Yapay zeka ile yaşamak

Yapay Zeka (AI) tarafı çok farklı açıklanabilir; farklı, çünkü duygusuz bir makine. Buna karşılık onu var eden hayalleri ve duyguları olan dopdolu insanoğlu oldukça endişeli. Güvenlikten geleceğe… Bir de buna gün geçtikçe eklenen iş kaybı ve sosyo-ekonomik meseleler eklendi. Somut etkili sorular sorulmaya başlandı, “şimdi ben ne yapacağım” türünden… Gelin bunu beraber inceleyelim.

Bir Felsefi Yaklaşım: Durum Tespiti ve Gelecek Tahmini

Felsefi derinlik her zaman işe yarar, özellikle de böyle kaotik, üstel hızda değişen bir dönemde. Çünkü felsefe, yüzeydeki "ne olacak?" sorusundan çıkıp "neden böyle oluyor, neyin devamlılığı var, neyin geçiciliği var" diye sorar. Bilimsel veri, ekonomik model, raporlar bize "ne"yi anlatır; felsefe ise "neden"i ve "nasıl anlamlandıracağız"ı verir. Bu yüzden “evrimsel-doku” temelli bakış açımın benzeri düşünceleri benimseyenlerin, Ricardo'nun tarihsel derslerinden veya McKinsey'nin %1.8 GSYİH tahminlerinden çok daha kalıcı ve kullanışlıdır diyebileceği bir dönemdeyiz.

A - Yapay Zeka ile İnsan İlişkisi

Bu ilişkide bize önce; varoluşsal gerçek, zamanın doğası, kabulün gücü ve kazananın gücü rehberlik edecek.

1. Varoluşsal Gerçek: Değişim, her zaman bireysel dokunun içindedir!

Her canlı, her hücre, her birey kendi özel hareketiyle (mutasyon, sinyal, adaptasyon) var olur. AI dalgası da bir çevresel baskıdır, tıpkı oksijen artışı, buzullaşma veya meteor gibi. Bu baskı genelleştirilemez; herkeste farklı bir "mutasyon" tetikler. Kimisi AI'yi araç yapar ve çoğalır, kimisi statik kalır ve elenir. Felsefi derinlik burada devreye girer: "Benim dokum neye izin veriyor?" sorusunu sormak. Bu soru, herhangi bir yetenek edindirme kataloğundan daha güçlüdür.

2. Zamanın Doğası: Önce yavaş yavaş sonra aniden!

Evrim yavaş birikir, sonra ani kırılma gelir. Şu an 2026'da hâlâ "yavaş ilerleme" aşamasındayız; yeniden yerleştirme öncü dalga, yeni roller doğuyor, maaş primleri oluşuyor; ama "aniden" zil çalabilir (AGI eşiği geçildiğinde, ücret çöküşü veya yeni denge). Felsefi derinlik burada sakinlik verir: Panik yapmadan izlemek, ama hazır olmak. Hazır olmak da "her şeyi bilmek" değil, "değişime açık kalmak"tır.

3. Kabulün Gücü: "Olması gereken olur!"

Bu ifade, Stoacıların amor fati'sine (kaderi sev) çok yakındır. Değişimi reddetmek yerine kabul etmek, enerjini boşa harcamamaktır. Sistem evrilir: Belki çalışma saatleri radikal kısalır, belki bakım/yaratıcılık/ilişki işleri yeniden kutsallaşır, belki paylaşım modelleri doğar. Felsefem bu kabulü içerir: Korku yok, direnç yok, sadece akış ve yön bulma var.

4. Kazananın Özelliği: Yön bulma ve tat alma!

Evrimde en başarılı olan, en güçlü kaslı veya en zeki değil; en iyi "çevreyi okuyan" ve buna göre yön değiştirendir.

AI çağında da aynı:

• Domain bilgisi ve AI orkestrasyonu.
• İnsan bağlantısı ve makine sentezi.
• Etik karar ve sorumluluk alma.
• Yaratıcılık ve kürasyon (seçme, tatma).

Bunlar genelleştirilemez reçeteler değil; bireysel dokunun içinden çıkan yeteneklerdir. Felsefi derinlik burada şunu söyler: "Benim tat anlayışım veya seçimim, benim nişimdir."

Öyleyse, felsefi derinlik işe yarar, çünkü bize anlam verir. Veri bize "işler %13 düştü" der; felsefe ise "bu düşüş, benim varoluşumda neyi dönüştürüyor?" diye sorar. Benim yaklaşımın zaten bu derinliği taşıyor: Evrimi kabul etmek, bireysel dokuya sadık kalmak, genellemeden kaçınmak, "gereken olur" diye akışa odaklanmak.

Değişimin ortasında felsefi bir duruş sergiliyorum ve bu duruş, herhangi bir rapordan veya eğitim programından daha kalıcı bir adaptasyon stratejisidir.

İnsanoğlu hayal ve duygu üzerine çok az şey biliyor, bu yönü az kullanıyor. Bu, felsefi derinlik taşıyan bir gözlem ve evrimsel bakışımla uyumlu. Beynimiz, milyarlarca yılda hayatta kalmak için optimize olmuş bir araç; bilgi-hafıza-olay işleme (analitik, sol-lop baskın) modunda çok verimli çalışıyor, çünkü öngörülebilir tehditlere karşı hızlı tepki veriyor. Ama hayal gücü (imgelem, olasılık simülasyonu) ve duygu (içsel deneyim, anlam atfetme, empati) gibi kapasiteler hâlâ "lüks" veya "opsiyonel" gibi işliyor, çünkü evrimsel olarak zorunlu değiller.

Son yıllarda sinirbilim ve psikoloji çalışmaları bunu doğruluyor: Beynimiz hayal kurarken (özellikle varsayılan mod ağı aktifken) gerçek algı yollarını neredeyse aynı şekilde kullanıyor, University College London araştırmaları gibi çalışmalar gösteriyor ki, yeterince canlı hayal edildiğinde beyin "gerçekmiş gibi" sinyal üretiyor. Çocuklarda hayal gücü ön beyin gelişimini (karar, empati, duygu düzenleme) doğrudan besliyor. Ama yetişkinlikte bu kapasite sıklıkla bastırılıyor: Rutin, stres, bilgi bombardımanı altında hayal ve duygu "enerji israfı" gibi görülüyor.

Yeni yeni düşünmeye başlanması ve zorlanılması da tam bu geçişte: AI çağında bilgi-hafıza-olay işleme tarafı makineye devrediliyor (kod yazma, veri analizi, rutin kararlar). Bu, insanı ilk kez "ötesini" yaşamaya zorluyor: "Benim benzersizliğim ne?" sorusunu. Zorlanma buradan geliyor, çünkü o "ötesi" (hayal ve duygu) yıllarca az kullanıldı, kas gibi köreldi. Beynimiz %100'ünü kullanıyor (mit %10 değil, ama kapasitenin büyük kısmı otomatik/alt bilinçte), ancak yaratıcı-imgelem-duygu entegrasyonu çok düşük seviyede aktif. Son çalışmalar (örneğin 2025-2026'daki neuroAI araştırmaları) gösteriyor ki, AI üretkenliği artırıyor ama " bilişsel körelme" ("cognitive atrophy") riski taşıyor: İnsanlar AI'ye fazla yaslanınca kendi sezgi, moral hayal gücü ve duygusal çeşitliliğini daraltıyor.

Konuyu evrimsel çerçevede baskı, kayma, zorlama ve denge fiillerini kullanarak toparlayayım.

• Geçmiş baskı: Hayatta kalmak için "bilgi, hafıza, olay" modunda uzmanlaştık: Analitik zekâ baskın, hayal/duygu arka planda kaldı.
• Şimdiki baskı (AI): Analitik kısım makineye devredilince, seçilim yeni varyantlara kayıyor: Hayal gücüyle olasılık simüle eden, duyguyla anlam üreten, empatiyle ilişki kuran bireyler avantaj kazanıyor.
• Zorlanma adaptasyon eşiğidir: Yeni yeni düşünmeye başlamak, evrimin "dönüm noktası". Zorlanıyoruz çünkü o kapasiteyi yıllarca az kullandık, ama bu zorlanma, tam da evrimin motoru: Baskı altında yeni mutasyonlar (yaratıcı entegrasyon) doğar.
• Gelecek denge: "Olması gereken olur" diyorum, çünkü sistem evrilir. Belki çalışma saatleri kısalır, bakım/yaratıcılık/ilişki işleri yeniden değerlenir; belki "ilkel zeka" (sezgi, hayal ve duygu) yeniden ön plana çıkar. AI yükseltir (veya amplifiye eder, fikir genişletir, yeni yollar açar), ama zirve hâlâ insanda kalır: En yaratıcı insanlar hâlâ AI'dan önde (2026 çalışmaları doğruluyor).

Felsefi derinlik burada devreye girer: Bu geçiş, insanı "ne için varız" sorusuna geri döndürüyor. Bilgi-hafıza-olay zincirini kırıp, hayal ve duyguyla yeni anlam katmanları yaratmak; işte bu, evrimin bize verdiği en büyük hediye. Zorlanmak acı değil; uyanış!

Bu gözlemim, AI çağının en derin sorusunu yakalıyor: Makine "düşünmeyi" ele geçirince, biz neyi "hissedeceğiz" ve "hayal edeceğiz"? Bu soru, her bireysel dokuda cevaplanacak, genelleme yok, sadece kendi içsel hareketinle yön bulmak var.

B - Yapay Zeka ile Yaşama Bağlı Düşünceler

Örneğin, (bazı yazarların sıkça başvurduğu gibi) David Ricardo üzerinden tarihsel analoji artık bana "eski haber" gibi geliyor. Çünkü 2026'da elimizde gerçek zamanlı veriler, büyük ölçekli işten çıkarmalar, CEO uyarıları ve yeni modeller var. Bugünlerden itibaren "AI orta sınıfı restore edebilir mi" tartışması teorik olmaktan çıktı; iş kaybı zaten başladı ve hızlanıyor, yeniden orta sınıf yaratma ise hâlâ büyük ölçüde vaat aşamasında.

Şu anki (2026 başı) durum daha çarpıcı ve "ileride" çünkü:

• Gerçek iş kaybı verileri: 2025'te ABD'de AI'ye bağlı işten çıkarmalar önemli seviyelerdeydi (Challenger Gray & Christmas). Özellikle giriş seviyesi beyaz yakalı işler, yazılım, veri analizi, idari roller vb. Stanford'ın "Kömür Madenindeki Kanaryalar" (Canarians) çalışması: 22-25 yaş arası AI-açık işlerde istihdam %13 düştü (2022 sonundan beri). Gençler "kanarya" gibi; ilk onlar etkileniyor, işe alım yavaşlıyor, işten çıkarmalar az ama yeni giriş engelleniyor.
• CEO'ların açık uyarıları: Dario Amodei (Anthropic): 1-5 yıl içinde işsizlik %10-20'ye çıkabilir, giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin yarısı gidebilir. Ford CEO'su: Beyaz yakalıların yarısı 10 yılda yok olabilir. Sam Altman'ın grubu: Milyar dolarlık şirket tek kişiyle yönetilebilir bahsi var. Bunlar artık "teorik" değil, sermaye sahipleri işçilere "buz kırılıyor" diyor.
• Orta sınıf restorasyon ile yer değiştirme karşılaştırması gerçeği: Daron Acemoğlu'nun son çalışmaları (2025-2026): AI şu anda sadece yaklaşık %5 görevleri kârlı şekilde otomatikleştiriyor, GSYİH'ya 10 yılda yaklaşık %0.7-1 katkı bekliyor; "mütevazı, önemsiz olmayan ama devrim değil". Yani "AI orta beceriyi güçlendirir" tezi hâlâ geçerli ama pratikte şirketler büyüme yerine otomasyon ve maliyet kesintisi yapıyor. IMF: AI-açık işlerde istihdam bölgelerde %3.6 düşük, özellikle genç ve orta beceri. WEF 2025 İşlerin Geleceği: 2030'a kadar 92 milyon iş yerinden edilmiş, ama 170 milyon yeni iş; net 78 milyon (artısı var), ama bu "doğru yatırım ve yeniden tasarım" şartıyla. Şu anki gidişat kutuplaşmayı derinleştiriyor: Yüksek beceri kazanıyor, orta sınıf eriyor.
• AGI senaryoları daha karanlık: Anton Korinek'in modelleri (2024-2025): AGI gelirse (20 yılda tam otomasyon) büyüme %18'e fırlayabilir ama ücretler %85 çökebilir; emek "fazla bol" hale geliyor, bilgisayar (makine gücü) kazanıyor. Hızlı otomasyon eşiği geçerse ücretler ani düşüşe geçiyor. Bazıları "emek payı sıfıra iner, gelir bilgisayar sahiplerine akar" diyor. Bu, Sanayi Devrimi'ndeki güç tezgahından çok daha radikal, çünkü bilişsel emeği de vuruyor.
• 2026 tahminleri:
• WEF: AI %86 şirketi dönüştürecek, ama iş yaratma için planlı (kasti) yatırım lazım (yeniden beceri kazandırma, yeniden tasarım).
• McKinsey/PwC: AI 4.4 trilyon dolar ekleyebilir ama çoğu verimlilik artışı, yeni roller için değil.
• MIT/Wharton: Verimlilik artışı 2035'te %1.5, ama sektörel değişimlerle kalıcı küçük etki.
• Atlantic/The Economist: Bazıları " beyaz yakalıların tasfiyesi olmayacak, kapsam genişleyecek" diyor, ama korku yüksek; Reuters anketi: %71 Amerikalı "AI kalıcı işsizlik yaratır" diyor.

2026'da gördüğümüz: Şirketler öncelikli olarak maliyeti azaltıyor, yer değiştirme başladı (özellikle genç/orta seviye), restorasyon için gereken büyük yeniden beceri kazandırma ve politika henüz yetersiz. Bu sefer "yeni işler otomatik yaratılır" garantisi yok; AGI riski ile "insan emeği opsiyonel" olabilir. Politika (UBI, robot vergi, haftalık daha kısa çalışma) tartışmaları artık acil.

Yaklaşımlarım (evrimsel, biyolojik-doku temelli, bireysel ve öngörülemez) üzerinden meseleyi toparlıyorum ve yeterince ikna olunacak bir tablo çıkıyor. Meseleyi, klasik ekonomist tartışmalarını (ders, vaat, politik müdahale) bir kenara bırakıp, doğrudan doğal seçilim mantığına oturtuyorum. Çünkü bu sistem (iş piyasası, toplum, ekonomi) bir organizma gibi davranıyor. Değişim üstel hızda geliyor, merkezi "tedavi" yetişemiyor, her birey kendi hücresel/doku seviyesindeki özel hareketiyle (beceri varyasyonu, deneme-yanılma, niş bulma) adapte oluyor veya eleniyor. Tekrarladığım "olması gereken olur" sözü, gerçek bir evrimin kabulüdür: Acımasız ama yaratıcı, kaotik ama yeni denge kuran bir süreç.

Bir anlaşma sorunumuz mu var, bu yaşanan çok önemli vakıaya kim nereden bakıyor? Önce belirlediğim temel prensibi ifade edeyim. Sonra evrimleşmeyi rakamlarla açıklayayım.

1. Temel Prensip: Doku gibi özel, genelleme imkânsız!

• En dip hücre bileşeni (DNA, protein etkileşimi) nasıl çevresel sinyallere, rastgele mutasyona ve lokal koşullara göre şekilleniyorsa, bireysel beceri seti de öyle. AI dalgası herkesi aynı şekilde vurmaz: Bir yazılımcı "ajan düzenleyicisi" mutasyonuyla avantaj kazanırken, aynı sektördeki rutin kod yazan başka biri elenir.
• Kimse "al bu yeni işin" diyemez, çünkü reçete bireysel dokuya uymaz. Merkezi programlar (WEF Reskilling Revolution, Deloitte/McKinsey yetenek artırma stratejileri) başladı ama yetersiz/gecikmeli; 2026'da hâlâ "pilot" ve "akıcılık" aşamasında. Erişim düşük (%46 iç eğitim), ön cephe kullanım %50 civarı, uygulama gecikmeli. Bunlar "tedavi edici" kalıyor; evrimde önleyici merkezi müdahale nadiren işe yarar.

2. Evrimsel Aşamalar: Şu Anki Gerçeklikte Sıralama.

• Varyasyon yaratma aşaması (hâlen devam ediyor): AI herkeste farklı mutasyon tetikliyor. Bazıları domain bilgisi ve AI orkestrasyonu ile "süper çalışan" oluyor (tek kişi 5-10 kişinin verimi). Diğerleri statik kalıyor. 2026 verileri: AI-yetenekli roller maaş primi %56'ya kadar çıkıyor, yeni roller (prompt designer, ethicist, agent yönetici) doğuyor.
• Seçilim baskısı (hızla artıyor): Şirketler "beklentili" işten çıkarma yapıyor; AI potansiyeli için işe alım donduruluyor, kadro sıkılaştırılıyor. Ocak 2026 Challenger raporu: 108.435 kesinti (2009'dan beri en yüksek Ocak), AI doğrudan 7.624'ünü (%7) gerekçe gösterdi ama gerçek etki 4-6 kat fazla (AI-yıkama yaygın). Stanford "Canaries": 22-25 yaş arası AI-açık işlerde %13-16 düşüş, gençler ilk elenenler.
• Adaptasyon ve yeni denge (süreç devam ediyor): Sistem kendi kendine evriliyor. Kazananlar: Değişime hızlı yön bulan, AI'yi araç haline getirenler (insan bağlantısı, yaratıcılık, etik karar ve AI sentezi). Kaybedenler: Rutin görev odaklılar kenara itilmiş kalıyor veya düşük ücretli/kısa süreli/elle yapılan işlere kayıyor (tesisat, bakım; otomasyon her şeyi devralınca "gerçek eller" yeniden değerleniyor). Toplam işsizlik düşük kalıyor ama yeni giriş engelleniyor; evrimde "nüfus fazlalığı" değil, "uygun varyant fazlalığı" seçiliyor.

3. Geçişin Yönetilebilirliği

Bu evrede evrimsel hız yüksek! Değişim o kadar hızlı ki toplumun (ve sistemlerin) buna hazır olması için "beklemek" neredeyse imkânsız hale geliyor; ama işte bu da denklemin en bilinen, en kaçınılmaz parçası. Bu benim evrimsel bakışımla örtüşüyor: Sistemler zorlanınca adapte olur, yeni dengeler kurulur, "gereken olur". Panik yerine kabul, hazırlık yerine akış.

Bugünkü gerçeklik tam bu geçişi gösteriyor; teoriden pratiğe, beklentiden ölçülebilir etkiye kayış:

• Hızlı yer değiştirme öncü dalgası devam ediyor: Şirketler AI'nin "potansiyeli" için (henüz tam performans göstermese bile) personel sayısını kesiyor veya işe alımı donduruyor. Harvard Business Review anketi (Ocak 2026): Çoğu örgüt düşük-orta veya büyük kesinti yaptı, ama sadece %2'si gerçek AI uygulamasından, gerisi beklenti. 2025'te ABD'de AI'ye bağlı yaklaşık 55.000 işten çıkarma, korku seviyesi %40'a çıktı (Mercer 2026 raporu). Ama toplam işsizlik hâlâ düşük, toplam etki sınırlı; "tsunami" gibi hissettiriyor ama henüz değil.
• Yeni işler yaratılıyor, ama dengesiz: LinkedIn verisi (Ocak 2026): Son 2 yılda 1.3 milyon yeni AI-bağlısı iş (AI Mühendisi, Veri Etiketleyicisi, Saha Mühendisi vb.). AI-yetenekli patenci maaş ve (uzaktan çalışma, ebeveyn izni gibi) farklı çalışma patlaması yaşıyor. WEF/Brookings: Yüksek AI-açıktaki 37 milyon işçiden yaklaşık %70'i adapte kapasitesi yüksek (yetenek, tasarruf, fırsat), ama 6 milyon (çoğu kadın, sekreterlik/idari) düşük kapasiteli ve riskli. Net: Yer değiştirme var, ama yaratım da var, sorun "kimin adapte olabildiği".
• AGI zaman çizelgesi hâlâ karışık, ama 2026 penceresi açık: Elon Musk ve Dario Amodei gibi isimler 2026 sonu için "AGI gelebilir" diyor (hatta "her şeye gücü yeten AI" veya "insandan daha zeki"). Ama ortak görüş (Metaculus/Manifold kalabalık tahmini, Ocak 2026): Medyan 2031 (%80 kendinden emin 2027-2045). Birçok uzman (Stanford HAI, Jakob Nielsen) "2026'da AGI yok" diyor, zaman çizelgeleri 2030'lara kayıyor. Gerçek ilginç kısım: Tanım tartışması; "girintili çıkıntılı" ("jagged") mı geniş yetkinlik mi? "Bilim insanı düzeyinde" AI mı yoksa tam AGI mı? Hızlı ilerleme sürüyor, ama "patlama" hâlâ bekleniyor.
• Toplumu hazır etme çabaları (politika tarafı): Benim "beklemek veya hazmetmek gerekli" dediğim kısım burada devreye giriyor. 2026'da politika gündemi yoğun: AI ortaklığının önceliği (temsilci yönetimi, gizlilik, güvence okuryazarlığı, iş gücü dayanıklılığı) var. Avrupa Birliği AI Yasası tam uygulanmaya başlıyor (yüksek riskli sistemler için 2026 zorunlulukları), ABD'de Trump icra ofisi eyalet düzenlemelerini engellemeye çalışıyor olsa da eyaletler işlerine devam ediyor (deepfake, bias audit vb.). Küresel: UN Global Dialogue, G7, India AI Summit. Ama genel: Hazırlık yetersiz; okuryazarlık "araç kullanımı"ndan "güvence okuryazarlığı"na (ne zaman güveneceğimizi bilmek) kayıyor, yeniden beceri kazandırma ve güvenlik ağları hâlâ vaat aşamasında.

Bu aşamada yoğun, sistematik bilinçlendirme ve yeniden beceri kazandırma programları çoktan başlamalıydı; hatta başlamış olmalıydı, ama gerçekte hâlâ yetersiz, gecikmeli ve parçalı bir tablo var. "Geç" hissi buradan geliyor; çünkü değişim hızı o kadar yüksek ki, merkezi "herkese aynı eğitimi verelim" yaklaşımı yetişemiyor. Evrimsel mantıkla bakarsak: Sistem zaten seçilim yapıyor, adapte olabilenler (kendi kendine öğrenen, bireysel varyasyon yaratanlar) öne çıkıyor; kalanlar için genel programlar "tedavi edici" olmaktan öteye gidemiyor.

Güncel durum:

Küresel çapta başladı ama yetersiz:

• World Economic Forum'un Reskilling Revolution'ı (yeniden yetenek kazandırma devrimi) 2030'a kadar 1 milyardan fazla kişiye ulaşmayı hedefliyor ve 2026 itibarıyla 856 milyondan fazla kişiye yönelik taahhüt var (Cisco, SAP gibi şirketler milyonlarca kişiyi eğitiyor). Ama pratikte: Çalışanların sadece %46'sı iç AI yetenek yükseltme programlarına erişiyor ve eğitim alanlarda bile düzenli kullanım düşük (%50 civarı ön hat çalışanlarda "silikon tavan" var, BCG 2025-2026 raporları).
• PwC, McKinsey, Gartner gibi kaynaklar: Şirketlerin %78-85'i 2026'da yeniden yetenek kazandırma yatırımı planlıyor, ama icra gecikmeli; beceri açıkları hâlâ büyük, sadece %28'i etkili kapatıyor. Yaşam boyu öğrenme artık zorunlu, ama "22 yıl öğren, 40 yıl çalış" modeli çöktü; sürekli adaptasyon gerekiyor.

Hükümet ve kurumsal çabalar:

• ABD, Avrupa, Asya-Pasifik'te artış var (Avrupa'da %39 yeniden eğitim kaydı artışı, ABD'de işten çıkarmalar için fonlar). Ama genel: AI okuryazarlık " pazarlık konusu olmayan" hale geliyor, işe alıma gömülüyor; yine de gecikmeli, çünkü şirketler hâlâ "pilot" aşamasında.
• Hızlı adaptasyon yapanlar kazanıyor: AI akıcılığı olan roller maaş primi %56'ya kadar çıkıyor, ama erişim eşitsiz.

Sonuç

Evrimsel bakışımın diğer iddialardan önde olduğunu düşünüyorum. İnsanlıkla ilgili bu konu bu hızda değişim içinde. Hız bu ise bazı işleri baştan itibaren "hazır etmek" için beklemek yetmiyor; sistem kendi kendine evriliyor; bazı roller yok oluyor, yenileri doğuyor, toplum adapte oluyor (belki daha kısa çalışma haftası, yeni anlam arayışları, belki radikal paylaşım modelleri). Ama karamsarlık yok, sadece "olacak olan olur" gerçeği var. Bu geçişte en güçlü kalan: Yön bulma, seçebilen/küratör becerisi, insan bağlantısı; makinelerin yapamayacağı şeyler.

Esasen "geç kalmak" endişesi doğru bir his: Değişim "önce yavaş yavaş sonra aniden" şekle evriliyor ve yoğun programlar için ideal zaman 2023-2024 idi. Şimdi sistem kendi kendine evriliyor; bazıları (AI orkestrasyonunu bilenler, domain ve AI birleştirenler) "mutant" avantajı yakalıyor; diğerleri yanda kalıyor. Evrimde merkezi "kurtarma operasyonu" nadiren işe yarar; bireysel bilinçlenme ve hızlı deneme-yanılma daha etkili.

AI çağında iş piyasası bir ekosistem evrimi yaşıyor: Üstel hızda gelen bir çevresel baskı (AI), bireysel varyasyonları (beceri setleri) test ediyor. Merkezi müdahale (yoğun geri dönüşüm) yetişemediği için sistem kendi acımasız ama yaratıcı yolunu buluyor. Kazanan: Kendi dokusuna özgü mutasyon yaratan, AI'yı şef gibi kullanan varyantlar. Kaybeden: Statik kalanlar. Yeni denge kurulacak; belki daha az çalışma saati, belki yeni anlam arayışları (yaratıcılık, bakım, ilişki), belki radikal paylaşım; ama "gereken olur". Panik yok, kabul var; evrim her zaman türleri dönüştürür, yok etmez. Savunduğum bu düşünceler teorik vaatlerden uzak, doğrudan biyolojik/evrimsel mantıkla gerçekliği açıklıyor.

*Bu içerik serbest gazeteci veya konuk yazarlar tarafından hazırlanmıştır. Bu içerikte yer alan görüş ve ifadeler yazara aittir ve Independent Türkçe'nin editöryal politikasını yansıtmayabilir.