Robot sözcüğü ilk kez Karel Čapek’nin 1920 yılında yazdığı R.U.R. (Rossum’s Universal Robots) isimli oyununda geçse de yapay yaşam formları çok daha eski hikaye ve söylencelere dayanıyor. Biraz daha eskiye gittiğimizde Frankeştayn’a ya da çok daha eski Fin destanı Kalavela’da bulunan altından kadına rastlamak mümkün. Bugünkü bakış açısıyla yapay zekaya sahip bir robot olarak tanımlanabilecek çok sayıda örnek bulunabilir. Henüz okumamışlar için Asimov’un Robot serisini de öneririm. Hep yazılı eserlerden söz ettik ama sanırım yapay zeka ve robot kavramlarını hayatımıza sokan önemli eserlerden birisi Terminatör serisidir. Gelişen teknolojinin hayatımıza getirebileceği kötülükler konusunda, Jaws serisinin köpekbalıkları hakkında bıraktığından daha kötü bir izlenim ve korku algısı yarattığı söylenebilir.
Diğer taraftan, robotlar üretim süreçlerindeki otomasyon ile işyerlerimize, mutfak robotu gibi ürünler ile de evimizin içine kadar girmiş durumda. Bu robotlar, insanlar tarafından yönetilip kontrol edilebilen bir makine haline gelmeye başlamıştı ki her yerden karşımıza çıkan yapay zeka kavramı nereye gidiyoruz sorusunu tekrar ön plana taşıdı.
Bizi bizden iyi tanıyorlar
Her ne kadar yapay zeka 1950’lerde tartışılmaya başlanmış bir çatı kavram olsa da günlük hayatta karşımıza yapay sinir ağları, büyük veri, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi bir sürü kavram ile çıktı. Google, Facebook gibi kişisel verilerimizi fütursuzca paylaştığımız firmaların bu büyük veriyi kullanarak bizi bizden iyi tanıdığının ortaya çıkması çok uzun sürmedi. Google Çeviri ya da Amazon’un ürün, Spotify’ın şarkı tavsiyesi gibi uygulamalar ise bir çok kişiyi mutlu eden örnekler.
Oysa konunun uzmanları için bunların teorik zemini 1970’lerde başlamıştı. O zamanlar, veri ve bilgi işlem gücü yetersizlikleri nedeniyle hayata geçiril(e)memiş, ciddi bir istatistik altyapısına dayanan ve çoğunlukla algoritmik süreçler içeren uygulamalardı.
Sigortacılığı hızla etkiliyor
Verinin bulunduğu hemen her sektörde uygulama şansı bulan bu yöntemler çok sayıda kişisel bilginin ortaya çıktığı sigortacılığı da hızlı bir şekilde etkilemeye başladı. Türkiye’de bu aşamada kritik bir kafa karışıklığı yaşanmaya, basit otomasyon süreçleri olarak tanımlanabilecek uygulamalar ile gerçek makine öğrenimi çalışmaları karıştırılmaya başlandı.
Peki gerçekte hayatımıza giren ve sigortacılığı değiştirecek denilen ne? Bir çok şey sayılabilir, ilk akla gelenler şunlar:
- IoT (nesnelerin interneti) çağında sigortalı risklere ilişkin toplanan gerçek zamanlı veri ile kişiye özel riziko analizi ve fiyatlama imkânı ortaya çıkacak.
- Verinin gerçek zamanlı işlenme olanağı ortaya çıkacağı için bu büyük veriyi sürekli işleyip kendini güncelleyen modeller mevcutta kullanılan ve geçmiş veriye göre çalışan modellerin yerini alacak.
- Sürücüsüz otomobiller gibi uygulamalar hem riski hem de sorumluluğu farklılaştıracak.
- Kişilerin kendileri ve sigortaya konu varlıkları üzerinde bulunacak alıcılarda sağlanacak veri ile tetiklenecek, öbek zinciri üzerinde kurulu akıllı sözleşmeler hasar süreçlerini farklılaştıracak.
- Hasar süreçlerindeki hızlanmanın ötesinde suiistimallerin tespiti gibi konular çok daha başarılı şekilde gerçekleştirilecek bu da tazminat yükümlülüğünün azalmasını sağlayacak.
Bu maddeler incelendiğinde aslında sektörü farklılaştıracak şeyin yapay zeka gibi uygulamalardan ziyade teknolojinin gelişmesi ile erişilen veri miktarının artması ve veriye anlık olarak erişim sayesinde etkileşimli modeller üzerinden risk kabul ve hasar süreçlerinin hızlanması olacağı söylenebilir. Tabii ki bu süreçlere eklenecek (50 Soruda Yapay Zeka kitabını büyük bir keyifle okuduğum Cem Say’ın tabiri ile) sohbotlar sigortalı deneyimini çok daha iyileştirecek.
İnsan desteği şart
Gerek verinin büyümesi, gerek modellerin değişmesi aktüerleri de etkileyecek. Nitekim şimdiden “IBNR-robot” gibi otomatize rezerv hesaplama araçları denenmeye, yapay sinir ağları ile daha iyi rezerv hesaplama metotları araştırılmaya, derin öğrenme teknikleri ile fiyat analizleri çalışılmaya başlandı. Yine de alınması gereken epey yol var. Çünkü aktüeryal çalışmalarda sadece veri değil, bu verinin anlamı ve veriyi ortaya çıkaran değişikliklerin de hesaba katılması gerekiyor. Kişisel izlenimim mevzuat ya da şirket stratejisindeki değişikliklerin portföye nasıl yansıyacağına ilişkin beklentilerin modellere yansıtılması konusunda insan desteği olmadan ilerlemenin henüz çok kolay olmadığı yönünde. O korkulan bizden daha zeki yapay genel zeka (AGI) kavramı ne kadar sürede hayatımıza girer bilemiyorum ama o girene kadar uğraşacağımız şeyler bunlar.
Bu açıdan aktüerlere büyük bir görev düştüğü kanaatindeyim: Veri ve model tarafındaki yetkinliklerini kurum içi iletişim gereklilikleri ile birlikte kullanarak yapay zeka ile ortaya çıkan gelişmelerin herkes tarafından en iyi şekilde anlaşılmasına ve uygulanmasına olanak sağlamak.
Türkiye’deki şirketlerin ise çok daha öncelikli bir meselesi olmalı: Yapay zeka ile uğraşıyormuş gibi görünmektense gerçekten bu konularda işe yarar içeriklerle çalışabilecek hale gelmek için neler yapılması gerektiği üzerine odaklanmak.
