Bu yazı bir direkt çeviridir. İlk olarak Zeynep Tüfekçi tarafından 29 Nisan 2019 tarihinde The New York Times üzerinde yayınlandı. Yazı içerisinde yerleştirilen linklerin çoğu orijinal yazıdan alınmıştır, bu nedenle çoğu İngilizcedir.
This text is a direct translation to Turkish. If you have any inquiries, please contact me via mail button at bottom of this page.
İnsanlar çevrimiçi iken gizlilik konusunda endişeliler ve çoğunlukla “dikkatli” olmaya çalışıyorlar. Sosyal medyadan uzak duruyorlar, veya dahil olsalar bile özenle paylaşım yapıyorlar. Dini görüşleri, kişisel hayatları, sağlık durumları veya politik görüşleri hakkında bilgi paylaşmıyorlar. Böyle yaparak özellerini koruduklarını düşünüyorlar.
Fakat yanılıyorlar. Teknolojik gelişmeler ve milyarlarca insana ait verinin ulaşılabilir olması sebebiyle dikkatli olmak artık gizliliğinizi korumak için yeterli değil. Algoritmalar ve ağ analizleri artık yüksek oranda bir doğruluk payıyla kendiniz hakkında hiç bir zaman açıklamadığınız, duygu durumlarınız, politik görüşleriniz, cinsel yöneliminiz ve sağlığınız gibi geniş bir yelpazede hakkınızda birçok şey ortaya çıkarabiliyor.
Gizliliğin ihlal edildiği dünyamızda artık kişisel olarak bu işe dahil olmamayı seçmek mümkün değil.
Veri müdahalesi denilen fikir aslında yeni değil. Dergi kayıt listeleri tedarikçiler, hayır kurumları, politikacılar tarafından uzun süredir satın alınılıyor çünkü insanların görüşleri hakkında güzel ipuçları sağlıyor. The Wall Street Journal’a kayıtlı olan birisinin Demokrat tarafa oy veriyor olması Cumhuriyetçi olmasından daha olası, ve daha nicesi.
Günümüz teknolojisi çok daha üst seviyede. Facebook’un olduğu bir örneği gözden geçirelim. 2017 yılında, The Australian adlı gazetenin yayınladığı bir makalede şirketten sızan bir dökümana göre Facebook’un reklam verenlere gençlerin ne zaman “güvensiz”, “değersiz” veya “özgüven motivasyonu”na ihtiyaç duyduklarını tahmin edebileceğini söylediği belirtiliyor. Gözüken o ki, Facebook bunları fotoğraflardan, gönderilerden ve diğer sosyal medya verilerinden süzüyor.
Facebook reklam verenlere insanları bu karakteristik özelliklere göre hedef sunduğunu reddetti, fakat bu kapasiteye sahip olduğu büyük oranda doğru. Geçen sene akademisyenler tarafından yapılan bir araştırmada, Facebook kullanıcılarında depresyonun tahmin edebilebildiğini, üstelik Facebook’tan çok daha az veriye erişebildikleri halde gösterdiler. Hal böyleyken Facebook insanların sosyal medya hareketlerinden güncel ve gelecek mental sağlık durumunlarını elde edebilme imkanını şimdilik pazarlamasa bile bunu elde edebileceği(ve gözüken-gözükmeyen diğer aktörlerle) gerçeği yeterince endişe verici.
Üstünde durulması gereken nokta, bugünün bilgisayarsal çıkarsama(çıkarım)/yapay zeka yapıları Facebook kullanıcısının “depresyondayım” veya “kendimi çok kötü hissediyorum” gibi kalıp gönderilerini kontrol etmek için değildir. Teknoloji bundan daha sofistike bir şey: Makine öğrenimi algoritmaları devasa hacimde veriyle besleniyor, ve bilgisayar programı kimin daha çok depresyona yatkın olabileceğini kategorilendiriyor.
Başka bir örneği gözden geçirelim. 2017 yılında, akademisyenler 40000’den fazla Instagram fotosu üzerinde makine öğrenimi kullanarak 166 Instagram kullanıcısının depresyon belirtilerini doğru olarak belirleyebildi. Hazırladıkları bilgisayar modeli depresyon belirtilerini fotoğrafların mutlu mu mutsuz mu gözüktüğü sorulan insanlardan daha iyi tahmin ettiği ortaya çıktı.
Saygın amaçlarla kullanılırsa bilgisayarsal çıkarsama muhteşem bir şey olur. Depresyonu klinik semptomlardan önce tahmin edebilmek halk sağlığı için bir lütuf olabilir. Akademisyenler erken teşhis ve tedaviyi hedefleyerek bu araçları araştırıyorlar.
Fakat bu araçlar da endişe verici. Instagram’a foto yükleyen az sayıda insan mental sağlık durumlarını yeterli bilgisayar gücüne sahip olan herkese ifşa etttiğinin farkında.
Bilgisayarsal çıkarsama sosyal kontrol için de bir araç olabilir. Vatandaşlarından biometric veri toplayan Çin hükümeti, “big data” ve yapay zeka kullanarak komunist rejime karşı “tehdit”leri ortaya çıkarmaya çalışıyor, ülkedeki çoğunlukla Müslüman kimliği olan Uygurlar da bu durumun içinde.
Bu tarz araçlar işe alım süreçlerinde, alışveriş yapanların duygu durumlarını ve suç hareketlerini tahmin etmek için hali hazırda kullanılıyor. Eğer düzgün bir şekilde ayarlanmazsa, yakın gelecekte hakkımızda çıkarım yapılan sonuçlara göre işe alınıp, işten çıkarılacak, sigortaya kabul veya reddedileceğiz.
Doğru çıkarımlar söz konusu olduğunda da olay gayet endişe verici. Fakat bilgisayarsal çıkarsama/yapay zeka istatistik odaklı bir teknik olduğu için, bazen işleri yanlış yorumlayabiliyor, ve yaptığı hatanın kaynağını bulmak neredeyse imkansız, bu algoritmalar nasıl işlediğiyle alakalı bir fikir sunmuyor. Bir kişinin iş başvurusu doğruluğundan emin olamadığımız çıkarımlar yüzünden reddedilirse ne olacak?
Çıkarımlar hakkında başka sorunlu bir örnekte telefon numaranız var. Telefon numaranız, sosyal güvenlik numarası gibi kişiye özel belirleyici bir numara. Eğer Facebook ve diğer sosyal medyalardan uzak durmuş olsanız dahi, telefon numaranız başka insanların kişi listesinde kayıtlı. Eğer onlar Facebook(veya Instagram, veya Whatsapp) kullanıyorlarsa, “arkadaş”larını bulabilmeleri için kişi listelerine erişim izni vermişlerdir.
Numranız birkaç kez yüklendikten sonra, Facebook sizi bir sosyal ağa yerleştirebilr, bu da etrafımızdaki kişilerle bağlantı kurduğumuz sürece hakkınızda çıkarım yapmasına yardımcı olur.(Hatta bütün web üzerinde gizli olarak takip etmeye yarayan “tracking pixel”ler aracılığıyla -sadece Facebook üzerinde değil- direkt kullanıcı olmayan kişilerin “shadow” profillerini oluşturarak hareketlerini aktarıyor.)
Geçen sene, Senatör Ron Wyden tarafından başlatılan bir araştırma, Verizon, T-Mobile, Sprint ve AT&T firmalarının kişilerin gerçek zamanlı konum verilerini sattığını ortaya çıkardı. Geçen sene The New York Times tarafından hazırlanan bir araştırma raporu ve güvenlik analisti Will Strafach tarafından yapılan başka bir sorgu da, the Weather Channel, AccuWeather ve WeatherBug gibi hava durumu uygulamaları kullanıcılarının konum verilerini sattığını gösterdi. Bu veriler sadece sizi takip etmeye değil hakkınızda çıkarımlarda bulunmaya da yarıyor. Kanser kliniğinde ne yapıyordun? Neden sabahın 5’inde eşin olmayan bir kadının evinden çıkıyordun?
Gazeteci Kashmir Hill’e göre, Facebook, bir psikyatristin hastalarının birbirlerine potansiyel arkadaş olarak önerdiği, eşinin kendisini aldattığı kişiyi arkadaş olarak önerdiği, ve hayat kadınlarını gerçek kimliğini ortaya çıkardığı gibi durumlar var. Şirketlerin platformlarını büyütmek için bu açıkları kullanmasını, bu tarz bağlantılar kurmasını istemiyoruz.
Ne yapmak gerek? Telefonları ve diğer cihazları gizliliği sağlayabilecek şekilde tasarlamak bir başlangıç olabilir, ve devletlerin veri akışı ve toplanımı ile ilgili düzenlemeler yapması olayı biraz ağırdan almaya yardımcı olur. Fakat bu kesin bir sonuç değil. Bilgisayarsal çıkarsama için düzenleyici, direkt regülasyonları kapsayan kanunlar düzenlenmeli: Yapılacak çıkarımların ne olacağı, hangi koşullarda, hangi kontrol ve dayanımlara göre, nasıl bir şeffaflıkta olacağı, yalnış kullanım durumunda cezalarının ne olacağı gibi.
Bu sorulara tatmin edici cevaplarımız oluncaya kadar, diğerlerinin sizin hakkınızda gittikçe daha fazla şey öğreneceğini bekleyebiliriz, ne kadar gizli kalmaya çalışırsanız dahi.
Medium.com üzerinde de erişilebilir.
