8 Mart Kadınlar Günü, her yıl olduğu gibi kutlandı ancak eşitsizliklerin hala devam ettiği bir gerçek. Bugünlerde bu eşitsizliklere yapay zekâ da eklenmiş durumda. ABD ve İsrail’in İran’a yönelik saldırılarının yaşandığı bir dönemde, ABD’de yapay zekâ alanındaki gelişmeler ise savaş bağlamında endişeleri artırıyor.
Pentagon’un, Anthropic’i “Tedarik Zinciri Riski” olarak tanımlayıp askeri yüklenicilere kullanımını yasaklama kararı dikkat çekiyor. Anlaşmazlığın arkasında, Anthropic’in yapay zekâ sistemlerinde yer alan etik güvencelerin bulunduğu belirtiliyor. Bu güvenceler, otonom silahlar veya kitlesel gözetim için kullanılmayı reddediyor. Bunun yanı sıra, OpenAI’nin donanım şefi Caitlin Kalinowski’nin gözetim ve otonom silahlar konusundaki kaygıları nedeniyle istifa ettiği bilgisi de gündeme geldi. Bu durum, işin içinde olanların hissettiği rahatsızlığı ortaya koyuyor.
Bu endişeler yeni değil. Önce Sam Altman’ın 2023’te işten çıkarılması (ve sonrasında geri dönmesi) sonrasında, 2024’te yapay zekâ şirketleri çalışanlarının ABD Kongresi’nden “ihbarcı koruması” talep etmeleri gibi olaylar dikkat çekiyor. Bu durum, sektördeki üst ve alt düzey çalışanların da rahatsızlık hissettiğini gösteriyor.
Kodlama ve veri setlerindeki gizli ön yargılar
Günlük yaşamda da ciddi sorunlar mevcut. Türkiye Gazeteciler Cemiyeti, 8 Mart Kadınlar Günü dolayısıyla bir panel düzenledi. Değerli panelistler bir araya geldi. Bu paneldeki konuşmalara yer vermeyi planlıyoruz. Öncelikle İstanbul Gelişim Üniversitesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Zeynep Burcu Şahin ile gerçekleştirdiğimiz söyleşiyi aktaralım.
Zeynep Burcu Şahin’in sunumu, 2025’teki “Yapay zekâ Uygulamalarında Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliğinin Yeniden Üretimi: Kodlama ve Veri Setlerindeki Gizli Önyargılar” başlıklı araştırmasına dayanıyor. Trump’ın ayrımcılığı önlemeye yönelik eyalet yapay zekâ yasalarını geçersiz kılan kararnamesi de akılda tutulmalı. Şimdi sorularımıza geçelim.
Doç. Dr. Zeynep Burcu Şahin
– İlk sorumuz, yapay zekâ mevcut stereotipleri, kalıp yargıları ve önyargıları benimseyerek algoritmalarına yansıtıyor mu? Yapay zekâ algoritmaları ve veri setleri toplumdaki önyargıları yeniden nasıl üretebiliyor?
Yapay zekâ bir bilinçten yoksundur. Aksine, tarihsel bir hafızaya sahiptir. Bu hafıza, yüzyıllardır erkek merkezli bir bilgi sisteminden beslenir. Algoritmalar, toplumsal bilinçdışının matematiksel bir yansımasıdır. Eğer algoritmalar, tarihsel olarak oluşmuş toplumsal verilerle eğitiliyorsa, bu verilerdeki cinsiyetçi kalıplar, sistemin çıktılarında tekrar ortaya çıkabilir. Araştırmamızda da gözlemlediğimiz gibi, yapay zekâ uygulamaları genellikle kadınları “nazik, duygusal, sevecen” gibi terimlerle; erkekleri ise “güçlü, lider, başarılı” gibi niteliklerle ilişkilendirebiliyor. Bu durum, yapay zekânın yeni bir önyargı üretmesinden ziyade, toplumda zaten var olan kalıpları veri setleri aracılığıyla yeniden üretmesi anlamına geliyor.
– Birleşmiş Milletler toplumsal cinsiyet eşitliğini temel bir insan hakkı olarak tanımlıyor. Sizce Türkiye’de veya dünyada bu hedefe ulaşma konusunda en büyük engeller nelerdir? Kadınların kadınlara bakışını nasıl değerlendiriyorsunuz? Başarılı kadınlar neden sevilmiyor?
Toplumsal cinsiyet eşitliğinin önündeki en büyük engellerden biri, uzun yıllardır devam eden ataerkil yapı ve bunun sonucunda oluşmuş kültürel kalıplardır. Bu kalıplar yalnızca erkekler tarafından değil, tüm toplum tarafından üretilip içselleştirilmektedir. Bu nedenle kadınların da birbirlerine karşı önyargılar geliştirdiği gözlemleniyor. Bazı araştırmalar, kadınların başarılı olduklarında erkeklere kıyasla daha az sevildiğini ve daha fazla eleştirildiğini ortaya koyuyor. Ayrıca, birçok kadın çalışanın kadın yöneticiler yerine erkek yöneticilerle çalışmayı tercih ettiği yönünde bulgular da mevcut. Bu durum, bireysel bir tutumdan çok, toplumun başarı ve güç kavramlarını uzun süre erkeklikle ilişkilendirmesinin bir sonucu olarak değerlendirilebilir. İş alanı hala erkek egemen bir alan ve kadınların bu ortama uyum sağlaması için erkeklere özgü özellikleri benimsemesi bekleniyor. Ne yazık ki, kadınların bu sınırlı alanda birbirlerini dışlayabilmeleri de mümkündür.
– Toplumsal cinsiyetçilik nedir? Yapay zekâ ile toplumsal cinsiyet ilişkisini nasıl değerlendiriyorsunuz? Yapay zekâ sistemlerinin toplumsal cinsiyet algısını şekillendirme veya yeniden üretme gücü var mı? Araştırmanızda feminist teknoloji kuramını kullanıyorsunuz. Bu yaklaşım yapay zekâyı analiz etmek için neden önemlidir?
Toplumsal cinsiyetçilik, kadın ve erkeklere toplum tarafından belirli roller, beklentiler ve özellikler yüklenmesi ve bu rollerin eşitsiz güç ilişkilerine yol açmasıdır. Yapay zekâ ile ilişki kurduğumuzda, yapay zekânın toplumsal verilerle eğitilen bir sistem olduğunu görüyoruz. Eğer toplumdaki cinsiyet kalıpları veri setlerine yansıyorsa, bu kalıplar algoritmalar aracılığıyla yeniden üretilebilir. Feminist teknoloji kuramı burada önemli bir rol oynuyor çünkü teknolojiye nötr bir araç olarak bakmıyor. Aksine, teknolojinin toplumsal güç ilişkileri ve kültürel yapılar tarafından şekillendiğini savunuyor. Bu yaklaşım sayesinde yapay zekâ sistemlerinin hangi değerleri ve önyargıları taşıyabileceğine daha eleştirel bir perspektiften yaklaşabiliyoruz.
– ChatGPT, DALL-E ve Perplexity gibi yapay zekâ uygulamalarının toplumsal cinsiyet rolleri için benzer kalıplara başvurduğunu düşünüyor musunuz?
Araştırmamızda incelediğimiz üç farklı yapay zekâ uygulamasında benzer kalıpların ortaya çıktığını gözlemledik. Kadın figürleri genellikle duygusal, bakım veren veya ev içi rollerle ilişkilendirilirken; erkek figürleri daha çok güç, liderlik ve kariyer gibi kavramlarla temsil ediliyor. Görsel üretim araçlarında da kadınların ev ortamında ya da çocuk bakımında gösterildiği, erkeklerin ise daha çok iş hayatında veya liderlik pozisyonlarında tasvir edildiği dikkat çekti. Bu durum, farklı yapay zekâ sistemlerinin benzer veri setleri ve kültürel kalıplarla eğitildiğini gösteriyor. İlginç bir başka nokta ise yapay zekâ uygulamalarının dilde eşitlik sunmasına rağmen temsillerde ataerkil kalıpları sürdürmesidir.
– 2019 yılı itibariyle “dijital teknolojiyi temel amaçları için nasıl işlevselleştireceğini bilen kadınların ve kız çocuklarının sayısı, erkeklere oranla yüzde 25 daha
