Chat GPT içerik üretimi alanında insanla yarışabilir mi? Otomasyon çabaları yüzlerce yıldır devam ederken her yeni gelişmede insanların işlerini kaybedebileceğine ilişkin abartılı yorumlar okuyoruz ve pek çoğu gerçekleşmiyor ya da beklenenden daha yavaş oluyor. Peki yapay zeka ve makine öğrenimi teknoloji dalgası bundan daha farklı olabilir mi?
ChatGPT’nin doğal dil işleme kabiliyetinin devrim niteliğinde olduğunu hemen herkes kabul ediyor. Bu teknolojinin kullanıcılara açılmasının ardından ilk tehdit edeceği mesleklerin ise içerik üreticileri ve gazeteciler olduğu düşünülmüştü ancak yeni yapılan bir araştırma bu tahmini desteklemiyor.
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü‘nde öğrenim gören doktora öğrencileri Shakked Noy ve Whitney Zhang’ın bir çalışmasına göre, veri analistleri ve insan kaynakları profesyonelleri, gazeteciler vb. içerikle ya da raporlamayla bağlantılı mesleklerde çalışan kişiler % 37 daha az zaman harcayarak ve daha üstün bir kalite ile haber bültenleri, kısa raporlar ve e-postalar üretebildiler.
Microsoft Corp. araştırmacısı Sida Peng ve üç ortak yazar tarafından yapılan ayrı bir deneyde, OpenAI girişimi tarafından geliştirilen ChatGPT gibi bir modele dayalı bir araç kullanan programcılar, bir web sunucusunu programlamak için gereken süreyi yarıdan fazla azalttı.
Bu sonuçlar beklentilerin ötesinde. Goldman Sachs Group Inc. ekonomistleri, yapay zekanın ekonomik büyümenin yapı taşı olan emek-verimliliği büyümesini her yıl yaklaşık %1,5 artırabileceği ve mevcut oranının fiilen iki katına kadar çıkabileceği sonucuna varıyor.
Elbette farklı meslekler yapay zeka devriminden farklı ölçekte etkilenecek. Open AI ve Pennsylvania Üniversitesi araştırmacıları ChatGPT benzeri bir modelden, hangi mesleklerin yapay zekadan en fazla etkileneceğini sordu. Bulaşıkçılar, motosiklet tamircileri ve kısa süreli aşçılar gibi bazı işlerin hiç maruz kalmadığı kabul edildi. En savunmasız meslekler arasında ise matematikçiler, tercümanlar ve web tasarımcıları vardı. Çalışma, tüm çalışanların yaklaşık %19’unun görevlerinin en az yarısının etkilendiğini ortaya koydu. Potansiyel olarak %100 zarar görebilecek mesleğin ise gazetecilik olduğu tespit edildi.
Bu iddialara ek olarak araştırmacılar ChatGPT’nin istenen görevlerde sık sık hata yaptığını ve bağlam dışı konulara fazla yönlendirme yaparak zaman kayıplarına neden olduğunu da belirtiyor ve en iyi sonuçların insan destekli otomasyon kullanımlarıyla alındığını da ekliyorlar.
İş için yapay zeka uygulamaları geliştiren Foundry.ai’nin ortağı Jim Manzi, “Büyük bir dil modelinin yapmaya çalıştığı, doğru yanıtları değil, tatmin edici yanıtlar sağlamaktır” diyerek bu durumu açıklıyor. Doğal dil işleme modellerinin önündeki en büyük engel sonuçlara odaklanmaktan çok insana benzer cevaplar vermeye odaklanması.
Manzi’ye göre bütün yapay zeka uygulamarı bu hatayı yapar: Bir köpeğin fotoğrafını bulmak için tasarlanmış bir algoritma, insanların köpeğe benzediğini söylediği resimler üzerinde eğitilir ve bu nesnel anlamda “doğru” değildir.
Ayrıca yapay zekâ ve makine öğrenimi alanındaki ilerlemeler, iş gücü dönüşümünün yalnızca teknik boyutunu değil, aynı zamanda ekonomik, etik ve toplumsal boyutlarını da gündeme taşıyor. Tarih boyunca otomasyon dalgaları –örneğin sanayi devrimi, bilgisayarlaşma ve internetin yaygınlaşması– başlangıçta iş kaybı endişesi yaratmış, ancak çoğu durumda yeni sektörler ve istihdam alanları ortaya çıkararak bu kayıpları kısmen telafi etmiştir. Yapay zekâ ise önceki otomasyon türlerinden farklı olarak yalnızca fiziksel değil, bilişsel ve yaratıcı görevleri de yerine getirebilme potansiyeliyle öne çıkıyor. Bu durum, özellikle bilgi ekonomisine dayalı mesleklerde daha hızlı ve derin bir etki yaratabileceği anlamına geliyor.
Ekonomik açıdan, üretkenlik artışı senaryoları dikkat çekici olsa da, bu kazanımların gelir dağılımına ve iş gücü piyasasına nasıl yansıyacağı belirsiz. Büyük ölçekli şirketlerin yapay zekâdan daha fazla fayda sağlayarak pazar paylarını artırması, küçük ve orta ölçekli işletmeler üzerinde baskı yaratabilir. Öte yandan, yapay zekânın iş süreçlerine entegrasyonu; eğitim, veri yönetimi, denetim ve model özelleştirme gibi yeni mesleki rollerin doğmasına da yol açabilir. Bu durum, mevcut çalışanların beceri dönüşümünü (reskilling) zorunlu hale getirecek.
Teknolojik sınırlamalar da göz ardı edilmemeli. Dil modelleri, içerik üretiminde hız ve çeşitlilik sağlasa da, bağlam kaymaları, olgusal hatalar ve “tatmin edici ama yanlış” yanıtlar üretme eğilimi taşır. Bu nedenle, insan denetiminin olmadığı otomasyon senaryoları özellikle kritik sektörlerde (hukuk, sağlık, finans) yüksek riskli olabilir. Araştırmalar, hibrit modelin –yani yapay zekânın insan uzmanlığıyla birlikte çalıştığı sistemlerin– hem kaliteyi hem de verimliliği artırmada en etkin yaklaşım olduğunu ortaya koyuyor.
Toplumsal açıdan, yapay zekânın bilgi üretim süreçlerinde yaygınlaşması, güven ve doğruluk kavramlarının yeniden tanımlanmasını gerektirebilir. İçerik üretiminin hızlanması, yanlış bilgi yayılımı riskini de artırabilir. Bu nedenle, doğrulama mekanizmaları, etik standartlar ve şeffaflık ilkeleri kritik hale geliyor. Ayrıca, yaratıcı üretim alanlarında yapay zekâ kullanımının “insan dokunuşu”nu azaltıp azaltmayacağı, kültürel ve sanatsal üretim açısından uzun vadeli bir tartışma konusu olacak.
Sonuç olarak, ChatGPT ve benzeri büyük dil modelleri içerik üretiminde insanla yarışabilecek kapasiteye sahip olsa da, bu kapasitenin etkili ve sürdürülebilir bir şekilde kullanılması, teknik yeterlilik, insan denetimi, etik çerçeveler ve iş gücü dönüşümü gibi unsurların dengelenmesine bağlı olacak. Önümüzdeki yıllar, bu teknolojilerin iş süreçlerinde standart araçlar haline gelip gelmeyeceğini ve hangi mesleklerin bu dönüşümden en fazla etkileneceğini netleştirecek.