Geçen hafta yapay zeka konusundaki düşüncelerimizi genel bir çerçeve içinde sunmaya çalıştık. Sistemin günlük yaşamda yaygın olarak kullanılmasının ortalama algı ve değerlendirme seviyesinde azalmaya neden olacağını öngördük. Bunun bir ucunda algı, karar verme ve iletişim yetilerinin zayıflaması var, ama zaaf aslında yapay zeka öncesi dönemde de başlamıştı. İlk adımı telefonların hafızaları oluşturdu, ikinci adım ise navigasyonun aktif kullanımıyla birlikte geldi. İnsanlar artık neredeyse bütün numaraları ve bildikleri yolları unuttular, taksiciler bile doğrudan navigasyon açmayı tercih ediyor. Ancak navigasyonun yol göstermenin ötesinde hangi seçeneğin daha hızlı olacağını öngörmek özelliğini bir kural dışı olarak kenara koyuyoruz.
Ancak bilimsel mecrada yapay zeka kullanımı dendiğinde durum karamsar değil. Özellikle bir konuyu araştırmak söz konusu olduğunda yapay zeka işleri fazlasıyla kolaylaştırabiliyor. Mesela bir ilacın bir molekül sistemine etkisi var mı diye sorduğunuzda, Google taraması ile epey zaman alabilecek bu araştırma ipuçlarının hazır sunulması nedeniyle layıkıyla hızlanıyor. Sorun sorunun doğru sorulması, zira basit taramalar Türkçe yapıldığında yapay zeka önce yerli sitelere ve kişisel web sitelerine bakıp bir yanıt hazırlıyor. Bu yaklaşımın yeni komutlarla değiştirilmesi elbette mümkün, ancak Türkçe sorunun yanıtının Türkçe aranması “en kolay ve yakın olana öncelikle bak” mantığını anımsatıyor.
Sistematik hata olasılığı
Soruyu İngilizce sorarsanız ise durum farklı, yine aynı şeyi yapıp popüler sitelere gidiyor, siz beğenmeyip “daha bilimsel veri tabanlarına bak” dediğinizde bu komutu da kolaylıkla yerine getiriyor. Veriye erişim hızının artmış olması çok iyi, ama elbette yorum size kalıyor, okuyup çıkarıma girmeden önce olasılıkla hatalı sonuç olmadığının ayrıca sınanması zorunlu. Sistemin bu biçimde kullanılması araştırma ve makale üretme hızını kuşkusuz çok artıracaktır, ama “bana makale yaz” derseniz (henüz yapmadım) olasılıkla bunu da yapacağından sahte makale olasılığı beraberinde yükseliyor.
İşlerin karıştığı nokta da burası, biri bir yapay zeka ürünü makale yazarsa, aynı konu üzerinde araştırma yapanlar da bu makaleyi temel alırlarsa, o zaman sistematik bir hatanın ortaya çıkması kaçınılmaz. Bu sistematik hata aslında biyolojik bilimlerin bilgisayar öncesi dönemde de karşılaştıkları genel sorun. Bir kere tanımlanmış bir şeyin ya da mekanizmanın yerleştikten sonra yeniden gözden geçirilip hatalı olduğunun fark edilmesi olasılığı neredeyse yok. Zira sonraki bütün araştırmalar bu ilk araştırmayı referans göstererek konuya girip, buldukları sonuçları da öncekinin mantığı üzerine kurguluyor.
Tıbbın kurgusal yönü
Tıbbın da kurgusal bir özellik taşıdığı ne yazık ki reddedilemez. Meslektaşların çoğunun olasılıkla katılmak istemeyecekleri bu görüş aslında diğer alanlarda da pekala yaşanıyor. Mesela dini kavramlar bütünüyle ilk görüş üzerine kuruluyor, ana yaklaşımdan sapmalar oluyor ve taraftar bulursa bu kez mezhepler ortaya çıkmaya başlıyor. İlk olanın geçerliliğini uzun süre koruyacağı düşüncesine genel olarak “akım” adını verebiliriz, mimari biçimleri, müzik eserlerinin tarzları da bir yerde akım örneğine oturuyor.
Gerçek farklılaşma ise ancak eskinin sorgulanmasıyla başlıyor, ama bunun için de eski külliyatın bütününün gözden geçirilmesi zorunlu. Yapay zeka da tam bu noktada işi hızlandırıyor. Aslında Google arama motorunun da tarihe göre, anahtar kelimelerin ne olduğuna göre arama seçenekleri var, ne var ki her seferinde yüzlerce seçenekle yüzleşip çok az bir kısmını gözden geçirilebiliyor. Yapay zeka çok iyi bir kişisel asistan görevi üstlenebilir, ama eski hataların algılanması ve telafisini olası kılması şimdilik çok zayıf bir olasılık.
