Facebook’ta başlayan, Instagram ve Twitter’a da sıçrayan #10yearchallenge akımı insanların 10 yıl önceki ve bugünkü fotoğraflarını paylaşmasını kapsıyor. Görünen yüzü oldukça tatlı ve bir miktar ilgi çekici olabilir. Peki ya görünmeyen yüzü?

Wired’dan Kate O’neill’ın ortaya attığı iddiaya göre Facebook, makine öğrenimi algoritmalarını ‘yaşlanma’ olgusuyla eğitebilmek için böyle bir akım ortaya çıkarmış olabilir.

Daha önce de bahsettiğimiz gibi, yapay zeka biliminin en çok kullanılan yöntemlerinden birisi olan makine öğrenimi; bilgisayarların insan tarafından girilen bilgiler sayesinde belirli patternler (desenler) oluşturarak öğrenmesi ve bunları kullanarak yeni analizler, tahminler yapması temeline dayanan bir yöntem.

“Facebook’ta zaten insanların 10 yıl önceki fotoğrafları vardı, yaşlanmayı tespit etmek için tekrar fotoğraf yükletmeye gerek yoktu. Zaten çoğu kullanıcı daha önce sistemde olmayan bir fotoğraf yüklemiyor, eski haliyle yeni halini yan yana koyup paylaşıyor” gibi düşünceleri de değerlendiren Kate O’neill, #10yearchallenge sayesinde mühendislerin belirli bir zaman aralığında, kullanıcı tarafından onaylanmış 10 yıl öncesine ve şimdiye ait iki fotoğrafa sahip olmasının çok önemli olduğunu söylüyor. Kaldı ki, bugünün gençlerinin Facebook’ta halihazırda yüklü 10 yıl öncesine ait fotoğraflarının olmaması da gayet normaldir.

Bu challenge sayesinde hem 10 yıl öncesine ait fotoğrafları yüklemiş olacağız, hem de bunları #10yearchallenge hashtagi ile etiketleyip Facebook’un yapay zekasını direkt olarak eğitmiş olacağız. Benzer bir yöntem yıllardır ReCAPTCHA’da kullanılıyordu zaten. Bizden tabelaları, mağaza önlerini ve otomobilleri işaretlememiz isteniyordu. Normalde yapay zekanın geliştirici ekibinde yer alması gereken bir veri bilimci tarafından belirlenmesi, etiketlenmesi ve derlenmesi gereken datasetler (veri setleri) böylece bir bakıma crowdsourcing (kitlesel fonlama) yöntemi ile hızlı ve daha büyük bir çapta halledilmiş oluyor.

Peki bu kötü bir şey mi?

Facebook’un veya Google’ın bunu kullanıcılara haber vermeden yapıyor olması tabii ki etik değil. Dünyadan habersiz babalarımız, eniştelerimiz tüm masumiyetiyle fotoğraflarını paylaşırken ticari boyutta da kullanılacak bir sistemin geliştirilmesine katkıda bulundukları konusunda bilgilendirilmemiş oluyorlar.

Peki yaşlanma olgusu yapay zekaya ne katabilir?

Bu konuda saatlerce yazmak mümkün. O yüzden sadece küçük çaplı bir örnek vererek oldukça net bir görüntü oluşturabiliriz.

Mesela bugün bir çocuğun kaybolduğu ve yıllarca hiçbir haber alınamadığı bir örneği ele alalım. 3-4 yıl sonra tüm güvenlik kameraları ve akıllı cihazların kameralarında yüz tanıma sistemleri aktif olarak çalışacak. Yani aslında 2023 yılında, o sene kaybolan bir kişiyi bulmak çok da zor değil ancak 2019 yılında kaybolmuş bir çocuk, 4 yıl daha yaşlanmış ve yüzü belli bir değişiklik geçirmiş olacak. Bugün Facebook’un oluşturduğu dataset sayesinde bu çocuğun 3-4 yıl sonraki halinin tahmin edilmesi ve yapay zeka tarafından tespit edilmesi çok daha kolay olacaktır.

Aynı şekilde bu teknolojinin ‘geleceği görme’ motivasyonuyla ‘falcılık’ gibi bir amaca hizmet etmesi ve ticari boyutta birçok insanın yüzünü güldürmesi de beklenebilir.

Geçtiğimiz sene Amazon tarafından geliştirilen ve Amerikan ordusuna ve hükümete de satılan yüz tanıma sistemi Rekognition, şirketin kendi yatırımcıları ve çalışanları dahil birçok insandan tepki toplamıştı. Facebook’un ise ortaya çıkan skandallarının ardından güven kaybetmesi, bu tarz teorilerin artmasına sebep oluyor.

Share:

administrator

1997’de Nevşehir-Ortahisar’da doğdu. Marmara Üniversitesi’nde Basım Teknolojileri eğitimi görüyor. Gazeteciliğe ve doğru bilgi alma hakkına inanan Hasan, bir Onaran olarak sosyal inisiyatifin ve eğitimin gücüne inanıyor, geleceğin nerede olduğunu araştırıyor.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.