Öğrenciler yeniden zorlanmadığı sürece yapay zeka akademinin yerini alacak.
Geçtiğimiz aylarda, büyük dil modelleri (LLM’ler) olarak adlandırılan ve ChatGPT’nin öne çıktığı yeni bir yapay zeka türü hakkındaki makalelerde bir artış yaşandı.
ChatGPT saniyeler içinde otomatik olarak akla yatkın metin üretme kabiliyeti sayesinde, değerlendirmede “özgün” olabilmesi ile ilerici liberalleri (progressive liberals) cezbetti. Buna karşılık ise muhafazakarlar konunun keşfetme, gözetim ve referans kontrolü taraflarını irdelemekte. Ancak her iki görüş de asıl soruyu gözden kaçırıyor: Bir makineyi gerçek bir öğrenciden ayırt edemiyorsanız, bir öğrencinin sizden mi yoksa bir makineden mi ders aldığını önemsediğini düşündüren nedir?
Eleştirmenler ChatGPT’nin sınırlarına dikkat çekmekte gecikmedi. ChatGPT, 175 milyar kelime ilişkilendirme parametresi içeren 1 TB’lık devasa bir eğitim setinin ortalamasını alarak, sorulara kendine aşırı güvenen bir altıncı sınıf kompozisyonu tarzında, sert ve tekrarlayan bir tonla yanıt veriyor. Ancak pek çok örnekte de görüldüğü gibi, hakikat bu sürecin güvenilir bir sonucu değildir. LLM’ler en temel epistemik konumdan, nedensellikten ya da yapı anlayışından bile yoksundur.
Ancak ChatGPT’nin savunucularına göre tüm bunların pek bir önemi yok. Bu sadece bir başlangıç. Yüzeysel olarak insan oldukları için dikkate değer olan LLM’ler, hızla olgunlaşan bu alandaki diğer yapay zeka türleriyle henüz bütünleşemedi. Bunu başardıklarında, etkili bir muhakeme ya da bunun faydalı bir simülasyonunu yapabilecekler.
LLM’lerin işgücü piyasaları üzerindeki olası etkisi ise kesinlikle azımsanmaktadır. Uygulama araştırmacıları şimdiden perakende, müşteri asistanlığı, sorgu ve karar desteği gibi görevler için LLM’leri gözlüyor. Google ya da Wikipedia’dan daha kısa, bilgilendirici ve odaklanmış yanıtları etkileşimli olarak sunma konusundaki etkileyici yetenekleri, onları öğretim için de güçlü adaylar haline getiriyor. Bu durumda, mevcut teknolojiyi kullanarak anlamlı ve doğru ses sentezi için konuşma sistemleri eklemek neredeyse önemsizleşiyor.
Şu anda saati yaklaşık 5 sterline beş ila 10 öğrenciye aynı anda hizmet verebilecek bilgisayar gücü satın alınabiliyor. Şüphesiz ki yöneticiler, öğretmenlerin yerine belirli bilgi alanlarında eğitilmiş botlar koymak için can atacaklardır. Belki de Douglas Adams tarzı “kişilik” eklentileri ekleyerek öğrencilere simüle edilmiş Einstein’lar veya Feynman’lar tarafından ders verilmesini sağlayabilirler.
Ancak maliyet düştükçe ve insanlar kulağa makul gelen saçmalıkları gerçek bilgelikten ayırt edemez hale geldikçe, insan tedarikçiler dibe doğru bir yarışta makinelerle rekabet edecek. Ve bunun feci sonuçları akademisyenlerin banka hesaplarıyla sınırlı kalmayacaktır. Bir sistem teorisyeni olarak, ekonomistlerin deyimiyle bu limon pazarının, 20. yüzyılın sonlarında muz üretimini mahveden aynı sorunla karşılaşacağını tahmin ediyorum: steril monokültürlerin üretimi. Yenilikçi konu uzmanlarının yetiştirilememesi ile vasatlık vasatlığı doğuracak ve entelektüel ilerlemeyi boğacaktır. En iyi ihtimalle, hiç bitmeyen bir “onaylanmış gerçekler” döngüsüne hapsolacağız. En kötüsü de, bilgi iddialarını muhakeme etme ve değerlendirme yeteneğimiz zayıflayacak, bu da bizi kötü niyetli güçlerin işe alımları ve beyin yıkamaları için kolay hedef haline getirecektir.
Aslında, neredeyse en kötü noktaya geldiğimizi bile söyleyebiliriz. Diploma enflasyonu, diplomanın artık bir gereklilik olarak görüldüğü anlamına geliyor ve pek çok öğrenci bilgiye susamış olmaktan çok, kızıl kraliçenin yarışında (red queen’s race) CV’lerini zenginleştirmede geride kalmaktan endişe duyuyor. Profesörler çoğunlukla, pasif ve tüketici konuma gelmiş öğrencilerin akılda tutabilmesi için eğitim materyallerini en uygun derecede minimalize eden düşük ücretli operatörler haline gelmiştir. Bu, kâr odaklı üniversitelerin piyasaya verdiği tepkinin bir sonucudur. Bu türden bir model, eğitim verileri aşırı marjinal bilgilerden temizlenebilen LLM’ler tarafından otomasyona ve arıtmaya uygundur.
Hem işlerimizi hem de toplumu kurtarmak için akademisyenler geleceğe geri dönmelidir. En iyi zamanlarımızda, bugün yaptığımız gibi öğrencileri ellerimizde kaşıklarla beslemiyorduk. Onların istediği de bu değildi. Onlar zaten tam birer yetişkin olarak rehberlik, teşvik ve üniversite hayatında sosyalleşmek için gelmişlerdi. Her zaman üstü kapalı bir özen yükümlülüğümüz vardı ama aynı zamanda yönlendirme ve yargılama yetkimiz de vardı.
1990’lardaki eğitimlerimde, uysal ve beklentili bir sessizlik içinde oturan öğrenciler görmezden gelinirdi -benim tarafımdan olduğu kadar akranları tarafından da. Bir psikanalistten öğrendiğim önemli bir şey vardı: “İlk konuşma cesaretin olmadığı sürece bu iş başlayamaz.” İyi bir profesör, sözde bilginin acımasızca incelenmesi yoluyla genç zihinleri güçlendirmeyi amaçlayan bir idman ortağıdır; ve bu süreç araştırma ile devam eder. İnanıyorum ki pek çok öğrenci -bunu ifade edecek kelimeleri kaybetmiş olsalar bile- hâlâ sınırlarını zorlamak için can atıyor.
Makinelerin özgürleştirdiği alanı geri almak için cesarete ihtiyacımız olacak. Bizden iki kat daha fazla para kazanan ve IQ’ları bizimkinin yarısı kadar olan MBA’lerin gözümüzü korkutmasına izin verdik, bir yandan da dilenircesine hibeler ve onur ödülleri için yalvarıyoruz. Ancak yapay zekanın, istatistiksel olarak “uzlaşılmış gerçeğin” sözcüsü olarak mevcut işlerimizin yerini tamamen alacağını kabul ettiğimizde, kendimize yeniden değer vermeye başlayabiliriz.
Otorite figürü ve rol model olarak eski statümüzü yeniden benimseyerek, yeniden gerçek profesörler haline geleceğiz.
***
Editör Notu: Andy Farnell’in 19 Ocak 2023’te Times Higher Education’da yayımlanan “AI will replace academics unless our teaching challenges students again” başlıklı yazısı İLKE Analiz okurları için Elif Feyza Dinç tarafından tercüme ediledi. Bu makalede yer alan fikirler yazara aittir ve İLKE Analiz’in editöryal politikasını yansıtmayabilir.
Görsel: Times Higher Education