Seçimlerin yönlendirildiği, seslerin ve görüntülerin üzerinde kolayca oynanılabildiği, bilgi yayma gücünün herkesin eline geçtiği günümüzde doğruluk denetimi her zamankinden daha önemli hale geldi. Yanlış bilgiyle mücadele konusunda mevcutta Teyit.org, FactCheck.org, Snopes.com, Malumatfuruş.org gibi sayfalara sahibiz fakat bu sayfalar geleneksel yöntemlerle doğrulama yapmaktadırlar.
Geleneksel teyit yöntemleri gazetecilerin ve araştırmacıların bilgileri elle doğrulamasına imkan vermektedir ancak genel ağda [internet] paylaşılan bilgi hacmi göz önüne alındığında geleneksel yöntemlerin yoğun çaba ve zaman gerektirdiği aşikârdır. Bu yazıda, teyit konusunda geleneksel yöntemlerin bahsettiğim olumsuzluklarına karşı yapay zekânın kullanılıp kullanılamayacağını tartışacağım.
Yapay Zeka Doğrulayıcıları Nedir?
Yapay zeka doğrulayıcıları, metni incelemek ve teyit için doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi ve diğer yapay zeka teknolojilerini kullanan bilgisayar yazılımlarıdır. Bu yazılımlar öğretilen doğru bilgilere göre yanlış veya saptırılmış bilgilerin tespit edebilirler.
Yapay Zeka Doğrulayıcılarının Artıları
Hız ve Verimlilik
Yapay zeka yazılımları devasa bilgi yığınlarını hızlı ve doğru bir şekilde inceleyerek bilgilerin daha hızlı doğrulanmasını sağlayabilir. Bu imkan Twitter tarzı son dakika haberlerinin paylaşıldığı mecralardaki hızlı yayılımı ve galeyanları engelleyecektir.
Tarafsızlık ve Nesnellik
Yapay zeka doğrulayıcıları ilkesel açıdan bakıldığında incelemelerinde tutarlı ve tarafsız olacak şekilde tasarlanmıştır. Karar verme süreçlerini etkileyebilecek ön yargıları veya duyguları yoktur. Bu sayede nesnel bir şekilde ve herhangi bir dış etki olmadan teyit edebilmektedir.
Büyük Verilerin İşlenmesi
Daha önce de belirtildiğim gibi, geleneksel teyit yöntemleri, özellikle büyük veriler karşısında hantal kalmaktadır. Yapay zeka doğrulayıcıları ise büyük verileri daha verimli ve etkili bir şekilde ele alarak teyit sürecini kısaltmaktadır.
Kaynak değerlendirmesi
Yapay zeka doğrulayıcıları bir kaynağın geçmiş performansı, durumu, taraflılığı gibi etkenleri değerlendirerek güvenilirlik sayısı atayabilir.
Yapay Zeka Doğrulayıcılarının Eksileri
Bağlamsal Anlayış Eksikliği
Yapay zeka doğrulayıcılarının temel sınırlamalarından biri bağlamsal anlayış eksikliğidir. Sabit bilgileri ve çarpıtmaları belirleyebilseler de dilin nüanslarını ve belirli kelimelerin veya ifadelerin bağlama göre farklı anlamlara sahip olabileceğini tam anlayamayabilirler. Bu da yanlış incelemeye ve doğrulamaya yol açabilir.
Ön yargı İhtimali
Yapay zeka doğrulayıcılarının ilkesel açıdan tarafsız olacak şekilde tasarlandığını söylesek de ön yargılı ve taraflı olma ihtimalleri de vardır. Yapay zeka yazılımını eğitmek için kullanılan veriler ön yargılıysa, ırkçıysa, taraflıysa veya yazılımın algoritmaları uygun şekilde tasarlanmamışsa bu hatalı durum ortaya çıkabilir. Ön yargı, yanlış inceleme ve doğrulamaya yol açabilir ve bu da yanlış bilgileri daha da kalıcı hale getirebilir, eleştirel söylemleri sindirebilir.
Sonuç
Yapay zeka, bilgi teyidi sürecini hızlandırabilecek, tarafsızlaştırabilecek, nesnelleştirebilecek, genişletebilecek bir gizil güce [potansiyel] sahiptir fakat yanlış kaynak ve kişiler tarafından beslenmesi halinde büyük sorunlar ortaya çıkaracaktır. Naçizane görüşüm bir ahlak kurulunun oluşturması ve yapay zekanın temelini oluşturacak verilerin bu kurul denetiminde yazılıma dahil edilmesidir.
