Hüseyin POLAT
Sosyolog
06 Nisan 2023
“Kültürel
Yapay Zeka (KY-Z, Cultural AI, C-AI)”, yapay zekanın kültürel
içeriği anlamak, yorumlamak ve oluşturmak için kullanılmasına atıf yapmaktadır.
Bu alandaki ilerlemeleri anlamak bu teknolojinin sosyal eşitsizlikler
üzerindeki potansiyel etkilerini kavrayabilmek için önemlidir. K-YZ kavramı
yapay zekanın toplumsal eşitsizlikleri yeniden üretme kapasitesi olduğuna dair
güçlü nüanslar içermektedir. Bu deneme özellikle “önyargı güçlendirme”, “kültürel
homojenleştirme” ve “dijital uçurumun alevlenmesi” gibi konuları
tartışarak sosyal eşitsizlikler üzerindeki potansiyel olumsuz sonuçları ele
alacaktır.
Yapay
Zeka, bilgisayar sistemlerinin insan zekası gerektiren görevleri yerine
getirebilmesini ifade eder. Bu görevler: “öğrenme”, “akıl yürütme”, “problem
çözme”, “algılama” ve “doğal dil anlama” gibi çeşitli bilişsel
yetenekleri kapsar. YZ sistemleri “dar/zayıf
YZ” ve “genel/güçlü YZ” olmak üzere iki ana kategoriye ayrılır
(Lele, A., & Lele, A. 2019). “Dar yapay zeka” sanal asistanlar, yüz
tanıma sistemleri veya otonom araçlar gibi belirli bir alanda belirli görevleri
gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Buna karşılık, “genel yapay zeka”
bir insanın yapabileceği herhangi bir zihinsel görevi anlayabilen veya
öğrenebilen makinelere işaret eder. Bugün GBT-4, genel yapay zekanın en iyi
örneklerinden biridir.
Bazı
teknolojiler yapay zeka olarak adlandırılırken, bazıları değildir. Örneğin,
kural tabanlı sistemler akıllı davranışlar sergileyebilirler, ancak yeni
durumları öğrenemedikleri veya bunlara uyum sağlayamadıkları için yapay zeka
olarak kabul edilmezler. Benzer şekilde, önceden belirlenmiş bir komut
dosyasını izleyen temel otomasyon veya bilgisayar programları da yapay zeka
olarak tanımlanmazlar (Lele, A., & Lele, A. 2019). Kısaca, bir yazılımı
yapay zeka olarak niteleyen şey öğrenebilme kapasitesidir.
Bu
yazının odağında yer alan Kültürel Yapay Zeka (C-AI) ise insan
kültürünün öznel karmaşıklığının açıkça veya örtük olarak farkında olan yapay
zeka sistemlerini ifade etmektedir. Haliyle dil, gelenek, değerler ve inançlar
gibi insanın kültürel özelliklerinin farkında olması ve kararlarını bu verilere
dayandırması K-YZ’yi sıradan YZ’den farklı kılmaktadır. “Bunların yanında K-YZ
olgusu, YZ sistemlerinin tasarımı ve işleyişi sırasında inançlar, normlar,
değerler, gelenekler ve diller gibi çeşitli kültürel yönlerin entegrasyonunu ve
anlaşılmasını ifade eder. Bu, kültürel açıdan hassas, kapsayıcı ve insan
toplumları hakkında incelikli bir anlayış geliştiren YZ teknolojilerinin
geliştirilmesini ve uygulanmasını içermektedir” (Liu, Z. 2021, p. 8).
Ancak,
dikkatli bir şekilde tasarlanmadığında, yapay zeka toplumsal tabakalaşmada
sosyal ve sınıfsal eşitsizlikleri sürdürmeye/derinleştirmeye yol açabilir. Bu
duruma neden olan temel durumlar şu yollardan birkaçıyla meydana gelebilir:
Veri Önyargısı; YZ
sistemleri, genellikle mevcut sosyal, ekonomik ve kültürel önyargılarla
eğitildikleri için tarihsel verileri yansıtabilirler. Bu önyargılar, yapay zeka
modellerine dahil edildiğinde, var olan klişeleri ve eşitsizlikleri istemeden
güçlendirebilirler. Yapay zeka sistemleri genellikle tarihsel ve toplumsal
önyargılar içerebilen büyük veri setleri üzerinde eğitilir. Sonuç olarak, bu
önyargılar yapay zeka sistemleri tarafından sürdürülerek toplumda daha fazla
eşitsizliğe yol açabilir (Caldwell, M., Andrews, J.T.A., Tanay, T. 2020). Örneğin,
tarihsel literatüre dayalı metin üreten bir yapay zeka sistemi, bu önyargıların
varlığı nedeniyle eğitim verilerinde istemeden ırksal, yaşçı veya toplumsal
cinsiyet klişelerini sürdürebilir. Bu durum, zararlı klişeleri güçlendirebilir
ve mevcut eşitsizlikleri artırabilir.
Dijital Bölünmenin Şiddetlenmesi; dijital
uçurum, bilgi ve iletişim teknolojilerine erişimi olan ve olmayanlar arasındaki
farkı ifade eder. YZ teknolojileri bazı faktörlere bağlı olarak, örneğin
sosyoekonomik durum, eğitim ve coğrafi konum, erişimi sınırlayabilir. Bu
nedenle, YZ, bu ayrımı daha da belirgin hale getirme potansiyeline sahiptir. YZ
teknolojilerine erişimdeki eşitsizlikler, kültürel ifade, koruma ve anlama
fırsatlarında daha fazla eşitsizliğe neden olabilir. Bu durum, sadece birkaç
seçkin kişinin kültürel anlatıları şekillendirebildiği ve potansiyel olarak
mevcut güç dengesizliklerini ve sosyal eşitsizlikleri artırabileceği anlamına gelir
(Yankın, F. B. 2019).
Kültürel Homojenleştirme;
YZ, ana akım veya baskın kültürel bakış açılarına öncelik vererek kültürel
homojenleşmeye katkıda bulunabilir. YZ sistemleri genellikle yaygın olarak
bulunan veriler üzerinde eğitildiğinden, istemeden de olsa çoğunluğun kültürel
değerlerini ve normlarını destekleyebilirler. Bu durum, azınlık kültürlerinin marjinalleşmesine ve kültürel
çeşitliliğin kaybına yol açabilir. Kültürel homojenleştirme, “herkese uygun”
bir yaklaşım benimsemek suretiyle içerik oluşturma sürecinde ortaya çıkabilir.
Bu yaklaşım, farklı perspektiflerin yansıtılmasını sınırlayarak yaratıcılığı
kısıtlayabilir. Ayrıca, yerel kimliklerin ve kültürel mirasın yok olmasına yol
açabilir, sosyal uyum ve kapsayıcılık açısından ciddi sonuçlar doğurabilir
(Caldwell, M., Andrews, J.T.A., Tanay, T. 2020).
İş Gücünün Otomasyona dönüşmesinin
hızlanması; son yıllarda iş dünyasında YZ ve otomasyon sistemlerinin
kullanımı giderek arttığına şahit oluyoruz. Bu teknolojiler, işletmelerin
verimliliğini artırırken, aynı zamanda insan emeğinin yerini alabileceği
endişelerini de beraberinde getiriyor. YZ ve otomasyonun yol açabileceği
işsizlik, gelir eşitsizliğini arttırırken sosyal tabakalaşmayı da keskinleştirme
potansiyeli taşımaktadır (Yankın, F. B. 2019). Aslında, YZ ve otomasyonun
işsizliği artırıp artırmayacağı konusu hala tartışmalıdır. Bazı araştırmalar,
bu teknolojilerin yeni iş alanları yaratabileceğini ve işsizlik oranını
düşürebileceğini öne sürmektedir (Tiftik, C. 2021). Ancak, işletmeler bu
sistemlere geçerken, düşük vasıflı işçilerin yeterince eğitilmemesi durumunda,
yeni bir prekarya sınıfının ortaya çıkmasına neden olabileceği de bir
gerçektir. Bu nedenle, YZ ve otomasyonun işsizliği artırıp artırmayacağı
konusunda daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir. Ayrıca, işletmeler bu
teknolojileri kullanırken, işçilerin eğitim ve gelişimine de yatırım yaparak,
çalışanların işlerini kaybetmesini önleyebilir ve işletmelerin verimliliğine
katkıda bulunabilir.
YZ
teknolojisi, belirli toplum kesimlerinin maruz kalabileceği ayrımcılık, önyargı
ve haksız algoritmalar gibi konularda, sosyal eşitlik üzerinde olumsuz potansiyel
etkilere sahip olabilir. Bu nedenle, K-YZ olgusu üzerinden, bu olumsuz
sonuçları azaltmak için farklı stratejiler kullanılabilir. Bu stratejiler
arasında, kültürel çeşitlilik ve farkındalık eğitimi, veri setlerinde
çeşitlilik sağlama, algoritmaların değerlendirilmesinde etik ilkelerin
kullanılması ve sorunlu sonuçlar doğuran algoritmaların düzeltilmesi gibi
önemli adımlar yer alabilir. Somut olarak yapılabilecekleri birkaç ana nokta
üzerinden örneklendirebiliriz:
İlk
olarak oluşabilecek en büyük eşitsizliklerden birinin önüne geçebilmek için YZ’nın
kaynağını oluşturan eğitim verilerini
çeşitlendirme üzerinde durulabilir. K-YZ bakış açısı sayesinde, eğitim
verilerinin farklı bakış açılarını ve kültürleri yansıtması, önyargıları
azaltmaya ve kültürel kapsayıcılığı teşvik etmeye yardımcı olabilir. Bir diğer
önemli konu ise etik yönergelerin
geliştirilmesi üzerinedir. K-YZ geliştirme ve kullanımı için etik yönergeler
oluşturmak, YZ sistemlerinin sosyal eşitlik ve kültürel duyarlılık göz önünde
bulundurularak tasarlanmasına yardımcı olabilir. İnsanlık tarihinde hiç
olmadığı kadar hızlı gelişen teknoloji nedeni ile dijital okuryazarlığın teşvik edilmesi bir diğer önemli konudur.
Dijital okuryazarlık eğitimine erişimin genişletilmesi, dijital uçurumun
azaltılmasına yardımcı olabilir ve daha fazla bireyin YZ teknolojileriyle
etkileşime girmesini ve bunlardan yararlanmasını sağlayabilir. Tüm bunların
dışında akademik düzeyde işbirliğini
teşvik etmek belki de en önemli konudur. Çünkü YZ araştırmacıları, sosyal
bilimciler ve kültür uzmanları arasındaki disiplinler arası iş birliklerini
kolaylaştırmak, YZ’nin sosyal eşitsizlikler üzerindeki potansiyel etkilerini
daha kapsamlı bir şekilde anlamamıza yardımcı olabilir (Efe, A. 2021).
Sonuç
olarak, K-YZ, kültürel içeriğin anlaşılması, yorumlanması ve üretilmesi
konusunda büyük bir potansiyel sunmaktadır. Ancak, potansiyel olumsuz
sonuçlarının sosyal eşitsizlikler üzerindeki etkisini tanımak ve ele almak çok
önemlidir. Yukarıda önerilen stratejilerinin uygulanmasıyla, K-YZ alanı tüm
toplum üyeleri için daha eşitlikçi ve kapsayıcı bir gelecek inşasına katkı
sağlayabilir. YZ’nin geliştirilmesi ve uygulanması genişledikçe, paydaşların
sosyal eşitsizlikler üzerindeki etkisini incelemeleri gerekiyor. Bu,
akademisyenler, uygulayıcılar, politika yapıcıları ve topluluklar arasında
devam eden araştırma, diyalog ve iş birliğini içermelidir. K-YZ’nin geliştirilmesi
ve uygulanmasında kapsayıcı ve eşitlikçi bir yaklaşımın teşvik edilmesi,
çeşitliliği kutlamamıza, anlayışı teşvik etmemize ve nihayetinde daha adil ve
uyumlu bir küresel topluma katkıda bulunmamıza yardımcı olabilir.
Kaynaklar
Caldwell,
M., Andrews, J.T.A., Tanay, T. et al. AI-Enabled Future Crime. Crime Sci 9,
14 (2020). https://doi.org/10.1186/s40163-020-00123-8
Efe,
A. (2021). Yapay Zekâ Risklerinin Etik Yönünden Değerlendirilmesi, Bilgi ve
İletişim Teknolojileri Dergisi, 3 (1) , 1-24 . Retrieved from
https://dergipark.org.tr/en/pub/bited/issue/63346/859894
Lele,
A., & Lele, A. (2019). Artificial Intelligence (AI). Disruptive Technologies
for the Militaries and Security, 139-154.
Liu,
Z. (2021). Sociological perspectives on artificial intelligence: A typological
reading. Sociology Compass. https://doi.org/10.1111/soc4.12851Tiftik, C.
(2021). İnsan Kaynakları Yönetiminde Yapay Zekâ Teknolojileri ve Uygulamaları. IBAD
Sosyal Bilimler Dergisi, (9), 374-390. DOI: 10.21733/ibad.833256
Yankın,
F. B. (2019). Dijital Dönüşüm Sürecinde Çalışma Yaşamı, Trakya Üniversitesi
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi E-Dergi, 7 (2), 1-38. Retrieved from
https://dergipark.org.tr/en/pub/trakyaiibf/issue/43037/504359