Andrew Yang’dan AI eğitim verileri için 'veri temettüsü' önerisi

Yapay zeka (AI) şirketlerinin kişisel verileri ve yaratıcı eserleri model eğitiminde kullanması halinde veri sağlayıcılar ile içerik üreticilerine ödeme yapılması gerektiği yeniden gündeme geldi. Öneri, AI’ın yaygınlaşmasıyla istihdamın azalabileceği ve sermaye ile verilerin az sayıda teknoloji şirketinde yoğunlaşabileceği endişesine dayanıyor.

Andrew Yang (Andrew Yang), 27'sinde yayımlanan Jubilee Media’nın 'Surrounded' adlı tartışma programına katılarak AI iyimserleriyle karşı karşıya geldi. Yang, AI’ın yeni işler yaratma hızının mevcut işleri ortadan kaldırma hızının gerisinde kalabileceğini ve bunun eşitsizliği artırabileceğini savundu. Yang’ın AI düzenlemelerine ilişkin görüşleri daha önce yüksek performanslı AI modelleri için 'öldürme anahtarı' önerisiyle de gündeme gelmişti.

Yang’ın temel önerisi 'veri temettüsü' (Data Dividend) olarak adlandırılıyor. Şirketler kişisel verileri ve içerikleri AI modeli eğitmek için kullanarak gelir elde ediyorsa, bu gelirin bir kısmının verileri ve eserleri kullanılan kullanıcılar ile içerik üreticilerine geri verilmesi gerektiği savunuluyor.

Yang, kişisel verilerin ticari değerinin yıllık 300 milyar doları (yaklaşık 406,8 trilyon won) aştığını, ancak bunun çok azının halka döndüğünü söyledi. Büyük teknoloji şirketleri kullanıcı verilerini kullanarak AI modelleri geliştirip gelir elde ederken veri sağlayıcıların tazminattan dışlandığını belirtti.

Yang ayrıca kendi kitabının AI eğitimi için kullanılması karşılığında yayınevi aracılığıyla 2.500 dolar (yaklaşık 3,39 milyon won) aldığını anlattı. Ona göre her içerik üreticisi, eserleri AI modeli eğitiminde kullanıldığında benzer bir yöntemle tazmin edilmelidir.

AI’ın iş gücü piyasası üzerindeki etkisine ilişkin endişeler de dile getirildi. Yang, avukatlar, muhasebeciler ve veri analistleri gibi orta düzey beceri gerektiren mesleklerin otomasyondan etkilenebileceğini, şirketlerin çalışan istihdamını azaltırken sunucu ve veri merkezi yatırımlarını artırabileceğini söyledi.

Yang’a göre bu süreç, sermaye, veri ve işlem gücünün az sayıda şirkette toplandığı 'kazanan her şeyi alır' yapısını güçlendirebilir. AI teknolojisi verimliliği artırsa bile ortaya çıkan gelirin işçilere veya veri sağlayıcılara otomatik olarak aktarılmayacağına dikkat çekildi.

Yang, çözüm olarak evrensel temel geliri de önerdi. Veri temettüsü ve teknoloji şirketlerinden alınacak vergilerle temel bir gelir sağlanması, yararlanıcıların bu geliri yerel tüketimde kullanması halinde ekonomik döngünün desteklenebileceği savunuldu.

Vergi reformu kapsamında katma değer vergisi uygulanması da gündeme getirildi. Mevcut kurumlar vergisinin çok uluslu teknoloji şirketlerinin vergi kaçırmasını ve kâr transferini önlemekte yetersiz kalabileceğini belirten Yang, dijital hizmetler, reklam tıklamaları ve veri işlemleri gibi katma değerin oluştuğu aşamalarda vergi alınması gerektiğini söyledi.

Veri temettüsünün gerçek bir düzenlemeye dönüşmesi için verinin değerinin nasıl belirleneceği, hak sahiplerinin nasıl doğrulanacağı, şirketlerin nasıl ödeme yapacağı ve eserlerin AI eğitiminde kullanımına hangi sınırların getirileceği netleştirilmeli. Evrensel temel gelir ile katma değer vergisinin ilişkilendirilmesinde de vergilendirilecek alanlar ve yükümlülüğün kime ait olacağı konusunda tartışmalar yürütülmesi gerekiyor.

Tartışma, AI geliştirmesinin durdurulup durdurulmayığından çok teknolojik ilerlemeden doğan gelirin kime aktarılacağına odaklandı. Veri sahipliği, tazminat kriterleri ve teknoloji şirketlerinin vergilendirilme yöntemi, düzenleme sürecinde ele alınması gereken başlıklar olarak öne çıktı.