Bir sonraki küresel krizin ne zaman patlak vereceğini tahmin edebilir miyiz?
Büyük bir kargaşa dönemine yol açabilecek olayları önceden tespit etmek, bilindiği üzere oldukça zordur. Yapay zeka, ihtiyacımız olan kristal küre olabilir mi?
Dört yüz yıl önce, bugünkü Çek Cumhuriyeti topraklarında, düşmanını pencereden aşağı atmak, siyasi bir mesaj vermek için dramatik bir yöntemdi. 23 Mayıs 1618’de, Prag Kalesi’nin şansölyelik binasında, bir grup Protestan soylular, iki Katolik kraliyet valisini haklarını hiçe saymakla suçladı. Ateşli çatışma, Katolik valilerin ve sekreterlerinin üçüncü kattaki pencereden dışarı atılmasıyla doruğa ulaştı.
Katoliklerin inancına göre, meleklerin uzattığı kollar sayesinde bu üç adam pencereden atılma olayından sağ kurtuldu. Olayların Protestan versiyonuna göre ise, düşüşlerini durduran şey, pek de göz alıcı olmayan bir gübre yığınıydı.
Bu kavga, ortaçağ Avrupa'sında bu iki Hıristiyan grubu arasında yüzyıllardır süren kanlı düşmanlığın sadece bir dipnotu olarak kalmalıydı. Ancak çok daha büyük sonuçlar doğuracaktı.
Olay, Protestanların önderlik ettiği Bohemya isyanını tetikledi ve bu isyan, Avrupa tarihinin en yıkıcı savaşlarından biri olan Otuz Yıl Savaşları'na dönüştü. Yorgunluk verici otuz yıllık çatışma, bir düzineden fazla ülkeyi içine çekti ve ardından gelen yaygın yıkım, kıtlık ve salgın hastalıklar sonucunda milyonlarca insanın hayatına mal oldu.
Bu, tarih boyunca beklenmedik şekilde geniş kapsamlı sonuçlar doğuran olayların sayısız örneğinden biridir.
Tarih bu tür örneklerle doludur: Bir basın toplantısında yanlış bir ifade kullanan ve binlerce kişinin Berlin Duvarı’na akın etmesine neden olarak Soğuk Savaş’ın sonunu hızlandıran Doğu Alman yetkili; Saraybosna’da yanlış bir dönüş yaparak suikastçının yoluna çıkan ve Birinci Dünya Savaşı’nı tetikleyen barut fıçısını ateşleyen Arşidük Franz Ferdinand’ın şoförü. Tartısı polis tarafından el konulduktan sonra kendini ateşe veren Tunuslu meyve satıcısı, altı ülkeyi saran ve dört devlet liderini deviren Arap Baharı ayaklanmalarını tetiklemiştir.
Geriye dönüp bakıldığında, uyarı işaretleri ortadaydı. Bir dizi faktör, felaket niteliğinde bir olayın kıvılcımını oluşturabilir. Zorluk, hangi kıvılcımın tutuşacağını önceden bilmektir.
Ancak, dünyadaki büyük olayların nasıl ve ne zaman gerçekleşeceğini tahmin etmek, araştırmacıların bir gün gelişmiş yapay zeka modellerinin başarabileceğini umdukları bir şeydir. Yeterli veri ile, görünüşte önemsiz olayların yarattığı dalgalanmaların, finansal piyasaları sarsabilecek, devrimleri tetikleyebilecek veya savaşa yol açabilecek dev dalgalara nasıl dönüştüğünü haritalandırmanın mümkün olacağına inanıyorlar. Zaten yapay zeka teknolojisi, neler olabileceğine dair ipuçları veriyor.
Geçmişi kullanarak gelecekteki krizleri tahmin etmek
Geçmişten çıkarılan kalıplara dayanarak geleceği tahmin etme fikri hiç de yeni değil. 20. yüzyılın ilk yarısında, Rus asıllı Amerikalı sosyolog Pitirim Sorokin, geçmişteki imparatorlukların neden çöktüğünü açıklamak için veri odaklı bir yaklaşımın öncülüğünü yaptı. Bunu yapmak için, siyasi suikastlar veya ayaklanmalar gibi “mikro olaylar” ile iç savaşlar ve devrimler gibi “makro olaylar” hakkında veri toplayarak, çağlar boyunca toplumsal istikrarsızlığı nicelemeye çalıştı.
Antik Roma örneğinde, elindeki verileri kullanarak imparatorluğun çöküşüne neden olduğunu düşündüğü şeyleri ortaya koydu: çöküşe ve “aşırı olgunlaşmaya” yol açan aşırı maddiyatçılık ve hedonizm.
Günümüzde, karmaşıklık bilimci Peter Turchin, Birleşik Krallık’taki Oxford Üniversitesi Dünya Tarihi Laboratuvarı’nda Sorokin’in çalışmalarının ruhunu yaşatmaktadır. On yılı aşkın bir süredir Turchin ve araştırma ekibi, geçmişi açıklamak ve geleceği öngörmek amacıyla Paleolitik döneme kadar uzanan toplumlardan 80.000 adet nitel ve nicel veri toplamıştır.
“Kriz anlarını arıyoruz,” diyor projede çalışan araştırmacı Samantha Holder. Bronz Çağı'nın sonlarındaki çöküşten Habsburg İspanyol İmparatorluğu'nun dağılmasına kadar, krizlere coğrafi kapsamlarını ve şiddetlerini yansıtacak şekilde bir puan veriliyor. Bu veriler, öngörücü hesaplama modelleri yardımıyla kalıplar açısından analiz ediliyor – bu süreçte şu anda yapay zeka kullanılmıyor, ancak yakında kullanılabilir.
Turchin'in ekibi, veri tabanını kullanarak kriz anlarının neden ortaya çıktığına dair hipotezler öne sürdü. Ekip, devrimlerin genellikle nüfusun bir kısmının yoksullaşması ve sınırlı sayıda yönetici pozisyonu için rekabet eden elitlerin sayısının artması gibi faktörlerin bir araya gelmesinden kaynaklandığını tespit etti. Holder, “Bu olaylar aynı anda gerçekleşirse ve devlet mali bir krizle karşı karşıya kalırsa, devrim ve iç savaşların çıkma olasılığı artar” diyor. Holder, Fransız Devrimi'ni açıklayıcı bir örnek olarak gösteriyor.
Turchin, 2010 yılında bu yöntemleri kullanarak 2020 yılının özellikle kaotik geçeceğini öngörmüştü. O, iktidar için rekabet eden çok sayıda elit, düşen yaşam standartları ve zayıf bir mali durumdan oluşan bir “karanlık üçlü”nün yoğun bir siyasi istikrarsızlık dönemine yol açacağı konusunda uyarıda bulunmuştu. Dünya ekonomisinde şok dalgaları yaratan küresel bir salgın ve yoğun bir siyasi kargaşa döneminin ardından, Turchin'in öngörüsü doğru çıktı.
Şu anda ekip, geniş tarihsel veri setlerinin toplanması ve sınıflandırılmasında yardımcı olması için yapay zeka kullanıyor. Ancak gelecekte yapay zekayı tahmin tarafında da kullanmayı umuyorlar. Turchin ile birlikte çalışan araştırma asistanı Jakob Zsambok, “Makine öğrenimi algoritmaları... yaptığımız matematiksel modellemeyi geliştirebilir,” diyor. “Bu yönde araştırmalar yapıyoruz.”
Merhum antropolog David Graeber de dahil olmak üzere birçok eleştirmen, tarihi kullanarak geleceği tahmin edebileceğimiz fikrine şüpheyle yaklaşmaktadır. Ayrıca, kargaşa dönemlerini tetikleyebilen rastgele ve tek seferlik “Kara Kuğu” olayları, doğaları gereği tahmin edilemez niteliktedir. Ancak çoğu durumda, bu tetikleyicilerin öncesinde bazı uyarı işaretleri görülür.
Kaosu modellemek
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, hükümetler ve ordu, şu ana kadar bu alana en fazla ilgi gösteren iki aktördür.
2020 yılında, gizli bir ABD istihbarat projesi, Afganistan'daki Taliban saldırılarını tahmin etmek için Raven Sentry adlı bir yapay zeka kullandı. ABD Ordusu Savaş Koleji dergisinde yayınlanan bir makaleye göre, bu yapay zeka aracına bölgedeki geçmişteki şiddet olaylarına ilişkin verilerle birlikte hava durumu verileri, sosyal medya paylaşımları, haber raporları ve ticari uydu görüntüleri gibi gerçek zamanlı istihbarat verileri girildi. Modelin, insan analistlerle kabaca karşılaştırılabilir düzeyde, “ancak çok daha yüksek bir hızda” %70 doğruluk oranına ulaştığı bildirildi.
Bu çalışmaya dahil olan savunma müteahhitlerinden biri olan Rhombus Power, uydu görüntüleri, füze üslerindeki hareketler ve yerel ticari işlemler dahil olmak üzere açık kaynak verileri analiz ederek Rusya'nın Ukrayna'yı işgalini tahmin etmek için üretken yapay zeka kullandığını iddia ediyor. Ancak bu tahminler önceden kamuoyuna açıklanmadığı için şirketin iddialarını doğrulamak mümkün olmadı.
Diğer araştırmacılar da, bazı durumlarda yalnızca iklim verilerini kullanarak gıda krizlerini tahmin etmeyi amaçlayan sinir ağları geliştiriyor. Ancak bazı araştırmacılar, bu tür tahminlerde yapay zekanın güvenilirliği konusunda şüpheci kalıyor.
Örneğin, Birleşik Krallık'taki Alan Turing Yapay Zeka Enstitüsü, yapay zeka destekli tahmin teknolojisinin olgunluk düzeyini değerlendirdi. Sonuçları ne mi? Genel olarak, muhtemelen henüz o noktaya gelinmedi.
“Böyle bir şey oluşturmanın zorluklarından biri, gelecekteki çatışmaları tahmin etmek için doğru yapay zeka eğitim verilerini elde etmenin kolay olmamasıdır,” diyor Turing Enstitüsü'nde ulusal güvenlik konusunda uzmanlaşmış ve analizi gerçekleştiren kıdemli araştırma görevlisi Anna Knack. “Sorun şu ki, Arap Baharı, 11 Eylül, İran veya Keşmir gibi olayları düşündüğümüzde, tüm bu bilgiler istihbarat camiasının dört bir yanındaki dağınık yerlerde bulunuyor.”
“Bazı devlet liderlerimizin şu anki düşüncelerini bile tahmin etmek gerçekten zor,” diye devam ediyor Knack. Raporunda, şu anda yapay zekanın yardımcı olabileceği en umut verici iki yolun, çatışma riski göstergelerini daha doğru bir şekilde takip etmek ve bir şok yaşandıktan hemen sonra olası sonuçları belirlemek olduğu sonucuna varıyor.
ABD'de tahminler yapan bir araştırma ve politika düşünce kuruluşu olan The New Lines Institute'un kıdemli direktörü Eugene Chausovsky, bir felaketin ne zaman vuracağını bilmek kadar, potansiyel dalga etkilerini anlamanın da neredeyse aynı derecede yararlı olduğunu söylüyor. “Bu kriz sadece jeopolitik olarak değil, ekonomik olarak da nereleri etkileyebilir?”
Geçtiğimiz yıl boyunca Chausovsky ve ekibi, şu anda yaşadığımız Hürmüz Boğazı krizinin çeşitli senaryolarını simüle etti. Yapay zeka girişimi Mantis Analytics ile işbirliği içinde, yapay zekayı analizlerini güçlendirmek için kullandılar ve enerji piyasaları, yarı iletkenler ve tarım üzerindeki dolaylı etkileri değerlendirdiler.
Chausovsky, “AI araçları, üzerinde çalıştığımız veri akışlarını büyük ölçüde genişletmemizi sağladı” diyor – açık kaynak izlemeden küresel haberlere, “ticaretten enerjiye ve kritik minerallere kadar her şeyi kapsayan istatistiksel veritabanlarına” kadar. Bu, yürüttükleri simülasyonların doğruluğunu artırmaya yardımcı oluyor.
Ayrıca, insan uzmanlarla birlikte AI'nın da çatışma simülasyonlarına katılması konusunda deneyler yaptılar; botlar sırayla devlet liderlerini canlandırdı. Şu anda, “İnsan düzeyinde olabilecek bazı nüansları ve karmaşıklığı kaybediyorsunuz,” diyor Chausovsky. İlginç bir şekilde, AI insan oyunculardan daha muhafazakar olma eğilimindedir; örneğin, durumu tırmandıracak eylemlerden kaçınır.
Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı, büyük felaketlerin ve olayların etkisini değerlendirmek için halihazırda yapay zeka kullanıyor. 2023'te Afganistan'ın Herat kentinde meydana gelen depremin ardından, yapay zeka destekli Hızlı Dijital Değerlendirme aracını kullanarak belirli bir konumda ne kadar hasar ve enkaz olabileceğini tahmin etti ve bu sayede kurtarma çalışmalarını daha hassas bir şekilde yürütebildi.
BM ayrıca, “proaktif kriz yönetimi” olarak adlandırdığı yaklaşımın bir parçası olarak yapay zeka erken uyarı sistemlerine yatırım yapıyor. Kriz Riski Gösterge Paneli'nde geçmiş verileri ve neredeyse gerçek zamanlı verileri birleştirerek, durum tırmanmadan önce potansiyel şiddet odaklarını tespit ediyor. Örneğin Sri Lanka'da nefret söylemlerini ve makroekonomik verileri izlerken, başka yerlerde nüfus yerinden edilme veya göç durumlarını inceleyebiliyor.
Bir sonraki finansal çöküş
Finansal düzenleyiciler de yapay zekanın potansiyel sorunlara karşı kendilerine bir avantaj sağlayacağını umuyor. Stanford Üniversitesi'nde finans alanında yardımcı doçent olan Antonio Coppola, “finansal sistem genelinde kimin neye sahip olduğuna dair inanılmaz derecede ayrıntılı, esasen gerçek zamanlı verilere” erişimleri olduğunu söylüyor. Bu, derin öğrenme gibi yapay zeka teknikleriyle birleştirildiğinde, finansal piyasaların nasıl düzenlenebileceği konusunda daha iyi bilgi sağlamak için kullanılabilir.
Finansal düzenleyicilerin görevlerinden biri, finansal krizleri önlemek veya etkilerini hafifletmek için politika müdahalelerini değerlendirmektir. Coppola'nın mevcut çalışması, krizleri tahmin etmekten ziyade, “bu büyük stres dalgası geldiğinde sorunlar nerede ortaya çıkacak? Tam olarak kimler zor durumda kalacak?” sorularına odaklanmaktadır.
Yakın zamanda yayınlanan bir kavram kanıtı makalesinde Coppola, gölge bankacılık sistemindeki yaklaşık 40 trilyon dolarlık (30 trilyon sterlin) serveti kapsayan finansal portföylerden oluşan büyük ölçekli bir veri seti üzerinde eğitilmiş bir model oluşturdu. Gölge bankalar, ticari bankalara benzer hizmetler sunar ancak normal finansal düzenlemelerin dışında yer alır ve önemli miktarda finansal risk barındırır. Örneğin, gölge bankacılık sistemi, Covid-19 salgını sırasında likidite krizine katkıda bulunmuştu.
Coppola, AI modelini 2019'a kadar olan 20 yıllık verilerle eğiterek, 2020'de hangi piyasalarda en büyük finansal varlık satışının yaşandığını ve hangi yatırımcıların piyasa düşüşüne en fazla katkıda bulunduğunu doğru bir şekilde tahmin edebildiğini buldu.
Coppola'ya göre, sonuçlar ekonomi teorisine dayanan geleneksel yöntemlerden 10 kat daha iyi çıktı. Ancak Coppola, yapay zekanın geleneksel ekonomik modellemenin yerini almaması gerektiğini hemen ekliyor. Aksine, onu tamamlayıcı bir rol oynayabilir.
Coppola, bir sonraki adımda bu yapay zeka modellerinin doğruluğunu artırmak için haber başlıkları gibi yapılandırılmamış verileri nasıl dahil edebileceğini araştırıyor.
Diğer araştırmacılar, yapay zekanın finansal krizleri tahmin etmek için nasıl kullanılabileceğini şimdiden inceliyor, ancak bu alan henüz emekleme aşamasında.
Yapay zeka krizleri doğru bir şekilde tahmin edebilmeye başlaması için birkaç deneme gerekse de, katılımcıların spordan siyasete kadar çeşitli küresel olayların gerçekleşme olasılığı üzerine bahis oynadıkları, risk düzeyi daha düşük olan tahmin turnuvalarında şimdiden başarılar elde ediyor. Yapay zeka girişimleri sıralamalarda yavaş yavaş yükseliyor olsa da, şimdilik ilk sıralarda hâlâ insanlar yer alıyor.
Ancak yapay zekanın kendisinin bir sonraki küresel krizi tetikleme olasılığı da var. Birçok ekonomist, patlaması halinde finans piyasaları için yıkıcı sonuçlar doğurabilecek bir yapay zeka balonunun oluşacağını öngörürken, teknoloji sektörünün önde gelen isimleri ise bu teknolojinin yol açabileceği daha geniş çaplı toplumsal sarsıntılara karşı uyarıda bulunuyor.
Bunu göz önünde bulundurarak, yapay zeka sohbet robotları ChatGPT, Gemini ve Claude’a, yapay zekanın kendisinin gelecekte küresel bir krize yol açma olasılığını sordum. (2024 yılında yapılan bir araştırma, yanlış bilgileri uydurma eğilimlerine rağmen, birden fazla yapay zeka sohbet robotunun tahminlerinin birleştirilmesinin, insan tahmincilerle eşdeğer bir doğruluk düzeyine ulaşabileceğini ortaya koydu.)
Sorularıma yanıt olarak, Claude belirli bir rakam vermekten kaçınırken, Gemini bu olasılığı “50/50” olarak değerlendirdi.
Ancak ChatGPT, AI'nın “bu yüzyılın bir noktasında ciddi bir küresel krize katkıda bulunma” olasılığını “yaklaşık %20-40” olarak belirledi. Varoluşsal bir kriz olasılığını ise %5'in altında gösterdi.
Görünüşe göre şimdilik bekleyip göreceğiz.
