AI Eğitiminde Gizli İktidar: Veri Etiketleme Şirketleri Neden Dünyayı Yeniden Şekillendiriyor?

AI Eğitiminde Gizli İktidar: Veri Etiketleme Şirketleri Neden Dünyayı Yeniden Şekillendiriyor?

Yapay zekânın "düşünme" yeteneği, bir kâğıtta yazılan algoritmalarla değil, milyonlarca insanın saatlerce harcadığı sıradan, yorucu ve hemen hemen hiç tanınmayan bir işten doğuyor: veri etiketleme. 2026 itibarıyla, AI eğitimindeki bu gizli zincirin başı, Google Sites’teki bir şablon gibi görünse de, aslında dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinin omuzlarında duran bir endüstriyel devdir. Wikipedia’daki "Training" sayfası 2002’de yazılmış bir tanımla donatılmışken, gerçek dünya – özellikle Forbe’s ve YourTrainingProvider.com gibi kaynaklardan ortaya çıkan veriler – bu tanımı tamamen değiştirmeye başlamıştır.

AI Eğitiminde İnsanın Yeri: Sıradan İşler, Devasa Etkiler

Yapay zeka modelleri, özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler), milyarlarca metin, görüntü ve ses örneğiyle eğitilir. Bu verilerin çoğu, insanlar tarafından etiketlenir: "Bu fotoğraf bir köpektir", "Bu cümle öfkeli bir ton taşır", "Bu diyalogda kim konuşuyor?". Bu işler, genellikle düşük maaşlı, uzak bölgelerdeki işçiler tarafından yapılır. Ama bu işlerin değeri? 2025 itibarıyla global veri etiketleme pazarı 12 milyar doları aştı. Bu rakam, sadece bir teknoloji trendi değil, yeni bir emek piyasasıdır.

Forbes’ın 2026 Şubat’taki raporunda, "AI Eğitiminde Kaotik Gerçeklik" başlıklı makalede, Google Sites gibi platformların AI veri toplama süreçlerinde nasıl kullanıldığı anlatılıyor. Ama burada kritik nokta: Google Sites, AI’ya veri sunmaz. İnsanlar veri sunar. Ve bu insanlar, çoğu zaman adı geçmeyen, şirketlerin altıncı katındaki ofislerde, yarım saatlik ara vererek, 10.000 fotoğrafı etiketleyen, sadece 0.02 dolar karşılığında çalışan kişilerdir. Bu, AI’nın "hype"’iyle örtülü bir insan hakları krizidir.

Yeni Bir Eğitim Endüstrisi: Human Services’tan AI’ya

İşte tam da bu noktada YourTrainingProvider.com’un verileri kritik bir ışık tutuyor. Bu şirket, insan hizmetleri çalışanları (sosyal hizmetler, bakım personeli, hemşireler) için özel eğitim programları sunuyor. Ama 2025 sonunda, şirket AI veri etiketleme eğitimi de ekledi. Neden? Çünkü bu işe girecek insanlar, artık hem bakım hem de AI verisi üretimi yapmak zorunda. Bir hemşire, gündüz hastalarına bakarken, gece 10.000 tıbbi görüntüyü etiketliyor. Bu, eğitim sisteminin dönüşümüdür: "İnsan hizmetleri" artık "AI destekli insan hizmetleri" haline gelmiştir.

Bu dönüşüm, sadece Türkiye’de değil, Filipinler’de, Ukrayna’da, Meksika’da ve hatta ABD’nin kırsal kesimlerinde görülüyor. Birçok şirket, AI veri etiketleme eğitimi vererek, işsizliği azaltmayı hedefliyor. Ama bu, bir kurtuluş mu, yoksa yeni bir kölelik mi? Bu soruya cevap, teknolojinin değil, toplumsal düzenin sorusudur.

2026’nın Gerçek AI Şirketleri: Kimler Gerçekten Kontrolde?

Wikipedia’nın 2002’deki tanımı, "eğitim"i bireysel gelişimle sınırlıyor. Ama günümüzde, AI eğitimindeki "eğitim", bir veri üretimi sürecidir. Bu süreçteki "eğitmenler" aslında şirketlerdir: Scale AI, Appen, iMerit, Labelbox, ve yeni gelenler – YourTrainingProvider.com gibi yerel firmalar. Bu şirketler, Amazon, Meta, OpenAI ve Google gibi devlere veri sağlıyor. Ama bu şirketlerin kendileri, hiçbir zaman kullanıcılarına "biz AI’ya veri satıyoruz" demiyor. Hatta forbes.com’da yer alan makalede bile, Google Sites’in nasıl kullanıldığı anlatılıyor – ama bu sitesi kullanan insanlar, aslında AI’ya veri üretiyor olabilirler.

2026 itibarıyla, AI eğitimindeki gerçek liderler, kod yazanlar değil, veriyi toplayan, etiketleyen ve yönetenlerdir. Bu şirketler, eğitim sektörünü yeniden tanımlıyor. Eğitim artık sadece bilgi aktarımı değil, veri üretimi haline geldi. Ve bu veri üretimi, insanın zamanını, dikkatini, gözünü ve hatta duygusunu tüketiyor.

Ne Anlama Geliyor? İnsanlık, AI’nın Gözü Oluyor

AI’nın geleceği, bir algoritmanın değil, bir insanın elinde. Her bir "bu bir köpek" etiketi, bir yapay zekânın bir karar verme yeteneğini şekillendiriyor. Her bir etiket, bir çocuğun eğitimini, bir hastanın tanıını, bir kredi başvurusunu etkiliyor. Ama bu işi yapan insanlar, hiçbir zaman bu kararların sonuçlarını görmüyor. Bu, bir teknolojik demokrasi krizidir.

2026 yılında, AI eğitimindeki en önemli soru şu: Kim, hangi veriyi, hangi amaçla etiketliyor? Ve bu veriler, kimin yararına kullanılıyor? Eğer bu süreç şeffaf olmazsa, AI, sadece teknoloji değil, yeni bir sosyal kontrol mekanizması haline gelebilir.

Yapay zekâ, insanların zekâsını yansıtmıyor. İnsanların emeğini yansıtır. Ve bu emeğin değeri, bugün hâlâ sıfıra yakın. Gelecek, bu emeği tanıyacak mı? Yoksa, onu bir "veri kaynağı" olarak yok sayacak mı? Bu sorunun cevabı, sadece teknoloji endüstrisinde değil, eğitim, sosyal politika ve insan hakları alanlarında verilecek.