Açığı bulmak, onarmak

Brian Moynihan’ın açıkladığı bin dış yüklenici, Bank of America’nın çalışan sayısına girmiyor. Ama yaptıkları iş bankanın güvenlik işinin içinde: AI modellerinin bulduğu yazılım açıklarını düzeltmek. The Next Web’in CNBC söyleşisinden aktardığına göre, ikinci çeyrekte bu bin danışman gelmeden önce aynı görevde yaklaşık 3.000 banka çalışanı vardı. AI’ın işyerindeki etkisini ararken bakılacak yer burada görev dağılımı: açığı bulan araç, açığı kapatan çalışan ve çalışan sayısının dışında tutulan danışman.[1]

Bankanın açıklaması güvenlik taramasının bir bölümünü otomatikleştirmenin onarım işini ortadan kaldırmadığını gösteriyor. Moynihan, kullanılan modeller arasında Anthropic’in Mythos modelini sayıyor; açıkların banka kadar dış tedarikçilerin kodunda da bulunduğunu belirtiyor. Böyle bir bulgu yalnızca yeni bir rapor üretmiyor: düzeltilmesi gereken yazılımı da işaret ediyor. Bu örnekte otomatik keşfin yanında çalışanların ve danışmanların yürüttüğü ayrı bir giderme görevi var. Bir modelin daha fazla sorun bulması, bu görevi kendisinin bitirdiği anlamına gelmiyor.[1]

Bu ek işin müşteriyi ve bankayı saldırılardan koruma yönü önemli. Sorun bulmak değersiz değil; açığın bulunmadan kalmasıyla giderilmesi aynı durum değil. Ancak görevli bin kişiyi bin yeni banka işi diye adlandırmak da yanlış. Bunlar danışman; açıklanan sayı belirli bir onarım görevlendirmesini anlatıyor. Bankanın bütününde net istihdam etkisi, bu sayıdan hesaplanamaz. Benim itirazım güvenlik için ek insan çalıştırılmasına değil, üretim anlatısında bu emeğin sayıldığı yerin dar tutulmasına.[1]

Aynı iş, iki sözleşme

Çalışan sayısı şirketin bordrosunu anlatabilir; güvenlik hizmetini üreten bütün insanları anlatması için danışmanlar da hesabın içinde yer almalı. Moynihan onların çalışan sayısına girmediğini açıkça söylüyor. Burada gizli bir niyet çıkarmaya ihtiyaç yok. Aynı işin iki sözleşme kategorisine bölündüğü zaten açıklanmış durumda. Yönetimin kaynak planı açısından iş, banka kadrosunun sınırında bitmiyor. İş yükünü değerlendiren kişinin de bordro sınırında durması, dışarıdan alınan düzeltme emeğini görünmez kılıyor.[1]

Maliyet rakamı da bu emeği tek başına fiyatlandırmıyor. Moynihan’ın birkaç yüz milyon doları aşan düzeltme gideri, Mythos çalışmasıyla kara para aklamayı önleme kontrollerindeki onarımları birlikte içeriyor. Tüm tutarı modele yazmak, başka bir görevin giderini de aynı hesaba taşımak olur. Aynı nedenle bu tutarı çalışan sayısına bölüp kişi başına verim hesabı çıkarmak dayanıksız. Görevler ile giderler eşleşmeden, teknolojiye yüklenen giderin de çalışanlara atfedilen verimliliğin de paydası bulanık kalıyor.[1]

Yöneticiden istenecek açıklama somut: bu güvenlik işine ayrılan çalışan ve danışman saatlerini birlikte vermek, onarım kapsamını tanımlamak ve gideri aynı kapsama bağlamak. Böyle bir hesap, danışman ücretlerini veya çalışma koşullarını kendiliğinden düzeltmez; hangi emeğin satın alındığını tartışılabilir kılar. Bank of America örneğinde AI’ın keşfettiği açığın arkasında adı konmuş bir onarım ekibi var. Verimlilik değerlendirmesinde o ekibin tamamını saymak, emeğin karşılığını tartışmanın başlangıcı.[1]