Yapay zekâ modelleri ucuzlayıp metalaştıkça rekabet, en büyük modeli sunmaktan doğru modeli doğru anda çalıştırmaya kayacak. Geleceğin dijital deneyimleri yalnızca insanın değil, makinenin de bilişsel maliyetini tasarlamak zorunda.
Mevcut pazar dinamikleri, yapay zekâ modellerinin uzun vadede teknoloji tekellerine değil, elektrik şebekesi veya baz istasyonu gibi düşük marjlı “altyapı sağlayıcılarına” dönüşeceğine ve sundukları hizmetin de bir tür emtia haline geleceğine işaret ediyor. Aslında hikâye yeni değil. Telekom şirketleri son 20 yılda sundukları mobil veri hacmini binlerce kat artırdı ama esas değeri onların altyapısını kullanan girişimler yarattı ki bugün onları “Big Tech” olarak anıyoruz. Yapay zekâ ekosisteminde halen devasa “frontier” modellerin rüzgarı eserken, bir yandan da sessizce ama kararlılıkla şu kritik soru dillendiriliyor: Her talep veya görev için en yüksek işlem gücüne sahip ve dolayısıyla en pahalı modele gerçekten ihtiyacımız var mı? Benedict Evans’ın da dikkat çektiği bu soru, kullanıcı deneyimi (UX) açısından bir altyapı tercihinin ötesinde önem arz ediyor.
Bir akıllı telefonda yerel olarak çalışan küçük ölçekli ve açık kaynaklı modeller, kullanıcılara internet bağlantısı dahi gerekmeden “yeterince iyi”, hızlı, mahrem ve ücretsiz bir deneyim sunabiliyor. Öte yandan, karmaşık analizler veya üst düzey akıl yürütmeler gerektiren durumlarda nitelikli cevaplar sunabilmek için bulut tabanlı API çağrıları ve muazzam bir token harcaması gerekebiliyor. Son dönemde maliyet-etkin performansıyla öne çıkan yeni nesil açık modellerin pazarı hareketlendirmesi, devasa ve pahalı sistemlerin tek alternatif olmadığını açıkça gösterdi. Bu ayrım, kullanıcı deneyimi tasarımcılarının ve birlikte çalıştıkları geliştiricilerin önüne yepyeni bir sorumluluk koyuyor.
Sözkonusu sorumluluğu tanımlamak üzere “Bilişsel Maliyet Tasarımı” olarak tanımlayabileceğimiz yeni bir ilkeye ve belki de metriğe ihtiyaç olduğunu düşünüyorum. Yapay zekâ merkezli kullanıcı deneyimi tasarımı kapsamında artık yalnızca insanın zihinsel yükünü değil, yapay zekâ modellerinin arka planda akıl yürütmesinden kaynaklanan token maliyetini de yönetmek zorundayız. Daha net bir ifadeyle, “Bilişsel Maliyet Tasarımı”, kullanıcının karmaşık bir görevi tamamlarken ihtiyaç duyduğu zihinsel netlik ile sistemin o görevi yanıtlamak için harcayacağı işlemsel kaynaklar arasındaki dengenin arayüz seviyesinde kurgulanmasını ifade ediyor. Bu yaklaşım, kullanıcının niyetini ve görevin karmaşıklığını anlık olarak değerlendirerek, hangi noktada basit ve ucuz bir yerel modelin yeterli olacağını, hangi noktada pahalı bir “frontier” modele ihtiyaç duyulduğunu optimize etme işi olarak da tanımlanabilir. Kullanıcının talebi, geçmiş bir faturayı bulmak, akıllı ev sistemine komut vermek veya kısa bir metni özetlemek gibi basit bir işlevse, mimari bunu cihazda yerel olarak çalışan küçük, açık kaynaklı bir modele yönlendirebiliyor. Bu sayede kullanıcı “yeterince iyi”, anında tepki veren, veri mahremiyeti sağlayan ve düşük maliyetli bir deneyim yaşıyor. Ancak talep, derin bir mantıksal çıkarım veya stratejik bir analiz gerektiriyorsa, mimari bu ağır yükü ön yüzde kullanıcıya hissettirmeden yüksek işlem gücüne sahip bir modele devrediyor.
Bu optimizasyonu kapsayıcılık ve eşitlik ilkeleri eşliğinde de düşünebilmek kritik önem arz ediyor. Üzücü bir durum ki yapay zekâ dünyasında eğitimle değil, abonelik seviyeleriyle tanımlanan bir tür yeni sınıf sistemi oluşuyor. Basit bir örnek vermek gerekirse, aylık bedelleri 200 dolar seviyesinde olan üst düzey modeller derin iş akışlarına entegre edilebilirken, ücretsiz modeller kısıtlı imkânlar sunmakla birlikte, daha yüksek oranda da halüsinasyona meyilliler. Bir de bu modellerin ücretsiz versiyonlarına dahi hiçbir şekilde erişimi olmayanları düşünelim. Bu durum, maalesef yapay zekâ okuryazarlığı ve satın alma gücü arasında zorunlu bir bağ kuruyor. Sosyal bilimcilerin dijital uçurum meselesine bakışını gözden geçirmesi ve yapay zekâ merkezli yeni bir ekonomi politik okumanın yapılması şart gözüküyor.
Peki sözkonusu yeni dijital uçurum etrafında şekillenen bu eşitsizlikleri aşmak için neler yapılabilir? Öncelikle kapsayıcılık, teknik bir kısıtlamadan ziyade, bir güç dengesi sorunu olarak ele alınmalı. Dijital becerileri kısıtlı geniş kitleleri, yani en küçük ortak paydayı kucaklayabilmek için yoğun veri tüketimi ve yüksek abonelik ücretleri gerektirmeyen kapsayıcı çözümler sunmak şart. Yerel çözümler anlık yanıt vererek kullanıcının bekleme süresinden doğan sürtünmeyi ve bilişsel yorgunluğu hafifletecekleri gibi sunacakları düşük maliyetle dijital uçurumun büyümesini engelleyebilir.
Jacob Nielsen gibi isimlerin de belirttiği üzere, tarihsel olarak belli teknolojiler ve onların sunduğu hizmetler metalaştığında, ekonomik değer, tasarım ve uygulama katmanına kayıyor. Bu bağlamda, geleceğin başarılı dijital ürünleri, kullanıcıyı her defasında devasa modellerin “kara kutusu” ve yüksek işlem maliyetleriyle baş başa bırakanlar değil; “Bilişsel Maliyet Tasarımı” ilkesini benimseyen ve doğru göreve doğru modeli atayan şeffaf deneyimleri sunabilenler olacak.
