Küresel ekonomi planlama koridorlarında, potansiyel olarak sismik bir değişime yakışır netlik ve aciliyetle yankılanan keskin bir uyarı var. İddialı Fransız yapay zeka (AI) rakibi Mistral’in CEO’su Arthur Mensch, ulusal servetlerin kritik bir şekilde yerli AI yeteneklerine bağlı olacağı bir gelecek öngörüyor. Mesajı net: Kendi AI altyapılarını geliştirmeyi başaramayan ülkeler, bu dönüştürücü teknoloji dünyanın finansal manzarasını yeniden şekillendirirken önemli ekonomik kanama gibi kasvetli bir olasılıkla karşı karşıya kalacaklar. Tahmin edilen etki marjinal değil; Mensch, AI’ın önümüzdeki yıllarda her ülkenin Gayri Safi Yurtiçi Hasılasını (GDP) çift haneli yüzdelerle etkileyeceğini öngörüyor. Bu sadece yeni yazılımları benimsemekle ilgili değil; küresel ölçekte üretkenliği, yeniliği ve rekabet avantajını yeniden tanımlamaya hazır temel teknolojiyi kontrol etmekle ilgili.
Çift Haneli GDP Kehaneti: AI’ın Ekonomik Sarsıntılarını Açıklamak
Artificial Intelligence’ın (AI) ulusal GDP rakamlarını çift haneli oranlarda etkileyebileceği iddiası dikkatli bir değerlendirmeyi hak ediyor. Bu, genellikle yeni teknolojilerle ilişkilendirilen artımlı kazanımları çok aşan bir ekonomik dönüşümü işaret ediyor. Böylesine derin bir etki nasıl gerçekleşebilir? Yollar sayısızdır ve ekonomik faaliyetin neredeyse her yönüne nüfuz eder.
Serbest Kalan Üretkenlik: Özünde, AI üretkenlikte benzeri görülmemiş sıçramalar vaat ediyor. Giderek daha sofistike algoritmalar tarafından yönlendirilen otomasyon, üretim süreçlerini kolaylaştırabilir, tedarik zincirlerini optimize edebilir, karmaşık lojistiği yönetebilir ve daha önce muazzam insan çabası gerektiren büyük veri analizi yığınlarını işleyebilir. Hizmet sektörlerinde AI, müşteri desteğini artırabilir, finansal tavsiyeleri kişiselleştirebilir, ilaç sektöründe ilaç keşfini hızlandırabilir ve sağlık hizmetlerinde teşhis doğruluğunu iyileştirebilir. Verimlilik kazanımları aynı anda birden fazla sektöre yayıldığında, ulusal çıktı üzerindeki kümülatif etki gerçekten önemli olabilir ve bu araçları etkili bir şekilde kullanan ülkeler için GDP büyümesini potansiyel olarak yeni bir alana taşıyabilir.
Ateşlenen İnovasyon: AI sadece bir verimlilik motoru değil; aynı zamanda inovasyon için bir katalizördür. Machine learning modelleri, devasa veri kümelerinde gizli olan kalıpları ve içgörüleri belirleyebilir, bu da yeni bilimsel keşiflere, özgün ürün tasarımlarına ve tamamen yeni iş modellerine yol açabilir. Büyük dil modelleri gibi teknolojilerle örneklendirilen Generative AI, yazılım geliştirmeden pazarlama ve eğlenceye kadar çeşitli alanlarda yaratıcı potansiyeli ortaya çıkarır. Canlı AI araştırma ve geliştirme ekosistemlerini teşvik eden ülkeler, bu yeniliklerin yarattığı değeri yakalama, yüksek değerli işler yaratma ve gelişmekte olan küresel pazarlarda liderlik kurma potansiyeline sahiptir. AI tarafından hızlandırılan bu inovasyon döngüsü, öncüler ve takipçiler arasındaki ekonomik uçurumu önemli ölçüde genişletebilir.
Piyasa Dönüşümü ve Yıkımı: AI’ın entegrasyonu kaçınılmaz olarak mevcut piyasa yapılarını bozacaktır. Uyum sağlamakta yavaş kalan endüstriler, geleneksel iş modellerinin geçersiz hale geldiğini görebilirler. Tersine, AI güdümlü hizmetler, platformlar ve uygulamalar etrafında yeni pazarlar ortaya çıkacaktır. Yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş eğitim, endüstriyel ekipmanlar için öngörücü bakım hizmetleri veya trafik akışını ve enerji tüketimini optimize eden AI destekli şehir planlaması potansiyelini düşünün. Bu yeni gelişen endüstrileri besleyebilen ve yerinden edilmiş işçiler için geçişi yönetebilen uluslar, yıkıcı güçleri yönlendirmek ve ardından gelen ekonomik faydaları yakalamak için daha iyi konumlanacaktır. Bu nedenle, çift haneli etki sadece potansiyel kazanımları değil, aynı zamanda uyum sağlanamazsa ekonomik yerinden edilmenin potansiyel ölçeğini de temsil eder.
Küresel Değer Akışı: Mensch’in uyarısı açıkça sermaye kaçışına değiniyor. AI güdümlü bir ekonomide, yatırım doğal olarak en gelişmiş AI altyapısını, yetenek havuzlarını ve destekleyici düzenleyici ortamları sunan bölgelere yönelecektir. Bir ülkede geliştirilen ancak küresel olarak dağıtılan AI uygulamalarından elde edilen karlar öncelikle menşe ülkeye tahakkuk edecektir. Bu, AI lideri ülkelerde potansiyel bir servet ve ekonomik güç yoğunlaşmasını, potansiyel olarak AI teknolojisi ve hizmetlerini ithal etmeye bağımlı olanların zararına olabileceğini düşündürmektedir. GDP’deki çift haneli değişim, liderler için önemli bir büyüme ve geride kalanlar için durgunluk veya hatta düşüş olarak ortaya çıkabilir ve küresel ekonomik eşitsizlikleri şiddetlendirebilir.
Egemen AI Zorunluluğu: Sadece Benimsemenin Ötesinde
Mensch’in ‘yerli AI sistemleri’ çağrısı, işletmeleri başka yerlerde geliştirilen hazır AI araçlarını kullanmaya teşvik etmekten çok daha öteye gidiyor. Bu, AI egemenliği kavramına işaret ediyor – bir ulusun yapay zeka teknolojilerini bağımsız olarak ve kendi stratejik çıkarları, ekonomik öncelikleri ve toplumsal değerleri doğrultusunda geliştirme, dağıtma ve yönetme kapasitesi. Bu ayrım neden bu kadar kritik?
Kritik Altyapı Üzerinde Kontrol: Yalnızca yabancı AI platformlarına ve altyapısına güvenmek derin bağımlılıklar yaratır. Finans, enerji, savunma ve sağlık gibi kritik sektörler, potansiyel olarak yabancı hükümet etkisine, hizmet kesintilerine veya fahiş fiyatlandırmaya tabi olabilecek dış kuruluşlar tarafından kontrol edilen sistemlere bağımlı hale gelebilir. Egemen AI yeteneği, bir ulusun gelecekteki ekonomisinin ve güvenliğinin teknolojik omurgası üzerindeki kontrolünü sürdürmesini sağlar.
Veri Yönetişimi ve Gizlilik: AI sistemleri verilerle beslenir. Yerli AI altyapısına sahip olmayan ülkeler, vatandaşlarının ve şirketlerinin verilerinin denizaşırı ülkelere aktığını, farklı düzenleyici rejimler altında yabancı algoritmalar tarafından işlendiğini görebilirler. Bu, gizlilik, veri güvenliği ve ekonomik sömürü veya hatta gözetim potansiyeli hakkında önemli endişeler doğurur. Ulusal AI kapasitesi geliştirmek, bir ülkenin çıkarlarını ve vatandaşlarının haklarını koruyan veri yönetişimi çerçeveleri uygulamasını sağlar.
Algoritmik Uyum ve Önyargı: AI algoritmaları tarafsız değildir; eğitildikleri verileri ve yaratıcıları tarafından belirlenen hedefleri yansıtırlar. Bir kültürel veya ekonomik bağlamda geliştirilen AI sistemleri, başka bir ulusun değerleri veya ihtiyaçları ile uyumsuz önyargılar içerebilir veya sonuçları önceliklendirebilir. Örneğin, tamamen ticari sonuçları önceliklendiren bir AI, sosyal eşitlik veya çevre koruma ile ilgili ulusal hedeflerle çelişebilir. Egemen AI, yerel bağlamlara, dillere ve toplumsal hedeflere göre uyarlanmış algoritmaların geliştirilmesine olanak tanıyarak ithal önyargı riskini azaltır.
Ekonomik Değer Yakalama: Daha önce tartışıldığı gibi, AI tarafından üretilen önemli ekonomik değer – yazılım geliştirmeden platform gelirlerine kadar – temel teknolojiler yerel olarak geliştirilip sahip olunursa yurt içinde yakalanma olasılığı daha yüksektir. İthalata güvenmek, lisanslar, hizmetler ve uzmanlık için sürekli bir sermaye çıkışı anlamına gelir ve yerli servet yaratımını engeller.
Stratejik Özerklik: Artan jeopolitik rekabet çağında, teknolojik liderlik stratejik özerklikle içsel olarak bağlantılıdır. Kritik işlevler için yabancı AI’a bağımlılık zafiyetler yaratır. Egemen AI yeteneği, bir ulusun küresel sahnede bağımsız hareket etme, dijital sınırlarını güvence altına alma ve aşırı dış teknolojik kısıtlamalar olmaksızın ulusal çıkarlarını takip etme yeteneğini artırır. Mistral AI’ın kendisi, bir Avrupa kuruluşu olarak, genellikle Amerikan ve Çin devlerinin hakim olduğu bir manzarada bölgesel teknolojik egemenlik arayışını somutlaştırıyor.
Elektrifikasyonun Yankıları: Tarihsel Bir Paralel
Durumun ciddiyetini vurgulamak için Mensch, yaklaşık bir asır önce elektriğin benimsenmesine dair ikna edici bir paralel çiziyor. Bu benzetme güçlüdür çünkü AI’ı sadece başka bir teknolojik yükseltme olarak değil, tıpkı elektriğin yaptığı gibi toplumun ve ekonominin dokusunu yeniden yapılandırmaya hazır temel bir kamu hizmeti olarak yeniden çerçevelendiriyor.
Yeni Bir Çağın Şafağı: 19. yüzyılın sonları ve 20. yüzyılın başlarında elektrik, bilimsel bir meraktan endüstriyel ilerlemenin ve modern yaşamın temel bir itici gücüne dönüştü. Fabrikalar devrim geçirdi, su veya buhar gücünün kısıtlamalarından kurtuldu ve elektrik motorlarının esnekliği etrafında yeniden organize oldu. Şehirler elektrikli aydınlatma, ulaşım ve iletişim ile dönüştü. Elektrikli cihazlar ve altyapı etrafında merkezlenen tamamen yeni endüstriler ortaya çıktı.
Altyapı Zorunluluğu: Ancak elektriğin yaygın faydaları bir gecede veya kasıtlı çaba olmadan gerçekleşmedi. Güç üretim santralleri (Mensch’in bahsettiği ‘elektrik fabrikaları’), iletim şebekeleri ve dağıtım ağları inşa etmek için büyük yatırımlar gerektirdi. Bu altyapıya erken ve stratejik olarak yatırım yapan uluslar ve bölgeler önemli bir rekabet avantajı elde etti. Endüstrilerini daha verimli bir şekilde güçlendirdiler, yatırım çektiler ve yeni enerji kaynağına dayalı yeniliği teşvik ettiler.
Gecikmenin Maliyeti: Tersine, elektrifikasyonda geride kalanlar kendilerini belirgin bir dezavantajda buldular. Endüstrileri daha az rekabetçi, şehirleri daha az modern ve ekonomileri daha az dinamik kaldı. Bu kritik kaynak için komşularına veya dış sağlayıcılara bağımlı hale geldiler ve Mensch’in AI bağlamında uyardığı bağımlılıkları yarattılar. Potansiyel olarak daha yüksek maliyetler, daha az güvenilirlik ve ikincil bir ekonomik konumla karşı karşıya kalarak ‘komşularından satın almak’ zorunda kaldılar. Gelişim farkı açıldı.
Yeni Elektrik Olarak AI: AI ile olan paralel çarpıcıdır. Elektrik gibi, AI da Genel Amaçlı Teknoloji (GPT) özelliklerine sahiptir – neredeyse her sektörü etkileme ve ekonomik yapıları temelden değiştirme potansiyeline sahip bir teknoloji. Gerekli ‘AI fabrikalarını’ – veri merkezleri, bilgi işlem altyapısı, yetenek boru hatları ve araştırma ekosistemleri – inşa etmek benzer bir öngörü ve önemli bir ulusal taahhüt gerektirir. Bunu yapmamak, bir ulusu AI güdümlü küresel ekonomide bir üretici ve yenilikçi yerine yalnızca bir tüketici statüsüne düşürme riski taşır ve bu giderek hayati hale gelen ‘kamu hizmeti’ için sürekli olarak dış sağlayıcılara bağımlı hale getirir. Tarihsel ders açıktır: temel teknolojik değişimler, yerli kapasite inşa etmek için proaktif ulusal stratejiler gerektirir, aksi takdirde uluslar kendilerini derin bir ekonomik bölünmenin yanlış tarafında bulabilirler.
Geride Kalmanın Tehlikeleri: Sermaye Kaçışı ve Stratejik Kırılganlık
Sağlam yerli AI yetenekleri oluşturmada başarısız olmanın sonuçları, kaçırılan büyüme fırsatlarının çok ötesine uzanır. Arthur Mensch’in uyarısı, eylemsizliğin somut ekonomik kayıplara ve ulusal özerkliğin tehlikeli bir şekilde aşınmasına yol açtığı bir senaryoyu ima ediyor. Bağımlılık hayaleti büyük görünüyor ve beraberinde bir dizi olumsuz etki getiriyor.
AI Merkezlerinin Çekiciliği: Hem finansal hem de beşeri sermaye doğası gereği hareketlidir ve en yüksek getiriyi ve en büyük fırsatları sunan ortamları arar. En ileri araştırmalara, bol bilgi işlem gücüne, destekleyici politikalara ve derin bir yetenek havuzuna sahip olan AI liderleri olarak algılanan ülkeler, güçlü mıknatıslar gibi hareket edecektir. Girişim sermayesi onların AI startup’larına akacaktır. Çok uluslu şirketler orada Ar-Ge (R&D) merkezleri kuracaktır. Yetenekli AI profesyonelleri – veri bilimcileri, machine learning mühendisleri, AI etikçileri – bu merkezlere yönelecek, geride kalan ülkelerden bir ‘beyin göçünü’ başlatacak veya şiddetlendirecektir. Bu dışa akış, geride kalan ülkeler için potansiyel inovasyon, ekonomik faaliyet ve vergi gelirinin doğrudan kaybını temsil eder. Sermaye sadece başka bir yere akmıyor; aktif olarak AI öncülerinin elinde yoğunlaşıyor.
Dijital Bir Sömürge Haline Gelmek: Yabancı AI platformlarına ve hizmetlerine bağımlılık, dijital bir kisve altında da olsa, rahatsız edici bir şekilde tarihsel sömürgeciliği anımsatan bir dinamik yaratır. Egemen AI yetenekleri olmayan ülkeler, bulut bilişim altyapısından kritik sistemlerini güçlendiren algoritmalara kadar her şey için dış sağlayıcılara bağımlı kalabilirler. Bu bağımlılığın bir bedeli vardır – lisans ücretleri, hizmet bedelleri ve ekonomik değeri dışarıya çeken veri erişim anlaşmaları. Daha da önemlisi, ulusal sistemleri başka yerlerde alınan kararların insafına bırakır. Fiyat artışları, hizmet şartlarındaki değişiklikler, politik olarak motive edilmiş hizmet kısıtlamaları ve hatta teknolojik arka kapılar aracılığıyla yürütülen casusluk somut riskler haline gelir. Ulus, dijital kaderi üzerindeki kontrolünü etkili bir şekilde kaybeder ve egemen bir oyuncu yerine bir tüketici pazarı haline gelir.
Rekabet Avantajının Aşınması: Küreselleşmiş bir ekonomide rekabet edebilirlik anahtardır. AI, dünya çapında imalat, lojistik, finans ve hizmetlere derinden entegre oldukça, güçlü yerli AI desteği olmayan ülkelerde faaliyet gösteren şirketler ayak uydurmakta zorlanacaktır. En son verimlilik artırıcı araçlara, inovasyon için gereken veri içgörülerine veya AI stratejilerini uygulamak için gereken vasıflı işgücüne erişimleri olmayabilir. Ürünleri ve hizmetleri nispeten daha pahalı veya daha az gelişmiş hale gelebilir, bu da hem yurt içinde hem de uluslararası alanda pazar payı kaybına yol açabilir. Birden fazla sektörde rekabet gücünün bu kademeli olarak aşınması, daha yavaş ekonomik büyümeye, daha yüksek işsizliğe ve düşen bir yaşam standardına dönüşebilir.
Stratejik ve Güvenlik Zayıflıkları: AI’ın savunma, istihbarat ve kritik altyapı yönetimine entegrasyonu önemli güvenlik hususlarını beraberinde getirir. Bu hassas uygulamalar için yabancı geliştirilmiş AI sistemlerine güvenmek kabul edilemez zafiyetler yaratır. Gömülü kötü amaçlı yazılım, veri sızdırma veya dış manipülasyon potansiyeli ulusal güvenlik için doğrudan bir tehdit oluşturur. Ayrıca, yerli AI uzmanlığının eksikliği, bir ulusun sofistike siber saldırılar veya dezenformasyon kampanyaları gibi AI destekli tehditlere karşı önlemler geliştirme yeteneğini engeller. Teknolojik bağımlılık, küresel sahnede doğrudan stratejik zayıflığa dönüşür. Güç yansıtma, ulusal çıkarları savunma ve hatta iç istikrarı sürdürme yeteneği, bu kritik teknolojide ustalaşmada başarısızlıkla tehlikeye girebilir.
AI Temelini İnşa Etmek: Koddan Daha Fazlası
Mensch tarafından savunulan ‘yerli AI sistemlerini’ kurmak, sadece birkaç yazılım projesini finanse etmekten çok daha karmaşık, anıtsal bir girişimdir. AI inovasyonunun ve dağıtımının gelişebileceği temel altyapı olan kapsamlı bir ulusal ekosistemin kasıtlı olarak inşasını gerektirir. Bu, birden fazla alanda koordineli çabaları içerir:
1. Hesaplama Gücü ve Veri Altyapısı: AI, özellikle derin öğrenme, hesaplama açısından yoğundur ve eğitim için büyük işlem gücü (genellikle GPU’lar ve TPU’lar gibi özel donanımlar) ve devasa veri kümeleri gerektirir. Ülkelerin, ulusal yüksek performanslı bilgi işlem merkezleri, veri merkezlerine özel sektör yatırımı için teşvikler veya stratejik ortaklıklar yoluyla en son bilgi işlem kaynaklarına erişimi sağlamak için stratejilere ihtiyacı vardır. Eşit derecede önemli olan, gizliliği ve güvenliği korurken araştırma ve geliştirme için veri paylaşımını kolaylaştıran açık yönetişim çerçeveleri ile birlikte sağlam, güvenli ve erişilebilir veri altyapısının geliştirilmesidir.
2. Yetenek Yetiştirmek: Bir AI ekosistemi ancak içindeki insanlar kadar güçlüdür. Bu, yetenek geliştirmeye yönelik çok yönlü bir yaklaşım gerektirir. Üniversitelerin bilgisayar bilimi, veri bilimi, matematik ve AI etiği alanlarında sağlam programlara ihtiyacı vardır. Mesleki eğitim girişimleri, daha geniş işgücünü AI sistemleriyle birlikte çalışacak becerilerle donatmalıdır. Ayrıca, politikalar yerli uzmanlığı beslerken en iyi uluslararası AI yeteneklerini çekmeyi ve elde tutmayı hedeflemelidir. Bu, Ar-Ge’ye (R&D) yatırım yapmayı, çekici kariyer yolları oluşturmayı ve bir inovasyon kültürünü teşvik etmeyi içerir.
3. Araştırma ve Geliştirmeyi (R&D) Teşvik Etmek: AI’daki atılımlar, temel ve uygulamalı araştırmalara sürekli yatırım gerektirir. Hükümetler, üniversitelere ve araştırma kurumlarına doğrudan finansman, yenilikçi projeler için hibeler ve kurumsal Ar-Ge (R&D) için vergi teşvikleri yoluyla çok önemli bir rol oynamaktadır. Akademi, endüstri ve hükümetin birlikte çalışabileceği işbirlikçi ortamlar yaratmak, araştırmayı gerçek dünya uygulamalarına ve ticari başarıya dönüştürmek için esastır.
4. Canlı Bir Startup Ekosistemi Beslemek: Birçok AI yeniliği çevik startup’lar içinde gerçekleşir. Bu girişimler için destekleyici bir ortam, başlangıç sermayesine ve risk sermayesine erişimi, mentorluk programlarını, kolaylaştırılmış düzenleyici süreçleri (sandbox’lar) ve daha büyük endüstriler ve devlet kurumları ile işbirliği yapma fırsatlarını içerir. Dinamik bir startup sahnesini teşvik etmek, ulusal ihtiyaçlara göre uyarlanmış yeni AI çözümlerinin geliştirilmesini ve benimsenmesini hızlandırır.
5. Etik ve Düzenleyici Çerçeveler Oluşturmak: AI daha yaygın hale geldikçe, açık etik kurallar ve sağlam düzenleyici çerçeveler esastır. Bunlar önyargı, şeffaflık, hesap verebilirlik, gizlilik ve güvenlik gibi konuları ele almalıdır. İnovasyonu boğmak yerine, iyi tasarlanmış düzenlemeler kamu güvenini inşa edebilir, geliştiriciler ve işletmeler için netlik sağlayabilir ve AI’ın sorumlu bir şekilde dağıtılmasını ve toplumsal değerlerle uyumlu olmasını sağlayabilir. Bu çerçeveleri yurt içinde geliştirmek, ulusal öncelikleri yansıtmalarını sağlar.
6. Kamu-Özel Sektör Ortaklıkları: Ulusal bir AI temeli inşa etmek genellikle kamu ve özel sektör arasında işbirliği gerektirir. Hükümetler, başlangıç finansmanı sağlayarak, stratejik yön belirleyerek ve uygun koşullar yaratarak katalizör görevi görebilirler. Özel sektör, ticari uzmanlık, yatırım ve AI çözümlerini ölçekte geliştirme ve dağıtma çevikliğini getirir. Etkili ortaklıklar, ulusal AI hedeflerine ulaşmak için her iki sektörün güçlü yönlerinden yararlanır.
Jeopolitik Satranç Tahtası: Yeni Sınır Olarak AI
Yapay zeka üstünlüğü yarışı hızla 21. yüzyıl jeopolitiğinin belirleyici bir özelliği haline geliyor. Arthur Mensch’in ulusal AI altyapısı çağrısı, bu bağlamda derinden yankılanıyor ve teknolojinin sadece ekonomik refahta değil, aynı zamanda küresel güç dengesindeki rolünü vurguluyor. AI’ın geliştirilmesi ve kontrolü, uluslararası ilişkileri, stratejik ittifakları ve dijital çağda ulusal egemenliğin tanımını şekillendiriyor.
Yükselen Tekno-Milliyetçilik: Ülkelerin, özellikle AI ve yarı iletkenler gibi temel alanlarda teknolojik liderliği ulusal güvenlik ve küresel etki için giderek daha hayati gördüğü bir ‘tekno-milliyetçilik’ dalgasına tanık oluyoruz. United States ve China gibi büyük güçler, AI Ar-Ge’sine (R&D), yetenek kazanımına ve altyapıya büyük yatırımlar yapıyor ve çabalarını genellikle rekabetçi terimlerle çerçeveliyorlar. Mistral’in kilit bir oyuncu olduğu European Union da dahil olmak üzere diğer ülkeler ve bloklar, her iki süper güce aşırı bağımlı olmaktan kaçınmak için ‘stratejik özerklik’ arayarak kendi yollarını çizmeye çalışıyorlar. Bu rekabetçi dinamik yatırımı körüklüyor ancak aynı zamanda ihracat kontrolleri, yatırım taraması ve farklı düzenleyici standartlar yoluyla küresel teknolojik manzarayı parçalama riski taşıyor.
Değişen Güç Dinamikleri: Tarihsel olarak, ekonomik ve askeri güç bir ulusun küresel hiyerarşideki yerini belirliyordu. Giderek artan bir şekilde, teknolojik hüner, özellikle AI’da, kritik bir üçüncü sütun haline geliyor. AI’da lider olan ülkeler önemli avantajlar elde etme potansiyeline sahip: AI güdümlü üretkenlik ve inovasyonla desteklenen ekonomiler; otonom sistemler, AI destekli istihbarat analizi ve siber yeteneklerle geliştirilmiş ordular; ve teknoloji yönetişimi için küresel normları ve standartları belirlemede daha fazla etki. Tersine, geride kalan ülkeler göreceli güçlerinin azaldığını görme riskiyle karşı karşıya kalıyor ve gelişen uluslararası düzende kural koyucular yerine kural alıcılar haline geliyorlar.
Genişleyen Dijital Uçurum: AI muazzam bir vaat taşısa da, faydaları küresel olarak eşit dağılmayabilir. Rekabetçi AI ekosistemleri inşa etmek için gereken önemli yatırımlar, AI ‘sahipleri’ ve ‘sahip olmayanlar’ arasında daha keskin bir bölünme yaratma riski taşıyor. Genellikle gerekli sermayeden, altyapıdan ve uzmanlaşmış uzmanlıktan yoksun olan gelişmekte olan ülkeler, AI devrimine anlamlı bir şekilde katılmakta zorlanabilirler. Bu, mevcut küresel eşitsizlikleri şiddetlendirebilir, daha fakir ülkeleri daha da geride bırakabilir ve potansiyel olarak daha zengin ülkeler tarafından geliştirilen ve kontrol edilen teknolojilere daha bağımlı hale getirebilir. AI erişimini ve kapasite geliştirmeyi demokratikleştirmeyi amaçlayan uluslararası işbirliği ve girişimler bu riski azaltmak için kritik öneme sahiptir.
AI Çağındaki İttifaklar ve Bloklar: Tıpkı ulusların geçmişte paylaşılan siyasi ideolojilere veya güvenlik çıkarlarına dayalı ittifaklar kurması gibi, AI geliştirme ve yönetişimi etrafında merkezlenen yeni ortaklıkların ortaya çıktığını görebiliriz. Ülkeler, AI etiğine, veri gizliliği standartlarına veya işbirlikçi araştırma girişimlerine yönelik ortak yaklaşımlara dayalı olarak hizalanabilirler. Tersine, rekabet teknolojik hakimiyet için yarışan rakip bloklara yol açabilir. Ulusların bugün AI geliştirme ve uluslararası işbirliği konusunda yaptıkları stratejik seçimler, önümüzdeki on yıllar boyunca jeopolitik konumlarını önemli ölçüde şekillendirecektir. Mensch tarafından vurgulandığı gibi egemen AI yeteneği arayışı, bu nedenle, ulusların bu yeni jeopolitik satranç tahtasında yapması gereken daha geniş stratejik hesaplamalardan ayrılamaz.