İnternet Kullanıcılarının Her Hareketi Yapay Zeka Verisine Dönüşüyor
İnternet kullanıcılarının çevrimiçi eylemleri, CAPTCHA testlerinden mobil oyunlara kadar geniş bir yelpazede yapay zeka modellerini eğitiyor. Bu durum gizlilik endişelerini beraberinde getiriyor.
İnternet kullanıcılarının CAPTCHA testlerinden mobil oyunlara, sosyal medya etkileşimlerinden navigasyon uygulamalarına kadar uzanan çevrimiçi hareketleri, teknoloji şirketleri tarafından yapay zeka modellerinin eğitimi ve geliştirilmesi için veri olarak kullanılıyor. Bu geniş kapsamlı veri toplama süreci, son dönemde gizlilik ve güvenlik endişelerini artırdı.
CAPTCHA Testleri ve Görünmeyen Veri Toplama
CAPTCHA ve reCAPTCHA testleri, kullanıcıların insan olduğunu doğrulamakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka araçlarının eğitiminde önemli bir rol oynuyor. Kullanıcılar, sunulan görsellerdeki harfleri yazarak veya belirli nesneleri ayırt ederek bu testleri tamamlıyor.
Google’ın reCAPTCHA testlerinde sıkça sorulan yaya geçitleri veya trafik lambaları gibi nesneler, insansız araçlar için veri sağladığı iddialarını gündeme getirdi. Bu durum, teknoloji firmalarının güvenlik önlemlerini aşan bir kullanım alanına işaret ediyor.
Bir Google Cloud sözcüsü, reCAPTCHA kullanıcı verilerinin yalnızca hizmeti iyileştirmek amacıyla kullanıldığını açıkladı. Sözcü, bu durumun hizmet şartları sözleşmesinde açıkça belirtildiğini vurguladı.
Mobil Oyunlardan Gerçek Dünya Haritalarına Veri Akışı
Yapay zeka eğitiminde gündelik kullanımların veri kaynağı olması tartışması, mobil oyunlar gibi farklı alanlara da yayıldı. ABD merkezli Niantic firmasının “Pokemon Go” oyunu, oyuncuların GPS ve kamera aracılığıyla gerçek dünyada karakter arayışıyla büyük bir sokak görüntüsü veri havuzu oluşturdu.
MIT Technology Review dergisi, Niantic’in yapay zeka şirketi Niantic Spatial’ın oyuncuların biriktirdiği 30 milyar görseli kullanarak gerçek dünyanın sanal modelini ürettiğini bildirdi. Bu sayede fiziksel dünyanın dijital bir ikizi ortaya çıktı.
Niantic, bu modellemeyle kullanıcıların etrafındaki görüntülerin fotoğraflarını yükleyerek konumlarını haritada görmesini sağlayan bir teknoloji geliştirdiğini duyurdu. Firma ayrıca, GPS’in güvenilir olmadığı yerlerde robotların hareketini kolaylaştıracak bir teknoloji hedefliyor.
Niantic, Kasım 2024’te internet sitesinden yaptığı açıklamada, oyuncuların gerçek dünyayı tarayarak sağladığı verileri kullandığını doğruladı. Ancak şirket, bu özelliğin “tamamıyla opsiyonel” olduğunu özellikle vurguladı.
Yapay Zeka Eğitiminde Pasif Veri Kullanımı ve Endişeler
İsviçre’deki Lozan Üniversitesinden Profesör Christian Peukert, yapay zeka eğitiminde kullanılan materyaller ile internet kullanıcılarının güvenliği ve mahremiyeti arasındaki dengeyi değerlendirdi. Peukert, CAPTCHA testlerinin eski versiyonlarında bilinmeyen kelimelere verilen yanıtların, dijitalleşme çabaları kapsamında veri olarak depolandığını belirtti.
Profesör Peukert, “Yapay zekanın eğitiminin büyük kısmı, kullanıcıların çoğunlukla fark etmeyerek internette ürettiği pasif verilere dayanıyor” ifadesini kullandı. Bu durum, kullanıcıların farkında olmadan sistemlere katkı sağladığını gösteriyor.
Peukert, Reddit ve Twitter gibi sosyal medya platformlarının dil modelleri için büyük miktarlarda metin sağladığını örnek gösterdi. Instagram gibi görüntü platformlarındaki açıklamalar ve etiketler, görsel verinin etiketlenmesine katkıda bulunuyor.
Ayrıca Google aramaları, dil anlama ve sıralama sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı oluyor. Google Haritalar ve Waze gibi navigasyon uygulamaları hareket verileri topluyor; sohbet robotları ve sesli asistanlarla yapılan görüşmeler de sistemleri iyileştirmede kullanılıyor.
Christian Peukert, bu veri süreçlerinin gizlilik ve güvenlik açısından sorunlar taşıdığını vurguladı. Büyük ölçekli veri birikimi “fişlemeye”, “sahte içeriklerin üretilmesine” ve “kullanıcıların kendileriyle rekabet eden sistemleri beslemesine” yol açabiliyor.
Profesör Peukert, bireysel tedbirlerin veri kullanımını azaltma konusunda tek başına yetersiz kaldığını belirtti. Peukert, “Veriler büyük veri kümelerine bir kere dahil edildiğinde kontrolü geri kazanmak zordur” değerlendirmesini yaptı.
Öte yandan Profesör Peukert, insan kaynaklı verilerin dil teknolojileri, çeviri, erişilebilirlik araçları ve arama motorları gibi gündelik hizmetlerdeki kullanımının faydalar sağladığına da dikkat çekti.
Yorum Yap