OpenAI yönetim krizi: DAO modeli bunu önleyebilir mi?

Son günlerde, yapay zeka alanındaki dev OpenAI ciddi bir iç yönetim krizi ile karşı karşıya kaldı. Bu olay, endüstride OpenAI'nin organizasyon yapısı hakkında geniş çaplı tartışmalara yol açtı ve bazıları OpenAI'nin merkeziyetsiz otonom organizasyon (DAO) yönetim modelini benimsemesi gerektiğini öne sürdü. Peki, eğer OpenAI gerçekten DAO biçimini benimserse, bu krizden kaçınabilir mi?

Aslında, OpenAI, güvenli genel yapay zeka (AGI) yaratmaya ve tüm insanlığa eşit şekilde fayda sağlamaya adanmış bir kar amacı gütmeyen kuruluş olarak, birçok DAO organizasyonu ile benzer bir amaca sahiptir. Ancak, OpenAI'nin şu anda karşılaştığı sorunlar, organizasyon yapısından değil, yönetim kurallarının belirsizliği ve mantıksızlığından kaynaklanmaktadır.

Örneğin, OpenAI yönetim kurulu en yüksek güç organı olarak 9 kişiden oluşuyordu, ancak şu anda sadece 6 kişi kaldı. Yönetim kurulu üyelerinin sürekli azalması, karar verme yetkisinin aşırı merkezileşmesine yol açtı ve hatta şirketin kaderini belirlemek için yalnızca 2 kişinin onayını almanın yeterli olabileceği bir durum ortaya çıkabilir. Daha da endişe verici olan, CEO Sam Altman gibi önemli kararların, tüm yönetim kurulunun kapsamlı tartışma ve değerlendirmeleri olmadan, bazı yönetim kurulu üyeleri tarafından kapalı toplantılarda alınmasıdır. Bu uygulama, açıkça şeffaflık ve kapsayıcılıktan yoksundur ve ilgili tüm paydaşların görüşlerini yeterince dikkate almamaktadır.

Buna karşın, kar amaçlı halka açık şirketler bile şirket yönetiminin şeffaflığını artırmak için bağımsız yönetim kurulu üyeleri getirecektir. OpenAI gibi temel teknoloji gelişimi, sosyal güvenlik ve hatta insanlık kaderiyle ilgili önemli bir kuruluş için, yönetişim mekanizmasının açıkça büyük bir iyileştirme alanı vardır.

DAO'nun yönetim modelinden faydalanarak, OpenAI daha fazla denge gücü, örneğin çalışan temsilcileri gibi, getirmeyi ve daha etkili bir yönetim mekanizması kurmayı göz önünde bulundurabilir. Bu hem karar alma süreçlerinin şeffaflığını ve kapsayıcılığını artırır, hem de taraflar arasındaki çıkarların daha iyi dengelenmesini sağlar ve benzer bir yönetim krizinin tekrar yaşanmasını önleyebilir.

Dikkate değer bir nokta, DAO'nun ilk önerildiği zaman, temel fikrinin kod aracılığıyla özerk bir şekilde çalışmak olduğu ve insan müdahalesini en aza indirmeye çalıştığıdır. Ancak, gerçek dünyada DAO'lar genellikle bu ideali tam olarak gerçekleştiremez ve bunun yerine, blok zinciri ağına dayalı kolektif yönetime sahip organizasyonları DAO olarak görmeyi tercih ederler. Bu, insanların belirli bir düzeyde insan yönetimi gerçekliğini kabul ettiği anlamına gelirken, kod kısıtlamaları yardımcı bir yöntem olarak kullanılmaktadır.

İlginç olan, AGI'nin hedefinin de özerklik peşinde olmasıdır. OpenAI, organizasyon yapısında AGI'nin, yüksek özerkliğe sahip bir sistem olduğunu ve çoğu yüksek ekonomik değere sahip işlerde insanları aşabileceğini açıkça belirtmektedir. Temel ilkeler açısından, AGI ve DAO, gerçekten özerk sistemler inşa etmeyi amaçlamaktadır; bu noktada ikisi arasında özsel bir fark yoktur.

Bu tür otonom sistemlerle karşılaştığımızda, etkili bir yönetişim için ne yapmalıyız? Daha çok içsel insan değerlerinin hizalanması ve eğitimi üzerine mi dayanmalıyız, yoksa daha fazla dış kısıtlama mı eklemeliyiz? Bu sorular yalnızca mevcut büyük dil modelleri (LLM) için geçerli değildir, aynı zamanda gelecekteki AGI gelişim sürecinde acilen düşünülmesi gereken önemli konulardır.

OpenAI'nin bu krizle ilgili en son gelişmeleri, çalışanların %90'ının Sam Altman'ı takip etmek için istifa etmeye istekli olduğunu gösteriyor. Bu durum, DAO alanında son yıllarda tartışılan klasik bir soruyu gündeme getiriyor: Kodun belirlediği kurallar mı daha önemli, yoksa toplumun ortak mutabakatı mı daha kritik?

Kurallar ve kısıtlamalar birçok ortak görüş oluşturabilse de, gerçekten büyük bir uzlaşı genellikle kurallar ile şekillendirilmez. Ancak paylaşılan bir misyon duygusu ve kültürel değerler, derin bir yankı ve tutarlılık sağlamak için gerçekten önemlidir. İnsanlar arasında bu tür bir yankı yaratmayı zaten biliyoruz, peki AI çağında bu hedefe nasıl ulaşacağız? Bu soru derinlemesine düşünmeyi ve keşfetmeyi hak ediyor.