Yapay zekâ ile çalışmak mı, yapay zekâya çalışmak mı?

YZTD YK Üyesi & Fingate.io Co-CEO ERGİ ŞENER

Yapay zekâdan söz ederken ge­nellikle hız, verimlilik ve doğ­ruluk vurgulanır. Daha hızlı ana­lizler, daha iyi tahminler, daha az hata… Ancak bugün yaşadığımız asıl dönüşüm, teknolojik olmak­tan çok davranışsal. Yapay zekâ, kullandığımız bir araç olmaktan çıkıp giderek daha çok uyum sağ­ladığımız bir karar sistemi haline geliyor.

Stanford Üniversitesi’nin Hu­man-Centered AI (İnsan Odak­lı Yapay Zekâ) programı kapsa­mında yayımlanan çalışmalar, bu dönüşümün kritik bir boyutuna işaret ediyor: Yapay zekâ kararla­rı yalnızca desteklemiyor; insan davranışlarını da standartlaştırı­yor. İnsanlar, sistemlerin daha iyi çalışması için kendi düşünme ve ifade biçimlerini farkında olma­dan yeniden şekillendiriyor.

İş dünyasında artık daha net konuşuyor, daha ölçülebilir dü­şünüyoruz. Sezgilerimizi veriyle gerekçelendirmeye çalışıyor, be­lirsizliği rahatsız edici buluyoruz. Bunlar tek tek bakıldığında olum­lu gelişmeler. Ancak bir araya gel­diklerinde, dönüşümün yalnızca süreçlerde değil; insan davranış­larında yaşandığını gösteren daha derin bir tablo da ortaya çıkıyor. Sosyoloji literatüründe “teknolo­jik uyumlanma” olarak tanımla­nan bu süreçte, bireyler teknolo­jiyi yalnızca kullanmaz; zamanla teknolojinin beklentilerine gö­re kendilerini ayarlar. Dil değişir, refleksler değişir, hatta “iyi karar” tanımı bile değişir.

Bugün bu uyumlanmanın bel­ki de en hızlı ve en görünmez ev­resinden geçiyoruz. Çünkü uyum artık zorunlu değil; gönüllü. İn­sanlar daha iyi performans gös­termek ve daha az hata yapmak için bu dönüşümü isteyerek içsel­leştiriyor. Tam da bu noktada sor­mamız gereken soru rahatsız edi­ci hale geliyor: Biz mi yapay zekâyı kendimize göre şekillendiriyoruz, yoksa farkında olmadan düşünme biçimimizi onun mantığına mı bı­rakıyoruz?

Netlik takıntısı ve optimizasyon tuzağı

Nobel ödüllü psikolog Daniel Kahneman ve çalışma arkada­şı Amos Tversky’nin karar verme üzerine yaptığı çalışmalar, insan­ların belirsizlik karşısında sez­gisel kestirme yollar kullandığı­nı gösterir. Yapay zekâ ise bunun tam tersine, belirsizlikle iyi ge­çinmez. Netlik, tutarlılık ve tek­rar edilebilirlik onun doğal çalış­ma koşuludur. Bu iki farklı mantık kesiştiğinde, davranışlarımız ka­çınılmaz olarak değişmeye başlar.

İnsanlar yapay zekâdan “daha iyi sonuç” almak için kendi dav­ranışlarını dönüştürür. Sezgisel fikirler ölçülebilir dile çevrilir, belirsizlik alanları daraltılır. Bir noktadan sonra amaç değişir: En doğru kararı almak değil; mode­lin en rahat işleyebileceği kararı üretmek öncelik kazanır.

MIT Sloan Management Re­view’da yayımlanan analizler, AI kullanılan organizasyonlarda ka­rar süreçlerinin giderek daha faz­la “optimizasyon merkezli” hale geldiğini ortaya koyuyor. Opti­mizasyon mevcut sistemi verim­li kılar ancak sistemin kendisini sorgulamaz. Pratikte bu durum; toplantıların girdi–çıktı oturum­larına dönüşmesi, KPI’ların insan katkısından çok sistem uyumunu ölçmesi ve veriyle desteklenme­yen fikirlerin riskli kabul edilme­si şeklinde görünür. Her şey daha düzenlidir; ama aynı zamanda da­ha öngörülebilirdir.

World Economic Fo­rum’un “Future of Jobs” ve “Glo­bal AI Governance” raporlarında vurgulanan kritik risk de burada ortaya çıkar: Algoritmik öneri­ler arttıkça, insanların itiraz et­me refleksi zayıflar. Karar alma sorumluluğu sessizce sistemlere devredilir.

Uyumdan yetki devrine

Bu dinamiğin bir sonraki aşa­ması, Agentic AI olarak adlandırı­lan sistemlerle görünür hale geli­yor. Bu sistemler yalnızca öneriler sunmakla kalmıyor; belirli hedef­ler doğrultusunda kendi kendine harekete geçebiliyor. Yapay zekâ artık sadece “ne yapılabilir?” so­rusuna değil, giderek daha fazla “ne yapılmalı?” sorusuna yanıt veriyor.

Burada kritik olan, insan kont­rolünün biçim değiştirmesi. Oto­nomi arttıkça kontrol, karar anın­dan çok karar mimarisine taşı­nıyor. İnsanlar tek tek kararları onaylamaktan ziyade, sistemin hedeflerini ve önceliklerini ta­nımlıyor; sonrasında sistem bu çerçeve içinde kendi kararlarını alıyor. Bu görünmez kayma, algı­sal yönlendirme riskini berabe­rinde getiriyor: İnsanlar kararın kendilerine ait olduğunu düşü­nürken, hangi seçeneklerin “ma­kul” kabul edileceği çoğu zaman çoktan belirlenmiş oluyor.

Sessiz risk: Sezginin dışarıda kalması

Büyük kırılmalar genellikle mevcut verilerin “doğru” dediği yerlerde değil, henüz neyin doğru olduğunu bilmediğimiz anlarda ortaya çıkar. Nobel ödüllü iktisat­çı ve bilişsel bilimci Herbert Si­mon’un “sınırlı rasyonalite” kav­ramı, insan kararlarının yalnızca veriyle değil; bağlam, deneyim ve sezgiyle şekillendiğini anlatır. AI ise doğası gereği geçmiş veriler­le çalışır.

Eğer organizasyonlar karar al­ma biçimlerini yalnızca ölçülebi­lir olanın ve geçmiş verinin sınır­ları içinde tanımlarsa, hata oranı düşer ama sürpriz azalır; sistem­ler stabil kalır, fakat sıçrama yapa­maz. Bu nedenle mesele tek başı­na bir teknoloji meselesi değildir. Asıl mesele, insan odağını ve an­lam üretme kapasitesini karar sis­temlerinin neresinde konumlan­dırdığımızdır.

İnsan nerede durmalı?

Çözüm, kesinlikle yapay zekâ­dan vazgeçmek olmamalı. Asıl me­sele, onu insanın yerine değil; in­sanın yanına konumlandırabil­mektir. AI kararları desteklemeli, insan yargısının yerini almama­lıdır. Çünkü uzun vadede rekabet avantajı, yalnızca optimize edilmiş süreçlerden değil; anlam üretebi­len, bağlam kurabilen ve gerekti­ğinde modele rağmen karar alabi­len insanlardan gelecek.

Yapay zekâya uyum sağlamak kolaydır. Asıl zor olan, bu uyumun içinde insan kalabilmektir.

Ve uzun vadede sürdürülebilir olan da tam olarak budur.