2050 ' de iş piyasasının neye benzeyeceği konusunda hiçbir fikrimiz yok. Makine öğrenmesi ve robot teknolojisinin yoğurt yapımından yoga eğitmenliğine hemen her iş alanını etkileyeceği yaygın bir kanı. Sadece değişimin doğası ve ne zaman gerçekleşeceği hususlarında karşıt görüşler var. Kimilerine göre on ila yirmi sene gibi kısa bir sürede milyarlarca insan ekonomik düzenin sürdürülmesi için işlevsiz hale gelecek. Kimileri de uzun vadede bile otomasyonun yeni iş kolları yaratmaya devam edeceği ve herkes için refah sağlayacağı görüşünde.
 |
| Luddite hareketi 1811-1816 yılları arasında makinelere sabotaj kırma eylemleri düzenleyen bir işçi hareketidir. |
Peki dehşet verici bir dönüşümün mü kıyısındayız, yoksa bu tarz tahminler asılsız temellere dayanan Luddite hareketi benzeri histerilere bir başka örnek mi? Söylemesi zor. Otomasyonun kitlesel işsizliğe yol açacağına dair korkular 19. yüzyıla kadar uzanıyor ve şimdiye kadar bu korkuların gerçeğe dönüştüğü görülmedi. Sanayi Devrimi'nin başından itibaren makinelere kaptırılan her iş koluna karşılık en azından bir adet yeni iş kolu yaratıldı ve ortalama hayat standardı çarpıcı biçimde arttı.1 Yine de bu defa meselenin farklı olduğunu ve makine öğrenmesinin oyunun kurallarını değiştireceğini düşünmek için geçerli sebepler var.
1. Gregory R. Woirol, The Technological Unemployment and Strutctural Unemployment Debates (Westport: Greenwood Press, 1996), s. 18-20; Amy Sue Bix, Inventing Ourselves out of f obs? America's Debate over Technological Unemployment, 1929-1981 (Baltimore: Johns Hopkins University Press, 2000), s. ı-8; Joel Mokyr, Chris Vickers ve Nicolas L. Ziebarth, "The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different?", f ournal of Economic Perspectives 29:3 (2015), s. 33-42; Joe Mokyr, The Gifts of Athena: Historical Origins of the Knowledge Economy (Princeton: Princeton University Press, 2002), s. 255-7; David H. Autor, "Why Are There Still So Many Jobs? The History and the Future of Workplace Automation", fournal of Economic Perspectives 29:3 (2015), s. 3-30; Melanie Arntz, Terry Gregory ve Ulrich Zierahn, "The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries", OECD Social, Employment and Migration Working Papers 89 (2016); Mariacristina Piva ve Marco Vivarelli, ''Technological Change and Employment: Were Ricardo and Marx Right?", IZA Institute of Labor Economics, Discussion Paper No.10471 (2017). 2
İnsanlar fiziksel ve zihinsel olmak üzere iki tür beceriye sahipler.
Geçmişte makineler çoğunlukla doğrudan fiziksel beceriler alanında insanlarla yarışıyor, insanlar makinelere karşı muazzam zihinsel avantajlarını koruyorlardı. Buna istinaden tarım ve sanayide elle yürütülen işler otomasyona geçince işleyişi sağlamak için ortaya yeni çalışma alanları çıktı ve bunlar sadece insanların zihinsel becerilerini gerektiriyordu: öğrenme, analiz etme, iletişim kurma ve her şeyden önemlisi insan duygularını anlama. Fakat yapay zeka artık bu becerilerin, insan duygularını anlamak dahil, pek çoğunda gitgide insanları aşacak bir seviyeye geliyor. 2 Fiziksel ve zihinsel alanın dışında insanların avantajı ellerinde tutmaya devam edebileceği üçüncü bir faaliyet alanından haberdar değiliz.
2. İnsanları uçuşta, özellikle de savaş uçuşlarında geride bırakan yapay zeka için bkz. Nicholas Ernest vd., "Genetic Fuzzy based Artificial Intelligence for Unmanned Combat Aerial Vehicle Control in Simulated Air Combat Missions'', fournal of Defense Management 6:1 (2016), s. 1-7; zeki antrenörlük ve eğitim sistemleri: Kurt VanLehn, ''The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems'', Educational Psychologist 46:4 (2011), s. 197-221; algorithmik alım satım: Giuseppe Nuti vd., "Algorithmic Trading", Computer 44:11 (2011), s. 61-9; finans planlaması, portföy yönetimi vs. Arash Baharammirzaee, "A comparative Survey of Artificial lntelligence Applications in Finance: Artificial Neural Networks, Expert System and Hybrid Intelligent Systems", Neural Computing and Applications 19:8 (2010), s. 1165-95; tıbbi sistemlerde karmaşık veri analizi ve teşhis ile tedavi üretme: Marjorie Glass Zauderer vd., "Piloting IBM Watson Oncology within Memorial Sloan Kettering's Regional Network'', fournal of Clinical Oncology 32:15 (2014), e17653; çok büyük ölçekte veriyi taban alıp doğal dilde özgün metin oluşturma:: JeanSebastien Vayre vd., "Communication Mediated through Natura" Language Generation in Big Da ta Environments: The Case of N omao", f ournal of Computer and Communication 5 (2017), s. 125-48; yüz tanıma: Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko ve James Philbin, "FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering'', IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2015), 815-23; ve sürüş: Cristiano Premebida, "A Lidar and Vision-based Approach for Pedestrian and Vehicle Detection and Tracking", 2007 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (2007).
Yapay zeka devriminin yalnızca bilgisayarların daha hızlı ve daha akıllı hale gelmesinden ibaret olmadığını idrak etmek son derece elzem. Bu devrim fen bilimleri ve sosyal bilimlerdeki ilerlemelerden de besleniyor. İnsan duygularına, arzularına ve tercihlerine zemin oluşturan biyokimyasal mekanizmaları ne kadar iyi anlarsak, bilgisayarlar da insan davranışlarını analiz etmek, insanların tercihlerini kestirmek ve insan şoförlerin, bankacıların ve avukatların yerine geçmekte o kadar başarılı olurlar.
Geçtiğimiz yıllarda yapılan sinirbilim ve davranışsa ekonomi gibi alanlardaki araştırmalar, biliminsanlarının insanların işletim sistemine erişim sağlamasına ve özellikle de nasıl tercih yaptıklarını daha iyi kavramalarına imkan tanıdı. Ne yiyeceğimizden tutun da kiminle çiftleşeceğimize kadar verdiğimiz türlü kararın, gizemli bir özgür iradeye değil olasılıkları bir salisede hesaplayan milyarlarca nörona bağlı olduğu ortaya çıktı. Yere göğe sığdırılamayan "insani sezgiler" esasen "örüntü tanıma" yetisidir.3 İyi şoförlerin, bankacıların ve avukatların trafik, yatırım ve müzakere konularında sihirli sezgileri yok; yaptıkları şey tekrar eden örüntüleri idrak ederek dikkatsiz yayaların, uygunsuz kredi talebinde bulunanların ve yalancı hırsızların farkına varıp bunlardan uzak durmaya çalışmak. Ayrıca insan beyninin biyokimyasal algoritmalarının hiç de mükemmel olmadığı ortaya çıktı. Bunlar şehrin keşmekeşine değil Afrika savanasına adapte olmuş, kestirmelere ve kısa yollara başvuran köhne devreler. İyi şoförlerin, bankacıların ve avukatların da kimi zaman hata yapmasına şaşmamak gerek.
3. Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow (New York: Farrar, Straus & Giroux, 2on); Dan Ariely, Predictably Irrational (New York: Harper, 2009); Brian D. Ripley, Pattern Recognition and Neural Networks (Cambridge: Cambridge University Press, 2007); Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (New York: Springer, 2007).
Bu demek oluyor ki yapay zeka, "sezgi" gerektirdiği varsayılan işlerde bile insanlara üstün gelebilir. Yapay zekanın insanlarla rekabetini esrarengiz önseziler üzerinden sürdüreceğini düşünürseniz bu kulağa imkansız gelir. Ama yapay zeka, sinir ağlarıyla olasılık hesabı ve örüntü tanıma dalında yarışacaksa bu daha az ürkütücü gelecektir.
Yapay zeka bilhassa başka insanlar hakkında sezgi gerektiren işlerde daha iyi bir performans sergileyebilir. Yayaların dolaştığı bir sokakta araba sürmek, yabancılara borç para vermek ve iş anlaşması pazarlığı yapmak gibi çoğu iş dalı başka insanların his ve arzularını doğru değerlendirme yetisi gerektirir. Şu çocuk yola mı atlayacak? Karşımdaki takım elbiseli adam paramı alıp tüyecek mi? Bu avukat tehditlerinde ciddi mi yoksa blöf mü yapıyor?
Bu tarz duygu ve arzulara maddi olmayan bir ruhun yol açtığını düşündüğünüz vakit, bilgisayarların asla ve asla insan şoförlerin, bankacıların ve avukatların yerini alamayacağı gün gibi aşikar. Bir bilgisayar, kutsal yaratırım ürünü insan ruhunu nasıl anlayabilir? Fakat bu duygu ve arzular esasında biyokimyasal algoritmalardan ibaretse bilgisayarların bu algoritmaları deşifre edememesi ve bunu herhangi bir Homo sapiens'ten daha iyi yapamaması için hiçbir sebep yok.
Yayanın niyetini öngören bir şoför, muhtemel kredi talebinin güvenilirliğini değerlendiren bir bankacı ve müzakere ortamının nabzını tutan bir avukat büyücülüğe başvurmaz. Onun yerine, kendileri de farkında olmadan, beyinleri yüz ifadelerini, ses tonlarını, el kol hareketlerini ve hatta vücut kokularını analiz ederek gözlemlediği biyokimyasal örüntüleri tanır. Doğru sensörlerle donatılmış bir yapay zeka tüm bunları bir insandan daha isabetli ve güvenilir biçimde yapabilir.
Dolayısıyla iş kaybı tehdidinin tek kaynağı bilişim teknolojilerinin yükselişi değil. Bu tehdit bilişim teknolojisinin biyoteknolojiyle kesişiminden doğuyor. fMRI tarayıcıdan iş piyasasına çıkan yol uzun ve çetrefilli, yine de bu yolun önümüzdeki elli yıl içinde katedilmesi mümkün. Beyinle uğraşan biliminsanlarının amigdala ve beyincik hakkında bugün öğrendikleri, 2050'ye gelindiğinde bilgisayarların insan psikiyatristleri ve bar fedailerini aşmasına imkan tanıyabilir.
Yapay zeka sadece insanları hackleyip şimdiye kadar insanlara has sayılan becerilerde onlardan daha iyi performans sergilemeye gebe değil. Bunun yanı sıra insan olmayanlara has becerileri de var. O yüzden yapay zekayla insan işçi arasındaki fark sadece seviye değil, onun ötesinde bir nitelik meselesi. Yapay zekanın sahip olduğu insandışı becerilerden bilhassa önem taşıyan ikisi, birbirine bağlanabilir ve güncellenebilir olmalarıdır.
Birer birey olduklarından insanları birbirine bağlamak ve hepsinin güncelliğini sağlamak zordur. Bilgisayarlarsa tam aksine birer birey olmadığı gibi onları tek bir değişken ağın bünyesine dahil etmekse çok kolay. Dolayısıyla mevzubahis olan milyonlarca tekil şahıs işçinin yerine milyonlarca tekil robot ve bilgisayarın geçmesi değil, mümkün görünen insan bireylerin yerine bütünleşik bir ağın doldurulması. Bu yüzden otomasyonu değerlendirirken tek bir insan şoförü tek bir otonom arabayla ya da tek bir insan doktoru tek bir yapay zeka ürünü doktorla karşılaştırmak yanlış olur. Yapmamız gereken bir grup insanın becerilerini bütünleşik bir ağın becerileriyle kıyaslamak.
Mesela pek çok sürücü değişen trafik kurallarından haberdar değil ve sık sık kuralları ihlal ediyor. Ayrıca her araba otonom bir birim olduğundan iki araç bir kavşağa aynı anda yaklaştığında, sürücülerin niyetlerini birbirine doğru şekilde iletememesi ve çarpışması mümkün. Otonom arabalarsa topluca birbirine bağlanabiliyor. Bu tarz iki araç aynı kavşağa yaklaştığında, esasında sözkonusu olan iki ayrı birim değil aynı algoritmanın parçalarıdır. Bu yüzden yanlış anlaşıp çarpışmaları çok daha düşük bir ihtimaldir. Ulaştırma Bakanlığı birtakım trafik kurallarını değiştirmeye karar verirse, otonom arabaların tamamı aynı anda güncellenebilir ve programda bir aksaklık yaşanmadığı sürece hepsi yeni kuralları harfi harfine uygulayabilir. 4
4. Seyed Azimi vd., "Vehicular Networks for Collision Avoidance at Intersections," SAE International Journal of Passenger Cars - Mechanical Systems 4 (2011), s. 406-16; Swarun Kumar vd., "CarSpeak: A Content-Centric Network for Autonomous Driving", SIGCOM Computer Communication Review 42 (2012), 259-70; Mihail L. Sichitiu ve Maria Kihl, "Inter-Vehicle Communication Systems: A Survey", IEEE Communications Surveys & Tutorials (2008), s. ıo; Mario Gerla, Eun-Kyu Lee ve Giovanni Pau, "Internet of Vehicles: From Intelligent Grid to Autonomous Cars and Vehicular Clouds", 2014 IEEE World Forum on lnternet of Things (WF-IoT) (2014), s. 241-6.
Buna benzer şekilde, Dünya Sağlık Örgütü'nün tespit ettiği yeni bir hastalık ya da bir laboratuvarda üretilen yeni bir ilaç gibi gelişmeler hakkında dünyanın dört bir yanındaki tüm doktorların bilgilerini güncellemek neredeyse imkansız. Oysa dünya üzerinde her biri tek bir insanın sağlık durumunu gözetim altında tutan yapay zeka ürünü 10 milyar doktor bile olsa, hepsini şıp diye güncelleyebilirsiniz ve hepsi bu yeni hastalık ya da ilaçla ilgili geribildirimlerini birbiriyle paylaşabilir. Bağlanabilir ve güncellenebilir olmanın muhtemel avantajları öylesine çok ki münferit olarak kimi insanlar her halükarda makinelerden daha iyi iş çıkarıyor olsa bile, en azından kimi iş dallarında tüm insanların yerine bilgisayarları geçirmek mantıklı olabilir.
İnsan bireylerden bilgisayar ağına geçiş yaparsak, özgünlüğün getirdiği avantajları kaybedeceğimizi öne sürebilirsiniz. Örneğin insan bir doktor yanlış karar aldığında dünyadaki tüm hastaların ölümüne neden olmuyor ve yeni ilaçlar geliştirilmesinin önünü topyekun tıkamıyor. Oysa bütün doktorlar aslında tek bir sistemse ve bu sistem herhangi bir hata yaparsa büyük bir felaket yaşanabilir. Ancak işin aslı, bütünleşik bir bilgisayar sistemi özgünlüğün faydalarından ödün vermeden bağlantının avantajlarını azami seviyeye yükseltebilir. Aynı ağ dahilinde pek çok algoritma yürütebilirsiniz ve böylece ormanın içinde ıssız bir köyde yaşayan bir hasta akıllı telefonunu kullanarak tek bir yetkili doktora değil de performansları mütemadiyen birbiriyle kıyaslanan yüzlerce yapay zeka ürünü doktora erişebilir. IBM doktorunun dediklerinden hoşlanmadınız mı? Sorun değil. Klimanjaro'nun eteklerinde mahsur kalmış olsanız da ikinci bir görüş almak için kolaylıkla Baidu doktoruna başvurabilirsiniz.
İnsan toplumu adına böyle bir şeyin muazzam faydaları var. Yapay zeka ürünü doktorlar milyarlarca insana, özellikle de mevcut durumda hiçbir sağlık hizmeti alamayanlara çok daha iyi ve ucuz bir sağlık hizmeti sağlayabilir. Az gelişmiş ülkelerin yoksul köylüleri akıllı telefonları aracılığıyla öğrenim algoritmaları ve biyometrik sensörler sayesinde günümüzde en zengin insanların en gelişmiş şehir hastanelerinde aldığından çok daha iyi bir sağlık hizmetine ulaşabilir.5
5. David D. Luxton vd., "mHealth for Mental Health: Integrating Smartphone Technology in Behavioural Healthcare", Professional Psychology: Research and Practice 42:6 (2011), s. 505-12; Abu Saleh Mohammad Mosa, Illhoi Yoo ve Lincoln Sheets, "A Systematic Review of Healthcare Application for Smartphones", BMC Medical Informatics and Decision Making 12:1 (2012), s. 67; Kari Frederick Braekkan Payne, Heather Wharrad ve Kim Watts, "Smartphone and Medical Related App Use among Medical Students and Junior Doctors in the United Kingdom (UK): A Regional Survey", BMC Medical Informatics and Decision Making 12:1 (2012), s. 121; Sandeep Kumar Vashist, E. Marion Schneider ve John H. T. Loung, "Commercial Smartphone-Based Devices and Smart Applications for Personalised Healthcare Monitoring and Management", Diagnostics 4:3 (2014), s. 104-28; Maged N. Kamel Bouls vd., "How Smartphones Are Changing the Face of Mobile and Participatory Healthcare: An Overview, with Example from eCAALYX", BioMedical Engineering OnLine ıo:24 (2011), https://doi.org/ıo.1186/ı475-925X-ıo-24, 30 Temmuz 2017'de erişildi; Paul J. F. White, Blake W. Podaima ve Marda R. Friesen, "Algorithms for Smartphone and Tablet Image Analysis for Healthcare Applications", IEEE Access 2 (2014), s. 831-40.
Aynı şekilde otonom arabalar da insanlara çok daha iyi bir ulaşım hizmeti sunacak ve özellikle trafik kazalarının yol açtığı ölümler azalacaktır. Günümüzde her sene 1,25 milyona yakın insan hayatını trafik kazalarında kaybediyor (bu sayı savaş, suç ve terör kaynaklı ölümlerin toplamının iki katı). 6 Bu kazaların yüzde 90'ından fazlası düpedüz insan hatalarından kaynaklanıyor: alkollü araç kullanmak, direksiyon başında kısa mesaj yollamak, uyuyakalmak, yola dikkat edeceğine dalıp gitmek. ABD Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi 2012' de ABD' de gerçekleşen ölümcül kazaların yüzde 31'inin alkol kullanımı, yüzde 3'ünün hız, yüzde 11'inin de dikkat dağınıklığı sebebiyle yaşandığını söylüyor.7 Otonom arabalar bunların hiçbirini yapmayacak. Bu taşıtların kendi sorunları ve sınırları bulunsa da (ve kimi kazalar kaçınılmaz olsa da) tüm insan sürücülerin yerini bilgisayarlar aldığında trafik kazalarının neden olduğu yaralanma ve ölümlerin yüzde 90 oranında azalması bekleniyor. 8 Bir başka ifadeyle, otonom arabalara geçilmesi yılda bir milyon hayatı kurtaracak.
Bu açıdan bakınca, ulaşım ve sağlık hizmeti alanlarında sırf insanları işlerinden etmemek için otomasyonun önüne geçmek delilik olur. Sonuçta esas korumamız gereken insanların kendisi, işleri değil. İşinden olan şoför ve doktorların yapacak başka bir şey bulmaları gerekecek.
6. Dünya Sağlık Örgütü, Global status report on road safety 2015 (2016)
7. ABD'de araba kazalarının sebeplerine dair bilgi için bkz. Daniel J. Fagnant ve Kara Kockelman, "Preparing a Nation for Autonomous Vehicles: Opportunities, Barriers and Policy Recommendations", Transportation Research Part A: Policy and Practice 77 (2015), s. 167-81; dünya genelini kapsayan bir çalışma için bkz. OECDIITF, Road Safety Annual Report 2016 (Paris: OECD Publishing, 2016), http://dx.doi.org/ıo. 1787 /irtad-2016-en.
8. Kristofer D. Kusano ve Hampton C. Gabler, "Safety Benefits ofForward Collision Warning, Brake Assist, and Autonomous Braking Systems in Rear-End Collisions", IEEE Transactions on lntelligent Transportation Systems 13:4 (2012), s. 1546-55; James M. Anderson vd., Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers (Santa Monica: RAND Corporation, 2014), özellikle s. 13-15; Daniel J. Fagnant ve Kara Kockelman, "Preparing a Nation for Autonomous Vehicles: Opportunities, Barriers and Policy Recommendations", Transportation Research Part A: Policy and Practice 77 (2015), s. 167-81; Jean-Francois Bonnefon, Azim Shariff ve Iyad Rahwan, "Autonomous Vehicles Need Experimental Ethics: Are We Ready for Utilitarian Cars?", arXiv (2015), s. 1-15. Çarpışmayı engelleyici taşıtlar arası ağ önerileri için bkz. Seyed R. Azimi vd., "Vehicular Networks for Collision Avoidance at Intersections", SAE International fournal of Passenger Cars- Mechanical Systems 4:1 (2011), s. 406-16; Swarun Kumar vd., "CarSpeak: A Content-Centric Network for Autonomous Driving", SIGCOM Computer Communication Review 42:4 (2012), s. 259-70; Mihail L. Sichitiu ve Maria Kihl, "Inter-Vehicle Communication Systems: A Survey", IEEE Communications Surveys & Tutorials ıo:2 (2008); Mario Gerla vd., "Internet of Vehicles: From Intelligent Grid to Autonomous Cars and Vehicular Clouds", 2014 IEEE World Forum on Internet of Things (WF-IoT) (2014), s. 241-6.
Makinedeki Mozart
Yapay zeka ve robot teknolojileri en azından kısa vadede tüm iş alanlarını tamamen ortadan kaldıracak değil. Kısıtlı bir alanda bir dizi rutin faaliyet üzerinde uzmanlaşma gerektiren işler otomasyona tabi tutulacak. Ama o kadar rutin olmayan, geniş bir beceri yelpazesinin eşzamanlı kullanımını ve öngörülemeyen senaryolarla başa çıkmayı gerektiren işlerde, insanların yerine makineleri getirmek o kadar kolay olmayacak. Örneğin sağlık hizmetlerine bakalım. Çoğu doktor neredeyse tamamen eldeki bilgileri değerlendirmeye odaklanıyor: tıbbi verileri algılıyor, analiz ediyor ve teşhis koyuyor. Oysa hemşireler can acıtan iğneler yapmak, sargıları değiştirmek ya da şiddet sergileyen bir hastayı zaptetmek için hem motor hem de duygusal beceriler kullanmak zorunda. Dolayısıyla güvenilir bir robot hemşireden yıllar yıllar önce, akıllı telefonumuzla ulaşabildiğimiz yapay zeka ürünü bir aile doktoru edinmemiz daha muhtemel.9 Hastaların, çocukların ve yaşlıların bakımını üstlenen bakım sektörü uzun bir süre daha insanların kalesi olarak kalacak gibi görünüyor. Hatta büyük ihtimalle insan ömrü uzayıp doğum sayısı azaldıkça yaşlı bakımı insan emeği piyasasının hızla büyüyen sektörlerinden biri haline gelecek.
9. Michael Chui, James Manyika ve Mehdi Miremadi, "Where Machines Could Replace Humans - and Where They Can't (Yet)", McKinsey Quarterly (2016) Mart 2018'de erişildi.
Bakımın yanı sıra yaratıcılık da otomasyonun karşısına ziyadesiyle zor engeller çıkarıyor. Müziği pazarlamak için insanlara artık ihtiyacımız yok; şarkıları iTunes' dan indirebiliyoruz ama besteciler, müzisyenler, şarkıcılar ve DJ'ler halen et ve kemikten mürekkep. Sadece yeni müzik üretilmesi için değil akıl almayacak genişlikteki mevcut repertuvardan seçkiler yapmak için de onların yaratıcılığına itimat ediyoruz.
Yine de uzun vadede hiçbir iş otomasyondan paçasını kurtaramayacak. Sanatçılar bile. Modern dünyada sanat her daim insan duygularıyla ilişkilendiriliyor. Sanatçıların içsel psikolojik enerjilerini açığa çıkardığını ve sanatın nihai amacının bizi duygularımızla iletişime geçirmek ve içimizde yeni duygular uyandırmak olduğunu düşünürüz genellikle. Bu sebeple sanatı değerlendirirken hedef kitle üzerindeki duygusal etkisini göz önünde bulundururuz. Fakat sanatı belirleyen insani duygularsa, harici algoritmalar insanların duygularını Shakespeare' den, Frida Kahlo' dan ya da Beyonce' den daha iyi kavrayıp yönlendirebilir hale geldiğinde ne olacak?
Ne de olsa duygular esrarengiz fenomenler değil; biyokimyasal bir sürecin sonucunda ortaya çıkıyorlar. Bu yüzden çok uzak olmayan bir gelecekte makine öğrenmesine muktedir algoritmalar beden üzerinde ve içindeki sensörlerden iletilen biyometrik verileri analiz edip kişilik tipinizi ve değişen haletiruhiyenizi analiz ederek belli bir şarkının ve hatta belli bir akordun üzerinizde yaratabileceği etkiyi hesaplayabilir.10
10. Wu Youyou, Michal Kosinski ve David Stillwell, "Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans", PANS 112 (2014), s. 1036-8.
Tüm sanat dalları içinde büyük veri analizine muhtemelen en yatkın olanı müzik çünkü bu dalda hem girdiler hem de çıktılar matematiksel olarak ifade edilmeye müsait. Girdiler ses dalgalarının matematiksel modelleri, çıktılarsa sinir fırtınalarının elektrokimyasal modelleri. Önümüzdeki yıllarda milyonlarca müzik deneyimini tarayan bir algoritma hangi girdilerin hangi çıktılara yol açtığını tahmin edecek duruma gelebilir. 11
11. Stuart Dredge, "AI and music: will we be slaves to the algorithm?" Guardian, 6 Ağustos 2017, , 15 Ekim 2017' de erişildi. Yöntemler hakkında genel bilgi için bkz. Jose David Fernandez ve Francisco Vico, "AI Methods in Algorithmic Composition: A Comprehensive Survey", fournal of Artificial Intelligence Research 48 (2013), s. 513-82.
Diyelim ki sevgilinizle kavga ettiniz. Ses sisteminizden sorumlu algoritma hemen içinizde kopan duygu fırtınasını algılayıp kişiliğiniz ve genel insan psikolojisi hakkında bildikleri doğrultusunda, üzüntünüze denk düşecek ve sıkıntınızı yansıtacak şarkılar çalmaya başlayacak. Sözkonusu şarkılar başka insanlar için bir şey ifade etmeyebilir ama sizin kişilik tipinize birebir uygun. Hüznünüzün derinlikleriyle yüzleşmenize yardımcı olduktan sonra aynı algoritma, belki sizin bile farkında olmadığınız, mutlu bir çocukluk anınızı çağrıştırdığı için dünyada sizi neşelendirmesi muhtemel o yegane şarkıyı çalacak. Böyle bir yapay zekayla hiçbir insan DJ boy ölçüşemez.
Bu gerçekleştiğinde, yapay zekanın tesadüfleri ortadan kaldıracağını ve bizi daha önce beğendiğimiz şeyler doğrultusunda biçimlenen dar bir müzik kozasına hapsedeceğini ileri sürebilirsiniz. Bu şekilde yeni müzik zevkleri ve türleri nasıl keşfedilecek? Dert değil. Algoritmayı seçkinin yüzde 5 gibi bir kısmını tamamıyla rastlantısal bir şekilde belirlemeye ayarlayabilir, karşınıza beklenmedik bir şekilde Endonezya'ya özgü bir potpuri, Rossini'nin yazdığı bir opera ya da Kore menşeli bir pop şarkısı çıkarmasını sağlayabilirsiniz. Yapay zeka zaman içinde tepkilerinizi gözlemleyerek rastlantısallığı en uygun seviyeye getirip hoşnutsuzluğa sebep olmadan keşif yapabilmenizi sağlamak için tesadüf düzeyini yüzde J'e indirme ya da yüzde 8'e çıkarma yoluna gidebilir.
İleri sürülebilecek bir başka nokta da algoritmanın hangi duyguyu hedefleyeceğini nereden bileceği. Sevgilinizle kavganızın ardından algoritma sizi hüzünlendirmeli mi, neşelendirmeli mi? Keskin bir şekilde "iyi" duygular ve "kötü" duygular diye belirlenmiş bir ölçeği körü körüne takip mi edecek? Bu hayatta hüzünlenmenin de iyi geldiği anlar yok mu? Elbette aynı soru insan müzisyenlere ve DJ'lere de yöneltilebilir. Fakat sözkonusu bir algoritma olduğunda bu bilmecenin pek çok ilginç çözümü var.
Seçeneklerden biri tercihi müşteriye bırakmak. Duygularınızı istediğiniz şekilde değerlendirebilirsiniz ve algoritma da sizin direktiflerinize uyar. Kendinize acıyarak debelenmek ya da sevinçten taklalar atmak isteyebilirsiniz, algoritma emrinize amade. Hatta siz ne istediğinizin açık seçik farkında olmasanız da algoritma dilediğiniz şeyin ne olduğunu algılamayı öğrenebilir.
Bunun yanı sıra eğer kendinize güvenmiyorsanız, tanınmış psikologlardan hangisine güveniyorsanız onun tavsiyesi doğrultusunda hareket etme direktifi de verebilirsiniz. Neticede sevgiliniz sizi terk ederse, algoritma yas sürecinin beş resmi aşamasından geçmenize önayak olabilir: önce olan biteni inkar etmenize yardımcı olmak için Nilüfer' den "Boş Vermişim Dünyaya", sonra öfkenizi kamçılamak için Esmeray' dan "Unutma Beni", sizi pazarlığa teşvik etmek için Sezen Aksu' dan "Geri Dön", bunalımın dibine vurmanız için Gülden Karaböcek'ten "Sürünüyorum" ve Neşe Karaböcek'ten "Kemancı", son olarak da durumu kabullenmenize yardımcı olmak için Ajda Pekkan' dan "Bambaşka Biri" parçalarını çalar.
Algoritmanın geçeceği bir sonraki aşama şarkılar ve melodilerle oynamaya başlamak, onları sizin eğilimlerinize göre az biraz değiştirmek. Belki bir şarkıyı, tek bir yeri hariç muhteşem buluyorsunuz. Algoritma bunu anlıyor çünkü ne zaman bu nahoş kısmı duysanız kalbiniz farklı atıyor ve oksitosin seviyeniz azıcık düşüyor. Algoritma bu rahatsız edici notaları değiştirebilir ya da çıkarabilir.
Algoritmalar zamanla sıfırdan beste yapmayı öğrenip insanların duygularıyla, bu duygular piyanonun tuşlarıymış gibi oynayabilir. Biyometrik verilerinizi kullanarak size özel, koca kainatta bir tek sizin zevkinize uygun melodiler üretebilir.
İnsanların sanatla ilişkilerinin sanat eserlerinde kendilerini bulmalarına dayandığı söylenegelmiştir. Mesela Facebook hakkınızda bildiği her şeye dayanarak size özel sanat eserleri yaratmaya başlarsa, bu durum şaşırtıcı ve bir miktar da tüyler ürpertici sonuçlara yol açabilir. Sevgiliniz sizi terk ederse, Facebook size Ajda Pekkan'ın ya da Sezen Aksu'nun kalbini kırmış meçhul şahıs hakkındaki şarkıyı değil, bizzat sizin kalbinizi kıran o aşağılık şahıs hakkında yazılmış özel bir şarkı sunabilir. Şarkı ilişkiniz sırasında gerçekten yaşanmış, başka kimsenin haberi olmayan olayları bile hatırlatabilir size.
Elbette kişisel sanat asla rağbet görmeyebilir çünkü insanlar herkesin sevdiği evrensel hitlerden hoşlanmayı sürdürecektir. Sizden başka kimsenin bilmediği bir şarkıyı birlikte söylemek ya da böyle bir şarkıyla hep beraber dans etmek mümkün olabilir mi? Ama algoritmalar dünya çapında tutacak parçalar üretmekte, nevi şahsına münhasır şarkılar yazmaktan daha başarılı olabilir. Algoritma milyonlarca insandan elde edilmiş büyük çaplı biyometrik veritabanlarını kullanarak, herkesi deliler gibi dans ettirecek dünya çapında bir hit üretmek için hangi biyokimyasal unsurları tetiklemek gerektiğini bilebilir. Sanat gerçekten de insan duygularını harekete geçirmekle (ya da yönlendirmekle) ilgiliyse, böylesi bir algoritmayla boy ölçüşmek çok az insan müzisyenin harcıdır (belki de hiçbirinin); sonuçta hiçbir müzisyen tellerini tıngırdattığı esas enstrümanı, yani insanların biyokimyasal sistemini, böyle bir algoritma kadar iyi anlayamaz.
Tüm bunlar muhteşem sanat eserleri ortaya çıkmasını sağlar mı? Bu sorunun cevabı sanatın nasıl tanımlandığına bağlı. Bir eserin güzel olup olmadığı dinleyicinin beğenisine kalıyorsa ve müşteri daima haklıysa, biyometrik algoritmaların tarih boyunca üretilmiş en iyi sanat eserlerini ortaya çıkarma olasılığı yüksek. Sanat insanların duygularından daha derinse ve biyokimyasal titreşimlerin ötesinde bir hakikate işaret ediyorsa, biyometrik algoritmalardan pek de iyi sanatçılar çıkmayabilir. Ama çoğu insandan da çıkmıyor zaten. Sanat piyasasına girmek ve çoğu insan besteci ve performansçının yerini almak için ille de Çaykovski'yi gölgede bırakmaları gerekmiyor. Britney Spears'ı aşsalar yeter.
Yeni meslekler?
Sanattan sağlık hizmetlerine her alanda pek çok geleneksel mesleğin elden gitmesi, insanlar için yeni mesleklerin yaratılmasıyla kısmen telafi edilebilir. Bilinen hastalıkları teşhis eden ve alışılageldik tedaviler uygulayan pratisyen hekimlerin yerine yapay zekanın geçmesi mümkün. Ama tam da bu yüzden çığır açıcı araştırmalar yapmaları ve yeni ilaçlar ya da cerrahi uygulamalar geliştirebilmeleri için insan doktorlara ve laboratuvar asistanlarına ödenebilecek çok daha fazla para bulunacak.12
12. Eric Topol, The Patient Will See You Now: The Future of Medicine is in Your Hands (New York: Basic Books, 2015); Robert Wachter, The Digital Doctor: Hope, Hype and Harm at the Dawn of Medicine's Computer Age (New York: McGraw-Hill Education, 2015); Simon Parkin, "The Artificially Intelligent Doctor Will Hear You Now", Mit Technology Review (2016), , BBC, 26 Ocak 2017
Yapay zeka insanlar için başka işler yaratılmasını da sağlayabilir. İnsanlar yapay zekayla yarışmak yerine yapay zekanın idame edilmesi ve desteklenmesine odaklanabilirler. Örneğin insan pilotların yerini insansız uçakların almasıyla kimi meslekler ortadan kalkarken bakım, onarım, uzaktan kumanda, veri analizi ve siber güvenlik alanlarında yeni iş olanakları doğdu. ABD silahlı kuvvetleri, Predator ya da Reaper modeli insansız uçakların Suriye'nin tepesinde uçurulması için uçak başına otuz kişiye ihtiyaç duyuyor ve uçuşların sonucunda toplanan bilgilerin analiz edilmesi için en az seksen kişi daha gerekiyor. ABD Hava Kuvvetleri 2015'te tüm bu görevler için gerekli eğitimli personelden yoksundu ve dolayısıyla insansız uçakları idare edecek insan bulamamak gibi ironik bir krizle karşı karşıya kaldı.13
13. Kate Brannen, "Air Force's lack of drone pilots reaching 'crisis' levels", Foreign Policy, 15 Ocak 2015
Durum böyle olursa, 2050'nin iş piyasasının çehresini insanlarla yapay zekaların rekabetinden ziyade bu ikisinin işbirliği belirleyebilir. İnsanla yapay zekanın bir araya gelmesinden oluşan ekipler asayişten bankacılığa pek çok alanda hem insanları hem de bilgisayarları aşan bir performans sergileyebilirler. 1997'de IBM'in satranç programı Deep Blue, Gary Kasparov'u yendikten sonra insanlar satranç oynamayı bırakmadı. Aksine satranç ustası insanlar, yapay zeka ürünü antrenörler sayesinde her zamankinden daha iyi bir seviyeye geldi ve "sentorlar" tabir edilen insan ve yapay zekanın birlikteliğinden oluşan satranç ekipleri, bir süreliğine de olsa, hem insanları hem de bilgisayarları alt etti. Yapay zeka aynı şekilde gelmiş geçmiş en iyi dedektiflerin, bankacıların ve askerlerin yetiştirilmesine yardımcı olabilir.14
14. Tyler Cowen, Average is Over: Powering America Beyond the Age of the Great Stagnation (New York: Dutton, 2013); Brad Bush, "How combined human and computer intelligence will redefine jobs", TechCrunch (2016).
Fakat bu tarz yeni mesleklerin genel sorunu, hepsinin muhtemelen yüksek düzey uzmanlık gerektirecek olması ve dolayısıyla vasıfsız emekçilerin işsizlik sorununu çözmeyecek olması. İnsanlar için yeni meslekler yaratmak, insanları bu meslekleri dolduracak şekilde yeniden eğitmekten daha kolay olabilir. Önceki otomasyon dalgalarında insanlar genellikle düşük vasıflı bir işten diğerine geçiş yapabiliyordu. 1920'lerde tarımda makineleşme sonucu işten çıkarılan bir toprak işçisi traktör üreten bir fabrikada yeni bir iş bulabiliyordu. 1980'lerde işsiz kalmış bir fabrika işçisi süpermarkette kasiyer olarak çalışmaya başlayabiliyordu. Bu tür meslek değişikleri makuldü çünkü tarladan fabrikaya, fabrikadan süpermarkete geçiş için kısa bir eğitim süreci yeterliydi.
Ama 2050' de işini robotlara kaptıran bir kasiyer ya da tekstil işçisinin kanser araştırmacısı, insansız uçak operatörü ya da yarı insan, yarı yapay zekadan oluşan bir bankacı ekibinin parçası olarak çalışmaya başlaması çok zor. Bu insanlar gerekli eğitime sahip olamayacak. 1. Dünya Savaşı'nda binlercesi ölecek milyonlarca eğitimsiz genci askere alıp makineli tüfeklerin başına geçirmek akla yatkındı. Bu gençlerin bireysel becerileri büyük önem taşımıyordu. Günümüzde ABD Hava Kuvvetleri insansız uçak operatörü ve analist açığına rağmen personel ihtiyacını süpermarketteki işinden ayrılmış insanlarla doldurmaya yanaşmıyor. Deneyimsiz askerlerin bir Afgan düğününü yüksek düzey Taliban üyelerinin katıldığı bir toplantı sanması arzu edilen bir durum değil.
Bu nedenle, insanlar için pek çok yeni meslek ortaya çıksa da "işlevsiz" bir sınıfın doğmasına tanıklık edebiliriz. Eşzamanlı bir şekilde hem yüksek işsizlik oranı hem de nitelikli işçi eksikliğinin yaşandığı iki yönlü bir belayla uğraşmak zorunda kalabiliriz. Çoğu insan, 19. yüzyılda at arabası sürücüsüyken taksi şoförlüğü yapmaya başlayanların değil, 19. yüzyılda büyük bir hızla iş sahasının bütünüyle dışına atılan atların kaderini paylaşabilir.15
15. Ulrich Raulff, Farewell to the Horse: The Final Century of Our Relationship (Londra: Allen Lane, 2017); Gregory Clark, A Farewell to Alms: A Brief Economic History of the World (Princeton: Princeton University Press, 2008), s. 286; Margo DeMello, Animals and Society: An Introduction to Human-Animal Studies (New York: Columbia University Press, 2012), s. 197; Clay McShane ve Joel Tarr, "The Deliline of the Urban Horse in American Cities", f ournal of Transport History 24:2 (2003), s. 177-98.
Buna ilaveten, arta kalan hiçbir meslek otomasyonun gelecekte teşkil edeceği tehditlerden azade olmayacaktır zira makine öğrenmesiyle robot bilimi ilerleme kaydetmeyi sürdürecektir. Kırk yaşında işsiz kalmış bir süpermarket kasiyeri, olur da insanüstü bir çabayla kendini insansız uçak pilotu olarak yeniden yaratabilirse, bu insanın bir on sene sonra kendini yine yeni baştan yaratması icap edecektir çünkü o süre zarfında insansız uçakların uçurulmasında da muhtemelen otomasyona geçilecektir. Bu gelip geçicilik yüzünden sendika kurmak ya da işçi haklarını güvenceye almak daha da zorlaşacaktır. Şimdi bile gelişmiş ekonomilerdeki çoğu yeni meslek güvence altına alınmayan geçici işler, serbest meslek ve tek seferlik projeler sınıfına giriyor.16 On yıllık bir sürede mantar gibi bitip yok olan bir mesleğin sendikası nasıl kurulur?
16. Lawrence F. Katz ve Alan B. Krueger, "The Rise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States, 1995-2015", National Bureau of Economic Research (2016); Peter H. Cappelli ve J. R. Keller, "A Study of the Extent and Potential Causes of Alternative Employment Arrangements", ILR Review 66:4 (2013), s. 874-901; Gretchen M. Spreitzer, Lindsey Cameron ve Lyndon Garrett, "Alternative Work Arrangements: Two Images of the New World of Work", Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior 4 (2017), s. 473-99; Saralı A. Donovan, David H. Bradley ve Jon O. Shimabukuru, "What Does the Gig Economy Mean for Workers?'', Washington DC: Congressional Research Service (2016), 11 Şubat 2018' de erişildi; "More Workers Are in Alternative Employment Arrangements", Pew Research Center, 28 Eylül 2016, 11 Şubat 2018'de erişildi.
Aynı şekilde insanla bilgisayardan oluşan sentor ekipleri de hayat boyu ortaklık anlaşması yerine insanla bilgisayar arasında daimi bir çekişmeye gebe. Sherlock Holmes ve Dr. Watson gibi sadece insanlardan oluşan ekiplerde çoğunlukla yerleşik bir hiyerarşi ve yıllar boyu devam eden belli davranış biçimleri görülür. Ama IBM'in Watson adlı bilgisayar sistemiyle (2011 yılında ABD' de yayınlanan Jeopardy! adlı yarışma programını kazanınca meşhur olmuştu) eşleşen insan dedektif her davranış biçiminin aksaklığa, her tür hiyerarşinin de devrime davet çıkardığını görebilir. Dünün yancısı geleceğin şefine dönüşebilir, tüm protokol ve kılavuzların her sene baştan yazılması gerekecektir. 17
17. David Ferrucci vd., "Watson: Beyond Jeopardy!", Artificial Intelligence 199-200 (2013)
Satranç dünyasına daha yakından bakarak uzun vadede işlerin nereye doğru gittiğine dair çıkarımlarda bulunabiliriz. Deep Blue'nun Kasparov'u yenmesini takip eden yıllarda satranç alanında insanlarla bilgisayarların işbirliğinin geliştiği doğru. Ancak son yıllarda bilgisayarlar o kadar iyi satranç oynamaya başladı ki kendilerine eşlik eden insanlar değerlerini yitirdiler. Çok yakında ekipte bir insan bulunması tamamen lüzumsuz hale gelebilir.
7 Aralık 2017' de kritik bir dönüm noktasına gelindi: bir bilgisayarın bir insanı yenmesi değildi sözkonusu olan (satrançta bunun herhangi bir haber değeri kalmadı), Google'ın AlphaZero programının Stockfish 8 programını yenmesiydi. Stockfish 8, 2016 yılının bilgisayarlararası satranç şampiyonu. İnsanlardan gelen yüzlerce yıllık satranç deneyiminin yanı sıra onca yıllık bilgisayar deneyimine de erişimi vardı. Saniyede 70 milyon satranç hamlesi hesaplayabiliyordu. Oysa AlphaZero saniyede sadece 80 bin hamle hesaplayapabiliyordu ve insan yaratıcıları kendisine hiçbir satranç stratejisi öğretmemişti; standart açılışları bile. Onun yerine AlphaZero en son makine öğrenmesi prensiplerini kullanarak satrancı kendi kendine oynayarak öğrenmişti. Çaylak AlphaZero buna rağmen Stockfish karşısında yüz oyundan yirmi sekizini kazandı ve yetmiş ikisinde de berabere kalmayı başardı. Bir kere bile yenilmedi. AlphaZero insanlardan hiçbir şey öğrenmediği için kazanmasını sağlayan hamleler ve stratejiler insanlara sıradışı geldi. Bütünüyle dahice olmanın ötesinde yaratıcıydı da.
AlphaZero'nun sıfırdan satranç öğrenip Stockfish'le karşılaşmaya hazırlanması ve böylesine dahice içgüdüler geliştirmesi ne kadar sürdü dersiniz? Dört saat. Bu bir yazım hatası değil. Satranç yüzyıllar boyunca insan zekasının en parlak örneklerinden biri sayılmıştır. AlphaZero kara cahillikten yaratıcı usta statüsüne dört saatte, hiçbir insanın yardımı olmaksızın ulaştı.18
18. "Google's AlphaZero Destroys Stockfish in 100-Game Match", Chess.com, 6 Aralık 2017, 11 Şubat 2018'de erişildi; David Silver vd., "Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm", arXiv (2017), 2 Şubat 2018' de erişildi; ayrıca bkz. Sarah Knapton, "Entire Human Chess Knowledge Learned and Surpassed by DeepMind's AlphaZero in Four Hours", Telegraph, 6 Aralık 2017, , 11 Şubat 2018'de erişildi.
Ortadaki tek yaratıcı yazılım AlphaZero değil. Artık pek çok program sadece kaba hesap açısından değil "yaratıcılık" açısından da insanlara her zaman üstün geliyor. Sadece insanların yarıştığı satranç turnuvalarında hakemler gizlice bilgisayar yardımı alarak hile yapmaya çalışan oyuncu var mı diye tetiktedirler. Hilebazları yakalamanın yollarından biri de oyuncuların sergilediği özgünlük seviyesini takip etmektir. Oldukça yaratıcı bir hamle yapıldığında, hakemler çoğunlukla bunun insan işi olamayacağından, bilgisayar tarafından yapılmış bir hamle olması gerektiğinden kuşkulanıyorlar. En azından satranç alanında, yaratıcılık bilgisayarların alametifarikası haline geldi! Satrancı bir çeşit felaket habercisi sayarsak, uyarı sinyali verilmiştir diyebiliriz. Günümüzde satranç oynayan insan-yapay zeka ekiplerinin başına gelen, ilerde asayiş, tıp ve bankacılık alanlarında oluşturulacak insan-yapay zeka ekiplerinin de başına gelebilir.19
19. Cowen, Average is Over, a.g.e; Tyler Cowen, "What are humans stili good for? The turning point in freestyle chess may be approaching" (2013) .
Sonuç olarak, yeni meslekler yaratılması ve bu mesleklere atanacak insanların eğitilmesi için tek seferlik bir çaba yeterli değil. Yapay zeka devrimi peşi sıra yeni bir yerleşik iş piyasası dengesinin kurulduğu tek seferlik bir dönüm noktası değil. Aksine daha büyük sıçramaların önünü açacak bir kırılma. Çalışanlar şimdi bile tüm hayatlarını tek bir işte çalışarak geçirmeyi beklemiyor.20 2050'ye gelindiğinde "ömür boyu tek meslek" kavramının yanı sıra "ömür boyu tek uzmanlık" kavramı da fi tarihinden kalma bir olgu muamelesi görebilir.
Durmadan yeni meslekler icat edip işgücünü baştan eğitebilsek bile, ortalama insanın sonu gelmeyen iniş çıkışlarla dolu bir hayatın gerektirdiği duygusal dayanıklılığa sahip olup olamayacağı şüphe götürür. Değişim her daim stres kaynağıdır ve 21. yüzyılın başlarında yaşanan çalkantılı dönem de küresel bir stres salgınına yol açtı. 21 İnsanlar iş piyasası ve bireysel kariyerlerdeki gelip geçiciliğin daha da artmasıyla başa çıkabilecek mi? Büyük ihtimalle Sapiens'in zihnini ayakta tutabilmek için ilaçlar ve sinirsel geribildirim yöntemlerinden meditasyona uzanan bir yelpazede, çok daha etkin stres azaltma tekniklerine ihtiyaç duyacağız. 2050'ye gelindiğinde sadece hiçbir iş olmadığından ya da uygun eğitim eksikliğinden kaynaklanmayan, aynı zamanda zihinsel dayanma gücünün yetersizliğine bağlı bir "işlevsiz" sınıf ortaya çıkabilir.
Elbette bunların çoğu varsayımdan ibaret. 2018'in başında bu satırlar kaleme alınırken, otomasyon pek çok endüstriye sirayet ettiği halde kitlesel işsizliğe yol açmış değil. Esasen ABD gibi pek çok ülkede işsizlik oranı en düşük seviyelerinde seyrediyor. Kimse yapay zeka ve otomasyonun gelecekte farklı meslekler üzerinde ne gibi bir etki yaratacağını tam olarak bilemez ve bu konularla ilişkili gelişmelerin takvimini kestirmek son derece zor; özellikle de tamamıyla teknolojik atılımlara bağlı olduğu kadar siyasi kararlara ve kültürel geleneklere de bağlı olduğu için. Bu yüzden otonom arabaların insan sürücülerden daha emniyetli ve ucuz olduğu anlaşılsa bile siyasetçiler ve tüketiciler bütün bunlara rağmen yıllarca ve hatta onlarca yıl boyunca değişimin önüne taş koyabilir.
Ancak kayıtsız kalmak gibi bir seçeneğimiz yok. Kaybedilenlerin yerine yeterli sayıda yeni meslek çıkacağını varsaymak tehlikelidir. Önceki otomasyon dalgalarında böyle olmuş olması, 21. yüzyılın bambaşka koşullarında da öyle olacağı anlamına kesinlikle gelmiyor. Potansiyel toplumsal ve siyasal kırılmalar o denli endişe verici ki sistemik kitlesel işsizlik olasılığını, düşük dahi olsa, fazlasıyla ciddiye almamız şart.
Sanayi Devrimi 19. yüzyılda mevcut toplumsal, ekonomik ve siyasi modellerinin hiçbirinin başa çıkamadığı yeni koşullar ve sorunlar yarattı. Feodalizm, monarşizm ve geleneksel dinler sanayileşmiş metropolleri, yerinden edilen milyonlarca işçiyi ya da modern ekonominin durmadan değişen doğasını idare etmeye uygun değildi. Bu sebeple insanlığın liberal demokrasiler, komünist diktatörlükler ve faşist rejimler gibi bütünüyle yeni modeller geliştirmesi gerekti ve bu modelleri tecrübe etmek, sapla samanı ayırmak ve en iyi çözümleri yürürlüğe sokmak için yüz yılı aşkın bir süre korkunç savaşlar ve devrimler yaşandı. Dickens romanlarında anlatılan çocuk işçiler, 1. Dünya Savaşı ve 1932 ila 1933 yıllarında Ukrayna' da yaşanan Büyük Kıtlık insanlığın ödediği bedellerin yalnızca küçük bir kısmıydı.
Bilişim teknolojileri ve biyoteknolojinin 21. yüzyılda insanlığın önüne çıkardığı zorluklar muhtemelen önceki yüzyılda buhar makinelerinin, tren yollarının ve elektriğin çıkardığı zorluklardan çok daha büyük. Ve medeniyetimizin muazzam yıkıcı gücünü hesaba katarsak daha fazla başarısız modeli, dünya savaşını ya da kanlı devrimleri kaldırmayı göze alamayız. Bu defa başarısız modellerin sonu nükleer savaşlar, genetiğiyle oynanmış canavarlar ve biyosferin tamamen iflası olabilir. Bu yüzden Sanayi Devrimi'nin zorlukları karşısında gösterdiğimiz çabanın fazlasını göstermemiz gerekiyor.
Sömürüden işlevsizliğe
Potansiyel çözümler üç ana sınıfa ayrılıyor: mesleklerin kaybolmaması için ne yapmak gerekiyor, yeterli sayıda yeni mesleğin yaratılması için ne yapmak gerekiyor ve tüm çabalarımıza rağmen kaybedilen mesleklerin sayısı, yaratılan mesleklerin sayısını aşarsa ne yapmak gerekiyor.
Meslek kaybını bütünüyle engellemek gibi bir stratejinin ne cazip ne de savunulur bir tarafı var çünkü bu stratejiyi benimsemek, yapay zekayla robot biliminin muazzam olumlu potansiyelini bir kenara atmak demek. Devletler buna rağmen, cereyan edecek sarsıntıları azaltmak ve uyum sağlanmasına zaman tanımak için otomasyonun hızını kasten yavaşlatabilirler. Teknoloji hiçbir zaman belirleyici değildir ve bir şeyin yapılabiliyor olması illa yapılması gerektiği anlamına gelmez. Hükümet düzenlemeleri ticari olarak uygun ve ekonomik açıdan kazançlı olsa da yeni teknolojilerin önünü tıkayabilir. Örneğin az gelişmiş ülkelerde "beden çiftlikleri" kurarak, çaresiz ama varlıklı alıcıların yarattığı ve doyma ihtimali pek bulunmayan bir talep barındıran, insan organları piyasası yaratabilecek teknolojiye onlarca yıldır sahibiz. Bu tarz beden çiftlikleri milyarlarca dolar edebilir. Yine de insan bedeni parçalarının serbestçe alınıp satılması yasal düzenlemelerle engellenmiştir ve organ ticareti yapılan bir karaborsa bulunsa da tahmininizden çok daha küçük çaplıdır. 22
22. Simon Rippon, "Imposing Options on People in Poverty: The Harın ofa Live Donar Organ Market", Journal of Medical Ethics 40 (2014), s. 145-50; 1. Glenn Cohen, "Regulating the Organ Market: Normative Foundations for Market Regulation", Law and Contemporary Problems 77 (2014); Alexandra K. Glazier, "The Principles of Gift Law and the Regulation of Organ Donation", Transplant International 24 (2011), s. 368-72; Megan McAndrews ve Walter E. Block, "Legalizing Saving Lives: A Proposition for the Organ Market", Insights to A Changing World Journal 2015
Değişimin hızını yavaşlatmak, kaybedilecek mesleklerin yerine yeterli sayıda yeni meslek koymak için zaman kazandırabilir. Ancak daha önce de belirttiğim gibi ekonomik girişimciliğin eğitim ve psikoloji alanlarında bir devrimle desteklenmesi gerek. Yeni işlerin iyi maaşlı devlet memurluklarından ibaret olmayacağını varsayarsak, bu işler büyük ihtimalle yüksek düzeyde uzmanlık gerektirecek ve yapay zeka gelişmeyi sürdürdüğü müddetçe çalışan insanların mütemadiyen yeni beceriler kazanması ve mesleklerini değiştirmesi icap edecek. Hükümetlerin devreye girip hem yaşam boyu eğitim sektörünü güçlendirmesi hem de kaçınılmaz geçiş dönemleri için bir güvenlik ağı sağlaması lazım. Kırk yaşındaki eski bir insansız hava aracı pilotunun sanal dünya tasarımcısı olarak kendini yeniden yaratması üç sene alacaksa, bu süre zarfında kendisini ve ailesini geçindirebilmek için yüklü bir devlet desteğine ihtiyaç duyacaktır. (Günümüzde İskandinavya' da bu tarz bir uygulama mevcut. İskandinav devletleri "meslekleri değil çalışanları koru" prensibiyle hareket ediyor.)
Ancak yeterli devlet yardımı gelecek olsa bile milyarlarca insan akli dengesini yitirmeden kendini sürekli yeni baştan yaratabilecek mi, işte bu belli değil. Bu yüzden insanlığın dikkate değer bir kısmı tüm çabalarımıza rağmen iş dünyasının dışına atılırsa, iş sonrası toplumlar, iş sonrası ekonomiler ve iş sonrası politikalar için yeni modeller arayışına girmek zorunda kalırız. İlk adım geçmişten miras aldığımız toplumsal, ekonomik ve siyasal modellerin böyle bir zorlukla baş etmeye elverişli olmadığını dürüstlükle kabul etmek.
Örneğin komünizmi düşünün. Otomasyon kapitalist sistemi temelden sarsmakla tehdit ettiği için insanın aklında komünizmin geri gelmesi olasılığı beliriyor. Ama komünizm bu türden bir krizden istifade etmek adına ortaya çıkmadı. 20. yüzyıl komünizmi işçi sınıfının ekonomi için hayati önem teşkil ettiğine hükmetmişti ve komünist düşünürler proletaryaya bu muazzam ekonomik gücü siyasi bir yumruğa nasıl çevirebileceklerini öğretmeye çalışmıştı. Komünist siyasi plan işçi sınıfı devrimini gerektiriyordu. Kitleler ekonomik kifayetini yitirir ve sömürülmekle değil de işlevsizlikle boğuşmaya başlarsa bu öğretiler ne denli işlevsel olur? İşçi sınıfı olmadan işçi sınıfı devrimi nasıl gerçekleştirilebilir?
Kimileri insanların ekonomik işlevini asla yitirmeyeceğini çünkü iş ortamında yapay zekayla yarışamayacak olsalar da tüketici olarak her zaman insana ihtiyaç duyulacağını iddia edebilir. Ancak geleceğin ekonomisinde bize tüketici olarak ihtiyaç duyulup duyulmayacağı bile meçhul. Bu görevi pekala makineler ve bilgisayarlar da yerine getirebilir. Teoride demir üreten bir maden işletmesinin bu demiri robot fabrikasına satması ve robot fabrikasının da robot üretip bu robotları maden işletmesine satması, böylece daha fazla robot üretilmesi için daha çok demir çıkarılması ve bunun bu şekilde devam etmesi mümkün. Bu şirketler büyüyüp evrenin ücra köşelerine kadar yayılabilir ve bunun için tek ihtiyaçları robotlar ve bilgisayarlardır; insanlara ürünleri almaları için bile ihtiyaç duymazlar.
Doğrusu günümüzde bile bilgisayarlar ve algoritmalar üreticiliğe ilaveten müşteri işlevi de görmeye başladı. Misal algoritmalar, borsadaki en önemli hisse senedi ve mal alıcıları statüsüne yükselme yolunda. Benzer şekilde reklam sektörünün en önemli müşterisi de bir algoritma: Google'ın arama motoru algoritması. İnsanlar İnternet sitesi tasarlarken genellikle herhangi bir insanın değil Google'ın arama motoru algoritmasının beğenilerine hitap ediyor.
Elbette algoritmaların bilinci yok, o yüzden de satın aldıkları şeyin tadını çıkaramıyor, tercihlerini duyu ve duygular doğrultusunda yapmıyorlar. Google arama motoru algoritması dondurmanın tadına bakamıyor. Algoritmalar seçimlerini, daha ziyade dahili hesaplamalar ve yüklenmiş hazır tercihler doğrultusunda yapıyorlar ve bu tercihler günbegün dünyamızı daha çok şekillendiriyor. Google arama motoru algoritması dondurma firmalarının İnternet sitelerini derecelendirme hususunda çok sofistike bir zevke sahip ve dünyanın en başarılı dondurma firmaları, tadı en güzel dondurmayı üretenler değil Google algoritmasının en üst sıraya koydukları.
Durumun böyle olduğunu kendi deneyimlerimden biliyorum. Bir kitap yayımlayacağım zaman yayıncım benden kitabın çevrimiçi ortamda yer alacak tanıtımı için kısa bir yazı kaleme almamı istiyor. Ama yayınevinde yazdıklarımı Google algoritmasının zevkine uygun hale getirmek için çalışan bir uzman var. Bu uzman metnimin üzerinden geçip, "Bu kelimeyi kullanma; onun yerine şunu kullan. Bu sayede Google algoritmasının daha çok dikkatini çekeriz," diyor. Biliyoruz ki algoritmanın ilgisini çekebilirsek insanların ilgisini çekmek işten bile değil.
Peki, madem insanlara ne üretici ne de tüketici sıfatıyla ihtiyaç var, insanların fiziksel olarak hayatta kalmaları ve psikolojik sağlıkları nasıl korunacak? Bu soruya cevap aramak için krizin patlak vermesini bekleyemeyiz. O noktaya gelindiğinde iş işten geçmiş olacaktır. 21. yüzyılın eşi benzeri görülmemiş teknolojik ve ekonomik kırılmalarıyla başa çıkabilmek için bir an önce yeni toplumsal ve ekonomik modeller geliştirmeliyiz. Bu modellerin meslekleri değil insanları koruma ilkesi çerçevesinde şekillenmesi gerek. Pek çok meslek tatsız tuzsuz angarya işler sınıfına giriyor zaten ve o meslekler kurtarılmayı hak etmiyor. Kasiyerlik kimsenin rüyalarını süsleyen bir iş değil. Odaklanmamız gereken insanların temel ihtiyaçlarını karşılayıp sosyal statü ve onurlarını korumak olmalıdır.
Evrensel temel gelir gittikçe daha çok ilgi uyandıran yeni bir model. Bu modele göre devletler, algoritma ve robotları kontrol eden milyarderler ve şirketlerden aldıkları vergileri herkesin temel ihtiyaçlarının karşılanmasına yetecek dolgun bir ödeneği finanse etmek için kullanıyor. Bu sayede yoksullar iş kaybı ve ekonomik açıdan müşkül durumda kalmaya karşı desteklenirken, zenginler de halkın öfkesinden korunuyor. 23
23. James J. Hughes, "A Strategic Opening fora Basic Income Guarantee in the Global Crisis Being Created by AI, Robots, Desktop Manufacturing and BioMedicine'', Journal ofEvolution & Technology 24 (2014), s. 45-61; Alan Cottey, "Technologies, Culture, Work, Basic Income and Maximum Income", AI & Society 29 (2014), s. 249-57.
Bununla bağlantılı bir başka görüş de "meslekler" addedilen insan faaliyetlerinin kapsamını genişletmeyi öngörüyor. Günümüzde milyarlarca ebeveyn çocuklarına bakıyor, komşular birbirine kol kanat geriyor ve vatandaşlar kolektifler kuruyor. Bu faaliyetlerin hiçbiri meslek olarak kabul edilmiyor. Belki de kafa yapımızı değiştirip çocuk bakımının muhtemelen dünyanın en önemli ve zor işi olduğunun farkına varmamız gerekiyordur. Bu durumda bilgisayarlar ve robotlar tüm şoförlerin, bankacıların ve avukatların yerine geçse de iş sıkıntısı yaşanmayacaktır. Tabii ortaya, meslek olarak kabul edilecek bu görevleri kimin değerlendireceği ve karşılığını kimin vereceği sorusu çıkıyor. Altı aylık bebeklerin annelerini maaşa bağlayamayacağını düşünürsek, sorumluluk devlete kalacak demektir. Verilecek maaşın tüm ailenin temel ihtiyaçlarını karşılamasının arzulanacağını da hesaba katarsak, ortaya çıkan sonuç evrensel temel gelirden pek de farklı değil.
Öte yandan devletler evrensel temel gelir yerine hizmet uygulamasını finanse edebilir. İnsanlara istedikleri şekilde harcayacakları bir maaş vermek yerine bedava eğitim, bedava sağlık hizmeti, bedava ulaşım gibi hizmetler sağlanabilir. Bu esasen ütopik bir komünizm tasavvuru. İşçi sınıfı devrimini başlatma fikri miadını doldurmuş olsa da komünizmin amacını başka şekillerde gerçekleştirmeyi hedefleyemez miyiz?
İnsanlara evrensel temel gelir (kapitalist cennet) sağlanması mı, evrensel temel hizmet (komünist cennet) sunulması mı daha iyidir, tartışılır. Her iki seçeneğin de avantajları ve eksiklikleri var tabii. Ama hangi cenneti tercih ederseniz edin, mesele "evrensel" ve "temel" kavramlarının gerçekten ne ifade ettiğinde düğümleniyor.
Evrensel ne demek?
İster gelir ister hizmet şeklinde olsun evrensel temel destek dendiğinde kastedilen genel olarak ulusal temel destektir. Şimdiye dek tüm evrensel temel gelir girişimleri ya ulusal ya da bölgeseldi. Finlandiya, Ocak 2017' de iki senelik bir deney başlatarak 2000 işsiz Finlandiyalıya iş bulup bulmamalarından bağımsız olarak ayda 560 avro ödemeye başladı. Kanada'nın Ontario eyaletinde, İtalya'nın Livorno şehrinde ve çeşitli Hollanda kentlerinde buna benzer deneyler yapılacak. 24 (2016' da İsviçre' de milli temel gelir uygulaması başlatılsın mı diye referandum yapıldı ama seçmenler bunu reddetti. 25)
24. Jon Henley, "Finland Trials Basic Income for Unemployed'', Guardian, 3 Ocak 2017, 1 Mart 2018'de erişildi.
25. "Swiss Voters Reject Proposal to Give Basic Income to Every Adult and Child", Guardian, 5 Haziran 2017
Ancak bu tarz ulusal ve bölgesel uygulamalara ilişkin sorun şu ki otomasyon mağdurları Finlandiya, Ontario, Livorno ya da Amsterdam' da yaşamıyor olabilir. Küreselleşme bir ülkenin insanlarını bütünüyle başka ülkelerin piyasalarına tabi kıldı ama otomasyon bu küresel ticaret ağının geniş kesimlerini zayıf halkalara yıkıcı zararlar verecek şekilde dağıtabilir. 20. yüzyılda doğal kaynaklardan yoksun gelişmekte olan ülkeler, ağırlıklı olarak vasıfsız işçilerinin ucuz işgücünü satarak ekonomik ilerleme katetmişti. Günümüzde milyonlarca Bangladeşli ürettikleri tişörtleri ABD'li müşterilere satarak, Bangalor'da yaşayanlar çağrı merkezlerinde ABD'li müşterilerin şikayetleriyle boğuşarak geçiniyor.26
26. Isabel Hunter, "Crammed into squalid factories to produce clothes for the West on just 2op a day, the children forced to work in horrific unregulated workshops of Bangladesh", Daily Mail, 1 Aralık 2015, 15 Ekim 2017; Chris Walker and Morgan Hartley, "The Culture Shock of India's Call Centers", Forbes, 16 Aralık 2012, 15 Ekim 2017' de erişildi.
Ancak yapay zeka, robot ve 3-D yazıcıların yükselişe geçmesiyle ucuz vasıfsız emek gücü çok daha az önem taşıyacak. Tişörtleri Dakka' da imal edip bunların ABD'ye nakledilmesiyle uğraşmak yerine Amazon' dan satın alıp New York'ta çıktısını alabileceksiniz. Beşinci Cadde' deki Zara ve Prada mağazalarının yerini Brooklyn' deki 3-D yazıcı merkezleri alabilir ve bu tarz yazıcılar kimilerinin evlerinde bile bulunabilir. Aynı zamanda yazıcınız hakkında şikayette bulunmak için Bangalor' daki çağrı merkezini değil Google bulutunda duran, aksanı ve ses tonu tercihlerinize göre şekillendirilmiş yapay zeka temsilciyle konuşabilirsiniz. Dakka ve Bangalor' da işsiz kalacak işçilerin ve çağrı merkezi operatörlerinin son moda tişörtler tasarlamaya ya da bilgisayar kodu yazmaya uygun bir eğitimi yok, o halde nasıl hayatta kalacaklar?
Yapay zekalar ve 3-D yazıcılar gerçekten de Bangladeşlilerin ve Bangalorluların işlerini ellerinden alırsa, daha önceden Güney Asya'ya akın eden hasılatlar Kaliforniya' daki birkaç teknoloji devinin kasalarına dolmaya başlar. Ekonomik büyüme dünya çapında iyileşmeye sebep olacağına Silikon Vadisi gibi ileri teknoloji merkezlerinde muazzam bir yeni sermayenin birikmesine ve gelişmekte olan ülkelerin çökmesine yol açabilir.
Tabii ki Hindistan ve Bangladeş gibi kimi yeni gelişen ekonomilerin kazanan takıma katılmalarını sağlayacak bir hızla ilerleme kaydetmesi de mümkün. Yeterince zaman geçtikten sonra tekstil işçilerinin ve çağrı merkezi operatörlerinin çocukları veya torunları bilgisayarların ve 3-D yazıcıların üreticisi ve sahibi girişimciler haline pekala gelebilir. Fakat bu geçiş için gerekli vakit daralıyor. Geçmişte ucuz vasıfsız işgücü küresel ekonomik uçurumu güvenli bir şekilde katetmeye yarayan bir köprü görevi görmüştü. Bir ülke yavaş gelişme hızına rağmen sonunda sağlam bir noktaya ulaşabileceği beklentisi taşıyabiliyordu. Doğru adımlar atmak hızlı kalkınmadan daha önemliydi. Ancak artık köprü sallantıda ve kısa süre içinde yıkılabilir. Ucuz işgücünden yüksek beceri gerektiren endüstrilere terfi ederek köprüyü geçmiş olanlar muhtemelen paçayı sıyıracak. Ama geride kalanlar kendilerini, karşı tarafa geçme umudu olmaksızın, uçurumun yanlış tarafında bulabilir. Kimse ucuz ve vasıfsız işçilerinize ihtiyaç duymuyorsa ve siz de iyi bir eğitim sistemi kurup işçilerinize yeni beceriler kazandırmak için gerekli kaynaklara sahip değilseniz ne yapacaksınız?27
27. Klaus Schwab ve Nicholas Davis, Shaping the Fourth Industrial Revolution (World Economic Forum, 2018), s. 54. Uzun vadeli gelişim stratejileri için bkz. Ha-Joon Chang, Kicking Away the Ladder: Development Strategy in Historical Perspective (Londra: Anthem Press, 2003).
Sona kalanların sonu ne olacak?
ABD'li seçmenler Amazon ve Google şirketlerinin ödediği vergilerin Pennsylvania' daki işsiz madencilere ve New York'taki işsiz taksicilere aylık ya da hizmet olarak sunulmasını onaylayabilir elbette. Peki ya ABD'li seçmenler, aynı vergilerin Başkan Trump'ın "bok çukuru" tabir ettiği ülkelerde yaşayan işsiz insanlara destek olmak için gönderilmesini de onaylar mı?28 Böyle bir şeyin olabileceğine inanmakla Noel Baba ve Paskalya Tavşanı'nın sorunu çözeceğine inanmak arasında pek bir fark yok.
28. Lauren Gambini, "Trump Pans Immigration Proposal as Bringing People from 'Shithole Countries'", Guardian, 12 Ocak 2018, , 11 Şubat 2018'de erişildi.
Temel ne demek?
Evrensel temel destek, temel insani ihtiyaçların karşılanması amacıyla düşünülmüş ama bunun neye tekabül ettiğinin kabul edilmiş bir tanımı yok. Tamamen biyolojik bir açıdan bir Sapiens'in hayatta kalabilmek için günde sadece 1500 ila 2500 kaloriye ihtiyacı var. Daha fazlası lükse giriyor. Ancak tarih boyunca her kültür bu biyolojik yoksulluk sınırını aşan ek ihtiyaçları da "temel" sınıfına dahil etmiş. Ortaçağ Avrupa'sında kilise hizmetlerine erişim yemek ihtiyacından bile önemli addediliyordu çünkü kilise gelip geçici bedeninizi değil ebedi ruhunuzu gözetiyordu. Günümüz Avrupa'sında doğru düzgün bir eğitim ve sağlık hizmeti de temel insani ihtiyaç sayılıyor ve kimileri artık İnternet erişiminin de her erkek, kadın ve çocuk için zaruri olduğunu savunuyor. 2050' de Birleşik Dünya Devleti, Detroit'ten Dakka'ya tüm insanlara temel destek sağlamak adına Google, Amazon, Baidu ve Tencent şirketlerini vergilendirmeye karar verirse, "temel" kavramını nasıl tanımlayacak?
Örneğin temel eğitim ne içeriyor: sadece okuma yazmayı mı yoksa bunun yanı sıra bilgisayar programlama ve keman çalmayı da mı? Sadece altı yıllık ilkokulu mu yoksa doktora seviyesine kadar her şeyi mi? Peki ya sağlık hizmetleri? 2050'ye kadar yaşlanma sürecini yavaşlatabilen ve insan ömrünü önemli ölçüde uzatan tıbbi gelişmeler kaydedilmiş olursa, bu yeni tedavilere on milyar insanın tamamının erişimi sağlanacak mı yoksa bu yeniliklerden sadece birkaç milyarder mi faydalanabilecek? Biyoteknoloji ebeveynlere çocuklarının "sürümünü yükseltme" imkanı sağlarsa bu da temel insani ihtiyaç sayılacak mı yoksa zengin insanüstüler zavallı Homo sapiens'i katbekat aşan becerilerinin tadını çıkardığı bir ortamda, insanlığın farklı biyolojik kastlara ayrıldığını mı göreceğiz? "Temel insani ihtiyaçlar" neyi içerirse içersin, herkese ücretsiz sunulduğunda çantada keklik sayılacaklar ve kıyasıya toplumsal rekabetler ve siyasi mücadeleler temel ihtiyaç sayılmayan şeyler üzerinden dönmeye devam edecek: şık otonom arabalar, sanal gerçeklik parklarında gezinti ya da biyolojik mühendislik eseri geliştirilmiş bedenler gibi lüksler. Fakat işsiz kitleler ekonomik bir kazanca sahip değilse, bu tür lüksleri elde etmeyi ummaları pek mümkün olamayacak gibi görünüyor. O yüzden zenginler (Tencent yöneticileri ve Google hissedarları) ile fakirler (evrensel temel gelirle geçinenler) arasındaki fark açılmakla kalmaz kapatılması imkansız hale gelir.
Dolayısıyla 2050' de uygulanan evrensel destek, yoksul insanlara şimdikinden çok daha iyi bir eğitim ve sağlık hizmeti sunsa bile, insanlar küresel eşitsizliğe ve toplumsal akışkanlık olmamasına hiddet duymaya devam ederler. İnsanlar sistemin kendi aleyhlerinde kurulduğunu, devletin sadece ve sadece zenginlere hizmet ettiğini, kendileri ve çocukları için geleceğin çok daha kötü olacağını düşünürler.29
29. Koşulların mutlak bir şekilde iyileşmesiyle birlikte eşitsizlikte artış görülebileceğine dair özellikle bkz. Thomas Piketty, Capital in the Twenty-First Century (Cambridge, MA: Harvard University Press, 2013).
Homo sapiens tatmin olmak için yaratılmamış. İnsanların mutluluğu nesnel koşullardan ziyade beklentilerine bağlı. Beklentilerse koşullara göre şekillenme eğiliminde; buna başka insanların koşulları da dahil. İşler düzelince beklentiler de kabarıyor ve koşullar ciddi ölçüde düzelse bile memnuniyetsizliğimiz aynı şekilde devam edebiliyor. Evrensel temel desteğin amacı 2050' de sıradan insanların nesnel koşullarını düzeltmekse, başarı şansı var. Ama amaç insanları öznel olarak tatmin etmek ve toplumsal huzursuzluğu engellemekse muhtemelen başarısız olur.
Evrensel temel desteğin amaçlarına gerçek anlamda ulaşabilmesi için dinden spora dek uzanan birtakım anlamlı uğraşlarla desteklenmesi gerekiyor. Belki de bugüne dek yapılmış en başarılı "iş sonrası dünyada nasıl hoşnut yaşanır" deneyi İsrail' de uygulanıyor. Aşırı Ortodoks Yahudi erkeklerin yüzde 50'si hiç çalışmıyor. Hayatlarını kutsal metinlerin incelenmesine ve dini ritüellere adıyorlar. Kısmen genellikle kadınlar çalıştığından, kısmen de temel yaşamsal gereksinimlerden eksik kalmasınlar diye devletin sunduğu yüklü yardımlar ve ücretsiz hizmetler sayesinde, ne onlar aç kalıyor ne de aileleri. Adı koyulmadan önce uygulamaya geçmiş bir evrensel temel destek bu.30
30. "2017 Statistical Report on Ultra-Orthodox Society in Israel'', lsrael Democracy lnstitute ve ferusalem lnstitute for lsrael Studies (2017), 1 Ocak 2018'de erişildi; Melanie Lidman, "As ultra-Orthodox women bring home the bacan, don't say the F-word", Times of lsrael, 1 Ocak 2016, 15 Ekim 2017'de erişildi.
Bu aşırı Ortodoks Yahudi erkekler yoksul ve işsiz olsalar da yapılan çeşitli anketlerde, İsrail toplumunun diğer kesimlerine oranla hayatlarından çok daha memnun oldukları ortaya çıkıyor. Bunun sebebi cemaatiçi ilişkilerinin güçlü olması ve kutsal metinleri incelemenin, dini ritüelleri gerçekleştirmenin kendileri için derin bir anlam taşıması. Küçük bir odaya doluşup Talmud'u tartışan bir grup Yahudi adam, sıkış tepiş devasa bir fabrikada ter döken işçilerden daha çok keyif, mesuliyet ve feraset sergileyecektir. Yaşam doyumunu ölçen küresel anketlerin sonuçlarına göre İsrail, bu işsiz ve yoksul insanların da katkısıyla, üst sıralara yakın bir yerde yer alıyor.31
31. Melanie Lidman, "As ultra-Orthodox women bring home the bacon, don't say the F-word'', Times of lsrael, 1 Ocak 2016, , 15 Ekim 2017'de erişildi; "Statistical Report on Ultra-Orthodox Society in Israel'', Israel Democracy lnstitute ve ferusalem Institute for lsrael Studies 18 (2016), , 15 Ekim 2017' de erişildi. Mutluluk konusunda İsrail, yakın zamanda, Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü tarafından otuz sekiz ülke içinde on birinci olarak belirlenmiş: "Life Satisfaction", OECD Better Life Index, , 15 Ekim 2017' de erişildi.
Laik İsrailliler sık sık aşırı Ortodoksların topluma yeterince katkısı olmadığından ve başkalarının alın teriyle geçindiklerinden yakınırlar. Laik İsrailliler aşırı Ortodoksların, özellikle de ortalama yedi çocuk sahibi olduklarından, hayat tarzlarının sürdürebilir olmadığını da savunma eğilimindedir.32 Er ya da geç devletin gücü onca işsiz insanı desteklemeye yetmeyecek ve aşırı Ortodokslar da işe gitmek zorunda kalacaklar. Ama bunun tam tersi de olabilir. Robotlar ve yapay zeka insanları işinden etmeye başlayınca, aşırı Ortodokslar geçmişten kalma fosiller gibi değil de geleceğin temsilcileri gibi görülebilir. Herkes Ortodoks olup Talmud'u öğrenmek için yeşivaya· gidecek değil elbette. Ama anlam ve cemaat arayışı herkesin hayatında iş arayışını gölgede bırakabilir.
32. "2017 Statistical Report on Ultra-Orthodox Society in Israel", Israel Democracy Institute ve f erusalem Institute for Israel Studies (2017), 1 Ocak 2018' de erişildi.
Güçlü cemiyetler ve anlamlı uğraşlarla evrensel bir ekonomik güvenlik ağı örmeyi başarabilirsek, işlerimizi algoritmalara kaptırmak lütuf gibi bile gelebilir. Hayatımızın kontrolünü kaybetmekse çok daha ürkütücü bir senaryo. Kitlesel işsizlik tehlikesinden bağımsız olarak, daha fazla endişelenmemizi gerektiren şey liberal anlatıya olan inanç kırıntılarını bile yok edebilecek ve dijital diktatörlüklerin önünü açabilecek şekilde otoritenin insanlardan algoritmalara geçmesi.
içimdeki kaos
0 Yorumlar