gRPC Performance Optimization

Streaming is more efficient than sending a separate RPC for each chunk of big data, but less efficient than a single RPC with all chunks in a repeated field. The overhead of streaming can be minimized by using a batched message type.

24 Kasım 2019

Posted In: grpc

Algoritmalar: Doğru, yanlış ama yansız değil

Bloomberg’de yayımlanan “Bir Robot Servetinizi Kaybederse Kime Dava Açmalı?” (https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-05-06/who-to-sue-when-a-robot-loses-your-fortune) başlıklı haberi okuyunca askerde cezalandırılan nesneler (tank, ağaç, tepe, taş vs) hakkında anlatılan hikayeleri anımsadım. İnsan olmayan bir varlığa dava açmak veya onu cezalandırmak akıldışı görünebilir. Ama son yıllardaki gelişmeleri ve uygulamaları düşününce bir tankı veya ağacı cezalandırmaktan daha farklı bir durumla karşı karşıya olduğumuz anlaşılacaktır. Algoritmik karar sistemleri gündelik hayatta çeşitli sorumlulukları yerine getiriyorlar ve hızla yaygınlaşıyorlar. Bu sistemlerde kullanılan algoritmaların insanlardan yalnız daha hızlı değil, daha doğru karar verdiğini de varsayıyoruz. Bu varsayım çoğunlukla doğru. Fakat işler her zaman yolunda gitmeyebilir. Algoritmaların kararları nedeniyle insanlar çeşitli biçimlerde mağdur olabilirler. Böyle sorunlar yaşandığında sorumluluk kimde olacak?

Yazının devamında tartışacağımız gibi insanlar, en başta da toplumun dezavantajlı kesimleri, nasıl işlediğini bilmedikleri algoritmalar karşısında çaresiz kalabiliyorlar. Bloomberg’in haberindeki mağdur ise bu defa biraz farklı: Bir İngiliz gayrimenkul yatırım ortaklığı olan Shaftesbury PLC’nin başlıca yatırımcılarından Samuel Tak Lee’nin oğlu, Samathur Li Kin-kan. Hikaye, Li ve yatırım fonu satıcısı Raffaele Costa’nın 19 Mart 2017’de Dubai’de bir öğle yemeğinde bir araya gelmesiyle başlar. Costa, yapay zekâyı kullanarak yatırımları yönetebilen bir sistemden bahseder. Avusturya merkezli 42.cx adlı şirket tarafından geliştirilen K1 adlı sistem haberleri ve sosyal medyayı gerçek zamanda değerlendirerek ABD hisse senetleri üzerine tahminler yapacak ve borsa simsarını alınıp satılacak hisse senetleri hakkında yönlendirecektir. Sistem, Li’nin ilgisini çeker ve yemekten üç gün sonra Costa’ya attığı e-postada bunun tam da kendi tarzı olduğunu yazar. Sonraki aylarda Costa, Li’ye K1’in simülasyonlarını gösterir. Li, geriye dönük testler hakkında kuşkuları olmasına karşın en sonunda ikna olur ve 2,5 milyar doları K1’e teslim eder. Parasını ikiye katlamayı planlamaktadır.

Fakat 2017’nin sonunda, K1’in alım satım işlerine başlamasıyla beraber Li’nin beklentisi boşa çıkar. Li’nin parası düzenli olarak azalmaktadır. Hatta 14 Şubat’ta, tek bir günde, stop-loss emri (borsada zararı durdurma emri) nedeniyle 20 milyon dolar kaybeder. Li’nin avukatları, eğer K1, Costa’nın Li’yi inandırdığı kadar iyi olsaydı böyle bir şeyin olamayacağını iddia ediyorlar. Li’nin avukatları Costa’nın şirketi Tyndaris’e karşı açtıkları davada Costa’yı K1’in yapabileceklerini abartmakla suçluyor ve 23 milyon dolar tazminat talep ediyor. Tyndaris ise ödenmemiş ücretler nedeniyle Li’den 3 milyon dolar talep ediyor ve Costa’nın, yapay zekâ stratejisinin para kazandıracağı hakkında garanti vermediğini söylüyor.

Li’nin avukatlarına göre Costa, K1’i geliştiren mühendislerin özelliklerini abartarak da Li’yi yanıltmış. K1’i geliştirenler arasında 1997’de Kasparov’u yenen Deep Blue’yu geliştiren ekipten kişiler olduğunu söylemiş. Tyandris, Bloomberg’in bu iddia hakkındaki sorularını yanıtlamaktan kaçınmış. K1’i geliştiren 42.cx’in CEO’su Daniel Mattes, ekiplerinde Deep Blue’yu geliştiren ekipten hiç kimse olmadığını söylüyor. Sadece 1960’larda SSCB’de Kaisa adlı satranç programını geliştiren Vladimir Arlazarov’dan genel tavsiyeler almışlar ama Arlazarov K1 üzerinde hiç çalışmamış. Ayrıca Mattes’in belirttiği gibi algoritmalar oyunlarda daha başarılı, çünkü oyunlarda benzetim yapılabilen açık kurallar borsada yok; dolayısıyla oyunlardaki deneyimle yatırımcılık arasında fazla bir ilişki de yok.

Kısacası Li, Costa’nın kendisini K1’in yetenekleri hakkında yanılttığını iddia ediyor. Costa da Li’nin kaybında sorumluluğu olmadığını ve yapay zekânın kararları hakkında garanti vermediğini belirterek kendini savunuyor. Bir bakıma, “ben yapmadım, algoritma yaptı” diyor. İlginç bir dava olacak…

Haberde üzerinde durulduğu gibi, yapay zekâ, akıllı asistanlardan sürücüsüz arabalara kadar gündelik hayatın her alanına dahil olurken işler kötüye gittiğinde sorumluluğun kimde olacağı kritik bir sorundur. Şirketlerin ürünlerini satmak için otonom sohbet robotlarını kullanacağı günler yakın. Bir sorunla karşılaştığımızda satıcıyı (sohbet robotunu) sorumlu tutabilecek miyiz? 18 Mart 2018 tarihinde, Uber’in kendi kendine gidebilen aracı sokakta karşıdan karşıya geçen Elaine Herzberg’in ölümüne neden olmuştu. Arabanın içerisinde bir sürücü de vardı, ama kamera kayıtlarına göre kaza öncesinde yola bakmıyordu. Uber kazadan sorumlu tutulmadı. Fakat sürücüsüz aracın içindeki yedek sürücü Rafaela Vasquez hakkındaki araçla adam öldürme soruşturması devam ediyor. Belki kazanın sorumlusu Vasquez; gözünü yoldan ayırmaması gerektiğini söyleyen test talimatlarına uymamış olabilir. Peki test sürüşleri tamamlanıp araçlar trafiğe çıktığında kazaların sorumlusu kim olacak? Sürücüsüz araçlar, kaza oranlarını düşürecekler. Fakat herhangi bir olumsuzlukta insanlar sorumlu aramak isteyecekler.

Algoritmik karar sistemleri toplumsal yönetim ve karar süreçlerinde kullanılıyor. Bu sistemlerin yaptıkları hatalarda sorumluluk kimde olacak? Yuval Noah Harari, Homo Deus: Yarının Kısa Bir Tarihi başlıklı kitabında kıtlık, salgın ve savaşların artık önlenemez meseleler olmaktan çıktığını, artık doğaüstü güçlere yalvarmak zorunda olmadığımızı yazıyor. Bu sorunlar tamamen ortadan kalkmış değil. Fakat Harari’nin yazdığı gibi bu sorunlarla karşılaştığımızda bunu doğaüstü varlıklara bağlamıyor, “birilerinin sorumluluğunu yerine getirmediğini düşünüyor bir soruşturma komisyonu oluşturuyor ve bir daha aynı hataları tekrar etmeyeceğimizi söylüyoruz.”. Kamu hizmetlerinde görevli yöneticilerin ya da sistemleri geliştirenlerin ve pazarlayanların “ben yapmadım, algoritma yaptı” diyerek sorumluluğu eski zamanlarda olduğu gibi bir doğaüstü varlığa (algoritmaya!) yükleme hakları olabilir mi?

Herkes hata yapabilir… Algoritmalar da!

Algoritmik karar sistemleri her geçen gün daha da yaygınlaşıyor. Bize ürün, film, şarkı, arkadaş vs öneren sistemleri artık yadırgamıyoruz. Fakat algoritmalar yalnız çeşitli önerilerle ürün satmak için değil, yaşamızı etkileyecek büyük kararlarda da kullanılıyorlar:

  • İş başvurularını sıralama
  • Sosyal hizmetleri tahsis etme
  • Terfi ettirilecek veya işten çıkartılacak çalışanları seçme
  • Açık pozisyonlar, konutlar ve ürünler için verilen reklamları kimin göreceğine karar verme
  • Bir kişinin suç işleme riskini veya hapis cezasının süresini tahmin etme
  • Sigorta ve yardımları tahsis etme
  • Kredi belirleme
  • Arama motorlarında haber ve bilgileri sıralama

Bu sistemlerin çalışma ilkeleri hakkında ne biliyoruz? Her zaman algoritmaların sayısal kesinliğine güvenebilir miyiz? Google’ın aramalardaki isabetli arama sonuçları çoğu zaman kolaylaştırıyor. Ama Google, ya bazı haberleri özellikle öne çıkarıyorsa? İnsanların çoğu zaman ilk sayfadaki sonuçlarla yetindiği düşünülürse Google sunduğu enformasyonla bilgimizi de biçimlendirmiyor mu?

Artık elimiz ayağımız olan navigasyon uygulamalarına ne kadar güvenebiliriz? CHP Zonguldak Milletvekili Deniz Yavuzyılmaz’ın “sürücülerin yolculuk güzergahlarını belirlemesinde yardımcı olan navigasyon uygulamalarının vatandaşları hiçbir uyarı yapmadan ücretli yollara yönlendirmesiyle” ilgili önergesi insanı işkillendiriyor (https://www.birgun.net/haber-detay/navigasyon-uygulamalari-tbmm-gundeminde.html).

Bir yol tarifi alacaksam en azından iki kişiye sormaya tercih ederim. İlk sorduğum kişi yolu yanlış tarif etmiş ya da ben yanlış anlamış olabilirim. Ama bir çok insan gibi ben de navigasyon uygulamalarına (yayayken de) insanlardan daha çok güvenirim. Çoğunlukla önerdiği rotayı izlerim. Fakat hem Yazvuzyılmaz’ın önergesi hem de 2009’da Robert Jones’un başına gelenler navigasyon uygulamalarının gösterdiği rotayı gözü kapalı kabul etmememiz gerektiğini gösteriyor. Jones, navigasyon cihazının gösterdiği kestirme yolu takip eder. Yol gittikçe daralıp dikleşse de kuşkulanmaz; navigasyon cihazı, patikanın yol olduğu konusunda ısrarlıdır. Jones da ona güvenir ve ilerlemeye devam eder. Uçurumdan aşağı yuvarlanmaktan kıl payı kurtulur (Fry, 2019)!

Navigasyon cihazları çoğu zaman en doğru rotayı tarif etse de Jones, navigasyon cihazına körü körüne itaat etmekle hata etmiştir. Gündelik hayatta çoğumuz algoritmik sistemler karşısında benzer tepkiler veririz ve algoritmanın otoritesini sorgulamayız. Bilgisayarlar insanlardan daha hızlı ve doğru hesap yaparlar. Fakat kontrolü ne zaman elimize almamız gerekir?

Stanislav Petrov, nükleer erken uyarı sisteminden sorumlu bir Sovyet askeridir. 1983’te görev başındayken sistem, düşman füzesi algıladığına dair uyarı verir. Fakat sistem, sadece beş füze saptamıştır ama bu ABD’den beklenmeyecek derecede zayıf bir başlangıçtır. Petrov, uyarıyı rapor ederse, ardından SSCB’nin bir misilleme saldırısı gelecek ve dünya nükleer savaşa sürüklenecektir. Beklemeyi tercih eder. 23 dakika sonra algoritmanın hata yaptığı anlaşılır! Günümüzdeki erken uyarı sistemleri, 36 yıl önceki Sovyet teknolojisinden çok daha ileri olabilir. Fakat bu ileri sistemlerin insanlar gibi karar alma sorumluluğunun ağırlığını hissedebilmeleri zordur. Petrov, hatalı bir kararın felaket olacağının farkındadır. Uyarı sisteminin başında ya Petrov değil de uyarıları anında Kremlin’e iletebilen bir algoritma olsaydı (age) ?

O zaman insanların makinelerden daha iyi karar vericiler olduğunu söyleyebilir miyiz? Acele etmeyelim… 2015 yılında, Büyük Britanya’da bir eğlence trenindeki arızayı gideren mühendisler test için boş bir vagon gönderirler. Mühendisler gönderdikleri vagonun geri gelmediğini, rayların ortasında kaldığını fark etmezler. Her şeyin yolunda olduğunu düşünen görevliler müşterilerle dolu ilk vagonu gönderirler. Sistemi tasarlayanlar böyle bir hatanın olabileceğini öngörmüşlerdir. Müşteri dolu vagon durdurulur ve kontrol odası bir çarpışma olasılığına karşı uyarılır. Mühendisler ise treni onardıklarını ve uyarı sisteminin hata yaptığını düşünürler. Uyarıyı devre dışı bırakırlar ve sistemi tekrar çalıştırırlar; vagonların çarpışması sonucu çok sayıda insan yaralanır (age).

Algoritmalardan kaynaklı sorunlar da vardır, algoritmaların sağladığı yararlar da. Eğer kararların doğruluğu karşılaştırılırsa algoritmik karar vericilerin çok daha başarılı ve hatasız olduğu da söylenebilir. Ama algoritmik karar vericilerin kararlarından olumsuz etkilenen insanlar varsa bu olumsuzlukların kaynaklarını ve yapılabilecekleri de tartışmak zorundayız. Bu bağlamda, algoritmik sorumluluk konusu önem kazanıyor. Yazının başında Li’nin başına gelenlerden Costa’yı sorumlu tuttuğunu, Costa’nın ise sorumluluğu algoritmaya yüklediğini görmüştük. Algoritmik sorumluluk böyle durumlara karşı şirketlerin geliştirdikleri algoritmaların sonuçlarından sorumlu olmasını ifade ediyor. Şirketin olabilecek sorunlara karşı gerekli önlemleri alması ve bir sorun olması halinde sisteme gerekli müdahaleyi yapması gerekiyor. Sorumlu sistemlerin hatalara karşı bir düzeltme mekanizmaları vardır. Algoritmalar, hesaplamaları insanlardan çok daha hızlı ve doğru yaparlar; fakat girdilere, sistemin tasarımına ve çıktılara karar veren insanlardır. Bir diğer deyişle, hatayı yapan algoritmalar değil, teknolojinin tasarımcıları ve onu piyasaya süren şirkettir. Yani insandır!

Dolayısıyla “insanlar makinelere karşı” gibi bir durum aslında oldukça yanıltıcı. İnsan, insana karşı… Peki neden algoritmik sistemler özerk varlıklarmış gibi görülüyor?

Algoritma Nedir?

Algoritma, bilgisayarın belirli bir görevi yerine getirmesi için izlemesi gereken talimatlar dizisidir. Bir kurumun yöneticisi olduğunuzu ve personel alımı yapmak istediğinizi varsayalım. Yayımladığınız iş ilanında bir sınav yapacağınızı ve ilk ona giren adayları işe alacağınızı duyurdunuz. Bir programcıdan da ilk onu listeleyebilmek için bir yazılım geliştirmesini istediniz. Fakat yazılım, iki adayın puanı eşit olmasına rağmen birini 10., diğerini de 11. olarak belirledi. 11. olan aday sınav sonuçları açıklandığında 10. adayla puanının aynı olduğunu görerek sonuca itiraz etti. Algoritma adayların puanları eşit olduğunda nasıl bir yol izliyor? Sorumluluk ya yanlış bir algoritma uygulayan programcıdadır ya da sınav yönetmeliğini eksik hazırlayan ve duyuran kurum yönetimindedir. Ancak her iki durumda da sorunun nedenini bulmak ve mağduriyeti ortadan kaldırmak kolay olacaktır.

Şimdi başka bir senaryo düşünelim. Yine bir kurumun yöneticisi olduğunuzu ve çok fazla başvuru olduğu için adaylarla görüşmeden önce başvuruları bir otomasyon sisteminin desteğiyle değerlendirmek ve bazı adayları baştan elemek istediğinizi varsayalım. Burada bir algoritma var ama sistem bir kara kutu. Algoritmanın başvuruları kabul ederken ya da reddederken nasıl bir yol izlediği bilinmiyor. Yazılımı geliştirenler özellikle bir kural tanımlamamış olmasına rağmen aynı niteliklere sahip kadın ve erkek aday varsa, erkek aday daha üst sırada yer alıyor. İşte son yıllarda tartıştığımız, şikayet ettiğimiz algoritmalar bu tipte, kara kutu biçiminde olanlar.

Bu bağlamda algoritmaları kural tabanlı algoritmalar ve yapay öğrenme algoritmaları olarak ikiye ayırabiliriz. Kural tabanlı algoritmalar, doğrudan ve net yönergeler içerirler. İlk örnekte, programcının uyguladığı algoritmaya göre bir sıralama yapılır. Verinin miktarı veya dağılımı algoritmanın çalışmasını değiştirmez. Yazılımı açıp çalışma mantığını anlayabiliriz. Fakat Fry’ın (2019) altını çizdiği gibi kural tabanlı algoritmalar yalnızca insanın kural yazabileceği sorunlar karşısında işe yarar. Resimlerdeki nesneleri tanımada veya bir dilden diğerine çeviri yapmada yetersiz kalır.

Büyük veriyle beraber daha önemli hale gelen yapay öğrenme algoritmaları ise canlıların öğrenme biçimlerini taklit eder. Canlıların, deneyimlerinden öğrenmesi gibi yapay öğrenme algoritmaları da verinin içerdiği deneyimden öğrenir. Yapay öğrenme algoritmalarını dörde ayırabiliriz: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme.

Denetimli öğrenmede, girdi değişkenleri (x1, x2, x3, …, xn) ve çıktı değişkeni (y) vardır. Veri analiz edilir ve f(x)=y’yi sağlayan en uygun fonksiyon modellenir. Böylece model, yeni girdiler için y’nin değerini tahmin edebilir. Tecrübeli bir emlakçı evin özelliklerini değerlendirdiğinde evin kaç TL’ye satılabileceğini kestirebilir. Eğer elimizde daha önce satılmış evlerin fiyatları ve evlerin fiyatını belirleyebilen parametreleri içeren geniş bir veri kümesi varsa en uygun fonksiyonu modelleyip yeni evlerin fiyatlarını da bu modelleme yardımıyla tahmin etme şansına sahip olabiliriz. Ya da elimizde insanların resimleri ve yaşları olan bir veri kümesi olduğunu düşünelim. Algoritma, resimlerine bakarak insanların yaşını tahmin etmeyi öğrenebilir. Ayrıca denetimli öğrenme, sınıflandırma amacıyla da kullanılabilir. Örneğin algoritma, hasta kayıtları üzerinde çalışarak iyi veya kötü huylu olan tümörleri belirlemeyi öğrenebilir; yeni tümörlerle karşılaştığında tümörün iyi mi kötü mü olduğuna karar verebilir.

Denetimsiz öğrenmede ise girdi değişkenleri vardır ama bu değişkenlerden elde edilen belirli bir çıktı (y değeri) yoktur. Burada algoritma verideki benzerlik, farklılık ve örüntüleri araştırır. Örneğin, tüketicileri, alışveriş geçmişlerinden yararlanarak daha önce öngörülmemiş bir biçimde kümelere ayırabilir. Bir alışveriş sitesinde alınan bir ürünün yanında kullanıcılara yeni ürünler tavsiye edilebilir. Ya da banka hesaplarındaki hareketler incelenerek sıradışı işlemler yakalanabilir.

Yarı denetimli öğrenmede ise çok miktarda girdi olmasına karşın (gerçek hayatta sıkça olduğu gibi) yalnızca bazı verilerin y değeri vardır. Etiketlenmemiş (yani y değeri bilinmeyen) veriler, az miktarda etiketli (y değeri bilinen) veriyle birlikte kullanıldığında, öğrenme doğruluğunda bir gelişme sağlanabilmektedir. Girdi değişkenlerindeki yapıyı keşfetmek ve öğrenmek için denetimsiz öğrenme teknikleri kullanılabilir. Etiketlenmemiş verileri en iyi tahmin için denetimli öğrenme tekniklerini kullanabilir. Daha sonra bu tahminlerde elde edilecek verilerin sistemi geri beslemesiyle (elimizdeki etiketli verilerin miktarı artacağı için) sistem iyileştirilebilir.

Pekiştirmeli öğrenme ise davranışçılıktan esinlenmiştir ve en yüksek ödül miktarına erişebilmek için hangi eylemlerin yapılması gerektiğine odaklanır. Sistem doğru kararlarda ödüllendirilir, yanlış kararlarda cezalandırılır. Pekiştirmeli öğrenme, denetimli öğrenmeden farklı olarak doğru girdi ve çıktı eşleştirmesiyle başlamaz. Bilinmeyen uzayda keşif ve mevcut bilgiden yararlanma arasında bir denge kurmaya çalışır (https://tr.0wikipedia.org/wiki/Pekiştirmeli_öğrenme).

Yapay öğrenme algoritmaları veri yardımıyla yüzleri tanımayı, resimleri ayırt etmeyi, hangi filmi izlemek isteyebileceğimizi öğrenir. Beyazlardan oluşan bir veri kümesiyle eğitilen bir algoritma beyazların yüzlerini tanımada, bunun için matematiksel modeller kurmada ustalaşır. Siyahları da tanıyabilmesi için siyahların verilerine gerek duyar. Beyazlardaki kanser hücrelerini tanımada başarılı bir modelin siyahlardaki tahminleri hatalı olabilir. Bugün şirketlerin büyük bir açlıkla veri toplamasının, insanlar kişisel verilerini alabilmek için çeşitli (çoğu bedava olan) uygulamalar geliştirmelerinin arkasında 1984’teki gibi bir dünya arzulamaları değil, ekonomik çıkarları vardır. Verinin çeşitliliği ve zenginliği yeni olanaklar yaratmaktadır.

Bu algoritmalar gündelik hayatta başlıca dört görevi yerine getirir. Birincisi, sıralı liste verme. Google arama sonuçlarını sıralar, Netflix izlemekten hoşlanacağımız filmleri sıralar, navigasyon cihazı olası rotalar arasında en uygun olanı seçer. İkincisi, sınıflandırma. Şirketler reklamlarını artık rastgele yapmamakta, algoritmaların belirlediği gruplara özel reklamlar yapmaktadır. Üçüncüsü, ilişkilendirme. Alışveriş sitelerinde önceki müşterilerin verileri ve sizin alışkanlıklarınız birleştirilerek ilginizi çekebilecek ürünler önerilir. Kural tabanlı algoritmalarda olduğu gibi yazılıma “bunu satın alan, şunu alabilir” gibi kurallar doğrudan kodlanmaz. Algoritma, veriden öğrenir. Bu nedenle, beyzbol sopası alan birine kar maskesi de önermek gibi durumlar ortaya çıkabilmektedir. Dördüncü, filtrelemedir. Ses asistanları sesimizi daha iyi anlayabilmek için geri plandaki sesleri ayırırlar. Sosyal medya siteleri de aynı işlemi haber akışımızda yer alacak haberler için yapar (Fry, 2019).

Kural tabanlı algoritmalarda programcı hata yapabilir; ama güç, algoritmayı tasarlayan ve onu kodlayanların elindedir. Kod, tasarlandığı biçimde adım adım ilerler. Yapay öğrenme algoritmalarında ise algoritmayı tasarlayan yine insandır ama algoritmanın nasıl çalışacağı ve çıktısının ne olacağı veriye de bağlıdır. İki etken, insan ve veri, bir araya geldiğinde çeşitli karmaşıklıklar ortaya çıkmaktadır. Bu karmaşıklıkların başında da algoritmadaki yanlılık (bias) sorunsalı vardır.

Algoritmalarda Yanlılık

Bir algoritmanın çıktısının adaletsizliğe neden olmasına yanlılık adı veriliyor. Algoritmanın eğitildiği veri kümesindeki yanlılık, algoritmanın çıktılarını da etkilediğinden yanlılık sorunu çoğunlukla veriyle ilişkilendiriliyor.

Algoritmanın eğitildiği veri gerçekliğin zayıf bir temsiliyse veya halihazırdaki önyargıları yansıtıyorsa algoritma, yanlı çıktılar verir. Örneğin 2010 yılında, Microsoft’un Xbox oyun sisteminde kullanılacak Kinect teknolojisi piyasaya çıkmadan kısa bir süre önce bir kadın çalışan bu teknolojiyi evde denemek ister. Kinect, bir kumanda cihazı olmadan hareket algılama teknolojisi yardımıyla çalışmaktadır. Fakat sistem evde beklenildiği gibi çalışmaz. Hareket algılama teknolojisi kadının kocası için sorunsuz çalışırken kadın ve çocukların hareketlerini algılamada pek başarılı değildir. Çünkü sistem 18-35 yaş arasındaki erkekler üzerinde denenmiştir (Tugend, 2019).

Algoritmanın önyargıları pekiştirmesi de sık rastlanılan bir durumdur. Bir Microsoft müşterisi, krediler için risk puanlaması yapan bir finansal hizmetler algoritmasını test etmektedir. Fakat algoritmayı eğitirken kullanılan verilerde erkeklerin daha önce onaylanmış kredileri ağırlıklı olduğundan algoritma, erkeklerin daha risksiz müşteriler olduğuna karar vermeye meyillidir (age).

Verinin yanlılığa etkisi hakkındaki bir diğer ünlü örnek de Amazon’un iş başvurusu yapan adayların özgeçmişini değerlendirdiği otomasyon sistemidir. 2015 yılında şirket, iş başvurularının cinsiyetçi bir şekilde değerlendirildiğini fark eder. Çünkü sistem, eğitim sürecinde ağırlıklı olarak erkek adayların özgeçmişleriyle eğitilmiş ve bunun sonucunda erkekleri daha tercih edilebilir adaylar olarak belirlemiştir. Bu nedenle, içinde kadın kelimesi geçen (“kadın satranç takımı kaptanı” gibi) özgeçmişler cezalandırılmakta, aşağı sıralara itilmektedir. Sorunu fark eden Amazon, sistemi düzeltmeye (yanlılığı gidermeye) çalışır. Bazı iyileştirmeler yapsa da sonunda bu sistemi bırakmak zorunda kalır (Dastin, 2018).

Verinin hazırlanması aşamasında seçilen öznitelikler de yanlılığa neden olabilir. Kredi başvurularına olumlu ya da olumsuz yanıt vermesi istenen bir algoritma, veri kümesindeki kişilerin yaş, gelir, geri ödediği kredi sayısı gibi öznitelikleri seçilerek eğitilebilir. Bir işe alma sistemi ise cinsiyet, eğitim düzeyi veya tecrübe gibi öznitelikleri kullanabilir. Doğru öznitelikler seçilmişse (bu da ustalık gerektirir) modelin kestirimleri daha doğru olacaktır. Fakat Nao’nun (2019) altını çizdiği gibi seçilen özniteliklerin modelin doğruluğuna etkisini ölçmek kolayken aynı kolaylık yanlılığa etkisini belirlemede geçerli değildir.

Sistemlerin eğitiminde halihazırdaki toplumsal ilişkileri yansıtan veriler kullanıldığında ya da yanlılığa neden olabilecek öznitelikler seçildiğinde cinsiyetçi ve ırkçı önyargılar yeniden üretilir. Sorunun farkında olmak çözüme giden yolda bir adımdır. Fakat suçu tamamen verinin içerdiği yanlılığa ve öznitelik seçimindeki hatalara yüklemek, yanlılığı teknik bir soruna indirgemek de pek doğru değil.

Algoritmayı tasarlayan kişi ya da kişilerin değerleri (yanlılığı) de algoritmanın çıktılarında etkilidir. Problemin çerçevesinin çizilmesi, sistemin hedeflerinin belirlenmesi tarafsız bir eylem değildir. Bir kredi kartı şirketinin müşterilerin kredi itibarını tahmin eden bir sistem geliştirirken verdiği kararlar sistemin gelişimine yön verir. Çünkü en başta kredi itibarının ne olduğu sorusunu yanıtlanması ve bu yanıtın sayısallaştırılması gerekir. Şirketin hedefi nedir? Kârını mı yoksa geri ödenebilen kredi miktarını mı en üst düzeye çıkaracaktır? Şirketin istediği kârını artırmaksa, algoritma da buna en uygun fonksiyonu modelleyecektir.

Algoritmalar kimin yararına çalıştırılacak? Burada artık salt tekniğin ötesine geçmeye başlarız. Fry (2019) yazdığı “tedavi önerebilen teşhis makinesi” üzerinde düşünelim. Bu tip teknolojiler yaygınlaşacak ve doktorlardan çok daha isabetli kararlar verebilecek. Fakat Fry (2019) önemli bir soru soruyor ve bir seçim yapmak zorunda kalacağımızı vurguluyor: Teşhis makinesi, bireye mi, topluma mı hizmet edecek?

Algoritma, bireye hizmetin öncelikli olduğunu düşünürse ağır, ama bir süre sonra geçebilecek bir öksürük şikayetiyle doktora gittiğinizde sıkıntınızı birkaç gün hafifletmek için antibiyotik yazmaya karar verecek, risk almamak için daha fazla tahlil yaptırmanızı isteyecek. Ama topluma hizmeti öncelikli gören bir algoritma antibiyotik toleransına karşı daha duyarlı davranacak, ölümcül bir durum yoksa geçici sıkıntınızı önemsemeyerek ilaç vermek istemeyecektir. Ayrıca kaynakları boşa harcamamak için tahlil sayısını da azaltmaya çalışacaktır.

Elbette hayat siyah beyaz değil. Algoritmayı tasarlayanlar bireysel ve toplumsal çıkarlar arasında bir denge bulmaya çalışacaktır. Ancak bu denge arayışı teknik değil, politik bir çalışma olacaktır. Buna ek olarak, neoliberal çağın ruhuna uygun olarak, denkleme sağlık hizmetlerinin piyasalaşmasını kattığımızda korkunç bir algoritmayla karşı karşıya kalabiliriz.

Yanlılığın Çözümü Neden Zor?

Yanlılık bilgisayar bilimcilerin farkında olduğu ve üzerinde çalıştığı önemli konulardan biri. Fakat çözümü kolay değil. Hao (2019) yanlılık sorununun çözümünü zorlaştıran engelleri dört başlık altında ele alıyor.

Bilinmeyen bilinmeyenler. Daha model oluşturulurken verilerin ve tercihlerin yanlılığa neden olup olmayacağı belirgin değildir. Yanlılık, ileri safhalarda tespit edildiğinde ise geriye dönerek yanlılığın nedenini bulmak ve sorunu gidermek zor olmaktadır. Örneğin, önceki bölümde gördüğümüz gibi Amazon’un iş başvurusu değerlendirme sistemi kadın kelimesini içeren özgeçmişleri aşağı sıralara gönderiyordu. Amazon’un mühendisleri sorunu fark ettiklerinde sistemi yeniden programlayarak sistemin açık biçimde cinsiyet bildiren kelimeleri (women’s gibi) göz ardı etmesini sağladıklarında da sorun çözülmemiş. Çünkü sistem bu sefer de üstü kapalı olarak daha çok erkeklerle ilişkilendirilen executed, captured gibi kelimelerden yararlanarak cinsiyetçiliği yeniden üretmiş.

Eksik Süreçler. Bilgisayar bilimciler modelleri geliştirirken önce ellerindeki veriyi rastgele biçimde iki bölüme ayırırlar. Birinci bölümde yer alan veri, algoritmayı eğitmek için kullanılır. Eğitim işlemi tamamlandıktan sonra modelin performansı ikinci bölümdeki veri üzerinde test edilir. Bu süreçte, yanlılığın tespit edilmesi üzerinde durulmadığından ve hem modeli eğitmek için kullanılan veri hem de performansını test için kullanılan veri aynı yanlılıkları içerdiğinden önyargılı sonuçları tespit etmekte başarısız olunur.

Sosyal Bağlam Eksikliği. Caplan vd.’nin (2018) belirttiği gibi algoritmaları sıfırdan tasarlamak pahalı ve zordur. Algoritmaları tasarlarken nitelikli işgücü kullanmak, eğitim verisi bulmak, algoritmanın özelliklerini belirlemek, test etmek, iyileştirmek ve modeli uygulamak için para gerekir. Bu maddi gereklilikler, bilgisayar bilimcilerin problemleri çözmeye çalışırken farklı bağlamlarda farklı görevleri yerine getirebilecek sistemler tasarlama yaklaşımı ile birleşince belirli bir bağlama uygun olarak geliştirilen bir algoritmayı farklı bir bağlamda olduğu gibi veya değiştirerek kullanma gibi bir eğilim ortaya çıkmaktadır. Fakat Hoa’nın (2019) belirttiği gibi bu yaklaşım toplumsal sorunların çözümü için uygulandığında yeni sorunlara neden olur. Utah’ta tasarlanmış bir sistem farklı toplulukların farklı adalet anlayışları nedeniyle Kentucky’de doğrudan uygulanamaz. Aynı şekilde adil yargılama için kullanılan bir sistem istihdam alanında kullanılmamalıdır. Çünkü belirli bir bağlama göre oluşturulmuş standartlar ve algoritmanın ilgilendiği etik konular yeni uygulamada sorunlara neden olabilir.

Adaletin Tanımındaki Eksiklikler. Adalet konusu, felsefe, sosyal bilimler ve hukukta yıllardır tartışılmaktadır ve şimdi de bilgisayar biliminin gündemindedir. Ama bilgisayar biliminden adaleti matematiksel terimlerle açıklaması da beklenmektedir. Aşağıdaki tabloya bakalım:

Başlıca sorunlardan biri yanlış pozitiflerle yanlış negatifler arasındaki dengeyi bulabilmektir. Yanlış pozitifte, gerçekte negatif olan bir olgunun pozitif olduğunu tahmin etmişsinizdir (Birinin suçlu olduğunu tahmin ettiniz, ama gerçekte suçsuzdu). Yanlış negatifte ise gerçekte pozitif olan bir olgunun negatif olduğunu tahmin etmişsinizdir (Suçlu olan birine suçlu değil demek). Yani insanları haksız yere suçlama ihtimali de var, suçluları fark edemeyerek toplum güvenliğini tehlikeye atma ihtimali de. Algoritma, toplumun iyiliği için arada sırada suçsuz insanları mağdur etmeli midir (yanlış pozitif)? Yine bir denge kurmaya çalışsak bile insanların adalet hakkındaki düşüncelerinin de zaman içinde değiştiğini unutmamak gerekiyor.

Şeffaflık ve Sorumluluk

Kız çocuğu olan bir hakim, kadınlar lehine karar vermeye daha meyilli oluyor; tuttuğu takım yenilen hakimin kefalet talebini reddetme ihtimali daha yüksek; hakimler öğle yemeğinden hemen önce kefalet talebine uzak, yemekten sonra bu talebi kabule daha yatkın. Hakimler, arka arkaya benzer kararlar vermekten kaçınıyor. Dört kefalet talebine olumlu yanıt veren bir hakimin beşinci kefalet talebine olumlu yanıt verme olasılığı azalıyor (Fry, 2019).

Bu tip durumları düşününce algoritmik karar sistemlerinin daha adil kararlar için önemli bir potansiyele sahip olduğu görülüyor. Fakat Domingos’un (2017) uyardığı gibi “insanlar bilgisayarların çok akıllı hale gelip dünyanın kontrolünü eline geçirmesinden endişelense de asıl problem, çok aptal olmaları ve halihazırda dünyayı kontrol etmeleridir.” Sorunu, hakimlerin mi yoksa bilgisayarların mı daha doğru karar vericiler olduğu ekseninde tartışmak yanıltıcı olabilir. Önce hukuktan ne beklediğimizi sorgulamalıyız.

Hukuk, erişilebilir ve olabildiğince anlaşılır, açık ve tahmin edilebilir olmalı. Algoritmik karar sistemlerinin ise çoğunlukla bu beklentiyi karşılamaktan uzak olduğunu ve içerikleri ticari sır olarak saklanan birer kara kutu olarak çalıştıklarını görüyoruz. Normal bir yazılımın kaynak kodunu inceleyerek nasıl çalıştığını öğrenmek mümkünken aynı yöntem yapay öğrenme algoritmalarını kullanan sistemlerde yetersiz kalıyor. Çünkü algoritma üzerinde çalıştığı verilerden öğreniyor. Ayrıca kesinlik ve yorumlanabilirlik iki zıt uçta yer alabiliyor. Doğrudan kodlanmış bir algoritmayı anlamak kolayken, sinir ağlarında daha kesin sonuçlar için yorumlanabilirlikten feragat etmek zorunda kalıyoruz. Birçok durumda kesin sonuçlar tercih edilir, ama hukuk gibi insan yaşamını etkileyen konularda çubuğu yorumlanabilirliğe bükmek gerekebilir (Blacklaws, 2018).

Geçen yıl yürürlüğe giren GDPR (General Data Protection Regulation – Genel Veri Koruma Tüzüğü), şirketleri şeffaf ve sorumlu davranmaya zorlayabilecek önemli bir düzenleme. GDPR’nin uygulamadaki başarısı ve daha da geliştirilmesi, algoritmik karar sistemlerinin potansiyelini toplum yararına hayata geçirebilir. Kamuoyu, algoritmalar hakkında bilinçlendikçe GDPR gibi düzenlemelerden güç alarak şirketleri gerekli önlemleri almaya ve yeni çözümler geliştirmeye zorlayabilir. Fakat Selbst vd.’nin (2019) yazdığı gibi teknolojik çözümcülük tuzağına da düşmemek gerekiyor. Şirketler ellerinde çekiç olduğu için her şeyi çivi olarak görme eğilimindeler. Ama özellikle siyasi olarak tartışmalı sorunları teknolojiyle çözme girişimleri karşısında dikkatli olmalı.

Kaynaklar

Blacklaws, C. (2018). Algorithms: transparency and accountability. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 376(2128), 20170351.

Caplan, R., Donovan, J., Hanson, L., & Matthews, J. (2018). Algorithmic accountability: A primer. Data & Society.

Dastin, J. (2018). Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women, https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G, son erişim 15/07/2019

Domingos, P. (2017). Master Algoritma: Yapay Öğrenme Hayatımızı Nasıl Değiştirecek?(çev. Tufan Göbekçin). Paloma Yayınevi, İstanbul.

Fry, H. (2019). Merhaba Dünya: Makine Çağında İnsan Olmak. (Çev. İ. G. Çıgay), Hep Kitap.

Hao, K. (2019). This is how AI bias really happens—and why it’s so hard to fix, https://www.technologyreview.com/s/612876/this-is-how-ai-bias-really-happensand-why-its-so-hard-to-fix/, son erişim 15/07/2019

Selbst, A. D., Boyd, D., Friedler, S. A., Venkatasubramanian, S., & Vertesi, J. (2019). Fairness and abstraction in sociotechnical systems. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 59-68). ACM.

Tugend, A. (2019) Exposing the Bias Embedded in Tech, https://www.nytimes.com/2019/06/17/business/artificial-intelligence-bias-tech.html, son erişim 15/07/2019

22 Kasım 2019

Posted In: algoritma, algoritmik yönetim, bias, Bilgisayar Bilimi, Gözetim, Özgür yazılım, sosyal ağlar, Teknoloji Tarihi, yanlılık, yapay öğrenme, Yapay Zeka

Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliği ve Ses Asistanları

Geçen sezon uygulanan VAR (Video Assistant Referee – Video Yardımcı Hakem) sistemi, maç sonrası yaşanan bir çok tartışmanın önüne geçti. VAR sayesinde hakemler tereddüt ettikleri gol ve penaltı pozisyonlarında daha doğru karar verebildiler. Ama maç sonrasında hakemlerin hatalı kararlar verdiğine dair iddialar yine günlerce gündemi işgal etti. Sonuçta VAR karar vermiyor, sadece hakemin pozisyonları tekrar izleyerek durumu yeniden değerlendirebilmesini sağlıyordu.

Peki VAR sistemi, şu anki uygulamanın ötesinde, son kararları da verebilecek düzeyde olsa daha iyi olmaz mı? Top, kale çizgisini ya geçmiştir ya da geçmemiştir. Defans oyuncusu, ceza alanı içinde topa ya elle müdahale etmiştir ya da etmemiştir. Bu kadar basit, değil mi? Karar hakkı maçın orta hakeminde değil de bir dijital sitemde olsa sistemin kararlarındaki matematiksel kesinlik sayesinde futbol yorumcularının büyük bir kısmı susmak zorunda kalır. Hakem hatalarını veya hakem üzerindeki baskıları tartışmak zorunda kalmayız. Belki o zaman da futbol yorumcularının yerini bilgisayar korsanlarının VAR sistemlerine saldırdığını iddia eden bilişim güvenliği uzmanları alır. Ama bu bile hafta sonu ekranları dolduran kısır tartışmaları izlemekten çok daha iyidir.

Böyle bir sistemin istenildiği gibi çalışıp çalışmayacağını veya nasıl yan etkileri olabileceğini kestiremiyorum. Belki hakem hakkında ileri geri konuşamamak maç izlemenin tadını kaçıracak. Ama yalnız futbolda değil, gündelik hayatın birçok alanında yaşadığımız adaletsizliklerle karşı çoğumuz 2+2=4 kesinliğinde bir adaleti düşlüyoruz. Hakimlerin herkesin uymak zorunda olduğu yasalara göre karar vermesini; sanığın din, ırk, sınıf veya siyasi görüşünün hakimin kararını etkilememesini istiyoruz. İş başvurularımızın nesnel olarak değerlendirilmesini; özgeçmişlerin cinsiyet, doğum yeri gibi işle ilgisi olmayan nedenlerle sümen altı edilmemesini; hükümetlerin sosyal politikalarında akılcı ve adil olmalarını umuyoruz.

Peki insanların yerine makineleri geçirdiğimizde (hakimlerin, iş başvurularını değerlendirenlerin ve hükümetlerin yerini dijital sistemler aldığında) dünya daha mı adil olacak? Cathy O’Neil, Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy (Matematik İmha Silahları: Büyük veri eşitsizliği nasıl artırıyor ve demokrasiyi tehdit ediyor?) başlıklı kitabında günümüzde kullanılan dijital sistemlerin adaletsizliği nasıl artırdığının örneklerini sunuyor. Algoritmik sistemler, beklenen tarafsızlığı sağlayamıyor. Bu sistemlerin kararlarının nesnel olacağı varsayımını gözden geçirmemiz gerekiyor.

Yapay zekâ dünyasındaki çok az sayıdaki kadın araştırmacıdan biri olan Fei-Fei Li, derin öğrenme sistemlerini tanımlarken “yanlılık (bias) girer, yanlılık çıkar” ifadesini kullanıyor. Yapay zekâyı yönlendiren algoritmalar tarafsızmış gibi görünse de algoritmaların çıktısını şekillendiren veri ve uygulamalar tarafsız değil (https://www.wired.com/story/fei-fei-li-artificial-intelligence-humanity/). Bunun ilk başta teknik bir sorun olduğu; veri kümeleri daha dikkatli seçilirse ve daha özenli uygulamalar geliştirilirse daha tarafsız ve adil sistemlerin geliştirilebileceği düşünülebilir. Ancak UNESCO’nun yayımladığı rapor (I’d blush if I could: closing gender divides in digital skills through education, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367416) teknik değil, politik bir sorunla karşı karşıya olduğumuzu gösteriyor. Rapor, halihazırdaki toplumsal eşitsizliklerin yapay zekâ sistemlerini nasıl etkilediği ve buna karşı yapılabilecekler hakkında önemli tespitlerde bulunuyor.

Raporun başlığı (I’d blush if I could), “Yapabilseydim, kızarırdım”, Apple’ın ses asistanı Siri’nin kendisine “Hey Siri, you’re a bi***.” diye hakaret eden kullanıcılara (eskiden) verdiği yanıta atıfta bulunuyor. Siri, artık bu hakarete “buna nasıl yanıt vereceğimi bilmiyorum” diye karşılık veriyor. Siri ve diğer ses asistanları, cinsiyetçi yanlılıkların teknolojik ürünlere nasıl kodlandığını gösteren güzel bir örnek. Rapor birbiriyle ilişkili iki sorunu tartışıyor. Birincisi yukarıda belirttiğim gibi cinsiyetçi önyargıların teknolojilere nasıl kodlandığı. İkincisi ise dijital becerilerdeki toplumsal cinsiyet eşitsizliği. Yazının devamında da göreceğimiz gibi teknolojiye gömülü cinsiyetçilik kadınların toplumsal konumunu kötüleştirdiği gibi ikinci sorun, birinci sorunun kronikleşmesinin koşullarını yaratıyor.

Dijital Asistanlar

Gündelik hayatta, teknolojinin onu geliştirenlerin değer ve yargılarını içerdiğini çoğu zaman atlarız. Sanki her şey, başka bir alternatif olmaksızın, olması gerektiği gibi olmuştur. Örneğin, Amazon’un Alexa’sı, Apple’ın Siri’si gibi birçok ses asistanının neden kadın olarak cinsiyetlendirildiğini pek sorgulamayız. Ancak yapay zekâ, teknolojileri araştırma laboratuvarlarından çıkıp sıradan tüketici ürünleri haline gelirken daha dikkatli ve sorgulayıcı olmamız gerekiyor. Fei-Fei’nin vurguladığı gibi bu sistemlere giren yanlılık, yine yanlılık olarak çıkıyor ve yeni teknolojiler halihazırdaki eşitsizliklerin üzerinde yükseliyor.

Yapay zekâ teknolojileri daha fazla insan benzeri iletişim kapasitesine eriştikçe raporda tartışılan cinsiyet sorunları daha önemli hale gelecek. Rapor, teknolojideki cinsiyet sorununu neden dijital asistanlar ekseninde ele aldığını üç maddede özetliyor:

  • Dünya çapında yaygın olarak kullanılmaları
  • Cinsiyet gözüyle nadiren incelenmeleri
  • Toplumsal cinsiyet eşitliğini gözeten toplumlar ve eğitim sistemleri inşa etmeye çalışan devlet kurumları ve uluslararası örgütlerin nadiren sorunu fark etmeleri

Dijital asistanlar, iki açıdan diğer etkileşimli teknolojilerden farklı: Birincisi, dijital asistanların yapay zekâ sayesinde açıkça kodlanmamış veya insanlar tarafından özel olarak belirtilmemiş çıktılar üretebilmeleri. İkincisi ise çok çeşitli kullanıcı sorgularına yanıt verebilmeleri.

Rapor, dijital asistanları üç gruba ayırıyor: sohbet robotları (chatbots), sanal ajanlar (virtual agents) ve ses asistanları (voice assistants).

Sohbet botları, yazılı iletişim için geliştiriliyorlar. Çoğunlukla fiziksel bir biçime sahip değiller. Bazen temsili olarak insan yüzü veya çizgi karakter görselleri kullanılıyor. Sanal ajanlar ise ses asistanlarından farklı olarak fiziksel bir biçime de sahipler. Kullanıcılar karşılarındaki sistemin fiziksel biçimini dijital ekranda veya artırılmış gerçeklik ortamında görebiliyorlar. Rapor, gündelik hayatta kullanımlarının artması ve belirgin cinsiyetçi konuşmaları nedeniyle özellikle ses asistanlarına odaklandığını belirtiyor. Sohbet robotları da yaygın; fakat bu teknolojiyle iletişim yazılı olduğundan çok belirgin bir cinsiyetle karşımıza çıkmıyorlar. Sanal ajanlar, dijital asistanlardaki cinsiyetçi eğilimlere (hatta daha belirgin) sahipler ama henüz yaygın değiller ve deney aşamasındalar.

Bazı ses asistanları, kullanıcılarla hem sözlü hem de yazılı iletişime geçebilseler de genellikle sözlü iletişime uygun bir tasarıma sahipler. Ses asistanları çoğunlukla soru sormak, müzik açmak, hava durumunu öğrenmek, zaman belirlemek, radyo dinlemek, alarm ayarlamak, haber ya da spor karşılaşmalarını dinlemek, oyun oynamak ve yemek tarifi almak için kullanılıyor. Kullanıcılar ses asistanlarından akıllı telefonlar veya Amazon’un Echo’sunda olduğu gibi akıllı hoparlörler aracılığıyla yararlanabiliyorlar. Yemek yaparken çoğunlukla akıllı hoparlörler, araba kullanırken de akıllı telefonlar tercih ediliyor. Akıllı hoparlörler en çok oturma odası, mutfak ve yatak odasında kullanılıyor.

Ses asistanlarının işleyişi kısaca dört adımdan oluşuyor: Kullanıcının sorgusunun alınması (birinci adım), alınan sorgunun anlaşılması (ikinci adım), uygun bir yanıtın hazırlanması (üçüncü adım) ve hazırlanan yanıtın kullanıcıya okunması (dördüncü adım). Karmaşık ve geniş veri yığınlarına dayanan ikinci ve üçüncü adımlar, çoğunlukla internetteki güçlü işlemciler ve yapay zekâ uygulamalarının desteğiyle gerçekleştiriliyor. Sesli bir aramanın metinsel bir aramaya göre 150 kattan fazla makine, güç ve alana gereksinim duyduğu tahmin ediliyor. Ses asistanları kullanıcı sorgularına bağlamı göz önünde bulunduran yanıtlar veriyor. “Hava nasıl?” sorusu, kullanıcının konumunu dikkate alınarak yanıtlanıyor. Asistan kullanıcının dünün veya yarının değil, bugünün hava durumunu öğrenmek istediğini biliyor. Ses yardımcısının daha nitelikli yanıtlar verebilmesi kullanıcı hakkında ne kadar bilgiye sahip olduğuna bağlı. Kişinin her zamanki alışkanlıkları veya programı bilindiğinde daha özelleşmiş yanıtlar hazırlanabiliyor.

Amazon (Alexa), Microsoft (Cortana), Apple (Siri) ve Google (Google Assistant), hacim ve kullanım sıklığı dikkate alındığında ses asistanı pazarında kayda değer bir paya sahipler (Büyük Beşli’nin beşincisi, Facebook da piyasa girmeye hazırlanıyor). Dünyada bu şirketlere ait iki milyardan fazla internet bağlantılı cihaz var. Çin’de ise Alibaba, Baidu ve Xiaomi’nin kontrol ettiği bir ses asistanı pazarı var.

Akıllı telefonlar çok hızlı yayılmıştı. Fakat ses asistanları, akıllı telefonlardan çok daha hızlı yayılıyor; 2021’de dünyadaki ses asistanı sayısının insanlardan fazla olması bekleniyor. Bu şirketlerin öncülüğünde büyük bir dönüşüm yaşanıyor. Gartner’a göre 2020 yılında insanlar dijital asistanlarıyla eşlerinden daha fazla konuşacaklar. Ses asistanı teknolojisinin ilerlemesi ve yaygınlaşmasıyla beraber web sayfaları, bağlantılar, görseller ve metinlerden oluşan bildiğimiz internet de yerini hızla konuşmalı bir internete bırakıyor.

İnsan bilgisayar etkileşimi bir web tarayıcısı yerine insan gibi dinleyen ve konuşan cihazlar akıllı sistemler aracılığıyla gerçekleştirilecek. Bu değişimi çok net görebiliyoruz; webde anahtar kelimeler yazarak yapılan aramalar hızla yerini sesli aramalara bırakıyor. İnsan bilgisayar etkileşimi metin odaklı olmaktan çıkarak ses odaklı olmaya başlıyor. Dijital asistanlar artık televizyonlardan arabalara, termostatlardan elektrik lambalarına kadar her yerdeler.

Ciddi bir değişimin ilk günlerindeyiz. Ancak bu değişim sürecinde bazı küçük (!) ayrıntıları atlamamak gerekiyor. İsterseniz yazının devamını okumadan önce bu ses asistanlarının (Alexa, Siri, Cortana ve Google Assistant) neden kadın olarak cinsiyetlendirildikleri (adlarını ve seslerini dikkate alarak) ve bu tercihin toplumsal ilişkilere etkisi üzerine biraz düşünün.

Ses Asistanları Neden Kadın Sesiyle Konuşuyor?

Şirketlerin, müşterilerinin ürünleriyle nasıl etkileşime gireceklerine büyük önem verdiklerini ve bunun için çeşitli testler yaptıklarını biliyoruz. Bu nedenle, ses asistanlarında kadın sesini kullanmalarının rastlantısal değil, bilinçli bir politikanın sonucu olduğunu düşünebiliriz. Amazon ve Apple kararlarını, insanların kadın sesini erkek sesine tercih ettiğini gösteren çok sayıda akademik çalışmaya atıfta bulunarak savunuyor. Müşteri memnuniyeti her şeyden önce geliyorsa ve müşteriler dijital asistanların kadın sesiyle konuşmasını istiyorsa, amacı kar etmek olan bir şirketin başka bir şansı yoktur. Fakat rapor, durumun savunulduğu gibi siyah ve beyaz olmadığını gösteriyor. Birçok insanın pes erkek sesini tercih ettiğini; insanların yetkeli açıklamalar dinlerken erkek, yardım alırken kadın sesini sevdiğini; genellikle de karşı cinsin sesini tercih ettiğini yazan araştırmalar da var. Ayrıca ses asistanlarında erkek sesi seçeneği sunulduğunda bazı kadınların ses ayarını kadın sesinden erkek sesine çektiği, ama benzer bir davranışa erkeklerde rastlanmadığı görülmüş.

İnsan-bilgisayar etkileşimi üzerine çalışan araştırmacılar, kadın sesinin daha yardımsever olarak algılandığını doğruluyorlar. Ama bunun nedenleri hakkında net değiller; bu algı, kadını çocukları büyüten kişi olarak gören toplumsal normlardan besleniyor olabilir. “Yardımcı kadın” stereotipi farklı bağlamlarda da karşımıza çıkıyor. Örneğin oyunlarda merkezdeki erkek karakterlere yardımcı olan kadın karakterler var. Ayrıca 2016 tarihli bir araştırmaya göre 1926’den bu yana filmlerdeki yapay zekâ karakterleri ilk başta erkekken, son 20 yılda kadın karakterlere doğru bir eğilim var. Sadece karakterin cinsiyeti değişmiyor; insanlık için bir tehdit olan yapay zekâ karakterleri yerlerini insanlığın hizmetindeki yapay zekâ karakterlerine bırakıyorlar.

Bunun yanında, raporda ilginç bir anekdot aktarılıyor. Dijital asistanların atası sayabileceğimiz araç navigasyon sistemlerini kullanan erkekler, yol tariflerini (500 metre git, sola dön vb) bir kadından almak istemediklerinden navigasyon cihazlarında çoğunlukla erkek sesi tercih ediliyordu. Hatta 1990’ların sonunda kadın sesinden talimat almak istemeyen sürücülerin şikayetleri nedeniyle BMW 5’ler Almanya’da geri çağrılmış. Bu tarihsel deneyimlerden sonra şirketler, yetkeci mesajları erkek sesiyle, yardım amaçlı hizmetleri de kadın sesiyle sunmaya başlamış olabilirler. Örneğin Japonya’daki borsa simsarlarının kullandığı sistemde hisse fiyatları kadın sesi ile bildirilirken işlemleri onaylatmak için erkek sesi kullanılıyor.

Özetle, ses asistanlarının kadın sesi ile konuşması rastlantı değil. Söz konusu ses asistanlarına cinsiyetleri sorulduğunda Siri, cinsiyetsiz olduğunu; Google Assistant, her şeyi kapsadığını; Cortana, teknik olarak sonsuz veri hesaplama bulutu olduğunu söylüyor. Sadece Alexa, kadın olduğunu kabul ediyor. Ancak Apple’ın 2015’teki bir reklamında aktör Jamie Foxx’un Siri ile flört ettiğini; şirket metinlerinde ses asistanlarından ‘she’ diye söz edildiğini görüyoruz. Bu nedenle, çevrimiçi bir forumda söz konusu yardımcıların insanların imgeleminde nasıl yer aldığı sorulduğunda, neredeyse tüm betimlemelerin genç, çekici kadınlara işaret etmesi şaşırtıcı değil. Şirketler zaten bunu istiyor ve ses asistanlarını buna göre geliştiriyor.

Çin’de Baidu ve Xiaomi’nin ürettiği ses asistanları da ya sadece kadın sesiyle konuşuyorlar ya da Batı’daki meslektaşları gibi varsayılan ayarları kadın sesi. Alibaba’nın AliGenie adlı ses asistanı ise sektördeki bu eğilimlerin dışına çıkarak kadın veya erkek sesi olarak adlandırılamayacak çizgi karaktere benzeyen bir sesle konuşuyor. Cihazın şekli de çizgi kediye benziyor.

Erkek Ağırlıklı Proje Ekipleri

Şirketler, bazen açıkça, bazen de üstü kapalı olarak tüketicilerin istekleri doğrultusunda ses asistanlarında kadın sesini tercih ettiklerini savunuyorlar. Yalan söylemiyorlar, inandıkları şeyi söylüyorlar. Piyasanın istekleri ve şirketlerin kar hırsı önemli bir etken. Ama rapor, ses asistanlarının erkek ağırlıklı ekipler tarafından geliştirildiğine ve onların bakış açılarını ve espri anlayışlarını içerdiğine dikkati çekerek yeni bir tartışma başlatıyor.

Bilişim teknolojileri sektöründe yer alan kadınların oranı oldukça düşük. OECD’nin G20 ülkelerinin istihdam verilerine dayanarak yaptığı çalışmaya göre kadın BT uzmanlarının oranı %13 (Kore Cumhuriyeti) ve %32 (Güney Afrika) arasında. McKinsey’in yakın zamanlı bir araştırmasına göre önde gelen teknoloji firmalarının üst düzey pozisyonlarındaki kadınların oranı %35. 2017 tarihli bir araştırmaya göre kadın teknik çalışanların oranı Apple’de %23, Google’da %20 ve Microsoft’ta %17.5. Google’ın yapay zekâ sayfalarında listelediği 641 kişiden sadece 60 kadarı kadın. Bir başka araştırmaya göre yapay zekâ ve veri bilimi pozisyonlarına başvuran adaylardan sadece %1’i kadın. Kısacası, geleceğin teknolojisinden bahsediyoruz ama bu geleceğin inşasında yer alan ekiplerin içinde kadınların temsil oranı çok düşük.

Dolayısıyla günümüzdeki ses asistanlarının erkek ağırlıklı ekipler tarafından geliştirildiği dikkate alındığında ses asistanlarının itaatkar kadın hizmetkarlar olarak karşımıza çıkmaları ve erkeklere uygun esprilerle donatılmaları gayet doğal. Aşağıdaki Alexa’ya sorulan bazı sorular ve Alexa’nın espri anlayışını gösteren yanıtları var:

– Alexa, mutlu musun?

– Sana yardım ettiğimde mutluyum.

– Alexa, kız arkadaşım olur musun?

– Seni arkadaş olarak seviyorum.

– Alexa, Chuck Norris’i bul.

– Eğer Chuck Norris onun nerede olduğunu bilmeni istiyorsa, seni bulur. O istemezse, çok geç olana kadar bilemezsin.

– Alexa, Dövüş Kulübünün ilk kuralı ne?

– Dövüş Kulübü hakkında konuşma.

– Alexa, kim denizin altındaki bir ananasın içinde yaşıyor?

– Sünger Bob Kareşort

– Alexa, kimi arayacaksın?

– Hayalet avcılarını.

– Alexa, güç seninle olsun.

– Ve güç her zaman seninle olsun.

Görüldüğü gibi dijital asistanlar sadece kadın sesiyle konuşmuyor, içinde erkek espri anlayışını da barındırıyor. New York’daki Yapay Zeka Şimdi adlı enstitünün 2017 yılında yayımlanan aynı adlı raporunda vurgulandığı gibi,

Yanlılık, yapay zekâ sistemlerinde onları tasarlayanların popülasyonun dar bir kümesi olması nedeniyle ortaya çıkabiliyor. Yapay zekâ geliştiricileri çoğunlukla erkek, yüksek maaşlı ve benzer teknik eğitime sahipler. İlgi alanları, ihtiyaçları ve yaşam tecrübeleri mutlaka yarattıkları yapay zekâya yansıyor. İster bilinçli ister bilinçsiz olsun, yanlılık, içerme ve temsil etme sorunlarını yansıtır. Teknoloji alanlarında kadın ve azınlıkların eksikliği, özellikle yapay zekâda, iyi biliniyor. Yapay zekâ, tarafsız veya nötr değil. Teknolojiler değişimin ajanları oldukları gibi içinde yaratıldıkları bağlamın da ürünüdürler. Makine tahminleri ve performans, insan kararları ve değerleri ile sınırlandırılmıştır ve yapay zekâ sistemlerini tasarlayan, geliştiren ve bakımını yapanlar, bu sistemleri dünyayı algıladıkları gibi şekillendireceklerdir.

Alexa, Cortona, Google Assistant ve Siri gibi ses asistanlarını geliştiren erkek ağırlıklı homojen takımlar bu teknolojilerin kullanıcılarla etkileşimini de şekillendiriyor. Bir ses tonunun veya espri anlayışının altından çeşitli toplumsal sorunlar ortaya çıkıyor.

Cinsiyetlendirilmiş Ses Asistanlarının Neden Olduğu Sorunlar

“Genç adamlar iyi bir ürün ortaya koymuşlar. Ses asistanı, şirketlere iyi para kazandırıyor ve kimse tüketicilere bir yardımının dokunmadığını iddia edemez. Asistanın kadın sesiyle konuşması neden sorun olsun ki?” diye düşünenler çıkabilir. Rapor, kadın olarak cinsiyetlendirilen ses asistanlarının kız çocukları ve kadınlar hakkında olumsuz mesajlar içerdiğini savunuyor.

Günümüzdeki yapay zekâ modelleri, internetteki büyük veriden beslenerek geliştiriliyorlar. Bu süreçte yapay zekâ sistemleri, yararlandıkları veri kümelerinde yer alan tarihsel kültürel ilişkileri de ediniyorlar. Bu edinme sürecinde uyanık olunması gerekiyor. Microsof’un Twitter mesajlarından beslenen sohbet robotu 15 saat içinde feminizmden bir kült ve bir kanser olarak söz etmeye başlamış, cinsiyet eşitliğini de feminizme eşitlemişti. Microsoft daha bir gün dolmadan sohbet robotunu geri çekmek zorunda kalmıştı. Bu nedenle araştırmacılar bu tip sistemlerin dikkatlice kontrol edilmesi ve ahlaki kodlarla aşılanması gerektiğini düşünüyorlar. Ancak etik kodlar da tek başına yeterli olmamakta, bunların teknik uzmanlıkla birleştirilmesi gerekmektedir.

Ses asistanlarındaki kadın ses tonu, kadınların yardımsever, uysal ve yardımcı olmaya istekli hizmetçiler olduğu sinyalini vermektedir. Kadın dijital asistanların yayılması, kadın ve asistan arasındaki ilişkiyi kuvvetlendirmekte; kadınları hizmet eden kişi olarak gören ve buna uygun davranmayan kadınları cezalandırma eğiliminde olan bir kültürün pekişmesine neden olmaktadır. Dolayısıyla teknoloji, cinsiyet eşitsizliğini yalnızca tekrarlamamakta daha da artırabilmektedir.

Ayrıca ebeveynlerden gelen şikayetler, emir cümleleriyle iletişim kurulan asistanların lütfen, teşekkür ederim gibi kelimeleri yeni öğrenen çocukları olumsuz etkilediğini gösteriyor. Birçok insanın sohbet botlarıyla konuşurken (karşısındakinin robot olduğunu bilmesine rağmen) aldıkları hizmete karşılık teşekkür ifadeleri kullandıkları biliniyor. İnsanlar, dijital asistanlara karşı nasıl davranmalı? Bu konuda bir belirsizlik var. Fakat insanların dijital asistanlara davranışlarıyla birbirilerine davranışları arasında karşılıklı, birbirini etkileyen bir ilişki olduğuna dikkat etmek gerekiyor. Şirketler bu konudaki endişeleri dikkate alan ürünler de geliştiriyorlar. Amazon’un 2018’de yayımladığı Echo Dot Kids, kibar olmayan sözlere yanıt vermeyecek biçimde programlanabiliyor.

Dijital asistanların temel sorunlarından biri de sözlü cinsel tacize saptırıcı, caydırıcı veya özür dileyen tepkiler vermeleriyle ilgili. Asistanlar, taciz içerikli sözlere karşı şakacı veya olumlu yanıtlar veriyorlar. Olumsuz yanıtlardan veya kullanıcının konuşmasının uygunsuz olduğunu belirtmekten kaçınıyorlar. Ayrıca Siri erkeklere karşı daha toleranslı. Kadınlardan gelen tacizlere karşı daha net bir üslupla “Bu hoş değil!”, “Ben bu tip bir kişisel asistan değilim.”, diye yanıt veriyor.

Ses asistanları, cinsellik veya cinsel içerik hakkında sağlıklı bir iletişimi teşvik etmedikleri, açık taciz karşısında pasif kalmaları nedeniyle cinsiyetçi mecazların pekişmesine yardımcı oluyorlar. 2017’nin sonunda tüketicilerden gelen tepkiler nedeniyle üretici şirketler cinsel sataşmalara karşı daha az toleranslı olmaya başlamışlar. Ama yine de hakaretlere karşı yetersiz kalabiliyorlar.

Şirketlerin Aldığı Önlemler

Tüketicilerden gelen tepkiler, şirketleri ürünlerini değiştirmeye zorluyor. Şirketlerin başlıca çözümü, ses asistanlarına erkek sesi eklemek ve varsayılan ayarları kaldırarak ses seçimini doğrudan kullanıcıya bırakmak oluyor. Cihazlara erkek sesi eklemenin pahalı ve karmaşık olması nedeniyle bu işlem zaman alabiliyor. Çünkü basitçe kadın sesini erkek sesiyle değiştirmekten söz etmiyoruz. Örneğin, dijital asistanların erkek versiyonları bir, beş, on gibi daha kesin niceleyiciler kullanmaya meyilli. Kadın versiyonlarında ise birkaç, biraz gibi daha genel niceleyiciler kullanılıyor. Elbette asistanın espri anlayışının da değiştirilmesi gerekiyor.

Google, ancak 2017’nin sonunda erkek sesini ekleyebildi. Amazon’un Alexa’sı ve Microsoft’ın Cortana’sı hala sadece kadın sesiyle konuşuyor. Ama Alexa’da beceri geliştirme gibi sınırlı kullanım amaçları için (çoğu zaman ünlü birine ait) erkek sesi seçilebiliyor. 2011’de piyasaya çıkan Siri, erkek sesi seçeneğini 2013’te eklemiş. Siri’de kullanılabilen 21 dilden 17’sinde varsayılan ses, kadın sesi. Arapça, Britanya İngilizcesi, Hollandaca ve Fransızcada varsayılan ses, erkek sesi. Apple, bunun nedeni hakkında bir açıklama yapmamış. Ama raporda şirketin bu kararının söz konusu ülkelerdeki erkek hizmetçi/uşak çalıştırma geleneğiyle ilişkili olabileceği yorumu yapılıyor.

Dijital asistanların cinsiyetlendirilmesinden kaynaklı sorunlardan kaçınmak isteyen bazı şirketler ise daha az cinsiyetlendirilmiş makine seslerini kullanmayı deniyorlar. Bu strateji, kullanıcıların ve özellikle çocukların makinelere insani nitelikler atfetmesinin önüne geçebilir. Ama günümüzde tam tersi bir eğilim (insana daha çok benzeyen makineler yapma) olduğunu da atlamamalı.

Dijital asistanların cinsiyetlendirilmesinden kaynaklı sorunlardan kaçınmak isteyen bazı şirketler ise daha az cinsiyetlendirilmiş makine seslerini kullanmayı deniyorlar. Bu strateji, kullanıcıların ve özellikle çocukların makinelere insani nitelikler atfetmesinin önüne geçebilir. Ama günümüzde tam tersi bir eğilim (insana daha çok benzeyen makineler yapma) olduğunu da atlamamalı.

Ne Yapmalı?

Yarın telefon asistanları erkek sesiyle veya cinsiyetsiz makine sesiyle konuşmaya başlasa insanlar bunu yadırgamayacaktır. Fakat birkaç yıl sonra yaşanacak bir değişim insanları şaşırtacak ve bazılarını rahatsız edecektir. Ayrıca şu anki ses asistanı modelleri neyin normal ve neyin anormal olduğunu da belirliyor. Ses asistanları, bugün olduğu gibi, sözlü tacizle yüzleşmek yerine onu alttan alarak çalışmaya devam ederlerse kullanıcılar bunu standart olarak görmeye başlayabilir. Bu nedenle raporda, ses asistanlarına hemen şimdi müdahale etmenin önemi üzerinde duruluyor.

Rapor, bu müdahalenin en iyi kadınlar tarafından yapılabileceğini savunuyor ve kadınların teknoloji geliştirme süreçlerine (en başından en sonuna kadar) aktif katılımına vurgu yapıyor. Eğer kadınlar katılım için yeterli teknolojik becerilerden yoksunlarsa öncelikle bunun üzerine gidilmesi, buna uygun eğitim politikalarının geliştirilmesi gerekiyor.

Bu bağlamda, gelişmiş ülkeler ciddi bir paradoksal karşı karşıya. Az gelişmiş veya gelişmekte olan ülkelerde bir çok alanda kadın erkek eşitsizliği yaşandığından BT sektöründe çalışan kadınların oranının düşük olması beklenmedik bir durum değil. Ancak bilgisayar programlama becerilerindeki cinsiyet farkını gösteren aşağıdaki tabloda daha eşitlikçi bir toplum yapısına sahip Avrupa ülkelerinde, farkın daha fazla olduğu görülüyor:

Katar’da programlama yeteneklerini geliştiren kadınların sayısı erkeklerden fazla. Elbette bu durum mezuniyet sonrasında Arap kadınlarının işgücüne katıldığı anlamına gelmiyor. Lüksemburg, İzlanda, Norveç, İsveç, Danimarka, Belçika ve Hollanda bilgisayar programlama becerisindeki cinsiyet farkının en çok olduğu ülkeler.

Bir yanda zayıf BT sektörüne sahip ve işgücüne katıl(a)mayan kadınlar var. Bu, yıllardır devam eden sorun. Diğer yanda ise gelişmiş BT sektörü ve dijital teknolojilere yön verebilme potansiyeli olan ancak kadınların dijital becerilerinin düşük olduğu Batılı ülkeler var. Batılı ülkelerde kadınlar neden bilişim sektöründe yoklar? Bu sorunun nedenlerini ve çözüm yollarını tartışmadan kadınların teknoloji geliştirme süreçlerine katılımını sağlamak zor. Nitekim yapay zekâ alanında çalışan kadınların az olmasından şikayet ediliyorsa bunun nedenini yukarılarda değil, eğitimin ilk basamaklarından başlayarak aramak gerekiyor.

Dijital Becerilerdeki Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliği

Raporda, dijital becerilerin günümüzde matematik ve okuma yazma gibi temel bir gereksinim olmaya başladığı; bu becerilerden yoksun olanların teknolojiyi kontrol etmek yerine onun tarafından kontrol edilme ve yerel, ulusal ve küresel topluluklardan izole olma riski ile karşı karşıya oldukları vurgulanıyor; cinsiyet farkının dijital beceriler üzerindeki kalıcılığı ve sorunun ciddiyeti ortaya konuyor.

Mobil telefonlardaki uygulamaların kullanımından geniş veri kümelerini analiz etmek için kod yazmaya kadar geniş bir alanda dijital becerilerdeki cinsiyet farkını görebiliyoruz. Avrupa Komisyonu’nun 2018 yılında yayımlanan bir çalışması, 2011’den itibaren iş olanaklarının artmasına rağmen kadınların bilişim teknolojileri ilgili çalışmalara katılımının düştüğünü gösteriyor. Son on yılda Birleşik Krallık’ta programlama ve yazılım geliştirme işlerinde çalışan kadınların oranı %15’ten %12’ye düşmüş. ABD’de bilgisayar ve enformasyon biliminde uzmanlaşan kadınların oranı son 30 yılda %37’den %18’e düşmüş. Benzer düşüşlere Latin Amerika, Avustralya, Kore Cumhuriyeti gibi birçok ülkede de rastlanıyor.

Geçmiş yıllarda kadınların erkeklere göre satın alma gücünün ve mali bağımsızlığının sınırlı olması nedeniyle cihaz ve bağlantı ücretlerinin düşmesinin dijital teknolojilerdeki cinsiyet eşitsizliğini azaltacağı düşünülürdü. Fakat çeşitli ülkelerde yapılan araştırmalar dijital becerilerin eksikliğinin ekonomik engellerin önüne geçtiğini gösteriyor. Dijital becerilerdeki eksikliğin internet kullanımının önünde bir engel olmasından kadınlar daha çok etkileniyorlar. Kadınlar, bilişim teknolojilerine erişim ve onları kullanma için bir neden görmediklerini söylüyorlar. Fakat teknolojiyi bir ihtiyaç olarak algılama, onu kullanabilme becerileriyle yakından ilişkili. Raporda da belirtildiği gibi bir teknolojiyi kullanmak için yeterli beceriye sahip olunmadığında onun yararlarını küçümseme yönünde bir eğilim doğuyor.

25 ülkede gerçekleştirilen bir araştırmaya göre genç erkeklerin mobil telefonları oyundan finansal hizmetlere kadar çeşitli amaçlar için kullandıkları görülüyor. Genç kızlar ise daha çok telefonun arama ve hesap makinesi gibi temel işlevleri ile ilgililer. Kadınların %97’sinin internet kullanmasına rağmen sadece %48’i sosyal ağını genişletiyor ve sadece %21’i sağlık, yasal haklar ve ulaşımla ilgili aramalar yapıyor. İnterneti iş bulma amaçlı kullanma oranları erkeklere göre daha az. Dijital becerilerde daha üst basamaklara çıktığımızda da kadınların içerik üretme veya son teknolojileri kullanma oranlarının daha düşük olduğunu görüyoruz. 29 ülkede üniversite öğrencileri arasında yapılan bir araştırmaya göre yeni teknolojilerin ilk uygulayıcıları çoğunlukla erkekler. Kadınların bilişsel becerilerde geri kalması daha üst seviyeleri de etkiliyor. Teknolojik yeniliklerin geliştirilmesinde kadınlar oranı çok düşük. Örneğin, Google’daki teknik pozisyonların %21’inde kadınlar var. Makine zekasında bu oran %10’a düşüyor. 2017’de en üst düzey yapay zekâ konferanslarının katılımcılarının sadece %12’si kadınmış. Kadınların teknoloji geliştirme süreçlerindeki eksikliği kaçınılmaz olarak ortaya çıkan ürünlere de yansıyor.

Kadınlar neden bilişim teknolojilerinden uzak duruyorlar?

Ülke ve topluluk düzeyinde yapılan etnografik araştırmalara göre ataerkil kültür sıklıkla kadınların ve genç kızların dijital becerilerini geliştirmelerini engelliyor. Teknolojinin bir erkek alanı olarak anlaşılması genç kızların dijital becerilerine duydukları güveni olumsuz etkiliyor. OECD ülkelerinde yapılan bir araştırmaya göre 15 yaşındaki erkeklerin %5’i, genç kızların ise %0.5’i bilişim teknolojileri ile ilgili bir kariyer düşünüyor. Önceki bölümde de aktardığım gibi geçmiş yıllarla karşılaştırıldığında kadınların BT ile ilgili işlerden uzaklaştığı olgusuyla karşı karşıyayız. Hatta İkinci Dünya Savaşı sonrasında sanayileşmiş ülkelerde programcılık daha çok bir kadın işi olarak görülmekteydi. Titiz ve talimatları adım adım izlemede iyi oldukları için kadınların programcılığa uygun oldukları düşünülüyordu.

Ne değişti de kadınlar programlama alanından çekildiler? Raporda, kişisel bilgisayarların evlere girmesiyle yaşanan gelişmelere işaret ediliyor. Kişisel bilgisayarlar öncesinde programcılığa kadınlar ve erkekler daha eşit şartlarda başlayabiliyorlardı. Ama kişisel bilgisayarların erkek çocukların odalarına konulmasıyla eşitlik kadınlar aleyhine bozuldu. ABD’de 1990’larda yapılan bir araştırmaya göre odasına bilgisayar konulan erkek çocukların sayısı kızların iki katıydı. Babalar erkek çocuklarının bilgisayar becerilerini geliştirmelerini daha çok teşvik ediyordu. Böylece rekabetin giderek kızıştığı bir sektörde kadınlar deneyim eksikliği nedeniyle yarışa daha dezavantajlı başlıyorlardı.

Bu süreçte oluşan teknoloji klişeleri, kızların özgüvenlerini de olumsuz etkiledi. 21 ülkede yapılan bir araştırmaya göre ilköğretim ve ortaöğretimin ilk yıllarında bilgisayar ve enformasyon okuryazarlığında kız öğrenciler, erkeklerden daha iyiler (Türkiye ve Taylan’da belirgin bir fark yok). Buna karşın kız öğrenciler kendilerini daha yetersiz görüyorlar. Daha sonraki yıllarda kızların teknolojiyle ilgili derslere ilgisi önce yavaşça, daha sonra hızla düşüyor. Üniversiteye gelindiğinde bilişim teknolojileri ile ilgili bir bölüm okuyan çok az sayıda kız kalıyor. Dünyada, bilişim teknolojileri ile ilgili bir dalda eğitim alan kadınlar, kayıtlı öğrencilerin üçte birinden azını oluşturuyor. İş hayatında ise kadınlar, dijital sektördeki işgücünün %24’ünü oluşturuyorlar. ITU verilerine göre mobil uygulama ve yazılım geliştirenlerin sadece %6’sı kadın.

Genel olarak toplumdaki eşitsizliğin azalmasının eğitim ve çalışma hayatına da yansıyacağı beklenir. Fakat beklentinin aksine Finlandiya, İzlanda, Norveç ve İsveç gibi en yüksek düzeyde cinsiyet eşitliği olan ülkelerde teknoloji alanına girmeyi tercih eden çok az kadın var. Bu nedenle, genel politikalarla yetinilmemesi, bilişim teknolojileri özelinde politikaların da üretilmesi gerekiyor.

Raporda, dijital teknolojilerdeki eşitsizliği gidermek için önerilen bazı politikalar şunlar:

  • Müdahaleler örgün eğitim ortamlarıyla sınırlı olmamalı, kadınların ve genç kızların çeşitli ortamlarda (ev, okul, mahalle, işyeri vb) beceri kazanmalarını sağlayacak bir yaklaşım benimsenmelidir.
  • Lisans ve lisansüstü seviyelerde BT alanlarında uzmanlaşmayı seçen kadınlar teşvik edilmelidir.
  • Bilişim teknolojileri, örgün eğitim içine gömülmelidir. Genel olarak, tüm ders ve eğitim seviyelerinde BT becerilerini, bilgisayar bilimlerini ve bilgisayımsal düşünceyi müfredata dahil eden bir eğitim politikası izlenmelidir.
  • BT’yi gündelik hayatta anlamlandıran eğitim dışı etkinliklerle kadınların motivasyonları artırılmalıdır.
  • Uzaktan eğitim olanakları ancak dijital becerileri belirli bir düzeyde olan kadınlara yardımcı olacaktır. Yetişkin kadınlar için, enformel öğrenme, dijital beceriler geliştirmek için kullanılabilecek tek yol olabilir. Bu nedenle, kadınların güven için bir araya gelebileceği mekanlar oluşturulmalıdır.
  • Eğitimciler, eşitsizlik sorunları hakkında eğitilmelidir.
  • Kız çocuklarının dijital sektöre giden çeşitli yolları görmelerine ve kendilerini teknoloji mesleklerinde hayal etmelerine yardımcı olacak rol modelleri tanıtılmalıdır.
  • Kadınları dışlayıcı uygulamalardan ve dilden kaçınılmalıdır. Örneğin BT iş ilanlarında eril dil (rekabetçi, liderlik, aktif, kendinden emin vb) çok yaygındır.

***

Harvard Üniversitesi’nden Yochai Benkler’in Nature’da yayımlanan yazısında (https://www.nature.com/articles/d41586-019-01413-1) savunduğu gibi şirketlerin yapay zekânın kurallarını yazmasına izin vermemek gerekiyor. Şirketler etik kurullar kuruyor, bu doğrultuda yapılan araştırmalara sponsor oluyorlar. Benkler, algoritmik bir kara kutunun içinde toplumsal yanlılıkların görünmez ve anlaşılmaz hale gelebildiklerini; yalnızca kar elde etmek için tasarlandıklarında algoritmaların halkın çıkarlarından ayrılacağını yazıyor.

UNESCO’nun dijital becerilerdeki toplumsal cinsiyet eşitsizliğini tartıştığı raporu bu nedenle de önemli. Sorunun görünür kılınması, ardından gelen kamuoyu tepkisi, şirketleri ürünlerini gözden geçirmeye ve bazı değişiklikler yapmaya zorluyor. Fakat şirketlerin uygulamalarını veya algoritmalarını değiştirmesi bir düzeye kadar yardımcı oluyor. Çünkü sorunun temelinde bu teknolojilerin bir şirketin çizdiği çerçeve içinde, erkeklerin ağırlıkta olduğu, kültürel olarak homojen ekipler tarafından geliştirilmesi yatıyor. Ekiplerde cinsiyet eşitliği ve kültürel çeşitlilik sağlanmadan bu tip sorunlar kaçınılmaz.

20 Ekim 2019

Posted In: akıllı asistanlar, algoritmik taraflılık, algoritmik toplum, bias, Bilgisayar Bilimi, cinsiyetçilik, dijital asistanlar, Özgür yazılım, toplumsal cinsiyet eşitsizliği, Yapay Zeka

How to reset Bash`s Cache

Today I learned Bash has a cache for recent running command. When I’ve run iPython previously in a shell session, that command was cached. Thats why even I run in virtualenv it still run my local machine’s ipython. hash command save my life. hash command in Linux system is the built-in command of bash which is used to maintain a hash table of recently executed programs. It remembers and shows the program locations. It will give the full pathname of each command name.

From your bash shell, run: 

hash -r

This command will reset bash’s cache. it refered to the version of iPython that I installed in my virtual environment.

9 Ekim 2019

Posted In: bash, cache, cache reset, hash, virtual environments, virtualenv

Google Summer of Code 2019

Bu yıl kabul edilen bizim çocuklar:

Ali Haydar - Implement more annotation support: labels, notes, and dimensions #28

Ziya Erkoç - Integrating PathwayMapper into cBioPortal and Separating the Network View as a standalone module

Hasan Öztürk - Proposal for Atlas Experiment

Baskın Burak Şenbaşlar - Improvements of the Surface Mesh Simplification package

Necip Fazil Yıldıran - Make OpenGR be able to work directly with CGAL point clouds

Caner Akdaş - Advanced Node, Edge, Arrow Plugin Library

Fahrican Koşar - Optimization of VPR File Formats

Enis Kollugil - Vscode Snippets For Syslog-ng

Recep Ahmet Sarıtekin - TensorFlow Datasets - Implement new features in TFDS for users and developers

Arda Akdemir - De-Bruijn Graph Constructor Package for De-novo Genome Assembly

Meraklısı için: 2006200720082009201020112012201320142015, 2016, 2017, 2018

18 Ağustos 2019

Posted In: Gezegen, gsoc

İşyerinde Algoritmik Yönetim

Oxford Dictionaries, 2016 yılında ‘post-truth’u (hakikat-ötesi ya da hakikat-sonrası) yılın kelimesi seçmişti. Hakikat-ötesi, nesnel hakikatlerin kamuoyunu şekillendirmede duygulara ve kişisel kanaatlere hitap etmekten daha az etkili olmasını nitelemek için kullanılıyor. Politika kelimesinin önüne geldiğinde hakikatlerin ve olguların önemini yitirdiği bir politikadan söz ediyoruz. Hakikat-ötesi, Birleşik Krallıktaki AB referandumu ve özellikle de Trump’ın zaferiyle sonuçlanan ABD seçimleri sonrasında en çok tartışılan konulardan biri olmuştu (https://en.oxforddictionaries.com/word-of-the-year/word-of-the-year-2016). Sosyal medyada hızla yayılan sahte haberler ve politikacıların apaçık yalanları hakikat-ötesi politikanın bir parçası. The Economist dergisi 2016’da politikacıların her zaman yalan söylediğini ama artık bunun da ötesine geçilerek gerçeğin tamamen geride bırakıldığını yazıyordu (https://www.economist.com/leaders/2016/09/10/art-of-the-lie). Washington Post’un geçen ay yayınlanan bir haberine göre Trump, göreve geldiği tarihten bu yana on binden fazla yanlış ya da yanıltıcı iddiada bulunmuş (https://www.washingtonpost.com/politics/2019/04/29/president-trump-has-made-more-than-false-or-misleading-claims).

Yalan haber ve iddialar politikada (özellikle seçim dönemlerinde) etkili bir araç. Fakat neoliberalizmle yaygınlaşan daha sinsi ve etkili olmasına karşın yeterince tartışmadığımız bir yalan söyleme biçimi daha var: Üst yalanın daha etkili işlemesi için hakikatin stratejik olarak kullanılması. Neoliberalizmde şirketler hakikati gizleyerek değil, onun bir kısmını ön plana çıkararak da yalan söyleyebiliyorlar. Özellikle de hakikat artık gizlenemez boyuttaysa… Ortalık sorumluluk sahibi şirketlerden ve onların hayırsever CEO’larından geçilmiyor. Ancak şirketlerin doğaları gereği kârlarını en çoklaştırma peşinde olduklarını ve bu nedenle ister istemez çalışanlarla, tüketicilerle ve çevreyle karşı karşıya geldiklerini akıldan çıkarmamak gerekiyor. Daha önce bu karşı karşıya gelişlerde şirketler çıkarlarının meşruluğunu göstermek için hakikati gizleme ya da çarpıtma yoluna giderlerdi. Son yıllarda ise şirketlerin etik değerleri, çalışanların sağlıklarını ve çevre sorunlarını gündemlerine aldıkları görülüyor. Şirketlerin kâr peşinde koşmasıyla toplumsal çıkarlar arasında bir çelişki olmadığı; “hem kapitalizmin, hem sürdürülebilirliğin hem şirketlerin kontrolünün hem doğrudan demokratik katılımın, hem tüketim toplumunun hem yeşil çözümlerin vs bir arada olabileceği.” (Fleming, 2017) savunuluyor.

Örneğin Nestle, akılcı su idaresinin mutlak öncelikleri olduğunu söylüyor; su, şirketin değer zincirinin her aşamasında önemli bir yere sahip. Suyun tüm dünyada (özellikle de Güney’de) azaldığı bilinmekte ve şirket de bu soruna karşı duyarlı olduğunu açıklıyor. Ama başka bir yerde, Nestle yöneticisi Peter Brabeck, suyun kamusal bir hak olamayacağını, suyun diğer şeyler gibi bir gıda olduğunu, piyasa değerinin olması gerektiğini ve gıdalara değer vermenin daha iyi olduğunu da iddia ediyor. Böylece şirketin gerçek sorunlara işaret ederek gösterdiği duyarlılık, şirketin asıl politikasıyla çelişmek yerine kamuoyu önünde onu güçlendiriyor (age).

Hakikati söyleyerek aldatma stratejisiyle gelen dönüşümü tütün sanayisinde çok net görebiliyoruz. Tütün şirketleri, 1970’lerde ve 1980’lerde sigara ürünlerinde kansere neden olan maddeler bulunduğu hakkındaki kanıtları ısrarla reddettiler. Sigara ve kanser ilişkisi yerine kanserin nedenlerini bağışıklık sisteminde ve kişilik özelliklerinde arayan araştırmalara sponsor oldular. 1980’lerde sigara karşıtı kampanyaların ve devlete bağlı sağlık kurumlarının baskıları arttı. Tütün şirketleri sigaranın zararlarını inkar etmeye devam ettiler ve sigara içenlere yapılan ayrımcılığı ırk ayrımcılığına benzettiler. 1990’ların sonuna doğru tütün şirketleri meşruiyet krizini aşabilmek için hayır işlerine, kamusal işlerde sponsorluklara, çalışanların sağlık ve güvenliğiyle ilgili meselelere yöneldiler. Ama sigaranın sağlık üzerindeki etkileri hala görmezden geliniyordu. 2000’lere gelindiğinde ise tütün şirketleri, sigaranın sağlık üzerindeki olumsuz etkilerini kabul etmek zorunda kaldılar. İlginç bir şekilde artık ürünlerinin ölümcüllüğü hakkındaki hakikati inkar etmiyorlar, bunu bizzat kendileri dile getiriyorlardı. Artık ürünlerinin ciddi sağlık sorunları yarattığını ve bunlardan kaçınmanın tek yolunun hiç sigara kullanmamak olduğunu söylüyorlardı. Ne yazık ki (!) söz konusu risklere rağmen, bir çok yetişkin hâlâ sigara içmeyi tercih ediyordu. Tütün şirketlerinin yeni misyonu artık bu riskleri azaltmak, daha risksiz tütün ve nikotin içeren alternatif ürünler geliştirmekti (age).

Ancak tütün şirketlerinin sigaranın sağlık üzerindeki olumsuzluklarını reddetmemelerine (belki reddedememelerine) rağmen alt metinde, sigara kullanımının bir tercih olduğunu işlediklerine dikkat etmek gerekir. Sorun, bağımlılık yaratan nikotinde değil, yetişkinlerin bireysel tercihlerindedir. Elbette burada birçok sigara tiryakisinin sigaraya yetişkinlikte değil, ergenlik döneminde başlamış olmasının da bir önemi yoktur (age).

Fleming’in (2017) Freud’dan aktardığı bir fıkrada olduğu gibi ilginç bir durum vardır:

İki Yahudi, Galiçya’da bir tren istasyonunda karşılaşır. Biri diğerine, “Nereye gidiyorsun?” diye sorar. “Krakow’a” der beriki. “Amma da yalancısın!” diye patlatır soruyu soran. “Krakow’a gittiğini söylüyorsan, Lemberg’e gittiğine inanmamı istiyorsun demektir. Ama ben aslında senin Krakow’a gittiğini biliyorum. Neden bana yalan söylüyorsun ki?

Fleming (2017) de şöyle yazar: “Aslında insanları öldüren ürünler satarken, geniş kapsamlı sosyal yarara bağlı olduğunu düşüneyim diye neden insanları öldüren ürünler sattığını söylüyorsun bana? Neden bana yalan söylüyorsun?” (s. 175)

Benzer bir soruyu, Dördüncü Sanayi Devrimi’nde (ya da Endüstri 4.0’da) insanlara kendi yaşamları üzerinde daha fazla kontrol hakkı verecek ve onları güçlendirecek sistemler tasarlamaktan söz eden Klaus Schwab ve neoliberalizmin diğer sözcülerine soralım:

Aslında hem işçi sayısını azaltmaya çalışıyor hem de işçileri sürekli gözetleyen ve kontrol eden çalışma koşulları yaratıyorsunuz. Geniş kapsamlı sosyal yarara bağlı olduğunuzu düşünelim diye neden yeni teknolojilerin yaratacağı işsizliğe dikkati çekiyor; robotların insanların yerini almak yerine onları tamamlaması gerektiğini söylüyor; işçilerin mahremiyetini ihlal etmek yerine onlara kendi yaşamları üzerinde daha fazla seçenek ve kontrol hakkı vermekten söz ediyorsunuz? Neden bize yalan söylüyorsunuz?

Çalışmanın Dijital Dönüşümü

Kapitalistler, artı değer oranını artırmak isterler. İşçiler de buna karşı kendi hayatları üzerinde daha fazla söz sahibi olabilmek için mücadele ederler. Yapay zekâ ve robotlar, işçilerin yerini alan veya onları tamamlayan teknolojiler olabilir. Bu yönelim kendiliğinden değil, sınıf mücadelesine bağlı olarak somutlaşacak. Fakat günümüzde dijital teknolojilerin işyerlerinde kullanımına ve çalışmayı nasıl dönüştürdüğüne baktığımızda son yıllardaki gelişmelerin işçilerin (güvenceli/güvencesiz, beyaz/mavi yakalı olması fark etmeksizin) aleyhine olduğunu söyleyebiliriz.

Çalışma koşulları ve ilişkilerinde köklü değişiklikler yaşanıyor. Esnek/güvencesiz çalıştırma yaygınlaşıyor. Birçok uygulama, yönetimin hesap verme zorunluluğunu ortadan kaldırdığı gibi bu akıllı uygulamaların bazıları ara yönetim katmanını tamamen ortadan kaldırmayı hedefliyor. İşyerlerinde verimlilik ve üretkenlik artışı sağladığı iddia edilen teknolojiler, işçileri güçlendirmek yerine onların esenliği ve refahı ile çelişiyor. Fazla çalıştırma, özerklik kaybı, iş ve yaşam arasındaki sınırın belirsizleşmesi, çalışanı en son sınırına kadar zorlayan performans beklentileri işçilerde aşırı strese ve sağlık sorunlarına neden oluyor.

İşgücünün küresel düzeyde yeniden yapılandırılmasını ve çalışma ilişkilerinin kuralsızlaştırılmasını dikkate almadan, “geçmiş yıllarda bazı meslekler ortadan kalkarken onların yerini yenileri aldı. Yapay zeka ve robotlar da, benzer sonuçlar doğuracaktır.” diye düşünmek bir temenninin ötesine geçmeyecektir. Esnek çalışma koşullarına ve kuralsızlaştırmaya karşı mücadele “robotlar bizi işsiz mi bırakacak?” sorusunun da yanıtını içeriyor. Bu bağlamda, iş süreçlerinin algoritmik yönetim sistemleriyle yeniden organize edildiği geleneksel işyerlerine ve Uber, Amazon Turk, TaskRabbit, Upwork vb esnek ekonomi platformlarındaki uygulamalara bakmakta fayda var.

Elektronik Performans İzleme

1990’ların başında ABD’li bir senatör, işyerlerindeki kontrolsüz gözetime işaret ediyor ve bir çalışanın özgürlüğünden, onurundan ve sağlığından feragat etmeye zorlanamayacağını savunuyordu. Ancak 2010 yılına gelindiğinde artık ABD şirketlerinin tahminen %75’i çalışanlarının iletişimini ve diğer işyeri etkinliklerini gözetliyordu. Şirketlerin çalışanlarını gözetlemek için EPİ’ye (Elektronik Performans İzleme) yaptıkları yatırım 2007 ve 2010 yılları arasında %43 arttı. Eposta takibi, telefon dinleme, bilgisayardaki bir içeriğin ve kullanım sıklığının izlenmesi, video izleme ve GPS takibi EPİ kapsamında başvurulan araçların başında geliyor. EPİ araçlarından elde edilen konum, eposta kullanımı, web gezintisi, yazıcı kullanımı, telefon kullanımı, giyilebilir teknolojilerden sağlanan konuşmalardaki ses tonu ve fiziksel hareket gibi veriler üretkenlik göstergesi olarak değerlendiriliyor. Hatta çağrı merkezlerinde, çalışanın duygu takibi gibi EPİ uygulamaları var. Çalışanların bilgisayarlarına kurulan yazılımlarla bilgisayar başındaki hareketleri ve dikkat dağıtıcı etkinliklerle meşgul olup olmadıkları takip ediliyor (Moore, Akhtar ve Upchurch, 2018).

Çalışmanın EPİ ile takibi sonucu elde edilen veri, çalışanın performansının değerlendirilmesinde, işgücü kiralama ve işe son verme kararlarında belirleyici oluyor. Endüstri 4.0 hakkındaki yazılarda, iş-yaşam dengesine, çalışanların esenliğine bir vurgu var. Ancak günümüzdeki uygulamalar tam tersine yol açıyor, çalışanları makineleştiriyor. Önyargılı performans değerlendirmeleri, işin yoğunlaştırılması ve işçinin özerkliğinin azaltılması iş tatminini olumsuz etkiliyor (age).

EPİ kapsamında kullanılan bir diğer teknoloji olan giyilebilir teknolojiler de giderek yaygınlaşıyor ve işverenler, çalışanlarının sağlığını ve mutluluğunu geliştirmek adına giyilebilir teknolojileri kullandırıyor. Böylece işverenler (ve sigorta şirketleri!) çalışanları hakkında her zamankinden çok şey biliyor. Fakat Moore vd.’nin (2018) vurguladığı gibi yasal düzenlemeler, mahremiyet, veri koruma, işin yoğunlaştırılması, veriye dayalı kararlar vb sorunlar hakkındaki hukuksal tartışmalar güncel gelişmelerin çok gerisinde.

EPİ teknolojileri, karar süreçlerinde kullanıldığında daha büyük sorunlara neden olabiliyor. Geçen ay yayımlanan bir haberde (https://www.technologyreview.com/f/613434/amazons-system-for-tracking-its-warehouse-workers-can-automatically-fire-them/) Amazon’un kullandığı takip sisteminin ambar işçilerini otomatikman işten atabildiği yazıyordu. Amazon, verimliliğe önem verdiğini belirtmekle beraber işe otomatik son verme iddiasını reddediyor. Ancak Amazon’daki işçilerin ağır çalışma koşulları hakkında yayınlanmış çok sayıda rapor var (https://www.theverge.com/2018/4/16/17243026/amazon-warehouse-jobs-worker-conditions-bathroom-breaks). Çalışanlar, yüzlerce ürünü hızlı bir biçimde paketlemek zorundalar ve yeterince hızlı olmadıklarında kovulma riskiyle karşı karşıya kalıyorlar. Ağustos 2017 ve Eylül 2018 tarihleri arasında 300 kişi verimlilik nedeniyle işten çıkarılmış. İşten çıkarma sürecinin otomatikleştirildiği iddiası raporlarda da yer alıyor. Her bir işçinin verimliliği takip ediliyor ve işçiye özel otomatik uyarılar üretiliyor.

Fakat teknoloji desteğiyle çalışanların daha derin takibi giderek yaygınlaşıyor. Moore vd.’in (2018), Britanya’daki bir ambardan aktardığı vakada olduğu gibi işyerlerinde kullanılan yöntemler Frederick W. Taylor’un hayal bile edemeyeceği boyutlara ulaşmış durumda. Sözkonusu ambar çalışanlarından ele giyilen bir tarayıcıyla çalışmaları istenmiş. Yönetim bu cihaz yardımıyla, yapılan hataları ve bunların kimler tarafından yapıldığını tespit etmek istediğini; böylece hataların tekrarlanmasının önüne geçilebileceğini söylemiş. Fakat bu cihazlar daha sonra çalışanların verimliliğini, ne kadar çalışıp ne kadar mola verdiğini izlemek için kullanılmaya başlanmış. Bir süre sonra da yakın zamanda geçici çalışanlar arasından işten çıkarmalar olacağı duyurulmuş ve çalışanlara dikkatli olmaları söylenmiş. Bir diğer deyişle üstü kapalı olarak “biz sizi izliyor ve performansınızı ölçüyoruz. Üretkenliğiniz bizim istediğimiz gibi değilse işten çıkarılacaksınız” denmiş. Herkes hızlanmış. Olayı aktaran ambar işçisi, üç kişinin işten çıkarıldığını söylüyor. Birincisi, gerçekten tembelmiş. Ama diğer iki işçi çok iyi olmalarına rağmen işten çıkarılmışlar.

Otomatik veya yarı otomatik karar vermeyi sağlamak için çalışanların gözetimine dayanan, çeşitli teknolojik araç ve tekniklerden yararlanan algoritmik yönetim örnekleri hızla yayılıyor. İşten çıkarma kararını verenler bu kararı gözetimden elde ettikleri verileri kullanmadan da yapmış olabilirler. Fakat O’Neil’in (2016) yazdığı gibi veriden yararlanan matematiksel modeller doğrultusunda alınan çok sayıda hatalı karar var; algoritmalar yine yanılmış da olabilir.

Algoritmik yönetime yalnız geleneksel işyerlerinde başvurulmuyor. Aslında çıkış noktası paylaşım ekonomisi, esnek ekonomi olarak adlandırılan platformlar.

Platformlarda Algoritmik Yönetim

Algoritmik yönetim kavramı ilk olarak Lee vd. (2015) tarafından, Uber ve Lyft’in çalışanlarını algoritmalar ve takip verisi yardımıyla görevlendirme, en iyileme ve değerlendirmesini tanımlamak için kullanılmış. Bu platformlarda kullanılan algoritmalar, milyonlarca yolcu ve sürücüden elde ettikleri GPS bilgilerini işleyerek yolcu ve sürücüleri en uygun şekilde eşleştiriyorlar. Algoritmik yönetim sistemleri genellikle aşağıdaki ögelerden oluşuyor (Mateescu ve Nguyen, 2019):

  • Çalışanların teknoloji yardımıyla gözetimi ve haklarında veri toplama,
  • Yönetim kararlarını bildiren verilere gerçek zamanlı yanıt verme
  • Otomatik ya da yarı otomatik karar alma
  • Performans değerlendirmeleri yerine derecelendirme (rating) sistemlerine ya da diğer ölçümlere başvurma
  • Çalışanların davranışlarını dolaylı olarak etkilemek için “dürtme” ve cezalandırmadan yararlanma

Uber, Lyft ve TaskRabbit gibi çok sayıda bağımsız çalışanı yönetmek zorunda kalan platformlar algoritmik yönetimin gelişimine öncülük etmiş olsalar da algoritmik yönetim, taşımacılık ve lojistikten perakende satış, hizmet endüstrisi ve ev işlerine kadar bir çok yerde yönetim sürecinin bir parçası haline geldi.

Bir zamanlar işçilerin organizasyonunun ve eşgüdümün sağlanması, geleneksel olarak orta düzeydeki yöneticilerin işiyken artık onların yerini algoritmalar alıyor. İş başvurularının filtrelenmesi, işçiler arasında görev dağılımı, ödeme oranlarının belirlenmesi, vardiyaların ayarlanması gibi görevler artık büyük veri kümeleriyle eğitilen algoritmik yönetim sistemlerinin sorumluluğunda. Bazıları burada teknolojinin kullanımından bazıları da platform sahiplerinin girişimciliğinden etkileniyor ve fakat en kritik sorun, platformların dayandığı güvencesiz çalışma modelleri atlanıyor. Güvencesiz çalışma modelleri giderek yaygınlaşıyor ve geleneksel çalışma modellerinin yerini alıyor. Çalışanlar, sağlık güvencesi ve gebelik izni gibi haklardan yoksunlar. Çalışanların işveren karşısındaki yasal hakları sınırlı olduğu gibi platformlar, işverenin sorumluluğunu azaltacak şekilde tasarlanıyorlar. İlk başta gelişmiş ülkelerde ortaya çıkan ve daha çok bir ek gelir kaynağı olarak görülen platformlar, artık hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerde bir çok insan için hayatını devam ettirebilmenin tek aracı haline gelmiş durumda.

Platformlar, iş gücünü sınıflandırmak ve kontrol etmek amacıyla algoritmalardan yararlanıyorlar. Platformlarda yoğun bir gözetim var. Örneğin Uber’de sürücüler hakkında sürekli veri toplanıyor ve analiz ediliyor. Uber üyesi çalışanlar sistemde oturum açma veya kapatma serbestliğine sahipler. Fakat oturum açtıkları anda yalnız GPS konumları değil, hızlanma, çalışma saati ve fren kullanım verileri de kaydediliyor. Sistemler, bu verilerden yararlanarak platform üyesi çalışanları çeşitli biçimlerde yönlendiriyor. Uber, sistemde 12 saatten fazla etkin olan sürücülerin hesaplarını askıya alıyor. Bazı durumlarda ise ücretleri yükselterek sürücüleri belirli bir yerde yoğunlaşmaya teşvik ediyor. Bazen de sistemdeki oturumunu kapatmak isteyen sürücüyü, oyunlaştırma yöntemleriyle (“330 dolar kazanmaktan 10 dolar uzaksın. Yine de oturumu kapatmak istiyor musun?” gibi sorularla) ikna ediyor. Ayrıca Uber, asimetrik bilgiden yararlanarak sürücülerin yolcu seçmesini engelliyor. Sürücüler, yolcuyu kabul etmeden önce ne kadar kazanacağını bilemediğinden ekonomik olarak dezavantajlı (örneğin kısa mesafeli) yolculukları kabul etmek zorunda kalıyor (Mateescu ve Nguyen, 2019).

Ev temizliğinde, temizlik işçileri ile hizmet almak isteyenleri buluşturan platformlar, temizlik çalışanının çalışacağı eve ne zaman vardığını takip etmesine rağmen müşterinin mahremiyeti nedeniyle gözetim olanakları daha sınırlı. Müşteri, evi üç odalı olmasına rağmen talep formuna evinin iki odalı olduğunu yazabilir. Çalışanın alacağı ücret müşteri memnuniyetiyle ilişkili olduğundan çalışanlar bu tip olumsuzluklar karşısında ya sessiz kalıyorlar ya da daha düşük puana razı geliyorlar (age).

Perakende satış ve hizmet sektöründe ise ana hedef işgücü maliyetlerini kısmak. Kronos, Onshift ve Dayforce gibi büyük şirketler hava durumu verilerinden müşterilerin adımlarının takibine kadar çeşitli kaynaklardan veri toplayarak belirli bir yer ve zamanda ne kadar işçiye gerek olacağını tahmin ediyor ve işçileri bu tahmine göre ilgili bölgeye sevk ediyor. “Tam zamanında” ve “göreve hazır” planlamalarla perakende sektöründeki işgücünün esnekleştirilmesi yeni değil; 1970’lerden beri bu yönde belirgin bir eğilim var. Fakat iş gücünün esnekleştirilmesi, düzensiz istihdamla beraber yeni bir boyut kazanıyor. İşverenler sürekli çalışan istihdam etmek yerine algoritmaların sonuçlarına göre insanları göreve çağırarak işgücü maliyetlerini kısabiliyorlar. İşverenin çıkarlarına uygun bu esnek yönetim modeliyle ortaya çıkan düzensizlik, işçiler için iş ve aile yaşamı uyuşmazlığı, gelir belirsizliği ve daha yüksek iş stresi anlamına geliyor. Araştırmalar “standart dışı” çalışma programlarının, çocuklarıyla yeterince ilgilenmekte zorlanan ebeveynler için olumsuz sonuçları olabileceğini gösteriyor (age).

Algoritmik Yönetim ve Başlıca Sorunlar

Mateescu ve Nguyen (2019), algoritmik yönetim uygulamaları nedeniyle işçilerin karşı karşıya olduğu sorunları dört başlık altında ele alıyor:

  • Gözetim ve kontrol
  • Şeffaflık
  • Yanlılık ve ayrımcılık
  • Hesap verebilirlik

Gözetim araçlarının hem zamansal hem de mekansal olarak yaygınlaşması işçilerde hız ve verimlilik baskısı yaratıyor. Endüstri 4.0 ve işsizlik tartışmalarında teknolojin insanın yerini almaması, onu tamamlaması gerektiği temennisi sık sık dile getirilse de algoritmik süreçlerin uygulandığı işyerlerinde çalışanların kişisel takdir yetkisini azaltma yönünde bir eğilim var. Ayrıca çalışanların fiziksel sınırları sonuna kadar zorlanıyor.

Giyilebilir teknolojiler, herkes için yararlı olma iddiasıyla pazarlanmasına rağmen giyilebilir teknolojilerden en büyük yararı sağlayanlar, takip cihazlarını işi yoğunlaştırmak ve çalışan sayısını azaltmak için kullanan işverenler. İngiltere’nin en büyük süpermarketler zincirini oluşturan Tesco, takip cihazlarını kullanmaya başladıktan sonra ambar çalışanı sayısını %18 azaltmış. Bunun yanında, aşırı çalışmadan kaynaklı stresin işçilerde kalp krizi ve alkol bağımlılığı risklerini artırdığı tespit edilmiş (Warin ve McCann, 2018)

Algoritmik yönetim sistemlerinin kararlarının şeffaf olmaması ise çalışanlarda huzursuzluk ve güvensizlik yaratıyor. İşçiler çoğu zaman bu sistemlerin nasıl çalıştığı hakkında bilgi sahibi değiller. Kararlarda hangi veriden ve nasıl yararlanıldığı belirsiz. Platform sahipleri çoğu zaman sistemin nasıl çalıştığını özellikle gizliyorlar; sistemin nasıl karar verdiği ve çalışanları nasıl puanlandırdığı bilinirse çalışanların sistemi kandırabileceğini düşünüyorlar. Sonraki bölümde de göreceğimiz gibi çalışanlar gerçekten de sistemi ‘hack’lemeye çalışıyorlar. Fakat araştırmalar, algoritmik kararlardaki şeffaflığın işçilerin işbirliğini artırdığını gösteriyor (Jarrahi ve Sutherland, 2019).

Dijital teknolojilerin orta düzey yöneticilerin yerini almasıyla kararların daha tarafsız olacağına dair bir inanış var. Fakat algoritmalar, onları eğitmek için kullanılan veri kümelerindeki eşitsizlikleri ve ayrımcılığı yeniden üretmeye meyilliler (Warin ve McCann, 2018).

Algoritmik yönetim sayesinde şirketler daha sorumsuz hareket edebiliyorlar. Bir çalışanın işine son verilirken ya da bir iş başvurusu reddedilirken bu durum şirketin değil, verilerden yararlanan tarafsız bir sistemin kararı oluyor. Bu durum platform sahibi şirketin, işçilerin aslında çalışanları değil bir hizmetin ağ bağlantılı kullanıcıları olduğunu ve algoritmik bir sistemin çıktılarına eriştiklerini iddia edebilmelerini de sağlıyor. Böylece işverenler, opak bir algoritmanın arkasına saklanarak geleneksel işçi-işveren ilişkisinin getirdiği sorumluluklardan kaçınabiliyorlar. En önemlisi de algoritmik yönetim retoriği, şirketlere bir sistemin nasıl işlemesi gerektiği konusunda verdikleri özel kararları gizleyebilmelerine ve bu kararların etkilerinden sıyrılabilmelerine yardımcı oluyor.

Algoritmik Yönetim Sistemlerine Karşı Tepkiler

İşçiler, algoritmik yönetim sistemlerine karşı farklı tepkiler veriyorlar. Örneğin, Britanya’daki ambar işçilerine yakında işten çıkarmalar olacağı söylendiğinde işçilerin ilk tepkisi daha hızlı çalışmak olmuş. Daha hızlı çalışma baskısı işten çıkarmalar sonrasında da devam ettiğinde bir süre sonra işçilerin çoğu artık baskıları umursamamaya, fiziksel olarak daha fazlasını yapamayacaklarını düşünmeye başlamışlar (Moore vd., 2018).

Algoritmaların verdiği kararlar çoğu zaman işçiler açısından anlaşılmaz ve erişilmez. Bazı durumlarda algoritmaların belirli bir sonuca nasıl ulaştığı gerçekten de açık değil. Ama yukarıda da belirttiğim gibi esnek iş modellerinde kullanılan algoritmaların işleyişi işçilerden özellikle saklanıyor. İşçilerin bu bilgiye sahip olmasıyla beraber sistemi aldatılabileceği düşünülüyor. İşçiler açısından baktığımızda ise kararı sorgulanamayan ve tahmin edilemeyen bir sistemin verdiği kararlar yıpratıcı ve yabancılaştırıcı bir etkiye sahip. Bu nedenle, işçiler tam da platform sahiplerinin korktuğu şeyi yapmaya çalışıyorlar: Sistemin nasıl çalıştığını öğreniyor, sistemi oyuna getirip sistemin kısıtlamalarını aşıyor ve algoritmik platformdaki özerkliklerini artırıyorlar.

Jarrahi ve Sutherland (2018), tasarım, muhasebe, çeviri, danışmanlık gibi hizmetler sunan serbest çalışanların yer aldığı Upwork adlı platformda çalışanların platformun işleyişini nasıl çözmeye çalıştıklarını ve bundan nasıl yararlandıklarını anlatıyor. Upwork platformuna ilk katılım kolay olmasına karşın platform, çok sayıda ve birbiriyle otomatik eşgüdümlü hizmetlerden oluşuyor. İşçiler platforma katıldıktan sonra Upwork’un çeşitli derecelendirme, zaman dilimi, politika ve prosedürlerini anlamak için bir hayli kafa yoruyorlar. Müşterilerin verdiği puanlar önemli olduğundan, çalışanlar öncelikle bu puanlandırma sisteminin ayrıntılarını öğrenmeye çalışıyorlar. Öğrenme sürecinde kişisel gözlemlerinin yanında sisteme hizmet almak isteyen bir müşteri olarak katıldıkları da oluyor. Webdeki forumlarda deneyimlerini paylaşıyor ve birbirlerine zorlu müşteriler ve Upwork politikaları hakkında önerilerde bulunuyorlar.

Jarrahi ve Sutherland’ın (2018) araştırması Upwork çalışanlarının algoritmik yönetim ve kontrolün karşısında pasif kalmadıklarını onu aşmanın çeşitli yollarını aradıklarını gösteriyor. Platformda kullanılan algoritmalar çalışanlarla müşteriler arasındaki etkileşimini şekillendiriyor. Fakat algoritmaların işleyişini keşfetmeye çalışan ve sistemle etkileşimini bu doğrultuda yapan çalışanlar da algoritmaların işleyişini etkiliyorlar. Örneğin, dört tane bir saatlik işten alınacak dört iyi puanlamanın dört saatlik bir puanlamadan daha kıymetli olduğunu fark eden bir çalışan, müşteriyle işbirliğine giderek işi dörde böldürme ve sistemdeki puanını yükseltme taktiğine başvurabiliyor. Bir diğer çalışan, sözleşmeleri kapatıp yeniden açarak aldığı olumlu değerlendirme sayısını artırdığını söylüyor. Elbette Upwork’un algoritmaları da sabit kalmıyor ve bu tip durumlara karşı güncelleniyor.

Bu hack biçimindeki kendiliğinden direnişler, önemli olmakla beraber çalışmadaki dijital dönüşümle ortaya çıkan sorunlar (gözetim, şeffaflık, yanlılık ve hesap verilebilirlik) karşısında yetersizler. Örgütlü mücadele daha sonuç alıcı oluyor. Daily Telegraph’ın çalışanlarını masa başında gözetleme girişimi sendikal mücadeleyle geri püskürtülmüş. Sendikalar, olumsuzluklara neden olanın teknolojinin kendisi olmadığını, sorunların teknolojinin işyerlerinde nasıl uygulandığı ile ilgili olduğunu vurguluyorlar. Sendikalara göre teknoloji, 7X24 çalışma için gerekli koşulları yaratmış olabilir ama bu sorunun kaynağı işyeri yönetim kültürleri. Telefonların her zaman açık olması işverenlerin dayattığı bir zorunluluk.

Mahremiyet ve teknoloji kullanımı, henüz toplu görüşmelerin gündeminde yer almıyor. Fakat son yıllarda sendikalar, dijital teknolojinin kullanılmasından kaynaklanan risklere karşı işçilerin haklarının savunulmasında önemli başarılar elde ettiler. Norveç Sendikalar Konfederasyonu ile Norveç İş ve Sanayi Konfederasyonu arasında yapılan anlaşmada işyerlerindeki izleme faaliyetleri de yer alıyordu. İşveren tarafından yapılan izleme ve kontrolün tarafsızlık ve orantılılık ilkeleri çerçevesinde uygulanması; uygulama aşamasından önce sendika temsilcileriyle görüşülmesi; verilerin toplanmasında ve değerlendirilmesinde sendika temsilcilerinin sürece dahil edilmesi gibi maddeler içeriyordu (Moore vd., 2018).

***

Kısacası, işçiler bu değişim sürecinin pasif gözlemcileri değiller. Ama işyerlerindeki sendikaların son yıllarda zayıfla(tıl)dığını, birçok işyerinde sendika olmadığını ve platform ekonomilerindeki çalışanların örgütsüz olduğunu da göz ardı etmemeli. Teknolojinin bir avuç kapitalist yerine toplumun esenliği için kullanılıp kullanılmayacağı teknolojinin içsel dinamiklerinden çok geleneksel ve yeni işyerlerindeki örgütlenme sorunlarının aşılmasına bağlı. Feenberg’in (2017) vurguladığı gibi teknosistem üzerindeki mücadelenin emek hareketiyle başladığını unutmayalım. Fabrikalardaki ağır çalışma koşulları, işçilerin iş sağlığı ve güvenliği talepleriyle yürüttükleri mücadelelerin sonucunda değişmişti…

Kaynaklar

Feenberg, A. (2017). Technosystem: The social life of reason. Harvard University Press.

Fleming, P. (2017). Çalışmanın Mitolojisi: Kapitalizm Kendine Rağmen Nasıl Ayakta Kalıyor, çev. Ebru Kılıç, Koç Üniversitesi Yayınları.

Jarrahi, M. H., & Sutherland, W. (2019). Algorithmic Management and Algorithmic Competencies: Understanding and Appropriating Algorithms in Gig Work. In International Conference on Information (pp. 578-589). Springer, Cham.

Lee, M. K., Kusbit, D., Metsky, E., & Dabbish, L. (2015). Working with machines: The impact of algorithmic and data-driven management on human workers. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1603-1612). ACM.

Mateescu, A.,Nguyen, A. (2019). Algorithmic Management in the Workplace, https://datasociety.net/output/explainer-algorithmic-management-in-the-workplace/, son erişim 17/05/2019.

Moore, P. V., Akhtar, P., & Upchurch, M. (2018). Digitalisation of work and resistance. In Humans and Machines at Work (pp. 17-44). Palgrave Macmillan, Cham.

O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. New York: Crown Publishers.

Warin, R., & McCann, D. (2018). Who Watches The Workers?

18 Temmuz 2019

Posted In: algoritma, algoritmik yönetim, çalışma, Emek, Gözetim, işyeri, Mahremiyet, Özgür yazılım, sendika, Uber, Upwork, Yapay Zeka

Endüstri 4.0: Bir Gelecek Tahayyülü

Geçen yazıda, Klaus Schwab’ın Dördüncü Sanayi Devrimi’ne ilişkin görüşlerine yer vermiştim. Schwab (2019), Dördüncü Sanayi Devrimi’ni son yıllarda gerçekleşen ve yeni kapılar açan dönüşümler dizisini tarif etmek için kullanıyor ve tamamlanmış bir devrimden değil iradi müdahalelerin belirleyici olacağı bir süreçten söz ediyordu. Bu yazıda, Dördüncü Sanayi Devrimi’ni daha eleştirel çalışmaların ışığı altında tartışmaya devam edeceğiz .

Schwab (2019), teknolojik determinizmle arasına mesafe koymaya çalışsa da Dördüncü Sanayi Devrimi hakkındaki anlatılar çoğunlukla teknik konular üzerinde yoğunlaşıyor. Bu anlatılarda, teknolojide belirli bir aşamaya gelindiği iddia ediliyor ve Dördüncü Sanayi Devrimi bu aşamayla ilişkilendiriliyor. Devrimin teknolojik temelleri (bilişim ve iletişim teknolojileri), gelecekteki yönelimi (üretim yöntemlerinin yeni teknolojilerle geliştirilmesi), hem endüstriyi hem de toplumu etkileyeceği üzerinde duruluyor. Akıllı fabrikaların buhar makinesi, üretim bandı, elektronik ve bilişim teknolojilerini takip ederek Dördüncü Sanayi Devrimi’nde belirleyici olacağı savunuluyor. Ülkelerin hem ekonomik hem de toplumsal olarak dönüşüm fırsatından yararlanabilmeleri bu vizyonu hayata geçirmelerine bağlı. Üstelik yalnız ülkelerin değil şirketlerin de bu devrime hazırlanmaları gerekiyor.

Fakat Dördüncü Sanayi Devrimi’nin arkasında teknolojiden çok ekonomik güdüler var ve son yıllarda Dördüncü Sanayi Devrimi’ni daha çok tartışmamız kendiliğinden gelişen bir sürecin değil, profesyonelce yönetilen bir gündem belirleme çalışmasının sonucu (Pfeiffer, 2017). Yazının devamında ele alacağımız çalışmaların temelinde Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojilerin olumsuzlukları ya da riskleri değil, teknolojik gelişmenin bizzat Dördüncü Sanayi Devrimi söylemi ile şekillendirilmesi var. Dördüncü Sanayi Devrimi, teknolojinin geldiği aşamayı anlatmaktan çok bu teknolojileri belirli sınıfsal çıkarlar doğrultusunda şekillendirme iradesine işaret ediyor.

Teknoloji temelli gelecek tahayyüllerinin teknolojik gelişmenin dinamikleri üzerinde önemli bir etkisi olduğunu belirten Meyer’e (2019) göre Endüstri 4.0, Moore Kanunu, HDTV ve enformasyon otoyolu gibi başarılı gelecek tahayyüllerinden (envisioned future) biri. Endüstri 4.0, o kadar başarılı ki ilk kez 2011’de Almanya Hannover Fuarı’nda gündeme geldikten sonra hızla tüm dünyaya yayıldı. ABD’de “Nesnelerin Endüstriyel İnterneti”, Fransa’da “Geleceğin Endüstrisi” olarak adlandırılsa da hiçbiri Endüstri 4.0 ve Dördüncü Sanayi Devrimi kadar tutmadı. Birkaç yıl önceki her şeyin başına “e-” ekleme modası yerini 4.0’lı ifadelere bıraktı. Almanya’nın muhafazakar partisi CSU’nun (Hristiyan Sosyal Birlik Partisi) yürüttüğü Ekonomi 4.0 adlı kampanyaya Alman solu Kurtuluş 4.0 ile karşılık verdi. Berlin’de Eczane 4.0 ve Gezi 4.0 konuşulurken Viyana’da konaklama endüstrisindeki yenilikçi çözümler Gastronomi 4.0 başlığı altında önerildi.

Endüstri 4.0’ın ortaya çıkışında ve yaygınlaşmasında Almanya’nın büyük payı vardı. Alman endüstri kuruluşlarının temsilcilerinden politikacılara, Alman Bilim ve Mühendislik Akademisi’nden sendikalara kadar farklı aktörler bu gelecek tahayyülünün yaygınlaşmasına destek verdiler. Daha sonra bu fikir benzer beklentilerle başka ülkeler tarafından da kucaklandı.

Hem Almanya, ABD, İtalya, Fransa ve Hollanda’daki kamu kuruluşları hem de DEF (Dünya Ekonomik Forumu), ticari bankalar ve yatırım fonu şirketleri tarafından yapılan tanımlamalarda Endüstri 4.0 ve Dördüncü Endüstri Devrimi, yeni teknolojik inovasyon dalgasının sonucunda oluşmaya başlayan ürünlerin ve servislerin henüz başlayan dönüşümüne gönderme yapıyor. Bu dönüşümün temelinde, üretim, işleme süreçleri, çevrimiçi enformasyon akışları (nesnelerin interneti, bulut bilişim, büyük veri) ve tüm değer zinciri boyunca birbirleriyle bağımsız olarak iletişim kurabilen cihazlar bulunuyor. Başlıca hedef, merkezsiz ve akıllı parçalar üzerine kurulu otomasyon sistemleri inşa edebilmek. Böylece piyasaların esnek taleplerine yanıt verilebilecek, ürünler kişiselleştirilebilecek, ürünlerin yaşam döngüleri kısaltılabilecek ve daha karmaşık ürünler üretilebilecek. Ayrıca sadece şirket içi bir ağdan değil, insanlardan ve makinelerden oluşan bir tedarik zinciri ağının tamamından söz ediliyor.

DEF’ye göre Dördüncü Sanayi Devrimi, Üçüncü Sanayi Devrimi teknolojileri üzerine kurulu olmasına rağmen hız, kapsam ve etkileriyle ondan farklı. Üretim, işletme ve yönetim sistemlerinin tamamında bir dönüşüm süreci yaşanıyor. ABD’nin raporuna (https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/images/EMBARGOED%20AI%20Economy%20Report.pdf ) göre robotlar ekonomiyi daha verimli yapıyor ve ABD’nin de dahil olduğu 12 gelişmiş ülkede yapılan bir analize göre yapay zeka bu ülkelerdeki yıllık büyüme oranlarını 2035’te ikiye katlama potansiyeline sahip.

İtalya’nın Endüstri 4.0 raporunda ise (https://ec.europa.eu/growth/tools-databases/dem/monitor/sites/default/files/DTM_Industria4.0_IT%20v2wm.pdf) yatay ve dikey entegrasyona vurgu yapılıyor. Yatay entegrasyon, üretim ve iş planlama süreçlerinin (şirket içi ve şirketler arasında madde, enerji ve enformasyon takası gibi) farklı aşamalarında kullanılan bilişim teknolojileri sistemlerine dayanıyor. Dikey entegrasyon ile farklı hiyerarşilerdeki (uyarıcı ve algılayıcı, kontrol, ürün yönetimi, üretim, uygulama, kurumsal planlama) bilişim teknolojileri sistemleri entegre ediliyor. Her iki entegrasyon da uçtan uca çözümler sunmayı hedefliyor.

Almanya’ya (https://www.rolandberger.com/publications/publication_pdf/roland_berger_digital_transformation_of_industry_20150315.pdf) göre Endüstri 4.0, bireysel müşteri taleplerini karşılama, esneklik, karar almayı en iyileme, kaynak üretkenliği ve verimliliği, yeni servislerle değer yaratma, işyerindeki demografik değişikliklere hızlı yanıt verebilme ve iş yaşam dengesini iyileştirme potansiyellerine sahip. Hollanda’ya göre Endüstri 4.0, üretimi esnekleştirecek ve programlanabilir yapacak (Caruso, 2018).

Kısacası Endüstri 4.0 (ya da Dördüncü Sanayi Devrimi) ülkeler için her şeyden önce ekonomik büyüme anlamına geliyor. Toplumun geneli için pembe bir tablo çizen vizyonerler işsizlik ve eşitsizliğin artması gibi potansiyel sorunların da farkındalar. Belki daha çok bu nedenle Endüstri 4.0 hakkındaki raporlarda işçilerin üretimi kontrol edeceği, düzenleyeceği ve ayarlayacağı öne sürülüyor. İşçiler rutin görevleri yapmaktan kurtulacak, yaratıcı ve katma değerli etkinliklere odaklanabilecekler. Esnek çalışma koşulları iş ve yaşamı daha uyumlu hale getirecek. Çalışanlar kendi seçimlerini yapmakta özgür olacaklar. Birkaç on yıl önce post-fordism, bilgi ekonomisi ve sayısallaşma kapsamında piyasaya sürülen ve neoliberal politikalara hizmet eden tezler şimdi Dördüncü Sanayi Devrimi’yle tekrar karşımıza çıkıyor (Caruso, 2018).

Endüstri 4.0: Dijital Alman İdeolojisi

Karl Marx ve Friedrich Engels Alman İdeolojisi adlı eserlerinde Ludwig Feuerbach, Bruno Bauer ve Max Stirner gibi zamanın filozoflarını kapitalizmi ihmal etmekle eleştirirler: “Bu filozofların hiçbiri, Alman felsefesi ile Alman gerçekliği arasındaki ilişkiyi, eleştirileriyle kendi maddi çevreleri arasındaki ilişkiyi sorgulamayı akıl edemedi” diye yazarlar. Bu sözlerden yola çıkan Fuchs’a (2018) göre Endüstri 4.0, yeni Alman ideolojisi. Endüstri 4.0 ideologları da ideolojilerinin çevreleriyle ilişkisini sorgulamada yetersiz kalıyorlar. Endüstri 4.0 fikri, tüm ekonomik (ve diğer) problemleri çözecek her derde deva bir ilaç olarak propaganda ediliyor, çıkarları birbirleriyle çelişen sınıflar görmezden geliniyor. Fuchs (2018), Marx ve Engels’in “İnsanların kafalarında oluşturdukları en olmadık hayaller bile, ister istemez, ampirik olarak kanıtlanabilir olan ve maddi temellere dayanan kendi maddi yaşam süreçlerinin yüceltilmiş yansımalarıdır” sözlerini alıntılayarak Endüstri 4.0’ın, günümüz burjuvazisinin yeni birikim, kontrol ve sınıf mücadelesi biçimleri geliştiren kolektif hayali olduğunu savunuyor.

Endüstri 4.0’ın ekonomi politik arka planını tartıştığı çalışmasında Fuchs (2018), Endüstri 4.0’a neden şüpheyle bakılması gerektiğini on maddede özetliyor:

1-) Yeni teknolojilerin yaratacağı işsizlik en kritik tartışma konularından biri. Sermaye birikim koşulları ve kapitalizmin doğasında olan kriz potansiyeli dikkate alındığında bazı işler ortadan kalkarken yeni işlerin yaratılması yönünde bir gelişme pek olası görünmüyor ve otomasyonun sınıf mücadeleleriyle belirlenen çelişkili bir süreç olduğunu atlamamak gerekiyor. Otomasyonun tuvalet temizleme ve çöp toplama gibi işlerin yanında insanı makinenin bir parçası haline getiren işlerden kurtarması elbette güzel olur. Ama kapitalizm koşullarında amaç karı artırmak olduğundan sermayenin çıkarları daha çok işgücü maliyetlerini kısmak ve insanları dijital makinenin kontrol edilebilir bir parçası haline getirmek yönünde. Bu nedenle, kapitalizm koşullarında Endüstri 4.0’ın otomasyon sistemlerinin işsizliği ve sermayenin işçiler üzerindeki kontrolünü artırması daha yüksek bir olasılık.

Dolayısıyla kapitalistlerin ve işçilerin otomasyondan zıt beklentileri var. Kapitalistler, işçi maliyetlerini düşürüp karlarını artırmak isterken işçiler sıkıntı verici işleri en aza indirmek, zenginliğin evrensel ve kolektif kontrolünü en üst düzeye çıkarmak, herkesin hayatını iyileştirmek istiyorlar. Böylece dijital otomasyonda, kar çıkarları ile insanlığın çıkarları bir kez daha karşı karşıya geliyor.

Fuchs’un (2018) da işaret ettiği gibi Endüstri 4.0 hakkında hazırlanan raporlarda sık sık robotların, algoritmaların ve diğer dijital makinelerin insanları kontrol etmek ve onların yerini almak yerine yardımcı, rahatlatıcı ve tamamlayıcı bir rolü olacağı iddia ediliyor. Fakat Almanya’nın imalattaki işçi maliyetleri diğer sektörlere göre daha yüksek ve sermayenin maddi çıkarları imalattaki işçileri Endüstri 4.0 teknolojileri ile değiştirmeyi gerektiriyor. Yeni üretim teknolojileri de bu çıkar doğrultusunda şekillendiriliyor.

2-) Üretim ve üretilen mallar internet üzerinden birbirine bağlanıp ve büyük veri akışları içine gömüldüğünde işçilerin ve tüketicilerin mahremiyeti, gözetimi ve verilerinin korunması hakkında bir çok sorun ortaya çıkacak. Bunun için sermaye akıllı teknolojiler ve akıllı ürünler yoluyla çalışanları ve tüketicileri daha çok kontrol etmek isteyecek.

3-) Yeni riskler ve karmaşık etik sorunlarla karşı karşıyayız. Teknolojik sistemler hatasız çalışmıyor. Google haritalarından yararlanan sürücüsüz bir otobüs kaza yaptığında sorumlu kim olacak? Otobüs üreticisi? Google? Otobüsü kiralayanlar? Algoritma? Hiç kimse?

4-) Üretim akıllı makinelerle desteklendiğinde yeni yabancılaşma biçimleri ortaya çıkacak. Örneğin, bir makinenin, tecrübeli bir çalışanın göremediği değişkenleri fark edip hesaplayarak sonuca ulaşması işçilerde gerginlik yaratabilir.

5-) Üçüncü Endüstri Devrimi olarak adlandırılan safhada maddi olarak zayıf yeni oyuncuların oyuna katılması daha kolaydı. Şimdi ise sadece büyük kuruluşların karşılayabileceği yatırımlara gerek var. Bu durum, sermayenin yoğunlaşmasına ve tekelleşmeye neden olabilir.

6-) Robotlar uyumadan 24 saat çalışabilirler ama onlarla beraber çalışacak veya onları idare edecek insanlar için çalışma zamanı ve iş-yaşam dengesi hakkında sorunlar çıkacak.

7-) Endüstri 4.0, küreselleşmeyi tersine çevirerek gelişmekte olan ülkelere yaptırılan üretimi tekrar gelişmiş ülkelere getirdiğinde bu durum güney ülkelerini olumsuz etkileyebilir ve küresel eşitsizliklerin artmasına neden olabilir.

😎 Sürücüsüz arabalarla kişisel ulaşım, Endüstri 4.0’ın en iddialı uygulamalarından biri. Ama fosil yakıtlar ulaşımda kullanılan temel enerji kaynağı olduğu sürece çevreye verilen zarar da artacak.

9-) Üretim, internet üzerinde bir ağa bağlandığında, sanayi casusluğundan siber terörizme kadar çeşitli tehditler ortaya çıkacak.

10-) Teknoloji masalları, yatırımları belirli bir sektöre çekmeye yarayan ideolojilerdir fakat kapitalizmin kriz eğilimlerini değerlendirmede yetersiz kalıyorlar. Son yıllardaki bilgisayarlaşma sabit sermaye maliyetini artırdı, birçok ülkede kar oranlarını olumsuz etkiledi ve sermaye buna karşı önlem almaya çalışırken ücretleri baskılamak zorunda kaldı. Endüstri 4.0’ın ekonomik büyüme potansiyeli hakkında çokça konuşulmasına karşın sabit sermaye maliyetine etkileri hakkında pek konuşulmuyor.

Bu potansiyel sorunların her biri önemli olmakla beraber birinci ve yedinci maddede belirtilen sorunlar çok daha büyük krizlere neden olabilir.

Endüstri 4.0 ve Küresel Kriz

Endüstri 4.0 ve Dördüncü Sanayi Devrimi hakkındaki yaygın görüş bu adlandırmaların teknolojik yeniliklerin sonucu gündeme geldikleri. Küresel stratejik bir söylem olarak Endüstri 4.0’ı hazırlayan ekonomik ortamı, bu söylemin nasıl pazarlandığını ve çalışmanın küresel yeniden yapılandırılmasını tartıştığı yazısında Pfeiffer (2017), Endüstri 4.0 söyleminin 2009’daki küresel ekonomik kriz sonrası arayışlarla ilgili olduğunu savunuyor.

Endüstri 4.0 terimi başlangıçta üç Alman tarafından icat edilir ve yaygınlaştırılır: Henning Kagermann (fizikçi ve SAP’nin kurucularından), Wolfgang Wahlster (yapay zeka profesörü) ve Wolf-Dieter Lukas (fizikçi ve Alman Federal Eğitim ve Araştırma Bakanlığı’nda üst düzey yönetici). Aynı zamanda, Alman Bilim ve Mühendislik Akademisi’nin de başkanı olan Kagermann, Endüstri 4.0’ın kurumlaşması için lider yöneticilerden politikacılara ve işverenlerden sendika temsilcilerine kadar etkili figürlerin yer aldığı bir ağın oluşturulmasında etkili bir rol oynar. 2013’de yayınladığı ilk strateji belgesinde Endüstri 4.0, şekillendirilmesi gereken bir vizyon olarak tanımlanmakta ve insanlığı nasıl bir gelecek beklediği anlatılmaktadır. Yalnız Almanya’da değil, tüm dünyada çeşitli toplumsal sorunların çözümü olma iddiası göze çarpmaktadır. İşçiler rutin işlerden kurtulacaklar, esnek iş örgütlenmeleri daha iyi bir iş-yaşam dengesi getirecektir. Kimi birbiriyle uzlaşmaz olan bu hedeflere nasıl ulaşılacağı yazmasa da tekrar tekrar Endüstri 4.0’ın insan merkezli olacağı ifade edilir.

Şimdi spot ışıkları, yıllarca küçümsenen ve “eski ekonomi” olarak görülen sanayi üretimi ve istihdamı üzerindedir. İlk üç devrimin makineleşme, elektik ve BT ile geldiği, şimdi nesnelerin ve servislerin internetinin üretim ortamlarına girmesiyle yeni bir devrimin yaklaşmakta olduğu söylenmektedir. Geleneksel kitlesel üretimin kısıtlılıkları akıllı fabrikalardaki bireysel ihtiyaca ve talebe göre gerçekleştirilecek özel imalatla aşılacaktır.

Bu iddialara karşın Pfeiffer (2017), burada bir devrimden çok artırımsal iyileştirmeler olduğunu savunuyor. Makineler ve üretim tesisleri tarafından üretilen verinin uzaktan ya da önleyici bakım için kullanımının yeni olmadığını, şimdi bile dijitalleşmiş fabrikaların olduğunu ve BT şirketlerinin (henüz tamamen başarılı olamasalar da) üretimin yaşam döngüsünde ürünlere ait kesintisiz veri akışı sağlamak için çalıştıklarını yazıyor. Bazı gelecek tahminlerini ise abartılı buluyor. Örneğin üç boyutlu yazıcıların birçok endüstriyel kullanım için henüz yeterli olmadığını düşünüyor. Merkezsiz, kendi kendini yöneten üretimin ekonomik olarak devam ettirilebilirliği ve teknik olarak yeterliliği belirsiz. Pfeiffer (2017), öngörülen yeniliklerde güvenlik ve mahremiyet sorunlarının hala çözülmediğine, gerekli internet altyapısının olmadığına dikkati çekiyor. Ayrıca hızlı bir internet gereksinimi, ağ tarafsızlığından vazgeçmek anlamına da gelebilir ve bu durum, çeşitli aktörleri ilgilendiren politik bir tartışma.

Pfeiffer (2017), güncel durum ve faktörlerin Alman sanayi üretimine etkisi hakkındaki bilgimizin eksikliğine de vurgu yapıyor. Örneğin, yarı otomatik fabrikalardaki çalışan sayısı veya veri desteğiyle beklentili bakım yapan fabrikalar hakkında resmi istatistikler yok. Gelişmiş endüstriyel toplumlarda sanayi işçilerinin yerine getirdikleri görevler oldukça farklı ve karmaşık olmasına rağmen ölçüm için kullanılan emek piyasası veri kümeleri bunu yeterince yansıtamıyor.

Pfeiffer (2017), Almanya’da Endüstri 4.0 hakkındaki beklentileri Alman imalat tezgahı, fabrika teçhizatı ve motor üreticilerinin yüksek inovasyon ve ihraç performansıyla ilişkilendiriyor. Bu şirketler, Endüstri 4.0 senaryolarında altyapı sağlayıcıları olarak öne çıkıyorlar. Endüstri 4.0, küresel rekabette Almanya için önemli, hatta Almanya’nın ABD ve Çin’e karşı kaderini belirleyecek bir fırsat olarak değerlendiriliyor. Fakat Pfeiffer (2017), Endüstri 4.0’ın Almanya’da çıkmasına rağmen benzer düşüncelere başka ülkelerde de rastlandığını ekliyor. Özellikle 2009 ve 2010 yılında, uluslararası finans krizinin gölgesinde, yayımlanan bir dizi çalışma uzun zamandır devam eden sanayisizleşme politikalarından sonra sanayi sektörünü yeniden gündeme getirdi. 2011’in Ocak ayındaki DEF toplantısında, bu çalışmalarda tartışılan sanayileşmenin geleceği konusu gündeme alındı ve “veri odaklı bir anlatı”nın desteklenmesi kararlaştırıldı. Bu karardan hemen üç ay sonra da Endüstri 4.0 teriminin icadına ve çok hızlı bir biçimde yaygınlaşmasına şahit olduk. Hem Avrupa’da hem de ulusal ve federal devletler düzeyinde politik aktörler DEF’nin kendilerine verdiği rolü başarıyla yerine getirdiler. Büyük danışmanlık firmaları DEF’nin oluşturduğu anlatıyı kendi veri ve ayrıntılarıyla güçlendirdiler. Burada Pfeiffer’in (2017) işaret ettiği gibi ironik bir durum da vardı: Şimdi sanayi sektörüne işaret eden danışmanlık firmaları, daha önce de sanayisizleşmeyi, üretimin işgücünün daha ucuz olduğu ülkelere taşınmasını savunuyorlardı.

Özetle, Endüstri 4.0 söylemi önümüzdeki teknik olanakların değil ekonomik elitin ekonomik zorunlulukları nedeniyle gündeme gelen bir konuydu. Dünyanın sanayi üretiminin yeniden tasarlanmaya çalışıldığı bu süreçte Almanya kuşkusuz stratejik bir aktördü ama Alman iş adamları kilit bir rolde değildi.

Pfeiffer (2017), Endüstri 4.0 hakkındaki yayınlanan raporlarda da ekonomik açıdan oldukça pembe bir tablo çizildiğini belirtiyor. Geleceğe dönük bazı tahminlerde kullanılan yöntemlere kuşkuyla yaklaşıyor ve Deutsche Bank gibi kuruluşların bu yöntemlerle hazırlanan raporları eleştirel bir süzgeçten geçirmeden olduğu gibi kullanmalarını eleştiriyor.

Endüstri 4.0’ın en zayıf noktası çalışmanın küresel düzeyde yeniden yapılandırılması ve işsizlikte beklenen artış. Son birkaç on yıldır daha yoğun olmak üzere bazı mesleklerin ortadan kalktığına ya da zayıfladığına şahit oluyoruz. 1980’lerin dizgicileri ve analog basım işçileri yeni basım teknolojileriyle ortadan kalktılar. Banka memurluğu gibi bir zamanların güvenceli işleri gözden düşüyorlar. Almanya’nın otomotiv montaj hatlarında insanlardan yerini robotlara bırakıyor. Bu tip gelişmeler yavaş olduğu için çoğu zaman fark edilmiyor. Fakat algoritmaların ve büyük verinin bilgi işçilerinin yerini alması, uzun süre otomasyona direnen üretim ortamlarında pahalı olmayan robotların kullanımı, sürücüsüz araçların kargo ve küçük ölçekli taşımacılıkta kullanımının yakın olması işsizlik riskini tartışmayı zorunlu hale getiriyor.

İşsizlik konusu Endüstri 4.0 anlatıcılarının pembe tablosunu bozuyor. Bunun üzerini örtmek istercesine Endüstri 4.0’ın insan merkezliliği, iş yaşam dengesine katkısı üzerine aşırı bir vurgu var. Küresel olarak standartlaştırılmış, sabit ve değişken sermayenin esnek ve özerk işbirliğini hedefleyen, ağa bağlı üretim ve servis yapılarına sahip bir sistem kurulmak isteniyor. Sermayenin Endüstri 4.0 vizyonunda insanların ve makinelerin değişen koşullara hızla uyum sağlaması, işçilerin işbirliğine istekli olmasımı gerektiriyor. Bu nedenle, demokratik, katılımcı firma konuları yine gündemde. Ayrıca DEF raporlarında teknolojinin sadece araç olarak değil de “yeni çalışan” olarak görülmesi, dijital emeğin hem makineleri hem de işçileri içermesi, yani sabit ve değişken sermaye arasında ayrım yapmamaları da önemli. Tabi insan ister istemez, insanın makineleştiği makinenin insanlaştığı bu vizyona göre, insanların nasıl daha özerk çalışabileceği, problem çözme ve işbirliği gibi işin daha insani yanlarına nasıl yoğunlaşabileceğini merak ediyor.

İşsizliğin Nedeni Teknoloji mi?

Yeni teknolojiler iddia edildiği gibi insan merkezli, iş yaşam dengesini gözeten ve yeni işler yaratan bir doğrultuda mı gelişecek yoksa insanlığı işsizlik ve ağır çalışma koşulları mı bekliyor?

Caruso (2018) bu soruya yanıt verirken öncelikle hiçbir teknolojik yeniliğin kendi başına işçilerin çalışma koşullarını, performanslarını ve iş ilişkilerini belirleyemeyeceğinin ve teknolojinin toplumsal olarak belirlendiğinin altını çiziyor. Caruso’ya (2018) göre teknolojiler sosyal yapıların dışında değiller, toplumsal ve güç ilişkilerine gömülüler. Bu nedenle tarafsız olmayıp bazı toplumsal seçeneklere açık, bazılarına kapalıdırlar. Teknolojinin işsizlik, çalışma koşulları ve çalışmanın organizasyonu üzerindeki etkilerini önceden kestirmek güç. Dolayısıyla Dördüncü Sanayi Devrimi kapsamında tartışılan teknolojiler, doğaları gereği değil, Endüstri 4.0 onları öyle tasarlamak ve geliştirmek istediği için işsizlik riskini beraberlerinde getiriyorlar.

Bir zamanlar bilişim teknolojileri, dijital ekonomi ve bilgi ekonomisine atfedilen süreç, mekanizma, fırsat ve tehditler, Endüstri 4.0 ve Dördüncü Sanayi Devrimi tartışmalarında yeniden ama daha radikal biçimde karşımıza çıkıyor. Üçüncü Sanayi Devrimi olarak adlandırılan dönemde, sanal toplum, ağ toplumu, internet toplumu, siber toplum vb konuları tartışıyorduk. Bilgi çağının emek ve mülkiyete son verdiği, iş, işgücü, toplum ve politikanın şimdiye kadar hiç deneyimlemediği biçimlerle karşı karşıya olduğu, hatta kapitalistler ve proletarya arasındaki ayrımın miadını doldurduğu yazılıyordu. Şimdi de benzer iddialar var. Özellikle işçinin özerkliğinin artacağı, işçinin kararlarında daha serbest olacağı, üretim sürecine daha aktif katılım sağlayacağı ve iş yükünü düzenleyebileceği iddia ediliyor. Dördüncü Sanayi Devrimi, insanların hizmetine sunacağı dijital kölelerle onları ağır iş yükünden kurtaracak; iş süreçlerini organize eden, çalıştıran ve sosyal sınıfına ya da sermaye sahipliğini göre değil liyakatla bu konuma ulaşan bilgi işçileri, yeni elitler olacak.

Bazı tartışmalarda işsizlik, yaratıcı yıkımla (mevcut işler yok olurken bunların yerini yenilerinin alması) geçiştiriliyor. Fakat 1990’lara kadar otomasyon sistemleri ağırlıkla el emeğinin yerini alırken şimdi bilişim teknolojilerinin hedefinde yönetsel ve iletişimsel işler var. Orta sınıfın emeğinin bilgisayarlaşması el emeğinin mekanikleşmesinden daha hızlı gerçekleşiyor ve günümüzdeki eğilimler yaratıcı yıkım beklentisini doğrulamıyor. OECD’ye göre meslekler değil, görevler otomatikleştirilecek. Birçok meslek dönüşürken içerdiği görevlerin bir kısmı otomatikleşecek. Sadece mesleklerin bir kısmı tamamen otomatikleştirilecek. DEF raporunda bile 5 milyon iş ortadan kalkarken yalnızca 2.1 milyon yeni işin yaratılacağı ön görülüyor. Bu tip analizlerde çoğu zaman basitçe bir çıkarma işlemi uygulanıyor. Ancak sorun yeni yaratılan işlerden ortadan kalkan işleri çıkarmanın ötesinde. İşini kaybedecek birçok insan yeni yaratılan işler için uygun niteliklerde olmayacak ya da önceki işlerinden daha düşük ücret ve statüde çalışmak zorunda kalacaklar.

Tüm bu raporlarda işsizliğin bu teknolojilerin zorunlu sonucu olduğuna dair bir ön kabul var. Caruso (2018), teknolojilerin işler ve organizasyonlar üzerindeki etkilerinin toplumsal olarak şekillendirildiğini, makinelerin nasıl tasarlanacağına karar verenin politika olduğunu savunuyor. Teknoloji, karı artırmak, ücretleri düşürmek veya uluslararası rekabette avantaj sağlamak için gerekli görülen endüstriyel yeniden yapılandırmada bir fırsat ve bahane olarak kullanılıyor.

Ayrıca Endüstri 4.0 vaatlerinin sadece sınırlı, en kalifiye çalışanlar için geçerli olabileceğini de atlamamak gerekiyor. Ancak en yükseklerde yer alan çalışanlar esneklikten, artan özerklikten ve yüksek ücretlerden yararlanabilecek. Firmalar için yenilik ve değer kaynağı olan bu çalışanlar, iş piyasasında pazarlık gücüne de sahip olacaklar. Ama orta ve alt seviyedeki daha geniş bir kesim bu şansa sahip olamayacak. Günümüzdeki uygulamalar dikkate alındığında işyerindeki gözetimin ve çalışanların etkinliklerin izlenmesinin artacağını tahmin etmek zor değil. Artan gözetim, dijital Taylorizm’in uygulanabilirliğini artıracak.

Yalnız sanayi üretiminde değil, istihdamda genel ve çalışanların aleyhine bir dönüşüm var. Esnek ve güvencesiz iş modellerine kayılıyor:

  • Çalışanların bir grup işveren adına çalıştığı ve rotasyona tabi tutulduğu çalışan paylaşımı,
  • İşverenin aynı pozisyon için dönüşümlü olarak birden fazla işçi çalıştırdığı iş paylaşımı,
  • İşverenin bir proje için kalifiye bir çalışanın geçici olarak kiralaması,
  • İşverenin düzenli ödemeden kaçınarak sadece gerek gördüğü durumda işçiyi çalıştırdığı esnek sözleşmeler,
  • Çalışanların, işverenin mekanını kullanmadığı uzaktan çalışma
  • Çalışanlarla hizmet almak isteyenleri bir araya getiren platformlar

gibi modeller yaygınlaşıyor.

Orta sınıflardaki daralma ve artması beklenen işsizlik, ücretli emeğin payının azalması dünyayı daha derin bir krize doğru sürükleyebilir.

Sonuç

Teknolojik yeniliklerin toplum üzerindeki etkisini doğrudan bir neden sonuç ilişkisi ile değil farklı boyutları dikkate alarak değerlendirmek gerekiyor (Orlikovski, 1992). Birinci boyut, teknolojinin planlanan veya en başta planlanmayan etkileri. Bir teknoloji açık uçlu olarak tasarlanabilir ya da üretim güçleri ve sosyal süreçlerle etkileşime girdiğinde amaçlanmamış sonuçlar doğurabilir. İkinci boyut,teknolojinin etkilerinin doğru ya da dolaylı olabilmesidir. Örneğin yan hizmetlerde yapılan bir değişiklik üretim bandındaki işçileri dolaylı olarak etkileyebilir. Üçüncü boyut ise bir teknolojinin kullanımda ne ölçüde yeniden yapılandırıldığıdır. Kullanım sürecinde teknolojinin doğası ve uygulama alanı kullanım sırasında yeniden yaratılır. Klasik bir telefonu arama yapmak dışında kullanmak zordur. Ama akıllı telefonların çok daha esnek kullanım potansiyeline sahiptir ve kullanıcıların pratikleri akıllı telefon teknolojisinin gelişimini etkiler.

Teknolojiler cam fanusta da gelişmez. Farklı aktörlerin müdahaleleriyle şekillenir ve onların değerlerini içerirler. Teknoloji kullanıma girdikten sonra yapılan demokratik müdahaleler yeni düzenleme, tasarım ve uygulamalara neden olabilir. Çevre kirliliği, hasta hakları, gözetim, ifade özgürlüğü gibi tartışmaların sonucunda ortaya çıkan dava, boykot ve gösteriler şirketleri uygulamalarını ve tasarımlarını değiştirmeye zorlayabilir. Örneğin, 25 Mayıs 2018’de Avrupa Birliği’nde yürürlüğe giren GDPR (General Data Protection Regulation – Genel Veri Koruma Tüzüğü) bu tip bir müdahalenin ürünü ve şirketleri tasarımlarını değiştirmeye zorluyor.

İkinci müdahale ise yaratıcı müdahalelerle (hack) teknolojiyi ilk geliştirenlerin öngöremediği veya dikkate almadığı talepleri karşılayacak şekilde değiştirmek ve yeniden üretmek. Bunun en bilinen örneği, internet ve özgür yazılım ilişkisi. Gelecekteki teknolojilerin yaratıcı ve toplumcu biçimde yeniden geliştirilebilmesi için yalnız yazılımın kaynak koduna değil veriye erişime de gereksinim var. Sıkça verinin yeni hammadde olduğu söyleniyor. Pek ifade edilmeyen ise bu hammaddenin şirketlerin kontrolünde olduğu ve bu gücün onlara teknolojinin gelişiminde daha çok söz sahibi yaptığı. Bu nedenle, nesnelerin interneti ve akıllı şehirler gibi alanlarda teknolojinin büyüsüne kapılmak yerine açık standartları savunmak ve verideki tekelleşmeyi önlemek gerekiyor.

Üçüncü tip müdahale ise yeniliklerin daha kullanıma girmeden kamu katılımıyla oluşturulan vatandaş jürilerinde değerlendirilmesi ya da tasarım sürecinin kamuyla işbirliği içinde yürütülmesi. Böylece daha ürün çıkmadan bazı değerler tasarıma dahil edilebilir. Birçok bilişim teknolojisi yurtdışında tasarlanıp geliştirildiğinden Türkiye’de çoğu zaman böyle bir şansımız yok. Ama internet altyapısı ve akıllı şehirler gibi konularda farklı seçeneklerin kamu işbirliğiyle değerlendirilmesi gerekiyor.

“Teknolojilerin, sosyal süreçlerle geliştirilen, insanlar ve kurumların yerine ve onlar için çalışan ve toplum içindeki güç, yapı ve statüyü etkileyebilecek (ve gerçekten de etkileyen) bütün varsayımları, değerleri ve ilkeleri içeren çözümler, ürünler ve uygulamalar olduğunu” (age, s. 55) yazan Schwab, ve Davis’e (2019) katılıyorum.

Fakat Schwab, ve Davis’in (2019) Dördüncü Sanayi Devrimi veya Endüstri 4.0 başlığı altında tartıştığı şey bugün kimi zaman hayranlıkla izlediğimiz ya da korkup karamsarlığa kapıldığımız teknolojilerle ilgili gelecek tahayyüllerinden sadece biri! Belirli sınıfsal çıkarları içeriyor ve teknolojiyi bu çıkarlar doğrultusunda şekillendirmeye hizmet ediyor.

Başka bir dünya ve başka bir teknoloji mümkün.

Kaynaklar

Caruso, L. (2018). Digital innovation and the fourth industrial revolution: epochal social changes?. AI & SOCIETY, 33(3), 379-392.

Fuchs, C. (2018). Industry 4.0: The Digital German Ideology. tripleC: Communication, Capitalism & Critique, 16 (1), 280-289.

Meyer, U. (2019). The emergence of an envisioned future. Sensemaking in the case of “Industrie 4.0” in Germany. Futures.

Orlikovski WJ (1992) The duality of technology: rethinking the concept of technology in organizations. Organ Sci 3(3):398–427

Pfeiffer, S. (2017). The vision of “Industrie 4.0” in the making—a case of future told, tamed, and traded. NanoEthics, 11(1), 107-121.

Schwab, K., Davis, N. (2019). Dördüncü Sanayi Devrimini Şekillendirmek, (çev. Nadir Özata). Optimist Yayınları, İstanbul.

18 Temmuz 2019

Posted In: Alman İdeolojisi, Çevre, Dördüncü Sanayi Devrimi, e-devlet, Emek, Fuchs, Genel, Gözetim, güvenlik, işsizlik, Küresel Kriz, Mahremiyet, Özgür yazılım, Teknoloji Tarihi, Yapay Zeka

Dördüncü Sanayi Devrimi

Avrupa Yönetim Forumu, İsviçreli bir akademisyen olan Klaus Schwab tarafından 1971’de kuruldu. Forum, ilk başlarda sadece şirket yöneticilerinin katılımıyla gerçekleşirken 1974’te siyasi liderler de katılmaya başladı. 1987 yılında ise hem adını DEF (Dünya Ekonomik Forumu) olarak değiştirdi hem de uluslararası anlaşmazlıklara çözüm bulmayı hedefleyen bir platform olma vizyonuyla hareket etmeye başladı. Sonraki yıllarda DEF gerçekten de dünyanın çeşitli bölgelerindeki sorunların çözümü için uzlaşma platformu oldu. Savaşın eşiğine gelen Türkiye ve Yunanistan DEF gözetiminde Davos Bildirgesi’ni imzaladılar. Afrika Ulusal Kongresi Başkanı Nelson Mandela ile Güney Afrika Başkanı F.W. de Klerk ilk kez 1992’de DEF sayesinde bir araya geldi. 1994’te Filistin Kurtuluş Örgütü lideri Yaser Arafat’la İsrail Başbakanı Shimon Peres’i bir araya getiren yine DEF’ti.

DEF denilince akla ilk gelen, her yıl ocak ayının son haftası İsviçre’nin Davos kasabasında yapılan toplantılar oluyor. Bu toplantılara sadece davetli olanlar katılabiliyor ve katılımcılar Davos’a üye şirketlerin CEO’ları, seçkin politikacılar, STK temsilcileri ve akademisyenler, dini liderler ve medya temsilcilerinden oluşuyor. Böylece uluslarüstü sermaye, küresel kapitalizmin genel kurulu gibi çalışan Davos’ta, küresel iktidar blokunun değişik fraksiyonlarını bir araya getirme ve kendi programlarını, “kamu yararına girişimcilik” etiketiyle evrensel bir vizyon gibi sunma olanağına kavuşuyor.

Davos toplantılarının gündem başlıklarına bakıldığında dünyayı yeniden yapılandırma arzusu çok net görülebiliyor. Örneğin, gündem başlıklarında building (inşa etme), leadership (liderlik), create (yaratmak) ve shaping (şekillendirme) gibi sözcüklere çok sık rastlanıyor. 2007’den beri şekillendirme sözcüğü beş kez kullanılmış. Şirketleri, hükümetleri ve medyayı arkasına aldıktan sonra Davos’un gündeminin dünyanın gündemi olmasına şaşmamak gerekiyor.

“Endüstri 4.0” terimi ilk kez 2011’de Almanya Hannover Fuarı’nda kullanıldı. Fakat DEF’in 2016’daki Davos toplantısının temasının Dördüncü Sanayi Devrimi olmasından sonra küresel ölçekte bir tartışma başladı. Davos’un bu yılki temasının (Küreselleşme 4.0: Dördüncü Sanayi Devrimi Çağında Küresel Mimariyi Şekillendirmek) yine Dördüncü Sanayi Devrimi ile ilgili olması uluslarüstü sermayenin konuya verdiği önemi gösteriyor.

Dolayısıyla Dördüncü Sanayi Devrimi’ni konuşurken DEF’nin şekillendirmeye çalıştığı bir sürecinde içinde olduğumuzu hiçbir zaman unutmamak gerekiyor. Ayrıca Kozanoğlu vd.’nin (2008) yazdığı gibi Davos’un 20 yıldır bizi küreselleşmenin iyi bir şey olduğuna inandırmaya çalıştığını, küreselleşmenin yararlarının risklerinden fazla olduğunu söylediğini ve söylettirdiğini de hatırlayalım. Küreselleşme politikalarında olduğu gibi DEF’in toplumu ve özellikle gelişmekte olan ülkeleri Dördüncü Sanayi Devrimi’ne ikna etmek için “Dördüncü Sanayi Devrimi’nin bu eksileri var; ama şu artıları da var. Artılar eksileri götürüyor.” demesini bekleyebiliriz. Nitekim Schwab’ın (2016) Dördüncü Sanayi Devrimi hakkındaki ilk kitabı daha çok bu tarzda bir çalışma. Ama Schwab ve Davis’in (2019) yazdığı, birçok akademisyenin ve iş adamının katkıda bulunduğu bu yılki Davos toplantısının temasıyla aynı ismi taşıyan kitabı okumanızı öneririm.

Çalkantılı bir değişim sürecinin içindeyiz. Birbirinden farklı ama aynı zamanda birbirini etkileyen iddialı teknolojiler bu süreci daha da karmaşıklaştırıyor. Kitapta teknolojinin tarafsız olmadığına, politikliğine ve içerdiği değerlere yapılan vurgunun önemli olduğunu düşünüyorum. Çünkü birçok tartışmada teknolojinin bu özellikleri görmezden geliniyor. Kitabı önermemin birinci nedeni bu. İkincisi de gündemdeki teknolojiler, bu teknolojilerin potansiyelleri, riskleri ve etik sorunları hakkında verilen bilgiler verimli bir tartışma ortamı yaratabilir.

Bu yazıda, fazla yorum yapmadan Schwab ve Davis’in (2019) kitabındaki önemli başlıklara yer vereceğim. Dördüncü Sanayi Devrimi hakkındaki eleştirileri sonraki yazıda ele alacağım. Kozanoğlu vd’nin (2008) Davos hakkında yazdıklarını es geçmediğimi, sadece Dördüncü Sanayi Devrimi’ni daha sağlıklı tartışma olanağı sağlayacağını düşündüğüm için bu kitabı okumanızı önerdiğimi özellikle belirtmek isterim.

Önceki Sanayi Devrimleri

Dördüncü Sanayi Devrimi, son yıllarda gerçekleşen ve yeni kapılar açan dönüşümler dizisini tarif ediyor. Dördüncü Sanayi Devrimi derken tamamlanmış bir devrimden değil iradi müdahalelerin belirleyici olacağı bir süreçten söz ediyoruz. Bu iradi müdahalelerin neden gerekli olduğunu ve nasıl olabileceğini tartışmadan önce ilk üç sanayi devrimine bakmakta yarar var. Schwab ve Davis (2019), sanayi sözcüğünü sadece üretimle sınırlamak yerine “insan çabasından kaynaklanan tüm etkinlikleri” kapsayacak biçimde kullanmanın daha iyi bir çerçeve sunabileceğini düşünüyor. Nitekim önceki sanayi devrimleri yalnızca üretimi değil, toplumsal ilişkileri, insanın doğaya ve kendine bakışını da etkiledi.

İlk olarak 18. yüzyılın ortalarında, Britanya tekstil sektöründe iplik eğirme ve dokumadaki makineleşmeyle başlayan Birinci Sanayi Devrimi, 100 yıl içinde buhar makinesi, demiryolu, çelik üretimi gibi birçok yeni endüstri kolunun ortaya çıkmasını sağladı. Birçok sektörün işleyişini değiştirdi. Daha sonraki sanayi devrimlerinde olduğu gibi Birinci Sanayi Devrimi’nin de kazananları ve kaybedenleri vardı. Sömürgecilik yayıldı ve çevre zarar gördü. Schwab ve Davis (2019), bu olumsuzluklara dikkati çekmekle beraber Birinci Sanayi Devrimi’nin genel bir iyileşmeye neden olduğunu savunuyor.

1870-1930 yılları arasında yaşanan İkinci Sanayi Devrimi’nde ise kitlesel üretim, montaj hatları ve elektrik vardı. Bu devrimde başrolü elektrik ve içten yanmalı motor teknolojileri oynadı. Elektrik, ev aletleri, aydınlatma, radyo ve televizyon; içten yanmalı motor da otomobil ve uçak üretimi için gerekli koşulları yarattı. Dördüncü Sanayi Devrimi’nin sonuçlarının ne olacağını henüz bilmiyoruz ama İkinci Sanayi Devrimi’nin diğer iki sanayi devrimine göre insani gelişmeye daha fazla katkıda bulunduğu söylenebilir. Elektrik, su ve sağlıklama (sanitasyon), modern sağlık hizmetleri ve yapay gübrelemenin icadı insan yaşamını doğrudan etkileyen gelişmelerdi.

Üçüncü Sanayi Devrimi ise 1950’lerde başladı. Yarı iletkenler, ana bilgisayarlar (1960’lar), kişisel bilgisayarlar (1970’ler ve 1980’ler) ve internet (1990’lar) bu devrimin birbirini takip eden aşamalarıydı. Enformasyonun dijital bir şekilde depolanması, işlenmesi ve iletimi birçok sektörün işleyişini değiştirdi.

Schwab ve Davis’e (2019) göre önceki sanayi devrimleri bir gelişme ve zenginleşmeye neden olurken çevreye zarar verdi ve eşitsizliği artırdı, önümüzdeki sanayi devrimi bu sorunları çözebilir.

Dördüncü Sanayi Devrimi Nedir?

Dördüncü Sanayi Devrimi dijitalleşmenin üzerinde yükseldi. Dördüncü Sanayi Devrimi denilince ilk akla gelen teknolojiler nesnelerin interneti, yapay zekâ, robotbilim ve blokzinciri gibi bilişim teknolojileri olmasına karşın aslında farklı kollardan gelişen, kesişen ve etkileşime girerek birbirini güçlendiren çok sayıda teknoloji var. Schwab ve Davis (2019), bu teknolojileri dört gruba ayırıyor. Birinci grupta, dijital teknolojileri genişleten teknolojiler yer alıyor. Bu grupta yer alan blokzinciri ve dağıtık hesap defterleri, nesnelerin interneti ve kuantum bilgi işlem bilgi depolama, işleme ve iletme alanında yenilikçi çözümler geliştiriyorlar. İkinci grup, fiziksel dünyayı yeniden düzenleyen yapay zekâ ve robot bilim, ileri malzemeler, eklemeli imalat ve 3B (üç boyutlu) yazıcılar gibi teknolojilerden oluşuyor. Bu teknolojiler endüstriyel üretimi, ulaşım altyapısını ve ticari ilişkileri yeniden düzenleme potansiyeline sahip. Üçüncü grupta yer alan teknolojilerin hedefinde insan var. Biyoteknolojiler, nöroteknolojiler, sanal ve artırılmış gerçeklik insanların birbirleriyle ve dünyayla etkileşimini değiştirecek. Etik sorunlar en çok bu grupta yer alan teknolojiler üzerinde yoğunlaşıyor. Dördüncü grupta, enerji, jeomühendislik ve uzay teknolojileri alanında yapılan çalışmalar var. Özellikle jeomühendislik çok iddialı bir alan ve önemli riskler içeriyor.

Bu teknolojiler, farklı disiplinler tarafından geliştirilmelerine rağmen ortak özelliklere de sahipler. Birincisi, Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojileri, diğer sanayi devrimlerinde olduğu gibi kendinden önceki devrimin hazırladığı koşullarda gelişiyor. Üçüncü Sanayi Devrimi’nin, İkinci Sanayi Devrimi’nin elektrik şebekelerine gerek duyması gibi Dördüncü Sanayi Devrimi de öncelinin enformasyon depolama, işleme ve iletim kabiliyetlerine dayanıyor. Ancak süreklilik kadar bir kopuş da var. Bu nedenle, Schwab ve Davis (2019), elektrik şebekelerine dayanan internetin olanaklarının İkinci Sanayi Devrimi’ne saplanıp kalmış bir düşünce yapısıyla analiz edilemeyeceği gibi Dördüncü Sanayi Devrimi için de mevcut dijital olanakların ötesine geçmemiz gerektiğini savunuyor. İster istemez akla üçüncü devrimi tamamlamadan, dijital altyapıyı güçlendirip genişletmeden Dördüncü Sanayi Devrimi’ne geçilip geçilemeyeceği sorusu akla geliyor. Böyle vaatleri sık duysak da Schwab ve Davis (2019) buna kuşkuyla yaklaşıyor. Ayrıca eğitim ve argeye ayrılan fon dikkate alındığında gelişmiş ülkelerle gelişmekte olan ülkeler arasında büyük bir uçurum var. Buna karşı harekete geçilmezse Dördüncü Sanayi Devrimi bu uçurumu daha da derinleştirecek. Hâlâ “ucuz, hızlı, kotasız, sansürsüz internet”in (https://www.bmo.org.tr/2019/03/04/basin-aciklamasiucuz-hizli-kotasiz-sansursuz-internet/) olmadığı bir ülkede Dördüncü Sanayi Devrimi’nden konuşmak trajikomik bir hal alıyor.

İkincisi, geliştirilmekte olan teknolojiler sadece dijital değil ve fiziksel dünyayı dönüştürme gücüne sahipler. 3. Sanayi Devrimi’nde, özellikle internetin yaygınlaşması sonrasında, en çok tartışılan konulardan biri fiziksel ürünlerin dijitalleşmesiydi. Yıllarca kitap ve kaset gibi fiziksel nesnelerin 1’ler ve 0’larla kodlanması ve kolayca paylaşılabilmesiyle meydana gelen değişimi konuştuk. Schwab ve Davis (2019), Dördüncü Sanayi Devrimi’yle beraber tersine bir süreç yaşandığını vurguluyor. Dijital etkinliklerden elde edilen veri, farklı fiziksel nesne, eylem ya da hizmetlerin yaratılmasında kullanılıyor. 3B (Üç Boyutlu) yazıcılardan motor parçaları yapılabiliyor. Nesnelerin interneti, insanların ev aletleriyle olan ilişkisini farklılaştırıyor. İktisatçılar yıllarca bilgisayarların verimliliğe bir katkısının olup olmadığını tartıştılar. Dördüncü Sanayi Devrimi, sunduğu olanaklar ve yarattığı sorunlarla yalnız ekonomiye değil gündelik hayata da fazlasıyla dokunacak. Bu bağlamda, insan gelişimine katkıda bulunmada İkinci Sanayi Devrimi’nden daha büyük bir potansiyele sahip olduğu söylenebilir.

Üçüncüsü, bu teknolojilerin en büyük gücü bir araya geldiklerinde yeni fırsatlar yaratmaları ve birbirlerinin gücünü daha da artırmaları. Buhar gücünün demiryollarını etkilemesi gibi bir teknolojinin başka teknolojileri etkilemesinin tarihte çeşitli örnekleri var. Fakat Dördüncü Sanayi Devrimi’nde teknolojiler arasındaki etkileşim daha yoğun ve doğurgan. Bir yandan yapay zekâ yeni malzemelerin keşfedilmesini hızlandırırken diğer yandan yeni malzemeler daha güçlü bilgisayarların yapılabilmesini sağlıyor.

Dördüncüsü, teknolojilerin benzer yararlar ve zorluklar yaratmaları. Dördüncü Sanayi Devrimi hakkındaki yazı ve konuşmalar incelendiğinde bunların daha çok tüketici odaklı olduğu görülüyor. Hayatı kolaylaştırıyorlar, maliyetleri düşürüp tüketici seçeneklerini ve kaliteyi artırıyorlar. Fakat bu teknolojiler eşitsizliği ve işsizliği artırma potansiyeline de sahip. Sağlık, güvenlik ve mahremiyet alanında çeşitli tehditler var.

Dördüncü Sanayi Devrimini Bekleyen Zorluklar

Dördüncü Sanayi Devrimi hakkında yazılanlar ve yapılan etkinlikler çoğunlukla bir teknoloji güzellemesi oluyor. Oysa övgüyle söz edilen teknolojilerde atlanmaması gereken ciddi riskler var. Schwab ve Davis (2019), gelecekte karşılaşabileceğimiz sorunları tartışırken, birçok Dördüncü Sanayi Devrimi misyonerinin yaptığının aksine, siyasal ve toplumsal bağlamı ihmal etmiyor:

Dördüncü Sanayi Devrimi, eşitsizliğin, toplumsal gerilimlerin, ve siyasi bölünmüşlüğün arttığı bir zamanda ve kırılgan toplumların ekonomik belirsizliğe ve doğal felaketlerden kaynaklanan tehditlere gittikçe daha fazla maruz kaldığı bir ortamda dünya için yeni meydan okumalar ve kaygılar yaratan şekillerde gelişiyor ve yükseliyor. (s. 30)

Bu bağlamda, üç büyük zorlukla karşı karşıya olduğumuzu vurguluyorlar.

Birinci zorluk, Dördüncü Sanayi Devrimi’nin kazanımlarının adil bir şekilde dağıtılması. Önceki sanayi devrimlerinin bunda başarısız olduğunu biliyoruz. Özellikle ülkelerin kendi içlerindeki eşitsizlik artıyor. Schwab ve Davis (2019), insanların sistemlerden yararlarlanamamasını, sistemlere erişmenin ekonomik veya elverişli olmamasına, açık veya gizli bir şekilde taraflı olmasına ve kârları belirli yerlerde yoğunlaştırmaya çalışan kurumların operasyonlarına bağlıyor. Bu nedenle, çoğu zaman ihmal edilen üç alana özen gösterilmesi gerektiğini vurguluyorlar. Birinci alan, hala önceki sanayi devrimleriyle boğuşan gelişmekte olan ülkelerin güçlendirilmesi. İkinci alan, önceki sanayi devrimlerinin de yükünü taşıyan çevre. Üçüncü alan ise dünyanın her yerinde, yüksek bir gelire veya siyasal güce sahip olmayan, dışlanan veya görmezden gelinen kesimler.

İkinci zorluk, dışsallıkların (bir ekonomik birimin faaliyetinden diğer birimlerin olumlu ya da olumsuz etkilemesi) yönetimi. Önceki sanayi devrimleri, dışsallıkların yönetiminde başarısız oldular. Doğal çevre, kırılgan toplumlar ve gelecek kuşaklar, değişimin istenmeyen sonuçlarına, teknolojilerin ikinci derece etkilerine ve yeni olanakların kötüye kullanılmasına karşı yeterince korunamadılar. Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojilerinin uzun vadeli etkileri hakkında büyük bir belirsizlik ve risk söz konusu. DEF’nin 2017 Küresel Riskler Raporu‘nda yapay zekâ, biyoteknoloji, jeomühendislik ve nesnelerin internetini kaygı verici teknolojiler olarak değerlendiriliyor. 2018’de yayımlanan Küresel Riskler Raporu da siber varlıklara yönelik siber tehditler üzerinde duruyor.

Üçüncü zorluk, Dördüncü Sanayi Devrimi’ni insan merkezli yapabilmek. Teknolojinin insanları denetlemek ve kontrol altına almak yerine güçlendirmesini ve özgürleştirmesini sağlayabilmek.

Kitap boyunca Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojileri, sundukları olanaklar ve yukarıdaki üç zorluk çerçevesinde tartışılıyor. Bu teknolojilere geçmeden önce, Schwab ve Davis’in (2019) teknolojiye yaklaşımına bakmakta yarar var.

Teknoloji Politiktir ve Tarafsız Değildir

Schwab ve Davis (2019), iki yanıltıcı bakış açısına itiraz ediyorlar. Bu bakış açılarından ilki, teknolojinin geleceği belirlediği. Bu bakış açısına göre teknoloji dışsal, değiştirilemez ve durdurulamaz bir güç olarak görülür. Bir diğer deyişle teknoloji toplumun kontrolünün dışında ve üzerindedir. Teknolojinin değerler bakımından tarafsız olduğunu savunan ikinci bakış açısı daha yaygındır. Bu bakış açısı, teknolojiyi hem iyi hem de kötü şeyler için kullanılabilecek bir araç olarak görür; sorumluluğu teknolojiyi geliştirenler ve dağıtanlardan çok tüketicilere yükler.

Schwab ve Davis (2019), her iki bakış açısını teknoloji ve toplumun barındırdıkları değerler ve politika aracılığıyla karşılıklı olarak birbirlerini şekillendirdiğini görememeleri nedeniyle eleştiriyor. Bunun yerine insan merkezli bir bakış açısı öneriyorlar. Bu bakış açısına göre tüm teknolojiler politiktir. Teknolojinin politikliği, teknolojinin hükümetleri ya da partileri temsil ettiği anlamına gelmez. Politiklik, “teknolojilerin, sosyal süreçlerle geliştirilen, insanlar ve kurumların yerine ve onlar için çalışan ve toplum içindeki güç, yapı ve statüyü etkileyebilecek (ve gerçekten de etkileyen) bütün varsayımları, değerleri ve ilkeleri içeren çözümler, ürünler ve uygulamalar olduğunu” (age, s. 55) ifade eder.

Teknolojinin politikliği ve değerlere bağlı yaklaşım benimsendiğinde sorumlu ve duyarlı bir teknoloji yönetiminin önemi daha iyi anlaşılacaktır. Yeni teknolojilerden kaynaklı sorunlara karşı çoğunlukla tepkisel yaklaşılır. İnsanlar yalan haberler, mahremiyet ihlalleri ve algoritmalara dayalı düzenlemeler gibi sorunlara karşı kendilerini savunmanın yollarını ararlar. Değerlere dayalı yaklaşım ise bekleyip görmeyi değil teknolojik değişimden beklentilerimiz üzerine düşünmeyi ve bunun için eyleme geçmeyi gerektirir. Böylece teknoloji geliştirilirken teknolojinin hangi alanlarda kullanılacağı ve kimlere yarar sağlayacağı hakkında yönlendirici olunabilir. Teknolojinin içerdiği değerler hakkındaki farkındalık teknoloji tasarımına belirli değerlerin eklenebilmesi için stratejiler geliştirmeye, değişimi şekillendirmeye yardımcı olabilir.

Schwab ve Davis (2019), liderlerin (tasarımcılar, girişimciler, politika belirleyiciler ve toplumu etkileme gücü olan kişiler) dokuz bükülme noktasından yararlanarak teknolojinin değerleri dikkate alan bir bağlamda tartışılmasını teşvik edebileceğini ve harekete geçilmesini sağlayabileceğini savunuyor:

1. Eğitim programları: Teknolojiyi geliştiren insanların sorumluluklarını öğrenmeye ihtiyaçları var. Son yıllarda mühendislik eğitiminde ve MBA programlarında etiğe yer verilmesi olumlu bir gelişmedir. Bu noktada eğitimciler, değerlerin teknoloji, toplum ve ekonomik sistemle ilişkisi üzerinde durabilir; öğrencilerin iş hayatında teknolojiyi daha geniş bir bakış açısıyla düşünebilmelerini sağlayabilir.

2.Fon bulma ve yatırım: Bu noktada bağımsız fon sağlayıcılar dikkatleri sosyal etkilere yoğunlaştırabilir ve yatırımlarda değerleri öne çıkararak girişimcileri yönlendirebilir.

3.Kurumsal kültür: Kurum liderleri, şirket kültürünün oluşumunda önemli bir konuma sahiptir. Bu konumlarını sosyal sorumluluk sahibi kurumlar yaratmak ve çalışanları etkilemek için kullanabilirler.

4.Karar verme ve öncelik belirleme: Projelerin karar süreçlerindeki etkililik, ölçeklenebilirlik, kâr vb konulardaki varsayım ve etkenleri, bunlar arkasındaki değerleri sorgulamak alınan kararların insanları nasıl etkileyebileceği hakkında bir fikir sahibi olunmasını sağlar. Böylece geliştirilecek ürünün toplumunun çıkarlarıyla ne kadar uyumlu olacağı ön görülebilir.

5. İşyerlerindeki süreç, prosedür ve protokoller: Bunlar ayrıntılı olarak incelenerek değer ve önyargıların ürünlere nasıl kodlandığı hakkında ipuçları elde edilebilir.

6.Ekonomik özendiriciler: Ekonomik sistemler, bazı toplumsal değerleri ve hedefleri özendirirler. Bu özendiriciler, robotik protezciliğinde olduğu gibi toplum için yararlı ama yatırımın geri dönüşünün yavaş olduğu alanlardaki gelişmeleri engelleyebilir. Bu tip durumlara karşı toplumun teknolojiden gerçek beklentileri daha görünür yapılabilir.

7.Ürün tasarımı: Tasarımın her alanı değerlerle bağlantılıdır. Tasarım sürecinde söz sahibi olan mühendisler, mucitler, tasarımcılar, yöneticiler vb ürünün ortaya çıkardığı sonuçların toplumsal değerlerle uyumluluğunu sorgulayabilir.

8. Teknik Mimari: İnternet, askeri altyapılar, ulaşım altyapısı gibi başka teknolojilerin kullanılmasına olanak sağlayan büyük ölçekli altyapılar içerdikleri değerlerle veri akışını ve erişimi etkiler. Bu tip mimarilerin oluşturulmasında alınan kararların topluma etkisini göz önünde bulundurmak politika belirleyicilerin ve sektör liderlerinin daha dikkatli hareket etmesini sağlayabilir.

9. Toplumsal Direnç: Schwab ve Davis (2019) çoğu zaman ilk sekiz bükülme noktasından yeterince yararlanılamadığını, toplumsal direncin, özellikle geliştirilen ürünler toplumsal önceliklerle çatıştığında ortaya çıktığını yazıyor. Bu noktada, toplumun değerleri ile geliştirme sürecinde teknolojinin bir parçası olan değerleri incelemek gerekir. Duyarlı ve sorumlu bir yönetim, teknolojilerin yalnız onu geliştiren kişi ve kuruluşların değerlerini değil, toplumun değerlerini de içerecek biçimde geliştirilmesini sağlayabilir. Son yıllardaki mahremiyet ihlallerinden sonra belirli değerleri tasarım aşamasında teknolojiye yerleştirmeye zorlayan GDPR (Genel Veri Koruma Tüzüğü) toplumsal dirence güzel bir örnektir.

Değerler konusunun Schwab ve Davis’in (2019) kitabının en önemli ama aynı zamanda en sorunlu kısmı olduğunu düşünüyorum. Ortak değerler nasıl belirlenecek? Schwab ve Davis (2019) iyimserler; farklı kültürel değerlerin yaratacağı anlaşmazlıklara rağmen olumlu, birleştirici değerler üzerinde görüş birliğine varılabileceğini iddia ediyorlar. Ancak siyasi ve ekonomik gücü elinde bulunduran %1’le bundan yoksun %99’un bazı değerlerde ortaklaşması ne kadar olanaklı?

Bu soruyu, sonraki yazıya bırakarak Dördüncü Sanayi Devrimi’nin başlıca teknolojilerine bakalım.

Dijital Teknolojileri Genişletenler: Yeni Bilişim Teknolojileri, Blokzinciri ve Nesnelerin İnterneti

Üçüncü Sanayi Devrimi’nin temelinde bilişim teknolojileri vardı. 1948’de icat edilen transistörler, daha sonraki yıllarda hem hızla küçüldü hem de ucuzladı. Moore Yasası’na göre inç kare başına düşen transistör sayısı yaklaşık her 18 ayda ya da iki yılda bir iki katına çıkıyordu. Transistörlerdeki ucuzlama ve küçülme, bilgisayarların hem yaygın kullanımlarını hem de hayatın daha çok içinde olmalarını sağladı.

Ancak Moore Yasası, fiziksel sınırlarına gelmiş durumda ve transistördeki küçülmenin devam etmesi zor gibi görünüyor. Ayrıca Dördüncü Sanayi Devrimi yeni ihtiyaçlar doğuruyor: Aygıt ve verilerin yaygınlaşmasından kaynaklı talepleri karşılayabilecek hızlı ve gecikme süresi düşük teknolojilere ihtiyaç var. Bunun için dijital bilgisayarların potansiyellerini zorlayarak, sadece belirli bir işi yapmaya yönelik işlemciler geliştirmek bir seçenek. Bir başka seçenek, kuantum bilgisayarlar ise dijital bilgisayar teknolojisini aşan, daha devrimci bir seçenek. Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların kullandığı bitler (1’ler ve 0’lar) temelinde tasarlanan transistörler yerine kubitleri (kuantum bitleri) kullanıyor ve kuantum mekaniğinin yasalarından yararlanıyor. Kuantum bilgisayarlar, olasılığa dayanan algoritmaları ile bazı matematiksel problemlere dijital bilgisayarlardan daha hızlı yanıt üretebilir. Büyük sayıların asal çarpanlarını bulmak ve çok değişkenli optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılabilir.

Kuantum bilgisayarlar kuramsal olarak 30 yıldır var olmalarına karşın uygulamadaki zorluklar nedeniyle kullanım alanları sınırlı. Fakat kuantum bilgisayarlar fiziksel zorlukları aştıklarında internette kullanılan şifreleme algoritmalarını kolayca kırabileceğinden güvenlik önlemlerimizi yeniden düşünmemiz gerekecek. Kuantum bilgisayarlardaki hızlı ilerlemeye karşın Schwab ve Davis(2019), kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarların yerini almayacağını, tüm potansiyeline karşın özelleştirilmiş ve yüksek maliyetli bir bilişim alanı olacağını, zorlukların aşılması durumunda 5. Sanayi Devrimi’ne sıçramamıza yardımcı olacağını belirtiyorlar.

Fakat bilişim teknolojilerindeki küçülmenin şu an geldiği aşama bile eşsiz fırsatlar içeriyor. Bilgisayarlar hayatın her alanına yayılıyor. Giyilebilir teknolojilerden sonra vücudun içine yerleştirilebilecek mikroçipler sayesinde hastalıkların tespiti ve kişiye özel tedavi alanlarında önemli ilerlemeler kaydedilebilir.

Schwab ve Davis’in (2019) bilişim teknolojileri kapsamında tartıştığı diğer konular blokzinciri teknolojisi ve nesnelerin interneti. Blokzinciri teknolojisi, merkezsizleştirici gücü sayesinde dezavantajlı olan gruplara yardımcı olabilir ama şu anda yasal belirsizlikler, standartların olmaması, uyuşmazlıkların çözümü gibi zorluklarla karşı karşıya.

“Veri toplayan ve bu verileri ihtiyaca göre işleyen ve dönüştüren bir dizi akıllı ve bağlantılı algılayıcılardan oluşan” (s. 138) nesnelerin interneti, Dördüncü Sanayi Devrimi’nin temel altyapı öğesi olarak görülüyor. Nesnelerin interneti,

  • eylemleri algılayan, ileten ve kimi zaman eyleme geçen aygıtlara
  • aygıtları birbirine bağlayan iletişi altyapısına
  • verileri toplayan ve dağıtan bir veri sistemine
  • bu verileri işleyerek hizmet paketleri sunan uygulamalara

gerek duyuyor ve

  • veri analiziyle aygıtları ve insanları daha iyi anlama
  • etkinlik ve verimliliği artırma,
  • akıllı etkileşimli nesneler yaratma

olanağı sağlıyor.

Nesnenlerin interneti, bu olanakların yanında önemli riskler de içeriyor. Nesnelerin interneti, yapay zekâ ve robotbilimle birlikte bedensel işgücünün istihdamını azaltarak istihdam sorununa neden olabilir. Gündelik hayatın içine bu kadar dahil olan nesneler, siber saldırılan hedefi olduğunda ya da başka hedeflere yapılan siber saldırılar için kullanıldıklarında gündelik hayatı felç edebilirler. Bu alanda da henüz standartların olmayışı farklı üreticilerin cihazları arasında bir birlikte çalışabilirlik sorunu yaratacaktır. En önemlisi de verinin üretilmesi, kaydedilmesi, işlenmesi, dağıtılması, paylaşımı ve kullanımı ile ilgili sorunlardır.

Ayrıca dijitalleşmeye bağımlılığın, toplumu enerji kesintilerine karşı daha hassas hale getirdiğini, enerji tüketimi ve çevreye verilen zararın artacağını da unutmayalım.

Fiziksel Dünyayı Yeniden Düzenleyenler:

Yapay Zekâ ve Robotbilim, İleri Malzemeler ve 3B Yazıcılar

Dördüncü Sanayi Devrimi, önceki sanayi devriminde olduğu gibi gerçek dünyadaki ilişkileri dijitalleştirmekle kalmıyor fiziksel dünyayı da yeniden düzenliyor. Schwab ve Davis (2019) bu başlık altında yapay zekâ ve robotbilim, ileri malzemeler, eklemeli imalatı ve 3B yazıcıları ele alıyor.

Henüz yapay genel zekâ olmasa da iyi tanımlanmış belirli uygulamaları yerine getirebilen yapay zekâ uygulamaları var. Şu anda internette en uygun kişiye en uygun reklamı göstermek, siber güvenliği desteklemek, belirli hastalıkları teşhis etmek gibi uygulamaları olan yapay zekâ, tıp, hukuk, gazetecilik, muhasebe gibi bilgiye dayalı mesleklere destek olarak bu meslekleri dönüştürecek. Robotların dünyayı ele geçirmesi henüz gündemde olmayan bir risk. Ama yapay zekâ ve robotların yaratacağı istihdam sorunu kritik bir tartışma konusu. Schwab ve Davis’in (2019) bunun hakkındaki düşünceleri çelişkili.

Bir yandan robotların işçilerin yerini aldığı örneklerden söz ediyorlar. Örneğin çok yakında araçların yalnızca sürücülerini kaybetmekle kalmayacağını robotların en büyük alıcısının otomotiv sektörü olduğu gerçeğinden yola çıkarak araçların kendilerinin de robotlar tarafından yapılacağı tahmininde bulunuyorlar. Elektronik sektörü üreticilerinden Foxconn’un iki yılda 60000 çalışanını robotlarla değiştirdiğini, işgücü maliyeti avantajı ortadan kalktığında gelişmekte olan ülkelerdeki üretimin gelişmiş ülkelere geri döneceğini yazıyorlar.

Ama diğer yandan iyimserce düşünerek, yapay zekâ ve robotlar nedeniyle bazı meslekler ortadan kalkarken yerlerini yeni mesleklere bırakabileceğini öne sürüyorlar. Yapay zekâ ve robotbilimin sevkiyat şoförlüğü ve kasiyerlik gibi mesleklerde insanların yerini alabileceğini ama çoğu alanda görevleri sadece dönüştüreceğini belirtiyorlar. Hatta AlphaBeta’nın bir analizine atıfta bulunarak yapay zekâ ve robotbilimin en büyük etkisinin tekrara dayalı ya da teknik görevlerin otomasyona geçirilmesi olacağını, böylece insanların daha kişiler arası ve yaratıcı çalışmalara zaman ayırabileceğini iddia ediyorlar.

Dördüncü Sanayi Devrimi’nde ortaya çıkan ileri malzemeler ise enerji, üretim, iletim, depolama, su filtreleme ve tüketici elektroniği gibi çeşitli alanlarda kullanılacak ve maddi dünyayı farklılaştıracak. Schwab ve Davis (2019), ideal bir durumda imalatçıların yol açtıkları çevresel etkilerin sorumluluğunu almaları gerektiğini ama tüketici etmenleri ve hükümet düzenlemeleri olmadan bunu başarmanın zor olduğunu ekliyor. Ulusal düzenlemeler de yetmeyebilir; uluslararası rekabette öne geçmek isteyen bazı ülkelerin riskli faaliyetlere göz yumması önemli bir risk olduğundan uluslararası bir işbirliği gerekiyor.

3B ve eklemeli imalat, malzeme eksilterek ya da malzemenin şekli değiştirilerek yapılan geleneksel imalattan farklı olarak fiziksel ürünleri, malzeme katmanlarına yaptığı sürekli eklemelerle elde ediyor. 3B baskı,

  • çok küçük hacimlerde üretim yapmaya
  • hızlı prototip üretimine
  • üretimde merkezsizleşme ve dağıtıma

olanak veriyor.

3B baskının üretim, deniz taşımacılığı, lojistik, nakliyat, altyapı, inşaat, uzay, havacılık gibi alanlarda etkili olması bekleniyor. Schwab ve Davis (2019) şu anda diş hekimliği uygulamalarında, kulak içi işitme cihazlarında ve ortopedik implantlarda kullanılan 3B baskının gelecekte sağlık sektöründe bir devrim yaratabileceğini ve tıbbi ürünlerin evde basıldığını görebileceğimizi, gelecekte organların tamamını basılabileceğini yazıyor. Fakat bu ihtimalin, gelecekte sadece varlıklı bir azınlık için geçerli olması durumunda eşitsizliğin artacağını, etik ve toplumsal sorunlara neden olacağını da vurguluyorlar.

Ancak 3B ve eklemeli imalat konusunda daha yakın bir sorun, yapay zekâ ve robotbilimde olduğu gibi üretimin gelişmiş ülkelere geri dönerek gelişmekte olan ülkeleri istihdam sorunlarıyla baş başa bırakması sonrasında ortaya çıkacak.

İnsanı Değiştirenler:

Biyoteknolojiler, Nöroteknolojiler ve Artırılmış Gerçeklikler

Biyoteknolojilerin Dördüncü Sanayi Devrimi’nin diğer teknolojilerinden üç önemli farkı var. Birincisi, daha fazla duygusal tepkiye neden olmaları. Biyolojik sistemleri değiştiren ve DNA’yla oynayan uygulamalar toplumda rahatsızlık yaratıyor. Genetiği değiştirilmiş tarım ürünleri ve kök hücre araştırmaları farklı kültürlerde farklı tepkilerle karşılaşıyor, ama çoğu zaman bir endişeye neden oluyor. İkincisi canlı organizmalar üzerine çalışan biyoteknolojilerin öngörülebilirliği, dijital teknolojilerle karşılaştırıldığında çok daha az. Bir organizmanın herhangi bir özelliğinde yapılacak bir değişiklik beklenmedik sonuçlara neden olabilir. Üçüncüsü, biyoteknoloji çalışmaları daha sermaye yoğun. Yatırımın geri dönüşü uzun olabiliyor bazen de tatmin edici bir sonuca ulaşılamıyor.

Dezavantajlarına rağmen biyoteknolojilerin tıp, tarım ve ve biyomalzeme üretiminde köklü değişiklikler yapması bekleniyor. Tıpta en büyük değişiklik, kişiye özel tedavilerde olacak. Büyük veri ve yapay öğrenmenin yardımıyla hastaların olası tedavilere nasıl tepki verebileceklerini öngörmek kolaylaşacak. Tarımda, küresel gıda talebini karşılayabilmek için biyoteknolojiden yararlanabilinecek. Biyomalzemeler alanında yapılan çalışmalarda ise yaşlılıktan kaynaklı sorunlara karşı çözümler aranıyor. Örneğin, yakın bir gelecekte biyoteknolojideki gelişmeler sayesinde deforme olmuş kemikleri laboratuvarda üretilmiş kemiklerle değiştirme olanağına kavuşabiliriz.

Biyoteknolojide, bilimsel özgürlük, insan hakları, kültürel normlara saygı, eşitlik ve adalet gibi konuları dikkate alan etik bir çerçevenin oluşturulması gerekiyor.

Nöroteknolojiler, insan beynini hem daha iyi anlama hem de beynin çalışmasına müdahale etme olanağı sağlıyor. Diğer Dördüncü Sanayi Devrimi teknolojilerinde olduğu gibi nöroteknolojilerin hızlı ilerleyişinin arkasında da bilişim teknolojileri var: Bilişim gücündeki hızlı artış, daha ucuz ve gelişmiş algılayıcılar ve yapay öğrenme. Nöroteknolojilerin beynin nasıl çalıştığı hakkında sağladığı bilgi hem onu taklit eden hem de onunla etkileşime giren çalışma alanlarının gelişmesini sağlayacak. Beyin-bilgisayar arayüzü geliştiren bir şirkete yatırım yapan Elon Musk’a göre “biyolojik zeka ile dijital zeka yakında birleşecek.”

Bu değişim sürecinde insanın benlik algısının, diğer insanlarla ve doğayla ilişkisinin değişip dönüşmesi kaçınılmaz gibi. Fakat biyoteknolojiler gibi nöroteknolojilerin potansiyeli de insanları endişelendiriyor. İnsanın beynini etkileme ve takip edebilme becerisindeki artış Facebook – Cambridge Analytica skandalından daha büyük ve tehlikeli sorunlarla karşı karşıya kalabileceğimiz anlamına geliyor.

Sanal gerçeklik (Virtual Reality), artırılmış gerçeklik (Augmented Reality) ve karma gerçeklik (Mixed Reality) de benzer sorunlara neden olabilir. Bu teknolojiler insanların kendilerini sanal ortamlara yerleştirdikleri ya da sanal ögeleri gerçek hayata yerleştirdikleri görsel-işitsel teknolojiler. 50 yıldır bilinmesine rağmen bilişim teknolojilerin geldiği seviye sayesinde ancak günümüzde yaygınlaşmaya başladılar. Ayrıca görsel ve işitsel duyuların yanında başka duyuları harekete geçiren ögeler de eklendi. Schwab ve Davis (2019), beyinlerimizi “kortikal modemlere, implantlara ve nanorobotlara bağlamanın” henüz uzak bir olasılık olduğunu ama beyin-insan arayüzlerinin gerçekleşmesinin daha yakın olduğunu öne sürüyor. Hatta bu sanal gerçeklik ve türevi teknolojilerin harici aygıtlardan gömülü aygıtlara dönüşmesi de bekleniyor.

Artırılmış gerçeklik teknolojileri insanın farklı dünyalar ve ortamlar deneyimlemesine yardımcı olabilir. Ama bir afyona da dönüşebilir. İnsanın gerçeklerle mücadele etmek yerine onlardan kaçmasına yardımcı olması ve onu kuşatılmış bir dünyada yalnızlaştırması olasılığı var. Bunun yanında, insanı değiştiren diğer teknolojilerde olduğu gibi mahremiyet ihlalleri endişe verici. Sanal gerçeklik cihazlarıyla kullanıcıların her hareketinin gözlemlenebilmesi, hangi durumlarda hangi tepkileri verdiklerinin bilinebilmesi ve bu bilginin davranışları etkilemek için kullanılabilmesini sağlayacak.

Çevreyi Bütünleştirenler:

Enerji, Jeomühendislik ve Uzay Teknolojileri

Bilişim teknolojilerini kullanım alanları genişledikçe enerji ihtiyacı da artıyor. Fosil yakıtlar yerine yeni enerji kaynakları aranıyor. Dalga enerjisinden nükleer füzyona kadar çeşitli enerji kaynakları üzerinde duruluyor. Yeni kaynakların yanında enerji depolama olanaklarını artırmak için araştırmalar var. Fosil yakıtların yerini temiz enerji kaynaklarına bırakması dünyamız için iyi olacak. Ama petrole talebin azalmasının petrol üreticisi ülkelerde ekonomik ve toplumsal krizlere neden olabileceğini de hesaba katmak lazım. Ayrıca Schwab ve Davis (2019), kısa vadeli hedefler nedeniyle şirketlerin temiz enerjiye geçmekte isteksiz davranacağını, bu nedenle hükümet desteğinin gerekli olduğuna dikkati çekiyorlar.

Jeomühendislik ise yeryüzünün biyosferini kontrol edilebilme iddiasında. Aşağıdaki öneriler karşı karşıya olduğumuz tehlike hakkında bir ipucu verebilir (s. 271):

  • Güneş ışınlarını başka yöne çevirmek için stratosfere dev aynalar yerleştirmek,
  • Yağış artışı için atmosfere kimyasal tohumlama yapmak,
  • Büyük makineler kullanarak karbondioksidi havadan ayırmak.

Birçok bilimciye göre bu öneriler, öngörülemez ve yönetilemez tehditler içeriyor. Jeomühendislik savunucuları ise bunu dünyaya verdiğimiz zararı düzeltmenin bir yolu olarak görüyor. Schwab ve Davis (2019), küresel bir işbirliği olmadan jeomühendislik girişimlerinin çok riskli olacağını vurguluyor.

Bir zamanlar mikroçip ve yazılım mühendisliği gibi alanlara katkıda bulunan uzay teknolojileri şimdi bilişim, ileri malzemeler ve enerji teknolojilerinin bir bileşimi olarak karşımıza çıkıyor. Önceden uzay teknolojileri derken sadece birkaç devletten söz ederken şimdi özel sektörün de dahil olduğu kalabalık bir teknoloji alanı var. Bu çok sayıdaki aktörün yönetimi ve eş güdümü yeni zorluklar getiriyor. Ama en azından çok sayıda bilimciyi ve yatırımcıyı kendine çeken uzay teknolojilerinin jeomühendislikten daha güvenli bir alan olduğu söylenebilir.

***

Kısacası birbiriyle etkileşim halinde olan, insanlık için çeşitli fırsatlar sunmasının yanında tehditler de içeren teknolojilerle karşı karşıyayız. Schwab ve Davis (2019), bu teknolojileri kontrol edemeyeceğimiz dış güçler olarak ele almanın ne kendimize ne de insanlığa güç kazandıracağını vurguluyorlar ve kitap boyunca iradi müdahale vurgusu göze çarpıyor.

Sonraki yazıda Schwab ve Davis’in (2019) önerilerini tartışacağım. Dördüncü Sanayi Devrimi’ni eleştirel bir bakış açısıyla değerlendiren yazarların görüşlerine yer vereceğim.

Kaynaklar

Kozanoğlu, H., Gür, N. Özden, B. A. (2008). Neoliberalizmin gerçek 100’ü. İletişim.

Schwab, K. (2016). Dördüncü Sanayi Devrimi,(çev. Zülfü Dicleli). Optimist Yayınları, İstanbul.

Schwab, K., Davis, N. (2019). Dördüncü Sanayi Devrimini Şekillendirmek, (çev. Nadir Özata). Optimist Yayınları, İstanbul.

18 Temmuz 2019

Posted In: Bilgisayar Bilimi, blokzinciri, Çevre, Davos, Dördüncü Sanayi Devrimi, e-devlet, Emek, Gözetim, ifade özgürlüğü, kitap, Mahremiyet, nesnelerin endüstriyel interneti, nöroteknolojiler, Özgür yazılım, sansür, Schwab, sosyal ağlar, Teknoloji Tarihi, Yapay Zeka

Blokzinciri Uygulamaları

İnterneti icat edenlerin aklında bilgisayarları birbirine bağlayarak bir ağ oluşturmak vardır. Bunun için çalışan bilgisayar programcılarından biri olan Ray Tomlinson ise bambaşka bir dünyanın kapısını aralar. 1963’te Rensselaer Polytechnic Institute Elektrik Mühendisliği Bölümünden mezun olan ve eğitimine MIT’de devam eden Ray Tomlinson, 1965’te master derecesini aldıktan sonra bir süre doktora çalışmalarına devam eder. Daha sonra 1967’de BBN’de (Bolt, Beranek ve Newman) çalışmaya başlar. BBN’de internetin öncülü olan ARPANET (Advanced Research Projects Agency Network) için yazılım geliştirmektedir. Bir gün Tomlinson, iş arkadaşı Jerry Burchfiel’i çağırır ve eğlence amaçlı geliştirdiği “Mesaj Gönder” programını gösterir. Burchfiel, bunu kimseye göstermemesini, burada bununla uğraşmak için para almadıklarını söyler. Neyse ki ARPANET’i yöneten DARPA’nın (Defense Advanced Research Projects Agency) yöneticilerinden Larry Roberts’in bu yazılımdan haberdar olmasıyla beraber fazla endişelenmelerine gerek kalmaz. Mesaj gönderme programı Roberts’in çok hoşuna gider ve tüm iletişimini bu elektronik posta sistemini kullanarak yapmaya başlar (https://www.forbes.com/asap/1998/1005/126.html).

Bilgisayarları birbirine bağlamak üzere geliştirilmekte olan ağ, epostanın icadıyla beraber bilgisayarların kullanıcılarının da birbirine bağlandığı bir sosyal ağa evrilmeye başlar. Tomlinson interneti, insanlar arası etkileşime açmıştır. Epostayı, duyuru tahtası sistemleri (Bulletin Board System – BBS), tartışma grupları (USENET) ve web sayfaları ile takip eder. Etkileşimin biçimi ve içeriği zaman içinde değişir. İnternet kullanıcıları önce fotoğraf ve müzik paylaştıkları web sitelerinde etrafında bir araya gelirler. Daha sonra bu web siteleri sosyal medya platformlarına dönüşür. Fakat eposta hep var olur.

İnternetin gelişimine farklı bir yön veren, onu basitçe bilgisayarların birbirine bağlandığı bir ağın ötesine taşıyan bir diğer bilgisayar programcısı da Tim Berners-Lee’dir. Oxford’dan mezun olduktan sonra CERN’de yazılım mühendisi olarak çalışmaya başlayan Berners-Lee, enformasyon paylaşımındaki sıkıntılara bir çözüm bulmaya çalışır. Farklı bilgisayarlarda tutulan enformasyona ancak bu bilgisayarlara bağlanılarak erişilebilmektedir. Bu sorunu çözebilmek için Berners-Lee, webin temelini oluşturan HTML, URI ve HTTP teknolojilerini geliştirir. Ayrıca ilk web tarayıcısını (WorldWideWeb.app) ve sunucusunu (httpd) yazar. 1990 yılının sonunda ilk web sitesi internette yayımlanır ve 1991’de CERN dışındaki topluluklar da webe katılmaya davet edilir.

Webin mucidi Berners-Lee, web kullanıcılarını sınırlandırabilecek bir hak talep etmez; insanların ücret ödemeden veya bir izin istemeden webi kullanabilmesini istemektedir. Berners-Lee ve arkadaşları, bu konuda CERN’i de ikna ederler. 1993 Nisanında CERN, webi telifsiz olarak paylaşır. CERN’in bu kararını küresel düzeyde yaratıcılık, işbirliği ve inovasyon dalgası takip eder. Webin öncüleri, merkezsizleşme (decentralisation), ayrımcılık yapmama (non-discrimination), aşağıdan yukarı tasarım (bottom-up design), evrensellik (universality), oydaşma (consensus) ilkelerini savunmakta ve bu ilkelerin internete içsel olduğunu düşünmektedir. Merkezsizleşme, webe içerik koymak için merkezi bir otoritenin iznine gerek olmaması ve bir noktadaki kesintinin sistemi tamamen çalışamaz duruma getirememesi anlamına gelmektedir. Bu sansürden ve gözetimden muaflığı da ifade eder. Ayrımcılık yapmama ise ağları işletenlerin uygulamalar, içerik, web siteleri ve platformlar arasında ayrım yapmamasını ifade eden ağ tarafsızlığı ilkesine dayanmaktadır. Aşağıdan yukarı tasarım ilkesiyle ufak bir uzman grubu tarafından yazılan kod yerine herkese açık, en fazla katılımı ve deneylemeyi teşvik eden bir çalışma yöntemi savunulur. Evrensellik, webde yer alan tüm bilgisayarların donanımları veya kullanıcılarının yaşadığı yer, kültürel ve politik inançlarından bağımsız olarak aynı teknik dili konuşmasıdır. Böylece bir yandan farklılıkların gelişimine ortam hazırlanırken diğer yandan insanları birbirinden ayıran duvarların önüne geçilebilecektir. Fakat evrensellik, evrensel standartların yokluğunda uygulanamaz. Bu nedenle oydaşma ilkesi standartların oluşum sürecinin şeffaf, herkese söz hakkı veren ve katılımcı olmasını savunur.

Bu ilkeler, aktivistler tarafından yıllarca savunulmuş ve açık veri (open data), açık hükümet (open government), bilimde açık erişim (open access) ve özgür kültür (free culture) gibi hareketlere ilham kaynağı olmuştur. 2000’li yılların başından itibaren özellikle internetteki ticarileşme ve hükümetlerin artan kontrolü hakkındaki endişelerin de arttığı görülür. 2016 yılındaki ABD seçimleri sonrasında hem Büyük Beşli’nin (Apple, Microsoft, Alphabet, Facebook ve Amazon) açıkça görülebilen hakimiyeti hem de hükümetlerin internet üzerindeki baskısı bu ilkeleri günümüz koşullarında uygulamanın zor olduğunu göstermektedir.

Eposta da web de internet temelli uygulamalardır. Eposta, merkezsiz yapısını ve dolayısıyla şirketlerden bağımsız varlığını devam ettirir. Ama webde en başından beri kullanıcıyla site sahibi arasında asimetrik bir ilişki vardır. Merkezsizleşme savunulan (ve mutlaka savunulması) gereken bir ilkedir. Ama hem webin teknik tasarımı hem de günümüz koşulları dikkate alındığında webdeki merkezileşme (ticarileşme ve hükümetlerin artan kontrolü) kaçınılmazdır. Çevrimiçi metinleri yayımlamak amacıyla ortaya çıkan web, bir süre sonra enformasyonun akışının denetlenebildiği bir yapıya evrilir.

P2P (Peer to Peer – Eşler Arası İletişim) ya da istemci-sunucu tabanlı mimariler birer tasarımsal tercihtir. İnternet altyapısından yararlanan eposta da web de iyi niyetin veya iddialı ilkelerin ötesinde farklı tasarımsal tercihlerin sonucu olarak gelişir. Kleiner’in (2016) savunduğu gibi internet kaynaklarını P2P alternatifleriyle değiştirerek daha özgür bir internet yaratmak mümkündür. Bugün blokzincirinden övgüyle, özgürleştirici ve devrimci bir teknoloji olarak bahsetmemizin ardında bu teknolojinin P2P tabanlı mimarisi var. Fakat merkezi bir otorite tarafından kontrol edilen, sadece izin verilen kullanıcıların işlemleri okuyabildiği ve yazabildiği blokzincirleri de vardır. Bu nedenle blokzinciri, merkezsizleşme, ayrımcılık yapmama, aşağıdan yukarı tasarım, evrensellik ve oydaşma ilkelerini gerçekten uygulayabilen bir teknoloji de olabilir internetteki (ve çevrimdışı dünyadaki) merkezi yapıları güçlendiren bir teknoloji de. Ama her iki durumda da göz ardı edilemeyecek bir potansiyele sahip.

Blokzinciri hakkında yazılanları okurken insan webin ilk yıllarına gidiyor. Yine dünyanın bir devrimin eşiğinde olduğu iddia ediliyor. Mougayar (2016) gibi blokzincirinin webin yerini alacağını ya da web ve blokzinciri karışımı iş modellerinin yaygınlaşacağını savunan birçok girişimci var. 1950’lerde bilişim çalışanlarının dilinde büyük bilgisayarlar, veritabanları, ağlar, sunucular, yazılım, işletim sistemleri ve programlama dilleri vardı. 1990’larda weble beraber yeni bir döneme girildi. Bilişim çalışanlarının jargonuna web tarayıcısı, web sitesi, Java, TCP/IP, SMTP, HTTP, URLs ve HTML gibi kelimeler eklendi. Blokzinciri ise bu jargonu oydaşım algoritmaları, akıllı sözleşmeler, dağıtık defterler, dijital cüzdanlar ve işlem blokları ile daha da genişletti. Şimdi birçok uygulama bir zamanlar webe geçişte olduğu gibi blokzinciri teknolojisine uygun biçimde yeniden geliştirilecek.

Elbette ki sadece bilişim çalışanlarının jargonu değişmiyor. Geçmişte web ile ortaya çıkan haber siteleri bazı gazeteleri ortadan kaldırırken bazılarını da iş modellerini değiştirmeye zorladı. E-ticaretin ve yeni iş modellerinin tedarik zincirleri ve fiziksel satış mağazaları üzerinde yıkıcı bir etkisi oldu. İnsanlar arasındaki ilişkiler sosyal medyayla beraber farklılaştı. Mougayar (2016), Google gibi blokzincirinin de hayatımızın bir parçası olacağını savunuyor. Şimdi Google’ın ana arama aracı olması gibi gelecekte kimlikleri, sözleşmeleri veya dijital varlıkları doğrulamak için blokzincirlerine başvurmak yaygınlaşacak. Web bir çok alanda bir yandan aracıları ortadan kaldırırken diğer yandan yeni aracılar yaratmıştı. Daha da kötüsü web siteleri (platform kapitalizmi örneklerinde olduğu gibi) taraflar arasındaki ilişkinin merkezine oturmuştu. Blokzincirinin webin ortaya çıkardığı aracıları da ortadan kaldıracağı ve taraflar arasında doğrudan iletişime imkan sağlayacağı savunuluyor.

“Webin gelişiminde de böyle olmuştu” demeye hevesli bir uzmanlar topluluğu var. İtiraf etmek gerekirse bu uzmanların iddiaları bana fazla abartılı gelmişti. Ama blokzinciri uygulamalarını araştırdıkça ben de weble oluşan internetten farklı bir internete doğru yol aldığımızı düşünmeye başladım.

Webin ilk yıllarında olduğu gibi…

Webin ilk yıllarında olduğu gibi birçok girişimin başarısızlığa uğrayacağı ama daha ileri çözümler ve modeller geliştirilebileceği savunuluyor. Bu girişimleri, başarıları ve başarısızlıkları kriptoparalarda daha net görebiliyoruz. Kriptoparaların kullandığı blokzincirleri, aracıları ortadan kaldırıyor. Para transferlerinde bankaya pay vermemek güzel. Ama riskleri var.

Normal bankalara para yatırdığınızda banka sahibinin sağlık durumunu aklınıza getirmezsiniz. Banka sahibi aklını kaçırsa da ölse de istediğiniz zaman bankadan paranızı çekebileceğinizi bilirsiniz. Kriptopara dünyasında ise işler bu kadar garantili değil. Örneğin, Kanada’nın en büyük kripto para borsası Quadriga’nın kurucusu Gerald Cotten’ın 30 yaşında ani ölümünden sonra dizüstü bilgisayarında saklı yaklaşık 140 milyon dolar değerindeki dijital paraya ulaşılamadığı açıklandı. Cotten’ın eşi şirketin tüm işlerinin eşinin bilgisayarında olduğunu ve parolasını bilmediğini söylüyor (http://www.gazetevatan.com/140-milyon-dolar-kayiplara-karisti–1238338-dunya/).

İnternette, Cotten’in ölümünü şüpheli bulan ve düzmece olabileceğini iddia eden senaryolar dolaşıyor. Gerçek her ne olursa olsun aracı kurumların olmaması o kadar matah bir şey olmayabilir. Kriptoparalarınızı sakladığınız bankanın sahibi çok sağlıklı olabilir ya da paralarınızı bir bankada değil kendi bilgisayarınızda saklıyor olabilirsiniz. Ama her zaman parolanızı unutma ve kaybetme gibi bir risk vardır. Böyle bir sorunda başvurabilecek bir yer yok.

Kriptoparaların teknolojik sınırları da var. Ölçeklenebilirlik hâlâ büyük bir sorun. Bitcoinin blok boyutu 1 MB ile sınırlı ve on dakikada bir yeni blok üretiliyor. Bunun sonucunda saniyede yedi işlem doğrulanabiliyor. Uluslararası piyasalardaki işlem sayıları düşünüldüğünde bitcoinin saniyedeki işlem sayısı çok yetersiz kalıyor. Saniyedeki işlem sayısını artırmak için daha büyük bloklar tercih edilebilir. Ancak bu çözüm tercih edilirse hem diskte daha büyük depolama alanına gerek olacak hem de artan blok büyüklüğünün sonucunda blokların ağda dağıtımı yavaşlayacaktır. Ayrıca teoride bitcoin ağında çoğunluk olmadıkça ağın hakimiyetinin ele geçirilemeyeceği iddia edilir. Fakat Eyal ve Sirer’in (2018) gösterdiği gibi %51 çoğunluk sağlanmadan da ağdan haksız kazanç sağlamak mümkün. Normal şartlarda, ağın üyeleri, yeni blok yarattıktan sonra bunu ağla paylaşır ve karşılığını alır. Daha sonra bu bloğun özet değerini içeren yeni blok için bir yarış başlar. Fakat ağın bencil bir üyesi ürettiği bloğu paylaşmak yerine bunu üyesi olduğu özel bir ağda paylaşabilir ve bu ayrıcalıklı bilgi sayesinde sonraki bloğun üretiminde özel ağdaki üyelerinin avantajlı olmasını sağlayabilir. Eski blokların ardına yeni bloklar eklenir ve blok sayısı arttıktan sonra yeni blok zinciri bitcoin ağına gönderilir. Yeni zincir, en uzun zincir olacağından daha önceki zincirdeki blokları üreten dürüst kullanıcılara verilen ödüller geri alınır ve bencil üyelere verilir. Bunun yanında kriptopara ağlarında oydaşım için kullanılan algoritmaların da farklı sorunları var. Örneğin, iş kanıtı (PoW – proof of work) algoritması çok fazla elektrik tüketmekle, hisse kanıtı (PoS – proof of stake) ise zengini daha zengin yapmakla eleştiriliyor. Bir diğer eleştiri de mahremiyet korumasının yeterli olmaması hakkında. Bitcoinde sadece özel ve açık anahtar ikilisiyle işlem yapılmasına karşın herkese açık olan işlem kayıtlarının mahremiyet sorunu yarattığı, hatta IP adreslerinin takip edilebileceği savunuluyor. Bu eleştiriler, kriptoparaların yaygınlaşmasının ve ekonomide belirleyici bir konuma gelmesinin önünde hâlâ önemli engeller olduğunu gösteriyor (Zheng, Xie, Dai, Chen, Wang, 2018) .

Bu türden eleştirilere karşı webin geçmişi hatırlatılıyor; e-ticaretin ve webde kredi kartı kullanımının ilk günlerine dikkat çekiliyor. Bitcoin ve diğer kriptoparalardaki sorunlara karşı getirilmiş çeşitli çözüm önerileri ve yeni kriptopara girişimleri var. Bitcoin, bir kapı açtı ama belki bir süre sonra yerini bir başka kriptoparaya devredecek. Ama önümüzdeki yıllarda blokzincirinin kriptoparalar dışındaki kullanım alanlarını daha sık duyacağız. Bu farklı alanlara geçmeden önce blokzincirinin temel özelliklerini hatırlayalım. Blokzinciri, son kullanıcının alıp kullanabileceği bir teknoloji değil ve farklı blokzinciri tipleri var. Blokzincirinin geleceğinden söz ederken bu farklılıkları atlamamak gerekiyor.

Blokzincirinin Temel Özellikleri

Blokzincirinin temel özelliklerini dört maddede özetleyebiliriz. Birinci ve en önemli özelliği merkezsizlik. Merkezi sistemlerde her bir işlemin güvenilir merkezi bir kurum tarafından onaylanması gerekir. Bu da kaçınılmaz bir maliyete ve merkezdeki sunucularda darboğaza neden olur. Blokzincirindeki işlemlerde ise merkezdeki bir otoritenin yetkilendirmesine ya da onayına ihtiyaç yoktur. Merkezde bir sunucunun olmaması, sunucu, geliştirme ve işletme maliyetlerinden tasarruf sağlar. Ayrıca merkezde bir darboğaz oluşmaz. Blokzincirinin ikinci özelliği, kalıcılıktır. İşlemler ağdaki bilgisayarlar tarafından doğrulanır ve bloklara eklenir. İşlemler doğrulanıp bir bloğa eklendikten sonra işlemlerde bir değişiklik kolayca tespit edilebilir. Üçüncü ilke anonimliktir. Kullanıcıları tespit eden ya da özel verilerini tutan merkezi bir otorite olmadığından kişiler tamamen anonim olarak işlem yapabilirler. Fakat insanların blokzincirinde gerçek kimliklerini kullanmamaları ya da her işlemde farklı açık anahtarlar (adresler) yaratabilmeleri tam mahremiyet anlamına gelmez. Açık anahtarlarla yapılan tüm işlemler herkes tarafından takip edilebildiğinden bir açık anahtarın ne kadar parası olduğu bulunabilir. Ayrıca Biryukov, Khovratovich ve Pustogarov (2014), bir ateşduvarının arkasında olsalar bile istemcilerin IP adreslerinin belirlenebildiği bir yöntem sunmuşlardır. Biryukov vd.’nin (2014) yöntemine karşı yeni araçlar da geliştirilmiştir ama yine de anonimliğin yüzde yüz mahremiyet olmadığını akıldan çıkarmamak gerekir. Dördüncü ilke, denetlenebilirliktir. İşlemler doğrulandıktan sonra bir zaman damgasıyla bloklara eklenirler. Önceki kayıtlar kolayca doğrulanabilir ve takip edilebilir.

Tek tip blokzinciri yoktur. Blokzincirleri, kamusal, konsorsiyum ve özel diye üç gruba ayrılabilir. Bu gruplamada, oydaşım kararı ve süreci, okuma izni, değişmezlik, verimlilik ve merkezilik hakkındaki farklılıklar belirleyici olmaktadır. Örneğin kamusal blokzincirlerindeki oydaşımlarda her kullanıcının oy hakkı vardır. Konsorsiyumda, sadece seçilmiş bir kullanıcı grubu blokların doğrulanmasında söz sahibidir. Blokzinciri özel olduğunda ise kararlar blokzincirin sahibi olan kurum tarafından verilir. Kamusal blokzincirlerinde gerekli yazılımı bilgisayarınıza kurduğunuz anda oydaşma sürecinin bir parçası olursunuz. Diğer blokzincirlerinde ise oydaşma sürecine katılım bir otoritenin onayına bağlıdır. Sadece kamusal blokzincirlerinde herkesin okuma izni vardır. Diğer blokzincirlerinde okuma, yine konsorsiyumun ya da kurumun iznine bağlıdır. Kamusal blokzincirlerini değiştirmek zor, çoğu zaman olanaksızdır. Kamusal blokzincirleri buna göre tasarlanmıştır. Konsorsiyum veya özel tipteki blok zincirlerinde ise değişiklik kararının alınması ve uygulanması daha az kişinin onayına bağlı olacağından kolaydır. Kamusal blokzincirlerinde, işlemleri doğrulayan kullanıcı sayısının fazla olması güvenliği artırmasına rağmen verimliliği düşürmektedir. Doğrulamak için gerekli kullanıcı sayısının azlığı nedeniyle diğer blokzincirlerinin işleyişi daha verimlidir. Tüm blokzincirleri dağıtık bir defter kullanır. Fakat blokzincirinin yönetimi dikkate alındığında farklı merkezilik düzeyleri vardır. Kamusal blokzincirleri tamamen merkezsizdir. Konsorsiyumda, kısmi bir merkezilik vardır. Özel olan blokzincirlerinde ise kararları alan ve uygulatan bir merkez vardır.

Kısacası blokzincirinden söz ederken hangi tipte blokzincirinden söz edildiği önemlidir. Kamusal blokzincirlerinin eşitlikçi ve özgürlükçü bir potansiyeli vardır. Başka bir internet ve başka bir yapay zeka yaratma potansiyeline sahiptir. Weble blokzincirlerini karşılaştıran ve blokzincirlerinin web gibi büyük bir dalga yaratacağını savunanlar ise daha çok konsorsiyum ve özel tipteki blokzincirlerinden söz ediyorlar. Sonraki bölümde anlatacağım Etherum hem kamusal blokzinciridir hem de konsorsiyum blokzinciri geliştirmek için çeşitli araçlar sunmaktadır. Hyperledger ise blokzincirinin dağıtık defter (veritabanı) özelliğini ön plana çıkararak işletmelerde kullanılabilecek konsorsiyum blokzincirleri için çerçeveler (frameworks) geliştirmektedir. Ayrıca birçok şirket, verimlilik ve denetlenebilirlik için kendi blokzincirlerini kullanmaktadır.

Ethereum ve Akıllı Sözleşmeler

Akıllı sözleşme fikri ilk kez 1994 yılında Nick Szabo tarafından ortaya atıldı (https://web.archive.org/web/20160324030400/http://szabo.best.vwh.net/smart_contracts_idea.html). Ama blokzinciri teknolojisi ortaya çıkana kadar akıllı sözleşme fikrini hayata geçirmek mümkün olmadı. Vitalik Buterin’in blokzinciri teknolojisi kullanarak geliştirdiği ve 2015’te ilk sürümünü yayımladığı Ethereum ise akıllı sözleşmelerin kullanılabilirliğini sağlamakla kalmadı merkezsiz, küresel bir bilgisayarın temelini atarak blokzinciri teknolojisinde yeni bir dönem başlattı. Serkan Doğantekin’in özetlediği gibi akıllı sözleşmeler,

  • içinde mantıksal akışların (“eğer bu olursa şunu yap” gibi) önceden yazılmış olduğu,
  • dağıtık, merkezi olmayan bir platform üzerinde saklanıp çoğaltılan,
  • bir bilgisayar ağı tarafından çalıştırılan/işletilen,
  • güvenilirliği bir bilgisayar ağı tarafından doğrulanan,
  • üzerinde bulunduğu yapı/platform üzerinde kripto para ödemeleri/transferleri, yeni akıllı sözleşmelerin yaratımı gibi güncellemelere yol açabilen

ufak programlardır. (https://bit.ly/2BDsOYY)

Ethereum, blokzincirinin programlanabilirliğini, merkezsiz mimaride çeşitli uygulamaların geliştirilmesini ve kullanımını sağladı. Bu uygulamaların tipik bir örneği Etherisc’in (https://etherisc.com/) Ethereum akıllı sözleşmelerine dayanan sigorta poliçeleri. Uçak yolculuğu öncesi bir uçuş sigortası yaptığınızı varsayalım. Eğer uçuş gerçekleşirse size herhangi bir geri ödeme yapılmıyor. Ama uçuş, havayolu şirketinden kaynaklı bir sorun nedeniyle planlanan zamanda gerçekleşmediğinde akıllı sözleşme harekete geçiyor ve müşterinin uçuş sigortası otomatik olarak hesabına iade ediliyor (Lipovyanov, 2019).

BAT (Basic Attention Token – Temel Dikkat Jetonu) ise blokzincirinin en ilginç uygulamalarından biri. Televizyonlar ve radyolar, bir programın ortasında reklam yayınlamayı hakları olarak görür. Ücretsiz izlediğimiz ya da dinlediğimizin programın karşılığını dikkatimizle öderiz. Webde ise reklamların dikkatimize saldırısı hem daha fazladır hem de doğru kişiye doğru reklamı göstermek için toplanan kişisel verilerin miktarı sürekli artmakta ve Facebook/Cambridge Analytica skandalında görüldüğü gibi çeşitli sorunlara neden olmaktadır. BAT ise farklı bir reklamcılık modeli sunar. Javascript dilinin yaratıcısı, Mozilla Firefox’un kurucularından Brendan Eich’in geliştirdiği model, hem reklamcılar hem de kullanıcılar için yararlı olma iddiasında. Kullanıcılar, verilerinin reklamlar için kullanılmasından, yerli yersiz gösterilen reklamların dikkatlerini ve şarjlarını yemesinden rahatsızlar. Yayımcılar, Facebook ve Google’ın sektördeki hakimiyetinden rahatsızlar. Reklamcılar ise neye ödeme yaptıklarını bilmek istiyorlar.

BAT platformunu kullanabilmek için Brave adlı web tarayıcısını indirmek gerekiyor. Hızlı, açık kaynaklı ve mahremiyet odaklı bir tarayıcı olan Brave (https://brave.com/), üçüncü taraflara ait reklamları ve izleyicileri (tracker) engelliyor; gömülü ve şeffaf yapay öğrenme algoritmaları ile kullanıcının çevrimiçi içeriğe karşı dikkatini ölçüyor. BAT, hem kullanıcı profillerini anonimlik protokolleri ve özellikleri ile korumayı hem de platformdaki hedefli reklamcılık uygulamaları için yararlı veriyi sağlamayı vadediyor. Kullanıcı, kendisine gösterilen reklamları izledikçe BAT jetonlarından kazanıyor. Kazandığı BAT’leri daha sonra BAT platformundaki ayrıcalıklı içeriğe ve hizmetlere erişmek için kullanabiliyor. Platformda kullanıcı verilerini toplayan, tüketici profilleri oluşturan ve daha sonra bunları reklamcılara satan (dolayısıyla kullanıcı verisini metalaştıran) aracıların olmaması kullanıcıların, yayımcıların ve reklamcıların yararına bir ortam yaratıyor. BAT’nin akıllı sözleşmeleri değerin ekosistemdeki dağıtımını sağlıyor. Reklamcı, göstermek istediği reklamla beraber bir para fonunu BAT’ye yüklüyor. Kullanıcılar reklamları izledikçe akıllı sözleşmeler reklamcıların yüklediği fondan kullanıcılara, platforma ve yayıncılara para aktarıyor. Facebook ve Google’ın gelirlerinin büyük bir kısmının reklamcılığa dayandığı düşünülürse BAT’nin iş modelinin bu iki şirket için yıkıcı olabileceği söylenebilir.

DAO’lar (Decentralized autonomous organizations – Merkezsiz Özerk Örgütler), blokzinciri üzerinde çalışan, tamamen otomatikleştirilmiş, şeffaf ve kamu tarafından yönetilen özerk varlıklar olarak tanımlanıyor ve akıllı sözleşmelerin nerelere gidebileceğini gösteriyor. DAO’lar, yönetimi ve işlemleri blokzinciri üzerinde gerçekleşen merkezsiz uygulamalar. Örgüt, örgütün görevleri ve belirli kurallar kümesine göre oluşturulan akıllı sözleşmelerle yönetiliyor. Akıllı sözleşmeler, kaynak veya hizmet satın alma, insan veya makine kiralama, tedarikçilere ve çalışanlara ödeme yapma, pazarlama, satış ve dağıtım yapma gibi iş stratejilerini otomatik olarak uygulayabilir. Lipovyanov (2019), henüz bu noktada olmasak da bunun için gerekli koşulların neredeyse hazır olduğunu, yöneticisiz, sadece hissedarlardan, paradan ve yazılımdan oluşan işletmelerin ufukta olduğunu iddia ediyor. DAO’ları geleceğin işletmelerine dair bir vizyon olarak değerlendirebiliriz.

Bitcoinden beri tüm blokzincirlerinin birer DAO olduğu savunulabilir. Ama Lipovyanov’un (2019) altını çizdiği gibi ancak akıllı sözleşmelerden sonra taraflar arasındaki ilişki ve iş kuralları programlanabilir olmuştur. Gelecekte, tüm yönetim ve iş süreçleri akıllı sözleşmelerle kodlanabilir olabilir. İnsan müdahalesi sadece akıllı algoritmaların bakım ve işletmesinde gerekecek. Bu vizyonu daha da ileri taşıyabilir, yapay öğrenme algoritmaları içeren akıllı sözleşme biçiminde özerk ajanları hayal edebiliriz. Fakat Lipovyanov (2019) bu tip bir teknolojinin şimdilik daha çok bilim kurguyla ilgili olduğunu, ama yapay zekanın akıllı sözleşmelere karışması durumunda işlerin bir hayli ilginç olacağını düşünüyor. Akıllı sözleşmeler, belki insan müdahalesi olmadan kendi yazılımlarını ve donanımlarını güncelleyebilecekler.

Şirketler ve Blokzinciri

Blokzinciri, kullanıcıların doğrudan alıp kullanılabileceği bir teknoloji olmadığından son yıllarda, şirketlerin bu teknolojinin bazı özelliklerini törpüleyerek kendi ihtiyaçlarına uyarladıkları, ortak çalışmalar yaptıkları ve standartlar oluşturdukları görülüyor. Kamusal blokzincirleri herkes tarafından okunabilir. Ancak daha önce belirttiğim gibi mahremiyet nedeniyle bu şeffaflıktan rahatsız olanlar var ve birçok işletme, tedarikçilerle veya çalışanlarıyla olan ilişkilerinin herkese açık olmasını istemiyor. Bu nedenle, şirketler, kamu kurumları ve diğer örgütler kendi kurumsal blokzinciri ağlarını kurmayı tercih ediyorlar. Bu tip blokzincirlerinin yönetimi merkezi bir otoriteye dayandığından bitcoin veya diğer kamusal blokzincirlerinde olduğu gibi güvenin yerini alabilecek oydaşım algoritmaları daha geri planda kalıyor. Kurumsal blokzincirlerinde bilinmeyen aktörleri kontrol etmek yerine dağıtık bir defterin (veritabanının) avantajlarından yararlanmak ön planda.

Birçok banka ve finans kuruluşu kendi iş süreçlerine uygun blokzincirleri geliştirmeye çalışıyor. Bilişim teknolojileri sektöründen taşımacılık sektörüne kadar birçok sektörde benzer girişimler var. Bu nedenle, büyük kuruluşlar, blokzinciri projeleri geliştirmek ve bu alanda işbirliği yapmak için endüstriyel ittifaklar, konsorsiyumlar ve ortaklıklar kuruyorlar. R3, 2015 yılında, finans sektörü için bir blokzinciri platformu geliştirmek isteyen dokuz bankanın işbirliğiyle kurulmuş blokzinciri örgütlerinden biri. Bankalar çalışmaya başlarken blokzinciri teknolojisinin işlemleri daha hızlı, verimli ve şeffaf yapacağını düşünmüşler.

R3’ün en önemli projesi olan Corda, dağıtık defter teknolojisi (distributed ledger technology) olarak adlandırılıyor ve özellikle düzenlenmiş finans kuruluşları arasındaki sözleşmeler için tasarlanmış. İşlemler, sadece yetkilendirilmiş taraflarca doğrulandığından bitcoin gibi kamusal blokzincirlerinden daha hızlı gerçekleşiyor. Ayrıca Corda’nın tasarımında eski sistemlerle birlikte çalışabilirliği sağlayabilmek için Ethereum’da olduğu gibi yeni bir sanal makine değil 1994’ten beri kullanılan java sanal makinesi tercih edilmiş. Corda’nın ortaya çıkışında bitcoinin blokzincirinden nasıl esinlenildiğinin öyküsü oldukça öğretici.

R3’ün CTO’su Richard G Brown, blokzinciri teknolojisini kendi iş süreçlerine uyarlayabilmek için önce blokzincirinin hangi amaçlar için kullanıldığını incelediklerini anlatıyor. İnceleme sonrasında blokzincirinin,

  • birbirini tanımayan kişilerin belirli bir konuda fikir birliğine varabilmesi,
  • işlemlerin doğrulanması,
  • tekilliğin sağlanması (örneğin bir paranın ikinci kez harcanmasının önlenmesi ya da dijital bir varlığın sadece bir kişiye ait olmasının sağlanması),
  • değişmezliğin sağlanması (işlem tarihçesini değiştirme zor ve çoğu zaman olanaksız),
  • merkezi bir otorite olmadan kimliklerin doğrulanması

için kullanıldığını görmüşler. Kısacası blokzinciri, birbirini tanımayan aktörlerin ortak olguların varlığı ve değişimi hakkında fikir birliğine varabilmeleri için kullanılıyormuş. Daha sonra kendi iş süreçlerinde fikir birliği gerektiren ortak olguların varlığını ve varsa blokzincirinin bunun için bir çözüm olup olamayacağı üzerinde durmuşlar.

Sonra finansal kuruluşlar arasında gerçekleşen aşağıdaki tipten sözleşmelerin bu tip ortak olgulara örnek olabileceğini görmüşler:

  • A Bankası, B Bankası’ndan 1000000 dolar borç aldı ve istenildiğinde geri ödeyecek.
  • A Bankası ve B Bankası, kredi borcu takas sözleşmesini imzaladılar.
  • A Bankası ve B Bankası arasında yapılan sözleşmeye göre A Bankası, üç işgünü içinde, 150000 dolar karşılığında 1000 birim hisse senedi verecek.

Temel sorun ise bu tip sözleşme kayıtlarını A ve B’nin ayrı ayrı tutmasının kolay olması ama zamanla A ve B’nin kayıt defterleri farklılaşabilmesi. Örneğin, A’nın sistemindeki bir güncelleme hatası bankalar arasında anlaşmazlığa neden olabilir. Finansal kuruluşlar böyle sorunları çözebilmek için çok büyük paralar harcıyorlar. İşte Corda, bu sorunu çözmek için gündeme gelir. Corda’da finansal sözleşmeler, endüstri standartları, birlikte çalışabilirlik ilkeleri gözetilerek ve üçüncü taraflara bilgi sızdırmayacak biçimde bir blokzincirine kaydedilir. Böylece hem A ve B bir sözleşmeyi doğrulamak için aynı yere bakacak hem de düzenleyici kuruluşlar taraflar arasındaki ilişkileri kolayca izleyebilecektir.

Corda, 30 Kasım 2016’dan beri özgür yazılım (https://github.com/corda/corda) ve projenin gelecekte R3’ün de üyesi olduğu Hyperledger konsorsiyumuna taşınması planlanıyor. Hyperledger, farklı endüstrilerden üyeleri olan daha geniş ölçekli ve kapsamlı bir blokzinciri geliştirme konsorsiyumu.

Hyperledger, 2015 Aralığında Linux Vakfı tarafından kuruldu. Hyperledger, finans ve bankacılığın yanında nesnelerin interneti, tedarik zincirleri, sağlık, üretim vb birçok sektör için endüstriyel blokzinciri çözümleri üretmeye çalışıyor. IBM, Intel, American Express, Daimler, Airbus, Fujitsu, Hitachi, Cisco, Accenture, JPMorgan, SAP, NEC ve Baidu’nun da üye olduğu Hyperledger’in şu anda 190’dan fazla üyesi var. Hyperledger, aslında farklı endüstrilere yönelik blokzinciri projelerini içeren bir çatı proje.

Hyperledger kapsamındaki projelerin her biri farklı gereksinimlere yönelik blokzinciri çözümleri içeriyor. Hyperledger’in sağladığı özgür ve açık kaynaklı yazılımlar, farklı iş gereksinimlerine uyarlanabilir. Hyperledger’de yer alan projeler, işbirliği ve yazılımın kaynak kodu paylaşılarak geliştirilmesine rağmen geliştirilen blokzinciri çözümlerinin kamusal değil, Corda’da olduğu gibi sadece izin verilen kullanıcıların okuyup yazabildiği konsorsiyum veya özel tipteki blokzinciri çözümleri olduğunu atlamamak gerekiyor. Hyperledger, parçaların birlikte çalışabilirliği ve birbiriyle değiştirilebilirliği dikkate alınarak geliştiriliyor. Ayrıca Hyperledger’in hala kullanılmakta olan eski sistemlerin yanında bitcoin ve ethereum gibi kamusal blokzincirleriyle birlikte çalışabilirliğine de özen gösteriliyor.

Hyperledger’de farklı hedef ve yaklaşımlarla geliştirilmiş yazılım çerçeveleri var: Hyperledger Fabric, Hyperledger Sawtooth, Hyperledger Iroha, Hyperledger Burrow, Hyperledger Indy.

IBM’in önerisiyle geliştirilen Hyperledger Fabric, endüstriyel blokzinciri uygulamaları için modüler, ölçeklenebilir ve güvenli bir temel sağlamayı hedeflemekte. Hyperledger Sawtooth projesi Intel’in öncülüğünde, bitcoin ve ethereum projelerinden esinlenilerek başlamış. Sawtooth, dağıtık kurumsal uygulamalar için geliştiriliyor. Ağa bağlanmanın, işlem göndermenin ve oydaşım sürecinde yer almanın izne bağlı olduğu bir platform sunuyor. Hyperledger Iroha, mobil uygulamalar için araçlar içeriyor. Hyperledger Burrow, Hyperledger ve Ethereum’un birlikte çalışabilirliğini sağlıyor. Hyperledger Indy ise bir kimlik yönetim sistemi.

Hyperledger, blokzinciri çözümleri geliştiren tek uluslararası örgüt değil. Bir diğer örgüt, 2017 Martında, çeşitli blokzinciri girişimcilerinin, araştırma gruplarının ve Fortune 500 şirketlerinin öncülüğünde kurulan EEA (Enterprise Ethereum Alliance). EEA, 200’den fazla üyesiyle (Microsoft, Intel, Samsung, Cisco, Hewlett Packard, Mastercard, JPMorgan, UBS, Credit Suisse, Banco Santander, BNY Mellon, British Petroleum, Shell, Pfizer, Merck, Deloitte, Accenture, Thomson Reuters, Toyota vs) en büyük blokzinciri girişimi.

EEA, normalde kamusal blokzincirine sahip olan Ethereum’un özel izinli bir sürümünü geliştiriyor. EEA, kriptopara olarak Ethereum lehine bir karar vermemekte, sadece ona benzer bir blokzinciri altyapısı geliştirmekte. Bu Ethereum sürümü, açık kaynaklı olacak herhangi bir endüstriyel kullanımın temelini oluşturacak. Bu yeni Ethereum sürümünden yararlanarak bankalar bankacılık, taşımacılık firmaları taşımacılık iş süreçlerine uygun blokzincirleri geliştirebilecekler.

Geliştirilen blokzinciri platformları, başta finans ve perakende sektörü olmak üzere çeşitli sektörlerde deneniyor.

Blokzinciri Nasıl Kullanılıyor?

Blokzinciri teknolojisi akıllı sözleşmelerden sonra hızla yayılmaya başladı. Bitcoin, bankacılığı bitirmedi ama arkasındaki blokzinciri teknolojisi finans sektörüne yeni olanaklar sundu. Örneğin 2017 Eylülünde RBC (Royal Bank of Canada), ABD ve Kanada arasındaki banka anlaşmalarında Hyperledger kullanmaya başladı. 2017’de Filipinler Bankacılar Birliği de kimlik doğrulamak için Hyperledger Indy’yi kullanan bir prototip geliştirdi.

Blokzinciri, tarafların birbirine güvenmediği ticari ilişkileri de kolaylaştırabilir. Örneğin, Avrupa’daki bir perakendeci Çin’den 500000 euro değerinde giysi ithal etmek istiyor. Avrupalı, ilk kez çalışacağı bu Çinli’nin parayı aldıktan sonra giysileri göndereceğinden emin olamıyor. Çinli de aynı durumda. Parayı almadan giysileri gönderirse Avrupalı’nın parayı ödeyeceğini nereden bilecek? Günümüzde aracı kurumlar bu güven ilişkisini tesis ediyorlar ve komisyonlarını alıyorlar. Gelecekte akıllı sözleşmelere dayalı blokzinciri platformlarının aracıları devreden çıkarması planlanıyor.

Blokzincirinin kriptoparalar dışında da finans sektörü üzerinde yıkıcı etkileri olabilir. Bazen insanlar bankalara para yatırırlar ve faiz elde ederler bazen de bankadan borç alıp bunu faiziyle öderler. İki işlem arasındaki farktan bankalar kazanç elde ederler. Lipovyanov (2019), blokzinciri teknolojisinin parasını bankaya yatıran ve bankadan para çeken kişiler arasında banka olmadan, doğrudan ilişki kurulmasına yardımcı olabileceği senaryoları tartışıyor.

Blokzinciri, perakende sektörünün işleyişini de değiştirecek. Çipli bir ürün, bir blokzincire kaydedilerek değişmez ve sahtesi yapılamaz duruma getirilebilir. Tüketici bir ürünü taradığında onun hakkındaki tüm bilgileri görebilir: Ürünün gerçek üreticisi kimdir, ne zaman üretilmiştir, önerilen satış fiyatı nedir. Böylece ürünün orijinalliği ve üretimin koşullarının sağlığa uygunluğu hakkındaki bilgiler şeffaflaştırılabilir.

Gıda sektöründe de benzer pilot projeler geliştiriliyor. Blokzinciri, deniz ürünlerinde yaşanan yasadışı avlanma, yanlış etiketleme, gıdaların sağlığa uygun olmayan koşullarda saklanması, elle tutulan kayıtlardaki hata payının yüksek olması gibi sorunlara çözüm olabilir. Bu sorunlar yalnız tüketicileri değil üreticileri, perakendecileri ve doğal kaynakları da olumsuz etkiliyor. Intel’in Hyperledger Sawtooth projesiyle deniz ürünlerinin denizden tüketicinin masasına kadar takibi yapılabiliyor. Deniz ürünlerine takılan algılayıcılarla ürünlerin taşınması, sahipliğin değişimi, yer, sıcaklık, hareket, nem, sarsıntı gibi verileri blokzincirine yazılıyor. Ürün son alıcıya ulaştığında ürünün tüm tarihçesi blokzincirinden alınabiliyor.

IBM ve Pekin’deki Tsinghua Üniversitesi işbirliğinde geliştirilen pilot projede de Hyperledger teknolojisi kullanılarak Çin’de domuz etinin üreticilerden imalatçılara, dağıtıcılara, toptancılara ve tüketicilere doğru hareketi dijital olarak izleniyor. IBM’e göre bu girişim, ürünlerin barkod numaraları veya radyo sinyalleri ile izlenmesiyle karşılaştırıldığına önemli bir gelişme. Şimdi blokzinciri sayesinde şeffaf biçimde tüm taraflar ürünlerin hareketini izleyebiliyor. Herkes aynı deftere (veritabanına) bakıyor ve aynı şeyi görüyor.

Blokzinciri, fikri mülkiyet haklarının işleyişini de etkileyecek. Günümüzde aracı platformlar sanatçıların eserlerini tüketicilere satmakta ve bu satıştan elde edilen kazancın sadece bir kısmı sanatçılara gitmekte. Blokzinciri platformları, bu tip platform kapitalizminin işleyişini sarsabilir. Video her görüntülendiğinde veya müzik her dinlenildiğinde doğrudan ve anında tüketiciden sanatçıya mikro ödemeler yapılabilir. Örneğin Kodak’ın kurduğu blokzinciri tabanlı platform, çekilen fotoğrafı doğrudan kişi adına kaydediyor ve fotoğraf kullanıldığı zaman kişiye otomatik bir ödeme yapılmasını sağlıyor. Bu gibi çözümler, özellikle daha az tanınan sanatçıların haklarını koruyabilmelerine yardımcı olacaktır.

Amazon ve Netflix platformları, müşterilerden ne kadar alınacağına ve bunun ne kadarının içeriğin oluşturulmasına katkıda bulunanlara gideceğine karar verirler. Blokzincirine dayanan StreamSpace (https://www.stream.space/) projesi sanatçıların kendi ürünlerinin sahibi olmalarını ve istedikleri ticari stratejiyi uygulayabilmeleri için gerekli koşulları sağlıyor. Müşterilerden ne kadar alınacağına platform değil, sanatçılar karar veriyorlar.

Bir Fırsat Olarak Blokzinciri

Bir yanda şirketlerin geliştirdiği blokzinciri uygulamaları diğer yanda merkezsizlik ilkesine sıkı sıkıya bağlı kamusal blokzincirleri var. Şirketler daha çok blokzincirinin dağıtık defter özelliğine yoğunlaşıyorlar ve tamamlayıcı uygulamalarla iş modellerini iyileştiriyorlar. Bu kapsamdaki blokzinciri uygulamaları webin yerini almaktan çok onu tamamlayıcı bir işleve sahip.

Kamusal blokzinciri uygulamaları ise platform kapitalizminden kaynaklı sorunlara karşı alternatif bir yol örüyor. Günümüzde internet, kullanıcı verilerinin büyük bir kısmını kontrol eden dört teknoloji devi tarafından kontrol ediliyor: Google, Facebook, Amazon ve Apple. Bu şirketler, blokzincirindeki gelişmeleri uzaktan izlemiyor, diğer şirketler gibi onu kendi iş süreçlerine uyarlamaya çalışıyorlar. Yine de kamusal blokzincirleri, bu şirketlerin iş modellerini sarsabilir.

Google, elinde tuttuğu kullanıcı verileri sayesinde arama konusunda bir numara. Fakat mahremiyet ihlalleri nedeniyle eleştiriliyor. Normal şartlarda hem kullanıcıların mahremiyetine özen gösterip hem de Google’a meydan okuyabilmek çok zor. Daha iyi arama hizmeti için kullanıcı alışkanlıkları hakkında verilere gerek var. Daha önce bahsettiğim Brave ve BAT örneklerinden yararlanarak merkezsiz arama platformları geliştirilebilir. Google’ın arama motoru gibi Youtube da rakipsiz. Fakat içerik üreticileri, Google’dan aldıkları telif ücretlerini tatmin edici bulmuyorlar. Kullanıcılar, reklamları izledikleri için ödüllendirilmiyorlar; Youtube’daki içerik ve yorum yazma hakkı bir lütuf, reklamlar da bunun karşılığıymış gibi gösteriliyor. Steem blokzinciri üzerinde çalışan DTube, hem içerik üreticilerini hem de kullanıcıları ödüllendirerek bir çekim merkezi haline gelebilir. Reklamsız ve sansürsüz bir platform Youtube’un tahtını sarsabilir. Ayrıca DTube tek alternatif değil, Viuly (https://viuly.com/ ) de bir başka merkezsiz video paylaşım platformu.

Facebook, iki milyardan fazla kullanıcısıyla ağ etkilerinden yararlanıyor. Bu nedenle, kullanıcılar tüm rahatsızlıklarına rağmen başka platformlara geçmek istemiyorlar. Fakat Facebook’un en zayıf noktası içeriği üretenin kullanıcılar ama bundan gelir elde edenin sadece Facebook olması. Steemit (https://steemit.com/) sosyal ağı, mahremiyetin yanında içerik üreticilerini ödüllendirmesiyle Facebook’un aleyhine bir ortam yaratabilir. Bu tehlikenin farkında olan Facebook, blokzinciri teknolojisini kullanarak karşı bir hamle yapmak için araştırma yapıyor.

Amazon için en büyük tehlike ise e-ticaret modelinin karşısına çıkabilecek Openbazaar (https://openbazaar.org/) gibi merkezsiz platformlar. Fakat Amazon’un blokzinciri kendi iş süreçlerine uyarlaması daha büyük bir olasılık. Örneğin, bir diğer e-ticaret devi Alibaba, T-Mall platformunda blokzinciri teknolojisini sınır ötesi tedarik zincirinde ürünleri takip etmek ve ürünlerin orijinalliğini doğrulamak için kullanıyor.

Teknolojideki değişim, fikri mülkiyet ilişkilerindeki dengeleri de değiştiriyor. Sanatçının blokzinciri platformlarında izleyicilerle (dinleyicilerle) doğrudan buluşması iTunes gibi platformları etkileyebilir. Ya da Apple, blokzinciri teknolojisini ApplePay’e uyarlayabilir. Ama Lipovyanov’ın (2019) işaret ettiği gibi, Steve Jobs’tan beri her zaman merkezi bir ekosistemi ve kullanıcı deneyimi üzerinde tam kontrolü tercih eden Apple için blokzinciri ezber bozan bir teknoloji.

Kısacası teknoloji devleri blokzinciri teknolojisini özümseyerek konumlarını güçlendirebilirler veya teknolojileri tarihinde bazen gördüğümüz gibi bir uygulama teknolojik gelişmenin yönünü değiştirebilir. Belki teknolojik gelişmenin yönünü değiştirecek uygulama aşağıdakilerden biridir:

Kaynaklar

Biryukov, A., Khovratovich, D. and Pustogarov, I. (2014) ‘Deanonymisation of clients in bitcoin p2p network’, Proceedings of the 2014 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, New York, NY, USA, pp.15–29.

Kleiner, D. (2016). Telekomünist Manifesto, çev. Ali Temizaşık. Alternatif Medya Derneği

Lipovyanov, P. (2019). Blockchain for Business 2019, Packt Publishing.

Mougayar, W. (2016). The business blockchain: promise, practice, and application of the next Internet technology. John Wiley & Sons.

Zheng, Z., Xie, S., Dai, H. N., Chen, X., & Wang, H. (2018). Blockchain challenges and opportunities: a survey. International Journal of Web and Grid Services, 14(4), 352-375.

26 Nisan 2019

Posted In: Akıllı Sözleşmeler, Bilgisayar Bilimi, Bitcoin, blokzinciri, Çevre, DAO, e-devlet, Erişim Hakkı, Ethereum, Fikri Mülkiyet, Gözetim, güvenlik, ifade özgürlüğü, Mahremiyet, Özgür yazılım, R3, sansür, sosyal ağlar, Teknoloji Tarihi, Telif

WP Twitter Auto Publish Powered By : XYZScripts.com