Yapay zekâ, yoksul dünyayı zenginleştirebilir mi?

Elly Ntonde, Uganda’nın Budondo köyünde kimya sınavına hazırlanıyordu. Köyde asfalt yol, akan su yoktu; elektrik de sık sık kesiliyordu.
Yine de 18 yaşındaki Elly, metallerin asitle nasıl tepkimeye girdiğini anlamakta zorlandığında, dünyanın en gelişmiş öğretmeni yalnızca birkaç dokunuş uzağındaydı.
Bir dükkâna gidip 100 MB’lık internet paketi aldı ve telefonuna yükledi.
Birkaç saniye içinde ChatGPT, soruların cevabını ona açıkladı.

Bay Ntonde’nin yaşadığı deneyim, yapay zekânın sunduğu potansiyelin özünü yansıtıyor. ChatGPT’nin piyasaya çıkmasının üzerinden henüz üç yıl bile geçmeden, dünyadaki yetişkinlerin yedide birine denk gelen yaklaşık 800 milyon insan her hafta bu aracı kullanıyor.
Kullanıcıların çoğu, nüfusunun genç ve teknolojiye yatkın olduğu gelişmekte olan ülkelerde yaşıyor.
Amerika’dan sonra en büyük pazarlar Hindistan ve Brezilya.
Birleşmiş Milletler’in yaptığı ankete göre, insani gelişmişlik düzeyi düşük olan ülkelerde yapay zekâya duyulan güven daha yüksek.
Tüketici araştırma şirketi GWI’ye göre de, Gana ve Nijerya halkı en istekli kullanıcılar arasında.

Peki yapay zekâ bilgiyi demokratikleştirebilir mi — yani herkesin cebine bir öğretmen, doktor veya danışman yerleştirebilir mi?
İlk araştırmalar bu umudu destekliyor.
Nairobi’de OpenAI ile Penda Health adlı bir birinci basamak sağlık zinciri, doktorlara muayene sırasında yardımcı olan bir aracı test etti.
15 klinikte yapılan ve yaklaşık 40.000 hasta ziyaretini kapsayan rastgele denemede, bu asistanı kullanan doktorlar teşhis hatalarını %16, tedavi hatalarını %13 azalttı.
Nijerya’da ise Microsoft Copilot ile yürütülen altı haftalık bir okul sonrası programda, öğrenciler haftada iki kez sohbet robotuyla etkileşime girdi; bu sayede İngilizce puanları, neredeyse iki yıllık fazladan eğitim almış gibi arttı.

Umut şu: tıpkı cep telefonlarının yaptığı gibi, yapay zekâ da eski darboğazları aşabilir.
1990’larda çoğu Afrika ülkesinde 100 kişiye bir telefon hattından az düşüyordu.
Ancak sabit hat aşamasını atlayıp doğrudan cep telefonlarına geçerek, iki on yıl içinde neredeyse herkesin telefona erişimi sağlandı.
Yapay zekâ da ucuz akıllı telefonlar ve yerel modeller aracılığıyla yayılabilir.
Bunun olabilmesi için üç engelin aşılması gerekiyor: bağlantı, kullanıcı becerileri ve kurumsal kapasite.

İlk olarak bağlantıdan başlayalım.
Yapay zekâ internet erişimi gerektiriyor.
2024 itibarıyla zengin ülkelerde her on kişiden dokuzu çevrimiçiyken, yoksul ülkelerde bu oran sadece dört kişiden biri.
Afrikalıların yaklaşık %85’i mobil geniş bant sinyali menzilinde yaşıyor, ancak veri paketleri hâlâ çok pahalı.
Üstelik kontörlü sistemlerde bile bu maliyet caydırıcı düzeyde.

İyi haber şu: kullanıcı açısından yapay zekâ nispeten ucuz.
Resimler ve reklamlarla dolu bir arama sonuç sayfası, metin tabanlı bir yapay zekâ sorgusundan 3.000 kat daha fazla veri kullanıyor.
Çıkarım maliyetlerinin düşmesi sayesinde, 2024’e gelindiğinde ChatGPT’ye bir komut göndermek, arama sonuçlarını yüklemekten %90 daha ucuz hale gelmişti.
Bu da bilgiye erişimi daha uygun maliyetli kılabilir.
Yine de kullanıcıların çevrimiçinde olması gerekiyor; SMS üzerinden yapay zekâ hizmeti sunma girişimleri hala aşırı pahalı, çünkü mobil operatörler büyük kâr marjları uyguluyor.
Veri fiyatları düşmeden ve bağlantı genişlemeden, yapay zekâ devrimi en yoksulları geride bırakma riski taşıyor.

Bağlantısı olanların bile çoğu, yapay zekâyı verimli kullanmak için gerekli becerilerden yoksun.
Dünya Bankası’na göre, düşük ve orta gelirli ülkelerdeki 10 yaşındaki çocukların %70’i basit bir metni okuyamıyor.
Yeni kullanıcılar için bir sohbet robotunu açmak, komut yazmak veya yanıtını yorumlamak göz korkutucu olabilir.
Bu araçlardan gerçek fayda sağlamak için ne sorulacağını bilmek de gerekir.
Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley’den Nicholas Otis ve çalışma arkadaşları, güçlü girişimcilerin yapay zekâ asistanı sayesinde %15’ten fazla kâr artışı elde ettiğini, ancak zayıf girişimcilerin genel tavsiyelere uyarak kâr kaybı yaşadığını buldu.
Budondo’da Bay Ntonde benzer bir ayrım gözlemliyor: gençlerin yaklaşık yarısı temel akıllı telefonlara sahip ve yapay zekâyı deniyor, ama çoğu bunu ders çalışmak ya da çalışmak yerine eğlence için — örneğin kendilerinin Ghibli tarzı portrelerini oluşturup sosyal medyada paylaşmak için — kullanıyor.

Dil sorunu bu tabloyu daha da derinleştiriyor.
Çoğu yapay zekâ sistemi esas olarak İngilizce ve diğer zengin ülke dillerinde eğitiliyor; Afrika dillerinin yüzlercesi neredeyse hiç temsil edilmiyor.
Sonuç: yapay zekânın “ne söyleyebildiği” ile insanların “ne anlayabildiği” arasında derin bir uçurum.
Ancak bu farkı kapatmaya çalışan küçük ama büyüyen bir araştırmacı topluluğu var.
Masakhane, Ghana NLP ve Kencorpus gibi topluluk temelli projeler, Afrika dilleri için açık veri setleri oluşturuyor.
Açık kaynaklı ve ses tabanlı araçlar da bu çabalara eklenerek, insanların kendi dillerinde makinelerle konuşabileceği bir geleceğe işaret ediyor.

Ama en yüksek engel teknolojiye erişim değil.
Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab’den Iqbal Dhaliwal, başarısızlığa uğrayan “mucize teknolojiler”in çoğunun, mevcut kurumlarla bütünleşmediği için işe yaramadığını hatırlatıyor.
Bir zamanlar eğitimde devrim yaratacağı düşünülen çevrim içi açık dersler (MOOC), okulların dışında kaldığı için yoksul ülkelerde öğrenme başarısını artırmadı — içerik vardı ama öğretmen ya da sınav yoktu.
Yapay zekâ da benzer bir yola sapabilir.
Columbia Üniversitesi’nden Taha Barwahwala ve ekibi, Hindistan’daki bir eyalette sahte şirketleri tespit etmek için kullanılan bir model üzerinde çalıştı.
Algoritma binlerce hayali şirketi doğru biçimde işaretledi, ancak bürokratlar bulgulara göre harekete geçme motivasyonuna sahip olmadıkları için uygulamada hiçbir şey değişmedi.

Sonuçta, yapay zekânın başarısı yalnızca bireysel hizmetleri geliştirmesine değil, tüm ekonomilerde verimliliği artırabilmesine bağlı.
Londra Ekonomi Okulu’ndan Lant Pritchett, hiçbir ülkenin önce zenginleşmeden kitle eğitimi veya iyi sağlık sistemine ulaşamadığını hatırlatıyor.
Kalıcı beşerî sermaye kazanımlarının temelinde genel ekonomik büyüme ve artan işgücü verimliliği yatıyor.

Ve teknolojiler yalnızca şirketler onları üretim süreçlerine entegre ederse verimliliği artırabilir.
Fabrikalar gaz lambaları yerine ampul taktığında çok az şey değişmişti; ancak üretimi elektrikli makineler etrafında yeniden tasarladıklarında, üretim patladı.
Dartmouth College’dan Diego Comin ve Martí Mestieri, son iki yüzyılda 25 “genel amaçlı teknolojiyi” inceledi.
Yeni teknolojilerin — kişisel bilgisayarlar ve internet gibi — yoksul ülkelere daha hızlı ulaştığını, ancak kullanımlarının yüzeysel kaldığını buldular.
Yapay zekâ benimsemesi muhtemelen bundan da zor olacak.
Zengin ülkelerde bile firmalar zorlanıyor: ABD’deki şirketlerin yalnızca %10’u bu teknolojiyi üretim süreçlerinde kullanıyor.
Yoksul ekonomiler için bu zorluk çok daha dik bir yokuş anlamına geliyor.