Yapay zekâ (YZ) modelleri, sanat, müzik, metin ve hatta bilimsel hipotezler üreterek, uzun süredir makinelerden bizi ayıran temel bir özellik olan yaratıcılığın tanımını zorluyor. Üretken YZ'nin ulaştığı akıl almaz ilerleme, sadece teknolojinin potansiyelini değil, aynı zamanda insan yaratıcılığının özünü ve geleceğini de tartışmaya açıyor.
Bir düşünün: D minör anahtarında, kaybedilen aşk hissini taşıyan ama aynı zamanda ürkütücü bir zaman kaymasıyla klişeden sıyrılan dokunaklı bir piyano parçası. "Pianita no 17" adlı bu eserin bestecisi, derin yaşam deneyimlerini müziğe döken bir insan değil, binlerce saatlik YouTube videosundan öğrenen bir yapay zekâ modeliydi.
Psikologlar, on yıllardır zekâ ve beceride makinelerin bizi geçeceği fikrine rağmen, yaratıcılığın bizi onlardan ayıracak son kale olacağını düşünüyordu. Ancak 2022 yılının Kasım ayında OpenAI'nin ChatGPT'yi piyasaya sürmesiyle başlayan üretken YZ dalgası, bu fikri temelden sarsıyor. Basit komutlara ikna edici metinler, görüntüler, şiirler ve hatta bilimsel fikirler üretebilen bu modellerin hızı, alanında uzman bilim insanlarını dahi şaşkına çevirdi.x
Yaratıcılığın Bilimsel Tanımı Baskı Altında
Yaratıcılık, tanımlanması ve ölçülmesi zor bir özellik olsa da, araştırmacılar genel olarak "hem özgün hem de etkili ürünler üretme yeteneği" üzerinde birleşiyor. Fakat YZ’nin ürettikleri, bu standart tanıma uymaya başladıkça, bilim insanları insan ve makine arasında bir ayrım yapmakta zorlanıyor.
Bazı araştırmalar, iş dünyasından nörobilime kadar pek çok alanda YZ sistemlerinin, yaratıcılık testlerinde insanlarla rekabet edebildiğini gösteriyor. Bilişsel psikolog Mark Runco, YZ’nin yaratıcılık testlerinde başarılı olmasının, doğrudan onun yaratıcı olduğu anlamına gelip gelmediğini sorguluyor.
Elbette, YZ'nin sınırlı kaldığı yerler hala mevcut. Bir çalışmada, YZ'nin ürettiği kısa hikâyeler amatör yazarlarınkiler kadar iyi kabul edilse de, The New Yorker gibi profesyonel yayınlarda yayımlanan hikâyelerin kalitesine erişemedi; YZ hikâyelerinin anlatım karmaşıklığı ve karakter gelişimi eksikliği vardı. Başka bir deneyde, YZ modellerinin günlük nesneler için yeni işlevler tasarlama konusunda beş yaşındaki bir çocuk grubunun yenilikçi kapasitesine yetişemediği görüldü.
Bilimsel Kıvılcımı Yakalamak
YZ araçları, proteinlerin üç boyutlu yapısını tahmin etmek gibi dar tanımlı bilimsel sorunlarda etkileyici sonuçlar elde etse de, daha geniş ve deneysel zorluklarda bocalayabiliyor.
Stanford Üniversitesi'nde yapılan bir çalışmada, YZ'nin bilgisayar bilimleri alanında ürettiği araştırma önerileri başlangıçta daha özgün ve etkili bulundu. Ancak bu öneriler test edildiğinde, bazılarının hesaplama açısından çok maliyetli olduğu veya ilgili önceki araştırmalara atıfta bulunmadığı ortaya çıktı. İnsanların fikirleri ise uygulamada daha fizibil idi.
Daha da önemlisi, YZ modelleri bilimde gerçekten çığır açan içgörüler için gereken hayal gücü sıçramalarında zorlanıyor. Araştırmacılar, ChatGPT-4'e (en gelişmiş YZ modellerinden biri) varsayımsal bir düzenleyici sistemdeki genlerin rolünü bulma görevi verdi. YZ, insan bilim insanlarına kıyasla daha az hipotez öne sürdü ve daha az deney yaptı. Dahası, sonuçları aldıktan sonra hipotezlerini revize etmedi ve ilk fikirlerinin verilerle desteklenmemesine rağmen kendinden emin bir şekilde doğru oldukları sonucuna vardı.
Araştırmacılar, YZ’nin anormal sonuçları fark etme, yorumlama ve şaşırtıcı sorular sorma gibi gerçek bir bilim insanının yaratıcı kıvılcımına sahip olmadığını belirtiyor. YZ, eğitim aldığı büyük veri yığınlarının "kutusu içinde" kalmaya mahkûmken, bilimdeki atılımlar genellikle kutunun dışındaki esnek düşünme becerisini gerektiriyor.
Bu durum, üretken YZ'nin temelini oluşturan derin sinir ağlarının istatistiksel örüntüleri tanımada mükemmel olsa da, esnek düşünme konusunda yetersiz kaldığını gösteriyor. Simon Colton gibi araştırmacılar, gelecekte nöromorfik YZ (beynin dinamik süreçlerini modelleyen) veya derin öğrenmeyi soyut düşünceyle birleştiren nörosembolik YZ gibi alternatif mimarilerin yaratıcılık potansiyelini artırabileceğini umuyor.
Sürece Güvenmek: Niyet ve Özgünlük
Modeller ne kadar gelişirse gelişsin, bazı araştırmacılar YZ'ye yaratıcılık atfetmeden önce bu niteliğin ne olduğunu daha dikkatli düşünmemiz gerektiğini savunuyor. Eğitim psikoloğu James Kaufman, sadece sonuca bakmak yerine yaratma sürecini anlamamız gerektiğini belirtiyor. Ona göre, YZ yaratıcı bir ürün üretebilir, ancak bir yaratıcı süreçten geçmez.
Mark Runco ise YZ'nin yaratıcılığının, insanların yaratıcı çıktılarında kullandığı subjektif duygular, estetik, kişisel değerler ve yaşanmış deneyimler gibi önemli nitelikleri göz ardı ettiğini düşünüyor. Runco, yaratıcılığın standart tanımına, "özgünlük" (kendine dürüst olmak) ve "kasılılık" (içsel motivasyon ve ne zaman duracağını bilme yargısı) gibi insan yönlerini dahil etmeyi öneriyor.
Edinburgh College of Art'tan Caterina Moruzzi, YZ modellerinin çıktıyı değerlendirip kendini geliştirebileceğini kabul etse de, hala bir insan kullanıcı tarafından sağlanan bir hedefe doğru hareket edebildiğini vurguluyor: "Hala yapamadıkları ve yapıp yapamayacakları soru işareti olan şey, kendilerine kendi amaçlarını belirlemek."
Monash Üniversitesi'nden Jon McCormack, yüksek kaliteli YZ eserlerini bile, eğitim materyalini oluşturan insan yaratıcılığına "asalak" olarak nitelendiriyor. Ona göre YZ'ler, bağımsız bir şekilde sanatsal akımlar başlatma ya da sanatçı olma arzusuna sahip değiller.
Kültürü Birlikte Üretmek ve Tehditler
Bazı araştırmacılar, YZ'nin yaratıcı olup olmadığı sorusunu bir kenara bırakarak, insanlar ve makineler arasındaki etkileşime odaklanıyor. Bu alana ortak yaratıcılık (co-creativity) deniyor ve YZ'nin, salt komutlara yanıt vermek yerine, yaratıcılığın yeni biçimlerine nasıl ilham verebileceği araştırılıyor. Nitekim YZ ile çalışan insanların ürettiği içerikler, tek başına çalışmaktan daha yüksek puan alıyor; örneğin, insanlar ve YZ tarafından birlikte oluşturulan haiku şiirleri, en güzel olarak derecelendiriliyor.
Ancak YZ'ye aşırı bağımlılık, yaratıcı endüstrilerdeki işleri tehdit etmenin yanı sıra, insanlardaki yaratıcı becerileri de köreltebilir. Bir çalışmada, YZ yardımıyla makale yazan bir grubun, daha sonra YZ kullanmadan yazmaya çalıştıklarında, kendi bilgisine güvenen kontrol grubuna göre daha düşük bilişsel katılıma (daha zayıf beyin bağlantısı) sahip olduğu gözlendi. Ayrıca daha az çeşitli makaleler yazdılar.
Bu durum, kültürün çeşitliliğinin azalacağı korkusuna yol açıyor. Yapılan bir başka yazma çalışmasında, YZ destekli hikâyelerin, sadece insanlar tarafından üretilen hikâyelere göre birbirine daha fazla benzediği tespit edildi. Araştırmacılar, YZ içeriğine boğuldukça insanlığın "çok düz bir dünya"ya doğru ilerleyebileceğinden endişeleniyor.
James Kaufman, YZ çıktısının yaratıcı olarak etiketlenmesinin kültürel bir felaket olacağını savunuyor. Yaratıcılığın, bireysel refah, ruh hali ve bilişsel esneklik için kritik önem taşıdığını hatırlatıyor. Makinelerin çıktısını yaratıcı olarak kabul etmek, okulların ve toplumun, bu becerileri geliştirmek yerine sadece son ürüne değer vermesine yol açabilir. Kaufman, "Yalnızca çıktıyı tanıyan yüzeysel bir yaratıcılık tanımına yatırım yaparsak, insan potansiyellerinin hiç şansı kalmaz" diyor.
Sonuç olarak, YZ'nin yetenekleri inkâr edilemez derecede etkileyici. Ancak asıl tartışma, yaratıcılığın ne olduğu, YZ'nin özgünlük ve niyet gibi insana özgü bileşenleri taklit edip edemeyeceği ve kültürü zenginleştirmesi beklenen bu teknolojinin, insanlığın yaratıcı kimliğini zayıflatıp zayıflatmayacağı etrafında dönüyor.
Derleme: HBT
