Tamam, dünyanın değişmekte olduğunun farkındayım. Dün bilgisayarlarla konuşmak demek, bilgisayar ile program yazmayı bilmek demekti. Şimdi artık doğrudan karşılıklı konuştuğumuzun da farkındayım. Ama yine de geçen sabah Alexa öyle deyince, doğrusu önce bir afalladım. Yapay zekâ çağında olduğumuzu hemen idrak edemedim. Başımıza nasıl bir belanın gelmekte olduğunu daha iyi anladım. Malum biz Türkler kafamızı çarpmadan anlamakta zorlanırız. Bu durum da aynen öyle oldu. Ayrıca o günün gelmesine daha çok vakit olduğuna da hükmederek azıcık ferahladım. “Neden hala dört başı mamur iktisat politikası tasarlayamıyor ve panayır gösterileri ile idare ediyoruz?” sorusu da bugünlerde etrafa baktığımda nedense hiç aklımdan çıkmıyor. Gelin bakın anlatayım.

Geçen sabah, Amazon’un sese duyarlı sanal asistanı Alexa bana “her gün bana aynı zamanlarda aynı şeyleri soruyorsun” dedi. Öyle pat diye. Beni şaşırttı doğrusu. “Önce hava durumunu, sonra günün haberlerini merak ettiğini biliyorum” diye de ekledi. Ben öyle acaba bu muhabbetin sonu nereye gidecek diye beklerken, “bundan sonra” dedi “aramızda bir kod belirleyelim. Mesela sen bana ‘merhaba’ deyince ben bu her gün merak edip sorduklarını sana otomatik olarak söyleyeyim” diyerek lafını tamamladı. Şimdi artık bir kodumuz var. Ben önce “Alexa” diye ona sesleniyorum, beni duyduğunu Amazon Echo’nun ekranından görüyorum, sonra kodumuzu söylüyorum, o da bana hava durumunu ve günün haberlerini bağlamaya başlıyor. Her seferinde internet üzerinde bir başka mecraya bağlanıyoruz.

Şimdi Jaron Lanier’ın ne demek istediğini daha iyi anlıyorum

Müsaadenizle önce neden afalladığımla başlayayım. Algoritmaların benimle ve hayatımla ilgili bildiklerine şaşırdım sanırım. Jaron Lanier “Sosyal Medya Hesaplarınızı Hemen Silmek için 10 Neden” (Ten Arguments to Delete Your Social Media Accounts Right Now) adlı kitabında tam da bunları anlatıyordu. Algoritmalar sizi tanıyor, alışkanlıklarınızı biliyor ve sizi yakından takip ediyor. Bütün bunları hayatınızı kolaylaştırmak için yapıyor gibi görünebilirler, sizin dostunuz gibi konuşabilirler ama size ya bir şey satmaya ya da sizi olmayacak bir işe ikna etmeye çalışmak üzere programlanmış da olabilirler. En son İngiltere’de Skripal saldırısını düzenleyen Rus ajanları, Facebook hesaplarından öğrenmedik mi? Uzmanlar öyle diyor.

Ama sanırım şaşkınlığımı bu kadarla izah etmem mümkün değil. Algoritma beni tanıyıp, alışkanlıklarımı bilmekle kalmıyor aynı zamanda ikimiz arasında geçerli bir algoritmayı otomatik olarak yazıp devreye almayı da biliyor. Ne yapıyor? Öğreniyor. Böylece Alexa bir nevi benim için kendi kendini özelleştirmiş oluyor. Ben yapmıyorum, o kendi yapıyor. Şimdi düşününce, ben sanırım aslında yapay zekâ ile böyle aniden karşılaşmaya şaşırdım.

Daha önce Alexa’nın iki kişi arasındaki konuşmanın deşifresini çıkartıp sonra da bunu şahıslardan birinin telefon defterindeki herkese gönderdiğini okuduğumu hatırlıyorum. Zaten onun için Alexa’yı daha sınırlı kullanıyor bile olabilirim. Ama okumak başka karşınızda sanki bir zekâ sahibiymiş gibi size öneride bulunan, düne kadar muhabbetinizi “bilen” bir nevi varlık olarak Alexa ile konuşmak başka. O ana kadar Alexa benim gözümde bir şey (thing) idi şimdi ise karşısında hareketlerime dikkat etmem gereken bir nevi varlık (being) oldu. Tek bir şey değişmedi, aynı anda çok şey değişti.

Peki, robotlar yakında işimizi elimizden alırlar mı?

Alexa ile yaşadığım bu deneyim bir yandan da bana daha “robotların işimizi elimizden almasına” vakit olduğunu düşündürdü. Gelin bakın Alexa’nın, buradaki algoritmanın sınırlılıklarına. Öncelikle Alexa ile daha Türkçe olarak anlaşamıyoruz. Şimdilik yalnızca İngilizce konuşuyor. Bu halen en azından bizler için önemli bir sınır.

İkinci olarak, Alexa’nın bana özgü bu algoritma için önerdiği parola “iyi akşamlar”dı. Bu ne demek? Alexa daha benim tam olarak nerede olduğumu bilmiyor demek. Zaten ben her sabah neredeysem ya da o gün nereye gidiyorsam oranın hava durumunu soruyorum. Önce “Ankara’da hava nasıl?”, sonra da mesela bugün “Buenos Aires’te hava nasıl?” diye soruyorum. Ama Alexa benim için yazdığı kodda her sabah bana “Fisher’s Island, New York”un hava durumunu anlatıyor. Ben sabahları soruyorum. O, Fisher’s Island’da akşam olduğu için akşamdayız sanıyor. Nedir? Algoritmanın daha geliştirilmesi gerekiyor. Benim bir ayarlama yapmam gerekiyor. Yapmıyorum. Kötü değil, sınırlı. Gelişiyor ama daha orada değiliz.

Üçüncüsü, haberleri istediğimde Türkiye’deki haberlere özel olarak bağlanamıyor, Amerika ağırlıklı bir dünya haberleri bülteni dinliyorum her sabah. İstediğim haber bültenine de bağlanamıyoruz, onun istediği haber bültenini dinliyorum sonuçta. Daha özel bir şey istersem, Alexa’nın kafası hemen karışıyor, “anlamadım” diyor ve iletişimimiz bitiyor.

Herhalde böyle düşünen tek kişi ben değilim. Bu aralar bir sürü yayınevi bilgisayar algoritmalarının sınırlılıkları ile ilgili kitap çıkarmaya başladı. Hannah Fry’ın “Hello World: Being Human in the Age of Algorithms”i ve Meredith Broussard’ın “Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World”ı bunlardan yalnızca ikisi. Doğrusu, bu alanda da favorim, Edward Ashford Hole’un “Plato and the Nerd: The Creative Partnership of Humans and Technology”si hala. Yapay zekâ çağı umduğumuz kadar hızlı gelmeyecek gibi sanki.

Şimdilerde Amazon’un hisse senedi fiyatlarında neden hızlı düzeltmeler yaşıyoruz? Alexa’nın mükemmel çalışabilmesi için bu ticari uygulamaya daha çok yatırım yapmak gerekecek. Benim gördüğüm sınırlılıkları bir nevi herkes görüyor diye düşünüyorum ben doğrusu. Teknoloji hisse senetlerinin hızlı fiyat düzeltmesi, aynı zamanda ortadaki yatırım ihtiyacının büyüklüğünden kaynaklanıyor. E-ticaret’in, AVM’leri hala yok edememesi gibi bir durum aslında.

Nedir mesela bu veri analitiği?

Bazen doğrusu çok mu abartıyoruz geldiğimiz noktayı diye de düşünmüyor değilim. Şimdi mesela bugünlerde veri analitiği konusunda ortada derin bir gizem varmış gibi duruyor. Sanki dün hiç olmayan bir hadise şimdi bütün üniversite sistemini değiştirecek gibi anlatılıyor. Yeni bölümler açılıyor, programlar tasarlanıyor. Ama bu doğru değil.

Veri analitiği (data analytics), eskiden beri bildiğimiz, üniversitede derslerini gördüğümüz, verdiğimiz iki temel bölümden oluşuyor. Bunlardan ilki verilerin derlenmesi (data collection) yani verilerin analiz süresince kolay işlenebilir hale getirilmesi. İkincisi ise verilerin analiz edilmesi (data analysis) yani somut sorular dikkate alınarak verilerin işlenmesi. Verileri analiz etmek için aslında aynı istatistik tekniklerini, ekonomide ekonometrik teknikleri kullanarak yapıyoruz hala. Mesela 1990’lardan beri finans alanında Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) ile veri setinin kendi cevaplarını kendisinin türetmesini sağlamaya çalışıyoruz. Bir nevi makineler o zamandan beri bizim alanlarda veri setine bakarak öğreniyorlar. Son zamanlarda değişen ne? Sanırım değişen artık çok daha büyük veri setleri ile çalışıyor olmamız. Şimdi veri tabanlarını birbirine bağlayıp, daha da büyük veri tabanları ile çalışabiliyoruz. Bilgi işlem kapasitemiz çok arttı.

Eskiden borsa salonları çok gürültülü olurdu. İşlemler bağırarak yapılırdı. Şimdi artık kimse bağırmıyor. Neden? İşlemleri artık daha çok algoritmalar belirliyor ve yapıyor. Makineler ne yapacaklarını büyük veri setlerine bakarak öğreniyorlar. Kevin Rodgers, “Neden artık bağırmıyorlar?” (Why aren’t they shouting?) isimli kitabında 2008 krizinin nedenlerini işte bu değişime bağlıyordu. İsteyenler bakabilir.

Şimdi veri analitiği konusunda uzmanlaşmak için öncelikle matematik bilmek, algoritmadan anlamak lazım. Yetmez, kodlama yapmayı bilmek, bizatihi algoritma yazabilmek lazım. Yetmez, araştırma konusuna hâkim olmak da gerekir. Psikoloji ise psikolojiden, ekonomiyse ekonomiden, finansal piyasaların işleyişinden, araştırma konusu siyaset ise siyasetten anlamak gerekir. Çağımız disiplinler arası çalışma çağı denilen sanırım böyle bir şey.

Zaten işi bilenler diyorlar ki, veri analitiğine dayalı bir çalışmada zamanın yüzde 90’ı sorunun doğru tanımlanması ve bu tanımlamaya dayalı olarak analiz için gereken veri tabanlarının oluşturulmasına gidiyor. Makine öğrenmesi önemli, teknikler gerekli ama asıl iş konuya doğru odaklamak sonuçta.

İktisat politikası, iktisat teorisinden ne kadar esinlenir?

Nedir? Ortada bir kopuş filan yok. Eskiden beri yaptığımız analizleri bugün çok daha iyi yapabilecek imkânlara sahibiz. Bu ne demek? Bugün dünyayı daha iyi kavrayabilir, daha iyi cevaplar üretebiliriz. Dün ile kıyaslandığında, dünyayı değiştirebilmek için daha iyi politikalar tasarlayabiliriz. Teorik olarak bakarsanız öyle. Ama pratikte bu bağlantı öyle hemen aklınıza geldiği gibi hiç de kolay değil. Neden? 1 Aralık 2018’de Hasan Ersel hocamız, bu yılın Merih Celasun’u anma dersinde bize işte tam da bunu anlatacak. Dersin konusu, “İktisat politikası, iktisat teorisinden ne kadar esinlenir?” olacak. Toplantı, İstanbul Sanayi Odası Meclis salonunda. Hepinizi bekleriz.

Dünyayı daha iyi anlama yolunda analiz kapasitemiz ve kabiliyetimiz geometrik bir biçimde artarken, doğru politikaları tasarlama kabiliyetimiz neden aynı hızla intibak edemiyor? Yoksa bütün bu teknolojik gelişim, analiz kabiliyetimizi beklendiği gibi artırmıyor mu? Yoksa iktisat teorisi yeterince hızla intibak edemiyor, veri analitiği bahsinde geride mi kalıyor?

İnsan sormadan edemiyor doğrusu. Gelin konuşalım.

Bu köşe yazısı 26.11.2018 tarihinde Dünya Gazetesi'nde yayımlandı.