Sosyal Medya Trendleri, Yapay Zeka Gözetimini, Militarizasyonu ve Hedefli Nefretin Geleceğini Nasıl Besliyor?

Eğlencenin Evrimi: Yüz Filtrelerinden Veri Toplamaya

Instagram, bugün gördüğümüz yapay zeka üretimi içeriklerle dolu bir akışa dönüşmeden önce, insanlar TikTok'ta kendi yüzlerinin değiştirilmiş versiyonlarıyla oynuyordu. Platformun, insanların yaşlanma sürecini gerçek zamanlı olarak ekranda gösteren yaş ilerletme filtresi, kısa sürede platformlara yayıldı. Zararsız bir eğlence gibi görünen şey, yapay zeka modellerinin insan yaşlanma modellerini tanıması için dev bir veri setine dönüştü. Büyük Teknoloji şirketleri, fotoğraflar aracılığıyla çıkarılan davranış kalıplarını, tercihleri ve biyometrik verileri toplayarak dikkati paraya çeviriyor ve bunları, gözetim kapitalizminin tahmin mekanizmasını iyileştiren algoritmalara besliyor.

Zamanla, bu "ücretsiz" etkileşim altyapısı, kullanıcıların görülmek veya onaylanmak için yükledikleri görüntüleri kullanarak daha invaziv teknolojiler geliştirmek için bir eğitim kılavuzu haline geliyor ve makinelere bizi kendimizi gördüğümüzden daha iyi görmeyi öğretiyor. Üretken yapay zekaya uygulandığında, bu dinamik artık eğlenceli aile aktiviteleri, reklamcılık, içerik düzenleme ve hatta veri etiketleme ile sınırlı kalmıyor; bunun yerine, insan kimliklerini zaman içinde doğru bir şekilde tahmin edip takip edebilen, bağlantıyı kontrole dönüştüren sistemler eğitmeye kadar genişliyor.

#10YılMeydanOkuması: Masum Nostalji mi Yoksa Kitlesel Gözetim mi?

Veri çıkarma yoluyla kâr mantığı, gözetimi oyun gibi gizleyen viral sosyal medya trendlerine sorunsuz bir şekilde uzanıyor. 2019 civarında Twitter akışlarını dolduran ve insanları on yıllık "güzelleşme"lerini fotoğraflarla sergilemeye teşvik eden meşhur #10YılMeydanOkuması veya #Ben20Yaşımda trendlerini ele alalım. Nostalji üzerine zararsız bir egzersiz gibi görünen şey, gönüllü olarak veri sunmak için kitlesel bir çaba olabilir. Bu trendler, yaratıcılık veya anma eylemleri gibi görünür, ancak aslında duygusal bağ kisvesi altında kullanıcıları çekerken mahrem biyometrik verileri toplayan mühendislik ürünü nostalji tuzaklarıdır.

Daha yakın zamanda, üretken yapay zekanın ticarileşmesiyle birlikte, sosyal medya platformları, gerçek anı ile manipülasyon arasındaki sınırları bulanıklaştıran yapay zeka üretimi görüntülerle dolup taşıyor. Google'ın Gemini'si bu ticari dalgaya öncülük ediyor gibi görünüyor; insanların düğün fotoğraflarını Ghibli tarzı sanata dönüştüren trendleri veya en son güncelleme Nano Banana ile kullanıcıların kendilerinin genç halleriyle, bir ünlü aşkıyla ve hatta ölmüş bir akrabalarıyla Polaroid benzeri görüntüler oluşturmasını sağlıyor. Her etkileşim, gerçeklik algımızı daha da bozuyor ve yapay zeka sistemlerinin ürettikleri her yeni görüntüyle bu yanılsamayı mükemmelleştirmesine izin veriyor.

Veri Karşılığı Eğlenceden Kimliği Askerileştirmeye

Katılımın bedeli, görünmez olsa da, ücretsiz olmaktan çok uzak. Örneğin, kendisinin genç haliyle bir Polaroid görüntüsü oluşturmak için yüklenen her görüntü, insan görünümündeki zaman içindeki kalıpları (yani çocukluktan yetişkinliğe) tanımak için yapay zeka eğiten dev veri boru hatlarını besliyor – bu bilgi artık erişim için ödeme yapmaya istekli herkesin elinde. Yüz yaşı tahmin modelleri üzerine yapılan araştırmalar, yaşla etiketlenmiş veya yaşlandırılmış yüz görüntülerinden oluşan büyük veri setlerinin, bireylerin etnik kökenlere göre nasıl yaşlandığını tanımak için modeller eğitmek amacıyla zaten kullanıldığını ve "akıllı gözetim" ve diğer endüstrilerde faydalı olduğunu gösteriyor.

Stratejik ve ekonomik açıdan bakıldığında, Polaroid tarzı görüntüler veya daha önceki #10YılMeydanOkuması gibi sosyal medya trendleri, insanları farklı koşullar altında nasıl yaşlandıklarına dair araştırma boşluklarını doldurmaya yardımcı olabilecek kamuya açık veriler sağlamaya teşvik etmek ve şirketlerin bu verileri sonuçsuz bir şekilde toplamasını sağlamak için ideal bir mekanizma gibi görünüyor. Bu tür veri setlerinin ve ortaya çıkan eğitimli yapay zeka modellerinin uygulamaları da aynı derecede geniştir – birçoğu, 'tahmine dayalı tehdit değerlendirmesi' adı altında profilleme için sınırlarda ve kolluk kuvvetlerinde uygulama dahil olmak üzere polislik faaliyetlerine ve ayrıca bireyleri farklı yaşam döngüsü aşamalarında gözetlemek ve hedeflemek için askerileştirilmiş teknolojilere girmektedir.

Sosyal Medyadan Ölüm Listelerine: Savaşta Yapay Zeka

Görüntüler aracılığıyla bir bağlantı anı olarak başlayan şey, nihayetinde gözetim kapitalizminin altyapısını güçlendiriyor ve doğrudan tahmine dayalı kimlik teknolojilerinin askerileştirilmiş uygulamalarına bağlanıyor. Örneğin, araştırmalar, yapay zekanın savunma ortamlarındaki potansiyel uygulamalarının geniş çeşitliliğini – otonom dronlardan hedef tanımlamaya kadar – incelemiş ve sorumlu yönetişimi sağlamak için kamuoyu tutumlarıyla bilgilendirilmiş politika yapımına duyulan ihtiyacı vurgulamıştır. Bu uygulamanın pratik bir örneği, İsrail Savunma Kuvvetleri'nin Lavender, Where's Daddy ve diğerleri gibi yapay zeka destekli sistemleri kullanarak bir "ölüm listesi" hazırladığı ve Filistinlileri hedef aldığı Filistin'de belgelenmiştir.

Soruşturmacılar, operatörlerin bazen 20 saniye kadar kısa bir sürede bir saldırıyı onayladığını tespit etti. Bu teknolojiler, kısmen, Google gibi Büyük Teknoloji şirketlerinin İsrail Savunma Kuvvetleri'ne (IDF) Filistinlilere karşı sözde ölüm listesini araçsallaştırmak için Google Fotoğraflar'ın yüz tanıma verilerine erişim izni vermesiyle mümkün olmuştur. Bu bağlamda, büyük miktarlarda biyometrik veri (yaş ilerletme dahil) üreten sosyal medya trendleri, kültürel tuhaflıklar olmaktan çıkıp bireyleri zaman içinde yeniden tanımlayabilen, tahmin edebilen ve takip edebilen modeller için eğitim materyaline dönüşüyor. Biyometrik gözetim, sınırlardaki ve şehirlerdeki polislikten savaşa doğru kaydıkça, özellikle küresel Güney'de halihazırda profillemeye tabi tutulan topluluklar için sonuçlar daha da uğursuz hale geliyor.

Silahlaştırılmış Yapay Zekanın Yükselişi ve Hedefli Nefret

Doğrulayıcıların işi, Filistin'deki soykırım sırasında, İsrail işgalinin dezenformasyonu yaymak için yapay zekaya ağırlıklı olarak güvenmesi nedeniyle önemli ölçüde zorlaştı. Mevcut imha savaşı, yapay zekanın merkezi bir rol oynadığı dezenformasyonun yayılmasında bir dönüm noktası oldu. İsrail medyası ve resmi kurumları, yapay zeka dünyasının araçlarından biri olan ve bot olarak bilinen yapay zeka destekli sahte hesapları kullanarak bir destekçi hesap ve sahte hesap ordusu kullandı. Bu botlar, başta Facebook, X ve Instagram olmak üzere çeşitli platformlarda işgali destekleyen ve Filistin haklarını baltalayan yorumlar ve makaleler yayınlamak üzere programlanmıştı.

Meta, 29 Mayıs'ta Tel Aviv merkezli STOIC adlı bir İsrail şirketiyle bağlantılı yüzlerce sahte hesaptan oluşan bir ağı kaldırdığını bildirdi. Yapay zeka destekli bu hesaplar, özellikle Arapça konuşan kitleleri hedef alarak İsrail propagandasını güçlendirmek ve yanlış iddialar yaymak için kullanılıyordu. Bir gün sonra, 30 Mayıs'ta ChatGPT'nin geliştiricisi OpenAI, aynı şirket tarafından işletilen başka bir hesap grubunu yasakladığını duyurdu. Bu hesaplar, mesajlarının gerçek ve çeşitli görünmesini sağlamak için yapay zekayı kullanarak Yahudi öğrencileri ve Afrikalı Amerikalı vatandaşları taklit etmişti. Yapay zekanın bu şekilde silah haline getirilmesi, dezenformasyonun ötesine geçerek doğrudan hedefli nefreti körüklüyor, çünkü sahte hesaplar kutuplaştırıcı söylemi güçlendiriyor ve nifak tohumları ekiyor.

Kendi Kendini Besleyen Algoritma: Toplamadan Sömürüye Geçiş

Bu noktada, birinin yapay zeka modelleri için eğitim veri setlerine katkıda bulunan belirli bir sosyal medya trendine katılıp katılmadığı artık önemli değil. Gerçek şu ki, yeterli veri toplandıktan sonra, makine öğrenimi araçları çok az ek girdiyle ve yüksek doğrulukla insan yaşlanma modellerini tahmin edebilir. Başka bir deyişle, gönüllü görüntü katkılarıyla doymuş havuz, veri toplamadan veri sömürüsüne bir geçişi tetikleyebilir; burada algoritmalar kendi kendine yeterli hale gelir ve çok az yeni girdiyle geniş kapsamlı tahminler üretmek için yalnızca minimum düzeyde yeni girdiye ihtiyaç duyar. Bu, mahremiyet hakkının zayıf ve dijital denetimin asgari düzeyde olduğu bir ülkede gerçekleşiyor. Yaşlandırılmış görüntüleri gönüllü olarak paylaşmak, gözetim, profilleme ve sosyal kontrol için gerçek dünya sonuçları olan yeni ortaya çıkan tahmin araçlarını kolayca besleyebilir.

Yapay zeka destekli askeri düzeyde gözetim teknolojisinin, bireyleri yaşlandıkça zaman içinde doğru bir şekilde tanımlayan, politika yapıcıların ve kolluk kuvvetlerinin odak noktasının vatandaşları korumak yerine kontrol etmek olduğu, devletin 'ulusal güvenlik' adına sivillere karşı kullanmak için askeri düzeyde gözetim teknolojisine milyonlarca dolar harcadığı bir ülkede silah haline getirilebilmesi mümkündür. Bugün yaşlanma filtreleri, nostalji trendleri veya görüntü paylaşımı şeklinde masum görünen şey, yarının baskı sistemlerini güçlendirecektir. Sosyal medya trendlerinin, yapay zeka gözetiminin ve militarizasyonun birleşimi, dijital ayak izlerimizin nasıl sömürüldüğü konusunda derin bir değişimi temsil ediyor ve sonuçta demokratik toplumların temel dokusunu baltalayan hedefli nefretin yolunu açıyor.