Kimse Yapmadığı Bir Veri Seti Mi Eksik? Yapay Zeka Hizalamasının Gizli Açığı

Kimse Yapmadığı Bir Veri Seti Mi Eksik? Yapay Zeka Hizalamasının Gizli Açığı

Yapay zeka sistemleri, insan değerlerine, etik normlarına ve dil kullanımına hizalanmak için sürekli eğitim alıyor. Ama bu hizalama sürecinin temelini oluşturan veri setleri, aslında ne kadar kapsamlı? Bir araştırma, bu sorunun cevabının, teknolojinin en büyük umutlarının altında yatan bir boşlukla cevaplandığını ortaya koydu: Kimse henüz oluşturmadığı, ancak hayati önem taşıyan bir veri seti.

Merriam-Webster’ın tanımladığı gibi, "alignment" — hizalama — bir şeyin başka bir şeyle aynı yöne bakmasını ifade eder. Ama bu tanım, yapay zeka bağlamında sadece teknik bir süreç değil, bir etik ve toplumsal taahhüt. AI’nın insan dilini anlaması, duygularını okuması, değerlerini yansıtmak için gerekli olan veriler, sadece metinlerden ibaret değil. İnsan davranışının, kültürel bağlamın, sosyal istisnaların ve hatta stigmatize edilmiş kimliklerin tamamını içermeli. Ancak bu veriler nerede?

Stigma, Veri ve Gizli Kayıplar

Merriam-Webster’ın kaynaklarında yer alan "abuser" teriminin, bağımlılıkla mücadelede stigmatizasyon yarattığına dair bir uyarı, sadece tıp alanına ait değil. Bu terim, yapay zeka sistemlerinin eğitiminde bile kullanılıyor. Eğer bir AI, "abuser" kelimesini sadece suçlayıcı bir bağlamda öğrenmişse, bir bağımlılık hastasına nasıl bir yanıt verebilir? "Kontrolünü kaybettin" mi diyecek? Yoksa "Destek aramak cesaret gerektirir" mi?

Bu, sadece bir kelime seçimi meselesi değil. Bu, veri setlerindeki eksikliklerin insan hayatlarına nasıl yansıdığını gösteren bir örnek. Eğitim verileri, çoğunlukla akademik metinler, sosyal medya paylaşımları ve kitaplarla sınırlı kalıyor. Ama nerede, toplumun en dışlanmış gruplarının sesleri? Nerede, gizli bağımlılık gruplarının günlük konuşmaları? Nerede, cinsiyet, ırk, cinsel yönelim ve ruh sağlığı açısından farklılaşan kimliklerin dil kalıpları?

Dijital İzler ve Kimlik Hizalamasının Çıkmazı

2026 yılında arXiv’de yayımlanan "Invisible Trails? An Identity Alignment Scheme based on Online Tracking" adlı çalışma, bu eksikliğin daha derin bir boyutunu açığa çıkarıyor. Araştırmacılar, kullanıcıların çevrimiçi davranışlarının — tarayıcı izleri, IP adresleri, tıklama kalıpları — nasıl bir "kimlik hizalama şeması" oluşturduğunu analiz etti. Bu şema, bir kullanıcının "kim olduğunu" anlamak için kullanılan teknik bir yapı. Ama burada kritik bir sorun var: Bu şema, sadece izlenen verileri kullanıyor. Duyguları, niyetleri, korkuları, içsel çatışmaları değil.

Örneğin, bir kullanıcı depresyon belirtileri gösteren bir foruma girdiğinde, bir AI bu izi "ilgi alanı" olarak yorumlayabilir. Ama bu kullanıcı, aslında yardım arıyor olabilir. Hizalama sistemi, bu durumda ona bir ilan mı gösterecek? Yoksa bir destek hattı mı? Eğer veri seti, bu tür gizli, duygusal, istenmeyen izleri anlamak için eğitilmemişse, AI’nın verdiği yanıt, yardım yerine zarar olabilir.

Bu, sadece teknik bir hata değil. Bir etik kriz. Çünkü AI, "hizalanmış" görünse de, aslında sadece gözlemlenebilir davranışları hizalıyor. İnsanlık, sadece ne yaptığımızla değil, ne hissettiğimizle, ne sakladığımızla tanımlanır. Ve bu gizli katmanlar, şu ana kadar hiçbir veri setinde yer almadı.

Neden Bu Veri Seti Kimse Yapmadı?

• Etik engeller: Duygusal ve stigmatize edilmiş verileri toplamak, gizlilik ve izin konularında yasal ve ahlaki riskler taşır.
• Ekonomik engeller: Bu verileri toplamak, işbirlikçi topluluklarla çalışmak, uzun vadeli bir yatırım gerektirir. Şirketler, hızlı ROI arar.
• İnsani engeller: Bu verileri anlayabilmek için, sadece veri bilimciler değil, psikologlar, antropologlar, sosyologlar ve deneyimli topluluk liderleri gerekir. Bu disiplinler hala AI geliştirme ekiplerinde temsilsiz.

Bu yüzden, günümüzdeki "hizalama" süreçleri, sadece "görünür" insanları temsil ediyor. Kırsal kesimde yaşayanlar, yasal olmayan yaşam tarzlarına sahip olanlar, ruh sağlığı sorunu yaşayanlar, cinsiyet kimliği farklı olanlar — hepsi veri setlerinde "görünmez" kalıyor. Ve bu görünürlük eksikliği, AI’nın insanlarla kurduğu ilişkiyi de bozuyor.

Ne Yapılmalı? Bir Yeni Veri Seti İçin Çağrı

Yapay zekanın gerçek hizalanması, sadece daha fazla veriyle değil, daha derin veriyle mümkün. Bu veri seti, şu anki teknoloji dünyasında yok. Ama ihtiyaç duyulan tam da bu.

Bu veri seti şu öğeleri içermeli:

1. Stigmatize edilmiş kimliklerin kendi dilleriyle anlatımları (örneğin, bağımlılık tedavisi alanların günlük notları)
2. Çalışma yaşamında sessiz kalmak zorunda kalan grupların iletişim kalıpları
3. Dijital izlerle birlikte, duygusal durumları açıklayan meta-veriler
4. Yerel kültürlerdeki, dilin duygusal tonunu yansıtan anlatılar

Bu veri seti, bir şirketin ticari ürünü olmamalı. Bir kamu-akademik ortaklığı olmalı. Bir "İnsani Hizalama Veri Seti" — insanlığın gizli seslerini kaydeden, AI’nın gerçek anlamda insani olmasına izin veren bir yapı.

Yapay zekanın "hizalanmış" olduğunu söylemek, onun sadece teknik olarak doğru çalıştığını gösterir. Ama onun "insanla uyumlu" olduğunu söylemek için, o insana ait tüm sesleri — hatta sessizlikleri — dinlemek gerekir. Ve şu anda, bu seslerin çoğu, hiçbir veri setinde yer almıyor. Kimse henüz yapmadı. Ama artık yapmalı.