Otomasyon ve yapay zeka

Çalışmanın geleceği hakkındaki yazı dizisinin bu üçüncü bölümünde, otomasyonun, özellikle robotların ve yapay zekanın (YZ) işler üzerindeki etkisini ele almak istiyorum.

Otomasyonun gelecekteki işler üzerindeki etkisi konusunda önde gelen ana akım Amerikalı uzmanlardan birisi MIT'de Enstitü Profesörü olan Daron Acemoğlu'dur. Acemoğlu , ABD Kongresi'nde ilgili oturumda verdiği ifadeye,  otomasyonun yeni bir fenomen olmadığını hatırlatarak başlamıştı. İnsan emeğinin yerini makinelerin alması, İngiliz Sanayi Devrimi'nin daha en başında tekstil endüstrisinde ortaya çıkmıştı ve otomasyon, 19. yüzyılda Amerikan sanayileşmesinde önemli bir rol oynadı. 19. yüzyılın ortalarında başlayan tarımın hızlı mekanizasyonu, otomasyonun bir başka örneğidir.

OTOMASYON ÜCRETLERİ DÜŞÜRDÜ

Ancak bu mekanizasyon, süreci başlatmak ve sürdürmek için hala insan emeğini gerektiriyordu. Gerçek devrim, otomasyon sadece insan kontrollü makineye değil, aynı zamanda imalatta robotlara ve büro ve ofis işlerinde yazılım tabanlı otomasyona dönüştüğünde gelecekti. Çünkü bunlar daha az insan emeği gerektirmenin ötesinde tamamen onun yerini almaya adaydı. Bu otomasyon biçimi, kapitalistlerin insan emeğini yığınlar halinde işten çıkararak kârlılığı artırmaya çalıştığı 1980'lerden itibaren ortaya çıkmaya başladı. Engels'in İngiltere'de İşçi Sınıfının Durumu (1844) adlı kitabında belirttiği gibi, önceki makineleşme yalnızca işleri azaltmakla kalmamış, aynı zamanda yeni sektörlerde yeni işler de yaratmıştır.

Acemoğlu, özellikle Büyük Durgunluk ve COVID çöküşünden bu yana modern otomasyonun çalışmanın geleceği için daha da zararlı olduğunu düşünüyor. “Basitçe söylemek gerekirse, Amerikan ekonomisinin teknolojik portföyü çok daha az dengeli hale geldi ve işçilere ve özellikle düşük eğitimli işçilere son derece zararlı bir şekilde gelişti.” Acemoğlu, ABD'de ücret eşitsizliğindeki artışın yarısından fazlasının ve belki de dörtte üçünün otomasyonla ilgili olduğunu hesapladı. Örneğin taşeronlaşma, ücret yapısındaki değişikliklerin doğrudan yaklaşık yüzde 5-7'sini etkilerken, otomasyon yüzde 50-70'ini belirliyor. Kanıtlar, robotların veya yapay zekanın tamamen işsiz bir gelecek yaratacağına dair panik uyandıran görüşleri desteklemiyor. Ancak ABD ekonomisinin iş yaratma yeteneği, özellikle de yüksek ücretli iyi işler ve lise diploması veya daha azına sahip olan işçilerin kariyer fırsatları konusunda endişelenmeliyiz.” Otomasyonun ABD'deki etkilerine ilişkin analizi, diğer büyük kapitalist ekonomilere de uygulandı.

EMEK VERİMLİLİĞİ ARTMIYOR

Acemoğlu'nun ulaştığı bir diğer önemli sonuç, tüm otomasyon teknolojilerinin aslında emeğin verimliliğini artırmadığıydı. “Maliyetleri azaltan ve üretkenliği artıran otomasyon teknolojileri, örneğin otomasyon içermeyen görevlerde istihdamı genişletmek gibi bir dizi telafi edici değişiklik yaratır. Öte yandan, otomasyon ‘şöyle böyle’ ise, yani yalnızca küçük üretkenlik artışları sağlıyorsa, o zaman diğer işleri yerinden eden tüm etkiler ortaya çıkmakla birlikte telafi edici faydaların çok azını beraberinde getirir.” Gerçekten de ABD ekonomisi giderek daha fazla otomasyona geçerken sosyal açıdan faydalı otomasyon türlerine daha az yöneldi. Acemoğlu da lider şirketlerin otomasyondan ekstra kâr elde etme dürtüsünün verimlilik artışını azaltabileceğini düşünüyor. Bunun nedeni, şirketlerin otomasyonu esas olarak pazarlama, muhasebe veya fosil yakıt teknolojisi gibi kârlılığı artırabilecek, ancak bir bütün olarak ekonomi için üretkenliği artırmayan veya sosyal ihtiyaçları karşılamayan alanlarda işlerliğe geçirmesidir.

Acemoğlu'nun ABD Kongresi'ne açıkladığı gibi: “Amerikan ve dünya teknolojisi, çok büyük ve çok başarılı bir avuç teknoloji şirketinin, küçük bir iş gücüne ve otomasyon üzerine kurulu bir iş modeline sahip kararlarıyla şekilleniyor.” Ve yapay zekâ araştırmalarına yapılan hükümet harcamaları azalırken, yapay zekâ araştırmaları sosyal ihtiyaçlar yerine birkaç çok uluslu şirketin kârlılığını artırabilecek şeylere yöneldi: “hükümet araştırma harcamaları GSYİH'nın bir parçası olarak düştü ve bileşimi şu yönde değişti: vergi kredileri ve şirketler için destek. Antibiyotikler, sensörler, modern motorlar ve internet gibi 20. yüzyılın dönüştürücü teknolojilerinin her yerinde hükümetlerin parmak izleri var. Hükümetler bu teknolojileri finanse etti, satın aldı ve genellikle araştırma gündemini belirledi. Ancak bugün giderek bu durumdan uzaklaşılmaktadır.”

GELİR EŞİTSİZLİĞİ YÜKSELDİ

ABD'de yazılım ve ekipman sıfıra yakın vergilendirilir ve bazı durumlarda şirketler böyle bir sermayeye yatırım yaptıklarında net bir sübvansiyon bile alabilirler. Bu, şirketlerin işçilerle aynı işleri yapmak için makine kullandıkları ve çalışanlarını işten çıkardıkları durumda paradan tasarruf edebilecekleri 'aşırı otomasyon' için güçlü bir neden yaratır, çünkü hükümet yatırımlarını sübvanse eder ve ücret olarak ödediklerini de vergilendirir.

Son 30 yılda otomasyonun sonucu, gelir eşitsizliğinin artması oldu. Gelir eşitsizliğini artıran birçok faktör var: özelleştirme, sendikaların çöküşü, düzensizleşme (deregülasyon) ve imalat işlerinin küresel güneye transferi. Ama otomasyon önemlilerden. Büyük ekonomilerdeki eğilim, GSYİH büyümesi yavaşlarken, eşitsizliğin artması ve birçok işçinin, özellikle de üniversite diploması olmayan erkeklerin, gerçek kazançlarının keskin bir şekilde düşmesi oldu.

ABD Hazine Bakanı Janet Yellen bile, son zamanlarda teknolojik olarak yönlendirilen üretkenlik kazanımlarının eşitsizliği azaltmak yerine daha da kötüleştirebileceğini itiraf etti. “Uzaktan (tele) çalışmadaki salgın kaynaklı artışın” nihayetinde ABD verimliliğini yüzde 2,7 artırabileceğini hesaba katarken, bu kazançların, tıpkı çevrimiçi öğrenmenin, internete erişim ve yararlanma imkânı olan daha zengin ve beyaz öğrencileri için daha iyi olması gibi, çoğunlukla üst gelirli beyaz yakalı işçilere fayda sağlayacağını belirtti.

İŞ KOLLARINDAKİ DEĞİŞİMLER

Daha az eğitimsel ve teknik beceri gerektiren işler ortadan kalkacak ve yerine bunu yapanlar gelecek. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu (BLS), 2030 yılına kadar toplamda yüzde 7,7'lik bir büyüme oranıyla 11,9 milyon yeni iş olacağını tahmin ediyor. Ancak bazı sektörler işleri genişletirken, diğerleri daralacak.

Bunlar ABD'de en hızlı büyüyen meslekler:

En hızlı büyüyen 20 işten dokuzu sağlık veya ilgili alanlarda, çünkü nüfusa göre bebek sayısı azalırken ve kronik sağlık riskleri artıyor. Banyo yapma ve beslenme gibi rutin sağlık hizmetlerinde yardımcı olan evde sağlık ve kişisel bakım çalışanları, önümüzdeki on yılda milyonlarca yeni iş yaratacak. Bu, 2030 yılına kadar yaratılan tüm yeni işlerin neredeyse yüzde 10'u olacak. Ne yazık ki, bu işçiler listedeki en düşük ücretli çalışanlar.

Aşağıdakiler de azalacak olan meslekler:

En çok azalan 20 işten sekizi ofis ve idari destek alanında. Bu meslekler şu anda ABD'deki istihdamın neredeyse yüzde 13'ünü oluşturuyor ve bu, herhangi bir ana kategoride en yüksek oran. Mal ve hizmet üretimi ile ilgili işlerde, satış işlerinde de düşüşler yaşanıyor. Her durumda, otomasyon muhtemelen en büyük suçludur. Örneğin, sesi otomatik olarak metne dönüştüren yazılım, daktilo ihtiyacını azaltacaktır. En hızlı büyüyen 20 işin on yedisinin ortalama maaşı, toplamda tüm işler için 41.950 dolar olan ortalama maaştan daha yüksek. Ayrıca bunların çoğu orta öğretim sonrası eğitim gerektirir. Yeni fırsatlar, yalnızca lise diploması gerektiren işlerin yerinde açılıyor.

Bu, otomasyonun gelecekteki çalışmalar üzerindeki etkisinin bir yönüdür. Bunun tersi de, otomasyon ve robotların, modern toplumların ihtiyaç duyduğu şeyleri ve hizmetleri üretmek için gereken emek süresini azaltmasının zorunlu olmamasıdır.

‘HAYALET İŞLER’LE BESLENEN YAPAY ZEKA

Büyük hızlı gıda (fast food) zincirlerinde makinalarla yapılan ‘self servis’ deneylerinin başarısızlığı, otomasyonun işi ortadan kaldırmak yerine onu nasıl çoğalttığının bir örneğidir. Dijital teknolojiler, görevleri ayırarak ve bunları ücretsiz olarak yapması beklenen diğer kişilere yeniden dağıtarak fazladan çalışmaya katkıda bulunur.

Gerçekten de yapay zeka, sürücüsüz arabalar için oldukça önemli olan sokak tabelalarını tanımak gibi bir insan için basit olan görevlerde düzenli olarak başarısız oluyor. Ancak başarılı YZ vakaları bile, onları destekleyen büyük miktarda insan emeği gerektirir. Makine öğrenimi algoritmaları, binlerce görüntünün insan gözüyle manuel olarak tanımlandığı veri kümeleri aracılığıyla “eğitilmelidir”.

Yapay zeka sistemlerinin sorunsuz çalışmasını sağlamak, olağanüstü miktarda "hayalet iş" gerektirir: Bunlar, kullanıcıların gözünden ve şirket defterlerinden uzak tutulan insan işçiler tarafından gerçekleştirilen görevlerdir. Hayalet iş, "görev haline getirilmiştir" – küçük ve ayrı faaliyetlere, küçük bir ücret karşılığında herkes tarafından herhangi bir yerde gerçekleştirilebilen "dijital parça işlere" bölünmüştür.

Büyük Teknoloji (“Big Tech”), insanları değiştirmek için algoritmaların kullanımına odaklanan iş ve teknolojiye özel bir yaklaşıma sahiptir. Google gibi şirketlerin, geçmişte General Motors gibi büyük şirketlerin sahip olduğu işçi sayısının onda birinden daha azını istihdam etmesi tesadüf değil. Bu, Büyük Teknoloji’nin daha fazla iş yaratmaya değil, onları otomatikleştirmeye dayanan iş modelinin bir sonucudur.

KAPİTALİZMİN ÖTESİNDE OTOMASYON

Kapitalizmde yapay zekanın iş modeli bu. Ancak ortaklaşa sahip olunan otomatikleştirilmiş üretim araçları altında, bunun yerine insan yeteneklerini artırabilecek ve eğitim, sağlık ve hatta üretimde yeni görevler yaratabilecek birçok YZ uygulaması var. Acemoğlu, “Yapay zekayı otomatik notlandırma, ev ödevi yardımı ve giderek öğretmenlerin yerine algoritmaların ikamesi için kullanmak yerine, öğrencilerin belirli güçlü ve zayıf yönlerine göre kalibre edilmiş daha bireyselleştirilmiş, öğrenci merkezli öğretim yöntemleri geliştirmek için kullanmaya yatırım yapabiliriz. Bu tür teknolojiler, daha fazla öğretmenin istihdam edilmesine ve yeni öğretmen becerilerine olan talebin artmasına yol açacaktır. Böylece tam olarak yeni görevlere odaklanan yeni işler yaratma yönünde ilerleyecektir.” dedi.

Kapitalizmde otomasyon, eğitim nitelikleri olmayanlar arasında önemli iş kayıpları anlamına gelir (eğitim artık giderek daha pahalıdır) ve en düşük ücretlileri vurur. Kapitalizmde amaç kârlılığı artırmaktır (otomasyonun çoğu aslında üretkenliği azaltabileceğinden üretkenliği bile artırmak değildir). Ve işçilerin görevlerini yerine getirmelerine yardımcı olmaktan ziyade onları kontrol etmek ve izlemek için kullanılıyor. Yalnızca merkeze kâr amacının konulmasının değiştirilmesi, otomasyon ve robotiğin daha kısa çalışma saatlerinde ve artan sosyal yararda gerçek getiriler sağlamasına izin verebilir.