Editörün Notu: Vox'tan Bryan Walsh'un kaleme aldığı bu çarpıcı makale, yapay zekaya dair güncel korkularımızın ötesine geçerek, teknolojinin insanlık için nasıl hayati bir 'fikir makinesi'ne dönüşebileceğini irdeliyor. Bilimsel üretkenliğin giderek yavaşladığı bir çağda, yapay zekanın sadece işlerimizi elimizden alan bir tehdit değil, aynı zamanda bilimsel keşifleri hızlandıran bir 'eş-araştırmacı' olabileceği fikri masaya yatırılıyor. İşte o makalenin detayları...
Ya yapay zekanın en iyi kullanımı, dünyanın fikir makinesini yeniden başlatmaksa?
Bryan Walsh, Vox'ta iklim ekiplerini ve Unexplainable ile The Gray Area podcast'lerini denetleyen kıdemli bir editör direktörüdür. Ayrıca Vox'un Future Perfect bölümünün editörlüğünü yapmakta ve Good News bültenini yazmaktadır. Time dergisinde Asya muhabiri, iklim yazarı ve uluslararası editör olarak 15 yıl çalışmış ve varoluşsal risk üzerine bir kitap yazmıştır.
Amerika, sesini yüksek ve net duyurdun: Yapay zekadan hoşlanmıyorsun.
Eylül ayında yayınlanan bir Pew Araştırma Merkezi anketi, katılımcıların yüzde 50'sinin yapay zeka konusunda heyecanlı olmaktan çok endişeli olduğunu; sadece yüzde 10'unun ise tam tersini hissettiğini ortaya koydu. Çoğu insan, yani yüzde 57'si toplumsal risklerin yüksek olduğunu söylerken, sadece yüzde 25'i faydaların yüksek olacağını düşündü. Başka bir ankette, katılımcıların sadece yüzde 2'si — evet, yüzde 2! — YZ'nin adil ve tarafsız kararlar verme yeteneğine tam olarak güvendiğini söylerken, yüzde 60'ı kısmen veya tamamen güvenmediğini belirtti. YZ gelişiminin karşısında dikilip "Dur!" diye bağırmak, siyasi yelpazenin her iki ucunda da hızla en popüler pozisyonlardan biri haline geliyor.
Amerikalıların aslında her an YZ kullandığı gerçeğini bir kenara bırakırsak, bu korkular anlaşılabilir. YZ'nin elektriğimizi çaldığını, işlerimizi çaldığını, hislerimizi çaldığını ve eğer önde gelen kıyamet senaristlerinin uyarılarına inanırsanız, potansiyel olarak geleceğimizi bile çaldığını duyuyoruz. YZ çöplüğüne boğulmuş durumdayız — şimdi bir de Disney karakterleriyle! YZ hakkındaki en iyimser görüşler bile — sadece oyunun olduğu ve çalışmanın olmadığı bir dünyayı müjdeleyenler — o kadar dünya dışı ütopik hissettirebiliyor ki, onlar da biraz korkutucu.
Çelişkili duygularımız, Dallas Fed'in YZ'nin gelecekte ekonomiyi nasıl etkileyebileceğini tahmin eden yılın grafiğinde yakalanmış durumda:
Kırmızı çizgi: YZ tekilliği ve neredeyse sonsuz para. Mor çizgi: YZ kaynaklı topyekûn insan yok oluşu ve, şey, sıfır para.
Vox'tan Öne Çıkan Videolar
Ancak inanıyorum ki, YZ'yi bu kadar huzursuz edici bulmamızın bir nedeni, huzursuz edici kullanımların — iş, eğitim, ilişkiler etrafında — dikkatin çoğunu üzerine çekmesiyken, büyük sorunları çözmeye yardımcı olabilecek toplum yararına kullanımların gözden kaçmasıdır. Eğer insanların YZ hakkındaki fikirlerini değiştirmek, onlara bu teknolojinin getireceği iyi haberi vermek isteseydim, işe insan refahının temeliyle başlardım: bilimsel araştırma.
Ama oraya gelmeden önce, kötü haber şu: İnsanlığın daha az yeni fikir ürettiğine dair artan kanıtlar var. Ekonomist Nicholas Bloom ve meslektaşları, son derece ince mesajsız "Fikirleri Bulmak Zorlaşıyor mu?" başlıklı, geniş çapta atıf alan makalelerinde, yarı iletkenlerden tarıma kadar sektörleri incelediler ve üretkenliği ve büyümeyi aynı eski trend çizgisinde tutmak için artık çok daha fazla araştırmacıya ve Ar-Ge harcamasına ihtiyacımız olduğunu buldular. Sadece aynı yerde kalabilmek için daha sert kürek çekmek zorundayız.
Bilimin içinde de model benzer görünüyor. 2023 tarihli bir Nature makalesi 45 milyon makaleyi ve yaklaşık 4 milyon patenti analiz etti ve çalışmaların zamanla daha az "yıkıcı" hale geldiğini — yani bir alanı umut verici yeni bir yöne gönderme olasılığının azaldığını — buldu. Sonra bir de demografik sıkışma var: Yeni fikirler insanlardan gelir, bu yüzden daha az insan sonunda daha az fikir demektir. Zengin ülkelerdeki doğurganlık ikame seviyelerinin altındayken ve küresel nüfusun bir platoya ulaşıp ardından küçülmesi muhtemelken, yaşam standartlarının durgunlaştığı bir "boş gezegen" senaryosuna doğru ilerliyorsunuz çünkü sınırı zorlayacak yeterli beyin yok. Ve eğer Trump yönetiminin yaptığı gibi yabancı bilimsel yetenek akışını keserseniz, aslında fikir üretimini iki kez vergilendirmiş olursunuz.
Buradaki büyük bir sorun da ironik bir şekilde, bilim insanlarının çok fazla bilimin içinden geçmek zorunda kalmasıdır. Bilimsel çalışmalarda kullanmak bir yana, ayrıştırmaya bile zaman bulamadıkları veri ve literatürde boğuluyorlar. Ancak bunlar tam da YZ'nin saldırmaya uygun olduğu darboğazlar; bu yüzden araştırmacılar "ortak bilim insanı olarak YZ" fikrine ısınmaya başlıyor.
Ortadaki en net örnek AlphaFold'dur; proteinlerin 3B şeklini amino asit dizilerinden tahmin eden Google DeepMind sistemi — bu, eskiden protein başına aylar veya yıllar süren zahmetli laboratuvar çalışmaları gerektiren bir sorundu. Bugün, AlphaFold sayesinde biyologlar, sağlık ve üretkenliği artırmaya yardımcı olan yeni ilaçlar, aşılar ve enzimler tasarlamayı çok daha kolay hale getiren, veritabanında bekleyen neredeyse tüm protein evreni için yüksek kaliteli tahminlere sahipler. AlphaFold, 2024 Nobel Kimya Ödülü'nü kazandığında bilimin nihai onay damgasını bile aldı. (Tamam, teknik olarak ödül DeepMind'dan AlphaFold yaratıcıları Demis Hassabis ve John Jumper'a ve ayrıca hesaplamalı biyolog David Baker'a gitti, ancak zor işin çoğunu yapan AlphaFold'du.)
Ya da malzeme bilimini, yani eşyaların bilimini ele alalım. 2023'te DeepMind, GNoME'u tanıttı; bu, kristal verileri üzerinde eğitilmiş bir grafik sinir ağıydı ve yaklaşık 2,2 milyon yeni inorganik kristal yapısı önerdi ve kabaca 380.000 tanesini kararlı olmaya aday olarak işaretledi — kıyaslamak gerekirse, insanlık daha önce sadece yaklaşık 48.000 kararlı inorganik kristali doğrulamıştı. Bu, tek seferde yüzlerce yıllık keşfi temsil ediyordu. YZ, daha ucuz piller, daha verimli güneş pilleri, daha iyi çipler ve daha güçlü inşaat malzemeleri yapabilecek malzeme arayışını büyük ölçüde genişletti.
Eğer hayatı daha uygun fiyatlı ve bol hale getirmek konusunda ciddiysek — eğer büyüme konusunda ciddiysek — daha ilginç siyasi proje YZ'yi yasaklamak veya ona tapmak değildir.
Veya herkesin hayatını her gün etkileyen bir şeyi ele alalım: hava durumu tahmini. DeepMind'ın GraphCast modeli, onlarca yıllık veriden doğrudan öğrenir ve küresel 10 günlük bir tahmini bir dakikanın altında çıkararak bunu altın standarttaki modellerden çok daha iyi yapar. (Bir tema fark ediyorsanız söyleyeyim, DeepMind bilimsel uygulamalara YZ'deki rakiplerinin çoğundan daha fazla odaklanmıştır.) Bu, sonunda TV'nizde veya telefonunuzda daha iyi hava durumu tahminlerine dönüşebilir.
Bu örneklerin her birinde, bilim insanları zaten veri açısından zengin ve matematiksel olarak yapılandırılmış bir alanı — proteinler, kristaller, atmosfer — alıp bir YZ modelinin geçmiş verilerden kana kana içmesine, temel kalıpları öğrenmesine ve ardından muazzam "eğer şöyle olursa?" olasılıkları uzayını aramasına izin verebilirler. Eğer ekonominin başka yerlerinde YZ çoğunlukla insan emeğinin parçalarını değiştirmeye odaklanmış görünüyorsa, bilimdeki en iyi YZ, araştırmacıların daha önce mümkün olmayan şeyleri yapmasına olanak tanır. Bu bir eklemedir, yerini alma değil.
Bir sonraki dalga daha da tuhaf: Aslında deneyleri yürütebilen YZ sistemleri.
Bir örnek, Carnegie Mellon'daki araştırmacılar tarafından oluşturulan büyük dil modeli tabanlı bir "laboratuvar ortağı" olan Coscientist'tir. 2023 tarihli bir Nature makalesinde, Coscientist'in donanım belgelerini okuyabildiğini, çok adımlı kimya deneyleri planlayabildiğini, kontrol kodu yazabildiğini ve tamamen otomatik bir laboratuvarda gerçek aletleri işletebildiğini gösterdiler. Sistem aslında kimyasalları karıştıran ve verileri toplayan robotları yönetiyor. Henüz erken ve "kendi kendine giden bir laboratuvar" olmaktan çok uzak, ancak YZ ile ciddi bir ıslak laboratuvar bilimi yapmak için artık binada olmanıza gerek kalmadığını gösteriyor.
Sonra FutureHouse var; benim ilk düşündüğüm gibi fütüristik bir Avrupalı EDM DJ'i değil, Eric Schmidt tarafından desteklenen ve on yıl içinde bir "YZ bilim insanı" inşa etmek isteyen küçük bir kâr amacı gütmeyen kuruluş. Bilim insanlarının işlemesi için çok fazla veri ve çok fazla makale olduğu sorununu hatırlıyor musunuz? Bu yıl FutureHouse, bu darboğazı aşmak için tasarlanmış dört özel ajana sahip bir platform başlattı: Genel bilimsel soru-cevap için Crow, derin literatür taramaları için Falcon, "bunu daha önce yapan oldu mu?" çapraz kontrolü için Owl ve sentez planlaması gibi kimya iş akışları için Phoenix. Kendi kıyaslamalarında ve erken dış değerlendirmelerde, bu ajanlar ilgili makaleleri bulma ve bunları alıntılarla sentezleme konusunda genellikle hem genel YZ araçlarını hem de insan doktoralıları yendi; insan bilim insanlarını, bilirsiniz, bilim yapmak için serbest bırakan o yorucu inceleme işini üstlendi.
Vitrin parçası Robin, bu araçları uçtan uca bilimsel bir iş akışına yakın bir şeyde bir araya getiren çok ajanlı bir "YZ bilim insanı". Bir örnekte, FutureHouse Robin'i körlüğün önde gelen nedenlerinden biri olan kuru tip yaşa bağlı makula dejenerasyonunu ele almak için kullandı. Sistem literatürü okudu, durum için yazmaya bile başlayamayacağım birçok uzun kelimeyi içeren bir mekanizma önerdi, glokom ilacı ripasudil'i yeniden amaçlandırılmış bir tedavi adayı olarak belirledi ve ardından hipotezini destekleyen takip deneyleri tasarladı ve analiz etti — tüm bunları laboratuvar çalışmalarını yürüten ve özellikle çıktıları iki kez kontrol eden insanlarla yaptı.
Parçaları bir araya getirdiğinizde, insan bilim insanlarının iyi sorular seçmeye ve sonuçları yorumlamaya daha fazla odaklandığı, görünmez bir YZ sistemleri katmanının ise okuma, planlama ve sayıları hesaplama gibi angarya işleri maaşsız bir yüksek lisans öğrencisi ordusu gibi hallettiği makul bir yakın gelecek görebilirsiniz.
Küresel nüfus bir platoya ulaşsa ve ABD bilim insanlarının göç etmesini zorlaştırmaya devam etse bile, bilim için bol miktarda YZ, zor problemler üzerinde çalışan "zihin" sayısını etkili bir şekilde artırır. Ekonomik büyümeyi tekrar başlatmak için ihtiyacımız olan tam da budur: Sadece daha fazla araştırmacı işe almak yerine (ki bu giderek zorlaşan bir teklif), mevcut her araştırmacıyı çok daha üretken hale getiririz. Bu ideal olarak, sonunda sağlık bakım maliyetlerini düşürebilecek daha ucuz ilaç keşfi ve yeniden kullanımına; temiz enerjiyi gerçekten ucuz hale getiren yeni pil ve güneş enerjisi malzemelerine; felaket kayıplarını azaltan ve aşırı hava koşulları tarafından yok edilmeden daha fazla yerde inşaat yapmayı kolaylaştıran daha iyi tahminlere ve iklim modellerine dönüşür.
Ancak YZ ile ilgili her zaman olduğu gibi, uyarılar var. Makaleleri yorumlamaya yardımcı olabilecek aynı dil modelleri, onları kendinden emin bir şekilde bozmakta da çok iyidir ve yakın tarihli değerlendirmeler, bilimsel bulguları insan okuyucuların istediğinden çok daha fazla aşırı genellediklerini ve yanlış ifade ettiklerini göstermektedir. Aşı tasarımını hızlandırabilen aynı araçlar, prensipte patojenler ve kimyasal silahlar üzerindeki araştırmaları da hızlandırabilir. Eğer YZ'yi doğru kontroller olmadan laboratuvar ekipmanına bağlarsanız, sadece iyi deneyleri değil, kötü olanları da insanların denetleyebileceğinden daha hızlı ölçeklendirme riskini alırsınız.
Dallas Fed'in artık internette ünlü olan, kırmızı çizginin "YZ tekilliği: sonsuz para" ve mor çizginin "YZ tekilliği: yok oluş" olduğu grafiğine baktığımda, gerçek eksik çizginin ortadaki sıkıcı ama dönüştürücü olan olduğunu düşünüyorum: Bilim insanlarının iyi fikirleri daha hızlı bulmasına, üretkenlik artışını yeniden başlatmasına ve hayatın kilit parçalarını daha tuhaf ve korkutucu yerine sessizce daha ucuz ve daha iyi hale getirmesine yardımcı olan görünmez altyapı olarak YZ.
Halk, YZ'nin yanlış gidebileceği yollar konusunda endişelenmekte haklı; seçenekler şimdi çöplük veya daha sonra tekillik/yok oluş gibi göründüğünde "dur" diye bağırmak rasyonel bir tepkidir. Ancak hayatı daha uygun fiyatlı ve bol hale getirmek konusunda ciddiysek — eğer büyüme konusunda ciddiysek — daha ilginç siyasi proje YZ'yi yasaklamak veya ona tapmak değildir. Bunun yerine, bu tuhaf yeni yeteneğin mümkün olduğunca çoğunu sağlık, enerji, iklim ve önemsediğimizi söylediğimiz diğer her şeyde ibreyi gerçekten hareket ettiren bilimsel çalışmalara yöneltmekte ısrar etmek demektir.
