CEHALET MAKİNELERİ
13.02.2024 tarihinde e-skop’ta yayınlanmıştır.
Refik Anadol’la söyleşiden, video ekran görüntüsü. Kaynak: www.wired.com
New Left Review dergisinin blogu NLR Sidecar’a yazdığı yazıda Rob Lucas, yapay zekâya dayalı makine öğrenimi eleştirilerinin pek üzerinde durmadığı bir konuyu ele alıyor.[1] Bu eleştiriler genellikle bu teknolojinin insan hayatı üzerinde kurduğu denetime, yol açacağı işşizliğe, dile ve bilgiye vereceği zararlara değiniyorlar. Rob Lucas ise, yapay zekânın, yoldan çıkmış birkaç dev para ‘fabrikatörü’nün elinde tekelleşmesinin fecaatine değiniyor.
Lucas, şimdilerde Britanya’da üniversitelerin öğretim kadrolarının sürekli olarak yapay zekâ tarafından üretilmiş programlara yönlendirildiğinden bahsediyor. Üniversite öğrencilerinin yarıdan fazlası yazdıklarını yapay zekâ marifetiyle üretiyor. Zaten notlama da aynı teknolojilerle yapılıyor. Dolayısıyla eğitim sistemi giderek özel makine öğrenim şirketlerinin geliştirdiği tedrisat programlarına eklemleniyor. Öğrencileri ve hocaları bu programlar yetiştiriyor, onlar da giderek kendileriyle ilgisi olmayan özelleştirilmiş zekânın taşeronları oluyorlar. Şüphesiz eğitimciler yapay zekâ üretimlerini kontrol ediyorlar. Ama bunun için eğitimcilerin de eğitilmesi lazım. Ne var ki, kitap piyasasının bile otomatik olarak yayınlanmış zırvalarla dolup taştığı bir kültürde eğitimcilerin öğrenimine de güvenilemez. Marx, öğrenmenin insanda yaratacağı dönüşümün, öğrenmenin koşullarında da köklü bir dönüşüm anlamına geleceğini söylemişti. Ama eğer öğrenim, başkasına ait makinelerin çıktılarını düzeltmeye, artıklarını ayıklamaya indirgenecekse, kendi kendini eğitmenin yolu, kökten öğrenciye karşı olan bu teknolojileri reddetmekten geçer.[2] Bu filtreleme süreçlerinin yarattığı dijital artıkların, aynı küresel atıklar gibi, yapay zekânın gelişim hızının gerisinde kalan yoksul toplumlara havale edilmesi de ayrı bir vahamet.
Aslında endüstriyel işbölümü, baştan beri emekçilerin emek süreçlerine yabancılaşmasını içeriyordu. Emek süreçleri makineleştikçe emekçiler giderek bu süreçlerin bilgisinden yalıtılıyordu. 20. yüzyıl başında uygulanmaya başlayan Taylorist işbölümü sistemi, üretim sürecinin en ince ayrıntılarına kadar ayrıştırılarak kafa ve kol emeğinin bölünmesine dayanıyordu. Kol emeği, içerebileceği bütün bilgiden, zihinsel yetilerden arındırılarak iyice niteliksizleştiriliyor ve kol emekçisi adeta bir makine parçasına dönüştürülüyordu. Üretim sürecinin bilgiye, tasarıma dayanan bölümü ise yönetimi/işletmeyi (management) temsil eden kafa emekçilerinde yoğunlaşıyordu. Bunlar genel olarak mühendisler, özel olarak de işletme mühendisleriydi. Taylorist işbölümü, etkin olarak ilk kez Ford arabaların üretiminde kullanılan yürüyen bant sisteminde uygulandığından, bu uygulamayla birlikte kapitalist üretime egemen olan sistem “Fordizm” olarak anılmaya başladı.
İşte günümüzde yapay zekânın egemenleşmesine varan, sibernetikte ve dijital teknolojilerde 20. yüzyılda kat edilen aşamalar, üretim süreçlerindeki bedensel ve zihinsel emeğin bu kutupsallaşmasının eseridir. Şimdi dizginsiz bir avuç seçkinin denetimindeki makine öğrenimi teknolojileri bütün hayat üzerinde uyguladıkları işbölümüyle Fordizm döneminde olduğu gibi sadece kol emekçilerini değil bütün insanlığı cahilleştirmekte ve hizaya sokmaktadır. Ve özelleştirmenin bu son aşamasında artık önceden kamuya ait olan birtakım varlıklar ve sağlık, eğitim, sanat gibi etkinlikler değil, topyekûn insan zekâsı özelleştirilmektedir. “Bir zamanlar emeğin bilgiye, zekâya ilişkin bileşeni yalıtılarak makinelere eklemleniyordu, (...) oysa şimdiki makine öğrenimi modellerinde insan söyleminin ta kendisi makinelerde nesnelleşiyor. Makinelerin politikasının hiçbir zaman tarafsız olmadığı hatırlanırsa, makineleşmenin zamanımızdaki egemenliği her yerde tehlike çanları çalmalıdır: Bu işler dar bir şirketler çevresine ve teknoloji seçkinine emanet edilemez. Edilirse, ne kadar büyülü görünürlerse görünsünler bu aletler düşmanlarımız olacaktır...”[3]
[1] Rob Lucas, “Unlearning Machines”, Sidecar, 2 Şubat 2024. https://newleftreview.org/sidecar/posts/unlearning-machines