“Sarı Boya Mekaniği oyuncuların, oyunun sürüklediği rotayı takip etmesini sağlamak amacıyla çıkılacak yolculuğu işaretlemesine denir. Bu mekaniği, balta girmemiş bir ormanda önünüzde palayla yol açan kâşifi n bıraktığı izlere benzer. Ancak bu sefer kâşifi değil, oyun yapımcısının bu hikâyeye deneyimlememiz için bıraktığı belirli belirsiz izleri takip ederiz.”

Bir anlatı sanatı olan video oyunları, insanları eğlendirmenin yanı sıra bir hikâye anlatıcılığı misyonu da üstlenir. Hikâyeye, oyunu bir bütün haline getiren diğer ögeler kadar önem vermese de içinde bir sürükleyicilik, bir bağlam ve tasarımsal bir bakış açısı taşır. Tıpkı bir filmde, kitapta, dizide ya da yazıda olduğu gibi bu anlatı da oyuncuyu içeride tutacak bir kancaya, oyuncuyu edilgen halden aktif, katılımcı hale getirecek bir mekaniğe ihtiyaç duyar. Bu tasarımsal temele dahil edilebilecek birçok özellik bulunur. Görsel tasarım, oynanışı düzenleyen mekanikler, ses tasarımı bunlara verilebilecek örneklerdendir. Ama oyuncuyu evrene sokacak en değerli tasarımsal dokunuşlardan biri de QoL (Quality of Life) özellikleridir. Bu özelliğin amacı bir bütün olan evrene ve mekaniklere dokunmayı arzulayan oyuncuların bu arzusunu mümkün kılmak ve bu sayede oyuncuların deneyimini kolaylaştırmak, memnuniyet seviyesini arttırmaktır.

Bu özelliklerin son yıllarda en popülerleşmiş çözümlemelerinden biri de Sarı boya olarak karşımıza çıkar. Sarı boya, doğrudan bir görsel işaretleyici işlevi görür. Buraya tırman, şuradan geç der. Yani nesnelerin kullanılabilirliğini görünür kılar. Sarı rengin seçimi ise asla tesadüfi değildir. Sarı renk, yüksek parlaklığı ve kontrastıyla düşük ışıkta dâhi fark edilir. Toprak, taş, ahşap gibi nötr dokularda göze çarpma olasılığı yüksektir. Böylece oyuncu karmaşık bir sahnede, ona gideceği yolu gösteren, dünyayı etkileşilebilir kılan hedeflere, nesnelere ve yollara yönelik bilgiyi hızla oyun evreninin yapısından ayırır. Bu yöntem; evrene yeni dalan ya da video oyunlarını fazlasıyla deneyimlememiş oyuncular için yararlı ve sıklıkla görülen bir çözümleme yöntemi olsa da deneyimli oyuncuların yarattığı topluluklar arasında büyük tartışmalara da sebep olur.

Oyuncuların, oyunun sürüklediği rotayı takip etmesini sağlamak amacıyla çıkılacak yolculuğu kılavuzu olan bu mekanik yaklaşım, balta girmemiş bir ormanda önünüzde palayla yol açan kâşifi n bıraktığı izlere benzer. Ancak bu sefer kâşifi değil, oyun yapımcısının bu hikâyeyi deneyimlememiz için bıraktığı belirli belirsiz izleri takip ederiz. Tasarımcılar özellikle sarı rengi, oyunun atmosferinden kopuk olmayacak şekilde, örneğin; kapı aralıklarından sızan ışıklarla, yol kenarındaki lambalarla, rüzgârda sallanan bayraklarla, toz zerrelerinin akışıyla veya ses ipuçları ile kullanır.

Böylece, işaretler öne çıkmadan oyuncuyu yönlendirir, oyuncu hem keşif duygusunu yaşar hem de akış bozulmaz. Özellikle büyük bütçelerle geliştirilen, tek oyunculu hikâye odaklı yapımlar, daha kitlesel bir perspektiften geliştirildiği için bu mekanikten sıkça faydalanır. Bu mekaniğin en iyi örneklerini video oyunlarına ilgisi olanlar ya da büyük yapımlardan; God Of War, Resident Evil II Remake, Final Fantasy VII Remake, The Stanley Parable ve Horizon Zero Dawn gibi oyunlardan en azından birini deneyimlemiş oyuncular, hatırlayacaktır.

Playstation’un efsane serilerinden, farklı ve yaratıcı şekillerde tanrıları katlettiğimiz God Of War (2018) adlı oyunda sarı boya, beyaz tebeşir izleriyle kendini gösterir. Oyuncu bu işaretli alanları takip ederek aslında hikâyeyi de takip eder, tepeleri tırmanarak zayıf noktalara saldırır. Bu tür işaretler, özellikle anlatı temposu yüksek sahnelerde yani kovalamaca, çöküş sekanslarında oyuncunun panikle yanlış yola sapıp ritmi öldürmesini engeller.

The Stanley Parable

Ancak geniş alanlı keşif bölümlerinde aynı yoğunlukta işaretleme yapmak, oyuncuyu oyuna karşı edilgen de hissettirebilir. Dolayısıyla “nerede ve ne kadar” soruları ve bu sebeple oyun içerisindeki denge sarı boya ile tasarımınının merkezindedir. Bu abartılı ve dengesiz kullanımı gördüğümüz en önemli örneklerden biri de Resident Evil II: Remake adlı oyundur. Zombi kıyameti senaryosu ardından şehirden kaçmaya çalışan polis memuru Leon S. Kennedy ve üniversite öğrencisi Claire Redfield’in hikâyesini deneyimlediğimiz RE2R, bu mekaniği çok keyfî ve rastgele bir biçimde kullanarak tartışmaların hedefi olmuştur. Oyuncunun kırabileceği hazine kutuları, kendini savunmak için itebileceği dolap ve eşyalar, ahşap ile kapatabileceği cam çerçeveleri ve bazı tırmanma alanlarının sürekli olarak oyuncunun gözüne girmesi dengeyi bozmuş, kimi oyunculara göre rahatsız edici olmuştur. Oyunculardan aldığı geri dönüşle serinin diğer oyunlarında bu hataya düşmeyen oyun yapımcısı Capcom, aslında bu mekaniğin suistimalinin en önemli örneklerinden birini ortaya koymuştur.

The Stanley Parable adlı oyun ise bu mekaniği satirik ve esprili biçimde kullanır. Bir anlatıcının sesinin takip edildiği oyunda ana karakter Stanley’nin, yani bizim, ne olursa olsun oyunun hikâye akışını belirleyen sarı çizgiyi takip etmesi gerektiği sıkça hatırlatılır. Ancak oyuncu, çizgiyi takip etmeyi bırakıp, doğrusal akıştan koparak farklı sonlara giden rotalar açılabilir durumdadır. Her rota dışına çıkıldığında anlatıcı streslenir, sinirlenir, hatta bazen Stanley’i azarlamaya başlar.

“The Stanley Parable oyununda sarı boya, diğer oyunların aksine yalnızca doğrusal bir rehber değil, özgür iradeyi, oyuncu ve anlatıcının çatışmasının sembolü olarak kullanır. İşaretin varlığı, itaatle isyan arasındaki gerilimi görünür kılar.”

Çizgiyi İzlemek

Çizgiyi izlemek bir tasarım tercihi kadar da bir anlatım aracı olarak doğrusal akış karşısında isyan etme alternatifini temsil eder. Günümüzde oyun topluluğu bu konuya dair ikiye bölünmüş durumdadır. Bir taraf interaktif bir anlatı aracı olarak hikâyeyi deneyimlemek isteyen oyuncular için gerekli olduğunu savunurken diğer taraf bu mekaniğin oyuncuları aptallaştırdığını savunur. Bu görüşün altında oyunlarda rotaları bulma işleminin tamamen oyuncuya bırakılması gerekliliğine dair düşünce yatar. Sarı boya gibi yardımcı mekanikler, oyuncuların keşfetme duygusunu engeller ve oyuncuyu edilgen hale getirir. Bu düşünce taraftarları keşif döngüsünü oyunun ana hikâye tematiği ve hatta ödülü olarak görür. Bulmacayı bulmak kadar onu çözmek de oyunun amacıdır. Dolayısıyla fazla görünür ipuçları, kendi başına keşfetmenin hazzını azaltır, dünya düzleşir.

Bu görünüşün aksine düşünenlere göre de sarı boya gibi mekanikler zararsızdır. Bazı oyuncuların gerçekten bu özellikten yarar sağladığını savunur. Her oyuncu aynı seviyede video oyunlarını deneyimlemediği için daha rahat bir deneyim isteyen veya yol bulma gibi mekaniklerde zorlanan oyuncular için bu kolaylaştırmalar kullanıcı deneyimi açısından olumlu ve yardımcı bir niteliğe sahiptir. Her iki argümanın da haklılık payı vardır. 2025’te yayımlanan Japonya’da bir savaşçıyı canlandırdığımız Ghost of Yotei adlı oyun sarı boya mekaniği kullanmayarak bu tartışmaya yeni bir boyut kazandırmıştır. Oyunda diğerlerinin aksine tırmanılabilir alanları gösteren herhangi bir işaretlendirme sistemi bulunmamaktadır.

Bu nedenle sosyal medyada, oyuncuların çaresizce etrafa bakındığı ve nereye tırmanabileceklerini bulamadıkları videolar dolaşıma girmiştir. Ben de amatör bir oyun tasarımcısı olarak birtakım çözüm önerilerinden faydalanıyorum. Bunlardan ilki “Adaptif Görünürlük.” Bu şekilde düzenlenmiş sarı boya mekaniği, oyuncu 15-30 saniye aralığında aynı mekanda takılı kaldığında belirir. Ritmi bozmadan ikinci planda bekler.

Bir diğeriyse seçime dayalı sarı boya mekaniği ayarıdır. Ayarlar menüsünde “İşaret yoğunluğu: Kapalı / Az / Orta / Yüksek” gibi seçeneklerle oyuncuya tercihinin sorulması belki de bu iki görüş arasında bir köprü kurarken oyuncuya özdüzenleme fırsatı sağlar. Bir başka çözümleme ise Telemetry-Based Balancing / Telemetri ile dengelemedir. Oynanış verilerinden “Navigation Bottleneck Heatmap (Isı Haritası)” üretilip sarı işaretler en sorunlu noktalara minimal şekilde yerleştirilebilir.

Sonuç olarak sarı boya ne tek başına kahraman ne de tek başına suçludur. Doğru doz, bağlam ve süreklilikle uygulandığında keşfi öldürmeden rehberlik eder, erişilebilirliği artırırken estetiği zedelemez. Asıl mesele oyuncunun kendi yolunu bulduğunu hissetmesidir. Tasarımın görünmezliği burada başlar. İşaret vardır, ama oyunun ritmine hizmet ettiği için fark edilmez. Hikâye, sadece varlığıyla değil nasıl deneyimlediğiyle de şekillenir. Belki de bu yüzden hikâyeler, hayatın kendisi kadar değerlidir.

Hem Kahraman Hem Suçlu: Sarı Boya Mekaniği yazısı ilk önce Context Dergi üzerinde ortaya çıktı.

Tekno-feodalizm, dijital platformların kullanıcı verisi üzerinden güç ve sermaye biriktirdiği yeni bir ekonomik düzeni ifade eder.

Tekno-Feodalizm: TikTok Dili ve Platform Ekonomisinin Yükselişi

Şayet feodal derebeylerinin modern varyantları, normatif bir gerçekliğe dönüşürse, asıl mesele sistemin nasıl adlandırılacağı ya da hangi kavramlarla aydınlatılacağı değil; sistemin temel yakıtı olan bizlerin yani serflerin; bu dijital, çarpık feodal yapılarda topraksız, mülksüz serfler olmayı kabullenip kabullenmeyeceği olacaktır.

Dijital Kültür ve TikTok Dilinin Yükselişi

Bir sohbet esnasında yapılan şakayı anlamadığımız anlar elbette oluyordur. İşin garibi, bu anlayamadığımız anlar; sosyal mecralarda ne kadar az vakit geçiriyorsak o kadar artabiliyor. Bunun sebebi yeni bir aktör, “Ekran Süresi”. Hatta bu durum, bir mizah unsuru olarak “TikTok dili” adıyla günlük hayata da yansıyor. Çok geriye gitmezsek, “internet fenomenleri” adıyla bir sürü popüler içeriğe zaten sahiptik. Geçmişte de bazı kişiler ya da anlar fenomenleşiyordu. Bugünü farklı kılan ne? Bahsi geçen bu “TikTok dili” mi? Geçmişin mizah unsurlarının aksine bugün, mizahı anlamak ya da yapabilmek için ekstra bir uğraş gerekiyor. Birçoğumuzun “ekran süresi” mizaha gülmeyi bırak, anlamaya bile yetmiyor. Ancak asıl sorulması gereken soru; “Eskiden popüler olan içerikler, internetin fenomenleriyken, bugün mizaha yön veren bu dil, neden TikTok’un dili?”

Ekran Süresi ve Platform Ekonomisinin Boyutu

DemandSage’in 2025 yılında bir diğer boyutu, bu ortalama Z kuşağına inildikçe 9 saate kadar çıkıyor. Aynı araştırmaya göre, bu 9 saatin yaklaşık olarak 2 saati TikTok’ta, yaklaşık 3 saati Netflix, Hulu, Disney+ gibi mecralarda geçiyor. Bu verilere göre günlük yaşantımızın üçte birini belli başlı bazı platformlarda harcıyoruz. Bakın internette değil, platformlarda. Üretime katıldığımız kadar, içerik tüketiyoruz. Uyuduğumuz kadar kaydırıyor, beğeniyor, paylaşıyoruz. Ayrıca bu platformların birçoğu aslen içerik bile üretmiyor. Hatta kullanımımıza ücretsiz sunuluyor. Sadece internet ücreti ödemek erişmek için yeterli oluyor. Peki bu platformlar nasıl para kazanıyor? Nasıl varlığını sürdürmeye devam edebiliyor? İşte tüm bu sorular “Tekno-Feodalizm” kavramını gündeme taşıyor. Bu mecraların çok büyük bir kısmının sahipliğini yapan; Apple, Google, NVIDIA gibi şirketlerin oluşturduğu Magnificent 7 (Muhteşem Yedili) birçok ülkenin GSYİH’ından daha fazla servete sahip. Örneğin Çin’in GSYİH’ı 2022 yılında 19.2 Trilyon dolarken, Muhteşem 7’linin serveti, 22 Trilyon kadardı. Bu durum, ülkeler üstü bir ekonomik gücü gündeme getiriyor. Ücretsiz olarak eriştiğimiz ya da aylık bedellerle kullandığımız bu platformlar, mesela TikTok, verilerimizi satarak zenginleşiyor. Bu verileriyse; beğeni tercihlerimiz, paylaşımlarımız hatta izlediğimiz bir videoda geçirdiğimiz vakit gibi parametreler belirliyor. Eğlenmek ya da boş vaktimizde öylesine bir bakınmak için girdiğimiz sosyal mecralarda, birer fabrika işçisi gibi durmaksızın çalışıyor, hiçbir karşılık almadan emeğimizi veriyoruz. Bu boş vakit aktivitemiz, internet ortaya çıktığından beri vardı. Ancak bugün farklı olan şey, kitlesel olarak aktivitemizi belirli platformlarda topluyor oluşumuz. Hatta işi biraz daha ileri götürürsek platformların, kişiselleştirilmiş algoritmalarla neleri beğeneceğimizi ya da kaydırırken neler göreceğimizi belirliyor oluşu.

Tüketirken ürettiğimiz, bilinçsiz bir döngü içine hapsoluyoruz. Platformları meydana getiren şirketlerin hem ekonomik gücünün akıl dışı olması hem de günlük yaşantı üzerinde bu kadar belirleyici olmaları; özellikle de bu ekonomik gücün hayatın farklı alanlarında tüketilebilir hizmet ya da ürün üreten diğer şirketlerde olduğu gibi tabana çalışanlar yoluyla geri kazandırılamıyor olması “TeknoFeodalizm’i” son derece kritik hale getiriyor da denilebilir. Meta’nın 2024’te çalışan sayısı 80.000 iken, Volkswagen’in (VW) çalışan sayısı yaklaşık 680.000 kadardı. Meta şirketi 2025 yılında ciddi bir büyüme gösterirken, çalışan sayısı 60.000’e kadar gerilemişti. Bu bize gösteriyor ki META, Apple gibi şirketlerin çalışanları, sadece bu platformlar üzerinde ARGE çalışmaları yapmak ya da sürdürülebilirliği sağlamak için işe alınıyor. Çünkü parayı kazandıran şey çalışanları değil, platformun kullanıcı olan bizler ve ürettiğimiz veriler. Peki neden yeni teknolojik ürünler ya da hizmetler ortaya çıkmıyor da verilerimiz tek bir yerde toplanıyor? Bu sorunun cevabını günlük tercihlerimizde aramamız gerekli. Yeni bir telefon aldığımızda ilk iş WhatsApp yüklememiz ya da telefonu kullanılabilir kılmak için YouTube hesabı açmamız gibi. Bu tercihlerimizde bilinçli olmaktan uzak, Muhteşem 7’li ve benzer şirketlerin teknoloji üzerindeki tahakkümünde gizli.

“Gülmek istediğimiz zaman şakalaşmıyor, TikTok’ta kaydırıyoruz.”

Tekno-Feodalizm Nedir?

Kavrama “feodalizm” ekini veren de tam olarak bu durum. Feodalizm, tarihsel ve kavramsal olarak köylülerin toprağa bağlı olduğu, özgür tercihlerden yoksun olduğu üretim biçimine deniliyor. Teknoloji şirketleri de bu ilişkiyi teknoloji üzerinden bugün, yeniden üretiyor. Örneğin, temel bir ihtiyaç olan sosyalleşmeyi kafelerde değil, Instagram hesaplarımızda arıyoruz. Bilgiye temel erişim olan kitapları okumuyor, okuyanların çektiği YouTube videolarınız izliyoruz. Gülmek istediğimiz zaman şakalaşmıyor, TikTok’ta kaydırıyoruz. Bir insana verilecek değeri, sosyal mecralardaki takipçilerinden ölçüyor, bir şeyi almak istediğimiz zaman dükkân gezmiyor, mesela TEMU’dan sipariş ediyoruz. Uzayıp giden bu liste, sadece internetin değil, platformların da günlük hayatı düzenleyen adeta birer altyapı teknolojilerine dönüştüğünü gösteriyor. Toprağa bağlı olan köylüler gibi, platformlara bağlı olan, özgür tercihlerimizin algoritmalarla düzenlendiği bir gerçekliğe kavramsal olarak bakıyoruz. Biriken servet temelli ekonomik gücün de “Tekno-Feodalizm” gibi bir endişe yaratması aslında birazcık daha bundan.

Platformların Gündelik Hayatı Dönüştürmesi

Mahallenizde esnaflık yapan bir dönerci, sadece aynı sokakta müşterisini kaptıracağı başka bir esnafla değil, bu altyapı teknolojisinden faydalanan, erişim alanındaki tüm esnaflarla rekabet ediyor. Örneğin bir döner söyleyeceğiz; bu döneri bundan birkaç yıl önce söyleyeceğimiz dükkâna gidip yemiş olmalıydık. Eğer daha önce gittiysek ve iletişim numarası varsa, bir de bireysel motor kuryesi sipariş bırakıyorsa ancak o zaman evimize sipariş edebiliyorduk. Artık birkaç mahalle öteden dâhi evimize sipariş edebiliyoruz. Bugün açılan yeni bir dükkân da olsa yıllardır bu hizmeti veren bir dükkân da olsa “Getir, Yemeksepeti, TrendyolYemek” gibi uygulamalarda sanal bir dükkân açmak zorunluluğunda. Dönerciyi bir kenara atarsak, insanlarla istikrarı bir şekilde iletişimi devam etmek için WhatsApp’a, düğünümüzü duyurmak için Instagram’a hatta işi biraz daha ileri götürürsek, bir konuyla ilgili düşünmek, yazmak ve üretmek için yapay zekâya ihtiyacımız var. Bu yüzden altyapı dediğimiz şeyi teknolojik olarak değil, gündelik olarak ele almalıyız. Şirketlerin sundukları şeyler sadece teknolojik bir ürün değil, gündelik ihtiyaçlarımıza da altyapı sağlayan yeni bir sitem. Hayatın herhangi bir noktasında artık var olmak için bu sisteme muhtacız. Ancak sorun şu ki üreterek var olan bizler, üretmek için de bu altyapı teknolojisine kira ödemek zorundayız. Bu kirayı sosyal mecralarda dolaşarak da ödeyebiliriz, yeni bir hizmet ya da ürün üretip bunu pazarlamak ya da toplumda anlamlandırılmasını sağlamak için kullandığımız platformlarda da. Herhangi bir ücret ödemen sinemadan da konuşamayız, konuşan birilerini dinlemek için reklam izlemeden de dolaşamayız. Belki de tüm bu yan ürünleri terk edip kaderimizi kabullenmek, her ay birbirinden farklı bir sürü platforma para ödememiz gerekiyordur. Hayatın her alanı, teknoloji devlerinin tahakkümü altında hatta biyolojik ekosistemimiz bile. Dopamini TikTok ya da fotoğrafımıza gelen beğeniler olmadan nasıl salgılayacağız ki?

TikTok Dili ve Yeni Kültürel Üretim Biçimleri

Asıl konuya, “TikTok dili” kısmına geri dönersek, çıkan şeyin sadece bir fenomen değil, Tekno-Feodalizmin nesnel bir sonucu olduğunu anlamak mümkün. Tüketimle olan ilişkimiz son derece hızlanmışken bu tür mecraların onları diledikleri şekilde yeniden üretmeleri, kültürle olan bağımızı da yeniden şekillendirmekte. Elle tutulur ve geleneksel üretim anlayışımızdan uzak olan bu yeni sistemin ürünü “bulut” sermayeler, -yani bizlerin servet ürettiği modellerdönerciyle akademisyeni, influencerla fabrika işçisini aynı eksende birleştirip, iş hayatlarının yanı sıra kültürel ve sosyal olarak var olması için de gece gündüz çalıştırıp duruyor. Yeni bir paradigmanın eşiği sayılabilecek, bu hayatı düzenleyen altyapı teknolojileri yani platformlar bizlere yeni bir gerçeklik sunuyor. Hayatın herhangi bir alanında iş yapmak isteyen tüm girişimler, verileri satın alarak tüketiciye ulaşıyor, tüketicilerse hiç durmadan veri üretiyor. Belki de bu yüzden Bazı şirketlerin serveti ülkelerle yarışıyor. Kısacası “TikTok dili” hayatı yeniden üretirken, kendini de hayatla sürekli yeniden üretiyor. Gündelik yaşamımız hiç durmadan çalışarak geçiyor. En iyisi var olabilmek için “TikTok” dili öğrenmek!

Ortaçağ’a Dönüş – Tekno Feodalizm yazısı ilk önce Context Dergi üzerinde ortaya çıktı.

İllüstrasyon: Beyza Büyük

Günümüzde bilgiye erişmek bir “tık” kadar yakın görünürken doğru bilgiye ulaşmak ise giderek zorlaşıyor. Teknolojik adaptasyonun geliştiği, bilgiye ulaşmanın kolaylaştığı bu çağda bilim iletişiminin sosyal medya platformlarındaki rolü her geçen gün daha kritikleşiyor. Sosyal medya artık sadece “sosyal” bir paylaşım alanı değil; kullanıcıların önemli olaylarda haberleştiği, tartıştığı ve bilgi aradığı bir mecraya dönüşmüş durumda. Ancak sosyal medyanın beğeni, paylaşım ve yorum odaklı çalışan algoritmaları, bilimsel içeriklerin görünürlüğünü büyük ölçüde etkiliyor. Yüksek etkileşim alan içerikler, algoritmalar tarafından öne çıkarılırken doğruluğu yüksek ancak daha az dikkat çeken bilimsel içerikler görünmez kalabiliyor.

Örneğin, 23 Nisan 2025’te İstanbul’da yaşanan büyük depremde halk ilk olarak sosyal medyaya yöneldi. Bu platformlarda deprem uzmanlarının açıklamaları, sansasyonel haberler ve paniğe kapılan kullanıcıların yorumları birbirine karıştı. Ortaya çıkan kargaşada doğru bilgiye ulaşmak için daha fazla araştırma yapmak gerekiyordu. Bu durum, sosyal medya algoritmalarının bilim iletişimini nasıl şekillendirdiğini açıkça ortaya koyuyor. Çünkü sistemde ön plana çıkan, bilimsel içerik değil; en fazla etkileşimi alan içerik oluyor.

Pandemi döneminde de benzer bir tablo yaşandı. Koronavirüs aşılarına karşı çıkan kişilerin sosyal medya platformlarında yaydığı yanlış bilgiler ve bazı haber sitelerinin bu içerikleri desteklemesi, paylaşılan bilgilere duyulan güveni etkiledi. 

Bu yanlış bilgilerin, algoritmalar sayesinde geniş kitlelere ulaşması sadece halk sağlığını değil, bilimsel otoritenin dijital güvenilirliğini de olumsuz etkiledi. Bilimsel bilginin görünürlüğü sadece sosyal medyayla sınırlı da değil. İnternette herhangi bir konuda araştırma yaptığımızda, Wikipedia her seferinde sanki ana bir kaynakmış gibi karşımıza çıkıyor. Ancak bu platformun herkes tarafından düzenlenebilir olması, güvenilirlik konusunda çeşitli tartışmaları da beraberinde getiriyor. Harvard Üniversitesi’nin hazırladığı resmi rehberde de vurgulandığı gibi, Wikipedia’nın açık düzenleme sistemi özellikle uzmanlık gerektiren konularda yanlış ya da eksik bilgilerin yayılma riskini artırıyor. Buradaki bilgilerin, bir yazar ya da uzman ekip tarafından değil, kolektif ve kontrolsüz biçimde oluşturulabildiği belirtiliyor.

İllüstrasyon: Beyza Büyük

Bu durum, bilginin herkes tarafından erişilebilir olmasını sağlarken, aynı zamanda bilimin güvenilirliğini zayıflatabiliyor. Wikipedia’da yer alan içerikler insanların aklına şu soruları getiriyor: “Bu bilgi ne kadar doğru?”, “Kim yazdı, kim kontrol etti?” Katılımcı bir yapıyı temsil eden bu platform, özellikle bilimsel içeriklerde hata ve yanlış bilginin dolaşıma girme riskini yükseltiyor. Dolayısıyla, burada yer alan bilgilerin doğruluğunu kontrol ederek paylaşmak, kamuoyunu güvenilir bilgiye yönlendirmek açısından büyük önem taşıyor. 

Son dönemde yapay zekâ, yalnızca teknolojik bir yenilik değil, bilgi üretimi ve yayılımı açısından da yepyeni bir dönemin kapısını araladı. Fakat bu yeni dönem doğruluk ve denetim konusunda önemli sorunları da beraberinde getiriyor. 

Örneğin 2023’te yapılan bir araştırmada, yapay zekâ destekli 49 haber sitesinin sağlık, siyaset ve afet konularında yanlış bilgi paylaştığı ortaya çıkmıştı. Bu içerikler, arama motorlarında üst sıralarda yer bularak geniş kitlelere ulaştı ve böylece yanlış bilgilerin yayılmasına neden oldu. Benzer şekilde prestijli bir yayın kuruluşu, finans haberlerini yapay zekâya yazdırdığı gerekçesiyle gündeme gelmişti. Bu haberlerde yapay zekânın ciddi hatalar yaptığı ortaya çıktı. Bu örnekler, yapay zekânın içerik üretiminde denetimsiz kullanıldığında ne kadar riskli olabileceğini gösteriyor.

Sosyal medya algoritmalarının etkileşim odaklı çalışması, bilimsel bilginin görünürlüğünü azaltırken yanlış bilgilerin yayılmasına olanak tanıyor. Nitekim 2018 yılında Science dergisinde yayımlanan araştırmada yanlış bilgilerin sosyal medya platformlarında doğru bilgilere kıyasla çok daha hızlı bir şekilde yayıldığı ortaya çıkmıştı. Yapay zekânın içerik üretim süreçlerinde daha aktif kullanılmasıysa bu sorunu daha karmaşık ve denetimsiz bir hâle getirebiliyor. Bu durum, bilim iletişimine hem stratejik hem de etik anlamda yeni sorumluluklar doğuruyor.

Bu yüzden iletişimciler sadece içerik üretmekle kalmamalı. Üretilen içeriği hedef kitleye uygun, sade, dikkat çekici ve bilimsel doğruluktan sapmadan sunabilmelidir. Çünkü sosyal medya platformlarında içeriklerin görünürlüğü çoğu zaman etkileşimin düzeyine bağlı oluyor. Bu denetimsiz iletişim ortamında bilim iletişimi; güven, şeffaflık ve anlayış geliştirme süreci olarak iletişim dünyamıza katkı sağlayabilir. Yeni medya çağında iletişimciler; infografikler, kısa videolar, hikâyeleştirme ve dijital etkileşim gibi yaratıcı yöntemlerle bilimsel bilgiyi sadeleştirerek anlatabilir. Bunu yaparken hem etik kurallara hem de dijital mecraların algoritmik doğasına dikkat etmelidir. Bilimsel içerikler yalnızca görünür değil, aynı zamanda güvenilir ve erişilebilir de olmalıdır.

Sosyal medya platformları bugün yalnızca kişisel paylaşımların yapıldığı yerler değil; bilgiye ulaşmanın, algıların ve kamuoyunun şekillendiği temel araçlar hâline gelmektedir. Ancak bu araçlar aracılığıyla erişim, sanıldığı kadar tarafsız değildir. Platformların arka planındaki algoritmalar, kullanıcılara hangi içeriğin gösterileceğine karar verirken genelde etkileşim kriterlerini öne çıkarır. Bu da doğruluğu yüksek bilimsel içeriklerin yeterince görünür olmamasına, buna karşılık duygusal ve sansasyonel içeriklerin geniş kitlelere ulaşmasına yol açar.

Bu algoritmalar aslında sadece bir sıralama sistemi değil, aynı zamanda bilgi dolaşımını şekillendiren güçlü bir filtre gibi de çalışır. Kişiye özel içerik akışları, kullanıcıları zamanla benzer görüşlerin yankılandığı “yankı odalarına” sürükler. Yani, insanlar çoğunlukla kendi düşüncelerini destekleyen içeriklerle karşılaşır ve farklı bakış açılarını görme ihtimalleri azalır. Bu durum, tüketicinin düşüncelerinden farklı olabilecek bilimsel bilgiye ulaşma ihtimalini de azaltır. Burada şu soruyu sormak gerekir: Algoritmalar gerçeği mi gösteriyor, yoksa sadece en çok etkileşim alan içerikleri mi? Pandemi ya da doğal afetler gibi kriz anlarında, insanlar bilgiye ulaşmak için ilk olarak sosyal medyaya sarılıyor. Ancak algoritmalar ,etkileşim alan içerikleri öne çıkardığı için toplumsal panik, yanlış yönlendirilme ve bilgi kirliliği tetikleniyor.

Yapay zekâ destekli öneri sistemlerinin yaygınlaşmasıyla bu sorun daha da büyüyor. Google, TikTok, Instagram ve X gibi platformlarda kullanıcı davranışlarını analiz eden algoritmalar, içerik akışını şekillendirirken doğru bilgiyi çoğu zaman geri plana atıyor.

Bu yüzden sosyal medya algoritmalarının nasıl işlediğini anlamak ve bilimsel içeriklerin bu ortamda nasıl daha görünür hâle getirileceğine dair yeni iletişim modelleri geliştirmek yalnızca iletişimcilerin değil; bilim insanlarının, platformların ve eğitim kurumlarının da ortak gayesi olmalıdır. Aksi takdirde dijital ortamda habere ulaşmak kolay görünse de doğru bilgiye ulaşmak her geçen gün daha zor olacaktır. Bilim insanları, gazeteciler, dijital içerik üreticileri ve iletişimciler ortak bir etik anlayışla hareket ederek algoritmaların nasıl çalıştığını kavramalı ve bilimsel içeriğin görünürlüğünü artırmalıdır. Aksi hâlde yalnızca yanlış bilgi yayılmakla kalmaz; toplumun bilime ve bilimsel düşünceye olan güveni de sarsılır. Bu yüzden bilim iletişimi, dijital çağın en önemli kamusal sorumluluk alanlarından biri hâline gelmiştir.

Yararlanılan Kaynaklar:

The science of fake news. Science, 1094–1096.

A systematic review of scholarly research on the content of Wikipedia. Journal of the Association for Information Science and Technology, 219–245.

Defining “fake news”: A typology of scholarly definitions. Digital Journalism, 137–153.

The spread of true and false news online. Science,  1146–1151.

Bilginin Algoritmik Ölümü yazısı ilk önce Context Dergi üzerinde ortaya çıktı.

Yapay zekâ sadece bir araç mı yoksa iletişimin yeni bir aktörü mü? Dijital dönüşüm, akademik üretimden günlük yaşama kadar her alanı şekillendirirken, insan ve makine arasındaki ilişki nasıl evriliyor? Dr. Öğr. Üyesi Elif Karakoç Keskin ile yapay zekânın iletişim süreçlerine etkilerini, etik sorunlarını ve gelecekteki rolünü konuştuk.

Melisa Güven: Elif Hocam öncelikle hoş geldiniz. Sizi tanıyarak başlamak isteriz.

Elif Karakoç Keskin: Elbette. Merhabalar, hoş buldum. Ben Doktor Öğretim Üyesi Elif Karakoç Keskin. Yeditepe Üniversitesi İletişim Fakültesi Dekan Yardımcısıyım ve Radyo, Televizyon ve Sinema Bölümü öğretim üyesiyim. Aynı zamanda da Yapay Zekâ Politikaları Derneği’nde (AIPA) Medya ve İletişim Komisyonu Başkan Yardımcısıyım. Yeni medya, dijital iletişim, insan ve makine iletişimi gibi çalışma alanlarında akademik yayın ve faaliyetlerimi sürdürüyorum.

M.G: İletişim alanında çalışmalar yapan bir akademisyensiniz aynı zamanda. Son yıllarda yapay zekâ ile ilgili gelişmeleri nasıl değerlendiriyorsunuz? Yapay zekânın akademik alana etkilerini sormak isteriz.

E.K.K: Tabii, aslında pek çok etkiden bahsedebiliriz. Fakat benim aklıma ilk olarak bilimsel yayıncılık sürecinde bilgiye erişim noktasındaki etkileri geliyor. Çünkü artık akademi hiç olmadığı kadar hızlı bir bilimsel metin üretme, düzenleme ve dil bariyerine takılmadan bu süreci yönetebilme seviyesinde. Araştırma sürecinin en temel parçalarından olan; literatür tarama, ulaşma, üretme, özetleme hatta yazma noktasında yapay zekâ alternatifleri bulunmakta. Sadece literatürü araştırırken değil, veri analiz sürecinde de yapay zekâ araçlarından söz etmek mümkün. Akademik anlamda bilimsel yayın üretim sürecindeki o rutin görevler neredeyse tamamen otomatize hale gelmeye başladı. Bununla bağlantılı olarak son yıllarda öğrenme ve öğretme süreçlerinde yapay zekâ ile ilişkili metotlar kullanıldığını görmekteyiz. Ders içeriklerinin, materyallerinin oluşturulması akla gelen ilk örneklerden birkaçı. Bunlar akademide hızlı üretim açısından faydalanılabilir yönleri. Bu olumlu yönlerin beraberinde getirdiği bazı olumsuz taraflar da mevcut. Akademik üretimi hızlandırıyor, ancak intihal sorunu başlıyor. Akademik dürüstlük ihlal ediliyor ve yeni araştırma alanları, yeni araştırma konuları getiriyor; “Yapay Zekâ Etiği” gibi. İletişim alanında yeni bir iletişim kategorisi var artık: “Makinelerle iletişim” ya da “İnsan-makine iletişimi”. Bu iletişim kategorisini yaratan şey ne? Klasik iletişim sürecinin dönüşüme uğraması. Nasıl dönüşüme uğruyor? Nedir klasik iletişim süreci? Bir gönderici vardır, bir de alıcı. Birbirlerine mesaj gönderirler ve aslında bir anlam üretirler. Çünkü iletişim bir anlam üretme işidir. Biz burada teknolojiyi mesajların gönderilmesine aracı olarak konumlandırıyorduk. Fakat bugün kullandığımız ChatGPT gibi, diyalog kurduğumuz iletişimsel yapay zekâ araçları ile anlam üretme süreci bireyler ile makineler arasında gerçekleşmeye başladı. Dolayısıyla “Yapay zekâ sadece bir araç değil de iletişimin aktif bir katılımcısı haline mi geldi?” gibi sorular, akademide üzerinde durduğumuz yeni alanlar ve yeni araştırma konuları haline gelmiş durumda. Hem riskler hem fırsatlar açısından çok çeşitli etkilerden söz etmemiz mümkün.

Umut Yiğit: İletişim fakülteleri genelde mesaj üretme ve ileti tasarımı üzerinden ilerliyor. Bir taraftan da televizyondan beridir araç olmaları tartışılıyor. Bence yapay zekâ araç konumunda fakat bir geri bildirim alma durumu söz konusu. Sizce iletişim sürecinde yapay zekâ nerede konumlanıyor? 

E.K.K: Çok farklı yaklaşımlar bulunmakta. Ama uzun yıllardır “insan ve makine iletişimi” dediğimiz bir kategorinin var olduğundan söz edebiliriz. İletişim kurduğumuz makine ile aslında gerçek bir dünya etkileşimi kurmuyoruz; tamamen sanal bir etkileşim. Ama o sanal iletişimde de bir anlam üretme süreci söz konusu. Dolayısıyla makinelerle yeni bir iletişim kategorisinin var olduğunu söyleyen araştırmacılar, bu fikre katılıyorlar. Yani artık makinenin (yapay zekânın), iletişim sürecinin gerçek katılımcısı (birey) tarafından bir aktör olarak konumlandığını söylüyorlar.

U.Y: Yani paradigma değişti.

E.K.K: Aynen öyle. Yani o iletişim sürecinin değiştiği yönünde fikir beyan eden araştırmacılar var.

U.Y: O zaman orada da yeni bir çatışma türeyecek.

E.K.K: Bizim için yeni bir tartışma alanı, daha doğrusu yeni araştırma konuları doğuran bir süreç. Elbette özü itibariyle bu makinenin bir bilinci yok, empati yapamaz. Biz onunla duygusal bir etkileşim kuramayız. İnsani değerlerden yoksun bir makine. Ancak gerçekleştirilen bazı araştırmalar, o iletişimsel yapay zekâyı kullanan bireylerin kurdukları etkileşimden tatmin oldukları ve hatta bu etkileşimi gerçek dünya etkileşimine tercih ettiğini bildiren sonuçlar var.

Aslı Şen: Hocam aslında sizler yapay zekâyı akademide literatür araştırması gibi sebepler ile kullanmaktasınız. Ben ve lisans eğitimi gören birçok öğrenci arkadaşım, ChatCPT gibi sohbet botlarını kullanmaktayız. Öğrencilerin kendilerini gösterebileceği bir alan olan proje ve sınav gibi önemli süreçlerde yapay zekâyı kullanmalarının olumlu veya olumsuz yönleri nelerdir? Öğrenciler tarafından fazlaca kullanılması hakkında ne düşünüyorsunuz?

E.K.K: Ben kullanılması taraftarıyım. Yani daha doğrusu kullanılmasının karşıtı değilim. Kendimden örnek vereyim. Nasıl yaklaşıyorum bu duruma ve öğrencilerimin nasıl yaklaşmasını istiyorum: Önce herhangi bir konu hakkında ChatGPT’ye essay yazdırmalarını istiyorum. Daha sonra bu yazıları sınıfa getiriyorlar ve üzerine tartışıyoruz. Biliyorsunuz, iletişimciler olarak hikâye üretme, yaratma kısmında da varız. Bizim yaratıcı ve özgün içerikler ortaya koymamız lazım. Dolayısıyla bu tartışma ortamı sınıfta yaratıldıkça aslında öğrenciler, ChatGPT’nin verdiği metinlerin özgün olmadığını ve öğrenilmiş kalıplarla o metni oluşturduğunu görmeye başlıyor. Örneğin, bir senaryo yazdırmalarını istiyorum.

Çünkü çok temel, basit fikirlerle yazıyor. Anlam üretme, duygusal etkileşim, kültürle beslenme ve benzeri yetilere sahip değil. Böyle olunca öğrenciler bunu görebiliyor. Bunun yanı sıra çok rutin işler varsa onları da yaptırmalarını söylüyorum. Sunum Becerileri dersinde özellikle yapay zekâya yaptırmalarını istiyorum. Ama o metnin içeriği, anlatımı, sınıfta tartışılması tamamen onlara ait. Kısacası yardımcı olacak işleri, operasyonel işleri hızlandırmak için kullanabiliyorlar. Fakat daha çok tartışma, sözel olarak ifade etme, fikir üretme, eleştirme işine daha fazla ağırlık verdiğimi söyleyebilirim ki bence zaten buna ihtiyacımız var. Artık metin yazmak çok kolay. Ama o metni anlatabilme becerisi, o fikri ifade edebilme becerisi çok daha önem kazanmış durumda. Ben de derslerimde bu alanı daha fazla artırdım diyebilirim.

U.Y: Yani bir özne olarak o etkileşim sürecine bağlı olmasını sağlıyorsunuz.

E.K.K: Çünkü kontrol mekanizması sensin aslında, o değil. Yapay zekânın zaten risklerinin temelinde bir karar mekanizması olarak işlemesi var. Yani kişinin artık kendi karar yetkisini algoritmalara bırakma süreci var. Bizim amacımız bunu değiştirmek. Karar mekanizması sensin, kontrol mekanizması sensin. Onu sadece bir araç olarak kullanman gerekiyor. Oradan aldığın metni bana aynen getiremezsin. O yüzden kaçınmaktansa birlikte etkileşim halinde üretimi gerçekleştirmelerini sağlamak daha doğru geliyor.

M.G: Ekonomi, eğitim, hukuk ve insan hakları, afet yönetimi, sağlık gibi pek çok alanda yapay zekânın geliştiğini görüyoruz. Bu konular hakkında neler düşünüyorsunuz? Sizce bize gelecekte ne tür fırsatlar yaratabilir ya da hangi risklerle karşı karşıya kalabiliriz?

E.K.K: Bahsettiğiniz tüm alanlarda çok kapsamlı fırsatlar var. Mesela, sağlık alanında hastalıkların hızlı teşhis edilmesi ya da kişilere özel tedavi yöntemlerinin bulunması. Eğitimde yine bu kişiselleştirme durumu son derece önemli. Her öğrencinin ihtiyacına göre kişiselleştirme metotları kullanılması gündemde. Hukukta, belgelerin okunması, analizi, hatta belki de davaların takibi noktasında verimli olabilir. Ekonomide de yine, sektörün verimliliğini artıracak yenilikçi çözümler sunabilir. Afet yönetiminde, afet öncesi, sırası ve sonrasında o yönetimsel süreçte kaynakların hızlı kullanımı noktasında etkili olabilir. 

Bunlar yarattığı fırsatlar. Ama bu faydalanabilir yönlerin dışında bir takım riskler de var. Gündemde en çok yer kaplayan konu ise şu: Yapay zekâ işsizlik oranını artıracak, insanları işsiz bırakacak. Yıllar geçtikçe bu gündem durulmaya başladı. Çünkü insanlar şunu fark etmeye başladılar: Yapay zekâ sadece insanları işsiz bırakmakla kalmayacak; insan hakları, eşitsizlikler, insani değerler gibi bir takım sorunları daha da derinleştirecek. Nedir bu sorunların kaynağı? Algoritmalar. Yapay zekâyı oluşturan algoritmalar yanlı sonuçlar doğurabiliyor, önyargıları yeniden üretebiliyorlar. Bunun oluşmasının temel sebebi yapay zekânın çalışma prensibi. Yapay zekâ makine öğrenmesi denen bir prensiple çalışıyor. Veri setlerinden öğrenerek bir çıktı veriyor. Peki bu veri ne? Veri her şey aslında. Bizim kişisel verilerimiz, sosyal medyadaki dijital izlerimiz, bir ekranı görüntüleme süremiz ve benzeri gibi. ChatGPT’nin son versiyonun duyurulması ile birlikle bir yapay zekâ uygulamaları üretimi furyası ortaya çıktı. Neden bu kadar fazla var? Çünkü, milyarlarca internet kullanıcısı var ve bu milyarlarca internet kullanıcısının milyarlarca veri sirkülasyonu var. Dolayısıyla yapay zekânın besleneceği çok fazla veri bulunmakta. Bu veriler ile beslenme durumu da yanlılık noktasında son derece önemli. Eğer herhangi bir yapay zekânın eğitildiği veri seti bir takım yanlı gruplardan beslenirse, eğitim verisi sorunlu olduğundan yapay zekânın sunduğu çıktılar da sorunlu olacak. En bilinen örneklerden bir tanesi Amazon’un işe alım uygulaması. Çok fazla başvuru olduğundan işe alımlar için CV’leri analiz edecek bir yapay zekâ üretiyor. Fakat bu yapay zekânın eğitim verisi daha çok erkek adayların CV’leriyle eğitildiğinden, kadın adayların CV’leri daha düşük puan alıyor ya da onları görmezden geliyor. Haliyle tepkiler gelmeye başlıyor ve yanlış sonuçlar nedeniyle bu yapay zekâ uygulaması ortadan kaldırılıyor. Bir de, o makine öğrenmesi sürekli devam eden bir süreç. ChatGPT’ye bir prompt girdiğimizde onu eğitmeye devam ediyoruz. Bu cinsiyet ya da farklı ötekileştirme durumlarında gördüğümüz temsil sorunları, yapay zekâyı geliştirenin önyargılarını taşıyor.  İnsan müdahalesi sorunsalı.

Biz bugün algoritmalar üzerinden bunu tartışıyoruz ama insanın kendisi zaten önyargılara sahip bir varlık.  Peki nasıl çözebiliriz bu durumu? Farkındalığı sağlamak, yani önyargılı sonuçlar elde edeceğini bile bile o yapay zekâyı kullanmamak, uzak durmak ya da algoritma geliştiricilerin bu konuda daha sorumlu ve daha etik davranmaları için bir takım regülasyonlara yol açacak regülasyonlara yönlendiren çalışmalar yapmak önemli.

Cem Çalışkan: Algoritma geliştiricilerinin önyargıları asıl problem gibi görünüyor. Çok demokratik bir algoritma geliştiricisi düşünelim. Eşcinsellik hastalıktır gibi bir veri seti girilirse, yine çoğunlukçu normali üretme riski taşımaz mı?

E.K.K: Bu tartışma Siri, Alexa, Google Assistant gibi sanal asistanlarla başladı aslında. Hepsinde kullanılan ses bir kadına ait. Bir çalışma görmüştüm ve katılımcılara “Alexa’yı hayal edin” diyorlardı. Tüm fikirler alındıktan sonra, toplumda idealize edilmiş bütün güzellik anlayışlarının hepsi Alexa’da toplandığı görülmüş. Kadının aslında güven veren bir varlık olduğunu ve kullanıcılar tarafından verilen görevleri yerine getirmesi için harika bir çerçeve sunduğu gibi argümanlarla toplumsal cinsiyet kodlarını yeniden ürettiğine yönelik bir takım tatışmalar bulunmakta.

Bu da literatürde yeni düşünceler doğurdu: Queer yapay zekâlar ve sanal asistanlar olabilir mi? Danimarka’da bir reklam ajansı bununla ilgili çalışma yapıyor. Queer yani cinsiyetsiz bir yapay zekâ geliştiriyorlar. Kadın ve erkek seslerini birleştirerek, cinsiyeti olmayan bir ses ortaya çıkarıyorlar. Ürettikleri sanal asistanı Apple Store, Google Play Store’da kullanıcılara sunuyorlar. Fakat o kadar az talep görüyor ki bir süre sonra bu sanal asistanı kaldırmak zorunda kalıyorlar. Toplum zaten o kodlara o kadar entegre ki navigasyonu tarif eden bir kadın olması onu rahatsız etmiyor. Sanal asistanların tartışma yaratmasının nedeni de o dönem bu tür yapay zekâ araçlarını geliştiren kişilerin ağırlık olarak toplumsal cinsiyet kodlarını benimseyen erkekler olmasıydı. Sonrasında kadın kodlayıcıların sayıları arttı.

Fakat yapay zekânın geliştirilmesi noktasında; çok demokratik, cinsiyetçi kodlardan ve ötekileştirici yaklaşımlardan uzak duran biri bile olsa, neye talep varsa ona yönelmek durumunda kalıyor. Çünkü ekosistemde platform kapitalizmi var. Onu gerçekleştirmek zorunda. Kendi bağımsız bir yapay zekâ geliştiriyorsa o demokratik ve eşitlikçi düşünce yapısını kendi algoritmalarına yansıtabilir. Ama o noktada da işi kimin yönettiği, nereye yapıldığı önemli. 

M.G: Yapay zekâ birçok alanda çeşitli fırsatlar sunmakta. Peki bu konuda sivil toplum kuruluşlarının nasıl bir rolü olduğunu düşünüyorsunuz?

E.K.K: Açıkçası çok önemli buluyorum. Yapay zekânın fırsatları ve riskleri hakkında toplumun pek çok kesiminin faydalanabilmesi ve bilinçlendirilmesi alanında çalışmalar yapabilirler. 

Bununla da kalmayıp, üniversitelerle, özel sektörle, başka sivil toplum kuruluşlarıyla, kamu kurumlarıyla iş birliği yaparak, bir takım çalışmalar yürüterek yapay zekâ ile ilişkili kamu politikalarının geliştirilmesine katkı sağlama potansiyeline sahipler. 

M.G: Üyesi olduğunuz Yapay Zekâ Politikaları Derneği (AIPA) bu konuda söz ettiğimiz faaliyetleri gösteren ilk kuruluşlardan biri. Bize biraz AIPA’dan bahsedebilir misiniz?

E.K.K: Tabi, sizin de bahsettiğiniz gibi AIPA, Yapay Zekâ Politikaları Derneği. Türkiye’de yapay zekâ konusunda faaliyet göstermek üzere kurulmuş ilk sivil toplum kuruluşlarından bir tanesi. Bu alanda 2021 yılından beri faaliyet gösteriyor. AIPA’nın kuruluş amaçlarından bahsedecek olursak; Türk toplumunu yapay zekâ ile ilgili bilinçlendirmek, yapay zekâya yönelik farkındalık kazandırmak. Aynı zamanda üniversite, özel sektör, diğer sivil toplum kuruluşları ve kamu kurumlarıyla ortaklıklar kurup çalışmalar gerçekleştirerek yapay zekânın gelişimine ve kamu politikalarının geliştirilmesine katkı sağlamak temel amaçları arasında. Bu alanda pek çok çalışma gerçekleştirildi. Seksenin üzerinde Tomorrow Meetings yapıldı, yetmişin üzerinde Tomorrow Talks yapıldı. Geçtiğimiz Kasım ayında RTÜK Birliği’nde büyük bir Yeni Medya Zirvesi gerçekleştirildi. Uluslararası yapay zekâ alanında medya zirvesi ve birden fazla oturumda yapay zekâ ile ilgili pek çok konu tartışıldı, değerlendirildi. Bunun dışında, AIPA bilimsel araştırmalara da çok önem veren bir dernek. Örneğin, 2021 yılından beri ulusal ve uluslararası nitelikte dört tane kitap yayınlandı. Yine yakın zamanda “International Journal on AI” adında AIPA’ın uluslararası hakemli dergisi yayın hayatına başladı. Sivil toplum kuruluşlarının gerçekleştirdiği politika belgeleri yayımlamak da önemli faaliyetlerden bir tanesi. Ben Medya ve İletişim Komisyonu üyesiyim. Dernek başkanımız Zafer Küçükşabanoğlu ve bizim komisyon başkanımız

Doç. Dr. Derya Gül Ünlü’nün planları dahilinde politika belgesi hazırlanması gündemde. Medya ve iletişim çalışmaları için oldukça önemli bir adım. Bizim  komisyonumuz dışında yirmiye yakın çalışma alanı var. Ekonomiden göçe, hukuktan güvenlik ve dış politikaya uzanan; alanında uzman, akademisyenlerin ve sektör temsilcilerinin bulunduğu komisyonlar var ve her bir alanda çeşitli çalışmalar sürdürülmekte.

A.Ş: Peki AIPA, Türkiye ekosistemine ne tür katkılar sağlıyor?

E.K.K: Yapay zekâ ekosistemi açısından, AIPA gibi diğer sivil toplum kuruluşlarının da  faaliyetleri aslında çok önemli. RTÜK’le birlikte yapılan zirveye, hem Türkiye’den hem de dünyanın çeşitli ülkelerinden akademisyenler katıldı. Burada sıkça eleştirdiğimiz veri toplama süreçlerinde aktif rol oynayan, kişisel verilerimizi toplayarak bize geri satan ya da sosyal medya ve dijital platformlarda kalmamız için sürekli içerikler pompalayan; Netflix, BluTV, Exxen, gibi platformların temsilcileri ile istişare etme fırsatı bulduk. Risk olarak tanımladığımız şeylerin ne olduğunu aktarma şansı bulduk ve neler yapılabilir diye konuştuk. Yine RTÜK’ün, Türkiye genelinde yaptığı Yapay Zekâ Farkındalığı araştırması kamuoyuyla ilk defa paylaşıldı. Araştırmadaki farkındalık düzeyleri bize gerçekten bu konu ile ilgili toplumda yapay zekâ okuryazarlığı hakkında çalışmalar yapmamız gerektiğini gösterdi ve bunu sadece eğitimciler yapamaz. Sektörden, sivil toplumdan, kamu kurumlarından paydaşlara ihtiyacımız var. Medya ve iletişim araçlarına yerel ve ulusal farkındalığı, yapay zekâ okuryazarlık bilincini artırabilmemiz için de ihtiyacımız var. Bu alanda ortaklıklar kurulması açısından adımlar atıldı. Geçen gün Resmi Gazete’de gördüm. Mecliste yapay zekâ araştırma komisyonu kuruldu. Bizim gerçekten ülke olarak çok daha fazla şey yapmamız gerekiyor diyebilirim. Bu önemli bir adım.

M.G: Yapay zekânın gelişmesi ile birlikte hayatımızda da birçok şey değişiyor. Chatbotları giderek daha sık kullanmaya ve onlarla daha derin etkileşimler kurmaya başlıyoruz. Bir süre önce “Yapay zekâ ilk kurşunu sıktı!” başlıklı haberler görmüştük. Yapay zekâ ile etkileşimin artması bir yalnızlaşma durumunu da beraberinde getirecek mi?

E.K.K: Yapay zekâ ile kurduğumuz iletişimde, aslında temel amaç fayda sağlamak. İşlerimizi daha hızlı yapmamızı, fikir almamızı sağlıyor ve bize bir konfor alanı yaratıyor. Ve dolayısıyla bizim o konfor alanında çok daha hızlı karar vermemizi kolaylaştırıyor. Sosyal bir izolasyona neden olur mu yapay zekâ? Evet, olabilir. Fakat insan, tabiatı itibariyle gerçek sosyal etkileşime ihtiyaç duyar. Yapay zekâyı işlerini gerçekleştirmek için bir araç olarak kullansa da bu durum insanları tamamen yalnızlığa itmez. Ama bence buradaki yalnızlaşmaktan öte en önemli risk bu sohbet robotlarının yani iletişimsel yapay zekânın çok fazla kullanılmasının, öz yeterlik ve bağımsız düşünme gibi noktalarda risk yaratıyor olması. Yapay zekâ birçok iş için kullanılıyor. Örneğin, mail atarken ChatGPT’ye yazdırmak, bir makaleyi ona yazdırmak, arkadaşınıza çok dağınık bir mesaj yazdınız, toplanması için yine yardım almak. Bir noktada artık bireyin gölgesi gibi hareket eder hale geldiği için öz yeterliliği, bağımsız düşünmeyi etkilediğini düşünüyorum. Bana göre yalnızlaşmaktan ziyade bence daha riskli olan şey bu.

A.Ş: “Yas ve Melankolide Sanal Gerçekliğin Duygusal Boyutu” başlıklı makalenizden bir soru sormak istiyorum. Bir annenin hayatını kaybeden kızı ile sanal gerçeklik aracılığıyla tekrardan buluşması ve bir gün boyunca zaman geçirmesini, Freud’un yas ve melankoli teorisi üzerinden ele alıyorsunuz. Bizler yıllar geçtikçe yapay zekâ üretimi çıktıların, VR teknolojilerinin gerçekçiliğinin arttığını görmekteyiz. Yapay zekânın ve sanal gerçeklik teknolojilerinin gelişmesi duygusal ve gerçeklik algısında bir bozulmaya yol açıyor mu, toplumsal etkileri nasıl oluyor? 

E.K.K: Sanal gerçeklik üzerine çalışan bir ajans, yıllar önce kızını kaybetmiş bir anne ile kızını tekrar buluşturabileceklerini söylüyorlar. Kızı bugün yaşasaydı nasıl görünürdü gibi ayrıntılar üzerinde çalışıyorlar ve VR gözlüğü ile anne ve kızı buluşturuyorlar. Freud şunu söylüyor: “Yas dediğimiz şey yaşanıp biten bir süreçtir. Eğer yas tekrar edilirse ya da bitmezse o zaman patolojik bir evre olan melankoliye girer.”  Melankoli yastan çok daha uzun bir süreçtir ve bireyin gündelik hayatına devam etmesini derinden etkileyen bir durumdur. Burada teknoloji ile bireyin kaybının yeniden yaşatılması ve yas sürecinin tekrar canlandırması söz konusu. Kısa vadede, ChatGPT’den bir metin almak gibi konfor alanı yaratabilir. O sevgiyi belki tekrar hissedeceksin ama aslında onun hayatta olmadığıyla tekrardan yüzleştiğinde, duygusal manipülasyonla da yüzleşmiş olacaksın. 

A.Ş: “Oyun mu İş mi? Youtube Kidfluencerları Üzerine Karşılaştırmalı Bir Analiz” adlı makaleniz de çok etkileyiciydi. Çocukların korunması açısından sosyal medyada büyük bir açık söz konusu. Bu çocukların dijital ortamlarda çocuk işçi rolüne büründürülmesi hakkında ne düşünüyorsunuz?

E.K.K: Kidfluencer demek çocuk ünlü demek. Bu çocuklar ebeveynleri tarafından veri ekosistemine sunulan canlılar haline gelmiş durumda. Mahremiyeti sergileniyor, unutulma hakları tamamen gözardı edilerek gündelik hayatları paylaşılıyor. Bu konuda benim için yas ve melankolide olduğu gibi bir sorunsaldan yola çıktı. Çünkü durum bir çeşit dijital çocuk işçiliği formu. Makalede örneklemlerimden biri, Türkiye’de en fazla kazanan çocuk influencer olan Prenses Elif kanalına dairdi. Her gün içerik yayınlıyor.  Bu bloglardan bazılarında Elif kırk derece ateşli ama içerik üretmesi gerektiği için o halde çekiliyor. Elif duş alırken, çizgi film izlerken, ders çalışırken yani bütün günlük hayat rutini çocuğun ebeveynleri tarafından sosyal medyaya sunuluyor. Buna da “sharenting” deniliyor. Çocukların dijital reşitlik yaşı var. BTK’ya göre bu yaş on üç. Bu yaşın altındaki çocukların hesapları ebeveynleri tarafından yürütülüyor. Prenses Elif’in anne ve babasının yaptığı röportajlarda şunları okudum: “Biz çok memnunuz, evimizi, arabamızı aldık, tatillere gidiyoruz. Elif de bu durumdan çok mutlu.” Ama küçük kızın bir karar mekanizması yok, onun sorumluluğu sana ait. Dolayısıyla temel tartışma influencer olan çocukların, dijital platform kapitalizminin olduğu alana dahil edilmesi oluyor. 

Kidfluencer ile ilgili bir başka makale daha yazmıştım. Bu kez orada Postman’ın “Minyatür Yetişkinlik” kavramından ilerledim. Ne yazık ki daha önce de konuştuğumuz, toplumun bir takım güzellik standartlarına yönelik beklentileri bu alanda da mevcut. Sosyal medyanın sunduğu bu çerçeve, çocuklar için de bir takım güzellik standartlarını gerektiyor biliyor musunuz? Sekiz, dokuz yaşındaki çocuklara takma tırnaklar takılıyor. Leopar desenli kıyafetler giydiriliyor. Yani minyatür yetişkin formuna sokuluyorlar. Postman 90’larda televizyon reklamları üzerinden söylüyor bunu. Bugün o kavram, platform kapitalizmine ve ekosisteminde minyatür yetişkinliklerden söz etmemize neden oluyor. Böyle bir dönüşüm içerisindeyiz. Bence bu gelinen nokta çok daha tehlikeli bir boyuta ulaşmış durumda diye düşünüyorum.

U.Y: Hocam bakış açınızı çok sevdim. Tamam problem var ama umut da var, demek çözümün öncülü oluyor sonuçta.

E.K.K: Rica ediyorum hocam, şöyle bir durum var: Bu sorunlar oldukça yapısal ve bizim çözebileceğimiz türden değil. Bunun farkındayım. Ancak iletişim süreçlerinde hep söylediğim bir şey var: Etkili iletişim kurmak istiyorsanız, hem içsel hem de bireysel olarak şunu aklımızda tutmalıyız: Önyargılarımızı kontrol edebilmek ve onlarla mücadele edebilmek için önce kendimizi kontrol etmemiz gerekiyor. Kendimizin farkında olabilmemiz için insanlarla kurduğumuz ilişkilerin, dijital süreçlerde kurduğumuz bağların ya da makinelerle olan ilişkilerimizin farkında olmak zorundayız. Mervin Minsky’nin bir sözünü çok seviyorum. Kendisi bir bilgisayar bilimci ve yapay zekâ çalışmalarına büyük katkıları olmuş bir isim. Yıllar önce şöyle bir şey söylemiş: “Hiçbir bilgisayar, ne yaptığının farkında olarak tasarlanmadı. Ama biz de kimi zaman ne yaptığımızın farkında olmuyoruz.” Fakat biz, yapay zekânın aksine bilince sahip canlılar olarak farkındalık geliştirebilecek varlıklarız. Bu yüzden önceliğimiz, bireysel değerlerimiz olmalı. Sonrasında ise insanlarla kurduğumuz iletişimdeki değerler. Duygusal etkileşimler, gerçek dünya bağları, empati, şeffaflık… Algoritmalar ve yapay zekâ ile ilgili en çok tartıştığımız şey de bu değil mi? Hesap verebilirlik, şeffaflık bunların yoksunluğu. Dolayısıyla biz, eğer bu değerleri hayatımızda önceler, farkındalıkla yaşar ve kendimizden başlayarak çevremizdekilere bu anlayışı entegre etmeye çalışırsak, kurduğumuz ilişkilerde anlamlı bir şeyler yapıyor olduğumuzu hissedebiliriz. Örneğin, “Ben, beni duygusal olarak manipüle edecek ya da yasımı tekrar yaşatacak bir aracı kullanmak istemiyorum. Bunu reddediyorum.” diyorsak bu da bir farkındalıktır.

A.Ş: Hocam bize çok değerli bilgiler kattınız. Geldiğiniz için çok teşekkür ederiz…

Elif Karakoç Keskin: Yapay Zekâ ve Akademi İlişkisi yazısı ilk önce Context Dergi üzerinde ortaya çıktı.