“Humanoid Hype” ve Robotik Paradoksu
Yapay zeka destekli sohbet botları, birkaç yıl gibi kısa bir sürede kişisel asistanlık, müşteri temsilciliği ve hatta psikolojik danışmanlık gibi işlevler üstlenir hale geldi. Bu gelişim, büyük dil modellerinin internetten toplanan trilyonlarca kelimelik veriyle eğitilmesinden kaynaklanıyor. Bu başarının yarattığı ivmeyle Elon Musk ya da NVIDIA CEO’su Jensen Huang gibi teknoloji liderleri, benzer yöntemlerle eğitilecek insansı robotların da çok kısa bir sürede cerrahların, fabrika işçilerinin ya da ev hizmetlilerinin yerini alabileceğini öne sürüyorlar. Ancak gerçekten de bu mümkün mü?
Robotik alanındaki öncü isimler bu iyimserliğe mesafeli yaklaşıyor. UC Berkeley’den endüstri mühendisliği profesörü Ken Goldberg, Science Robotics dergisinde yayımlanan iki yeni makalesinde bu iddiaları doğrudan ele alıyor. Goldberg, popüler söylemlerdeki “humanoid hype”ı (insansı robot abartısı) dengelemek için“100.000 yıllık veri açığı” kavramını öneriyor.
Veri Açığı: Dil ile Beden Arasındaki Uçurum
Goldberg’in hesabına göre, internette mevcut olan tüm metinleri bir insanın okuması 100.000 yıl sürerdi. Büyük dil modelleri tam da bu devasa hacimdeki veriyle eğitildi. Oysa robotların dünyada nesnelere hakim olabilmesi için benzer ölçekte veri bulunmuyor. Zira dünyadaki nesnelere hakim olabilmek, onları bedensel kullanıma mümkün hale getirecek bir düzlemde işlemek neredeyse imkansız. Dahası, motor beceriler dil öğreniminden çok daha karmaşık. Bir su bardağını güvenle kavrayabilmek, bir ampulü yerine takmak, vidayı uygun basınçla sıkmak, bir çorbayı taşırmadan karıştırmak ve daha nicesi, üstesinden gelmesi oldukça zor görevler olarak karşımıza çıkıyor.
Tüm bu gündelik insan hareketleri, robotlar için hala çözülememiş devasa problemler olarak karşımızda. İşte bu yüzden Moravec Paradoksu devreye giriyor. Bu paradoksa göre insan için basit olan, robot için en zor olandır. Bir robot satrançta ustalaşabilir ama bir bardağı güvenle kaldırmak robot için hala çok uzak bir hedef.
Robotların eğitimini gerçekleştirmek adına veri eksikliğini aşmak için farklı yollar denense de mutlak bir çözümden bahsetmek hala mümkün değil. Bu çözümlerden biri simülasyon. Robotların sanal ortamda binlerce kez koşması, zıplaması ya da takla atması bazı hareketlerde başarılı sonuçlar verdi. Ancak iş ellerle yapılan karmaşık görevler olduğunda, simülasyonlar gerçek dünyaya aktarılamıyor. Bir diğeri de teleoperasyon. İnsanların robotları uzaktan kumanda ederek veri üretmesi de bir çözüm. Fakat bu yöntem oldukça yavaş ilerliyor. Sekiz saatlik insan emeği yalnızca sekiz saatlik robot verisi üretiyor. Bu hızla 100.000 yıllık veri açığını kapatmak için bir o kadar yıla ihtiyacımız var gibi görünüyor.
Dolayısıyla Goldberg, “Dil modelleri nasıl başarı kazandıysa, aynı yaklaşımı robotlara da uygularız” düşüncesini fazlasıyla basit bir analoji olarak niteliyor.
Veri Merkezliler ve Mühendislikçiler
Goldberg’in dikkat çektiği bir diğer nokta, robotik alanında yaşanan paradigma kayması. Bugün robotik camiası ikiye bölünmüş durumda. İlk grubun önceliğinde “veri yeterlidir” yaklaşımı var. Özellikle genç araştırmacılar arasında yaygın olan bu görüş, mühendislik hesaplarının ve fiziksel modellemelerin gereksiz olduğunu, yeterince veriyle robotların her şeyi öğrenebileceğini savunuyor. Bu kamp, yatırımcılar ve medya tarafından güçlü biçimde destekleniyor. Zira pratik hedefler için daha yakın hedef olarak görünüyor. Öte tarafta ise “mühendislik vazgeçilmezdir” yaklaşımı var. Daha köklü çizgide duran bu tutumun temsilciler ise fizik, matematik ve mühendislik modelleri olmadan robotların işlevsel hale getirilemeyeceğini savunuyor. Onlara göre veri tek başına değil, mühendisliğin desteğiyle anlam kazanabilir.
Goldberg, ikinci görüşü benimsiyor: “Mühendislik sayesinde robotları yeterince işlevsel hale getirip piyasaya sürebiliriz. Robotlar da kullanıldıkça veri toplayarak zaman içinde gelişir. Bu, gerçekçi bir yol haritası.” Ancak bu yol haritası sanıldığı kadar yakın vadede şaşırtıcı başarı getirebilmek için yer yer iddialı görünüyor.
Goldberg’e göre mavi yaka meslekler; özellikle ustalık ve el becerisi gerektiren işler uzun süre güvende. İnşaat işçiliği, elektrikçilik ya da tesisatçılık gibi alanlarda insansı robotların insanı ikame etmesi yakın vadede mümkün değil. Buna karşılık, beyaz yaka işlerde bazı rutin görevler risk altında. Form doldurma, hasta kabul süreçleri gibi standart işlemler, müşteri hizmetleri gibi önceden kural tabanlı görülen iletişim görevleri, radyoloji gibi görüntü işleme yoğun meslekler şimdilik çoğunlukla ikame edilmeye ve desteklenmeye müsait gibi görünüyor.
Yine de Goldberg, bu alanlarda bile insana özgü bir unsurun eksik olduğunu vurguluyor: “Bir bilgisayar size asla ‘Sizi anlıyorum’ diyemez.” İnsanla empati kuramayan makinelerin müşteri deneyiminde ya da hasta bakımında ciddi sınırlılıkları bulunuyor. Bu sınırlılıklarla yaşamaya alışacağımız bir sosyal hayat mümkün olsa da oldukça yavan görünüyor.
Goldberg’in ana mesajı net. İnsansı robotların gelişimi hızla ilerliyor, ancak popüler söylemlerin öngördüğü kadar yakın değil. Beş yıl içinde ameliyat yapan robotlar ya da ev içi hizmetkarlar görmeyeceğiz gibi duruyor. Goldberg karamsarlık inşa etmekten ziyade sürecin on yıllar sürebileceğini, dolayısıyla beklentilerin gerçekçi tutulması gerektiğini vurguluyor. Aksi halde ortaya çıkacak bir balon, toplumda büyük bir hayal kırıklığı ve teknolojiye karşı tepki doğurabilir.
Yapay Zeka Telif Davasıyla Karşı Karşıya
Yapay zeka endüstrisi, bugüne kadar açılmış en büyük telif hakkı davasıyla karşı karşıya. Anthropic’in yapay zeka modellerini eğitirken telifli kitapları izinsiz kullandığı iddiasıyla başlayan soruşturma, ilk etapta yalnızca üç yazarın başvurusu üzerine açılmıştı. Fakat kısa sürede, 7 milyon potansiyel davacının mevzuya dahil olabileceği ihtimali belirdi. Her eser için 150.000 dolara kadar tazminat talep edilebileceğinden bu davanın finansal boyutunun yüz milyarlarca doları bulabileceği öngörülüyor. Sektör temsilcileri bunun yapay zeka girişimlerini değil, tüm endüstriyi çöküşe sürükleyebileceği uyarısında bulunuyor.
Dava kısaca Antropic’in, sohbet robotu Claude’u eğitmek için milyonlarca kitabın korsan kopyalarını kullanmasından kaynaklanıyor. İlkin üç yazarın başvurusu ile başlayan süreç sonra yüzlerce yazar ve yayınevini de harekete geçirdi. Haziran ayında ABD’li yargıç William Alsup, kitapların yapay zeka eğitimi için kullanılmasında bir mahsur olmadığını belirtti. Ancak sorun bu kitapların korsan sitelerden indirilmesinden kaynaklanıyordu. Dava nihayete ererken uzlaşma ile Anthropic, yaklaşık 500.000 kitap için toplam 1,5 milyar dolar ödemeyi kabul etti. Bu kararın yapay zeka çağında telif hakkı alanındaki en büyük uzlaşma olması ve emsal teşkil etmesi bekleniyor.
Bu kuruluşlara göre, davanın bu haliyle sürdürülmesi yatırımcıları korkutacak, yeni girişimleri caydıracak ve ABD’nin yapay alanındaki öncülüğünü Avrupa ve Çin’e kaptırmasına yol açabilecek. Fakat, yerel krizlerin ulusal gerilimler bahane edilerek sümen altı edilmesi teknoloji dünyasının hareket alanı için de riskler barındırıyor. Zira bu vakada teknoloji dünyasının lehine olan küresel çıkar kaygısı, başka vakalarda teknoloji dünyasının aleyhine olabilir.
Öte yandan bu gerilimler kapsamında “zorlayıcı anlaşma baskısı” (coercive settlement pressure) kavramı öne çıkarılıyor. Bu kavramın önerisi, telif benzeri vakaların muhataplarca çok ses çıkarmadan halledilmesini öneriyor. Bu durumda şirketlerin korkunç boyutlarda tazminat riskine karşı dava sürmeden anlaşmaya yönelmesi, kalıcı bir “sessizlik kültürü” yaratma riski gündemde. Böylesi bir durumda da bütün engellerin bir şekilde dolaylı da olsa maddi imkanlar dahilinde çözülmesi mümkün gibi görünüyor.
Dava yalnızca teknoloji sektöründen değil, yazarlar ve kütüphaneleri temsil eden gruplardan da eleştiri alıyor. Authors Alliance, Electronic Frontier Foundation, American Library Association, Association of Research Libraries, Public Knowledge gibi kuruluşlar, mahkemenin Google Books davasında ortaya çıkan sorunları görmezden geldiğini belirtiyor. Bunlar bilindiği gibi mülkiyet belirsizliği, sahipsiz eserler, vefat etmiş yazarların eserleri, bölgesel lisans farklılıkları gibi sorunlardı.
Google vakası 2004’ten itibaren milyonlarca kitabı tarayıp dijitalleştirmesi üzerine Authors Guild ve yayınevlerinin açtığı telif hakkı davası olarak biliniyor. Yazarlar, izinsiz kopyalama yapıldığını savunurken Google bunun yalnızca küçük parçalar (snippet) göstererek bilgiye erişimi kolaylaştıran bir “adil kullanım” olduğunu ileri sürdü. Mahkeme ise 2013’te Google lehine karar verdi, 2015’te onandı ve 2016’da Yüksek Mahkeme temyizi reddederek davayı kapattı. Bu karar, dijital çağda telif hakkı ve bilgiye erişim tartışmalarında emsal kabul edilmişti. Ancak Claude davası yeni bir dönüm noktasına işaret ediyor.
Tüm bu gelişmeler Anthropic davasını basit bir telif davası olmaktan öteye götürüyor. Bu dava şimdilik “telifli eserlerin yapay zeka eğitimi için kullanılmasının yasal olup olmadığı” sorusunu doğrudan gündeme taşıyor. Ancak davanın bu haliyle ilerlemesi temel hukuki sorunları çözmek yerine şirketleri zorla anlaşmaya yönlendirerek kalıcı bir belirsizlik ortamı yaratabilir.
“Bu dava olağanüstü önemde. Milyonlarca yazarın haklarını ve aynı zamanda yüz milyonlarca araştırmacı, öğrenci ve yazarın kullandığı dönüştürücü bir teknolojiyi ilgilendiriyor.” – Yazar ve kütüphane örgütlerinin ortak açıklamasından
Yapay zeka modellerinin eğitimi mevcut paradigma açısından hayati bir önem taşıyor. Çünkü bu modeller, büyük ölçüde yazılı kaynakların kullanılmasına ve çeşitlendirilmesine dayanıyor. Bu durumda yazılı olan neredeyse her şey, yapay zeka sistemleri için potansiyel bir eğitim verisi haline geliyor. Dolayısıyla, eğer temyiz mahkemesi Anthropic’in talebini reddederse, dört ay sonra başlayacak duruşma yalnızca bu şirket için değil, tüm yapay zeka sektörü için sonun başlangıcı anlamına gelebilir.
Dolayısıyla yapay zeka teknolojilerinin gelişimi ve sohbet robotlarının dolaşımını artıran veri-merkezli tahakküm pratiği, telif hakkı gibi bireysel mülkiyeti koruyan hukuki düzenlemelerle karşı karşıya geliyor. Ancak burada kritik olan soru, hukukun hangi amaç uğruna işletileceği. Telifin mutlak bir hak olarak korunması, inovasyonu yavaşlatma ihtimaline sahip. Buna karşılık telif karşıtı yaklaşımlar ise, özellikle büyük şirketlerin çıkarlarıyla örtüştüğünde “kamu yararı” söylemiyle meşrulaştırılabiliyor. Bu nedenle, telif karşıtı tutumların yalnızca temel bir yasallık gerekliliği gibi sunulması, gerçekte fazlasıyla iyimser bir yaklaşım olabilir.
Meseleyi doğrudan kullanıcılar açısından düşündüğümüzde ise başka bir boyut daha ortaya çıkıyor. Bugün sosyal mecralarda, dijital platformlarda paylaşılan her türlü içerik, yapay zeka modelleri için eğitim verisi haline gelme potansiyeli taşıyor. Böyle bir durumda en önemli ihtiyaç, kullanıcıların bilinçlenmesi ve kendi verilerinin nasıl kullanıldığına, dijital mahremiyetin sınırlarına ve kişisel verilerin korunmasına daha fazla dikkat etmesi gerekliliği. Sonuç olarak bu vakaların toplumsal yansımalarına ek olarak bireysel olarak biz kullanıcıların da neticeden yola çıkarak bireysel kullanıma dair ipuçları yakalamamız gerekmektedir.