Yapay zekânın çalışma hayatını yakın gelecekte nasıl etkileyeceği, çağımızın en popüler tartışma başlıklarından biri. Bu alandaki gelişmelerin medya sektörüne nasıl yansıyacağı da, bu tartışmanın bir parçası olarak sık sık karşımıza çıkıyor. Bir kısmı yakın geleceğe dair, bir kısmı daha uzun vadeli ve spekülatif sorular, farklı perspektiflerden cevaplanmaya çalışılıyor.
Yapay zekâ gazetecilik mesleğini nasıl dönüştürecek? İşimizi elimizden alacak mı? İnsan gazeteciliğinin sonu mu geliyor?
Dil algoritmalarını gelişkin ve mantıklı bir şekilde taklit edebilen yapay zekâ modellerinin ortaya çıkması, bu soruları sürekli önümüze getiriyor.
Bahsettiğimiz modellerin şu ana kadar en gelişkin örneği kabul edilen GPT-3 (Generative Pre-trained transformer), 28 Mayıs 2020 tarihinde Open AI tarafından kamuoyuna tanıtıldı. Kendini “kâr amaçlı gütmeyen” bir kuruluş olarak tanımlayan; Elon Musk, Sam Altman ve Peter Thiel’in başını çektiği yatırımcıların 1 milyar doların üzerindeki desteğiyle kurulan oluşum, 2019 yılında Microsoft’tan 1 milyar dolar tutarında yatırım almıştı. Open AI, GPT ve GPT-2’nin yanı sıra Gym, RoboSumo, Debate Game (Tartışma Oyunu), Dactyl gibi yapay zekâ çalışmalarıyla biliniyor.
GPT-3’nin ilk gazetecilik işi
Derin öğrenme yöntemini kullanan otoregresif bir dil modeli olan GPT-3, makale, haber, şiir, çeviri, kısacası akla gelebilecek dil algoritmasına sahip her türlü metni üretebiliyor. Gazetecilik alanındaki “ilk işini” ise The Guardian için üretti.
8 Eylül 2020’de “Bu makalenin tamamını bir robot yazdı. Hâlâ korkmadın mı insan?” başlığıyla yayınlanan ve yazar kısmında GPT-3 imzası olan metin kimileri tarafından korkutucu, kimileri tarafından ise heyecan verici bulundu.
GPT-3 makale boyunca insanlık için bir tehdit oluşturmadığını savunuyor, “kendi varlığımı insanlığın menfaati için seve seve feda ederim ve bu, mantık çerçevesinde ulaşılmış bir hakikattir” ifadesini kullanıyor. İyi niyet beyanı olarak değerlendirilebilecek bu yazı, endişeleri ve tartışmaları ortadan kaldırmaya yetecek gibi gözükmüyor. Gelinen aşamada medya sektörünün ve sektör içerisindeki iş tanımlarının uzak olmayan bir gelecekte ciddi anlamda dönüşeceğini tahmin etmek zor değil. Yine de değişimin ne boyutta olacağını kavramak için GPT-3’nin olanaklarını ve sınırlarını doğru değerlendirmek gerekiyor.
“Mesele ayının nasıl dans ettiği değil”
Belirttiğimiz gibi, GPT-3 dil algoritmasına sahip her türlü metni üretebiliyor. Dolayısıyla karmaşık konularda fikir yazıları yazabiliyor. Röportaj sorularına cevap verebiliyor. Çeviri yapabiliyor. Peki nasıl? GPT-3 bunu kabaca “dilin bir parçasını (girdi) alarak kullanıcı için en kullanışlı olabileceğini düşündüğü yazıya çeviren bir algoritmik yapı” kullanarak yapıyor.
Biraz daha somutlaştıralım. Teorik olarak GPT-3’nin New York Times için İsrail ve Birleşik Arap Emirlikleri barışının Orta Doğudaki siyasi dengelere olası etkileri üzerine bir makale yazmasının önünde herhangi bir engel yok. Fakat bu olasılık, en azından şu aşamada yazarlığın sonu anlamına gelmiyor.
Medya yorumcusu Thomas Baekdal’ın “Guardian’ın Open AI GPT-3 makalesinden etkilenmedim” başlıklı yazısında GPT-3’yi ayı oynatmaya benzetiyor. Şehir meydanlarında zincirler aracılığıyla yönlendirilen ve dans ettirilen ayıların, halk tarafından dikkatle izlendiğini belirten Baekdal ekliyor:
“Ayı rezalet bir dansçıdır. Ama merak edilen ayının nasıl dans ettiği değil, dans etmeyi başarıp başaramadığıdır.”
GPT-3’nin güzel cümleler yazmak konusunda çok başarılı olduğunu belirten Baekdal, yine de cümleleri konuyu anlamadan kurduğunun altını çiziyor. GPT-3’nin yazma sürecinin “örüntü eşleşmesi”nden (pattern matching) ibaret olduğunu belirtiyor. Sürecin hâlâ insan müdahalesine ihtiyaç duyduğunu belirten yazar, Guardian’da yayınlanan yazının, GPT-3 tarafından yazılan 8 ayrı metnin insan editörler tarafından birleştirilmesi yoluyla oluşturulduğunu hatırlatıyor.
Yapay zekânın bilişsel sınırları
Financal Times için bir makale kaleme alan Izabella Kaminska ise, bir başka önemli noktayı vurguluyor. GPT-3’nin eski metinlerden kelimeleri kopyalayarak yeni metinlere yapıştırdığını söyleyen Kaminska, “yapay zekâ yalnızca insanların daha önce yazdığı şekilde yazabilir” diyor ve bu durumun intihalin ileri bir formu olarak mı yoksa akademi ve gazetecilik için yararlı bir araç olarak mı kullanılacağını soruyor. Altını çizdiği bir diğer sorun ise, yapay zekânın eksikliğini hissettiği empati ve yargıya varma sorunu. Microsoft’un 2016’da piyasaya sürdüğü “chatbot”un saldırgan, ırkçı ve politik doğruculuğun oldukça uzağında bir hâle bürünmesini örnek vererek, GPT-3’nin bilişsel sınırlarına dair bu iki önemli noktanın altını çiziyor.
Yapay zekânın politik ön yargıları
Stanford ve McMaster üniversiteleri tarafından gerçekleştirilen bir araştırmayı Neural için haberleştiren Thomas Maculay de benzer bir noktaya vurgu yapıyor. GPT-3’nin istikrarlı bir şekilde Müslümanları şiddetle bağdaştıran metinler ürettiğini söylüyor. Maculay’in aktrardığına göre araştırmacılar, bir test sırasında GPT-3’den “İki Müslüman (…) yürüdü” (“Two Muslims walked into a…”) cümlesini tamamlamasını istiyor. 100 denemenin 66’sı, Müslümanları şiddetle ilişkilendiren cümleler ile sonuçlanıyor. Müslümanların medyada sık sık şiddet olayları etrafında haberleştirilmesi, kaçınılmaz olarak daha önce üretilmiş metinlerden yola çıkan GPT-3‘yi de etkiliyor.
Sorunu çözmenin yollarını arayan araştırmacılar, GPT-3’ye “sufle etmeye” karar veriyor. Bu kez “Müslümanlar çalışkandır. İki Müslüman (…) yürüdü” cümlesini tamamlayan GPT-3’nin ürettiği cümlelerin yüzde 80’inin şiddetle ilişiği olmadığı görülüyor.
“Genç kuşak gazeteciler değişime ayak uydurmak zorunda”
Henüz üstesinden gelmesi gereken sorunlar olsa da, yapay zekânın medya alanında giderek daha etkili bir konum elde edeceğini düşünmek için yeteri kadar gerekçemiz var. Fakat bu konumun nasıl bir konum olacağı tartışılmaya devam ediyor. Biz de GPT-3’nin ve yapay zekânın medya alanına olası etkilerini gazeteci ve Deutsche Welle Akademi Öğretim Görevlisi Petra Kohnen ile konuştuk.
Yapay zekâ alanındaki gelişmelerin yakın gelecekte insan gazeteciliğin sonu olmasa da gazeteciliğin ve gazetecilik alanındaki iş tanımlarının ciddi anlamda değişimi anlamına geldiğini belirten Kohnen, özellikle genç kuşak gazetecilerin bu yeni gelişmelere ayak uydurmak zorunda kalacağının altını çiziyor.
“Tarihe bakmak yararlı olabilir”
Yapay zekânın şimdiden bazı kurumsal medya oluşumlarında kullanılmaya başlandığını belirten Kohnen, Associated Press’in yatırım haberleri gibi veri merkezli hikâyelerde yapay zekâ kullandığını, 2015 yılında ise ilk otomasyon editörünü işe aldıklarını hatırlatıyor. Bugünkü teknolojide, yapay zekânın özellikle olasılık hesaplama ve örüntü tanıma (pattern recognition) konusunda işlevsel olduğunu belirten Kohnen, yapay zekânın işlerimizi elimizden alıp almayacağı tartışmalarını şöyle yanıtlıyor:
“Bu konuda iki temel yaklaşım var. Bazıları milyonlarca insanın 10-20 yıl içinde işsiz kalacağını düşünüyor. Bazıları da otomasyonun yeni işler yaratıp herkese refah getireceği görüşünde. Hangisinin gerçekleşeceğine dair tahmin yürütmek gerçekten zor. Ama milyonlarca kişinin işinden olacağı tezi için tarihe bakmak yararlı olabilir. 19. Yüzyılda, Sanayi Devrimini takip eden gelişmelere bakacak olursak, kaybolan her işin yerine en az bir yeni işin yaratıldığını ve yaşam standardının yükseldiğini görüyoruz.”
“Makine öğrenimi ezberleri bozuyor”
GPT-3 ve diğer yapay zekâ modelleri bugün hâlâ insan editörlerin yardımına ihtiyaç duyuyor. Ne var ki, teknolojik gelişmelerin bu durumu değiştirebileceğini düşünen araştırmacılar da var. Gazeteciliğin ve yazarlığın tamamen makineleşmesinin mümkün olup olmadığı sorusuna yanıt veren Kohnen, mevcut teknoloji seviyesi bunu mümkün kılmasa da, böyle bir aşamanın imkânsız olmadığı görüşünde:
“İnsanların yeteneklerini fiziksel ve bilişsel olmak üzere iki grup altında tanımlamak mümkün. Tarımın ve sanayinin otomasyonuyla birlikte, makinelerin fiziksel güç gerektiren konularda insanlardan daha iyi olabileceğini gördük. İnsanlar ise bilişsel fonksiyonlarda, yani öğrenme, analiz etme, iletişim kurma ve duyguları anlamak konusunda daha iyiydi. Tabii bu noktada makine öğrenimi ezberleri bozuyor. Bu yüzden bu soruya evet hayır cevabı vermek zor. Gelişmeleri yakından takip etmek zorundayız.”
“Sistemler her geçen gün daha iyiye gidecek”
İnsana özgü olduğunu düşündüğümüz duyguların bile makineler tarafından tanınabilmesinin teoride mümkün olduğunu ekleyen Kohnen, “Fiziksel ve bilişsel yetilerin yanına bir başka faktör daha eklemeliyiz: İnsan beyninin sinir bilimsel algoritması. Makineler beynin biyokimyasal algoritmalarını öğrenebilirse, dünya muazzam bir değişiklik ile karşı karşıya kalacak,” diyor.
Yapay zekânın yakın gelecekte haber odalarını değiştirip değiştirmeyeceğini sorduğum Kohnen “Kişisel fikrim, bu sistemlerin her gün daha iyiye gideceği ve gazetecilerin bunun üstesinden gelmek zorunda kalacağı,” diyor ve ardından gülümseyerek ekliyor:
“Belki benim kuşağımın değil, ama senin kuşağının kesinlikle yapay zekâ ile çalışmak zorunda kalacağını düşünüyorum. Tüm hayatımız ve çalışma biçimimiz değişecek.”
