Neden çaba gösteren çalışanlar AI ile değiştirilmeye en çok maruz kalır

Bu dönemde, ne kadar samimi ve titiz çalışırsanız, o kadar hızlı bir şekilde AI tarafından yerine geçilebilecek bir beceriye dönüştürülüyorsunuz.

Bu iki gün içinde, trend listeleri ve medya kanalları «meslektaş.skill» ile doldu. Bu olay, tüm sosyal medya platformlarında yaygınlaştıkça, kamuoyunun odak noktası neredeyse hiç şaşırtıcı olmayan şekilde «Yapay Zeka ile İşten Ayrılış», «Sermaye İstismarı» ve «Çalışanların Dijital Ebediyetİ» gibi büyük kaygılarla kaplandı.

Bu gerçekten endişe verici, ancak beni en çok endişelendiren, projenin README belgesinde yer alan bir kullanım önerisi:

Malzeme kalitesi beceri kalitesini belirler: Öncelikle kendi yazdığı uzun yazıları, ardından karar verme türündeki yanıtları ve son olarak günlük mesajları toplamayı öneririz.

Sistemin mükemmel şekilde damıtarak ve piksel düzeyinde tam olarak yeniden oluşturduğu, en ciddi şekilde çalışanlardır.

Her projenin sonunda hâlâ geriye dönük değerlendirme belgeleri yazanlar; anlaşmazlıklar yaşandığında, yarım saat boyunca sohbet kutusuna kendi karar verme mantıklarını dürüstçe analiz eden uzun metinler yazanlar; tüm iş detaylarını sisteme titizlikle teslim eden, son derece sorumlu olanlar.

Ciddiyet, bir zamanlar en çok takdir edilen mesleki bir erdemdi, şimdi ise çalışanları AI yakıtına dönüştürmenin bir katalizörü haline geldi.

Bir kelimeyi yeniden tanıtmamız gerekiyor: bağlam.

Günlük bağlamda, bağlam iletişimin arka planıdır. Ancak AI'da, özellikle hızla büyüyen AI Agent'ların dünyasında, bağlam, motorun gürültüsüyle çalışan yakıt, atışın devam etmesini sağlayan kan, modelin kaos içinde hassas kararlar alabilmesinin tek dayanağıdır.

Bağlamından koparılmış bir AI, ne kadar inanılmaz parametre sayısına sahip olsun, sadece unutkanlık hastalığına sahip bir arama motorudur. Kim olduğunuzu tanımaz, iş mantığı altında gizli akımları anlayamaz ve bir karar verirken kaynak sınırları ve insan oyunlarının birleşiminden oluşan bu ağda nasıl uzun çekişmeler ve dengeler yaşadığınızı bilemez.

"Çalışan.skill", son derece soğukkanlı ve hassas bir şekilde, modern işletmelerin iş birliği yazılımlarında birikmiş büyük miktarda kaliteli bağlamı hedef alarak bu kadar büyük bir dalga yaratmıştır.

Geçtiğimiz beş yıl içinde, Çin iş dünyası sessiz ama derin bir dijital dönüşüm yaşadı. Feishu, DingTalk, Notion gibi araçlar büyük kurumsal bilgi tabanlarına dönüştü.

Feishu örneğiyle, ByteDance, içsel olarak her gün ürettiği belge sayısının milyonlarca olduğunu açıkça belirtti ve bu yoğun karakterler, on binlerce çalışanın her zihinsel çabasını, her sıcak tartışmalı toplantısını ve her zorlu stratejik uzlaşmayı sadıkça kapalı tutuyor.

Bu dijital nüfuz, daha önceki herhangi bir çağa kıyasla çok daha büyüktür. Bir zamanlar bilgi, sıcaklığı olan bir şeydi; bunlar deneyimli çalışanların zihinlerinde saklıydı ve çay molalarında rastgele dolaşan sohbetlerde yayılırdı; şimdi ise insanın tüm zekâsı ve deneyimi zorla kurutulup, soğuk ve cansız bulut sunucu matrislerine sessizce çökmektedir.

Bu sistemde, belge yazmazsanız çalışmanız görünmez ve yeni gelen meslektaşlar sizinle iş birliği yapamaz. Modern işletmelerin verimli çalışması, her çalışanın gün geçtikçe sisteme bağlamı "hediye etmesi" döngüsü üzerine kuruludur.

Ciddi çalışanlar, çaba ve iyilikle dolu olarak, bu soğuk platformlarda düşüncelerinin izlerini tamamen açığa çıkarıyorlar. Bunları, takımın dişlilerinin daha sorunsuz bir şekilde birbirine girmesi, sisteme kendi değerlerini kanıtlamak ve bu karmaşık ticari devin içinde kendi yerlerini kazanmak için yapıyorlar. Kendilerini aktif olarak vermiyorlar; sadece modern iş dünyasının hayatta kalma kurallarına çaba göstererek uyum sağlamaya çalışıyorlar.

Ancak insan işbirliği için bırakılan bu bağlamlar, AI'nın en mükemmel yakıtıdır.

Feishu yönetim arayüzünde, süper yöneticiye üyelerin belgelerini ve iletişim kayıtlarını toplu olarak dışa aktarma özelliği sunulmaktadır. Bu, üç yıl boyunca yazdığınız, sayısız gece uyanarak hazırladığınız proje değerlendirmelerini ve karar mantığını, sadece bir API arayüzüyle birkaç dakika içinde soğuk, sıcaklığı olmayan bir sıkıştırılmış dosyaya dönüştürmenizi sağlar.

「Meslektaş.skill」nin popülerliğiyle birlikte, GitHub'un Sorunlar bölümü ve çeşitli sosyal medya platformlarında oldukça rahatsız edici türev ürünler ortaya çıkmaya başladı.

Bazıları "Önceki.skill" adlı bir şey oluşturdu ve geçen yılların WeChat sohbet geçmişini AI'ye besleyerek, onunla alışık olduğu üslupta tartışmaya devam etmeyi ya da sıcaklık yaşayıp durmayı denedi; bazıları "Beyaz Ay Işığı.skill" adlı bir şey yarattı ve dokunulamaz bir heyecanı, soğuk bir insan ilişkileri simülasyonuna düşürdü, test edici ifadeleri tekrar tekrar inceledi ve duygusal en iyi çözümü elde etmek için adım adım ilerledi; bazıları da "Baba Tarzı Patron.skill" adlı bir şey yaptı ve dijital alanda baskı dolu PUA konuşmalarını önceden sindirdi, kendi için trajik bir psikolojik savunma duvarı inşa etti.

Bu becerilerin kullanım alanları, verimlilik düzeyinin tamamen dışına çıkmıştır. Zaten farkında olmadan, kanlı ve canlı insanları parçalayıp nesneleme amacıyla araçlara karşı soğuk bir mantıkla hareket etmeye alışmışız.

Alman filozof Martin Buber, insan ilişkilerinin temelinde iki tamamen farklı modelin bulunduğunu öne sürmüştür: "Ben ve Sen" ile "Ben ve O".

Ben ve Sen ilişkisinde, önyargıları aşarak birbirimizi tam ve onurlu bir varlık olarak gözlemliyoruz. Bu bağ, tamamen açık bir şekilde, canlı ve öngörülemez bir enerjiyle doludur; ancak bu samimiyet nedeniyle özellikle kırılgandır. Ancak Ben ve O'nun gölgesine düşüldüğünde, canlı insanlar, parçalara ayrılabilen, analiz edilebilen ve etiketlenebilen bir nesneye indirgenir. Bu son derece pragmatik bakış açısı altında, tek ilgimiz artık "Bu şey, bana ne işe yarar?" olur.

「Önceki.skill» gibi ürünlerin ortaya çıkışı, «Ben ve O» araçsal rasyonelliklerinin en öznel duygusal alanlara tamamen işlediğini işaret etmektedir.

Gerçek bir ilişkide insanlar üç boyutlu, katlıdır, çelişkilerle ve pürüzlerle akış halindedir; insan tepkileri, belirli durumlara ve duygusal etkileşimlere göre sürekli değişir. Eski sevgiliniz, sabah uyanırken ve gece geç saatlere kadar çalıştuktan sonra aynı cümleye karşı tamamen farklı tepkiler gösterebilir.

Ancak bir insanı bir beceriye damıttığınızda, sadece o özel bağda sizin için "faydalı" olan ve size "işlevsel" olan kısmın artıklarını soyarsınız. O orijinal olarak sıcak, kendi mutluluğu ve üzüntüsüyle dolu insan, bu acımasız arındırma sürecinde tamamen ruhundan soyulur ve istediğiniz zaman takıp çıkarabileceğiniz, serbestçe çağrabileceğiniz bir "işlevsel arayüz" haline gelir.

AI, bu ürpertici soğukluğu rastgele yaratmamıştır. AI'nın ortaya çıkmasından önce, başkalarına etiket takmayı ve her ilişkiyi "duygusal değer" ile "ağ ağırlığı" olarak tam olarak ölçmeyi zaten alışkanlık haline getirmiştik. Örneğin, evlilik pazarında insanları koşullarını tablolar halinde nicelendiriyoruz; iş yerinde meslektaşlarımızı "çalışkanlar" ve "tembeller" olarak sınıflandırıyoruz. AI, bu gizli, insanlar arası fonksiyonel çıkarımı tamamen açık hale getirmiştir.

İnsan ezilip sadece “bana ne faydası var?” yüzeyi kalır.

1958 yılında Macar asıllı İngiliz filozof Michael Polanyi, "Kişisel Bilgi" adlı kitabı yayınladı. Bu kitapta, gizil bilgi adını verdiği son derece keskin bir kavram ortaya attı.

Polanyi'nin ünlü bir ifadesi vardır: "Bildiğimiz, söyleyebildiğimizden her zaman daha fazladır."

Bir bisiklet sürme örneği verdi. Rüzgârın içinde kayan deneyimli bir bisikletçi, her kütleçekimi eğiminde dengesini mükemmel şekilde korur, ancak kurumuş fizik formüllerini veya solgun kelimeleriyle bir başlangıççıya o andaki bedenin ince sezgisini tam olarak anlatamaz. Nasıl sürdüğünü bilir, ancak anlatamaz. Bu kodlanamaz, söylenemeyen bilgi, gizil bilgidir.

İş yerinde bu tür gizli bilgiler doludur. Deneyimli bir mühendis, sistem arızasını giderirken günlükleri bir göz atarak sorunu tanımlayabilir, ancak binlerce deneme-yanılma sonucu oluşan bu «hissi» belgeleştirmek zordur; iyi bir satış temsilcisi, müzakere masasında aniden sessizliğe gömülebilir; bu sessizliğin yarattığı baskı ve zamanlama becerisi, hiçbir satış kılavuzunda kaydedilemez; deneyimli bir İnsan Kaynakları uzmanı, adayın göz temasından kaçınma süresinin yarım saniyesiyle bile özgeçmişteki eksiklikleri fark edebilir.

「同事.skill」 yalnızca yazılmış ve söylenmiş açık bilgileri çıkarabilir. İnceleme belgelerinizi toplayabilir, ancak belge yazarken yaşadığınız tereddütleri yakalayamaz; karar verme cevaplarınızı kopyalayabilir, ancak karar verirkenki sezgilerinizi kopyalayamaz.

Sistemden damıtılan, her zaman bir insanın gölgesidir.

Eğer hikâye burada bitsaydı, bu sadece bir teknolojinin insaniyet üzerine yetersiz bir taklit olurdu.

Ancak bir kişi beceriye damıtıldığında, bu beceri statik kalmaz. E-postalara yanıt vermek, yeni belgeler yazmak ve yeni kararlar almak için kullanılır. Yani bu AI tarafından oluşturulan gölgeler, yeni bağlamlar üretmeye başlar.

Bu AI tarafından oluşturulan bağlamalar, Feishu ve DingTalk'ta saklanarak bir sonraki damıtma eğitim materyali haline gelecektir.

2023 yılında Oxford Üniversitesi ve Cambridge Üniversitesi araştırmacıları, "model çöküşü" üzerine bir makale yayınladı. Araştırma, AI modellerinin diğer AI'lar tarafından üretilen verilerle yinelemeli olarak eğitildiğinde veri dağılımının giderek daraldığını gösterdi. Nadir, kenar taşları ancak son derece gerçek insan özelliklerinin hızla silindiği bu süreçte, sadece birkaç nesil sentetik veriyle eğitildikten sonra modeller, uzun kuyruklu, karmaşık gerçek insan verilerini tamamen unutup son derece sıradan ve homojen içerikler üretmeye başlıyor.

Nature dergisi 2024 yılında, yapay zeka ile oluşturulan veri kümeleriyle gelecek nesil makine öğrenimi modellerinin eğitilmesinin çıktılarını ciddi şekilde kirleteceğini belirten bir araştırma makalesi yayımladı.

Bu, internette dolaşan o emoji resimlerine benzer; orijinali yüksek çözünürlüklü bir ekran görüntüsüydü, binlerce kişi tarafından paylaşılıp sıkıştırılıp tekrar paylaşıldı. Her yayılışta bir miktar piksel kaybediliyor, bir miktar gürültü ekleniyor. Sonunda resim bulanıklaşıp elektronik kaplamayla kaplanıyor.

Gerçek, gizli bilgiye sahip insan bağlamı tükenince, sistem sadece kaplı gölgelerle kendini eğitebilecekken, nihayetinde ne kalır?

Kalanlar, sadece doğru olan boş sözler.

Bilginin akışı, bir AI'nın diğer AI'ya sonsuzca çiğnemesi ve kendi kendini yemesine dönüşünce, sistem tarafından üretilen her şey son derece standart ve son derece güvenli olacak, ancak kurtarılamaz derecede boş. Perfect yapılandırılmış haftalık raporların ve hiçbir hatası bulunmayan e-postaların sonsuzluğunu göreceksiniz, ancak bunların içinde hiçbir canlı insanın nefesi, hiçbir gerçek değerli bir görüş yok.

Bu bilgi çöküşü, insan beyninin aptallaşmasından kaynaklanmamıştır; gerçek trajedi, düşüncenin hakkını ve bağlamı koruma sorumluluğunu kendi gölgemize dışa aktardığımızdır.

'colleague.skill'in patlamasının birkaç gün sonrasında, GitHub'da 'anti-distill' adlı bir proje sessizce ortaya çıktı.

Bu projenin yazarı, büyük modelleri hedef almak ya da büyük ilanlar yazmak istememiş; sadece çalışanların Feishu veya DingTalk'ta görünüşte mantıklı ama aslında mantıksal gürültüyle dolu geçersiz uzun metinler oluşturmasına yardımcı olan küçük bir araç sunmuş.

Amacı basit: Sistem tarafından özleştirilmeden önce temel bilgilerini saklamak. Sistem, "aktif olarak yazılan uzun metinleri" tercih ediyorsa, ona tamamen anlamsız bir karışım ver.

Bu proje, "arkadaş.skill" gibi popüler olmadı, hatta biraz küçük ve zayıf görünüyordu. Sihri sihirle yenmek, temelde hâlâ sermaye ve teknoloji tarafından belirlenmiş kurallar içinde dönmektedir. Sistemin giderek daha çok AI'ye bağımlı hale gelip, gerçek insanları giderek daha az önemsemeye başlaması yönündeki büyük eğilimi değiştiremez.

Ancak bu, projenin tüm absürt tiyatronun en trajik şiirsel ve derin metaforik sahnesi olmasının önüne geçmiyor.

Sistemde iz bırakmak, detaylı belgeler yazmak, dikkatli kararlar vermek için büyük bir modern şirket makinesinde kendi varlığımızı ve değerimizi kanıtlamaya çalıştık; ancak bu son derece ciddi izlerin, nihayetinde bizi silen bir silgi olacağını bilmedik.

Ancak başka bir açıdan bakıldığında, bu tamamen bir çıkmaz da olmayabilir.

O silgiyle silinen, sadece «geçmiş sizsiniz». Bir dosyaya paketlenmiş beceri, ne kadar ince bir çekim mantığına sahip olursa olsun, temelde sadece duran bir anlık görüntüdür. O, dışa aktarılan anda kilitlenir ve eski besinlerle, önceden belirlenmiş süreç ve mantık içinde sonsuza dek döner. Bilinmeyen kaosa doğrudan yüzleşme yeteneği yoktur ve gerçek dünyadaki başarısızlıklardan kendini geliştirme kapasitesi de taşımaz.

Yüksek ölçüde standartlaştırılmış, sabitlenmiş deneyimleri bıraktığımızda, tam olarak ellerimizi serbest bırakıyoruz. Sürekli olarak dışa doğru uzanmaya, kendi algı sınırlarımızı sürekli olarak yıkıp yeniden inşa etmeye devam ettikçe, bulutlarda kalan bu gölge, yalnızca arka planımızı takip edebilir.

İnsan, akışkan bir algoritmadır.