Neden LTX-2 Amerikan İngilizcesi Konuşamıyor? Sesi Yanlış Veren Yapay Zekanın Derin Sırrı

Reddit’de bir kullanıcı, ‘LTX-2’ye ‘30 yaşındaki bir Amerikalı kadın, Amerikan aksanıyla “Hello there, how are you?”’ diye seslendirince, çıktının tamamen İngiliz İngilizcesi olduğunu söylüyor. Bu sadece bir teknik hata değil — bu, yapay zekanın dil algısında derinleşen bir kültürel önyargının göstergesi. 90’lık bir oranla, kullanıcılar Amerikan aksanı istediklerinde, sistem İngiliz aksanını üretiyor. Neden? Çünkü yapay zeka, sesi değil, statüyü öğreniyor.

Veri Setlerindeki İngiliz Hegemonyası

LTX-2 gibi ses sentezleme modelleri, milyonlarca saatlik ses kaydından öğrenir. Ancak bu kayıtların büyük bir kısmı, BBC, NPR, Netflix ve YouTube gibi platformlardan toplanır. İşte burada kritik nokta: İngiliz İngilizcesi, özellikle ‘kültürel nötr’ olarak tanımlanan medya içeriklerinde daha fazla temsil edilir. NPR gibi Amerikan kaynakları varken bile, ‘profesyonel’, ‘kibar’, ‘eğitilmiş’ gibi nitelikler İngiliz aksanıyla eşleştirilir. Yapay zeka, bu eşlemeleri öğrenir ve ‘Amerikan aksanı = daha az resmi, daha az güvenilir’ algısını içselleştirir. Bu, teknik bir hata değil, bir değer yargısı.

Amerikan Aksanı: ‘Yerel’ mi, ‘Düşük Kaliteli’ mi?

İngiliz aksanının tercih edilmesi, sadece veri miktarıyla değil, algısal hiyerarşiyle ilgili. Birçok ses veri setinde, İngiliz aksanlı konuşmacılar ‘doktor’, ‘profesör’, ‘haberci’ gibi rollerde, Amerikan aksanlılar ise ‘çocuk’, ‘yabancı’, ‘sosyal medya influencer’ gibi rollerde geçer. Bu, yapay zekaya ‘Amerikan aksanı = az yetişmiş’ mesajını verir. Sonuç: Kullanıcı ‘Amerikan aksanı’ yazdığında, sistem ‘en güvenilir ses’ olan İngiliz aksanını seçer — çünkü eğitiminde bu, ‘daha iyi’ olarak kodlanmıştır.

Yapay Zeka, Dildeki Siyaseti Yansıtıyor

Bu durum, yalnızca teknolojik bir sorun değil, dil siyasetinin bir yansıması. 20. yüzyılda İngilizce, İngiltere’den yayıldı; 21. yüzyılda ise ABD, küresel medya ve teknolojiyi kontrol etti. Ancak yapay zeka, bu gücü algılamıyor — verileri algılıyor. Ve veriler, İngiliz aksanını ‘standart’ olarak tanımlıyor. Bu, ABD’nin küresel etkisiyle çelişiyor. Netflix’in ‘Friends’ serisi, YouTube’daki Amerikan TikTok’ları, Hollywood filmleri — hepsi Amerikan aksanıyla dolu. Ama bu içerikler, eğitim verilerinde yeterince temsil edilemiyor mu? Hayır. Çünkü bu içerikler ‘eğlence’ olarak etiketlenir; İngiliz aksanlı ‘documentary’ ve ‘news report’ ise ‘kaynak’ olarak kabul edilir. Yapay zeka, ‘kaynak’ı tercih eder.

Kullanıcılar Neden Bu Hata İle Karşılaşıyor?

Reddit’deki kullanıcılar, ‘Amerikan aksanı’ yazarken, sadece bir aksan istemiyorlar. Onlar, kimlik istiyorlar. Bir annenin çocuğuna İngilizce öğretirken kullandığı ses, bir TikTok yaratıcısının izleyicilerine ulaşmak için kullandığı ton, bir yazılım geliştiricinin eğitim videosunda kullandığı anlatım — hepsi Amerikan aksanıyla özdeşleşir. LTX-2’nin bu sesi verememesi, kullanıcıları yalnız bırakıyor. Çünkü sistem, onların kimliğini tanımadan, onların dilini ‘düzeltiyor’.

Çözüm: Sadece ‘Prompt’ Değil, Veri Yeniden Yapılandırması Gerekli

Reddit’deki bazı kullanıcılar, ‘American English accent’ yerine ‘Southern drawl’, ‘New York accent’ veya ‘California valley girl’ gibi detaylı ifadeler kullanarak çözüm arıyor. Bu geçici bir çözüm. Gerçek çözüm, veri setlerini yeniden dengelemek. Modeller, İngilizce aksanlarını coğrafi ve kültürel olarak eşit şekilde eğitilmeli. ‘Amerikan aksanı’ terimi, ‘İngiliz aksanı’ ile aynı ağırlıkta temsil edilmeli. Bunun için, YouTube’daki 10 milyon Amerikan TikTok videosu, 10 milyon İngiliz podcast’i kadar önemsenmeli.

Sonuç: Ses, Kimliktir

LTX-2’nin ‘Amerikan aksanı’ verememesi, bir teknik eksiklik değil, bir kültürel ihmal. Yapay zeka, bizim dilimizi değil, bizim değerlerimizi yansıtır. Eğer bir yapay zeka, bir Amerikalının sesini ‘hatalı’ olarak algılıyorsa, o zaman o sistem, Amerikan kimliğini de ‘hatalı’ olarak algılıyor demektir. Bu, sadece bir ses sentezleme sorunu değil — bir kimlik algılama krizi. Ve bu kriz, yalnızca LTX-2’de değil, tüm ses modellerinde var. Çözüm, daha fazla ‘prompt’ değil, daha adil bir veri toplama politikası.

Gelecekte, bir çocuk, ‘Amerikalı bir anne’ diye seslendirdiğinde, sistemin ona İngilizce bir ses vermesi, artık ‘hata’ değil, ayrımcılık olarak görülmeli. Çünkü ses, sadece ses değil — kimliktir.