Açık Kürsü programımızın ikinci bölümünde, Sertel Şıracı’nın konuğu Prof. Dr. Kemal İnan oldu. Bu programda açık bilginin tanımını, önemini ve eksik olması durumunda hayatımıza etkilerini tartışmaya açtık.
İkinci bölümümüzü Youtube’da izleyebilir veya podcast kanallarımızdan (Spotify, Apple Podcast, Google Podcast, Deezer, SoundCloud vb.) dinleyebilirsiniz. Ayrıca bu konuşmanın deşifre edilmiş halini de videomuzun altında yayınlıyoruz.
Yeni bölümlerde görüşmek üzere. Lütfen sosyal ağlarda AVTED’i takip etmeyi unutmayın ve geri bildirimlerinizi bizimle paylaşmaktan çekinmeyin.
Sertel Şıracı: Değerli dinleyenler, herkese merhaba. Açık Veri ve Teknoloji Derneği’nin bir başka Açık Kürsü programında yine sizlerle birlikteyiz. Bugün çok değerli bir konuğumuz bizlerle birlikte olacak. Kendisi ile açıklık ile ilgili konuları ele almaya çalışacağız hep birlikte.
Bugün konuğumuz Sayın Profesör Dr. Kemal İnan hocamız bizlerle birlikte olacak. Kendisi zaten açık veri konusunda önemli eserler vermiştir. Bununla birlikte bugün konuşacağımız konu açık bilgi ile ilgili olacak. Kendisinden açık bilgi ile ilgili hususları aktarmasını talep edeceğiz.
Tabii Kemal Hocamıza aralarda soru sormak çok mümkün olmayabilir düşüncesiyle ben baştan sizlere bugün ne konuşacağımızı şöyle özet olarak söylemiş olayım. Açık bilgiyi konuşacağız ve aslında bilgi nasıl açık hale getirilebilir bugün bununla ilgili konuşacağız. Açık bir bilgi yani toplumsal bir bilginin açık hale gelmesi, başımıza ne getirir, tersten biraz da bunu konuşuyor olacağız.Telif hakları, patent vb. gibi hususlarda Kemal Hocamızın hepimize çok farklı gelecek olan görüşleri olacaktır. Bunları ele alıyor olacağız. Hocam öncelikle hoş geldiniz.
Kemal İnan: Hoş bulduk efendim.
S. Şıracı: Çok teşekkür ederiz zaman ayırdığınız ve katıldığınız için. Evet hocam, açık bilgi ile ilgili konuşmaya başlayalım. Açık bilgi nedir ve bunun devamı nasıl gelir? Buyrunuz.
K. İnan: Şimdi çok kısa yani uzatmadan olayın orijini nereden başladı anlatayım. 69’larda Bell Laboratuvarlarında “Unix” adında bir bilgisayar işletim sisteminin -böyle devasa bir sistem- bir fikri mülkiyet hakkı vardı. Bunu kimseye satmıyordu ve bir belaydı ama bir tek onlar kullanıyordu. Bunun ilk başta bir küçüğünü, “Unix” iken “Minix” yaptılar. Daha sonra bunu bir Finlandiyalı “Linux” adı altında kopyalayarak daha doğrusu kopyalayarak değil, Unix’e bakarak bir farklı versiyonunu oluşturdu. Tabii tek başına oluşturmadı, açık bir ortamda yani herkesin katkıda bulunabileceği ve herhangi bir ticari bağlantıya alt kontratları olmadığı bir biçimde bayağı nicelikli, kaliteli bir işletim sistemi yazdı, oluşturdu. Bu işletim sistemi bilgisayarların bir çeşit omurgası gibidir. Bütün o bilgisayar sisteminin, özellikle dışarıdan veri alan bu tip bilgisayarların omurgasıdır ve bunun için önemlidir. Buradan bu açık bilgi kavramı, bir şeylerin yazılımları gizli değil isteyen herkese açık olsun denilerek ortaya çıktı. Bu şekilde olayın daha çok yayılacağı ve nitelikli işlerin yapılabileceği gösterilmiş oldu.
Bu tabii 1960’ların havası içinde devam ediyordu. Anti-kapitalist yani herhangi bir ticari baskı veyahut ticari kısıt olmadan da nitelikli üretimi yapılabileceğinin ispatı olarak alındı. Ne derece doğru ayrı tartışılabilir ama o şekilde alındı ve o şekilde de popüler oldu. Daha sonra birkaç Amerikalı, Tapscott bir tanesi, “Vikinomix” adı altında zamanımızdaki büyük şirketlerin de kendi verilerini gizlemek yerine açmak ve herkesin birbirinden yararlanacağı bir ortam olmasının daha doğru olacağını söyledi. Vikinomix adı ünlüdür ve bir kitap da var o konuda; Macro Vikinomi. Bu olay böyle başladı ve Amerika’da başladı, daha doğrusu yazılımı yazan Finlandiyalı olduğu için Finlandiya’da başladı diyebiliriz.
Diğer ülkelerde, Türkiye gibi ülkelerde bunun şöyle bir uzantısı oldu: Ticari işletim sistemleri veya yazılımlar olacağına, açık veri platformunda oluşturulmuş yazılımları kullanırsanız hem bunun maliyeti düşük olabilir hem de bunun üstüne siz de yazılımlarınızı açmak şartıyla genişletebilirsiniz. Bu şekilde birçok ülkede bunlar benimsendi ve bugün de Linux’un üzerine çeşitli – Android bunlardan bir tanesi, büyük bir kısmı açık olan yazılımlar oluşturuldu. Yazılım dünyasının bir ürünüdür bu.
Şimdi gelelim Türkiye’de biz bu veri açıklığı konusuna. Bilginin bir sürü boyutu var. Olay bilgiye geldiği anda şöyle diyebiliriz; bilginin bir değeri var ve bilgi öyle soyut bir olay değildir. Bu bilgi yaşam içine giriyor, bu bilgiden değer üretiliyor ve yeni bilgi üretiliyor, yeni değerler üretiliyor. Böyle giden bir olay vardır. Bunun açık bir ortamda olduğu vakit insanlar o bilgiye daha kolay erişebiliyorlar. Bu konudaki önemli ilk kitaplardan bir tanesini 1990’ların içinde Amerikalı gazeteci Thomas Friedman, Dünya Düzdür adıyla yazdı. Orada şunu söylemeye çalıştı: Artık büyük tekeller bilginin tümüne hakim olmuyorlar, bu bilgiler bütün dünyaya açılmış durumdadır. Madem ki herkes bu bilgilere erişebiliyor – dünya düzdür lafı da oradan geliyor, o zaman Hindistan’daki gariban telefon satan bir kadın veyahut Çin’deki bir köyde çalışan bir adam da dünya piyasalarına değer üretebilir. Çünkü artık o bilgilerden uzak değil, yakın ve onlara her zaman erişebiliyor. Tabii Friedman şunu varsayıyor: İnsanlar bilgiye daha doğrusu enformasyona erişince hep yeni bilgi üretebilecekler. Tabii bunun biraz sonra pek doğru olmadığı ortaya çıkacaktır. Yani fikir güzel de bilginin herkese açık olması ve bunun bu şekilde öğrenilmesi yeni bilgi üretmek için yeterli mi değil mi meselesi ortaya çıktı. Belki gerekli ama yeterli olmadığı da ortadadır. O zaman bu bilginin iki boyutuna birden bakmak lazım.
Bir tanesi, benim biraz farklı anlamda kullandığım, açık bilgi dediğim bir olaydır. Kayda geçebilen, kopyalanabilen, yollanabilen, herhangi bir şekilde tekrar edilebilen ve herkesin erişebildiği, erişimi kolay olan bilgidir. Hatta erişilmese bile yani siz gizleseniz bile ilke olarak onu yine de paylaşabilirsiniz. Buna biz açık bilgi diyelim ama burada söylemek zorunda olduğum ikinci bir bilgi türü daha var. Yeni bilgi üretmekte önemli olduğu için bunu söylüyorum. Bu bilgi sizin herhangi bir şekilde kayda geçiremediğiniz, kodlayamadığımız başka birine anlatamadığınız ama sizin vücudunuzun öğrendiği bilgi türüdür. Buna hep verilen örnekler bisiklete binmek, yüzme öğrenmektir. Hatta bunu daha da soyutlayabiliriz. Matematik teoremleri ispat etmeye kadar giden bir boyutu vardır. Bu çeşit bilgi sizin içinize sinmiş, vücudunuzun hatırladığı ama çoğu kez bilinç düzeyine çıkaramadığınız, içinizde kalan bilgidir. Bu bilgi, asıl yeniliğin kaynağı olan insanların içinde bulunmaktadır. Şöyle bir olay var ki siz bir sürü kitap okuyorsunuz sonra iki ayrı kişi o kitapları okuduğu vakit veyahut filmleri seyrettiği vakit veyahut müziği dinlediği vakit farklı izlenimler oluyor insanlarda. İnsanlar kendi içinde bunları bütün vücudun organlarıyla benimsiyor, ondan sonra bunun üzerine kendisi de bir şey ekleyerek bir performans, bir yenilik yaratabileceği bir bilgi oluşturabiliyor. Sizin içinizde kalan bilgi örtük bilgi dediğimiz bilgidir. O halde örtük bilgi kodlanamıyor, yenilenemiyor, Çoğu kez de sahibiyle beraber önemli bir kısmı da ölüyor. Hiç kimse Nadal gibi tenis oynayamıyor, hiç kimse Heifetz gibi keman çalamıyor yani o bilgiler o insana özgü bir bilgi halinde kalıyor. Tabii bunu başkalarına öğretmek gibi ilham verici tarafları da var. ,
Sonuçta diyebiliriz ki bilginin bu iki boyutu bulunmaktadır. Bunun tarihsel tarafında, bilginin bütün orijinine, yazıdan önceki dönemine baktığınız vakit bir tek bu tür bilgi var, yani örtük bilgi. Bu bilgi sözlü olarak geçiyor, usta çırak ilişkisiyle geçiyor, kayda geçmiyor kolay kolay. Bu nedenle tecrübeye dayalı bilgi olarak kalıyor. Newton sonrası hele doğa yasaları ortaya çıktıktan sonra kayda geçen bilgiler, özellikle matbaanın keşfinden sonra kitaplar halinde daha sonra başka olanaklarla çok büyük kitlelere yayılabiliyor. Ve bu ikisi arasında bir al gülüm ver gülümle bu açık bilgi ile örtük bilgi yeni bilgi üretilmesinde çok büyük rol oynuyor. Burada çok kısaca bir şeyler söyleyeyim. Bilgi ile enformasyon arasında bir fark var. Enformasyon çok kaba söylersek bilginin ham hali yani yorumlanmamış halidir. Son 5 günlük hava raporları gibi verilerin hepsi baktığınız vakit bir çeşit enformasyondur. Ama siz buna dayalı olarak yarının havasını tahmin etmek istediğiniz vakit bunun bir bilgiye, bir modele, matematiksel modele dayanması gerekmektedir. İşte burada o enformasyon ile siz arkasına bir matematiksel model koyarak ya da bir çeşit model koyarak yeni bilgi oluşturuyorsunuz. Bütün bilim dünyası budur. Bilim nedir diye sorarsanız, gerçekliğin bir matematiksel modelinden başka hiçbir şey değildir. Çok basit, bir tek cümle ile size bilimin ne olduğunu anlatmaya çalıştım. Hepsi budur. Yani bilim her zaman görebilme yeteneği verir size. Doğru çalışılması için biraz önce söylediğim gibi hem açık bilgi hem de örtük bilgi el ele gitmesi lazım.
S. Şıracı: Aslında buraya kadar getirdiğiniz noktada kapalı olan bilgi üzerine biraz durduk. Peki bu bilgi açılmazsa yani kamusal bir faydaya dönüşmezse, insanlarda kalan bu bilgiyi açık hale getirmezsek ne ile karşı karşıya kalıyoruz? Açık hale getirirsek de ne fayda elde ediyoruz?
K. İnan: Yaratıcılığın bütün özelliği bu örtük dediğim kapalı, dikkat edersen örtük kelimesini kullandım, İngilizcesini de kullanayım çünkü bunun üzerine yazılmış kitaplar var; Tacit Knowledge. Yani sizin daha kodlayamadığınız, tam anlamıyla bilinç düzeyine çıkaramadığınız bir bilgi mevcut. Bunu dışarı nasıl çıkarıyorsunuz? Bir performans ile çıkarıyorsunuz, bu konuda bir kitap yazarak çıkarıyorsunuz, bu konuda bir konser vererek çıkarıyorsunuz veya bu konuda bir tenis maçı oynayarak çıkarıyorsunuz. Yani sizin içinizde kalan bilgi, o bütün vücudunuzun bir şekilde emdiği fakat ifade edemediği bilgi bir yerde dışarı çıkıyor. Çok fazla içimizde kaldığı durumların örnekleri de var tarihte.
Mesela ben bir örneğini vereyim. Ünlü besteci Beethoven çok kapalı bir dünyada, adam sağır, hiç dünya ile ilişkisi yok ve tek başına kalmış bir durumda. Bütün o kafasındaki bilgiler kapalı ama arada bir görüyor. Bir anda inanılmaz yapıtlar ortaya seriyor ve müthiş yaratıcı oluveriyor. Kendi zamanında yıllar sonrasına aşmış eserler verebiliyor. Çok popüler bir örnektir o yüzden bu örneği verdim.
Örtük bilginin şu veya bu şekilde açık bilgiye dönmesi yeni bilgi oluşturuyor. Bu niye önemli? Bakın bu şundan önemli, bugünün dünyasında değer üretme meselesi eskisi gibi emek ve sermayenin basit bir birleşimi değildir. İktisatçılar bize bunu böyle öğretir. Bu sanayi toplumun asıl meselesidir. Bir yanda emek var, öbür tarafta sermaye ve makineler var. İkisi birleşince siz otomobili yapıyorsunuz veya neyse bir şey yapıyorsunuz. Bu ikisi birleşiyor ve bu ikisinin içinde bunun nasıl birleştiğini, nasıl üretileceğini, ürünün ne olacağını belirleyen ortada bir bilgi var ve bunlar sanayi toplumunun ürünleridir. Ama burada bir araba alırsanız mesela bindiğiniz otomobili, onun içinde bilginin payı, değer olarak payı bakın çok dikkatinizi çekerim hala çok küçüktür. Arabanın payının büyük bir kısmı ona giden ham emekle yani emekçinin verdiği emekle ham maddenin payı hala çok büyük olarak gözüküyor. Fakat yarının dünyasında bu böyle değildir. En basit örneği yazılımı çoğaltmanın değeri yoktur. Bir kopyası da aynı fiyat, bir milyon kopyası da aynı fiyattır. Yani bütün değer çoğaltma da değil, bakın çok altını çizerek söylüyorum o ürünü çoğaltma da değil o ürünün tasarımında yatıyor. Tasarımı ise bilgi, zekâ ve yaratıcılık gerektiriyor. Diyeceksiniz ki ama her şey yazılım mı başka şeyler de var; araba var, apartman var, ev var, inşaat var, makine var. Bunların hepsinde ham madde de var emek de var fakat gitgide değerin yoğunlaştığı yer bilgi olmaya başlıyor. Çünkü artık bugün akıllı şehirlerden bahsediyoruz, akıllı arabalardan bahsediyoruz. Asıl ürünlere en fazla değeri veren şey onun içine bindirilmiş yazılımlar, içindeki elektronik çiplerdir. Onun için yavaş yavaş değerdeki bilginin payı çoğalmaya başlıyor. Telefonunuzu aldığınız vakit bilginin payı çok yüksek onun içinde, ham madde payı ise çok azdır. Hatta … payı da çok fazla değildir. Yani onun büyük bir kısmı da yarın öbür gün daha da önemli ölçüde otomasyona girecektir. Onun için onun üretiminde yeni ve yaratıcı bilgi çok büyük önem kazanıyor. Şimdi burada bir ikinci kavrama daha girmek istiyorum. Bu da önemli bir kavram. Çünkü bu yapay zekâ ile ilişkili bir kavram. O konuya hiç girmedik biraz oraya gireyim ben.
S. Şıracı: Tabii.
K. İnan: Yapay zekâ insanın anlayamadan öğrenme kapasitesidir, diyelim. Çok basit bir örneğini vereyim. Yapay zekânın başardığı en önemli şeylerden biri iş tanımıdır. Ben sizi şimdi gördüm ve sizi yarın akşam gölgeli bir yerde tepeden bakarak da görsem tanıyabilirim. Nasıl tanıyabildim diye sorarsanız onu bilemiyorum. Bazen karikatürcüler onu çok iyi bilir çünkü bir baktığı vakit yüzün bütün en belirgin hatları aklında kalır. Yüz tanıma çok önemli ama bunu bir matematiksel modele vurmak, bunu bilimsel bir algoritmik bir yöntem ile bu olayı çözmek çok zordur. Onun için bunu nasıl çözüyorlar? Bunun çözümü çok sayıda insanın bilgisine, veriye bakarak, büyük veri meselesi bu, oradan bu tür şeyleri çıkarıyorlar. Bunun en güzel örneği yani size söylediğim biraz önceki örnek yüz tanıma örneği idi. Bunun başka örnekleri de var. Mesela tıptaki uygulamaları var. Hiç aklınıza gelmeyecek nedenlerle siz bir hastalığı bambaşka bir yere bakarak keşfediyorsunuz. Yani yapay zekâ çok sayıda insanın gözlemlerinden hareket ederek makinaya bir şey öğretebilmek anlamına gelir. Çünkü bir makineye sorduğunuz vakit masanın üzerinde hangisi bardaktır, hangisi sürahidir, hangisi örtüdür seçmesi çok zordur. Halbuki siz elinizde milyonlarca örnek var ise ve bunları makineye öğrettiyseniz bir başka resim getirdiğiniz vakit eski resimlere bakarak neyin makine, neyin bardak, neyin sürahi olduğunu çok kolay seçebiliyor. Yapay zekânın bulduğu olay budur ve bunun arkasında yatan kavram da şudur ki çok önemli: Anlamadan öğrenebilmek. Buradaki anlamadan kasıt insan içine girdiği vakit çok ciddidir. Öğrenme süreci içinde sizde bu bir örtük bilgi oluşturuyor. Bu her zaman dışarı çıkaramadığınız bir bilgi halinde kalıyor. Mesele onu tam anlayamamanız, anlamaya çalıştığınız vakit ise üretkenleşiyorsunuz.
Bir başka boyut daha var. Buna en güzel örneği meşhur bir felsefecinin örneğini vermekle mümkün olacaktır. John Searle’ün örneği. Çin odası diye bir örneği vardır. Çin odası şu; belki duydunuz. Bir bilgisayar, bilgisayara otomasyona girmiş. Bilgisayar aynı bir insan gibi bir Çinli ile konuşabilecek yetenekleri içinde bulunduruyor. Çin’in dediği üzere otomatik olarak bana cevap veriyor, anlıyor vs. John Searl diyor ki; “Bunun insandan farkı vardır, bu bir insan bu bilgisayar gibi olamaz”, diyor. Şöyle diyor en basitinden, farz edelim ben bu bilgisayarın otomatik olarak verdiği tüm cevapları vereyim, tüm verilerini aynı şekilde yapayım ve tüm kuralları bilgisayarın kurallarına, algoritmasına göre vereyim. Peki ben bunu yapınca Çince öğrendim mi? Hiç anlamadan ben bir şey yapabiliyorum.Çin Odası en güzel örneğidir. Searle’ün tezi şu; hiçbir zaman bilgisayarlar insanlar yerine konamaz kolay kolay, ikisi çok farklı şeylerdir ve makineyi insan yerine koymak çok zordur. Yapay zekâ bir ölçüde bunu yapmaya çalışıyor.
Bu olayın sonucunda getirmek istediğim konu şudur: Yavaş yavaş dünya çok farklı bir aşamaya giriyor. Şu andaki aşamada büyük veri falan bunlar gelip geçecek. Bunların çok fazla ömrü yok. Bunlar önemli şeyler ve dünyayı da bazı yönlerden de değiştirecek boyutlara sahiptir. Çin’de büyük hakimiyet kurdu ama bunun hep altında yatan teknolojidir ve bunda en ufak bir kuşkunuz olmasın. Mikro-elektronik teknolojisi 1960’larda, yarı iletkenlerinin icadından sonra veyahut keşfinden sonra ilerledi ve bütün bu iletişim devrimi dediğimiz önce kişisel bilgisayarlar daha sonra bu telefonlar, internet şeklinde bütün bir dünyayı aldı ve dünyayı değiştirdi. Bütün davranış biçimlerini, sosyal hayatı değiştirdi. Bu böyle devam eder ve çok önemli bir olaydır. Şu sırada başka bir şey daha yaptı mikro-elektronik. Küçülme teknolojilerini bize öğretti. Mikro-elektroniğin özelliği budur. Çok daha küçük alanlarda çok daha fazla iş yapabilme yeteneği verdi bize. Biz çok küçük alanları kontrol edebilme, onun üzerine mühendislik yapabilmeyi mikro-elektronik sayesinde öğrendik.
Peki bu küçücük alanlarda başka iş yapan ne var? Çok önemli bir sorudur bu. Cevabı ise; hayat, biyoloji. Biyoloji, çok küçük alanlarda çok karmaşık yapılara sahiptir. İnsan beynini hiç anlamıyoruz onu söyleyeyim size hatta arı beynini bile çözebilmiş değiliz hala. Çok zor bir olay çünkü milyarlarca trilyonlarca hücrenin bir araya gelip etkileşmesi ile ilişkili bir olaydır. Biyoloji karmaşıklığı çok yüksek bir alan ve oradaki birçok şeyi anlayabilmek için yapay zeka kullanıyoruz. Birçok durumda örneğin yeni protein üretebilmek için bile biyolojiyi anlamadan öğrenmek zorunda kalıyoruz. Bugün dünyadaki gidişatta, geleceği belirleyecek en önemli şeylerden bir tanesi de ne ölçüde biyoloji olayına ve yaşama hakim olacağımızla ilgilidir. Bunu bugün nereden görüyoruz? Virüs olayını kimse daha anlamamış, hiçbir şey yapamıyor ve insanlar aciz durumda kalıyorlar.
S. Şıracı: Hocam, burada az önce giriş yaptığınız kısım açısından da bakacak olursak büyük veriden bahsediyoruz. Evet ama geçtiğimiz kısa vadede birdenbire büyük veri üretmemizden, büyük bilgi üretmemizden de kaynaklandı bu durum. Bu bilginin paylaşılması da tabii söz konusudur. Bunları telifle veya patentle korumaya çalışıyor vs. Unix örneğini verdik, şimdi aslında her yerde Unix kullanılıyor ve lisansız açık kaynak kod kullanımı ile ilgili de bir noktaya da getirdi bizi. Bu verinin ve bilginin elden ele gezmesi noktasında insanın neye inanması gerekiyor ki bunu bu şekilde sürdürebilelim. Yani telif ve patent karşısında aslında açıklık konusu.
K. İnan: Şimdi burada iki şeyi ayırmak yine lazım. Büyük bilgi demiyoruz bakın büyük veri diyoruz. Bu sırada belli şirketlerin üzerlerinde tekel sahip olduğu veriyi kullanarak, yani ticari devri oluştururken, bütün toplumun büyük bir kısmının tüketim eğilimlerine, yaşam biçimlerine hepsine bakarak reklam dahil bütün ticari alanda çok ciddi kar alanları oluşturuyorlar. Bu bir tekel oluşturuyor, bir veri tekeli. Bunu kırmak o kadar zor değil. Aynı şekilde para tekeli de bulunuyor. Sanayinin daha önce yok muydu tekelleri? Vardı ve o tekellerin çoğu kırıldı, yeni şirketler oluştu.Onun için ben bu veri tekelinin çok uzun ömürlü olacağını düşünmüyorum. Yapay zekâ algoritmaları vs. çok büyük, çok abartı olarak söyleniyor, doğru bir hakikat payı var ama çok abartılmaması lazım. Burada önemli olan veriden çok bilgidir. Bilgi yine de açık, gidin kütüphanelere, gidin çeşitli yerlere bilginin önemli bir kısmı açıktır. Eğer siz o bilgiyi kullanacak yeteneğe sahipseniz ki bu çok önemlidir, bunun için çok ciddi bir sistematik eğitim ve yaratıcılık gerekiyor. Tehlike aslında şurada yatıyor: Yeni bilgi üretme kapasitesine sahip olanlar, ben “Olimpiyat Yıldızları” diyorum onlara, sayıca az, çok fazla değil dünyada. Bunlar dünya düzeyinde örgütleniyor ve küreselleşmenin bir boyutuna da bu oluşturuyor. Küreselleşmeyi ne zannediyorsunuz? Amerika’nın en iyileri gidiyor Çin’in en iyileri ile bir network içinde çalışıyor. Bunun içine Almanların ve Japonların en yenileri giriyor. En iyiler arasında bir ağ ilişkisi var ve bunlar gelecekle ilgili üretimin önemli kısımlarını bu ağlar içinde yapıyorlar. Bu ağların dışında kalanlar da belli bir ülke değil, her ülkenin içinde önemli bir çoğunluk bunun dışında kalıyor. Bu nedenle Amerika gelişmiş de, Çin veyahut Moğolistan az gelişmiş değildir. Amerika’nın içinde bu işin dışında kalan insanlar var ve işsizlik meselesiyle ilgili kıyamet kopuyor Batı Dünyasında. Bu nedenden dolayı sizin bu büyük veri dediğiniz olayın ömrü kısadır. Bilgi meselesinde ise, yaratıcılığı sağlayabilecek, bilgi açık ama bunu harekete geçirecek yaratıcı insanların sayısı azdır. Burada da bugünün ekonomisinin bir başka önemli özelliğini söyleyeyim.Kazanan her şeyi alır. Niye? Bunu ben en güzel şekilde medya teknolojileri ile anlatabilirim. Ben geçen gün seyrettim. NBA yıldızlarından bir tanesi 3 sayılık atış.. Basketbol ile ilişkiniz var mı? Basketboldan biraz bahsetmek isterim. Belli bir uzaklıkta potaya 3 sayılık atış yapıyor, 105 tane rekor kırmış, 105 tane üst üste sokuyor. Nasıl bir ayarında eli vardır? Bu bir NBA yıldızı. Siz bu NBA maçlarına gittiğiniz vakit, futbolda İngiliz ligini veya Alman ligini izlediğiniz vakit mahalle takım maçını seyredebilir misiniz? Mahalle takımının maçına para verir misiniz? Bırakın mahalleyi ulusal lige para verir misiniz? Niye erişebiliyoruz bu sporlara? Karşımızda 2 metrelik kocaman bir televizyon var. Oradan gayet açık bir şekilde bütün bu spor olaylarına, sanatsal olaylara yani dünyanın en iyilerine alışıyoruz. Dünyanın en iyilerine alıştığınız vakit o en iyiler bütün parayı alıyor. Ben buna “Hollywood Sendromu” diyorum. Yani yüz kişi gidiyor, bir kişi meşhur oluyor fakat doksan dokuzu esrarkeş oluyor. Bu nedenle işsizlik yaratan bir tarafı var. Sanayi toplumunun ötesinde bir toplumdan bahsediyorum dikkatinizi çekerim. Sanayi toplumunda örgütlü işçi iyi kötü işsiz kalmadan o değeri üretebiliyor ama o üretilen değer önemli ölçüde otomasyon ve yaratıcı emekten oluşuyorsa olay çok daha tehlikeli bir boyuta giriyor. Bütün siyasal patlamalar, bugün gördüğünüz Trump’lar, Brexit’ler, İtalya’daki patlama hepsi bu işsizlik ve korkusu üzerine dayalı olaylardır. Benim bu konuda 6 ay önce yayımlanan bir kitabım vardı, ona bakmanızı tavsiye edebilirim. Hala da o kitaptaki tezlerin doğru olduğuna inanıyorum. Bu bir tehlike ve bunun nasıl aşılacağını da bilemediğimi bu kitapta da belirttim. Birtakım bilimsel tezler var ve hiçbirine katılmıyorum ama bir şekilde aşılacaktır. Tarih bize ne gösterecek bilemiyoruz tabii.
S. Şıracı: Çok teşekkürler hocam. Bu son cümleniz ile biz de kitabınızdan bahsetmiş olalım. Teknolojik İşlevsizlik kitabınız gerçekten bu konudaki birçok detayı aktaran bir eserdi. Aslında burada konuştuğunuz birçok konunun da asıl detayı orada bulunuyor. Bu noktada da izleyenleriniz mutlaka Kemal Hocamızın aktarmış olduğu bilgilerin daha detaylı halini merak ediyorlarsa bu eseri edinip detaylara vakıf olabilirler. Kemal Hocam çok teşekkür ederiz anlattıkları için, paylaştıklarınız için. Katılımınız ve zaman ayırdığınız için de teşekkür ediyoruz. Sağ olunuz, iyi akşamlar diliyoruz.
K. İnan: Ben teşekkür ederim. İyi akşamlar.