Gelişmekte olan ülkeler için fırsatlar ve riskler

Öğrenme çıktıları

• Hatırlama — Gelişmekte olan ülkelerin yapay zekâ değer zincirinde bugün üstlendiği rolleri, veri etiketleme ve iş süreçleri dış kaynak kullanımı örnekleriyle sayar.
• Anlama — Hizmet ihracatına dayalı bir kalkınma yolunun üretken yapay zekâ karşısında neden kırılgan olabileceğini erken sanayisizleşme kavramıyla açıklar.
• Analiz — Dijital uçurumun, yapay zekânın fırsatlarından kimin yararlanabileceğini nasıl belirlediğini çözümler.
• Değerlendirme — Yapay zekânın gelişmekte olan ülkeler için eşitleyici mi yoksa ayrıştırıcı mı olacağına dair iki görüşü kanıtlar üzerinden tartışır.

Sezgi

Açılış

2022'nin başında Nairobi'deki bir ofiste onlarca Kenyalı çalışan, günde yüzlerce metin parçası okuyordu. Metinlerin çoğu internetin en karanlık köşelerinden toplanmıştı: şiddet, istismar, nefret. Görevleri, her birini okuyup hangi türden zararlı içerik olduğunu etiketlemekti. Bu etiketler, Amerika'da geliştirilen bir sohbet robotunun zararlı içeriği tanıyıp reddetmeyi öğrenmesi için kullanılacaktı.

TIME dergisinin Ocak 2023'te yayımladığı araştırmaya göre bu işi yapan çalışanların eline geçen ücret saatte yaklaşık 1,32 ile 2 dolar arasındaydı. Çalışanların bir kısmı işin ruhsal yükünü anlattı. Dünyanın en değerli teknoloji şirketlerinden birinin ürünü, görünmeyen bir halkada, gelişmekte olan bir ülkenin ucuz emeğine dayanıyordu. Bu tablo, yapay zekâ çağında zengin ile yoksul ülkeler arasındaki işbölümünün nasıl kurulacağı sorusunu en çıplak hâliyle soruyordu.

Hikâye — telefonun öbür ucundaki ülke

Filipinler, son otuz yılda başka bir yol izledi. Ülke, İngilizce konuşan genç ve eğitimli işgücünü, ABD ile yakın kültürel bağlarını ve düşük ücretleri birleştirerek dünyanın en büyük çağrı merkezi ve arka ofis hizmeti ihracatçılarından biri oldu. Amerikalı bir bankanın müşterisi kredi kartıyla ilgili bir sorun için aradığında, telefonun öbür ucundaki kişi çoğu zaman Manila'da ya da Cebu'da oturuyordu.

Sektörün birliğine göre Filipinler'in bilgi teknolojisi ve iş süreçleri hizmetleri sektörü 2024'te 38 milyar dolar gelir elde etti ve 1,82 milyon kişiye iş verdi. Bu, ülkenin en büyük döviz kaynaklarından biri. Sektör, fabrikaya dayanmayan bir kalkınma yolunun mümkün olduğunun en bilinen örneği sayılıyordu.

Şimdi bu sektörün yaptığı işlerin büyük kısmı, müşteri yazışmaları, belge işleme, tıbbi kayıtların yazıya dökülmesi, üretken yapay zekânın bugün en iyi yapabildiği işlerle neredeyse birebir örtüşüyor. Aynı teknoloji iki farklı gelecek çiziyor. Birinde yapay zekâ Filipinli temsilcinin elinde bir araç olur, yeni başlayanları hızla deneyimlilerin düzeyine taşır ve ülkenin rekabet gücünü artırır. Öbüründe Amerikalı banka, telefonun öbür ucuna artık bir insan değil bir yazılım koyar; ucuz emeğin sağladığı avantaj buharlaşır.

Kavram — merdivenin basamakları

Tarihte yoksul ülkelerin zenginleşmesinin en bilinen yolu sanayileşmeydi. Güney Kore, Tayvan ve daha sonra Çin, köylerden gelen işçileri fabrikalara taşıdı; tekstilden elektroniğe, ucuz emeğin karşılaştırmalı üstünlüğünü kullanarak dünya pazarlarına mal sattı. Fabrikada öğrenilen beceri, yükselen ücretler ve biriken sermaye, ülkeleri merdivenin bir üst basamağına taşıdı.

İktisatçı Dani Rodrik, 2016'da yayımladığı bir çalışmada bu merdivenin kısaldığını gösterdi. Bugünün gelişmekte olan ülkelerinde imalat sanayisinin istihdamdaki payı, zengin ülkelerin sanayileşirken ulaştığı düzeyden çok daha düşük bir gelir seviyesinde zirve yapıp gerilemeye başlıyordu. Otomasyon ve küresel rekabet, fabrika yolunu daraltıyordu.

Filipinler ve Hindistan gibi ülkeler, bu daralan yolun yerine hizmet ihracatını koydu. Fabrika yerine çağrı merkezi, montaj hattı yerine yazılım atölyesi. Üretken yapay zekânın bu ülkeler için yarattığı asıl soru burada: fabrika merdivenini otomasyon kısaltmıştı; hizmet merdivenini de yapay zekâ kısaltacak mı?

Öbür yandan teknoloji, bir ülkenin merdivenin bazı basamaklarını atlamasını da sağlayabilir. Kenya'da 2007'de başlayan cep telefonu üzerinden para transferi hizmeti M-Pesa, milyonlarca insanı hiçbir zaman bir banka şubesine uğramadan finansal hizmetlere ulaştırdı. Bankacılığın şube aşamasını atlayıp doğrudan telefona geçmek, bir sıçrama örneği sayılır.

Veri ve kanıt — uçurum ve fırsat

Uluslararası Telekomünikasyon Birliği'nin 2025 tahminine göre dünyada yaklaşık 6 milyar kişi internet kullanıyor, ama 2,2 milyar kişi hâlâ çevrim dışı. İnternet kullananların oranı yüksek gelirli ülkelerde yüzde 94, düşük gelirli ülkelerde yüzde 23. Çevrim dışı kalanların yüzde 96'sı düşük ve orta gelirli ülkelerde yaşıyor. Bu, yapay zekânın faydalarına ulaşmanın ilk basamağının bile dünyanın büyük bir kısmı için henüz kurulmadığı anlamına geliyor.

Ama erişim sağlandığında sonuçlar dikkat çekici olabiliyor. Dünya Bankası'nın Nijerya'nın Edo eyaletinde dokuz devlet ortaokulunda yaptığı kurayla kontrollü bir deneyde, öğrenciler altı hafta boyunca okul sonrasında öğretmen gözetiminde ve ikişerli gruplar hâlinde GPT-4'ü İngilizce çalışmak için kullandı. Programa katılan öğrencilerin öğrenme kazancı yaklaşık 0,3 standart sapma oldu. Araştırmacılar bu kazancı, olağan öğretimle yaklaşık iki öğretim yılında elde edilebilecek ilerlemeyle karşılaştırdı. Program, aracın serbestçe değil, düşünmeyi teşvik eden yönergelerle ve öğretmen denetiminde kullanıldığı bir düzen içinde işledi.

Bu iki bulgu, tartışmanın iki tarafını besliyor. İyimserler, öğretmen ve doktor sıkıntısı çeken ülkelerde yapay zekânın, pahalı ve kıt uzmanlığı ucuzlatarak kalkınmayı hızlandırabileceğini söylüyor. Kötümserler, erişimin eşitsiz dağıldığı, hesaplama gücünün ve modellerin birkaç zengin ülkede toplandığı ve ucuz emek avantajının aşındığı bir dünyada, yapay zekânın ülkeler arasındaki farkı büyüteceğini savunuyor. Hangisinin haklı çıkacağı teknolojinin kendisinden çok, ülkelerin erişim, eğitim ve altyapıya yapacağı yatırıma bağlı görünüyor.

Neden önemli? — ortada duran bir ülke

Türkiye bu tabloda ne en zengin ne en yoksul ülkeler arasında; orta gelirli ve sanayisi gelişmiş bir ekonomi. Bu konum iki yöne de açık. Türkiye'nin çağrı merkezi, yazılım ve arka ofis hizmetleri sektörleri, Filipinler'in sektörüyle aynı türden görevler yapıyor ve aynı soruyla karşı karşıya. Öbür yandan Türkiye'nin güçlü bir imalat sanayisi, yüksek internet kullanımı ve genç, eğitimli bir işgücü var; bu da yapay zekânın tamamlayıcı yüzünden, araç olarak kullanılmasından yararlanma imkânı demek.

Bu dosya boyunca gördüğümüz her konu, bir gelişmekte olan ülke için ayrı bir soruya dönüşüyor. Verimlilik kazancı, maruz kalan görevler ne kadar büyükse o kadar büyük; ama o görevlerdeki işler de o kadar risk altında. Hesaplama gücü ve modeller dışarıdan, dövizle satın alınıyor. Veri merkezleri elektrik ve şebeke yatırımı istiyor. Rekabet ve düzenleme kuralları çoğunlukla başka ülkelerde yazılıyor. Yapay zekânın gelişmekte olan bir ülke için fırsat mı risk mi olacağı, bu soruların her birine verilecek cevapların toplamından çıkacak.

Özet kartı

1. Kenya'da ChatGPT'nin güvenlik sistemleri için zararlı metinleri etiketleyen çalışanlar saatte yaklaşık 1,32–2 dolar kazanıyordu; yapay zekâ zincirinin görünmeyen halkaları gelişmekte olan ülkelerde.
2. Filipinler'in dış kaynak hizmetleri 2024'te 38 milyar dolar gelir ve 1,82 milyon iş sağladı; bu işlerin çoğunu üretken yapay zekâ da yapabiliyor.
3. Erken sanayisizleşme fabrika merdivenini kısalttı; hizmet ihracatı onun yerini aldı ve şimdi aynı soruyla karşı karşıya.
4. 2025'te 2,2 milyar kişi çevrim dışı; internet kullanımı yüksek gelirli ülkelerde yüzde 94, düşük gelirli ülkelerde yüzde 23.
5. Nijerya'da öğretmen gözetimli altı haftalık yapay zekâ destekli programda öğrenme kazancı yaklaşık 0,3 standart sapma oldu; fırsat, erişim ve doğru kullanım düzeniyle birlikte geliyor.

Kavram sözlüğü

Kendini sına

1. (Çıktı 1) Gelişmekte olan ülkelerin yapay zekâ değer zincirinde bugün üstlendiği iki rolü adlandır; her rol için somut bir ülke örneği göster.
2. (Çıktı 2) Erken sanayisizleşme nedir ve hizmet ihracatına dayalı bir kalkınma yolunu neden daha önemli hâle getirdi?
3. (Çıktı 2) Filipinler'in dış kaynak sektörü için yapay zekânın iki olası geleceğini anlat. Hangisinin gerçekleşeceğini hangi etkenler belirler?
4. (Çıktı 3) Yapay zekâ araçları ücretsiz olsa bile, düşük gelirli bir ülkede yaşayan bir öğrencinin onlardan yararlanabilmesi için hangi koşullar gerekir?
5. (Çıktı 4) Nijerya deneyinin sonucu, yapay zekânın ülkeler arasındaki eşitsizliği azaltacağının kanıtı sayılabilir mi? Neden?

Cevaplar

1. Birincisi veri etiketleme gibi, modellerin eğitimi için gereken emek yoğun işler; örneğin Kenya'da zararlı metinleri etiketleyen çalışanlar. İkincisi yapay zekânın dokunduğu görevleri yapan hizmet ihracatı; örneğin Filipinler'in çağrı merkezi ve arka ofis sektörü. Kullanıcı olarak da yer alırlar, ama modelleri ve hesaplama gücünü çoğunlukla dışarıdan alırlar.
2. Erken sanayisizleşme, imalat sanayisinin istihdamdaki payının bugünkü zengin ülkelerin sanayileşme dönemine göre çok daha düşük bir gelir düzeyinde zirve yapıp gerilemesidir. Fabrika yolu daraldığı için bazı ülkeler hizmet ihracatını kalkınmanın ana yolu hâline getirdi.
3. Birinci gelecekte yapay zekâ Filipinli temsilcinin elinde bir araç olur, verimliliği ve hizmet kalitesini artırır ve ülkenin rekabet gücünü yükseltir. İkinci gelecekte müşteri şirketler işi doğrudan yazılıma devreder ve ucuz emek avantajı kaybolur. Sonucu, görevlerin ne kadarının tamamen otomatikleştirilebileceği, müşterilerin insanla konuşmaya ne kadar değer verdiği, sektörün daha karmaşık işlere ne kadar hızlı kayabildiği ve çalışanların yeniden eğitimine ne kadar yatırım yapıldığı belirler.
4. İnternet bağlantısı, bir cihaz, aracın iyi çalıştığı bir dilde okuryazarlık, aracı doğru kullanmayı öğretecek bir rehberlik ya da öğretmen ve düzenli çalışma zamanı. Nijerya deneyinde de araç öğretmen gözetiminde ve yapılandırılmış bir düzen içinde kullanıldı.
5. Tek başına sayılamaz. Deney, erişimin ve doğru kullanım düzeninin sağlandığı dokuz okulda yapıldı; sonuç, fırsatın var olduğunu gösteriyor. Ama eşitsizliğin azalıp azalmayacağı, bu koşulların ne kadar geniş kitleye ulaştırılabileceğine ve zengin ülkelerin aynı araçlardan ne kadar daha fazla yararlanacağına bağlı. Zengin ülkelerde de öğrenciler aynı araçları kullanırsa aradaki fark kapanmayabilir.

İleri okuma

• Dani Rodrik (2016). «Premature Deindustrialization». Journal of Economic Growth 21(1). Fabrika merdiveninin neden kısaldığına dair temel çalışma.
• Billy Perrigo (2023). «OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour to Make ChatGPT Less Toxic». TIME. Yapay zekâ zincirinin görünmeyen emeğine dair araştırmacı gazetecilik örneği.
• Martin De Simone ve diğerleri (2025). «From Chalkboards to Chatbots». World Bank Policy Research Working Paper 11125. Nijerya deneyinin tasarımı ve sonuçları.
• International Telecommunication Union, Facts and Figures 2025 (itu.int). Dünyada internet erişiminin güncel verisi.

Sonraki derse köprü

Yapay zekâ ne ilk ne de son büyük teknoloji dalgası. 1920'lerde de elektrik, otomobil ve radyo yeni bir çağın habercisiydi; beklentiler borsayı yukarı taşıdı, bankalar hızla kredi verdi ve dünya ekonomisi hiç görmediği bir iyimserlik yaşadı. Sonra 1929 geldi. Bir borsa çöküşünün nasıl on yıl süren bir dünya bunalımına dönüştüğü, krizleri inceleyen dosyanın ilk bölümünün konusu.