Praksis Güncel

güncel tartışma platformu

ChatGPT, değer ve bilgi

Bu içeriği paylaş:

Yazar ve eleştirmen Jack Rasmus, Michael Roberts’in yapay zeka (artificial intelligence – AI) ve yeni dil modellerine (Language Learning Machines – LLMs) ilişkin blog yazısına yaptığı yorumda, bence tartışılması gereken bazı yerinde sorular sormuştur.

Jack’in sorusu şöyle: “Marx’ın makine analizi ve makinenin üretim sürecinde aşınırken metaya geçen  emek değerin cisimleşmesi olduğu görüşü, insan emeğinin müdahalesi olmadan giderek artan oranda kendi kendini sürdürebilen ve kendi kodlamasını geliştirilebilen – diğer bir deyişle, değeri azalmayan – yazılım tabanlı yapay zeka aygıtları için geçerli midir?”

Jack’in haklı sorusuna cevabım, görece keşfedilmemiş ve az gelişmiş araştırma alanı olarak kalan Marksist bilgi kuramının gelişimine dayanmaktadır.

Bence, Marksist yaklaşımın temel özelliklerinden biri ‘nesnel üretim’ (nesnel şeylerin üretimi) ile ‘zihinsel üretim’ (bilgi üretimi) arasında ayrım yapmaktır. En önemlisiyse bilginin gayri-maddi ya da maddi gerçekliğin bir yansıması olarak değil, maddi olarak görülmesi gerektiğidir. Bu bize, her ikisi maddi olan nesnel üretim araçları ile zihinsel üretim araçları arasında ayrım yapmaya olanak sağlıyor. Marx yalnızca değil, fakat özellikle ilkine odaklanmıştır. Bununla birlikte, Marx’ın çalışmalarında bilgiyi nasıl anlamamız gerektiğine dair ipuçlar bulunmaktadır.

Makine nesnel bir üretim aracıdır; makinenin içinde cisimleşen bilgi (veya makineden dağıtılan bilgi) ise zihinsel üretim aracıdır. Bu nedenle, (ChatGPT dahil olmakla) yapay zeka zihinsel üretim aracı olarak görülmelidir. Bence, bilginin maddi olduğu göz önünde bulundurulduğunda, zihinsel üretim araçları nesnel üretim araçları gibi maddidir. Eğer zihinsel üretim araçları, insanın sermaye için kullanılan zihinsel emeğinin ürünüyse, o zaman zihinsel üretim araçlarının bir değeri vardır ve bu araçlar artı değer üretirler. Dolayısıyla yapay zeka içerilmiş bir insan emeğine sahiptir. Fakat bu insan emeği zihinsel emektir.

Nesnel üretim araçları gibi zihinsel üretim araçları da verimliliği arttıran ve emekten tasarruf eden kısan araçlardır. Zihinsel üretim araçlarının değeri emek zaman ile ölçülebilir. Zihinsel üretim araçlarının verimliliği, örneğin, ChatGPT’nin satış veya yüklenme veya zihinsel iş süreçlerine uygulanma sayısıyla hesaplanabilir. Nesnel üretim araçlarında olduğu gibi, zihinsel üretim araçlarının da değeri onlara (insan emeği tarafından) yenilikler (ilave bilgi) eklendikçe artmakta ve yıpranma ile aşınma sonucunda ise azalmaktadır. Dolayısıyla zihinsel üretim araçları (yapay zeka) sadece değer kaybetmiyor, aynı zamanda çok yüksek bir hızda değer kaybı yaşıyor. Bu, fiziki aşınmadan ziyade, teknolojik rekabetten (eskime) kaynaklanan bir değersizleşmedir. Ayrıca nesnel üretim araçları gibi, zihinsel üretim araçlarının da verimliliği artı değerin yeniden dağılımını etkileyecektir. ChatGPT’nin yeni modelleri daha eski modellerin yerini aldığı ölçüde, verimli farklılıkları ve bunun artı-değerin yeniden dağılımı üzerindeki etkileri nedeniyle (Marx’ın fiyat kuramı) eski modeller yeni ve daha verimli olanlar karşısında değer kaybetmektedir.

Jack şöyle soruyor: “Bu beceri insan emeğine dayanıyor mu, dayanmıyor mu? Eğer dayanmıyorsa, bu olumsuzluk, sırasıyla, Marx’ın temel kavramı olan sermayenin organik bileşeni ve sizin (Michael Roberts ve benim – Guglielmo Carchedi) sıkça vurguladığınız kar oranlarının düşme eğilimi hipotezi açıklamanız için ne anlama gelmektedir?”

Benim yukarıdaki cevabım, bu ‘beceri’nin aslında sadece (zihinsel) insan emeği üzerine temellenmediği, aynı zamanda bunun bir insan emeği olduğu yönündedir. Bu bakış açısıyla bakıldığında, burada Marx’ın sermayenin (C) organik bileşimi kavramıyla ilgili hiçbir sorun yoktur. Yapay zeka ve dolayısıyla ChatGPT zihinsel üretim araçlarının ve bilginin yeni biçimleri olduğu için, C’nin payı, nesnel üretim araçları ile zihinsel üretim araçlarının toplamından ibarettir. Ortak payda her ikisinde harcanan toplam değişken sermayedir. Dolayısıyla kar oranı, her iki alanda üretilen artı-değerin (a) her iki alandaki üretim araçlarının toplamı ile (b) her iki alanda harcanan değişken sermayenin toplamına bölünmesine eşittir. (1) Böylelikle kar oranlarının düşme eğilimi yasası, Jack’in ima ettiğinin aksine, zihinsel üretim araçları tarafından değişime uğramamıştır.

Yukarıda geçen noktaları daha iyi anlamak için Marx’ın dolaylı olarak anlaşılan bilgi kuramını açıklamaya ve detaylandırmaya ihtiyaç var. Takip eden paragrafların son derece kısa ve öz biçimde de olsa yapacağı şey budur.

İlk klasik bilgisayarları düşünün. Onlar bilgiyi, aynı ifadenin aynı anda hem doğru hem de yanlış olma ihtimalini dışarıda bırakan formel mantık veya Boolean mantığı ya da cebiri temelinde dönüştürmektedirler. Formel mantık ve dolayısıyla bilgisayarlar çelişkileri dışlamaktadır. Eğer bilgisayarlar çelişkileri algılayabilseydi, çelişkiler mantıksal hatalar olurdu. Aynısı kuantum bilgisayarları için de geçerlidir.

Diğer bir deyişle, formel mantık (sürecin sonucunun baştan bilindiği ve böylece emek sürecine dahil edilen bilgiyle çelişmediği) önceden belirlenmiş zihinsel emek süreçlerini açıklamakta, fakat (sonucun henüz bilinmeyen yeni bir şey olarak belirdiği) ucu açık zihinsel emek süreçlerini dışarıda bırakmaktadır. Açık uçlu süreç, içine çökmüş unsurların karşıt doğası nedeniyle çelişkili bir yapıya sahip olan biçimsiz ve potansiyel bilgi deposundan yararlanmaktadır. Formel mantıktan farklı olarak açık uçlu mantık, bilginin potansiyel ve gerçekleşmiş yönleri arasındaki karşıtlık da dahil olmakla, çelişkiler üzerine temellenmektedir.

Yukarıda geçen örneğe geri dönersek, açık uçlu zihinsel emek süreçleri için A=A ve aynı zamanda A¹A’dır. Burada hiçbir çelişki bulunmamaktadır. A=A’dır çünkü gerçekleşmiş varlık olarak A tanım gereği kendisine eşittir; fakat A¹A’dır çünkü gerçekleşmiş A potansiyel A ile çelişebilir. Bu, formel mantığın açıklayamayacağı bir şeydir, değişimin doğasıdır.

Bu aynı zamanda yapay zeka için de geçerlidir. Bilgisayarlar gibi yapay zeka da formel mantık temelinde çalışmaktadır. Örneğin, A’nın aynı zamanda hem A’ya eşit hem de A¹A olup olamayacağı sorulduğunda, ChatGPT olumsuz yanıt vermektedir. ChatGPT formel mantık temelinde çalıştığı için, yapay zeka daha fazla bilginin araştırıp bulunacağı potansiyel bilgi haznesinden yoksundur. Yapay zeka potansiyel olanı anlamadığı için çelişkileri düşünemez. Bu çelişkiler yaratıcı düşüncenin, diğer bir deyişle henüz bilinmeyen yeni bilgi üretiminin organik kısmıdır. Yapay zeka yalnızca gerçekleşmiş bilgi biçimlerini yeniden birleştirebilir, seçebilir ve kopyalayabilir. Görme, görüntüyü tanıma, akıl yürütme, okuduğunu anlama ve oyun oynama ödevlerinde yapay zeka insanlardan daha iyidir. Fakat yapay zeka yeni bilgi üretemez.

Eşleştirme yapmak için bir kişinin resmini bilinen yüzlerden oluşan bir veri tabanıyla karşılaştıran yüz tanıma tekniğini düşünün. Veri tabanı birkaç bilinen yüzden oluşmaktadır. Eşleştirme yapmak önceden algılanmış, diğer bir deyişle önceden bilinen yüzü seçmektir. Burada yeni bilgi (yeni yüzler) üretimi yoktur. Yüz tanıma tekniği, bir insanın yapabileceğinden daha hızlı eşleştirme yapıyor. Bu, insan emeğini daha üretken kılmaktadır. Fakat seçmek yaratmak demek değildir. Seçmek, önceden belirlenmiş bir zihinsel süreçtir; yaratım ise ucu açık bir zihinsel süreçtir.

Başka bir örnek ele alalım. ChatGPT, insanın yaratıcı yazısını taklit edebiliyor görünmektedir. Aslında, ChatGPT bunu yapmıyor. ChatGPT, bilgisini büyük miktardaki metin verisinden (zihinsel üretimin nesneleri) elde etmektedir. Metinler token denilen daha küçük parçalara, sözcük gruplarına, kelimelere veya hecelere bölünmektedir. ChatGPT bir örnek yazdığı zaman, bir sonraki tapuyu (insanların yaptığı gibi) argümantasyon mantığına göre seçmiyor. Onun yerine, ChatGPT en olası tapuyu seçiyor. Yazılı sonuç, istatistiksel olarak en olası kombinasyonlar temelinde bir araya getirilmiş tapular zinciridir. Bu, yeni bir bilgi yaratımı değil; bilginin daha önceden gerçekleşmiş unsurlarının seçilmesi ve yeniden birleştirilmesidir.

Chomsky vd.’nin (2023) ifade ettiği gibi: “Yapay zeka, görünüşte insanımsı dil ve düşünce gibi, devasa miktarda veriyi alıyor, onun içindeki kalıpları buluyor ve istatistiksel olarak olası çıktıları üretmede giderek yetenekli hale geliyor… [ChatGPT] yalnızca literatürdeki standart argümanları özetliyor”.

ChatGPT’nin insanlar tarafından daha önce hiçbir zaman düşünülmeyen bir metin üretmesi mümkündür. Fakat bu, yine de önceden bilinen verinin özeti ve yeniden işlenmesi olacaktır. Buradan hiçbir yaratıcı yazı çıkmaz, çünkü yeni gerçekleşmiş bilgi yalnızca potansiyel bilgiye içkin çelişkilerden belirebilir.

Morozov (2023) yerinde bir örnek vermektedir: “Marcel Duchamp’ın 1917 tarihli Fountain sanat eseri. Duchamp’ın eserinden önce, bir pisuvar yalnızca bir pisuvardı. Fakat Duchamp perspektif değişimiyle pisuvarı bir sanat eserine dönüştürdü. Duchamp’ın şişe rafı, kar küreği ve pisuvarının ortak özelliğinin ne olduğu sorulduğunda ChatGPT doğru bir şekilde onların hepsinin Duchamp’ın sanata dönüştürdüğü günlük objeler olduğu cevabını vermiştir. Fakat Duchamp’ın günümüz objelerinden hangisini sanata dönüştürebileceği sorulduğunda, ChatGPT akıllı telefonları, elektronik scooter’ları ve yüz maskelerini belirtmiştir. Burada gerçek bir “zeka” olduğuna dair hiçbir ipucu yok. Bu, iyi çalışan fakat öngörülebilir istatistiksel bir makinedir”.

Marx bilgiyi anlamak için uygun kuramsal çerçeveyi sağlamaktadır. İnsanlar eşsiz somut bireyler olmanın ötesinde, aynı zamanda soyut bireyler olarak toplumsal ilişkilerin taşıyıcısıdırlar. Soyut bireyler olarak ‘insanlar’ farklı çıkarlar ve dünya görüşleri olan bireylerin arasındaki farklılıkları ortadan kaldıran genel bir adlandırmadır. Makineler (bilgisayarlar) düşünseler bile, neyin doğru (true – right) veya yanlış (false – wrong) olduğuna ilişkin farklı ve sınıf-belirlenimli anlayışlara sahip olan sınıf-belirlenimli insanlar gibi düşünemezler. Bilgisayarların insan düşüncesi yetisini elinde bulundurduklarına inanmak sadece yanlış değil; bu, aynı zamanda sermaye yanlısı bir ideolojidir, çünkü bu, emek gücünde biriktirilen bilginin sınıfsal içeriğinin ve dolayısıyla bilgi üretimine içkin çelişkilerin farkında olmamaktır.

Metnin Linki: https://thenextrecession.wordpress.com/2023/06/04/chatgpt-value-and-knowledge/

Çeviri: Muhammed Alizade

Notlar:

  1. Burada Guglielmo Carchedi’nin sermayenin payına ilişkin formülü şu şekilde ifade edilebilir: C (capital) = nesnel üretim araçları (objective means of production) + zihinsel üretim araçları (mental means of production). Karl Marx’ın “kar oranı”na (rate of profit) ilişkin olarak bilinen formülü ise şöyledir: r=s/(c+v). Bu denklemde, r kar oranını (rate of profit), s artı değeri (surplus value), c değişmeyen sermayeyi (constant capital), v ise değişen sermayeyi (variable capital) ifade etmektedir. Dolayısıyla Carchedi, nesnel ve zihinsel üretim araçlarını içeren sermaye formülünü (C = objective MP + mental MP) Marx’ın kar oranı formülüne uygulamakla şu denklemi elde etmektedir: Kar Oranı = [her ikisinde (yani, nesnel üretim araçları ve zihinsel üretim araçları) üretilen artı-değer] / [nesnel ve zihinsel üretim araçları toplamı değişmeyen sermaye)] + [her ikisinde harcanan değişken sermaye]

Görsel Bilgisi:  freepik.com

 

Guglielmo Carchedi

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir.