Yapay zekâ ödevleri hızlandırırken çocukların öğrendiklerini unutması ne anlama geliyor?

Nvidia CEO’su Jensen Huang, yapay zekânın öğrencilerin ödevlerini hızlandırırken öğrendiklerini sınavlarda kullanma ve uzun süre akılda tutma becerilerini zayıflatabileceği ihtimalini reddetmedi. Ancak The Ezra Klein Show’daki söyleşide, uzun bölme ya da çarpım tablosu gibi temel becerilerin unutulmasının mutlaka büyük bir kayıp sayılmayabileceğini savundu. Ona göre yapay zekâ bazı becerileri devralırken insanlar daha geniş sorunları çözmeye ve araçları birlikte kullanmaya yönelebilir.248

Araştırmada ödevler hızlandı, sınav sonuçları geriledi

Klein’ın gündeme getirdiği araştırma, Çin’de 7. sınıftan 12. sınıfa kadar 26 binden fazla öğrenciyi inceledi. Klein’ın aktardığı bulgulara göre yapay zekâ kullanımı ödev puanlarını yüzde 18 artırdı ve ödevleri tamamlama süresini yüzde 30 azalttı. Buna karşılık aylık sınav puanları altı ay içinde geriledi; üniversiteye giriş gibi yüksek riskli sınavlardaki düşüşün etkisi ise zamanla belirginleşti.12

Huang bu olası ödünleşimi inkâr etmek yerine, temel matematik işlemlerinin gelecekte ne ölçüde gerekli olacağını sorguladı. Söyleşide çocukların uzun bölme, çarpım tablosu ve karekök gibi konularda zorlanabileceğinden söz etti; ardından bu becerilerin unutulmasının önemini sorguladı. Klein’ın aktardığı araştırma, yapay zekâ kullanan öğrencilerin daha hızlı ödev yaptığını gösterse de, bu hızın kalıcı öğrenmeye dönüştüğünü ortaya koymuyor.24

Huang’ın savunduğu olası kazanım: “sistem düşüncesi”

Huang’ın yaklaşımında önemli olan, insanların hangi becerileri kaybedebileceğinin yanı sıra hangi yeni becerileri geliştirebileceği. Yapay zekâ rutin işleri üstlendikçe insanların “daha büyük resmi” gören, araçları bir araya getirerek karmaşık sorunları çözebilen “sistem düşünürleri” hâline gelebileceğini öne sürdü. Bugünün mühendislerini kendi kuşağına kıyasla daha iyi sistem düşünürleri olarak gördüğünü de söyledi.417

Kendi gündelik hayatından verdiği örnekler de bu bakışını açıklıyor: Huang, bazı bilgileri hatırlamak için teknolojiye yaslanmasını, her ayrıntıyı kişinin zihninde tutmasının gerekmeyebileceğine örnek gösterdi. Eleştirmenler ise bir yöneticinin teknoloji sayesinde telafi edebildiği unutkanlıkla, öğrenme aşamasındaki bir çocuğun henüz edinmediği temel becerilerin aynı şey olmadığını vurguluyor.12

Yapay zekâ risklerinde kanıt ve güvenlik vurgusu

Huang, yapay zekânın insanlığı yok edebileceği yönündeki uyarılarıyla tanınan Geoffrey Hinton’ın olası felaket senaryolarını sorumsuz buldu; risk değerlendirmelerinin bilimsel kanıta dayanması gerektiğini savundu.717 Bununla birlikte, ürünlerin güvenli biçimde kontrol edilemiyorsa piyasaya sürülmemesi gerektiğini de söyledi.19 Ayrıca yapay zekâ şirketlerinin genel sorumluluk ve rekabet yasalarından muaf tutulmasını savunmadı.

Bu nedenle tartışma, Huang’ın yapay zekâ güvenliği konusunda hiçbir önlem istemediği iddiasından çok, risklerin ne kadar acil ve ağır ele alınması gerektiği üzerine. Eleştirenlere göre, “ileride yeni beceriler gelişecek” beklentisi çocukların bugün kaybedebileceği öğrenme fırsatlarına verilecek yanıtın yerini tutmuyor.

Enerji ve iklim tartışmasında da benzer bir zaman ufku

Huang’ın yaklaşımında benzer bir ödünleşim enerji ve iklim başlıklarında da görülüyor: Yapay zekânın uzun vadede çevresel çözümlere katkı sunabileceği fikrini savunurken, bu büyümenin yakın vadede yüksek enerji ihtiyacı ve maliyetler yaratabileceğini de kabul ediyor. Eleştirmenler, gelecekteki olası faydaları öne çıkaran bu çerçevenin, iklim kaynaklı zararları bugün yaşayan insanlara yüklenen bedeli geri plana itebileceğini söylüyor.

Eğitimdeki itiraz da benzer: Yapay zekâyla gelişeceği varsayılan yeni yetenekler, çocukların bugün yeterince öğrenemediği temel becerilerin yerini alacak mı? Aktarılan araştırmanın ödevlerdeki kısa vadeli kazanımları bu soruyu tek başına yanıtlamıyor. Huang’a yönelik eleştiri, çocukların zarar görmesini istediğinin kanıtı değil; olası kayıplar ile gelecekteki kazanımlar arasında kurduğu dengeye ilişkin bir itiraz. Üstelik tek bir araştırma, yapay zekânın eğitimdeki her kullanımının aynı sonucu doğuracağını da göstermiyor.24