Robotların Yükselişi (Martin Ford, Çeviren: Cem Duran)

Robotların Yükselişi, özünde otomasyonun ve yapay zekanın gelişmesi ile çalışma şekillerimizin nasıl değişebileceğini, bizleri hangi tehlikelerin beklediğini anlatıyor.

Yazar Martin Ford, kendi görüşlerini de yansıtmakta ve bunda da oldukça ikna edici. Anlatımın tek taraflı olduğunu söyleyemem, karşıt olası görüşleri de kullanıyor.

Kartezyen veya X eksen robotların (mavi yaka) işçilerin yerine kullanıldığını çok gördük. Burası işin düz robot kısmı ile gerçekleşti. Bir de bu robotların akıllandığını düşünün. Bu kısımda makina öğrenimi ve yapay zeka devreye giriyor.

Yapay zeka ile beyaz yaka işler de tehdit altına girecek. Önce asistanımız olacaklar, sonrasında bizden öğrendiklerini biz olmadan yapacaklar. Benzer örnekler kitapta sıkça yer alıyor. İnsanlar tabi ihtiyaç olacak ama şimdiki nüfus yüzdesinin çok daha azı yetecek.

Ayrıca temel gelir (ya da vatandaşlık payı) bu gelişimin gösterdiği kaçınılmaz son gibi duruyor. Birkaç ülke bu konuda belli ölçeklerde temel gelir denemeleri yaptı. Kısmen başarılı da. Ancak belli bir kültürü yaşamış tüm nüfusu temel gelir deneyine alınca, temel gelir uygulamasının başarıya ulaşabileceğini düşünüyorum.

Yapay zekanın bizi daha iyi anlayabildiği bir zamanda temel gelir ve benzeri simülasyonların nasıl gerçekleşeceğini merak ediyorum.

Robotların Yükselişi kitabından altını çizdiklerim:

  • İş sırasında yaptığınız her şeyin ayrıntılı bir kaydını inceleyen biri, işinizi yapmayı öğrenebilir mi? Veya bir öğrencinin sınava hazırlanmak için önceden çıkmış soruların çözümlerini çalışması gibi, bir başkası şu ana kadar yapmış olduğunuz görevleri tekrar ederek işinizi yapabilir hale gelebilir mi? Eğer öyleyse, bir algoritmanın günün birinde işinizin çoğunu veya belki de hepsini yapabilmesi yüksek ihtimaldir.

Otomasyon Dalgası

  • Örneğin şu an Amerika(da imalat istihdamı, toplam istihdamın %10’unun bile altında. Dolayısıyla üretim robotlarının artmasının ve üretimin ülkeye geri taşınmasının toplam istihdam pazarı üzerindeki etkisi muhtemelen hafif olacak.
  • Momentum Machines kurucu ortaklarından Alexandros Vardakostas ise şirketin amacını lafı dolandırmadan söylüyor: “Yaptığımız makinenin amacı çalışanları daha verimli hale getirmek değil, tamamen ortadan kaldırmak.”

Bu Sefer İşler Farklı Mı?

  • Ve zamanın dehlizinden bir ses haykırıyor: “Bak ve gör, her şeyi yeni kılarım ben; eski olan yok olup gider.”
  • Lydon B. Johnson “Eğer dosdoğru ileri bakar, gelmekte olanı anlar ve geleceği doğru şekilde planlayarak rotamızı akıllıca çizersek, otomasyon refah yolunda en büyük müttefikimiz olabilir.”
  • Karabarbounis ve Neiman’ın vardığı sonuca göre, emeğin aldığı paydaki bu küresel düşüşün sebebi, “sermaye üreten sektörlerdeki, genelde bilgi teknolojisi ve bilgisayar çağına atfedilen verim artışı.”
  • Ayrıca krizler ekonomiyi sekteye uğrattığında istihdam pazarının toparlanmasının her seferinde biraz daha uzun sürdüğü de açıkça görülüyor Geçici işten çıkarmalar, yerini kalıcı işsiz toparlanmalara bırakıyor.
  • İşsizliğin uzaması, ekonomiyi güçten düşüren ciddi bir problemdir. İşçilerin becerileri zamanla paslanır, cesaretlerini yitirenler çoğalır. Ayrıca pek çok işveren uzun süredir işsiz olanlara karşı doğrudan ayrımcılık uygular; öz geçmişlerine bile göz atmaz.
  • En tepedekilerin arttıkça artan servetleri, bir noktadan sonra demokrasi için bir tehdit haline gelebilir. Fakat yine de çalışan orta sınıf için şu an için en büyük tehlike bu değil. En yakın ve en büyük tehlike, iş fırsatlarının gittikçe azalması.
  • Dört yıllık üniversite eğitimi, artık orta sınıfa dahil olmak için adeta zorunlu sayılıyor.
  • Yeni üniversite mezunlarında da işsizlik az değil. Bazı hesaplara göre, yeni mezunların yarısı aldıkları eğitimi gerektiren işlerde çalışmıyor.
  • Kutuplaşma süreci adım adım hep aynı hızda ilerlemiyor; belli bir döngüye göre ilerliyor. Önce duraklama döneminde rutin işler azalıyor, daha sonra ekonominin toparlanma döneminde, şirketler gelişen teknoloji sayesinde o işçileri geri almadan işleri yürütmenin yollarını keşfediyorlar.
  • Bilgi teknolojisi geliştikçe, emeğin gelirden payı azalmaya başladı.
  • Bilgisayarlar ve makineler artık işçileri daha değerli yapmıyor, işinden ediyordu.
  • 2011’de yapılan bir analize göre, Amerikalıların aldığı mal ve hizmetlerin %82’si ABD’de üretiliyor.
  • Teknoloji sayesinde daha fazla üretiyoruz, ama gittikçe daha az işçiyle üretiyoruz.
  • Ekonomide finans kurumlarının büyüyerek etkilerini arttırmasına yönelik en büyük şikayet, finansal faaliyetlerin rant arayışına yönelik olması. Bir başka deyişle, finans sektörü gerçek bir değer üretmiyor, toplumun refahını arttırmıyor. Yaptığı, ekonominin diğer yerlerindeki karı ve refahı hortumlamak için durmadan yeni yaratıcı yollar bulmak.
  • 2005 ile 2012 arasında bir borsa işlemini gerçekleştirme süresi yaklaşık 10 saniyeden 0,0008 saniyeye düştü.
  • Zeki makinelerin günün birinde ortalama işçilerin kapasitesini aşıp işleri çoğunu yapar hale gelip gelmeyeceğini belirleyecek olan şey, ekonomi tarihinden çıkarılacak dersler değil, geleceğin teknolojisidir.

Bilgi Teknolojisi: Eşi Benzeri Olmayan Bir Yıkıcı Kuvvet

  • Eğer refahın temel lokomotifi inovasyonsa, o zaman belki de gelirlerdeki duraklamanın nedeni teknolojinin çalışan kesime etkisi değil, yeni icatların ve fikirlerin üretilme hızındaki yavaşlıktır. Belki de bilgisayarlar aslında o kadar önemli bir etken değildir; asıl önemli olan geniş tabanlı gelişimin yavaşlığıdır.
  • Katlanarak artışın bir başka deyişle geometrik artışın bir süre sonra yavaşlayarak düzleştiği S şeklindeki gelişim eğrisi, neredeyse tüm teknolojiler için geçerlidir.
  • Eğer günün birinde araştırmacılar bugünün bilgisayar donanımı ile insan beynini tasarım karmaşıklığı seviyesine yaklaşan bir aygıt harmanlayabilirlerse işte o zaman bilgisayar kapasitesinin belki de makine zekasının şahikasına ulaşılabilir.
  • Makinelerin günün birinde insanların büyük bölümünü işsiz bırakacağı görüşünü reddeden ekonomistler, bu görüşlerini ekonomideki en büyük fikirlerden birine dayandırır: karşılaştırmalı üstünlük.
  • Karşılaştırmalı üstünlük teorisine göre diğer insanlara kıyasla in az kötü olduğunuz alanda uzmanlaştığınız sürece iş bulmanız her zaman mümkün olacaktır. Siz böyle yaptığınızda diğerlerine de uzmanlaşma ve daha fazla para kazanma fırsatı vermiş olursunuz.
  • Makineler, özellikle de yazılım uygulamaları, kolayca çoğaltılabilir. Çoğu durumda, klonlanmaları bir insanı işe almaktan ucuza gelir. Zeka kopyalanıp çoğaltılabildiği zaman, fırsat maliyeti kavramı çöker.
  • Uzun kuyruk harika bir şeydir, eğer sahibi sizseniz. Fakat kuyruğun daracık bir aralığını sahipseniz, hikaye çok daha farklıdır. Çünkü kuyruğun dar kısmında yapılan çoğu internet faaliyetinin getirisi anca cep harçlığınızın olması veya anne babanızla birlikte yaşıyor olmanız gerekir. Şurası bir gerçek ki dijital teknolojiler endüstrileri dönüştürdükçe, temel gelir kaynağı sağlayan işler gün be gün azalmaya devam edecek.
  • İşin aslı, işini kaybeden kitleler için cep telefonları, işsizlik kuyruğunda beklerken Angry Birds oynayabilmelerinin ötesinde pek bir imkan sağlamıyor.
  • Gelişimin sürdürülebilmesi için, gelecekteki inovasyonları besleyebilen canlı bir pazara ihtiyaç vardır. Bu da alım gücünün makul bir dağılımını gerektirir.

Beyaz Yakalı İşler de Tehdit Altında

  • Narrative Science gözünü haber sektöründen çok daha fazlasına dikmiş. Quill, genel amaçlı bir analitik öykü yazarı motor olmak üzere tasarlanmış.
  • Eğer Narrative Science’ın iddia ettiği gibi zeki yazılımlar en becerikli insan analistlere rakip olabilecek seviyedeyse, gelecekteki üniversite öğrencileri için bilgiye dayalı işler de sallantıda demektir, özellikle de yeterince hazırlıklı olmayanlar için.
  • Sırf Google’ın sunucuları her gün milyonlarca kullanıcının yaptığı aramalarla ilgili 24 petabayt veriyi işliyor. ( Bir petabayt, bir milyon gigabayta eşittir.)
  • Target, kadınlara hamilelikle ilgili ürünleri o kadar erken bir dönemde önermeye başladı ki, bazı vakalarda kadınlar hamile oldukları haberini henüz aileleriyle bile paylaşmamıştı. 2012.
  • Bu değeri veri dağından kazıp çıkarmanın en etkili yöntemlerinden biri makine öğrenimidir. Bu teknikte bilgisayar kendisine sunulan veriyi öğütür ve keşfettiği istatistiksel ilişkilere göre bir bakıma kendi programını yazar. Makine öğrenimi genelde iki adımdan oluşur: Önce bir algoritma, bilinen verilere göre eğitilir; ardından yeni bilgilere göre benzer problemleri çözmesi istenir.
  • Buradan çıkarmamız gereken en temel ders, veri kümeleri yeterince büyük olduğunda, o verinin içinde depolanmış olan bilginin çoğu zaman en iyi programcıların çabalarını bile geride bırakacağıdır.
  • İşverenler çalışanlarının yaptığı işler ve sosyal etkileşimlerle ilgili her türden ölçümün ve istatistiğin kaydını tuttukça, büyük verinin ve o veriyi kullanmasını bilen zeki algoritmaların gücü de artıyor.
  • Google’ın ilk olarak 2011’de tanıttığı şoförsüz arabaları, veri tabanlı otomasyonun izleyeceği yolla ilgili önemli ipuçları veriyor.
  • Google’ın stratejisini en kaba hatlarıyla şu iki adımda özetleyebiliriz: İlk olarak algoritmanın rutin işlerini yaparken içinde yolunu bulacağı genel bir harita oluşturmak için yığınla geçmiş veriyi oku. Ardından, beklenmedik durumlara ve değişikliklere uyum sağlayabilen, kendi kendine öğrenebilen sistemleri devreye sok. Bu yöntemle bilgiye dayalı pek çok işi güvenli biçimde yapabilecek zeki yazılımlar geliştirilebilir.
  • WorkFusion’ın verdiği rakamlara göre, makine öğrenim algoritmaları süreci daha fazla otomasyona tabi tutmayı öğrendikçe, maliyetler genelde ilk yıl yaklaşık %50, ikinci yıl bir %25 daha düşüyor.
  • Peki karar almakla karar vermek nasıl aynı şey olur? Film karesi dikdörtgendir, apartman daireleri köşeli. Çok bilene saygı duyarız da neden çok bilmişten uzak dururuz? Biriyle aramız yoksa, aramızın açık olduğu anlamına mı gelir. Hastalanan birine şifayı kaptı deriz.
  • Veriler size iki şey arasında bir ilişki (veya korelasyon) olup olmadığını söyleyebilir, ama bu iki şey arasındaki ilişkinin altında yatan sebebi söyleyemez.
  • Londra Üniversitesi’nden yaratıcı bilgisayar profesörü Simon Colton, “The Painting Fool” adında bir yapay zeka programı geliştirmiş. Colton “Buradaki hedef, bir yazılımın da yaratıcı olarak kabul edilip edilmeyeceğini görmek.”.
  • Bazı tahminlere göre, artık borsadaki alım satımların en azından yarısını, belki de %70’ini algoritmalar yapıyor.
  • Bilgiyi işlemeye dayalı olup da fiziksel olarak orada bulunmayı gerektirmeyen (örneğin müşteriyle yüz yüze temas gibi) hemen hemen her iş, yakın gelecekte yurt dışına kaydırılma, daha uzun vade de tam otomasyona tabi tutulma riski altındadır.
  • Hindistan sırf Amerika ve Avrupa’daki işleri elektronik yollardan ele geçirmeye yönelik ulusal bir sektör inşa etti. Çin ise büyüme hızıyla bütün dünyayı imrendirse de, yeni üniversite mezunlarna beyaz yakalı iş yaratmakta her yıl biraz daha fazla zorlanıyor.
  • Zeki bir yazılım sistemiyle birlikte çalışacak olursanız, siz farkında olsanız da olmasanız da muhtemelen günü geldiğine yazılımın sizin yaptıklarınızı da otomatikleştirebilmesi için onu eğitiyor olacaksınız.
  • “İnsanın uzman deneyimini ve algoritmanın gücünü birleştiren mekanizmaların lehine olan deliller gitgide birikiyor. Ve bu yeni mekanizma, insanın rolünü küçültücü, hatta insanlıktan çıkarıcı bir mekanizma olacak.” Süper Sayı İşlemciler – Ian Ayres.
  • İnsan makine işbirliğine dayalı işler var olacak elbet, ama sayıları az ve kısa ömürlü olacak.
  • Yeni mezunlarda işsizlik oranları zirve yapmış durumda. Üniversiteden mezun olup da kahvecide kariyer yapmakta olanlar her yerde karşımıza çıkıyor.
  • Ekonomik Politika Enstitüsü’nün 2013 Nisan’ında yayımladığı bir analize göre, ABD’deki üniversitelerden mühendislik ve bilgisayar bilimi alanlarından yeni mezun olanların ancak yarısı iş bulabiliyor. Çalışmanın sonuç bölümünde belirtildiği gibi, mezun arzı ekonomik talebin çok üzerinde. Şu açıkça görülüyor ki nice insan yüksek öğrenim konusunda her şeyi doğru yapmalarına rağmen geleceğin ekonomisinde tutunamayacaklar.

Yüksek Öğrenimdeki Dönüşüm

  • Thomas Friedman, açık dersleri internette tomurcuklanan küresel yüksek eğitim devrimi diye tanımladı ve dünyanın en büyük sorunlarını çözmek için bir milyar beyni daha devreye sokma potansiyeli taşıdıklarını belirtti.
  • Derslerde yazılanların yarısı, daha ilk dersi bile izlemiyordu. Dersi tamamlama oranları %2 ile %14 arasındaydı. Ayrıca bu derslerden en çok fayda göreceğini düşünülen fakir ve eğitimsiz öğrenciler derslere o kadar ilgi göstermemişti. Derslere yazılanların %80’i, zaten üniversite diploması olan insanlardı.
  • Açık derslerle ilgili bir başka gerçek de, kitlesel eğitim mekanizması olarak uygulamada bu kadar sorun barındırmalarına rağmen, yeterli motivasyonu ve öz disiplini olan öğrenciler için muazzam etkili bir öğrenme yöntemi olmaları.
  • Eğitimin pahalı olmasındaki en önemli faktör, öğrencilerin ve ailelerinin üniversite diplomasına bu bedeli ödemeye istekli olmaları. Üniversite diploması, orta sınıfa dahil olmak için yeterli olmasa da mecburi bir bilet. Pek çok gözlemciye göre yüksek eğitim bir balona dönüşmüş durumda.
  • Harvard ve Stanford gibi okulların bedava dersler veriyor olması bile bu kurumların aslında bilgi verme işinde değil, unvan verme işinde olduklarının bir kanıtı. Fakat seçkin unvanları söz gelimi dijital müzik dosyalarından farklı kılan bir şey var: Unvanlar, sınırlı sayıda üretilen ürünler veya kağıt para gibidir; çok fazla verirseniz değerleri düşer. Bu yüzden en seçkin üniversitelerin unvan vermekte ihtiyatı elden bırakmayacaklarını düşünüyorum.
  • Ayrıca açık derslerin yaygınlaşması ile bilgiye dayalı işlerin yurt dışına kaydırılması arasında doğal bir sinerji oluşabilir. Eğer kitlesel çevrimiçi derslerle üniversite diploması alınabilir hale gelirse, bu yeni tür diplomaların çoğunun gelişmekte olan ülkelerdeki gençlere gitmesi kaçınılmaz gözüküyor.

Sağlık Sistemi

  • Yapay zekanın tıbba en önemli katkılarından biri, gerek teşhis, gerek tedavide potansiyel ölümcül hataları engellemek olabilir.
  • Daha uzak gelecekte, yapay zekanın teşhis koymada çok daha büyük etkileri olabileceğini hayal edebiliriz. Makineler doğru teşhis koyma ve etkili tedavi yöntemi belirlemekte başarı sergilerse, belki doktorların her hastayı her seferinde doğrudan görmesi gerekmeyebilir.
  • Yapay zeka ikinci bir görüş almada da kullanılabilir.
  • Görüntü tarama yazılımı, slaytları hızlıca tarayarak anormal hücrelerin varlığına işaret eden yüzden fazla görsel işareti aynı anda arayabiliyor. Sistem slaytları hastalık barındırma ihtimallerine göre sıralayıp ardından bir insan uzmanın incelemesi için her slaytta on bölge belirliyor. Bu ortaklaşa çalışma çok daha başarılı oluyor ve testlerin işlenme süresi de yarı yarıya azalıyor.
  • Şu ana kadar Japonya’da yaşlı bakımı konusundaki belki de en kayda değer inovasyon, Hibrit Yardımcı Uzuv (HAL) adı verilen vücuda giyilen bir dış iskelet.
  • Tekerlekli sandalyeye mahkum olan bazı yaşlılar, HAL sayesinde ayağa kalkıp yürüyebiliyorlar.
  • HAL aynı zamanda Japonya’nın ekonomi, ticaret ve endüstri bakanlığı tarafından onaylanan ilk yaşlı bakım robotik cihazı.
  • Ocak 2014 itibarıyla ABD’de Büyük Durgunluk yüzünden hala 7,9 milyon istihdam açığı var. Bunun 1,3 milyonu durgunluk sırasında son verilen işler, 6,6 milyonuysa hiç yaratılmayan iş. Bir başka deyişle o 1,8 milyon iş hemen bugün ortaya çıksa bile, gediğin yalnızca çeyreğini doldurmaya yeter.
  • Sağlık hizmetini verenler ve alanlar masaya iki denk olarak oturmaz. Arrow’un dediği gibi, “İki taraf da bu bilgisel eşitsizliğin farkındadır ve ilişkileri bunun çevresinde şekillenir.” Sonuçta büyük bir tıbbi hizmetin yüksek maliyeti, öngörülmezliği ve karmaşıklığı bir tür sigorta modelini mecburi kılar.
  • Alternatif ve belki uygulanabilme ihtimali daha yüksek bir strateji de hizmet fiyatlarını sabitlemektedir. Bu senaryoda devlet, sağlık kuruluşlarının isteyebileceği ücretleri belirler.
  • Bana öyle geliyor ki, herkesin ödeyeceği sabit bir fiyat belirlemektense bir tavan fiyat belirleme yaklaşımı, daha basit olmanın ötesinde, daha kısa vadede tasarruf sağlamaya başlayacaktır.

Geleceğin Teknolojileri ve Endüstrileri

  • Sorun şu ki yaratıcı yıkım süreci, perakende ve yemek hazırlama gibi geleneksel emek yoğun işlere darbe vururken, yeni yaratılacak işler ve endüstriler çok az sayıda insana ihtiyaç duyacaklar. Bir başka deyişle ekonomi, istihdam yaratımının yeni nüfusu iş sahibi yapmakta eksik kalacağı bir kırılma noktasına doğru gidiyor.
  • En gelişmiş yazıcılar onlarca farklı malzeme içeren ürünler basabiliyorlar. İşin belki de en çarpıcı kısmı, bu makinelerin iç içe geçen veya hareket eden parçalar içeren tasarımları da tek bir birimmiş gibi basabilmeleri. Böylece montaja da gerek kalmıyor.
  • Üç boyutlu baskı, kişiye özel tek seferlik ürünleri üretmek için ideal.
  • 2012’de Amerika yollarındaki arabalar ortalama 11 yaşındaydı.
  • Gelecekte ihtiyacınız olduğu anda akıllı telefonunuzdan şoförsüz bir araba çağıracaksınız, o kadar. Arabalar ömürlerinin %90’ını park halinde geçireceklerine çok daha yüksek oranda kullanılacaklar.
  • Araba sizin değilse ve her yolculukta farklı arabaya binecekseniz, modelini ve üretim yılını o kadar umursamazsınız. Araba bir statü göstergesi olmaktan çıkabilir ve otomobil pazarı metalaşabilir.
  • Tarih bize şirketlerin neredeyse daima alıştıkları iş modelini korumayı tercih ettiklerini gösteriyor.
  • İşler buharlaşıp ortalama gelirler yerinde sayarken, ileride nüfusun büyük bir bölümünün ekonominin ürettiği mal ve hizmetleri alamayacak duruma gelme riskini taşıyoruz.

Tüketiciler, Büyümenin Sınırları ve Kriz İhtimali

  • Cynamon ve Fazzari’ye göre, “Büyük durgunluğu tetikleyen şey, artık daha fazla borç alınamayacak noktaya gelinmesi ve bu yüzden tüketimin mecburen düşmesiyle ortaya çıkan finansal kırgınlık”tı.
  • ESPN’in başkanı John Skipper, 2013 Ağustos’unda şirketi için gelecekteki en büyük tehlikenin gelir durgunluğu olduğunu söyledi.
  • Nicel veri bazlı her analiz, kaçınılmaz olarak geçmişte toplanmış veriler üzerinden yapılır.
  • 2009 tarihli, “Ekonomistler nasıl oldu da bu kadar yanıldı?” başlıklı bir makalede, Paul Krugman şöyle yazmıştı: “Bu öngörü başarısızlığı, alanın sorunlarından yalnızca ufak bir tanesidir. Çok daha ciddi bir sorun, pazar ekonomisinde felaketlerin olma ihtimaline karşı ekonomi biliminin genel körlüğüdür.
  • Taksicilerin yerini günün birinde tam otomatik arabalar alabilir. Fakat bu olmadan çok daha önce, teknoloji bu işleri vasıfsızlaştırıp ücretleri aşağı çekebilir.
  • İki ekonomist, eşitsizliğin yüksek olduğu ülkelerde ekonomik büyümelerin daha kısa sürdüğünü fark etmişler. Sayısal olarak ifade edersek, eşitsizliğin %10 azalması, büyüme dönemlerinin %50 daha uzun sürmesine yol açıyor.
  • Tarihte refahın yolu hep gelirlerin fiyatlardan daha hızlı artmasından geçiyor.
  • 2013 tarihli Yeni Cennet filminde zenginler..
  • Büyük çaplı bir ekonomik işsizliğe ve artan gelir eşitsizliğine doğru mu gidiyoruz, yoksa işverenler çalışma yaşında insanlar bulmaya çalışırken maaşlar yükselişe mi geçecek?
  • Gerçekten de Japonya, Polonya ve Rusya gibi nüfusun yaşlanmakta olduğu ülkelerde, uzun vadeli ekonomik durgunluk veya küçülmeyi engellemek kolay olmayacaktır, çünkü nüfus ekonominin büyüklüğünün en önemli belirleyicilerinden biridir.

Süper Zeka ve Tekillik

  • Asıl soru, yeni bir yapay zeka kışı yaşanıp yaşanmayacağı değil; asıl soru gelişmelerin dar yapay zeka ile mi sınırlı kalacağı yoksa yapay genel zekaya da mı sıçrayacağı.
  • 1950’lerde von Neumann şöyle demiştir: “Gittikçe hızlanan gelişmeler, ırkımızın tarihinde benzeri olmayan bir tekillik noktasına doğru ilerlediğimiz izlenimini veriyor. Bu öyle bir nokta ki, sonrasında insan işleri bildiğimiz anlamıyla devam edemeyecek.
  • 1993’te Vernor Vinge, makalesinin başında şöyle yazmıştı: “Otuz yıl içinde insanüstü zeka yaratmak için gerekli teknolojik imkanlara sahip olacağız. Bu olaydan bir süre sonraysa insanlık çağı sona erecek.”
  • Vernor Vinge teknolojik tekilliği de buna benzetiyordu: İnsanlığın geleceğinde sonrasında neler olduğunu göremediğimiz bir kırılma noktası. Tekillikten sonrasını görmeye çalışmak, gök bilimcinin kara deliğin içini görmeye çalışmasından farksızdı.
  • Kurzweil’in tahminlerine göre günün birinde hepimiz makinelerle birleşeceğiz. İnsanlar zekayı kat kat artıran beyin implantlarıyla kendilerini geliştirecekler. Dahası, tekillikten sonra da teknolojiyi anlamak ve kontrol etmek istiyorsak, bu türden bir zihinsel terfi adeta mecburi olacak.
  • Kendini geliştirebilen bir yapay genel zeka sistemi yaratıldığında, sistemin kendisi belki istemese bile, yaratıcıları sistemin kendisini geliştirmesini isteyecektir. Bu açıdan zeka patlaması, sırf biz yapmazsak diğerleri yapacak mantığı yüzünden gerçeğe dönüşebilir.
  • Gerçekten de moleküler imalat teknolojisi otoriter bir rejimin ellerinde bir silaha dönüştürülürse, ütopyadan ziyade distopyada bulabiliriz kendimizi.

Yeni Bir Ekonomik Paradigmaya Doğru

  • Genel olarak ABD üniversite mezunlarının yaklaşık %20’sinin şu an çalıştıkları iş için fazla eğitimli olduğu düşünülüyor. Yeni üniversite mezunlarının ortalama maaşlarıysa on yıldan uzun süredir düşüşte. Avrupada ise mezunların %30’unun şu an çalıştıkları iş için fazla kalifiye olduğu düşünülüyor.
  • Carr’ın Atlantic’teki makalesinde otomasyonun insan becerilerini nasıl aşındırabileceğine ve yeri geldiğinde felakete yol açabileceğine dair anektodlar yer alıyor.
  • Pilot kaninin gittikçe daha otomatik hale gelmesiyle, teknoloji pilotların sırtındaki yükü azalttı ve kaza oranlarını düşürdü. Fakat pilotların uçağı bizzat kullandığı süre de azaldı. Dolayısıyla daha az pratik yapmış oluyorlar ve çok uzun eğitimler sayesinde kazandıkları sezgisel becerileri köreliyor. Carr otomasyon yüzünden benzer bir etkinin ofislerde, fabrikalarda ve diğer iş yerlerinde de yaşanmakta olduğundan endişe ediyor.
  • Bir işletmenin işe aldığı her işçi yan masraflar doğurur. Çalışan sayısı arttıkça, idarecilerinizin ve insan kaynakları çalışanlarınızın sayısı da artar. Ayrıca çalışanların ofise, ekipmana ve otopark yerine ihtiyacı olur. Çalışanlar belirsizliği de artırır. Hastalanırlar, bazen kötü iş çıkarırlar, tatile çıkarlar, arabaları bozulur, istifa ederler ve başlarına daha kala gelmedik bin bir türlü sorun gelir.
  • İşletme sahiplerinin “insanlara ekmek kapısı sunan” insanlar olduğu söylense de, mantığıyla hareket eden işletme sahipleri tüm bu nedenlerden dolayı işi olabildiğince az insanla döndürmeye çalışır.
  • Günümüzde makineler çok temel bir dönüşüm geçiriyorlar: Tarihte hep araç rolündeyken, şimdi otonom işçiler haline geliyorlar. İşin gerçeği şu ki modern uygarlığımızda elde ettiğimiz büyük refahı ve rahatlığı teknolojiye borçluyuz. Bu sürecin altındaki en önemli faktörse insan emeğini kısmak amacıyla daha verimli yöntemler bulma çabamız oldu.
  • Eğitime daha fazla yatırım yapmanın sorunlarımızı çözmeyeceğini kabul ediyorsak ve otomasyonun yükselişini durdurma ricalarının gerçekçi olmadığında hemfikirsek, o zaman geleneksel çözümlerin dışına bakmaya mecburuz. Görüşüme göre en etkili çözüm bir tür temel gelir garantisi olacaktır.
  • Günümüzde her vatandaşa garanti gelir verilmesi önerisi, gelir eşitliği getirmeye yönelik sosyalist bir mekanizma olduğu iddia edilerek eleştirilecektir. Ne var ki Hayek bunu açıkça reddetmişti: “Kendisini ayakta tutacak geliri kazanamayanlar için standart bir mimimum gelir garantisi sunma hedefinin gelir dağılımı adaleti sağlamak gibi tamamen farklı bir amaçla ilişkilendirilmesi talihsizliktir.” Hayek için garanti gelirin eşitlikle veya adaletli dağılımla ilgisi yoktu. Bu yalnızca zorda kalmaya karşı bir sigorta, aynı zamanda toplumun ve ekonominin daha etkili işlemesi için bir yöntemdi.
  • Temel gelir garantisi fikrinin işe yaraması için en önemli şey teşvikleri doğru ayarlamaktır. Amaç herkese bir güvenlik ağı sağlamak olmalıdır, fakat bunu yaparken insanları çalışma fikrinden caydırmamak ve yine ellerinden geldiğince üretken olmalarını sağlayabilmek gerekir. Sağlanan gelir minimal olmalıdır: Geçinmeye yetecek kadar, ama rahat ettirecek kadar değil.
  • Verilere baktığımızda, üniversite diploması almak için hala güçlü bir talep olduğunu görüyoruz. Fakat acı gerçek şu ki bunun sebebi üniversite mezunlarının önlerindeki seçeneklerin daha da zenginleşmesi değil, lise diplomasının artık beş para etmemesi.
  • Teknoloji zamanı üretken kullanmak için yeni fırsatlar yaratıyor. Wikipedia bedava katkı sağlayan sayısız insanın harcadığı milyonlarca saatlik emekle yazıldı.
  • Gerçek dünyada balıkçılar gölün veya denizin aşırı avlanmadan dolayı tükenmekte olduğunu ve geçim kapılarının tehdit altında olduğunu bilseler bile yine her gün balığa çıkarlar, çünkü rakiplerinin de aynı şeyi yapacağını bilirler. Bunun tek çıkış yolu düzenleyici bir otoritenin devreye girip sınırlamalar koymasıdır.
  • Bizim örneğimizde, şirketlerin yakalayabileceği sanal balık miktarını kısıtlamak istemiyoruz. Derdimiz, balıkların tekrar göle atılmasını sağlamak. Garanti gelir bunun için çok etkili bir yöntemdir. Böyle bir gelir satın alma gücünü tekrar dorudan alt ve orta gelirli tüketicilerin eline verir.
  • Sahip olduğumuz tüm bu teknolojik imkanlarda ve ekonomiye can vere tüm kurumlarda her vatandaşın hakkı olduğunu iddia etmek yanlış olmaz. Garanti gelir yerine sık kullanılan bir terim de Vatandaşlık payı’dır ki sanırım herkesin ülkesinin toplam ekonomik zenginliğinde hiç olmazsa minimal bir payı olması gerektiği savını güzel ifade ediyor.
  • Peltzman etkisi ve ekonomik risk alma!
  • Yeni bir iş fikriniz varsa en kötü ihtimalle bir garanti gelirinizin olacağını biliyorsanız, o sırada çalıştığınız güvenli işinizi bırakıp girişimciliğe adım atmayı göze almanız daha kolay olur.
  • Piketty kitabında gelecekte gelir ve varlık eşitsizliğinin artacağını iddia ediyor. Ana tezi, sermaye dönüş oranının genelde ekonomik büyüme hızından yüksek olması, bu yüzden de sermaye sahiplerinin toplan zenginlikteki paylarının kaçınılmaz olarak sürekli büyümesi.
  • Ekonomide emeğin payının gittikçe azalacağını kabul edersek, emekten aldığımız vergiyi azaltıp sermayeden aldığımız vergiyi arttırmamız gerekir.

Bir cevap yazın