Michael Spence /1 Temmuz 2025
Hiçbir şey garanti olmasa da, YZ’nın uygulanmasının önemli üretkenlik kazanımları sağlayacağını beklemek için iyi nedenler var. Ancak gerçekleşse bile, bu kazanımlar otomatik olarak istihdam ve gelirler açısından yaygın olarak paylaşılan faydalara yol açmayacaktır.
MILAN – Günümüzde YZ ile ilgili herhangi bir konuda çok az fikir birliği var. Ancak işletmelerin, yatırımcıların ve analistlerin büyük bir kısmı arasında yerleşmiş görünen bir beklenti, teknolojinin çok çeşitli alanlarda üretkenliği artıracağıdır. Ancak bu kazanımlar gerçekleşse bile, buna değecek mi?
Birçok gözlemci (ben de dahil) yapay zeka destekli üretkenlikte önemli kazanımlar öngörüyor. Başlangıç olarak, giderek artan bir kullanım örneği çalışmaları koleksiyonundan elde edilen ilk kanıtlar bunu gösteriyor. Dahası, yapay zeka işlevselliğinin hızla genişlemesi, yapay zeka modellerini eğitme ve kullanma maliyetlerinin düşmesi ve açık kaynaklı araç ve sistemlerin benimsenmesi göz önüne alındığında, yapay zekanın hemen hemen her sektör ve iş kategorisinde anlamlı şekillerde uygulanabileceği muhtemel görünüyor.
Elbette, YZ’nın etkili bir şekilde uygulanması önceden belirlenmiş bir sonuç değildir ve erişim, yayılma ve öğrenme eğrileri sorunları nedeniyle bir gecede gerçekleşmeyecektir. Ancak bu engellerin üstesinden gelinse bile, YZ destekli üretkenlik kazanımlarının istihdam ve gelirler açısından geniş tabanlı faydalar sağlayacağının garantisi yoktur. Bu, iki alanda ne olacağına bağlıdır: YZ araç takımı ve iş piyasası.
Yapay zeka araç setinin hızla genişlediğini biliyoruz. Ancak eklemelerin çoğu insan yeteneklerini kopyalamaya odaklanırsa – ve böylece insan işçileri değiştirirse – üretkenlik iyileştirmelerine olumsuz dağıtım etkileri eşlik edecektir. Ve yine de, Andreas Haupt ve Erik Brynjolfsson’un yakın zamanda belirttiği gibi , makine öğrenimi sistemleri için mevcut kıyaslamaların önemli bir alt kümesi otomasyona doğru eğilimlidir ve değerlendirmelere insanları dahil eden çok az kişi vardır.
YZ gelişiminin bir “taklit oyunu” haline gelmesini önlemek için Haupt ve Brynjolfsson, geliştirici topluluğuna, insanların ve YZ sistemlerinin görevleri birlikte çözdüğü “centaur değerlendirmelerini” benimsemelerini tavsiye ediyor. Bu, makine öğrenimi gelişimini otomasyondan ziyade artırmaya veya makine-insan işbirliğine kaydıracaktır.
Ancak, YZ’nın faydalarının geniş çapta paylaşıldığından emin olmak için iş piyasasına da bakmalıyız. Amerika Birleşik Devletleri’ni düşünün. Ülkenin çalışanlarının yaklaşık %20’si, uluslararası ticaret yapan imalat (%40) ve hizmetler (%60) sektörlerini içeren ticarete konu olan sektörde istihdam edilmektedir. Geriye kalan çalışanlar -neredeyse %80’i- hükümet, eğitim, misafirperverlik, geleneksel perakende ve inşaat gibi ticarete konu olmayan hizmet sektörlerinde çalışmaktadır .
ABD’nin küresel liderliğinin çöküşü ve bunun ticaret, güvenlik, iş birliği ve gücün geleceği üzerindeki etkileri hakkında uzman yorumlarını okumak için PS Premium’a abone olun .
Üretkenlik ve gelir açısından ticarete konu olan ve olmayan sektörler arasındaki fark son otuz yılda istikrarlı bir şekilde büyüdü. Genel olarak, ticarete konu olan sektörler – çokuluslu işletmeleri yönetmek, yarı iletkenler ve bilgisayarlar tasarlamak ve araştırma ve geliştirme yapmak gibi işleri içerir – daha yüksek ve daha hızlı büyüyen üretkenliğe ve daha yüksek gelir büyümesine sahiptir. Bu nedenle, üretim istihdamı azalıp sonra sabitlense bile çıktı – veya daha doğrusu katma değer – büyümeye devam etti.
Dikkatli olmazsak, YZ ticarete konu olan ve olmayan sektörler arasındaki uçurumu genişletecek ve eşitsizlikte keskin bir artışa yol açacaktır. YZ yalnızca ticarete konu olan ve olmayan sektörlerde değil, aynı zamanda bu sektörlerdeki düşük ve orta gelirli işlerde de etkili bir şekilde uygulanırsa, ekonomi genelinde üretkenlik kazanımlarına ve gelirlerde geniş tabanlı bir artışa yol açabilir. Bu nedenle YZ gelişimini iş ve gelir yelpazesinde artırma ve iş birliğine doğru yönlendirmek için ortak bir çaba gösterilmelidir.
Bu cephede bazı olumlu sinyaller var. ABD Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı, robotların insanların fiziksel yeteneklerini geliştirmesi ve insanların karmaşık, hızla gelişen fiziksel ortamlarda gezinirken robotları kontrol etmesi gibi insan-robot işbirliğine odaklanan yarışmalar düzenledi. Ancak daha fazlası yapılmalı. Hükümetler de dahil olmak üzere yapay zekadaki temel araştırmalar için fonlama, artırma ve işbirliğini vurgulamalı ve özel geliştiriciler için teşvikler getirilmelidir.
Diğer hususlar da YZ gelişimini şekillendirebilir ve şekillendirmelidir. DeepMind’ın AlphaFold’u, son derece emek yoğun ve zaman alıcı bir görevi yerine getirerek önemli verimlilik ve üretkenlik kazanımları sağlar: proteinlerin yapısını amino asit dizilerine göre tahmin etmek. Ancak amacı, insanların yerini almaktan çok biyomedikal bilimin bir alanını ilerletmektir. Bu, insanlara başka şekillerde fayda sağlar.
Bununla birlikte, YZ araç setinin sektörler ve gelir düzeyleri arasında artırma veya iş birliği tabanlı faydalar sunmasını sağlamak en önemli öncelik olmalıdır. Ancak bu tek başına geniş tabanlı refahta önemli bir artışı garanti edemez , çünkü hala genel denge etkileri iş başındadır.
Bunu, birçok rutin, kodlanabilir işin otomatikleştirildiği önceki bir dijital benimseme turunda gördük. Buna, emek yoğun üretim işlerinin dış kaynak kullanımına yol açan küreselleşmeyi de ekleyin ve çok sayıda yerinden edilmiş, genellikle orta sınıf çalışanın, genellikle daha düşük üretkenlik ve gelir seviyelerinde, rutin olmayan işlere geçmekten başka seçeneği kalmadı. Böyle bir geçiş asla sürtünmesiz değildir.
Yaklaşan yapay zeka geçişinde, üretkenlik kazanımları daha düşük maliyetlere ve normal rekabet baskılarıyla birlikte daha düşük fiyatlara yol açacaktır. Ancak bir sektördeki talebin esnekliği birden azsa, işler kaybolacaktır. Elbette, daha yüksek talep esnekliğine sahip diğer sektörler iş ekleyecektir. Ancak insanların sektörler ve iş kategorileri arasında hareketi önemli bir türbülans anlamına gelir. Ve işgücünün pazarlık gücünü zayıflatacak olan talebe göre işgücü arzında geçici bir artış riski vardır.
Birçok kişinin belirttiği gibi, hem gelir hem de beceriler açısından geçiş desteği esastır ve yapay zeka destekli araçlar muhtemelen yeniden eğitim ve beceri ediniminde yardımcı olabilecektir. Aynı zamanda, politika yapıcılar Büyük Buhran’ın ardından yapıldığı gibi işgücü talebi yaratmalıdır.
ABD için bu, bir taşla iki kuş vurma fırsatı sunuyor. Birçok nedenden ötürü , ABD ekonomisi altyapı geliştirme ve yükseltme konusunda geride kaldı. Bu eğilimi tersine çevirmek, iyi işler ve işgücü talebini artıracak ve böylece yaklaşan yapay zeka odaklı geçiş için bir tampon oluşturacaktır.