Bu yazıda yapay zekânın ne olduğu, tarihsel gelişimi ve dijitalleşmeyle ilişkisi incelenmektedir. Yapay zekânın dijitalleşmeyi nasıl şekillendirdiği, bu süreçte yarattığı avantajlar ve dezavantajlar ele alınırken, yazının sonunda yapay zekânın sosyal medya üzerindeki etkilerine bakılmaktadır.
Yapay zekâ bilgisayar sistemlerine dayalı bir şekilde önceden belirlenmiş görevleri yapmak ya da problemleri çözmek için insan benzeri bir sistemdir. Yapay zekâ, bilgisayarlar ve benzeri işletim mekanizmalarıyla insanın gerçekleştirdiği karmaşık olguları yerine getirebilmek için algoritmaları ve öğrenme modellerini kullanmaktadır. Yapay zekâ sistemleri veri analizi, öğrenme ve problem çözme, görsel unsurları algılama ve tanımlama gibi birçok davranışı yerine getirebilmektedir. Burada makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi bazı teknik hususlar ön plana çıkmaktadır. Makine öğrenimi, algoritmaların elde ettikleri büyük veri üzerinden öğrenme sürecini kapsarken derin öğrenmede çok daha karmaşık bir ağ mantığı içerisinden modeller oluşturulmaktadır. Yapay zekânın tanımlama, öngörebilme, veri analizi yapabilme, problem çözebilme gibi yetenekleriyle daha verimli ve etkili işlemler gerçekleştirebildiği için finans ve bankacılık, eğitim, otomotiv ve taşımacılık, sağlık gibi birçok endüstride kullanıldığı bilinmektedir. Ancak yapay zekânın bu noktaya gelebilmesi için belirli aşamaları geçmesi gerekmiştir.
Yapay Zekânın Tarihsel Seyri
Yapay zekânın temel kavramlarının ortaya çıktığı 1950’ler, bilgisayarların insan benzeri bir zekâ ve düşünme biçimine sahip olup olamayacağı sorusu etrafında şekillenmiştir. Özellikle Alan Turing’in “Turing Testi” olarak adlandırılan çalışmasıyla bilgisayarın insan gibi davranıp davranamayacağı sorusuna cevap aranmıştır. Bu testin, zekânın karmaşık doğasını ve insanın duygusal yönlerini ölçebilme konusunda belirli sınırlara sahip olduğu, dolayısıyla yapay zekâ alanındaki dönüşümleri değerlendirebilmek için çok daha kapsamlı kriterlere ihtiyaç duyulduğu unutulmamalıdır.
Yapay zekânın tarihsel gelişiminde 1970’lerde belirli bir uzmanlığa sahip alt sistemlerin geliştirilmesiyle ilgilenilirken bir yandan da semantik ağlar bilginin temsili konusunda yeni bir model önermekteydi. 1990’lar ise makine öğreniminin belirli istatistiksel yöntemlerin geliştirilmesiyle geçmiştir. 2000’ler ve sonrası, büyük veriyle hareket eden, aynı zamanda derin öğrenmeyi kullanan fazlasıyla karmaşık algoritmaların dönemini temsil etmektedir. Artık yapay zekânın uygulama alanları otonom araçlardan sesli asistanlara, doğal dil işlemeden eğitim ve sağlık sektöründe yardımcı unsur olarak kullanımına kadar birbirinden farklı sektörlerde yer edinmeye başlamıştır. Fazlasıyla gelişmiş algoritmalar vasıtasıyla yapay zekâ sistemleri çok karmaşık görevleri yerine getirebilme ve sorunları çözebilme yeteneklerine kavuşmuştur. Yapay zekânın hızla gelişimine devam ederken etik ve güvenlik meseleleri sorunlu alanlar olarak görülmekte, kendi içerisinde bazı sınırlamalara sahip olduğu fark edilmektedir.
Yapay zekânın öncelikli sınırlamalarından biri verinin kalitesidir. Çünkü yapay zekâ modelleri veri setleriyle hareket ettiği için setler içerisindeki eksiklikleri ya da dışsal müdahaleleri fark edemeyerek yanlış sonuçlar üretebilmektedir. Veri setinin eksik ya da sınırlı olduğu durumlarda modelin performansı etkilenmekte ve istenilmeyen hatalı sonuçlar açığa çıkabilmektedir. Bununla birlikte yapay zekâ modelleri önceden belirlenmiş tek bir görevle ya da sorunla ilişkili kılındığı için her alanda verimli bir şekilde kullanımı henüz yaygın değildir. Bu alanlarda yaşanan gelişmeler yapay zekânın çoklu görev yapabilme yeteneklerini istenilen düzeye getiremediği gibi fazlasıyla belirsiz ve müphem durumlarda da insani yetenekleri olmadığı için belirli bir anlayış ortaya koyamamaktadır. Yapay zekâ sistemlerinin her şeye rağmen taşıdığı büyük güç güvenlik açısından bir endişe yaratırken hatalı ya da kötü niyetli kullanımlar istenilmeyen sonuçlar doğrulabilir. Yapay zekâ uygulamalarının otomatik karar verme mekanizmaları insan zekâsının seviyesine ulaşamadığı için yaratıcılık ve bağlam gibi konularda da sınırlılıklara sahiptir. Elbette yapay zekânın sınırlılıkları teknolojinin gelişimiyle ve kullanımının artışıyla orantılı biçimde dönüşecektir.
Dijital Teknolojilerle Entegrasyon
Yapay zekânın dijitalleşme üzerindeki birinci etkisi veri analizi ve yönetimidir. Yapay zekâ büyük veri setleri ile hızlıca çalışabilme kapasitesi nedeniyle kurumlar ve şirketler için anlamlı sonuçlar oluşturabilirken iş süreçlerini daha verimli hale getirebilmekte ve stratejik karar alımlarında doğru adımların atılmasına imkân tanıyabilmektedir. Rutin iş görevlerini ve tekrarlayan olguları otomatikleştirirken verimliliği artırmakta ve insan kaynağının yönetiminde tasarruf sağlamaktadır. Yapay zekânın gelecekteki eğilimleri veri setlerinden hareketle tahmin edebilme, iş stratejilerini belirleyebilme ve planlayabilme yeteneği çok güçlüdür. Bu da hata payını azaltmak için kullanılırken müşteri deneyimini öngörülebilir bir kişiselleştirmeye yöneltmektedir. Müşterilerin arzularını ve isteklerini anında anlayabilen, doğru sonuçlar üreten bir model daima devredir ve eskiye kıyasla müşterinin profilini çok daha iyi tanımlayabilmektedir. Ancak yapay zekânın dijitalleşme üzerinde ne gibi avantajlara ve dezavantajlara neden olduğu üzerinde durulması gereken bir konudur.
Yapay zekânın avantajları içerisinde öne çıkan hususlar verimlilik artışı, kişiselleştirilmiş deneyim, veri analizi, otomasyona dayalı zaman ve maliyet tasarrufudur. Yapay zekâyla birlikte iş süreçlerinin otomasyona bağlanması ve veri analizi ile çok hızlı iş yapma biçimi açığa çıkmaktadır. Bunun en basit örneği dijital platformların tüketici/izleyici beğenilerini, tıklanma rakamlarını ve olumsuz geri bildirimleri anında elde edebilmesidir. Youtube’da kanal sahibinin; Instagram’da, X’de ve Tiktok’da hesap sahibinin yayınları neticesinde her türlü istatistiki sonuca ulaşabilmesi bu hususta bir örnektir. Dijital platformlar yapay zekâ aracılığıyla müşteri/kullanıcı deneyimini kişiselleştirmektedir. Örneğin, Youtube’da ya da Netflix’de öneri mekanizması kullanıcının belirli bir algoritma vasıtasıyla verisinin işlenmesi neticesinde içerik önerisinde bulunmaktadır. Bu durum Getir ve Trendyol gibi her türlü platformu kapsamaktadır. Çok daha özgün ve bireysel bir hizmet sunumu için yapay zekâ destekli algoritmalar devreye alınmaktadır. Zaten büyük veri setlerini çok hızlı ve etkin bir şekilde analiz edebilmek için yapay zekâ desteğine ihtiyaç vardır. Milyonlarca kişinin aynı anda kullandığı platformların iyi bir veri analizi gerçekleştirmediği takdirde en basit içerik sunumunda bile sorun yaşayacağı açıktır. Dolayısıyla kurumlar basit gündelik işlemlerin dışında geleceği öngörebilmek adına yapay zekâyı kullanırken çok daha isabetli kararlar almaya çalışmaktadır. Özellikle otomasyonun sağlanması, veri analizinin durmaksızın yapılması ile insan gücünden tasarruf edilerek hem maliyetler kısılabilmekte hem de o insan gücü çok daha yaratıcı birimlere yönlendirilebilmektedir. Ancak avantajın en yüksek olduğu bu noktada dezavantajlar da devreye girmektedir.
Yapay zekânın ve otomasyonun yoğun kullanıldığı alanlarda hem iş kayıpları olabilmekte hem de çalışanların teknolojilerle uyumlu biçimde yeni beceriler kazanmaları gerekmektedir. Veri güvenliği ve gizliliği de bir diğer sorundur. Özellikle yapay zekânın büyük veri setleriyle çalışması neticesinde kişisel verilerin çalınması ya da sızdırılması gibi durumlar yaşanabilmekte, bu da sorunların ölçeğini büyütebilmektedir. Yapay zekânın üzerinde çalıştığı veri setlerinin, daha önce de değinildiği gibi eksik bırakılması ya da yönlendirilmesi neticesinde önyargılı ve yanlış kararlar alınabilmektedir. Hayati öneme sahip konularda yapay zekânın yönlendirmesine güvenen kişi ve kurumların veri setlerindeki eksiklikler yüzünden hem de hızlı kararlar almaları gerektiği anlarda yanlış bir sonuca varmaları kaçınılmazdır. Yapay zekânın üzerinde çalıştığı “ham maddenin” belirleyiciliği çok yüksek olduğu için dikkat edilmesi gereken konuların başında gelmektedir. Yapay zekânın dijital teknolojilerle kurulan ilişkide neden olabileceği dezavantajlardan biri de bağlamı ve sosyal etkileşim alanlarını göz ardı etmesi neticesinde hem iletişim süreçlerine hem de otomatik karar alma süreçlerine zarar vermesidir. Özellikle sosyal bağlamın farkına varılamadığı durumlarda çok katı, sınırlandırıcı ve insani niteliklerin yok sayıldığı durumlara neden olunabilmektedir. Yapay zekânın dijitalleşmeyle kurduğu ilişkinin avantajlarını ve dezavantajlarını bilmek, olumsuz etkilerini azaltırken olumlu etkilerini de artırmak açısından anlamlı olabilir.
Sosyal Medyada Yapay Zekâ
Yapay zekânın diğer dijital platformlarda yarattığı etkiye benzer biçimde sosyal medyada da kişiselleştirilmiş içerik sunumuna katkı sağladığı, özellikle kullanıcıların geçmiş kullanımlardan hareketle ilgi alanlarına dönük içerik önerileri hazırladığı bilinmektedir. Bu durum reklam süreçlerini ve hedef kitleyi tanımlamayı kolaylaştırarak içerik sunumunda olduğu gibi kişiselleştirilmiş reklam kampanyalarının hazırlanmasına da neden olmaktadır. Yapay zekânın sosyal medya üzerinden elde ettiği kullanıcı merkezli veri setlerinden hareketle kullanıcıların duygusal tepkilerini ve yönelimlerini hem anlamaya hem de belirlemeye çalıştığı görülmektedir. Duygu analitiği üzerinden markalar ve kurumlar, kampanyalarının etki düzeyini ölçümlemede yeni bir araca kavuşmuş vaziyettedir.
Sosyal medya söz konusu olduğunda en büyük sorunlardan biri sahte ve bot hesaplardır. Sahte hesap gerçek bir kişi üzerinden açılırken gerçek bilgileri değiştirerek yanlış ve eksik bilgilerle hareket etmektedir. Bot hesap ise tamamen otomatik yazılımlar üzerinden belirli görevleri yerine getirmek için kullanılmaktadır. Yapay zekâ vasıtasıyla sosyal medya platformlarında hem sahte ve bot hesaplar açılıp kullanılmakta hem de bu hesaplarla mücadele edilmektedir. Dolayısıyla yapay zekânın kullanım biçimine göre kullanıcının güvenliğini tesis etmede olduğu gibi zarar vermede de rol oynadığı görülmektedir. Yapay zekânın en büyük katkılarından biri ise belirlenmiş görevlerin otomatik bir şekilde yerine getirilmesidir. Bir bot hesabın belirlenmesi ve devre dışı bırakılması sürecini tamamen yapay zekâ sürdürebilmektedir. Belirli kodları ve algoritmaları aşan sorunlar karşısında yapay zekânın yenilikçi yönleri, sorun çözümüne odaklı doğasından faydalanmak mümkün görünmektedir. Özellikle uygunsuz ya da zararlı içeriklerin/hesapların tespitinde ve kaldırılmasında yapay zekânın yardımına başvurulmaktadır.
Sonuç olarak yapay zekânın tarihsel gelişim seyri öngörülerin ötesinde belirli aşamaları geçerken yapay zekâ birçok sektörde fiili düzeyde karşılık bulmakta ve veri setleri üzerinden farklı öğrenme modelleriyle birlikte hareket etmektedir. Yapay zekânın dijital teknolojilerle entegrasyonu nedeniyle gündelik hayat içerisinde merkezi bir rol kazanması, yapay zekâyı her türlü gündelik eylemin bir parçası haline getirmektedir. Özellikle yapay zekâ desteğiyle sosyal medya platformlarında kullanıcı deneyimine ve görüşlerine merkezi bir rol atfedilerek kullanıcıların platformları daha etkin kullanmasına zemin oluşturulmaktadır. Bu durum, kaçınılmaz bir şekilde kullanıcıların gizlilik/mahremiyet endişeleriyle birlikte yapay zekâ tarafından manipüle edilebilme risklerini beraberinde getirerek gündelik yaşamın her an tehdit altında olmasına neden olmaktadır.
[Doç. Dr. Eyüp Al Marmara Üniversitesi İletişim Fakültesi’nde öğretim üyesi ve Türkiye Araştırmaları Vakfı araştırmacısıdır.]
