Son illər süni intellekt (Sİ) texnologiyaları qlobal iqtisadiyyatın, təhsilin, bank sektorunun və idarəetmənin əsas transformasiya alətlərindən biri kimi təqdim olunur. Lakin texnoloji optimizmlə yanaşı, yeni tənqidi yanaşma da formalaşır: bütün Sİ modelləri real fayda vermir və bəziləri sadəcə texnoloji “marketinq mifləri” kimi qalır. Bu yanaşma xüsusilə son analitik materiallarda və elmi ədəbiyyatda “AI snake oil”, yəni “süni intellektin ilan yağı effekti” kimi izah olunur.
“İlan yağı” metaforasının müasir texnologiyaya tətbiqi
Tarixdə “ilan yağı” termini saxta və ya təsirsiz tibbi preparatların satışı ilə bağlı yaranıb. “İlan yağı” (ingiliscə: snake oil) – əsasən məcazi mənada işlənən termindir və saxta, elmi əsası olmayan, amma “möcüzəvi həll” kimi təqdim edilən məhsul, ideya və ya texnologiya deməkdir.
Müasir dövrdə bu metafora real işləməyən və ya vəd edilən nəticələri verməyən texnoloji məhsullar üçün istifadə olunur. Süni intellekt sahəsində bu anlayış, xüsusilə reklam və real imkanlar arasındakı uçurumu təsvir etmək üçün istifadə edilir. Sİ artıq mətn yazmaqdan tibbi diaqnostikaya qədər müxtəlif sahələrdə istifadə olunur, lakin bəzi yüksək reklam olunan məhsullar faktiki olaraq gözlənilən nəticəni vermir.
Tələbat haradan yaranır?
Ən vacib suallardan biri budur: niyə bəzi təşkilatlar şübhəli texnologiyalara daha tez inanır?
Təcrübə göstərir ki, texnoloji “ilan yağına” tələbat çox vaxt aşağıdakı hallarda yaranır:
• idarəetmə prosesləri zəif qurulduqda;
• insan resursları çatışmadıqda;
• maliyyə məhdudiyyətləri olduqda;
• nəticə əldə etmək üçün sürətli təzyiq olduqda.
Belə şəraitdə “tez həll”, “insansız idarəetmə”, “avtomatik qərar” kimi vədlər çox cəlbedici görünür. Əslində isə texnologiya struktur problemləri həll etmir. O, sadəcə onları müvəqqəti gizlədə bilər.
Niyə bütün Sİ modelləri eyni dərəcədə faydalı deyil?
Müasir elmi yanaşmaya görə, Sİ vahid texnologiya deyil, müxtəlif funksional istiqamətlərə malik alətlər toplusudur. Analitiklər adətən üç əsas kateqoriyanı fərqləndirir:
• generativ Sİ (kontent yaradır),
• proqnozlaşdırıcı Sİ (statistik ehtimallarla gələcək nəticələri proqnozlaşdırır),
• avtomatlaşdırılmış qərar qəbuletmə sistemləri.
Bu fərqlər vacibdir, çünki hər istiqamətin tətbiq sahəsi və riskləri müxtəlifdir. Bəzi problemlər üçün Sİ effektivdir, lakin bəzi sahələrdə onun tətbiqi elmi baxımdan hələ əsaslandırılmayıb.
Sİ hiperbolasının səbəbləri
Elmi ədəbiyyat göstərir ki, texnoloji hiperbolanın (Hadisə və ya fikrin şişirdilmiş şəkildə verilməsi mübaliğə adlanır. Ədəbiyyatşünaslıqda mübaliğəyə hiperbola da deyilir. Mübaliğədən ifadəni gücləndirmək üçün istifadə olunur) əsas mənbələri bunlardır:
1. Korporativ marketinq və investisiya maraqları;
2. Media tərəfindən texnologiyanın şişirdilmiş təqdimatı;
3. Elmi nəticələrin bəzən təkrar yoxlanıla bilməməsi;
4. Cəmiyyətin texnoloji savadlılığının aşağı olması.
Real risk: səhv qərarların avtomatlaşdırılması
Ən ciddi risklərdən biri Sİ-nin insanların həyatı ilə bağlı qərarlarda istifadə edilməsidir. Proqnozlaşdırıcı Sİ bəzən kredit, işə qəbul və ya təhlükəsizlik qərarlarında tətbiq olunur. Bu sahələrdə model səhvləri sosial ədalətsizliyə səbəb ola bilər. Bəzi tədqiqatlarda vurğulanır ki, Sİ bəzən yalnız statistik korrelyasiyalar tapır, lakin səbəb-nəticə əlaqələrini izah etmir. Bu isə riskli idarəetmə qərarlarına gətirib çıxara bilər.
İqtisadi və sosial kontekst
Qlobal iqtisadi müzakirələr göstərir ki, Sİ böyük potensiala malikdir, lakin real təsiri hələ bütün sahələrdə təsdiqlənməyib. Məsələn, bəzi analitiklər qeyd edir ki, Sİ hələ əmək məhsuldarlığında və makroiqtisadi göstəricilərdə gözlənilən sıçrayışı tam təmin etməyib. Bu isə göstərir ki, texnoloji inkişaf və real iqtisadi nəticələr arasında zaman fərqi mövcuddur. Məsələn, HR sahəsində bəzi şirkətlər namizədləri qiymətləndirmək üçün Sİ sistemlərinə güvənməyə başlayıb. Bu sistemlər bəzən namizədləri absurd meyarlarla filtr edir, məsələn, iş masasının səliqəli olub-olmaması kimi davranış indikatorları ilə. Əgər işə qəbul sistemi effektiv metodologiyaya malik deyilsə, texnologiya onu düzəltmir. Sadəcə səhvləri avtomatlaşdırır.
Maliyyə böhranı və keyfiyyətsiz Sİ
Keyfiyyətsiz Sİ ən çox maliyyə çətinliyi yaşayan sahələrdə yayılır. Məsələn, son onilliklərdə media sektorunda gəlirlərin azalması bir çox redaksiyanı avtomatlaşdırılmış kontent istehsalına yönəldib. Nəticədə fakt səhvləri ilə dolu materiallar yaranıb.Bu, texnologiyanın yox, iqtisadi təzyiqin nəticəsidir.
Təhsil: ən riskli sahələrdən biri
Oxşar vəziyyət təhsil sahəsində də baş verdi. ChatGPT-nin meydana çıxması tədris proqramlarını alt-üst etdi. Bir çox müəllim süni intellekt tərəfindən yaradılmış mətnləri aşkar etdiyini iddia edən sistemlərə üz tutdu. Bu alətlər vəd edirdi ki, müəllimlər əvvəlki materialları saxlayaraq sadəcə şagirdlərin esse yazarkən süni intellektdən istifadə edib-etmədiyini yoxlaya biləcəklər.
Təhsil müəssisələri, xüsusilə dövlət məktəbləri və kolleclər, çox vaxt həm maliyyə, həm də kadr çatışmazlığı yaşayır və imkanlarının son həddində işləyirlər. Buna görə də effektivlik və qənaət vəd edən istənilən həll yolundan yapışırlar. Siniflərdə şagird sayının artması və resursların azalması müəllimlərə böyük təzyiq yaradır və onları “tez həll” təklif edən şirkətlər üçün asan hədəfə çevirir.
Təəssüf ki, süni intellekt mətn detektorlarının işləmədiyi məlum oldu. Onları çox sadə üsullarla aldatmaq mümkündür, məsələn, dil modelindən mətni daha bədii üslubda yazmağı xahiş etməklə. Bundan əlavə, bu sistemlər dili ana dili olmayan insanlara qarşı sistemli qərəz nümayiş etdirir: onların yazdığı mətnlər daha tez-tez süni intellekt tərəfindən yaradılmış kimi qiymətləndirilir. Lakin bu, müəllimləri dayandırmır və artıq bir çox tələbə saxta ittihamlarla üzləşib. Kaliforniya Universitetinin Devis kampusunun tələbəsi professor tərəfindən əsassız şəkildə köçürmə ilə ittiham edildikdən sonra “panik atak”lar yaşayıb və sonradan bəraət alıb. Texas A&M Universitetinin Commerce şəhərindəki professoru isə az qala bütün kursu kəsməli idi, çünki tələbə cavablarının süni intellekt tərəfindən yazılıb-yazılmadığını müəyyən etmək üçün "ChatGPT"dən istifadə etmişdi. Bu, tək-tək hallar deyil: müəllimlər geniş şəkildə belə proqramlardan istifadə edir və bu, saxta ittihamların artmasına səbəb olub.
Təhsil sistemində Sİ-nin tətbiqi xüsusilə mürəkkəbdir. Bir çox müəllim Sİ tərəfindən yazılmış mətnləri aşkar etdiyini iddia edən proqramlara güvənməyə başladı. Lakin sonradan məlum oldu ki:
• bu sistemlər asanlıqla aldadıla bilir;
• qeyri-ana dilində yazanlara qarşı qərəz göstərir;
• çoxlu sayda yanlış ittihamlara səbəb olur.
Başqa sözlə, şübhəli süni intellekt ən çox maliyyə çatışmazlığı yaşayan və ya öz funksiyalarını effektiv yerinə yetirə bilməyən təşkilatlarda tətbiq olunur. Belə təşkilatları isə “sınmış” təşkilatlar olaraq adlandırılır. Bu təşkilatların xüsusiyyətləri:
• qərarların keyfiyyəti aşağıdır;
• analitik sistemlər zəifdir;
• uzunmüddətli strategiya yoxdur;
• texnologiyadan “möcüzə aləti” kimi istifadə edilir.
Belə təşkilatlar üçün Sİ şirkətlərinin əsas satış arqumenti effektivlikdir:
“İnsanı prosesdən çıxarın — xərclər azalacaq”.
Süni intellekt şirkətləri məhsullarını əsasən bu “sınmış” təşkilatlara satarkən ilk növbədə effektivlik vəd edirlər: guya qərar qəbul etmə prosesindən insan çıxarılsa, xərclər azalacaq. Kim qənaət etmək istəməz ki? Daim maliyyə çətinliyi yaşayan təşkilatlar üçün effektivlik xüsusilə cəlbedicidir. Bundan əlavə, onların çox vaxt süni intellekti sınaqdan keçirmək və gözləntiləri doğrultmadıqda ondan imtina etmək imkanı olmur.
Təhsil və dövlət siyasəti üçün nəticələr
Bu kontekstdə üç strateji nəticə vacibdir:
1. Texnoloji savadlılıq: Cəmiyyət Sİ-nin nə edə bildiyini və nə edə bilmədiyini ayırmağı bacarmalıdır.
2. Sübut əsaslı tətbiq- Sİ layihələri pilot mərhələdə ciddi test edilməlidir.
3. Dövlət və tənzimləmə rolu- Tarixdə dərman bazarında olduğu kimi, texnologiya bazarında da standartlar və audit mexanizmləri vacibdir.
Müasir dünyada süni intellekt ətrafında yaranan diskussiya getdikcə daha çox texnologiyanın özündən çox, onun istifadə edildiyi sosial-iqtisadi mühitə yönəlir. Əsas sual artıq “Sİ yaxşıdır, yoxsa pis?” deyil. Əsas sual budur: Sİ-ni kim və hansı şəraitdə tətbiq edir?
Beynəlxalq təcrübə göstərir ki, texnoloji “ilan yağı” problemi ilk növbədə texnologiyanın zəifliyindən yox, təşkilatların institusional zəifliyindən yaranır. Əgər idarəetmə sistemi effektivdirsə, qərar qəbuletmə mexanizmləri şəffafdırsa və proseslər elmi əsaslara söykənirsə, belə təşkilatlar şübhəli texnologiyalara kor-koranə inanmağa meyilli olmur.
Əksinə, maliyyə çatışmazlığı yaşayan, kadr resursları zəif olan və ya idarəetmə mexanizmləri köhnəlmiş təşkilatlar üçün “tez həll”, “ucuz optimallaşdırma” və “insan faktorunu əvəz edən texnologiya” vədləri son dərəcə cəlbedici görünür. Bu, təkcə texnologiya məsələsi deyil, bu, idarəetmə mədəniyyəti məsələsidir.
Xüsusilə diqqət çəkən məqam ondan ibarətdir ki, şübhəli Sİ alətlərinin yayılması çox vaxt struktur problemləri gizlətmək üçün istifadə olunur. Məsələn, işə qəbul sistemi effektiv deyilsə, problem metodologiyada və ya insan resurslarının idarə edilməsində ola bilər. Lakin bu problemi həll etmək əvəzinə texnologiyaya ümid etmək daha asan görünür. Nəticədə texnologiya problemi həll etmir, sadəcə onu maskalayır.
Təhsil sahəsində müşahidə olunan proseslər də eyni tendensiyanı göstərir. Süni intellekt detektorlarının geniş tətbiqi əslində pedaqoji metodların yenilənməsinin əvəzi kimi istifadə olundu. Halbuki texnologiya təhsilin keyfiyyətini ölçmək üçün əlavə alət ola bilər, amma tədris metodologiyasını əvəz edə bilməz.
Sağlam universitet modeli – texnologiya, akademik mədəniyyət, institusional idarəetmə və milli inkişaf prioritetlərinin balanslı inteqrasiyasıdır.
Bu kontekstdə əsas nəticə belədir: Texnologiya heç vaxt zəif idarəetməni kompensasiya edə bilmir. Əgər təşkilat effektiv deyilsə, o, istənilən texnologiyanı səmərəsiz istifadə edəcək.
Azərbaycan üçün bu müzakirə xüsusi aktuallıq daşıyır. Çünki ölkə hazırda sürətli rəqəmsallaşma mərhələsinə daxil olur. Bu mərhələdə əsas risk texnologiyanın özü deyil, texnologiyanın institusional hazırlıq səviyyəsindən daha sürətli tətbiq edilməsidir.
Strateji baxımdan ən düzgün yanaşma belə görünür: Əvvəl proseslər təkmilləşdirilməli, sonra texnologiya tətbiq olunmalıdır.
Süni intellekt idarəetməni gücləndirə bilər. Lakin yalnız o halda ki, idarəetmə sistemi artıq sağlamdır. Əks halda, süni intellekt problemləri həll etməyəcək, sadəcə onları daha mürəkkəb və görünməz edəcək.
Nəticə etibarilə, əsas məsələ idarəetmənin keyfiyyəti ilə bağlıdır. Güclü institutlar texnologiyanı alət kimi istifadə edir. Zəif institutlar isə texnologiyanı möcüzə kimi gözləyir. Əgər idarəetmə sistemi zəifdirsə; analitik baza qurulmayıbsa və data keyfiyyəti aşağıdırsa, onda ən yaxşı Sİ modeli belə real nəticə verməyə bilər.
Əsas strateji məsələ texnologiyanın özünü deyil, onun tətbiq keyfiyyətini idarə etməkdir. Əgər dövlət, biznes və akademiya süni intellekti real imkanlar çərçivəsində tətbiq edərsə, o zaman Sİ iqtisadi və sosial inkişafın əsas mühərriklərindən birinə çevrilə bilər.
Süni intellekt Azərbaycan üçün tarixi texnoloji imkan yaradır. Lakin real inkişaf yalnız bir halda mümkündür: Texnologiya moda kimi deyil, elmi əsaslı idarəetmə aləti kimi tətbiq olunarsa.
Zahid Fərrux Məmmədov,
iqtisad elmləri doktoru, professor, Əməkdar müəllim
![UNEC-in "Elm gözəldir: məktəbdən elmə" təşəbbüsü Naxçıvanda təqdim olunub](/images/NDU-memorandum_060226.png "UNEC-in "Elm gözəldir: məktəbdən elmə" təşəbbüsü Naxçıvanda təqdim olunub")
![UNEC-in tələbəsi "İlin Gənci" seçilib](/images/ilin_genci_050226.jpg "UNEC-in tələbəsi "İlin Gənci" seçilib")
