Federal Rezerv'den Yeni Bir Makaleye Göre Yapay Zeka Henüz İnsan Verimliliğini Artırmayacak

Federal Rezerv'e göre, üretken yapay zeka, sönüp gidecek sıradan bir teknoloji çılgınlığı döngüsü değil, insan üretkenliği için çığır açıcı bir unsur. Ancak asıl önemli nokta, bu noktaya ulaşmanın yolunun "doğası gereği yavaş" ve "riskli" olacağı.

Fed Yönetim Kurulu tarafından yakın zamanda yayınlanan bir makalede araştırmacılar, üretken yapay zeka etrafındaki abartının uzun vadede muhtemelen bir balon olmadığını ve teknolojinin ciddi bir makroekonomik güç olacağını, elektrik ve mikroskopla benzer şekilde iş gücü verimliliği üzerinde devrim niteliğinde etkilere sahip olacağını öne sürüyorlar.

Üretken yapay zekanın iş gücünü daha üretken hale getireceği fikri çığır açıcı değil. OpenAI'nin üretken yapay zeka modeli ChatGPT'nin yapay zeka çılgınlığını başlatmasından bu yana, bu fikir şirket yöneticileri ve birçok yapay zeka savunucusu tarafından övgüyle karşılandı.

Ancak önemli olan, ülkenin en güçlü ekonomik kurumunun, teknolojinin potansiyeline olan güvenini dile getirmiş olması. Tabii ki bir sorunla.

Yapay zeka bir sonraki mikroskop olabilir

Makale, teknolojik yenilikleri üç kategoriye ayırıyor. İlk olarak, başlangıçta çalışanların gün ışığıyla sınırlı kalmamasını sağlayarak üretkenliği önemli ölçüde artıran ampul gibi yenilikler var. Ancak teknoloji yaygın olarak benimsendikten sonra, ampul iş yeri üretkenliğine ek değer sağlamayı bıraktı.

Araştırmacılar, "Buna karşılık, üretkenlik artışı üzerinde daha uzun ömürlü etkilere sahip olan iki tür teknoloji öne çıkıyor" diye yazıyor ve yapay zeka her ikisinin de özelliklerini taşıyor.

Bunlardan ilki, elektrik dinamosu veya bilgisayar gibi "genel amaçlı teknolojilerdir". Elektrik dinamosu, ilk pratik elektrik jeneratörüydü ve yaygın olarak benimsenmesine rağmen, ilgili yenilikleri teşvik ettiği ve kendini geliştirmeye devam ettiği için artan verimlilik artışı sağlamaya devam etti.

Araştırmacılar, üretken yapay zekanın şimdiden uygun olduğunun sinyallerini verdiğini söylüyor. Hukuki konularda yardımcı olmayı amaçlayan OpenAI'nin LegalGPT'si ve üretken yapay zekayı kurumsal iş akışlarına entegre ederek ofis verimliliğini artırmayı amaçlayan Microsoft'un Copilot ürünü gibi belirli alanlara yönelik uzmanlaşmış LLM'ler mevcut. Fed araştırmacıları, daha da fazla çığır açan yeniliğin yolda olduğunu ve bu dalgaya dijital yerli şirketlerin öncülük edeceğini düşünüyor.

Ayrıca, çekirdek teknolojinin hızla yenilendiği ve şirketler yapay genel zeka elde etme amacıyla teknolojiyi geliştirdikçe muhtemelen yenilenmeye devam edeceği aşikar. Bu arada, makale, teknolojinin hızlı büyümesinin bize halihazırda aracı yapay zeka ve Deepseek'in R1'i gibi çığır açan yapay zeka modelleri gibi daha fazla yenilik getirdiğini de belirtiyor.

İkinci teknoloji türü, "icat yöntemlerinin icatları" olarak adlandırılır; en belirgin örnekleri mikroskop veya matbaadır. Mikroskop artık yaygın bir araç haline gelmiş olsa da, araştırma ve geliştirme projelerine olanak sağlayarak insan üretkenliğini artırmaya devam etmektedir.

Üretken yapay zeka, evrenin doğasını anlamak için simülasyonlarda , yeni ilaç keşiflerinde ve daha birçok alanda faydalı olmuştur . Makalede ayrıca, 2023'ten itibaren şirketlerin araştırma ve geliştirme bağlamlarında ve kurumsal kazanç görüşmelerinde yapay zekaya atıfta bulunmalarında büyük bir artış yaşandığı ve bunun da yapay zekanın kurumsal inovasyonla entegrasyonunun çoktan başlamış olabileceği belirtiliyor.

Her zaman bir püf noktası vardır

Ne yazık ki, bu güvenin bir de çekincesi var. Yapay zeka, ekonomik büyüme ve üretkenlik artışı için bir nimet olacak, ancak bunun bir gecede gerçekleşmesi pek olası değil.

Fed'in raporuna göre, şu anda üretken yapay zeka ile ilgili en büyük zorluk teknolojinin kendisi değil; insanların ve işletmelerin onu gerçekten kullanmasını sağlamak. Araştırmacılar yapay zekayı daha fazla benimsemeye başlasa da, finans sektörü hariç, teknoloji ve bilim alanları dışındaki çoğu şirket henüz yapay zekayı günlük operasyonlarına entegre etmedi. Sektör anketleri ise yapay zekanın büyük firmalarda küçük firmalara göre çok daha fazla benimsendiğini gösteriyor.

Dolayısıyla, üretken yapay zekanın genel olarak üretkenliğimizi artırması muhtemel olsa da etkisi yavaş olacaktır. Bunun nedeni, yapay zekayı ekonomi genelinde gerçekten kullanışlı hale getirmek için zaman, para ve kullanıcı arayüzleri, robotik ve yapay zeka ajanları gibi diğer destekleyici teknolojilerin gerekmesidir. Yazarlar, yapay zekayı, üretkenlikte bir patlama yaratmadan önce onlarca yıl boyunca biriken hesaplama alanındaki ilerlemeler gibi geçmişteki büyük teknoloji değişiklikleriyle karşılaştırıyor.

Bu patlamanın zaman çizelgesi henüz bilinmiyor. Goldman Sachs ekonomistleri, yapay zekanın ABD'deki işgücü verimliliği ve GSYİH büyümesi üzerindeki etkilerinin 2027'de görülmeye başlayacağını ve 2030'larda zirveye ulaşacağını düşünüyor.

Fed'in işaret ettiği bir diğer risk ise, beklenen talep için altyapı inşa etmek. Üretken yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesi, veri merkezlerine ve elektrik üretimine önemli yatırım ihtiyacı anlamına geliyor. Ancak Fed, talep beklendiği gibi artmadığında çok hızlı yatırım yapmanın "felaket sonuçlara" yol açabileceği konusunda uyarıyor; tıpkı 1800'lerde demiryollarının aşırı genişlemesinin yüzyılın sonlarına doğru ekonomik bir buhrana yol açması gibi.

Tüm çekincelere rağmen Fed, üretken yapay zekanın üretkenlik açısından dönüştürücü olacağından emin. Ancak bu dönüşümün sürekli hızlanıp elektrik dinamosu veya mikroskop kadar büyük bir etkiye sahip olup olmayacağı, teknolojinin benimsenme kapsamına ve hızına bağlı olacak.