Yapay Zeka Anlam Üretebilir mi? Veriden Bilgeliğe Anlamın Yolculuğu

“Bilgiye ulaşmak artık çok kolaylaştı ve yapay zeka giderek daha iyi içerikler üretebildiğine göre insanın içerik üretimindeki rolü de zamanla ortadan kalkacak.”

Yapay zekanın gelişimiyle birlikte sıkça dile getirilen bir düşünce.

Konunun metin yazarlarının mesleki geleceğini ilgilendiren yönünü “Metin Yazarlığının Altın Çağı Başlıyor: Sadece Ustalar İçin” yazımda bulabilirsiniz.

Bu makalede daha çok işin bilgi ve anlam tarafına bakacağız.

“Yapay zeka, metin yazımında insanın yerini gerçekten alabilir mi?” sorusunun izini süreceğiz.

Bu konuyu anlayabilmek için önce bilgi hiyerarşisinin basamaklarını, yani veri, malumat ve bilgi arasındaki farkı görmek gerekiyor.

Veri (Data), henüz işlenmemiş, bağlamdan kopuk ham gerçeklerdir. Kendi içlerinde bir şey söylemezler. Örneğin “38”, “120” veya “açık” ifadeleri birer veridir.

Bu veriler bir bağlama yerleştirildiğinde malumat (Information) ortaya çıkar.

“Hava sıcaklığı 38 derece” dediğimiz anda artık yalnızca “38” sayısından söz etmiyoruz. Elimizdeki veriye kim, ne, nerede ve ne zaman sorularıyla bir bağlam kazandırmış oluyoruz.

Bilgi (Knowledge) ise bunun bir adım ötesindedir.

Malumatın insan zihninde deneyim, muhakeme, sezgi ve mantık süzgecinden geçerek eyleme dönüştürülebilir hale gelmesidir.

“Hava 38 derece, bu nedenle dışarı çıkarken bol su içmeliyim” cümlesinde artık deneyime dayanan uygulanabilir bir çıkarım var.

Bilgelik (Wisdom) ise bilginin bir adım ötesinde, onu değerler, sonuçlar ve sorumlulukla tartıp neyin yapılmaya değer olduğuna karar verebilmektir.

Bilgi nasıl yapılacağını söyler. Bilgelik ise neden yapılacağını, kimin için yapılacağını ve hangi bedelle yapılacağını sorar.

“Hava 38 derece, toplantı acil görünse de ekibi öğle sıcağında yola çıkarmayacağım, akşama alacağım” cümlesinde ise bir değer tartısı ve onun sorumluluğu var.

Anlam, yani mana, bu basamakta ortaya çıkar.

Veri nesnel ve hamdır. Malumat yapılandırılmıştır ve durumu açıklar. Bilgi ise özneldir, kişisel deneyim taşır ve eylemi mümkün kılar. Bilgelik değerleri tartar, bedeli göze alır ve sorumluluğu üstlenir.

Veriyi bilgiye çeviren şey, nasıl anlamlandırıldığı, hangi bağlama yerleştirildiği ve hangi sonuca dönüştürüldüğüdür. Bilgiyi bilgeliğe çeviren şey ise onun hangi değer için ve hangi bedelle kullanıldığıdır.

Bir kişi yapay zekaya “Ben neden iyi metin yazamıyorum?” diye soruyor olsun.

Yapay zeka bu soruya girişin zayıf olması, hedef kitlenin yeterince tanınmaması, anlatımın dağınık olması veya metnin net bir amacının bulunmaması gibi çeşitli cevaplar verebilir.

Cevap yapılandırılmıştır ve soran kişinin durumunu açıklar. Yani verilen malumattır.

Bu malumatın bilgiye dönüşüp dönüşmeyeceği, kişinin onu nasıl değerlendirdiğine bağlıdır. Cevabı okuyup yazdıklarına bakar, eksiklerini fark eder ve çıkardığı dersleri sonraki metinlerinde uygulamaya başlarsa, malumat onun zihninde bilgiye dönüşür.

Yapay zekanın bir cevap üretmesiyle insanın bir şey öğrenmesi aynı olay değildir.

Elinizde bir sorunun cevabını içeren bin sayfalık bir PDF bulunduğunu düşünün.

Belgeyi bir yapay zeka sistemine yüklüyor ve sorunuzun cevabını istiyorsunuz.

Sistem belgenin içindeki ilgili bölümleri buluyor, bunları bir araya getiriyor ve karşınıza okunabilir bir makale çıkarıyor.

Peki o konuyu gerçekten öğrenmiş oluyor musunuz?

Kesin olarak değil.

Çünkü henüz daha temel bir soruyu sormamış olabilirsiniz.

Cevabı neden arıyorum? Aslında neyi anlamam gerekiyor? Metindeki hangi kısımlar benim için önemli, hangileri ayrıntı? Okuduğum şeyler arasında nasıl bir ilişki kurmalıyım?

Soruları atlayıp yalnızca ortaya çıkan metni okuyan kişi, büyük miktarda malumata kavuşabilir. Ama malumat arttıkça bilgi aynı oranda artmaz.

Üstelik aynı PDF aynı yapay zekaya tekrar tekrar verildiğinde her seferinde farklı bir metin elde edilebilir.

Sistem bir malumat piyangosu gibi çalışır, her çekilişte karşınıza makul görünen yeni bir metin çıkar.

Peki bu makul anlatımlardan hangisinin gerçekten amaca hizmet ettiğini kim belirleyecek?

Malumatı hangi amaçla kullanacağını, hangisinin önemli olduğunu ve hangi sonuca ulaşması gerektiğini düşünmeden biriktiren kişi, bir malumatfuruşa dönüşür.

Elinde büyük bir malumat yığını vardır ama o yığının ne işe yaradığını bilmez.

Yapay zekanın ürettiği şey malumattır. O malumatı bilgiye, bilgiyi de bilgeliğe, yani manaya taşımak hala insanın işidir.

Mana katmanın hala insanın işi olduğunu söylediğimizde, “Yapay zeka bu kadar tutarlı, bu kadar ‘insan gibi’ yanıtlar verebiliyorsa, bilinç sahibi olmadan da bilinç taklit edilebilir mi?” diye itiraz edenler çıkacaktır.

İçeride hiçbir ışığın, yani deneyimin veya bilincin yanmadığı, ama dışarıdan bakıldığında tamamen bilinçliymiş gibi davranan bir varlık.

Yapay zeka geliştikçe, bilinç sahibi olanla bilinci kusursuzca taklit edeni ayırt etmek neredeyse imkansız hale gelebilir.

Yapay zeka okuyucuyla kurulacak derin anlamsal bağı hissederek tartmaz, yalnızca olasılık hesabı yapar.

Fakat asıl mesele bu değil.

Yapay zekanın bilinçli olup olmadığını kanıtlayabilir miyiz? Felsefi açıdan son derece ilginç bir problem. Fakat metin yazarlığının geleceği açısından daha pratik bir soru var.

Yapay zeka, bilinç sahibi bir insana ihtiyaç bırakmayacak kadar iyi içerikler üretebilir mi?

Bugün buna “hayır” demek giderek zorlaşıyor.

Yapay zekanın yalnızca mevcut metinleri özetlediğini veya basit kalıpları tekrar ettiğini düşünmek, gerçek kapasitesini küçümsemek olur.

İnsanlığın ürettiği çok geniş düşünce birikimini işleyerek daha önce yan yana gelmemiş fikirleri bir araya getirebilir. İnsanların ciddiye alacağı kadar tutarlı felsefi argümanlar bile kurabilir.

Bir okuyucu için metnin gerçekten bir insan tarafından yazılmış olması her zaman belirleyici olmayabilir. Metin tutarlı, etkileyici ve amacına ulaşıyorsa okuyucu arkasında kimin bulunduğunu sorgulamayabilir.

Yapay zeka çok iyi metinler üretebilir. Ama o metinleri hangi marka veya kitle için, hangi amaçla ve hangi yönde kullanacağına karar vermek seçici bir insan bilincini gerektiriyor gibi görünüyor.

Yapay zekaya karşı en sık öne sürülen savunma, insanın “yön veren”, yapay zekanın ise yalnızca araç olduğu düşüncesidir.

Fakat bu görüş de sorgulanabilir.

Biz insanların her zaman doğru yönü seçmediği herkesin malumu. Tarih boyunca büyük hatalar yaptık, savaşlar çıkardık, milyonları etkileyen kötü kararlar aldık.

Öyleyse yönü insan verdi diye sonucun yapay zekadan daha iyi çıkacağının garantisi yok.

Bir markanın içerik kararlarını tamamen yapay zekaya devrettiğimizi düşünelim. Hangi mesajı hangi tonla, hangi okura, hangi zamanda söyleyeceğine sistem karar versin.

Yüz binlerce kampanyanın, başlığın ve reklam metninin sonucunu aynı anda inceleyen bir sistem, çoğu zaman bir yazarın sezgisinden daha isabetli seçimler yapabilir. Hangi başlığa tıklanacağını, hangi vaadin ikna edeceğini, hangi dilin güven vereceğini daha tutarlı tahmin eder.

Karşı çıkanlar, sistemin optimizasyonu çok iyi seviyede yapabileceğini ama kararın insani bedelini, yani markanın neye değer verdiğini ve neyin arkasında duracağını tartamayacağını söyler.

Oysa yapay zeka bunu da öğrenebilir. Markaların tartışmalı konularda konuşmasının ya da susmasının itibar üzerindeki etkisini, okurların hangi vaatlere nasıl tepki verdiğini, hangi dili samimi bulduğunu geçmişteki yüzlerce vakadan çıkarabilir.

“Yapay zeka tekniği bilir ama insanın değerlerini anlayamaz” diyen basit ayrım, uzun vadede tutmayabilir.

“Yapay zeka, çok iyi metinler üretebilir. Gerçek zamanlı büyük veriyle toplumun hangi metne nasıl tepki vereceğini insanlardan daha isabetli tahmin edebilir. Ama toplumun o an umuda mı öfkeye mi ihtiyaç duyduğuna karar vermek politik ve ahlaki bir tercihtir.” şeklinde bir argüman daha ortaya atılabilir.

Ne var ki bu son argüman da tutmayabilir.

Yapay zeka insanların ahlaki tercihlerini yazının ilk çağlarından bugüne analiz ederek, olaylar karşısındaki ahlaki yaklaşımın sonuçlar üzerindeki etkisini çözebilir.

Sonuçta “insana gerek yok” tezi neredeyse mutlak bir zafere ulaşıyor gibi görünüyor.

İnsan merkezli yaklaşımın en güçlü dayanaklarından biri “samimiyet” vurgusudur.

İnsan gerçek bir acı yaşar, gerçek bir kayıp yaşar, gerçek bir sevinç yaşar ve bunları kelimelere döker.

Okur da metnin arkasında gerçek bir duygu olduğunu hisseder.

Fakat yapay zekanın gelişmesi bu farkı da bulanıklaştırıyor.

Yapay zeka öfkeyi, korkuyu, kırgınlığı ya da sevinci anlatan binlerce metinden, bu duyguların dile nasıl yansıdığını en ince ayrıntısına kadar çıkarabilir.

Yalnızca kusursuz metinleri değil, insanın çiğ, köşeli, düzensiz üslubunu da taklit edebilir.

Kalbi kırılan birinin yarım kalmış cümlelerini, tekrarlarını, beklenmedik kelime seçimlerini bile bir örüntü olarak üretebilir.

Üstelik metnin altında gerçek bir insanın adı ve imzası varsa, okurun bunun yapay zekadan çıktığını anlaması neredeyse imkansız hale gelir.

Kusursuz metin herkesin eline geçtiğinde insan kusuruna sığınırız, ama kusur da taklit edilebilir.

Bir yapay zekanın insanı yalnızca zekasıyla değil, kusurlarıyla da kusursuz biçimde taklit edebildiği bir dünya düşünelim.

Elimizde samimi görünen, insana özgü kusurlar barındıran ve yaşanmışlıklara dair öğeler barındıran bir metin var ama artık bunların gerçekliğinden emin olamıyoruz.

Böyle bir dünyada soru değişiyor. Karşımızdaki sözün arkasında gerçekten bir insan olup olmadığını nasıl anlayacağız?

Ben bu durumu “Simülasyonun Kusursuzlaşması Paradoksu” olarak adlandırıyorum.

Bu adla kalıplaşmış bir kavram felsefe literatüründe yok. Ancak anlattığı düşünce, Jean Baudrillard’ın simülasyon ve hipergerçeklik kuramında ve hakikat ötesi (post-truth) güven krizi tartışmalarında karşılığını buluyor.

Dijital olarak üretilen her samimiyet taklidi potansiyel bir şüphe kaynağına dönüştüğünde, insanlar kelimelerin estetik mükemmelliğine ya da üslubuna değil, o kelimelerin arkasındaki yaşamın fiziksel gerçekliğine bakmaya başlar.

Kelimeye güvenemediğimiz, üsluba da güvenemediğimiz bir noktada geriye ne kalıyor?

Metnin arkasındaki hayat.

Bir insanın gerçekten o acıyı yaşamış olması, gerçekten o riski almış olması, gerçekten o kararı vermiş olması ve gerçekten o sözlerin sorumluluğunu üstlenmesi.

Yapay zeka bunların simülasyonunu üretebilir. Fakat simülasyon ile gerçek deneyim aynı şey değildir.

Okur da artık imzayı atanın kim olduğuna, neyi göze aldığına, sözünün bedelini ödeyip ödemediğine bakar.

İnsan karar verir ve bu kararın sonuçlarını yaşar. Bir şey söyler ve söyledikleri nedeniyle itibar kazanabilir ya da kaybedebilir. Bir riske girer ve bunun bedelini öder.

Anlam, o kelimelerin arkasındaki hayatla kurulan ilişkide ortaya çıkar.

Bir metinde aradığımız şey, metnin arkasında duran, karar veren ve o duyguyu gerçekten yaşayan ölümlü bir bilincin şahitliğidir.

Böyle bir bilincin olmadığını öğrendiğimiz an, içerik ne kadar görkemli olursa olsun bir malumat yığınına dönüşür.

Yapay zeka acı çeken bir insanın mektubunu, kırık bir kalbin ifadelerini ya da derin bir felsefi metni çok iyi seviyede yazabilir.

Ama o acıyı bedeniyle ve ruhuyla ödeyen, gerçek dünyada risk alan bir insanın varoluşsal deneyiminin yerini alamaz.

Yapay zeka yazının üretim maliyetini düşürdükçe malumat üretmek daha da kolaylaşıyor. Oysa malumat, bilgi piramidinin ikinci basamağı. Veri malumata, malumat bilgiye, bilgi de bir insanın hayatıyla buluştuğunda bilgeliğe, yani manaya dönüşür.

Bütün bunlar olurken insanın değeri, hangi sözlerin söylenmeye değer olduğunu bilmeye kayabilir.

Yazarın yeni adı da anlamı kuran kişi, yani mana mimarı olabilir.

Fakat bunun da ötesinde bir sorumluluk var. İnsan, üretilen malumatın arkasındaki amacı sorgulamak zorunda.

Neyi öğrenmeye çalıştığını bilmeli. Karşısındaki seçenekler arasından neden birini seçtiğini açıklayabilmeli. Ve en önemlisi, ortaya çıkan sonucun sorumluluğunu üstlenebilmeli.

Anlam, yani mana üretmek; o kelimelerin bedelini gerçek hayatla ödemeyi göze almaktır.