Öncelikle sorunun direkt cevabını yazayım, hayır imkansız. Zaten paylaşılan her şey işleniyor, makalelerden tutun da anannemin kafasında salatalık parçaladım videosuna kadar. Aslında bir şey paylaşmasak bile korkunç senaryolara zemin hazırlıyoruz hepimiz.
Sabah saat 9'u gösterdiğinde, uykusunun en tatlı yerinde hafifçe gözlerini araladı Esat Kudret. Alarmın metalik sesi, hem beyninin derinliklerinden hem de yastığından yankılanıyor gibiydi. Gözlerini kapalı tutarak birkaç saniye daha uzanmaya çalıştı; ancak her şey çoktan işlemeye başlamıştı bile. Henüz parmakları hareket etmeden, hatta gözkapaklarını tamamen açmadan, beyni uyku hâlinden çıkmak için bir dizi komuta geçmişti. Uyku hâlinden uyanıklığa geçerken, beyin sapından çıkan sinyaller vücudun çeşitli bölgelerine kimyasal mesajlar yolluyordu.
Uyanma eşiğine geldiğimizde, retiküler aktivasyon sistemi devreye girer. Talamus, korteksle olan bağlantıları hızlandırarak duyusal verileri işlemeye başlar. Esat'ın vücudu, beynin gönderdiği "uyanma" komutunu aldı. Nabzı hafifçe hızlandı, göz bebekleri bir miktar büyüdü ve kaslarına giden sinir sinyalleri onu yavaş yavaş yatağından kalkmaya teşvik etti. İşte o anda, "veri" dediğimiz şeyin ilk damlacıkları da gün yüzüne çıktı; çünkü modern dünyada, bu fizyolojik hareketlerin neredeye çoğu akıllı saatler ya da telefon sensörleri tarafından kaydedilebilir. Esat her ne kadar sadece "uyanıyor" olsa da, aslında belki de uyku kalitesini ölçen akıllı saati veya telefonu, onun uykudan uyanış verilerini bir bulut sunucusuna çoktan göndermiş bile olabilir.
Gözlerini araladıktan hemen sonra, kolunu uzatıp yanı başındaki telefonunu eline aldı. Saatine ve mesajlara göz atmak için ekran kilidini açtı. Parmak izi tarayıcısı, Esat'ın parmak izindeki mikro detayları algıladı ve kimliğini doğruladı. Bu esnada biyometrik veriler (parmak izi şekli, basınç seviyesi, dokunma hızı) anlık olarak cihazın işletim sistemine aktarıldı. Ardından, internet bağlantısı sayesinde bu veriler, telefonun üreticisinin sunucularına "güvenlik" amacıyla iletilebilir. Elbette bu veriler çoğu zaman şifrelenerek gönderilir ama nihayetinde bir yerlerde kaydedilen; arka planda kimlik tanıma algoritmalarını zenginleştiren veriler oluşturur.
Telefonun ekranına baktığında, sosyal medya uygulamalarından gelen bildirimleri gördü. Bir öğretmen olarak, öğrencileriyle veya meslektaşlarıyla paylaştığı son gönderilerin yorumları bildirim ekranına düşmüştü. Aynı anda, yapay zekâ destekli bir uygulama ona günün özetini sunmaya başladı: hava durumu, takvimdeki ders saatleri, yapılacaklar listesi. Daha o saniyede, "kullanıcı etkileşimi" olarak kaydedilen bu veriler, büyük veri havuzlarına eklenir. Her tıklama, her kaydırma, her duraksama süresi, çevrimiçi alışkanlıklarımızı anlamak için eğitilmiş algoritmalara besin niteliğindedir.
Sonunda yataktan kalkmaya karar verdi. Beyin, motor korteks aracılığıyla kaslara belirgin sinyaller gönderir: Önce sırt kasları kasılır, ardından kalça ve bacak kasları devreye girer, kollar destek alır ve Esat yataktan doğrulur. Bu süreçte kas liflerinde gerçekleşen mikro düzeydeki hareketleri doğrudan ölçmek için özel sensörler kullanılıyor olmasa bile, bir akıllı saat veya telefon jiroskobu ve ivmeölçeri aracılığıyla "kalkış" hareketi kaydedilebilir. Kullanıcıların hangi saatlerde hareketlenmeye başladığını, gün içinde ne kadar aktif olduğunu kayıt altına alan uygulamalar mevcuttur...
Esat, sabahın ilk adımlarını atarak banyoya yöneldi. Atılan her adım, akıllı saatinin veya telefon sensörlerinin algılayabileceği veriler bırakır. Hareketin hızı, adım aralığı, adım sayısı… Bu veriler belli algoritmalar tarafından analiz edildiğinde, kullanıcının yaşına, fiziksel yapısına ve günlük rutinine dair ipuçları sunar. Yapay zekâ bu verilerle, sağlık önerilerinden tutun da kişiye özel reklamcılığa dek geniş bir yelpazede kararlar üretir.
Banyoya giren Esat, aynanın karşısında yüzünü yıkarken zihninde günlük planını geçirdi: Okulda vereceği dersler, sosyal medya üzerinden öğrencilere veya meslektaşlarına paylaşacağı duyurular, akşam eve geldiğinde okuyacağı kitaplar… Elini sabuna götürürken tekrar telefonunu kontrol etti. Ardından hızlıca bazı uygulamalara göz attı. Bu sırada sosyal medya algoritmaları, sabahın erken saatlerinde "Herkese günaydın!" iletisi paylaşan kullanıcıları kimlerin "like"ladığını, kimlerin paylaştığını ve bu mesajlara kimlerin tepki verdiğini analiz ediyordu. Esat henüz paylaşım yapmadı ama uygulamalar, "Bu kullanıcının güncel ruh hâli ne olabilir?" diye çıkarım yapıyor, hatta sonraki adımlarını tahmin etmeye çalışıyordu.
Sosyal medyada kısa bir gezinme sırasında okuduğu haberler, baktığı fotoğraflar, 1 saniye veya 5 saniye üzerinde durduğu gönderiler—hepsi Esat'ın ilgi alanlarını daha iyi sınıflandırmak için veri setine ekleniyordu. Bu veriler işlenip modellenerek yapay zekâ motorlarına "Önerilecek içerikleri" belirlemede kullanılacaktı.
Esat mutfağa geçti. Kahvesini hazırlarken sesli asistandan hava durumunu ve okulun yol durumunu sordu. Sesli asistan, sorularını yanıtlayabilmek için sözcükleri tanımlayan yapay zekâ tabanlı konuşma tanıma algoritmalarını kullanır. Bu sırada Esat'ın sesi, tonlaması, konuşma hızı gibi özellikler de işlenebilir. Verilerin toplanması, sadece bir sorgulamadan ibaret kalmaz; sistem, zamanla kullanıcının sesindeki duygu durumunu bile analiz edebilecek kadar "öğrenmiş" olabilir.
Bu noktada yapay zekâ, Esat gibi milyonlarca kullanıcının günlük sorularını, konuşma kalıplarını ve alışkanlıklarını inceleyerek çok daha tutarlı cevaplar üretmeyi öğrenir. Onun sabah "Hava bugün nasıl?" şeklindeki sorusu, sisteme sadece hava durumu sorgusu olarak değil, aynı zamanda bir veri noktası olarak da eklenir: "Bu kişi sabah uyanır uyanmaz hava durumunu kontrol ediyor. Demek ki dışarıda yapacağı bir aktivite olabilir ya da belirli bir rutini var."
Kahvesini yudumlarken Evrim Ağacı'na göz atar. Bir öğretmen olarak eğitimle ilgili bir paylaşım yapmak ister. Yazdığı iletiler, kullandığı dil, eklediği etiketler—hepsi doğal dil işleme (NLP) algoritmaları tarafından yeniden anlamlandırılır. (Evrim Ağacı bunu yapıyor demiyorum tabii) Esat'ın politikasına ilişkin ipuçları, toplumsal olaylara yaklaşımı, hatta özel ilgileri (çok disiplinli okuma alışkanlığı, demokrasi yaklaşımı) metin içi analizlerle çıkarılabilir. Elbette kişisel veriler veya düşünceleri, platformun sözleşmesinde belirtilen izinler ve algoritmalar doğrultusunda çeşitli reklam firmalarına veya araştırma kuruluşlarına gidebilir.
Saat 09.30 gibi eşi arar. Esat, "Biraz geciktim, kahvaltıyı geç yaptım," diyerek sohbet eder. Görüşme süresi, konum bilgisi, baz istasyonları arasındaki geçişler telekom altyapısı tarafından kaydedilir. Bu arada telefonun konum servisleri açıksa, adım adım hangi sokaktan geçtiği, hangi markette durduğu, hangi okulun kapısına vardığı da geriye dönük olarak işlenebilir.
Böylece Esat'ın günlük rotası ve zaman kullanımı çok daha net ortaya çıkar. Bu rota, şehir planlamasından trafik optimizasyonuna kadar pek çok yapay zekâ projesi için veri kaynağı olabilir. Fakat bu verilerin ticari ya da istismara açık platformlara satılması halinde, kişisel mahremiyet tehlikeye girecektir.
Görüldüğü üzere, sadece uyanış ve ilk 30 dakika içindeki veriler bile büyük bir hazinedir. Beyin uyanış sinyalleriyle başlayan süreç, kas hareketleriyle devam eder, telefon etkileşimleri ve sosyal medya paylaşımlarıyla katlanarak büyür, konum verileriyle zenginleşir. Esat fark etmese de, bu süreçte yüzlerce veri noktası oluşturmuştur.
Bir de Esat'ın 2 yıllık sosyal medya üyelik geçmişine, doğum tarihi, cinsel kimliği, siyasi ideolojisi, mesleği gibi profil bilgilerini ekleyelim. Tüm bu bilgiler, onun "dijital karakterini" biçimlendirir. Yaşadığı yerin Hatay olması, telefonu üzerinden anlık olarak çevrimiçi olması, onu coğrafi, kültürel ve sosyal açılardan sınıflandırmayı kolaylaştırır. Bir reklam firması, ona uygun ders materyali veya eğitim teknolojisi reklamı göstermek isteyebilir; bir başka firma, bilimsel sosyalizmle ilgili içerikleri ticarileştirerek hedefli reklam kampanyası düzenleyebilir.
Şimdi hayal edin ki sabah uyanışından itibaren oluşturduğu tüm bu veriler, bir teknoloji şirketinin eline geçti. Şirket, elindeki yapay zekâ algoritmalarıyla Esat Kudret'in:
- Uyanma ve sosyal medya etkileşim saatlerini,
- Eğitimci kimliği dolayısıyla konuşma dilindeki kalıpları,
- Siyasi fikirlerini yansıtan paylaşım sıklığını,
- Konum rotalarını ve günlük alışveriş alışkanlıklarını,
- Ses tonundaki duygusal değişimleri,
- Aile içi iletişim yoğunluğunu
… analiz edip bir kişilik profili oluşturabilir.
Bu profil kişinin hangi reklamları ne zaman görmeye daha yatkın olduğunu, hangi toplumsal olaylara nasıl tepki vereceğini, hatta hangi saatlerde daha hassas veya alıngan olduğunu bile öngörebilir. Sadece reklamcılık değil; manipülatif kampanyalar, politik hedefli içerik dağıtımı, yanlış bilgi yayma ya da seçim tercihlerini etkileme gibi pek çok distopik senaryoyu da beraberinde getirebilir.
Buradaki kritik soru şu: "Bu kadar büyük veri olmasa yapay zekâ bu hızda gelişebilir miydi?" Hayır. Milyonlarca insanın her gün paylaştığı fotoğraf, yazı, video, konum bilgisi, beğeni verisi ve daha birçok etkileşim, yapay zekâ modellerinin "öğrenme" sürecini besliyor. Özellikle sosyal medya platformları, kullanıcıların gönüllü veya bazen de farkında olmadan sağladığı veriyle adeta devasa bir "insan davranışları laboratuvarı" işlevi görüyor.
Ancak bu noktada "biz" de birer aktörüz. Paylaştığımız her şey sadece bir kişisel ifade değil, aynı zamanda küresel ölçekte yapay zekâ modellerini eğiten bir tuğla niteliğinde. Dolayısıyla farkındalık düzeyimizi artırmak ve verilerimizin kullanımını sorgulamak önemli. Eğer platformlar, verilerimizi hangi amaçlarla kullandığını net biçimde açıklamıyorsa veya bizler bu verilerin kimlere satıldığını, nasıl işlendiğini bilmeden hareket ediyorsak, hem etik hem de kişisel mahremiyet açısından risk altındayız demektir.
Esat Kudret'in sabah 9'dan sonra yaşadığı yarım saatlik süreçte dahi ortaya çıkan veri, yapay zekânın gelişmesi için muazzam bir kaynak oluşturabilir. Fakat bu gelişimin içinde birey olarak bizlerin sorumluluğu nedir? Her gün "görece bedava" kullandığımız sosyal ağları besleyerek, makine öğrenimi algoritmalarına ham madde sağlıyoruz. Yapay zekâ; çığır açıcı tıp araştırmalarından eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme platformlarına, iklim modellemelerinden doğal afet tahminlerine kadar pek çok alanda insanlığa katkı sunabilir. Ama aynı veri, farklı niyetlere sahip kişi ya da kurumların elinde tehlikeli bir silaha da dönüşebilir hatta dönüşüyor.
Bir öğretmen olarak Esat Kudret, bilimin ve aklın egemen olduğu bir dünyada sorunların kolayca çözülebileceğine inanıyor. Haklı da. Ancak bunun gerçekleşmesi için, veri paylaşımı konusunda hem kullanıcıların hem platformların hem de devletlerin bilinçli adımlar atması gerekiyor. Bugün neyi nasıl paylaştığımız ve hangi izinleri verdiğimiz, gelecekte çocuklarımızın yaşayacağı dünyanın çerçevesini çiziyor.
Son tahlilde yapay zekâ, insanlığın ortak bilgi ve deneyiminden yararlanarak ilerliyor. Bu bağlamda herkesin ürettiği içerik ve veri, kolektif birikimin bir parçası. Eğer mahremiyeti korumak ve etik kullanım alanlarını geliştirmek konusunda toplumsal bir mutabakata varabilirsek, veri paylaşımının getirdiği riskleri minimize eder, yapay zekânın sağladığı avantajlardan azami ölçüde faydalanabiliriz. Ancak unutmayalım ki bilgi kadar irade ve sorumluluk da paylaştıkça büyür.
