Molly Kinder , Xavier de Souza Briggs , Mark Muro ve Sifan Liu/ Ekim 2024
ÖZET:
- Mevcut üretken AI teknolojisi halihazırda çok çeşitli işleri önemli ölçüde bozma potansiyeline sahip. Tüm çalışanların %30’undan fazlasının mesleklerinin görevlerinin en az %50’sinin üretken AI tarafından bozulabileceğini görüyoruz.
- Öncelikli olarak rutin, mavi yakalı işleri etkileyen önceki otomasyon teknolojilerinin aksine, üretken yapay zekanın özellikle orta ve yüksek ücretli mesleklerde farklı bir dizi “bilişsel” ve “rutin olmayan” görevi bozması muhtemeldir.
- Çalışanlar için yüksek risklere rağmen, üretken yapay zekanın getirebileceği potansiyel risklere ve fırsatlara hazırlıklı değiliz.
- Rapor, AI’nın iş ve çalışanlar üzerindeki etkisini proaktif olarak şekillendirmek için stratejiler geliştirmenin önemini vurguluyor. Buna, AI tasarımı ve uygulamasında çalışan katılımını teşvik etmek, sendikalar veya diğer yollarla çalışan sesini artırmak ve çalışanların AI’dan yararlanmasını sağlarken iş kaybı ve eşitsizlik gibi zararları azaltan kamu politikaları geliştirmek dahildir.
ChatGPT-3.5’in 2022’nin sonunda piyasaya sürülmesi dünyanın dikkatini çekti ve üretken yapay zekanın (YZ) metin, video, ses, görüntü ve kod dahil olmak üzere bir dizi insan tarafından üretilmiş içerik üretme konusundaki olağanüstü yeteneğini gösterdi. Bu sürüm ve hemen ardından gelen birçok dikkat çekici atılım, bu hızlı hareket eden üretken YZ teknolojilerinin iş, çalışanlar ve geçim kaynakları için şimdi ve gelecekte, potansiyel olarak çok daha güçlü yeni modeller piyasaya sürüldükçe ne anlama gelebileceği konusunda soruları gündeme getirdi. Birçok ABD’li çalışan endişeli: Pew Araştırma Merkezi anketine göre , çoğu Amerikalı, üretken YZ’nin önümüzdeki yirmi yılda işler üzerinde büyük bir etkisi olacağına inanıyor – çoğunlukla olumsuz.
Ancak bu yaygın olarak paylaşılan endişelere rağmen, üretken AI’nın potansiyel etkilerinin doğası ve ölçeği ve nasıl -veya hatta yanıt verilip verilmeyeceği- konusunda çok az fikir birliği var. Temel sorular cevapsız kalmaya devam ediyor: Çalışanların üretken AI’nın tasarımını ve dağıtımını proaktif olarak şekillendirebilmelerini nasıl sağlayabiliriz? Çalışanların kazanımlarından anlamlı bir şekilde yararlanmasını sağlamak için ne gerekecek? Ve çalışanların mümkün olduğunca zararlardan kaçınması için hangi korumalara ihtiyaç var?
Bu canlandırıcı sorular, bu raporun ve Brookings’te çok çeşitli dış işbirlikçilerle başlattığımız yeni bir çok yıllık çabanın kalbidir . Araştırma, çalışan merkezli hikaye anlatımı ve sektörler arası toplantılar aracılığıyla, kamuoyunun anlayışını geliştirmeyi, politika yapıcıları ve işverenleri bilgilendirmeyi ve çalışanların AI’nın kazanımlarından anlamlı bir şekilde yararlandığı ve mümkün olduğunca zararlarından kaçındığı bir geleceğe yönelik toplumsal tepkimizi şekillendirmeyi amaçlıyoruz.
Bu raporda, üretken yapay zekanın iş ve çalışanlar üzerindeki çıkarlarını çerçevelendiriyoruz ve toplu olarak bu anı karşılamak için yetersiz kaldığımız yollarla ilgili endişelerimizi ana hatlarıyla belirtiyoruz. Ardından, iş gücü piyasasındaki binin üzerinde meslek için görev düzeyinde maruziyeti inceleyen OpenAI’dan ayrıntılı verilerin analizimizden yararlanarak teknoloji ve işler üzerindeki potansiyel etkisi hakkında içgörüler sunuyoruz. Son olarak, proaktif bir yanıt için üç öncelikli alanı ele alıyoruz: işveren uygulamaları, çalışan sesi ve etkisi ve kamu politikası kaldıraçları ve ele alınması gereken acil fırsatların yanı sıra boşlukları da vurguluyoruz. Rapor boyunca, yapay zeka, iş ve çalışanlar hakkındaki bu temel sorularla boğuşmak için politika, iş inovasyonu ve yatırımı, emek, akademik ve düşünce kuruluşu araştırması, sivil toplum ve hayırseverlik gibi farklı disiplinlerden 30’dan fazla uzmanla düzenlediğimiz son Brookings çalıştayından edindiğimiz içgörülerden yararlanıyoruz.
Bu raporun kapsamı, AI’nın çalışanlar üzerindeki etkisiyle ilgili endişelerin tamamından daha sınırlıdır . Çabamızın halihazırda sağlam bir akademik çalışma, özverili uzmanlık ve AI’nın iş kalitesi ve zararlarının (gizlilik, gözetim, algoritmik yönetim, etik ve önyargı dahil) temel yönlerine ilişkin politika ivmesi üzerine inşa edildiğinin bilincinde olarak, birincil odak noktamız, toplumun tepkisinin çok daha az gelişmiş olduğu, özellikle geçim kaynaklarına yönelik riskler olmak üzere, üretken AI’nın ortaya çıkan risklerinden bazılarını ele almaktır.
Tehlikede olan ne?
Çalışanlar için yüksek risklere rağmen, üretken AI’nın getireceği potansiyel risklere ve fırsatlara hazır değiliz. Şimdiye kadar, ABD ve diğer uluslar, çalışanların AI’dan faydalanması ve zararlarından kaçınması için gereken aciliyet, zihinsel modeller, çalışan gücü, politika çözümleri ve iş uygulamalarından yoksundur.
Bugüne kadar, ChatGPT ve benzeri teknolojiler etrafındaki tartışmaların çoğu işten ve çalışanlardan uzak kaldı. Diğer ciddi endişeler tartışmalara hakim oluyor ve ulusal güvenlik, dezenformasyon, gizlilik ve gözetim, fikri mülkiyet, elektrik tüketimi ve aldatmacaya (finansal ve politik dolandırıcılık aracı olarak “derin sahtecilikler” ile özetleniyor) çok daha fazla odaklanılıyor. Dikkat geniş ve hızlı bir şekilde yayılıyor, ancak aynı zamanda dağınık bir şekilde.
Yeterince dikkat çekmeyen şey, AI’nın toplum için değerini iletmek için çok önemli olan işçiler ve işlerinin içeriği ve şartlarıdır. AI’nın iş dünyası ve geçim kaynakları üzerindeki etkilerine dikkat en iyi ihtimalle ikincil olmuştur ve çoğunlukla varsayımdır.
Çalışmalar tartışıldığı ölçüde, AI’nın etkileri hakkındaki konuşmalar uç noktalarda sıkışıp kalmıştır. Bir uçta, teknoloji iyimserleri, cebimizdeki angaryayı ortadan kaldıran AI asistanları, AI destekli bilim insanlarının kanseri tedavi ettiği ve turbo şarjlı üretkenliğin herkes için refah yarattığı bir bolluk ve sınırsız olasılık dünyasını savunuyor. Diğer uçta ise, kıyamet, toplu iş kaybı ve insan istihdamının -veya hatta varoluşunun- bildiğimiz haliyle sonu gibi kapsamlı tahminler yatıyor.
Teknolojik ilerlemelerin gelecekteki yörüngesini tahmin etmek imkansızdır. Gerçekten de, olası AI geleceklerinin yelpazesi son derece geniştir; faydalı yeteneklerde yakın vadeli bir platodan, uzun süredir varsayılan yapay genel zeka (AGI) düzeyinde yeteneklerle sonuçlanan üstel iyileştirmelere kadar, kapsamlı ekonomik ve sosyal sonuçlar.
Güvenilir bir tahminde bulunmak mümkün olmasa da, üretken yapay zeka teknolojilerinin tasarımı ve dağıtımının, onları anlamak ve şekillendirmek için gösterdiğimiz kolektif tepkiden çok daha hızlı ilerlediği açıktır.
Bu karmaşık ve büyüyen zorlukla başa çıkmak için yeterince hazırlıklı değiliz. Kamu politikasını ele alalım: Bugün, AI’nın işe yönelik tehditlerine yönelik politika yanıtlarında çok az partizan savaş hattı olsa da, otomasyon risklerini veya üretken AI’nın işyeri tehditlerini ele alan veya tam tersine, çalışanların AI’nın yeteneklerinden en iyi şekilde yararlanmaları için sorumlu bir şekilde katılımını doğrudan teşvik eden eyalet veya federal düzeyde nispeten az aciliyet, ivme veya somut mevzuat ve düzenleme örneği bulunmaktadır.
İkinci olarak, işçi örgütlenmesi ve gücü (veya bunun eksikliği) AI’nın ekonomide nasıl konuşlandırılacağını şekillendirmede kritik olmaya devam ediyor , ancak bunlar belirsiz ve sınırlı görünüyor. İşçilerin toplu pazarlık yoluyla AI güvencelerini aktif olarak şekillendirdiği birkaç yüksek profilli örnek olmasına rağmen, Hollywood yazarları ve büyük stüdyolar arasındaki geçen yılki çığır açıcı anlaşma gibi , üretken AI’ya en çok maruz kalan endüstriler ve meslekler ile işçilerin önemli sendika gücüne veya işçi örgütlerine, sese ve etkiye başka erişime sahip olduğu sektörler arasında belirgin bir uyumsuzluk olduğunu görüyoruz.
Üçüncüsü, maliyet ve beklenen karlılık hakkındaki yeni sorulara rağmen birçok şirketin teknolojiyi benimsemek için acele etmesiyle, yaygın olarak bildirilen bir “altına hücum” zihniyeti ve AI dağıtımını yönlendiren bir abartı var . Google, Meta ve Microsoft gibi büyük teknoloji şirketleri AI geliştirmeye büyük yatırımlar yaparken, diğer çoğu kuruluş (ister iş, hükümet veya kar amacı gütmeyen sektörde olsun) bu AI araçlarını geliştirmek yerine kullanmaya odaklanacaktır. AI teknolojisinin bu “dağıtıcıları” aynı zamanda işverenlerdir ve çalışanların büyüyen AI dağıtımına bir şekilde uyum sağlaması beklenir. Bu raporda bu tür kuruluşlardan “işveren-dağıtıcılar” olarak bahsediyoruz; AI teknolojilerinin nasıl benimseneceği ve yönetileceği konusunda etkili olacak önemli bir karar alma grubu. Şu anda, şirketlerin iş gücüyle ilgili olarak AI’yı etik bir şekilde nasıl uygulayacaklarına ilişkin çok az kılavuz veya davranış kuralı bulunmaktadır. Aynı zamanda, özellikle halka açık veya halka açılmayı hedefleyen birçok şirket, işgücü maliyetlerinden tasarruf etmek ve verimliliği artırmak için AI’yı benimsemeleri konusunda rakiplerinden ve yatırımcılardan yoğun baskı hissediyor.
Şu anda, şirketlerin AI’yı iş gücüyle ilgili olarak etik olarak nasıl uygulayacaklarına dair birkaç kılavuz veya davranış kuralı bulunmaktadır. Aynı zamanda, özellikle halka açık veya halka açılmayı hedefleyen birçok şirket, işgücü maliyetlerinden tasarruf etmek ve verimliliği artırmak için AI’yı benimsemeleri konusunda rakiplerden ve yatırımcılardan yoğun baskı görmektedir.
Engebeli ürün dağıtımı ve daha geniş belirsizliklere rağmen, çalışanlar için riskler tartışmasız yüksektir. Mevcut yörüngesinde bile, yetenek kazanımlarında dramatik bir hızlanma olmadan, üretken AI teknolojisi hukuk, pazarlama, finans, sağlık hizmetleri, bilgisayar programlama, müşteri hizmetleri, yaratıcı sanatlar, idari destek çalışmaları, eğitim ve medya gibi çeşitli alanlardaki çok çeşitli çalışanları etkilemeye hazırdır. Bazı endüstriler ve meslekler için, bu bozulmanın ilk dalgaları sadece aylar uzakta veya hatta şu anda sessizce devam ediyor. AI destekli bir müşteri hizmetleri temsilcisi veya botuyla etkileşim kurmak -zaten yaygın olan bir şey- bu buzdağının sadece görünen kısmı.
Bu değişiklikler birçok gözlemcinin de vurguladığı gibi hem fırsat hem de risk getiriyor. Bir yandan, üretken AI milyonlarca çalışanın becerilerini tamamlama potansiyeline sahip ve onların daha üretken, yaratıcı, bilgili, verimli ve doğru olmalarını sağlıyor. Öte yandan, işverenler çalışanlarının işlerinin bir kısmını veya tamamını otomatikleştirmeyi seçebilir ve bu da olası iş kayıplarına ve daha önce aranan becerilere olan talebin zayıflamasına yol açabilir. Yazarlar, gazeteciler ve özgün içerik üreten yaratıcılar gibi diğer çalışanlar için, üretken AI telif hakkı ve rıza etrafında rahatsız edici, varoluşsal sorular ortaya koyuyor. AI ayrıca işverenlerin çalışanları izlemesi ve gözetlemesi için güçlü yeni araçlar hayaletini de gündeme getiriyor ve bu da çalışanların özerkliğini , temsilciliğini ve gücünü baltalıyor .
Dolayısıyla, üretken yapay zekanın gelirleri artırma, üretkenliği geliştirme ve yeni olanaklar sunma potansiyeli olduğu kadar, aynı zamanda iş ve hakların bozulması, becerilerin değersizleşmesi ve geçim kaynaklarının güvencesiz hale gelmesi riski de bulunmaktadır.
Ancak gelecek önceden belirlenmiş değildir . Nihayetinde, çalışanların yapay zeka destekli üretkenlik kazanımlarından faydalanıp faydalanmayacağı veya zarar ve güvencesizlik yaşayıp yaşamayacağı, kısmen çalışanların ve diğer paydaşların teknolojinin dağıtımını şekillendirme becerisine ve işverenlerin, teknoloji şirketlerinin, politika yapıcıların, tüketicilerin ve sivil toplumun yaptığı belirli seçimlere bağlıdır. Yüzyıllar öncesine dayanan uzun ve karmaşık bir ekonomik tarihten , sınırsız teknolojik ilerlemenin çalışanlar ve toplumları için daha büyük eşitsizliğe ve kalıcı acıya yol açabileceğini biliyoruz . Teknoloji kader değildir, ancak eylemsizlik kaderdir.
Büyükanne ve büyükbabanızın otomasyonu değil: Üretken yapay zekanın iş ve çalışanlar üzerindeki potansiyel etkisini anlamak:
Üretken AI’nın iş ve çalışanlar üzerindeki olası etkileri nelerdir? Bu bölümde, bu yeni teknolojinin tanımlayıcı özelliklerini kısaca özetliyor ve OpenAI tarafından sağlanan verilerden içgörüler elde ediyoruz. 1.000’den fazla meslekte mevcut ChatGPT-4 teknolojisine yönelik görev maruziyetini inceleyen OpenAI verilerini analiz eden yeni Brookings araştırmasının özet bulgularını ekliyoruz. Veriler, mevcut üretken AI teknolojisinden daha fazla (veya daha az) kesinti görebilecek meslek türlerini belirlemede yön açısından yararlı olarak en iyi şekilde yorumlanabilir. Ancak analiz, belirli etkilere ilişkin kesin tahminler veya kesin hesaplamalar sunmaz ve sunamaz. Metodolojimiz ve bazı sınırlamaları hakkında daha fazla bilgi için lütfen eki inceleyin.
Analizimizin odak noktası: Üretken Yapay Zeka ve onu farklı kılan şey.
2022’nin sonunda ChatGPT-3.5’in piyasaya sürülmesiyle popülerlik kazanan “üretken” AI, geçmişteki bilgisayarlaştırma ve otomasyon biçimlerinden temelde farklı özelliklere ve karmaşık yeteneklere sahip, ilgi çekici bir teknolojik atılımdır. Aracın özelliklerinin özel kombinasyonu onu farklı kılıyor: yeni içerik üretme kapasitesi, göreceli yayılma kolaylığı ve şimdilik endüstriyel bir robot gibi fiziksel bir çalışma aracı olmaktan ziyade çoğunlukla “bedensiz” bir teknoloji olması (ancak makine görüşü ve diğer AI teknolojilerindeki gelişmelerle bu yakında değişebilir).
Üretken AI araçları, bazı temel açılardan, AI modellerinin eğitildiği verilerden tamamen yeni içerikler oluşturma yetenekleri nedeniyle bilgi teknolojileri arasında yenilikçidir. Onları “üretken” yapan şey budur. Bir makine öğrenimi türü olarak üretken AI, görüntü, müzik, metin, ses, video ve kod dahil olmak üzere çok çeşitli yeni içerikler üretebilen bir algoritma olarak çalışır. Teknoloji, modelin daha sonra yeni içerik üretmek için kullandığı istatistiksel kalıpları ve yapıları tespit ederek geniş veri kümeleri üzerinde eğitim alan büyük dil modelleri (LLM’ler) tarafından etkinleştirilir.
Özellikle kritik olan, üretken AI’nın bir akıllı telefondaki otomatik istem özelliğinden farklı olmayan, bir kullanıcının anlık niyeti ve ihtiyacı için yararlı olan yeni “doğal dil” içeriğini tahmin etme ve üretme yeteneğidir; ister yazışma yazmak, ister soruları yanıtlamak, ister bilgisayar kodu üretmek, ister iş planları geliştirmek veya interneti tarayıp ardından eylem için fikirler üretmek olsun. Dall-E 3, Midjourney ve Stable Diffusion gibi gelişmiş üretken AI modelleri, metin girişinden yüksek kaliteli görsel içerik oluşturabilirken, Sora gibi programlar metinden videoya içerikte çarpıcı ilerlemeler kaydetti. Şimdi, hem giriş istemleri hem de üretilen çıktılar için metin, resim, ses ve video gibi farklı veri türlerini birleştirebilen sistemler geliyor.
ChatGPT, 2022’deki lansmanından sadece dört ay sonra aylık 1 milyar ziyarete ulaşarak tarihin en hızlı yayılan teknoloji platformu oldu.
Üretken AI, çoğunlukla her türlü bilgisayar aygıtındaki mevcut web tarayıcıları ve uygulamaları aracılığıyla, nispeten kolay yayılmasıyla da farklıdır. Başka bir deyişle, üretken AI’yı taşıyacak raylar çoğunlukla zaten yerindedir.
Bir ölçüt olarak, Nüfus Sayımı Bürosu, kişisel bilgisayarın 1970’lerin sonlarında piyasaya sürülmesinden sonra her yerde bulunmasının yaklaşık yirmi yıl sürdüğünü bildiriyor . Daha yakın zamanda, akıllı telefonun ABD’de her yerde bulunması, 2007’de ilk iPhone’un piyasaya sürülmesinden sonra altı ila yedi yıl sürdü. Buna karşılık, ChatGPT, Kasım 2022’deki lansmanından sadece dört ay sonra, aylık 1 milyar ziyarete (kullanıcılar için kaba bir vekil) ulaşarak tarihin en hızlı yayılan teknoloji platformu haline geldi.
Tahminler büyük ölçüde farklılık gösterse de, işverenler erken kullanım durumlarını denerken gizlilik, güvenlik ve doğruluk konusunda devam eden endişelerle karşı karşıya kaldıkça, üretken yapay zekanın iş yerinde benimsenmesi bugün hala mütevazı düzeydedir. (Çalışanlar da, bazen gizlice, işverenlerinin kurallarından bağımsız olarak deneyler yapmaktadır.) Ve daha yaygın bir yayılma ancak daha uzun bir zaman diliminde gerçekleşebilse de, yapay zekanın iş yerinde benimsenmesi, aşağıdakiler göz önünde bulundurulduğunda önceki teknoloji biçimlerine göre daha düşük engellerle karşılaşabilir: 1) makine öğrenimi uzmanlığı gerektirmeyen erişilebilir ve kullanıcı dostu arayüzü; ve 2) mütevazı altyapı gereksinimleri.
Son olarak, AI araçları şimdilik fiziksel robotların bir fabrikada malları birleştirmesi veya zemininizi süpürmesinin aksine bedensiz kalmaya devam ediyor. Doğası gereği dijital olan AI araçları, bilgi tabanlı görevlere yönelik olmaya devam ediyor. Ancak bu da değişebilir çünkü LLM’ler maddi nesneler ve sensörleriyle iletişim kurmak üzere tasarlanmıştır.
Üretken yapay zekanın yetenekleri, önceki ‘beceri odaklı’ teknolojilerden belirgin bir kopuşa işaret ediyor.
Üretken AI’nın yetenekleri, önceki işyeri teknolojilerinden bir sapmayı temsil ediyor. Çok sayıda araştırmanın gösterdiği gibi, onlarca yıldır teknoloji “beceri yanlısı” olmuştur : Orta ve bazı düşük ücretli işlerde (manuel muhasebe, üretim ve yemek hazırlama gibi) yaygın olan rutin becerilerin yerini alırken, daha yüksek ücretli işlerde (yönetimsel karar alma, karmaşık analiz ve insan yaratıcılığının kullanımı gibi) tipik olan rutin olmayan becerileri tamamlamıştır.
ChatGPT gibi teknolojiler bu paradigmayı altüst ediyor. Aslında, üretken AI’nın robotikteki teknolojik atılımlar hariç, fiziksel, rutin, mavi yakalı işleri pek fazla bozma olasılığı yok. Bunun yerine, üretken AI, uzmanların birkaç yıl önce bilgisayarların gerçekleştirmesinin imkansız olduğunu düşündüğü programlama, tahmin, yazma, yaratıcılık, empati yansıtma, iletişim ve ikna etme ve analiz gibi rutin olmayan becerileri ve etkileşimli özellikleri taklit etmede mükemmeldir. Bugün üretken AI’ya en fazla maruz kalan endüstrilerin çoğu, birkaç yıl önce otomasyon riskinin en alt sıralarında yer alanlardır.
Zaten, üretken AI teknolojileri, sıklıkla oldukça karmaşık ve hatta bazen insan denetimi olmadan bile çok çeşitli görevleri yerine getirme kapasitesine sahiptir. Teknolojinin insan denetimi olmadan otonom olarak gerçekleştirebileceği yeteneklerden bazıları aşağıdaki kutuda yer alanlardır:
Not: Bu yazıda DeepL tercüme algoritması kullanılmış ve daha sonra revize edilmiştir.
https://www.brookings.edu/collection/workers-and-ai/