OpenAI ‘milyon dolarlık problemi’ çözdü: Fikri mülkiyet tartışmalarının ötesine bakmak

 

OpenAI, 8 Eylül'de Clay Matematik Enstitüsü'nün Milenyum Problemlerinden olan Navier-Stokes denklemlerinin dört alt sorusundan birini yaklaşık on bin ajan kullanarak 88 saatte çözdüğünü açıkladı ve 166 sayfalık bir makale yayımladı.1 Open AI yöneticilerinden biri olan Bubeck ve bağımsız bir kaynağa göre enstitünün 1 milyon dolar ödül biçtiği soru için en az birkaç milyon dolar harcanmış. Üstelik fırsat maliyetini değerlendirirsek çözüm için ayrılan devasa işlemci kapasitesinin o süre boyunca müşterilere ayrılamamasını da hesaba katmak gerekir. Yapay zeka devlerinin ünlü ve zor matematik sorularını çözmedeki başarılarını vitrine koymak için belki de küçük bir bedel.

Navier-Stokes denkleminin çözümü ‘kuvvetlendirme stratejisine’, yani akışkanı dışarıdan özenle tasarlanmış bir kuvvetle sürerek patlamaya zorlama fikriyle ilintili., iki İspanyol matematikçi geliştirdi: Diego Córdoba ve Luis Martínez-Zoroa. Yıllarını Euler'de inşa ettikleri tekilliği Navier-Stokes modeline taşımaya çalıştılar. Buckmaster'ın kendi açıklamasında2 bu konuda hiçbir tereddüdü yok: Asıl atılımın onlara ait olduğunu, Martínez-Zoroa'nın Fields Madalyası hak ettiğini söylüyor.

Özetle gelişim akışı şöyle: Córdoba-Martínez-Zoroa kuvvetlendirme fikrini buluyor, Alpöge–Buckmaster bunu Euler'e taşıyor, OpenAI de Navier-Stokes'a. Bu iki matematikçiden çok daha fazla imkâna sahip olan OpenAI, en son modeli Astra'dan bile daha güçlü bir modelle binlerce ajanı geniş kapasiteli bir işlemci gücüyle çalıştırıyor ve matematikçilerin bulabileceğinden çok daha kısa sürede sonucu ortaya çıkarıyor.

OpenAI resmî açıklamasında hem araştırmacıların hem de ajanların çalışmayı yayınlanana kadar görmediğini iddia ediyor. Ancak ihtimal düşük olsa da kimliksizleştirilmiş verilerin modellerini geliştirmeye yardımcı olmuş olabileceğini de ekliyor. Buckmaster ile Alpöge proje boyunca bütün taslaklarını Codex oturumlarına koymuşlardı. Buckmaster modelin bu oturumlara erişip erişmediğini sorduğunda “model kullanıcı verisine bakmaz” cevabını aldı; eğitim için kullanılıp kullanılmadığını tekrar sorduğunda ise cevap alamadı. Asıl şüphesi ise yöntemde: Problemde kullandıkları ve Córdoba ve Martínez-Zoroa'nın açtığı yolun neredeyse kimsenin çalışmadığı bir rota olduğunu söylüyor. Görüşmenin geri kalanı başlı başına bir hikâye. Buckmaster'a önce modele sadece problem metninin verildiği ve “çok az insan girdisi kullanıldığı” söylenmiş. Telefon sırasında ekip üyeleri Bubeck'e iç sohbetten düzeltmeler gönderdikçe anlatı dağılmış: Koca bir ekip çalışıyormuş, model önce Euler dahil daha kolay problemlere yönlendirilmiş, hatta kendisine gösterilen komut bile Codex'e yazdırılmış... Sunulan iki tekliften biri, Buckmaster'ın tek başına OpenAI'ın sonucunu tanıtan bir makale yazmasıydı. Bubeck bu senaryoda iki kez Anthropic’te çalışan Alpöge'nin yazarlıktan çıkarılmasını istemiş.

Konu, yapay zekanın son dönemde getirdiklerine dair verilen tepkileri bir kez daha mercek altına almamızı sağlıyor. Artık meselenin yapay zekanın getirdiği yeniliklerin tümünün karşısında konumlanan muhafazakar ve 'mızıkçı' bir serzenişin ötesine geçmesine ihtiyaç var. Özellikle dünyayı emek-sermaye çelişkisi üzerinden okuyan kesimlerin bu biçimdeki yaklaşımları ise çok daha çelişkili. 

Bilimsel ve teknik gelişmeler; aynı ilk makineleşme sürecinde olduğu gibi bugünün yapay zeka ve otomasyonunda da insan emeği, bilgisi ve faaliyeti ölçülebilir, parçalanabilir ve taklit edilebilir hale geliyor. Kuşkusuz bugün yaşananlar bu tarihin bir devamı. Burada odaklanmamız gereken ise,

• İşlerin gelişmelere bağlı olarak güvencesizleşmesi,
• Eski işlerden kovulan işçilerin yeni işlerin bilgisini öğrenmesinin yükünün tamamen kendileri üstlenmek zorunda kalması,
• İşçi sınıfı üzerinde denetleme ve gözetim imkanlarının artması,
• İnsan emeğinin her geçen gün daha çok ‘makinelerin bir uzvuna’ indirgenmesi ve işçinin üretimin bilgisine ve sürecine hiç olmadığı kadar yabancılaşması, 
• Bilimsel-teknik ilerlemelerin sömürüyü derinleştirerek hayata geçmesi. 

Merceğimizi bilimsel-teknik gelişmelerin bildiğimiz, alıştığımız hayatı dönüştürmesine değil, hangi sınıfın servetini arttırdığına, üretici güçlerin gelişmesini nasıl sınırladığına odaklamamız gerekiyor.

Alpöge-Buckmaster’ın çalışması açısından teknoloji devlerinin ‘şeytaniliğine’, kişisel verilerin ihlal edildiğine dair sayısız şey yazıldı, ki kuşkusuz bunlar doğru. Ama özellikle bu operasyonun OpenAI’ya iyimser bir tahminle birkaç milyon dolara mal olduğu söylendikten sonra aklıma ilk gelen şu oldu: Eminim ki bu ikili; çok daha geniş imkanlarla belki daha hızlı, daha az zahmetle ve maliyetle aynı sonuca ulaşabileceklerdi.

1931 yılında Boris M. Hessen’nin, Londra’da İkinci Uluslararası Bilim Tarihi Kongre’sinde Newton’u, dahi de olsa tarihin, toplumun ve döneminin bir ürünü olarak sunması önemli bir olay haline geldi. Hessen tüm birleşik toplumsal ölü emeğin ve bunun mümkün kıldığı eğitimden, tedrisattan geçme şansını yakalamış insanların bu buluşları ortaya koymalarının maddi temellerini tarif etti. Hessen, doğa bilimlerinin 16. ve 17. yüzyılda göz kamaştırıcı gelişmesiyle beraber yükselen sınıf olan burjuvazinin ihtiyaçlarını sıralıyordu. Newton dahil bir sürü fizikçi optik, statik elektrik veya manyetizmayı değil, mekanik çalışıyordu.

Bugün açısından belki bu kadar net kristalize olmuş bir ihtiyaç değildi Navier-Stokes’un çözülmesi ancak kuşkusuz egemen sınıfın kesimlerinin (OpenAI’ın) ihtiyaçları doğrultusunda bir imkan olarak ortaya çıkmış ve değerlendirilmişti. Dolasıyla Alpöge’nin hakkının teslim edilmesi talebinin ötesinde, OpenAI’ın dönemin toplam üretici güçlerini ve onun bilim-tekniğinin gelişimini nasıl dizginlediğini teşhir etmeye ihtiyaç var. Bu çalışmanın topluma en büyük faydayı sağlayacak şekilde toplumsallaşmasının önündeki engel olarak sermayeyi teşhir etmeye.

Örneğin Buckmaster’ın anlattığına göre Alpöge'nin gönderdiği ilk LLM üretimi kanıtı ‘hayatında okuduğu en berbat şeydi’. Haftalarca kanıtı anlamak ve okunabilir hale getirmek için çalıştılar. Yapay zekanın ürettiği sonuçları inceltmek, hantallıktan kurtarmak ve insanın pratik amaçları için kullanılabilir hale getirmek gerekiyordu. Yapay zeka araçları da insanların ürettiği diğer araçlar gibi ancak insanın algı ve yetenekleri dahilinde uyarlanarak gelişiyor. Çünkü yapay zekanın yaptıklarını insanlar kendi hayatlarında anlamlandırmazsa, diğer şeylerle ilişkisini kurmazsa ortaya çıkanlar bilmediğimiz bir dilden farksız kalıyor.

Fields madalyalı Tao’nun açıklamalarında ve matematikçilerin yayınladığı bildiride3 de bu vurgulanıyor: Yapay zekanın bu keşifleri yaparken nasıl bağlantılar kurduğu, hangi çıkmaz sokaklardan geri döndüğü bilgisi, çözümden bile daha değerli olabilir.

Burada kısaca söylemek lazım ki Marksizm’in kurucularının doğa bilimleriyle kurduğu ilişki, faydacı olmaktan fazlasıdır. Bu konuda akıllara ilk gelen Marx ve Engels’in Darwin’in buluşlarından duydukları heyecan olabilir. Bu heyecan, ikilinin kendi toplumsal sistemlerinin doğadaki kanıtının bulunuşundan kaynaklanıyor. Jeolojinin, biyolojinin canlıların kökeni hakkındaki devrimsel buluşları; dönemin egemen sınıfının iktidarını sağlamlaştıran yerleşik düşünce sistemlerini karşısına alan devrimci fikirlerin eşzamanlı ortaya çıktığının bir kanıtı olarak görmek gerekiyor.

Yani bilim ve teknikteki ilerlemeler, ‘kapitalizmin bir gelişim basamağı’ olmasının ötesinde insanın kendi hayatını, zamanını ve doğayı düzenleyebileceği araçları ileri düzeyde yaratabildiği için anlamlı. Lenin, “Komünizm Sovyet iktidarı artı tüm ülkenin elektrifikasyonudur” derken eşitlikçi ve özgürlükçü bir düzenin maddi koşullarının oluşmasının bir yönünün de bilimsel ve teknik alan olduğunu işaret ediyordu.

Toplumu kapitalizmin sınırlarından özgürleştirip sosyalizmin sınırlarına ilerletmekte öncü olacakların, üretici güçler ve üretim ilişkileri arasındaki çelişki doğrultusunda hareket ederken üretici güçlerin gelişimine dair daha derin bir kavrayışa sahip olmaları savundukları yeni yaşam tahayyülünün hem kitleler önünde hem de gerçeklikte daha rasyonel bir zemine oturmasına imkan verecektir. OpenAI’ın Navier-Stokes denklemindeki belirsizliklerden birini açıklığa kavuşturmasına olan yaklaşımın veya buna dair merak ve heyecanı bulmak için uzaklara gitmeye gerek yok, kendi tarihimize, komünist hareketin tarihine bakmak yeterli.