Yapay zeka ile gereğinden fazla veri mi paylaşıyoruz, yoksa bu paylaşımı yapmak zorunda mı bırakılıyoruz? Yapay zeka, veri toplarken iki temel hedefi gözetiyor: öğrenmek ve gelişmek. Tıpkı insan beyni gibi yapay zeka da deneyimlerinden öğreniyor ancak bu ‘deneyimler’ yalnızca verilerle sınırlı. Topladığı veriyi işleyerek anlamlandırıyor ve gelecekteki kararlarını ya da tahminlerini bu bilgilerle şekillendiriyor. Peki, bu veri toplama süreci aslında nasıl işliyor?
Yapay zeka sistemleri, kullanıcıların dijital ayak izlerini dikkatle takip ediyor. Günlük hayatımızda farkında olmadan bıraktığımız bu izler (gezdiğimiz web siteleri, izlediğimiz videolar, yaptığımız alışverişler, dinlediğimiz müzikler ve hatta arama geçmişimiz) yapay zeka için değerli birer kaynak. Her bir tercihimizi ve hareketimizi bu devasa veri bankasında bir kayıt olarak işleyen yapay zeka, sosyal medya platformları, akıllı telefonlar ve internet tarayıcıları gibi araçlardan elde ettiği bilgileri kullanıyor.
Bu kadar veri neden toplanıyor? Bunun temel nedeni, kullanıcıya daha iyi hizmet sunmak ve daha isabetli tahminlerde bulunmak. Yapay zeka, analiz ettiği veriler sayesinde bireylere kişiselleştirilmiş öneriler sunabiliyor.
Örneğin, Netflix’teki izleme alışkanlıklarınız, YouTube’da izlediğiniz içerikler ya da Spotify’da dinlediğiniz müzikler, yapay zeka algoritmalarını besleyerek size özel film önerileri, yeni şarkılar veya ilgilenebileceğiniz ürünler sunuyor.
Ancak yapay zekanın veri işleme süreci yalnızca bireysel önerilerle sınırlı kalmıyor. Toplumsal eğilimleri ve davranış kalıplarını çözümleyerek kitlelere yönelik stratejiler de geliştirebiliyor. Reklam kampanyalarını hedeflemekten trafik akışını optimize etmeye kadar pek çok alanda veri toplama, yapay zekanın kendini sürekli geliştirmesini sağlıyor.
Yapay zeka bu süreçte her gözlemle daha akıllı hale geliyor. Ancak, paylaştığımız verilerin bir kısmının ne kadar kişisel ve hassas olduğunun farkında olmak, bu teknolojiyi daha bilinçli kullanabilmemiz açısından önem taşıyor.
Veri deyip geçmeyin
Kişisel veriler yalnızca tercih ve alışkanlıklarımızı değil, aynı zamanda kim olduğumuzu, hayatımızdaki en ince detayları ve savunmasız yönlerimizi de yansıtıyor. Bu veriler sadece birer sayı ya da harf dizisi değil; bizi tanımlayan bilgiler. Sosyal medya paylaşımlarımız, kredi kartı hareketlerimiz ya da sağlık geçmişimiz günlük yaşamın sıradan birer parçası gibi görünse de doğru ellerde bu bilgiler çok daha derin bir tabloyu ortaya koyabiliyor. Kişisel veriler bir bireyin mahremiyetinin tam merkezinde yer alıyor.
Ancak dijital çağın ironisi, bir yandan mahremiyetimizi korumaya çalışırken diğer yandan kişisel verilerimizi paylaşmaya devam etmemiz. İşte burada ‘gizlilik paradoksu’ adı verilen olgu karşımıza çıkıyor. İnsanlar mahremiyetlerinin korunmasına büyük önem verdiklerini ifade ediyor ancak çoğu zaman farkında olmadan ya da daha iyi hizmet alabilmek adına gönüllü olarak kişisel verilerini paylaşıyor. Araştırmalar, kullanıcıların büyük bir çoğunluğunun mahremiyeti değerli dijital platformlarda hızla “kabul et” düğmesine bastığını ortaya koyuyor. Bu durum dijital çağın temel çelişkilerinden biri haline gelmiş durumda.
Yapay zeka, kullanıcılara daha iyi önerilerde bulunabilmek için verilere ihtiyaç duyuyor. Ancak biz, bu verilerin ne kadarını ve ne şekilde paylaşacağımızı her zaman dikkatlice değerlendiremiyoruz. Özellikle büyük şirketlerin yaşadığı veri ihlalleri ve skandallar kişisel bilgilerimizin kötü niyetli kişilerin eline geçme riskini açıkça gösteriyor. Bu durum dijital dünyada mahremiyet ve güvenlik arasındaki hassas dengeyi yeniden düşünmeyi gerektiriyor.
Mahremiyet ve güven
Pratikte kişisel verilerin paylaşılması kulağa oldukça basit geliyor değil mi? Birkaç tıklamayla hizmetlere erişiyor, verilerimizi paylaşmayı kabul ediyor ve daha kişisel, daha “akıllı” deneyimler yaşıyoruz. Ancak perde arkasında, bu süreç göründüğünden çok daha karmaşık ve derin. Veri toplama, yalnızca daha iyi hizmet sunmanın ötesinde, devasa bir dijital ekonomiyi besleyen bir pazarın yakıtı haline gelmiş durumda.
Büyük teknoloji şirketleri, sizin izninizle topladıkları verilerle sadece reklam hedeflemesi yapmakla kalmıyor, bu veriler üzerinden kârlılıklarını artırıyor. Kullanıcıların verileri, gelişmiş algoritmalarla işlenerek detaylı profiller çıkarılıyor. Bu profiller bireysel tercihlerden sosyoekonomik statüye, hatta psikolojik durumlara kadar birçok bilgi içerebiliyor. Örneğin, Google’ın arama geçmişinizi analiz ederek size uygun reklamlar göstermesi ya da Meta’nın Instagram ve Facebook’taki davranışlarınıza göre içerik sıralaması yapması, veri toplama sürecinin sadece kullanıcı deneyimi sunmakla sınırlı olmadığını ortaya koyuyor. Üstelik bu veriler, genellikle sadece platform içinde kullanılmıyor. Çoğu kullanıcı, bilgilerinin yalnızca hizmet aldıkları platformda kaldığını düşünse de, büyük teknoloji şirketleri verileri üçüncü taraflarla paylaşarak gelirlerini artırıyor.
Örneğin, Cambridge Analytica skandalı bu konuda çarpıcı bir örnek. Facebook üzerinden toplanan kullanıcı verileri, siyasi manipülasyon amacıyla kullanıldı. İnsanlar farkında bile olmadan, bu verilerle siyasi kampanyalar şekillendirildi. Bu olay, yalnızca ticari kazanç değil, aynı zamanda küresel politik etki açısından verilerin nasıl araçsallaştırılabildiğini gösterdi.
Benzer bir durum Google’ın YouTube Kids platformunda da yaşandı. Çocuklar için geliştirilen bu uygulama, kullanıcı verilerinin gizliliğini ihlal ederek çocukların seslerini topladı ve analiz etti. Ebeveynler bu platformu güvenli bir seçenek olarak görse de, verilerin reklam hedeflemesi için işlenmesi ciddi eleştirilere neden oldu.
Son olarak, OpenAI’nin Sora adlı video üretim aracında yaşanan skandal, yapay zeka teknolojilerinin veri toplama yöntemlerine dair yeni soru işaretleri yarattı. Kullanıcıların bilgilerini izinsiz topladığı ortaya çıkan bu araç, mahremiyetin korunması konusunda endişeleri artırdı. Bu verilerin başka amaçlarla kullanılıp kullanılmayacağına dair güven eksikliği, dijital çağda şeffaflık ve etik standartların önemini bir kez daha gözler önüne serdi. Verilerin nasıl toplandığı, işlendiği ve kullanıldığına dair farkındalık arttıkça, bireylerin dijital dünyadaki haklarını savunması da giderek daha önemli hale geliyor.
Dolup taşan veri havuzları uçsuz bucaksız okyanuslara dönüştü
Toplanan veriler çok daha geniş veri havuzlarına aktarılıyor. Algoritmalar tarafından işlenen her bilgi, yalnızca kullanıcı profillerini oluşturmakla kalmıyor, aynı zamanda büyük veri havuzlarının parçası haline geliyor. Bu tür veri kümeleri, internetten toplanan geniş çaplı dijital içerikleri ve kullanıcı verilerini bir araya getirerek yapay zeka sistemlerinin eğitimi için sürekli büyüyen bir bilgi kaynağı oluşturuyor. Pile Dataset gibi devasa veri kümelerinin işlevi tam da burada devreye giriyor. Pile Dataset, milyonlarca kullanıcıdan anonimleştirildiği varsayılan veriler ve internetin dört bir yanından toplanan içeriklerden oluşan bir “dev bellek” olarak tanımlanıyor. Bu veri kümelerinin temel amacı, yapay zeka sistemlerini daha fazla veriyle besleyerek öğrenme hızlarını artırmak ve doğruluklarını geliştirmek. Bu süreçte internetten toplanan makaleler, forum yazıları, bloglar, sosyal medya içerikleri ve bazen kullanıcıların özel konuşmaları veya web tarayıcı geçmişleri gibi hassas bilgiler bir araya getiriliyor.
Google, Meta ve OpenAI gibi teknoloji devleri, algoritmalarını ve yapay zeka sistemlerini eğitmek için bu tür veri kümelerine ihtiyaç duyuyor. Örneğin, OpenAI’nin GPT modelleri, Pile Dataset gibi veri kaynaklarıyla eğitiliyor. Bu veriler, doğal dil işleme (NLP) modellerinin dilin yapısını, sözcüklerin bağlam içindeki anlamlarını ve dilin inceliklerini öğrenmesine yardımcı oluyor. Ancak bu süreçte, toplanan verilerin şeffaflık eksikliği ve bazen hassas içeriklerin bu yığınlara dahil olması, mahremiyet konusunda soru işaretleri yaratıyor. Bu süreçte algoritmalar, her etkileşiminizi detaylı şekilde inceliyor. Bir platformda yaptığınız yorum, beğendiğiniz gönderi ya da arama motorunda yazdığınız sorgu, bu büyük veri yığınlarına ekleniyor ve gelecekte başka yapay zeka modellerinin eğitimi için kullanılabiliyor. Bireysel tercihleriniz ve çevrimiçi aktiviteleriniz, büyük veri havuzlarına katkıda bulunarak algoritmalar için bir bilgi kaynağı haline geliyor. Pile Dataset gibi büyük veri kümeleri, yapay zeka modellerinin daha etkili öğrenmesini sağlayan güçlü araçlar ancak bu araçların etik yönü ve kullanıcı mahremiyeti üzerindeki etkisi tartışma konusu. Modern dünyada teknolojiye olan bağımlılığımız arttıkça, her gün fark ettiğimizden çok daha fazla veri paylaşıyoruz. Arama motorlarına yazdığımız kelimeler, sosyal medya platformlarında beğendiğimiz içerikler, izlediğimiz videolar ve hatta yazmayı düşünüp yazmadığımız mesajlar bile dijital izler bırakıyor. Dijital dünyada yaptığımız her hareket, algoritmaların bilgi kaynağına eklenerek birer veri parçası haline geliyor. Bu durum, veri toplama süreçlerinin yalnızca teknik değil, aynı zamanda etik boyutlarıyla da dikkatlice ele alınması gerektiğini ortaya koyuyor.
Kullanıcı mahremiyetine yönelik bölgesel ve yerel yasal düzenlemeler
Son yıllarda, kullanıcı mahremiyeti ve veri güvenliği konusundaki farkındalık arttıkça, teknoloji devlerinin sorumluluğunu ve şeffaflığını artırmayı hedefleyen küresel çapta yasalar yürürlüğe girmeye başladı. ABD, AB ve Türkiye gibi bölgelerde, veri toplama ve işleme süreçlerine ilişkin sıkı düzenlemeler ve yaptırımlar uygulanıyor. Avrupa Birliği’nin GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği), bu alandaki en kapsamlı düzenlemelerden biri olarak öne çıkıyor. GDPR, bireylerin verileri üzerinde kontrol sahibi olmasını sağlarken izinsiz veri toplama ve işleme faaliyetlerini yasaklıyor.
Kullanıcılar, çevrimiçi etkileşimleri sırasında hangi verilerin toplandığını öğrenme hakkına sahip. Ayrıca şirketlere getirilen ağır cezalar ve kullanıcı onayı gerekliliği, teknoloji devlerini daha dikkatli olmaya zorluyor. GDPR sayesinde Avrupa’da faaliyet gösteren şirketler, kullanıcı verilerini şeffaf ve güvenli bir şekilde saklamak zorunda.
Türkiye’de, KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu), yerel ölçekte kullanıcı mahremiyetini korumaya yönelik önemli adımlar atıyor. KVKK, bireylerin verilerinin toplanması, işlenmesi ve paylaşılması süreçlerinde bilgilendirilme ve itiraz etme hakkı sunarak daha güvenli bir dijital deneyim vadediyor. Ayrıca, izinsiz veri kullanımına karşı şikâyet mekanizmaları oluşturarak kullanıcıların haklarını koruyor. ABD’de ise CCPA (California Tüketici Gizliliği Yasası), Kaliforniya’dan çıkarak tüm ülkeye emsal olan ve büyük teknoloji firmalarının faaliyetlerini düzenleyen bir kanun. CCPA, kullanıcıların veri toplama süreçlerine müdahale edebilmesini ve verilerinin silinmesini talep etmesini mümkün kılıyor. Bu yasa, teknoloji devlerinin kullanıcı verilerini daha dikkatli işlemesini ve daha şeffaf bir yaklaşım benimsemesini sağlıyor.
Opt-out hakkı
İngiltere’de yapay zeka şirketlerinin sanatçıların, yazarların ve medya yayıncılarının içeriklerini açık izin olmadan kullanmalarına olanak tanıyan bir düzenleme önerisi tartışılıyor. Bu düzenleme, içerik sahiplerinin verilerinin kullanımını reddetmeleri esasına dayanıyor (opt-out modeli). Ancak bu yaklaşım, yaratıcı sektörlerde büyük tepkilere neden oluyor. Sanatçılar ve gazeteciler, eserlerinin izinsiz kullanılması ve emeklerinin karşılığını alamama endişesi taşıyor.
Teknoloji şirketleri ise bu düzenlemeyi savunarak, internet üzerindeki serbest veri madenciliğinin yapay zeka geliştirme sürecinde kritik bir rol oynadığını öne sürüyor. Ancak küçük medya kuruluşları ve bağımsız içerik üreticileri, bu sistemin hak ihlallerine yol açacağını ve büyük teknoloji firmalarına daha fazla kontrol kazandıracağını belirtiyor.
Avrupa Birliği’nde de benzer bir opt- out modeli uygulanmaya başlanmış durumda. Bu düzenlemenin, küçük içerik üreticilerinin haklarını zedeleyeceği ve büyük teknoloji firmalarının gücünü artıracağı yönündeki kaygılar giderek artıyor. Opt-out düzenlemeleriyle ilgili tartışmalar sürerken, İngiltere ve Avrupa Birliği gibi bölgelerde yaratıcı sektörlerin haklarını koruyacak daha dengeli bir yaklaşım geliştirilip geliştirilmeyeceği henüz belirsiz. Bu süreçte, kullanıcı mahremiyetini ve yaratıcı içerik üreticilerinin haklarını korumaya yönelik adımların nasıl şekilleneceği dikkatle izleniyor.
Bu yazı Digital Report Dergisinin 20. sayısında yayınlanmıştır.
