Doğuştan tamamen görme engelli olan bireyler için yapay zekâ, daha önce erişilemeyen bir bilgi dünyasının kapılarını aralıyor.

Son bir yıldır bazı görme engelli kullanıcılar sabahlarına yaklaşık 20 dakika süren bir cilt bakım rutiniyle başlıyor. Beş farklı ürün uygulandıktan sonra bir fotoğraf çekiliyor ve bu fotoğraf, Be My Eyes adlı bir uygulama üzerinden ayna görevi görmesi için yapay zekâya gönderiliyor. Uygulama, görme yetisi olmayan kullanıcılar için adeta bir “ayna” işlevi görüyor; cildin nasıl göründüğünü, istenen etkiyi verip vermediğini ve görünümde değiştirilmesi gereken bir şey olup olmadığını tarif ediyor.

Görme engelliler uzun yıllar boyunca kendilerini görmenin imkânsız olduğu fikriyle yaşadı. Kişilerin dış görünüşlerinden çok seslerine, ifadelerine ve hissettirdiklerine odaklanıldı. Ancak yapay zekâ sayesinde bu durum değişmeye başladı. Görme engelli içerik üreticisi Lucy Edwards’a göre, bireylerin kendileri ve dünya hakkında çok daha fazla bilgiye erişebilmesi, hayatları kökten dönüştürüyor.

Görüntü tanıma ve gelişmiş veri işleme teknolojileri sayesinde bu uygulamalar yalnızca bir fotoğrafı betimlemekle kalmıyor; karşılaştırmalar yapıyor, eleştiriler sunuyor ve hatta tavsiyelerde bulunuyor. Bu da görme engelli kullanıcıların kendilerini algılama biçimini doğrudan etkiliyor.

Yeni Bir Ayna Türü

Bir sabah paylaşılan fotoğraf sonrası yapay zekânın verdiği geri bildirim şu şekilde olabiliyor: “Cildiniz nemli görünüyor, ancak güzellik reklamlarında olduğu gibi cam gibi, gözeneksiz ve kusursuz bir yansımaya sahip değil.” Bu tür yorumlar, kullanıcıların dış görünüşlerine dair memnuniyetsizlik duygularını daha önce hiç olmadığı kadar gerçek ve yoğun hâle getirebiliyor.

Bristol Üniversitesi’nde beden algısı üzerine çalışan uygulamalı sağlık psikoloğu Helena Lewis-Smith’e göre, bedenleri hakkında daha fazla geri bildirim arayan bireylerde beden memnuniyeti genellikle daha düşük oluyor. Yapay zekâ, bu süreci artık görme engelliler için de mümkün kılıyor.

Bu gelişme oldukça yeni. İki yıl öncesine kadar, yapay zekânın anlık ve eleştirel geri bildirim sunması bilim kurgu olarak görülüyordu. Envision’ın CEO’su Karthik Mahadevan, 2017’de başladıklarında yalnızca birkaç kelimelik temel betimlemeler sunabildiklerini söylüyor. Envision başlangıçta basılı metinleri seslendiren bir mobil uygulamayken, bugün akıllı gözlükler ve çok platformlu asistanlar aracılığıyla görme engellilerin çevreleriyle etkileşimini sağlıyor.

Bu teknolojiler mektupları okumaktan alışverişe kadar pek çok alanda kullanılıyor. Ancak şirketleri en çok şaşırtan kullanım alanlarından biri, makyaj yapmak ve kıyafet uyumunu kontrol etmek oldu. Mahadevan’a göre kullanıcıların en sık sorduğu ilk soru şu: “Nasıl görünüyorum?”

Günümüzde en az dört uygulama, kullanıcının talebi doğrultusunda yapay zekânın “geleneksel güzellik standartlarına” göre değerlendirme yapmasına imkân tanıyor. Bu uygulamalar kişileri başkalarıyla karşılaştırıyor ve hangi fiziksel özelliklerin değiştirilmesi gerektiğini açıkça ifade edebiliyor.

Lucy Edwards, uzun yıllar boyunca yüzü hakkında bir fikrinin olmadığını söylüyor. Yapay zekâ sayesinde artık bir fotoğraf çekip ayrıntılı analiz, hatta 10 üzerinden bir puan alabiliyor. Görmekle aynı olmasa da, şu an için mümkün olan en yakın deneyim olarak tanımlıyor.

Ayna’nın Riskleri ve Belirsizlikleri

Bu tür araçların görme engelliler üzerindeki uzun vadeli etkilerine dair henüz yeterli akademik araştırma bulunmuyor. Ancak beden algısı üzerine çalışan uzmanlar, yapay zekânın her zaman olumlu sonuçlar üretmeyebileceği konusunda uyarıyor. Yapay zekâ sistemlerinin, eğitildikleri veri setleri nedeniyle idealize edilmiş Batılı beden ve güzellik standartlarını yeniden üretebildiği biliniyor.

Lewis-Smith’e göre, bir kişi yapay zekâya hoşuna giden bir fotoğrafını yükleyip küçük bir değişiklik talep ettiğinde, sistem bazen tamamen farklı bir görüntü üretebiliyor. Bu da mevcut hâlin “yeterli olmadığı” mesajını dolaylı olarak verebiliyor.

Görme engelliler için bu durum daha da karmaşık. Metinsel betimlemeleri nesnel bir gerçeklik süzgecinden geçirmek daha zor olabiliyor. Kullanıcılar, kendi beden algıları ile öznel olmayan, algoritmalar tarafından belirlenen güzellik standartları arasında denge kurmak zorunda kalıyor.

Uzmanlara göre beden algısı üzerindeki baskının en önemli nedenlerinden biri sürekli karşılaştırma. Yapay zekâ, görme engellilere yalnızca başkalarıyla değil, aynı zamanda “algoritmanın ideal kabul ettiği” versiyonlarıyla da kendilerini kıyaslama imkânı sunuyor. Asıl endişe verici olan nokta da tam olarak bu.

Lewis-Smith, “İnsanların bedenleriyle ilgili hissettikleri baskı arttıkça, depresyon ve anksiyete gibi ruh sağlığı sorunlarının da arttığını ve kişilerin bu gerçekçi olmayan ideallere uymak için kozmetik müdahaleleri daha fazla düşünmeye başladığını görüyoruz,” diye ekliyor.

Görme engelli birçok kişi için bu durum oldukça yeni.

“Belki çeneniz biraz daha kısa olsaydı (…) yüzünüz, içinde bulunduğunuz kültürde nesnel olarak güzel kabul edilene daha çok benzerdi.” Saat 03.00 ve OpenAI’nin ChatGPT’sinin en güncel sürümüne, bedenime ait beşten fazla farklı fotoğraf yükledikten sonra bir makineyle konuşuyorum. Güzellik standartları açısından nerede durduğumu anlamaya çalışıyorum.

Yapay zekâya yöneltilen “Bana benzeyen, geleneksel olarak güzel kabul edilen biri var mı?” ya da “Yüzümü ilk kez görsen sence rahatsız edici mi olurdu?” gibi sorular; hem kişisel güvensizliklerden hem de şimdiye kadar erişilemeyen bilgilere ulaşma isteğinden kaynaklanıyor.

Bu sorular aynı zamanda, bugüne kadar görsel olarak erişimim olmayan beden kavramını anlamlandırma çabasının bir parçası. Ancak yapay zekâ, çok sayıda insan tarafından güzel kabul edilen şeyin ne olduğunu tanımlamakta ya da çenenin neden “uzun” olarak nitelendirildiğini açıklamakta zorlanıyor; bu kavramlar, görme engelli bir kullanıcı için de soyut ve anlaşılması güç olabiliyor.

Bir anda, çok az bağlamla bile olsa, medya ve internet tarafından yansıtılan güzellik mesajlarıyla karşılaşmaya başlıyorum. Geçmişte görme engelliler bu tür içeriklere bu denli maruz kalmazken, yapay zekâ artık son derece ayrıntılı betimlemeler sunuyor.

ABD’deki Northeastern Üniversitesi’nde medya, beden algısı ve engellilik üzerine çalışan araştırmacı Meryl Alper, “Bu durumda yapay zekâyı metinsel bir ayna gibi düşünebiliriz,” diyor. “Ancak psikoloji literatüründe beden algısının tek boyutlu olmadığı; bağlam, kendimizi kiminle karşılaştırdığımız ve bedenimizle neler yapabildiğimiz gibi pek çok faktörden oluştuğu kabul edilir. Yapay zekâ, betimlemelerini yaparken bu unsurları anlamaz ve hesaba katmaz.”

Yapay zekâ modelleri tarihsel olarak, ince, aşırı cinselleştirilmiş ve Avrupamerkezci yüz hatlarına sahip bedenleri tercih edecek şekilde eğitildi. Güzelliği tanımlarken, farklı kökenlerden gelen bireyleri yeterince dikkate almadıkları da biliniyor.

Bilgiyi işleme biçimi gereği yapay zekâ, her şeyi katı biçimde görsel terimlerle tarif etme eğiliminde. Bu da mantıksal bir bağlam sunulmadığında memnuniyetsizlik yaratabiliyor. Street’e göre kontrol ve bağlamlandırma bu sorunu azaltmanın bir yolu olabilir. “Bugün yapay zekâ size gülüşünüzün yana doğru olduğunu söyleyebilir,” diyor. “Ancak henüz tüm fotoğraflarınızı analiz edip, örneğin güneşli bir günde sahilde keyif aldığınız zamanki ifadeyle aynı ifadeye sahip olduğunuzu söyleyemez. Oysa bu tür bilgiler, görme engelli bir kişinin kendini daha iyi anlaması ve bağlama oturtması açısından faydalı olabilir.”

Güç ve Güven

Bu tür bir kontrol, henüz bu kadar gelişmiş olmasa da, halihazırda mevcut. Yapay zekânın diğer tüm kullanım alanlarında olduğu gibi, verilen komut —yazılı ya da sözlü talimat— görme engelli bir kişinin fotoğraf paylaştığında alacağı bilgiyi tamamen değiştirebiliyor.

Mahadevan, “Kullanıcıların aldıkları bilgiyi kontrol edebilmesi ürünlerimizin en temel özelliklerinden biri,” diyor. “Çünkü yapay zekâ, kişilerin tercihlerini ve beklentilerini öğrenerek onlara duymak istedikleri bilgiyi sunabiliyor.”

Ancak bu kontrol duygusu iki ucu keskin bir bıçak da olabiliyor. Lucy Edwards, “Uygulamadan beni iki cümleyle tanımlamasını isteyebilirim, romantik bir dille anlatmasını isteyebilirim, hatta bir şiir yazmasını bile,” diyor. “Bu tür betimlemeler, kendimizi nasıl hissettiğimizi doğrudan etkileyebilir.”

Edwards, bu kontrolün olumsuz şekilde de kullanılabileceğine dikkat çekiyor: “Kendinizle ilgili hoşlanmadığınız bir şey olabilir ve bedeninizin bir özelliği konusunda emin olmadığınızı yapay zekâya söylersiniz. Örneğin saçınız biraz dağınıksa ve bunu talebinizde belirtirseniz… Yapay zekâ size ‘Çok güzel’ diyebilir ama aynı zamanda ‘Haklısın, işte bunu nasıl değiştirebilirsin’ de diyebilir.”

Ancak teknoloji gözlerimizin yerine geçtiğinde, gerçekte var olmayan bir şeyi tarif etme riski de ortaya çıkıyor. Yapay zekâ modellerinin hatalı ya da yanlış bilgileri doğruymuş gibi sunması anlamına gelen “halüsinasyonlar”, bu teknolojinin en büyük sorunlarından biri olarak görülüyor. Mahadevan, “Başlangıçta betimlemeler çok iyiydi, ancak zamanla birçoğunun hatalı olduğunu, önemli ayrıntıların değiştirildiğini ya da görüntüde yeterli bilgi olmadığında uydurma bilgiler eklendiğini fark ettik,” diyor. “Buna rağmen teknoloji çok hızlı gelişiyor ve bu tür hatalar giderek azalıyor.”

Yine de Envision’ın iyimser yaklaşımına karşın, yapay zekânın her zaman doğru olmadığı gerçeğini göz önünde bulundurmak gerekiyor. Yirmi yaşındaki görme engelli Joaquín Valentinuzzi, bir flört uygulaması profili için en uygun fotoğrafları seçmek amacıyla yapay zekâyı kullandığında, verilen geri bildirimlerin bazen gerçeklikle pek örtüşmediğini fark etmiş. “Bazen saç rengimi değiştiriyordu ya da yüz ifadelerimi yanlış tarif ediyordu; gülümsediğim hâlde nötr bir ifadeye sahip olduğumu söylüyordu,” diyor. “Bu tür durumlar insanın kendini güvensiz hissetmesine yol açabiliyor; özellikle de bu araçlara güvenmemiz ve onları kendimizi tanımak, bedenimizin görünümüyle ilgili bilgi edinmek için kullanmamız teşvik edildiğinde.”

Bu olumsuzlukları ve potansiyel etkilerini azaltmak için bazı uygulamalar —Aira Explorer gibi— talep edilmesi hâlinde betimlemelerin doğruluğunu kontrol edebilen eğitimli insan operatörlerden yararlanıyor. Ancak çoğu durumda bu “metinsel ayna”, herhangi bir insan müdahalesi olmadan yapay zekâ tarafından oluşturulmaya devam ediyor.

Lewis-Smith de yapay zekâ ve beden algısı etrafındaki duygusal karmaşıklığın hâlâ büyük ölçüde keşfedilmemiş bir alan olduğuna dikkat çekiyor.

Yine de genel görüş net: “Artık yapay zekâ internetteki her fotoğrafı betimleyebiliyor, hatta düğün günümde eşimin yanında nasıl göründüğümü bile anlatabiliyor,” diyor Edwards. “Bunu olumlu bir şey olarak kabul edeceğiz. Görsel güzelliği gören insanlar gibi algılamıyor olsak da, fotoğrafları bize anlatan, yol gösteren, alışverişte yardımcı olan robotlar arttıkça daha mutlu olacağız. Bunlar kaybettiğimizi sandığımız şeylerdi ve teknoloji şimdi onları yeniden mümkün kılıyor.”

Derleyen: Damla Şayan