Yapay Zeka (AI), günümüzde sadece bir moda kelimeden çok daha fazlasıdır. Akıllı telefonlarda ve bilgisayarlarda yüz tanımayı , yabancı diller arasında çeviriyi , spam e-postaları filtreleyen ve sosyal medyadaki toksik içeriği belirleyen sistemlere güç veriyor ve hatta kanserli tümörleri tespit edebiliyor . Bu örnekler, sayısız diğer mevcut ve gelişmekte olan AI uygulamalarıyla birlikte, özellikle gelişmiş dünyada insanların günlük hayatlarını kolaylaştırmaya yardımcı oluyor.

Ekim 2021 itibariyle, 44 ülkenin kendi ulusal yapay zeka stratejik planlarına sahip oldukları ve bu da küresel yapay zeka yarışında ilerlemeye istekli olduklarını gösteriyor. Bunlar, gelişmekte olan dünyada ulusal yapay zeka planları oluşturmada öncülük eden Çin ve Hindistan gibi yükselen ekonomileri içeriyor .

Kuruluşlara ve hükümetlere dijital dönüşümle ilgili konularda tavsiyelerde bulunan bir danışmanlık firması olan Oxford Insights, kamu hizmetlerinde yapay zeka kullanımı söz konusu olduğunda dünya genelinde 160 ülkenin hazırlık durumunu sıraladı . ABD, 2021 Hükümet Yapay Zeka Hazırlık Endeksinde ilk sırada yer alırken, onu Singapur ve İngiltere izliyor.

Özellikle, bu endeksteki en düşük puan alan bölgeler , Sahra altı Afrika, Karayipler ve Latin Amerika gibi gelişmekte olan dünyanın çoğu ile bazı orta ve güney Asya ülkeleridir.

Gelişmiş dünyanın, yapay zeka devriminde hızlı ilerleme kaydetme konusunda kaçınılmaz bir üstünlüğü var. Daha büyük ekonomik kapasiteye sahip bu zengin ülkeler, modern yapay zeka modelleri oluşturmak için ihtiyaç duyulan araştırma ve geliştirmeye büyük yatırımlar yapmak için doğal olarak en iyi konumdadır.

Buna karşılık, gelişmekte olan ülkeler genellikle eğitim, sanitasyon, sağlık ve nüfusun beslenmesi gibi dijital dönüşüme yapılan her türlü önemli yatırımı geçersiz kılan daha acil önceliklere sahiptir. Bu iklimde yapay zeka, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasında zaten var olan dijital uçurumu genişletebilir .

Modern yapay zekanın gizli maliyetleri

AI, geleneksel olarak “akıllı makineler yapma bilimi ve mühendisliği” olarak tanımlanır. Yapay zeka modelleri, sorunları çözmek ve görevleri gerçekleştirmek için genellikle geçmiş bilgilere bakar ve verilerdeki benzersiz kalıplara dayalı tahminler yapmak için kuralları öğrenir.

AI, makine öğrenimi ve derin öğrenme olmak üzere iki ana alandan oluşan geniş bir terimdir . Makine öğrenimi, daha küçük, iyi organize edilmiş veri kümelerinden öğrenirken uygun olma eğilimindeyken, derin öğrenme algoritmaları, örneğin göğüs röntgeni görüntülerini kullanarak solunum hastalıklarını tahmin etme gibi karmaşık, gerçek dünya sorunlarına daha uygundur.

Google çeviri özelliğinden robot destekli cerrahi prosedürlere kadar birçok modern yapay zeka destekli uygulama, derin sinir ağlarından yararlanır. Bunlar, insan beyninin mimarisine gevşek bir şekilde dayanan özel bir derin öğrenme modeli türüdür.

En önemlisi, sinir ağları, yeni bir görevin nasıl iyi bir şekilde gerçekleştirileceğini öğrenmek için genellikle milyonlarca örneğe ihtiyaç duyan verilere aç. Bu, daha basit makine öğrenimi modellerine kıyasla karmaşık bir veri depolama altyapısı ve modern bilgi işlem donanımı gerektirdiği anlamına gelir. Bu tür büyük ölçekli bilgi işlem altyapısı, genellikle gelişmekte olan ülkeler için uygun değildir.

Yüksek fiyat etiketinin ötesinde, gelişmekte olan ülkeleri orantısız bir şekilde etkileyen bir diğer konu, bu tür yapay zekanın çevreye verdiği zararın artmasıdır. Örneğin, çağdaş bir sinir ağının eğitim maliyeti 150.000 ABD dolarının üzerindedir ve eğitim sırasında yaklaşık 650 kg karbon emisyonu yaratacaktır (bir trans-Amerikan uçuşuna kıyasla). Daha gelişmiş bir modelin eğitimi , ortalama bir otomobilin tüm ömrü boyunca ürettiği toplam karbon emisyonunun kabaca beş katına yol açabilir .

Gelişmiş ülkeler tarihsel olarak artan karbon emisyonlarına en çok katkıda bulunan ülkeler olmuştur , ancak bu tür emisyonların yükü maalesef en ağır şekilde gelişmekte olan ülkelere inmektedir. Küresel güney , kısmen iklim eylemine yatırım yapma kapasitesinin sınırlı olması nedeniyle, genellikle aşırı hava, kuraklık, sel ve kirlilik gibi orantısız çevresel krizlerden muzdariptir .

Gelişmekte olan ülkeler ayrıca yapay zekadaki ilerlemelerden ve doğal afetlere karşı dayanıklılık oluşturmak da dahil olmak üzere getirebileceği tüm faydalardan en az yararlanıyor .

AI’yı iyilik için kullanmak

Gelişmiş dünya hızlı teknolojik ilerleme kaydederken, gelişen dünya AI devriminde yeterince temsil edilmiyor gibi görünüyor. Ve adaletsiz büyümenin ötesinde, gelişmekte olan dünya, büyük olasılıkla, çoğunlukla gelişmiş dünyada kullanılan modern AI modellerinin yarattığı çevresel sonuçların yükünü taşıyor.

Ama hepsi kötü haber değil. 2020 yılına ait bir araştırmaya göre yapay zeka, sürdürülebilir kalkınma hedefleri dahilindeki hedeflerin %79’una ulaşılmasına yardımcı olabilir . Örneğin yapay zeka, su kaynaklarındaki kirliliğin varlığını ölçmek ve tahmin etmek için kullanılabilir ve böylece su kalitesi izleme süreçlerini iyileştirebilir. Bu da gelişmekte olan ülkelerde temiz suya erişimi artırabilir .

Yapay zekanın küresel güneydeki faydaları, sanitasyonun iyileştirilmesinden eğitime yardımcı olmaya ve daha iyi tıbbi bakım sağlamaya kadar çok geniş olabilir. Bu artımlı değişikliklerin önemli akış etkileri olabilir. Örneğin, gelişmekte olan ülkelerdeki iyileştirilmiş sanitasyon ve sağlık hizmetleri, hastalık salgınlarının önlenmesine yardımcı olabilir.

Ancak “iyi yapay zeka”nın gerçek değerini elde etmek istiyorsak, teknolojinin geliştirilmesine ve kullanımına adil katılım esastır. Bu, gelişmiş dünyanın AI devriminde gelişmekte olan dünyaya daha fazla finansal ve teknolojik destek sağlaması gerektiği anlamına gelir. Bu desteğin kısa vadeden daha fazla olması gerekecek, ancak herkes için önemli ve kalıcı faydalar yaratacaktır.