Yapay zekada yeni paradoks: Ne verimlilikte ne de iklimde kazanç var

1987’de Nobel ödüllü ekonomist Robert Solow, bilgisayar çağının verimlilik istatistiklerinde görünmediğini söyleyerek tarihe geçen bir paradoksa işaret etmişti. 1948-1973 arasında yıllık ortalama %2,9 olan verimlilik artışı, 1973 sonrasında %1,1’e gerilemişti. Teknoloji hızla yayılmış ancak ekonomik çıktılara aynı hızda yansımamıştı. Toparlanma ancak 1995-2005 dönemine yansımıştı.

Bugün benzer bir tartışma yapay zeka için yapılıyor. Bazı ekonomistler yapay zeka için de benzer bir “J-eğrisi” ihtimalinden söz ediyor. Buna göre başlangıçta performans düşüşü yaşanabilir ancak doğru entegrasyon sağlandığında üstel bir sıçrama görülebilir. Ancak bu sıçramanın gerçekleşmesi, AI’ın ekonomik değer üretme kapasitesine ve şirketlerin teknolojiyi iş süreçlerine ne ölçüde entegre edebileceğine bağlı olacak.

CEO’lara göre üretkenlik artmadı

ABD, Birleşik Krallık, Almanya ve Avustralya’da 6 bin üst düzey yöneticiyi kapsayan ve National Bureau of Economic Research tarafından yayımlanan yeni araştırmaya göre, şirketlerin yaklaşık %90’ı son üç yılda yapay zekanın ne istihdamda ne de verimlilikte kayda değer bir değişim yaratmadığını düşünüyor.

Ayrıca Bkz.Verimlilik uğruna kaybedilen en değerli şey: Düşünme

Buna rağmen beklentiler yüksek kalmaya devam ediyor. Önümüzdeki üç yıl için verimlilikte %1,4, üretimde %0,8 artış öngörülüyor. İstihdam tarafında şirketler %0,7’lik düşüş beklerken çalışan anketleri %0,5’lik artış beklentisine işaret ediyor.

Öte yandan S&P 500 şirketlerinin 374’ü 2024-2025 döneminde kazanç görüşmelerinde yapay zekadan söz etti. Çoğu şirket AI entegrasyonunu olumlu anlatıyor. Ancak bu söylem, makro verilerde belirgin bir sıçramaya dönüşmüş değil.

2022 sonunda ChatGPT’nin devreye girmesinden bu yana Federal Reserve Bank of St. Louis raporunda %1,9’luk ek kümülatif verimlilik artışı hesaplandı. Buna karşılık 2024 tarihli MIT araştırması, önümüzdeki on yılda toplam katkının yalnızca %0,5 olabileceğini öngördü. Nobel ödüllü ekonomist Daron Acemoğlu ise bu artışın sıfırdan iyi olduğunu ancak sektörün iddialı vaatleriyle kıyaslandığında mütevazı kaldığını ifade etti.

Çalışan tarafında ise güven erozyonu dikkat çekiyor. 19 ülkede yaklaşık 14 bin kişiyle yapılan araştırmada 2025’te düzenli AI kullanımı %13 artarken, teknolojinin faydasına duyulan güven %18 geriledi.

Dünyayı da henüz kurtarmıyorlar

Enerji araştırmacısı Ketan Joshi’nin yayımladığı yeni rapor, teknoloji şirketleri ve enerji kuruluşları tarafından dile getirilen 154 farklı “AI iklime net fayda sağlayacak” iddiasını inceledi. Sonuçlar çarpıcı. Bu iddiaların yalnızca dörtte biri akademik araştırmalara dayanıyor. Üçte birinden fazlası ise kamuya açık hiçbir kanıt sunmuyor.

Tartışmanın merkezinde Google’ın 2023’te dile getirdiği bir iddia yer alıyor. Şirket, yapay zekanın 2030’a kadar küresel sera gazı emisyonlarını %5 ila %10 azaltabileceğini savundu. Bu oran, Avrupa Birliği’nin yıllık toplam emisyonuna eşdeğer bir kesintiye karşılık geliyor.

Ancak Joshi’nin incelediği kaynak zinciri, bu tahminin Google ile danışmanlık şirketi BCG tarafından hazırlanan bir çalışmaya, onun da BCG’nin 2021 tarihli analizine dayandığını gösteriyor. Söz konusu analiz ise hesaplamayı büyük ölçüde “müşteri deneyimlerine” dayandırıyor.

Daha da ilginç olanı ise Google’ın 2023 sürdürülebilirlik raporunda AI altyapı yatırımlarının şirket emisyonlarını ciddi biçimde artırdığını kabul etmiş olması.

Mevcut durumda artan veri merkezi yatırımları enerji sistemi üzerinde ciddi baskı yaratıyor. Yeni gaz santralleri planlanıyor, bazı kömür santralleri kapanmak yerine faaliyetini sürdürüyor. Yüzlerce gigawatt’lık yeni kapasitenin önemli bir kısmı doğrudan veri merkezlerine tahsis edilmiş durumda.

AI sektöründeki isimlere göre yapay zeka iklim sorununu çözecek. Ancak uzmanlara göre önemli bir kavramsal karışıklık söz konusu. Daha az enerji tüketen geleneksel makine öğrenmesi uygulamaları yıllardır şebeke optimizasyonu, afet tahmini ve biyolojik keşiflerde kullanılıyor. Buna karşılık günümüzde altyapı yatırımlarını tetikleyen esas unsur, büyük ölçekli üretken modeller.