İnternet üzerinden gerçekleştirdiğimiz her etkileşim, farkında olmadan yapay zeka sistemlerinin eğitimine katkıda bulunuyor. Son yıllarda gelişen yapay zeka teknolojileri, insan benzeri metinler oluşturabilen büyük dil modelleri (LLM) olan ChatGPT, Gemini ve Claude gibi uygulamalarla hayatımızda daha fazla yer buluyor. Bu modeller, eğitilmek için kitaplardan, internet sitelerinden, makalelerden ve çeşitli yazılı materyallerden sağlanan metinleri kullanıyor. Eğitim verileri genellikle kamuya açık kaynaklardan elde edilse de, son zamanlarda internet kullanıcılarının çevrimiçi davranışlarından elde edilen verilerin önemli bir rol oynadığına dair tartışmalar gündemde.
Kullanıcıların, internet hizmetlerine erişmeden önce insan olduklarını doğrulamak amacıyla karşılaştıkları “CAPTCHA” ve “reCAPTCHA” testleri, teknoloji firmaları için sadece bir güvenlik önlemi değil, aynı zamanda yapay zekanın eğitim sürecinde kullanılabilecek verilerin toplanmasına yardımcı olan araçlar haline gelmiştir. Bu testler, kullanıcıların belirli nesneleri ayırt etmeleri veya görsellerdeki harfleri yazmaları gibi basit görevler içeriyor. Özellikle Google tarafından kullanılan bu testlerde sıkça karşılaşılan yaya geçitleri, trafik lambaları ve araçlar, yapay zeka destekli insansız araçların eğitiminde veri olarak kullanılabileceğine dair endişelere yol açtı. Google Cloud sözcüsü, kullanıcı verilerinin sadece reCAPTCHA hizmetini geliştirmek amacıyla kullanıldığını ve bu durumun hizmet şartları sözleşmesinde açıkça belirtildiğini ifade etti.
Son günlerde, gündelik aktivitelerin yapay zeka eğitimine katkısı oyun dünyasına da sıçradı. 2016 yılında ABD merkezli Niantic tarafından piyasaya sürülen ve dünya genelinde geniş bir oyuncu kitlesi kazanan “Pokemon Go” oyunu, bu bağlamda eleştirilerin odağı oldu. Oyuncuların, Pokémon karakterlerini cep telefonlarındaki GPS ve kameralar yardımıyla gerçek dünyada aradığı bu oyun, büyük bir görsel veri havuzu oluşturdu. MIT Technology Review’ün haberine göre, Niantic’in yapay zeka şirketi Niantic Spatial, oyuncuların topladığı 30 milyar görsel üzerinden gerçek dünyanın sanal bir modelini geliştirdi. Bu teknoloji sayesinde, kullanıcılar çevrelerindeki görüntüleri yükleyerek haritada konumlarını görebiliyor. Ayrıca, Niantic’in bu modellemeyi GPS alımının zayıf olduğu bölgelerde robot hareketlerini kolaylaştırmak için kullanmayı hedeflediği de belirtiliyor. Firmanın internet sitesinde, oyuncuların gerçek dünyayı tarayarak sağladığı verilerin kullanıldığı ifade edilmiş, ancak bu işlemin tamamen isteğe bağlı olduğu vurgulanmıştır.
Lozan Üniversitesi’nden Profesör Christian Peukert, yapay zekanın eğitiminde kullanılan materyaller ile internet kullanıcılarının güvenliği ve mahremiyeti arasındaki dengeyi inceledi. Peukert, eski CAPTCHA testlerinde kullanıcıların çözmesi gereken kelimelerden birinin sistem tarafından tanındığını, diğerinin ise bilinmediğini belirtti. Tanınan kelimenin, kullanıcının insan olduğunu doğrulamak için kullanıldığını, bilinmeyen kelimenin ise veri olarak depolandığını aktardı. Bu durumun, kullanıcıların metin tanıma sistemlerinin gelişimine doğrudan katkı sağladığını vurgulayan Peukert, yapay zekanın eğitim sürecinin büyük ölçüde, kullanıcıların farkında olmadan internette ürettiği pasif verilere dayandığını ifade etti.
