Yapay Zekâ ve Solow Paradoksunun Dönüşü
Yapay Zekâ ve
Solow Paradoksunun Dönüşü[1]
Ercan Eren
Yapay zekânın verimliliği artırdığına dair firma düzeyinde kanıtlar
birikiyor, ama ulusal istatistikler henüz aynı hikâyeyi anlatmıyor. Bu tablo
iktisatçılara tanıdık geliyor: kırk yıl önce bilgisayar için de aynı bilmeceyi
konuşuyorduk.
Bugünkü bilmecenin çerçevesi şöyle. ABD'de istihdam artışı durma noktasına
gelmişken büyüme sürüyor; bu, çalışan başına çıktının arttığını düşündürüyor.
Öte yandan pek çok ölçüte göre verimlilik artışı kıpırdamadı, hatta 2026'nın
ilk çeyreğinde yavaşladı. Firma düzeyinde ise durum daha net: 12 binden fazla
Avrupa firmasını kapsayan bir çalışma, YZ benimsemesinin emeğin verimliliğini
ortalama %4 artırdığını ve kısa vadede istihdamı azaltmadığını gösteriyor.
Mikroda görünen kazanım makroda neden kayıp? Bu yazıda sorunun tarihçesine,
üç olası açıklamaya ve işin politik iktisadına bakacağım.
Kırk yıllık
bir bilmece
Robert Solow 1987'de, bir kitap değerlendirmesinin içine sıkıştırdığı tek
bir cümleyle bir literatür başlattı. Bilgisayar çağını her yerde
görebildiğimizi, bir tek verimlilik istatistiklerinde göremediğimizi
söylüyordu. Ofisler bilgisayarlarla dolmuştu ama emek verimliliğinin artış hızı
1970'lerden beri düşüktü.
Paradoks boşa çıkmadı, ama gecikmeyle cevap buldu. ABD'de 1995–2004
arasında bilgi teknolojilerinin üretimi ve kullanımına bağlı belirgin bir
verimlilik canlanması yaşandı. Sonra 2004'ten itibaren hız yeniden kesildi.
Yani ilk paradoks çözülmekten çok ertelendi; canlanma on yıl sürdü ve kalıcı
bir rejim değişikliği yaratmadı.
Bu gecikmenin en iyi açıklamasını bir iktisat tarihçisi yaptı. Paul David
1990'daki "Dinamo ve Bilgisayar" makalesinde, elektrik motorunun
fabrikalarda verimliliğe yansımasının yaklaşık kırk yıl sürdüğünü gösterdi.
Sorun motorda değildi. Buhar çağının fabrikaları tek bir merkezi mil ve kayış
sistemine göre tasarlanmıştı; buhar makinesini elektrik motoruyla değiştirmek
tek başına pek bir şey kazandırmadı. Kazanım, fabrikalar her makineye kendi
motorunu veren, tek katlı, iş akışına göre düzenlenmiş yapılara dönüştüğünde
geldi. Bu da bir kuşak sürdü.
Bresnahan ve Trajtenberg bu sezgiyi "genel amaçlı teknoloji"
kavramıyla biçimsel hale getirdi. Buhar, elektrik, bilgisayar gibi teknolojiler
tek başlarına değil, onları kullanan sektörlerdeki tamamlayıcı yeniliklerle
değer üretir. Yapay zekâ bu ailenin en yeni üyesi sayılıyorsa, aynı gecikmeyi
beklememiz için iyi bir nedenimiz var.
J-eğrisi:
ölçemediğimiz yatırım
Bugün iktisatçıların en sık başvurduğu açıklama "verimlilik
J-eğrisi". Brynjolfsson, Rock ve Syverson'ın 2021'de yayımladığı bu fikir
genellikle "kazanımlar sonra gelecek" diye özetlenir. Oysa argüman
bundan daha keskin.
Bir firma yeni bir genel amaçlı teknolojiyi benimserken yalnızca yazılım ya
da sunucu satın almaz. Süreçlerini yeniden tasarlar, çalışanlarını eğitir,
verisini düzenler, iş tanımlarını değiştirir. Bunların hepsi bir tür sermaye
biriktirir, ama milli gelir hesapları bu soyut sermayenin çoğunu yatırım olarak
değil, cari gider olarak kaydeder.
Sonuç ilginç bir istatistik yanılsamasıdır. Erken dönemde emeğin ve yönetim
dikkatinin bir kısmı görünmez bir varlık üretmeye gider; çıktı bu varlığı
içermediği için ölçülen verimlilik gerçeğinden düşük görünür. Sonra bu görünmez
sermaye hizmet vermeye başlar ve ölçülen verimlilik bu kez gerçeğinden yüksek
çıkar. Önce çöküş, sonra yükseliş: J harfinin şekli buradan geliyor.
Yani J-eğrisi "sabırlı olun" demekle kalmıyor, "şu anki
durgunluğun bir kısmı ölçüm hatası" diyor. Bu da test edilebilir bir
öngörü: eğer doğruysa, YZ'ye en yoğun yatırım yapan sektörlerde ölçülen
verimlilik önce düşmeli, sonra ortalamanın üzerine çıkmalı. Veri merkezlerine,
yazılıma ve örgütsel yeniden yapılanmaya bugün akıtılan paranın büyüklüğü,
eğrinin aşağı inen kolunda olduğumuzu düşündürüyor.
Yine de temkinli olmakta fayda var. 2004 sonrası yavaşlamayı ölçüm
hatasıyla açıklama girişimleri, örneğin ücretsiz dijital hizmetlerin yarattığı
refahın hesaplara girmediği iddiası, açığın ancak küçük bir kısmını
kapatabilmişti. Ölçüm argümanı ne kadar zarif olursa olsun, her şeyi açıklamaya
yetmeyebilir.
Masadaki
kazanç, ekonomideki kayıp
Mikro kanıtlar gerçekten etkileyici. Bir çağrı merkezinde yapılan çalışmada
üretken YZ desteği, saatte çözülen vaka sayısını ortalama %14, en az deneyimli
çalışanlarda ise %34 civarında artırdı. Profesyonel yazı görevlerinde yapılan
deneyler sürenin kabaca %40 kısaldığını gösterdi. Danışmanlık firmalarında
yapılan bir başka deney ise daha ince bir tablo çizdi: YZ'nin iyi olduğu
işlerde performans sıçraması, onun yetkinliğinin dışında kalan işlerde ise hata
oranında artış.
Peki bu kazanımlar neden toplamına(makro) yansımıyor? Dört neden öne
çıkıyor.
Görev, iş değildir. Deneyler tek bir görevdeki hızlanmayı ölçer. Oysa
bir çalışanın zamanının yalnızca bir kısmı YZ'ye uygun görevlerden oluşur ve
kazanılan zaman her zaman ek çıktıya dönüşmez. Danimarka'nın idari verileriyle
yapılan bir çalışma, sohbet botları yaygınlaşmasına rağmen kazançlar ve çalışma
saatleri üzerinde sıfıra çok yakın etkiler buldu.
Küçük pay çarpı küçük tasarruf. Daron Acemoğlu’nun hesabı basit bir mantığa
dayanıyor: toplam etki, YZ'nin etkilediği görevlerin ekonomideki payı ile bu
görevlerdeki maliyet tasarrufunun çarpımıdır. Kârlı biçimde
otomatikleştirilebilecek görevlerin payını gerçekçi varsayınca, on yıllık
toplam verimlilik etkisi %1'in altında çıkıyor. Yıllık 1–1,5 puanlık iyimser
tahminlerle aradaki uçurum, esasen bu varsayımlardan kaynaklanıyor.
Baumol'ün intikamı. Bence en ilginç kanal bu. William Baumol 1967'de,
verimliliği hızla artan sektörlerin fiyatları düştükçe ekonomideki paylarının
küçüldüğünü, sonunda ekonominin verimliliği yavaş artan sektörlerin hızına mahkûm
olduğunu göstermişti. Bakım, eğitim, sağlık, inşaat gibi. YZ için de aynı
mantık işleyebilir: YZ ne kadar başarılı olursa, hızlandırdığı sektörlerin
ekonomik ağırlığını o kadar aşındırabilir.
Kazananlar zaten öndeydi. Firma düzeyindeki %4'lük kazanım bir ortalama.
YZ'yi benimseyen firmalar zaten daha iyi yönetilen, daha verimli firmalarsa, bu
kazanımın ekonominin geri kalanına yayılması ayrı bir soru. Avrupa bulgularının
eğitim gibi tamamlayıcı yatırımları öne çıkarması da tesadüf değil.
"İstihdamsız
büyüme" okumasının tuzakları
İstihdam dururken büyümenin sürmesi, ilk bakışta YZ'nin çalışan başına
verimliliği artırdığına işaret ediyor gibi. Ama aynı tabloyu üretebilecek üç
başka mekanizma var ve bunlar birbirini dışlamıyor.
Birincisi, emek verimliliği ile teknolojik ilerleme aynı şey değil. Veri
merkezlerine ve çiplere yapılan devasa yatırım, çalışan başına düşen sermayeyi
artırır. Bu, emek verimliliğini mekanik olarak yükseltir; ama iktisatçıların
toplam faktör verimliliği dediği şey, yani aynı girdilerle daha fazla üretme
becerisi, hiç değişmemiş olabilir.
İkincisi, bu yatırım dalgası GSYH'yi harcama tarafından da büyütür. Bir
veri merkezi inşa etmek, o veri merkezi üretimde tek bir verimlilik kazanımı
yaratmadan önce de büyüme rakamlarına girer. Bu bir arz etkisi değil, talep
etkisidir. İthal edilen çiplerin payı ise net etkiyi azaltır.
Üçüncüsü, istihdam artışını YZ'den bağımsız nedenler de frenleyebilir: göç
politikasındaki değişiklikler, nüfusun yaşlanması, işgücüne katılım oranları.
Bu üç kanal ayrıştırılmadan "büyüme var, istihdam yok, demek ki YZ"
çıkarımı zayıf kalır.
İstihdam tarafındaki bulgular da temkinli bir tablo çiziyor. ABD'de
çalışanların yaklaşık üçte biri üretken YZ kullanıyor; ücret etkileri küçük ama
pozitif, maruz kalan mesleklerde belirgin bir istihdam düşüşü yok. Bu iki
şekilde okunabilir: ya YZ şimdilik emeğin yerini almaktan çok onu tamamlıyor,
ya da ikame etkileri henüz verilere yansıyacak ölçekte değil. Bazı yeni
çalışmalar etkinin önce işten çıkarmalarda değil, gençler için yeni
pozisyonların açılmamasında görülebileceğini ileri sürüyor. Toplam istihdam
serilerinde kolay fark edilmeyecek sessiz bir kanal bu.
Yeni bir
Büyük Ayrışma mı?
Tartışmanın bir de politik yüzü var. ABD Ekonomik Danışmanlar Konseyi,
YZ'nin önceki sanayi geçişlerine benzer bir uluslararası büyüme ayrışması
yaratabileceğini savunuyor. Tarihsel analoji güçlü: Sanayi Devrimi Batı Avrupa
ile Asya arasında iki yüzyıl sürecek bir gelir uçurumu açmıştı. Elektrifikasyon
döneminde de ABD, yeni teknolojiyi fabrikalarına daha hızlı uyarlayarak
Avrupa'yı geride bırakmıştı.
Eleştirmenlerin itirazı da yerinde. Son yıllarda ABD ile Avrupa arasında
açılan büyüme farkı enerji fiyatları, maliye politikası, göç ve demografiyle de
açıklanabiliyor. Bu farkın ne kadarının YZ'den kaynaklandığını ayırmak şimdilik
mümkün görünmüyor.
Ama ayrışma tezinin bir retorik gücü de var. "YZ yarışı" söylemi
sanayi politikasına, ihracat kısıtlamalarına ve enerji altyapısına verilen
devlet desteğine meşruiyet üretiyor. Ampirik dayanağı zayıf olsa bile, tez
kendini gerçekleştiren bir kehanete dönüşebilir: sermaye ve yetenek, ayrışmanın
yaşanacağına inanılan yerlere akar.
Türkiye gibi orta gelirli ülkeler için asıl soru teknolojiye erişim değil.
Modeller görece ucuz ve her yerden erişilebilir. Erişilmesi zor olan, David'in
dinamo hikayesindeki "fabrikayı yeniden tasarlama" kapasitesi:
yönetim kalitesi, beşerî sermaye, güvenilir veri altyapısı ve kurumsal
öngörülebilirlik. Bu tamamlayıcı varlıklar ülkeler arasında motorlardan çok
daha eşitsiz dağılmış durumda. Bir ayrışma gerçekleşecekse, muhtemelen bu
kanaldan gerçekleşecek.
Sonuç: makine
değil, fabrika
Mevcut tablo ne "paradoks çözüldü" demeye izin veriyor ne de
"YZ abartılıyor" demeye. J-eğrisinin aşağı inen kolunda olabiliriz;
Baumol'ün öngördüğü gibi kazanımların küçük sektörlerde sıkışıp kalacağı bir
dünyaya da gidiyor olabiliriz.
Önümüzdeki birkaç yılda izlenecek işaretler belli. YZ'ye yoğun yatırım
yapan sektörlerde verimlilik önce düşüp sonra sıçrıyor mu? Benimseme büyük
firmalardan küçük işletmelere yayılıyor mu? Gençler için giriş seviyesi işe
alımlar ne yönde? Ve sağlık, eğitim, bakım gibi "durgun" sektörlerde
herhangi bir kırılma görülüyor mu?
Solow paradoksunun ilk versiyonundan kalan en değerli ders şu: belirleyici
olan teknolojinin kendisi değil, onu çevreleyen örgütsel dönüşümdür. Elektrik
motoru fabrikaya girdiğinde değil, fabrika motora göre yeniden kurulduğunda
verimliliğe dönüştü. Yapay zekâ tartışmasını mühendislikten alıp iktisada,
hatta iktisat tarihine geri taşıyan şey de bu.
Kaynaklar
•
Solow, R.
(1987). "We'd Better Watch Out." New
York Times Book Review.
•
Baumol, W.
(1967). "Macroeconomics of Unbalanced Growth." American Economic Review.
•
David, P.
(1990). "The Dynamo and the Computer." American Economic Review P&P.
•
Bresnahan, T.
ve Trajtenberg, M. (1995). "General Purpose Technologies: Engines of
Growth?" Journal of Econometrics.
•
Brynjolfsson,
E., Rock, D. ve Syverson, C. (2021). "The Productivity J-Curve." AEJ: Macroeconomics.
•
Brynjolfsson,
E., Li, D. ve Raymond, L. (2025). "Generative AI at Work." Quarterly Journal of Economics.
•
Noy, S. ve
Zhang, W. (2023). "Experimental Evidence on the Productivity Effects of
Generative AI." Science.
•
Dell'Acqua,
F. vd. (2023). "Navigating the Jagged Technological Frontier." HBS
Working Paper.
•
Humlum, A. ve
Vestergaard, E. (2025). "Large Language Models, Small Labor Market
Effects." NBER Working Paper.
•
Acemoglu, D.
(2024). "The Simple Macroeconomics of AI." Economic Policy.
•
Aghion, P.,
Jones, B. ve Jones, C. (2019). "Artificial Intelligence and Economic
Growth." NBER.
•
International
Center for Law & Economics, "AI, Productivity, and Labor Markets:
A Review of the Empirical Evidence".
Yorumlar
Yorum Gönder