Prof. JP Singh / George Mason Üniversitesi /Ekim 2024 /OECD.AI/GPAI
Yapay zeka hakkında büyük açıklamalar her gün ortaya çıkıyor: YZ otokratlar üretecek ve demokrasileri yıkacak . Algoritmalar işçilerin yerini alıyor ve refaha yol açmıyor . Veri akışları hükümetlerden insan hakları aktivistlerine kadar endişe verici bir endişe kaynağı olmaya devam ediyor. YZ’nın dördüncü sanayi devrimi olduğunu ve politikamızı, ekonomimizi ve toplumumuzu olumlu yönde dönüştürdüğünü söyleyen iyimser açıklamalar da var .
Akademik araştırmalar, YZ’nın etkisine dair üst düzey içgörüler denizinde yukarıdaki beyanlara deneysel olarak temellendirilmiş yanıtlar sağlayabilir. Meslektaşlarım ve ben, bulguları kanıta dayalı olan önemli çalışmalar yürütüyoruz. Bu beyanlardan bazılarını doğrularken diğerlerine ayıklatıcı karşıt noktalar sağlıyorlar.
George Mason Üniversitesi’nde liderliğini yaptığım disiplinler arası YZ araştırmacılarından oluşan büyük ekip, YZ’yı kullanarak dünya çapındaki hükümetlerin YZ ile ilgili politikalarını ve düzenlemelerini evrimleştikçe inceliyor.
YZ yönetiminde bölgesel farklılıklar buluyoruz ve bunları çoğulcu veya otokratik sistemler, gelişmiş devletler ve gelişmekte olan ülkelerdekiler olarak ayırıyoruz. Günümüzde YZ’daki en büyük sorunlardan bazılarına yönelik giderek daha ayrıntılı yaklaşımlar görüyoruz: ekonomi, işgücü geliştirme, sözleşmeler ve sorumluluk, veri akışları, ulaşım ve sağlık.
Daha spesifik olarak, küresel YZ politikaları ve düzenlemelerine yerleştirilen değerlerin ve önceliklerin dünya çapında nasıl evrildiğiyle ilgileniyoruz. Ekibimiz, sosyal bilimlerden siyasi ekonomi, güvenlik ve etik analistleri ile bilgisayar bilimlerinden makine öğrenimi ve doğal dil işleme uzmanlarını içeriyor.
Projemizin ilk aşaması, OECD’nin AI politika havuzunda bulunan yetmişten fazla ülkedeki ulusal AI politikalarına odaklanıyor ve bu havuz, öncelikle politika yapıcılar ve araştırmacılar için bir araç olarak geliştirildi. İşte International Studies Quarterly’de yayınlanacak olan raporumuzdan ve küresel altyapılar raporunda yayınlananlardan bazı önemli noktalar :
Aynı parçaların birçok sonuç ürettiği yapay zeka gardırobu:
2022’de ulusal YZ politika altyapılarını anlamak için ortak unsurların değişken karışımını ifade etmek için ‘AI Gardırobu’ ifadesini ortaya attık. Bireysel ulusal YZ politikaları benzer öğeleri birleştirir, ancak gardırop her bağlamda farklı görünür.
Yapay zeka gardırobu, araştırma yetenekleri, işgücü geliştirme, veri düzenleme politikaları ve uluslararası iş birliği gibi makro sorunlardan oluşur. Amerika Birleşik Devletleri, AB, Çin, Japonya ve Kore gibi liderler yüksek temel araştırma yetenekleri sergilerken, gelişmekte olan ülkeler teknoloji merkezlerini teşvik eden yaklaşımları benimseyebilir.
Makro olanlarda da kesişen sorunlar buluyoruz, bunlara start-up’lar için öncelikler, tek boynuzlu atları teşvik etme ve tarım, üretim ve hizmet yeteneklerinin karışımı dahildir.
Gelişmiş ülkeler, mahsul desenlerini izlemek için mahsul sensörlerini ve bilgisayarlı görüş teknolojilerini yaygın olarak kullanıyor. Buna karşılık, gelişmekte olan dünya, mahsullerdeki hastalıkların erken salgınlarını tespit etmek için bunları kullanmaya yeni başlıyor.
Tanıdık kümeler ve bölgeler benzer yapay zeka politikaları etrafında bir araya geliyor:
Ulusal düzeydeki yapay zeka politikalarının büyük ‘kurumlarına’ ilişkin analizimiz, bir ülkenin yapay zekaya yönelik genel yönelimini ve sıklıkla birbirlerine karşı nasıl bir duruş sergilediklerini ortaya koyuyor; örneğin, ABD ve Çin’in yapay zeka yarışında kendilerini öncü olarak ilan etmeleri gibi.
Amerika Birleşik Devletleri, Çin, Almanya, Japonya ve Güney Kore gibi yargı bölgelerinde, temel bilim yeteneklerini vurgulayan farklı konular buluyoruz. Amerika Birleşik Devletleri, Almanya, Japonya ve Güney Kore gibi çoğulcu devletlerde, bilime vurgu, politika yapımında toplumsal gruplar ve paydaşlarla diyaloglar ve istişareler gibi süreçlerle birlikte gelir. Ancak Çin’de, yapay zeka politikası çoğunlukla bilim, ekonomik ve güvenlik avantajları ve iş gücü yeteneğini ele alır.
Ayrıca eLDA algoritmalarımızla sezgisel olarak mantıklı bölgesel kümeler belirledik: İbero-Amerikan Kümesi, AB kümesi, Doğu Asya devletleri kümesi ve İngiliz Milletler Topluluğu ve İngilizce konuşan küme. Bu kümelerin farklı ekonomik gelişme, toplumsal katılım ve veri düzenleme öncelikleri seviyeleri var. Ancak ‘sömürge sonrası bağlantı’ sürprizleri de var. İspanya ve Portekiz, Latin Amerika ile kümeleniyor ve AB ile kesişen konuları içeriyor. Başka bir sömürge sonrası bağlantı, İngiltere ve İngiliz Milletler Topluluğu etki kümesinde bulunuyor. Devletlerin birbirlerinden öğrendiklerini ve sömürge ve dil bağlarının bu durumda hala önemli olduğunu varsayıyoruz. Örneğin, İspanyol ulusal planının geniş hedeflere (İspanyolcada ejes) vurgu yapması bazı Latin Amerika planlarında ele alınıyor. 2023’te yapay zekaya odaklanan Foro Globo’da sunum yaparken konferansta birkaç İspanyol yetkili ve Karayip ve Latin Amerika devletinden temsilciler gördük. Bu, ağ tabanlı öğrenmenin planlarda kümelenmeye katkıda bulunabileceği anlamına geliyor.
Gelişmiş yapay zeka yeteneklerine sahip ülkeler daha fazla konuya odaklanıyor:
Ulusal planlar genellikle diğer eyaletlere veya yerel seçmenlere ulaşılabilir veya ulaşılabilir olmayabilecek şeyleri işaret eden geniş, beyan niteliğinde vizyonlar ortaya koyar. Bu nedenle, ulusal planlarla birlikte, veri koruma müdürlükleri ve teknoloji standartları kuruluşları gibi ulusal bakanlıklar, departmanlar, komisyonlar ve düzenleyici kurumların politikalarını ve raporlarını inceledik. Her ülkeden daha fazla plan olması, politika derinliklerini ve tutarlılıkları ortaya çıkarır.
Sonuçlar beklediğimiz gibi değil, ancak mantıklı. Daha geniş bir konu yelpazesini kapsayan belgeler bulacağımızı düşünmüştük. Bunun yerine, tüm ülkelerin yaklaşık dörtte üçünün üç konuya odaklandığını gördük: temel altyapısal tedarik (dijitalleştirme, deneme alanları, işgücü geliştirme, toplumsal ve emek sorunları), düzenleme ve sözleşmeler.
Yapay zeka yarışında önde gelen ülkeler daha belirgin ileri düzey konulara, düzenleyici kurumlar ve tasarımda daha büyük farklılaşmaya ve daha büyük bilim yeteneklerine sahiptir. Bu ülkeler, yüksek temel bilim ve inovasyon kapasiteleriyle dikkat çeken Amerika Birleşik Devletleri, Çin, Almanya, Japonya ve Güney Kore’dir. Avrupa Birliği, düzenleyici politikalarıyla öne çıkmaktadır.
İleri hükümetler arasında öncelikli konular:
Ayrıca, hükümetler genelinde hangi konuların önemli olduğunu görmek için ulusal planları dikkate almadan tüm belgelerde eLDA algoritmasını çalıştırdık. Örneklemimiz, ulusal YZ stratejilerinin ötesine geçen departman veya organizasyon planlarına sahip 38 ülkeyi içeriyordu.
eLDA algoritmaları beş konu üretti. Aşağıdaki tablo bu konuları ve ilgili belgelere sahip ülke sayısını göstermektedir.
eLDA modellemesindeki Hellinger mesafesi , konular arasındaki korelasyonları sağlar. Ekonomi ve eğitim konuları oldukça ilişkilidir. Benzer şekilde, veri, düzenlemeler, sözleşmeler ve yükümlülükler konuları da ilişkilidir. Bu korelasyonlar, gelecekteki politika yapıcılarına ekonomik ve düzenleyici sistemleri için öncelikleri düzenleme konusunda rehberlik eder.
Örneğin, eğitim ve işgücü geliştirme konularında Çince belgelerin baskın olduğunu gördük.
Ayrıca, sağlık konusu hakkında pek fazla belge olmamasına rağmen belirgin bir ulaşım konusunun öne çıktığını bulduk. Bu, çeşitli ulusal bağlamlardaki sağlık YZ planlarının medya abartısının ima ettiği kadar gelişmiş olmadığını gösteriyor. Ayrıca, veri yönetimi konusunun birçok üst düzey sağlık ve YZ endişesini içermesi de mümkün olabilir.
Yenilik, çeşitli ülke profillerinde ve yönetim yaklaşımlarında mevcuttur:
Ülkeler, genellikle belirli sektörler veya düzenleyici konularla ilgilenen bakanlıklar, departmanlar ve komisyonlardan gelen ‘ulusal altı’ belgelerle desteklenen ulusal stratejiler sunar. Ulusal düzeyde, stratejiler çeşitli şekillerde inovasyon içerir ve burada üç örnek sunuyoruz.
Öncelikle, daha gelişmiş ülkeler temel bilime ve algoritmalar ile uygulamalarda yüksek düzeyde inovasyona vurgu yaptı. İnovasyonu demokrasilerle ilişkilendiren yaygın bilgeliğin aksine, ABD gibi çoğulcu ülkelerin ve Çin gibi otokrasilerin her ikisinin de yüksek düzeyde inovasyona sahip olduğunu görüyoruz. Aynı zamanda, inovasyon odağı AB stratejisinde biraz sönüktür. Aşağıdaki şekilde, ulusal düzeyde ABD, Çin ve Japonya için konu içinde bilim, mühendislik ve teknoloji yeteneklerine dair birçok referans bulunmaktadır; AB için daha önce çoğunlukla politika ve düzenleyici LDA tarafından oluşturulan kelime bulutuyla karşılaştırıldığında. Tüm ‘alt-ulusal’ planlar dahil edildiğinde, ABD, Japonya ve Çin planları artık aynı konuya girmiyor; ilk ikisi çoğulcu politika yapım süreçlerini sergilemeye doğru ilerliyor.
İkinci olarak, AB düzenlemeleri sıklıkla yeniliği engellediği için eleştiriliyor. Ancak Estonya ve Çekya gibi bireysel üye devletler, devlet büyüklüğü ve öncelik belirleme hakkında bir şeyler söyleyebilecek yüksek düzeyde yenilikle bir karşıt nokta sunuyor.
Üçüncüsü, diğer eyaletler de benzersiz yetenekler ve fırsatlar sergiliyor. Hindistan, orta düzey eyaletlerde inovasyon için bir “garaj” çözüm sağlayıcısı olmayı vaat ediyor. Hükümet tarafından desteklenen ülkenin India Stack’i , ulusal düzeyde bir veri setini, ulusal bir start-up devrimini teşvik eden bir uygulama ve ödeme arayüzüyle birleştirerek dikkat çekti. Aynı zamanda, India Stack veri gizliliği ve yönetimi konusunda endişeler dile getiriyor.
Bu örnekler inovasyonun herhangi bir ülkede gerçekleşebileceğini ve belirli bir siyasi sistemle veya ekonomik kalkınma aşamasıyla sınırlı olmadığını göstermektedir.
Genel olarak, en yaygın beş konu üzerindeki araştırmamız, politika yapıcılar ve akademisyenler için faydalı olabilecek kalıpları ve ayrıntıları vurgulamaktadır. Bugün, YZpolitikalarını incelemek için hesaplamalı YZ kullanımımız benzersizdir. Araştırmamızın bir sonraki aşaması, LDA ve LLM’lerle günlük ve dönüştürücü soruları ele alacaktır. Ayrıca OECD ve BM gibi uluslararası kuruluşların ulusal stratejiler üzerindeki etkilerini incelemekle de çok ilgileniyoruz.
Diğer devrim niteliğindeki teknolojiler gibi, AI da dönüşüm getiriyor:
Geriye dönüp baktığımızda, demiryolları ve telgraflar kendimizi anlama biçimimizi değiştirdi: Sanayi Devrimi işimize ve özel hayatımıza yeni bir anlam kazandırdı. Başlangıçta lokomotif, hayatımızda lokomotif veya çıldırtıcı bir etki olarak görülüyordu. Demiryolları standartlaştırılmış zaman dilimleri istediğinde, yerel saati belirleyen Amerika Birleşik Devletleri’ndeki kiliseler, makinelerin Tanrı’nın zamanının yerini aldığını kınadı. İnsanların hayatlarında ne sevgi ne de Tanrı öldü, ancak yeniden tanımlanmış olabilirler. Araştırmamız, dünya çapında binlerce sayfalık yapay zeka politika metinlerinin, ulusal planlar arasında kesişimler ve ayrımlar sağlayan “dolaşık anlatılar” sunduğunu savunuyor. Bu tür altyapısal dolambaçlardan büyük sonuçların bir analizini doğrulamak, geçersiz kılmak veya hatta oluşturmak her zaman zordur, John Maynard Keynes’in uzun vadede hepimizin ölü olacağı yönündeki iyi bilinen özdeyişini tekrarlamak dışında.
Not: Bu yazının tercümesinde DeepL algoritması kullanılmış ve sonradan revize edilmiştir.