Yapay zeka, tüm kararları bizim yerimize alarak, seçim yapma yetimizi köreltebilir mi?

İnsanlığın teknoloji kullanımı tarihi, bir karşılıklı evrim (veya birlikte evrim) tarihi olarak süregelmiştir. Rousseau’dan Heidegger’a, Heiddegger’dan Carl Schmitt’e kadar uzanan pek çok filozof; teknolojinin, insanlığın hedeflerine erişebilen, tarafsız bir vasıta olmadığını iddia etmiştir. En temelinden en gelişmiş olanına kadar tüm teknolojik yenilikler, insanların bulundukları çevreyi kontrol altında tutması için kullanılır. Bu sebeple de insanları yeniden şekillendirebilir.[1] Yapay zeka, insanlık için yeni ve etkili bir araçtır ve bu aracın, insanlığı değiştirme gücü bulunmaktadır.

Yazının geliştirilmesi ve sonrasında icat edilen matbaa, tarihin en az hatayla kayda geçirilip bilginin kolaylıkla yayılmasını mümkün kılmıştır. Ama bu, yüzyıllardır süregelen bir gelenek olan hikaye anlatıcılığının sonunu getirmiştir.[2] Her yerde bulunan dijital kameralar ile telefon kameraları, insanların olayları deneyimleme ve algılama açısını değiştirmiştir.[3] Yaygın kullanılan GPS sistemleri, sürücülerin doğru güzergahta gitmesini sağlasa da, bu sistemlere bağlı kalmaları, sürücülerin yön duygularını köreltmiştir.[4]

Yapay zekanın da bundan aşağı kalır bir yanı yoktur. Yapay zeka terimi; katil robotlar, işsizlik ve büyük çaptaki gözetleme devletine ilişkin endişeleri akıllara getirse de, daha derin başka sonuçları da olabilir. Yapay zeka yaşam deneyimini şekillendirirken, insanlığın anlamını nasıl değiştiriyor dersiniz? Bu sorunun merkezinde, özellikle ahlaki anlamları bulunan yargılardan oluşan insanın seçim yapma yeteneği vardır.

Dizginleri Ele mi Alıyor?

Yapay zekanın kullandığı alanlar giderek daha kapsamlı ve gelişmiş hale gelmektedir. Kişinin eski tercihlerine göre hangi dizi ya da filmi izlemek isteyeceğini tahmin etmede, borçlarını ödeyebilme olasılığı açısından geçmiş performans ile diğer göstergelere bakıldığında kime kredi verilebileceğine karar vermede, hileli ticari işlemleri tespit etmede, kötü huylu tümörleri saptamada; geniş çaplı mağaza zincirleri ile devlet okulu bölgelerinin işe alım ve işten kovma kararlarında kullanılmaktadır.[5], [6], [7], [8], [9], [10] Tekerrür olasılığını hesaplamaktan, kolluk kuvvetlerinin ödeneği ile suç şüphelilerinin yüz tanımlamasına kadar pek çok hukuki süreç içerisinde de kullanılmaktadır.[11], [12], [13]

Bu uygulamaların çoğu, nispeten bariz riskler taşımaktadır. Kredi onayı, yüz tanımlama ve işe alım algoritmaları yanlı veri kullanımına işaret edip yanlı modeller oluşturuyorsa, bunlar, mevcut önyargı ve eşitsizlikleri devam ettirme eğilimindedir.[14] Ancak araştırmacılar, temizlenmiş veri ile daha özenli bir modellemenin algoritmik yanlılığı azaltıp imkan dahilinde ortadan kaldıracağına inanıyorlar.[15] Hatta yapay zekanın, insanlara oranla daha adil ve daha az yanlı tahminlerde bulunabilmesi de mümkündür.[16]

Algoritmik yanlılığın en azından teoride çözülebilir bir teknik sorun olduğu durumlarda, yapay zekanın, insanları tanımlayan yetenekleri nasıl değiştirdiği sorusu çok daha önemlidir. Bu soruyu, Massachusetts Üniversitesinin (UMass) Boston’da bulunan Applied Ethics Merkezi’ndeki Artificial Intelligence and Experience projesinin bir parçası olan araştırmacılar, son birkaç yıldır incelemekteler.[17]

Seçim Yeteneğini Yitirmek

Aristotle, nesnel yargı yaratma yeteneğinin, alışkanlık ve pratik yaparak, yani düzenli olarak yapılarak kazanıldığını savunmuştur.[18] Bazı araştırmacılar, gündelik yaşamda karşılaştığımız bağlamlarda “yedek yargıç” görevi gören bu makinelerin ortaya çıkışıyla, insanların kendi başlarına doğru kararlar alma yetisinin köreleceğinden endişe ediyorlar.

İş yerinde yöneticiler, kimin işe alınıp kimin işten kovulacağı, hangi kredilerin onaylanacağı ve polis memurlarının nereye gönderilmesi gerektiği gibi birçok rutin karar vermektedir. Bu alanlar, algoritmik talimatın insan yargısının yerine geçtiği durumlardan biri olup, bu alanlarda nesnel yargılarını geliştirme imkanına sahip olabilecek kişilerin şansını elinden almaktadır.

İnsanların tüketim kültüründe giderek yaygınlaşan aracılar olan öneri motorları, seçimleri kısıtlayıp karşımıza çıkan hoş tesadüfleri en aza indirgemede kullanılabilir. Tüketicilere; sırada ne izlemeleri, ne okumaları, ne yayınlamaları ve nereyi ziyaret etmelerine yönelik algoritmik olarak düzenlenmiş seçimler sunan şirketler, insan zevkini makine zevkine dönüştürmektedir. Bir bakımdan bu yenilik oldukça faydalı sayılabilir. Sonuçta makineler, insanların ne vaktinin ne de enerjisinin yetebileceği ölçüdeki geniş bir yelpaze içerisinde bulunan seçim imkanları sunabilir.

Ancak aynı zamanda bu düzenleme, insanların geleceğini, sadece geçmişteki tercihlerine göre şekillendirilmektedir. Uzmanlar, insanların tercihlerinin yeni ve beklenmedik bir biçimde sadece geçmişleriyle kısıtlı tutulmasının bazı riskler içerebileceğini düşünmekteler. Bu kanımızı, sosyal medyada görebileceğiniz “yankı odası etkisi” genellemesinden anlayabilirsiniz.[19]

Etkili ve öngörüsü yüksek teknolojilerin ortaya çıkışı, temel siyası kurumları da etkileyecek gibi duruyor. Örneğin insan hakları düşüncesi; özgürlüklerinin devlet tarafından güvence altına alınması gereken; insanın görkemli, öngörülemez, kendi kendini yöneten bir tür olduğu fikrinden doğmuştur. İnsanlık ya da en azından insanlığın karar verme yeteneği daha öngörülebilir bir hale gelirse, siyasi kurumlar insan haklarını aynı biçimde korumaya devam eder mi?

Tamamen Öngörülebilir!

Dar ya da zayıf yapay zekanın sıkça rastlanan bir türü olan makine öğrenmesi algoritmaları geliştirilip daha geniş veri setleri ile oluşturuldukça, günlük hayatın daha geniş bölümlerinin tamamen öngörülebilir hale gelmesi mümkündür.[20] Tahminler, her defasında daha iyiye giderek eninde sonunda yaygın deneyimleri daha etkili ve daha keyifli bir hale getirecektir.

Algoritmalar şu an olmasa bile en kısa sürede, sırada hangi diziyi izlemek istediğinizi ve hangi iş adayını işe almanız gerektiğinizi sizden daha iyi bilir konuma gelebilir. İlerde bir gün makineler, insanların sıklıkla sergilediği yanlılıkları içermeyen bir karar verme özelliğine bile sahip olabilir.

Ancak insanların kendilerinde sevdiği ve yaşamlarının anlamına yerleştirdikleri öngörülemezlik kavramının yok olması durumunda insanlık, değerli bir özelliğini kaybediyor olacak. İnsanlar giderek daha öngörülebilir bir hale geldikçe, yapay zekanın her geçen gün yaygınlaştığı bu dünyada yaşayan insanlar, bize giderek daha az benzeyecek.

Kaynaklar ve İleri Okuma

Çeviri Kaynağı: The Conversation | Arşiv Bağlantısı

1- YouTube. How Technology Changes Us | Lecture With Don Ihde And Peter-Paul Verbeek. (16 Ocak 2018). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: YouTube | Arşiv Bağlantısı

2- W. J. Ong. Orality And Literacy 30Th Anniversary Edition. (27 Eylül 2012). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Routledge | Arşiv Bağlantısı

3- T. de Castella. Five Ways The Digital Camera Changed Us. (28 Şubat 2012). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: BBC | Arşiv Bağlantısı

4- R. McKinlay. (2016). Technology: Use Or Lose Our Navigation Skills. Nature News, sf: 573. doi: 10.1038/531573a. | Arşiv Bağlantısı

5- L. Plummer. This Is How Netflix’s Top-Secret Recommendation System Works. (22 Ağustos 2017). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Wired | Arşiv Bağlantısı

6- A. Klein. Credit Denial In The Age Of Ai. (11 Eylül 2019). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Brookings | Arşiv Bağlantısı

7- L. Columbus. Ai Is Predicting The Future Of Online Fraud Detection. (01 Ağustos 2019). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Forbes | Arşiv Bağlantısı

8- N. Savage. (2020). How Ai Is Improving Cancer Diagnostics. Springer Science and Business Media LLC, sf: S14-S16. doi: 10.1038/d41586-020-00847-2. | Arşiv Bağlantısı

9- M. Aspan. A.i. Is Transforming The Job Interview—And Everything After. (20 Ocak 2020). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Fortune | Arşiv Bağlantısı

10- M. Cheng. An Experiment To Find Teachers Who Perform Better And Stay Longer Shows Promising Results. (07 Kasım 2019). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Quartz | Arşiv Bağlantısı

11- M. Zhu. An Algorithmic Jury: Using Artificial Intelligence To Predict Recidivism Rates. (15 Mayıs 2020). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Yale Scientific | Arşiv Bağlantısı

12- E. Baron. Predictive Policing Using Ai Tested By Bay Area Cops. (11 Mart 2019). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Government Technology | Arşiv Bağlantısı

13- S. Ovide. A Case For Banning Facial Recognition. (09 Haziran 2020). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: The New York Times | Arşiv Bağlantısı

14- K. Hao. This Is How Ai Bias Really Happens—And Why It’s So Hard To Fix. (04 Şubat 2019). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: MIT Technology Review | Arşiv Bağlantısı

15- R. Courtland. Bias Detectives: The Researchers Striving To Make Algorithms Fair. (20 Haziran 2018). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Nature | Arşiv Bağlantısı

16- S. Townson. Ai Can Make Bank Loans More Fair. (06 Kasım 2020). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Harvard Business Review | Arşiv Bağlantısı

17- University of Massachusetts Boston. Applied Ethics Center. (10 Mart 2021). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: University of Massachusetts Boston | Arşiv Bağlantısı

18- R. Kraut. Aristotle’s Ethics. (15 Haziran 2018). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı

19- C. T. Nguyen. The Problem Of Living Inside Echo Chambers. (11 Eylül 2019). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: The Conversation | Arşiv Bağlantısı

20- EITC. Narrow Ai. (10 Mart 2021). Alındığı Tarih: 10 Mart 2021. Alındığı Yer: EITC | Arşiv Bağlantısı

ViaEvrim Ağacı
KAYNAKtheconversation.com

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here