İTÜ-Kimya Müh.
22 Aralık 2019
Verimlilik Paradoksu: Yapay Zekanın Gelişimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki Nasıldır?
Refaha ulaşmak için bir ülkenin üretkenlik ile güçlü bir büyümeye ihtiyacı vardır. Yani, verilen emek ve sermaye karşılığında ürün ve hizmet alınması gerekir. Çoğu insan için ise en azından teoride, yüksek verimlilik, artan ücret ve bol iş fırsatı anlamına gelir.
Dünyadaki zengin ülkelerin çoğunda 2004 yılından bu yana verimlilik artışı ne yazık ki iç karartıcı. Özellikle ekonomistlerin toplam faktör verimliliği olarak adlandırdığı şey -inovasyon ve teknolojinin katkısını oluşturan kısım- aslında durgunluk hızı. Facebook döneminde, akıllı telefonlar, otonom araçlar ve herhangi bir masa oyununda bir kişiyi yenebilecek bilgisayarlar, teknolojik ilerlemenin temel ekonomik ölçüsü nasıl bu kadar acı olabilir? Ekonomistler bu durumu "verimlilik paradoksu" olarak adlandırıyorlar.
Bazı insanlar bugünün teknolojilerinin düşündüğümüz kadar etkileyici olmadığını iddia ediyor. Bu görüşün önde gelen savunucusu Northwestern Üniversitesi ekonomisti Robert Gordon, iç mekanda su tesisatı ve elektrik motoru gibi gelişmelere kıyasla bugünün ilerlemelerinin küçük ve sınırlı ekonomik fayda sağladığını iddia ediyor. Diğer insanlar ise verimliliğin gerçekte arttığını düşünüyor ancak Google'ın ve Facebook'un sağladığı değer gibi şeyleri nasıl ölçeceğimizi bilmiyoruz, özellikle bu faydaların ücretsiz olduğunu düşünürsek.
Her iki görüşün de eksik yönleri vardır. Birçok yeni teknolojinin işçilerin yerini alması ve yeni görev ve meslek oluşturması için kullanılması muhtemeldir. Ancak etkili olabilecek teknolojiler şu anda yaygın olarak kullanılmıyor. Mesela otonom araçların çoğu yola çıkmıyor. Robot üretimi çok yapılmıyor ve yapay zeka çoğu şirket için gizemini koruyor.
1987 yılında, inovasyonun ekonomik büyümedeki rolünü tanımlayarak Nobel ödülü kazanan MIT ekonomisti Robert Solow, "bilgisayar çağını her yerde görebiliriz ancak verimlilik istatistikleri hariç" diyerek iğneleme yapmıştır.
Bir başka MIT ekonomisti Erik Brynjolfsson, "şu anda olan şey, 80'lerin sonlarının tekrarı olabilir" diyerek açıklama yapmıştır. Makine öğrenimi ve görüntü tanıma alanındaki gelişmeler göz alıcıdır. Bunların uygulanmasındaki gecikme ise sadece ne kadar değişiklik gerektireceğini yansıtmaktadır.

"Yapay zeka, işinizi yeniden düşünmeniz anlamına gelir ve tamamen yeni iş modelleri aramanız gerekebilir."

Bu görüşe göre, yapay zeka, ekonomi tarihçilerinin "genel amaçlı teknoloji" olarak gördüğü bir şeydir. Bunlar buhar motoru, elektrik ve içten yanmalı motor gibi icatlardır. Sonuçta nasıl yaşadığımızı ve çalıştığımızı değiştirmişlerdir. Ancak işletmelerin yeniden yaratılması ve atılımlardan yararlanabilmesi için başka tamamlayıcı teknolojilerin oluşturulması gerekiyordu. Bu ise on yıllarca sürdü.
MIT Sloan School of Management'ten Scott Stern, yapay zekayı "yeni bir buluş yöntemi için bir yöntem" olarak nitelendiriyor. Örneğin, daha verimli güneş pili üretmek için malzeme olasılıkları gibi.

"Yapay zeka, inovasyonumuzu nasıl dönüştüreceğimizin potansiyel yollarını bulma metodudur."

Ancak yakın zamanda makroekonomik ölçümlerde böyle bir değişikliğin olacağını beklemediği konusunda da uyarıyor.

"Size bir yenilik patlaması yaşadığımızı söylersem, 2050 yılında tekrar görüşelim ve size etkilerini göstereyim. Genel amaçlı teknolojiler etrafında yeniden düzenleme yapmak bir ömür boyu sürer."

Sloan'da ekonomist olan John Van Reenen, bu teknolojiler ortaya çıksa bile üretkenlikte büyük kazanımların garanti edilmediğini söylüyor. Avrupalı şirketler uyum sağlama esnekliğinden yoksun olduğu için 1990'lı yıllarda yaşanan bilişim teknolojileri devriminden maalesef faydalanamıyor.
2

arrow_upward