Üniversitenin varoluşsal krizi

Eski düzenin yıkılıp yenisinin henüz kurulamadığı, kuralsız ve kaotik bir alacakaranlık kuşağındayız. Tüm dünyadaki güç dengeleri yeniden şekillenirken yapay zekânın öngörülemeyen hızlı evrimi bu geçiş sancısını devasa bir küresel krize dönüştürmeye aday. Tarihsel döngüleri mevsimlere benzetirsek tam kışın ortasındayız! Ve yaşadığımız türbülansın tam merkezinde insanlığın akıl ve bilgi kalesi üniversite, belki de tarihinin en derin varoluşsal sarsıntısıyla karşı karşıya.

Üniversiteler asırlardır toplumların en kritik meşruiyet merkezleri oldu. Önceleri bilginin küçük bir elitin tekelinde kaldığı muhafazakâr yapılarken, 1945 sonrası küresel rekabetle hızla kitleselleşip modern dünyanın vazgeçilmez kurumuna dönüştüler. Ailelerin çocuklarını bu okullara sokmak için her şeyi seferber etmesi boşuna değildi. Üniversite diploması, iyi bir yaşamın ve aşağıdan yukarı sosyal mobilitenin “vizesi” sayılıyor, meşruiyetini üniversitenin aşılmaz surlarından alıyordu.

Bugün üniversiteler genel olarak üç noktadan tehdit altındalar: Birincisi sayılarla ilgili. Hemen her yerde toplumlar yaşlanıyor. Bu yapısal ve uzun dönemli bir dinamik ama pek çok ülkede etkisini şimdiden göstermeye başladı. Nüfus piramitleri hızla değişiyor. Türkiye de bu süreçin içinde, hem de ciddi bir ivme ile. Üstelik son 20 senede o kadar çok “tabela üniversitesi” açıldı ki bu konuda da bir “enflasyon” var. Bu durum pek çok başka ülke için de geçerli.

İkinci tehdit ise bir süredir özellikle seçkin üniversiteleri hedefleyen siyasi ve ideolojik saldırılar. Üniversiteler “Woke” denilen “kimlik” siyasetini yücelten, ultra liberal bir ideolojinin merkezi oldular, özellikle de Batı’da. Böyle olduğu için de 2010’lardan beri yükselişte olan neo-popülist hareketlerin günah keçisine dönüştüler. Onlara göre “elit” üniversiteler sol, liberal ve “feminist” söylemin üretildiği ve yayıldığı yerlerdi. Neo-popülistlerin sözde “anti-elit” söylemden beslenmesi ancak bir türlü kültürel hegemonyalarını kuramamaları onları özellikle de Harvard, Boğaziçi gibi ülkelerinin köklü ve elit üniversitelerine karşı topyekûn bir saldırıya itti.

Ama bugünün üniversitesine en büyük tehdit ise hiç kuşkusuz yapay zekâ üzerinden geliyor. Bu çok net ve üniversiteler, Türkiye’dekiler dahil, bu konuda hâlâ çok da fazla farkındalık oluşturmuş değiller. Oysa çok önemli bir tarihsel dönüm noktasındayız. Şöyle ki 19. yüzyıl ortasından itibaren dünyanın dört bir yanında statüsünü ne toprak mülkiyetinden, ne sermayeden, ne de küçük esnaflıktan devşiren, bizzat bilgisinden ve uzmanlığından güç alan ve bazen “profesyonel sınıf,” bazen de “beyaz yakalı” denilen yepyeni bir sınıf doğdu. Ne büyük burjuvaziydi bu sınıf, ne de işçi sınıfı. Kültürel sermayesiyle devleti, hastaneleri, şirketleri, bürokrasiyi idare eden, entelektüel üretimin motoru olan bambaşka bir aktördü. Özellikle II. Dünya Savaşı sonrası dünya genelinde patlayan kitlesel yükseköğretimle bu sınıfın gücü Avrupa’dan Japonya’ya, Kore’den Türkiye’ye ciddi biçimde arttı. Üniversiteye kayıt oranlarının on yıllar içinde katlanarak artması bu sınıfın küresel ölçekte demografik inşasıydı. Yani “beyaz yaka,” üniversitenin bir yan ürünü değil, doğrudan onun çocuğu, onun varlık nedeniydi. Bugün yapay zekânın vurduğu yer tam da burası: üniversite dolayımıyla inşa edilmiş bu önemli toplumsal sınıfın, tabir-i caiz ise kendi doğum sertifikasının anlamsızlaşması. Söz konusu olan sadece bir eğitim modelinin sarsılması değil, neredeyse iki asırdır varolan bir sosyal hiyerarşinin temelinin oyulması.

Peki ne oluyor?

Yapay zekâ teknolojisi üniversiteye ne getirecek, ne götürecek? Daha emekleme evresinde olan bu teknolojinin üniversiteye ne getireceğini, ne götüreceğini şimdiden kestirmek mümkün değilse de en azından bazı eğilimleri ve yönelimleri tespit edebiliriz.

Aslına bakılırsa yapay zekâ genelde eğitimi, özelde yüksek öğrenimi şimdiden değiştirmiş durumda. Artık yanı başınızda 7/24 yorulmadan size yardım eden, anlamadığınız her şeyi size özel bir tarzda anlatan bir “asistanınız” var. Yapay zekâ sayesinde etimolojiden analoji ve metafora, görsellerden hikayeleştirmeye kadar öğrenmenin en etkili yöntemleri artık herkes için ucuz ve erişilebilir. Tehlikeli deneyler bile sanal laboratuvarlarda güvenle simüle edilebiliyor.

Geleneksel ölçme kriterleri artık anlamını yitirdi: ev ödevi veya tez yazdırmanın, öğrencinin mi, yoksa yapay zekânın mı ürünü olduğunu ayırt etmeye çalışmak günler alan, beyhude ve gerçekçi olmayan bir “polisiye” uğraşa dönüştü.

Yapay zekâ yıllar süren uğraşları haftalara indirdi: kod yazımından literatür taramasına araştırmanın pek çok evresini hızlandırdı. Demis Hassabis ve John Jumper’a Nobel kazandıran, milyonlarca proteinin yapısının kısa sürede çözülmesi bunun çarpıcı bir örneği ki eskiden bir doktora öğrencisinin yıllar harcayıp tek bir proteini çözebildiği yerde, şimdi 200 milyon proteinin yapısı açığa çıkarılmış durumda. Bu teknoloji sayesinde yeni antibiyotikler bulunuyor, bakterileri öldürülebilen virüsler laboratuvarlarda üretilebiliyor.

Üniversite diploması yakın zamana kadar iş bulma açısından adeta kola takılan bir “altın bilezikti.” Kimin nerede, nasıl, neden istihdam edileceğine dair güçlü bir göstergeydi. Diploma buna sahip olanın zor girilen bir üniversiteye girebilme ve burayı başarıyla, çalışma disipliniyle bitirebilmesinin kanıtıydı. Michael Spence’in iş piyasasında “sinyal” teorisi çerçevesinden bakıldığında diploma kurumlar ve şirketler için istihdam alımında “belirsizliği” gideren somut bir veri, önemli bir “sinyaldi.”

Yaşadığımız süreç dijital medyanın çıkmasıyla basılı gazetenin neredeyse tarihe karışmasına benziyor. Üniversiteler çok köklü kurumlar ve hayatın değişim hızının çok yüksek seyrettiği dönemlerde krize girmeleri gayet normal. 1960’larda da böyle oldu. Hayatın değişim temposunun çok hızlı ve derin olduğu dönemlerde üniversite gibi kurumların çok hızla adapte olabilmeleri gerekiyor, ama bu o kadar da kolay değil; muhafazakârlık maalesef oralarda da yaygın.

Sadece bilginin transferi üzerine kurgulanmış üniversite anlayışının sonuna geldik. Bilgiye ulaşmak, hatta veriyi analiz etmek bile artık yapay zekânın oldukça iyi olduğu alanlar. Asıl mesele artık bu bilginin filtrelenmesi, denetlenmesi, yorumlanması ve sentezlenmesinde yatıyor.

Yapay zekâ her derde deva mı?

Baştan şunu söylemek lazım: kendisini yapay zekâ merkezli dönüştüremeyen üniversitelerden alınan diplomalar artık bir işe yaramaz, öte yandan yeni tarz, ciddi ve kaliteli bir eğitimden geçmeden de yapay zekânın nimetlerinden yararlanılamaz.

Bugün yaygın bir söylem var: “Önemli olan yapay zekâya doğru soruyu sorabilmek, üniversiteye gerek yok, gidin prompt mühendisliği öğrenin.” Bu söylem yarı doğru, yarı tehlikeli bir yanılgı taşıyor.

Evet, doğru soruyu sorabilmek, iyi cevap vermekten çok daha kıymetli ama bunu  Sokrates’ten beri biliyoruz zaten. Yeni birşey değil bu. Einstein 1938’de bir problemin doğru formüle edilmesinin çözümünden daha önemli olduğunu, eski meselelere yeni bir açıdan bakabilmenin yaratıcı hayal gücü gerektirdiğini söylerken tam da bunu kastediyordu. Kopernik’ten Darwin’e, Turing’den Satoshi Nakamoto’ya kadar dünya tarihini değiştiren dahilerin ortak yanı, herkesin bildiğini sandığı konuları farklı bir sorunsal ekseninde yeniden kurabilmeleriydi. Zaten bilimselliğin ve yaratıcılığın altında yatan en önemli şey kaliteli, derinlikli, ve de tabii “aykırı” sorular formüle etmekten geçiyor.

Ama atlanan gerçek şu: o soruları sorabilmek için bir alana tepeden bakabilmek, yöntem bilmek, tarihsel bağlamı kavramak, mantık ve istatistik eğitiminden geçmiş olmak gerekiyor. Örneğin varyasyon, kalıtım ve seçilim gibi yapay zekânın kendisinin de üzerine kurulduğu evrim teorisinin temellerini bilmeden hiçbir derinlikli soru formüle edemezsiniz. “Doğru soruyu sormak” gökten zembille inmiyor; bizzat kaliteli bir eğitimin ürünü. Bu yüzden prompt mühendisliği söylemi tam da aslında iyi bir üniversite eğitiminden geçmeden mümkün değil. Üniversite eğitiminde “niceliğe” önem vermenin miadı doldu — plansız öğrenci artışı ve not enflasyonu gibi etkenler zaten düşük olan akademik kaliteyi daha da düşürdü. Artık üniversiteleri tam anlamıyla “niteliği” öne çıkaran bir anlayışla yeniden yapılandırmalıyız.

Aynı mantık, yapay zekânın ürettiği bilginin filtrelenmesi için de geçerli. Büyük dil modelleri sık sık halüsinasyon görüyor, karşısındakini memnun etmek için bile gerçekleri saptırabiliyor. Ayrıca bu teknoloji gerçeği, doğruyu değil, en “olası olanı” bulmaya programlı. O nedenle yapay zekânın önümüze getirdiklerine gözü kapalı güvenmemek için de iyi bir eğitimden geçmiş olmak şart.

Vasatlığın tiranlığı riski

Daha derin bir tehlike de var: yapay zekâ modelleri istatistiksel olasılıklar üzerinden çalıştığı, yani en yaygın ve ortalama olandan beslendiği için, sıradanlığı ve vasatlığı yeniden üretme eğiliminde. Oysa bilimsel ve yaratıcı düşünce tam tersi bir kaynaktan besleniyor: aykırı, marjinal ve farklı olandan. Yapay zekâ ve sosyal medya şirketlerinin benzer optimizasyon dinamiği kullanması, uzun vadede bir tür kültürel “monokültür” riski taşıyor. Aynen biyolojide olduğu gibi, kültürde de tekdüzelik, çeşitliliği ve yaratıcılığı zayıflatır. Üniversitenin bilimsel “gözetçilik” (gate-keeping) işlevi, tam da bu noktada hayati önemini koruyor.

Bunun bir başka boyutu da bilişsel: Yapay zekâyı sorgulayıcı, Sokratik bir tarzda kendi emrinde bir asistan olarak kullananlarla, ona pasif ve yüzeysel şekilde bağımlı hale gelenler arasındaki zekâ, bilgi ve başarı makasının giderek açılması riski var. Bu, tarihte insanlar arasında görülmüş en büyük bilişsel “kutuplaşmalardan” birine yol açma riski taşıyor.

Bu konuda bir başka şehir efsanesi de “artık öğrenmeyi öğrenmek önemli” iddiası. Sanki yeni keşfedilmiş bir hakikatmiş gibi tekrarlanıp duruyor. Halbuki  iyi hocaların yüzyıllardır yaptığı zaten buydu. Öğrenmeyi öğrenmek gökten zembille inmez; istatistik, biyoloji, oyun kuramı, mantık gibi disiplinlerin temelini bilmeyi gerektirir. Geleceğin diploması da tam olarak bu temelleri edindiğinizin kanıtı olduğunda anlam taşıyacak. Hesap makinesi icat edildiğinde de benzer bir panik yaşanmıştı; oysa sonunda neyi hesaplaması gerektiğini bilen mühendislere talep arttı. Bugün “Google’lamayı biliyorum” demenin maliyeti sıfır olduğu için hiçbir “sinyal” değeri yok; ama “oyun kuramı ve evrimsel biyoloji perspektifiyle strateji kurarım” gibi bir iddiada bulunmak taklidi zor, gerçek bir yetkinlik göstergesi.

Üstelik bu disiplinleri tek tek bilmek de yetmiyor; disiplinlerarası bakış açısı da çok kritik. Ciddi bir üniversite eğitimi olmadan disiplinlerarası çalışabilmek, çok az istisna insan dışında, pek mümkün değil.

1990’lardan itibaren “para getirmediği” gerekçesiyle hor görülüp önemsenmeyen, fonları kesilen dil, tarih, edebiyat, felsefe gibi beşeri disiplinler, bugün yapay zekâ sektöründe belirleyici olanın sadece teknolojik yetkinlik değil, aynı zamanda  etik meseleler olduğunun anlaşılmasıyla yeniden değer kazanıyor. Üstelik hayal gücü, etik muhakeme ve tarihsel empati gerektiren bu alanların yapay zekâ tarafından ikâme edilmesi pek çok diğer alana göre daha zor görünüyor.

Elon Musk’ın üniversite diplomasının değersizleştiği ve yaratıcılık için gereksiz olduğu iddiası, aslında “hayatta kalma yanılgısı” denen bir safsatayı satmaktan ibaret. Üniversiteyi bırakıp başarılı olan birkaç istisnayı öne çıkarırken, aynı yolu deneyip başarısız olan milyonlarca insanı görmezden geliyor. Üstelik bizzat kendisi elit bir üniversite mezunu. Üstelik örnek gösterdiği Gates ve Jobs gibi üniversiteyi bırakmış insanlar da yanlış örnek çünkü Gates sonraki iş bağlantılarını Harvard’da kurmuş, Jobs ise okulu bıraktıktan sonra bile dersleri izlemeye devam etmiş ve orada aldığı kaligrafi dersinin kendi bilgisayarları Macintosh için ilham kaynağı olduğunu bizzat söylemişti. Yani istisnadan kaide çıkarırken, üniversiteyi küçümsüyor ve de diğer tersi örnekleri göz ardı ediyor.

Musk, yaratıcılığın öne çıktığı “startup” sektöründeki kendi tecrübesini genelleyerek konuşuyor; oysa bu sektörde bile özgeçmişe bakılıyor ve hukuk, tıp, mühendislik gibi mesleklerde ciddi eğitim yasal bir zorunluluk. Ayrıca her meslek üst düzey yaratıcılık da gerektirmez; disiplin, sabır ve güvenilirlik gibi özellikler pek çok meslekte çok daha kritiktir. Sıradışı dahiler elbette dünyamıza yön verdiler, ama insan medeniyetinin milyonlarca insanın sabırlı, alçakgönüllü ve kolektif alın terinin üzerinde yükseldiğini de kimse yadsıyamaz!

İnsan yaratıcılığı, konuşma dilinin ortaya çıktığı son 70 bin yılda iletişim ve tartışma ihtiyacının yan ürünü olarak evrimleşti; Mercier ve Sperber’in vurguladığı gibi akıl tek başına değil, başka akıllarla tartışmak üzere şekillenmiştir. Kampüs hayatı bu açıdan çok kritik bir mekân. Zaten “seçilerek” gelmiş zihinlerin birbirleriyle ve de “seçilerek” gelmiş hocalarıyla diyalogları, tartışmaları, rekabetleri, işbirlikleri bu bağlamda son derece önemli.

Üniversite, sosyal ortamda uzman rehberliğiyle kazanılan disiplinli çalışma alışkanlığını öğretir. Bunu bir bilgisayar başında tek başına oturan bir öğrencinin edinmesi çok daha zordur. Yapay zekâyı pasif biçimde kullananlarda zekâ gerilemesine dair çalışmalar artarken, onu sorgulayıcı, Sokratik biçimde kullananlarla aradaki fark giderek açılacak gibi görünüyor. Önceki teknolojiler (kitap, internet) bilgiyi depolarken yapay zekâ düşünme sistemimizi taklit ettiği için insanlar arası bu kutuplaşma ve ayrışma tarihte görülmemiş boyutlara ulaşabilir.

Ne yapmalı?

Peki üniversiteler bu dönüşümü nasıl yönetmeli? Burada ihmal edilen bir nokta var: üniversiteler tarihsel olarak ağırlıklı biçimde “iyi” ve “başarılı” olanı öğretmeye odaklandı. Oysa yanlışı, irrasyonel olanı, başarısız olanı incelemek en az onun kadar öğretici, belki daha da öğretici. Jared Diamond’ın meşhur ettiği Tolstoy’un Anna Karenina ilkesi tam da burada devreye giriyor: “Mutlu aileler birbirine benzer, her mutsuz aile kendi tarzında mutsuzdur.” Yani başarılı örneklerin ortak noktası çoktur ve bunları taklit etmek görece kolaydır; asıl zor ve öğretici olan, her başarısızlığın kendine özgü, o duruma has eksiğini teşhis edebilmektir. Bugün iş dünyası ve teknoloji eğitiminde genellikle Apple ve  Amazon gibi başarı örnekleri inceleniyor, oysa bir zamanların telefon devi Nokia’nın neden çöktüğünü derinlemesine analiz etmek öğrencilere çok daha keskin bir sezgi kazandırabilir.

Üniversitelerin yeniden yapılanması, en başta öğretim elemanlarının elinde. Terfi ve kadro kriterlerine yayın, atıf sayısının yanına pedagojik yenilik ve yapay zekâ ile entegre çalışma gibi ölçütler eklenmeli çünkü zaten yapay zekâ sayesinde yayın sayısında yaşanan enflasyon, mevcut kriterin anlamını çoktan sorgulanır hale getirdi.

Disiplinler arası duvarlar mümkün olduğunca kaldırılmalı; çift ana dal ya da yan dal teşvik edilmeli, fen bilimcilere felsefe, etik; sosyal bilimcilere istatistik zorunlu hale getirilmeli, tüm öğrencilere oyun kuramı, biyoloji, psikoloji, vücut dili okuma gibi temel derslerin konulması ufuk açıcı olacaktır.

Bugünün en büyük problemi giriş seviyesi işlerin yapay zekâ tarafından ucuza ve kolayca yapılabilir hale gelmesi. Üniversiteler müfredatlarını yapay zekânın yapamayacağı işlere göre kurgulamalı, mezuniyet sonrası köprü programları ve yapay zekâ ile ortak çalışma stajlarıyla şirketlerin artık yapmak istemediği “orta seviye işgücü yetiştirme” görevini üstlenmeli.

Ama bu noktada yapısal da bir sorun var: iş ve siyaset dünyası doğası gereği kısa vadeye bakar, üstelik yapay zekânın hızı da uzun vadeli planlamayı zorlaştırıyor, çünkü herkes hızla değişiyor. Oysa toplumların geleceği için üniversite tam da bu yüzden kritik: kaliteli, özgür, özerk bir üniversite bir toplumun hafızası, güvencesi ve geleceğidir; kamusal çıkarı kişisel çıkarın önüne koyabildiği ölçüde de bu geleceğin teminatlarından birisidir.

Diploma öldü, yaşasın diploma!

Tarihte buharlı makineler, demiryolları, elektrik, internet gibi büyük teknolojik dönüşümler insanlarda distopik korkular, endişeler yaratmıştır. Bunlar karşısında insanlık her seferinde yeni bilişsel beceriler kazanarak adapte olmayı başardı. Ancak bugün yaşadığımız sürecin özgün olabileceğini düşündüren nedenler var: yukarıda değinildiği gibi, önceki teknolojiler ağırlıklı olarak bilgiyi depoluyor veya fiziksel/mekanik iş gücünü dönüştürüyordu; yapay zekâ ise ilk kez düşünme ve karar verme sürecinin kendisini taklit ediyor. Bu nicel değil, nitel bir sıçrama. Bir yandan hayatın her alanını derinden dönüştürüyor, diğer yandan bu dönüşümü görülmemiş bir hızla gerçekleştiriyor.  

Geçmişte büyük teknolojik yeniliklere adapte olmak için yeterli zaman vardı. Örneğin Sanayi Devrimi de hayatın her alanını dönüştürdü ama bu dönüşüm on yıllara, hatta dünyanın bazı bölgelerine yüz yıla yakın bir süreye yayıldı çünkü her yeni bölgede fiziksel altyapının (raylar, santraller, fabrikalar) inşa edilmesi, toplumsal ve kültürel yapının o yönde hızlı biçimde değiştirilebilmesi gerekiyordu. Bunlar da dünden bugüne yapılabilecek şeyler değildi. Adeta bir “adaptasyon tamponu” vardı. Yapay zekâ ise farklı bir mantıkla yayılıyor: zaten var olan küresel dijital altyapı (internet, akıllı telefon) üzerinden çalışıyor. Bu sayededir ki ChatGPT 100 milyon kullanıcıya sadece 2 ayda ulaştı, oysa Amerika’da bile elektriğin hanelerin yüzde 70’ine girmesi onlarca yıl aldı, kezâ aynı şey telefon için 60 yıl sürmüştü. 

Bugün yapay zekâ teknolojisinin akıl almaz hızda gelişmesi ve uygulamaya geçirilmesinin hızı ona adapte olmayı zorlaştırıyor. Önümüzdeki en büyük sorun bence bu. Ama bu adaptasyonu sağlayacak en kritik kurumlar da yine eğitim kurumları, özellikle de üniversiteler. Tez elden bu teknolojiyi üniversite hocalarının ve öğrencilerinin aktif ve bilinçli bir şekilde kullanması gerekir. Böyle bir olguyu yok sayamayız. Öte yandan, aynı zamanda, belki bir çelişki gibi görülecek ama, tam tersini de yapmalıyız: yani ölçme ve değerlendirmeden sınıf içi Sokratik tartışma ortamları yaratmaya kadar öğrencilerin bilgisayara hiç dokunmadan yapacakları öğrenme pratiklerini destekleyecek ve teşvik edecek şekilde eğitim sistemlerimizi yeniden tasarlamalı, yeniden yapılandırmalıyız.

Diploma öldü, yaşasın diploma!

Not: Bu yazının, tartışmayı daha derinlemesine ele alan, kaynakçalı, akademik ve biraz daha uzun versiyonuna bu linkten ulaşabilirsiniz.

Bu yazıyı okuyup benden değerli eleştirileri ve katkılarını esirgemeyen İbrahim Özer, Çağlar Sayın, Prof. Dr. Boğaç Ergene ve Prof. Dr. İbrahim Tekin’e teşekkür ederim.