The Rise of the Machines – Why Automation is Different this Time

The Rise of the Machines – Why Automation is Different this Time

SUBTITLE'S INFO:

Language: Turkish

Type: Human

Number of phrases: 150

Number of words: 1467

Number of symbols: 9363

DOWNLOAD SUBTITLES:

DOWNLOAD AUDIO AND VIDEO:

SUBTITLES:

Subtitles prepared by human
00:00
Sizce sizin işinizi makinelerin daha iyi yapması ne kadar zaman alacak? Eskiden otomasyon, koca beyinsiz makinelerin tekrarlanabilen kolay işlerin fabrikalarda yapılmasını sağlıyordu. Günümüzde makineler; uçak indirebiliyor, kanser teşhisi koyabiliyor, borsada ticaret yapabiliyor. Öncekine hiç benzemeyen yeni bir otomasyon çağına giriyoruz. 2013'te yapılan bir araştırmaya göre ABD'deki tüm işlerin neredeyse yarısı, önümüzdeki 20 yıl içinde makineler tarafından yapılabilecek. Ama bir saniye. Otomasyon uzun yıllardır süregelen bir şey değil miydi? Bu sefer farklı olan şey ne? Geçmişteki Yenilik Eskiden her şey daha basitti. Buluşlar, insanların işlerini kolaylaştırdı ve verimi arttırdı. Yani aynı insan gücüyle saat başına üretilen ürünler veya sağlanan hizmeti arttırdı. Bu, birçok işi ortadan kaldırdı ama aynı zamanda daha iyi olan yeni işler yarattı. Bu çok önemli, çünkü artan nüfusun işe ihtiyacı vardı. Yani kısaca yenilik, artan verim, daha az eski iş, daha iyi ve sayıca daha fazla yeni iş.
01:14
Etraflıca bakılınca, bu çoğu insanın işine yaradı ve yaşam kalitesi arttı. İnsanların geçimini sağladığı işlerde açıkça görülen bir kalite artışı var. Epey uzun bir zaman tarımla uğraştık. Sanayi Devrimi ile beraber işler ürün üretimine kaydı. ve otomasyon yaygınlaştıkça insanlar hizmet işlerine geçtiler. İnsanlık tarihinde ise daha yeni Bilgi Çağı'na girildi. Birdenbire kurallar değişti. Makineler bizim işlerimizi geçmişe oranla çok daha hızlı bir şekilde devralmaya başladı. Tabii ki bu endişelendirici bir şey ama yenilik bizi kesin kurtaracaktır, değil mi? Bilgi Çağı endüstrisi sürekli büyüme göstermesine rağmen giderek daha az yeni iş yaratıyor. 1979'da General Motors(GM) şirketi 800 binden fazla insan çalıştırdı ve 11 milyar Amerikan doları kazandı. 2012'de Google 14 milyar Amerikan doları kazandı ama sadece 58 bin kişi çalıştırdı. Bu karşılaştırma hoşunuza gitmeyebilir ama Google eskiden, yeni iş yaratan şirketlere bir örnek sayılır. Yenilikçi yeni endüstriler
02:23
Yenilikçi eski endüstrilerin zamanı doluyor. Arabalara bir bakalım. 100 yıl önce ortaya çıktıklarında çok büyük yeni endüstriler yarattılar. Arabalar yaşama şeklimizi, şehir altyapılarımızı ve şehirlerimizi değiştirdiler. Milyonlarca insan doğrudan veya dolaylı olarak arabalar sayesinde iş sahibi oldu. 10 yıllardır süregelen yatırımlar bunun devam etmesini sağladı. Günümüzde bu süreç büyük ölçüde tamamlandı. Artık araba endüstrisi eskisi kadar yeni iş yaratmıyor. Elektrikli arabalar iyi güzel de eski arabalar gibi milyonlarca yeni iş yaratmayacaklar. Peki bir saniye, internet hakkında ne diyebiliriz? Bazı teknoloji uzmanları; internetin, elektrik kadar önemli bir yenilik olduğunu savunuyorlar. Bu karşılaştırmadan yola çıkarsak yeni yeniliklerimizin, eskilerinden nasıl ayrıştığını anlayabiliriz. İnternet yeni endüstriler yarattı. Ama bu endüstriler nüfus artışını karşılayacak kadar veya internetin öldürdüğü eski iş alanlarını telafi edecek kadar yeni iş yaratmıyor. 2004'te en iyi durumundayken Blockbuster şirketi, 84 bin çalışana sahipti ve 6 milyar Amerikan doları kazandı.
03:28
2016'da Netflix, 4500 çalışana sahipti ve 9 milyar Amerikan doları kazanç sağladı. Ya da kendimize bakalım Tam zamanlı çalışan sadece 12 kişilik bir takım ile, Kurzgesagt milyonlarca kişiye ulaşıyor. Aynı izleyici kitlesine sahip olan bir TV kanalı çok daha fazla çalışana ihtiyaç duyuyor. Bilgi Çağı'ndaki yenilik, yeterince yeni iş imkanı yaratmıyor. Bu zaten yeterince kötüyken şimdi yeni bir otomasyon ve yeni makine dalgası yavaş yavaş insanların işlerini devralıyor. Yeni bir makine türü Bu olayı anlamak için öncelikle kendimizi anlamalıyız. İnsan ilerleyişi iş bölümüne bağlıdır. Binlerce yıllık ilerleyişimizde, işlerimiz genel işlerden daha özel iş dallarına dönüştü. En zeki makinelerimiz bile karmaşık işleri yapmakta çok kötüyken; Dar sınırlarla belirlenmiş, öngörülebilir küçük işleri yapmakta fazlasıyla iyiler. Fabrika işlerini yok eden bu oldu. Fakat karmaşık bir işi yeterince detaylı incelerseniz onun da esasen birbiri ardına gelen, dar sınırlarla belirlenmiş, öngörülebilir küçük işlerden ibaret olduğunu anlarsınız.
04:37
Makineler; karmaşık işleri, kolayca halledilebilen basit işlere bölmekte o kadar başarılı bir hale gelmek üzereler ki birçok insan için uzmanlaşacak alan kalmayacak. Rekabet edemeyecek duruma gelmek üzereyiz. Dijital makineler bunu makine öğrenimi sistemiyle yapıyorlar. Bu sistem onlara verileri inceleyerek bilgi ve beceri kazanma olanağı sağlıyor. Bu da onların, veriler arasındaki keşfettikleri ilişkiler sayesinde o şeyde daha iyi olmalarını sağlıyor. Makineler kendi kendilerini eğitiyorlar. Bunu, iyileşmesini istediğimiz konu ile ilgili pek çok veriyi bilgisayara vererek sağlıyoruz. Bir makineye internetten aldığın tüm şeyleri gösterirsen, daha fazla şey satın alman için sana ne tavsiye etmesi gerektiğini yavaş yavaş öğrenir. Makine öğrenme sistemi potansiyelini gitgide daha iyi kullanıyor. Çünkü son yıllarda, insanlar her şey hakkında veri toplamaya başladılar. Davranış biçimi, hava durumu beklentileri, tıbbi kayıtlar, iletişim sistemleri, ulaşım verileri ve elbette işteyken yaptıklarımıza dair veriler. Kazara yarattığımız bu olay; makinelerin, insanların bazı şeyleri nasıl yaptığını ve hatta insanlardan nasıl daha iyi yapılabileceğini öğrenebileceği büyük bir kütüphane olarak anlatılabilir.
05:45
Bu dijital makineler, en büyük iş katili olabilirler. Anında ve masrafsız biçimde çoğaltılabilirler. Geliştiklerinde ise büyük metal şeylere para yatırmanıza gerek kalmaz, sadece yeni bir kod kullanırsınız. Üstüne üstlük bir de hızlıca gelişme kabiliyetleri var. Ne kadar mı hızlı? Eğer şu anki işiniz bilgisayarda yapılan karmaşık bir iş ile ilgiliyse fabrikada çalışan insanlardan bile önce işinizi kaybedebilirsiniz. Dünyada bu değişimin nasıl olduğunu açıkça görebileceğimiz örnekler vardır. Bir San Francisco şirketi, orta kademe yönetimi elemek adına büyük şirketler için bir proje yönetim yazılımı sunuyor. Bu yazılım yeni bir proje için kiralandığında ilk olarak hangi işlerin otomasyon ile halledilebileceğine karar verir ve tam olarak nerede gerçek bir uzman kişilere ihtiyaç duyulduğunu belirler. Daha sonra internet üzerinden, serbest çalışanlardan oluşan bir takım oluşturur. Daha sonra bu yazılım, bu takıma yapılması gereken işleri paylaştırır, ve yapılan işin kalitesini kontrol eder. İşlem bitene kadar bireysel performansları takip eder. Pekala, bu kulağa çok da kötü gelmiyor.
06:49
Bu makine bir işi öldürmesine rağmen, serbest çalışanlar için yeni işler yaratıyor değil mi? Şey.. Serbest çalışanlar görevlerini tamamlarken makinenin öğrenme algoritmaları bu çalışanları takip eder. Hangi işi nasıl yaptıkları hakkında birçok veri toplar. Aslında yaşanan olay şudur: Bu serbest çalışanlar, makinelere; insanlara ihtiyaç duymadan işi nasıl yapabileceğini öğretiyorlar. Ortalama olarak bu yazılım, ilk yılda giderleri %50, ikinci yılda ise %25 olarak azaltmaktadır. Bu, birçok örnekten sadece biri. İşlerini insanlar kadar iyi veya insanlardan daha iyi yapabilen makineler ve yazılımlar pek çok alanda mevcut. Eczacılardan analistlere, gazetecilerden radyologlara Kasiyerlerden banka memurlarına ve hatta burger çeviren vasıfsız işçilere kadar. Tüm bu işler bir gecede bitecek değil ama gitgide daha az insan bu işleri yapacak. Bir sonraki videomuzda bu olayların birkaç örneğini konu alacağız. İşlerin yok olması kötü olsa da bu, hikayenin sadece yarısı. Olduğumuz yerde durmak için çok hızlı hareket etmemiz gerekiyor. Eski işleri yenileriyle değiştirmek yeterli değil.
07:55
Dünya nüfusu arttığı için sürekli olarak yeni işler oluşturmamız gerekiyor. Geçmişte, bunu buluşlarla çözdük. Ama 1973'ten beri ABD'de yeni iş oluşumu giderek azalmaya başladı. 21. yüzyılın ilk 10 yılında, ABD'de varolan iş sayısı ilk kez hiç artmadı. Nüfus artışına yetişmek için ayda 150 bin yeni iş oluşturması gereken bir ülkede işin hiç artmaması çok kötü bir haberdir. Bu olay yaşam kalitesini de etkilemeye başladı. Geçmişte, verim arttıkça yeni ve daha iyi iş imkanlarının da artacağına kesin olarak bakılıyordu. Fakat rakamlar farklı bir hikaye anlatıyor. 1998'de ABD çalışanları toplamda 194 milyar saat çalıştılar. 98'den sonraki 15 yıl içinde verimleri %42 arttı ancak 2013'te ABD çalışanlarının toplam çalışma saatleri hâlâ 194 milyar saatti. Bu demek oluyor ki; verimlerinin büyük oranda artmasına rağmen,
09:02
binlerce yeni iş oluşturulmasına rağmen ABD nüfusu 40 milyonu aşkın artış göstermesine rağmen 15 yıl içinde toplam çalışma süresinde hiçbir artış görülmedi. Aynı zamanda, ABD'deki yeni üniversite mezunlarının maaşları giderek azalıyor ve yeni mezunların %40'ı, diploma gerektirmeyen bir işte çalışmak zorunda kalıyor. Sonuç İş verimi insan emeğiyle olan bağlantısını kesiyor. Bilgi çağındaki yeniliğin doğası, daha önce karşılaştığımız her şeyden daha farklı. Bu süreç yıllar önce başladı ve epey ilerlemiş durumda Şoförsüz arabalar, robot muhasebeciler gibi yeni aksamalar olmasa bile bu sefer otomasyon daha farklı gibi. Bu sefer makineler gerçekten işlerimizi bizden alabilirler. Bizim ekonomilerimiz, insanlar tüketir önermesine bağlı olarak işler. fakat giderek daha az insan iyi bir işe sahip olabiliyorsa tüketimi kim yapacak? Her zamankinden daha ucuz üretimi, tüm ürün ve hizmetlerimizi aslında daha az insanın satın alabileceği bir noktaya ulaşmak için mi yapıyoruz?
10:11
Yoksa gelecekte makinelere sahip olan çok küçük bir süper zengin kesimin, kalanlara hükmettiği bir yaşam mı süreceğiz? Geleceğimiz gerçekten bu kadar korkunç olmak zorumda mı? Her ne kadar bu videoda karamsar bir tablo çizmiş olsak da olayların böylesine olumsuz bir yere varıp varmayacağı henüz belli değil. Bilgi çağı ve modern otomasyon, insan toplumunu değiştirmek için büyük bir fırsat olabilir ve fakirliği, eşitsizliği çok büyük miktarda azaltabilir. Toplumu kökten yenileyecek bir fırsat olabilir. Bu ihtimali ve evrensel asgari gelir gibi olası çözümleri bu dizinin ikinci videosunda anlatacağız. Büyük ve hızlı düşünmeliyiz. Çünkü emin olduğumuz bir şey var: Makineler gelmiyor, makineler zaten geldi. TÜRKÇE ALTYAZI NSt *altyazıyı çalma* Bu videoyu yapmak yaklaşık 900 saatimizi aldı ve 9 aydan fazladır bu video üzerinde çalışıyoruz. Patreon'daki desteğiniz olmasaydı bu tür projeler mümkün olmazdı. Bize yardım etmek ve karşılığında kişisel Kurzgesagt kuşunuza sahip olmak istiyorsanız çok işimize yarar. Bu videonun çoğunu şu 2 güzel kitaptan yararlanarak yaptık. Robotların Yükselişi ve İkinci Makine Çağı. İkisi için de aşağıda bağlantılarımız mevcut, şiddetle tavsiye ederiz!
11:21
Ayrıca minik bir robot posteri yaptık. Bu ve daha birçok şeyi DFTBA marketimizden satın alabilirsiniz. Bu video, teknolojinin insan hayatını nasıl değiştirdiği ve nasıl sonsuza kadar değiştireceği ile ilgili daha büyük bir video dizisinin bir parçası.

DOWNLOAD SUBTITLES: