Ekonomist Steve Hanke Yapay Zekâ İşsizliği Tartışmalarına Yeni Boyut Kazandırdı

AI yatırımları hız kazanırken Johns Hopkins Üniversitesi ekonomisti Steve Hanke, şirketlerin çalışanların büyük bölümünü yapay zekâ ile değiştirmeyeceğini savundu. Hanke, değerlendirmesinde yapay zekâ maliyetlerinin insan istihdamından daha yüksek kaldığını belirtti. Açıklama, son dönemde yeniden işe alımların arttığına ilişkin araştırmalarla birlikte iş gücü piyasasındaki tartışmaları yeniden gündeme taşıdı.

Şirketler İçin Asıl Belirleyici Unsur Maliyet Olmayı Sürdürüyor

Johns Hopkins Üniversitesi’nde uygulamalı ekonomi profesörü olarak görev yapan Steve Hanke, Business Insider’a yaptığı değerlendirmede işletmelerin tüm çalışanlarını yapay zekâ sistemleriyle değiştirmesinin ekonomik açıdan sürdürülebilir olmadığını söyledi. Ronald Reagan döneminde Ekonomik Danışmanlar Konseyi’nde de görev alan Hanke, işletmelerin yatırım kararlarında yalnızca teknolojik kapasiteyi değil toplam sahip olma maliyetini de dikkate aldığını ifade etti.

Profesör Hanke, üretken yapay zekâ sistemlerinin çalışabilmesi için büyük veri merkezlerine, yüksek işlem gücüne, elektrik enerjisine, su tüketimine ile gelişmiş donanımlara ihtiyaç duyulduğunu vurguladı. Güncel sektör raporları da Nvidia GPU’larıyla çalışan büyük dil modellerinin işletme maliyetlerinin yalnızca donanımla sınırlı kalmadığını, enerji ile soğutma giderlerinin de toplam harcamaları önemli ölçüde artırdığını gösteriyor.

Araştırmacılar, yapay zekâ altyapı maliyetleri yükseldikçe şirketlerin yatırım geri dönüş süresini daha dikkatli hesapladığını belirtiyor. Bu tablo, özellikle küçük ile orta ölçekli işletmelerin tam otomasyon yerine hibrit çalışma modellerine yönelmesine neden oluyor.

Google, Tesla, SoftBank ile diğer teknoloji şirketleri son yıllarda yapay zekâ altyapısına yüz milyarlarca dolarlık yatırım açıkladı. SoftBank’ın kurucusu Masayoshi Son, yapay zekânın küresel ölçekte yaygınlaşmasının 2040 yılına kadar yıllık 5 trilyon dolarlık yatırım gerektirebileceğini öngörürken Nvidia CEO’su Jensen Huang ise donanım verimliliğindeki artışın zamanla maliyetleri aşağı çekeceğini savunuyor.

Steve Hanke ise bu görüşe katılmıyor. Ekonomist, yapay zekâ ile gelen operasyonel maliyetlerin geleneksel yazılım ürünlerinden farklı olduğunu, sistemlerin sürekli hesaplama kaynağı tüketmesi nedeniyle kalıcı gider oluşturduğunu ifade ediyor.

Ford ile Klarna gibi şirketlerin son dönemde işten çıkardıkları bazı çalışanları yeniden işe almaya başlaması, yapay zekâ verimliliği konusunda beklentilerin her zaman gerçekleşmediğini gösteren örnekler arasında yer alıyor. Haziran ayında yayımlanan çeşitli araştırmalar da bazı işverenlerin üretkenlik artışını fazla iyimser değerlendirdiğini, ardından personel planlarını yeniden düzenlediğini ortaya koydu.

Yapay zekâ ekosisteminin geleceği yalnızca model performansına bağlı görünmüyor. Elektrik arzı, veri merkezi kapasitesi, yarı iletken üretimi, enerji maliyetleri ile düzenleyici politikalar önümüzdeki yıllarda yatırımların yönünü belirleyen temel faktörler arasında yer alacak. Türkiye’de yapay zekâ yatırımı planlayan kurumlar açısından da yalnızca lisans maliyetini değil altyapı, enerji, güvenlik ile işletme giderlerini birlikte değerlendirmek uzun vadeli yatırım kararlarında belirleyici rol oynayabilir.