Yapay zekâ işimizi hızlandırıyor. Peki düşünme yeteneğimizi de geliştiriyor mu?
Harvard Business Review’da Melchior Tamisier-Fayard, Theodoros Evgeniou ve Anne-Laure Fayard tarafından yayımlanan “Design AI Systems That Actually Strengthen Human Reasoning” başlıklı çalışma önemli bir tehlikeye dikkat çekiyor: Yapay zekâ sistemlerini yalnızca daha hızlı yanıt almak için kullandığımızda, zamanla eleştirel düşünme, uzmanlık ve farklı bakış açıları üretme yeteneğimizi zayıflatabiliriz.
Sorun yapay zekâ kullanmak değil. Onu nasıl kullandığımız.
İşte yapay zekânın bizim yerimize düşünmesini değil, bizi daha iyi düşünmeye zorlamasını sağlayacak 10 ilke:
1. Yapay zekâdan cevap değil, soru isteyin.
Sokrates öğrencilerine doğru cevabı vermek yerine sorular sorardı. Yapay zekâyı da böyle kullanabiliriz. “Bana çözümü söyle” yerine “Bu konuda gözden kaçırdığım noktaları bulmak için bana sorular sor” demeyi deneyin. Amaç düşünmeyi devretmek değil, düşünmeyi derinleştirmek.
2. Önce kendiniz düşünün, sonra yapay zekâya sorun.
Bir problemi doğrudan yapay zekâya vermeden önce kendi çözümünüzü oluşturun. Bazı kurumların denediği “AI-free strategy sessions” yaklaşımı tam olarak bunu yapıyor. İnsanlar önce kendi deneyimleri ve yargılarıyla düşünüyor, ardından yapay zekânın ürettikleriyle karşılaştırıyor.
3. Yapay zekâsız çalışma alanları yaratın.
Her işte yapay zekâ kullanmak zorunda değilsiniz. Geçmişte şirketlerin “e-postasız günler” uygulaması gibi, belirli zamanları yapay zekâsız çalışmaya ayırmak mümkün. Özellikle fikir üretme, strateji ve problem tanımlama aşamalarında bunun değeri yüksek olabilir.
4. Yapay zekâya katılmadığınız noktaları sordurun.
“Bu fikri geliştir” yerine “Bu fikrin neden yanlış olabileceğini göster” deyin. Araştırmalar, yapay zekânın insanları mevcut fikirlerini geliştirmeye yönlendirmek yerine onları sorgulamaya zorladığında daha çeşitli ve yenilikçi sonuçlar ortaya çıkabildiğini gösteriyor.
5. İnsan ve yapay zekâyı aynı problem üzerinde ayrı ayrı çalıştırın.
Önce insan ekibi, diğer tarafta yapay zekâ aynı problemi birbirinden bağımsız çözsün. Sonra sonuçları karşılaştırın. Böylece yapay zekâ insan düşüncesini başlangıçta yönlendiremez. Yapay zekâ çok daha geniş bir olasılık alanını tararken insanlar bağlam, tutarlılık ve anlam konusunda daha güçlü sonuçlar üretebilir.
6. Uzmanlığı yapay zekâya teslim etmeyin.
Bir sistemin baro sınavını geçebilmesi onu avukat yapmaz. Veriye erişmek ile o verinin içinde oluştuğu dünyayı anlamak aynı şey değildir. Deneyim, sezgi ve alan bilgisi özellikle yapay zekâ çıktılarının doğrulanmasında daha da değerli hale geliyor.
7. Genç çalışanların işi öğrenmesine izin verin.
Giriş seviyesindeki işleri yapay zekâya devrederek maliyet düşürmek kısa vadede cazip görünebilir. Ancak bugünün junior çalışanları yarının deneyimli yöneticileri olacak. İnsanlar temel işi hiç yapmadan yükselirse, birkaç yıl sonra yapay zekânın yaptığı hatayı anlayabilecek uzmanları bulmak zorlaşabilir.
8. Yapay zekânın ilk cevabına takılıp kalmayın.
Büyük dil modellerinin ürettikleri fikirleri birbirine benzetme ve ortalamaya yaklaştırma eğilimi bulunuyor. Bu durum kurumlarda bir çeşit düşünce monokültürü yaratabilir. “Beş fikir üret” demek yerine birbirine karşı çıkan görüşler, sıra dışı ihtimaller ve azınlık görüşleri istemek daha yararlı olabilir.
9. Chatbot arayüzünün yapay zekânın doğal biçimi olduğunu düşünmeyin.
Soru sorup uzun bir metin cevabı almak her problem için doğru arayüz değil. Yapay zekâ sistemleri ham veriyi, karşıt kanıtları, alternatif hipotezleri ve akıl yürütmenin aşamalarını birlikte gösterebilir. Google’ın matematikçiler için geliştirdiği AI Co-Scientist/Co-Mathematician türü yaklaşımlar, yapay zekânın yalnızca “soru-cevap kutusu” olmak zorunda olmadığını gösteriyor.
10. Yapay zekâyı sürtünmesiz değil, gerektiğinde sürtünmeli tasarlayın.
Teknoloji dünyasında yıllardır hedef kullanıcının önündeki bütün sürtünmeyi kaldırmaktı. Düşünme söz konusu olduğunda biraz sürtünme yararlı olabilir. Sistem hemen cevap vermek yerine kullanıcıdan önce kendi bağlamını, varsayımlarını veya çözümünü girmesini isteyebilir. Karşıt kanıtlar gösterebilir. Kullanıcıyı seçim yapmaya zorlayabilir.
Buradaki temel mesele yapay zekânın ne kadar zeki olduğu değil. Onu kullanan insanın zaman içinde daha mı iyi, yoksa daha mı kötü düşündüğü.
En iyi yapay zekâ sistemi bize sürekli doğru cevap veren sistem olmayabilir. Bazen en değerlisi, cevabı vermeden önce bizi doğru soruyu düşünmeye zorlayan sistemdir.
