ABD'de Hükümet Verimliliği Bakanlığı (DOGE), Elon Musk liderliğinde radikal bir dönüşüm sürecinden geçiyor. Musk’ın, devlet harcamalarını azaltmak amacıyla çok sayıda memuru işten çıkarmak istediği biliniyor. Ancak bununla yetinmeyen Musk, bu iş gücünün yerine yapay zeka tabanlı bir sistemi devreye almayı planlıyor.
Eski ABD başkanı Joe Biden döneminde, ABD'de devletin satın alma işlemlerini takip etmek ve organize etmek için bir yapay zeka yazılımı geliştirilmişti. Ancak Biden yönetimi, bu sistemin henüz güvenli olmadığını ve mevcut haliyle kullanıma alınmasının riskli olacağını düşünerek projeyi sadece geliştirme aşamasında tutmayı tercih etti. Elon Musk ise bu projeyi yeniden gündeme taşıyarak GSAi isimli yapay zeka algoritmasını hayata geçirmeye hazırlanıyor.
GSAi, devletin satın alma işlemlerinden sorumlu 1.500 memurun yerine geçecek şekilde tasarlandı. Musk, yapay zeka algoritması yeterince olgunlaştıktan sonra bu sayıyı binlerce kat artırarak on binlerce çalışanı işten çıkarabileceğini işaret ediyor. GSAi, satın alma işlemleri sırasında daha uygun fiyatlı ürünler seçmeyi, aracı komisyonlarını ortadan kaldırmayı ve adil bir sistem oluşturmayı hedefliyor.
Yapay zeka ile her şey mümkün mü?
GSAi'nin sadece satın alma işlemleriyle sınırlı kalmayacağı belirtiliyor. ChatGPT'ye benzer bir sisteme sahip olduğu söylenen bu yapay zeka, kullanıcıların komutlarına yanıt veren bir chatbot olarak e-posta taslakları hazırlayabiliyor, kod yazabiliyor ve daha pek çok ofis görevini yerine getirebiliyor. Bu yetenekleri, sıradan bir memurun masasında yaptığı birçok işi otomatize edebilecek bir yapıya sahip olduğunu gösteriyor. Ancak bu, milyonlarca ABD devlet çalışanını Musk’ın “işten atılacaklar” listesine sokabilir.
Yapay zeka tabanlı sistemlerin, özellikle kamu sektöründe yaygınlaşması büyük tartışmalar yaratıyor. Teknolojik açıdan heyecan verici olsa da, bu tür sistemlerin insan kontrolü olmaksızın çalıştırılması yanlış kararların ve hataların önünü açabilir. Musk’ın bu denemesi, kamu sektörü çalışanlarını nasıl etkileyecek ve bu dönüşüm gerçekten verimlilik sağlayabilecek mi? Şimdilik bu soruların cevabı belirsiz.