Yapay Zekâ: Bir Merkez Bankasının Bakış Açısı*

Bugün burada, yapay zekânın merkez bankası perspektifinden etkilerini tartışmak benim için büyük bir mutluluktur.

Dünya, yapay zekâ alanında olağanüstü gelişmelere tanık olmaktadır. Belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmış analitik yapay zekâ modellerinden, insan benzeri içerik oluşturabilen üretken yapay zekâ modellerine geçiyoruz. Üretken yapay zekâya olan ilginin artması, yapay zekânın benimsenmesini artırmıştır.

Yakın zamanda yapılan uluslararası bir anket, kuruluşların neredeyse dörtte üçünün bir veya daha fazla iş fonksiyonu için yapay zekâyı benimsediğini ve bunların yaklaşık üçte ikisinin üretken yapay zekâ kullandığını ortaya koymuştur. Yine de, yalnızca %8’i (yüzde 8) beş veya daha fazla iş fonksiyonu için yapay zekâ kullandığını bildirmiş olup bu da yapay zekâ entegrasyonunun hâlâ ilk aşamalarında olduğumuzu göstermektedir.

Yapay zekâ, rutin ve tekrarlayan görevlerden bilgi tabanlı ve yaratıcı çalışmalara kadar geniş bir yelpazedeki faaliyetlere uygulanabilir. Yapay zekânın, buhar makinesi, elektrik veya bilgisayara benzer şekilde, ekonomilerimizi uzun vadede dönüştürme potansiyeline sahip genel amaçlı bir teknoloji olduğu ileri sürülmüştür.

Ancak, kendisinden önceki bilgisayarlar gibi, yapay zekâ da ekonomist Robert Solow’un meşhur ettiği paradoksa benzer bir paradoksu içerebilir: “Bilgisayar çağını her yerde görebilirsiniz, ancak üretkenlik istatistiklerinde değil.”

Bilgisayar çağının başlangıcı bilgi ve iletişim teknolojisi kişisel hayatlarımızı ve ekonomiyi derinden değiştirmekte olup; günümüzde işyerlerimiz, evlerimiz ve sosyal hayatlarımız dijitalleşmeyle iç içe geçmiş durumdadır.

Avrupa Merkez Bankası’nda, Bilgi Sistemleri departmanımız kurum içindeki en büyük iş alanı haline gelmiştir. Bilgi İşlem Teknolojisi, tahminlerimizin temelini oluşturan ekonomik modellerden para politikasının uygulanmasına ve piyasa altyapılarının işletilmesine kadar temel görevlerimiz için kilit bir rol oynamıştır.

Ancak teknoloji, para politikası hakkındaki düşünce biçimimizi temelden değiştirmemiştir. Dahası, tıpkı Solow’un gözlemlediği gibi, Bilgi İşlem Teknolojisinin üretkenlik üzerindeki makroekonomik etkisi, en azından teknoloji sektörünün dışında, beklendiği kadar büyük olmamıştır.

Gerçekten de, yapay zekânın dönüştürücü potansiyeli her zaman üretkenliği artırıcı olmayabilir. Örneğin, aktör Tom Cruise’un bornoz giymiş ve Paris Hilton’a Elton John’un “Tiny Dancer” şarkısını söylediği ve TikTok’ta viral olan son yapay zekâ tarafından oluşturulmuş deepfake videosunu düşünün.

Yapay zekâ bağlamında başka bir Solow paradoksunun ortaya çıktığını görebilir miyiz? Başka bir deyişle, yapay zekânın ekonominin ve merkez bankalarının üretken kapasitesini artırma potansiyeli nedir?

Bugün, virüsün etkisi hakkında bildiklerimizi gözden geçireceğim. Yapay zekânın ekonomi üzerindeki etkisini ele alacağım ve para politikamız için olası etkilerini tartışacağım. Daha sonra, sorumlu kullanımı için gerekli güvenceleri sağlarken, merkez bankacılığı görevlerimizde yapay zekâyı en iyi şekilde nasıl kullanabileceğimize dair Avrupa Merkez Bankası’nın bakış açısını paylaşacağım.

Yapay zekânın makroekonomik etkisi ve para politikasına ilişkin çıkarımları

Yapay zekânın makroekonomik etkisi

Yapay zekâ, para politikasının yürütülmesi için özellikle önemli olan birkaç alanda ekonomiyi etkileyebilir. Bugün bunlardan sadece üçünü vurgulayacağım.

Yapay zekâ ve verimlilik/üretkenlik

Birinci alan verimlilik (productivity) ile ilgilidir. Yapay zekânın güçlü bir kodlama asistanı olarak hareket etmekten otonom “akıllı fabrikalar” çalıştırmaya kadar üretkenliği artırma potansiyeli yadsınamaz. Yapay zekâ, çeşitli kanallar aracılığıyla (örneğin, toplam faktör üretkenliğini artıran doğrudan üretkenlik etkileri veya bireysel üretim faktörleri aracılığıyla) üretkenliği artırabilir. Nitekim birçok çalışma, yapay zekânın şirket düzeyinde önemli üretkenlik artışlarına yol açtığını göstermektedir.

Ancak önümüzdeki on yıla ilişkin toplam etkilere dair tahminler, çalışmalar arasında önemli ölçüde farklılık (yıllık toplam faktör verimliliği büyümesinde 0,1 puandan az bir artıştan yıllık işgücü verimliliği büyümesinde 1,5 puana kadar bir artışa kadar) göstermektedir.

Sonuç, yapay zekânın ekonominin tüm sektörlerinde hızlı ve geniş tabanlı bir benimsenme ve yayılma görüp görmediğimize bağlı olacaktır. Şimdiye kadar, sektörler ve firmalar arasında yayılma hızının çok az tarihi emsali vardı.

Anket sonuçları, Avrupa firmalarının benimsemesinin Kuzey Amerika’daki benimsemeyle neredeyse aynı olduğunu göstermektedir. Ancak asıl risk, yapay zekânın yarattığı değerin büyük kısmının, yapay zekâ ekosistemine hâkim olan birkaç şirket tarafından çıkarılma olasılığından kaynaklanmaktadır.

Bu, yapay zekâdan şirket düzeyinde elde edilen üretkenlik kazanımlarının, pazar gücü maliyetleri artırdığı için, toplam düzeyde sürdürülebilir katma değerli kazanımlara dönüşmemesinin temel nedenidir. Bunu Bilişim Teknolojisinin yükselişiyle zaten gördük. Bu da üretkenlik kazanımlarının Bilişim Teknolojisi sektöründe yoğunlaşmasına ve öncelikle büyük, başarılı teknoloji şirketlerine sahip ülkelere fayda sağlamasına neden olmuştur. Bu durum, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki (ABD) “Muhteşem Yedili” şirketlerindeki piyasa değerinin benzeri görülmemiş yoğunlaşmasında da yansıtılmaktadır. Bu firmalar şu anda yapay zekâ patlamasından faydalanmakta olup, Fransa, Almanya ve İtalya’daki tüm halka açık şirketlerin toplamından daha yüksek yıllık kârlar elde ediyorlar.

Bunun Avrupa için önemli sonuçları vardır. Mario Draghi’nin de yakın zamanda gözlemlediği gibi, teknoloji sektörü olmasaydı Avrupa Birliği’nin (AB) son yirmi yıldaki üretkenlik büyümesi Amerika Birleşik Devletleri’ninki ile aynı seviyede olurdu.

Mevcut veriler, Avro Bölgesi’nin yapay zekâya yönelik özel yatırımlar açısından ABD’nin gerisinde kaldığını göstermekte, ayrıca alandaki patent başvuruları ve dergi yayınları bulunmaktadır.

Bu nedenle, yapay zekâ alanında rekabeti korumak için üç yönlü bir Avrupa yapay zekâ stratejisi geliştirmek kritik öneme sahiptir; Avrupa yapay zekâ firmalarının rekabet gücünü destekleyen ve zamanla sektörel üretkenlik kazanımları sağlayan bir ekosistem yaratmak ve yapay zekânın ekonomi genelinde yaygınlaşmasını destekleyerek, yapay zekâ destekli ürün ve hizmetlerin geliştirilmesini kolaylaştırmak.

Yapay zekâ ve işgücü piyasası

Yapay zekânın ekonomide etkilemesi muhtemel ikinci alan işgücü piyasasıdır. Yeni teknolojiler emeğin yerini alabilir veya onu tamamlayabilir. Bir yandan otomasyon, sermayenin daha önce bir işçi tarafından gerçekleştirilen bir görevi devralması anlamına gelir. Beri yandan, üretkenlik, görevlerin otomasyonuyla artma eğilimindedir ve bu, üretkenliği artıran teknoloji tarafından sağlanan fiyat indirimi güçlü talep büyümesini teşvik ederse, otomatikleştirilmemiş görevler için artan emek talebine katkıda bulunabilir.

Ve yeni teknoloji yeni iş türlerinin yaratılmasına yol açabilir. Yapay zekânın istihdam açısından bir fırsat mı yoksa risk mi oluşturduğu net etkiye bağlıdır. Avrupa Merkez Bankası çalışanlarının yaptığı analize göre, Avrupa ülkelerindeki işlerin yaklaşık %25’i yapay zekâ destekli otomasyona yüksek oranda maruz kalan mesleklerde çalışırken, diğer %30’u ise orta düzeyde maruz kalmaktadır. Diğer araştırmalar ise, özellikle finans ve sigortacılık, reklamcılık, danışmanlık ve Bilişim Teknolojisi gibi bilgi yoğun hizmetlerin yapay zekâdan en çok etkilenme olasılığının yüksek olduğunu ortaya koymaktadır.

Avrupa’daki ilk bulgular, ortalama olarak, yapay zekâya daha fazla maruz kalan mesleklerin toplam istihdamdaki paylarının arttığını göstermektedir; ancak bu artış çoğunlukla yüksek vasıflı mesleklerde ve daha genç işçilerde görülür ve ülkeler arasında önemli bir çeşitlilik söz konusudur. Ancak istihdam üzerindeki nihai etki belirsizliğini korumaktadır ve muhtemelen işgücünün yapay zekâyı tamamlayan becerilerle donatılmasına bağlı olacaktır.

Yapay zekâ ve finansal istikrar

Yapay zekânın ekonomiyi etkileyebileceği üçüncü alan ise finansal istikrardır. Elbette, yapay zekâ masaya faydalar getirebilir. Yapay zekânın uygulanması bankaların daha verimli risk değerlendirmeleri ve sermaye ve likidite planlaması yapmasına olanak tanıyabilir.

Ancak riskler de mevcuttur. Yeni yapay zekâ araçları finansal sistemde yaygın olarak kullanılırsa ve yapay zekâ tedarikçileri yoğunlaşırsa, operasyonel risk, piyasa konsantrasyonu ve iflas etmesi çok büyük dışsallıklar artabilir. Dahası, yapay zekânın yaygın olarak benimsenmesi sürü davranışı, piyasa korelasyonu, aldatma, manipülasyon ve çıkar çatışması potansiyelini artırabilir.

Para politikasına ilişkin çıkarımlar

Avrupa Merkez Bankası da dâhil olmak üzere merkez bankaları bu gelişmeleri yakından takip etmektedirler. Yapay zekâ yalnızca faaliyet gösterdiğimiz ortamı etkilemekle kalmıyor, aynı zamanda bu ortamın para politikamızla nasıl etkileşime girdiğini de etkiliyor.

Enflasyon

Birincisi, yapay zekâ ekonomideki maliyet baskılarını her iki yönde de etkileyebilir. Yapay zekânın fiyatlar üzerinde çeşitli şekillerde aşağı yönlü baskı uyguladığını görebiliriz. Örneğin, yapay zekânın net etkisi emeği ikame etmesi ve üretkenliği artırmasıysa, işgücü kıtlığı riskinin azaldığını ve birim işgücü maliyeti büyümesinde aşağı yönlü baskı görebiliriz. Bu, işsizliğin rekor düzeyde düşük olduğu ve nüfusun yaşlanması sonucunda çalışma çağındaki nüfusun yüzyılın sonuna kadar %19 oranında azalacağının tahmin edildiği Avro Bölgesi’nde özellikle önemlidir.

Yapay zekâ ayrıca, örneğin gelişmiş şebeke yönetimi ve daha verimli enerji tüketimi yoluyla arz tarafındaki etkisiyle enerji fiyatlarında düşüşe yol açabilir. Ve tüketicilere fiyat karşılaştırması için daha iyi araçlar sağlayabilir.

Ancak yapay zekâ aynı zamanda yukarı yönlü fiyat baskıları da yaratabilir. Örneğin, yapay zekânın yaygınlaşması küresel enerji talebini de etkileyecek; yapay zekânın yükselişini sürdürmek için gereken hesaplama gücü her 100 günde iki katına çıkacaktır.

Bu, enerji maliyetlerini artırabilir. Dahası, yapay zekâ tüketici talebinin ve fiyat esnekliklerinin gerçek zamanlı analizini kolaylaştırarak ayrımcı fiyatlandırmayı teşvik edebilir. Ve algoritmalar, kısmen rasyonel tüketici davranışından sapan iyi bilinen önyargıları istismar ederek, birbirleriyle iletişim kurmadan bile, rekabetçi olanlardan daha yüksek olan gizli anlaşmalı fiyatlar talep etmeyi sürekli olarak öğrenir.

Para politikası iletimi

İkincisi, yapay zekânın para politikası iletimini (monetary policy transmission) etkilediğini görebiliriz. Yapay zekânın işgücü ve sermaye piyasasında yeni kazananlar ve kaybedenler yaratması muhtemeldir; bu durum gelir ve servet dağılımı üzerinde sonuçlar doğuracaktır. Bu, para politikası açısından önemlidir çünkü insanların marjinal tüketim eğilimlerini ve krediye erişimlerini etkileyebilir ve bu da talebin para politikasındaki değişikliklere nasıl yanıt vereceğini etkiler.

Ayrıca, yapay zekânın finansal yapılarda bir değişikliğe yol açması durumunda, örneğin banka dışı aracılıklarda artış olması halinde, parasal politika iletimi için daha fazla etkisi olabilir. Bankalarla karşılaştırıldığında, banka dışı kuruluşların varlık alımları gibi uzun vadeli faiz oranlarını etkileyen parasal politika önlemlerine daha duyarlı olduğunu gösteren kanıtlar vardır. Banka dışı kuruluşlar ayrıca bankacılık sektörüyle karşılaştırıldığında daha yüksek kredi, likidite ve süre riski seviyeleri sergiler.

Doğal faiz oranı

Üçüncüsü, yapay zekâ doğal faiz oranını (natural rate of interest) etkilemeye devam edebilir. Yapay zekâ üretkenlik artışını ve potansiyel çıktıyı artırırsa, yeni teknolojilere yatırım yapmak ve üretim kapasitelerini genişletmek için sermayeye olan talep arttıkça doğal faiz oranında yukarı yönlü baskı görebiliriz.

Ancak yapay zekâ daha yüksek oranda işgücü yer değiştirmesine yol açarsa ve gelir eşitsizliğini artırırsa, ihtiyati tasarruflardaki artış ve buna bağlı olarak ödünç verilebilir fon arzındaki artış nedeniyle doğal oranda bir miktar aşağı yönlü baskı görebiliriz.

Merkez bankacılığında yapay zekâ kullanımı: Avrupa Merkez Bankası’nda yapay zekâ

Bu gelişmeler zamanla Avrupa Merkez Bankası’nın duvarları dışında gerçekleşecek ve biz bunları yakından izleyeceğiz. Ancak Avrupa Merkez Bankası’nın duvarları içinde, yapay zekânın birden fazla görevde yardımcı olma potansiyeli de vardır.

Size birkaç örnek vereyim.

İstatistik

Ulusal İstatistik Konferansı’nda olduğumuz düşünüldüğünde, istatistiklerle başlamak yerinde olur. Avrupa Merkez Bankası’nın para politikası kararlarını bilgilendirmek için güvenilir ve yüksek kaliteli istatistiksel ürünlere, hizmetlere ve geniş bir veri yelpazesine ihtiyacı vardır.

Küresel finans krizinden alınan önemli bir ders, finansal piyasaların karmaşıklığını kavramak için tek başına toplu istatistiklerin yetersiz olduğudur. Daha ayrıntılı verilere ihtiyacımız bulunmaktadır.

Tahmin edebileceğiniz gibi, ortaya çıkan veri kümeleri, içerdikleri gözlem sayısı bakımından o kadar büyüktür ki, bunları toplamak ve yaymak, geleneksel istatistiksel yaklaşımların ötesine geçen istatistiksel süreçlerin ve analitik yöntemlerin kullanılmasını gerektirir.

Yaklaşık altı yıl önce Avrupa Merkez Bankası, istatistiksel süreçlerinin verimliliğini ve etkinliğini artırmak için yapay zekânın uygulanmasını araştırmaya başlamış olup bu çabalar meyvelerini vermektedir.

Veri kümelerimizin kalitesini artırmak için yapay zekâyı kullanıyoruz; veri kümeleri arasında gözlemleri belirleyip eşleştirmekten, kalite güvencesi için modern makine öğrenimi tekniklerini kullanmaya kadar her türlü yöntemi kullanıyoruz.

Ayrıca, büyük dil modelleri, bir zamanlar basitçe uygulanabilir olmayan şekillerde istatistiksel süreçleri destekleyebilir. Bunlara, yeni ve geleneksel olmayan veri kaynaklarının kilidini açmak dâhildir -örneğin, metin, resim, video veya ses gibi yapılandırılmamış veriler. Bu kaynaklar, mevcut veri koleksiyonlarımızı tamamlayabilir ve geliştirebilir.

Ekonomik analiz

Yapay zekâ, para politikası kararlarımızı hazırlamamıza yardımcı olmak amacıyla gerçekleştirdiğimiz ekonomik analizlere giderek daha fazla dâhil edilmektedir.

Yapay zekâ, verilerdeki kalıpları geleneksel yöntemlerden daha etkili bir şekilde belirleyebilir. Bu, özellikle şoka daha yatkın hale gelen bir ortamda daha büyük bir rol oynayan doğrusal olmayanlar için geçerlidir. Yapay zekâ ayrıca ekonomik göstergelerin gerçek zamanlı analizini sağlayarak merkez bankalarının daha zamanında politika kararları almasına yardımcı olur ki; bu, kriz zamanlarında özellikle değerli bir yetenektir.

Peki, bu uygulamalar pratikte nasıl görünür?

Avrupa Merkez Bankası personeli enflasyonu tahmin etmek için yapay zekâ kullanmaktadır. Buna web-kazı fiyat verileri ve veri sınıflandırması için büyük dil modelleri kullanmak dâhildir. Şu anda Uluslararası Ödemeler Bankası (BIS) İnovasyon Merkezi ile yakın iş birliği içinde Büyük Veri ve yeni üretken yapay zekâ modellerinin kullanımını araştırıyoruz.

Personel ayrıca, olası doğrusal olmayan durumları hesaba katarak, Avro Bölgesi enflasyon tahminlerine makine öğrenimi modelleri uygulamaktadır. Bu modeller, enflasyon beklentilerinin geleneksel tahmin ve anket tabanlı ölçümleriyle karşılaştırıldığında zaten iyi performans göstermektedir. Başka bir projede, küresel ticareti tahmin etmek için makine öğrenme teknikleri kullanılmaktadır.

Personel ayrıca yenilikçi veri kümelerinin açtığı olasılıkları da araştırıyor. Örneğin, projeler arasında küresel ekonomideki riskleri ve gerginlikleri ölçmek için metin verileri ve makine öğrenme tekniklerinin bir kombinasyonunun kullanılması ve ekonomik aktiviteyi izlemek için uydu verilerinin kullanımının araştırılması yer almaktadır.

İletişim

Yapay zekânın katkı sağlayabileceği bir diğer alan ise merkez bankası iletişimidir (central bank communication). Yapay zekâ, merkez bankası iletişiminin kilit öneme sahip olduğu alanlarda, örneğin politika kararlarının iyi anlaşılmasını sağlamak ve enflasyon beklentilerini sabit tutmak gibi alanlarda yardımcı olabilir. Yapay zekâ ile çok sayıda medya haberini ve piyasa yorumunu hızla analiz edebiliriz.

Ayrıca, yapay zekâ, Avro Bölgesi’nin her yerindeki halkla iletişim kurmamıza yardımcı olabilir. Bir Avrupa Kurumu olarak, Avrupa Merkez Bankası Avrupa Birliği’nin 24 resmi dilinin hepsinde iletişim kurar. Bugün bile, yapay zekâ ve makine çevirisi yılda 6 milyon sayfayı aşan bir çeviri talebini karşılamamıza yardımcı olmaktadır. Bu araçlar olmadan, Avrupa Merkez Bankası’nın dil hizmetleri yılda yaklaşık 150 bin sayfayı kapsayacak şekilde sınırlı olurdu.

Yapay zekâ aynı zamanda Avrupa Merkez Bankası hakkında daha az farkındalığa veya bilgiye sahip olan hedef kitleler için temel mesajları ve iletişim ürünlerini basitleştirerek erişimimizi genişletmemize yardımcı olabilir. Ve halkın aklına gelebilecek her türlü soruyu yanıtlamamıza yardımcı olabilir.

Tüm bu yenilikler, Avrupa Merkez Bankası’nın daha iyi anlaşılmasını sağlayabilir, para politikamızın etkinliğini kolaylaştırabilir ve hesap verebilirliğimizi artırabilir.

Piyasa altyapıları ve ödemeler

Yapay zekâ aynı zamanda piyasa altyapıları ve ödemeler (market infrastructures and payments) alanında da köklü değişikliklere yol açabilir.

Teknoloji, tüketicilerin ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre özelleştirilmiş yenilikçi ödeme hizmetleri tasarlama ve geliştirmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, örneğin sesle etkinleştirilen ödemeleri kolaylaştırarak finansal katılımı teşvik etmeye yardımcı olabilir. Bu potansiyel gelişmeler, Avrupa Merkez Bankası’nın verimli, entegre ve kapsayıcı ödemeleri teşvik etmedeki rolü söz konusu olduğunda açıkça alakalıdır.

Ayrıca, yapay zekâ ödeme sistemlerini denetlememize de yardımcı olabilir. Finansal piyasa altyapılarıyla ilgili finansal istikrar risklerini bu riskler gerçekleşmeden önce belirlemeyi amaçlayan erken uyarı modellerinin bir parçası olarak yapay zekâ kullanma fırsatı vardır. Ayrıca denetlenen kuruluşlar tarafından sağlanan bilgilerin incelenmesinde destekleyici bir rol oynayabilir ve uygulamalarının geçerli düzenleyici çerçevelerle uyumlu olmasını sağlamamıza yardımcı olabilir.

Avrupa Merkez Bankası, görevlerimizle ilgili olduğu her yerde yapay zekânın benimsenmesini kolaylaştırmak için bir yapay zekâ eylem planı geliştirmiştir. Yapay zekâ becerilerini teşvik ederken ve teknolojinin güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlarken gerekli yapay zekâ araçlarını ve altyapısını geliştirmeyi ve dağıtmayı hedeflemektedir.

Yapay zekânın sınırları: Gerekli güvenlik önlemlerinin alınması [limits of artificial intelligence: putting the necessary safeguards in place]

Şimdi yapay zekânın sınırlarına gelelim. İnsan zekâsının temel güçlerinden biri, sınırları üzerinde düşünme yeteneğidir. Filozof Immanuel Kant’ın bir zamanlar yazdığı gibi, “bir şeyleri muhtemelen (a priori) ancak kendimiz koyduklarımızla bilebiliriz”.

Ancak yapay zekânın bu öz-yansıtma kapasitesi ve ayrıca, insan eleştirel düşüncesinden bağımsız olarak kendi güvenlik önlemlerini üretme yeteneği de yoktur. Bu nedenle, yapay zekânın sınırlarının ve Avrupa Merkez Bankası için etkilerinin farkında olmalıyız, böylece gerekli korumaları yerleştirebiliriz.

Öncelikle gizliliği ve mahremiyeti sağlamamız gerekmektedir. Merkez bankalarının kararlarının hassasiyeti göz önüne alındığında, gizliliğin garanti altına alınması yapay zekânın kurum içi kullanımı için temel bir koşuldur. Aynı şekilde, veri kullanımı söz konusu olduğunda, yapay zekâ gizlilikle ilgili endişeleri artıracak, teknolojik ve kurumsal yönetişim güvencelerinin uygulanmasının ve Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası gibi düzenlemelere uyulmasının önemini vurgulayacaktır.

Örneğin, istatistiklerimiz için kullandığımız yapay zekâ çözümlerini ele alalım. Bu araçların kapsamlı dokümantasyon sağlaması gerekir. Bu, yapay zekâ çözümlerinin verileri değerlendirmek, iyileştirmek veya entegre etmek amacıyla nasıl kullanıldığını açıklamak için bir ön koşuldur. Bu çözümlere güven, önce onları anlamaktan gelir.

Yapay zekâdan kaynaklanan ikinci risk ise, sahte bilgi ve veri yaymak, dolandırıcılığı kolaylaştırmak veya siber saldırılar başlatmak için kullanılabilme derecesidir. 2022 yılı sonlarından bu yana medyada bildirilen üretken yapay zekâ ile ilgili olaylarda ve tehlikelerde ‘53’ kat artış yaşanmıştır.

Tom Cruise’un yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir deepfake videosunun viral olması bir şeydir. Ancak bir politikacının deepfake videosunun viral olması bambaşka bir şeydir (özellikle kriz anlarında, dikkat seviyelerinin yüksek olduğu ve oynaklığın ve belirsizliğin zaten belirgin olduğu zamanlarda).

Aynı zamanda, yapay zekâ bu tür riskleri tespit etmek ve ele almak için kullanılabilir. Kullanıcı, sistem ve ağ davranışlarındaki anormallikleri gerçek zamanlı olarak belirleyerek siber saldırıları önlemeye ve tespit etmeye yardımcı olabilir.

Üçüncü risk, yapay zekâya olan aşırı bağımlılık olarak tanımlayabileceğimiz şeyden kaynaklanır. Ve bu, kendini çeşitli şekillerde gösterebilir. Örneğin, yapay zekâya daha fazla bağımlılık, istemeden de olsa bir “yankı odası” tuzağına düşme riskini artırabilir.

Hukuk alanındaki yüksek lisans programlarının, zamanla giderek daha fazla yapay zekâ tarafından üretilecek olan mevcut veriler ve bilgiler kullanılarak eğitildiği göz önüne alındığında, yapay zekânın kendi kendine referans veren bir yapıya bürünmesi veya mevcut önyargıları tekrarlaması riski bulunmaktadır. Bu dinamik, merkez bankalarının piyasalara bilgi için bakması sırasında merkez bankalarının iletişiminin piyasalar üzerindeki etkisini artırdığı ölçüde, merkez bankaları arasında yankı odalarının oluşma riski artabilir.

Bu durum örneğin ileriye yönelik rehberlik kullanmanın risklerini artırabilir. Yapay zekâya aşırı bağımlılık, kendi operasyonel dayanıklılığımızı da azaltabilir. Yapay zekâ çalışma şeklimizin daha büyük bir parçası haline geldikçe, temel görevler için ona daha bağımlı hale gelebiliriz. Bu nedenle, olası bir “kara kutu” etkisinin risklerini azaltmak için kullandığımız yapay zekâ algoritmalarının ve modellerinin özelliklerini anlamak çok önemlidir.

Benzer biçimde, sorumlu bir şekilde kullanılmazsa, yapay zekâ düşüncenin çeşitliliğini ve özgünlüğünü de bastırabilir ve böylece grup düşüncesi ve doğrulama önyargısı riskini artırabilir. Matematikçi Alan Turing bir keresinde meşhur bir şekilde “Makineler düşünebilir mi?” diye sormuştu. İsteyeceğimiz son şey, aynı sorunun yapay zekâya aşırı bağımlı hale gelen merkez bankacılarına da sorulmasıdır. İnsan bilişinin temel bir özelliği, mevcut teorileri sorgulama, yeni teoriler üretme ve bunları test etmek için veri belirleme yeteneğidir.

Bu yeteneğin korunması gerekir. Avrupa Merkez Bankası Yönetim Kurulu toplantıları, ekonomiye ilişkin görüşleri karşılaştırma, ekonomik gelişmelerin alternatif yorumlarını göz önünde bulundurma ve riskleri birden fazla bakış açısından değerlendirme süreci olarak en iyi şekilde anlaşılabilir. Ekonomideki devam eden belirsizlik, bunu daha az değil, daha fazla yapmamız gerektiğini göstermektedir.

Genel ders, insanların yalnızca yapay zekâ sistemlerinin güvenilir bir şekilde kullanılmasını sağlamak için değil, aynı zamanda hesap verebilirlik sorularını ele almak ve kamuoyunun merkez bankasına olan güvenini sürdürmek için de sıkı bir şekilde kontrol sahibi olmaları gerektiğidir.

Sonuç

Sonuç olarak, yapay zekâ çağına girerken, onun potansiyelini gerçekleştirirken risklerini yönetme zorluğuyla karşı karşıyayız.

Yapay zekânın üretkenlik istatistiklerinde görünüp görünmeyeceği veya yeni bir paradoks yaratıp yaratmayacağı belirsizliğini korumaktadır. Bir dereceye kadar, bir yapay zekâ üretkenlik paradoksuyla karşı karşıya kalıp kalmayacağımız kısmen onun katkısını doğru bir şekilde ölçme yeteneğimize bağlı olacak ve istatistikçilerin maddi olmayan sermayeyi ölçmenin karmaşıklığı göz önüne alındığında oynayacakları önemli bir rol vardır.

Ancak diğer teknolojilerde olduğu gibi, yapay zekânın tam etkilerini gösterebilmesi için doğru ekosistemin mevcut olması gerekir; bu ekosistem, yapay zekâ alanında rekabeti kolaylaştırır, olası üretkenlik kazanımlarının adil bir şekilde dağıtılmasını sağlar, sağlam düzenleyici ve etik güvenceler oluşturur ve işgücü piyasasında buna karşılık gelen becerileri teşvik eder.

Merkez bankaları için yapay zekâ, ekonomik analizden iletişime kadar inovasyon ve verimlilik kazanımları için fırsatlar sunmaktadır. Ancak dikkate alınması gereken riskler de vardır ve uygun güvenlik önlemlerini gerektiği gibi oluşturuyoruz.

Yapay zekâyı süreçlerimize entegre ederken, insan yargısının ve eleştirel düşüncenin ön planda kalmasını sağlamalıyız. Bu denge, verilerimize, kararlarımıza ve daha geniş finansal sisteme olan güveni sürdürmek için elzem olacaktır.

Teşekkür ederim.

* Çevirenin Notu: İşbu Türkçe çeviriye İngilizce orijinal metindeki “dipnotlar” dâhil edilmemiştir.