Hong Kong Üniversitesi, üretken yapay zekânın yaratıcılığı artırıp artırmadığını iki farklı perspektiften sınıfa taşıyor. Sanat alanından Kathryn Goldstein, yapay zekânın kullanıcıları benzer ve ortalama çözümlere yöneltebileceğini savunurken; veri bilimi profesörü Bo Dai, teknolojinin daha fazla insanı üretim sürecine dahil ederek yaratıcılığı demokratikleştirebileceğini düşünüyor.
Aynı teknolojiye iki farklı sınıftan bakış
Üretken yapay zekâ artık metin, video, görsel, müzik ve hikâye üretebiliyor. Fakat bu çıktılar “yaratıcılık” olarak kabul edilebilir mi? HKU’nun iki yeni Common Core dersi bu soruyu öğrencilerin doğrudan tartışmasına açıyor. Faculty of Arts öğretim görevlisi Kathryn Goldstein “Who Made This? Authorship and Art in the Age of AI” dersinde daha temkinli bir yaklaşım benimserken, veri bilimi profesörü Bo Dai “GenAI and the Future of Creativity” dersinde daha iyimser bir çerçeve sunuyor.
Goldstein yaratıcılığı yalnızca iyi bir sonuç üretmek değil, seçimler yapmak ve sosyal bir deneyim yaşamak olarak tanımlıyor. Bu nedenle fotoğrafın ilk dönemlerde yalnızca belge olarak görülüp daha sonra sanat formu haline gelmesini örnek vererek, yapay zekânın da yaratıcı seçenekleri genişletip genişletmediğini sorguluyor.
Öğrenciler yapay zekâdan daha sıra dışı fikirler üretti
Derste yapılan dikkat çekici deneylerden birinde öğrencilere bir HKU kapüşonlusunun farklı kullanım biçimlerini bulmaları istendi. Ardından aynı görev çeşitli yapay zekâ modellerine verildi. Öğrenciler kapüşonluyu sapan gibi sıra dışı biçimlerde kullanmayı önerirken, farklı AI modelleri çoğunlukla kemer ya da okul ruhunu ifade etme gibi birbirine benzeyen cevaplar verdi.
Goldstein’a göre üretken yapay zekâ ortalama bir bireyden bazı yaratıcı görevlerde daha başarılı olabilir; ancak modellerin büyük veri içindeki ortalama bağlantılara yönelmesi, toplumun tamamı yoğun biçimde bu araçlara yaslandığında fikir çeşitliliğini azaltabilir. Ayrıca insanlar, bir müzik ya da videonun insan yerine AI tarafından üretildiğini öğrendiğinde sosyal ve duygusal deneyimin değiştiğini de gözlemliyor.
Bo Dai: AI yalnızca araç değil, fikir ortağı da olabilir
Bo Dai ise üretken yapay zekânın yaratıcı üretime giriş bariyerlerini düşürdüğünü düşünüyor. Teknik bilgisi veya profesyonel sanat becerisi olmayan bir kişinin tatil fotoğraflarını animasyona dönüştürebilmesi gibi örnekler, ona göre daha fazla insanın yaratıcı üretime katılmasını sağlıyor.
Dai, yapay zekâ “halüsinasyonlarını” bile iki yönlü değerlendiriyor. Bir araçtan yalnızca doğru cevap bekleyen kullanıcı için halüsinasyon hata anlamına gelirken, beyin fırtınası yapan biri için beklenmedik bağlantılar yeni fikirlerin başlangıcı olabilir. Öğrencileri hikâyeleri müzikli videolara çevirmek, ders materyallerinden quiz üretmek ve ses-görüntü arşivlerinden dijital avatarlar oluşturmak gibi projeler geliştirdi.
Yaratıcılık kadar yönetişim de dersin konusu
İyimser yaklaşımına rağmen Dai, mevcut dönemi aynı zamanda “en kötü zamanlar” olarak da görüyor. Sahte içeriklerin yaygınlaşması, kullanım sınırlarının net olmaması ve yönetişim eksikliği temel riskler arasında. Ayrıca bugünkü modellerin pasif öğrenmesi, neyi bilmediğini fark edememesi ve kendiliğinden soru sormaması önemli teknik sınırlamalar olarak öne çıkıyor.
İki ders farklı sonuçlara ulaşsa da ortak mesaj net: Üniversitelerin görevi öğrencilere yalnızca yapay zekâ araçlarını kullanmayı öğretmek değil, bu araçların ne zaman yaratıcılığı genişlettiğini, ne zaman fikirleri sıradanlaştırdığını ve hangi etik sınırlar içinde kullanılmaları gerektiğini tartıştırmak. HKU’nun yaklaşımı, “AI yaratıcı mı?” sorusundan çok “insan, AI ile birlikte nasıl yaratıcı kalabilir?” sorusunu öne çıkarıyor.
