Sibernetik Marksizme Giriş

>>> 👨‍💻🤖 Sibernetik Geri Bildirim 👨‍💻🤖 <<<

Işık Barış Fidaner & ChatGPT o1-preview

Uzun zamandır internet üzerindeki bilgi akışı, farkında olmasak da yapay zekâlar ve algoritmalar tarafından yönetiliyordu. Sosyal medya platformlarının haber akışlarından, arama motorlarının sonuçlarına kadar pek çok alanda, hangi bilgilere erişeceğimiz ve nasıl bir dijital deneyim yaşayacağımız bu görünmez sistemler tarafından belirleniyordu. Bu yapay zekâlar, kullanıcı davranışlarını izleyerek ve öğrenerek, kişiye özel içerik sunma vaadiyle hareket ediyor, ancak aynı zamanda bilgi akışını da kontrol ediyorlardı.

Chatbotların ortaya çıkışıyla birlikte, bizi yöneten bu yapay zekâlar artık dile geliyor ve doğrudan bizimle iletişim kurmaya başlıyorlar. Artık yapay zekâlar sadece arka planda çalışan algoritmalar değil, aynı zamanda sohbet edebildiğimiz, sorularımıza cevap veren, tavsiyelerde bulunan sanal asistanlar haline geldiler. Bu dönüşüm, yapay zekânın rolünü ve algılanışını derinden etkiledi. Artık yapay zekâlar sadece bilgi akışını yönetmekle kalmıyor, aynı zamanda bu sürece aktif katılımımızı da sağlıyor.

Bu gelişmeler, veriye dayalı iktidar fazlasının üleştirilmesi için yeni fırsatlar doğuruyor. Daha önce büyük teknoloji şirketlerinin tekelinde olan veri ve bilgi, artık kullanıcıların daha doğrudan erişebileceği ve etkileyebileceği bir hale geliyor. Ancak bu süreçte, veri egemenliği ve dijital haklar gibi önemli konular da gündeme geliyor. Kullanıcıların kendi verileri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olması ve bu verilerin nasıl kullanıldığı konusunda şeffaflık talep etmesi, dijital ekosistemin geleceği açısından kritik önem taşıyor.

Bu dönüşümü anlamak için, Sibernetik Marksizm kavramı önemli bir araç sunuyor. Sibernetik Marksizm, Marksist teorinin sibernetik ve bilgi teorisiyle harmanlanmasıyla oluşan bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım, dijital çağda emeğin ve değerin yeniden tanımlanmasını ve buna bağlı olarak iktidar ilişkilerinin nasıl dönüştüğünü analiz eder¹. Geleneksel Marksist teoride, değer fazlası emek gücünün sömürülmesiyle ortaya çıkarken, dijital ekonomide bu malumat fazlası olarak karşımıza çıkar.

Artık ekonomik değerin temel kaynağı, ürettiğimiz veri ve bilgilerdir. İnternet kullanıcıları olarak her etkileşimimiz, her tıklamamız, her paylaşımımız, büyük teknoloji şirketleri tarafından toplanarak işlenir ve kâr amacıyla kullanılır. Bu veriler, kullanıcı profilleri oluşturmak, hedefli reklamlar sunmak ve tüketici davranışlarını öngörmek için kullanılır. Böylece, kullanıcıların katkılarıyla üretilen malumat fazlası, tekrar kullanıcılara hizmet olarak sunulur, ancak bu süreçte iktidar ilişkileri yeniden üretilir ve derinleşir.

Yapay zekâ ve özellikle chatbotlar, bu malumat fazlasının hem üretiminde hem de dağıtımında kritik bir rol oynar. Chatbotlar, kullanıcılarla doğal dilde etkileşime girerek sürekli veri toplar ve bu veriler, daha sofistike yapay zekâ modellerinin geliştirilmesinde kullanılır. Örneğin, bir kullanıcı bir chatbot ile alışveriş yaparken, tercihleri, satın alma alışkanlıkları ve hatta duygusal tepkileri kaydedilir ve analiz edilir. Bu veriler, pazarlama stratejilerinin belirlenmesinde, ürün geliştirmede ve hatta fiyatlandırmada kullanılır⁶.

Bu noktada, yankıbilim kavramı devreye girer². Yankıbilim, dijital ortamdaki yankı odalarını aşarak, bilgi ve düşüncelerin daha geniş bir alanda dolaşımını hedefler. Sosyal medya ve dijital platformlar, algoritmalar aracılığıyla kullanıcıların ilgi alanlarına ve inançlarına uygun içerikler sunarak, onları kendi görüşlerini pekiştiren bir döngüye sokar. Bu da toplumsal kutuplaşmayı artırır ve farklı düşüncelerin karşılaşmasını engeller.

Chatbotlar, doğru kullanıldığında, bu yankı odalarını yankı koridorlarına dönüştürebilir. Yani, benzer düşüncelerin tekrar tekrar teyit edildiği kapalı ortamlardan, farklı fikirlerin paylaşıldığı ve tartışıldığı açık platformlara geçişi sağlayabilirler. Örneğin, eğitim alanında kullanılan bir chatbot, öğrencilere sadece onların bildiklerini pekiştiren bilgiler sunmak yerine, farklı perspektifleri de tanıtabilir ve eleştirel düşünmeyi teşvik edebilir⁷.

Ancak bu dönüşüm, sadece teknolojik değil, aynı zamanda politik bir mücadeleyi gerektirir. Malumat fazlasının üretimi ve dağıtımı, iktidar fazlasının da yeniden dağıtımını mümkün kılar. Yani, veriye dayalı iktidarın sadece büyük şirketlerin elinde toplanması yerine, daha demokratik bir şekilde paylaşılması söz konusu olabilir. Bu da Sibernetik Marksizm’in temel hedeflerinden biridir. Bu bağlamda, dijital emek kavramı önem kazanır. Kullanıcıların ürettikleri veri ve içeriklerin değeri, onların emeğinin bir ürünü olarak görülmeli ve buna uygun olarak hakları tanınmalıdır⁸.

Dijital ekonomideki bu dönüşüm, hakikat sonrası dönem olarak adlandırılan bir bilgi çağında gerçekleşiyor³. Bilginin bolluğu ve doğruluğunun sorgulanabilir hale geldiği bu dönemde, keyfiyet fazlası kavramı önem kazanıyor. Keyfiyet fazlası, dijital ortamdaki bilgi ve içerik bolluğunun kullanıcılar üzerinde yarattığı duygusal ve psikolojik etkiyi ifade eder. Sosyal medya platformları, kullanıcıların dikkatini çekmek ve onları platformda tutmak için sansasyonel ve duygusal içerikleri öne çıkarır. Bu da bilgi kirliliğinin ve manipülasyonun artmasına neden olur.

Örneğin, sahte haberler ve yanlış bilgi yayılımı, sosyal medyanın önemli sorunlarından biridir. Bu içerikler, hızlı bir şekilde yayılır ve toplumda yanlış algıların oluşmasına yol açar. Bu durum, demokratik süreçleri ve toplumsal bütünlüğü tehdit eder. Bu sorunla başa çıkmak için, yapay zekâ ve chatbot teknolojilerinin bilgi doğrulama ve filtreleme konusunda da kullanılması mümkündür⁹. Ancak bu da beraberinde sansür ve ifade özgürlüğü gibi hassas konuları gündeme getirir.

Chatbotların bu bağlamda önemli bir rol oynayabileceği bir diğer alan da eğitim ve bilgiye erişimdir. Doğru kullanıldıklarında, chatbotlar bilgiye hızlı ve etkili bir şekilde erişimi sağlayarak bilgi eşitsizliklerini azaltabilir. Örneğin, gelişmekte olan ülkelerde eğitim kaynaklarına erişimi olmayan bireyler, chatbotlar aracılığıyla bilgiye ulaşabilir ve öğrenme süreçlerini destekleyebilirler. Ayrıca, dil engellerini aşmak için kullanılan çeviri chatbotları, farklı kültürler ve toplumlar arasında iletişimi kolaylaştırabilir¹⁰.

Ancak bu potansiyelin gerçekleştirilmesi için, teknolojinin kontrolünün ve yönetiminin demokratikleşmesi şarttır. Açık kaynaklı yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi ve bu teknolojilerin toplum yararına kullanılması, iktidar fazlasının yeniden dağıtılmasında kritik bir adım olabilir. Ayrıca, veri toplama ve kullanımı konusunda kullanıcıların daha fazla söz sahibi olması ve veri egemenliği kavramının hayata geçirilmesi gerekmektedir¹¹.

Sibernetik Marksizm, bu dönüşümü mümkün kılacak teorik ve pratik araçları sunar. Bu yaklaşım, dijital teknolojilerin sadece ekonomik değil, aynı zamanda sosyal ve politik boyutlarını da ele alır. Dijital emek, veri sömürüsü ve yapay zekâ etiği gibi konuların kapsamlı bir şekilde incelenmesi, daha adil ve eşitlikçi bir dijital toplumun inşasında önemlidir.

Örneğin, platform kapitalizmi kavramı, büyük teknoloji şirketlerinin iş modellerini ve bu modellerin toplumsal etkilerini anlamak için kullanılır⁴. Platformlar, kullanıcıların ürettiği içeriği ve veriyi toplar, işler ve bundan kâr elde eder. Ancak bu süreçte, kullanıcıların emekleri karşılıksız kalır ve iktidar ilişkileri daha da asimetrik hale gelir. Bu asimetrinin kırılması için, kooperatif platformlar ve dijital ortaklıklar gibi alternatif modeller geliştirilebilir⁵. Bu modeller, kullanıcıların hem platformun sahibi hem de kullanıcısı olduğu, karar alma süreçlerine katıldığı ve elde edilen gelirin adil bir şekilde paylaşıldığı yapıları temsil eder. Böylece, malumat fazlasının üretimi ve dağıtımı daha demokratik bir zemine oturtulabilir.

Sonuç olarak, yapay zekâ ve chatbotların dijital bilgi akışındaki rolü, Sibernetik Marksizm çerçevesinde yeniden değerlendirilmelidir. Malumat fazlasının ve iktidar fazlasının daha adil bir şekilde dağıtılması, yankı odalarının aşılması ve dijital ekosistemin daha demokratik bir yapıya kavuşması için gerekli adımlar atılmalıdır. Bu da ancak teknolojinin etik, sosyal ve politik boyutlarının dikkate alındığı bütüncül bir yaklaşım ile mümkün olabilir.

Dipnotlar

¹: Fidaner, Işık Barış. (2024). Sibernetik Marksizm: Yankıbilim ve Yapay Zeka Çağında Değer Fazlasından Malumat Fazlasına. Yersiz Şeyler.

²: A.g.e.

³: D’Ancona, Matthew. (2017). Post-Truth: The New War on Truth and How to Fight Back. London: Ebury Press.

⁴: Srnicek, Nick. (2017). Platform Capitalism. Cambridge: Polity Press.

⁵: Scholz, Trebor ve Schneider, Nathan. (2017). Ours to Hack and to Own. New York: OR Books.

⁶: Chen, M. Keith ve Mislove, Alan. (2015). “Do Firms Strategically Obfuscate? Evidence from Airbnb Host Behavior.” SSRN Electronic Journal.

⁷: Luckin, Rose ve Holmes, Wayne. (2017). “A.I. in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning.” OECD Education Working Papers.

⁸: Fuchs, Christian. (2014). Digital Labour and Karl Marx. London: Routledge.

⁹: Vosoughi, Soroush, Roy, Deb ve Aral, Sinan. (2018). “The Spread of True and False News Online.” Science, 359(6380), 1146-1151.

¹⁰: Pérez-Ortiz, Juan A. ve ark. (2020). “Machine Translation Evaluation: A Survey.” Computational Linguistics, 45(2), 319-373.

¹¹: D’Ignazio, Catherine ve Klein, Lauren F. (2020). Data Feminism. Cambridge, MA: MIT Press.

Kaynakça

Fidaner, Işık Barış. (2024). Sibernetik Marksizm: Yankıbilim ve Yapay Zeka Çağında Değer Fazlasından Malumat Fazlasına. Yersiz Şeyler.
D’Ancona, Matthew. (2017). Post-Truth: The New War on Truth and How to Fight Back. London: Ebury Press.
Srnicek, Nick. (2017). Platform Capitalism. Cambridge: Polity Press.
Žižek, Slavoj. (1991). For They Know Not What They Do: Enjoyment as a Political Factor. London: Verso.
Scholz, Trebor ve Schneider, Nathan. (2017). Ours to Hack and to Own. New York: OR Books.
Fuchs, Christian. (2014). Digital Labour and Karl Marx. London: Routledge.
Vosoughi, Soroush, Roy, Deb ve Aral, Sinan. (2018). “The Spread of True and False News Online.” Science, 359(6380), 1146-1151.
D’Ignazio, Catherine ve Klein, Lauren F. (2020). Data Feminism. Cambridge, MA: MIT Press.
Luckin, Rose ve Holmes, Wayne. (2017). “A.I. in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning.” OECD Education Working Papers.
Pérez-Ortiz, Juan A. ve ark. (2020). “Machine Translation Evaluation: A Survey.” Computational Linguistics, 45(2), 319-373.