ASSA 2025: Yapay Zeka

Her yıl, Amerikan Ekonomi Derneği tarafından yönetilen Sosyal Bilimler Dernekleri İttifakı ASSA'nın yıllık bildirilerini rapor ediyorum. Bu konferans, 13 binden fazla ekonomi öğrencisi ve profesörünün katıldığı ve üç gün boyunca düzenlenen oturumlarda yüzlerce bildirinin sunulduğu dünyanın en büyük ekonomi konferansıdır. Ana akım ekonominin “büyük ve iyi” isimleri tarafından yüzlerce kişinin katıldığı konuşmalar yapılıyor. Ama aynı zamanda, radikal ekonomi grupları tarafından düzenlenen ve bir avuç insanın katıldığı oturumlar da var. Bu yıl San Francisco'daki konferansa tek bir tema hakimdi: Yapay Zeka (YZ). Daha önceki konferanslar iklim değişikliği ya da ekonomik büyüme veya enflasyon üzerine yoğunlaşmıştı. Bu yıl böyle bir durum söz konusu değil ve yapay zeka ana akım ekonomi tarafından büyük ekonomilerde kapitalizmin muhtemel büyük kurtarıcısı olarak görüldüğü için bu sürpriz değil. Büyük ekonomilerdeki, özellikle işgücü ve üretken yatırım verimliliğindeki zayıf ekonomik büyümenin, YZ yatırımlarındaki patlama ve bunun sonucunda YZ'nin sağlayacağı büyük ve sürekli verimlilik artışı ile aşılabileceği ve böylece bu on yılın geri kalanında ve ötesinde ekonomik genişlemenin dönüştürülebileceği umulmaktadır: YZ güdümlü bir devrim.

AVANTAJLAR VE DEZAVANTAJLAR

Bu nedenle, YZ’nin emeğin geleceğini nasıl etkileyeceği ve daha geniş ekonomi üzerindeki etkisi üzerine birçok oturum yapıldı. İnternet üzerinden kaydedilen bir oturumda, bu alandaki en iyi ekonomistlerden birkaçı YZ'nin etkisini özetledi. Carnegie Mellon Üniversitesi'nden Tom Mitchell, geniş dinleyici kitlesine YZ'nin güçlü ve hızlı gelişen bir teknoloji olduğunu, mükemmel olmadığını ve her zaman doğru olmadığını söyledi. YZ'nin envanter takibi veya depoların stoklanması gibi rutin görevleri otomatikleştirmesi ve yasal belgelerin yazılması gibi yüksek beceri gerektiren görevleri kısmen otomatikleştirmesi muhtemeldi. YZ, işleri muhakeme, problem çözme ve karar verme gerektiren - öğretmenler, sağlık teknisyenleri veya müşteri hizmetleri temsilcileri gibi - çalışanların işlerini daha iyi yapmalarına yardımcı olabilir. YZ daha iyi hale geldikçe ve daha fazla şekilde uygulandıkça veya başka yeniliklere yol açtıkça, insanları daha üretken hale getirecektir. Ancak bu değişimin hızı belirsizliğini koruyor ve herhangi bir faydanın eşit olarak paylaşılacağının garantisi yok. Mitchell, "YZ adalet, mahremiyet, güvenlik, ulusal güvenlik ve sivil söylem konularında büyük soruları gündeme getiriyor. Toplumun bu endişeleri nasıl ele alacağı, YZ'nin hayatlarımızı ve işlerimizi ne kadar etkileyeceğini şekillendirecektir." diyor, gerçekten de öyle.

İŞGÜCÜNÜ ETKİLEME PAYI

John Horton (Massachusetts Institute of Technology) yapay zeka tabanlı ekonomik tahminleri savundu. "İnsan tahminlerinin doğruluğu ve dağılımı ile yakından uyumludurlar ve özellikle orta ve uzun vadeli ufuklarda iyi performans gösterirler, genellikle insan tahminlerinden daha iyi performans gösterirler." Yani YZ ekonomik tahminleri, insan tahminlerine düşük maliyetli bir alternatif olabilir (ekonomistler için iyi bir haber değil).

YZ'nin ekonomik etkileri üzerine bir başka oturumda Alena Wabitsch (Oxford Üniversitesi), 2011-2019 döneminde 16 Avrupa ülkesinde işgücü piyasası gelişmeleri ile YZ arasındaki bağlantıyı inceledi. Wabitsch, sadece çok az sayıda ülkenin YZ destekli otomasyona daha fazla maruz kalan mesleklerin istihdam paylarında düşüş gösterdiğini tespit etti. Yani olumlu haberler. Buna karşılık Open AI'dan Pamela Mishkin, Generative Pre-trained Transformer (GPT) modellerini inceledi ve ABD işgücünün yaklaşık yüzde 80'inin GPT'lerin kullanılmaya başlanmasıyla iş görevlerinin en az yüzde 10'unun etkilenebileceğini, çalışanların yaklaşık yüzde 19'unun ise görevlerinin en az yüzde 50'sinin etkilenebileceğini tespit etti. O kadar da iyi değil.

Longji Li (IMF) bir çalışmasında, gelişmiş ekonomilerin, profesyonel ve yönetici mesleklerdeki daha yüksek istihdam payı nedeniyle, gelişmekte olan ekonomiler olarak adlandırılan ülkelerden daha yüksek maruziyetle karşı karşıya olduğunu bulmuştur. Kazanç dağılımının üst kuyruğundaki işçilerin yüksek maruziyete sahip mesleklerde olma olasılığı daha yüksekti, ancak aynı zamanda yapay zekadan potansiyel olarak kazanç sağlayabilirlerdi.

KARA KUTU SÜRECİ

En ilginç sunum Stanford Üniversitesi'nden Susan Athey tarafından yapıldı. Athey, YZ'nin üretkenlik ve iş üzerindeki nedensel etkisinin ne olacağını ölçmenin zor olduğunu savundu. Athey açılış konuşmasında "YZ toplum için muazzam bir pozitif potansiyele sahip" dedi ve eğitim, öğretim, uzaktan çalışma, devlet hizmetleri, tıp ve diğer alanlarla ilgili YZ odaklı çözümlerin değerine dikkat çekti.

Ancak bu, perakende tavsiyelerinden tıbbi sonuç tahminlerine kadar daha geniş bir genel amaçlı uygulama yelpazesi anlamına gelse de aynı zamanda YZ modeli içinde, onları inşa eden mühendislerin bile tam olarak anlayamayabileceği daha fazla “kara kutu süreci” anlamına da geliyor. "İşletmeler maliyet açısından bir işçi ile bir makine arasında kayıtsız kalabilir. Ve eğer kayıtsız kalırlarsa, kârlılıklarını korumak için makineyi tercih edeceklerdir." Gerçekten de, şirketlerin uzun vadeli bir bakış açısına sahip olacağına her zaman güvenemeyiz.

ÇATALLAR

Athey, yapay zekanın etkisi için yoldaki çatalları özetledi. İlk çatal ekonomik büyüme, özellikle de verimlilik artışıydı: "Verimlilik artışını artırmak dünyanın en temel ekonomik sorunu olabilir." Ancak yapay zekanın bu konudaki etkisi sınırlı olabilir. YZ'nin hızla gelişen teknik yeteneklerine rağmen, işletmeler tarafından benimsenmesi yavaş ve büyük firmalarla sınırlı kalmaya devam edebilir. YZ'nin ekonomisi çok dar bir işgücü tasarrufu çeşitliliğine dönüşebilir. İşten çıkarılan işçiler orantısız bir şekilde daha az üretken ve daha az dinamik işlerde çalışarak ekonominin uzun vadeli üretkenlik artış oranına olan toplam faydayı daha da azaltabilir.

Öte yandan, yapay zeka, çalışanları tamamlayarak onların yerini almak yerine rutin olmayan, yaratıcı ve icatçı görevlere daha fazla zaman ayırmalarını sağlayabilir. Sonuç olarak, daha fazla çalışan yeni sorunlar üzerinde çalışmaya daha fazla zaman ayırabilir ve işgücünün giderek artan bir kısmı araştırmacı bilim insanları ve yenilikçilerden oluşan bir topluma benzeyecektir. Sonuç, sadece daha yüksek bir üretkenlik seviyesinde değil, aynı zamanda kalıcı olarak daha yüksek bir büyüme oranında bir ekonomidir.

GELİR EŞİTSİZLİĞİ

İkinci çatal ise gelir eşitsizliğidir. İlk senaryoda, YZ daha yüksek gelir eşitsizliğine yol açmaktadır. Teknoloji uzmanları ve yöneticiler, birçok insan emeğini doğrudan ikame etmek için YZ'yi tasarlar ve uygular, bu da birçok işçinin ücretini düşürür.

YZ rekabetinin tehdidi altındaki işlerin sayısı sonunda çok daha fazla artar. Ya da alternatif olarak, YZ daha düşük gelir eşitsizliğine yol açar çünkü YZ'nin işgücü üzerindeki ana etkisi, en az deneyimli veya en az bilgili işçilerin işlerinde daha iyi olmalarına yardımcı olmaktır. Eğer işverenler bu kazanımları işçilerle paylaşırsa, gelir dağılımı daha eşit hale gelecektir.

Üçüncü çatal, birçok gelişmiş ekonomide önemli ölçüde artan endüstriyel yoğunlaşmaydı. YZ, yalnızca en büyük firmaların kendi ana işlerinde yoğun bir şekilde kullanması nedeniyle bunu daha da kötüleştirebilir. Alternatif olarak, açık kaynaklı YZ modelleri yaygın olarak kullanılabilir hale gelirse, bu küçük işletmelere daha önce asla sahip olamayacakları endüstri lideri üretim teknolojilerine erişim sağlayacaktır. Ekonomiler üzerindeki herhangi bir etkinin hızına ilişkin şüpheler yüksekti.