Postmodernizmin gerçeklik eleştirisi makineleşti, Nietzsche’nin ‘hakikat maskesi’ model çıktısına evrildi, Foucault’nun ‘gerçeklik rejimi’ veri ekonomisine dönüştü, Derrida’nın ‘ertelenen anlamı’ hesaplanabilir oldu, Baudrillard’ın ‘simülakrı’ dijital içerik hâline geldi…
ANLAMIN ALGORİTMİK KURULUŞU
“Algoritma” kelimesi, 9. yüzyılda ondalık sistemin kurallarını belirleyen “Hint Rakamlarıyla Hesaplama Üzerine” adlı eserin yazarı Fars matematikçi El-Harezmi’nin (Al-Khwarizmi) adının Latinceleşmiş biçiminden geliyor. Öğrenme, algılama, akıl yürütme, ifade üretme olanaklarıyla hayatımızın her alanına giren, kabaca “insan zekâsı gerektiren görevleri bilgisayarların yerine getirmesini sağlayan sistem” dediğimiz yapay zekâ, işte bu algoritmayla çalışıyor ve algoritma, bir problemi çözmek veya bir hedefe ulaşmak için izlenen yol demek oluyor.
1950’lerden beri evrim geçiren alan, özellikle 2010’lardan itibaren “derin öğrenme” (deep learning) ve “büyük dil modelleri” (Large Language Models) sayesinde ciddi bir sıçrama yaptı. Yapay zekâ günümüzde kitaplar, web sayfaları, makaleler, kodlar gibi milyarlarca sözcükten oluşan bir metin yığını üzerinde eğitilerek dilsel örüntüleri istatistiksel olarak öğreniyor. Bir cümlenin devamında gelme olasılığı yüksek olan sözcüğü tahmin ediyor ve metin tamamlama, anlam kurma, bağlamı sürdürme, biçem taklit etme gibi görevleri yapabiliyor; hatta kavramsal çözümleme, eleştirel yorum, karşılaştırma, varsayım oluşturma gibi bilişsel; deneme, diyalog, senaryo, açıklama veya yaratıcı yazma gibi üretimsel; kod yazmak, veri analizi yapmak, tablolar oluşturmak veya rapor hazırlamak gibi teknik ve analitik işlerin üstesinden gelebiliyor.
Bütün bunları yapabilmelerine olanak sağlayan büyük dil modellerinin arkasında “dönüştürücü (transformer) mimarisi” bulunuyor. Bu, her sözcük, cümlenin diğer tüm sözcükleriyle aynı anda ilişki kurabiliyor demek. Bu sayede karmaşık anlam ilişkilerini yakalayabiliyor, bu ilişkileri değerlendirerek sözcüklerin bağlam içindeki önem ağırlığını hesaplayıp onları sayılara dönüştürüyor. Neden-sonuç, özne-yüklem gibi ilişkileri hesaplayarak örneğin “okudu” eylemi için, dikkati “kitaba” değil, “Oktay”a veriyor. Bu yolla cümledeki sırasına göre sözcükleri numaralandırıp “Oktay kitabı okudu.” ile “Kitabı Oktay okudu.” farkını saptayabiliyor. Böylece girdiyi işleyerek bir anlam temsili oluşturuyor ve o anlamdan çıktı üretiyor. Model, dilin olasılık yapısını o kadar iyi öğreniyor ki yeni bir bağlamda anlamlı ve tutarlı devamlar/yanıtlar üretebiliyor.
Bunu, biz insanların yaptığı gibi yapmıyor doğallıkla. Evet, biz de dili işletirken anlam birimlerini bağlam içinde düşünüp anlamlı bir bütün için ilişkilendiriyoruz ama algoritma, bunu “dönüştürücü” sayesinde sayısal biçimde taklit ediyor. Yani bizim için “Vicdanım sızladı.” cümlesindeki “vicdan”ın “kişiyi kendi davranışları hakkında bir yargıda bulunmaya iten duygu” anlamı, onun için örneğin “0,76” oluyor. Biz “Neden?” sorusuna anlam kazandıran bilinçli özneleriz, o ise yalnızca örüntüsel bir ağırlıklandırma süreci. Biz anlam üretiyoruz, o anlam tahmin ediyor; biz amaçlıyız, o olasılıksal (probabilistic)… Özetle algoritma zekâmızı taklit edebiliyor ama bilincimizi edemiyor.
ANLAMIN DÖNÜŞÜMÜ
“Nietzsche’ye göre sanat, yaşamı onaylama biçimidir.” cümlesini alalım. Bizde “Nietzsche” sözcüğüyle felsefi bağlamda zihinsel bir çağrışım oluşuyor; algoritmada “Nietzsche” ile “sanat” arasındaki anlam bağı önceki verilerde geçen örneklerden öğrenilmiş oluyor. Biz “sanat” sözcüğüne duygusal veya estetik bir yönelim ekliyoruz; o, “sanat” sözcüğüne “yaşam”a göre daha çok ağırlık veriyor. Biz cümlenin “yaşamı onaylama biçimi” kısmında varoluşsal bir anlam açığa çıkarıyoruz; o, “Nietzsche–sanat–yaşam–onay” ekseninde sayımlamalı (istatistiki) bir dikkat kalıbı oluşturuyor. Bizim anlamlandırma sürecimiz bilinçli, amaçlı ve kişisel yorum içeriyor; model, Nietzsche’nin ne hissettiğini ya da sanatın anlamını gerçekte bilmiyor. Özetle, dönüştürücünün işleyiş biçimi, dilin matematiksel yapısını kusursuz biçimde yakalıyor ama doğal dilin varoluşsal, bilinçli, sezgisel boyutuna erişemiyor.
Şimdi yapay zekâ ve felsefenin kesişim noktasına gelmiş bulunuyoruz; bu noktada algoritmanın anlam üretiminin felsefi sorgulamasını yapabiliriz: Model, gerçekten ‘anlam’ mı üretir, yoksa sadece ‘anlamın görünümünü’ mü taklit eder? Bu soruya Derrida’nın anlamın ‘ertelenmesi’ ve ‘farklılaşma’ (différance) ile Baudrillard’ın ‘simülakr’ ve ‘simülasyon’ kuramı bağlamında yanıt arayabiliriz.
Yapısöküm kuramını geliştiren Fransız filozof Derrida’ya göre, dilde anlam hiçbir zaman tam olarak belirmez; sözcük gibi her ‘gösteren’ (signifiant) başka gösterenlere gönderme yapar ve bu zincir sonsuz bir erteleme yaratır. Bu nedenle anlam, sabit bir merkezde değil, sürekli ertelenen ilişkiler ağında oluşur. Örneğin ‘ağaç’ göstereni, anlamını ‘orman’, ‘dal’, ‘doğa’, ‘toprak’ gibi başka gösterenlerle kurar. Dolayısıyla anlam ilişkisel, bağlamsal ve tamamlanamazdır.
Dönüştürücü, yani algoritma ‘ilişkisel anlamı’ tam da bu matematiksel düzlemde somutlaştırıyor. Model, bir kelimenin anlamını diğer kelimelerle ilişkisi üzerinden öğreniyor ve ‘dikkat mekanizması’, bu ilişkileri sürekli yeniden hesaplıyor. Hiçbir sözcük, kendi başına anlam taşımıyor; anlam, bağlamlar arasında dağılmış biçimlerinden oluşuyor. Bu açıdan bakıldığında dönüştürücü, ‘fark ve erteleme’nin algoritmik bir karşılığı oluyor. Ama Derrida için ‘différance’, anlamın daima eksik ve ertelenmiş oluşu demekken dönüştürücü bu ertelemeyi dondurulmuş olasılık ilişkileri olarak temsil ediyor. Yani Derrida’nın metinsel ‘dil alanı’ sonsuz, dönüştürücünün “dil uzayı” sonlu değişkenlerle sınırlı kalıyor.
Dil modelleri, gerçek anlam üretmiyor ama anlamın görünüşünü öylesine ikna edici biçimde simüle ediyor ki, okur veya kullanıcı için gerçekmiş gibi bir dilsel dünya kurabiliyor. Yani simüle ettiği anlam, gerçek anlamın kendisi olmaksızın onun izini taşıyor. Bu durumda söz, gerçek öznenin değil, istatistiki olasılıkların ürünü oluyor. Baudrillard buna ‘hipergerçeklik’ diyor ve bu gerçeklik türü de evrenin bir parçası oluyor. Yapay zekâ algoritmalarının bir şiir, analiz ya da felsefi yorum üretmesi, artık anlamın insan deneyiminden değil, verinin dönüşümünden doğduğunu gösteriyor. Bu durumda anlam, bir gerçekliğe değil, anlamın biçimsel olasılığına dayanıyor.
Buraya bir parantez açmamız gerekiyor: (Ne var ki yapay zekânın bu veri odaklı çalışma sistemi, onun geleceğine ilişkin derin bir paradoks üretiyor. Veri bağımlılığıyla algoritma, bir yandan tüketime ve kâra dayalı kapitalist üretim ilişkilerini sürdürebilmenin olanaklarını yeniden üretirken, diğer yandan da salt bu nedenle insan doğasından ve zekânın doğal süreçlerinden uzaklaşıyor. Zira istatistik bağımlısı bir sistemin, insan tekinin özgünlüğüne, kişisel seziş ve duyuşuna, deneyiminin biricikliğine ulaşması mümkün görünmüyor. Dolayısıyla yapay zekânın geleceğinin önündeki en büyük engelin kapitalizm olduğunu söyleyebiliyoruz.)
Şimdi devam edebiliriz: Diyelim ki, “Varlık, yalnızca kendi yokluğuyla anlam kazanır.” gibi felsefi derinliğe sahip görünen bir cümleyi model, ‘varlık’, ‘yokluk’, ‘anlam kazanmak’ gibi kavramların felsefi söylemde birlikte kullanılma olasılığını bilebiliyor ve bu örüntüye göre yeni bir cümle üretebiliyor. Ürettiği cümle anlamlı görünüyor ama model bu anlamı deneyimlemiş ve amaçlamış olmuyor, olmayınca da anlamın varlık bilimsel (ontolojik) temeli bulunmuyor. Özetle anlam, artık özneye değil, yalnızca bir sürece ait ve model, anlamı üretmiyor sadece gerçekleştiriyor. İnsanın kurduğu felsefi ifade ile modelin ürettiği cümle arasındaki fark, anlamın kaynağında bir insan öznenin bulunup bulunmaması ve o öznenin öznel ve bilincli deneyiminin (qualia) anlamın oluşumunda yer alıp almaması oluyor.
Algoritma, Derrida’nın ‘différance’ kavramını işlemci düzeyinde somutlaştırırken Baudrillard’ın ‘simülakr’ (gerçeği olmayan temsil) kavramını veri istatistiği düzeyinde gerçekleştirmiş oluyor. Gerçek anlam yerine, anlamın istatistiki etkisi dolaşıma giriyor. Böylece dil modeli, çağımızın yeni dilsel düzenini temsil ediyor. Dilin artık insan merkezli olmaması, anlamın hesaplanabilir ve simüle edilebilir hale gelmesi, ‘gerçekliği’ değil, ‘işlevini’ sürdürmesi nedeniyle yapay zekâ çağında, anlam artık bilgi kuramsal (epistemolojik) bir olgu değil, teknolojik gerçekleştirim (performans) nesnesi oluyor.
POSTMODERNİZMİN YÜKSELİŞİ
Bu noktada postmodern felsefenin “anlamın belirsizliği”ne yaptığı vurgu ile algoritmanın anlamı dönüştürme biçimi arasında derin bir tarihsel ve kavramsal paralellik ortaya çıkıyor. Bu ilişkiyi anlamak için hem dil felsefesinin temel kavramlarını hem de postmodern düşüncenin anlam anlayışını birlikte okumak gerekiyor.
20. yüzyıl başında Ferdinand de Saussure, dilin anlamını simge (işaret, sign) kavramı üzerinden tanımlıyor. Ona göre dil, gösteren (ses, biçim) ile gösterilenin (kavram) arasındaki nedensiz ilişkiye dayanıyor. Bu yapı dilin bir sistem, kapalı bir ağ olduğunu gösteriyor. Anlam, nesnelerde değil, göstergeler arasındaki farkta ortaya çıkıyor. Bu düşünce, anlamı sabit bir temsile değil, farklara bağlayan postmodern felsefenin dil anlayışına zemin hazırlıyor.
Ludwig Wittgenstein, Felsefi Araştırmalar’da (Philosophical Investigations, 1953) anlamın sabit bir “referans” değil, kullanıma bağlı bir eylem olduğunu söylüyor ve bir kelimenin anlamının, onun dil içindeki kullanımı olduğunu vurguluyor. Böylece anlam, konuşanın niyetinden, sözün bağlamından, toplumsal ‘dil oyunları’ndan bağımsız düşünülemez oluyor. Bu da insanın anlam üretme biçiminin yararcı (pragmatik) bir yapıya sahip olduğunu gösteriyor.
J. L. Austin ve John Searle’nin ‘söylem-eylem’ kuramına göre dil sadece bilgi üretmiyor, eylemde de bulunuyor. (Austin, Sözcüklerle Bir Şey Nasıl Yapılır, How to Do Things with Words, 1962). “Yapıyorum”, “söz veriyorum” gibi ifadeler, bir şeyi söylerken aynı zamanda o şeyi gerçekleştiriyor da. Anlam, burada eylemsel hâle geliyor, yani “Dil, dünyayı temsil etmekten çok, onu kuruyor.” İşte bütün bu yaklaşımlar ortak bir zeminde buluşuyor: Anlam, artık sabit bir temsil değil; bağlama, kullanıma, toplumsal oyuna ve niyete bağlı dinamik bir süreç oluyor. Bu kırılma, postmodern düşüncenin “anlamın merkezsizliği” düşüncesine de alan açıyor.
Postmodernizm, anlamın bu ele avuca sığmazlığını daha köktenci bir yere taşıyor: Derrida’da her işaret başka işaretlere durmadan gönderme yaparak anlamın ertelenmesine, durağanlığına, odaksızlığına, dolayısıyla sadece bir iz olarak var olmasına yol açıyor. Bu düşünce, yapay zekâ modellerinin anlam üretme biçimine çok benziyor: Orada da anlam, bağlamsal istatistiklerin içinde dolaşıyor ama bir özneye bağlanmıyor.
Fransız düşünce tarihçisi Michel Foucault, anlamın yalnızca dilin iç ilişkilerinden değil, söylem ve iktidar yapılarından üretildiğini söylüyor. Dolayısıyla anlam, nesnel bir gerçeklik değil, söylemsel bir üretim oluyor; söylemi kim kontrol ederse, anlamı da o belirliyor. Yapay zekâ dil modelleri de yeni tür bir söylem-iktidar alanı haline geliyor; çünkü artık bilgi, algoritmik seçilimle üretiliyor.
Fransız filozof Jean-François Lyotard, Postmodern Durum’da (1979), postmodernizmi din, bilim, ilerleme gibi büyük anlatılara duyulan inanç çöküşüyle temellendiriyor. Bunun yerini yerel anlatıların, küçük söylemlerin, çoğul anlamların aldığını söylüyor. Bu çoğullukta anlamın tek bir gerçekliği bulunmuyor, her bağlam kendi küçük ve dar anlamını üretiyor. Yapay zekânın anlam üretme süreci de bu yapıya denk düşüyor; o da tek bir anlam üretmiyor, her bağlamda olasılık temelli anlam değişkeleri sunuyor; anlam tekil değil, dağıtık (merkezsiz, odaksız) bir hâl alıyor.
Yapay zekâ dil modelleri, postmodern felsefenin teorik düzlemde öngördüğü anlamın odaksızlaşmasını pratik düzlemde teknolojik olarak gerçekleştiriyor. Derrida’nın ‘différance’sine doğrudan karşılık gelecek biçimde algoritma, anlamı bir ‘odak’ ya da ‘niyet’ten değil, ilişkiler ağından çıkarıyor. Austin’in “Dil bir eylemdir.” tezi, yapay zekâda da karşılık buluyor; algoritma metin üretirken, sadece temsil etmiyor; aynı zamanda yanıt vererek, ikna ederek, yönlendirerek, bilgi inşa ediyor; bir eylem gerçekleştiriyor.
Foucault’nun ‘söylem iktidarı’ kavramını buraya taşırsak, bugün anlamı kim üretiyor sorusunun yanıtı ‘özne’ değil, modelin eğitim kümesi oluyor; model hangi metinlerle eğitildiyse, anlam onların güç ilişkilerini taşıyor. Yani postmodern iktidarın yeni biçimi, algoritmik söylem iktidarı olarak güçleniyor. Postmodern felsefenin yaptığı anlamı belirsizleştirme hamlesi, yapay zekâ teknolojisiyle birlikte anlamın ontolojik durumunu değiştirmiş bulunuyor.
GERÇEKLİĞİN GERÇEKSİZLEŞMESİ
Peki, bu dönüşüm, ‘gerçeklik’ kavramını nasıl etkiliyor? Dönüşümün epistemolojik bedeli nedir? Yani anlamın merkezini kaybettiği, gerçeğin kayganlaştığı bu çağda doğruluk hâlâ olanaklı mı? Nietzsche, “Gerçeklik diye bir şey yoktur; yalnızca yorumlar vardır.” (Güç İstenci, Say Yay. 2022) diyordu ve üç şeyi hedef alıyordu: Platon’un hakikat idealini, tekil ve mutlak tanrısal perspektifini ve dil ile hakikat arasındaki güven ilişkisini. Ona göre insan dille dünyayı açıklamıyor, onu kendi değerlerine uygun biçimlendiriyordu. Dolayısıyla hakikat, artık ontolojik değil, yorumsal (hermeneutik) bir inşa haline gelmişti. Postmodernizme de nüfuz eden bu düşünce, yapay zekâ çağında tekrar görünür oldu; çünkü algoritmalar da hakikat üretmiyor, sonsuz sayıda yorum üretiyor.
Foucault, Nietzsche’yi takip ederek hakikati bilginin doğası, kaynağı, kapsamı ve geçerliliğiyle değil, sosyopolitik bir olgu olarak ele aldı. Ona göre her toplumun kendi ‘hakikat rejimi’ vardı (Güç/Bilgi, Power/Knowledge,1977). Bu nedenle hakikat, evrensel değil, kurumsal ve tarihsel bir üretimdi. Bilgi de iktidarın bir aracı ve sonucuydu; iktidar bilgi üretir, bilgi de iktidarı meşrulaştırırdı. Nihayet Orta Çağ’da ilahiyatla ilgili (tanrıbilimsel), Aydınlanma döneminde ampirik (görgül), nesnel ve nedensel, yani doğabilimsel; bugün dijital çağda ise veriye dayalı ve istatiksel hakikat egemendir. Yapay zekâ, bugünkü hakikat rejiminin yeni kurumsal yüzüdür. Gerçeklik, artık deneyimle değil algoritmik çıktılarla ölçülüyor, istatistiksel doğruluk ile özdeş hâle geliyor. Söylem gücü, akademik ya da politik otoriteden çok, veri kümelerine geçmiş bulunuyor. Bu durumda Foucault gibi sorarsak, “Kimin ‘hakikatini’ konuşuyoruz?” Yapay zekâ çağında bu soru, doğrudan “Hangi veri setinin hakikati?” anlamına geliyor.
Jean Baudrillard, 1980’lerde bu süreci köktenci bir biçimde tanımladı: “Artık gerçek olanın temsili yok; gerçek, simülasyonun bir türevine dönüştü.” (Simülakrlar ve Simülasyon, 1981). Bu dönüşümde üç aşama izleniyor: İlki ‘temsil’, yani gerçek olanın simgesi, örneğin bir kişinin portresi; ikincisi gerçekle uyumunu bozan o portrenin ‘kötü temsili’, örneğin portrenin türlü nedenlerle ve araçlarla değiştirilmiş hali; üçüncüsü, portrenin temsil ettiği gerçeği ortadan kaldırmış ve onun yerini almış, ‘gerçeksiz temsil’i, yani ‘simülakr’ı, örneğin sanal dünyada, yapay zekânın ürettiği ve gerçekiği silip onun yerini almış temsil… Artık gerçek ile kurgu arasında sınır yok ve metin, kaynağı olmayan bir özgünlük iddiasında bulunuyor. Onun deyişiyle simülakrlar, gerçeğin kendisinden daha gerçektir (hipergerçek). Bugün yapay zekâ çıktılarının ‘doğruluk’ değil, ‘gerçeklik etkisi’ üretmesi, bu durumun tipik örneğidir ve gerçekliğin ontolojik olarak kaydığını gösteriyor, o artık bulunabilecek bir ‘varlık’ değil, dilsel bir ‘süreç’tir. Yapay zekâ da benzer biçimde, bir gerçeklik bulmuyor; yalnızca dilsel izleri işliyor.
Artık içinde yaşadığımız çağ, gerçekliğin veri temelli yeniden kurulma çağı olarak tanımlanabilir. Zira yapay zekâ, “doğru”yu ‘veri içinde tutarlı olan’ biçiminde tanımlıyor. Bu, bilginin faydacı, teknik bir sürümüdür. Yapay zekâ çağında gerçeklik yok olmamış, biçim değiştirmiş görünüyor. Klasik dönemde (Platon) gerçeklik, metafizikseldi (doğaötesine ait) ve değişmez öze, doğruluk-temsil ilişkisine dayanıyordu; modern dönemde (Kant, Wittgenstein) bilgiye ve öznenin bilgi üretimine, deneyimine dayanıyordu; postmodernizm döneminde (Nietzsche, Foucault, Derrida) söylemsel oldu; yorum, güç ilişkisine dayandı; günümüzde ise algoritmik ve verisel güce dönüştü.
O halde şunu söyleyerek kapatabiliriz: Yapay zekâ, postmodernizmin gerçeklik eleştirisini makineleştirmiş; Nietzsche’nin ‘hakikatin maskesi’ dediği model çıktısı olmuş, Foucault’nun ‘hakikat rejimi’ veri ekonomisine dönüşmüş, Derrida’nın ‘ertelenen anlamı’ dikkat mekanizmasında hesaplanmaya başlanmış, Baudrillard’ın ‘simülakrı’ dijital içerik üretimi hâline gelmiştir.
Belli ki anlamını ve gerçekliğini yitirmiş bir dünyada onu yeniden bulup inşa etmek kolay olmayacaktır ama bu olanaksız da değildir…