Yapay zeka (YZ) ile ilgili gelişmeler büyük bir başarı olarak yorumlanıp, şaşkınlıkla izleniyor. Siri ile sohbet etmeye yeni yeni alışıyorken, Google bizim yerimize telefon araması yapıp yemek için masa rezervasyonu yapmaya başlıyor. 90’larda ben üniversitede okurken yerdeki çizgiyi takip ederek yük taşıyan robotlar otomasyon örneği olarak sunulurken, bugün görüntü işleme teknolojisi ile sizi takip eden golf yardımcılarını konuşuyor, Boston Dynamics’in köpek ve insan görünümlü Black Mirror’dan çıkmış hissi veren robotlarının neler yapabileceğinden bahsediyoruz.
Bu kadar hızlı gelişmeler büyük bir belirsizlik hissi de yaratıyor. Robotların işlerimizi elimizden alıp almayacağı sorusu da bu belirsizliğin önemli bir parçası. Aslında konu yeni değil. 1960’larda elektronik teknolojisinin gelişmesi paralelinde ortaya çıkan otomasyon süreçleri de iş dünyasında benzer hisler yaratmış. Charlie Chaplin’in filmlerinde güzel örneklerini gördüğümüz makineler tüm Dünya’da gündem olmuş. Örneğin Der Spiegel dergisi 1964 yılında “Almanya’da Otomasyon” başlıklı haberi mavi yakalı işçilerin yerini alan robotları gösteren bir çizim ile çıkmış. Aynı dergiyi 2016 yılında da “Görevden alındılar!” başlığı ile bu sefer beyaz yakalıların işlerini elinden alan yapay zekayı tasvir eden bir kapakla görüyoruz.
YZ bu şekilde son sürat hayatımıza girerken bir konuyu ayırt etmek gerekiyor: Günümüzde YZ olarak ortaya konan teknoloji hâlâ kendisine verilen kısıtlar ile hareket ediyor. Henüz serbest düşünce ile hareket edip hangi konuda çalışma yapacağına karar veren sistemler geliştirilmiş durumda değil: AGI (artificial general intelligence) – Yapay Genel Zeka diye tanımlanan ve insan zihinsel mekanizmalarının tamamını yapabilen sistemlerden oldukça uzağız. Mevcut YZ sistemleri uzmanlık gerektiren konularda, büyük veriyi kullanarak keşfettiği örüntüleri aynı konudaki başka örneklere uygulayarak bir sonuç üretiyor. Dolayısı ile konu yine gelip veriye daha doğrusu büyük veriye dayanıyor.
Büyük verinin oluşması bir kaç kanaldan gerçekleşiyor: İnsanların sosyal medya kullanımları kendilerine ilişkin önemli bir veri birikmesini sağlıyor. Entegre sistemler farklı yerlerdeki verilerin bir arada kullanılmasına izin veriyor. Örneğin ülkemizde geçen yıl başlanan uygulama ile e-nabız sistemine girdiğinizde hangi kurumda olduğundan bağımsız olarak tüm tıbbi kayıtlarınıza ulaşabiliyorsunuz. Ancak en önemlisi IoT denilen nesnelerin interneti çağında kullandığımız araçlar muazzam bir veri iletiyor. 2015 yılında Dünya çapında 15 milyar civarında olduğu düşünülen internete bağlı cihaz sayısının 2025 yılında 75 milyara ulaşması bekleniyor. Bu cihazların ürettiği veri hem çok daha yakın bir şekilde takip edilebileceğimiz anlamına geliyor hem de sigortacılık uygulamaları için birçok kolaylığı beraberinde getiriyor. Örneğin hasar süreçlerinin otomasyonu, kendi kendine karar veren sistemler sayesinde kaza anında tazminat tutarının ödenmesi gibi sigortalıların hayatını kolaylaştırırken, sigortacıların daha güvenilir ve verimli şekilde karar vermesine olanak sağlayacak sistemler hayatımıza girmeye başladı bile.
Tüm bu gelişmelerin bir gün yaptığımız tüm işler robotlar tarafından yapılacak algısı yaratması çok doğal. İşin kötüsü bu algı gerçek: 1964 yılında dergi kapağında yer alan otomasyon sistemleri fabrikalarda çok daha az sayıda işçi çalışmasına olanak tanıdı. YZ sistemleri de hizmet sektöründe çok daha az sayıda kişi çalışmasının yolunu açıyor.
Bu durumda yapılması gereken en doğru şey engelleyemeyeceğimiz bu gelişmelere nasıl ayak uyduracağımızı öğrenmek. Aktüerler açısından da çözüm aynı: ETH Zürich’ten Prof. Paul Embrechts’in önce ICA 2018’de sonra da ECA 2019’da dile getirdiği aktüerlere dönüşmek: Belirsizlik tarafından yönetilen ve sürekli değişen bir dünyada veri ve modellerin rehberliğinde, şüpheci düşünce ile hareket eden sosyal sorumluluğa sahip finansal karar vericiler olarak nitelediği beşinci tür aktüerler haline gelmek.
