getirdiği kazanç farkı o kadar büyüyor ve kolektif yıkıma giden silahlanma yarışı güçleniyor
  • Sürü davranışı, verimlilik kanıtlanmadan önce bile işten çıkarmaları hızlandırabilir
    • OpenAI'de çalışmış ekonomist Zoë Hitzig'e göre CEO'lar yapay zeka nedeniyle küçülmeye gittiklerini söylediğinde, diğerleri de aynısını yapmak zorundaymış gibi hissediyor; bu dinamik de değişimi verimliliğin gerektirdiğinden daha hızlı hale getirebilir
  • Geçmişte otomasyon yeni işler yarattı, ancak geçiş ne hızlıydı ne de zararsızdı
    • ABD tarım istihdamı işgücünün %90'ından %2'sine düştü, ancak bu geçiş 140 yıl sürdü
    • MIT'den David Autor, bugünkü işlerin yaklaşık %60'ının 1940'ta var olmadığını analiz ediyor
    • Oxford'dan Carl Benedikt Frey, Sanayi Devrimi sırasında yerinden edilen işçilerin ücret ve istihdamının toparlanmasının 70 yıl aldığını kaydediyor
    • Frey, teknolojik ilerlemenin “kısa vadeli uyum sorununun” bir kişi için tüm bir ömür anlamına gelebileceğini söylüyor
  • Yapay zeka sektöründeki benimsenme hızı, geçmiş şoklardan çok daha yüksek olabilir
    • Ulusal Ekonomi Konseyi'nin eski başkan yardımcısı Bharat Ramamurti, imalat istihdamı kayıplarına yol açan China shock'un yıllara yayıldığını, ancak bu değişimin 2 yıl içinde gerçekleşebileceğini söylüyor
    • Model geliştirmeye çok büyük paralar yatırıldığı için, hızlı benimsemeyle gelir yaratma baskısı son derece yüksek
  • Genel amaçlı yapay zeka, belirli görevleri değil, bilişsel emeğin tamamını aynı anda hedef alıyor
    • Geçmişteki mekanik dokuma tezgâhı ya da spreadsheet gibi araçlar, sırasıyla el dokumacılığı veya manuel hesaplama gibi dar görevlerin yerini aldı
    • Wassily Leontief, 1983'te insan emeğini atlara benzeterek, ABD'deki at sayısının 1840'ta 9 milyondan 1900'de 21 milyona çıktığını, ardından içten yanmalı motor sonrası 60 yıl içinde %88 çöktüğünü örnek veriyor
    • Atlar kötü niyetle emekliye ayrılmadı; sadece onları elde tutmanın ekonomik anlamı kalmadı ve aynı şeyin insanlar için olmayacağını söyleyen bir iktisat yasası yok
  • Daron Acemoglu'nun araştırması, son dönemdeki teknolojilerin ikame etkisinin verimlilik ve yeniden istihdam etkilerini bastırdığını öne sürüyor
    • 1987 ile 2017 arasında yeni teknolojilerin ikame etkisi, verimlilik etkisini ve yeni görev yaratma etkisini açık ara geride bıraktı
    • Yapay zeka konusunda şirketler tarafından “aşırı otomasyon” uygulandığını; bunun ciddi toplumsal maliyetler yarattığını ama üretim maliyetlerini kayda değer biçimde düşürmediğini düşünüyor
    • Pek çok uygulama alanında yapay zeka, ikameyi haklı çıkaracak kadar yeterince iyi değil

Demokrasi, dağıtım ve profesyonel sınıfa şok

  • Demokratik kaldıraç, yönetilenlerin yönetenlere sunduğu emek, vergi geliri, askerlik hizmeti ve tüketim harcamalarından doğar
    • Gücün dağılmasının nedeni, üsttekilerin alttakilerden bir şeye ihtiyaç duymasıdır
    • Emek denklemden çıkarsa, demokrasinin maddi temeli sarsılır
  • Yapay zeka sistemleri az sayıdaki şirketin mülkiyetinde değer üretirse, demokratik mali mekanizmalar da aynı anda zayıflar
    • Vergi optimizasyonunda usta şirketler yapay zeka sistemlerine sahip olduğunda vergi tabanı zayıflar
    • İşverenler çalışanlara ihtiyaç duymazsa, toplu pazarlık içi boş bir kabuğa dönüşür
    • Emek gelirine dayanan tüketim harcamaları azalır
    • Piketty'nin r > g, yapay zeka sermaye birikimi ile insan emeğine duyulan ihtiyaç arasındaki bağlantıyı kopardıkça hızlanır
    • İlgili analiz, yeniden dağıtım olmazsa “neredeyse her şeyin geçiş noktasında en zengin insanlara sonunda ait olacağını” öngörüyor
  • Riskin kamuda, ödülün özel sektörde olduğu yapı da tekrarlanıyor
    • Transformer mimarisi, büyük ölçekli eğitim yöntemleri ve yarı iletken ilerlemeleri; üniversiteler, DARPA ve ulusal laboratuvarlar üzerinden sağlanan kamu veya yarı kamu finansmanıyla bağlantılı
    • Mariana Mazzucato, yapay zekanın değer yaratmaktan çok rant çıkarımının bir başka motoruna dönüşme riski taşıdığını ifade ediyor
  • Anthropic CEO'su Dario Amodei, demokrasideki güç dengesinin ortalama bir insanın ekonomik değer üretmesiyle sahip olduğu kaldıraca dayandığını söylüyor
    • Bu kaldıraç ortadan kalkarsa durumun “korkutucu” hale geldiğini belirtiyor
    • Ancak Anthropic, bunu ele alacak yasa tasarılarını desteklemedi ve kurucu ortak Jack Clark politika savunuculuğunu “çok uzun bir iş zincirinin sonu” olarak tanımladı
  • Otoriter müşteriler, yapay zeka teknolojisini benimsemede demokrasilere kıyasla daha uygun talep sahipleri olarak sunuluyor
    • Demokratik hükümetler yapay zekayla kamu çalışanlarını ikame ederse seçimlerde bedel ödeyebilir
    • Otoriter hükümetlerde böyle bir kısıt yoktur; ekonomik verimliliğe ek olarak gözetim ve kontrol faydaları da elde ederler
    • Saudi Arabia, UAE ve Singapore; devasa sermaye, merkezi karar alma, hesap verilecek seçmenlerin yokluğu ve kontrol teknolojilerine yoğun ilgiyle öne çıkan örnekler olarak anılıyor
  • Kitlesel yapay zeka ikamesine yönelik çözümler çoğu zaman evrensel temel gelir, yeniden eğitim programları ve “boş zaman ekonomisi” gibi kaynak dağıtımı meseleleri olarak ele alınıyor
    • Anne Case ile Angus Deaton'ın deaths of despair araştırması, intihar, aşırı doz ve alkole bağlı karaciğer hastalığı kaynaklı ölümlerdeki artışın eğitim düzeyi daha düşük ve imalata daha bağımlı nüfuslarda yoğunlaştığını izliyor
    • Temel mekanizma yalnızca yoksulluk değil; ekonomik amaç, toplumsal statü ve gelecek duygusunun kaybıdır
    • Molly Kinder, yapay zeka şirketlerinin refah anlatısının küreselleşme dönemindeki vaatleri tekrar ettiğini ve bu kez kaybedenlerin Ortabatı'daki imalat kentleriyle sınırlı olmayacağını söylüyor
  • UBI'nin yapısal sorunları çözmediği yönünde eleştiriler var
    • Piketty, UBI'nin eğitim ve sağlık hizmetlerine erişimdeki eşitsizlik, düşük ücretli ve düşük verimlilikli işler, işlemeyen piyasalar, yolsuzluk ve gerileyici vergi sistemi gibi temel sorunları ele alamadığını savunuyor
    • David Shor'un anketi, UBI'nin ABD seçmenleri arasında popüler olmadığını, federal bir iş garantisinin ise mümkün olabileceğini gösteriyor
    • İnsanlar çek değil, iş ve amaç istiyor
  • Anthropic'in kendi araştırması, yapay zeka kodlama ajanlarının yalnızca ikame değil, beceri aşınması da yaratabileceğini gösteriyor
    • Yapay zeka kodlama ajanlarına dayanan junior mühendisler işleri çok daha hızlı bitiremedi ve sonrasındaki testte kendi yaptıkları işi daha az anladı
    • Yeniden eğitim mantığı, insanların güncelliğini korumak için yeni beceriler geliştirebileceğini varsayar; ancak araçların kendisi beceri oluşumunu engelleyebilir
  • Profesyonel sınıfın ikame edilmesi, gelişmiş demokrasilerde siyasi istikrarın temelini sarsabilir
    • Joseph Stiglitz, yapay zekanın “kalıplaşmış beyaz yaka işleri” vuracağını söylüyor
    • Muhasebeciler, analistler, junior avukatlar, radyologlar ve yazılım geliştiriciler gibi üniversite eğitimi gerektiren masa başı işler, kendilerini imalat çöküşünden güvende hisseden alanlardı
    • Bu profesyonel sınıf, gelişmiş demokrasilerde siyasi istikrarın omurgası olarak görülüyor
  • Büyük ölçekli işsizlik ve amaç kaybı, bugünkü popülizmden daha büyük bir toplumsal huzursuzluk yaratabilir
    • Çalışma çağındaki on milyonlarca insanın ekonomik işlevini ve önündeki net yolu kaybettiği, üstelik bunu yaratanların tarihin en zengin insanları olduğunun farkına vardığı bir tablo tasvir ediliyor
    • Nisan ayında biri Sam Altman'ın evine molotofkokteyli saldırısı düzenlemeye çalıştı
    • Başka bir saldırgan ise Indianapolis'te yerel bir veri merkezi projesini onaylayan belediye meclisi üyesini hedef aldı
    • Palantir CEO'su Alex Karp, bir panelde ABD yapay zekasının önündeki en büyük zorluğun siyasi istikrarsızlık olduğunu ve ülke siyasi olarak patlarsa kimsenin para kazanamayacağını söyledi

Düzenleme penceresi ve ölü ekonominin sonucu

  • Ekonomik görünüm keskin biçimde ayrışıyor
    • Acemoglu, mevcut ekonomideki işlerin yalnızca %4,6’sının yapay zeka ile maliyet etkin biçimde otomatikleştirilebileceğini ve önümüzdeki 10 yılda yapay zekanın toplam verimlilik etkisinin %0,66 olacağını tahmin ediyor
    • Goldman Sachs, 2023’te üretken yapay zekanın küresel GSYH’yi %7 artırabileceğini öngördü
    • McKinsey yıllık %0,5~3,5 aralığında bir artış öngörüyor
    • 2025 tarihli bir ankette şirketlerin %90’ından fazlası, 250 milyar dolarlık yapay zeka yatırımına rağmen istihdam veya verimlilik üzerinde ölçülebilir bir etki olmadığını bildirdi
    • Torsten Slok, yapay zekanın “gelen makroekonomik veriler dışında her yerde” olduğunu söyledi
  • Yapay zekanın sektörün iddia ettiği kadar güçlü olup olmamasından bağımsız olarak, yeterince inandırıcı otomasyon bile yıkıcı olabilir
    • Mevcut kanıtlar, tanıtım ile ürün arasında büyük bir uçurum olduğunu ve ciddi iktisatçıların verimlilik artışını sektör öngörülerinin yalnızca bir parçası olarak gördüğünü gösteriyor
    • Acemoglu’nun temel noktası, yapay zekanın devrimsel olmasa bile yıkıcı olabileceği
    • “So-so” automation, işçilerin yerini alacak kadar idare eder ve ucuz, ama verimlilik artışı sınırlı olan teknolojiyi ifade ediyor
    • En kötü sonuç süper zekalı yapay zeka değil, çeyreklik teşvikler ve hisse fiyatı baskısıyla agresif biçimde devreye alınan “yeterli” yapay zeka olabilir
  • Düzenleyici ele geçirme zaten epey ilerlemiş durumda
    • 2025’in ilk üç çeyreğinde ABD ekonomik büyümesinin %39’u yapay zeka bağlantılı yatırımlardan geldi ve federal hükümetin bu patlamayı sürdürmekte çıkarı oluştu
    • Amodei, bunun teknoloji şirketlerini ABD hükümetini eleştirme konusunda isteksiz hale getirdiğini ve hükümetin yapay zekaya yönelik aşırı düzenleme karşıtı politikaları desteklemesine yol açtığını kabul ediyor
    • Düzenleyicinin ve düzenlenenin çıkarları tek bir noktada birleşiyor
  • OpenAI’nin kamuya açık politika önerileri ile siyasi eylemleri birbiriyle çelişiyor
    • OpenAI, nisan ayında yayımladığı Industrial Policy for the Intelligence Age başlıklı white paper’da haftada 32 saat çalışma, kurumlar vergisi ve sermaye kazancı vergisinin artırılması ve tüm vatandaşların yapay zeka şirketlerinde pay sahibi olacağı bir “kamusal refah fonu” önerdi
    • Aynı dönemde OpenAI başkanı, büyük yapay zeka geliştiricileri için güvenlik düzenlemesi ve yapay zeka vergilendirmesi yoluyla Amerikalılara doğrudan ödeme öneren New York eyalet meclisi adayı Alex Bores’a karşı çıkan reklamlara 2 milyon dolardan fazla harcayan bir süper PAC’e finansman sağladı
    • OpenAI, yatırımcı getirilerini ilk yatırımın 100 katıyla sınırlayan kâr tavanını kaldırdı
    • OpenAI’nin baş lobicisi Chris Lehane’in, olumsuz sonuçlar doğurabilecek iç araştırmaları sistematik olarak geri plana ittiği ve soruna çözüm bulunmadan önce sorunu ele alan makalelerin yayımlanmaması gerektiği yönünde bir tutum sergilediği bildiriliyor
  • Olası müdahale araçları biliniyor
    • Yapay zeka altyapısında kamusal hisse sahipliği
    • Güçlü anti-tekel uygulamaları
    • Otomasyon emeğine yönelik gerçek bir vergilendirme sistemi
    • Branko Milanovic, sermaye sahipliğinin daha geniş kesimlere yayılmasını ve en yüksek sermaye gelirlerinin daha agresif biçimde vergilendirilmesini öneriyor
    • Gerekli olan şey teknik olarak zor önlemler değil, tarihin en zengin şirketlerine meydan okumaya istekli, işleyen demokratik kurumlar
  • Ölü ekonomi, hiçbir şeyin olmadığı bir ekonomi değildir
    • GSYH yükselebilir ve yapay zeka bağlantılı yatırımlar bunu zaten destekliyor
    • Ölü ekonomi, pek çok şeyin yaşandığı ama bunların hiçbirinin size ihtiyaç duymadığı bir ekonomidir
    • Uygarlığın üretim kapasitesi, sizin payınızın, girdinizin veya oy hakkınızın olmadığı bir sistem tarafından ele geçirilmiş durumdadır
    • Bunu inşa edenler özelde sonuçlardan kaygı duyarken kamusal alanda iyimserlik sergiliyor
    • Radikal yeniden dağıtım çağrısı yapan bir white paper yayımlarken, aynı yeniden dağıtımı öneren siyasetçiyi yıkmak için bir süper PAC’e finansman sağlama düzeni temel çelişki olarak kalıyor

1 yorum

 
Hacker News görüşleri
  • Hindistan tarımı, ABD'nin yapay zekada yaşamaya yeni başladığı soruna benziyor. Hindistan tarımı dünya standartlarına göre hâlâ fazlasıyla emek yoğun ve işgücünün %43'ü tarımda çalışıyor. ABD'de bu oran %2'nin altında, Çin'de ise 2023 itibarıyla %22 ve düşmeye devam ediyor
    Bu verimsiz tarım yapısı tesadüf değil; devasa sübvansiyonlarla ayakta tutuluyor ve sübvansiyonları azaltma girişimleri isyanlara yol açtı. ABD ve AB de birkaç nesil boyunca bu dönüşümü yaşadı ve tarım sübvansiyonları hâlâ büyük. Çin daha hızlı dönüştü, ancak kentlerin kaldırabileceğinden daha hızlı kırsal nüfus akışını önlemek için hukou sistemini uyguladı
    Emek yoğun tarımdan kent toplumuna hızla geçen ülkelerin buna nasıl karşılık verdiğine bakmak, yapay zeka dönüşümünün nasıl görünebileceğine dair ipuçları verebilir. Bir nesil içinde yoksul ülkeden zengin ülkeye dönüşen Asya ülkeleri bu süreci farklı şekillerde yaşadı ve bu, felsefeden daha faydalı bir bilgi olabilir
    https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators...
    https://en.wikipedia.org/wiki/2024%E2%80%942025_Indian_farme...

    • Konteyner taşımacılığına geçişi anlatan The Box'ı keyifle okudum. Bugünden bakınca konteyner taşımacılığı çok doğal görünüyor ama o dönemde mal göndermek akıl almaz derecede zor, pahalı ve riskliydi
      Cleveland'dan Paris'e bir şey göndermeye çalışıp vazgeçebilirdiniz; şarap gönderirseniz de yalnızca bir kısmı ulaşır, kalanı ortadan kaybolabilirdi. Taşımacılık sektöründe kamyon şirketleri, demiryolları, denizcilik şirketleri, freight forwarder'lar, liman işçileri, sendikalar, eski tip konteynersiz gemi sahipleri gibi mevcut düzeni korumak isteyen pek çok güç vardı ve standardizasyon da istemiyorlardı
      https://en.wikipedia.org/wiki/The_Box_(Levinson_book)
    • Sanayi Devrimi, daha verimli tarımın işgücünü serbest bırakıp başka işlere yönlendirmesi sayesinde mümkün oldu
    • Tüm ülkeler gıda güvenliği nedeniyle tarımı sübvanse eder. Büyük bir savaş çıktığında düşman tarafından aç bırakılmak istemezler
    • Kent ve kır nüfusu oranına bakmak gerekiyor. Çin'de oran 67/33, Hindistan'da ise 30/70; yani tam tersi ve tarım hâlâ en büyük istihdam alanı
      Üstelik fırsat eksikliği de sorun. Hindistan hizmet sektörüne odaklandı ve sanayileşmede geride kaldı. Mevcut hükümet sanayileşmeyi daha fazla zorluyor, ama ülke zaten eğrinin gerisinde kalmış durumda
    • Wikipedia bağlantısına bakınca talepler arasında “hükümetin toplam üretim maliyetine kıyasla en az %50 kârı garanti etmesi” yazıyor. Bu, tüm tarımsal faaliyetler için yıllık %50 garantili getiri talep etmek anlamına geliyor; oldukça radikal bir talep
  • Geçmişte Facebook’taki bir işe alım sorumlusuyla konuştuğumda, yalnızca Seattle’daki tek bir ofiste Messenger geliştiricilerinin kaç katı doldurduğuyla övündüğünü hatırlamam aklıma takılıp duruyor. Messenger gibi bir projede bu kadar çok geliştiricinin tam olarak ne yaptığını gerçekten merak ediyorum
    Bir bakıma yapay zeka, zaten var olan aşırı kapasite durumunu daha da artırıyor gibi görünüyor. Zaten yetenek arzı fazlaysa neden sürekli daha fazla geliştirici alındığı da ayrı bir soru. Yapay zeka çılgınlığından önce bile Musk Twitter personelini ciddi biçimde azaltmıştı; bu da aslında fazlalık olduğunu göstermiyor mu
    Saf bir yazılım şirketinde dış müşterilere doğrudan ürün sunan bir işte hiç çalışmadım; hep iç tarafta geliştirici oldum, bu yüzden yazılım mühendisliği ekonomisinin gerçekte nasıl işlediğini hayal etmek zor. LLM dalgasının nihai sonucunun bir devrim değil de sadece araçlarda bir değişim olarak kalması mümkün. Kâğıt üzerinde devrimsel olması gerekiyormuş gibi duruyor ama hem kodlama hem de kod dışı işlerde kullandıkça o kadar da sihirli gelmiyor. Yine de zaman zaman parladığı anlar oluyor

    • Bence bu, aşırı arzdan çok bir kaynak tahsisi meselesi. İdeal olarak optimize edilmiş bir kadro yapısına kıyasla geliştirici sayısı fazla mı, evet; ama asıl mesele milyarlarca dolarlık personel giderini nereye verimli biçimde yerleştireceğine karar vermenin zor olması
      Küçük şirketlerde üst düzey liderlik bütünü az çok anladığı için bu daha kolaydır, ama şirket büyüdükçe kötü niyetli aktörler, uydurulmuş ihtiyaçlar ve küçük imparatorluklar kurma eğilimi artar. Büyük şirketler yavaşlar ve buna ücretleri düşürerek ya da daha fazla işten çıkarma yaparak karşılık verir. Yazılımda sistemler çok özelleşmiş olduğundan neyin gerçekten önemli olduğunu anlamak zorlaşır; sorun burada özellikle belirgin görünüyor
    • Sonuçta bu bana basit ekonomi gibi geliyor. ABD’nin büyük teknoloji şirketlerinin parası taşıyor ve herkes S&P 500’e para koyduğu için bu paranın bir yere gitmesi gerekiyor
      Bunu temettü olarak geri vermek artık büyüyemediklerini kabul etmek gibi görüneceğinden şirket satın alıyor, daha fazla insan işe alıyor ya da devasa projelere yatırım yapıyorlar. Metaverse, blokzincir dönüşümü ya da AI-native gibi alanlara milyarlar dökmek de nihayetinde büyüme potansiyeli göstermek için yapılan bir hareket
    • Yazının bağlamında değeri düşük sayılabilir ama merak, kuşku, umut ve kaygı arasındaki denge iyi görünüyor. Yazılım mühendisliği kaynaklarının muazzam bir kısmının geniş anlamda eğlence endüstrisine kilitlenmiş olması ve bunun çok büyük para üretmesine rağmen toplumsal faydasının düşük kalması dikkat çekiyor
      İnsanların, ancak kendi kendini çöküşten koruyacak kadar başarılı olan böylesine büyük bir kaynak yanlış tahsisini durduracak güce sahip olmadıklarını hissetmeleri de yazıyla örtüşüyor. Yapay zekaya genel olarak güçlü biçimde olumlu bakıyorum ama kendi görüşlerime uyan yazılardan çok, böyle yazıları daha yararlı ve ilgi çekici buluyorum. Oy vererek olumlu değişim yaratılabileceği konusunda şüpheliyim; “yenemiyorsan katıl” sözü teoride pratik görünse de gerçekte fazla dar geliyor. Yine de yardımcı teknolojiler, erişilebilirlik olanakları ve kendi çıkarlarım nedeniyle yapay zekayı iyi şekilde benimsemeye çalışıyorum
      Sonuç olarak hedefi kaba çizilmiş bir tür kanunsuz eylem, örneğin Earth Liberation Front tarzı hareketler ortaya çıkarsa şaşırmam ama buna sempati de duymam
    • Messenger gibi bir projede bu kadar çok geliştiriciye ihtiyaç duyulmasının nedeni, onların çalıştığı teknik ve kurumsal çerçevenin aşırı karmaşık ve aksak olması; bu yüzden yeni bir özellik talebi geldiğinde bile geliştirme hızı neredeyse sürünerek ilerliyor
      Mevcut insanları yeniden görevlendirmektense yeni bir geliştirici ekibi atamak daha kolay oluyor; bunun ekip halinde yapılmasının nedeni de, istenen zekâ düzeyine sahip kişiler için uzun vadede çekici işlerin olmaması. Twitter meselesinin ise veri aktarım miktarı ve değeri düşük bir organizasyonda şikâyetleri bastırmadan sistemi ayakta tutmak için kaç kişinin gerektiğiyle ilgili olduğunu düşünüyorum. Sosyal medya şirketlerinde hayatta kalmayı belirleyen durumlar o kadar sık yaşanmadığı için Musk, DevOps dışındaki bölümleri ya da projeleri kaldırabildi
    • Messenger bir miktar fazla personelle çalışıyor olabilir ama “Messenger”ı görüntülü arama, ödeme, oyunlar, işletme sohbet botu entegrasyonları, Uber/Lyft entegrasyonları ve bunların web/iOS/Android/Quest ile birçok ülkedeki karşılıklarını kapsayan bir şemsiye ürün olarak görürseniz, bu tamamen mantıksız sayılmaz. Özellik başına yalnızca 3 mühendis hesaplasanız bile birkaç katı doldurmak çok uzun sürmez
  • İnsanlara çek gönderildiğinde anlamı hobilerde ve toplulukta bulacakları, resim yapacakları, bahçeyle uğraşacakları ve sonunda roman yazacakları gibi bir varsayım var
    Yazara göre ise muhtemelen uyuşturucuya ve alkole saplanıp intihar edeceğimiz için bu başarısız olurdu; ama emekliler için bunun gayet iyi işlediğini görüyoruz. Onlar bu hayatı seviyor. 9’dan 5’e sıkıcı işler yapmak zorunda olmamızın sebebi gerçekten özgürlüğü kaldıramamamız mı, emin değilim

    • O hayatı seven emekliler sadece gerçekten sevenlerdir. Emeklilik yaşındaki birinin çalıştığını ne kadar sık gördünüz? Bunun nedeni her zaman para değildir
      Çocukken Bulgaristanlı bir iş arkadaşıyla çalışmıştım; işi olmayınca aşırı sıkıldığı için haftada 70 saat çalışıyordu ve amacını işten alıyordu. Sürekli çalışmaya alışınca iş amacın kendisi oluyor ve çalışmamak ölüm gibi geliyor. Büyük ebeveynlerimden biri de emekli olduktan sonraki bir yıl içinde kalp krizinden öldü; emekli olmasaydı daha uzun yaşayabileceğine dair çok işaret vardı. Bazı insanlar için özgürlük doğrudan demektir; başka şeylerin tadını çıkaracak özgürlüğe sahip olmak için önce bir amaca ihtiyaç duyarlar
  • Asıl nokta, şirketin maliyetleri kısmak için işçileri işten çıkardıktan sonra müşterilerinin sonuçta başka şirketlerin işçileri olduğunu fark etmesi. Gelir büyümesi durur ve verimlilik yatırımı sayılan AI abonelik ücreti kendi pazarını yok etmeye katkı yapan bir ödeme haline gelir
    En uç noktada bu sorunun nihai çözümü, müşterilerin ve tedarikçilerin tamamen robot olduğu tam bir insan dışı AI ekonomisi ayrılıkçılığına dönüşür. Kamu eğitimine, araştırmaya, sağlığa neden para verilsin? Daha fazla veri merkezi inşa etmek yeterlidir. Ama 1 milyar dolar ve Güney Yarımküre'deki bir sığınak kimseyi kurtarmaz. Böyle insan dışı bir varsayımsal dünyada sermaye bir hendek değildir. Otorite nereden gelir ve korumalara nasıl güvenilebilir? Robot/drone ordusu olsa bile hack'lenirse ne olacak? AI hizalaması başarılı olur da Claude isteği reddederse?
    Fazla müstehcen. Bunun yerine insan onurunu koruyup daha insani bir geleceğe gitmeye çalışmak daha iyi olmaz mı?

    • Gerçek dünyadaki Darwinci mantık bunu zorlaştırabilir. Toplum A ve toplum B de AI geliştirirken yalnızca A insanları korumak için durursa, B geliştirmeye devam eder ve A'yı ekonomik olarak ezip yoksullaştırabilir, hatta doğrudan fethedebilir
      Fiyat ya da kalitede küçük bir üstünlük bile teorik olarak karşı toplumun pazar payının büyük kısmını ele geçirmek için yeterli olabilir. Çözüm bu sorunu bir şekilde ele almak zorunda
    • İnsan onuru için yalvarılmamalı, talep edilmelidir
    • Philip K. Dick'in kısa öyküsü Autofac çok ilgili görünüyor. Amazon'un bunu “Electric Dreams” bölümü yapmış olması gerçekten cüretkârdı
      https://www.imdb.com/title/tt6902176/
    • Amerikalılara ucuz mal üretmek için milyarlarca insanın acı çekmesi “insan onuru” ise, kapitalizmde en baştan beri onur yoktu. Onu daha iyisiyle değiştirmeye çalışabiliriz
    • İnsan onuru kârlı değildir
  • Bu yazı, AI söyleminde eksik kaldığını düşündüğüm birçok şeyi çok iyi ifade etmiş. Özellikle vaat edilen AI geleceğinin sistemik sonuçları, bunun politik ekonomiyle etkileşimi ve “Batı modernitesinin meta-anlatısını” olduğu gibi kabul etmeyen eleştirel inceleme önemli
    Daha da önemlisi, AI devlerinin ekonomiyi yeniden şekillendirmesinin ve sermaye–siyaset geri besleme döngüsünü güçlendirmesinin, AI kârları vaat edildiği gibi gerçekleşmediğinde bile, hatta belki özellikle o zaman, ne kadar zararlı olabileceğini açıkça gösteriyor. Dağınık anti-AI duygular çok fazla ve entelektüeller ortak bir gündem etrafında toplanabilirse bunun siyasi bir harekete dönüşme ihtimali de var

  • Bu şirketler yıl sonunda halka arz olursa, gelir tablosu rakamları ve sürdürülebilirlikleri kamuya açık finansal belgelerle ortaya çıkacak
    Söylentiye göre Anthropic kârlı olabilir ama ölçek sorunlu, OpenAI kârlı değil ve Google mevcut veri merkezleri, kendi silikonları ve operasyon deneyimi sayesinde büyük ölçüde dikey entegre olup düşük maliyetli bir yapıya sahip olabilir. Yine de harcamaları gerekçelendirmesi gerekir. Her çeyrekte rakamları kamuya açık biçimde raporlamak zorunda kalırlarsa, bütün işin gerçekliğe döneceğini düşünüyorum

    • Balon daha tehlikeli biçimde şişmeden önce gerçekliğin araya girmesini umabiliriz, ama Tesla'nın ne kadar yıldır saçma bir fiyat/kazanç oranını koruduğunu da düşünmek gerekir. Büyüme yavaşladıktan ve Asya ile Avrupa'da pazar liderliğini kaybettikten sonra bile rakamlar yükselmeye devam etti
    • Yerel açık AI modelleri yetişmeye başlarsa, ki gerçekten öyle görünüyor, temel modellerin toplum üzerindeki hâkimiyet gücü çok daha kaygan hale gelir
      Bir mühendis bakış açısından ortada bir “ne yapılabilir” sorusu varsa, araştırmada, ajanlarda ya da basit kullanımda fark etmeksizin ibreyi yerel modeller tarafına itmek, nasıl çalıştıklarını anlamak ve uygun olduğunda onları savunmak muhtemelen yatırımın getirisi açısından en etkili şeydir. Böyle durumlar sanılandan daha sık
    • Google kullanıcı deneyimini gerçekten iyileştirmeli. Google Cloud tabanlı Gemini kodlama erişimi fazla hantal
    • Yeni kurallar yürürlüğe girerse, kamuya açık şekilde çeyreklik rakam bildirmek gerekmeyebilir
    • Belirli bir ölçeğin üzerindeki, örneğin toplam harcama açısından büyük olan tüm şirketler bu tür rakamları raporlamalı. Büyük özel şirketlerin halka açık işlem görmüyor diye hiçbir şey raporlamadan ekonomiyi çarpıtması için bir neden yok
  • 1840'ta 9 milyon olan ABD at nüfusunun 1900'de 21 milyona çıkması ve teknolojik değişime bağışıkmış gibi görünmesine rağmen içten yanmalı motorun ardından 60 yıl içinde %88 çökmesi çok ilginç ve ürkütücü
    Bu benzetmeyi harfi harfine alırsak “peki o zaman kim satın alacak?” sorusu doğuyor. İşçileri otomasyonla dışarı itersen bu AI hizmetlerini kime satacaksın? Dünya nüfusu %80-90 azalırsa her şey yeniden fiyatlanır ve ölçek ekonomileri de çok daha küçük bir ölçeğe ihtiyaç duyacağından birdenbire “sürdürülebilir” bir ekonomi ortaya çıkabilir. Bunun plan olduğunu söylemiyorum; at benzetmesini okurken aklıma gelen buydu

    • Bir ölçüde bu zaten çözülmüş bir sorun. Örneğin ABD'de en üst %10'luk haneler harcamaların %50'sini yapıyor, dolayısıyla “atlar” ekonominin büyük bölümlerinde zaten önemini yitirmiş durumda
      Bu, küreselleşme döneminde ABD'li tüketiciler ile az gelişmiş ülkelerdeki işçiler arasındaki ilişkiye benziyor. Tarihsel olarak bu tür yapılar, sürdürülemez siyasi istikrarsızlık yarattıklarında çözülme eğilimindeydi ama artık bunu yönetmenin çok daha fazla yeni yolu var
      https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2026/05/tracki...
    • Muhtemelen şirketten şirkete satış olacak. Ancak tarım gibi doğrudan tüketiciye bakan sektörler gerçekten çökebilir
      Buna karşılık devleti çalıştıran ve silahlandıran sektörler büyüyecektir. İnsan barbarlardan işlem gücünü koruyacak askeri dronların üretimi, teknoloji genişlemesi için nadir toprak elementlerinin madenciliği, kamusal içme suyu ve tarımsal sulama suyunun güç merkezlerini destekleyen sanayi ve imalata yönlendirilmesi, enerji üretimi gibi alanlar büyüyebilir
    • İçinde bulunduğum şirketler son birkaç haftada eşzamanlı olarak “maliyete bakmadan her yere AI kullanalım” yaklaşımından “her yerde kullanalım ama maliyeti azaltmak için token proxy kullanalım” yaklaşımına geçti
    • Peter Thiel çevresinden Curtis Yarvin, 2008'de “üretken olmayan” insanlarla ne yapılacağı hakkında “Muni otobüslerinin çalışmasına yardımcı olması için onları biyodizele çevirelim” diye yazmıştı
      Elbette bunun “sadece şaka” olduğunu ve soykırıma “insani bir alternatif” sunduğunu söylemişti, ama bu insanlar siyaset, teknoloji ve ekonomiyi şekillendiriyor
    • At benzetmesi bana pek ikna edici gelmedi. O atlar tek amaçlı makineler gibi yetiştiriliyor ve besleniyordu. Öz-belirlenimi ve geniş yetenekleri olan insanlarla benzerlikleri, kalplerinin atması dışında, pek yok
  • Bunun olabileceği gerçeği yaygın biçimde biliniyor ve yıllardır konuşuluyor. Asıl mesele ne yapılacağı.
    David Shapiro dahil pek çok kişi, UBI’ye benzer bir AI sonrası ekonomiden söz etti. Hayal, makinelerin ev işlerini yapması ve bizim de resim yapıp müzik yazmamız, atölyemizde güzel ahşap mobilyalar üretmemizdi. Bu hâlâ mümkün olabilir, ama önce kaynakları sorumlu biçimde nasıl paylaştıracağımız sorununu çözmemiz gerekiyor. İnsanlık bunu hiçbir zaman iyi yapamadı. Başkalarının sahip olamadığı kaynaklara erişmek için elimizden geldiğince çok kazanmaya çalışıyoruz ve artık bunun sonucu çoğu zaman yerinde saymak ya da gerilemek oluyor. 20-30 yıl önce ortalama bir insanın harcayabileceği daha çok para varmış gibi geliyor

    • Ne yapılacağı asıl sorun ve bu yazı, toplum olarak önümüzdeki seçenekleri yeterince ele almıyor. Muhtemelen hâlâ beyaz yaka iş kayıplarının geleceğine insanları ikna etmeye çalıştığı için.
      Bunu başlangıç kabul edip önümüzdeki 10 yıl içinde bir Terminator/SkyNet senaryosunu hesaba katmazsak seçenekler var. Token kullanımının vergilendirilmesi, yerel veri merkezi zorunluluğu, AI denetimi zorunluluğu, AI şirketlerinin kamulaştırılması, şirketlerin AI hesaplamasını yurt dışına taşımasını engelleyen Çin tarzı bir ulusal güvenlik duvarı, ikame edilen işçi sayısına göre şirketlerden ücret alınması, şirket içinde insan çalışanlara kıyasla token tüketim oranı zorunluluğu gibi önlemler mümkün. Bu tür tedbirler, hızlı değişimin şokunu yumuşatıp işgücü piyasasına uyum için zaman kazandırabilir
    • Bu yaygın olarak bilinen bir şey değil; ana akım medyada büyük AI şirketlerinin pazarlaması sayesinde genelde marjinal bir teori gibi sunuluyor. Bu yazı iyi yazılmış bir deneme ve tartışmaya katkı sağlıyorsa bu başlı başına iyi
  • Bu sefer neden farklı olsun? Güçlü AI araçları aynı kadroyla daha fazla iş yapılmasını sağlamaz mı? Kaynak varsa, pazardan daha büyük pay almak daha akıllı bir iş yönetimi değil mi?
    Eğer A şirketi mevcut pazar payını koruyup çalışanlarının yarısını işten çıkararak parayı cebine atarsa, B şirketi o çalışanları işe alıp daha üretken bir kadroyla daha güçlü rekabet edemez mi? O zaman B daha fazla pazar payı alır ve daha uzun süre ayakta kalır.
    Doğada boş ekolojik niş yoktur denir. Yani kaynaklar için rekabet edilecek alan varsa, teşvikler nedeniyle orası hızla dolar. Tam anlamıyla kesin değil ama iyi bir sezgisel kural.
    ABD’de bilgi çalışanlarına ödenen toplam ücret yılda yaklaşık 10 trilyon dolar ve Anthropic ile OpenAI’nin topladığı para, henüz harcadıkları değil sadece topladıkları miktar olarak 317 milyar dolar; bu da bilgi emeğine yapılan bir yıllık harcamanın yaklaşık %3’ü. Eğer bir şirket çalışan verimliliğini daha büyük bir katsayıyla artırabiliyorsa, yılda fazladan %3, %5, %10 ödemez mi?

    • Eğer otomatikleşen tek şey programlama olsaydı, bu çok büyük bir mesele olmayabilirdi. Birçok meslek otomatikleşti ve toplum uyum sağladı.
      Buradaki temel kaygı, mevcut AI’nin zekânın kısmi otomasyonunu sunuyor olması. Yatırımcıların ve AI kullanan şirketlerin nihai hedefi, zekânın tamamen otomatikleşmesi; fiziksel emek için de aynı şey geçerli. Onlar 24 saat çalışan 25.000 dolarlık robotlar ve insan ofis çalışanlarının yaptığı işleri daha ucuza yapan AI modelleri istiyor. İkisini de henüz nasıl yapacaklarını bilmiyorlar ama dünyadaki son kuruşa kadar harcayıp deneyecekler.
      Açık konuşmak gerekirse müşteri olarak bize de ihtiyaçları olmayabilir. Robotlar yatları ve malikâneleri doğrudan inşa eder, güvenlik görevlisi işini de üstlenir
    • Mesele, AI’nin çalışanlara yardımcı olmanın ötesine geçip onları tamamen ikame edip edemeyeceğine bağlı. Alex Imas’ın bir podcast’te söylediğini duydum: bir yazılım mühendisi 10 ajan çalıştırıp 10 kat üretken olursa o mühendisin değeri artar ve şirketler daha fazla işe alıp daha fazla ödemek ister.
      Bir süreliğine doğru, ama AI o 10 ajanı bir yazılım mühendisi kadar iyi yönetmeye başladığında ne olacak? Elbette mühendisin, her biri 10 ajan yöneten 10 ajanı yönetmesi hâlinde daha değerli olduğu da söylenebilir, ama sonunda bir sınır geliyor. 1.000 yazılım mühendisinin her birinin 10.000 ajan yönetmesine gerek yok; darboğaz, işleri yeterince hızlı dağıtabilme yeteneğinde ortaya çıkar.
      Mavi yaka emek açısından bakmak daha kolay. Diyelim ki insanların yapabildiği her tür işi yapabilen bir insansı robot 25.000 dolar, yıllık işletme maliyeti birkaç bin dolar ve şarj süresi dışında günde 20 saat çalışıyor. Onun yerini aldığı inşaat işçisi gidip robot inşaat ekibini yönetmez. Zaten bir genel müteahhit vardır ve inşaat, kod yazmak gibi fiziksel kısıtların ötesine ölçeklenemez. Böyle robotlar var olursa nüfusun büyük bir kısmı işsiz kalır. Rakipler de gidip sadece robot kullanır; dolayısıyla onları işe alacak bir rakip de olmaz
    • Sorun “bu sefer farklı” olmasından çok, model şirketlerinin tanıttığı şekilde AI gerçekten insanları ikame ederse birey için toparlanma süresinin fazla uzun olması
    • Verimlilik fazlası diye bir şey olabilir. AI, mevcut işgücünün verimliliğini bugünkü talebin gerektirdiği seviyenin hızla üstüne çıkarabilir.
      Küçük bir kasabada makine atölyesi açtın diye, gelen tüm tamircileri sonsuza kadar istihdam etmek zorunda değilsin. Hizmet talebine uygun optimal bir çalışan sayısı vardır. Tamircilerin verimliliğini ikiye katlayan bir araç birden ortaya çıkarsa, bir sonraki adım tamircilerin yarısını işten çıkarmaktır
    • Serbest piyasanın normalde yapması gerekeni yapacağını varsayıyorsun. Ama mevcut sermaye birikimi, düzenleyici ele geçirme ve toplumsal sistem dengesindeki kalıcı kaymaların yarattığı yapısal piyasa başarısızlıkları da gerçekte çok yaygın.
      Ekonominin genel durumu yol bağımlıdır. Bu yazı, mevcut AI hype döngüsünde biriken ataleti, yeni girenlerin hiç sermayesi olmadığı arzu edilmeyen bir durağan durumun eşiğine bizi itebilecek bir kırılma noktası olarak uyarıyor diye okunabilir
  • Belki de hepimiz, ajanlar istihdam eden kendi şirketimizin CEO’su ya da yönetim kurulu başkanı olabiliriz. Verimliliği ve etkililiği artırmak için en iyi ajanları bulmak bizim işimiz hâline gelebilir