İnternette bir formu doldurmak, bilet almak ya da bir siteye erişmek istediğinizde karşınıza çıkan, "Ben robot değilim" kutucuğu, ilk bakışta basit bir güvenlik önlemi gibi durur.
Ancak bu sıradan görünen onay süreci, aslında Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (CAPTCHA) adı verilen çok daha kapsamlı bir sistemin parçası.
Geliştirilme amacı bot saldırılarını engellemek olan bu testler, zaman içinde evrilerek dijital emeğin yeni ve görünmez bir biçimine dönüştü.
Artık bu testler sadece güvenlik sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda kullanıcıları farkında olmadan büyük bir veri toplama ve yapay zekâ eğitimi sürecine dahil ediyor.
Yavaş internet canınızı sıkmasın! İşte anında hızlandıran 6 taktik
GÜVENLİKTEN VERİ MADENCİLİĞİNE EVRİLEN YOLCULUK
Kısa Dalga'dan İlke Atik Taşkıran'ın haberine göre, CAPTCHA sistemleri, 2000'li yılların başında spam ve bot saldırılarına karşı bir savunma mekanizması olarak ortaya çıktı.
Başlangıçta çarpıtılmış harf ve rakamların girilmesini gerektiren bu testler, Google'ın 2009'da reCAPTCHA'yı satın almasıyla birlikte tamamen farklı bir boyut kazandı.
Bu satın alma, sistemin amacını güvenlikten, makine öğrenimi için gerekli olan büyük bir veri madenciliği aracına dönüştürdü.
Günümüzde karşımıza çıkan görsel tabanlı testler, kullanıcıları robotlardan ayırmakla birlikte, aynı zamanda onların davranışlarından öğrenen ve algoritmaları besleyen bir yapıya hizmet ediyor.
Milyonlarca insan, her gün farkında olmadan, bu sistemin eğitimine katkıda bulunuyor.
İNSAN EMEĞİNİN PİYASA DEĞERİ
2023 yılında yayımlanan kapsamlı bir araştırmaya göre, reCAPTCHA sisteminin yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde (ABD) yılda 819 milyon saatlik bir insan emeğine mal olduğu hesaplandı.
Bu emeğin piyasa değeri yaklaşık olarak 6,1 milyar dolara tekabül ediyor.
Ancak bu sadece bir zaman kaybı değil; aynı zamanda sessiz ve bilinçsiz bir katkı.
Kullanıcılar, bir web sitesine erişim sağlamak için bu görevleri yerine getirirken, aslında devasa veri havuzlarını genişletiyor ve yapay zekanın görsel tanıma yeteneklerini geliştirmesi için kritik önem taşıyan bilgi setlerini oluşturuyor.
Bu durum, internetin görünmez işçileri olarak tanımlanan kullanıcıların, gönüllü ancak bilinçsiz bir dijital işgücü haline geldiğini gösteriyor.
Google'a büyük baskı: Chrome tarayıcıyı sat! Davanın sonucu, Chrome'un kaderini belirleyecek
YAPAY ZEKA KENDİLİĞİNDEN ÖĞRENMİYOR
Günümüzde yapay zekâ sistemlerinin 'kendiliğinden öğrendiği' gibi bir algı olsa da, bu sistemlerin arkasındaki en kritik işlevlerden biri, etiketlenmiş verilere olan ihtiyaçlarıdır.
Sizden trafik lambalarını ya da otobüsleri seçmeniz istendiğinde, sistem sadece insan olduğunuzu doğrulamakla kalmıyor, aynı zamanda bu görsellerin ne içerdiğini öğreniyor.
Milyonlarca kullanıcının aynı işlemi tekrarlamasıyla, yapay zeka algoritmaları yüksek doğrulukta sınıflandırma modelleri oluşturuyor.
Bu, kolektif bir emek sürecidir; kullanıcılar sadece siteye erişim sağlamak için tıklarken, aslında makinelerin görme, ayırt etme ve karar verme becerilerine katkıda bulunuyor.
Bu süreç, yapay zekanın gelişimindeki insan katkısının ne kadar önemli olduğunu bir kez daha ortaya koyuyor.
SORGULAMAYI BIRAKTIĞIMIZ AN
Günümüzde, "Ben robot değilim" kutucuğunu işaretlemek, bir tercih değil, zorunlu bir geçiş noktası haline geldi.
Bu durum, kullanıcıların sorgulama refleksini yavaş yavaş köreltiyor.
Zamanla, sadece kutuları değil, aynı zamanda sistemin dayattığı sınırları da düşünmeden işaretlemeye başlıyoruz.
Bu küçük, neredeyse refleks haline gelen hareketler, birer alışkanlığa dönüşüyor.
Bu süreçte, giderek daha az soru soruyor ve daha hızlı onay veriyoruz.
Sistemin bizden beklediği davranışı, kendi özgür irademizle yaptığımız bir eylem zannetmeye başlıyoruz.
Farkına varmadan, tercih ile itaat arasındaki çizgi bulanıklaşıyor.
Sistemin en büyük başarısı, bizden sadece yanıtı değil, sorgusuz kabullenişi de alabilmesiyle gerçekleşiyor.
Netflix izleme deneyiminiz değişmek üzere: Yeni teknoloji geliyor! Daha sinematik görüntü sunacak
