Erkan SakaGeçtiğimiz günlerde Google’ın yapay zeka özetlerinin (halüsinasyonlarının) yasal sorumluluğunu konuştuğumuz dijital ekosistemde, işin bir de finansal boyutu var. Ancak yapay zeka furyasının ekonomik gerçekliği o kadar gerçeküstü bir boyuta ulaştı ki, durumu finansal dergilerden ziyade mizah dergileri daha iyi açıklıyor.
Kült mizah ve edebiyat platformu McSweeney’s’te Andrew Singleton imzasıyla yayınlanan “AI Economics for Dummies” (Yeni Başlayanlar İçin Yapay Zeka Ekonomisi) başlıklı hiciv, Silikon Vadisi’nin trilyon dolarlık yapay zeka balonunun altındaki mantıksızlığı kusursuz bir şekilde özetliyor.
Zararına Büyüme ve “Üzüm” Ekonomisi
McSweeney’s makalesi, yapay zeka şirketlerinin (özellikle dev dil modellerini eğiten teknoloji devlerinin) içinden çıkılamaz finansal modellerini kısa hikayelerle tiye alıyor. Parçadaki en çarpıcı örneklerden biri, teknoloji dünyasındaki “Yıllık Yinelenen Gelir” (ARR) saplantısını ve milyarlarca dolarlık yatırımları şu “üzüm” metaforuyla anlatıyor:
“Alex’in bir üzüm tanesi elde etmesinin maliyeti 2 milyar dolardır. Alex, Mike’a önümüzdeki 12 ay boyunca her ay bir üzümü, tanesi 1 milyar dolardan satmayı teklif eder ve 12 milyar doların tamamını peşin ister. İlk ayın üzümünü teslim eder. Kâğıt üzerinde Alex bu ay 10 milyar dolar kâr etmiş gibi görünür; Yıllık Yinelenen Geliri (ARR) 120 milyar dolardır ve kârı sonsuz bir hızla artış trendindedir. Wall Street Journal’ın ekonomi editörü, Alex’in evine taşınıp gönüllü olarak ayak taburesi olur ve muhasebe defterlerine bakma gereği bile duymaz.”
Bu absürt hikaye aslında şu anki YZ endüstrisinin temel açmazını (unit economics problemini) gösteriyor: Çip maliyetleri (Nvidia GPU’ları), devasa enerji tüketimi ve bitmek bilmeyen veri işleme (inference) masrafları göz önüne alındığında, bugün bize sunulan çoğu YZ hizmeti aslında astronomik zararlarla çalışıyor. Amaç, rakipsiz bir platform tekeline dönüşene kadar risk sermayesi (VC) parasıyla illüzyonu sürdürmek.
“Sürücüsüz Katırlar” ve Verimlilik Yanılgısı
SosyalKafa’da sıkça tartıştığımız algoritmik otomasyon ve insan emeğinin görünmezleşmesi konuları, makalenin “Benjamin’in Tarlası” hikayesinde harika bir şekilde ete kemiğe bürünüyor. Hikaye, yapay zekayı bir “mucizevi verimlilik hapı” olarak görüp kitlesel işten çıkarmalara giden kurumsal aklı hedef alıyor:
“Benjamin’in 100 kişinin çalıştığı bir tarlası var. Bir gün bir katır alır ve katırı kullanan işçinin verimliliği %10 artar. Bunun üzerine Benjamin, %1000 verimlilik artışı bekleyerek geri kalan 99 işçisini kovar ve 99 yeni katır alır. Ancak ‘sürücüsüz katırlar’ tarlaya 50 milyon dolardan fazla zarar verir. Kalan tek işçi ise tarlayı sürmek yerine tüm vaktini katır pisliklerini temizleyerek geçirmek zorundadır. Goldman Sachs, Benjamin’in dehası karşısında büyülenir ve lobisine onun adına her cuma kurban adanan bir sunak inşa eder.”
Bugün Generative AI (Üretken Yapay Zeka) araçları kod yazımı veya metin üretiminde bir asistans (katır) sağladığında, şirket yöneticileri tüm iş gücünü bu otonom olmayan sistemlere devredip milyarlarca dolar kâr edebileceklerini sanıyorlar. Sonuç? “Sürücüsüz katırların” yarattığı dijital felaketler, telif krizleri, halüsinasyonlar ve tüm bu hataları “prompt” girerek düzeltmek için sürekli “pislik temizleyen” tükenmiş ve değersizleştirilmiş bir insan işgücü (ghost workers).
Trilyon Dolarlık Kumar
Microsoft’un kendi kullanım koşullarına “Copilot sadece eğlence amaçlıdır” yazdığı, Google’ın Alman mahkemesinde “Yapay zekaya zaten güvenilmemesi gerektiğini herkes biliyor” diye savunma yaptığı bir dönemdeyiz. Ancak teknoloji endüstrisi, işe yarayıp yaramadığını umursamadığı bir ürüne trilyonlarca dolar bahis oynamaya devam ediyor.
Hacker News platformundaki yazılımcı topluluklarının da altını çizdiği gibi; McSweeney’s’in bu hicvi, piyasadaki çoğu ciddi ekonomi bülteninden daha isabetli bir sektör analizi sunuyor. Çünkü ne modeli eğitmek (training) ne de onu çalıştırmak (inference) sandığımız kadar ucuzlamayacak. Sistem ne kadar çok kullanılırsa, ekosisteme o kadar çok “kan kurban edilmesi” gerekecek.
Serhatcan Yurdam
