Bir şirketi düşünün. Verimlilik hesabı yaptı, yapay zekayı seçti, çalışanını kapıya gönderdi. Aradan birkaç ay geçti. Aynı şirket, aynı çalışanı aynı masaya geri çağırdı.

Bu bir anekdot değil. Forrester'ın araştırması işverenlerin yüzde 55'inin yapay zeka adına verdikleri işten çıkarma kararlarından pişman olduğunu ortaya koyuyor. Robert Half'ın 2.000 yöneticiyle yürüttüğü çalışmada ise her üç şirketten biri, verimlilik uğruna işten çıkardığı çalışanı aynı pozisyona yeniden almak zorunda kaldığını itiraf ediyor. Otomasyon açtı, kurumsal hafızayı kapattı. İnsan emretti, insan düzeltti.

Peki bu geri dönüşler bize ne söylüyor? Yapay zekanın işe yaramadığını mı? Hayır. Yapay zekanın ne olduğunun yanlış anlaşıldığını söylüyor. Ve bu yanlış anlama yalnızca şirketlerin değil, üniversitelerin, hükümetlerin ve kamuoyunun ortak yanılgısı.

Deloitte Asya-Pasifik CEO'su Rob Hillard geçtiğimiz günlerde önemli bir şikayette bulundu: Üniversiteler, öğrencilere yapay zekayı hile aracı olarak görerek yasaklayıcı ve caydırıcı tutum izliyor. İş dünyası ise yapay zekayı bilen mezun arıyor. Bu çelişkili duran konuda, üniversiteler topyekun hatalı gözüküyor. Fakat bu biraz yüzeysel bir bakış açısı.

Üniversite, sadece birer araç operatörü yetiştiren sıradan birer meslek okulu değildir. Akademinin asıl görevi; teknik becerinin de ötesinde, eleştirel düşünce, yöntem ve muhakeme üretebilmektir. Dolayısıyla “mezunlarınız yapay zeka bilmiyor” şikayeti, üniversiteleri teknik birer kurs merkezine dönüştürme sığlığından kurtarılmalı; akademinin bu araçları metodolojik birer araç olarak müfredata nasıl entegre edeceği sorusuna evrilmelidir.

Bu tartışmada asıl sorun çerçevesizliktir. Gallup-Lumina araştırması yaklaşık 3.800 öğrenciyle yapıldı. Öğrencilerin yüzde 42'si okullarının yapay zeka kullanımını caydırdığını, yüzde 11'i ise tamamen yasakladığını söylüyor. Buna rağmen öğrencilerin yüzde 57'si haftada en az bir kez yapay zekayı derslerinde kullanıyor. Yani yasak kağıt üzerinde kalıyor, öğrenci kullanmaya devam ediyor, ama nasıl kullanacağını bilmiyor.

Avrupa bu sorunun farkına özellikle temel eğitim kademelerinde farklı bir yerden başladı. Fransa'da kağıt-kalem sınavlarına dönüş, İsveç'te dijital eğitimden geri adım, Finlandiya'da el yazısı tartışması — bunların hepsi aynı kaygıdan besleniyor: Dijital araçlar bazı becerileri körletiyor. Sorun yapay zekadan önce mobil teknolojilerin gelişmesiyle başladı, yapay zeka onu derinleştirdi.

O nedenle kademeli bir uygulama ile yapay zekanın da entegre edilebileceği bir sistem işlevsel ve makul olacaktır.

Burada bir ayrımı da net kurmak gerekiyor. Yapay zeka üretir, yaratmaz.

Bu cümle basit görünüyor ama altı derin. Yapay zeka mevcut verilerden örüntüler çıkarır, bu örüntüleri istatistiksel olarak birleştirir ve çıktı üretir. Bunu çok hızlı, çok hacimli ve çoğu zaman etkileyici biçimde yapar. Ama etkileyici olmak özgün olmak değildir. Özgünlük, daha önce var olmayan bir bağlantı kurmaktır. Yapay zeka eğitim verisinin dışına çıkamaz. Dolayısıyla ürettiği her şey, bir biçimde zaten var olanın yeniden düzenlenmesidir.

Yaratıcılık, hatalı bir çıktı üzerine dile gelmez. Ama üretim hatalı olabilir. Bu nedenle yapay zeka üretimde hata yapabilir. Ama insanın yaratıcılığı ve özgünlüğü ön planda olduğunda hata söz konusu olmaz. Hata ve eksikler o özgünlükte erir gider. Zaten hata varsa yaratıcılık söz konusu........

© Hürses