Giriş
Son dönemde daha da hızlanan teknolojik yenilikler, 4. Sanayi Devrimi olarak adlandırılmaktadır. Buhar makinesinin bulunması ve su gücünün üretimde kullanılmasıyla başlayan sanayi devrimlerinin 4.sünün, siber fiziksel sisteme dayalı üretimle, yapay zekalı robotlarla, bulut bilginin takip etmesiyle, 3D yazıcılarla, gelişmiş yazılımlara sahip öğrenen makinelerle ve blockchain uygulamalarla başladığı varsayılıyor.
Robotların üretimde kullanımı son yıllarda hızla artmaktadır. Robotların birçok sektörde insanların yerini alması ise istihdam endişelerini beraberinde getirmiştir. Robotların işsizliğe neden olacağı görüşü, beraberinde mali tartışmaları da alevlendirmiştir. Bu görüşe göre, birçok devlet emek üzerinden vergi almaktadır ve emek üzerinden alınan vergi gelirleri toplam vergi gelirlerinin büyük bir kısmını oluşturmaktadır. Robotlar nedeniyle artan işsizlik ise, bir yandan vergi gelirlerini azaltırken, diğer yandan işçilerin eğitimine yönelik yapılan kamu harcamalarını arttırabilir (Ela, 2019).
Verimli ekonomik dönemin sonuna geldiğimize dair de çeşitli işaretler var. Artan üretkenlik ile yükselen ücretlerin birbirini beslediği ilişki, 1970’lerde bozulmaya başladı. 2013 itibarıyla tipik bir üretim işçisi, 1973’tekine göre % 13 daha az kazanıyor. Hem de üretkenlik % 107 artmış olmasına rağmen. Öte yandan, barınma, eğitim ve sağlık gibi büyük gider kalemleriyse eskisine göre çok daha artmış durumda (Ford, 2018).
Robotlar, gerek çeşitli endüstrilerde ve gerekse de üretimde çeşitli alanlarda karşımıza çıkmaktadırlar. Üretimde verimliliği ve ekonomik büyümeyi arttırabilen robotlara ilişkin çeşitli avantajlar olmasına rağmen, robotlar konusunda temel endişelerden birisi de işsizliğe neden olabilmesidir. Robotların işsizliğe neden olduğu ve robotlaşmanın en azından yavaşlatılması gerektiğini savunan temel görüşe göre, robotların artan biçimde kullanılması işsizliğe neden olacaktır (Ela, 2019).
Yeni mezunların % 50’si üniversite diploması gerektirmeyen işlere girmek zorunda kalıyor. Dahası, gelişen bilgi teknolojisi, ustalık gerektiren işleri de daha şimdiden ciddi biçimde aşındırmaya başladı bile. Bunlar arasında avukatlık, gazetecilik, bilim ve eczacılık da var. Fakat durum bunlarla da sınırlı değil. Neredeyse her iş belli bir seviyede öngörülebilir ve rutindir zaten. Her meslekte o işin gerçekten yaratıcı veya teorik kısmını yapmaları için maaş verilenler küçük bir azınlıktan ibarettir. Makineler bu rutin ve öngörülebilir işleri devralırken, işçiler yeni duruma uyum sağlamakta büyük zorluklar yaşayacaklardır.
Gelişen bilgi teknolojisi bizi yeni bir devrilme noktasına doğru itiyor. O noktadan sonra, bütün ekonomi, çok daha az emek-yoğun, çok daha fazla sermaye yoğun hale gelecek. Üstelik bu dönüşüm sandığımızdan çok daha çalkantılı veya umulmadık biçimde olabilir. Özellikle iki sektör -yüksek öğrenim ve sağlık- diğer alanlarda kendini gittikçe daha fazla hissettiren değişime şu ana kadar direnç gösterdiler. İşin ironik yanı, teknoloji bu iki sektörü dönüştürmekte başarısız olduğu için, sağlık ve eğitim maliyetleri düşmeyebilir ve teknolojik dönüşümün negatif etkileri bu yüzden kendini daha çok hissettirebilir.
Teknoloji, geleceğimizi tek başına belirlemeyecek elbet. Yaşlanan nüfus, iklim değişimi ve kaynakların tükenmesi gibi diğer büyük sosyal ve çevresel zorluklarla iç içe geçecek. Kimi tahminlere göre, bebek patlaması kuşağı işgücünü terk ederken, onların boşalttığı pozisyonlar otomasyonun etkisini dengeleyecek, belki de ona galip gelecek. Korkutucu gerçek şu ki, eğer gelişen teknolojiyi fark edip sonuçlarına ayak uyduramazsak, kendimizi farklı belaların aynı anda kapımızı çaldığı bir gelecekte bulabiliriz. Artan eşitsizlik, teknolojik işsizlik ve iklim değişimi birbirlerini besleyerek güçlendirebilir.
Artık robotlar zekâ kullanıyor. Robotların geliştirilmesi, dijitalleşmenin yaygınlaşması ve bilişim sektörünün ileri düzeyde kullanılmasıyla birçok işin robotlara bırakılacağı beklentisi oluştu. Artık insansız kamyon ya da otomobil hayal değil. Ameliyatlarımızı doktorlar yerine robotlar yapacak.
Otomasyon Dalgası
Fabrikada robotların varlığı yeni bir şey değil elbet. Otomobilden yarı iletkenlere kadar artık neredeyse tüm imalat sektörlerinde robotlar vazgeçilmez öneme sahip. Elektrikli araba şirketi Tesla’nın Kaliforniya’daki yeni fabrikası, haftada 400 araba imal etmek için 160 kadar çok-amaçlı endüstriyel robot kullanıyor. Yeni bir araba şasesi üretim hattının bir sonraki noktasına vardığında, çok sayıda robot üzerine eğilip eşgüdümlü olarak çalışmaya başlıyor. Makineler farklı görevler yerine getirmek için robotik kollarında tuttukları aletleri kendileri değiştirebiliyor. Örneğin, aynı robot koltukları yerleştirdikten sonra yeni aletleri alıp cama yapıştırıcı sürerek yerine takıyor (Ford, 2018)
İngiltere merkezli analiz şirketi Oxford Economics’e göre, politika belirleyiciler, iş insanları, çalışanlar ve öğretmenlere işgücünün artan otomasyona uyum sağlayabilecek vasıflara sahip olması için çaba harcamaları çağrısında bulunuyor. Dünya genelinde robotların 2000 yılından bu yana 1,7 milyon kişiyi işsiz bıraktığı tahmin ediliyor. Bu kişilerin 400 bin’i Avrupa’da, 260 bin’i ABD’de, 550 bin’i Çin’de. Oxford Economics’e göre, önümüzdeki yıllarda en fazla otomasyon Çin’de yaşanacak. Ülkede 2030’a kadar 14 milyon kişinin işini robotlar alacak. Bununla birlikte, dünya genelinde robotlaşmanın yüzde 30 artması, küresel gayrisafi hasılaya 5 trilyon dolarlık ek katkı sağlayacak. Küresel düzeyde yeni istihdam yaratma oranı, lağvedilen işlerin oranına paralel bir seyir izleyecek (Url-1).
Şirketin raporuna göre, sanayi sektöründeki her robot, 1,6 kişiyi işsiz bırakıyor. Düşük vasıflı kişilerin sayısının fazla olduğu bölgelerde ekonominin daha zayıf ve işsizlik oranının daha yüksek olduğuna dikkat çeken şirket, bu ülkelerde robotlaşmanın daha fazla iş kaybına yol açabileceği öngörüsünde bulunmuştur. Raporda, “İmalat sektöründe işsiz kalan kişiler, ulaşım, inşaat, bakım ve ofis işlerine yöneliyor. Ancak bu alanlar da otomasyona açık.” denilmiştir. Şirkete göre, aynı ülke içinde otomasyon nedeniyle her bir ilave robot, düşük vasıflı kişilerin sayısının fazla olduğu bölgelerde, yüksek vasıflı bölgelere göre iki kat daha fazla istihdam kaybına yol açıyor. Bu da, zaten yükselişte olan ekonomik eşitsizlik ve siyasi kutuplaşmayı artırıyor. Raporda bir iş ne kadar tekrara dayanıyorsa, işsiz kalma riskinin o kadar arttığı belirtilerek “şefkat, yaratıcılık ve sosyal zekâ gerektiren işlerin onlarca yıl boyunca daha insanlar tarafından yapılacağı” vurgulanıyor.
Hizmet Sektörü
San Francisco’nun yeni şirketlerinden Momentum Machines, gurme kalitesinde hamburger üretimini tam otomatik hale getirmek amacıyla yola çıkmış. Normal bir fast-food çalışanı donmuş köfteyi 1zgaraya atarken, Momentum Machines’in makinesi köfteleri taze çekilmiş kıymadan şekillendirip siparişe göre pişiriyor ve her seferinde bütün lezzetli sıvılarını koruyarak köfteyi tam doğru miktarda kızartıyor. Saatte 360 hamburger haz1rlayabilen makine, ayrıca hamburger ekmeğini de kızartıp dilimliyor ve siparişe göre içine domates, soğan, turşu ekliyor. Hamburgerler taşıma bandında servise hazır olarak geliyor.
Momentum Machines
Momentum Machines’in ortaklarından Alexandros Vardakostas ise, şirketin amacını lafı dolandırmadan söylüyor: “Yaptığımız makinelerin amacı çalışanları daha verimli hale getirmek değil, tamamen ortadan kaldırmak.” Şirketin iddiasına göre, restoranlar isçilik maliyetlerini ortadan kaldırıp mutfakta yerden tasarruf edince yüksek kalite malzemelere daha çok harcama yapabilecek, böylece fast food fiyatlarına gurme hamburger sunabilecekler (Ford, 2018). Oxford Economics’e göre ise, robotlar 11 yılda dünya genelinde imalat sektöründe çalışan 20 milyon kişiyi işsiz bırakacak. Şirket işsiz kalacak bu kişilerin, otomasyon nedeniyle hizmet sektöründe de iş bulmakta zorlanacağını belirtmiştir (Url-1).
Küreselleşme
Küreselleşmenin belli endüstrilerde ve coğrafyalarda büyük etkisi olduğu su götürmez. Fakat küreselleşme, özellikle de Çin’le olan ticaret, işçi maaşlarının 40 yıl boyunca yerinde saymasını tek başına açıklayamaz. Birincisi, küresel ticaret, yalnızca ticareti yapılabilen sektörlerde yani başka yerlere nakledilebilen mal ve hizmetlerin üretildiği sektörlerde çalışanları doğrudan etkiler. Günümüzde gelişmiş ülkelerde insanların çoğu, devlet, eğitim, sağlık, yemek servisi ve perakende gibi ticareti yapılamayan sektörlerde çalışıyor. Bu insanlar yurtdışındaki isçilerle doğrudan rekabet halinde değiller. Haliyle maaşlarını aşağı çeken şey de küreselleşme değil.
İkincisi, süpermarketlerde satılan herşey Çin’de üretilmiş gibi gözükse de, aslında Amerika’da tüketici harcamalarının büyük bölümü yine Amerika’da kalır. San Francisco Federal Merkez Bankası’nda çalışan Galina Hale ve Bart Hobijn adlı iki ekonomist tarafından 2011 ‘de yapılan bir analize göre, Amerikalıların aldığı mal ve hizmetlerin % 82’si ABD’de üretiliyor. Bunun da temel nedeni, gelişmiş ülkelerde insanların paralarının çoğunu ticareti yapılamayan hizmetlere harcıyor olmaları. Çin’den ithal edilen malların toplam değeri, ABD tüketici harcamalarının % 3’ünden azına denk düşüyor (Ford, 2018).
Amerika’da imalatta çalışan isçilerin oranı 1950’lerden beri sürekli düşmektedir. Finans sektörü, etkisi itibarıyla, ekonominin geri kalanından bir bakıma haraç kesip bu haracı gelir dağılımının tepesindekiler dağıttığından, trendlerin bazılarında rolü olduğu söylenebilir. Benzer şekilde, günümüzde borsa işlemlerinin üçte ikisini otomatik alım/satım algoritmaları gerçekleştiriyor. Wall Street şirketleri milisaniyelik avantajlar elde edebilmek için borsa merkezlerine fiziksel olarak yakın mesafelerde dev bilgisayar merkezleri inşa ettiler. 2005 ile 2012 arasında bir borsa işlemi gerçekleştirme süresi yaklaşık 10 saniyeden 0,0008 saniyeye düştü. Amerikan borsasındaki 2010 Mayıs’ındaki “ani çakılma” olayına yüksek hızlı robotik işlemlerin yol açtığı düşünülüyor. Çakılma sırasında Dow Jones Endüstri Ortalaması yaklaşık 1.000 puan düşüp birkaç dakika içinde eski seviyesinin de üstüne çıkmıştı. Bu açıdan bakıldığında Finans sektöründeki büyüme daha ziyade bilgi teknolojisinde ki hızlanmanın dolaylı bir sonucudur (Ford, 2018).
Bilgi Teknolojisi: Eşi Benzeri Olmayan Yıkıcı Kuvvet
Moore Yasası, bilgisayarların işlem gücündeki hızlanışa dair en bilinen kuraldır. Fakat bilgi teknolojisinde hızla ilerleyen tek şey bilgisayarların işlem gücü değil. Örneğin, bilgisayarların bellek kapasiteleri ve fiber-optik kablolarda taşınabilecek dijital bilgi miktarı da sürekli katlanarak artıyor. Üstelik hızlanma bilgisayarın yalnız donanımıyla da sınırlı değil. Bazı yazılım algoritmalarının verimliliği, sırf Moore Yasası ile tahmin edilecek miktarların da üzerine çıkmış durumda. Gelişim hızının devam ettirilmesini sağlayan şey, alt dallardaki meyvelerin çokluğundan ziyade ağacın tırmanılabilir olmasıydı. Ağacın böyle aralıksız tırmanılmasını sağlayan şey ise, yoğun rekabet ve yapılan muazzam yatırımlardı. Ayrıca ciddi bir dayanışma ve planlamanın varlığını da unutmamak gerek. Sektörde tüm bu çabaları koordine etmek için “Yarı-İletkenler İçin Uluslararası Teknoloji Yol Haritası” (ITRS) adlı devasa bir belge yayımlanır. Burada Moore Yasası’nın önümüzdeki 15 yılda beklenen seyri ayrıntılarıyla anlatılır. Geçmişte Moore Yasası’nı mümkün kılan marifet, transistorları sürekli daha da küçülterek çipin üstüne daha fazla devre sığdırmaktı. 2020’lerin başlarında bilgisayar çiplerindeki tekil tasarım elemanlarının boyutu yaklaşık 5 nanometreye (metrenin milyarda biri) inecek. Bu da fiziksel olarak mümkün olan sınıra çok yakın bir değer. Bu noktadan sonra artık daha fazla minyatürleşme mümkün olmayacak. Fakat gelişimin durması için bazı alternatif stratejiler yine de mevcut. Üç boyutlu çip tasarımı ve egzotik karbon-tabanlı malzemeleri bunlar arasında sayabiliriz (Ford, 2018).
Kimileri bilgi teknolojisini hayatımıza getirdiği yenilikler açısından elektrikle karşılaştırmıştır. O da, 20. yüzyılın başında hayatlarımıza giren genel-kullanımlı ve dönüştürücü bir teknolojiydi. Elektriğin iş hayatına, bütün ekonomiye, sosyal kurumlara ve bireysel hayatlara olağanüstü bir etkisi olmuştur. Ve bu değişimlerin neredeyse hepsi pozitif yönde olmuştur. Elektriğin gelişiyle yaşam standardında büyük bir sıçrama olmayan birini bulmak zordur. Bilgi teknolojisinin dönüştürücü etkisiyse daha farklı olacağa benziyor. Bu etki, herkes için o derece olumlu olmayacak. Bunu nedeni de, bilgi teknolojisinin diğer alamet-i farikası olan zihinsel kabiliyetidir. Bilgi teknolojisi, teknoloji tarihinde eşi benzeri olmayan derecede zekâ ihtiva eder. Bilgisayarlar -çok kısıtlı ve dar bir anlamda da olsa- düşünebilen makinelerdir; kararlar verip problem çözebilirler. Günümüzün bilgisayarları insan seviyesinde bir genel zekanın yanına bile yaklaşamıyor elbette. Kimsenin böyle bir iddiası yok. Fakat mesele bu değil zaten. Bilgisayarlar rutin, uzmanlaşmış ve öngörülebilir görevlerde sürekli daha iyi hale geliyorlar. Büyük ihtimalle yakın gelecekte bu tür işleri şu anda yapan insanlardan daha iyi yapar hale gelecekler.
Beyaz Yakalı İşler de Tehdit Altında
Bir tahmine göre, küresel olarak toplanan veriler artık binlerce eksabaytı buluyor. (Bir eksabayt, bir milyar gigabayta eşittir.) Ve bu sayı da Moore Yasası uyarınca artarak kabaca her üç yılda ikiye katlanıyor. Artık bu verinin neredeyse tamamı dijital formatta saklanıyor. Dolayısıyla bilgisayarların doğrudan kullanımına açık. Sırf Google’ın sunucuları her gün milyonlarca klullanıcının yaptığı aramalarla ilgili 24 perabayt veriyi işliyor. (Bir perabayt, bir milyon gigabayta eşittir.) (Ford, 2018). Bu verilerin büyük bölümü, bilgisayarcıların “yapılandırılmamış” dediği türden. Yani karşılaştırılmaları ve ilişkilendirilmeleri zor olan farklı farklı formatlarda olabiliyor.
Büyük verinin yapılandırılmamış doğası, farklı farklı sistemlerden toplanmış verileri anlamlandırmaya yönelik yeni araçların geliştirilmesine yol açtı. Büyük veri söz konusu olduğunda, bilgisayarlar bu işi biz faniler için imkânsız olacak ölçeklerde yapabiliyorlar. Büyük veri, aralarında iş dünyası, siyaset, tıp ve nerdeyse tüm doğa bilimleri ve sosyal bilimle de dahil olmak üzere pek çok alanda devrim yaratıyor. Büyük perakendeciler büyük veri sayesinde müşterilerinin bireysel satın alma tercihlerini daha önceden mümkün olmayan bir ayrıntı seviyesinde tespit edebiliyor, böylece hem müşteriye nokta atış önerilerinde bulunup kârlarını arttırıyor hem de müşteri sadakatinin oluşmasını sağlıyorlar. Şirketler insan alımı, atımı ve terfisi sırasında artık “insan kaynakları analitiği” denen yöntemle hareket ediyorlar. Bireyler ve yaptıkları işlerle ilgili toplanan bilgi miktarları inanılmaz boyutlarda. Bazı şirketler her bir çalışanın bastığı her bir tuşu kaydediyorlar. E-postalar, telefon kayıtları, veritabanı sorguları ve dosya erişimleri, şirkete girişler ve çıkışlar, internet aramaları ve daha nice veri türü toplanabiliyor – bazen işçilerin bilgisi dahilinde, bazen haricinde. Büyük veri devriminin bilgiye dayalı meslekler için bilhassa iki çok önemli sonucu olacak gibi gözüküyor. Birincisi, pek çok durumda, kaydedilen veriler belli görevlerin ve işlerin doğrudan otomasyonuna yol açabilir. Nasıl biz insanlar yeni bir işi öğrenmek için önce eski kayıtları inceleyip ardından belli görevleri yerine getirmeye çalışarak pratik yapıyoruz, zeki algoritmalar da özünde aynı yaklaşımı kullanarak pek çok örnekte başarılı olabilirler (Ford, 2018).
Google’ın 2013 ‘te patenti için başvurduğu sistemi ele alalım. Bu sistem otomatik olarak kişisel e-posta yazabiliyor ve sosyal medya tepkileri verebiliyor. Sistem önce o kişinin geçmiş e-postalarını ve sosyal medya etkileşimlerini analiz ediyor. Ardından öğrendiklerini temel alarak gelecekteki e-postalara, Tweet’lere ve blog gönderilerine cevaplar yazıyor -hem de o kişinin yazı stilini ve yazı tonunu taklit ederek. Böyle bir sistemin günün birinde rutin iletişimin büyük bir kısmını otomatik hale getireceğini hayal etmek zor değil.
İşlerin Yurtdışına Kaydırılması
Çin’in toplam nüfusu 2,6 milyar. Yani ABD’nin sekiz katından fazla. Hindistan ve Çin’in en zeki % 5’i, 130 milyon insan eder ki bu bile ABD nüfusunun % 40’ı demektir. Çan eğrisi dağılımının yadsınamaz gerçeği, Hindistan ve Çin’deki çok zeki insanların sayısının, ABD’dekinden kat kat fazla olmasını gerektiriyor. Bu ülkelerin iç ekonomileri tüm bu zeki insanlara iş fırsatı sunabildiği sürece endişelenecek bir durum yok. Ne var ki şu ana kadarki işaretler pek de öyle olmadığını gösteriyor. Hindistan, sırf Amerika ve Avrupa’daki işleri elektronik yollardan ele geçirmeye yönelik ulusal bir sektör inşa etti. Çin ise büyüme hızıyla bütün dünyayı imrendirse de yeni üniversite mezunlarına beyaz yakalı iş yaratmakta her yıl biraz daha fazla zorlanıyor. 2013’ün ortasında Çinli yetkililerin yaptığı bir açıklamaya göre, ülkenin o yıl yetiştirdiği üniversite mezunlarının anca yarısı iş bulabildi. Bir önceki yılın mezunlarınınsa % 20’sinden fazlası hâlâ işsiz. Geçici ve serbest çalışanları, yüksek lisansa kaydolanları ve mecburi hizmettekileri de dâhil edersek bu sayılar daha da artar (Ford, 2018).
Çin’deki vasıflı işçilerin büyük çoğunluğunun İngilizce ve diğer Avrupa dillerini yeterli derecede bilmemesi, yurtdışına kaydırılan işlerden pay almalarında bugüne kadar bir engeldi. Ne var ki teknoloji bu engelin de üstesinden gelecek gibi gözüküyor. Derin öğrenme sinir ağları gibi teknolojilerin simultane sesli makine tercümesini bilim-kurgu olmaktan çıkarıp gerçeğe dönüştürmesine ramak kaldı. 2013 Haziran’ında Google’ın en üst düzey Android yöneticisi Hugo Barra, “evrensel tercüman”ın birkaç yıl içinde genel kullanıma sunulacağını tahmin ediyor. Barra ayrıca Google’ın İngilizceyle Portekizce arasında şimdiden “neredeyse kusursuz” gerçek zamanlı ses tercümesi yapabildiğini belirtiyor (Ford, 2018).
Sağlık Sistemi
California Üniversitesi Tıp Merkezi’nin eczanesinde yaklaşık on bin ayrı doz ilaç, tek bir eczacının bile eli değmeden hazırlanıyor. Devasa bir otomatik sistem hammaddeleri otomatik olarak depoluyor, otomatik olarak çıkarıp karışımlarda kullanılıyor ve otomatik olarak poşetlere teker teker konuyor. Robotik bir kol, sıra sıra kovaların içinden sürekli ilaçlar alıp küçük plastik poşetlere yerleştiriyor. Her doz ayrı bir poşetin içine girip üstüne bir barkodla ilacın adı ve hangi hastaya gideceği yazılıyor. Ardından makine her hastanın günlük ilaçlarını alınması gereken sıraya koyup bağlıyor. Daha sonra bir hemşire, dozaj poşetinin ve hastanın kolundaki bilekliğin barkodlarını karşılaştırıp ilaçları hastaya veriyor. Bu iki barkod uyuşmazsa veya ilaçlar yanlış zamanda verilirse, bir alarm çalıyor. Enjekte edilen ilaçları üç ayrı robot hazırlıyor. Bunlardan bir tanesi yalnızca yüksek derecede toksik kemoterapi ilaçlarından sorumlu. Tabii insanlar döngünün neredeyse tamamen dışına atılınca, insanlardan kaynaklanan hatalar da haliyle sıfıra inmiş oluyor. California Üniversitesi’nin 7 milyon dolarlık otomatik sistemi, eczacılık sektöründe yaşanmakta olan robotik dönüşümün yalnızca bir örneği.
Geleceğin Teknolojileri Ve Endüstrileri
Sanayi Devrimi’nden günümüze kadar olan tarihsel kanıtlara bakarak oluşturulan genel kanıya göre, teknoloji bir yandan işleri, hatta endüstrileri bozarken, öte yandan yeni işler ve endüstriler yaratır ve “yaratıcı yıkım” süreci böyle sürüp gider çoğu zaman da önceden hayal edemeyeceğimiz şekillerde. Bunun klasik örneği, 20. yüzyılın başındaki otomotiv endüstrisinin atlı araba üretimini yıkarak yükselişidir.
Bilgi teknolojisi artık tıpkı elektrik gibi temel bir kamu hizmeti haline gelmiş durumda. Yeni bir endüstrinin bu güçlü hizmetten ve yapay zekâdan yararlanmadan başarılı olması pek mümkün görünmüyor. Bu yüzden yeni ortaya çıkacak endüstrilerin emeğe dayalı olması da düşük bir ihtimal. Sorun şu ki yaratıcı yıkım süreci, perakende ve yemek hazırlama gibi geleneksel emek-yoğun işlere darbe vururken, yeni yaratılacak işler ve endüstriler çok az sayıda insana ihtiyaç duyacaklar. Bir başka deyişle ekonomi, istihdam yaratımının yeni nüfusu iş sahibi yapmakta eksik kalacağı bir kırılma noktasına doğru gidiyor.
YouTube, Instagram ve WhatsApp, bunların üçü de bilgi teknolojisi sektöründen örnekler. Bu sektörde küçücük işgücünün dev şirket değerleri ve kârları yaratmasına alıştık artık. Aynı olgunun çok daha geniş bir alanda kendini göstereceğine bir örnek vermek açısından, gelecekte büyümesi yüksek ihtimal olan iki teknolojiye bakalım: 3 boyutlu baskı ve şoförsüz arabalar. Bunların her ikisi de istihdam pazarında ve ekonominin genelinde dramatik dönüşüme yol açma potansiyeli taşıyorlar.
Üç boyutlu baskıda bilgisayar kontrolündeki bir cihaz, malzemeyi ince katmanlar halinde üst üste sürerek katı bir cisim meydana getirir. Bu katman katman üretim yönetimi sayesinde Üç boyutlu yazıcılarla içinde delikler veya büklümler olduğundan dolayı geleneksel üretim teknikleriyle yapması çok zor, hatta imkânsız olan cisimler kolayca yapılabilir. En yaygın kullanılan malzeme plastiktir, ama metal, çok güçlü bileşikler, kauçuk gibi esnek malzemeler, hatta tahta bile basan makineler var artık. En gelişmiş yazıcılar onlarca farklı malzeme içeren ürünler basabiliyorlar. İşin belki de en çarpıcı kısmı, bu makinelerin iç içe geçen veya hareket eden parçalar içeren tasarımları da tek bir birimmiş gibi basabilmeleri. Böylece montaja da gerek kalmıyor.
Kendi kendine giden arabalar, 13 Mart 2004’te yapılan ilk Büyük DARPA yarışıyla beraber bilim-kurgu konusu olmaktan çıkıp gerçeğe dönüştü. ABD Savunma Bakanlığı ileri Savunma Projeleri Ajansı DARPA, bu yarışla şoförsüz askeri araçların geliştirilmesi sürecine hızlı bir start vermek istemişti. 15 robotik araç California’daki Barstow kasabasının yakınından başlayıp 240 km uzaktaki Mojave çölünde biten bir parkurda birbirleriyle yarıştılar. Bitiş çizgisini ilk geçen araca bir milyon dolar ödül vardı. Fakat sonuçlar beklendiği gibi olmadı. Araçların içinden pistin % 10’unu tamamlayabilen bile çıkmadı. En başarılı olan araç, Carnegie Mellon Üniversitesi’nin modifiye Humvee’si oldu. Araç 12 km gittikten sonra toprak sete çarpıp durdu. DARPA yarışta kimsenin galip gelemediğini duyurup paray1 kendine sakladı. Fakat kurum bir yıl sonra yeni bir yarış düzenledi ve ödülü de iki milyona çıkardı. 8 Ekim 2005’te yapılan ikinci yarışın pistinde, robotik araçların yüzden fazla keskin dönüş yapması, üç tünelden geçmesi ve iki yanı uçurum olan kıvrımlı yoldan ilerlemesi gerekiyordu. Kaydedilen ilerleme inanılmazdı. 18 ayda arabalar o kadar gelişmişti ki beş tanesi bitiş çizgisine ulaştı. Stanford Üniversitesi takımının Volkswagen Touareg arabası, yarışı 7 saatten az sürede tamamladı. Carnegie Mellon Üniversitesi’nin Humvee’si ise 10 dakika arkasından ikinci geldi.
Google’ın kendi kendine giden araba projesi 2008’de başladı. 2012’ye gelindiğinde, Google’ın şoförsüz filosu, dört yol ağızlı anayollardan dur-kalklı ağır San Francisco trafiğine kadar envai çeşit yolda kazasız belasız 500 bin kilometreden fazla yol katetmişti. Henüz sistemlerin hiçbiri, her durumun üstesinden gelebilecek kapasitede değil. Google’ın şirket bloğunda yazdığına göre, arabaları hâlâ karla kaplı yollarda ustalaşması, geçici yol çalışması işaretlerini yorumlayabilmesi ve şoförlerin nadiren de olsa karşılaştıkları özel durumları çözebilmesi gerekiyor.
Google arabalarının çalışma ilkesi, GPS’in ve bol miktarda ayrıntılı harita verisinin getirdiği hassas konum farkındalığına dayanıyor. Arabaların ayrıca radarları, lazerli mesafe ölçerleri ve benzer başka sistemleri var. Bu sistemler sayesince gerçek zamanlı kesintisiz bilgi akışı sağlanıyor ve böylece araba örneğin karşıdan karşıya geçen bir yaya gördüğünde bu yeni duruma uyum sağlayabiliyor. Büyük verinin bilgiye dayalı işler üzerindeki ikinci ve muhtemelen daha önemli etkisi, şirketlerin; yönetilme biçimleriyle ilgili olacak. Büyük veri ve tahmin algoritmaları, bilgiye dayalı işlerin yapılma seklini değiştirdiği gibi, sayılarını da azaltma potansiyeline sahipler. Deneyim ve muhakeme gibi insan vasıflarının yerini, verilerden elde edilebilen tahminler alacak. Üst düzey yöneticiler veri tabanlı karar verme algoritmalarına daha sık başvurdukça, kalabalık bir analist ve idareci kadrosuna olan ihtiyaç da zamanla azalacak (Ford, 2018).
Süper Zeka ve Tekillik
2014 Mayıs’ında Cambridge Üniversitesi’nden fizikçi Stephen Hawking, hızla gelişen yapay zekanın tehlikelerine karşı alarm zilini çalmak üzere bir yaz1 kaleme aldı. The Independent gazetesinde çıkan yazıda Hawking’in dışında MIT’de fizikçi olan Max Tegmark, Nobel ödüllü Frank Wilczek ve California Üniversite’sinden bilgisayar bilimci Stuart Russell gibi isimlerin de imzası vardı. Gerçek anlamda düşünme becerisine sahip bir bilgisayar “insanlık tarihindeki en büyük olay olur”du. İnsandan daha zeki bir bilgisayar “para piyasalarından zengin olabilir, keşifleri araştırmacılardan daha hızlı yapabilir, insanları politikacılardan daha iyi manipüle edebilir, nasıl çal1şt1ğını bile anlamadığımız silahlar geliştirebilir”di. Tüm bunları bilim-kurgu diye göz ardı etmek “tarihteki en büyük hatamız” olabilirdi. Şu ana kadar bahsettiğim tüm teknolojiler -kutu taşıyan, hamburger yapan, müzik besteleyen, rapor yazan veya borsada işlem yapan makineler- özel veya “dar” olarak sınıflandırılan bir yapay zekâ kullanırlar. Makine zekasının bugüne kadarki en etkileyici gösterisi olarak niteleyebileceğimiz IBM’in Watson’1 bile insanlardaki gibi bir genel zekanın yanına dahi yaklaşamaz. Hatta bilim-kurgu dünyasının dışındaki, gerçek hayatta herhangi bir kullanım alanı olan tüm yapay zekalar dar yapay zekâdır. Fakat gerçek dünyada kullanılan yapay zekâ uygulamalarının dar alanlarda uzmanlaşmış olmaları, pek çok işin otomatize edilmesi için bir engel teşkil etmez. Yapılan işlerin büyük bölümü rutin ve öngörülebilir görevlerden oluşur. Robotların ve makinelerin öğrenme algoritmalarının insanlar gibi düşünmesi gerekmiyor, çünkü bir bilgisayarın işinizi elinizden alması için sizin zihinsel kapasitenizi her yönüyle kopyalaması gerekmez. Tek yapması gereken, size yapmanız için para verilen şeyleri yapabilmektir. Zaten yapay zekâ araştırmaları ve bu konudaki tüm yatırımın da odak noktası bu tür uzmanlaşmış uygulamalardır. Bu teknolojilerin önümüzdeki yıllarda daha da esnek hale gelip güçleneceğineyse şüphe yok.
Özellikle Google, Facebook ve Amazon gibi şirketlerin yükselişi, çok önemli gelişmeleri tetikledi. Yapay zekâ artık askeriye için, istihbarat teşkilatları için ve otoriter devletlerde gözetim sistemleri için olmazsa olmaz bir unsur. Hatta yakın gelecekte ülkeler yapay zekada üstünlüğü ele geçirmek için birbirleriyle büyük bir yarışa girebilirler. Dolayısıyla bana göre asıl soru, yeni bir yapay zekâ kışı yaşanıp yaşanmayacağı değil: asıl soru gelişmelerin dar yapay zeka ile mi sınırlı kalacağı, yoksa yapay genel zekaya da mı sıçrayacağı. Yapay zekâ araştırmacıları yapay genel zekaya geçiş yapabilirse, makinelerin tamı tamına insan zekâsında olması için bir neden yok. Yapay genel zekâ bir kez başarıldıktan sonra, Moore Yasası gereği bir süre sonra insandan daha zeki bilgisayarlar yapılacaktır. Ve düşünebilen bir makine, bilgisayarların şu anda sahip olduğu avantajların hepsine yine sahip olacak, bizim için idrak edilemez hızlarda işlem yapıp bilgilere erişebilecektir. Bir de bakmışız, gezegenimizi hiç ummadığımız, yabancı, hem de bizimkinden daha üstün bir zekâ türüyle paylaşıyoruz.
Yapay zekâ uzmanları arasındaki yaygın kanıya göre, böyle bir sistem bir süre sonra kendini de geliştirmeye başlar, tasarımını geliştirir, yazılımını baştan yazar, belki de evrimsel programlama tekniklerini kullanarak kendinin daha üstün bir versiyonunu yaratır. Tabii aynı süreç bir sonraki versiyonda da tekrarlanabilir. Böylece her revizyonda sistem daha zeki, daha becerikli hale gelir. Döngü hızlandıkça yaşanacak “zekâ patlaması”nın sonucunda öyle bir makine ortaya çıkar ki, en zeki insandan bile binlerce, belki milyonlarca kat daha zeki olur. Hawking ve arkadaşlarının deyişiyle, “bu tarihteki en büyük olay olur”. Böyle bir zekâ patlaması yaşanırsa, sırf ekonomi için değil, bütün uygarlığımız için yıkıcı sonuçları olabilir.
Sonuç
Yeni teknolojilerin üretim sürecinde kullanılmasının işsizliği yaygınlaştıracağına inanan geniş bir kitle yanında, teknolojik gelişmelerin insan aklı ile birleştiğinde çok karmaşık problemlerin bile çözülebileceği, insanlığın yararına bir yapı ortaya çıkacağını söyleyenler de var. Hatta bilim ve teknolojinin, bilgisayarın üretimde kullanılmasının yeni olmadığını, geçmiş sanayi devrimlerinde de yeni teknolojilerin kullanıldığını ve işsizliğin yaygınlaşmadığını örnekleyerek tezlerini savunmaktalar.
Sanayide teknolojinin yaygın kullanılmasının yeni iş alanları açacağı, yapısal olarak ortaya çıkan işsizliğin dönüşüme ayak uyduranlar için soruna neden olmayacağı belirtiliyor. Artık yapay zekâlı (öğrenen) robotların sadece sanayi sektöründe değil hizmet sektöründe de kullanıldığını, dolayısıyla geçmişteki sanayi devrimlerinde boşa çıkan işgücünü hizmetler sektörünün absorbe ettiğini ve bu nedenle sorun olmadığını dile getirenler var.
Bugünkü teknolojik gelişme ile bütün sektörlerde insan emeğini ikame edebilecek hüner, beceri ve donanıma sahip makineler üretildiği, dolayısıyla işsizliğin kaçınılmaz olduğu belirtiliyor. Özellikle orta düzey iş alanlarında geliştirilmiş robotların rahatça kullanılabileceği, bu sayede orta direk mefhumunun ortadan kalkacağı ve gelir dağılımı adaletsizliğinin daha da sivrileceği, zengin ve fakir kesim arasındaki gelir uçurumunun daha da derinleşeceği iddiası da var. Başka bir bakış açısıyla; robotlar nedeniyle işsiz kalan kitlenin satın alma gücünün düşeceği, robotlarla işbirliğinden üretilen malların alıcılarının azalacağı ve mal stokları oluşacağı iddia edilerek, üretimin anlamsızlaşacağı dile getiriliyor. Daha iyimser bakan grup ise makineyle birlikte çalışan insanların daha hızlı, kaliteli, sağlam, güvenilir ve tam kapasiteyle üretimde bulunabileceğini, böylece üretime insanların daha az zaman ayıracağını söylüyor.
Çalışanlar artan zamanlarını gezmeye, dışarıda yemek yemeye, seyahate ve yeni tüketim alanlarına ayıracaklar. İnsanların bu yeni ihtiyaçları için de yeni iş imkânları doğacaktır. Yani teknolojinin üretim sürecine sokulmasıyla, insan emeğine ihtiyaç duyulan yeni iş imkânları doğacaktır deniliyor.
Martin Feldstein, “Geçmiş sanayi devrimlerine insanlar nasıl ayak uydurduysa yeni dalgaya da öyle ayak uyduracak ve işsizlik artmayacak” demektedir. Dünyanın en ileri teknolojisini üretim süreçlerinde kullanan ABD’yi örnek göstererek işsizliğin yüzde 5’in altında ve AB’deki ortalamanın yarısından az olduğunu söylüyor. 1950’lerde ABD’de imalat sanayiinde 13 milyon insan çalışıyordu. Bugün bu sayı 9 milyona düşmüştür. Söz konusu süreçte sanayi üretimi yüzde 75 artmıştır. Bunun nedeni makineli üretime geçilmesidir.
Tarımda makinenin kullanımıyla açığa çıkan ve sanayide ileri teknolojinin kullanılmasıyla tasarruf edilen emek hizmet sektöründe iş imkânı bulmuştur. Oysa yeni dalgada bütün sektörlerde makineli üretim yapacak ileri teknoloji dizayn edilebilmektedir. Dijitalleşme, yapay zekâlı robotlar, gelişmiş yazılım programları ve onlarca yenilik insan emeğini ikame etmektedir. Robotla daha hızlı, kaliteli, güvenilir, yorulma bilmeyen ve düşük maliyetli üretim yapmak mümkün. Artık üretimi yönlendiren işgücü ucuz bölge yönelimi de ortadan kalkacaktır.
Genel eğilim, teknolojik gelişimin üretim sürecinde kullanılmasıyla çok sayıda çalışanın işini kaybedeceği yönündedir. Fakat süreçte yeni iş sahalarının açılacağı da doğru. Burada işsiz grubun yeni işlere uygun beceri kazanması gerekli. Bunun yolu da mesleki, teknik ve hayat boyu eğitimdir. Eğitim sistemini geleceğin insan emeğine ihtiyaç duyulan mesleklere göre yönlendirmek gerekli.
Gelişmekte olan ülkelerde yeni teknolojiye geçişle açığa çıkacak işgücüne yeni iş bulma esnekliği daha düşük. Çünkü yeni iş alanlarına ve yüksek teknolojili işlere boşta kalan insanların adaptasyonunu sağlayacak mekanizmalar henüz hazır değil. İşsizliği önlemek için esnek çalışma şartları getiren, eğitim ve bilgilendirme ile topluma beceri kazandıran ülkeler bu süreçten kazançlı çıkacaktır.
Beyza SEVİM
KAYNAKÇA
- Ford, Martin (2018). Yapay Zekâ ve İşsiz bir Gelecek Tehlikesi – Robotların Yükselişi. Cem Duran (Çev.). İstanbul: Kronik Kitap.
- Ela, Mehmet (2019), “Teknolojik İşsizlik Problemine Mali Çözüm: Robot Vergisi ve Türkiye’deki Potansiyeli”. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 12 (3), 885-906.
- https://www.oxfordeconomics.com/.
