‘Yapay Zekâ, Ekonomi ve Merkez Bankacılığı’ [Tiff Macklem Tarafından 20 Eylül 2024 Tarihinde Yapılan Konuşma]

Giriş

Dijitalleşme dünya çapında ekonomileri yeni yönlere çekmektedir. Yapay zekâ ve özellikle onun yavrusu olan üretken yapay zekâ bu çekimi hızlandırmaktadır. Hâlâ erken günler, ancak yapay zekâ hâlihazırda mevcut endüstrileri altüst etmekte ve yenilerini yaratmaktadır.

Yapay zekânın küresel ekonomiyi ve hatta insanlığı nasıl etkileyeceği hepimizin aklındadır. Yapay zekânın bizi bolluk diyarına götüreceğini söyleyen meraklıları bulmak kolaydır. Ancak birkaç büyük kazanan ve çok daha fazla yoksulun olduğu kasvetli bir dünyaya doğru gittiğimizi söyleyen felaket tellallarını bulmak da kolaydır.

Yapay zekânın bizi nereye götüreceğini bildiğini iddia edenlere karşı dikkatli olun. Güvenmek için çok fazla belirsizlik vardır. Yapay zekânın ne kadar hızlı ilerlemeye devam edeceğini bilmiyoruz. Ayrıca ekonomik ve sosyal etkilerinin zamanlamasını ve kapsamını da bilmiyoruz.

Ancak bu, neler olabileceğine dair kavramalar elde edemeyeceğimiz anlamına gelmiyor. Geçmiş hâlâ faydalı bir başlangıç noktasıdır. Ekonomi yasaları hâlâ önemlidir. İnsanlar hâlâ teşviklere yanıt verecektir ve buna fiyatlar da dâhildir. Merkez bankacıları olarak, fiyatlara çok önem veriyoruz. Fiyat enflasyonunu düşük ve istikrarlı tutmak bizim görevlerimiz arasındadır.

Peki, son yapay zekâ dalgası ve daha genel olarak devam eden dijitalleşme, Kanada Merkez Bankası’nda yaptığımız iş için ne anlama geliyor? İki geniş unsur vardır. Bunlardan birincisi, yapay zekânın çalışanları, tüketicileri, ekonomiyi ve enflasyonu nasıl etkileyeceğini daha iyi anlamamız gerekmektedir. İkincisi ise, Kanadalılar için görevimizi en iyi şekilde yerine getirmek amacıyla yapay zekâyı kendimiz kullanmamız gerekmektedir.

Bugünkü konuşmamda, çoğunlukla yapay zekânın üretkenlik, istihdam ve fiyat belirleme davranışları aracılığıyla ekonomiyi nasıl etkileyebileceğine odaklanacağım. Daha sonra para politikası için bazı çıkarımları tartışacağım. Son olarak, Kanada Merkez Bankası’nda yapay zekâyı nasıl kullandığımız hakkında birkaç söz söyleyeceğim.

1. Üretkenlik

Para politikası araçlarımızı nasıl uygulayacağımız, ekonomideki genel fiyat baskılarına ilişkin değerlendirmemize ve enflasyonun nereye gittiğini düşünmemize bağlıdır. Önemli bir girdi, ekonominin enflasyonsuz azami büyüme oranına ilişkin tahminimizdir. Buna potansiyel diyoruz.

Potansiyel büyüme, işgücü arzına ve bu işgücünün üretkenliğine bağlıdır. Yapay zekânın esas olarak üretkenliği etkilemesi beklenmektedir. İşgücü üretkenliği arttığında, ekonomi enflasyona neden olmadan daha hızlı büyüyebilir.

Dolayısıyla yanıtlamamız gereken sorular oldukça basit görünmektedir: Yapay zekâ işgücü verimliliğini nasıl ve ne zaman etkileyecektir?

Yapay zekâ, genel amaçlı bir teknolojinin veya GPT’nin (Generative Pre-training Transformer) tüm ayırt edici özelliklerine sahiptir; yani tüm bir ekonomi üzerinde önemli ve geniş kapsamlı etkileri olabilecek bir teknolojidir. Ancak ne kadar büyük ve ne kadar geniş kapsamlı olacağını tahmin etmek zordur. Ve zamanlamayı tahmin etmek de daha kolay değildir.

Tarihten biliyoruz ki bir GPT’nin ekonomiye yayılması yıllar almaktadır. Ayrıca ilk uygulamaların genellikle sonunda ortaya çıkan yeni işlerden ve yeni iş modellerinden daha az dönüştürücü olduğunu da biliyoruz. Tüm bunlar, bu yapay zekâ dalgasının tam etkilerini yakın zamanda göremeyeceğimizi göstermektedir.

Bununla birlikte, yapay zekâ benimsemesi üzerine şirket düzeyindeki çalışmalardan cesaret verici erken sonuçlar görüyoruz. Bir çalışmada, yapay zekâ kullanan Alman şirketlerinin daha üretken olduğu bulunmuştur. 1 Başka bir çalışmada, küresel bir firmadaki danışmanlar, yapay zekâ kullandıklarında ortalama olarak daha iyi işler üretebiliyor ve bu işi daha hızlı yapabiliyorlardı. 2 Üçüncü bir çalışma, yapay zekânın en iyi uygulamaları paylaşarak çağrı merkezi çalışanlarının daha verimli olmasına yardımcı olduğunu bulmuştur. 3 Ve en büyük kazanımlardan bazıları kodlamada görülebilir -üretken yapay zekânın bazı kodlama görevlerini tamamlamak için gereken süreyi yarıya indirdiği yer. 4

Yine de bu çalışmalar bize yapay zekânın daha geniş ekonomiyi nasıl etkileyeceğini söyleyemez. Bunu anlamak için yapay zekânın tüm büyük sektörlerdeki üretkenlik etkisini göz önünde bulundurmamız gerekir.

Bir tahmine göre, yapay zekâ Amerika Birleşik Devletleri’ndeki (ABD) tüm iş görevlerinin yüzde 25’ini otomatikleştirebilir ve önümüzdeki on yılda toplam faktör verimliliğini (total factor productivity) yüzde 9 artırabilir. 5 Kanada’da toplam faktör verimliliğinde benzer şekilde sürdürülebilir bir iyileşme, kişi başına düşen ortalama geliri yılda yaklaşık 4 bin dolar artıracaktır.

Bu üretkenlik artışı yalnızca görevlerin otomatikleştirilmesinden kaynaklanmamaktadır. Daha düşük üretkenlikteki işlerdeki çalışanlar yapay zekâ ile değiştirildikçe, ekonomideki diğer, daha üretken işleri doldurmak için serbest kalmaktadırlar. Ve yeni ürünler ve hizmetler ortaya çıkmaktadır. Bu son iki etki üretkenlik üzerindeki olumlu etkinin çoğunu sağlamaktadır. 6

Ancak daha kötümser tahminler, yapay zekânın üretkenlik üzerinde yalnızca mütevazı bir etkiye sahip olabileceğini öne sürmektedir. 7 Bu değerlendirmeler, daha az görevin etkili bir şekilde otomatikleştirilebileceği görüşünü benimsemektedir. Yapay zekâ, internet bağımlılığını artırmak ve kötü niyetli aktörleri etkinleştirmek gibi olumsuz sonuçlar da yaratabilir. Bu olumsuz etkiler, yapay zekânın net olumlu etkisini önemli ölçüde azaltabilir.

Yapay zekânın daha geniş ekonomi üzerindeki etkilerine baktığımızda, bu teknolojinin üretkenlik artışını önemli ölçüde artıracak kadar dönüştürücü olup olmayacağını da sormamız gerekir. Yoksa yapay zekâ, üretkenliğin tarihi hızında artmasını sağlamak için dikiş makinesinin icadı veya telekomünikasyonun evrimi gibi bir dizi yenilikteki en son yenilik mi olacaktır? Bu çok önemlidir çünkü üretkenlik artışı, ekonominin enflasyonu tetiklemeden ne kadar hızlı genişleyebileceğini belirlemede önemli bir rol oynamaktadır.

Peki, gerçekte ne oluyor? Yapay zekâyı yaygın olarak kullanılabilir kılmak için gereken altyapı hızla inşa edilmektedir. Yapay zekâ platformları türemekte ve işletmelerin (büyük ve küçük) teknolojiye erişimi kolaylaşmaktadır. Ancak yine de verimliliği ve üretkenliği dönüştürecek yeni ürün ve hizmetleri ve yeni iş modellerini arıyoruz.

2. Fiyatlar ve enflasyon

Yapay zekânın benimsenmesi ve üretkenlik üzerindeki tam etkisi uzun yıllar boyunca ortaya çıkacaktır. Uzun vadede, yapay zekânın üretkenliği artırmasını bekleyebiliriz. Daha yüksek üretkenlik, enflasyonu artırmadan daha yüksek ücretlere ve daha fazla harcamaya olanak tanır.

Peki ya kısa vadede? Yapay zekâ teknolojilerine yapılan güçlü yatırımlar ekonomideki talebi şimdiden artırmaktadır. Hisse senedi fiyatlarındaki artış tüketimi desteklemektedir, yapay zekâ ve ilgili becerilere sahip çalışanlar için işe alım patlaması da öyledir. Yapay zekânın muazzam bilgi işlem gereksinimlerini karşılamak için yeni veri merkezleri inşa edildikçe elektrik talebi de artmaktadır.

Tüm bunlar, kısa vadede yapay zekânın daha hızlı üretkenlik artışıyla arza eklediğinden daha fazla talebi artırabileceğini göstermektedir. Ve eğer bu gerçekleşirse, yapay zekâ benimsenmesi yakın vadede enflasyonist baskılara katkıda bulunabilir.

3. İşgücü piyasaları

En büyük sorulardan biri, yapay zekânın insanların işlerini daha iyi yapmalarına yardımcı olacak bir şey mi yoksa sadece işleri değiştirecek bir şey mi olacağıdır? Bu konu hakkında çok fazla konuşma ve bazı iyi araştırmalar mevcuttur.

Çalışmalar, önümüzdeki birkaç on yılda tüm iş ile ilgili görevlerin önemli bir kısmının yapay zekâ tarafından yapılabileceğini öne sürmektedir. Çok uzun vadede, makineler insanların şu anda yaptığı görevlerin çoğunu yapabilir.

Bu, uzun vadeli işsizliğin artmasına mahkûm olduğumuz anlamına mı geliyor?

Ekonomik tarih bize teknolojik değişimin etkileri hakkında birçok ders sunar. Son 200 yılda, teknolojideki değişiklikler nedeniyle kaybedilen işler veya yer değiştirme etkileri, bu yeniliklerden kaynaklanan işgücü talebindeki artışlar veya dengeleyici etkiler tarafından gölgede bırakılmıştır. Bu, artan sermaye yatırımı, yeni mal ve hizmetlerin ortaya çıkması ve otomatikleştirilemeyen görevlere olan talebin artması nedeniyle yaratılan işleri içerir.

Başka bir deyişle, tarımın makineleşmesinden montaj hattının ortaya çıkışına, bilgisayar ve internetin tanıtılmasına kadar teknolojik değişim, nihayetinde genel istihdam üzerinde net bir olumlu etki yaratmıştır.

Ancak bazıları bu seferin farklı olduğunu savunmaktadır. Yapay zekânın egemen olduğu bir dünyada, yer değiştirme etkileri daha büyük ve karşıt etkiler daha zayıf olabilir. Yapay zekâ, otomatikleştirilmemiş görevlerin sayısını o kadar azaltabilir ki, yer değiştiren işçiler için yeterli iş kalmaz. Ve yeni mal ve hizmetlerin çoğu yapay zekâ tarafından yaratılırsa, işgücü piyasası artan talepten faydalanamayabilir.

Ayrıca, geçmiş değişim döngülerinde teknoloji uzun bir süre boyunca yayıldığından, iş gücünün uyum sağlaması için zaman vardı. Ancak bu sefer benimseme çok daha hızlı gerçekleşebilir, daha fazla kesintiye ve yerine koyulması zor geçim kaynaklarının kaybına neden olabilir.

Şimdiye kadar, yapay zekânın emeğin toplam istihdamda düşüşlere yol açacak oranlarda yerinden ettiğine dair pek fazla kanıtımız yoktur. Dijitalleşme ve yapay zekânın ticarileştirilmesi, Kanada’da muhtemelen net iş yaratıcıları olmuştur.

Dijitalleşmenin bir temsilcisi olan bilgisayar sistemleri tasarımı ve ilgili hizmetlerdeki istihdam, ekonominin geri kalanındaki yüzde 6’lık istihdam artışına kıyasla 2019 yılının sonundan bu yana yüzde 48 artmıştır. Bu son büyüme mevcut bir eğilime dayanmaktadır: Genel istihdam son on yılda yüzde 17 artarken, dijitalleşme ile ilgili segmentteki istihdam iki katından fazla artmıştır.

Ancak muhtemelen daha derin etkilerin de geleceğini biliyoruz. Yapay zekâ ekonomide daha yerleşik hale geldikçe ve etkileri daha dönüştürücü hale geldikçe, yarattığından daha fazla işi yok edebilir. Ve otomasyona işlerini kaybeden insanlar yeni fırsatlar bulmakta zorlanabilir. Bu hepimiz için bir endişe kaynağıdır. Yapay zekâ ekonomilerimizde ilerlemeye ve yayılmaya devam ettikçe, işgücü piyasası etkilerini anlamak ve şekillendirmek giderek daha önemli hale gelecektir.

4. Fiyat belirleme davranışı

Üretkenlik ve işgücü piyasasının yanı sıra, yapay zekâ işletmelerin fiyatları nasıl belirlediğini de etkileyebilir. Dijital olarak yoğun firmaların, daha az dijital olarak yoğun firmalardan daha sık fiyat değiştirdiğine dair kanıtlar zaten mevcuttur. 8

Biz merkez bankacıları için bu, Phillips eğrisinin daha önce düşünülenden daha dik olabileceği anlamına gelmektedir. 9 Daha fazla şoka maruz kalan bir dünya ile birleştiğinde, bu durum enflasyonun pandemiden önceki 25 yıla kıyasla daha oynak olabileceğini göstermektedir.

Yapay zekâ, ekonomideki rekabet seviyesini de etkileyebilir, ancak etkisi belirsizdir. Başlangıçta, yapay zekâ yoğun yeni kurulan şirketler, yerleşikleri alt ederek pazar payını ele geçirebilir. Bu, rekabeti artıracak ve fiyatları düşürecektir. Ancak, yapay zekâ aynı zamanda tekel gücüne sahip bir avuç şirketin hâkim olduğu pazarlarla da sonuçlanabilir. Bu senaryoda, yapay zekâ nihayetinde daha az rekabete ve daha yüksek fiyatlara yol açacaktır.

Tekel etkisini hayal etmek kolaydır, birkaç süperstar firma sektörlerine hâkim durumdadır. Neyse ki, haksız piyasa gücüyle başa çıkmak için rekabet otoritelerimiz vardır. Ancak otoritelerin buna ayak uydurması gerekecektir.

Tüm bunlar, merkez bankalarının yapay zekânın enflasyonu hem genel talep ve arz yoluyla dolaylı olarak, hem de fiyat belirleme davranışları yoluyla doğrudan nasıl etkilediğini yakından takip etmesi gerektiği anlamına gelmektedir.

5. Yapay zekâ ve merkez bankaları

5.1. Belirsizlikle başa çıkmak

Yapay zekânın ekonomi üzerinde derin etkileri olabileceğini biliyoruz. Ancak bu etkilerin zamanlamasının, büyüklüğünün ve hatta yönünün belirsiz olduğunu da biliyoruz. Peki, para politikası yapıcıları bu belirsizliği nasıl yönetiyor?

Karanlık bir odaya girdiğinizde, hızla içeri dalmazsınız. Dikkatlice etrafı yoklarsınız. Ve ışık anahtarını bulmaya çalışırsınız. Bizim yaptığımız şey de budur. Biz merkez bankacılarının ihtiyaç duyduğu şey daha fazla ışıktır. Bu, teknolojinin nasıl yayıldığıyla ilgili araştırma ve analizle birlikte daha iyi bilgi anlamına gelir. İşletmeler ve çalışanlar üzerindeki etkisi. Ve genel ekonomi ve enflasyon üzerindeki etkisi.

Bu amaçla, akademisyenleri yapay zekânın etkilerini daha iyi anlamak ve tahmin etmek için işletmeler ve politika yapıcılarla birlikte çalışmaya teşvik ediyorum. Ayrıca, yapay zekâ ekonomisine ışık tutan bu konferans dizisi için Ulusal Ekonomi Araştırmaları Bürosu’nu ve Toronto Üniversitesi’ndeki eski meslektaşlarımı alkışlıyorum.

Ayrıca, yapay zekânın potansiyel etkilerini daha iyi anlamak ve riskleri yönetmek için senaryolar kullanabiliriz, böylece daha az kötüyle daha fazla iyiyi elde edebiliriz. Örneğin, Uluslararası Para Fonu Genel Müdür Yardımcısı Gita Gopinath yakın zamanda yaptığı bir konuşmada, yapay zekânın benimsenmesinin çalışanlar için bir sonraki durgunluğu nasıl daha da kötüleştirebileceğini incelemiştir. 10 Önceki gerilemelerde otomasyonla ilgili iş kayıplarının çoğunun durgunluğun ilk yılında gerçekleştiğini ve bu işlerin asla geri gelmediğini belirtmiştir. Yapay zekânın yaygın bir şekilde benimsenmesi, daha fazla işin otomasyona hazır hale gelmesi nedeniyle bu sorunu daha da kötüleştirebilir.

Yapay zekânın benimsenmesi finansal istikrar sorunlarına da yol açabilir. Bankalar ve finansal kuruluşlar müşteri hizmetlerini iyileştirmek, uyumu ve risk yönetimini geliştirmek ve kredi ve likidite riskini daha iyi değerlendirmek için yapay zekâya yatırım yapmaktadır. Prensip olarak, bu yatırımlar verimliliği ve istikrarı iyileştirmelidir.

Ancak tuzaklar da vardır. Operasyonel riskler birkaç üçüncü taraf hizmet sağlayıcısında yoğunlaşabilir ve bunlardan birinde yaşanan bir olay finansal sisteme hızla yayılabilir. Yapay zekânın öngörü yeteneği beklenmedik şekilde bozulabilir, halüsinasyon görebilir veya önyargılı ve ayrımcı olabilir. Ve yapay zekâ her şeyin daha hızlı hareket etmesini sağlar, bu da piyasa oynaklığı zamanlarında ciddi piyasa hücumlarını ve sürü davranışını artırabilir. 11

Senaryolar, parasal ve finansal politikaların karşı karşıya olduğumuz risklere nasıl yanıt vermesi gerektiği konusunda zor sorular sormamıza yardımcı olur. Ayrıca ekonomilerimizi ve finansal sistemlerimizi korumada proaktif olmamıza da yardımcı olur.

5.2. Merkez bankalarında yapay zekâ kullanımı

Son olarak, merkez bankalarında yapay zekâ kullanımına dair birkaç söz söylememe izin verin. Yapay zekâ yalnızca yeni kurulan şirketler ve teknoloji devleri için değildir. Birçok merkez bankası, görevlerini yerine getirmek için yapay zekâyı kullanmaktadır. Kanada Merkez Bankası’nda, yapay zekâyı şu amaçlarla kullanıyoruz:

• Tahmini enflasyon, ekonomik aktivite ve banknotlara olan talep;
• Ekonominin kilit sektörlerindeki duyguyu takip etme;
• Düzenleyici verileri temizleme ve doğrulama,
• Verimliliği artırma ve operasyonlarımızın riskini azaltma.

Ve biz bu teknolojiyi keşfetmeye daha yeni başladık. Artık çok büyük ve oldukça parçalanmış veri kümeleri mevcut olduğundan, tüketicilerin ve işletmelerin nasıl davrandığını ve şirketlerin fiyatlarını nasıl belirlediğini anlamak için yapay zekâyı kullanma konusunda büyük bir potansiyel bulunmaktadır.

Ancak yapay zekânın potansiyelinden tam olarak yararlanmak için veri ve bilgi işlem gücüne yatırım yapmamız gerekecektir. Ayrıca personelin bu yatırımdan en iyi şekilde yararlanacak becerilere sahip olduğundan emin olmamız gerekmektedir. Ve dış uzmanlıktan yararlanmamız gerekecektir. Bu yüzden Uluslararası Ödemeler Bankası tarafından yönetilen yeni Toronto Yenilik Merkezi’nin bir parçası olmaktan çok heyecan duyuyoruz. Yenilik Merkezi, akademisyenler, özel sektör ve merkez bankaları arasında en son teknolojileri keşfetmek için iş birliğini teşvik etmek üzere tasarlanmıştır.

Yapay zekâyı devreye alırken etik etkileri de göz önünde bulundurmamız gerekir. İlerlemek ve yeniliği teşvik etmek ile sorumlu ve güvenli olmak için zaman ve özen göstermek arasında bir denge kurmak her zaman kolay değildir. Kanada Merkez Bankası’nda, yapay zekâ kullanımımızı yönlendiren ilkelerimiz vardır. Örneğin, bir görev için yapay zekâyı kullandığımızda şeffaf olmalıyız ve içerik veya analiz üretmek için kullandığımızda uygun şekilde şüpheci olduğumuzdan emin olmak için güvenlik önlemlerine sahip olmalıyız.

Sonuç

Benim için artık bitirme zamanıdır. Yapay Zekâ ve özellikle üretken yapay zekâdaki son hızlı gelişmeler, dünya çapında ekonomileri dönüştürme potansiyeline sahiptir. Ancak, çok fazla belirsizlik devam etmektedir.

Hepimizin daha fazla ışığa ihtiyacı vardır. Teknolojinin ekonomiye nasıl yayıldığını incelemek için akademisyenlerin ve işletmelerin birlikte çalışmasına ihtiyacımız vardır. Ayrıca yapay zekânın üretkenliği, istihdamı, fiyat belirleme davranışını ve enflasyonu nasıl etkileyeceğini daha iyi anlamamız gerekmektedir. Bu çalışma zaman alacaktır. Bu arada, belirsizliğimizi yönetmemize yardımcı olmak için giderek daha fazla bilgilendirilmiş senaryolar kullanmalıyız.

Hâlâ dönüştürücü bir teknolojik değişimin ilk günlerindeyiz. Ne olacağını henüz bilmiyoruz, ancak gelecekteki yolu şekillendirebiliriz. Merkez bankaları için bu, yıkıcı teknolojik değişim karşısında fiyat ve finansal istikrarı korumak anlamına gelmektedir. Ve işlerimizi daha iyi yapmak için yapay zekâdan yararlanmak anlamına gelmektedir.

Teşekkür ederim. Bu konuşmanın hazırlanmasında bana yardım eden Eric Santor’a teşekkür etmek istiyorum.