Devletler AGI’ye hazır mı?

Bu yazının aslında geçen hafta yazılması gerekiyordu. Ancak hazırlık sürecinde karşılaştığım erişim kısıtlaması haberi bir süre ne yazacağımı bilemediğim bir boşluk yarattı. Yine de bu köşeyi canlı tutmanın, gündemin dışında kalan ama geleceğimizi doğrudan ilgilendiren konuları konuşmaya devam etmekten geçtiğini düşünüyorum. 

Bu hafta, aylardır bu köşeden gerçekleşmesinin çok zor, belki de imkânsız olduğunu düşündüğüm ve savunduğum bir senaryonun gerçekleştiği bir durumu merkeze alan bir çalışmadan bahsedeceğim. (İmkânsız diye düşündüğümüz şeylerin gerçekleştiğini görmeye dayalı bir yaşam var ne de olsa.)

Malum, yapay zekâ alanında özellikle büyük şirketler etrafında şekillenen tüm gelişmelerin tek bir hedefi var. O da AGI’ye yani yani yapay genel zekaya ulaşmak. Bu hedefin etrafında şekillenen tartışma konularının başında ise yapay zekânın emek piyasası üzerindeki güncel etkisi ve gelecekteki etkisi geliyor. 

Bir tarafta bu teknolojinin Sanayi Devrimi benzeri bir refah sıçraması yaratacağını savunanlar var, diğer tarafta ise milyonlarca beyaz yakalının işini kaybedeceği bir geleceği öngörenler var. Bu iki kutbun ortak noktası, tartışmanın büyük ölçüde "ne olacak" sorusu etrafında dönmesi. Oysa en az bunun kadar önemli olan bir başka soru daha var. O da hangisi olursa olsun, devletlerin buna nasıl hazırlanacağı. (ya da hazırlanması gerektiği)  

Tarihsel olarak incelediğimizde büyük dönüşümler uzun vadede beraberinde dağıtımı sorunlu da olsa refah artışına yol açtı. Fakat bu dönüşümler kısa ve orta vadede de kuşakların tabir-i yerindeyse ezilmesine yol açtı. Örneğin, Sanayi Devrimi sırasında reel ücretler uzun süre yerinde saydı, telefon santrallerinin otomasyonunda ise toplam istihdam düşmemesine rağmen işini kaybeden operatörler kalıcı gelir ve statü kaybı yaşadı. Devletler ise bu geçişleri tarih boyunca hep zarar olduktan sonra yönetmeye çalıştı. Fakat, bugün çok daha iyi şartlara ve kaynaklara sahipken devletlerin bu senaryoya tarihsel akışın aksine önden hazırlanma fırsatları var.  

Google DeepMind'dan Julian Jacobs ile Chicago Üniversitesi'nden Alex Imas'ın  geçen ay yayınladıkları  "Economic Policy for AGI" başlıklı çalışması yapay zekânın emek piyasası üzerindeki etkisine dair kaygıların henüz somut bir istihdam kaybı verisi ortaya çıkmadan yaygınlaştığı bir dönemde, devletlerin bu dönüşüme nasıl hazırlanabileceği sorusuna odaklanıyor.    

Gelelim çalışmanın detaylarına… 

Yazarlar ilk olarak literatürde ve politika tartışmalarında en sık karşılaşılan on bir yeniden dağıtım politikasını seçiyor. (Yeniden dağıtım, piyasanın ortaya çıkardığı gelir ve servet dağılımının devletin vergiler, transferler ve kamu hizmetleri aracılığı ile değişmesi anlamına geliyor.)  Bunların altısı çalışmaya bağlı ve hedefli araçlar, yani düşük gelirli çalışanlara vergi kredisi biçiminde verilen ücret desteği, işsizlik sigortası, yeniden eğitim programları, ücret sigortası, yönlendirilmiş sanayi politikası ve devletin son işveren olarak devreye girdiği iş garantisi. Diğer beşi ise koşulsuz ve evrensel araçlar, yani evrensel temel gelir, negatif gelir vergisi, sağlık, eğitim ve bakım gibi hizmetlerin ücretsiz sunulduğu evrensel temel hizmetler, vatandaşlara ekonomideki sermayeden doğrudan pay veren evrensel temel sermaye ve yapay zekâ şirketlerinin getirisini temettü olarak dağıtan bir kamu varlık fonu. Bunlara ek olarak bu politikaların nasıl finanse edileceğine dair on dört vergi ve yönetişim mekanizması da değerlendirmeye dahil ediliyor. 

Her politika refah, ekonomik özerklik, uygulanabilirlik ve senaryolar arası dayanıklılık olmak üzere dört boyutta puanlanıyor. Puanlamanın yapılış şekli ise çalışmanın “niş” bir detayı aslında.  Yazarlar bu puanlamayı kendileri yapmak yerine, ABD'nin önde gelen ekonomistlerinden oluşan Clark Center (eski adıyla IGM) panelindeki 51 ismin büyük dil modelleriyle oluşturulmuş sanal kopyalarına yaptırıyor. Daron Acemoğlu'ndan David Autor'a, William Nordhaus'tan Emmanuel Saez'e uzanan bu sanal ekonomistlerin her biri, gerçek kişinin akademik geçmişi, kurumsal bağlantıları ve panelde geçmişte verdiği yanıtlarla besleniyor. Ardından her birine politikanın tanımı ve ilgili literatür veriliyor, onlardan da sıfır ile yüz arasında bir puan ve gerekçe istenmesi isteniyor. Son adımda ise bu değerlendirmeler, Haziran 2026'da 2.019 Amerikalı ile yapılan bir kamuoyu anketiyle karşılaştırılıyor. 

Bu yöntemin tartışmaya açık yanları elbette var ve onlara aşağıda değineceğim. Ancak önce çalışmanın üzerine kurulduğu senaryolara bakmak gerekiyor. 

Yazarlar AGI'nin ekonomik etkisini tek bir eksen üzerinden tanımlıyor. Bu eksen, otomasyonun insan emeğinin yerini alma hızının, ekonomide yeni insan görevlerinin ortaya çıkma hızını ne ölçüde geçtiği. Acemoğlu ve Restrepo'nun görev temelli çerçevesini takip eden okurlar bu ayrıma aşinadır. Bu eksen üzerinde üç senaryo tanımlanıyor. 

Hafif bozulma olarak adlandırılan birinci senaryoda yapay zekâ kademeli bir verimlilik şoku olarak işliyor. Beceri talebi yavaş yavaş değişiyor ancak ücretli emek hanelerin temel gelir kaynağı olmayı sürdürüyor. Orta düzey bozulma olarak tanımlanan ikinci senaryoda ise yapay zekâ rutin olan ve olmayan bilişsel işlere hızla yayılıyor, ücretler baskılanıyor ve sermaye sahipleri ile ücretliler arasındaki makas açılıyor. Yazarlar bu senaryoyu kabaca Sanayi Devrimi ölçeğinde bir şok olarak tarif ediyor. Tam dönüşüm adı verilen üçüncü senaryoda ise üretimin büyük kısmı sermaye ve otomasyon sistemleri tarafından gerçekleştiriliyor, ekonomik büyüme ile ücret artışı birbirinden kopuyor ve yaygın bir yapısal eksik istihdam ortaya çıkıyor. 

Burada altını çizmek gereken bir nokta var. Bu senaryolar birer tahmin değil. Yazarlar hangisinin gerçekleşeceğine dair bir olasılık öne sürmüyor. Senaryoların işlevi, belirsizlik altında hangi politikanın hangi dünyada ayakta kalabileceğini sınamak. 

Peki bu sınamanın sonucunda ne çıkıyor? 

Çalışmanın en dikkat çekici bulgusu bence, kamuoyunun en çok desteklediği politikalar ile en dayanıklı politikaların neredeyse ters yönde konumlanması. Ankette en yüksek desteği yüzde 72,8 net onayla yeniden eğitim alırken, aynı politika tam dönüşüm senaryosunda yüz üzerinden yalnızca 5,9 puanla listenin en kırılgan aracı oluyor, çünkü yapay zekâ insanların geçebileceği işleri ortadan kaldırdığında yeniden eğitim yeni iş yaratmıyor, yalnızca kalan işler için kurulan kuyruğun sırasını değiştiriyor. Buna karşılık en az desteği alan evrensel temel gelir dönüşüm senaryosunda görece dayanıklı kalıyor. 

Yazarlar bu çelişkiyi Amerikan kamuoyunun sosyal yardımı bir hak olarak değil, katkı ve hak ediş üzerine kurulu bir sözleşme olarak görmesiyle açıklıyor. İnsanlar çalışmaya bağlı desteği meşru buluyor, koşulsuz transferlere ise mesafeli duruyor. Bu tablonun tek istisnası evrensel temel hizmetler. Sağlık, eğitim ve bakım gibi alanlarda ayni destek hem yüzde 55,1 net onayla popüler hem de üç senaryoda da dayanıklı. 

İkinci önemli bulgu, bugün en kolay uygulanabilen politikaların gelecekte en kırılgan olanlar olması. Mevcut vergi ve sosyal güvenlik altyapısına oturan ücret desteği ile işsizlik sigortası hazırlık boyutunda 95,3 ve 91,9 gibi çok yüksek puanlar alıyor, ancak dönüşüm senaryosunda 31,9 ve 50,1'e geriliyor. Evrensel temel sermaye ise tam tersi bir seyir izliyor. Bugün hazırlık boyutunda yalnızca 30 puan alırken dönüşüm senaryosunda 93,5 ile çalışmanın en yüksek dayanıklılık puanına ulaşıyor. 

Üçüncü bulgu ise yaşam standardını korumak ile büyümeden pay vermenin farklı şeyler olduğu. On bir politikanın onu yaşam standardı boyutunda makul puanlar alırken sermayeden doğrudan pay verme konusunda yalnızca evrensel temel sermaye öne çıkıyor. Yapay zekâ şirketlerine dayanan bir kamu fonunun bu konuda daha zayıf kalmasının gerekçesi ise şu; yapay zekânın yaratacağı değer, elektrikte olduğu gibi, büyük ölçüde teknolojiyi geliştiren şirketlerde değil onu kullanan sektörlerde birikecek.

Figür 1: Senaryolara göre yeniden dağıtım politikalarının dayanıklılığı 

Bu bulgular yazarları tek bir politika yerine aşamalı bir paket önermeye götürüyor. Hafif bozulma senaryosunda genişletilmiş işsizlik sigortası, ücret desteği ve işveren temelli çıraklık programları öneriliyor. Uzayan işsizlik süreleri ve düşen gelirler orta düzey bir bozulmaya işaret etmeye başladığında ücret desteğinin negatif gelir vergisine dönüştürülmesi gündeme geliyor. Ekonomik büyümenin ücretlerden koptuğu tam dönüşüm senaryosunda ise evrensel temel sermaye devreye giriyor. Yazarların vurguladığı kritik nokta, bu son iki aracın altyapısının bugünden tasarlanması gerektiği. Çünkü kurumlar en çok ihtiyaç duyulduğu anda yavaş kalabiliyor. 

Finansman tarafında da benzer bir tablo ortaya çıkıyor. Yazarlar kurumlar vergisi, en üst gelir dilimi vergisi ve arazi değer vergisinden oluşan geleneksel bir paketi öneriyor. Token veya çip gibi yapay zekâ girdilerini vergilemeye ise karşı çıkıyorlar. Bu tür bir vergi şirketleri ya daha az akıl yürüten ya da akıl yürütmesi insanlar tarafından takip edilemeyen modeller eğitmeye itebilir. Bu da hem verimliliği hem de denetlenebilirliği zayıflatabilir. 

Elbette bu çalışmayı olduğundan fazla okumamak gerekiyor. Puanları veren gerçek ekonomistler değil, onları taklit eden dil modelleri ve bu modellere verilen literatür özetleri yazarlar tarafından hazırlanıyor. Dolayısıyla araştırmacı yanlılığının azaltıldığı iddiası sınırlı kalıyor ve yazarların kendilerinin de kabul ettiği üzere sonuçlar birebir tekrarlanamıyor. Kamuoyu ile dayanıklılık arasındaki eksi 0,57'lik korelasyon ise yalnızca on bir gözleme dayanıyor. Ayrıca katılımcıların yarıdan fazlasının kendini liberal olarak tanımlaması, anketin temsil gücü konusunda soru işaretleri doğuruyor. Yapay zekâ politikasını yapay zekâya puanlatan bir çalışmanın bu tür sınırlılıklarla birlikte okunması gerekiyor. 

Yine de çalışmanın asıl katkısı verdiği puanlarda değil, sorunun kuruluş biçiminde yatıyor. Hangi senaryonun gerçekleşeceğini bilmediğimiz bir ortamda tek bir politikaya yatırım yapmak yerine, veriye bağlı tetikleyicilerle aşama aşama ilerleyen bir yapı kurmak oldukça makul bir öneri. 

Referanslar 

Jacobs, J. ve Imas, A. (2026). Economic Policy for AGI. Google DeepMind, çalışma makalesi, 15 Eylül 2026. https://ssrn.com/abstract=7470000