Bill Gates’e göre yapay zekâ işimizi elimizden alacak

Bill Gates birkaç gün önce, ilk kez 2017’de dile getirdiği görüşünü yineleyerek yapay zekânın ve robotların vergilendirilmesi çağrısında bulundu. Gerekçesi basit: Bir şirket çalışan istihdam ettiğinde ücret üzerinden vergi ve sosyal güvenlik yükleri doğuyor. Aynı şirket çalışan yerine yapay zekâ veya robot kullandığında ise vergi ve sosyal güvenlik yükü doğmadığı gibi, yapılan harcama kazançtan indirilebiliyor. Mevcut vergi sistemi böylece çoğu durumda insan çalıştırmak yerine makine kullanmayı daha avantajlı hale getiriyor.
Gates, alınacak verginin otomasyona geçişi bir miktar yavaşlatabileceğini, işini kaybedenlerin yeniden eğitilmesini ve sosyal güvenlik sistemini finanse edebileceğini düşünüyor. Ayrıca bazı işlerin yalnızca insanlara ayrılmasını öneriyor. Özellikle bakım, eğitim ve ruh sağlığı gibi alanlarda insan ilişkisinin tamamen ortadan kalkmaması gerektiğini savunuyor.
Bill Gates’in bu önerisinin arkasında artık pek de uzak görünmeyen bir endişe var: Yapay zekâ insanlara yardımcı olmakla yetinmeyip onların yerini almaya başlarsa ne olacak?

İşsizlik devletlerin de gelirini azaltıyor

Teknolojik işsizlik yalnızca işini kaybeden kişiyi etkilemiyor. Çalışanların sayısı veya ücretleri azaldığında gelir vergisi ve sosyal güvenlik primleri de azalıyor. İnsanlar daha az harcama yaptığı için KDV ve ÖTV gelirleri de düşüyor. Buna karşılık işsizlik yardımı, mesleki eğitim ve diğer sosyal desteklere duyulan ihtiyaç artıyor.
Özetle devletin geliri azalırken gideri yükseliyor.
Bill Gates’in robotlardan ve yapay zekâdan vergi alınmasını istemesinin temelinde bu çelişki de var. İnsan emeğinin yerini alan sermaye daha hafif vergilenirken, işsizliğin toplumsal maliyetini herkes üstleniyor.
Geçmişte “yeni işler” bulundu, ama ne zaman?
Yapay zekânın işsizlik sorunu yaratabileceği endişesine karşı ilk öne sürülen argümanlardan biri önceki sanayi devrimlerinde de bazı işlerin ortadan kalktığı, fakat zamanla yeni, hatta daha nitelikli işlerin ortaya çıktığı. Argüman doğru, fakat önemli bir hususu atlıyor: O “yeni işler” hemen değil, bir geçiş döneminin ardından ortaya çıktı.
Bu sancılı geçiş dönemlerinin en bilinen örneklerinden biri Ludditelerdi. Birinci Sanayi Devrimi sırasında, 1811-1816 yılları arasında İngiltere’de ortaya çıkan bu işçi hareketi, özellikle tekstil makinelerinin işlerini ve ücretlerini tehdit ettiğini düşünen dokumacılardan oluşuyordu. Tepkilerini yeni makineleri kırarak gösteren Ludditeler bugün dahi “teknolojiyi anlayamayan ve ilerlemeye karşı çıkan bir topluluk” oldukları için eleştiriliyorlar. Oysa, tarih Ludditelerin endişelerinin haksız olmadığı net bir şekilde gösterdi. Daron Acemoğlu ve Pascual Restrepo’nun da çalışmalarında aktardıkları üzere, İngiltere’de Birinci Sanayi Devrimi’nin ardından emeğe duyulan talebin ve ücretlerin artması yaklaşık 80 yıl sürdü. Aradaki dönemde yoksulluk büyüdü ve çalışma koşulları ağırlaştı. Makineler gerçekten de Ludditelerin işlerini ellerinden aldı. Ekonominin iki nesil sonra yeni istihdam alanları yaratması, o gün işsiz kalan insanların sorununu çözmedi.
Bu örneğin de gösterdiği gibi, yapay zekâ tartışmasında uzun vadeli iyimserlik ile yaşanacak geçiş dönemini birbirinden ayırmak gerekiyor.

Meslekler değil, görevler mi kayboluyor?

Uluslararası Çalışma Örgütü, dünyadaki her dört çalışandan birinin üretken yapay zekâdan (GenAI) belirli ölçüde etkilenebilecek bir meslekte çalıştığını belirtiyor. Örgüt, kısa vadede mesleklerin tamamen ortadan kalkmasından çok içerdikleri görevlerin değişmesini daha olası görüyor. Bu çalışma yalnızca üretken yapay zekâya odaklanıyor; diğer yapay zekâ sistemlerini, robotları ve daha geniş otomasyon sürecini kapsamıyor.
Daha geniş çaplı otomasyon riskini inceleyen en bilinen çalışmalardan biri Oxford Üniversitesinden Carl Benedikt Frey ve Michael Osborne tarafından 2013’te yayımlandı. Araştırmacılar 702 mesleği inceleyerek toplam istihdamın yüzde 47’sinin yüksek otomasyon riski taşıyan mesleklerde bulunduğu sonucuna ulaştı.
Bir mesleğin ortadan kalkmıyor olması, herhangi bir sorun olmadığı anlamına gelmiyor. Örneğin, bir muhasebecinin, avukatın veya reklamcının yaptığı iş, çok sayıda küçük görevden oluşuyor. Yapay zekâ bu görevlerin yarısını üstlenirse mesleğin kendisi ortadan kalkmaz; ancak istihdam edilen kişi sayısı önemli ölçüde azalabilir.
Özellikle mesleğe girişte gençlere verilen araştırma, tasnif, ilk taslakları hazırlama ve basit müşteri iletişimi gibi işler yapay zekâya devredilebiliyor. Bu durumun yaygınlaşması ile gençlerin yalnızca iş bulması değil, mesleği öğrenmesi de zorlaşacak. Bugünün kıdemli çalışanları da kariyerlerinin başında artık makinelere bırakılması düşünülen bu görevleri yaparak yetişti.

Otomasyonun üç farklı etkisi

Acemoğlu ve Restrepo otomasyonun işgücü üzerindeki etkisini üç temel mekanizma üzerinden açıklıyor.
Birincisi, makinelerin insanların yaptığı görevleri devralmasıyla ortaya çıkan “yerinden etme etkisi”. Bir görevi artık makine yerine getiriyorsa o görevi yapan çalışana duyulan ihtiyaç azalıyor.
İkincisi “üretkenlik etkisi”. Otomasyon üretim maliyetlerini ve fiyatları düşürürse insanların diğer mal ve hizmetlere harcayabileceği para artabilir. Talep genişlediğinde, özellikle otomasyona uğramamış alanlarda yeni bir emek ihtiyacı doğabilir.
Üçüncü mekanizma ise yeni görevlerin ve mesleklerin ortaya çıkmasıyla insanların yeniden üretim sürecine katılması. Teknoloji bazı görevleri ortadan kaldırırken insanların daha avantajlı olduğu yeni görevler yaratırsa, yerinden edilen çalışanlar zamanla başka alanlarda iş bulabilir.
Sorun, bu üç etkinin aynı hızda ilerlememesi. Bir şirket bugün çalışanlarını azaltabilir; fakat yeni işlerin ne zaman, hangi ülkede ve hangi niteliklere sahip kişiler için ortaya çıkacağını kimse bilmiyor. Yeni bir meslek doğması, işini kaybeden kişinin o mesleği yapacak eğitime, zamana veya maddi imkâna sahip olduğu anlamına da gelmiyor.
Üstelik “aşırı otomasyon” riski de var. Örneğin, bazı şirketler yapay zekâyı çalışanların verimliliğini artırmak veya yeni bir ürün geliştirmek için değil, yalnızca çalışan sayısını azaltmak için kullanabilir. Böyle bir otomasyon şirketin giderlerini düşürse bile ekonomi genelinde güçlü bir üretkenlik artışı yaratmayabilir. Yerinden etme etkisi hızla ortaya çıkarken onu dengelemesi beklenen üretkenlik ve yeniden istihdam etkileri zayıf kalabilir.

“Yeni iş”, “iyi iş” anlamına gelmiyor

“Eski işler kaybolurken yeni işler doğacak” cümlesinin ardında son derece önemli bir soru daha var: Nasıl işler?
Çevrim içi platformlar üzerinden çalışma ve geçici sözleşmeler giderek yaygınlaşıyor. Bu “yeni” çalışma şekillerinden bazıları Mary L. Gray ve Siddharth Suri tarafından “ghost work”, yani “hayalet iş” olarak adlandırılıyor. Bir platforma kaydolan kişiler çeşitli görevleri kabul ediyor ve verilen (oldukça kısa) süre içerisinde tamamlamaya çalışıyor. Bir dizi fotoğrafta hangi nesnelerin olduğunu yazma, ses kayıtlarını yazıya geçirme, net görünmeyen yazıları klavyede yazma, bir kullanıcının kimliğini doğrulama gibi işler, aslında hem hız hem de İngilizce ve bilgisayar kullanımı açısından nitelikli bilgi gerektiriyor.
Gray ve Suri’nin verdiği bir örnek üzerinden açıklanacak olursa, ABD’deki bir Uber sürücüsünün çektiği fotoğraf sistemdeki fotoğrafla eşleşmeyince Hindistan’da yaşayan bir “hayalet işçi” iki görüntüyü karşılaştırıp aynı kişiye ait olup olmadığına birkaç saniye içinde karar veriyor. Sürücü ve yolcu tamamen otomatik bir sistem kullandığını düşünürken, işlemin tamamlanmasını dünyanın başka bir yerindeki görünmez bir çalışan temin ediyor.
Bu kişiler çoğu zaman işçi sayılmıyor. İş güvenceleri ve sosyal hakları bulunmuyor. Kendi bilgisayarlarını kullanıyor, yeni bir görev yakalayabilmek için sürekli çevrimiçi kalıyor ve yaptıkları iş beğenilmezse hem ücretlerini alamayabiliyor hem de bir süre yeni görevlere erişemeyebiliyorlar. Kazançları da herhangi bir maaşla kıyaslanamayacak derecede düşük.
“Yeni işlerin” önemli bir bölümü “hayalet iş” olursa, güvenceli ve düzenli işler ortadan kalkarken yerine yüzlerce küçük, düşük ücretli ve sigortasız görevler gelir. Kâğıt üzerinde yaratılmış olan bu “yeni görevler”; insanlara geçinebilecekleri bir hayat sunmaktan oldukça uzak kalır.
Elbette yapay zekânın toplumun yüzde kaçını işsiz bırakacağını bugün kesin olarak bilmiyoruz. Fakat en azından iki temel soruyu bugünden sormak gerekiyor. Yeni işler, kaybolan işler kadar hızlı ortaya çıkacak mı? Bu işler, insanlara en az eskisi kadar güvenli ve insanca bir hayat sunacak mı? Bu soruların cevabına göre önlem alınması elzem. Şayet Bill Gates bir on sene sonra tekrar aynı öneriyi dillendirme ihtiyacı hissederse, önlem almakta geç kalmışız demektir.