Teknoloji

Çok boyutlu kamusal dertlere teknolojik çözüm

Çok boyutlu kamusal dertlere teknolojik çözüm

Belki sizin de kulağınıza gelmiştir; Mart başından bu yana internet alışveriş tercihlerimiz öylesine beklenmedik bir çizgide gelişti ki, yapay zekâ temelli öngörü sistemleri biraz allak bullak oldu. Öyle ya, bugüne dek normal bir zamanda Amazon’da en çok satışı gerçekleştirilen ürünler telefon kılıfı, şarj aletleri ve Lego oyuncakları olurken, son aylarda listelerin üst sıralarını işgal eden yeni arzu nesneleri tuvalet kağıdı, yüz maskesi, el dezenfektanı ve Lysol sprey gibi ürünler haline geldi.

Makine öğrenmesi modelleri değişime ayak uyduracak şekilde tasarlanıyor ancak bu hali hazırda kırılgan olmadıkları anlamına gelmiyor. Eğitildikleri veri setleriyle girdi olarak kabul ettikleri veri setleri arasında son aylarda yaşananlar kadar radikal farklılıklar olduğunda çıldırmaları doğal. Online haritalandırma şirketi Pactera Edge’in global başkan yardımcısı Rajeev Sharma, yapay zekâ sistemlerinin yaşayan, nefes alan motorlar olduğunu belirtiyor ve bir kez ayarlamaları yapıldıktan sonra kendi hallerine bırakılıp iyi bir performans göstermelerini beklemenin hatalı olduğuna işaret ediyor. MIT Technology Review’da yayınlanan yazısında, bu pandemiden yapay zekâ teknolojilerinin daha etkili çalışabilmesi için çıkarılacak bazı dersler olduğunun altını çiziyor ve bir de yol haritası çiziyor Sharma: “Mevcut kriz, yapay zekâ teknolojilerinin veri eğitimini ‘güvenli’ kötü senaryolarla beslediğimizde işlerin sarpa sarabileceğini gösterdi. Bu sistemleri yalnızca son yıllara yönelik iniş-çıkış vakalarıyla eğitmemeliyiz. 1930’ların Büyük Depresyon’u, 1987’de borsanın yere çakıldığı Kara Cuma’yı takip eden günler ve 2007-2008 finans krizi gibi ‘anormal’ dönemlerin davranış eğilimleri de eğitim rejiminin bir parçası olmalı.”

Sürdürülebilir kalkınmayı ateşlemek

Sharma’nın önerileri e-ticaretin kârlılık makinesini ayakta tutmak için muhtemelen akılda tutulacak ve pek çok şirketin gündeminde kendine yer bulacak. Toplumsal alan ve kamu işlerine gelince…
Ekonomik kalkınma başta olmak üzere geleceğe yönelik toplumsal karara, olumlu ve olumsuz mümkün olduğunca çok senaryonun dikkate alınarak tasarlandığı yapay zekâ setlerinin eşlik edeceği günler gelmiş olabilir. Birleşmiş Milletler ilk harekete geçen kuruluşlardan biri… Kuruluş, dünyanın yeni açılan yaralarını tedavi etmeye biraz daha hızlı ve etkin olacağı düşünülen teknolojik yöntemlerle hazırlanacak gibi duruyor.

Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (UNDP) yakın zamanda İngiltere’den Alan Turing Institute ve Meksika’dan Center for Research and Teaching in Economics ile yaptığı işbirliği kapsamında, sürdürülebilir kalkınmaya -çoğu zaman yetersiz kalan- geleneksel ekonomi ve istatistiksel analiz yöntemlerindense veri bilimi ve yapay zekâyla yaklaşmaya karar verdiğini açıkladı. 2015 yılında hayata geçirilen 17 Sürdürülebilir Kalkınma Hedefinin (SDG), birbiriyle sıkı sıkıya bağlı olan 231 farklı kalkınma göstergesiyle ölçümlendiği düşünülürse, kaynakların doğru kullanımı için yapay zekânın kompleks sistemleri anlaşılır kılan yapısından faydalanmak pek de hatalı bir karar olmasa gerek. Bu kararın ardında kalkınma göstergesi olarak on yıllar boyunca kullanılmış tek boyutlu gayri safi yurtiçi hasıla kavramına yönelik artan eleştiriler de bulunuyor. Sürdürülebilir kalkınma hedefleri ve beraberinde gelen yüzlerce yeni göstergeyse bu resme birçok yeni boyut ekliyor. Örneğin, endüstriyelleşme yönünde yapılan yatırımlar çevre için olumsuz sonuçlar doğururken, bu endüstriyelleşme yatırımlarını kamu ulaşımına yönlendirmek eğitim çağındaki çocukların okullara erişimini kolaylaştırabilir ki aynı kaynak yatırımı uzun vadede toplumsal cinsiyet eşitsizliklerinin iyileştirilmesi gibi bir fayda da yaratabilir. Böylesine kompleks senaryoları etkili bir şekilde modellemek ve hükümetlerin 2030 yılına dek SDG’leri tutturabilmeleri yönünde işlerini kolaylaştıracak politik-ekonomi güzergahlarını belirleyebilmeleri için teknolojiden destek alma zamanları gelmişti belki de. Bu teknolojik modelleme projesinin adını da Policy Priority Inference (PPI) olarak belirledi Birleşmiş Milletler.

Doğru kararlar ve şeffaflık

PPI davranışsal modellemeyi; kamu çalışanlarının öğrenme süreçleri, koordinasyon problemleri, yetersiz bilgi ve kusurlu monitörleme mekanizmalarını dikkate alarak inşa ediyor. Yani, ekonomik teori, davranışsal ekonomi, network bilimi ve ajan tabanlı modellemenin özel bir bileşimini sunuyor. Modeli besleyen verilerse, spesifik bir ülkenin sürdülebilirlik göstergelerinin yıllar içinde nasıl dönüştüğü, bu dönüşüme hükümetlerin ne tür politikalarla karşılık verdiği, kamunun fazla harcamalarının hangi tekniklerle takip edildiği ve bir ülkenin hukuk yapısının niteliğinden oluşuyor. Bu veriler de modelin, ülkelerin SDG’lere erişebilmeye yönelik kaynak aktarımında geçmişte yapılan hatalardan çıkarım yapabilmesine ve yüzlerce farklı göstergenin birbirini destekleyecek yeni bir senaryoda buluşturabilmesini sağlıyor.

Yeni modelin kurduğu hayali evrene gelince… Araştırmacılar, “Hükümet” olarak adlandırdıkları bir failin başrolde olduğu bir simülasyon yaratıyorlar. Hükümet, kamu harcamalarının nerelere aktarılacağına yönelik kararlar alıyor. Simülasyonda bir de her biri farklı bir kalkınma göstergesinden sorumlu “Bürokratlar” yer alıyor. Bürokratlar kendi bütçelerin bir kısmını, mesul oldukları kalkınma alanını geliştirmek için harcıyorlar. Bütçenin geri kalanı ise yanlış kararlar, yozlaşma ya da işlevsizleşmiş bürokratik mekanizmalar nedeniyle israf olabiliyor. Bu noktada da PPI, kamu çalışanlarına daha etkili kararlar alabilmeleri ve önceliklerini belirlemeleri için öneriler sunuyor.

İşe yarayacak mı?

Kimi uzmanlar PPI’nın farklı politika seçimlerinin olası sonuçlarının tahlil edilebilmesini kolaylaştırmakla birlikte birtakım sınırları olduğunu belirtiyorlar. Nihayetinde bu modeller her hâlükârda gerçekliğin sadeleştirilmiş bir versiyonunu sunuyorlar. Dahası, onları beslediğiniz veri setlerinin niteliğine ve zenginliğine bağlı olarak iyi ya da kötü performanslar sergiliyor bu öneri mekanizmaları. Ki doğru verilerin paylaşılması konusunda her hükümet benzer cömertliği göstermeyebilir. Alan Turing Institute’tan projeye dahil olan araştırmacı Omar Guerrero’nun bu tehdide verdiği yanıt, PPI’nın yalnızca hükümetlerin performansını değil, şeffaflığını da artıracak bir anlayışı yerleşik hale getirme fırsatı sunduğu yönünde. Bu nedenle, yalnızca kamu birimlerinde değil, sivil toplum örgütlerinde kullanılmaya başlanması da geleceğe yönelik beklentiler arasında. Böylelikle farklı organlar birbirlerini daha somut kriterler üzerinden değerlendirip denetleyebilecekler.
Dünyayı daha iyi bir yer haline getirmek özel sektörden kanaat önderlerine, pek çok farklı aktörün en çok dillendirdiği arzulardan biri. Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerinin gerçekleşmesi için benimsenen takvimse giderek daralıyor ve ülkelerin performansları arasındaki uçurumlar giderek artıyor. Yani, Birleşmiş Milletler’in bu hedeflere varabilmek için geleneksel olmayan yöntemlere başvurması gayet doğal.

Kamunun geleceği teknolojide mi?

Kamu çözümlerine teknolojik yaklaşımda tek örnek PPI değil elbette. Yakın zamanda ABD temelli teknoloji şirketi Salesforce da yüzyıllık bir soruna çare bulduğunu duyurdu. Bu sorunun adı adil vergilendirme.

Yüksek vergiler daha fazla eşitlik anlamına gelse de bugüne dek insanları çalışmaktan alıkoyabileceği ya da vergi cennetlerine yöneltebileceği endişesiyle pek fazla uygulanmayan bir politik tercih. Bu nedenle, doğru ve adil vergilendirmenin hassas dengesinin ne olduğuna yönelik tartışmalar on yıllardır sürüyor. Saleforce tarafından geliştirilen bir model de bu tartışmalara son vermeyi hedefliyor. Şirketin yaptığı paylaşımlara göre, Go ve Starcraft gibi kompleks oyunlarda makinelerin insanlar karşısında zafer elde edebilmesini sağlamış pekiştirmeli öğrenme metoduyla eğitilen yapay zekâ sistemi, adilliğiyle nam salmış vergilendirme politikalarından yüzde 16 daha adil bir vergi sistemi ortaya koydu. Salesforce ekibi geliştirdikleri sistemde kullandıkları modellemelerin test edilebilmesi ve geliştirilebilmesi için, çalışmalarını ekonomistlerin ve araştırmacıların erişimine açtılar bile. Siyasallıktan arındırılmış veri merkezli bir kamu yönetimi bizi bekleyen gelecek olabilir. Bu teknokrasinin gerçek hayatın çok boyutluluğuna ve öngörülemezliğine nasıl uyum sağlayacağını hep birlikte göreceğiz.  

Benzer Yazılar

Home office ve dijital teknoloji

Ad Hoc

Çarpışma yine…

Ad Hoc

Gerçek(dışı) varlıklar

Ad Hoc