Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve algoritmalar internetin en sevdiği başlıklardan. Özellikle de bunları olabildiğince çok yerde kullanmanın nasıl kaçınılmaz olduğunu ve bunu kabul etmemiz gerektiğini söyleyenlerden geçilmiyor. Bu baskı gazetecilik için de geçerli olan bir durum. Bu yüzden hem bu teknolojilerin gazetecilikte kullanımı hem de haberleştirilme şekilleri bu baskı ve coşkudan fazlasıyla etkileniyor.Konuşmayı pek sevmediğimiz bir konu ise bu teknolojilerin ne kadar sorunlu olduğu ve kötüye kullanıma ne kadar açık olduğu. Netflix’te bu hafta yayınlanan <a fr-original-style="" href="https://www.codedbias.com/" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; text-decoration-skip: objects; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Coded Bias</a> isimli belgesel de tam olarak bu huzursuzluk verici konuyu ele alıyor ve neden bu sorunları daha fazla ciddiye almamız gerektiğini anlatıyor.<a fr-original-style="" href="https://www.ajl.org/" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; text-decoration-skip: objects; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Algorithmic Justice League</a>’in kurucusu <a fr-original-style="" href="https://www.poetofcode.com/" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; text-decoration-skip: objects; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Joy Buolamwini</a>’nin bu sorunları keşfetmesi ve mücadele etmeye başlamasının hikâyesini anlatan belgesel bir yandan konuya dair en değerli uzmanlar arasında olan isimlerin de görüşlerini ve tecrübelerini bizlere aktarıyor. <a fr-original-style="" href="https://www.goodreads.com/book/show/54768598-matematiksel-i-mha-silahlar" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; text-decoration-skip: objects; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Matematiksel İmha Silahları</a>’nın yazarı Cathy O’Neil, <a fr-original-style="" href="https://www.technologyreview.com/2020/12/04/1013294/google-ai-ethics-research-paper-forced-out-timnit-gebru/" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; text-decoration-skip: objects; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">çalışmaları Google’ı rahatsız ettiği için</a> etik yapay zekâ ekibinin liderliğinden kovulan araştırmacı Timnit Gebru, <a fr-original-style="" href="https://nyupress.org/9781479837243/algorithms-of-oppression/" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; text-decoration-skip: objects; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Algorithms of Oppression</a> kitabının yazarı Safiya Umoja Noble ve Zeynep Tüfekçi bu isimlerden bazıları.Belgesel geçtiğimiz yıllar içerisinde algoritmaların ve yapay zekâ teknolojilerinin nasıl geliştirildiğini ve bu sürecin nasıl sorunları ve ayrımcılıkları beraberinde getirdiğini kapsamlı bir şekilde anlatıyor. Makine öğrenmesi dediğimiz yöntemin geçmiş verilere dayanması ile “verinin kaderimiz olduğu” bir ortamın oluşmakta olduğunu bizlere gösteriyor. Çünkü bu kara kutu sistemlere öğrenmesi için verdiğimiz verilerden ne öğreneceğini kestirmek pek de mümkün değil ama çoğu zaman o verilerden bizim insanlar olarak yaptığımız ayrımcılıkları ve bizlerin ön yargılarını öğrendiğini tekrar tekrar görüyoruz.Tüm bu örneklere ve akademik çalışmalara rağmen bu teknolojilerin daha fazla kullanılması ve normalleşmesi için büyük bir çaba gösteriliyor ve çoğu zaman bu sorunlar hasıraltı edilmeye çalışılıyor. Geçtiğimiz günlerde yayınlanan <a fr-original-style="" href="https://www.buzzfeednews.com/article/ryanmac/clearview-ai-local-police-facial-recognition" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; text-decoration-skip: objects; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Clearview AI araştırması</a> da <a fr-original-style="" href="https://www.nytimes.com/interactive/2021/03/18/magazine/facial-recognition-clearview-ai.html" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; text-decoration-skip: objects; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">bu örneklerden</a> birisi. Bir yanda bu sorunları araştıran ve ortaya çıkaran gazeteciler varken, diğer yanda çok daha fazla kurum bu şirketlerle arasını iyi tutmak için onların reklam metni tadındaki basın açıklamalarını hiç sorgulamadan yayınlamaya devam ediyor.Coded Bias, bu konuda artık daha ciddi bir tutum almamız gerektiğini olabildiğince açık bir dille anlatıyor. Özellikle konuya yabancı olan veya teknik bilgisinin yetmeyeceğini düşünenler için mutlaka izlenmesi gereken bir belgesel. Bu konuda özellikle gazetecilerin ve medya alanındaki insanların kendisini eğitmesi gerektiğine inanıyorum, çünkü bir yandan bu alanda da bu teknolojileri entegre etme baskısı sürerken diğer yanda toplum bu konuya dair sağlıklı bir bilgi edinmek için gazetecilere muhtaç. Maalesef bu ihtiyacı karşılayabildiğimizi söylemek mümkün değil.

Matematiksel İmha Silahları ile ilgili hikayeler