Tahminin gücü / “Bu öğrenci başarılı olamaz.” “Bu aday işe uygun değil.” “Bu kişinin sağlık riski yüksek.”
Bu cümleler birer tahmin gibi görünür. Fakat bir öğretmen, işveren veya sigorta şirketi onlara göre davranmaya başladığında, tahmin yalnızca geleceği anlatmaz; geleceği etkiler de. Öğrenci daha az destek görebilir, aday görüşmeye çağrılmayabilir, kişi daha yüksek bir primle karşılaşabilir. İlk yargının sonucu, sonraki kararlara karışır.
Filozof Carissa Véliz, “Beware the Power of Prediction” başlıklı TED konuşmasında dikkatimizi tam bu noktaya çekiyor: Tahminin gücü yalnızca doğru çıkma ihtimalinden gelmez. İnsanların ve kurumların ona inanarak ne yaptığı da önemlidir. Antik çağın kâhinleri ile günümüzün yapay zekâ sistemleri aynı araçlara sahip değildir; ama her ikisinin sözleri de başkalarının kararlarını yönlendirebilir. Kaynak
İnsan hakkında yapılan tahmin hava durumu tahmini gibi değildir.
Yarın yağmur yağacağını söylemek bulutları değiştirmez. “Bu öğrenci düşük performans gösterecek” demek ise ona sunulan eğitimi değiştirebilir. Öğretmen farkında olmadan daha kolay sorular sorar, öğrenci daha az fırsat bulur. Sonunda düşük performans ortaya çıktığında ilk tahmin doğrulanmış görünür. Oysa sonuca tahminin ardından verilen kararlar da katkıda bulunmuş olabilir.
Bu örnek her okulda yaşanan bir olayı anlatmıyor; bir risk mekanizmasını gösteriyor. Benzer sorun, insanların geleceğine ilişkin puanların kredi, istihdam veya sağlık kararlarında kullanılmasıyla daha ciddi hâle gelir.
Araştırmacılar, sağlık alanındaki bir modelin uygulandıktan sonra isabetli görünmeye devam ederken onunla verilen tedavi kararlarının bazı hastalara zarar verebileceğini kuramsal ve sayısal örneklerle göstermiştir. Yani “Model doğru tahmin ediyor mu?” sorusu tek başına yetmez. “Model kullanıldığında insanların başına ne geliyor?” sorusunu da sormalıyız. Kaynak
“Kaçınılmaz gelecek” kimin işine yarıyor?
Véliz’in konuşmasındaki ikinci uyarı, teknolojik kehanetlerle ilgili. “Yakında herkes her işte yapay zekâ kullanacak; başka seçenek yok” dendiğinde bu söz tarafsız bir gözlem gibi duyulabilir. Oysa dinleyen kurumlar yatırımlarını, çalışanlar becerilerini, okullar programlarını bu söze göre değiştirirse anlatılan gelecek adım adım inşa edilir. Bundan kazanç sağlayacak kişi veya şirketlerin kim olduğu da sorulmaya değerdir.
Bu, yapay zekâya karşı çıkmak anlamına gelmez. Bir araç yararlı olabilir; yine de nerede, hangi amaçla ve kimin yararına kullanılacağına karar vermek gerekir. “Zaten olacak” ifadesi bu soruları susturduğunda, tahmin bir tartışmanın başlangıcı olmaktan çıkıp tartışmayı bitiren bir emre dönüşür.
Tahmine itiraz edebilmek neden önemli?
Bir kredi başvurusu açıkça belirtilmiş bir koşul karşılanmadığı için reddedilirse kişi o koşulu öğrenip karara itiraz edebilir. Ret gerekçesi yalnızca “Sistem gelecekte riskli olacağınızı öngördü” ise hangi verinin kullanıldığını, hatanın nerede olduğunu veya koşullarının değiştiğini göstermek güçleşir. İnsan, henüz yapmadığı bir şeyin olasılığıyla yargılanır.
Véliz’in önerdiği sorgulama burada işe yarar: Tahmini kim yaptı? Hangi verilere dayandı? Yanlış çıkarsa bedelini kim ödeyecek? Karardan etkilenen kişi açıklama isteyip itiraz edebilecek mi? Oxford Üniversitesi’nin Véliz’in çalışmasını tanıtırken vurguladığı mesele de budur: Tahminlere fazla yetki verdiğimizde kendi hayatımız üzerindeki söz hakkımız daralabilir. Kaynak
Elbette tahminlerden bütünüyle vazgeçemeyiz. Hava durumunu, salgın eğilimlerini veya kaynak ihtiyacını öngörmek hazırlık yapmamıza yardım eder. Ancak bir insanın geleceğine dair olasılığı kader gibi sunmamalıyız. Özellikle eğitim, sağlık, iş ve finans kararlarında tahmini bir veri olarak görmek; verilen kararın sonuçlarını izlemek ve itiraz yolunu açık tutmak gerekir.
Gelecek hakkında bilgi aramak doğaldır. Tehlike, bir tahmine inanıp onu değiştirme gücümüzü unutmakta başlar. Çünkü insan geleceğin yalnızca konusu değil, aynı zamanda onu değiştirebilen öznesidir.
Kaynaklar
- Carissa Véliz, “Beware the Power of Prediction,” TED2026, Nisan 2026. TED Talk
- “When Accurate Prediction Models Yield Harmful Self-Fulfilling Prophecies,” sağlık kararlarında tahmin modellerinin etkilerine ilişkin araştırma. Makaledeki örnekler kuramsal ve sayısal çözümlemelere dayanmaktadır.
- Oxford Üniversitesi, “From Ancient Oracles to AI: Oxford Ethicist’s New Book,” 28 Mayıs 2026.
Tavsiye Edilen Makaleler
Tahminlerin Gücü – Yapay Zeka, Yoksa Geleceğimizi mi Şekillendiriyor?
Beynin Tahmin Sistemi – Sayısız Olasılık İçinden Doğru Seçimi Nasıl Yapıyoruz?
Algoritmalar Bizi Nasıl Yönlendiriyor? Dijital Dünyada Özgürlüğümüz Ne Olacak?
