Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri (SDG’ler), dünyanın en acil sorunlarından bazılarını ele almak üzere 2015 yılında oluşturuldu. 17 hedef arasında barışa, refaha ve çevresel sürdürülebilirliğe hizmet edecek şekilde yoksulluğun ortadan kaldırılması, eşitsizliğin azaltılması ve iklim üzerinde harekete geçilmesi gibi 169 hedef yer alıyor.
2015’ten bu yana yapay zeka kullanımı katlanarak artarken, özellikle yoksulluk, açlık ve iklim değişikliğine dayanıklılık konularında hedeflerin çoğuna yönelik ilerleme durmuş, hatta tersine dönmüş durumda. Yapay zeka, bazı Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri’nin ele alınmasına yönelik yeni olanaklar sunmanın yanı sıra, Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri’nin ele almak üzere oluşturulduğu sorunları (örneğin, büyük veri merkezlerinin artan enerji ihtiyaçları) hem daha da sınırlandırıyor hem de güçlendiriyor.
Sorun artık yapay zekanın sürdürülebilir kalkınma açısından önemli olup olmadığı değil; maliyetleri azaltacak, erişimi genişletecek, karar almayı geliştirecek ve eşitsizliği daha da derinleştirmeyecek şekilde nasıl uygulanacağıdır.
Bu bağlamda yapay zeka ile Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri’nin kesişimini dikkate almak önemlidir.
Gelecek vaat eden sınırlardan biri tarımsal geçim kaynaklarında yatıyor. Birden fazla yerel dilde görevlendirilen yapay zeka asistanları artık her yıl çiftçilerin milyonlarca sorusunu yanıtlıyor. Popülaritelerinden üç dinamik sorumludur.
Birincisi, maliyet sıkıştırması: Modelin uygulanabilirliği genişliyor, altyapı olgunlaşıyor ve dağıtım araçları ucuzluyor. İkincisi, kullanılabilirlik: Ses ve görüntü girdileri, dijital katılımın önündeki tarihi engeli aşarak insanların yazmadan veya yüksek düzeyde okuryazarlık olmadan katkıda bulunmalarına olanak tanır.
Üçüncüsü, bağlama uygulanabilirlik: Sistemler çiftçinin sorusunu gerçek zamanlı hava durumu, piyasa fiyatı ve yerel bilgilerle birleştirerek statik tavsiyeler yerine dinamik, bağlama özel rehberlik sağlayabilir. Bu özellikler, gıda güvenliği, adil çalışma ve iklim direncine ilişkin Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri ile doğrudan mücadele ediyor.
Bilgi çevresel değişim altında hızlı bir şekilde gelişmekte, dolayısıyla geleneksel veri kümeleri çok hızlı bir şekilde güncelliğini yitirmektedir. Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri’nin merkezinde yer alan dillerin ve bağlamların çoğu, eğitim verilerinde büyük ölçüde yetersiz kalıyor. Bu açığı kapatmak, modelleri mevcut ihtiyaçlara sabitlemek ve dışlanmış topluluklar için sistematik hatayı azaltmak için çok dilli, topluluk odaklı “altın” veri kümelerini gerektirecektir.
Dağıtım tasarımı daha az önemli değildir. Faydaların çoğu, idealleştirilmiş model eğitiminde değil, araçların gerçek kullanıcılarla buluştuğu yerde gerçekleşir. Pratik çözüm, mükemmellik uğruna sürekli gecikme değil, sorumlu dağıtımdır.
Yönetişim ve altyapı, yapay zekanın sosyo-ekonomik uçurumları azaltıp azaltmadığını kontrol edebilir ve ruhani liderlerden ve Yerli halklardan öğrenerek yeni etik paradigmalar oluşturmamıza yardımcı olabilir. Etik ilkeler ve gönüllü kurallar yardımcı olur, ancak düzenleyici netlik ve güvenilir finansman, ilkelerin gerçeğe dönüşmesini sağlayan unsurlardır.
Temel dijital erişimin (cihazlar, bağlantı ve bilgi işlem gücü) bir sivil hak olarak sağlanması, bant genişliği kıtlığının ve donanım maliyetlerinin birçok topluluğu sistematik olarak yapay zekanın dezavantajlarından ziyade potansiyel avantajlarından mahrum bıraktığını kabul edecektir.
Sosyal açıdan dezavantajlı gruplara yapılan kamu yatırımı bir sadaka değil, verilerin birlikte oluşturulması, hizmetin ortak tasarlanması ve yönetişime katılımı mümkün kılan gerekli bir düzeltmedir. Eğitim çok önemli: İklim sıkıntısı ve yapay zeka mevcut sosyal yapıları istikrarsızlaştırdıkça, kapsayıcı dijital okuryazarlığın yokluğu eğitimsel ve sosyo-ekonomik çatlakları genişletecek.
Topluluk liderliğindeki yapay zeka, güven oluşturma stratejisi için bir gereklilik ve gerekli bir kültürel yaklaşımdır. Bir şehirde veya risk rejiminde oluşturulan modeller nadiren diğerine aktarılabilir; Etkili sel uyarıları, ısı riski haritaları ve hizmet hedeflemenin yanı sıra büyük şirketlerin maliyetlerini sağlık, çevre ve sosyal konular aracılığıyla dışsallaştıranları korumak için yerel vatandaşlarla ortaklaşa üretilen hiper yerel bilgiler gereklidir.
Düşük kodlu coğrafi yapı taşları, uzman olmayanların uydu görüntülerini, sensör yayınlarını ve senaryo araçlarını birleştirmesine olanak tanıyarak pasif alıcıları ortak analistler haline getirebilir. Topluluklar soruları şekillendirdiğinde, sürecin bazı kısımlarını sahiplendiğinde ve çıkarımsal veri uygulamaları yerine somut iyileştirmelere bağlı çıktıları gördüğünde güven organik olarak artar.
Birlikte yaratma ve empati, ihtiyacımız olan değişim için gerekli bileşenlerdir. Bu yaklaşım, uzun vadeli uyum için gerekli sivil kapasiteyi oluştururken, sürdürülebilir şehirler, sağlık ve eşitsizliklerin azaltılmasına ilişkin Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri ile de uyumludur.
Ve elbette yapay zekanın enerji iştahıyla yüzleşmeden hiçbir değerlendirme tamamlanmış sayılmaz. Büyük modelleri eğitmek ve çalıştırmak çok fazla güç gerektirir ve iklimin yan faydaları, ekstra emisyonlar ve şebeke gerilimi ile dengelenir. Eğer hesaplama gücü yeni bir darboğaz ise, dijital eşitlik enerji adaletiyle çatışıyor: Sosyal açıdan savunmasız insanların uygun fiyatlı, tutarlı güç ve yüksek hızlı internet almaları mümkün değil, dolayısıyla modeller oluşturamıyor, hatta işletemiyorlar. Verimlilik kazanımı, amaca uygun model seçimi ve akıllı planlama yardımcı olacaktır, ancak kalkınma gündeminin daha fazlasını yapması gerekiyor.
Ve yakın zamanda bana sorulan soruyu tekrarlamak gerekirse: Etik yapay zeka diye bir şey var mı? Bir cevap olduğundan emin değilim. Yerel mikro şebekeler, temiz enerji veri merkezi tedariki ve bilgi işlem merkezlerinin geçmişteki kaynak eşitsizliklerini yeniden yaratacak biçimde yoğunlaşmasını yasaklayan kamu politikaları gereklidir. Elbette Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerinin ikinci turu, iklim açığı pahasına yapay zeka temettüsünün ödenmemesini sağlamalıdır.
Küresel kurumlar norm belirleme konusunda etkilidir ancak genellikle bağlayıcı güce sahip değildir. Şehirler, bölgesel dernekler ve kamu-özel ortaklıkları daha hızlı hareket edebilir; eğer satın alma açıklık getirirse; veri paylaşımı düzenlemeleri araştırmayı mümkün kılarken hakları koruyor mu; ve değerlendirme yöntemlerinin sınırlar ötesine taşınabilir ancak yerel dil, hukuk ve kültüre duyarlı olup olmadığı.
2030 ve sonrasına baktığımızda seçim, çözüm olarak yapay zeka veya tehdit olarak yapay zeka arasında değil. Biz istesek de istemesek de yapay zeka gelişecek. Ancak bugün önümüzdeki birkaç on yılın yapay zeka altyapısını şekillendirecek seçimler yapabiliriz. Yapay zeka, eskimiş hedefleri daha yeni sinyallerle yenileyebilir, ihmal edilen hedefleri ve beklenmeyen ödünleşimleri vurgulayabilir ve hangi müdahalelerin gerçekte etkiye sahip olduğunu ortaya çıkarmak için geriye dönük analizlere olanak sağlayabilir.
Bir şeyin “neden” meydana geldiğini ve bu değişikliği hangi parametrelerin tetiklediğini açığa çıkaran teknikler, artık yalnızca teknik yapay zeka yenilikleri değil, modern sorumluluk araçlarıdır. Ancak açık konuşayım: İnsan bileşeni hâlâ yapay zekanın en önemli yönü olmalı. Hiçbir şey, çevrimiçi bir aramayla insan muhakemesi, siyasi irade ve toplumsal güvenin yerini alamaz. En önemli iş etik olmaya devam ediyor: Yapay zekanın finansmanı, yönetimi, güçlendirilmesi ve ölçümünde adaleti taahhüt etmek.
Bu anlamda uygulandığında yapay zeka, sürdürülebilir kalkınma için eyleme geçirilebilir ve bilinebilir olanı genişletebilir, durduğu yeri hızlandırabilir ve daha önce keşfedilmemiş rotaları aydınlatabilir. Ancak Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine ancak hayatlarını değiştireceği insanlarla birlikte, onlar için ve onlar tarafından tasarlandığı ve dünyanın karşılayabileceği şekilde desteklendiği takdirde yardımcı olacaktır.
