Avusturya’nın ilk unicorn’u Bitpanda’yla tanışın ABD doğumlu yatırımcı Aileen Lee tarafından ilk kez 2013'te kullanıldığı bilinen unicorn kavramı, girişimcilik terminolojisinde değeri 1 milyar doları aşan şirketleri tanımlamak için kullanılıyor. Kullanıcı sayısı, gerçekleşen ya da öngörülen nakit akışları, üretilen teknolojiler, önceki yatırımlar, iyi bir ekip gibi çok sayıda faktör üzerinden değer biçilen şirketler, hedeflerine ulaştıkça ve başarılara imza attıkça daha değerli hâle geliyor. 2014 yılında Avusturya'da kurulan ve bugün 2 milyonu aşkın kullanıcıya ulaşan PSD2 lisanslı kripto para borsası Bitpanda; Avusturya’nın ilk unicorn’u unvanını kazanarak Avrupa’nın lider kripto para alım satım platformu olduğunu bir kez daha ispatlıyor. PayPal ve Palantir Technologies gibi şirketlerin kurucusu Peter Thiel'ın yatırım şirketi Valar Ventures'ın liderlik ettiği B serisi yatırım turunda 170 milyon dolar yatırım alan Bitpanda; bu yatırımla değerlemesini 1,2 milyar dolara çıkarıyor. Bitpanda: Bitcoin, Ethereum başta olmak üzere 50'den fazla kripto para birimini, çok sayıda para yatırma çekme opsiyonu ve farklı para birimleriyle alıp satma olanağıyla sunan Bitpanda; Avusturya ve Fransa finansal piyasa otoritelerinin regülasyonlarına uyumlu biçimde faaliyet gösteriyor ve 330’u aşkın çalışanıyla bugün 2 milyonu aşkın kullanıcıya ulaşıyor. Geçtiğimiz yıl Fransa ve İspanya operasyonlarının ardından Türkiye'de de faaliyet göstermeye başlayan Bitpanda; İtalya ve Polonya’da da hizmet veriyor. Çok yakında Madrid, Barselona, Londra, Paris ve Berlin gibi yerlerde de merkezler kurmayı planlayan Bitpanda; Bitpanda Swap, Bitpanda Crypto Index, Bitpanda Savings, Bitpanda Pro gibi yenilikçi ürünleriyle hem yeni başlayanlara hem de profesyonel yatırımcılara hitap etmeyi başarıyor. Bir kripto sadakat programı olarak tasarladığı ve BEST adını verdiği yerli coin'ine ilgi de her geçen gün artan Bitpanda'da saniyeler içinde hesap açmak için bu bağlantıyı ziyaret edebilirsiniz. Bitpanda’dan güncel haberler: Geçtiğimiz haftalarda Bitpanda'nın ekosistem token'ı BEST'in ne olduğundan ve Bitpanda platformunda sunduğu avantajlardan söz etmiştik. Portföylerinde tüm Bitpanda ekosisteminin yerli coin'i olan Bitpanda Ecosystem Token (BEST) bulunduran yatırımcıların işlem ücretlerinde çeşitli indirim avantajları yakaladığından, bir kripto sadakat programı olarak konumlanan BEST'e sahip olan yatırımcıların Bitpanda'nın yeni ürünlerine herkesten önce erişme fırsatına sahip olduğundan söz etmiştik. BEST'le ilgili güncel gelişmeleri paylaşan Bitpanda CEO'su Paul Klanschek, Bitpanda Blog'da yayımlanan makalesinde BEST'in CoinMarketCap sıralamasının ilk 10 kripto para spot borsasında listelendiğine dikkat çekiyor. BEST'i dünyanın en iyi 100 kripto para birimi arasında görmeyi beklediklerini belirten Klanschek; bir önceki ocak ayının sonunda gerçekleşen ve 12 milyon avro değerinde BEST'in yakılmasıyla (yok edilmesiyle) sonuçlanan BEST Burn etkinliğinin bir sonrakinin 29 Nisan 2021'de gerçekleşeceğini hatırlatıyor. Bitpanda’dan, BEST olanaklarından bugün faydalanmaya başlamak için Bitpanda’da hesabınızı saniyeler içinde oluşturabilirsiniz.
Daha fazlasını öğren →
QuandoHer salı ve cuma girişimcilik ve teknoloji ekosistemlerinden öne çıkan gelişmeler, paradigma değişimleri, inovasyon trendleri ve dijital dönüşüm e-posta kutunda.
İllüstrasyon: Ezgi Arslan
Hepimizin bildiği yegâne olayla başlıyoruz meselemize; 2018'de Donald Trump'ın 2016 başkanlık seçim kampanyası için çalışan bir danışmanlık şirketi olan Cambridge Analytica'nın on milyonlarca ABD vatandaşının kişisel verilerini gizlice Facebook hesaplarından aldığı ve bu veriler sayesinde insanları manipüle ederek oyları nasıl etkilediği ortaya çıkmıştı.
Bu Facebook tarihinde yaşanan en büyük gizlilik ihlâliydi.
Sonra Mark Zuckerberg birtakım özürler dilemeye başladı. Facebook'un sorumluluklarına "yeterince geniş bir bakış açısı" ile sahip olmadığını ve bir CEO olarak yaptığı hatalar için üzgün olduğunu dile getirdi.
Son olarak, Facebook’un baş teknoloji sorumlusu Mike Schroepfer, Quiñonero Candela'dan şirketin algoritmalarının toplumsal etkisini incelemek için bir ekip kurmasını istedi. Grup kendisini Society and AI Lab (SAIL - Toplum ve Yapay Zekâ) olarak adlandırdı ve geçtiğimiz yıl veri gizliliği üzerine çalışan bir diğer ekiple birleşerek Responsible AI (Sorumlu Yapay Zekâ) ismini aldı.
Mark'ın amansız büyüme arzusu
Responsible AI'ın günümüzde üzerinde çalıştığı en önemli şey algoritmaların belirli kullanıcı gruplarına karşı ayrımcılık yaptığı ön yargısı. Bu duruma bir örnek olarak, belirli iş veya ev ilanı fırsatlarını siyahi azınlıklara değil beyaz insanlara gösteren reklam hedefleme algoritmalarını gösterebiliriz.
Responsible AI'ın ocak ayında ABD'de yaşanan bir grup Cumhuriyetçi seçmenin Kongre binasını basma olayındaki yanlış bilgi yayılımı ya da nefret söylemi yerine neden ısrarla yapay zekâ ön yargısı üzerine çalıştığının en kolay cevabı ise, Mark Zuckerberg'ün böyle istiyor oluşu.
Şirketin yaptığı ve yapmamayı seçtiği her şey tek bir motivasyondan kaynaklanıyor; Zuckerberg’in amansız büyüme arzusu. Responsible AI'ın yetenekleri bu büyümeyi güçlendiriyor. Facebook yönetimi, platformdaki yanlış bilgileri temizleme amaçlı birçok girişimi defalarca yavaşlattı veya durdurdu, çünkü böyle bir amaç büyümeyi baltalayacaktı.
Yani Sorumlu Yapay Zekâ ekibinin üzerinde çalıştığı yapay zekâ ön yargısı; yanlış bilgilendirme, aşırılık ve siyasi kutuplaşma gibi daha büyük sorunlardan bağımsız olarak ilerliyor. Ve bunun bedelini hepimiz ödüyoruz.
"Kullanıcıları en uzun süre platformda tutmak istiyorsanız gerçeklerle ilgilenmezsiniz. Zarar verenle, bölücü olanla, komplo kuranla ilgilenmiyorsunuzdur” diyor Berkeley Kaliforniya Üniversitesi'nde profesör olan ve platformdaki görüntü ile video tabanlı yanlış bilgileri anlamak için Facebook ile iş birliği yapan Hany Farid.
"Facebook her zaman basın açıklaması yayımlayacak kadar sorun çözüyor. Ancak birkaç istisna dışında sorunların çözüldüğünü düşünmüyorum. Temel sorunlarla gerçekten ilgilenmiyorlar."
Facebook'un algoritmaları
Mühendisler tarafından kodlanmış geleneksel algoritmalardan farklı olarak makine öğrenimi algoritmaları, içindeki korelasyonları öğrenmek için veriler üzerinde “eğitilir.” Makine öğrenimi modeli olarak bilinen eğitimli algoritma, daha sonra gelecekteki benzer kararları otomatik olarak alabilir. Örneğin reklam tıklama verileri üzerine eğitilmiş bir algoritma, kadınların yoga taytı reklamlarına erkeklerden daha sık tıkladığını öğrenebilir. Ortaya çıkan bu modelle bu reklamlardan daha fazlası kadınlara sunulacaktır. Bugün Facebook gibi yapay zekâ tabanlı bir şirkette mühendisler, belirli bir problemde hangisinin en iyi performansı gösterdiğini görmek için küçük varyasyonlara sahip sayısız model üretiyor.
Facebook’un muazzam miktardaki kullanıcı verisi de Responsible AI'a büyük avantaj sağlıyor. Yalnızca "kadınlar" ve "erkekler" gibi geniş kategoriler değil, "yogayla ilgili Facebook sayfalarını seven 25 ila 34 yaş arası kadınlar" gibi çok daha niş kategorilerin varlığını ortaya çıkarmayı öğrenen ve hedefleyen modeller geliştirilebiliyor, bu segmentlere de reklamlar hedeflenebiliyor. Hedefleme ne kadar ince ayarlıysa, tıklama şansı o kadar yüksek oluyor ve bu da Facebook'a reklam verenlerin paralarının karşılığını çok daha fazla almasını sağlıyor tabii.
Facebook'un yeni sorusu ise uzun zamandır bu öğrenen modelleri bireysel Facebook kullanıcıları üzerinde kullanıp kullanamamak. Her şey kişisel haber akışlarında kullanıcıların hangi gönderileri göreceğini belirlemeye çalışan bir ekibin, reklam modellerinde kullanılan teknikleri uygulamak istemesiyle başladı. Algoritmalar kimin hangi reklamı tıklayacağını tahmin etmek için eğitilebildiği gibi, kimin hangi gönderiyi beğeneceğini veya paylaşacağını tahmin etmek ve bu gönderilere daha fazla önem vermek için eğitilebilirdi. Model, bir kişinin köpekleri gerçekten sevdiğini belirlerse örneğin, arkadaşlarının köpeklerle ilgili gönderileri, o kullanıcının haber akışında daha üstte görünebilirdi bu da etkileşimi oldukça artırabilirdi.
Haber akışlarındaki bu manipülasyon Zuckerberg'ün ilgisini çekti ve bir gün herkesin Facebook kullanması gerektiği vizyonuna sahip üst yönetimce kullanıcılarını platformda daha uzun süreler tutabilmek için yapay zekâya daha fazla yatırım yapıldı.
İki yapay zeka ekibi oluşturuldu. Bunlardan biri, teknolojinin son teknoloji yeteneklerini geliştirecek temel bir araştırma laboratuvarı olan FAIR, diğeri yani Uygulamalı Makine Öğrenimi (AML), bu yetenekleri Facebook’un ürün ve hizmetlerine entegre edecek olan ekip olarak kurgulandı.
Her gün canlı olarak sunulan yeni makine öğrenimi modelleriyle şirket, etkilerini izlemek ve kullanıcı katılımını en üst düzeye çıkarmak için yeni bir sistem oluşturdu. Süreç bugün hâlâ aynı. Ekipler, yayınların sıralama sırasını değiştirmek ya da Facebook'un topluluk standartlarını (platformda neye izin verildiği ve neyin verilmeyeceğine ilişkin kuralları) ihlâl eden içeriği daha iyi yakalamak için makine öğrenimi modelleri geliştiriyor.
Bir model, etkileşimi azaltırsa iptal ediliyor. Durum böyle değilse canlı olarak kullanılıyor ve sürekli olarak izleniyor. Facebook eski müdürlerinden Krishna Gade, Facebook'ta mühendislerin birkaç günde bir beğeniler veya yorumlar gibi metrikler düştüğünde bildirim aldığını açıklamıştı. Ayrıca bu gibi durumlarda soruna neyin neden olduğunu ve herhangi bir modelin yeniden eğitilmesi gerekip gerekmediğini belirleyip üzerinde çalışmak, mühendislerin temel görevi.
Etkileşimi artırmayı hedefleyen modellerin insanlığa zararı
Ancak bu yaklaşım kısa sürede sorunlara neden oldu. Katılımı en üst düzeye çıkaran modeller aynı zamanda tartışmaları, yanlış bilgilendirmeleri ve aşırılığı da destekliyor. Bugüne kadarki en yıkıcı örnek, Rohingya Müslüman azınlığı hakkındaki viral yalan haberlerin ve nefret söyleminin ülkenin dinî çatışmasını tam anlamıyla bir soykırıma dönüştürdüğü Myanmar vakası oldu. Bunun üzerine ise Facebook, yıllarca rolünü küçümsedikten sonra 2018'de, "platformun bölünmeyi teşvik etmek ve fiziksel şiddeti kışkırtmak amacıyla kullanılmasını önlemek için yeterince şey yapmadığını" itiraf etti.
Facebook bu sonuçları hedefliyor olmasa da 2016'da da durumdan haberdardı. O yıla ait bir şirket araştırmacısı olan Monica Lee, Wall Street Journal tarafından kaleme alınan bir yazıda, Facebook'un yalnızca çok sayıda aşırılık yanlısı grubu barındırmadığını, onları kullanıcılarına da tanıttığını gösterdi: "Tüm aşırılık yanlısı grup katılımlarının %64'ü bizim öneri araçlarımızdan kaynaklanıyor" diyen Lee, ağırlıklı olarak "Katılmanız Gereken Gruplar" ve "Keşfet" özellikleriyle bu tür aşırı grupların etkileşiminin artırıldığını belirtti.
Facebook’un ürün sorumlusu olan Chris Cox 2017’de, Facebook’ta kullanıcı katılımını en üst düzeye çıkarmanın siyasi kutuplaşmaya katkıda bulunup bulunmadığını anlamak için yeni bir proje başlattı. Gerçekten bir korelasyon olduğunu ve kutuplaşmayı azaltmanın, etkileşimi de azaltacağı anlamına geleceğini buldu. Daha sonra bu projenin sonucunda ortaya çıkan bazı fikirlerin "anti-büyüme" olduğu üst yönetimce kabul edildi ve çözüm önerilerinin çoğu ilerleyemeden proje sonlandırıldı.
O zamandan beri, diğer çalışanlar bu sonuçları doğrulamaya devam ediyor. 2018'de şirkete katılmış bir Facebook yapay zekâ araştırmacısı, kendisinin ve ekibinin aynı temel fikri doğrulayan araştırmayı yaptığını söyledi: Etkileşimi en üst düzeye çıkaran modeller kutuplaşmayı artırır.
Durum ne olursa olsun, modeller, kullanıcıları giderek daha uç bakış açılarıyla beslemeyi öğrendi. Modeller zamanla ölçülebilir şekilde daha da kutuplaşmış hâle gelmeye başladı.
Başka bir ekip ayrıca, olası bir depresyon belirtisi olan melankolik içerik yayımlama veya bunlarla etkileşim kurma eğiliminde olan kullanıcıların akıl sağlıklarını daha da kötüleştirme riskine yol açan daha olumsuz içerikler tüketmeye kolayca kapılabileceklerini buldu. Ekip, bu kullanıcılar için içerik sıralama modellerini tek başına etkileşimi en üst düzeye çıkarmayı bırakacak şekilde değiştirmeyi önerdi, böylece bunaltıcı şeylerden daha az gösterilecekti.
Yani kapalı kapılar ardında tartışılan ilgili soru şuydu: "Birinin savunmasız bir zihin durumunda olduğunu fark etsek bile etkileşimi artırmak için haber akışını optimize etmeli miyiz?" (Bir Facebook sözcüsü bu soru için kayıtlı bir belge bulunamadığını belirtti.)
Zuckerberg de farkında
Zuckerberg de durumu itiraf etti. Facebook'un içerik denetleme planlarını özetleyen kamuya açık bir notta, şirketin etkileşim stratejisinin zararlı etkilerini bir grafikle açıkladı. Bir gönderinin Facebook'un topluluk standartlarını ihlal etme olasılığı ne kadar fazlaysa, o kadar fazla kullanıcının etkileşimini artırdığını gösterdi. Yani etkileşimi en üst düzeye çıkaran algoritmaların kışkırtıcı içeriği ödüllendirdiği belgelenmiş oldu:
Kaynak: Facebook
Bu itirafın hemen ardından çözüm önerisi de sunan Zuckerberg ters ilişkiye sahip başka bir grafik gösterdi. Zuckerberg, topluluk standartlarını ihlal etmeye yaklaşan içeriği ödüllendirmek yerine, Facebook'un onu "cezalandırmaya" başlayıp daha fazla değil "daha az etkileşim" sağlamayı seçebileceğini yazdı. Bu nasıl halledilebilir? Daha fazla yapay zekâ ile. Facebook bu “sınırdaki içeriği” algılamak için daha iyi içerik denetleme modelleri geliştireceğini ve haber akışının viralliğini ortadan kaldırmak için geriye dönük olarak modellerini daha iyi eğitebileceğini açıkladı:
Kaynak: Facebook
Nasıl olacak?
Sorun şu ki, Zuckerberg’in tüm vaatleri için bu çözüm önerileri zayıf.
Yanlış bilgi ve nefret söylemi sürekli olarak gelişiyor. Yeni yalanlar ortaya atılıyor, yeni insanlar ve gruplar hedef hâline getiriliyor. Bir şeyleri viral hâle gelmeden önce yakalamak için, içerik denetleme modellerinin bu istenmeyen içeriği yüksek doğrulukla belirleyebilmesi gerekir. Ancak makine öğrenimi modelleri bu şekilde çalışmıyor. Örneğin, Holokost inkârını ayırt etmeyi öğrenen bir algoritma, Rohingya soykırımının inkârını hemen tespit edemez. Filtrelemeyi öğrenmeden önce, yeni bir içerik türünün binlerce, hatta çoğu zaman milyonlarca örneği üzerinde eğitilmesi gerekir. O zaman bile kullanıcılar, bir gönderinin metnini değiştirmek veya kışkırtıcı ifadeleri örtbas edip değiştirerek modeli alt etmeyi hızlı bir şekilde öğrenebilir ve bu tür olumsuz mesajlar bir insan için hâlâ anlaşılabilirken yapay zekâ için okunaksız hâle getirilebilir. Yeni komplo teorilerinin hızla kontrolden çıkabilmesinin ve kısmen bu tür içerikler yasaklandıktan sonra bile türevlerinin hâlâ platformda kalmasının sebebi de tam olarak bu.
Tüm bu karmaşık soruların doğru bir cevabı yok ve eski Facebook çalışanlarının çocuklarına Facebook kullandırtmadıkları günümüzde, sosyal medyanın potansiyel tehlikesiyle bıçak sırtında yaşamaya devam ediyoruz.
Kaydet
Okuma listesine ekle
Paylaş
QuandoHer salı ve cuma girişimcilik ve teknoloji ekosistemlerinden öne çıkan gelişmeler, paradigma değişimleri, inovasyon trendleri ve dijital dönüşüm e-posta kutunda.
İLGİLİ BAŞLIKLAR
NEREDE YAYIMLANDI?
Şirketin yapay zekâ algoritmaları, yalan haber ve nefret söylemi için doyumsuz bir alışkanlık kazanmış olabilir mi?
25 Mar 2021
YAZARLAR
Quando
Her salı ve cuma girişimcilik ve teknoloji ekosistemlerinden öne çıkan gelişmeler, paradigma değişimleri, inovasyon trendleri ve dijital dönüşüm e-posta kutunda.
İLGİLİ OKUMALAR
Tüketici elektroniği pazarında kullanıcıları ekrana maruz bırakan ürün sayısı her geçen gün artıyor. Ekran, pazarda doyum noktasına ulaşırken teknoloji şirketleri, ardı ardına ekransız ürün geliştirme furyasına katılıyor. Meta’nın Brain2Qwerty isimli yapay zeka teknolojisi ise ekran bağımlılığı sorununa çok daha inovatif bir çözüm sunuyor.
Influencerlık kendi döngüsünü geleneksel reklama dönüştürerek tamamladı. Pazar hâlâ büyüyor belki ama güven günden güne azalıyor. Tüketiciler ise bu kurgusal samimiyet ve aşırı tüketime karşı zırhlarını kuşanırken dijital kapitalizm illüzyonunun kalesini keşfetmekte gecikmedi elbette. Onun da adı yalnızlık. İşte tam bu noktada “yalnızlık influencer’lığı (loneliness / solitude influencer) adı verilen yeni bir içerik üreticisi profili yükselişe geçti.
Son birkaç yılda teknoloji arenası, pek çok işin yapay zekaya devredilmeye çalışıldığı bir atmosfere sahne oldu. Maliyet tasarrufu ve verimlilik artışı vaatleriyle gelen yapay zeka, birkaç yıl boyunca toplu işten çıkarmaların da ana gerekçelerinden biriydi. Yapay zekanın hâlâ gideri kadar gelir üretemediği 2026 yılında ise CEO’lar, işten çıkardıkları çalışanların, harcadıkları token’dan daha fazla maliyet yarattığını fark ettikleri bir eşiğe geldi.
Son yıllarda Amazon, Google ve OpenAI gibi pek çok şirket, kendi yapay zeka çiplerini duyurdu. Daha önce sektördeki yaygın eğilim, NVIDIA’nın rüştünü ispatlamış çiplerine güvenmek iken öncü şirketler, yakın zamanda ardı ardına bu eğilimin dışına çıkmaya başladı. Bu furya, oldukça kritik bir soruyu da gündeme taşıdı: Neden tüm teknoloji şirketleri, kendi yapay zeka çiplerini geliştiriyor?
Modern reklam hukuku, mesajın içeriğinin doğru olup olmadığına odaklanır. Ancak yapay zeka, artık mesajı ileten kişinin gerçekten var olup olmadığını da hukukun konusu hâline getiriyor. Ticaret Bakanlığı'nın 1 Ağustos'ta yürürlüğe girecek yönetmelik değişikliği de dijital kopyaların reklamlarda kullanılmasına kısıtlamalar getiriyor ve bunu yaparken dolandırıcılık içeriklerini esas alıyor. Peki ya amaç dolandırıcılık olmadığında?
