Patronun gözünden ölümün otomasyonuna: Yapay zekâ ve zihin emeğinin mülksüzleştirilmesi

Yapay zekâ etrafında kurulan egemen anlatı, bu teknolojiyi toplumsal çelişkilerden yalıtılmış, kendi iç dinamikleriyle ilerleyen nesnel bir bilimsel sıçrama olarak pazarlıyor. Teknoloji tekelleri her gün yeni bir modeli piyasaya sürerken, tartışmalar çoğu zaman yapay zekânın olası etkileri ya da insanüstü bir bilişsel kapasiteye ulaşacağı yönündeki iddialarla sınırlı kalıyor. Oysa bu teknoloji fetişizminin ardında, insanlığın kolektif bilgisinin, pratik deneyiminin ve zihin emeğinin sermaye tarafından soğurularak sabit sermaye biçiminde yeniden örgütlenmesi yatıyor.

Yapay zekâyı yalnızca insan beynini taklit eden bir teknik mimari olarak okumak, bu tarihsel zemini gözden kaçırıyor. Bugünkü sistemler, insan beyninin bire bir kopyası olmaktan çok, toplumsal iş bölümünün, üretken ilişkilerin ve insan davranışlarının örüntülerini modelleyerek işliyor. Makine öğrenmesinin ve istatistiksel soyutlamaların gelişimi de bu nedenle bağımsız bir zekânın uyanışından çok, emeğin bilgisini ölçülebilir, parçalanabilir ve denetlenebilir bir mekanizmaya dönüştürme tarihinin devamı olarak okunmalı.

Günümüzde zihin emeği, küresel gözetim ve iletişim altyapıları üzerinden ölçülüyor, standartlaştırılıyor ve teknoloji tekellerinin sunucularında birikiyor. Bu birikim yalnızca kitleleri denetlemek ya da esnek üretim zincirlerini koordine etmek için kullanılmıyor; askeri endüstriyel kompleksin ihtiyaçlarıyla bütünleşerek emperyalist şiddeti güçlendiren bir imha mekanizmasına da dönüşüyor. Bugünün veri talanını ve otomasyonun ulaştığı şiddet boyutunu kavramak için, emeğin ortak bilgisine el konulmasının ilk biçimlerine, yani zihin emeği ile kol emeğinin sistemli biçimde ayrıştırıldığı kapitalizmin ilk üretim mekânlarına dönmek gerekiyor.

Zihin Emeğinin Parçalanışı: Makineli Büyük Sanayi ve Otomasyonun Doğuşu

Zihin ve kol emeğini birbirinden ayıran tarihsel kopuş, ilk olarak tekstil sanayisinde zanaatkârın el becerilerinin makine parçalarına aktarılmasıyla belirginleşti. Jacques de Vaucanson’un erken dönem mekanikleştirme denemelerinin ardından, Joseph Marie Jacquard’ın 19. yüzyılın başında delikli kartlarla çalışan dokuma tezgâhını icat etmesi üretim ilişkilerinde radikal bir dönüşüm yarattı. Bu delikli kart sistemiyle hareket komutlarını depolayan icat, işçinin sezgisel el becerisini ölçülebilir ve tekrarlanabilir bir dizi nesnel komuta dönüştürdü. Vasıflı emeğin doğrudan makinenin hafızasına kodlanmasını sağlayan bu teknik sıçrama, aynı zamanda dokumacıların sınıf refleksiyle ve sert direnişiyle karşılaştı.

Vasıflı emeğin makinelere aktarılması, “self-acting mule” (kendi kendine eğirme makinesi) gibi araçlarla çok daha sistematik bir hal aldı. İpliğin gerilimini ve kalınlığını sürekli denetleyerek insan müdahalesi olmaksızın kendi hızını, büküm miktarını ve dur-kalk döngülerini ayarlayan bu mekanizma, sömürü sürecine geri besleme sistemlerini dahil etti. Karl Marx’ın tespit ettiği üzere sermaye, bu buluşları yalnızca üretimi hızlandırmak için kullanmamış, işçi ayaklanmalarına karşı stratejik bir savaş aracı olarak tasarlamıştı. Sistemin savunucularından Andrew Ure’nin ifadeleriyle otomasyon, bilimi sermayenin hizmetine sokarak söz dinlemez işçileri uysallaştırmayı ve sanayide düzeni yeniden kurmayı hedefliyordu.

Fabrika zeminindeki bu denetim eğilimi, yüzlerce işçinin deneyiminin, hareketinin ve becerisinin adım adım kayda geçirilip sayılara, normlara ve standartlara çevrilmesiyle sonuçlandı. Üretim sürecine ilişkin bilgi, doğrudan üreticilerin pratik deneyiminden koparılıp sermayenin elinde merkezileştirildi. Toplumsal bilgi ve kolektif emek gücü, onu üretenlerden ziyade mülk edinenlerin denetimi altında, bizzat üreticilere karşı işleyen bir aygıta dönüştü.

Söz konusu tarihsel kırılmanın belirleyici aktörlerinden Charles Babbage, bilgisayarın öncüsü kabul edilen hesap makinelerini (“fark motoru”nu ve daha özel olarak “analitik motor”u) tasarlarken ilhamını bu fabrikalardaki işbölümü pratiğinden ve Jacquard’ın delikli kart sisteminden aldı. Babbage, fabrikalardaki fiziksel işleyişi zihinsel düzleme taşıyarak bilişsel süreçleri standartlaşmış operasyonel parçalara böldü. Karmaşık hesaplamaları basit toplama ve çıkarma işlemlerine indiren bu rasyonelleşme, işi sadece parçalara ayırmakla kalmıyor; her parça için gereken beceriyi ölçülebilir hale getirerek emeğin değerini sistematik biçimde düşürüyordu. Fransız devrimi sonrasında Gaspard de Prony’nin hazırladığı logaritma tablolarının üretim sürecini inceleyen Babbage, Adam Smith’in toplu iğne fabrikasındaki işbölümü mantığını doğrudan soyut matematiksel hesaplamaların organizasyonuna uyarladı. Prony’nin şemasında bu temel işlemler, yüksek matematik bilgisi olmayan, daha önce farklı iş kollarında çalışmış vasıfsız işçilere yaptırılıyordu.^[1]

Matteo Pasquinelli’nin Harry Braverman üzerinden detaylandırdığı üzere, işi küçük birimlere ayırmak sadece üretim hızını artırmıyor; her görev için gereken beceri ve harcanan gücü tam olarak hesaplanabilir kılıyordu. Sermaye, en karmaşık işlemleri bile en alt düzeydeki adımlara bölerek, o işi yapacak yüksek ücretli bir zanaatkâr yerine çok daha ucuz emeği kesin ölçülerle satın alabiliyordu. Makineleşme fikrinin çekirdeği tam da bu üretim ilişkisinde, maliyetleri düşürme ve işçi üzerindeki denetimi standartlaştırma ihtiyacından doğdu. Pasquinelli’nin vurguladığı gibi, endüstriyel makineler icat edilmeden çok önce atölyelerde ve plantasyonlarda işçilere nezaret eden, onları denetleyip disipline sokan yapısal bir “patronun gözü” zaten mevcuttu. Bu gözetim ve denetim rejimi zamanla mekanikleşerek otomasyon sistemlerine dönüştü.^[2]

Otomasyon, karmaşık ve bütünsel bir zihinsel süreci basit, tekrarlanabilir ve denetlenebilir adımlara indirgeme operasyonu olarak şekillendi. Geliştirilen mekanizmalar insanın düşünme yeteneğini taklit etmeyi veya bağımsız bir bilişsel kapasite üretmekten ziyade üretim sürecindeki pratik ve zihinsel görevleri işçiden koparıp parçalara ayırarak yönetim aygıtının denetimine sunmayı amaçlıyordu. Böylece zekâ, üreten bireyin bir özelliği olmaktan çıkıp üretimi organize eden sermayedarın kontrolündeki makinenin operasyonel bir işlevi haline gelmeye başladı.

Sabit Sermaye ve Genel Zekânın Mülksüzleştirilmesi

Babbage’ın tasarımlarıyla somutlaşan otomasyon mantığı, zihin emeği ile kol emeğini birbirinden ayıran kapitalist işbölümünün en net yansımalarından biriydi. Fabrikalarda fiziksel üretim süreci ile planlama arasına çekilen sınır, bilginin işçiden koparılıp makineye aktarılmasının önünü açtı. Üretimi parçalara ayıran bu makineleşme sürecini tarihsel ve eleştirel bir çerçeveye oturtan ise Karl Marx oldu. Marx, Felsefenin Sefaleti’nde makinenin işbölümünün karşıtı değil, bizzat onun mekanik bir sistemde somutlaşmış hali olduğunu savundu. Teknolojik gelişimi, sermayenin canlı emeği boyunduruk altına alma sürecinin nesnel aracı olarak tanımladı.

Marx, Grundrisse notlarında ise bu sürecin üretim ilişkilerinde yarattığı radikal kopuşu detaylandırdı. Ona göre el aletleri işçinin yeteneğine hizmet ederken, makine sistemi kendi kendini hareket ettiren nesnel bir otomat olarak işçinin karşısına yerleşiyordu. İşçinin aleti yönlendirmesi pratiği sona ererken makine işçiyi kendi sarsılmaz ritminin bilinçli bir eklentisi olarak kullanmaya başlıyordu. İşçi, üretim sürecinin ana aktörü olmaktan çıkıp, üretim sürecinin yanına yerleşen bir bekçi ve düzenleyici konumuna düşüyordu. Böylece canlı emek, cansız mekanizmanın yalnızca eksik kalan kısımlarını tamamlayan sıradan bir bileşene indirgeniyordu.

Söz konusu tarihsel yer değiştirme, bilimin ve teknolojinin üretim sürecine doğrudan entegre olmasıyla gerçekleşir. Marx’a göre makine, işçinin becerisini kendi içine emerek otonomi kazanır ve sermayenin tahakkümünü teknik bir zorunluluk kılığına sokar. Üretim sürecindeki rasyonelleşme, tek tek işçilerin yalıtılmış bilgisinin ötesine geçerek, insanlığın tarihsel olarak biriktirdiği bilimsel kavrayışı makinenin donanımına sabitler. Bilim, emeğin kendi inisiyatifindeki bir nitelik olmaktan çıkarak, doğrudan sermayenin hizmetindeki yabancı bir üretici güce dönüşür. Marx’ın “genel zekâ” tanımlamasıyla açıkladığı bu öngörülen evrede, nesnel zenginliğin üretimi tek tek işçilerin harcadığı doğrudan emek-zamana bağımlı olmaktan çıkarak kolektif toplumsal bilgi birikimine dayanmaya başlar. Ancak sermaye, değer üretimi ve artı değer sömürüsünü devam ettirebilmek adına canlı emeği üretim sürecinin gözetmeni ve düzenleyicisi olarak istihdam etmeye mecburdur.

Marx daha sonra Kapital’de bu tartışmayı “toplam işçi” kavramı üzerinden somutlaştırarak, teknolojik bilginin ayrıcalıklı bir uzman sınıfına ya da yalıtılmış dehalara ait olmadığını kanıtlar.^[3] Aksine üretim sürecindeki teknik ilerlemenin, makinenin ardında yatan o dağıtılmış ve parçalanmış kolektif emeğin karşılığı ödenmemiş eseri olduğunu vurgular. Sermaye, tıpkı doğanın sunduğu kaynaklar gibi, toplumun tarihsel işbirliğinin ürünü olan bilimsel ve kültürel birikimi de bütünüyle bedelsiz bir şekilde temellük eder.

Günümüzde yapay zekâ, toplumun tarihsel pratikle ürettiği genel zekânın sermaye tarafından el konulup sunucularda özel mülkiyete geçirildiği en ileri sabit sermaye biçimi olarak işlev görüyor. Kapitalizmin ilk dönemlerindeki makine sistemleri işçinin fiziksel hareketlerini ve zanaat becerisini nesneleştirirken; günümüzün istatistiksel modelleri milyonlarca insanın dilsel, görsel ve bilişsel üretimini nesneleştiriyor. İnsanlığın yüzyıllar boyunca inşa ettiği kültürel miras, anlam dünyası ve ilişkisel şemalar, şirketler tarafından bedava bir hammadde formunda kodlanıyor. Canlı zihin emeği, istatistiksel sistemlerin içine “ölü emek” olarak yığılırken; toplumun kendi yarattığı kolektif bilgi, bizzat topluma hükmeden ve sermayenin yeni denetim stratejilerine rasyonel bir zemin sağlayan yabancı bir güce dönüşüyor.

Üretimin Rasyonelleşmesi: Taylorizm, Gözetim ve Dünyanın Tasnifi

On dokuzuncu yüzyılın sonlarından yirminci yüzyılın başına kadar uzanan dönemde kapitalizm, üretim ölçeğini küresel boyutlara taşırken, bu karmaşıklığı yönetecek ve işçiyi çok daha sıkı denetleyecek yeni idari araçlara ihtiyaç duydu. Okyanus aşırı demiryolu ağları, binlerce işçinin çalıştığı çelik fabrikaları ve küresel lojistik hatları, geleneksel yöntemlerle yönetilemeyecek yapısal bir idari veri krizi yarattı.

Kapitalizm önce zaman algısını yıkarak görev yönelimli zamanı saat ücretine dayalı mekanik bir tempoya bıraktı ve zamanı harcanabilir bir mülk haline getirdi. İngiltere’deki Fabrika Yasaları bu zaman disiplinini hukuki bir zemine oturtarak gözetimi kurumsallaştırdı. Londra’daki Kristal Saray sergisi sömürgeleştirilmiş toprakları bir hammadde deposu olarak kodlayarak küresel işbölümünü görselleştirirken, sömürge nüfus sayımları da akışkan toplulukları katı kategorilere dondurarak gözetimi bir yönetim aygıtına dönüştürdü.

Zamanın ve toplumsal verinin bu denli sıkıştırılması, haberleşme ağlarıyla küresel bir boyut kazandı. Transatlantik telgraf kablosu ve borsa şerit okuyucusu piyasa bilgisini anlık bir makine girdisine çevirirken, dolaşım süresini kısaltma telaşı teknolojik olarak neredeyse kusursuzlaştı. Tam da bu kriz ortamında Frederick Winslow Taylor’ın geliştirdiği bilimsel yönetim ilkeleri emeği çok daha sıkı bir ölçüm sistemine tabi tutarak sahneye çıktı. İşçinin üretimdeki her fiziksel hareketi kronometre ile saniyelere bölünerek standartlaştı.

Üretim sürecini rasyonelleştiren bu sistem, işçinin örtük, bedensel ve pratik bilgisini ondan zorla alarak yönetimin elindeki katı bir operasyonel kural setine dönüştürdü. İşçinin her hareketi ölçülebilir, kaydedilebilir ve analiz edilebilir bir veri birimi olarak ustabaşının raporlarına işlenmeye başlandı. Bedenin bu matematiksel denetimi, emeğin kendi inisiyatifini kaybetmesine ve makinenin ritmine tamamen teslim edilmesinin önünü açtı. Fabrikadaki işleyişi gözetleyen o patronun gözü, artık işçinin en ufak hareketini bile filme alan, zaman ve hareket etütleriyle denetimi mutlaklaştıran bir aygıta dönüşmüştü.

Taylorizm ile zirveye ulaşan bu rasyonelleşme sürecinde ilk delikli kart sistemlerinin ve elektromekanik veri işleme makinelerinin ortaya çıkışı tarihsel bir tesadüf sayılamaz. Herman Hollerith’in geliştirdiği ve sonrasında küresel teknoloji tekellerine dönüşecek olan delikli kart makineleri, devletlerin nüfus sayımlarını hızlandırmak ve büyük şirketlerin stoklarını denetlemek için hızla devreye girdi. Toplumsal olan her şey matematiksel bir nesnelliğe, hesaplanabilir ve işlenebilir bir veriye indirgenmeye başlandı. Sanayi çağında üretim tesisleriyle sınırlı kalan o patronun gözü, yirminci yüzyılın sonundan itibaren görüş alanını genişleterek toplumun tamamına yayıldı.

İkinci Dünya Savaşı, Sibernetik ve ‘Yapay Zekâ’nın Doğuşu

Birinci Dünya Savaşı’nın yarattığı yıkım ve yapısal sonuçlar, devletlerin tüm üretim kapasitelerini ve savaş ekonomilerini merkezi bir akılla yönetme zorunluluğunu doğurdu. Bu zorunluluk, veri işleme altyapısının önemini katbekat artırdı. Makine, sadece atölyede çalışan fiziksel bir alet olmaktan çıkarak toplumun ve ekonominin işleyişini düzenleyen, insan gruplarını sınıflandıran merkezi bir yönetim aygıtı olma yönünde hızla ilerledi.

Hesaplama teknolojilerindeki asıl ontolojik kopuşu ve mekanik devrimi İkinci Dünya Savaşı tetikledi. Askeri operasyonların getirdiği “kazanma zorunluluğu”, devlet bütçelerinin doğrudan savunma teknolojisine, iletişim sistemlerine ve hesaplama bilimlerine aktarılmasını sağladı. Hareketli hedefleri vurması gereken müttefik uçaksavar toplarının karmaşık balistik hesaplamaları veya düşman şifreleme sistemlerinin saniyeler içinde çözülmesi gibi problemler, geleneksel elektromekanik makinelerin hız ve kapasite sınırlarını aşıyordu.

Norbert Wiener, müttefik uçaksavar toplarının havada hareket eden hedefleri vurabilmesi için hedefin rotasını tahmin eden bir otopilot mekanizması tasarlarken insanlık tarihi için kritik bir teorik sıçrama gerçekleştirdi. Wiener makinenin kendi eylemlerinin sonuçlarını sensörlerle ölçerek, hedef ile arasındaki sapmayı kendi kendine düzelttiği geribildirim sistemini geliştirdi. Bu tasarım, kendi kendini düzelten otonom sistemlerin mantıksal altyapısını oluşturdu.

Bu matematiksel model üzerinden şekillenen sibernetik bilimi, canlılarda ve makinelerde kontrol ve iletişim süreçlerinin temelde aynı matematiksel ilkelerle işlediğini öne sürerek zekâyı bedensel deneyimden ve toplumsal bağlamından kopardı. Canlı bir organizmanın hayatta kalma refleksleri ile cansız bir makinenin güdümlü mermiyi hedefe kilitleyen elektronik devreleri teorik bir düzlemde eşitlendi.

Eşzamanlı olarak Alan Turing, hesaplanabilirlik kavramını soyut bir felsefi çerçeveye oturtarak mantıksal kurallarla ifade edilebilen her işlemin mekanik bir yapı tarafından kusursuzca yerine getirilebileceğini ispatladı. Tam bu teknolojik iklimin üzerinde, 1956’daki Dartmouth çalıştayında “Yapay Zekâ” kavramı resmi olarak literatüre girdi. Kurallara ve sembolik mantığa dayalı bu yeni kavrayış, makinenin dünyayı yukarıdan aşağıya dikte edilen kurallarla kavrayabileceğini savundu. Ancak bu makine kavrayışı, bağımsız bir entelektüel merakın ürünü olmaktan çok uzak biçimde, doğrudan askeri hiyerarşinin kontrolünde olan ve bilginin tekelini sağlamak için kurgulanan stratejik bir askeri projeyi yansıtıyordu.

Sovyetler Birliği’nde Sibernetik ve Planlama Arayışları

İkinci Dünya Savaşı sonrasında Batı dünyasında bilgisayar teknolojileri doğrudan askeri endüstriyel kompleksin ve o dönemin tekelci şirketlerin emrinde hızla ilerlerken, Sovyetler Birliği’nde mesele derin bir felsefi ve politik tartışmaya dönüştü. Savaşın hemen sonrasındaki dönemde Sovyet akademisi sibernetiği, kapitalist sistemin işçiyi makineleştiren, insanı mekanik bir cisme indirgeyen bir bilimi olarak gördü. İnsanı bir bilgi işleme makinesine eşitlemek, resmi yayınlarda reddedilerek ideolojik bir tehdit olarak algılandı.

Ancak Sovyet planlı ekonomisinin getirdiği yönetim gereksinimleri, on binlerce fabrikanın karmaşık üretim kotalarının hesaplanamaması ve teknolojik yarış bu sert ideolojik tutumun değişmesine neden oldu. Zaten arka planda Anatolii Kitov gibi askeri mühendisler bilgisayarlarla tüm ülkenin ekonomi yönetimini birbirine bağlayacak ulusal bir ağ kurmayı çoktan önermişlerdi. Bilim insanları sibernetiği kapitalist sömürü aracı olmaktan çıkarıp, Sovyet sisteminin üretim süreçlerini rasyonel biçimde yönetecek bir bilim dalı olarak yeniden formüle ettiler.

Victor Glushkov, on binlerce üretim tesisinden gelen verilerin merkezi ağlar tarafından işlenerek arz ve talebin piyasa mekanizmasına, paraya ve bürokratlara ihtiyaç duymadan kusursuzca dengeleneceği bütünleşik bir iletişim ağı olan OGAS projesini planladı. Glushkov’un vizyonu, üretimin her düğüm noktasını birbirine bağlayarak rasyonel bir kaynak tahsisini otomatikleştirmeyi amaçlıyordu.

Ancak bu tasarı, Merkezi İstatistiksel Yönetim Kurumu ve farklı kurumların yapısal direnişine çarparak birbirinden kopuk veri merkezleri yığınına dönüştü. Entegre bir ağ bir türlü hayata geçirilemese de OGAS, ağ teknolojilerinin sermaye birikimi için değil, rasyonel bir toplumsal planlama aracı olarak kurgulanmasının tarihteki en somut örneklerinden biri olarak kayıtlara geçti.^[4] Bu deneyim, hesaplama teknolojilerinin zorunlu olarak sermaye birikimine hizmet etmek zorunda olmadığını, ancak hangi toplumsal ilişkiler içinde kurulduğuna bağlı olarak işçi sınıfının ya da halkın hizmetinde kullanılabileceğini de gösteriyor.

İlyenkov, Bilincin Toplumsal İnşası ve İnsanın Savunusu

Sovyetler Birliği’ndeki bu makine merkezli eğilim, kökleri derine inen Marksist felsefe ve psikoloji geleneğinden gelen bir itirazla karşılaştı. Bu felsefi eleştirinin merkezinde Anatoliy Arsen’ev, Evald İlyenkov ve Vasily Davydov yer aldı. Onlara göre zekânın, bilincin ve düşüncenin basit bir matematiksel denkleme veya mekanik bir geribildirim döngüsüne indirgenmesi imkânsızdı. Düşünce, beynin kafatasının içinde biyolojik olarak salgıladığı yalıtılmış bir sıvı veya bir makinenin kapalı devrelerinde dönen hesaplamalar bütünü olarak tanımlanamazdı.^[5]

Tıpkı ormanda hayvanlar tarafından büyütülen Mowgli/Tarzan vakalarında görüldüğü gibi, dış dünyayla ve insan medeniyetiyle temas kurmayan, biyolojik olarak kusursuz bir beyin dahi “düşünce” üretemiyordu. Düşünce, insanın dış dünyayı kendi emeğiyle, alet kullanarak dönüştürme pratiği ve diğer insanlarla üretim süreci içinde kurduğu tarihsel, toplumsal ilişki sonucunda ortaya çıkan, maddi temeli olan kolektif bir eylemdi. Alexander Luria’nın ve Aleksandr Meshcheriakov’un Zagorsk okulunda kör ve sağır çocuklar üzerinde yürüttüğü pratikler, bilincin genetik bir veriliş olmadığını, tamamen toplumsal aletleri kullanmayı ve etkileşimi öğreterek dışarıdan inşa edildiğini kanıtlıyordu.^[6] Zihin, biyolojik bir determinizme indirgenemeyeceği gibi, mekanik bir donanıma veya yongalara da asla kopyalanamazdı.

Sibernetik felsefecileri, tıpkı McCulloch-Pitts teoremi gibi mantıksal modellemelere sığınarak zekânın tamamen kopyalanabileceğini savunuyordu. Oysa İlyenkov ve yoldaşlarına göre biçimsel mantık, kendi içinde bir çelişki (örneğin A = A değil) ortaya çıktığında histerik bir şekilde işleyişi durdururken; gerçek insan düşüncesi tam da o çelişkileri aşarak ilerlerdi. İnsanı salt bir “makine” olarak görmek, “üretim uğruna üretim” yapan devasa kapitalist makinenin fetişizmini meşrulaştırmaktan başka bir şey değildi. Makine bağımsız bir özne veya karar alan bir fail değildi; o ancak insan mantığının, insan emeğinin ve toplumsal birikimin mekanik, dondurulmuş bir yansıması olarak işlev görebilirdi. İnsanı makinenin bilgi işleme süreçlerine eşitlemek, insanın kendi ürettiği teknoloji karşısındaki konumunu silikleştirmek, insanı aşağılamak anlamına geliyordu. Bu itiraz, Batı’daki yapay zekâ araştırmalarının aynı dönemde yaşadığı teknik çıkmazı da başka bir açıdan görünür kılıyordu.

Perceptron: Kuralların Çöküşü, İstatistiksel Modellerin Yükselişi

Batı laboratuvarlarında Alan Turing’in sembolik mantığı üzerine inşa edilen, kurallara dayalı sistemler büyük bir teorik tıkanıklık yaşıyordu. Bu sistemler, programcılar tarafından dışarıdan yazılmış, katı kurallara dayanıyordu. Satranç oynamak veya teorem kanıtlamak gibi, sınırları kesin olan izole sistemlerde başarılı olsalar da kural seti dışındaki verileri işleme kapasiteleri yoktu.

Dış dünyanın karmaşıklığı, doğal dilin anlamsal genişliği ve mecazlar karşısında bu sistemler tamamen yetersiz kalıyordu. Makineye dünyanın tüm kurallarını ve insanın sağduyusunu dışarıdan yazılı bir kod bloğu olarak dikte etmenin fiziksel ve mantıksal olarak imkânsız olduğu zaman geçtikçe anlaşıldı. Araştırma fonlarının kesildiği uzun duraklama dönemleri başladı ve bu alan büyük bir çıkmaza girdi.

Bu teorik çıkmazdan kurtuluşun yolu, Frank Rosenblatt’in geliştirdiği bir hesaplama modeli üzerine inşa edildi. Rosenblatt biyolojik nöron ağının yapısından esinlenerek geliştirdiği Perceptron modeliyle, kurallara dayalı sistemlerin tam karşısında duran istatistiksel bir yaklaşımı, yani bağlantıcılığı ortaya koydu. Perceptron, bir yazılımcının kesin kurallar tanımlamasına ihtiyaç duymadan doğrudan ham veriler üzerinden istatistiksel olasılıklarla kendi kendine kurallar çıkaran ilk yapay sinir ağı mimarisiydi.

Makine tümdengelim yerine tümevarımcı bir yöntemle çalışmaya başladı. Kendisine sunulan veriyi inceleyerek bu veriler arasındaki örüntüleri, benzerlikleri ve farklılıkları kendi içindeki ağların matematiksel ağırlıklandırmalarını güncelleyerek hesaplıyordu. Bu yaklaşımdan yola çıkarak gelişen zekâ kavrayışları kurallı bir çıkarım süreci olmaktan çıkarken, büyük hacimli veri yığınları içindeki korelasyonların hesaplanması sürecine dönüştü. Ancak bu istatistiksel öğrenme mimarisinin sermaye açısından gerçek bir üretim gücüne dönüşmesi, yalnızca laboratuvar içi bir teknik sorun değildi; onu besleyecek veri, donanım ve küresel üretim ağlarının oluşması gerekiyordu.

1970’ler Krizi, Esnek Üretim ve Dijital Ağların Rolü

1970’lere gelindiğinde İkinci Dünya Savaşı sonrasında kurulan Fordist üretim modeli ve Keynesyen teşvikler yapısal bir krizle yüzleşti. Düşen kâr oranları, petrol krizleri ve en önemlisi fabrikalarda giderek güçlenen, grevlerle üretimi sürekli durduran işçi sınıfı sermayeyi köşeye sıkıştırdı. Sermaye sınıfının, kârlılık krizini aşmak için emeğin gücünü parçalayacak, coğrafi olarak bölecek ve yeniden kontrol altına alacak yeni bir teknolojik altyapıya acil ihtiyacı vardı.

Esnek üretim organizasyonu tam olarak bu ihtiyacın bir sonucu olarak doğdu. Bilgisayar ağlarının, lojistik yazılımlarının ve dijital altyapıların küresel düzeyde yaygınlaşması, bu krize sermayenin verdiği yapısal bir yanıttı. 1970’lere kadar sadece devlet kurumlarında merkezi hesaplama için kullanılan büyük bilgisayarlar, sermayenin esnek üretime geçiş zorunluluğuyla birlikte küresel iletişim ve lojistik ağlarının tam merkezine yerleşti.^[7]

Fordist dönemin tek çatı altındaki büyük ölçekli üretim tesisleri bilinçli olarak parçalandı ve dünyanın dört bir yanına, emeğin çok daha ucuz, güvencesiz ve örgütsüz olduğu bölgelere dağıtıldı. Üretim süreçleri yatayda yayıldı ancak dikeyde çok daha sıkı bir teknolojik denetime tabi tutuldu. Bu dağınık küresel üretim zincirini koordine etmek, hammaddeyi Afrika’dan çıkarıp Asya’da işlemek ancak anlık veri işleyen dijital iletişim ağlarıyla mümkündü.

Teknoloji, işçi sınıfının pazarlık gücünü kırmak, sınıfı coğrafi olarak bölmek için kullanılan stratejik bir sınıf silahı işlevi gördü. Dijital ağlar, sermayenin işçi eylemlerine karşı tedarik rotasını saniyeler içinde otonom olarak değiştirmesini sağladı. Sermaye, teknoloji sayesinde fiziksel engelleri aşarak küresel bir dolaşım hızı ve emek karşısında dijital bir dokunulmazlık kazandı.

1980’ler: Yapay Sinir Ağları ve Makine Öğrenmesi

1980’lerde, kuralları uzmanlar ve mühendisler tarafından yukarıdan aşağıya dikte edilen geleneksel Sembolik Yapay Zekâ yaklaşımlarının sınırlarına dayanmasıyla birlikte, alanda uzun bir durağanlık (“Yapay Zekâ Kışı”) yaşandı. İnsan zekâsını katı mantıksal kurallarla kodlamaya çalışan bu esneklikten uzak denemeler iflas ederken, istatistiksel olasılık hesaplayan ve doğrudan veriden öğrenen bağlantıcı yapay sinir ağları arka planda gelişmeye devam etti. Frank Rosenblatt’ın Perceptron ile attığı temeller, ağların hatalarını geriye doğru yayarak kendi ağırlıklarını sürekli güncellemesini sağlayan geriye yayılım mimarileriyle derinleşiyordu. Bu teknik paradigma değişimi, zekâyı soyut bir mantıksal çıkarım süreci olarak değil, çok büyük hacimli veri setleri içindeki istatistiksel örüntülerin matematiksel olarak tanınması şeklinde yeniden tanımladı.

Bu teknik dönüşümün ardında derin bir sınıfsal ve toplumsal motivasyon yatıyordu. Sembolik yapay zekâ, fabrikadaki mühendisin üretim kurallarını işçiye baştan dikte etmesine benziyordu; ancak hayatın ve üretimin karmaşıklığı karşısında çaresiz kalıyordu. Yapay sinir ağları ise kuralları dikte etmek yerine, tümevarımcı bir yaklaşımla doğrudan doğruya işçinin, zanaatkârın veya toplumun ürettiği veriye bakarak o eylemin istatistiksel şemasını kopyalamayı hedefliyordu. Öğrenme süreci tamamen bir matematiksel optimizasyon problemine indirgeniyor, makineler karmaşık sorunların çözümünde bu bağlantıcı yaklaşımın üstünlüğünü kanıtlıyordu. Ancak bu ağların sermaye için potansiyellerini gerçekleştirmesi için o dönemde henüz ufukta görünmeyen iki hayati kritere ihtiyaç duyuluyordu: Toplumun tüm kesimlerinden bedelsizce sızdırılacak kapsamlı bir eğitim verisi ve bu veriyi eşzamanlı işleyebilecek ucuz bir hesaplama gücü.

Donanım ve veri kısıtları nedeniyle 1980’ler ve 90’lar boyunca büyük sıçramalar yaşanmasa da makine öğrenmesinin teorik iskeleti laboratuvarlarda sağlamlaşıyordu. İleride yaygınlaşacak olan derin öğrenme modelleri, ihtiyaç duydukları veri hacmini ve işlem gücünü bulana dek teorik bir çerçeve olarak bekledi. Sermayenin bu algoritmik mimariyi tüm gezegeni kapsayan bir gözetim ve otomasyon silahına dönüştürebilmesi için, önce toplumsal yaşamın bütünüyle dijitalleşmesi gerekiyordu. Geleceğin mülksüzleştirme aygıtının teknik hazırlıkları tamamlanmış, gözler yaklaşan internet devriminin yaratacağı veri birikimine çevrilmişti.

İnternet, Biriken ve Talan Edilen Veri

1990’lı yıllarda yaygınlaşan internet, dijital ağları askeri ve akademik bir altyapı olmaktan çıkarıp küresel bir pazara dönüştürdü. Bu dönemde web siteleri ve arama motorları, bilgiyi demokratikleştirdiği iddiasıyla hızla büyüdü. Dot-com balonu büyük bir finansal krizle patlasa da bu kontrolsüz genişleme, teknoloji tekellerinin gelecekteki veri talanı için kusursuz bir zemin hazırladı.

2000’li yıllarda gelişen sosyal medya platformları, insan ilişkilerini ve kültürel üretimi doğrudan izlenebilir bir veri formatına hapsederek yeni bir sömürü alanı yarattı. Platformlar, kullanıcılarına bedava hizmet sunduklarını iddia ederken arka planda her tıklamayı, her beğeniyi ve her paylaşımı kaydeden kapsamlı bir gözetim mekanizması inşa etti. Bu dönemde internet salt bir iletişim ağı olmaktan çıkarak küresel bir dijital fabrikaya dönüştü. Eskiden fabrikalarda işçilerin hareketlerini denetleyip ölçen patronun gözü, artık teknolojik altyapılar aracılığıyla tüm topluma yayıldı. Bireylerin sosyal bağları, medya alışkanlıkları ve siyasal eğilimleri anında ölçülüp satılan ticari birer ürüne dönüştü.

Bu dönemin asıl büyük kırılması ise akıllı telefonların ceplere girmesiyle yaşandı. İnternet artık masaüstü bilgisayarlara sıkışmış bir alan değil, gündelik hayatın her anına eşlik eden kesintisiz bir denetim mekanizması halini aldı. Konum verileri, adım sayıları, anlık fotoğraflar ve davranış örüntüleri aralıksız bir biçimde teknoloji şirketlerinin sunucularına akmaya başladı. Sermaye, toplumsal yaşamı veri olarak kodlayıp yepyeni bir hammadde kaynağı yaratırken; akıllı telefonlar, gündelik yaşamın her anını ölçen, kaydeden ve iş bölümü mantığıyla yeniden düzenleyen cihazlar olarak işlev gördü.

Milyarlarca insanın gündelik yaşamının dijitalleşmesi, 2010’lu yıllara girerken sermaye açısından çözülmesi gereken büyük bir toplumsal ve teknik ihtiyaç doğurdu: Saniyeler içinde hızla artan bu metin, görsel ve ses yığını nasıl tasnif edilecek, nasıl anlamlandırılacak ve kâra dönüştürülecekti? Bu veri yığınını işleyerek sermaye birikimine katmanın teknik altyapısı, oyun endüstrisi için tasarlanan Grafik İşlem Birimlerinin (GPU) sahneye çıkmasıyla kuruldu. GPU’ların sunduğu paralel hesaplama gücü, on yıllardır donanım yetersizliğinden dolayı bekleyen derin öğrenme algoritmalarını pratik bir araca çevirdi.

Bu donanım sıçramasının pratikteki en net karşılığı 2012 yılında yaşandı. ImageNet nesne tanıma yarışmasında, milyonlarca görselle eğitilen AlexNet adlı yapay sinir ağının elde ettiği başarı, tüm tartışmaları kökünden değiştirdi. Artık sistemler, kuralları mühendisler tarafından satır satır yazılan statik programlar olmaktan çıkıp, veriler içindeki örüntüleri istatistiksel olarak çıkaran aygıtlara dönüştü. Ancak bu başarı yalnızca istisnai bir mühendislik hamlesiyle açıklanamaz; onu mümkün kılan koşullardan biri de ImageNet veri setinin kurulmasında kullanılan yaygın etiketleme emeğiydi.

Matteo Pasquinelli’nin emek-makine teorisi üzerinden okuduğumuzda, yapay zekâ yatırımlarını hızlandıran bu derin öğrenme mimarisinin özünde insan zekâsını değil, toplumsal işbölümünü ve kolektif emeğin şemalarını taklit ettiği açıkça ortaya çıkar. Gelişen sistemler, bireysel yaratıcılığın değil, toplumsal olarak üretilmiş bilginin istatistiksel bir soyutlamasıdır. İnsanlığın yüzyıllar boyunca biriktirdiği kültürel miras, anonimleştirilmiş ve mülkleştirilmiş bir formda veri merkezlerinde istifleniyor. Şirketler, gelecekteki modellerini eğitmek için bu ortak zenginliği sürekli biçimde kazıyor. Yüz tanıma, dil işleme ve örüntü tanıma gibi teknolojiler, aslında toplumsal emeğin ve insan davranışlarının örüntülerini yakalayıp onları nesneleştiren mekanizmalar olarak işliyor.

İnternet kullanıcılarının gündelik faaliyetleri, iletişim pratikleri ve kültürel üretimleri, artık üretim dışı bir alan olmaktan tamamen çıkarak doğrudan sermaye birikiminin hammaddesi olarak işlev görüyor. Bu eyleme artık sadece veri toplama demek yetersiz kalıyor; açık bir veri talanı tüm küresel ağları kuşatıyor. Makine öğrenmesinin bu evredeki mimarisi, bireysel dehanın değil, toplumsal olarak üretilmiş genel zekânın gasp edilmiş bir yansıması olarak şekillendi. Böylece, tıpkı Sanayi Devrimi’ndeki dokuma tezgâhları gibi, zanaatkârın veya işçinin kolektif bilgisi emilerek sermayenin cansız ölü emeği haline getiriliyor.

Teknoloji şirketleri 2010’lu yıllar boyunca milyarlarca insanın dijital emeğini anonimleştirerek kendi sistemlerine kattı ve bu mülksüzleştirme operasyonunu sorunsuzca sürdürebilmek için, yaklaşan insanüstü yapay zekâ iddialarını ideolojik bir kılıf olarak kullanmaya başladı.

Üretken Yapay Zekâ Yanılsaması ve Dijital Mülksüzleştirme

2010’ların sonu ve 2020’lerin başı, makine öğrenmesi mimarilerinde radikal bir dönüşüme sahne oldu ve “üretken yapay zekâ” dönemini başlattı. Özellikle Kasım 2022’de OpenAI’ın ChatGPT’yi piyasaya sürmesiyle üretken yapay zekâ tüm dünyada gündemin merkezine oturdu. Kullanıcıların basit metin komutlarını saniyeler içinde kod, makale, çeviri ve görsel çıktıya dönüştüren bu sistemler, geniş bir etki yarattı. Teknoloji tekelleri, bu araçların piyasaya sürülmesini yapay genel zekâya giden kaçınılmaz bir yol olarak sunup, sistemlerin insan bilişine benzer bir anlama kapasitesine ulaştığı algısını yaydı. Oysa bu etki, bağımsız bir kavrayıştan çok, büyük veri hacminin, paralel hesaplama gücünün ve geçmişte üretilmiş kültürel biçimlerin istatistiksel olarak yeniden işlenmesine dayanıyor.

Üretken yapay zekânın yarattığı büyüyü, makinenin kendi başına anlam üreten bir özneye dönüşmesiyle açıklamak yanıltıcı olur. Bu sistemler, insan düşüncesindeki gibi tarihsel, bedensel ve toplumsal bir anlam üretimine sahip değil. Metinleri, imgeleri ve sesleri kavramsal bütünlükleri içinde deneyimlemekten ziyade, çok büyük veri setleri içindeki örüntüler, yakınlıklar ve olasılıksal ilişkiler üzerinden işliyorlar. Karşımıza çıkan şey, geçmişte üretilmiş dilsel ve kültürel biçimlerin istatistiksel olarak yeniden dolaşıma sokulmasıdır. Sıkça rastlanan halüsinasyon vakaları da bu sistemlerin gerçekliği kavramaktan çok, ikna edici bir tutarlılık görüntüsü üretebildiğini gösteriyor. Sermaye ise tam da bu teknik işleyişi, büyük bir finansal spekülasyon ve pazarlama aygıtına dönüştürerek yeni bir dijital mülksüzleştirme dalgasının kapısını aralıyor.

Yeni dalganın merkezinde, insanlığın kolektif bilgi havuzunun yoğun biçimde kazınması ve talan edilmesi yatıyor. İnsanlığın yararına çalışan açık bir araştırma laboratuvarı iddiasıyla yola çıkan OpenAI’ın, kısa sürede sınırlı kâr yapısına geçip Microsoft ile derin bir ticari ve altyapısal ortaklığa yönelmesi, bu talan mantığının en görünür örneklerinden biri oldu. Rakiplerinin gerisinde kalma korkusuyla varoluşsal bir paniğe kapılan Google kendi modellerini alelacele piyasaya sürerken, Meta ise Lama modelini açık kaynak stratejisiyle sunup toplumun ücretsiz emeğini kendi ekosistemine entegre etmeye çalıştı. Ortak erişime açık kütüphaneler, haber arşivleri, forum yazışmaları ve sanat eserleri hiçbir izin alınmadan şirketlerin sunucularına indiriliyor.

Sermaye, dünün emeğini bugünün otomasyonuna dönüştürerek yarının emeğini mülksüzleştiriyor. Yazarların, çizerlerin, çevirmenlerin ve yazılımcıların on yıllara yayılan üretimleri, bizzat kendi işlerini ellerinden alacak kapalı kaynaklı modellerin eğitim seti haline getiriliyor. Ancak toplumsal bilgi havuzuna yönelik bu pervasız gasp, kendi direnişini de anında üretiyor. Kendi metinlerinin ve yüzlerinin yapay zekâ tarafından bedelsizce kopyalanıp üretim sürecini ele geçirmesine karşı aylarca süren grevler örgütleyen Hollywood senaristleri ve oyuncularının eylemleri, bu mülksüzleştirme anına karşı verilen en güçlü sınıf reflekslerinden biriydi. Bağımsız yazarların, sanatçıların ve açık kaynak yazılımcılarının teknoloji tekellerine karşı peş peşe açtığı telif davaları da bu itirazın hukuki cephesini oluşturuyor.

Teknoloji şirketlerinin kapalı kaynaklı ve yüksek maliyetli modelleri, sadece veri egemenliğini gasp etmekle kalmıyor; aynı zamanda ekolojik ve insani bedeller talep ediyor. Üretken yapay zekâ modellerinin eğitilmesi ve çalıştırılması, sunucu tarlalarında yüksek miktarda elektrik ve su harcayarak kapitalizmin karbon ayak izini büyütüyor. Üstelik tüm bu teknik ilerlemenin arka planında, özenle gizlenen sistematik bir emek sömürüsü ağı bulunuyor. Büyük dil modellerinin eğitim setlerindeki zehirli ve travmatik içerikleri ayıklama yükü, Kenya ve Filipinler gibi ülkelerde saati iki doların bile altında çalıştırılan binlerce taşeron işçinin sırtına biniyor.^[8] ChatGPT örneğinde olduğu gibi bu verileri işlerken ağır psikolojik yıkıma uğrayan emekçilerin durumu, teknoloji tekellerinin tarafsız ve nesnel makine söylemini ayakta tutan asıl gerçeği bütün çıplaklığıyla ortaya koyuyor.

Gündelik Yaşamın Gözetiminden Ölümün Otomasyonuna

Teknoloji şirketlerinin gündelik hayatın her alanına yerleşerek yarattığı yapısal dönüşüm, dijital sabit sermayenin toplumsal denetim ve askeri strateji alanlarındaki yapısal genişlemesinin sadece bir parçasını oluşturuyor. Bu kuşatma salt “sivil bir pazar” arayışıyla sınırlı kalmıyor. Sınıfsal tahakküm için tasarlanmış bir altyapının, etik yapay zekâ gibi kavramlarla veya birkaç yüzeysel kod oynamasıyla ezilenlerin lehine çalışmasını beklemek yanılgı yaratıyor. Yapay zekâ doğası gereği sürekli bir veri çıkarımına, gözetim aygıtlarına ve ABD’nin emperyal güdümündeki askeri-endüstriyel kompleksin ihtiyaçlarına dayanıyor. Tarafsızlık iddiaları, sistemin köklerindeki sömürgeci ve faşist şiddet pratiklerini gizliyor.^[9]

Devlet, mühendislik ve sermayenin otoriter bir milliyetçilik etrafında yeniden kaynaştığı bu yeni dönemde, teknoloji şirketleri devletin şiddet uygulama yetkisine doğrudan ortak olan bir baskı altyapısı inşa ediyor.^[10] Örneğin ABD Göçmenlik ve Gümrük Muhafaza Dairesinin (ICE) göçmen operasyonlarında başvurduğu, Venezuela’da Maduro’nun kaçırılmasını koordine eden operasyonlarda devreye sokulan ve İran’a yönelik saldırıların altyapısını kuran Palantir gibi aktörler, dünyaya tamamen militarist bir perspektiften bakan analitik süreçleri doğrudan devlet aklına dayatıyor.^[11] Bu şirketler, teknolojik verimlilik ve optimizasyon kurgusunu savaş alanlarına uyarlayarak üretici güçleri birer imha makinesine dönüştürüyor. Yoksul mahallelerin fişlenmesinden sınır ötesi operasyonlara kadar geniş bir yelpazede toplumu militarize edilmiş yazılımlarla denetim altına alıyorlar. Palantir hedef saptama altyapısını sağlarken, Anduril gibi otonom silah üreticileri de bu verileri kullanarak hedefi yok eden donanımları üretiyor.

Tüm bu süreç, emperyalist savaş ve işgal aygıtının elinde doğrudan bir nekrosiyaset (kimin yaşayıp kimin öleceğine karar verme siyaseti) pratiğine dönüşüyor. Teknoloji ve ordu arasındaki bu bütünleşme, etkilerini en açık biçimde işgalci güç İsrail’in Filistin’deki yerleşimci sömürgecilik ve soykırım pratiklerinde gösteriyor. Google ve Amazon gibi teknoloji tekelleri, milyar dolarlık Nimbus Projesi ile apartheid rejiminin bilişim altyapısını kurarken; İsrail ordusu, Lavender ve Gospel gibi yazılımları kullanarak saldırı hedeflerini istatistiksel modellerle belirliyor.^[12] İnsan hayatı ve fiziksel yıkım, karar mekanizmalarında sadece bir veri optimizasyonu sorunu olarak işleniyor. Savaşın otomasyonu, emperyalist şiddeti mekanikleştirerek onu sıradan bir teknik prosedüre çeviriyor.

Toplam İşçi, Sınıf Mücadelesi ve Genel Zekânın Yeniden Toplumsallaştırılması

Erken sanayi döneminin mekanik hesap makinelerinden bugünün derin öğrenme algoritmalarına ve askeri hedefleme sistemlerine uzanan bu tarihsel çizgi, teknolojinin sınıfsal işlevini bütün çıplaklığıyla gösteriyor. Teknoloji, sermaye birikim modelinin sürdürülmesi, emek süreçlerinin denetimi ve sınıf mücadelesinde üstünlük sağlanması için tarih boyunca stratejik bir silah olarak tasarlandı. Geldiğimiz noktada tüm bu dijital gasp ve otomasyon süreci; sermayenin canlı emeği gasp ederek toplumsal genel zekâyı nasıl kalıcı bir ölü emeğe dönüştürdüğünün ve onu yasal bir özel mülkiyet formuna soktuğunun en güncel kanıtı olarak karşımızda duruyor.

Ne var ki bu teknolojik altyapı, kendi içinde diyalektik bir gerilimi de barındırıyor. Küresel yönetim sistemleri görünürde işgücünü parçalasa da aslında küresel ölçekteki üreticileri, yazılımcıları, donanım montajcılarını, veri etiketleyen gölge işçileri ve lojistik emekçilerini bütünleşik bir toplam işçi mekanizması halinde birbirine bağlıyor. Her gün bedelsiz eğitim verisi üreten milyarlarca kullanıcıdan sunucu merkezlerine enerji sağlayan madencilere kadar herkes, bu bütünleşik üretim ağının ayrılmaz bir bileşenidir. Küresel teknolojik altyapı, emeğin nesnel olarak toplumsallaşma düzeyini daha önce görülmemiş bir boyuta taşıyarak sermayeye karşı yeni direnç noktaları yaratıyor. Dağınık platform işçilerinin giderek artan fiili grevleri veya teknoloji şirketlerindeki bilim emekçilerinin askeri projelere karşı yürüttükleri iş bırakma eylemleri, bu yeni zemin üzerindeki sınıf mücadelesinin ilk güçlü işaretlerini veriyor.

Sermayenin yarattığı bu mülksüzleştirme döngüsünü aşabilecek potansiyel, teknoloji tekellerinin halkla ilişkiler faaliyeti olarak belirlediği yüzeysel etik kurallarda veya sisteme entegre yasal reformlarda bulunmuyor. Bu döngüyü kırmanın yolu; teknolojik altyapıyı ayakta tutan üretim ilişkilerine, fikri mülkiyet yasalarına ve tekelci mülkiyet yapılarına doğrudan, sınıfsal bir müdahaleden geçiyor. Toplumun kolektif zekâsının ürünlerini sermayenin sömürü araçları olmaktan çıkarmak ve yeniden toplumsallaştırmak gerekiyor. Teknolojiyi sömürü, ekolojik yıkım ve tahakküm aygıtı olmaktan kurtarıp toplumsal ihtiyaçları karşılayan ve rasyonel planlamayı mümkün kılan özgürleştirici bir altyapıya dönüştürmenin yegâne maddi zemini, bu sınıf mücadelesi pratiğinde yatıyor.