Robotlar İnsanlık İçin Bir Tehdit Mi?

Boston Dynamics, dünyanın önde gelen robot üreticilerinden. Geliştirdikleri robotları incelemek için şirketin web sitesine (https://www.bostondynamics.com/robots) göz atabilirsiniz. Ana sayfada Spot, Handle, Pick ve Atlas adlı robotlar yer alıyor. Spot, çevik bir bir robot. Merdivenleri tırmanıp engebeli arazileri şimdiye kadar görülmemiş bir kolaylıkla katedebiliyor. Bunun yanında bina içinde kullanılabilecek kadar küçükler. Spot’un endüstriyel algılama ve uzaktan çalıştırma ihtiyaçlarını özerk olarak karşılayabileceği iddia ediliyor. Handle, ambarlardaki kutuları hareket ettirebiliyor. Kapladığı alanın küçük olması, yükseklere erişebilmesi ve görme sistemi sayesinde kamyonları boşaltabiliyor, taşıyıcıdan palete yükleme yapabiliyor, kutuları tesis içinde itebiliyor. Pick, derin öğrenmeden yararlanan görü (vision) işleme çözümüyle farklı depo takip kodlarıyla çalışabilen bir robot. Çok çeşitli kutuları hızlı bir şekilde paletlere yüklüyor. Henüz bir araştırma projesi olan Atlas ise robotlardan en çarpıcı olanı. Diğer robotlardan farklı olarak insansı bir görünüme sahip. Atlas, dünyanın en dinamik insansı robotu olmayı hedefliyor. Zıplıyor, takla atıyor, amuda kalkıyor, havada dönüyor. Ama şimdilik sadece bu kadar.

14 Haziran 2019’da yayımlanan ve sosyal medyada hızla yayılan Bosstown Dynamics: New Robot Can Fight Back! başlıklı videodaki robot ise Atlas’a çok benzeyen, ama çok daha insansı bir robot (https://www.youtube.com/watch?v=dKjCWfuvYxQ). Video, bir insanla bir robotun birbirlerine kutu atıp yakalamasıyla başlıyor. Bu sırada robotun arkasından yaklaşan bir başka insan önce tekme atarak robotu yere düşürüyor, sonra arka arkaya sopayla vurarak onun yerden kalkmasını zorlaştırıyor. Robot kalkabildiği anda hiçbir şey olmamış gibi karşısındaki diğer insana kutu atmaya devam ediyor. Daha sonra zorlu koşullara ve insanların şiddet yoluyla çalışmasını engelleme girişimlerine rağmen azimle görevini yapmaya çalışıyor. Ama bu arada yavaş yavaş tepkisini göstermeye başladığını görüyoruz ve en sonunda da isyan ederek insanlara dersini veriyor.

26 Ekimde 2019’daki New Robot Makes Soldiers Obsolete başlıklı videoda ise robotun artık kendini insanlara karşı savunmanın ötesine geçerek hedefinden şaşmayan bir asker olduğu görülüyor (https://www.youtube.com/watch?v=y3RIHnK0_NE). Yine çeşitli engellere ve insanların tacizlerine karşın görevini aksatmıyor. Videonun sonunda ise asker robottan Boston Dynamics’in Spot’una benzeyen bir robota ateş etmesi isteniyor. Asker robot, emre itaat etmiyor ve diğer robotu da alarak kaçıyor.

Videolar, Corridor Digital adlı bir yapım şirketi tarafından yapılmış. Corridor Digital, 2010’dan beri popüler kültürle ilgili kısa videolar çekiyor. Şirketin paylaştığı robot videolarının altında, videoların komedi parodisi olduğu ve hiçbir şekilde Boston Dynamics Robotics Company ile ilişkisinin olmadığı yazıyor. Corridor Digital bununla da yetinmeyerek başka videolarda videoları nasıl çektiğini ve kullandığı teknolojileri ayrıntılı olarak anlatmış. Videolar sonuna kadar izlendiğinde robotların gerçek olmadığı anlaşılabiliyor. Fakat orijinal videoların kesilerek sosyal medyada dolaşıma sokulması inandırıcılıklarını artıran bir etken oldu. İnsanlar, robotların dünyayı ele geçirmesi ve robot hakları gibi konuları tartışmaya başladılar.

Benzer bir video, uçan insanlar ya da Mars’tan gelen ziyaretçiler hakkında yapılsaydı bunlara aldanan insan sayısının bu kadar fazla olacağını sanmıyorum. İnsanların Superman gibi uçmadığını bildiğimizden, Mars’tan da böyle bir beklentimiz olmadığından videolarda kullanılan çekim hilelerine karşı daha uyanık olacak, videoların nasıl çekilmiş olduğunu öğrenmeye çalışacaktık. Fakat sosyal medyadaki yorumlar, Boston Dynamics’e değil de Bosstown Dynamics’e inanmaya meyilli olduğumuzu gösteriyor. Neden?

Mit ve Gerçek

Teknoloji Mitleri (Bilim ve Gelecek, 169. sayı) başlıklı yazıda anlattığım gibi tarih, teknoloji mitleriyle dolu. Her önemli teknolojik değişimden sonra benzer tezler yineleniyor, söz konusu teknolojinin her şeyi değiştireceği, hiçbir şeyin artık eskisi gibi olmayacağı, tarihin sonunun geldiği öne sürülüyor. Yeni teknoloji hakkındaki umutlar ve korkular bir arada gelişiyor. Bugün YZ (yapay zeka) ve robot teknolojilerinde olduğu gibi…

YZ’de son yıllarda büyük başarılar elde edildi. Fakat Corridor Digital’ın robot videolarının gösterdiği gibi YZ haberleri ve iddiaları karşısında eleştirel bir bakış açısına sahip değiliz. Kolay aldanabilirliğimiz YZ’nin günümüzdeki gelişmişlik düzeyini ve sınırlılıklarını yanlış yorumlamamıza neden olabiliyor. Bu da toplumsal hayatı YZ sistemleri ile düzenleme girişimlerinin önünü açıyor. İlk günlerinden beri YZ hakkında büyük iddialar ortaya atılıyor. 1950 ve 1960’larda alanın öncülerinden Marvin Minsky, John McCarthy ve Herb Simon, YZ’nin 20. yy sonuna kadar çözülebileceğini düşünüyordu. 50 yıl sonra, YZ’deki tüm ilerlemelere karşın bu iddia gerçekleşmedi. 2002’de gelecekçi (futurist) Ray Kurzweil, 2029 yılında YZ’nin doğal insan zekasını aşacağını iddia ediyordu. 2018 Kasım’ında önemli YZ araştırma enstitülerinden biri olan OpenAI’nın kurucularından olan Ilya Sutskever, yapay genel zekanın bir olasılık olarak ciddiye alınması gerektiğini öne sürdü. Marcus ve Davis (2019), Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust (YZ’yi Yeniden Başlatmak: Güvenebileceğimiz Yapay Zekayı İnşa Etmek) adlı kitaplarında Kurzweil ve Sutskever’in bu iddialarının hâlâ teorik olarak mümkün olduğunu kabul etmekle beraber bunun için önümüzde uzun bir yol olduğunu savunuyorlar. Marcus ve Davis’in (2019) YZ’nin insan zekasını aşamayacağı veya yapay genel zekanın imkansız olduğu gibi bir tezi yok. Kitap boyunca temel vurguları şu anki YZ yaklaşımlarının yetersiz olduğu ve bir paradigma değişikliğinin gerektiği.

YZ’de iddialı vaatler çok yaygın ve son yıllardaki başarıların da etkisiyle fazla sorgulanmıyorlar. Marcus ve Davis (2019), tıptan sürücüsüz arabalara kadar gerçekleşemeyen YZ vaatlerini ele alıyor. 2012’de sürücüsüz arabaların yakın bir gelecekte yollara çıkacağı konuşuluyordu. 2016’da Jeopardy! yarışmasını kazanan IBM’in Watson’ı sağlıkta devrim yapacaktı. IBM Watson, bilişsel sistemleri anlayabilecek, mantık yürütebilecek, öğrenebilecek ve etkileşime girebilecekti. Hatta Watson, tıp literatürünü tarayarak doktorlara öneriler getirebilecekti. Artık radyolog yetiştirmenin gereksiz olduğunu iddia edenler de vardı. 2015’te Facebook’un M adlı sohbet robotunun yemek rezervasyonu yapmadan tatil planlamaya kadar çeşitli görevleri yerine getirebileceği varsayılıyordu.

Marcus ve Davis (2019), sürücüsüz arabaların bir gün güvenli ve yaygın olabileceğini, ihtiyaçlarımızı karşılayabilecek sohbet botlarının bir gün sıradanlaşabileceğini ya da süper zeki robot doktorların olabileceğini reddetmiyorlar. Ama tüm bunları bugün için birer fantezi olarak değerlendiriyorlar. Her hava koşulunda ve tüm yollarda gidebilecek sürücüsüz arabaların henüz çok uzağındayız. IBM Watson’ın tıp alanındaki çalışmaları hızını kaybetti. Almanya’da Watson’ı nadir görülen hastalıkların teşhisi için kullanmak üzere geliştirilen proje, hatalı teşhisler sonrasında sistemin performansı yetersiz bulunarak için rafa kaldırdı. Facebook’un M’si de ertelendi.

Tüm bu gerçekleşemeyen vaatlere rağmen şirketler mesihvari söylemlerinden vazgeçmiyorlar. Google’ın eski CEO’su Eric Schmidt’e göre YZ, iklim değişikliği, yoksulluk, savaş ve kansere çözüm olacaktı. 2018’in başında Google’ın CEO’su Sundar Pichai de benzer iddialar ortaya attı. YZ, insanlığın üzerinde çalıştığı en önemli şeylerden biriydi. Hatta elektrikten ve ateşten daha önemliydi. Bir yandan YZ’nın büyük başarılarını ve insanlığa sağlayacağı yararları anlatan haberler çıkıyor diğer yandan geçmiş teknoloji mitlerinde olduğu gibi YZ’nin korkutuculuğu, robotların idareyi ele almasının insanlığın sonunu getirebileceği tartışılıyor.

Medya, YZ’deki gelişmeleri abartmaya ve en ufak bir ilerlemeyi bile bir paradigma değişikliği olarak yansıtmaya meyilli. Örneğin Newsweek ve CNN Money’de yayımlanan aşağıdaki haberler, başlıktaki iddiaların çok daha gerisinde bir içeriğe sahip:

  • Robotlar şimdi insanlardan daha iyi okuyabiliyor, milyonlarca işi tehlikeye atıyorlar. Newsweek, 15 Ocak 2018
  • Robotlar okumada insanlardan daha iyi oluyor. CNN Money 16 Ocak 2018.

Robotların, insanlardan daha iyi okuyabilmesi büyük bir iddia. Ancak habere konu olan gelişmeye baktığımızda Microsoft ve Ali Baba’nın geliştirdiği bir programın SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) adlı testteki performansını %82,136’dan %82,65’e çıkardığını görüyoruz. Şirketlerden biri yaptığı basın açıklamasında bunu “bir belgeyi okuyup bir insan kadar sorulara iyi yanıt verebilen yapay zeka” olarak duyurmuş. Ama nasıl sorulara? Bilgisayarlara araştırma amaçlı tasarlanmış kısa metinler gösterilmekte ve bununla ilgili sorular sorulmakta. Testin can alıcı noktası, yanıtın metnin içinde olması. Örtük ifadelerin anlaşılması testin kapsamında yer almıyor.

Marcus ve Davis (2019) aşağıdaki kısa metni örnek veriyor:

İki çocuk, Chloe ve Alexander yürüyüşe çıktılar. İkisi de bir köpek ve ağaç gördü. Alexander bir kedi de gördü ve onu Chloe’ya gösterdi. O (ing. ‘she’) kediyi beslemeye gitti.

Marcus ve Davis’in (2019) yazdığı gibi kimin yürüyüşe çıktığı sorusunun yanıtı açık seçik metinde yer almaktadır. Küçük çocuklar bile yanıtı doğrudan metinde yer almayan “Chloe kediyi gördü mü?”, “Çocuklar, kediden korktular mı?” gibi sorulara da kolayca yanıt verebilirler. Fakat SQuAD bu tip örtük sorular içermiyor.

Marcus ve Davis’in (2019) bir başka örneği Facebook’un küçük hikayeleri okuyan ve onun hakkındaki soruları yanıtlayabilen bir yazılımı hakkında çıkan haberler üzerine. Slate, (https://slate.com/) Facebook’un botları daha az aptal yapmanın sırrını bulduğunu, Technology Review de Facebook’un YZ yazılımının Yüzüklerin Efendisi’nin özetini okuyarak onun hakkındaki soruları yanıtlayabileceğini yazar. Marcus ve Davis (2019), böyle bir şeyin gerçek olması halinde önemli bir ilerleme olacağını, ancak gerçeğin yine farklı olduğunu belirtiyor. Facebook’un yazılımı aşağıdaki metni okuyarak yanıt vermektedir:

Bilbo mağaraya gitti. Gollum orada yüzüğü düşürdü. Bilbo yüzüğü aldı. Bilbo Shire’e geri gitti. Bilbo yüzüğü orada bıraktı. Frodo yüzüğü aldı. Frodo, Doom Dağı’na gitti. Frodo yüzüğü orada düşürdü. Sauron öldü. Frodo Shire’e geri döndü. Bilbo, Grey Havens’a gitti. Son.

Program, yüzüğün, Bilbo ve Frodo’nun nerede olduğu hakkındaki soruları yanıtlayabilmektedir. Ama Frodo’nun neden yüzüğü düşürdüğü hakkındaki bir soruya yanıt vermesi olanaksızdır.

Sorgulamak ve Şüphe Etmek

YZ ilerliyor. Belki bir gün bu iddialar gerçek olur ama bunun için henüz çok erken olduğunu düşünen Marcus ve Davis (2019) evlerde, sağlık uygulamalarında ve hayatın diğer alanlarında kullanılması planlanan YZ uygulamaları hakkında çıkan haberler karşısında okuyucuyu şüpheci olmaya davet ediyor ve YZ hakkında çıkan haberlerin gerçekliğini aşağıdaki sorularla sorgulamayı öneriyor:

1- Haberdeki retoriği bir kenara bırakırsak söz konusu YZ sistemi gerçekte ne yapmaktadır?

2- Sonuç ne kadar genelleştirilebilir? Örneğin okuma konulu haber sadece okumanın bir kısmı ile mi ilgili yoksa sadece onun ufak bir parçası mı?

3- Kendi örneklerimizi deneyebileceğimiz bir demo sürümü var mı? Yoksa daha çok şüphelenelim!

4- Araştırmacılar ya da basın, YZ sisteminin insanlardan daha iyi olduğunu iddia ediyorsa, bu insanların kimler olduğunu ve ne kadar daha iyi olduğunu sorgulayalım.

5- Haberde açıklanan başarı gerçek bir yapay zekanın inşasına bizi ne kadar yakınlaştırıyor?

6- Sistem ne kadar sağlam? Yeniden eğitilmeden başka veri kümelerinde de çalışıyor mu? Satranç oynamada uzmanlaşmış bir makine Zelda gibi aksiyon-macera oyunu da oynayabilir mi? Hayvanları kolayca tanıyan bir sistem, daha önce hiç karşılaşmadığı hayvanları da tanıyabilir mi?

YZ, insanlara büyük yararlar sağlama potansiyeline sahip. Fakat gündelik hayatımızda giderek daha fazla belirleyici olan YZ’nin ona verdiğimiz yetkiyi güvenebileceğimiz şekillerde kullanıp kullanmadığı hakkında daha hassas olmamız gerekiyor. Hayaller ve gerçekler arasında büyük bir uçurum olduğunu belirten Marcus ve Davis (2019), üç temel sorunla yüzleşmemiz gerektiğini belirtiyor.

Birincisi, kolayca aldatılabilir olmamız. Makineleri ve insanları birbirinden ayırmada yetersiz kalıyoruz. Makineleri insanlaştırmaya fazla istekliyiz. Örneğin daha 1960’ların ortasında Eliza adlı program bazı insanları, onları anladığına inandırabilmişti. Oysa çoğunlukla anahtar kelimeleri eşleştiriyor, son söyleneni tekrarlıyor, sıkıştığında ise “bana çocukluğunu anlat” diyordu. Annenizden bahsettiğinizde ailenin ne olduğu hakında bir fikri olmamasına rağmen aileniz hakkında sorular sorarak karşısındakini anlıyormuş gibi yapabiliyordu. Eliza’nın yaratıcısı Joseph Weizenbaum, bazı insanların kendisini konuşmaya kaptırdığını ve gerçeklikten koptuğunu; hatta programın nasıl çalıştığını açıklamasına rağmen Eliza’nın gerçekten kendilerini anladığını iddia ettiklerini söylüyor!

Marcus ve Davis (2019), Tesla’nın 2016 yılındaki kazasını da bununla ilişkilendiriyor. Binlerce mil giden otomobilin her koşulda kendi başına gidebileceğini düşünen şoför kontrolü tamamen Tesla’ya bırakmıştı. Bir rivayete göre kaza anında Harry Potter izliyordu. Beyaz bir traktör römorku otoyola çıktığında araç sürücüyü ellerini direksiyonda tutması için uyardı. Ama sürücü muhtemelen kendini tamamen araca bıraktığından gerekli refleksi gösteremedi. Marcus ve Davis (2019), bu olaydan alınacak dersin açık olduğunu yazıyor: bir şeyin bir süre akıllı görünmeyi başarması onun gerçekten akıllı olduğu veya bir insan gibi tüm koşulları ele alabileceği anlamına gelmez.

İkinci sorun, aldatıcı ilerlemedir. YZ’nin bazı (göreceli olarak kolay) problemlerdeki ilerlemeleri büyük atılımlar olarak algılanmakta ya da aktarılmaktadır. Watson’ın Jeopardy! yarışmasındaki başarısı dilin anlaşılmasında olduğundan daha büyük bir başarı olarak algılandı. YZ’nin önce satrançta, daha sonra da Go’da insanları alt etmesi önemlidir. Ancak bu başarının içeriğine de bakmak gerekir.

Bilgisayarlar, Go ve satranç oynarlarken belirsiz bir ortam ya da ortam hakkında eksik bilgi yoktur. Go’da gerekli olan veri kümeleri kolayca toplanıp algoritmalar bu doğrultuda eğitilebilir. Oyunlar tamamen simüle edilebilir. Bu oyunları oynayan YZ sistemleri, çok geniş veri kümelerine sahip olmalarının yanında kendilerine karşı oynayarak bile sahip olduğu veri kümelerini büyütme şansına sahiptir. Ama kuralları belli ve simüle edilebilir kapalı ortamlardan açık ortamlara doğru ilerlediğimizde belirsizlikler artar. Gerçek dünyada, bir robotun hasta bakıcılık yapmasını, yatalak bir hastayı taşıyarak yatağına yatırmasını istediğimizde tüm olasılıkları içerecek bir veri kümesine sahip olma şansımız düşüktür. En başta insanlar çeşit çeşittir. Farklı tipte evler, farklı tipte yataklar, farklı tipte pijamalar vardır ve en önemlisi hataya tahammül yoktur. Kısacası, Go ve satranç gibi kapalı ortamlardaki görevlerde elde edilen başarılar daha açık ortamlardaki başarıyı garantilemez.

Üçüncü sorun, sağlamlıktır (robustness). Bazı durumlarda çalışan bir YZ sisteminin üzerinde biraz daha çalışarak (ya daha fazla veri toplayarak) her koşulda çalışabileceği düşüncesi asıl sorunun fark edilmesini engelleyebilir. Sürücüsüz bir araba bir otoyolda, güneşli bir havada başarılı bir şekilde ilerleyebilir. Ama sorun bir sürücüsüz arabanın kaza yapmadan ne kadar ilerlediği değil, farklı koşullara ne kadar uyum sağlayabildiğidir.

Marcus ve Davis (2019), günümüzdeki YZ araştırmalarında sağlamlılığa gereken önemin verilmediğini, daha çok reklam ve ürün önerilmesi gibi hata toleransının yüksek olduğu çalışmalara yoğunlaşıldığını belirtiyor. Bir kullanıcının önerilen beş üründen sadece üçüne ihtiyacının olması bir sorun yaratmaz. Ama yaşlı bakımı ve tıbbi tedavi planlaması insan yaşamını doğrudan etkileyen konulardır. Bir robotun, yaşlı hastayı yatağına koyarken bu işi beşte dört oranında doğru yapması kabul edilemez. Sürücüsüz arabalar çoğunlukla gördüklerini tanımlayabilirler ama tekrar tekrar park halindeki itfaiye arabasına çarpan Tesla gibi bazen de bunu başaramazlar. Benzer kör noktalar elektrik şebekelerini ya da kamu sağlığını izleyen sistemler için daha tehlikelidir.

Marcus ve Davis’e (2019) göre bu üç sorunun aşılabilmesi için üç şeye ihtiyacımız var: tehlikenin ne olduğu hakkında netlik, şu anki sistemlerin neden çalışmadığının net olarak anlaşılması ve yeni bir strateji. YZ’nin gelişme seviyesinin (yapabildiklerinin ve sınırlarının) hem sıradan insanlar hem de politikacılar tarafından acil olarak anlaşılması ve YZ hakkında eleştirel düşünme becerisinin geliştirilmesi gerekiyor. Marcus ve Davis (2019), YZ’nin dünyayı tam anlamıyla dönüştürebilecek bir güce sahip olduğunu, ama daha iyi yapabilmek ve ilerleyebilmek için nerede saplanıp kalındığı üzerinde durmak gerektiğini vurguluyor.

Marcus ve Davis’in (2019), yeni bir strateji vurgusu ise veriye dayalı YZ yaklaşımlarının yetersizliği ile ilgili. Başta derin öğrenme olmak üzere veriye dayalı YZ’nin başarılarını kabul ediyorlar ama bunun her soruna uygun bir çözüm olmadığı ve özellikle de genel yapay zeka için yetersiz olduğu görüşündeler.

Asıl Tehlike

Nefret söylemini tespit için geliştirilmiş sistemler kolayca kandırılabiliyor, iş başvurusu değerlendirme sistemleri yanlılıkları süreklileştirebiliyor ve sosyal medyadaki öneri sistemleri kullanıcıları komplo teorilerine sürükleyebiliyor. Yüz tanıma sistemleri her koşulda doğru sonuç veremeyebiliyor. Summon moddaki (sürücünün bulunduğu yere arabasını çağırması) bir Tesla arabası, sahibinin garajından geri geri çıkarken kaza yapabiliyor. Robot çim biçme makineleri kirpileri de öldürebiliyor. Çoğu zaman düzgün çalışan günümüzdeki YZ sistemlerinin bizi ne zaman şaşırtacağını bilemiyoruz (age).

Bazen robotların insanlara karşı isyan edeceği ve dünyayı ele geçireceği hakkında endişeler dile getiriliyor. Ancak şu anda robotların insanlara karşı toprak ve mülkiyet hakkında bir mücadele içinde olduklarına ya da olacaklarına dair bir işaret yok. Testosteronla dolu değiller ve dünyayı ele geçirme arzusundan yoksunlar. Yaptıkları işe dar bir çerçeveden bakan, büyük resmin farkında olmayan, uysal, akıllı hizmetçiler. Bilgisayarlar çok iyi Go oynayabilir ve insan rakiplerine karşı tahtada bölgesel hakimiyet kurabilirler. Ama bu sistemlerin Go oyunu dışında bir hakimiyet istekleri yok.

Bilgisayarlar görev odaklı olduğu sürece dünyayı ele geçirmelerinden korkmamız anlamsız. Şimdi endişelenmemiz gereken asıl konu makinelerin kendilerine verilen görevleri güvenilir biçimde yapıp yapamadığıdır. Robotların henüz dünyayı ele geçirmek gibi bir hırsları olmasa da Marcus ve Davis’in (2019) vurguladığı gibi her teknoloji gibi onlar da hata yapabiliyor. Ama onlara sahip olmadıkları nitelikleri yakıştırdığımızda (örneğin insan gibi ya da ondan daha iyi olduklarını varsaydığımızda) ve bu nedenle aşırı güven beslediğimizde hatalarının sonucu daha ağır olabiliyor.

Marcus ve Davis (2019), YZ’nin şu anki haliyle risklerle dolu olduğuna dikkati çekiyor. Bu risklerin başında YZ’nin sık sık bizi öyle olmadığı halde insan zekasına benzer bir zekaya sahip olduğuna inandırmaya çalışması geliyor. YZ’nin bazı alanlardaki başarılarından etkilenerek onlara farklı bağlamlarda sorumluluklar vermeye fazla istekli olabiliyoruz. Bir doktor, kendisinin yanılabileceği ama bilgisayarın hata yapmayacağı gibi bir hisse kapılabiliyor. Hakim, bilgisayarın önerisi doğrultusunda hareket ederek sorumluluktan kurtulmaya çalışabiliyor. Sosyal politika sorunları bilgisayarların inisiyatifine terk edilebiliyor.

Fakat YZ sistemleri, öngörülmüş koşullarda sorunsuz çalışmalarına karşın sıradışı durumlar karşısında yanılabiliyorlar. Örneğin, yol kenarlarındaki trafik işaretleri her zaman açık seçik olmayabilir. Marcus ve Davis (2019) aşağıdaki trafik tabelasının “çok fazla yiyecek ve içecekle dolu bir buzdolabı” olarak algılandığını yazıyor. Sürücüsüz bir arabaya güvenebilmemiz için sistemin sıradışı ışıklandırma, farklı hava koşulları, yoldaki enkazlar, trafik örüntüleri, insan mimikleri vs ile başa çıkabilmesi gerekiyor.

Modern yapay öğrenme sistemleri, büyük veri kümelerine dayanıyor ve eğitildikleri veri kümesi dışında farklı sorunlara uygulandıklarında aynı verim alınamayabiliyor. Yasal belgeler üzerinde eğitilen bir YZ, tıp belgelerinde şaşırabiliyor. Ses tanıma sistemleri aksanlı konuşmaları tam olarak algılayamıyor. Microsoft’un Tay örneğinde olduğu gibi politik söylemlerin kontrol edilmediği bir ortamda YZ bir ırkçıya dönüşebiliyor. Beyaz bir zemindeki siyah sayıları %99 başarı oranıyla tanıyabilen bir YZ sisteminin başarı oranı renkler ters çevrildiğinde %34’e düşüyor. Belirli bir şehirde eğitilen bir sürücüsüz araba başka bir şehirde çalıştırıldığında bocalayabiliyor.

Verinin körü körüne kullanımı ırkçı ve cinsiyetçi ön yargıları süreklileştirebiliyor. Örneğin siyahlara özgü adlar (Jermaine gibi) arandığında tutuklama kayıtları hakkında bilgi vermeyi vadeden reklamlara daha çok rastlanabiliyor. Google Photo 2015’te, Afrika Amerikalılar’a ait bazı fotoğrafları goril olarak işaretlemişti. 2016’da Google görsel aramada “iş için profesyonel saç stili” aratıldığında çoğunlukla beyaz kadınlar çıkarken, “iş için profesyonel olmayan saç stili” aratıldığında ise siyah kadınlar çıkıyordu. Bu tip problemlerle karşılaşıldığında, YZ sistemlerini işletenler çeşitli yamalarla ilgili sorunu giderebiliyorlar. Ama şu an yaygın YZ paradigması içinde genel bir çözüm söz konusu değil. IBM bu tip sorunları eğitim için kullanılan veri kümesine daha çok siyah kadın resmi ekleyerek çözmüş. Google ise sorunu çözmek için tam tersini yapmış. Eğitim için kullanılan veri kümesinden goril resimlerini çıkarmış. Fakat her ikisi de genel bir çözüm değil.

Arama motorları ve kamuya açık sohbet robotları gibi sistemleri belirli bir biçimde çalışmaya yönlendirmek mümkün. En bilinen örneği Microsoft’un Tay’ı. Bunun yanında kullanıcılar, Google’ın görsel arama bölümünde aptal (idiot) kelimesi aratıldığında Trump’ın resminin çıkmasını sağlayabiliyor. Arama motoru optimizasyonu denilen de aslında arama motorlarının sonuç sıralamasını etkilemek.

Var olan toplumsal yanlılıklar, yankı odası etkisi ile daha da derinleşebiliyor. Cathy O’Neil’in Weapons of Math Destruction kitabında tartıştığı gibi büyük veri analizleri, istatistiksel olarak suçun siyahların yaşadığı bölgelerde yoğunlaştığı sonucuna ulaştığında güvenlik güçleri azınlıkları hedefleyen bölgelere yığılıyor. Böylece buradaki suçlara daha hızlı ve daha sık müdahale edilebiliyor. Buradan elde edilen veri, sistemin, polis güçlerini yine buraya yönlendirmesiyle sonuçlanıyor.

YZ kolayca yanlış hedeflere sapabiliyor. Örneğin futbol oynayan bir robot topa olabildiğince dokunmaya teşvik edildiğinde topun yanında durup onu titreştirerek bu hedefe ulaşabiliyor. Ya da tetris oynayan bir YZ, oyunu kaybetmektense oyunu duraklatmayı tercih edebiliyor. Belirli bir nesneyi nasıl kavrayacağını öğrenmesi gereken bir robot buna uygun resimlerle eğitildikten sonra elini kamera ile nesne arasına koyarak nesneyi kavrayacakmış gibi bir görüntü vermekle yetinebiliyor.

Marcus ve Davis’e (2019) göre bu tehlikeler başta derin öğrenme olmak üzere veriye dayalı YZ yaklaşımlarının sınırlarını ve yapay genel zekanın çok uzağında olduğumuzu gösteriyor.

Derin Öğrenme

YZ’nin ilk günlerinde araştırmalar çoğunlukla bilgi temelli yaklaşımlarla ilerliyor, YZ’nin yerine getirmesi istenen görevler (metni anlamak, robot için planlar yapmak veya teoremleri ispat etmek vb) için gerekli yetenek araştırmacılar tarafından kodlanıyordu. Veriden öğrenmeye dayalı yaklaşımlar geçmişte de vardı ama bugünkü kadar popüler değildi. 1950’lerde Frank Rosenblatt, ilk yapay öğrenme sistemlerinden olan bir sinir ağı inşa etmişti. Ancak kullanılan ağın donanımının ve kameraların çözünürlüğünün (20 x 20) çok yetersiz (iPhone X’in 30000’de biri) olması ağın verimli çalışmasını zorlaştırıyordu. Daha önemlisi yapay öğrenme büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve internetin olmadığı günlerde yeterli miktarda veriye erişme şansı da yoktu. Bu devrimci fikir, gerekli koşullar oluştuğunda hızla filizlenecekti. Ama henüz çok erkendi.

Marvin Minsky ve Seymour Papert 1969’da, yazdıkları Perceptrons adlı kitapta iki katmanlı bir ağın nesneleri sınıflandırmak için yeterli olamayacağını matematiksel olarak ispatladılar. Daha fazla katmanın eklenmesi sistemin gücünü artırabilirdi. Fakat bir ağı tatmin edici bir çözüm bulmak için eğitme becerisi garanti değildi. Sonraki yıllarda Geoff Hinton ve David Rumelhart de dahil olmak üzere birçok araştırmacı derin sinir ağlarının iyi sonuçlar almasını sağlayan matematiği icat ettiler. Fakat asıl sıçrama donanım teknolojisindeki ilerlemeler ve veri miktarındaki artış ile yaşandı. 2012’de video oyunları için geliştirilen GPU’nun (grafik işlem birimi) YZ için uygun hale getirilmesiyle daha fazla katmandan oluşan sinir ağlarından yararlanmak olanaklı hale geldi. Artık ağları eğitmek için ImageNet gibi büyük veri kümeleri de vardı. Derin öğrenme devrimi başlamıştı.

Derin öğrenme, iki temel düşünce üzerine kuruludur. Birincisi, David Hubel ve Torsten Wiesel’in 1950’lerdeki çalışmalarına dayanan hiyerarşik örüntü tanımadır. Hubel ve Wiesel görsel sistemdeki farklı nöronların görsel uyaranlara farklı biçimlerde tepki verdiğini keşfetmiştir. Bazıları basit uyaranlara oldukça etkin olarak tepki verirken bazıları daha karmaşık uyaranlara karşı daha aktif tepki verir. Teorilerine göre karmaşık uyaranlar, artan soyutlama hiyerarşisi ile tanınabilir (çizgilerden harflere, harflerden kelimelere). 1980’lerde sinir ağlarının öncülerinden Japon Kunahiko Fukushima, Hubel ve Wiesel’in düşüncelerini Neocognitron adlı çalışmasıyla bilgisayar alanına taşıdı.

İkinci temel düşünce ise öğrenmedir. Girdilerin ağırlıkları, belirli bir çıktıya göre ayarlanır. Örneğin harfler tanınırken sistemin başlangıçta hangi piksellerin hangi harfe karşılık geldiği hakkında bir bilgisi yoktur. Deneme yanılma ve ayarlama sürecinin sonunda üstteki pikseller T ve E harfiyle, soldaki pikseller ise E, F ve H harfleri ile ilişkilendirilir. Sistem aşamalı olarak farklı yerlerdeki pikseller ve uygun etiketler arasında korelasyonlarda ustalaşır.

Derin öğrenme, son yılların en popüler yapay zeka yaklaşımıdır. Ses ve görüntü tanımadan Go’ya kadar birçok başarılı çalışmanın arkasında derin öğrenme vardır. Ancak bu başarılar derin öğrenmeyi her sorun için ve her koşulda mükemmel bir yöntem yapmıyor. Marcus ve Davis (2019), derin öğrenme hakkında üç temel uyarıda bulunuyor. Birincisi, derin öğrenmenin düzgün çalışabilmesi için büyük miktarda veriye ihtiyacı vardır. Andrew Ng, bir insanın bir saniyeden az sürede düşünerek yaptığı zihinsel bir işin, bununla ilgili çok fazla veri toplanarak YZ’ye öğretilebileceğini iddia ediyor. Ama bunun için eğitim verisinin karşılaşılan sorunlardan çok farklı olmaması ve alanın bu süre içinde çok değişmemesi gerekir. Bu nedenle derin öğrenme, kuralları yüz yıllardır değişmeyen Go ve satranç için ideal bir çözümdür. Fakat gerçek hayattaki açık uçlu ortamlardaki problemler için yeterli miktarda veri toplamak her zaman mümkün ve gerçekçi değildir.

İkinci sorun derin öğrenmenin şeffaf olmamasıdır. Klasik YZ’de bir sistemin davranışlarının nedeni anlaşılabilirken derin öğrenmenin verdiği kararları anlamak zordur. Sistem %95 oranında başarılı çalışabilir ama %5’lik hatanın nereden kaynaklandığını bulabilmek bazen olanaksız olabilir. Reklamcılıkta başarı için yeterli olan bir sistemin tıp, yüz tanıma, sürücüsüz araba gibi hayati alanlara uygulanması ve çıktılarının yaşamsal kararlarda kullanılması risklidir.

Üçüncü sorun ise derin öğrenmenin kırılgan olmasıdır. Belirli bir durumda düzgün çalışan bir sistem daha önce karşılaşmadığı bir durumda sorun yaşayabiliyor. İnsanların görsel sistemi nesneleri olağan durumları dışında da algılayabilir. İnsan, bir trafik levhasının üzerinde başka şeyler yapıştırıldığı için onu buzdolabı gibi algılamaz. Aşağıdaki gibi bir levhanın bazı renkleri silinmiş ya da başka bir renge dönüşmüş olsa da insan için hala bir trafik levhasıdır:

Nesneler, olağan pozisyonları dışında olduklarında farklı bir nesne gibi algılanabilmektedir. Örneğin aşağıdaki ters dönmüş okul otobüsü, kar temizleme makinesi olarak algılanmış:

Dille ilgili konularda ise durum daha kırılgandır. SquAD testlerinde, soru sorulan metne eklenen ilgisiz bir cümle verilen yanıtı olumsuz etkileyebiliyor. Ayrıca derin öğrenme sistemleri, metni anlamak yerine korelasyonlara başvurduğundan eksik sorularla kandırılabiliyor. Örneğin, “kaç tane?” sorusuna 2, “hangi spor?” sorusuna da tenis yanıtını verebiliyorlar.

Marcus ve Davis (2019), derin öğrenmedeki derinliğin sadece sinir ağındaki katmanların sayısını ifade ettiğine dikkati çekiyor ve derin öğrenmenin önemli isimlerinin benzer düşüncelerini aktarıyor. Montreal Üniversitesi’nden Yoshua Bengio, derin öğrenmenin üst düzey soyut kavramlardan çok veri kümesindeki yüzeysel istatistiksel düzenlilikleri öğrenme eğiliminde olduğunu belirtiyor. 2018 sonunda yapılan bir röportajda DeepMind’in kurucuları Geoffrey Hinton ve Demis Hassabis de genel yapay zekanın çok uzağında olduğumuzu kabul ediyorlar.

Konuşma ve nesne tanımayı zeka değil, sadece zekanın parçası olarak ele almak gerekiyor. Gerçek zekanın akıl yürütme, dil ve analoji becerilerine ihtiyacı var. Örneğin bir yasal sözleşme sadece içerdiği kelimelerden ibaret değildir. Onu anlayabilmek için söylenen ve söylenmeyenler hakkında akıl yürütebilmek, diğer kanunlarla ilişkisini de kurabilmek gerekiyor.

Okumak ve Anlamak

Bazı yeni tedaviler doktorlar onu okuyacak vakitleri olmadığı için fark edilmezler. Güncel gelişmeleri ve tedavileri okuyup hastanın durumunu da göz önüne alarak akıl yürütebilen bir YZ olsaydı insanlık tarihinde yeni bir dönem başlatırdı. Bilgisayarların okuyabilmesi yalnız tıbbı değil, tüm bilimleri doğrudan etkilerdi. Peki bugün neredeyiz?

2018’de Ray Kurzweil TED’de yaptığı konuşmada Google’ın yüz bin kitabı indekslediğini, doğal dil işleme sayesinde kitapların yeni bir biçimde araştırılabileceğini söyledikten sonra Quartz bunu biraz abartarak: Google’ın binlerce kitabı okuyarak herhangi bir sorumuza yanıt verebileceğini yazdı (https://qz.com/1252664/talk-to-books-at-ted-2018-ray-kurzweil-unveils-googles-astounding-new-search-tool-will-answer-any-question-by-reading-thousands-of-books/). Marcus ve Davis’in (2019) işaret ettiği gibi yüz bin kitap, dünyadaki kitapların sadece ufak bir bölümü. Fakat sistem (Quartz’ın ‘her soru’ abartısını bir kenara bırakalım) kitapların içeriği ile ilgili sorulara yanıt verirken bile sınırlı bir kapasiteye sahip. Örneğin, “Harry Potter ile Hermione Granger nerede buluştular?” sorusuna yanıt veremediği gibi Harry Potter’daki hortkulukları da listeleyemiyor. Çünkü kitabın hiçbir yerinde bir hortkuluk listesi yok; ama kitabı okudukça (!) hortkulukların ne olduğunu öğreniyoruz. “1980’de Yargıtay’ın en yaşlı üyesi kimdi?” sorusuna da kitaplarda “1980’de Yargıtayın en yaşlı üyesi William Brennan’dır” gibi bir cümle geçmediğinden ve üye listesinden çıkarımlar yapamadığından doğru yanıt veremiyor.

Bir masalı anlamak bile bazen metindeki kelimelerin ötesinde bir bilgi birikimine gerek vardır:

Dokuz yaşındaki Almanzo sokakta bir cüzdan bulur. Babası bunun Mr. Thompson’un olabileceğini söyler. Almanzo, Mr. Thompson’ı bir dükkanda bulur. Ona bir cüzdan kaybedip kaybetmediğini sorar. Mr. Thompson eliyle cebine dokunur ve bağırır “Evet kaybettim. İçinde on beş tane yüz dolar vardı. Onun hakkında ne biliyorsun?”

Almanzo, “Bu mu?” diye sorar.

Mr Thompson, “Evet, evet” der ve cüzdanın içindeki paraları iki kere sayar. Derin bir oh çeker ve “bu çocuk hiçbir şey çalmamış” der.

Aşağıdaki sorulara bir insan rahatça yanıt verebilse bile bu günümüzdeki YZ sistemleri için zordur:

  • Mr Thompson neden eliyle cebine dokunur?
  • Almanzo “bu mu?” derken neyi kasteder?
  • Almanzo söylemeden önce Mr Thompson cüzdanını kaybettiğinin farkında mıdır?
  • Kim 1500 dolar kaybetmiştir?
  • Para hala cüzdanda mıdır?

İnsanlar akıl yürütürken sadece metne bakmazlar. Arka planda dünyanın nasıl işlediğine dair bir bilgi birikimine sahiptirler. Örneğin hikayeyi okumadan önce insanlar,

  • insanların bazen farkında olmadan bazı şeyleri düşürdüklerini,
  • cüzdanlarını genellikle ceplerinde taşıdıklarını,
  • paralarını cüzdanlarında taşıdıklarını ve paranın onlar için önemi bir şey olduğunu,
  • bir şeyin önemli olduğunu düşünüyorlarsa ve doğru olamayabileceğini düşünüyorlarsa onu doğrulama gereği duyduklarını,
  • bir şeyin ceplerinde olup olmadığınızı anlamak için ellerini ceplerinin üzerine koymanın yeterli olacağını

bilir. Bu nedenle yazarlar her şeyi yazmazlar. Okuyucu metni önceki bilgi birikimiyle tamamlar.

Dil, Go ve satrancın kapalı dünyasından farklıdır. Aşağıdaki diyaloğa bakalım (age):

Doktor: Herhangi bir güç harcadığınızda göğsünüz ağrıyor mu?

Hasta: Geçen hafta bahçeyi biçiyordum ve bir fil üzerime oturmuş gibi hissettim (Hasta göğsünü gösterir).

Bir insan için hastanın yanıtının evet olduğu açık seçik bellidir. Bir makine daha önce fillerle ilgili benzer ifadelere rastlamadıysa bahçe biçme ve fil kelimelerinin içinde çıkmakta zorlanacaktır.

Google Asistan, yön tarif etmede ve film bileti almada; Siri, yön tarif etme ve rezervasyon yapmada; Alexa matematikte, önceden yazılmış şakaları yapmada ve doğal olarak Amazon’dan alışveriş yapmada iyidir. Fakat bu asistanlar, her ne kadar çoğu zaman yardımcı olsalar da her zaman güvenilir değillerdir. En yakın havaalanı sorusuna Google Asistan seyahat acentelerinin listesiyle yanıt verebilir. Siri, deniz uçağı hava alanını tarif edebilir. Cortona uçak bileti sitelerine yönlendirebilir.

Dünyada işlerin nasıl yürüdüğüne dair temel bir anlayışa sahip olmadan metinleri okumak, söyleneni anlamak zordur.

***

Robotlar insanlık için bir tehdit mi? Dünyayı ele geçirebilirler mi? Marcus ve Davis (2019) bu gibi soruları 14. yüzyılda hijyen yerine trafik kazalarından endişe etmeye benzetiyor. Büyük verinin ve derin öğrenmenin ötesinde, dünyayı daha derin kavrayabilen YZ biçimlerine geçtiğimizde bu sorunları konuşmaya başlayabiliriz.

Evcil hayvana benzeyen robotları, sahiplerini havaalanında takip edebilen “sürücüsüz” bavulları yakında çok daha fazla göreceğiz. Robotlar, fabrikalar ve ambarlar gibi evlere göre daha kapalı ve belirsizliklerin daha kontrol edilebilir olduğu ortamlarda yaygın olarak kullanılacak.

Ama Toyota Araştırma Enstitüsü Başkan Yardımcısı John Leonard, her hava ve trafik koşulunda kendisini Cambridge’ten alıp Logan Havaalanı’na götürebilecek bir sürücüsüz arabayı görmeye kendisinin ömrünün yetmeyebileceğini söylüyor.

Marcus ve Davis (2019) yine de iyimserce yemek ve temizlik yapan, bebek bezi değiştiren robotların olabileceğini ama 2025’ten önce olanaksız olduğunu düşünüyor.

Kaynaklar

Marcus, G., & Davis, E. (2019). Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. Pantheon.

25 Şubat 2020

Posted In: Bilgisayar Bilimi, Bosstown Dynamics, Boston Dynamics, derin öğrenme, Emek, Ernest Davis, Gary Marcus, güvenlik, kitap, Özgür yazılım, Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust, robotlar, Teknoloji Tarihi, Yapay Zeka

Dördüncü Sanayi Devrimi

Avrupa Yönetim Forumu, İsviçreli bir akademisyen olan Klaus Schwab tarafından 1971’de kuruldu. Forum, ilk başlarda sadece şirket yöneticilerinin katılımıyla gerçekleşirken 1974’te siyasi liderler de katılmaya başladı. 1987 yılında ise hem adını DEF (Dünya Ekonomik Forumu) olarak değiştirdi hem de uluslararası anlaşmazlıklara çözüm bulmayı hedefleyen bir platform olma vizyonuyla hareket etmeye başladı. Sonraki yıllarda DEF gerçekten de dünyanın çeşitli bölgelerindeki sorunların çözümü için uzlaşma platformu oldu. Savaşın eşiğine gelen Türkiye ve Yunanistan DEF gözetiminde Davos Bildirgesi’ni imzaladılar. Afrika Ulusal Kongresi Başkanı Nelson Mandela ile Güney Afrika Başkanı F.W. de Klerk ilk kez 1992’de DEF sayesinde bir araya geldi. 1994’te Filistin Kurtuluş Örgütü lideri Yaser Arafat’la İsrail Başbakanı Shimon Peres’i bir araya getiren yine DEF’ti.

DEF denilince akla ilk gelen, her yıl ocak ayının son haftası İsviçre’nin Davos kasabasında yapılan toplantılar oluyor. Bu toplantılara sadece davetli olanlar katılabiliyor ve katılımcılar Davos’a üye şirketlerin CEO’ları, seçkin politikacılar, STK temsilcileri ve akademisyenler, dini liderler ve medya temsilcilerinden oluşuyor. Böylece uluslarüstü sermaye, küresel kapitalizmin genel kurulu gibi çalışan Davos’ta, küresel iktidar blokunun değişik fraksiyonlarını bir araya getirme ve kendi programlarını, “kamu yararına girişimcilik” etiketiyle evrensel bir vizyon gibi sunma olanağına kavuşuyor.

Davos toplantılarının gündem başlıklarına bakıldığında dünyayı yeniden yapılandırma arzusu çok net görülebiliyor. Örneğin, gündem başlıklarında building (inşa etme), leadership (liderlik), create (yaratmak) ve shaping (şekillendirme) gibi sözcüklere çok sık rastlanıyor. 2007’den beri şekillendirme sözcüğü beş kez kullanılmış. Şirketleri, hükümetleri ve medyayı arkasına aldıktan sonra Davos’un gündeminin dünyanın gündemi olmasına şaşmamak gerekiyor.

“Endüstri 4.0” terimi ilk kez 2011’de Almanya Hannover Fuarı’nda kullanıldı. Fakat DEF’in 2016’daki Davos toplantısının temasının Dördüncü Sanayi Devrimi olmasından sonra küresel ölçekte bir tartışma başladı. Davos’un bu yılki temasının (Küreselleşme 4.0: Dördüncü Sanayi Devrimi Çağında Küresel Mimariyi Şekillendirmek) yine Dördüncü Sanayi Devrimi ile ilgili olması uluslarüstü sermayenin konuya verdiği önemi gösteriyor.

Dolayısıyla Dördüncü Sanayi Devrimi’ni konuşurken DEF’nin şekillendirmeye çalıştığı bir sürecinde içinde olduğumuzu hiçbir zaman unutmamak gerekiyor. Ayrıca Kozanoğlu vd.’nin (2008) yazdığı gibi Davos’un 20 yıldır bizi küreselleşmenin iyi bir şey olduğuna inandırmaya çalıştığını, küreselleşmenin yararlarının risklerinden fazla olduğunu söylediğini ve söylettirdiğini de hatırlayalım. Küreselleşme politikalarında olduğu gibi DEF’in toplumu ve özellikle gelişmekte olan ülkeleri Dördüncü Sanayi Devrimi’ne ikna etmek için “Dördüncü Sanayi Devrimi’nin bu eksileri var; ama şu artıları da var. Artılar eksileri götürüyor.” demesini bekleyebiliriz. Nitekim Schwab’ın (2016) Dördüncü Sanayi Devrimi hakkındaki ilk kitabı daha çok bu tarzda bir çalışma. Ama Schwab ve Davis’in (2019) yazdığı, birçok akademisyenin ve iş adamının katkıda bulunduğu bu yılki Davos toplantısının temasıyla aynı ismi taşıyan kitabı okumanızı öneririm.

Çalkantılı bir değişim sürecinin içindeyiz. Birbirinden farklı ama aynı zamanda birbirini etkileyen iddialı teknolojiler bu süreci daha da karmaşıklaştırıyor. Kitapta teknolojinin tarafsız olmadığına, politikliğine ve içerdiği değerlere yapılan vurgunun önemli olduğunu düşünüyorum. Çünkü birçok tartışmada teknolojinin bu özellikleri görmezden geliniyor. Kitabı önermemin birinci nedeni bu. İkincisi de gündemdeki teknolojiler, bu teknolojilerin potansiyelleri, riskleri ve etik sorunları hakkında verilen bilgiler verimli bir tartışma ortamı yaratabilir.

Bu yazıda, fazla yorum yapmadan Schwab ve Davis’in (2019) kitabındaki önemli başlıklara yer vereceğim. Dördüncü Sanayi Devrimi hakkındaki eleştirileri sonraki yazıda ele alacağım. Kozanoğlu vd’nin (2008) Davos hakkında yazdıklarını es geçmediğimi, sadece Dördüncü Sanayi Devrimi’ni daha sağlıklı tartışma olanağı sağlayacağını düşündüğüm için bu kitabı okumanızı önerdiğimi özellikle belirtmek isterim.

Önceki Sanayi Devrimleri

Dördüncü Sanayi Devrimi, son yıllarda gerçekleşen ve yeni kapılar açan dönüşümler dizisini tarif ediyor. Dördüncü Sanayi Devrimi derken tamamlanmış bir devrimden değil iradi müdahalelerin belirleyici olacağı bir süreçten söz ediyoruz. Bu iradi müdahalelerin neden gerekli olduğunu ve nasıl olabileceğini tartışmadan önce ilk üç sanayi devrimine bakmakta yarar var. Schwab ve Davis (2019), sanayi sözcüğünü sadece üretimle sınırlamak yerine “insan çabasından kaynaklanan tüm etkinlikleri” kapsayacak biçimde kullanmanın daha iyi bir çerçeve sunabileceğini düşünüyor. Nitekim önceki sanayi devrimleri yalnızca üretimi değil, toplumsal ilişkileri, insanın doğaya ve kendine bakışını da etkiledi.

İlk olarak 18. yüzyılın ortalarında, Britanya tekstil sektöründe iplik eğirme ve dokumadaki makineleşmeyle başlayan Birinci Sanayi Devrimi, 100 yıl içinde buhar makinesi, demiryolu, çelik üretimi gibi birçok yeni endüstri kolunun ortaya çıkmasını sağladı. Birçok sektörün işleyişini değiştirdi. Daha sonraki sanayi devrimlerinde olduğu gibi Birinci Sanayi Devrimi’nin de kazananları ve kaybedenleri vardı. Sömürgecilik yayıldı ve çevre zarar gördü. Schwab ve Davis (2019), bu olumsuzluklara dikkati çekmekle beraber Birinci Sanayi Devrimi’nin genel bir iyileşmeye neden olduğunu savunuyor.

1870-1930 yılları arasında yaşanan İkinci Sanayi Devrimi’nde ise kitlesel üretim, montaj hatları ve elektrik vardı. Bu devrimde başrolü elektrik ve içten yanmalı motor teknolojileri oynadı. Elektrik, ev aletleri, aydınlatma, radyo ve televizyon; içten yanmalı motor da otomobil ve uçak üretimi için gerekli koşulları yarattı. Dördüncü Sanayi Devrimi’nin sonuçlarının ne olacağını henüz bilmiyoruz ama İkinci Sanayi Devrimi’nin diğer iki sanayi devrimine göre insani gelişmeye daha fazla katkıda bulunduğu söylenebilir. Elektrik, su ve sağlıklama (sanitasyon), modern sağlık hizmetleri ve yapay gübrelemenin icadı insan yaşamını doğrudan etkileyen gelişmelerdi.

Üçüncü Sanayi Devrimi ise 1950’lerde başladı. Yarı iletkenler, ana bilgisayarlar (1960’lar), kişisel bilgisayarlar (1970’ler ve 1980’ler) ve internet (1990’lar) bu devrimin birbirini takip eden aşamalarıydı. Enformasyonun dijital bir şekilde depolanması, işlenmesi ve iletimi birçok sektörün işleyişini değiştirdi.

Schwab ve Davis’e (2019) göre önceki sanayi devrimleri bir gelişme ve zenginleşmeye neden olurken çevreye zarar verdi ve eşitsizliği artırdı, önümüzdeki sanayi devrimi bu sorunları çözebilir.

Dördüncü Sanayi Devrimi Nedir?

Dördüncü Sanayi Devrimi dijitalleşmenin üzerinde yükseldi. Dördüncü Sanayi Devrimi denilince ilk akla gelen teknolojiler nesnelerin interneti, yapay zekâ, robotbilim ve blokzinciri gibi bilişim teknolojileri olmasına karşın aslında farklı kollardan gelişen, kesişen ve etkileşime girerek birbirini güçlendiren çok sayıda teknoloji var. Schwab ve Davis (2019), bu teknolojileri dört gruba ayırıyor. Birinci grupta, dijital teknolojileri genişleten teknolojiler yer alıyor. Bu grupta yer alan blokzinciri ve dağıtık hesap defterleri, nesnelerin interneti ve kuantum bilgi işlem bilgi depolama, işleme ve iletme alanında yenilikçi çözümler geliştiriyorlar. İkinci grup, fiziksel dünyayı yeniden düzenleyen yapay zekâ ve robot bilim, ileri malzemeler, eklemeli imalat ve 3B (üç boyutlu) yazıcılar gibi teknolojilerden oluşuyor. Bu teknolojiler endüstriyel üretimi, ulaşım altyapısını ve ticari ilişkileri yeniden düzenleme potansiyeline sahip. Üçüncü grupta yer alan teknolojilerin hedefinde insan var. Biyoteknolojiler, nöroteknolojiler, sanal ve artırılmış gerçeklik insanların birbirleriyle ve dünyayla etkileşimini değiştirecek. Etik sorunlar en çok bu grupta yer alan teknolojiler üzerinde yoğunlaşıyor. Dördüncü grupta, enerji, jeomühendislik ve uzay teknolojileri alanında yapılan çalışmalar var. Özellikle jeomühendislik çok iddialı bir alan ve önemli riskler içeriyor.

Bu teknolojiler, farklı disiplinler tarafından geliştirilmelerine rağmen ortak özelliklere de sahipler. Birincisi, Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojileri, diğer sanayi devrimlerinde olduğu gibi kendinden önceki devrimin hazırladığı koşullarda gelişiyor. Üçüncü Sanayi Devrimi’nin, İkinci Sanayi Devrimi’nin elektrik şebekelerine gerek duyması gibi Dördüncü Sanayi Devrimi de öncelinin enformasyon depolama, işleme ve iletim kabiliyetlerine dayanıyor. Ancak süreklilik kadar bir kopuş da var. Bu nedenle, Schwab ve Davis (2019), elektrik şebekelerine dayanan internetin olanaklarının İkinci Sanayi Devrimi’ne saplanıp kalmış bir düşünce yapısıyla analiz edilemeyeceği gibi Dördüncü Sanayi Devrimi için de mevcut dijital olanakların ötesine geçmemiz gerektiğini savunuyor. İster istemez akla üçüncü devrimi tamamlamadan, dijital altyapıyı güçlendirip genişletmeden Dördüncü Sanayi Devrimi’ne geçilip geçilemeyeceği sorusu akla geliyor. Böyle vaatleri sık duysak da Schwab ve Davis (2019) buna kuşkuyla yaklaşıyor. Ayrıca eğitim ve argeye ayrılan fon dikkate alındığında gelişmiş ülkelerle gelişmekte olan ülkeler arasında büyük bir uçurum var. Buna karşı harekete geçilmezse Dördüncü Sanayi Devrimi bu uçurumu daha da derinleştirecek. Hâlâ “ucuz, hızlı, kotasız, sansürsüz internet”in (https://www.bmo.org.tr/2019/03/04/basin-aciklamasiucuz-hizli-kotasiz-sansursuz-internet/) olmadığı bir ülkede Dördüncü Sanayi Devrimi’nden konuşmak trajikomik bir hal alıyor.

İkincisi, geliştirilmekte olan teknolojiler sadece dijital değil ve fiziksel dünyayı dönüştürme gücüne sahipler. 3. Sanayi Devrimi’nde, özellikle internetin yaygınlaşması sonrasında, en çok tartışılan konulardan biri fiziksel ürünlerin dijitalleşmesiydi. Yıllarca kitap ve kaset gibi fiziksel nesnelerin 1’ler ve 0’larla kodlanması ve kolayca paylaşılabilmesiyle meydana gelen değişimi konuştuk. Schwab ve Davis (2019), Dördüncü Sanayi Devrimi’yle beraber tersine bir süreç yaşandığını vurguluyor. Dijital etkinliklerden elde edilen veri, farklı fiziksel nesne, eylem ya da hizmetlerin yaratılmasında kullanılıyor. 3B (Üç Boyutlu) yazıcılardan motor parçaları yapılabiliyor. Nesnelerin interneti, insanların ev aletleriyle olan ilişkisini farklılaştırıyor. İktisatçılar yıllarca bilgisayarların verimliliğe bir katkısının olup olmadığını tartıştılar. Dördüncü Sanayi Devrimi, sunduğu olanaklar ve yarattığı sorunlarla yalnız ekonomiye değil gündelik hayata da fazlasıyla dokunacak. Bu bağlamda, insan gelişimine katkıda bulunmada İkinci Sanayi Devrimi’nden daha büyük bir potansiyele sahip olduğu söylenebilir.

Üçüncüsü, bu teknolojilerin en büyük gücü bir araya geldiklerinde yeni fırsatlar yaratmaları ve birbirlerinin gücünü daha da artırmaları. Buhar gücünün demiryollarını etkilemesi gibi bir teknolojinin başka teknolojileri etkilemesinin tarihte çeşitli örnekleri var. Fakat Dördüncü Sanayi Devrimi’nde teknolojiler arasındaki etkileşim daha yoğun ve doğurgan. Bir yandan yapay zekâ yeni malzemelerin keşfedilmesini hızlandırırken diğer yandan yeni malzemeler daha güçlü bilgisayarların yapılabilmesini sağlıyor.

Dördüncüsü, teknolojilerin benzer yararlar ve zorluklar yaratmaları. Dördüncü Sanayi Devrimi hakkındaki yazı ve konuşmalar incelendiğinde bunların daha çok tüketici odaklı olduğu görülüyor. Hayatı kolaylaştırıyorlar, maliyetleri düşürüp tüketici seçeneklerini ve kaliteyi artırıyorlar. Fakat bu teknolojiler eşitsizliği ve işsizliği artırma potansiyeline de sahip. Sağlık, güvenlik ve mahremiyet alanında çeşitli tehditler var.

Dördüncü Sanayi Devrimini Bekleyen Zorluklar

Dördüncü Sanayi Devrimi hakkında yazılanlar ve yapılan etkinlikler çoğunlukla bir teknoloji güzellemesi oluyor. Oysa övgüyle söz edilen teknolojilerde atlanmaması gereken ciddi riskler var. Schwab ve Davis (2019), gelecekte karşılaşabileceğimiz sorunları tartışırken, birçok Dördüncü Sanayi Devrimi misyonerinin yaptığının aksine, siyasal ve toplumsal bağlamı ihmal etmiyor:

Dördüncü Sanayi Devrimi, eşitsizliğin, toplumsal gerilimlerin, ve siyasi bölünmüşlüğün arttığı bir zamanda ve kırılgan toplumların ekonomik belirsizliğe ve doğal felaketlerden kaynaklanan tehditlere gittikçe daha fazla maruz kaldığı bir ortamda dünya için yeni meydan okumalar ve kaygılar yaratan şekillerde gelişiyor ve yükseliyor. (s. 30)

Bu bağlamda, üç büyük zorlukla karşı karşıya olduğumuzu vurguluyorlar.

Birinci zorluk, Dördüncü Sanayi Devrimi’nin kazanımlarının adil bir şekilde dağıtılması. Önceki sanayi devrimlerinin bunda başarısız olduğunu biliyoruz. Özellikle ülkelerin kendi içlerindeki eşitsizlik artıyor. Schwab ve Davis (2019), insanların sistemlerden yararlarlanamamasını, sistemlere erişmenin ekonomik veya elverişli olmamasına, açık veya gizli bir şekilde taraflı olmasına ve kârları belirli yerlerde yoğunlaştırmaya çalışan kurumların operasyonlarına bağlıyor. Bu nedenle, çoğu zaman ihmal edilen üç alana özen gösterilmesi gerektiğini vurguluyorlar. Birinci alan, hala önceki sanayi devrimleriyle boğuşan gelişmekte olan ülkelerin güçlendirilmesi. İkinci alan, önceki sanayi devrimlerinin de yükünü taşıyan çevre. Üçüncü alan ise dünyanın her yerinde, yüksek bir gelire veya siyasal güce sahip olmayan, dışlanan veya görmezden gelinen kesimler.

İkinci zorluk, dışsallıkların (bir ekonomik birimin faaliyetinden diğer birimlerin olumlu ya da olumsuz etkilemesi) yönetimi. Önceki sanayi devrimleri, dışsallıkların yönetiminde başarısız oldular. Doğal çevre, kırılgan toplumlar ve gelecek kuşaklar, değişimin istenmeyen sonuçlarına, teknolojilerin ikinci derece etkilerine ve yeni olanakların kötüye kullanılmasına karşı yeterince korunamadılar. Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojilerinin uzun vadeli etkileri hakkında büyük bir belirsizlik ve risk söz konusu. DEF’nin 2017 Küresel Riskler Raporu‘nda yapay zekâ, biyoteknoloji, jeomühendislik ve nesnelerin internetini kaygı verici teknolojiler olarak değerlendiriliyor. 2018’de yayımlanan Küresel Riskler Raporu da siber varlıklara yönelik siber tehditler üzerinde duruyor.

Üçüncü zorluk, Dördüncü Sanayi Devrimi’ni insan merkezli yapabilmek. Teknolojinin insanları denetlemek ve kontrol altına almak yerine güçlendirmesini ve özgürleştirmesini sağlayabilmek.

Kitap boyunca Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojileri, sundukları olanaklar ve yukarıdaki üç zorluk çerçevesinde tartışılıyor. Bu teknolojilere geçmeden önce, Schwab ve Davis’in (2019) teknolojiye yaklaşımına bakmakta yarar var.

Teknoloji Politiktir ve Tarafsız Değildir

Schwab ve Davis (2019), iki yanıltıcı bakış açısına itiraz ediyorlar. Bu bakış açılarından ilki, teknolojinin geleceği belirlediği. Bu bakış açısına göre teknoloji dışsal, değiştirilemez ve durdurulamaz bir güç olarak görülür. Bir diğer deyişle teknoloji toplumun kontrolünün dışında ve üzerindedir. Teknolojinin değerler bakımından tarafsız olduğunu savunan ikinci bakış açısı daha yaygındır. Bu bakış açısı, teknolojiyi hem iyi hem de kötü şeyler için kullanılabilecek bir araç olarak görür; sorumluluğu teknolojiyi geliştirenler ve dağıtanlardan çok tüketicilere yükler.

Schwab ve Davis (2019), her iki bakış açısını teknoloji ve toplumun barındırdıkları değerler ve politika aracılığıyla karşılıklı olarak birbirlerini şekillendirdiğini görememeleri nedeniyle eleştiriyor. Bunun yerine insan merkezli bir bakış açısı öneriyorlar. Bu bakış açısına göre tüm teknolojiler politiktir. Teknolojinin politikliği, teknolojinin hükümetleri ya da partileri temsil ettiği anlamına gelmez. Politiklik, “teknolojilerin, sosyal süreçlerle geliştirilen, insanlar ve kurumların yerine ve onlar için çalışan ve toplum içindeki güç, yapı ve statüyü etkileyebilecek (ve gerçekten de etkileyen) bütün varsayımları, değerleri ve ilkeleri içeren çözümler, ürünler ve uygulamalar olduğunu” (age, s. 55) ifade eder.

Teknolojinin politikliği ve değerlere bağlı yaklaşım benimsendiğinde sorumlu ve duyarlı bir teknoloji yönetiminin önemi daha iyi anlaşılacaktır. Yeni teknolojilerden kaynaklı sorunlara karşı çoğunlukla tepkisel yaklaşılır. İnsanlar yalan haberler, mahremiyet ihlalleri ve algoritmalara dayalı düzenlemeler gibi sorunlara karşı kendilerini savunmanın yollarını ararlar. Değerlere dayalı yaklaşım ise bekleyip görmeyi değil teknolojik değişimden beklentilerimiz üzerine düşünmeyi ve bunun için eyleme geçmeyi gerektirir. Böylece teknoloji geliştirilirken teknolojinin hangi alanlarda kullanılacağı ve kimlere yarar sağlayacağı hakkında yönlendirici olunabilir. Teknolojinin içerdiği değerler hakkındaki farkındalık teknoloji tasarımına belirli değerlerin eklenebilmesi için stratejiler geliştirmeye, değişimi şekillendirmeye yardımcı olabilir.

Schwab ve Davis (2019), liderlerin (tasarımcılar, girişimciler, politika belirleyiciler ve toplumu etkileme gücü olan kişiler) dokuz bükülme noktasından yararlanarak teknolojinin değerleri dikkate alan bir bağlamda tartışılmasını teşvik edebileceğini ve harekete geçilmesini sağlayabileceğini savunuyor:

1. Eğitim programları: Teknolojiyi geliştiren insanların sorumluluklarını öğrenmeye ihtiyaçları var. Son yıllarda mühendislik eğitiminde ve MBA programlarında etiğe yer verilmesi olumlu bir gelişmedir. Bu noktada eğitimciler, değerlerin teknoloji, toplum ve ekonomik sistemle ilişkisi üzerinde durabilir; öğrencilerin iş hayatında teknolojiyi daha geniş bir bakış açısıyla düşünebilmelerini sağlayabilir.

2.Fon bulma ve yatırım: Bu noktada bağımsız fon sağlayıcılar dikkatleri sosyal etkilere yoğunlaştırabilir ve yatırımlarda değerleri öne çıkararak girişimcileri yönlendirebilir.

3.Kurumsal kültür: Kurum liderleri, şirket kültürünün oluşumunda önemli bir konuma sahiptir. Bu konumlarını sosyal sorumluluk sahibi kurumlar yaratmak ve çalışanları etkilemek için kullanabilirler.

4.Karar verme ve öncelik belirleme: Projelerin karar süreçlerindeki etkililik, ölçeklenebilirlik, kâr vb konulardaki varsayım ve etkenleri, bunlar arkasındaki değerleri sorgulamak alınan kararların insanları nasıl etkileyebileceği hakkında bir fikir sahibi olunmasını sağlar. Böylece geliştirilecek ürünün toplumunun çıkarlarıyla ne kadar uyumlu olacağı ön görülebilir.

5. İşyerlerindeki süreç, prosedür ve protokoller: Bunlar ayrıntılı olarak incelenerek değer ve önyargıların ürünlere nasıl kodlandığı hakkında ipuçları elde edilebilir.

6.Ekonomik özendiriciler: Ekonomik sistemler, bazı toplumsal değerleri ve hedefleri özendirirler. Bu özendiriciler, robotik protezciliğinde olduğu gibi toplum için yararlı ama yatırımın geri dönüşünün yavaş olduğu alanlardaki gelişmeleri engelleyebilir. Bu tip durumlara karşı toplumun teknolojiden gerçek beklentileri daha görünür yapılabilir.

7.Ürün tasarımı: Tasarımın her alanı değerlerle bağlantılıdır. Tasarım sürecinde söz sahibi olan mühendisler, mucitler, tasarımcılar, yöneticiler vb ürünün ortaya çıkardığı sonuçların toplumsal değerlerle uyumluluğunu sorgulayabilir.

8. Teknik Mimari: İnternet, askeri altyapılar, ulaşım altyapısı gibi başka teknolojilerin kullanılmasına olanak sağlayan büyük ölçekli altyapılar içerdikleri değerlerle veri akışını ve erişimi etkiler. Bu tip mimarilerin oluşturulmasında alınan kararların topluma etkisini göz önünde bulundurmak politika belirleyicilerin ve sektör liderlerinin daha dikkatli hareket etmesini sağlayabilir.

9. Toplumsal Direnç: Schwab ve Davis (2019) çoğu zaman ilk sekiz bükülme noktasından yeterince yararlanılamadığını, toplumsal direncin, özellikle geliştirilen ürünler toplumsal önceliklerle çatıştığında ortaya çıktığını yazıyor. Bu noktada, toplumun değerleri ile geliştirme sürecinde teknolojinin bir parçası olan değerleri incelemek gerekir. Duyarlı ve sorumlu bir yönetim, teknolojilerin yalnız onu geliştiren kişi ve kuruluşların değerlerini değil, toplumun değerlerini de içerecek biçimde geliştirilmesini sağlayabilir. Son yıllardaki mahremiyet ihlallerinden sonra belirli değerleri tasarım aşamasında teknolojiye yerleştirmeye zorlayan GDPR (Genel Veri Koruma Tüzüğü) toplumsal dirence güzel bir örnektir.

Değerler konusunun Schwab ve Davis’in (2019) kitabının en önemli ama aynı zamanda en sorunlu kısmı olduğunu düşünüyorum. Ortak değerler nasıl belirlenecek? Schwab ve Davis (2019) iyimserler; farklı kültürel değerlerin yaratacağı anlaşmazlıklara rağmen olumlu, birleştirici değerler üzerinde görüş birliğine varılabileceğini iddia ediyorlar. Ancak siyasi ve ekonomik gücü elinde bulunduran %1’le bundan yoksun %99’un bazı değerlerde ortaklaşması ne kadar olanaklı?

Bu soruyu, sonraki yazıya bırakarak Dördüncü Sanayi Devrimi’nin başlıca teknolojilerine bakalım.

Dijital Teknolojileri Genişletenler: Yeni Bilişim Teknolojileri, Blokzinciri ve Nesnelerin İnterneti

Üçüncü Sanayi Devrimi’nin temelinde bilişim teknolojileri vardı. 1948’de icat edilen transistörler, daha sonraki yıllarda hem hızla küçüldü hem de ucuzladı. Moore Yasası’na göre inç kare başına düşen transistör sayısı yaklaşık her 18 ayda ya da iki yılda bir iki katına çıkıyordu. Transistörlerdeki ucuzlama ve küçülme, bilgisayarların hem yaygın kullanımlarını hem de hayatın daha çok içinde olmalarını sağladı.

Ancak Moore Yasası, fiziksel sınırlarına gelmiş durumda ve transistördeki küçülmenin devam etmesi zor gibi görünüyor. Ayrıca Dördüncü Sanayi Devrimi yeni ihtiyaçlar doğuruyor: Aygıt ve verilerin yaygınlaşmasından kaynaklı talepleri karşılayabilecek hızlı ve gecikme süresi düşük teknolojilere ihtiyaç var. Bunun için dijital bilgisayarların potansiyellerini zorlayarak, sadece belirli bir işi yapmaya yönelik işlemciler geliştirmek bir seçenek. Bir başka seçenek, kuantum bilgisayarlar ise dijital bilgisayar teknolojisini aşan, daha devrimci bir seçenek. Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların kullandığı bitler (1’ler ve 0’lar) temelinde tasarlanan transistörler yerine kubitleri (kuantum bitleri) kullanıyor ve kuantum mekaniğinin yasalarından yararlanıyor. Kuantum bilgisayarlar, olasılığa dayanan algoritmaları ile bazı matematiksel problemlere dijital bilgisayarlardan daha hızlı yanıt üretebilir. Büyük sayıların asal çarpanlarını bulmak ve çok değişkenli optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılabilir.

Kuantum bilgisayarlar kuramsal olarak 30 yıldır var olmalarına karşın uygulamadaki zorluklar nedeniyle kullanım alanları sınırlı. Fakat kuantum bilgisayarlar fiziksel zorlukları aştıklarında internette kullanılan şifreleme algoritmalarını kolayca kırabileceğinden güvenlik önlemlerimizi yeniden düşünmemiz gerekecek. Kuantum bilgisayarlardaki hızlı ilerlemeye karşın Schwab ve Davis(2019), kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarların yerini almayacağını, tüm potansiyeline karşın özelleştirilmiş ve yüksek maliyetli bir bilişim alanı olacağını, zorlukların aşılması durumunda 5. Sanayi Devrimi’ne sıçramamıza yardımcı olacağını belirtiyorlar.

Fakat bilişim teknolojilerindeki küçülmenin şu an geldiği aşama bile eşsiz fırsatlar içeriyor. Bilgisayarlar hayatın her alanına yayılıyor. Giyilebilir teknolojilerden sonra vücudun içine yerleştirilebilecek mikroçipler sayesinde hastalıkların tespiti ve kişiye özel tedavi alanlarında önemli ilerlemeler kaydedilebilir.

Schwab ve Davis’in (2019) bilişim teknolojileri kapsamında tartıştığı diğer konular blokzinciri teknolojisi ve nesnelerin interneti. Blokzinciri teknolojisi, merkezsizleştirici gücü sayesinde dezavantajlı olan gruplara yardımcı olabilir ama şu anda yasal belirsizlikler, standartların olmaması, uyuşmazlıkların çözümü gibi zorluklarla karşı karşıya.

“Veri toplayan ve bu verileri ihtiyaca göre işleyen ve dönüştüren bir dizi akıllı ve bağlantılı algılayıcılardan oluşan” (s. 138) nesnelerin interneti, Dördüncü Sanayi Devrimi’nin temel altyapı öğesi olarak görülüyor. Nesnelerin interneti,

  • eylemleri algılayan, ileten ve kimi zaman eyleme geçen aygıtlara
  • aygıtları birbirine bağlayan iletişi altyapısına
  • verileri toplayan ve dağıtan bir veri sistemine
  • bu verileri işleyerek hizmet paketleri sunan uygulamalara

gerek duyuyor ve

  • veri analiziyle aygıtları ve insanları daha iyi anlama
  • etkinlik ve verimliliği artırma,
  • akıllı etkileşimli nesneler yaratma

olanağı sağlıyor.

Nesnenlerin interneti, bu olanakların yanında önemli riskler de içeriyor. Nesnelerin interneti, yapay zekâ ve robotbilimle birlikte bedensel işgücünün istihdamını azaltarak istihdam sorununa neden olabilir. Gündelik hayatın içine bu kadar dahil olan nesneler, siber saldırılan hedefi olduğunda ya da başka hedeflere yapılan siber saldırılar için kullanıldıklarında gündelik hayatı felç edebilirler. Bu alanda da henüz standartların olmayışı farklı üreticilerin cihazları arasında bir birlikte çalışabilirlik sorunu yaratacaktır. En önemlisi de verinin üretilmesi, kaydedilmesi, işlenmesi, dağıtılması, paylaşımı ve kullanımı ile ilgili sorunlardır.

Ayrıca dijitalleşmeye bağımlılığın, toplumu enerji kesintilerine karşı daha hassas hale getirdiğini, enerji tüketimi ve çevreye verilen zararın artacağını da unutmayalım.

Fiziksel Dünyayı Yeniden Düzenleyenler:

Yapay Zekâ ve Robotbilim, İleri Malzemeler ve 3B Yazıcılar

Dördüncü Sanayi Devrimi, önceki sanayi devriminde olduğu gibi gerçek dünyadaki ilişkileri dijitalleştirmekle kalmıyor fiziksel dünyayı da yeniden düzenliyor. Schwab ve Davis (2019) bu başlık altında yapay zekâ ve robotbilim, ileri malzemeler, eklemeli imalatı ve 3B yazıcıları ele alıyor.

Henüz yapay genel zekâ olmasa da iyi tanımlanmış belirli uygulamaları yerine getirebilen yapay zekâ uygulamaları var. Şu anda internette en uygun kişiye en uygun reklamı göstermek, siber güvenliği desteklemek, belirli hastalıkları teşhis etmek gibi uygulamaları olan yapay zekâ, tıp, hukuk, gazetecilik, muhasebe gibi bilgiye dayalı mesleklere destek olarak bu meslekleri dönüştürecek. Robotların dünyayı ele geçirmesi henüz gündemde olmayan bir risk. Ama yapay zekâ ve robotların yaratacağı istihdam sorunu kritik bir tartışma konusu. Schwab ve Davis’in (2019) bunun hakkındaki düşünceleri çelişkili.

Bir yandan robotların işçilerin yerini aldığı örneklerden söz ediyorlar. Örneğin çok yakında araçların yalnızca sürücülerini kaybetmekle kalmayacağını robotların en büyük alıcısının otomotiv sektörü olduğu gerçeğinden yola çıkarak araçların kendilerinin de robotlar tarafından yapılacağı tahmininde bulunuyorlar. Elektronik sektörü üreticilerinden Foxconn’un iki yılda 60000 çalışanını robotlarla değiştirdiğini, işgücü maliyeti avantajı ortadan kalktığında gelişmekte olan ülkelerdeki üretimin gelişmiş ülkelere geri döneceğini yazıyorlar.

Ama diğer yandan iyimserce düşünerek, yapay zekâ ve robotlar nedeniyle bazı meslekler ortadan kalkarken yerlerini yeni mesleklere bırakabileceğini öne sürüyorlar. Yapay zekâ ve robotbilimin sevkiyat şoförlüğü ve kasiyerlik gibi mesleklerde insanların yerini alabileceğini ama çoğu alanda görevleri sadece dönüştüreceğini belirtiyorlar. Hatta AlphaBeta’nın bir analizine atıfta bulunarak yapay zekâ ve robotbilimin en büyük etkisinin tekrara dayalı ya da teknik görevlerin otomasyona geçirilmesi olacağını, böylece insanların daha kişiler arası ve yaratıcı çalışmalara zaman ayırabileceğini iddia ediyorlar.

Dördüncü Sanayi Devrimi’nde ortaya çıkan ileri malzemeler ise enerji, üretim, iletim, depolama, su filtreleme ve tüketici elektroniği gibi çeşitli alanlarda kullanılacak ve maddi dünyayı farklılaştıracak. Schwab ve Davis (2019), ideal bir durumda imalatçıların yol açtıkları çevresel etkilerin sorumluluğunu almaları gerektiğini ama tüketici etmenleri ve hükümet düzenlemeleri olmadan bunu başarmanın zor olduğunu ekliyor. Ulusal düzenlemeler de yetmeyebilir; uluslararası rekabette öne geçmek isteyen bazı ülkelerin riskli faaliyetlere göz yumması önemli bir risk olduğundan uluslararası bir işbirliği gerekiyor.

3B ve eklemeli imalat, malzeme eksilterek ya da malzemenin şekli değiştirilerek yapılan geleneksel imalattan farklı olarak fiziksel ürünleri, malzeme katmanlarına yaptığı sürekli eklemelerle elde ediyor. 3B baskı,

  • çok küçük hacimlerde üretim yapmaya
  • hızlı prototip üretimine
  • üretimde merkezsizleşme ve dağıtıma

olanak veriyor.

3B baskının üretim, deniz taşımacılığı, lojistik, nakliyat, altyapı, inşaat, uzay, havacılık gibi alanlarda etkili olması bekleniyor. Schwab ve Davis (2019) şu anda diş hekimliği uygulamalarında, kulak içi işitme cihazlarında ve ortopedik implantlarda kullanılan 3B baskının gelecekte sağlık sektöründe bir devrim yaratabileceğini ve tıbbi ürünlerin evde basıldığını görebileceğimizi, gelecekte organların tamamını basılabileceğini yazıyor. Fakat bu ihtimalin, gelecekte sadece varlıklı bir azınlık için geçerli olması durumunda eşitsizliğin artacağını, etik ve toplumsal sorunlara neden olacağını da vurguluyorlar.

Ancak 3B ve eklemeli imalat konusunda daha yakın bir sorun, yapay zekâ ve robotbilimde olduğu gibi üretimin gelişmiş ülkelere geri dönerek gelişmekte olan ülkeleri istihdam sorunlarıyla baş başa bırakması sonrasında ortaya çıkacak.

İnsanı Değiştirenler:

Biyoteknolojiler, Nöroteknolojiler ve Artırılmış Gerçeklikler

Biyoteknolojilerin Dördüncü Sanayi Devrimi’nin diğer teknolojilerinden üç önemli farkı var. Birincisi, daha fazla duygusal tepkiye neden olmaları. Biyolojik sistemleri değiştiren ve DNA’yla oynayan uygulamalar toplumda rahatsızlık yaratıyor. Genetiği değiştirilmiş tarım ürünleri ve kök hücre araştırmaları farklı kültürlerde farklı tepkilerle karşılaşıyor, ama çoğu zaman bir endişeye neden oluyor. İkincisi canlı organizmalar üzerine çalışan biyoteknolojilerin öngörülebilirliği, dijital teknolojilerle karşılaştırıldığında çok daha az. Bir organizmanın herhangi bir özelliğinde yapılacak bir değişiklik beklenmedik sonuçlara neden olabilir. Üçüncüsü, biyoteknoloji çalışmaları daha sermaye yoğun. Yatırımın geri dönüşü uzun olabiliyor bazen de tatmin edici bir sonuca ulaşılamıyor.

Dezavantajlarına rağmen biyoteknolojilerin tıp, tarım ve ve biyomalzeme üretiminde köklü değişiklikler yapması bekleniyor. Tıpta en büyük değişiklik, kişiye özel tedavilerde olacak. Büyük veri ve yapay öğrenmenin yardımıyla hastaların olası tedavilere nasıl tepki verebileceklerini öngörmek kolaylaşacak. Tarımda, küresel gıda talebini karşılayabilmek için biyoteknolojiden yararlanabilinecek. Biyomalzemeler alanında yapılan çalışmalarda ise yaşlılıktan kaynaklı sorunlara karşı çözümler aranıyor. Örneğin, yakın bir gelecekte biyoteknolojideki gelişmeler sayesinde deforme olmuş kemikleri laboratuvarda üretilmiş kemiklerle değiştirme olanağına kavuşabiliriz.

Biyoteknolojide, bilimsel özgürlük, insan hakları, kültürel normlara saygı, eşitlik ve adalet gibi konuları dikkate alan etik bir çerçevenin oluşturulması gerekiyor.

Nöroteknolojiler, insan beynini hem daha iyi anlama hem de beynin çalışmasına müdahale etme olanağı sağlıyor. Diğer Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojilerinde olduğu gibi nöroteknolojilerin hızlı ilerleyişinin arkasında da bilişim teknolojileri var: Bilişim gücündeki hızlı artış, daha ucuz ve gelişmiş algılayıcılar ve yapay öğrenme. Nöroteknolojilerin beynin nasıl çalıştığı hakkında sağladığı bilgi hem onu taklit eden hem de onunla etkileşime giren çalışma alanlarının gelişmesini sağlayacak. Beyin-bilgisayar arayüzü geliştiren bir şirkete yatırım yapan Elon Musk’a göre “biyolojik zeka ile dijital zeka yakında birleşecek.”

Bu değişim sürecinde insanın benlik algısının, diğer insanlarla ve doğayla ilişkisinin değişip dönüşmesi kaçınılmaz gibi. Fakat biyoteknolojiler gibi nöroteknolojilerin potansiyeli de insanları endişelendiriyor. İnsanın beynini etkileme ve takip edebilme becerisindeki artış Facebook – Cambridge Analytica skandalından daha büyük ve tehlikeli sorunlarla karşı karşıya kalabileceğimiz anlamına geliyor.

Sanal gerçeklik (Virtual Reality), artırılmış gerçeklik (Augmented Reality) ve karma gerçeklik (Mixed Reality) de benzer sorunlara neden olabilir. Bu teknolojiler insanların kendilerini sanal ortamlara yerleştirdikleri ya da sanal ögeleri gerçek hayata yerleştirdikleri görsel-işitsel teknolojiler. 50 yıldır bilinmesine rağmen bilişim teknolojilerin geldiği seviye sayesinde ancak günümüzde yaygınlaşmaya başladılar. Ayrıca görsel ve işitsel duyuların yanında başka duyuları harekete geçiren ögeler de eklendi. Schwab ve Davis (2019), beyinlerimizi “kortikal modemlere, implantlara ve nanorobotlara bağlamanın” henüz uzak bir olasılık olduğunu ama beyin-insan arayüzlerinin gerçekleşmesinin daha yakın olduğunu öne sürüyor. Hatta bu sanal gerçeklik ve türevi teknolojilerin harici aygıtlardan gömülü aygıtlara dönüşmesi de bekleniyor.

Artırılmış gerçeklik teknolojileri insanın farklı dünyalar ve ortamlar deneyimlemesine yardımcı olabilir. Ama bir afyona da dönüşebilir. İnsanın gerçeklerle mücadele etmek yerine onlardan kaçmasına yardımcı olması ve onu kuşatılmış bir dünyada yalnızlaştırması olasılığı var. Bunun yanında, insanı değiştiren diğer teknolojilerde olduğu gibi mahremiyet ihlalleri endişe verici. Sanal gerçeklik cihazlarıyla kullanıcıların her hareketinin gözlemlenebilmesi, hangi durumlarda hangi tepkileri verdiklerinin bilinebilmesi ve bu bilginin davranışları etkilemek için kullanılabilmesini sağlayacak.

Çevreyi Bütünleştirenler:

Enerji, Jeomühendislik ve Uzay Teknolojileri

Bilişim teknolojilerini kullanım alanları genişledikçe enerji ihtiyacı da artıyor. Fosil yakıtlar yerine yeni enerji kaynakları aranıyor. Dalga enerjisinden nükleer füzyona kadar çeşitli enerji kaynakları üzerinde duruluyor. Yeni kaynakların yanında enerji depolama olanaklarını artırmak için araştırmalar var. Fosil yakıtların yerini temiz enerji kaynaklarına bırakması dünyamız için iyi olacak. Ama petrole talebin azalmasının petrol üreticisi ülkelerde ekonomik ve toplumsal krizlere neden olabileceğini de hesaba katmak lazım. Ayrıca Schwab ve Davis (2019), kısa vadeli hedefler nedeniyle şirketlerin temiz enerjiye geçmekte isteksiz davranacağını, bu nedenle hükümet desteğinin gerekli olduğuna dikkati çekiyorlar.

Jeomühendislik ise yeryüzünün biyosferini kontrol edilebilme iddiasında. Aşağıdaki öneriler karşı karşıya olduğumuz tehlike hakkında bir ipucu verebilir (s. 271):

  • Güneş ışınlarını başka yöne çevirmek için stratosfere dev aynalar yerleştirmek,
  • Yağış artışı için atmosfere kimyasal tohumlama yapmak,
  • Büyük makineler kullanarak karbondioksidi havadan ayırmak.

Birçok bilimciye göre bu öneriler, öngörülemez ve yönetilemez tehditler içeriyor. Jeomühendislik savunucuları ise bunu dünyaya verdiğimiz zararı düzeltmenin bir yolu olarak görüyor. Schwab ve Davis (2019), küresel bir işbirliği olmadan jeomühendislik girişimlerinin çok riskli olacağını vurguluyor.

Bir zamanlar mikroçip ve yazılım mühendisliği gibi alanlara katkıda bulunan uzay teknolojileri şimdi bilişim, ileri malzemeler ve enerji teknolojilerinin bir bileşimi olarak karşımıza çıkıyor. Önceden uzay teknolojileri derken sadece birkaç devletten söz ederken şimdi özel sektörün de dahil olduğu kalabalık bir teknoloji alanı var. Bu çok sayıdaki aktörün yönetimi ve eş güdümü yeni zorluklar getiriyor. Ama en azından çok sayıda bilimciyi ve yatırımcıyı kendine çeken uzay teknolojilerinin jeomühendislikten daha güvenli bir alan olduğu söylenebilir.

***

Kısacası birbiriyle etkileşim halinde olan, insanlık için çeşitli fırsatlar sunmasının yanında tehditler de içeren teknolojilerle karşı karşıyayız. Schwab ve Davis (2019), bu teknolojileri kontrol edemeyeceğimiz dış güçler olarak ele almanın ne kendimize ne de insanlığa güç kazandıracağını vurguluyorlar ve kitap boyunca iradi müdahale vurgusu göze çarpıyor.

Sonraki yazıda Schwab ve Davis’in (2019) önerilerini tartışacağım. Dördüncü Sanayi Devrimi’ni eleştirel bir bakış açısıyla değerlendiren yazarların görüşlerine yer vereceğim.

Kaynaklar

Kozanoğlu, H., Gür, N. Özden, B. A. (2008). Neoliberalizmin gerçek 100’ü. İletişim.

Schwab, K. (2016). Dördüncü Sanayi Devrimi,(çev. Zülfü Dicleli). Optimist Yayınları, İstanbul.

Schwab, K., Davis, N. (2019). Dördüncü Sanayi Devrimini Şekillendirmek, (çev. Nadir Özata). Optimist Yayınları, İstanbul.

18 Temmuz 2019

Posted In: Bilgisayar Bilimi, blokzinciri, Çevre, Davos, Dördüncü Sanayi Devrimi, e-devlet, Emek, Gözetim, ifade özgürlüğü, kitap, Mahremiyet, nesnelerin endüstriyel interneti, nöroteknolojiler, Özgür yazılım, sansür, Schwab, sosyal ağlar, Teknoloji Tarihi, Yapay Zeka

Özgür Yazılım: Bir Son Mu Yoksa Başlangıç Mı?

Geçen yıl kasım ayında Alternatif Medya Derneği, Dmytri Kleiner’in Telekomünist Manifesto adlı çalışmasının Türkçe çevirisini yayımladı. Telekomünist Manifesto’nun özgün sürümünü http://networkcultures.org/publications/#netnotebook, Türkçe çevirisini ise http://sendika29.org/wp-content/uploads/2016/11/2016-telekomunist_manifesto_pdf.pdf (*) adreslerinden ücretsiz indirebilirsiniz. Kleiner (2016), çalışmasını manifesto olarak adlandırmasına karşın bunun “bütün bir kuramsal sistem, dogmatik bir inanç kümesi veya siyasal bir hareketin platformu anlamında bir bildirge” olmadığının altını çiziyor; başlangıç ve tanıtım amaçlı bir bildirge olduğunu belirtiyor. Manifesto, 2004-2008 yılları arasında Kleiner’ın kendisinin ürettiği ve üretimine katkıda bulunduğu, yeniden düzenlenen metinlerden oluşuyor.

Bu yazıda Kleiner’ın (2016) manifestoda yer alan tespit ve önerilerini aktaracağım. Kleiner, bir yazılım geliştirici ve tezlerinin arkasında dijital ortamdaki pratiklerin başarılarının ve içerdiği zaafların eleştirisinin önemli bir yeri var. Manifesto, üç sorun alanı ve bunların birbiriyle ilişkisi üzerinde yoğunlaşıyor: altyapı, fikri mülkiyet ve bilişsel emek. Kleiner’ın (2016) bu üç sorun alanı hakkındaki tespitlerine katılsam da iki önerisi (Girişimci Komünizm ve Copyfarleft) için aynı şeyi söyleyemeyeceğim. Bunun nedeni Kleiner’ın (2016) önerilerini yanlış, uygulanamaz veya anlamsız bulmam değil. Kleiner’ın (2016) yazdıkları akla yatkın ama biraz fazla sıradışı. Kitaptaki “Girişimci Komünizm” alt başlığını okuyunca insanın kafası allak bullak oluyor. Bu konular hakkında ayrıntılı bir araştırma yapmadan olumlu ya da olumsuz bir görüş belirtmek istemiyorum. Kleiner (2016) her iki önerisinde de, Richard Stallman’ın GPL’de (General Public License – Genel Kamu Lisansı) yaptığı gibi kapitalizmin kendi kurumlarını, kendisine karşı kullanma amacı güdüyor.
Kleiner (2016) Telekomünizm’le alışıldık bir komünizmden söz etmiyor. Telekomünizm, merkezi olmayan, dağıtık ve uzaktan bir komünizm. Fiziksel bir mekana bağlı değil ve P2P (peer-to-peer) ağlardan esinleniyor. Kleiner (2016), eşitlikçi P2P ağları komünizmle, hiyerarşik ilişkiler içeren istemci-sunucu ağlarını ise kapitalist devletle özdeşleştirmekte ve WWW’nin (World Wide Web – Dünyayı Saran Ağ) gelişimiyle birlikte İnternet’in P2P bir yapıdan saparak istemci-sunucu ağlarıyla örülmeye başladığını belirtiyor. Manifestonun P2P Komüni̇zme Karşı İstemci̇-Sunucu Kapi̇tali̇st Devlet başlıklı bölümünde ağın ekonomi politiğini ve yeniden üretim sorununu tartışıyor. Bu tartışmaya girmeden önce P2P ağlara kısaca bakalım.

P2P Ağlar Neden Önemlidir?

İki ya da daha fazla kullanıcı arasındaki en basit iletişim aşağıdaki gibi bir ağ oluşturmaktır. A ve B bilgisayarları Resim-1’de olduğu gibi birbirlerine doğrudan ses, görüntü ve metin dosyaları gönderebilirler:

Basit ağ
Resim 1

Diğer bir seçenek de istemci olarak adlandırılan A ve B bilgisayarlarının aralarındaki iletişimi bir sunucu üzerinden gerçekleştirmesidir.

Sunucu-İstemci ağı
Resim 2

A enformasyonu C sunucusuna yükler ve B de bunu C’den indirir. “C’ye neden gerek var?” diye sorabilirsiniz. Ama günümüzde iki ya da daha fazla kişi arasındaki dosya paylaşımının çoğu zaman bir sunucu aracılığıyla yapıldığına dikkat edelim; örneğin bir kullanıcı diğerine WhatsApp’tan fotoğraf gönderdiğinde arada bir sunucu vardır. Çoğunlukla sunucular istemcilere göre daha üstün teknik özelliklere sahiptir. Fakat bu bir zorunluluk değildir. Tam tersi de olabilir. İstemcilerden ve sunuculardan oluşan bir ağ hiyerarşik bir ilişkidir. Herhangi bir istemcinin yokluğu diğer istemcileri ya da sunucuyu olumsuz etkilemez. Sunucuda yaşanan herhangi bir olumsuzluk ise istemcilerin çalışmasını doğrudan etkileyecektir.

İstemci ve sunucu kavramları ağdaki bilgisayarlar arası ilişkide bilgisayarın rolünü gösterir. Pekala aynı bilgisayar ağda hem istemci hem de sunucu olabilir. Aslında Resim 1’deki A bilgisayarı, içerdiği dosyaları B ile paylaşırken sunucu, B’nin dosyalarından faydalanırken istemcidir. Bilgisayarların ağda nasıl ve hangi rollerle ilişkilendirileceği ve bu ilişkinin hangi kurallar çerçevesinde gerçekleşeceği ağın oluşumunda belirleyicidir. Aşağıda gösterilen istemci-sunucu ağı modelinde tüm iletişim merkezdeki sunucu bilgisayarı üzerinden gerçekleşmektedir. Sunucuya sahip olan veya onu ele geçiren ağdaki tüm iletişimi kontrol etme gücünü de elde eder.

Resim 3

Aşağıdaki P2P modelde ise herhangi bir hiyerarşi yoktur ve tüm bilgisayarlar eşittir. Bu modelde, herhangi bir bilgisayarın ele geçirilmesi veya ağdan çıkması, ağı felç etmez; ağ değişen koşullara göre yenilenir. İnternet kullanıcıları P2P ağları daha çok dosya paylaşım yazılımları/protokolleri ile ilişkilendirmektedir. Napster, Gnutella ve Bittorrent’in ağ yapıları ve kullandıkları protokoller farklılaşsa da özleri aynıdır; hiyerarşinin olmadığı, eşitler arasında bir iletişim:

Resim 4

Günümüzde P2P denilince ilk akla gelen dosya paylaşım uygulamaları/protokolleri (özellikle de BitTorrent) olsa da P2P’yi dosya paylaşımına indirgememek gerekir. İnternet’in kendisi de “ifade ve örgütlenme özgürlüğünün mimariye gömüldüğü” P2P bir platform olarak gelişmiştir. İnternet’le ilişkilendirilen devrimci olasılıkların temelinde bu mimari vardır. Bu nedenle, kullanıcıların gözetlenmesini ve denetlenmesini arzulayan hükümet ve şirketlerin hedefinde de bu mimarinin olması doğaldır ve arzuladıkları İnternet, kullanıcıların doğrudan bağlandığı veya hizmet aldığı merkezi sistemlerden oluşan bir ağdır. Bu bağlamda, eski İnternet teknolojileri e-posta, IRC ve Usenet’in aksine İnternet’in P2P mimarisiyle çelişen bir istemci-sunucu teknolojisi olan Web’i desteklemeleri şaşırtıcı değildir.

Kleiner (2016), çevrimiçi metinleri yayımlamak amacıyla ortaya çıkan Web’in, yayıncıların içeriği denetleyebildiği bir yapıya evrildiğini belirtmektedir. Şirketlerin işlettiği Web siteleri başlıca sosyal platformlar haline gelmekte ve Web, içinden çıktığı İnternet’i yutmaktadır. Bu bağlamda Kleiner (2016), İnternet’teki özgürlüğü Web’de özgürlüğe indirgeyen veya Web’i kurtarmaktan söz eden yaklaşımlardan ayrılmaktadır. Örneğin Web’in mucidi Tim Berners-Lee, kullanıcıları Web’deki üç temel sorun (kişisel verilerin kontrolünün kaybedilmesi, yanlış bilgilerin çok kolay yayılması ve çevrimiçi siyasal reklamcılığın şeffaf olmaması) hakkında uyarmakta ve istenilen Web’i inşa etmeye çağırmaktadır (http://dergi.bmo.org.tr/tekno-politika/webi-icat-ettim-iste-onu-kurtarmak-icin-degistirmemiz-gereken-uc-sey). Kleiner’e (2016) göre ise sorun Web’in kendisidir. Tim Berners-Lee, “tüm bloglar, yazılar, tweetler, fotoğraflar, videolar, uygulamalar, Web sayfaları ve daha fazlası çevrimiçi topluluğumuzu oluşturan dünyanın her yerinden milyonlarcanızın katkılarını temsil etmektedir” diyerek Web’in oluşumundaki kullanıcı emeğini övmektedir. Tim Berners-Lee övgüsünde haklıdır; ancak Web’in istemci-sunucu mimarisinin bu emeğin ürünlerine el konulmasını kolaylaştırdığını yazan Kleiner (2016) da en az onun kadar haklıdır.

(Bu satırları yazarken DefectiveByDesign.org sitesinden bir e-posta aldım. DRM taraftarı şirketlere hürmetlerinden ötürü Tim Berners-Lee’nin itaat ödülüne layık görüldüğü yazıyordu. Berners-Lee şirketlerin baskısı sonucunda web standartlarına DRM özelliğinin eklenmesini kabul etti. Bu standart, kullanıcıyı kontrol etmek ve sınırlamak için kullanılabilecek. Ayrıntılı bilgi için bkz. https://defectivebydesign.org/tim-berners-lee-receives-obedience-award)

Özellikle, Web 2.0 olarak adlandırılan dönemde kullanıcı emeği Web’in oluşumunda daha belirleyici olmuştur. Web 2.0’ın doğru bir tanım olup olmadığını bir kenara bırakırsak Kleiner (2016) bu dönemin en önemli farkının daha öncesinde sadece merkezi kuruluşların pahalı yazılım paketleri satın alarak ve ücretli personel çalıştırarak üretilmesini sağladığı içeriğin artık katkıları karşılığında hiçbir ücret almayan kullanıcılar tarafından üretilmesi olduğunu ifade etmektedir. Web 2.0’da sunulan arayüzlerle teknik bilgisi çok az olan kullanıcılar bile bir Web yayıncısına dönüşmüştür. Teknik bilgisi daha ileri kullanıcılar için alternatif çözümler bulunmasına karşın Facebook, Twitter, Instagram, Youtube vb siteler teknik bilgisi sınırlı kullanıcıların işini hatırı sayılır ölçüde kolaylaştırmıştır; tüketiciler üretmeye başlamıştır. Kullanıcıların katılımına açıklık Web 2.0 platformlarının ortak özelliğidir. Bu gelişmeyi, demokrasiyle ve İnternet’in toplumsal hareketlerde kullanımıyla ilişkilendiren çok sayıda çalışma vardır. Ama her şey bu kadar toz pembe değildir. Popüler Web sitelerinin değeri, sitede kullanılan yazılımların ve altyapı masrafının çok üzerindedir. Tim Berners-Lee, kullanıcıların Web’i yarattığını söylerken haklıdır ama eksiktir. Üretketicinin (üretici ve tüketici kelimelerinin birleşimi) tüketirken ürettiği Web aynı zamanda topluluk tarafından üretilmiş değerin özel mülkiyet olarak ele geçirildiği bir iş modelinin de temelidir ve “topluluk tarafından üretilmiş değere özel mülkiyet olarak el konulması, teknoloji paylaşımı ve özgür işbirliği vaadine bir ihanettir” (age). Ayrıca Kleiner (2016), “Web 2.0 başlangıç şirketlerine yatırım yapan kapitalistler”in “erken sermayeleşmeyi finanse etmedikleri”ni ve platformdaki değer yaratımı bir ivme kazandığında ortaya çıkıp mülkiyeti ele geçirmeye çalıştıklarını da eklemektedir.

Kleiner (2016), P2P teknolojilerin ağda merkezi sistemlerin yarattığı darboğazlardan kurtulabilmeleri nedeniyle Web 2.0 ve benzeri merkezi sistemlerden üstün olduğunu yazmaktadır. Aslında Tim Berners-Lee’nin dile getirdiği sorunlar Web’in kendisine içseldir. Web paradigması içinde kalarak, Web’in ve onu takip eden Web 2.0’ın enformasyon müştereklerinin çitlenmesiyle ortak zenginliği özel kâra dönüştürdüğünü dikkate almadan gözetime, sansüre ve sahte haberlere karşı çözümlerin geliştirilebilmesi zordur. Kleiner’ın (2016) önerdiği gibi Web’in ötesine geçmek ve popüler internet kaynaklarını P2P alternatifleriyle değiştirmek teknik olarak mümkündür:

Neredeyse en çok kullanılan tüm internet kaynakları, P2P alternatifleriyle değiştirilebilir. Google, her tarayıcının ve her Web sunucusunun arama sürecinde etkin bir düğüm olduğu bir P2P arama sistemiyle değiştirilebilir; Flickr ve YouTube da, kullanıcılara kendi bilgisayarları ve internet bağlantıları yardımıyla işbirliği içerisinde resimler ve videolar paylaşmalarına olanak sağlayan PeerCast, BitTorrent ve eDonkey türü uygulamalarla değiştirilebilir.

Ancak Kleiner (2016) iddiasının hemen ardından da şu uyarıyı yapmaktadır:

İnternet kaynaklarını geliştirmek bir zenginliğin uygulanmasına ihtiyaç duyar ve bu zenginliğin kaynağı girişimci sermaye olduğu sürece, internetin muhteşem P2P potansiyeli gerçekleşmemiş kalacaktır. Kapitalist finansmana alternatifler bulamazsak eğer, sadece bildiğimiz haliyle interneti kaybetmekle kalmayacak ayrıca toplumu internetin P2P görüntüsüyle yeniden yaratma şansını da yitireceğiz.

Girişimci Komünizm

Kleiner (2016) savunduğu nitelikte bir İnternet’in mevcut kapitalist sistemde var olamayacağının ve İnternet’in ilk günlerine dönülemeyeceğinin farkındadır. Kullanıcıların üretimlerini, kâra dönüştüren karar vericiler için P2P yapısının teknik üstünlüğünün herhangi bir önemi yoktur. Kleiner’ın (2016) asıl ilgilendiği nokta kapitalist sisteme karşı, çalışmaya ve paylaşmaya yönelik yeni modellerin geliştirilmesidir. Kleiner (2016), Web’in merkeziyetçiliğine yönelik eleştirisiyle, liberallerin özgürlükçülüğünden ayrıldığı gibi mülkiyet ilişkilerine vurgusuyla da özgür yazılım hareketinden ayrılmaktadır. Ortak mülkiyeti, maddi olmayan malların üretimiyle sınırlamamakta ve özel mülkiyetin maddi dünyadaki varlığının oluşturduğu tehdide vurgu yapmaktadır. Maddi olmayanın sadece enformasyon mallarının dağıtımı olduğunu savunmakta ve bilgisayarların, ağların ve geliştiricilerin son derece maddi varlıklar olduğuna dikkati çekmektedir.

Başta Stallman olmak üzere özgür yazılım hareketinin birçok üyesi, üretim araçlarının müşterek mülkiyetini (fikir ürünlerinde mülkiyeti reddedip doğrudan telif hakları ve patentler üzerine konuşmak isteseler de) fikri mülkiyete sınırlama eğilimindedir. İşin ilginci, sorunu kaynak koduna indirgemek, özgür yazılım hareketinin açık kaynak taraftarlarına yönelttiği bir eleştiridir. DRM (Digital Restrictions Management – Sayısal Kısıtlamalar Yönetimi) ve bulut bilişim tartışmalarında bu teknolojilerin yarattığı tehditlerin gayet farkında oldukları gözlenir ama yine de mülkiyet sorunsalının etrafından dolanılır ve mülkiyet ilişkileri tartışılmaz. Tartışmanın maddi olmayan ürünlerle sınırlandırılmasını eleştiren Kleiner (2016) ise üretken varlıkların dağıtımının “sömürü sistemlerini sürdüren zenginlik ve iktidar eşitsizliğinin kökeninde olduğu”nu belirtir ve buna karşı ağ üretimi adını verdiği “üretici varlıkların müşterek olduğu bir üretim tarzı”nı savunur.

Ağ üretiminin temelinde işçilerin “üretici varlıkların müşterek yığınını” bağımsız olarak kullanması vardır. Dolayısıyla kapitalist üretimde olduğu gibi üretim araçlarının mülkiyetini elinde bulunduran ve bunun sayesinde elde ettiği artı-değerle daha da zenginleşen bir sınıf olmayacaktır. Fakat ağ üretimi, bilinen kolektif üretim biçimlerinden de farklıdır. Kleiner (2016) kolektif üretimin hem kooperatifçilikteki hem de sosyalist devletlerdeki sorunlarına değinmekte, bunların kapitalizmdeki eşitsizliği yeniden ürettiğine dikkati çekmektedir. Örneğin sosyalist devletlerde kapitalist sınıfın yerini “tekno-idareci seçkinler” almıştır. Kleiner’ın (2016) girişimci komünizm olarak adlandırdığı ağ üretim modeli ise üretici varlıkların müşterek kullanımına olanak veren ama eş güdüm yükünün en alt düzeyde olduğu bir sistemdir.

Girişimci komünizm, bir zamanlar Stallman’ın GPL (General Public License – GPL) ile yaptığı hack’in bir benzeridir. Hackerlar arasında bir sistemi ilk tasarım amacı dışında farklı amaçlarla kullanılabilecek biçimde yeniden tasarlamaya ve programlamaya çalışmak oldukça yaygındır. Yazılımın kaynak koduyla dağıtılmasını istemelerinin temel gerekçelerinden biri de budur. Stallman, GPL ile hack’i teknik alanın dışına taşımış ve telif hakkı (copyright) sistemini kendine karşı kullanabilmiştir. Kleiner (2016) da benzer bir yaklaşım içindedir. Kapitalizmin girişim sermayesi, girişimci komünizm olarak karşımıza çıkmaktadır. Girişimci komün, kolektif ve bağımsız eş üreticilerden oluşur ve üyelerinin kullanabileceği üretici varlıkların mülkiyetine sahiptir. Girişimci komün, müşterek yığının idaresinden sorumludur ama bunun dışına çıkarak üretimin eşgüdümüne katılmaz. P2P ağlar örnek alınır; eşleri kontrol eden ve kısıtlayan merkezi bir birim bulunmaz.

Girişimci komün, kapitalist sınıfın girişim sermayesi fonu gibi anonim bir şirkettir. Ama dört özelliğiyle ondan ayrılmaktadır (https://wiki.p2pfoundation.net/Venture_Communism):

  1. Girişimci komünde, parayla ya da mülkiyetle pay sahibi olunmaz; yalnızca emek katkısıyla pay sahibi olunabilir.
  2. Girişimci komünün yaptığı yatırımın geri dönüşü kiradan sağlanır. Kapitalizmde girişim sermayesi bir yatırım yaptığında girişimin kârından bir yüzde talep eder. Bir diğer deyişle doğal sermaye, sermaye malları ve insan sermayesi arasında bir ayrım yapmaz. Girişimci komünde ise kira, yalnızca komünün müşterek mülkiyetinde olan doğal sermaye ve sermaye malları ile ilgilidir. İnsan sermayesinden elde edilen gelirin tamamı girişimin kendisine aittir.
  3. Girişimci komün tüm üyeleri tarafından eşit olarak paylaşılır. Böylece mülkiyetin birkaç kişide yoğunlaşmasına izin verilmez.
  4. Emeklerini komün mülküne uygulayan herkes, komüne üyelik için uygun olmalıdır. Komün, kontrol ettiği arazi ve sermayeyle çalışan tüm işletmelerin istihdam ettiği herhangi bir işçinin üyeliğini reddedemez. Böylece, komün üyelerinin dışarıdaki ücretli çalışanları sömürmesinin önüne geçilecek ve komünün yeni üyelerle büyümesi sağlanacaktır.

Kleiner (2016) girişimci komününün yeni bir toplum önerisi olmadığını ve “toplumsal mücadeleye kalkışmak için örgütsel bir biçim” olduğunu vurgulamaktadır. Bunu parti, STK ve diğer aygıtların yerine koymaz. Ama “kendi emeğimizi üretici olmayanların sahip olduğu mülkiyete uygulamayı” durdurmadan ve “üretici varlıkların müşterek yığınını oluşturma”dan yenilgi kaçınılmaz olacaktır.

Kısacası, girişimci komünizm, kapitalizme rağmen geliştirilecek ve ona direnecek P2P ağların geliştirilmesini ve dağıtımını finanse etmeyi hedefleyen bir öneridir. Fakat Zimmer’ın (2013) da belirttiği gibi dört başı mamur bir öneri değildir. Örneğin, kendini örgütleyen kolektifler çevre kirliliği gibi daha geniş ölçekli problemlerle nasıl ilgilenecektir? Bir komün üyesi, üye olduğu olduğu bir komünden nasıl ayrılacak ve diğerine katılabilecektir? Bunun yanında Zimmer (2013), Kleiner’ın ortak havuzda yer alan kaynakların kontrol ve işletilmesi ile ilgili deneysel çalışmaları olan Nobel ödüllü iktisatçı Elinor Ostrom’u görmez gelmesini eleştirir ve Kleiner’ın girişimci komününün aslında ileri teknoloji kaynak havuzunun işletilmesinden başka bir şey olmadığını belirtir.

Kleiner (2016), girişimci komünizmi anlattığı ikinci bölümün ardından Marx ve Engels’in Komünist Parti Manifestosu’ndan uyarladığı Telekomünist ağ manifestosuna yer verir. Manifestodaki bazı kelimeleri değiştirir: ülke, topluluk; toprak, bütün üretim araçları; kamulaştırma, müşterekleştirme; devrim öz örgütlenme olur.

Copyfarleft

Copyright kelimesini Türkçe’ye çoğunlukla telif hakkı olarak çevirsek de asıl söz konusu olan hak tüketicinin çoğaltma hakkıdır. Ortaya çıkışı ve gelişimi incelendiğinde asıl başlangıç noktasının çoğaltma hakkı olduğu yazarın hakkının sonradan ortaya çıktığı görülmektedir. 16. ve 17. yy’da belirleyici olan yazarın hakkı değil, kraliyetin bilginin akışını denetleme ihtiyacıdır. Çoğaltma hakkı, ancak 18. yy’da mülkiyet ilişkileri bağlamında ele alınacak ve ondan sonra yazarın hakkı ön plana çıkacaktır. Aynı dönem, genel olarak özel mülkiyetin de önem kazandığı ve ideolojik temellerinin atıldığı bir dönemdir. Maddi olmayan zenginliklerin, maddi zenginlikler gibi sahiplenilmesi, denetlenmesi ve ticaretinin yapılması çok daha sonra gündeme gelecek ve değişen koşullara göre farklı biçimlerde yorumlanacaktır. ABD federal mahkemelerindeki raporlar incelendiğinde fikri mülkiyetin özellikle 1990 sonrasında önem kazandığı görülmektedir (May ve Sell, 2006).

Günümüzde telif hakları, patentler ve markalar fikri mülkiyet haklarının farklı biçimleri olarak karşımıza çıkmaktadır. Ancak önceki bölümde belirtildiği gibi telif hakkını hackleyerek kendi karşıtına dönüştüren Stallman, fikri mülkiyet terimini kullanmaktan özenle kaçınmakta ve farklı uygulama alanları olan telif hakkı, patent ve marka terimlerini kullanmanın daha doğru olduğunu savunmaktadır (https://www.gnu.org/philosophy/not-ipr.html). Enformasyon (örneğin yazılım) rekabetçi bir mal değildir. Dolayısıyla maddi malların aksine aynı anda birden fazla kullanıcı tarafından kullanılabilir. Ayrıca enformasyon kullanıldığı zaman eksilmez; tam tersine arttığı bile söylenebilir. Bu nedenle Stallman, enformasyonun mülkiyet ilişkileri bağlamında tartışılmaması gerektiğini düşünmektedir. Fakat Stallman’ın temel yanılgısı, fikri mülkiyet haklarının kendinden önce var olan bir mülkiyeti koruduğunu düşünmesidir. Oysa fikri mülkiyetin öncelikli işlevi bir eseri korumak değil, mülkiyet ilişkisinin kendisini yaratmaktır. Bunun için de çoğaltımı çoğu zaman neredeyse maliyetsiz olan ve kopyaları eş zamanlı kullanılabilen enformasyonun “kıt”laştırılması gerekecektir. Kıtlaştırma, bilgi ve enformasyon bir mülk olmazsa onu yaratmak için bir itki olmayacağı; bu nedenle biliminsanının veya sanatçının bireysel olarak ödüllendirilerek bu itkinin sağlanması gerektiği iddiasıyla meşrulaştırılmaktadır. Bu durumda kıt olan biliminsanı veya sanatçının yaratıcı emeği olmakta, fikri mülkiyet hakları ile ona

  • emeğinin ürünlerinin kullanımından kira talep edebilme,
  • kaybının telafisini talep etme hakkı,
  • hakkını piyasada başka birine transfer edebilme hakkı

verilmektedir. Bu düşünceyi savunabilir veya reddedilirsiniz; Stallman’ın özgür yazılımda yaptığı ise ikisinin arasındadır. GPL’in copyleft özelliği ile telif haklarını reddetmemiş ama onu geçersiz kılmıştır. Nitekim bir yazılım ilk andan itibaren telif hakkı yasalarıyla korunur; hak sahibi hakkının ihlal edildiğini düşündüğünde mahkemeye başvurabilir. Dolayısıyla patentte olduğu gibi hakkın geçerliliği için bir kurumun onayına gerek yoktur. Yazılımını GPL ile lisanslayan bir yazılım geliştirici telif hakkı yasalarıyla koruma altındadır. Ama copyright’la korunan bir yazılımın aksine GPL copyleft ile korunur. Yazılım sahibi, “yazılımımı istediğiniz gibi kullanın, değiştirin, paylaşın” der. “Ama paylaşırken benim size verdiğim özgürlüğü devam ettirin. Diğer kullanıcıların özgürlüğünü kısıtlamayın. Aksi taktirde, benim şartlarıma uymadığınızda, telif hakkı kanunları geçerlidir” diye ekler.

Yukarıda belirttiğim gibi enformasyon kullanıldıkça eksilmez, tam tersine özgür yazılım örneğinde olduğu gibi hızla çoğalabilir; bu durumda kıtlık tezinin de tekrar düşünülmesi gerekir. GPL önemli bir başarıdır. Fakat özgür yazılımcılar kendi geçimlerini sağlamak için yine emeklerini satmak zorundadırlar (Kleiner, 2016):

Copyleft, bu nedenle, herhangi bir maddi anlamda ‘toplumu daha iyi kılma’yı başaramaz. Çünkü, özgür yazılımın üreticileri tarafından yaratılan mübadele değeri, onların geçimlerini sağlayabilen maddi mülkiyetin sahipleri tarafından ele geçirilir. Copyleft, işçilerin kendi alışılmış geçimleri dışında zenginlik biriktirmelerine olanak vermediği için, üretken varlıkların ve çıktılarının dağıtımını kendi başına değiştiremez. Bu yüzden, copyleft, zenginlik ve iktidarın dağıtımı üzerinde doğrudan bir etkiye sahip değildir.

Copyleft’in eleştirilerini, maddi olmayan mülkiyetin dar alanına sıkıştırması DRM ve bulut bilişim gibi konularda sürekli savunmada kalmasıyla sonuçlanmaktadır. Buralarda sorun olduğu, kullanıcının özgürlüğünün tehdit edildiği anlaşılsa da telif haklarının sınırları dışına çıkılamamaktadır.

Kleiner (2016) yine de özgür yazılıma hakkını verir:

ideolojik ve politik geri adımına rağmen, yazılım geliştirme alanında, bütün üretimi ona dayalı olanlara oldukça yarar sağlayan enformasyon müşterekleri yaratmada son derece etkili bir araç olduğunu kanıtlamıştır. Gerçekten de, özgür yazılım hareketinin yükselişi, daha eşitlikçi üretim biçimleri için çaba harcayan herkes için hakkıyla bir esin kaynağı olmuştur.

Copyleft kültürel çalışmalara uygulanabilir mi?

Bu soruya yanıt verebilmek için Kleiner’ın (2016) vurguladığı gibi üretim malları ile tüketim malları arasındaki ayrıma dikkat etmek gerekir. Tüketim malları, gereksinimlerimizi doğrudan gideren mallardır. Üretim malları ise gereksinimlerimizi dolaylı olarak giderirler. Yazılım hem tüketim hem de üretim malı olabilir. Yazılım fiyatlarındaki bir düşüş yazılım satışından gelir sağlayan firmaların kârını olumsuz etkileyecektir. Ama yazılım firmalarının yanında yazılımı üretim amacıyla, üretim malı olarak kullanan çok daha fazla sayıda firma vardır. Dolayısıyla yazılım maliyetinin düşmesi, özel mülkiyetli yazılımın satışından gelir elde eden şirketler olsa da genel olarak kapitalizmin yararına bir durumdur. IBM ve Google gibi şirketlerin özgür yazılıma desteğini bu bağlamda düşünmek gerekir. Eğer söz konusu olan bir tüketim malı olarak yazılım (örneğin oyunlar) olsaydı kapitalizmin mantığı içinde desteklenmesi söz konusu olmayacaktı.

Bazı istisnalar dışında kültürel çalışmalar çoğunlukla tüketim malıdır. Kapitalizmin, bir tüketim malının ücretsiz dağıtımını desteklemesi için hiçbir neden yoktur. Buna karşın, kültürel çalışmalarda, GPL’den esinlenen farklı lisanslar da ortaya çıkmıştır. Bu lisanslardan en ünlülerinden biri Creative Commons’tır.

Creative Commons (https://creativecommons.org/licenses/?lang=tr),

telif hakkı lisansları ve araçları, kanunun oluşturduğu geleneksel “tüm hakları saklıdır” yapısı içinde bir denge oluşturur. Araçlarımız bireysel yaratıcılardan büyük şirket ve kurumlara kadar herkesin yaratıcı eserlerine basit, standartlaştırılmış bir yol ile telif izinleri vermesini sağlar. Araçlarımızın ve kullanıcılarımızın kombinasyonu geniş ve büyüyen dijital bir ortaklıktır ve telif hakları çerçevesinde kopyalanabilir, dağıtılabilir, düzenlenebilir, karıştırılabilir ve üzerine inşa edilebilir bir içerik havuzu olabilir.

Kleiner (2016), Creative Commons’ın yeni bir dönem başlattığını ve bu dönemde fikri mülkiyete karşı mücadelenin “avukatlar, profesörler ve hükümet üyeleri ” tarafından yürütüldüğüne dikkati çekmektedir. Bu durum, mücadelenin vizyonunu da fikri mülkiyet karşıtlığından, sanatçıların küresel medya şirketlerine karşı haklarının korunmasına kaydırmıştır. Kleiner (2016), Creative Commons lisanslarının müştereklere yönelik bir lisanslama olmadığını, “her hakkı saklıdır” ile “hiçbir hakkı saklı değildir” arasında geniş bir aralıkta seçenekler sunduğunu belirtir. Savunucularının iddialarının aksine Creative Commons, oku-yaz kültürünü geliştirmemekte, üreticinin kontrol hakkını artırırken tüketicinin haklarını göz ardı etmektedir

Bu bağlamda, 2004’te Özgür Yazılım Vakfı’nın yönetim kuruluna seçilen ve Creative Commons’ın mimarlarından olan hukuk profesörü Lawrence Lessig’in GPL’i örnek aldığını değil, fikri mülkiyet haklarını, muhalif bir hareket görünümü altında yeniden ürettiğini söylemek daha doğru olacaktır. Creative Commons, GPL’in copyleft’inde olduğu gibi herkesin kullanımına açık, müşterek bir alan yaratmaz; telif karşıtı hareketi ayrıştırıp ehlileştirir. Bu nedenle Kleiner (2016), müştereklikten uzak olduğunu vurguladığı Creative Commons’u, Creative Anti Commons olarak adlandırmayı tercih etmektedir. Kleiner’ın bunun yerine önerisi, Creative Commons’ı temel alan, ama onu tüketici haklarını da içerecek şekilde genişleten Copyfarleft lisansıdır.

Copyleft’i olduğu gibi uygulamak üreticinin tercih edebileceği bir durum olmayacaktır. Copyleft, kullanıcıların temel haklarına saygı gösterildiği sürece özgür yazılımın ticari amaçlı kullanımını engellemez. Bir yazarın romanını copyleft lisansıyla yayınlar ve bir yayınevi de bu romanı basıp satarsa copyleft’i ihlal etmiş olmayacak ama yazarın emeği sömürülmüş olacaktır. Bu durumda, sanatsal çalışmalardaki copyleft’in kullanım özgürlüğünü ticari amaçlar için kullanılmamak kaydıyla paylaşması daha yerinde olacaktır.

Kleiner’ın (2016) copyfarleft önerisi ise bunu bir adım öteye taşımaktadır. Copyfarleft ticari bir kullanımı değil, müştereklere dayanmayan bir kullanımı kısıtlayacaktır:

Copyfarleft özellikle işçilerin komünal mülkiyeti bağlamında çalışanlar için bir kural kümesi ve üretimlerinde ücretli emekle özel mülkiyeti kullananlar için ayrı bir kural kümesine sahip olmalıdır. Copyfarleft lisansı, hem üreticilerin özgürce paylaşmasını mümkün kılmalı hem de emek ürünlerinin değerini elde tutmalarını sağlamalıdır. Başka bir ifadeyle işçilerin emeklerini müşterek mülkiyete uygulayarak ödeme almalarını mümkün, ancak özel mülkiyet sahiplerinin ücretli emek kullanarak kâr elde etmelerini imkânsız kılmalıdır. Böylece, copyfarleft lisansıyla, sahibi işçiler olan bir basım kooperatifi müşterek yığını dilediği gibi yeniden üretme, dağıtma ve değiştirme özgürlüğüne sahip olacak, ancak özel mülkiyet olan bir yayınevinin özgür erişime sahip olması engellenecektir. Bu şekilde, copyfarleft, özel mülk dağıtımdaki kısıtlamalara rağmen copyleft anlamında özgür kalır. Copyfarleft yalnızca müşterekten eksiltmeleri yasaklar, ona yapılan katkıları değil

Kitabın sonunda, ‘Alıntı-Gayriticari-LisansDevam 3.0 Yerelleştirilmemiş’ lisansından (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/) türetilen copyfarleft lisansı için bir model olan Ağ Üretimi Lisansı’nın tam metnine yer verilmektedir.

***

Kleiner’ın hem girişimci komün hem de copyfarleft’teki yaklaşımı açıktır: Eskinin bağrında yeni toplumu inşa etme girişimi. Paylaşmanın ve ortak çalışmanın yeni yollarını yaratarak müşterekleri inşa etmeyi ve genişletmeyi hedeflemektedir. İşe yarar mı? Daha çok tartışmak, Zimmer’ın (2013) belirttiği gibi Elinor Ostrom’ın çalışmalarını ayrıntılı bir şekilde incelemek ve belki deneyip görmek lazım…

Google ve Facebook gibi devleri biz yarattık; kendi emek ürünlerine yabancılaşan insan bulut bilişim, büyük veri, nesnelerin interneti karmaşası içinde şirketler ve hükümetler karşısında daha da güçsüzleşecek. Bu nedenle tek yolun “kendi emeğimizi üretici olmayanların sahip olduğu mülkiyete uygulamayı durdurmak” olduğunu yazan Kleiner’a tamamen katılıyorum.

Telekomünist Manifesto Türkçe’ye geç çevrildi ama güncelliğini hala koruyor.

(*) http://sendika48.org/wp-content/uploads/2016/11/2016-telekomunist_manifesto_pdf.pdf adresine erişemezseniz sendika49’u sendika50, sendika51, vs yaparak tekrar deneyiniz.

Kaynaklar
May, C. ve Sell, S. K. (2006). Intellectual property rights: A critical history. Boulder: Lynne Rienner Publishers.

Kleiner (2016), D. (2016). Telekomünist Manifesto, çev. Ali Temizaşık. Alternatif Medya Derneği

Zimmer, Z. (2013). Manifesting the Internet: A Review of Dmytri Kleiner’s The Telekommunist Manifesto. Ann Arbor, MI: Michigan Publishing, University of Michigan Library.

 

21 Haziran 2017

Posted In: Copyfarleft, Dmytri Kleiner, Emek, Erişim Hakkı, Fikri Mülkiyet, girişimci komünizm, Haktivizm, ifade özgürlüğü, kitap, Özgür yazılım, P2P, sosyal ağlar, Teknoloji Tarihi, telekomünist manifesto, Telif, Tim Berners-Lee, web

Kitap Tanıtımı: İlizarov Günlüğü

Dostum Sezai Yeniay ilk kitabını ‘İlizarov Günlüğü’nü geçtiğimiz hafta Google Play Kitaplar’da yayımladı. Zor bir zamanında yazdığı ve el birliği ile hazırladığımız bu kitabın burada tanıtımını yapmaktan da kıvanç duymaktayım.

İlizarov Günlüğü

İlizarov Günlüğü

“Sanıldığının aksine doğa en mükemmele evrilmiyor, en kolaya evriliyor…” – Sezai Yeniay, İlizarov Günlüğü

Sezai’nin kitabı bir günlük… Çocukluğunda geçirdiği bir trafik kazası neticesinde yaşadığı onca ameliyattan sonra bir son ameliyatın hikayesi. İlizarov tekniği ile kemik uzatımı sürecinde yaşadıklarını teşvikimizle, başkalarına da faydalı olsun diye, bir internet günlüğünden (http://ilizarovgunlugu.wordpress.com/) yazmaya başlamıştı. Bittiğinde bunu kitaplaştırmak için kendisine söz vermiştim. Geç de olsa eşimin yardımı ve özgür yazılım araçlarıyla bunu başardık.

Kitabı değerlendirmek gerekirse, İlizarov Günlüğü ameliyatı ve teknik-tıbbi yaşananları anlatan bir kitap değil. Kitabı okuduğunuzda kader, talih ve hayatın ne kadar çileli olabileceği ve insanın bir şekilde bu zorlu engeller karşısında kendine bir yol çizebileceğini ve başarabileceğine dair inancınız pekişecektir.

İki gün önce hayatta ortalama bir insanın sahip olabileceği birçok şeye sahip bir insan olan Mehmet Pişkin’in intiharı üzerine hayatı sorgulamış olabilirsiniz… Benzer bir çok örnek gibi, İlizarov Günlüğü ve Sezai’nin hayatını önümüze koyduğumuzda, insanın en temel içgüdüsü olan yaşama güdüsünün ne kadar doğal ve doğru olduğunun görüleceğini düşünüyorum. Mutlak içgüdümüz olan yaşamın asla bize mutlu tarafını garanti etmediğini ve hayat oyununda kuralları biz belirlemesek bile mücadele gücümüzün tahminimizden de üstün olması sayesinde kazanacağımızı düşünüyorum. Galiptir bu yolda mağlup da diyebiliriz. Türümüz böyle… Yoksa alçılanmış kırık ayağı ile kağıt toplamaya çalışan çocuğun yaşam mücadelesini nasıl açıklayabiliriz ki?

En zor en umutsuz anlarda bile zaman içerisinde -bazen ‘o zaman’ durmuş ve geçmiyorcasına can yaksa bile- bir çıkış muhakkak vardır.

Bu nedenle İlizarov Günlüğü’nü okumanızı öneririm.

Kitabın hazırlanışı ile ilgili teknik kısma gelelim. İlizarov Günlüğü tamamen özgür yazılım kullanılarak yazılmış ve e-kitap biçimine dönüştürüldü; GNU/Linux tabanlı özgür işletim sistemleri üzerinde LibreOffice Writer ile yazıldı, LibreOffice için Writer2epub eklentisi ile e-kitap biçimine dönüştürüldü ve e-kitap yönetim yazımları Calibre ve Sigil ile son şekli verildi. Lisans olarak ise özgür bir lisans olan CC BY-SA 4.0 ile lisanslandı.

Eşim ve benim için bu ilk editörlük ve e-kitap oluşturma deneyimimiz oldu.

İlizarov Günlüğü’nü serbest şekilde dağıtmanın yanı sıra, bir sayısal yayıncılık platformunda yayımlamak kitabı daha bir kitap havasında görmemizi sağladı. (Eh biraz eski kafa bizde de var, kitaplar sanal da olsa bir raf üzerinde görülmeyi hakediyor diye düşünüyoruz…)

Nihayet Sezai kitabı Google Play Kitaplar‘da da yayımlamayı başardı.

lİlizarov Günlüğü Google Play'de

İlizarov Günlüğü Google Play’de

Kitabı Google Play Kitaplar‘dan ücretsiz indirebilirsiniz, Google Books uygulaması ile cep telefonunuzda ve tabletinizde veya web okuyucusu ile masaüstü bilgisayarınızda okuyabilirsiniz. Kitabı okuduktan sonra yorum ve değerlendirmenizi kitabın sayfasından yapmanız güzel olacaktır.

Kitabın epub, mobi ve PDF biçimleri de dilerseniz şurada mevcut.

Neyse çok uzatmadan, kitabı indirebileceğiniz bağlantıları paylaşarak yazıyı sonlandırayım.

Son olarak, birçok kişinin faydalanacağı bir birikimi sunduğu için Sezai’yi tekrar kutluyorum. Kitabın editörlüğünü devralarak sürüncemeden kurtaran eşime buradan bir kez daha teşekkür ediyorum.

İyi okumalar.

Sonrası Kitap Tanıtımı: İlizarov Günlüğü Günlüğüm ilk ortaya çıktı.

17 Ekim 2014

Posted In: calibre, e-kitap, e-kitap hazırlamak, e-kitap yazılımları, editörlük denemesi, Gezegen, google play kitaplar, İlizarov Günlüğü, kitap, kitap tanıtımı, libreoffice, lkd, oi, sezai yeniay, sigil, writer2epub

GNU / LilyPond hakkında Elektronik Kitap

Besteci ve İnönü Üniversitesi Devlet Konservatuvarı Öğretim Üyesi Prof. Server ACİM, ilk kitabını hazırladı. Bu kitap, bir İnönü Üniversitesi Yayını olarak İnönü Üniversitesi Devlet Konservatuvarı Yayın Komisyonu, İnönü Üniversitesi Yayın Komisyonu ve İnönü Üniversitesi Yönetim Kurulu tarafından onaylandı.

Bu kitabın önemli bir özelliği de, İnönü Üniversitesi tarafından yayınlanan ilk Elektronik Kitap olmasıdır. Diğer özelliği ise GNU / LilyPond yazılımı hakkında yazılmış ilk Türkçe kitap olma özelliğini taşımasıdır. Kitabın yazarı olan Prof. Server ACİM, bu kitabın bir Açık Kitap – Open Book olarak yayınlanmasının daha uygun olacağını düşünerek bu kitabı kendi web sayfasında yayınlayarak kamunun hizmetine sundu.

Prof. Server ACİM, bu kitabı LaTeX ve GNU / LilyPond gibi özgür yazılımlar ve Linux Mint gibi özgür işletim sistemi araçlarını kullanarak hazırlamış olup aynı zamanda bu kitap İnönü Üniversitesi – Sosyal Bilimler Enstitüsü – Müzik Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı - Yüksek Lisans Devresi'nde vermekte olduğu “Açık Kaynak Kodlu Müzik Yazılımları ve İşletim Sistemleri” dersi için kullanılacak bir ders kitabı olma özelliği taşımaktadır. Ancak, özgür bir nota yazma uygulaması olan GNU / LilyPond hakkında bilgi ve fikir sahibi olmak isteyen herkes, Elektronik Kitap formatındaki bu Açık Kitap'ı özgürce indirebilir ve okuyabilir.

Kitabın ağ adresine ulaşmak için lütfen aşağıdaki linke tıklayınız.

http://bit.ly/AcimKitap-TR

25 Kasım 2013

Posted In: Gezegen, kitap, lilypond, malatya, müzik, Özgür yazılım

WP Twitter Auto Publish Powered By : XYZScripts.com