Yapay Zekânın Sakar Kardeşi: Yapay Aymazlık

Yapay Zekâ mı yoksa “Yapay Aymazlık” mı? Acele etmeyelim, şimdilik buna elektronik iletişim sistemleri diyelim. Bunların nasıl gelişip evirildiğini, nereden başlamamız gerektiğini, şöyle hızlı bir zaman tüneline girerek daha iyi anlayabiliriz. 

1950'li ve 60'lı yıllarda, bilgisayar denilen devasa elektrikli laboratuvarlar, büyük miktarlarda enerji tüketerek ancak 4 işlem yapabiliyorlardı; Pi sayısını hesaplayabilenler zamanın ilerisinde sayılıyordu. 1970'lerde pilli hesap makineleri, 1980'lere geldiğimizdeyse basit PC'ler ya da oyun bilgisayarları evlerimize girmeye başlamıştı. 1990'ların ortalarında internet sistemiyle bu bilgisayarların ortak bir ağa bağlanmasını, 2000'li yıllarda yaygınlaşmaya başlayan cep telefonlarını ve 2010'lardan sonra hayatımıza giren akıllı telefonlar sayesinde bu mecralardaki dijital ayak izlerimizin belirginleştiğini, BIG DATA'nın oluşmaya başladığını söyleyebiliriz.

Cep telefonlarımızı ele alalım: Her gün 10 – 15 farklı marka ya da gruptan düzenli olarak yeni ürün, indirim, kampanya, reklam duyuruları alırız. Bilgisayarımızı açtığımızda da benzer bir şekilde e-mail kullanıcı kimliğimize dayalı olarak pop-up reklamlarla karşılaşırız. Daha önce ne araştırdıysak sistem bizi o şekilde hatırlar. Diyelim ki bir kışlık bot; yaz gelmiş, sistem hala aynı botu tanıtıyor “İndirim var, kaçırmayın!”.  Ya da bir kol saati, çoktan satın aldığımız. Veyahut çok uzak bir ülkedeki balayı oteli- insan ne sıklıkta gider? Nadiren de “Bir hata oluştu, istediğiniz reklama şu anda ulaşılamıyor”; reklamı biz özel olarak talep etmişiz gibi.   

Buraya kadar aktardıklarım, bu elektronik sistemlerin tek yönlü iletişim fonksiyonlarından ibaret, sadece duyuru amaçlı. BIG DATA veri ambarı, cep telefonu ve internet ayak izlerimizi biriktirip bir çuvala dolduruyor, sonra da bizleri belli klasörlere yerleştirip müşteri olarak tanımlıyor; otel müşterisi, ayakkabı müşterisi, hamburger müşterisi… 

Konumuzun bir ileri aşaması olan Yapay Zekâ ise, kullanıcıyla diyalog kurabiliyor; ses tanıma, komut alma, karşılık verme, problemlere çözüm bulma gibi daha bilişsel mekanizmalarla yaşamın doğal akışına girebiliyor. 

Bilgisayarlarla diyalog kurabilmemiz yeni değil aslında. 1980'lerdeki oyun PC'lerinden biraz önce bahsetmiştim ancak onlar basit yazılımlara dayalı, eğlence amaçlı uygulamalardan ibaretti. Bu konudaki dönüm noktası, 1997 yılında IBM'in geliştirdiği Deep Blue'nun satrançta Dünya şampiyonu Kasparov'u yenmesi olarak kabul edilir.  Bu olay kamuoyunda çok ses getirmişti ve o yıllarda “işte bu Yapay Zekâ insanların yerine geçecek!” söylenceleri başlamıştı. Aslında satranç tamamen matematiksel algoritmaya dayalıdır. Oyunun akışına göre her hamleden sonra trilyonlarca kazanma kombinasyonu vardır. Elbette ki doğru programlanmış bir süper bilgisayar, insan aklından çok daha hızlı işlem yaparak galibiyete ulaşabilir. Satrançta sosyal bir etkileşim ya da yanlış anlama söz konusu değildir. 

Oysa ki, günümüzde Yapay Zekâ dediğimiz elektronik sistemlerden, yeri geldiğinde günlük yaşantımızda bizim yerimize karar vermelerini, dertlerimize çare bulmalarını bekliyoruz. Şu örnek sıkça verilir: İnsansı bir robota “Su getir” denmesi halinde idrak seçenekleri oldukça karmaşıktır: Hangi tip su, Kaç derece su? Bir kova su mu yoksa Dünyadaki bütün suyu mu getireyim? Ne zaman, hangi konuma?

10 yıl kadar sonra, akıllı şehirler ve otonom ulaşım sistemleri sayesinde sürücüsüz otomobillerin bizi trafikte istediğimiz her yere mükemmel bir şekilde taşıyabileceğinden bahsediliyor. Ankara'da yaşayan bir kullanıcı, arabasına sesli komutla “Arjantin'e gidiyoruz” dediğinde, araç koordinatları hesaplayıp Güney Amerika'ya doğru yola çıkacaktır. Halbuki Ankaralılar bilirler, Başkent'in en renkli caddelerinden “Arjantin Caddesi” kastedilmektedir. Günlük konuşma tarzı, özel isimler, aksan, deyimler gibi beşerî faktörler, elektronik sistemlerin iletişim hatasına düşebilmesine yol açmaktadır. 

Yapay Zekânın insan iletişimine ve sosyal hayatın normal akışına uyumlu olamadığı bu gibi durumlara, yabancı kaynaklarda “Artificial Dumbness”, “Artificial Stupidity” gibi isimler veriliyor. Bu konuda pek fazla Türkçe kaynak henüz bulunmuyor ama ben “Yapay Aymazlık” demeyi seçtim.  Bu tanımlar da kendi içinde şöyle çeşitleniyor:

•    Artificial Stupidity (Yapay Aptallık) idrak yoksunluğu, entelektüel noksanlık ve yanlış sonuçlar çıkarma, 
•    Artificial Foolishness (Yapay Budalalık) hatalı olduğunun farkında olmama, şüphelenmeme, kendini her halükârda doğru farz etme, 
•    Artificial Dumbness (Yapay Aymazlık) sınırlı zihinsel kapasite, verecek cevabı olmaması anlamına geliyor.

Bu saydıklarım aslında Yapay Zekâyı küçümsemek amaçlı değil, bilakis; Yapay Zekâya dayalı sistemlerin daha iyi bir şekilde işletilebilmesi için bu konularda bir veri seti ve tanım evreni oluşturulmasının önemine dikkat çekmektir. Hata yapmak, konteksti yanlış anlamak, yanlış sonuç çıkarmak gibi durumlar hayatın normal akışında vardır. Üstelik hatalardan ders çıkararak yeni bilgiler, bulgular, ilerlemeler kaydedilir. Oysa ki, günümüzde benimsenmek istenen Yapay Zekâ sistemlerinin çoğundan kusursuzluk, mükemmellik beklenmektedir. Ancak bu sistemler mükemmeliyetçi beklentiye uygun olarak kodlandıklarında kusurlarının, hatalarının farkına varamamaktadır. 

François Rollin ve arkadaşlarının 2024 yılında EurAI'da yayınlanan makalesinde Artificial Dumbness kavramı araştırmanın ana başlığı olarak ele alınmış ve bunun gerekliliği irdelenmiştir. Yapay Zekânın düşebileceği tuzakların tanımlanması, sistemin sosyal hayata daha yakın kararlar üretebilmesi için yararlı görülmektedir. Yapay Zekâ ortamı aslında elektronik bir algoritma takibine dayalıdır. Salt doğru tanım kümeleriyle kodlanan bir sistem, hatalı enformasyonla karşılaştığında beklenen performansı gösterememektedir. Elektronik ya da Yapay Zekâ sezinlemez, hayret etmez, şüphelenmez, inisiyatif kullanmaz, empati yapmaz; 0'lardan ve 1'lerden oluşur. 

Gayrimenkul sektöründen de örnek verelim, özellikle ülke çapında resmi gayrimenkul değer haritalarının çıkarılması konusu gündemdeyken. Yapay Zekâya şunu öğrettik diyelim: İstanbul Boğazı'ndaki evler çok değerlidir, nedeniyse kıt olmalarıdır; kıt şeyler genellikle çok pahalıdır. Bu tanımlama, sisteme öğretildikten sonra, Yapay Zekâ şu değerlendirmeyi yapabilir:

1)    İstanbul'da ucuz konut sayısı çok azdır, kıttır.
2)    Kıt olan şeyler çok pahalıdır.
3)    İstanbul'daki ucuz konutlar kıt olduğu için çok pahalıdır.

Bu argümanı popüler bir Yapay Zekâ sohbet aracıyla test ettiğimizde, gerçekten de 3. aşamadan sonra sistemin bu tuzağa düşeceğini ve sonrasında da bu konteksti bir bilmece ya da “puzzle” olarak kategorize edeceğini görmemiz mümkün. Bunu da bir istisna olarak değerlendirmemek gerekir, bilmeceler de absürt durumlar da gerçek hayatın içinde vardır.  

Alman TedX konuşmacısı Rebekka Reinhard'ın dediği gibi, Yapay Zekâya güvenmek altın kuraldır. Peki güvenmekten bizim beklentimiz nedir, Yapay Zekâ için güvenmenin karşılığı nedir? Daha önceki yazılarımda da değinmiştim: Yapay Zekâya dayalı sonuçlar, gerçek profesyonellerin yerine karar verecek, takdir hakkı kullanacak, sorumluluk üstlenecek çözümlemeler değildir. Özellikle matematiksel konfigürasyona dayalı blok bilgileri açıklamak için idealdir. Yapay Zekâyı geliştirerek faydalı biçimde kullanabilmek ancak insan becerisi ve insan bakış açısıyla mümkündür.