Yapay Zeka Araştırmacısı Alex Hanna'dan Teknoloji Dünyasına Eleştiri! Dağıtık Yapay Zekâ Araştırma Enstitüsü'nden (DAIR) Alex Hanna, yapay zekâ alanındaki mevcut durumu eleştirerek, şirket çıkarlarına hizmet etmeyen, insan odaklı bir teknoloji anlayışının gerekliliğine dikkat çekiyor. Hanna, **veri sömürüsü, toplumsal önyargılar, çevresel etkiler ve kurumsal tekelciliğe** karşı eleştirel bir yaklaşım benimseyerek, yapay zekânın toplumsal faydayı merkeze alacak şekilde inşa edilmesini savunuyor. ## Yapay Zeka Bir Balon Mu? Hanna'ya göre, yapay zekâ alanındaki mevcut dalga abartılı ve bir balon niteliği taşıyor. Özellikle üretken yapay zekâ etrafında yoğunlaşan bu dalga, beklentileri karşılamakta yetersiz kalıyor ve devasa sermaye yatırımlarına rağmen sınırlı sonuçlar üretiyor. * Yapay zeka, beklentileri çok yüksek tutup sonrasında bunları karşılamayan teknolojilerin etrafında oluşuyor. * Yapay zekaya devasa miktarda sermaye aktarılmış olmasına rağmen sonuçların oldukça sınırlı kalması. Hanna, büyük dil modellerini "istatistiksel tekrar mekanizmaları" olarak tanımlayarak, bu sistemlerin gerçek bir kavrayış veya içgörü sağlamadığına dikkat çekiyor. Bu nedenle, yapay zekâya "derin anlama" atfetmek, kullanıcıların yanılgılara kapılmasına ve toplumsal-siyasi sonuçlara yol açabilir. ## Veri Tekeli ve Güç Asimetrisi Büyük teknoloji şirketlerinin devasa veri toplama ve işleme politikaları, yapay zekâ alanında büyük bir güç asimetrisi yaratıyor. Kâr odaklı yapay zekâ anlatılarıyla birleşen veri tekelleşmesi, küresel ölçekteki fırsat eşitsizliklerini ve güç dengesizliklerini derinleştiriyor. Hanna, bu teknolojilerin etkili olabilmesi için çok büyük miktarda hesaplama gücü ve veriye ihtiyaç duyulduğunu, bu durumun ise bilişim kaynaklarının zaten az sayıda firmanın elinde toplanmasına yol açtığını belirtiyor. Geniş veri kümeleriyle eğitilen yapay zekâ modelleri, ırkçılık, cinsiyetçilik ve sömürgeci bakış açıları gibi toplumsal önyargıları ve ayrımcı örüntüleri yeniden üretebilir. Şirketlerin veri temizliği konusunda yeterli özeni göstermemesi, bu önyargıların metinlerde, görsellerde ve videolarda tekrar tekrar üretilmesine neden oluyor. ## Emek Sömürüsü ve Alternatif Modeller Yapay zekânın işler hale gelebilmesi için muazzam miktarda emek gerekiyor. Modellerden çıkabilecek zararlı içerikleri etiketlemek, filtrelemek ve ayıklamak için büyük bir emek harcanıyor. Ayrıca, birçok modelin ihtiyaç duyduğu veri formatına baştan sahip olmaması, "veri emeği" olarak adlandırılan yeni bir iş kolunun ortaya çıkmasına neden oluyor. Hanna, veri işçilerine sektör genelinde uygun koşullar sağlanması halinde bu işin en kötü yanlarının önüne geçilebileceğini belirtiyor. Ancak, bu alandaki gelişmelerin küresel giyim, kahve ve çikolata üretimi gibi alanlarda görülen benzer örüntüleri izlediğini de unutmamak gerekiyor. Sonuç olarak, Alex Hanna'nın eleştirileri, yapay zekâ alanındaki mevcut durumu sorgulamaya ve daha adil, şeffaf ve insan odaklı bir teknoloji anlayışına yönelmeye teşvik ediyor. DAIR gibi bağımsız inisiyatiflerin sunduğu alternatifler, yapay zekânın toplumsal faydayı merkeze alan bir şekilde geliştirilmesine katkıda bulunabilir. Hanna'nın vurguladığı gibi, asıl ihtiyaç duyduğumuz şey, şirket çıkarlarına değil, insanların yararına hizmet eden bir teknoloji.