Önümüzdeki yıllarda sessizce bir şey gerçekleşecek: Toplum iki insan kategorisine bölünecek.
Birincisine, güçlü bir yapay zeka dijital asistanına erişmek için ayda yirmi avroya sahip olanlar dahil olacak. İkincisine ise geri kalan herkes dahil olacak; onlar için ayda yirmi avro önemsiz bir miktar değil, kirayla, gıdayla, ısınmayla yarışan bir tercih olacak.
Satranç
1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u (Garry Kasparov, dünyaca ünlü satranç şampiyonu) yendi; bir önceki maçtaki yenilgisinden bir yıl sonra. İtiraf etmeliyim ki Kasparov'un bu yenilgisi satrancı bırakmamın temel nedeni oldu. Makine, bir oyuncunun anladığı gibi satrancı «anlamıyordu». Saniyede iki yüz milyona kadar olası pozisyonu hesaplıyor, ham hesaplama gücünü büyükustaların yardımıyla oluşturulmuş değerlendirme fonksiyonlarıyla birleştiriyordu. Kasparov'un kendisi sonradan, oyunun gerçek bir anlayışına sahip olmayan, yalnızca yenilmez bir hesaplama hızına sahip bir makineden söz etti. Bir noktada IBM'i, bir hamlesinin arkasında bir insan eli olduğunu iddia ederek suçladı, o kadar alışılmadık gelmişti ona.
Deep Blue'nun zaferi, makinenin insan gibi düşünmeyi öğrenmesinden değil, düşünceyi hızla değiştirmesinden geldi: O kadar çok olası devamı inceliyordu ki, doğrusunu seçmek için hiçbir sezgiye ihtiyacı yoktu. Aynı model, on yıllar sonra, tamamen farklı araçlarla, makine çevirisinde tekrarlanacaktı.
Çeviri
1954'te, New York'ta, Georgetown ve IBM ilk makine çevirisi sistemini kamuoyuna sundu: Altmış Rusça cümle, yalnızca iki yüz elli kelime ve altı dilbilgisi kuralı yardımıyla otomatik olarak İngilizceye çevrildi. Coşku büyüktü. İyimser tahmin, sorunun birkaç yıl içinde çözüleceğini öngörüyordu. Neredeyse başarısızlıkla geçen on yıllar izledi. Mühendisler ne kadar çok sözdizimi ve dilbilgisi kuralı eklerse, o kadar çok istisna ortaya çıkıyordu, çünkü doğal dil çatlaksız bir kurallar sistemi değildir, sapmalarla dolu bir tarihtir.
Dönüş, yaklaşımın kuraldan hacme geçmesiyle geldi. 1980'lerin sonunda IBM, dilbilgisi ve sözdizimi talimatlarına değil, zaten çevrilmiş devasa metin gövdelerine dayanan istatistiksel modeller denedi. Bu girişime, istemeden de olsa, Avrupa Birliği'nin kendisi de katkıda bulundu; üye devletlerin tüm dillerinde zorunlu olarak yazılan ortak yasama ve parlamento metinleri, bu tür sistemlerin eğitimi için mevcut en zengin paralel çeviri gövdelerinden birini oluşturdu. 2006'da Google Translate tam olarak böyle başladı, metin örüntülerinin istatistiksel analizine dayanarak. 2016'da sinir ağlarına geçti, daha da etkileyici bir gelişmeyle. İlke aynı kaldı: Sistem artık özne ile fiilin ne olduğunu öğrenmiyor, sayısız örneğe maruz kalıyor, ta ki örüntüleri kendi kendine tanıyana kadar.
Küçük bir çocuk da tam olarak aynısını yapar. Sözdizimi kuralları okuyarak konuşmayı öğrenmez. Dilek kipinin ne olduğunu öğrenmeden çok önce doğru konuşur. Devasa miktarda örneğe, seslere, cümlelere, tekrarlara, düzeltilen hatalara maruz kalarak öğrenir. Makine çevirisi, bu mekanizmayı bilinçsizce kopyalayarak kendi çözümünü buldu.
Zeka
İşte tam burada her iki benzetmenin de tuzağı gizli. Bir makinenin bir çocuğun öğrenme mekanizmasını taklit etmesi, ya da bir şampiyonu yenmesi, insanın kazandığı şeyleri kazandığı anlamına gelmez. Çocuk, dili öğrenirken aynı zamanda irade kazanır, bir şey söyleme isteği, anlamın bilincini, kendi sözleriyle bir şey isteme yeteneğini. «Acıyorum» ya da «seni seviyorum» dediğinde ne demek istediğini bilir, çünkü acıyan bir bedeni ve seven bir annesi vardır. İstatistiksel model bunlardan hiçbirini kazanmaz. Yalnızca korelasyonlar kazanır: Gördüğü örneklerin hacmine bağlı olarak hangi kelimenin hangi kelimeyi daha yüksek olasılıkla takip ettiği. Acımadan «acıyorum» kelimesini üretir, tıpkı Deep Blue'nun bir partinin gerilimini hiç hissetmeden doğru hamleyi seçmesi gibi.
Sonuç işe yaradığına, sorunları çözdüğüne, yazdığına, çevirdiğine, insandan daha iyi oynadığına göre, içsel farkın önemli olmadığını söylemek cazip. Bu, piyasaya uygun gelen bir görüştür, çünkü soruyu yalnızca bir performans meselesine dönüştürür. Ama bir testte başarı, anlayışı kanıtlamaz. Okulda bir soru sınıfın tamamı tarafından yanıtlanabildiğinde basitçe değiştirilir. Bir sistem, ölüm, acı, umut hakkında kusursuz bir söylem üretebilir, bu şeylerin hiçbir içsel deneyimine sahip olmadan. Sembolleri sayılarmış gibi işler, bir hayata bağlı anlamlar gibi değil. Gerçek zeka, bir sonraki sembolün ya da bir sonraki hamlenin başarılı tahmini değildir. Aristoteles, Politika'sında, insanın diğer tüm hayvanlardan farklı olduğunu yazar, çünkü yalnızca o logos'a (akıl, düşünce) sahiptir, bu da onu adaleti adaletsizlikten, iyiyi kötüden, yararlıyı zararlıdan ayırt edebilecek kılar. Bu, insanın «zoon logon echon» (λόγον ἔχον) olarak tanımıdır. Taklit ne kadar ikna edici hale gelirse, ikisini o kadar kolay birbirine karıştırırız. Ve tam da bu karışıklık, teknolojinin en tehlikeli ürünüdür, kendi hatalarından bile daha tehlikeli.
Dil
Bu sistemlerin üzerinde eğitildiği malzemeyi hiçbir patron, hiçbir şirket yaratmadı. Onu, matbaanın henüz var olmadığı bir çağda, yok olacak el yazmalarını kurtarmak için tüm hayatlarını kopyalamaya adayan nesiller boyu konuşmacılar, yazarlar, çevirmenler, gazeteciler, hattat keşişler yarattı. Bunlar, metinlerinin bir gün bir makinenin yiyeceği olacağını hiç hayal etmeden yazan ya da kopyalayan insanlardı. Dil, tanımı gereği, ortak bir değerdir. Kimse onu bireysel olarak sahiplenmez, herkes onu birlikte doğurur, her konuştuğunda. Aynı şey, büyük ölçüde, yüzyıllar boyunca kitaplarda ve makalelerde birikmiş yazılı bilgi için de geçerlidir.
Yunan şair Yorgos Seferis (Yorgos Seferis, 1963 Nobel Edebiyat Ödülü sahibi), Nobel konuşmasında dilin bu kesintisiz miras niteliğinden söz etti: Küçük bir ülkeye, deniz ve güneş ışığından başka bir zenginliği olmayan bir taş burnuna ait olduğunu ama bu topraktan kendisine kesintisiz bir gelenek miras kaldığını anlattı. Kendi sözleriyle «Yunanca hiç konuşulmaktan kesintiye uğramadı.»
Böyle nesilden nesile, kimsenin asla sahiplenmediği ya da kesintiye uğratmadığı bir şekilde durmaksızın aktarılan bir dil, ortak değerin ne anlama geldiğinin en saf görüntüsüdür ve sunuculara kilitlenip kiralanabilecek bir ürünün tam tersidir.
Fikri mülkiyet hukuku, hiçbir zaman böyle bir sahiplenme ölçeği için öngörülmemişti. 2025'te bir grup yazar, Claude'un eğitim verilerine milyonlarca kitap dahil ettiği için doğrudan Anthropic'e dava açtı. Amerika Birleşik Devletleri'nde bir mahkeme, yasal olarak edinilmiş kitaplar üzerinde eğitimin «dönüştürücü» ve dolayısıyla izin verilebilir bir kullanım olduğuna, ancak yasadışı kaynaklardan kopyaların saklanmasının öyle olmadığına karar verdi. Dava, Amerikan tarihinde bir telif hakkı davasındaki en büyük tutar olan 1,5 milyar dolarlık bir uzlaşmayla sonuçlandı. Bu miktar, gerçek sorunu çözmek yerine ortaya çıkarıyor: ortak dilsel üretimin sahiplenilmesini fiyatlandırılmış bir işleme dönüştürüyor, bu üretimin sonunda özel bir ürüne dahil edilebileceği ilkesini sorgulamadan. Talepte bulunabilenlerin tazminatı, çok daha fazla sayıda kişinin sorusuna bile değinmiyor, hiçbir mahkemenin asla dinlemeyeceği dillerde, ülkelerde ve çağlarda yazan onca insanın.
Mülkiyet
Hukukta, zilyetlikle mülk edinme (kazandırıcı zamanaşımı), bir şeyin uzun süreli, kesintisiz kullanımının, zamanla, üzerinde mülkiyeti temellendirmesidir. Dijital araçların kapitalist ekonomisi bu mantığı iki kez tersine çeviriyor. Birincisi, kullanıcıya karşı: aboneliği kaç yıl öderseniz ödeyin, aracı asla edinemezsiniz. Kullanım mülkiyete olgunlaşmaz, sonsuza dek kiralama olarak kalır. İkincisi, dilin kendisine karşı: milyonlarca insanın bir dili uzun süreli, kolektif «kullanımı», bu kullanımın ürettiği ürün üzerinde onlara hiçbir hak temellendirmiyor, bu ürün onlar olmadan var olamayacak olsa bile. Eğer bir şey üzerindeki mülkiyet genellikle onu üreten emekle haklı çıkarılıyorsa, o zaman bu sistemler üzerindeki en adil mülkiyet biçimi ortak olurdu, özel değil. Kökenlerinin kendisi bunu emrediyor.
Eğer mekanik zeka üzerindeki mülkiyet yapısal olarak birkaç kişiye aitse, izleyen soru bu mülkiyetin başka bir biçim alıp alamayacağıdır. Bir «dijital komünizm» fikri, mülkiyetin genel olarak ortadan kaldırılmasıyla değil, kamu kütüphanesi, kamu okulu, ulusal sağlık sistemi gibi ortak değerler mantığının yapay zeka altyapısına genişletilmesiyle ilgilidir. Üç yol tartışılmalı:
Kamu radyo-televizyonu mantığıyla, devlet ya da devletlerarası kontrol altında kamu tarafından finanse edilen modeller,
Şirketler yerine topluluklar tarafından sürdürülen, ağırlıkları özgürce erişilebilir açık modeller, ve
Kullanıcıların ya da devletlerinin hesaplama maliyetine birlikte yatırım yaptığı ve sonucu paylaştığı, kooperatif altyapı mülkiyeti.
Bu üç çözümden hiçbiri basit değil. Kamu finansmanı, nadir bulunan bir siyasi irade gerektiriyor. Açık modeller, arkalarında devasa özel sermaye olan modellere karşı bakım konusunda genellikle geride kalıyor. Kooperatif mülkiyet, yoğunlaşmayı destekleyen hesaplama gücü maliyetinin büyüklüğüne takılıyor.
Ama uygulamanın zorluğu, ilkenin doğruluğunu ortadan kaldırmıyor. Eğer bu teknolojinin ilk malzemesi ortaksa (dil, kitaplar, hiçbir zaman özel olarak kimseye ait olmamış yüzyılların bilgisi), o zaman nihai ürün üzerindeki özel tekel doğal bir yasa değil, her siyasi tercih gibi tersine çevrilebilir bir siyasi tercihtir. Mesele bunun böyle kalıp kalmayacağı değil, ne kadar süre böyle kalmasına izin vereceğimizdir.
(PP/HA)
