Yapay zeka yıllardır iş dünyasında ihtilal, iktisatta sıçrama ve hatta iklim krizinde tahlil olarak sunuluyor. Lakin son devirde yayımlanan iki başka data seti ve araştırma, beklentiler ile somut sonuçlar ortasındaki farkı gözler önüne seriyor. Hem şirketlerin verimlilik sayılarında hem de iklim etkisi tezlerinde güçlü delil eksikliği ortaya çıkmış durumda.

1987’de Nobel ödüllü ekonomist Robert Solow, bilgisayar çağının verimlilik istatistiklerinde görünmediğini söyleyerek tarihe geçen bir paradoksa işaret etmişti. 1948-1973 ortasında yıllık ortalama %2,9 olan verimlilik artışı, 1973 sonrasında %1,1’e gerilemişti. Teknoloji süratle yayılmış lakin ekonomik çıktılara birebir süratte yansımamıştı. Toparlanma fakat 1995-2005 devrine yansımıştı.

Bugün misal bir tartışma yapay zeka için yapılıyor. Birtakım ekonomistler yapay zeka için de misal bir “J-eğrisi” ihtimalinden kelam ediyor. Buna nazaran başlangıçta performans düşüşü yaşanabilir lakin hakikat entegrasyon sağlandığında üstel bir sıçrama görülebilir. Lakin bu sıçramanın gerçekleşmesi, AI’ın ekonomik paha üretme kapasitesine ve şirketlerin teknolojiyi iş süreçlerine ne ölçüde entegre edebileceğine bağlı olacak.

CEO’lara nazaran üretkenlik artmadı

ABD, Birleşik Krallık, Almanya ve Avustralya’da 6 bin üst seviye yöneticiyi kapsayan ve National Bureau of Economic Research tarafından yayımlanan yeni araştırmaya nazaran, şirketlerin yaklaşık %90’ı son üç yılda yapay zekanın ne istihdamda ne de verimlilikte kayda kıymet bir değişim yaratmadığını düşünüyor.

İştirakçilerin üçte ikisi AI kullandığını belirtse de haftalık ortalama kullanım mühleti sırf 1,5 saat düzeyinde. Yöneticilerin %25’i ise iş yerinde hiç AI kullanmadığını tabir ediyor.

Buna karşın beklentiler yüksek kalmaya devam ediyor. Önümüzdeki üç yıl için verimlilikte %1,4, üretimde %0,8 artış öngörülüyor. İstihdam tarafında şirketler %0,7’lik düşüş beklerken çalışan anketleri %0,5’lik artış beklentisine işaret ediyor.

Öte yandan S&P 500 şirketlerinin 374’ü 2024-2025 devrinde çıkar görüşmelerinde yapay zekadan kelam etti. Birçok şirket AI entegrasyonunu olumlu anlatıyor. Lakin bu telaffuz, makro bilgilerde bariz bir sıçramaya dönüşmüş değil.

2022 sonunda ChatGPT’nin devreye girmesinden bu yana Federal Reserve Bank of St. Louis raporunda %1,9’luk ek kümülatif verimlilik artışı hesaplandı. Buna karşılık 2024 tarihli MIT araştırması, önümüzdeki on yılda toplam katkının sırf %0,5 olabileceğini öngördü. Nobel ödüllü ekonomist Daron Acemoğlu ise bu artışın sıfırdan düzgün olduğunu lakin dalın savlı vaatleriyle kıyaslandığında mütevazı kaldığını söz etti.

Çalışan tarafında ise güven erozyonu dikkat çekiyor. 19 ülkede yaklaşık 14 bin bireyle yapılan araştırmada 2025’te sistemli AI kullanımı %13 artarken, teknolojinin yararına duyulan itimat %18 geriledi.

Dünyayı da şimdi kurtarmıyorlar

Verimlilik tartışmalarının yanında, yapay zekanın iklim krizine tahlil olacağı tarafındaki tezler da mercek altında.

Enerji araştırmacısı Ketan Joshi’nin yayımladığı yeni rapor, teknoloji şirketleri ve güç kuruluşları tarafından lisana getirilen 154 farklı “AI iklime net yarar sağlayacak” tezini inceledi. Sonuçlar çarpıcı. Bu argümanların sırf dörtte biri akademik araştırmalara dayanıyor. Üçte birinden fazlası ise kamuya açık hiçbir delil sunmuyor.

Tartışmanın merkezinde Google’ın 2023’te lisana getirdiği bir argüman yer alıyor. Şirket, yapay zekanın 2030’a kadar global sera gazı emisyonlarını %5 ila %10 azaltabileceğini savundu. Bu oran, Avrupa Birliği’nin yıllık toplam emisyonuna muadil bir kesintiye karşılık geliyor.

Ancak Joshi’nin incelediği kaynak zinciri, bu varsayımın Google ile danışmanlık şirketi BCG tarafından hazırlanan bir çalışmaya, onun da BCG’nin 2021 tarihli tahliline dayandığını gösteriyor. Kelam konusu tahlil ise hesaplamayı büyük ölçüde “müşteri deneyimlerine” dayandırıyor.

Daha da farklı olanı ise Google’ın 2023 sürdürülebilirlik raporunda AI altyapı yatırımlarının şirket emisyonlarını önemli biçimde artırdığını kabul etmiş olması.

Mevcut durumda artan bilgi merkezi yatırımları güç sistemi üzerinde önemli baskı yaratıyor. Yeni gaz santralleri planlanıyor, kimi kömür santralleri kapanmak yerine faaliyetini sürdürüyor. Yüzlerce gigawatt’lık yeni kapasitenin değerli bir kısmı direkt data merkezlerine tahsis edilmiş durumda.

AI dalındaki isimlere nazaran yapay zeka iklim problemini çözecek. Lakin uzmanlara nazaran değerli bir kavramsal karışıklık kelam konusu. Daha az güç tüketen klasik makine öğrenmesi uygulamaları yıllardır şebeke optimizasyonu, afet iddiası ve biyolojik keşiflerde kullanılıyor. Buna karşılık günümüzde altyapı yatırımlarını tetikleyen temel öge, büyük ölçekli üretken modeller.