Yapay zeka ve s\u0131n\u0131r akademisyeni Louise Amoore’un i\u015faret etti\u011fi gibi, algoritmik k\u00fcmeleri verilerden elde edilen i\u00e7sel, ‘do\u011fal’ kal\u0131plar\u0131n bir temsili olarak ortaya koymak, ‘tarafs\u0131z, nesnel ve de\u011ferden ba\u011f\u0131ms\u0131z bir siyasi topluluk olu\u015fturma ve s\u0131n\u0131rlama vaadi sundu\u011fu’ i\u00e7in ‘ola\u011fan\u00fcst\u00fc g\u00fc\u00e7l\u00fc bir siyasi \u00f6nerme’dir.18<\/a> Algoritmik k\u00fcmenin ‘do\u011fal bir topluluk’ oldu\u011fu fikri, \u00f6nemli bir \u0131rksalla\u015ft\u0131rma hamlesi i\u00e7ermektedir: d\u00fczensiz g\u00f6\u00e7le ili\u015fkili davran\u0131\u015f bi\u00e7imleri sonu\u00e7 olarak ‘riskli’ olarak etiketlenmektedir. Bu k\u00fcmeler, milliyet veya din gibi \u0131rk i\u00e7in ‘klasik’ vekiller gibi \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f kriterlere at\u0131fta bulunulmadan olu\u015fturuldu\u011fundan, korunan \u00f6zellikler veya \u00f6nyarg\u0131 gibi mevcut kavramlarla sorgulanmalar\u0131 zordur.19<\/a> \u00d6rne\u011fin, bir g\u00f6\u00e7men, seyahat g\u00fczergahlar\u0131, sosyal medya payla\u015f\u0131mlar\u0131, ki\u015fisel ve profesyonel a\u011flar ve hava durumu modelleri aras\u0131ndaki \u015feffaf olmayan bir korelasyona dayanan bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131 taraf\u0131ndan bir g\u00fcvenlik riski olarak tan\u0131mlanabilir.<\/p>\n\n\n\n \u0130\u00e7sel niteliklere g\u00f6re kategorilerin olu\u015fturulmas\u0131, di\u011fer on dokuzuncu y\u00fczy\u0131l uygulamalar\u0131n\u0131 yank\u0131lamakta ve geni\u015fletmektedir: yani, su\u00e7 davran\u0131\u015f\u0131na i\u015faret edecek d\u00fczenlilikleri ve kal\u0131plar\u0131 belirlemek i\u00e7in \u00f6l\u00e7\u00fcm ve istatistikleri kullanan bir dizi bilimsel \u00e7aba. Denetimsiz makine \u00f6\u011frenimi gibi, kraniyometri, frenoloji ve kriminal antropoloji alanlar\u0131, su\u00e7 kategorilerine ayr\u0131labilecek kal\u0131plar\u0131 toplamak i\u00e7in insan denekler hakk\u0131nda sistematik olarak veri biriktirmi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n \u00d6rne\u011fin, Franz Joseph Gall gibi frenologlar belirli ki\u015filik \u00f6zelliklerini kafatas\u0131n\u0131n \u00f6ne \u00e7\u0131kan b\u00f6lgeleriyle ili\u015fkilendirmi\u015ftir. \u0130lgili fizyonomi alan\u0131nda, \u0130svi\u00e7reli papaz Johann Kaspar Lavater gibi isimler, su\u00e7lu davran\u0131\u015f\u0131na rehberlik etmesi i\u00e7in y\u00fcz hatlar\u0131 \u00fczerinde sistematik bir \u00e7al\u0131\u015fma y\u00fcr\u00fctt\u00fc. Foto\u011fraf\u00e7\u0131l\u0131\u011f\u0131n geli\u015fmesiyle birlikte, y\u00fczdeki su\u00e7luluk belirtilerini ara\u015ft\u0131ran \u00e7al\u0131\u015fmalar h\u0131z kazanm\u0131\u015f, mahkumlar ve ak\u0131l hastanesi mahkumlar\u0131 defalarca bu t\u00fcr ‘\u00e7al\u0131\u015fmalara’ tabi tutulmu\u015ftur. \u00d6jenik hareketinin kurucusu ve parmak izi tespitinin \u00f6nc\u00fclerinden Frances Galton’un kompozit foto\u011fraflar\u0131 buna bir \u00f6rnektir: mahkumlar\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri, su\u00e7lulu\u011fun fiziksel i\u015faretleri olarak d\u00fczenlilikler elde etmek i\u00e7in \u00fcst \u00fcste bindirilmi\u015ftir.20<\/a><\/p>\n\n\n\n Kriminal antropoloji bu yakla\u015f\u0131mlar\u0131, su\u00e7lu bedenini bilimsel incelemeye tabi tutmaya y\u00f6nelik tutarl\u0131 bir giri\u015fimde birle\u015ftirdi. \u0130talyan psikiyatrist ve antropolog Cesare Lombroso’nun \u00f6nderli\u011finde kriminal antropologlar, Bertillon’un hassas uzuv \u00f6l\u00e7\u00fcmlerinden kraniyometrik kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmlerine, y\u00fcz hatlar\u0131n\u0131n haritas\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131na ve yara izleri ve d\u00f6vmeler gibi ay\u0131rt edici i\u015faretlerin not edilmesine kadar \u00e7ok \u00e7e\u015fitli antropomorfik \u00f6l\u00e7\u00fcm ara\u00e7lar\u0131 kulland\u0131lar. Bu temelde, ‘do\u011fu\u015ftan su\u00e7lu’nun v\u00fccudunda bulunan s\u00f6zde ‘stigmata’ veya fiziksel d\u00fczenliliklerin bir listesini \u00e7\u0131kard\u0131lar Bu kavram bug\u00fcn yayg\u0131n olarak g\u00f6zden d\u00fc\u015fm\u00fc\u015f olsa da, toplu veri \u00f6zelliklerine dayal\u0131 temel s\u0131n\u0131fland\u0131rma y\u00f6ntemi hala varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00fcrd\u00fcrmektedir.<\/p>\n\n\n\n Y\u00fcz \u00f6zelliklerinin nicel analizinden \u00e7\u0131kar\u0131lan sonu\u00e7lara g\u00fcvenmek g\u00fc\u00e7l\u00fc bir cazibe olmaya devam ediyor. Bir 2016 makalesi<\/a> ehliyetlerden al\u0131nan kafa foto\u011fraflar\u0131na dayanarak su\u00e7lulu\u011fu tahmin etmek i\u00e7in derin bir sinir a\u011f\u0131 algoritmas\u0131n\u0131 ba\u015far\u0131yla e\u011fitti\u011fini iddia ederken, bir 2018 \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131<\/a> arkada\u015fl\u0131k sitesi foto\u011fraflar\u0131ndan cinsel y\u00f6nelimi okuma konusunda benzer iddialarda bulundu.<\/p>\n\n\n\n Bu sistemlerle ele\u015ftirel bir \u015fekilde ilgilenirken, desteklemek i\u00e7in konu\u015fland\u0131r\u0131ld\u0131klar\u0131 daha b\u00fcy\u00fck siyasi projenin fark\u0131nda olmak zorunludur. Yapay zeka uzman\u0131 Kate Crawford’un yazd\u0131\u011f\u0131 gibi: ‘Kafatas\u0131 morfolojisini zeka ve yasal hak talepleriyle ili\u015fkilendirmek, s\u00f6m\u00fcrgecilik ve k\u00f6lelik i\u00e7in teknik bir mazeret g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcyor. Kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmlerindeki hatalara ve bunlar\u0131n nas\u0131l d\u00fczeltilece\u011fine odaklanma e\u011filimi olsa da, \u00e7ok daha b\u00fcy\u00fck hata bu metodolojiyi canland\u0131ran temel d\u00fcnya g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fcndedir. O halde ama\u00e7, \u0131rk\u00e7\u0131 zeka modellerini desteklemek i\u00e7in daha do\u011fru ya da “adil” kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmleri talep etmek de\u011fil, bu yakla\u015f\u0131m\u0131 t\u00fcm\u00fcyle mahkum etmek olmal\u0131d\u0131r.”21<\/a> Ba\u015fka bir deyi\u015fle, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve nicelle\u015ftirme teknikleri, do\u011frulamak ve kefil olmak i\u00e7in g\u00f6revlendirildikleri sosyo-politik ba\u011flamlardan ayr\u0131 tutulamaz. Uluslararas\u0131 \u0130li\u015fkiler uzman\u0131 Robert Cox’un ifadesiyle, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve nicelle\u015ftirme her zaman birileri i\u00e7in ve bir ama\u00e7 i\u00e7indir.22<\/a><\/p>\n\n\n\n Bilim ve Teknoloji \u00c7al\u0131\u015fmalar\u0131 uzman\u0131 Helga Nowotny’nin de belirtti\u011fi gibi, algoritmik tahmin sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n temelde do\u011fru oldu\u011funa ‘g\u00fcvenirsek’, derin sinir a\u011flar\u0131n\u0131n mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 yanl\u0131\u015f anlam\u0131\u015f oluruz. Bu a\u011flar ‘yaln\u0131zca d\u00fczenlilikleri tespit edebilir ve ge\u00e7mi\u015ften gelen verilere dayanarak kal\u0131plar\u0131 tan\u0131mlayabilir. Nedensel muhakeme s\u00f6z konusu de\u011fildir ve bir yapay zeka da \u00f6yleymi\u015f gibi davranmaz.”23<\/a><\/p>\n\n\n\n Bu makineler ‘pratik ve \u00f6l\u00e7\u00fclebilir tahminler’ \u00fcretebilseler de, neden-sonu\u00e7 ili\u015fkisi kuramazlar – k\u0131sacas\u0131, insani anlamda bir ‘anlay\u0131\u015fa’ sahip de\u011fildirler.24<\/a> Dahas\u0131, algoritmalara a\u015f\u0131r\u0131 g\u00fcvenmek bizi determinizme iter ve davran\u0131\u015flar\u0131m\u0131z\u0131 alternatif yollar yerine makine \u00f6ng\u00f6r\u00fcleriyle uyumlu hale getirir. Bu, hesap verebilirlik \u00fczerine kurulu siyasi k\u00fclt\u00fcrlerde bir sorundur. Daha iyi gelecekler in\u015fa etmek i\u00e7in ge\u00e7mi\u015ften ders almak istiyorsak, bir makine \u00f6\u011frenimi modelinin \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131na g\u00fcvenemeyiz.<\/p>\n\n\n\n On dokuzuncu y\u00fczy\u0131ldan g\u00fcn\u00fcm\u00fcze g\u00f6zetim ve kimlik belirleme teknolojilerinin i\u00e7 i\u00e7e ge\u00e7mi\u015f tarihini ke\u015ffetmek i\u00e7in nicelle\u015ftirme ve s\u0131n\u0131fland\u0131rmaya duyulan ortak ve s\u00fcregelen g\u00fcvenin yan\u0131 s\u0131ra pek \u00e7ok konudan faydalan\u0131labilir. H\u00fck\u00fcml\u00fcler ve s\u00f6m\u00fcrgele\u015ftirilmi\u015f insanlar gibi marjinalle\u015ftirilmi\u015f, fazlal\u0131k n\u00fcfuslar uzun zamand\u0131r s\u0131n\u0131fland\u0131rma sistemlerini geli\u015ftirmek ve algoritmalar\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in ‘teknolojik test alanlar\u0131<\/a>‘ olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r. Kontrols\u00fcz insan hareketlili\u011fi korkusu, ara\u015ft\u0131rma ve geli\u015ftirme i\u00e7in bir itici g\u00fc\u00e7 olarak kullan\u0131lmaya devam ediyor ve teknoloji de kendi yaratt\u0131\u011f\u0131 sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor. Ve pozitivist sosyal bilimsel y\u00f6ntemler, k\u00fckreyen \u00e7okluklar\u0131 d\u00fczg\u00fcn, say\u0131sal de\u011ferlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme g\u00f6revinin arac\u0131 olmaya devam ediyor.<\/p>\n\n\n\n YZ aldatmacas\u0131na kanmak yerine, kendimizi bir deja-vu duygusuna, yani t\u00fcm bunlar\u0131 daha \u00f6nce g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcze dair tedirgin edici duyguya ayarlayabiliriz. Bu \u015fekilde, kurumsal ve s\u0131n\u0131r akt\u00f6rleri taraf\u0131ndan ortaya at\u0131lan fantastik iddialara daha iyi direnebilir ve teknolojileri k\u00fcresel tahakk\u00fcm projelerinden ay\u0131rmaya ba\u015flayabiliriz.<\/p>\n\n\n\n **<\/p>\n\n\n\n Bu makale <\/em>‘Elastic Borders’ projesi kapsam\u0131nda y\u00fcr\u00fct\u00fclen ara\u015ft\u0131rmaya dayanmaktad\u0131r: Rethinking the Borders of the 21st Century’<\/em><\/a> Graz \u00dcniversitesi merkezli, NOMIS vakf\u0131 taraf\u0131ndan finanse edilmektedir.<\/em><\/p>\n\n\n\n 1<\/a> 2<\/a> 3<\/a> 4<\/a> 5<\/a> 6<\/a> 7<\/a> 8<\/a> 9<\/a> 10<\/a> 11<\/a> 12<\/a> 13<\/a> 14<\/a> 15<\/a> 16<\/a> 17<\/a> 18<\/a> 19<\/a> 20<\/a> 21<\/a> 22<\/a> 23<\/a> 24<\/a> Nicelle\u015ftirmenin yan\u0131 s\u0131ra, y\u00fczy\u0131llard\u0131r bilgi \u00fcretiminin ve y\u00f6neti\u015fimin temel ara\u00e7lar\u0131ndan biri olan s\u0131n\u0131fland\u0131rma, modern ve \u00e7a\u011fda\u015f g\u00f6zetim ve kimlik belirleme teknolojilerinin bir di\u011fer ay\u0131rt edici \u00f6zelli\u011fidir. Foucault13<\/a> dan Zygmunt Bauman14<\/a> ve Denise Ferreira da Silva15<\/a> ya kadar pek \u00e7ok akademisyenin belirtti\u011fi gibi, s\u0131n\u0131fland\u0131rma, Carl Linnaeus’un taksonomisinde en ikonik \u015fekilde kan\u0131tland\u0131\u011f\u0131 \u00fczere, Avrupa Ayd\u0131nlanmas\u0131n\u0131n merkezi bir arac\u0131d\u0131r. Linnaeus, dereceli tablosunda bitkilerden b\u00f6ceklere ve insanlara kadar do\u011fal d\u00fcnyay\u0131 adland\u0131rm\u0131\u015f, s\u0131n\u0131fland\u0131rm\u0131\u015f ve hiyerar\u015fik olarak s\u0131ralam\u0131\u015f, her grubu ortak \u00f6zelliklerine g\u00f6re b\u00f6lm\u00fc\u015f ve alt b\u00f6l\u00fcmlere ay\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r. S\u0131n\u0131fland\u0131rma ve taksonomiler, erken modern d\u00f6nemde teosentrik epistemolojiden rasyonalist epistemolojiye temel epistemolojik kaymalar\u0131n bir ifadesi olarak g\u00f6r\u00fclmekte olup, bilimsel at\u0131l\u0131mlar\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lm\u0131\u015f, ancak ayn\u0131 zamanda s\u00f6m\u00fcrgele\u015ftirme ve k\u00f6lele\u015ftirme ile de ba\u011flant\u0131l\u0131 olmu\u015ftur.16<\/a> Konuyla ilgili kitaplar\u0131nda Geoffrey Bowker ve Susan Leigh Star, s\u0131n\u0131fland\u0131rman\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc ancak \u00e7o\u011fu zaman fark edilmeyen bir siyasi d\u00fczenleme arac\u0131 olarak kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131n alt\u0131n\u0131 \u00e7iziyor: ‘Siyasi ve sosyal olarak y\u00fckl\u00fc g\u00fcndemler genellikle ilk ba\u015fta tamamen teknik olarak sunulur ve g\u00f6r\u00fclmeleri bile zordur. S\u0131n\u0131fland\u0131rma sisteminin katmanlar\u0131 i\u015fleyen bir altyap\u0131ya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fck\u00e7e, as\u0131l siyasi m\u00fcdahale giderek daha s\u0131k\u0131 bir \u015fekilde yerle\u015fir. Bir\u00e7ok durumda bu, bir yak\u0131nsama s\u00fcreci yoluyla siyasi kategorinin do\u011falla\u015fmas\u0131na yol a\u00e7ar. ‘17<\/a><\/p>\n\n\n\n Bug\u00fcn s\u0131n\u0131fland\u0131rma, b\u00fcy\u00fck miktarda verideki \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ay\u0131rt etmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f bir yapay zeka alt alan\u0131 olan makine \u00f6\u011freniminin merkezinde yer almaktad\u0131r. Bu, yaln\u0131zca b\u00fcy\u00fck miktarda bilgiyi kategorize etmesine de\u011fil, ayn\u0131 zamanda yeni, daha \u00f6nce g\u00f6r\u00fclmemi\u015f verileri tahmin etmesine ve s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131na da olanak tan\u0131r. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, \u00f6\u011frenilen bilgiyi yeni durumlara uygular. Makine \u00f6\u011frenimi \u00fczerine ara\u015ft\u0131rmalar ge\u00e7en y\u00fczy\u0131l\u0131n ortalar\u0131nda ba\u015flam\u0131\u015f olsa da, ChatGPT gibi uygulamalarla son zamanlarda benzeri g\u00f6r\u00fclmemi\u015f bir \u015fekilde \u00f6ne \u00e7\u0131km\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Makine \u00f6\u011frenimi s\u0131n\u0131r \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131nda da giderek daha fazla uygulanmaktad\u0131r. Nadiren tek ba\u015f\u0131na bir teknoloji olarak kullan\u0131lmakla birlikte, uzun s\u00fcredir kullan\u0131lan g\u00f6zetim, tan\u0131mlama ve ay\u0131klama bi\u00e7imlerini art\u0131rmak ve h\u0131zland\u0131rmak i\u00e7in mevcut teknolojiler aras\u0131nda yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, hareket kal\u0131plar\u0131, sosyal medya payla\u015f\u0131mlar\u0131, siyasi \u00e7at\u0131\u015fmalar, do\u011fal afetler ve daha fazlas\u0131 dahil olmak \u00fczere b\u00fcy\u00fck miktarda veriyi analiz eden algoritmik tahmin<\/a>, g\u00f6\u00e7 modellerinin haritas\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karmak amac\u0131yla giderek istatistiksel g\u00f6\u00e7 modellemesinin yerini almaktad\u0131r. Avrupa Komisyonu \u015fu anda “riskli” davran\u0131\u015flar\u0131n yeni bi\u00e7imlerini belirlemek i\u00e7in daha geni\u015f veri kaynaklar\u0131ndan yararlanarak mevcut risk analizi bi\u00e7imlerini geni\u015fletecek algoritmik y\u00f6ntemlere<\/a> y\u00f6nelik ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 finanse etmektedir. Makine \u00f6\u011frenimi ayr\u0131ca ‘yalan dedekt\u00f6r\u00fc’ s\u0131n\u0131r muhaf\u0131zlar\u0131<\/a>, diyalekt tan\u0131ma<\/a>, \u015f\u00fcpheli gemilerin izlenmesi ve tan\u0131mlanmas\u0131<\/a>, AB’nin i\u00e7 s\u0131n\u0131rlar\u0131nda y\u00fcz tan\u0131ma<\/a> ve Yunan kamplar\u0131ndaki mahkumlar\u0131n davran\u0131\u015fsal analizi<\/a>. Bu geni\u015f uygulama yelpazesinin de g\u00f6sterdi\u011fi gibi, ister drone g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinin destekli g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analizi ister s\u0131\u011f\u0131nma taleplerinin incelenmesi olsun, makine \u00f6\u011freniminden muaf bir s\u0131n\u0131r teknolojisi yok gibi g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor.<\/p>\n\n\n\n S\u0131n\u0131fland\u0131rma, makine \u00f6\u011freniminin ya da en az\u0131ndan g\u00fcn\u00fcm\u00fczde bask\u0131n hale gelen veri odakl\u0131 makine \u00f6\u011freniminin<\/a> \u00f6z\u00fcnde yatmaktad\u0131r. Bireysel veri noktalar\u0131, denetimli veya denetimsiz \u00f6\u011frenme yoluyla y\u00fcr\u00fct\u00fclen bir s\u00fcre\u00e7 olan kategoriler ve alt kategoriler halinde d\u00fczenlenir. Denetimli \u00f6\u011frenmede, e\u011fitim verileri \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir taksonomiye g\u00f6re etiketlenir. Pratikte bu genellikle insanlar\u0131n s\u00f6z konusu k\u00f6pe\u011fin g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcne ‘k\u00f6pek’ gibi etiketler atamas\u0131 anlam\u0131na gelir. Makine \u00f6\u011frenimi modeli, etiketlerle ili\u015fkili \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri tan\u0131mlayarak bu etiketli veri k\u00fcmesinden \u00f6\u011frenir. Denetimsiz \u00f6\u011frenmede veriler insanlar taraf\u0131ndan etiketlenmez. Bunun yerine, algoritma veri i\u00e7indeki kal\u0131plar\u0131 ve yap\u0131lar\u0131 ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak tan\u0131mlar. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, algoritma veri k\u00fcmesinin do\u011fas\u0131nda bulunan \u00f6r\u00fcnt\u00fclere dayal\u0131 olarak kendi k\u00fcmelerini olu\u015fturarak verileri s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131r. \u0130nsan taraf\u0131ndan olu\u015fturulan sistemlerle uyumlu olabilecek veya olmayabilecek kendi kategori taksonomisini olu\u015fturur.<\/p>\n\n\n\n Yapay zeka ve s\u0131n\u0131r akademisyeni Louise Amoore’un i\u015faret etti\u011fi gibi, algoritmik k\u00fcmeleri verilerden elde edilen i\u00e7sel, ‘do\u011fal’ kal\u0131plar\u0131n bir temsili olarak ortaya koymak, ‘tarafs\u0131z, nesnel ve de\u011ferden ba\u011f\u0131ms\u0131z bir siyasi topluluk olu\u015fturma ve s\u0131n\u0131rlama vaadi sundu\u011fu’ i\u00e7in ‘ola\u011fan\u00fcst\u00fc g\u00fc\u00e7l\u00fc bir siyasi \u00f6nerme’dir.18<\/a> Algoritmik k\u00fcmenin ‘do\u011fal bir topluluk’ oldu\u011fu fikri, \u00f6nemli bir \u0131rksalla\u015ft\u0131rma hamlesi i\u00e7ermektedir: d\u00fczensiz g\u00f6\u00e7le ili\u015fkili davran\u0131\u015f bi\u00e7imleri sonu\u00e7 olarak ‘riskli’ olarak etiketlenmektedir. Bu k\u00fcmeler, milliyet veya din gibi \u0131rk i\u00e7in ‘klasik’ vekiller gibi \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f kriterlere at\u0131fta bulunulmadan olu\u015fturuldu\u011fundan, korunan \u00f6zellikler veya \u00f6nyarg\u0131 gibi mevcut kavramlarla sorgulanmalar\u0131 zordur.19<\/a> \u00d6rne\u011fin, bir g\u00f6\u00e7men, seyahat g\u00fczergahlar\u0131, sosyal medya payla\u015f\u0131mlar\u0131, ki\u015fisel ve profesyonel a\u011flar ve hava durumu modelleri aras\u0131ndaki \u015feffaf olmayan bir korelasyona dayanan bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131 taraf\u0131ndan bir g\u00fcvenlik riski olarak tan\u0131mlanabilir.<\/p>\n\n\n\n \u0130\u00e7sel niteliklere g\u00f6re kategorilerin olu\u015fturulmas\u0131, di\u011fer on dokuzuncu y\u00fczy\u0131l uygulamalar\u0131n\u0131 yank\u0131lamakta ve geni\u015fletmektedir: yani, su\u00e7 davran\u0131\u015f\u0131na i\u015faret edecek d\u00fczenlilikleri ve kal\u0131plar\u0131 belirlemek i\u00e7in \u00f6l\u00e7\u00fcm ve istatistikleri kullanan bir dizi bilimsel \u00e7aba. Denetimsiz makine \u00f6\u011frenimi gibi, kraniyometri, frenoloji ve kriminal antropoloji alanlar\u0131, su\u00e7 kategorilerine ayr\u0131labilecek kal\u0131plar\u0131 toplamak i\u00e7in insan denekler hakk\u0131nda sistematik olarak veri biriktirmi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n \u00d6rne\u011fin, Franz Joseph Gall gibi frenologlar belirli ki\u015filik \u00f6zelliklerini kafatas\u0131n\u0131n \u00f6ne \u00e7\u0131kan b\u00f6lgeleriyle ili\u015fkilendirmi\u015ftir. \u0130lgili fizyonomi alan\u0131nda, \u0130svi\u00e7reli papaz Johann Kaspar Lavater gibi isimler, su\u00e7lu davran\u0131\u015f\u0131na rehberlik etmesi i\u00e7in y\u00fcz hatlar\u0131 \u00fczerinde sistematik bir \u00e7al\u0131\u015fma y\u00fcr\u00fctt\u00fc. Foto\u011fraf\u00e7\u0131l\u0131\u011f\u0131n geli\u015fmesiyle birlikte, y\u00fczdeki su\u00e7luluk belirtilerini ara\u015ft\u0131ran \u00e7al\u0131\u015fmalar h\u0131z kazanm\u0131\u015f, mahkumlar ve ak\u0131l hastanesi mahkumlar\u0131 defalarca bu t\u00fcr ‘\u00e7al\u0131\u015fmalara’ tabi tutulmu\u015ftur. \u00d6jenik hareketinin kurucusu ve parmak izi tespitinin \u00f6nc\u00fclerinden Frances Galton’un kompozit foto\u011fraflar\u0131 buna bir \u00f6rnektir: mahkumlar\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri, su\u00e7lulu\u011fun fiziksel i\u015faretleri olarak d\u00fczenlilikler elde etmek i\u00e7in \u00fcst \u00fcste bindirilmi\u015ftir.20<\/a><\/p>\n\n\n\n Kriminal antropoloji bu yakla\u015f\u0131mlar\u0131, su\u00e7lu bedenini bilimsel incelemeye tabi tutmaya y\u00f6nelik tutarl\u0131 bir giri\u015fimde birle\u015ftirdi. \u0130talyan psikiyatrist ve antropolog Cesare Lombroso’nun \u00f6nderli\u011finde kriminal antropologlar, Bertillon’un hassas uzuv \u00f6l\u00e7\u00fcmlerinden kraniyometrik kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmlerine, y\u00fcz hatlar\u0131n\u0131n haritas\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131na ve yara izleri ve d\u00f6vmeler gibi ay\u0131rt edici i\u015faretlerin not edilmesine kadar \u00e7ok \u00e7e\u015fitli antropomorfik \u00f6l\u00e7\u00fcm ara\u00e7lar\u0131 kulland\u0131lar. Bu temelde, ‘do\u011fu\u015ftan su\u00e7lu’nun v\u00fccudunda bulunan s\u00f6zde ‘stigmata’ veya fiziksel d\u00fczenliliklerin bir listesini \u00e7\u0131kard\u0131lar Bu kavram bug\u00fcn yayg\u0131n olarak g\u00f6zden d\u00fc\u015fm\u00fc\u015f olsa da, toplu veri \u00f6zelliklerine dayal\u0131 temel s\u0131n\u0131fland\u0131rma y\u00f6ntemi hala varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00fcrd\u00fcrmektedir.<\/p>\n\n\n\n Y\u00fcz \u00f6zelliklerinin nicel analizinden \u00e7\u0131kar\u0131lan sonu\u00e7lara g\u00fcvenmek g\u00fc\u00e7l\u00fc bir cazibe olmaya devam ediyor. Bir 2016 makalesi<\/a> ehliyetlerden al\u0131nan kafa foto\u011fraflar\u0131na dayanarak su\u00e7lulu\u011fu tahmin etmek i\u00e7in derin bir sinir a\u011f\u0131 algoritmas\u0131n\u0131 ba\u015far\u0131yla e\u011fitti\u011fini iddia ederken, bir 2018 \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131<\/a> arkada\u015fl\u0131k sitesi foto\u011fraflar\u0131ndan cinsel y\u00f6nelimi okuma konusunda benzer iddialarda bulundu.<\/p>\n\n\n\n Bu sistemlerle ele\u015ftirel bir \u015fekilde ilgilenirken, desteklemek i\u00e7in konu\u015fland\u0131r\u0131ld\u0131klar\u0131 daha b\u00fcy\u00fck siyasi projenin fark\u0131nda olmak zorunludur. Yapay zeka uzman\u0131 Kate Crawford’un yazd\u0131\u011f\u0131 gibi: ‘Kafatas\u0131 morfolojisini zeka ve yasal hak talepleriyle ili\u015fkilendirmek, s\u00f6m\u00fcrgecilik ve k\u00f6lelik i\u00e7in teknik bir mazeret g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcyor. Kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmlerindeki hatalara ve bunlar\u0131n nas\u0131l d\u00fczeltilece\u011fine odaklanma e\u011filimi olsa da, \u00e7ok daha b\u00fcy\u00fck hata bu metodolojiyi canland\u0131ran temel d\u00fcnya g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fcndedir. O halde ama\u00e7, \u0131rk\u00e7\u0131 zeka modellerini desteklemek i\u00e7in daha do\u011fru ya da “adil” kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmleri talep etmek de\u011fil, bu yakla\u015f\u0131m\u0131 t\u00fcm\u00fcyle mahkum etmek olmal\u0131d\u0131r.”21<\/a> Ba\u015fka bir deyi\u015fle, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve nicelle\u015ftirme teknikleri, do\u011frulamak ve kefil olmak i\u00e7in g\u00f6revlendirildikleri sosyo-politik ba\u011flamlardan ayr\u0131 tutulamaz. Uluslararas\u0131 \u0130li\u015fkiler uzman\u0131 Robert Cox’un ifadesiyle, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve nicelle\u015ftirme her zaman birileri i\u00e7in ve bir ama\u00e7 i\u00e7indir.22<\/a><\/p>\n\n\n\n Bilim ve Teknoloji \u00c7al\u0131\u015fmalar\u0131 uzman\u0131 Helga Nowotny’nin de belirtti\u011fi gibi, algoritmik tahmin sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n temelde do\u011fru oldu\u011funa ‘g\u00fcvenirsek’, derin sinir a\u011flar\u0131n\u0131n mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 yanl\u0131\u015f anlam\u0131\u015f oluruz. Bu a\u011flar ‘yaln\u0131zca d\u00fczenlilikleri tespit edebilir ve ge\u00e7mi\u015ften gelen verilere dayanarak kal\u0131plar\u0131 tan\u0131mlayabilir. Nedensel muhakeme s\u00f6z konusu de\u011fildir ve bir yapay zeka da \u00f6yleymi\u015f gibi davranmaz.”23<\/a><\/p>\n\n\n\n Bu makineler ‘pratik ve \u00f6l\u00e7\u00fclebilir tahminler’ \u00fcretebilseler de, neden-sonu\u00e7 ili\u015fkisi kuramazlar – k\u0131sacas\u0131, insani anlamda bir ‘anlay\u0131\u015fa’ sahip de\u011fildirler.24<\/a> Dahas\u0131, algoritmalara a\u015f\u0131r\u0131 g\u00fcvenmek bizi determinizme iter ve davran\u0131\u015flar\u0131m\u0131z\u0131 alternatif yollar yerine makine \u00f6ng\u00f6r\u00fcleriyle uyumlu hale getirir. Bu, hesap verebilirlik \u00fczerine kurulu siyasi k\u00fclt\u00fcrlerde bir sorundur. Daha iyi gelecekler in\u015fa etmek i\u00e7in ge\u00e7mi\u015ften ders almak istiyorsak, bir makine \u00f6\u011frenimi modelinin \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131na g\u00fcvenemeyiz.<\/p>\n\n\n\n On dokuzuncu y\u00fczy\u0131ldan g\u00fcn\u00fcm\u00fcze g\u00f6zetim ve kimlik belirleme teknolojilerinin i\u00e7 i\u00e7e ge\u00e7mi\u015f tarihini ke\u015ffetmek i\u00e7in nicelle\u015ftirme ve s\u0131n\u0131fland\u0131rmaya duyulan ortak ve s\u00fcregelen g\u00fcvenin yan\u0131 s\u0131ra pek \u00e7ok konudan faydalan\u0131labilir. H\u00fck\u00fcml\u00fcler ve s\u00f6m\u00fcrgele\u015ftirilmi\u015f insanlar gibi marjinalle\u015ftirilmi\u015f, fazlal\u0131k n\u00fcfuslar uzun zamand\u0131r s\u0131n\u0131fland\u0131rma sistemlerini geli\u015ftirmek ve algoritmalar\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in ‘teknolojik test alanlar\u0131<\/a>‘ olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r. Kontrols\u00fcz insan hareketlili\u011fi korkusu, ara\u015ft\u0131rma ve geli\u015ftirme i\u00e7in bir itici g\u00fc\u00e7 olarak kullan\u0131lmaya devam ediyor ve teknoloji de kendi yaratt\u0131\u011f\u0131 sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor. Ve pozitivist sosyal bilimsel y\u00f6ntemler, k\u00fckreyen \u00e7okluklar\u0131 d\u00fczg\u00fcn, say\u0131sal de\u011ferlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme g\u00f6revinin arac\u0131 olmaya devam ediyor.<\/p>\n\n\n\n YZ aldatmacas\u0131na kanmak yerine, kendimizi bir deja-vu duygusuna, yani t\u00fcm bunlar\u0131 daha \u00f6nce g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcze dair tedirgin edici duyguya ayarlayabiliriz. Bu \u015fekilde, kurumsal ve s\u0131n\u0131r akt\u00f6rleri taraf\u0131ndan ortaya at\u0131lan fantastik iddialara daha iyi direnebilir ve teknolojileri k\u00fcresel tahakk\u00fcm projelerinden ay\u0131rmaya ba\u015flayabiliriz.<\/p>\n\n\n\n **<\/p>\n\n\n\n Bu makale <\/em>‘Elastic Borders’ projesi kapsam\u0131nda y\u00fcr\u00fct\u00fclen ara\u015ft\u0131rmaya dayanmaktad\u0131r: Rethinking the Borders of the 21st Century’<\/em><\/a> Graz \u00dcniversitesi merkezli, NOMIS vakf\u0131 taraf\u0131ndan finanse edilmektedir.<\/em><\/p>\n\n\n\n 1<\/a> 2<\/a> 3<\/a> 4<\/a> 5<\/a> 6<\/a> 7<\/a> 8<\/a> 9<\/a> 10<\/a> 11<\/a> 12<\/a> 13<\/a> 14<\/a> 15<\/a> 16<\/a> 17<\/a> 18<\/a> 19<\/a> 20<\/a> 21<\/a> 22<\/a> 23<\/a> 24<\/a> Alphonse Bertillon, insan v\u00fccudunun sistematik \u00f6l\u00e7\u00fcmlerini ar\u015fivleme ve kay\u0131t tutma ile birle\u015ftirerek bu sorunu \u00e7\u00f6zen ilk ki\u015fi oldu. Kriminolog, kay\u0131tlar\u0131 alfabetik yerine say\u0131sal olarak s\u0131ralayarak kay\u0131t eri\u015fimini geli\u015ftirdi ve tamamen antropomorfik \u00f6l\u00e7\u00fcmlere dayal\u0131 bir indeksleme sistemi olu\u015fturdu. Dizin kartlar\u0131 hiyerar\u015fik bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma sistemine g\u00f6re d\u00fczenlenmi\u015f, bilgiler \u00f6nce cinsiyete, sonra ba\u015f uzunlu\u011funa, ba\u015f geni\u015fli\u011fine, orta parmak uzunlu\u011funa ve benzerlerine g\u00f6re ayr\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Her bir \u00f6l\u00e7\u00fcm seti, n\u00fcfus i\u00e7indeki da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131n\u0131n istatistiksel de\u011ferlendirmesine dayal\u0131 olarak gruplara ayr\u0131lm\u0131\u015f ve mahkumlardan \u00f6l\u00e7\u00fcmler al\u0131narak ortalamalar olu\u015fturulmu\u015ftur. Bertillon operat\u00f6r\u00fc bir \u015f\u00fcphelinin profilini ar\u015five g\u00f6t\u00fcr\u00fcyor ve bir eleme s\u00fcreciyle bir e\u015fle\u015fme ar\u0131yordu: \u00f6nce e\u015fle\u015fmeyen cinsiyet, sonra e\u015fle\u015fmeyen kafa uzunluklar\u0131 ve benzeri. Ge\u00e7ici bir e\u015fle\u015fme bulunursa, bu kartta da listelenen v\u00fccut izlerine bak\u0131larak teyit ediliyordu. Bu sistemin uyguland\u0131\u011f\u0131 her yerde, ‘yeniden su\u00e7 i\u015fleyenlerin’ tan\u0131nma oranlar\u0131 y\u00fckseldi; Bertillon’un sistemi k\u0131sa s\u00fcrede t\u00fcm d\u00fcnyaya yay\u0131ld\u0131.11<\/a><\/p>\n\n\n\n Bertillon’la birlikte, \u00e7a\u011fda\u015f s\u0131n\u0131r ve g\u00f6zetim teknolojisinin bir ba\u015fka \u00f6zelli\u011fi daha \u00e7er\u00e7eveye girdi: nicelle\u015ftirme ya da bug\u00fcn ‘verile\u015ftirme’ olarak bilinen \u015fey. Bertillon sadece mahkumlar\u0131n boylar\u0131n\u0131 ve kafa uzunluklar\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mekle kalmad\u0131, ayn\u0131 zamanda v\u00fccudun ay\u0131rt edici \u00f6zelliklerini koda \u00e7evirmek i\u00e7in bir y\u00f6ntem icat etti. \u00d6rne\u011fin, bir mahkumun \u00f6n kolunda bir yara izi varsa, \u00f6nceki su\u00e7lu tespit sistemleri bunu dosyaya not ederdi. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k Bertillon, belirli bir referans noktas\u0131na olan mesafelerini \u00f6l\u00e7t\u00fc. Bunlar daha sonra k\u0131saltmalar ve sembollerden olu\u015fan bir deyim kullan\u0131larak standart bir \u015fekilde kaydedildi ve bu tan\u0131mlamalar k\u0131salt\u0131lm\u0131\u015f bir bi\u00e7imde sunuldu. Ortaya \u00e7\u0131kan portrait parl\u00e9, <\/em>veya s\u00f6zl\u00fc portre, fiziksel bedeni ‘kelimeler, say\u0131lar ve kodlanm\u0131\u015f k\u0131saltmalardan’ olu\u015fan ‘evrensel bir dile’ d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrd\u00fc.12<\/a> Tarihte ilk kez, kesin bir konu tan\u0131m\u0131 telgrafla iletilebildi.<\/p>\n\n\n\n V\u00fccudun koda d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesi, \u00e7a\u011fda\u015f biyometrik tan\u0131mlama y\u00f6ntemlerinin temelini olu\u015fturmaya devam etmektedir. Parmak izi tan\u0131mlama<\/a> sistemleri ilk olarak s\u00f6m\u00fcrge Hindistan’\u0131nda denenmi\u015f ve yayg\u0131nla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r; papiller s\u0131rt desenlerini bir koda d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr ve bu kod daha sonra ayn\u0131 \u015fekilde \u00fcretilen di\u011fer kodlarla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131labilir. Y\u00fcz tan\u0131ma<\/a> teknolojisi, y\u00fcz\u00fcn \u015fematik temsillerini \u00fcretir ve bunlara say\u0131sal de\u011ferler atar, b\u00f6ylece kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma ve e\u015fle\u015ftirmeye izin verir. Ses kimli\u011fi, iris taramalar\u0131 ve y\u00fcr\u00fcy\u00fc\u015f tan\u0131ma gibi di\u011fer biyometrik kimlik bi\u00e7imleri de ayn\u0131 prensibi takip eder.<\/p>\n\n\n\n Nicelle\u015ftirmenin yan\u0131 s\u0131ra, y\u00fczy\u0131llard\u0131r bilgi \u00fcretiminin ve y\u00f6neti\u015fimin temel ara\u00e7lar\u0131ndan biri olan s\u0131n\u0131fland\u0131rma, modern ve \u00e7a\u011fda\u015f g\u00f6zetim ve kimlik belirleme teknolojilerinin bir di\u011fer ay\u0131rt edici \u00f6zelli\u011fidir. Foucault13<\/a> dan Zygmunt Bauman14<\/a> ve Denise Ferreira da Silva15<\/a> ya kadar pek \u00e7ok akademisyenin belirtti\u011fi gibi, s\u0131n\u0131fland\u0131rma, Carl Linnaeus’un taksonomisinde en ikonik \u015fekilde kan\u0131tland\u0131\u011f\u0131 \u00fczere, Avrupa Ayd\u0131nlanmas\u0131n\u0131n merkezi bir arac\u0131d\u0131r. Linnaeus, dereceli tablosunda bitkilerden b\u00f6ceklere ve insanlara kadar do\u011fal d\u00fcnyay\u0131 adland\u0131rm\u0131\u015f, s\u0131n\u0131fland\u0131rm\u0131\u015f ve hiyerar\u015fik olarak s\u0131ralam\u0131\u015f, her grubu ortak \u00f6zelliklerine g\u00f6re b\u00f6lm\u00fc\u015f ve alt b\u00f6l\u00fcmlere ay\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r. S\u0131n\u0131fland\u0131rma ve taksonomiler, erken modern d\u00f6nemde teosentrik epistemolojiden rasyonalist epistemolojiye temel epistemolojik kaymalar\u0131n bir ifadesi olarak g\u00f6r\u00fclmekte olup, bilimsel at\u0131l\u0131mlar\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lm\u0131\u015f, ancak ayn\u0131 zamanda s\u00f6m\u00fcrgele\u015ftirme ve k\u00f6lele\u015ftirme ile de ba\u011flant\u0131l\u0131 olmu\u015ftur.16<\/a> Konuyla ilgili kitaplar\u0131nda Geoffrey Bowker ve Susan Leigh Star, s\u0131n\u0131fland\u0131rman\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc ancak \u00e7o\u011fu zaman fark edilmeyen bir siyasi d\u00fczenleme arac\u0131 olarak kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131n alt\u0131n\u0131 \u00e7iziyor: ‘Siyasi ve sosyal olarak y\u00fckl\u00fc g\u00fcndemler genellikle ilk ba\u015fta tamamen teknik olarak sunulur ve g\u00f6r\u00fclmeleri bile zordur. S\u0131n\u0131fland\u0131rma sisteminin katmanlar\u0131 i\u015fleyen bir altyap\u0131ya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fck\u00e7e, as\u0131l siyasi m\u00fcdahale giderek daha s\u0131k\u0131 bir \u015fekilde yerle\u015fir. Bir\u00e7ok durumda bu, bir yak\u0131nsama s\u00fcreci yoluyla siyasi kategorinin do\u011falla\u015fmas\u0131na yol a\u00e7ar. ‘17<\/a><\/p>\n\n\n\n Bug\u00fcn s\u0131n\u0131fland\u0131rma, b\u00fcy\u00fck miktarda verideki \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ay\u0131rt etmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f bir yapay zeka alt alan\u0131 olan makine \u00f6\u011freniminin merkezinde yer almaktad\u0131r. Bu, yaln\u0131zca b\u00fcy\u00fck miktarda bilgiyi kategorize etmesine de\u011fil, ayn\u0131 zamanda yeni, daha \u00f6nce g\u00f6r\u00fclmemi\u015f verileri tahmin etmesine ve s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131na da olanak tan\u0131r. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, \u00f6\u011frenilen bilgiyi yeni durumlara uygular. Makine \u00f6\u011frenimi \u00fczerine ara\u015ft\u0131rmalar ge\u00e7en y\u00fczy\u0131l\u0131n ortalar\u0131nda ba\u015flam\u0131\u015f olsa da, ChatGPT gibi uygulamalarla son zamanlarda benzeri g\u00f6r\u00fclmemi\u015f bir \u015fekilde \u00f6ne \u00e7\u0131km\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Makine \u00f6\u011frenimi s\u0131n\u0131r \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131nda da giderek daha fazla uygulanmaktad\u0131r. Nadiren tek ba\u015f\u0131na bir teknoloji olarak kullan\u0131lmakla birlikte, uzun s\u00fcredir kullan\u0131lan g\u00f6zetim, tan\u0131mlama ve ay\u0131klama bi\u00e7imlerini art\u0131rmak ve h\u0131zland\u0131rmak i\u00e7in mevcut teknolojiler aras\u0131nda yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, hareket kal\u0131plar\u0131, sosyal medya payla\u015f\u0131mlar\u0131, siyasi \u00e7at\u0131\u015fmalar, do\u011fal afetler ve daha fazlas\u0131 dahil olmak \u00fczere b\u00fcy\u00fck miktarda veriyi analiz eden algoritmik tahmin<\/a>, g\u00f6\u00e7 modellerinin haritas\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karmak amac\u0131yla giderek istatistiksel g\u00f6\u00e7 modellemesinin yerini almaktad\u0131r. Avrupa Komisyonu \u015fu anda “riskli” davran\u0131\u015flar\u0131n yeni bi\u00e7imlerini belirlemek i\u00e7in daha geni\u015f veri kaynaklar\u0131ndan yararlanarak mevcut risk analizi bi\u00e7imlerini geni\u015fletecek algoritmik y\u00f6ntemlere<\/a> y\u00f6nelik ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 finanse etmektedir. Makine \u00f6\u011frenimi ayr\u0131ca ‘yalan dedekt\u00f6r\u00fc’ s\u0131n\u0131r muhaf\u0131zlar\u0131<\/a>, diyalekt tan\u0131ma<\/a>, \u015f\u00fcpheli gemilerin izlenmesi ve tan\u0131mlanmas\u0131<\/a>, AB’nin i\u00e7 s\u0131n\u0131rlar\u0131nda y\u00fcz tan\u0131ma<\/a> ve Yunan kamplar\u0131ndaki mahkumlar\u0131n davran\u0131\u015fsal analizi<\/a>. Bu geni\u015f uygulama yelpazesinin de g\u00f6sterdi\u011fi gibi, ister drone g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinin destekli g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analizi ister s\u0131\u011f\u0131nma taleplerinin incelenmesi olsun, makine \u00f6\u011freniminden muaf bir s\u0131n\u0131r teknolojisi yok gibi g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor.<\/p>\n\n\n\n S\u0131n\u0131fland\u0131rma, makine \u00f6\u011freniminin ya da en az\u0131ndan g\u00fcn\u00fcm\u00fczde bask\u0131n hale gelen veri odakl\u0131 makine \u00f6\u011freniminin<\/a> \u00f6z\u00fcnde yatmaktad\u0131r. Bireysel veri noktalar\u0131, denetimli veya denetimsiz \u00f6\u011frenme yoluyla y\u00fcr\u00fct\u00fclen bir s\u00fcre\u00e7 olan kategoriler ve alt kategoriler halinde d\u00fczenlenir. Denetimli \u00f6\u011frenmede, e\u011fitim verileri \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir taksonomiye g\u00f6re etiketlenir. Pratikte bu genellikle insanlar\u0131n s\u00f6z konusu k\u00f6pe\u011fin g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcne ‘k\u00f6pek’ gibi etiketler atamas\u0131 anlam\u0131na gelir. Makine \u00f6\u011frenimi modeli, etiketlerle ili\u015fkili \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri tan\u0131mlayarak bu etiketli veri k\u00fcmesinden \u00f6\u011frenir. Denetimsiz \u00f6\u011frenmede veriler insanlar taraf\u0131ndan etiketlenmez. Bunun yerine, algoritma veri i\u00e7indeki kal\u0131plar\u0131 ve yap\u0131lar\u0131 ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak tan\u0131mlar. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, algoritma veri k\u00fcmesinin do\u011fas\u0131nda bulunan \u00f6r\u00fcnt\u00fclere dayal\u0131 olarak kendi k\u00fcmelerini olu\u015fturarak verileri s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131r. \u0130nsan taraf\u0131ndan olu\u015fturulan sistemlerle uyumlu olabilecek veya olmayabilecek kendi kategori taksonomisini olu\u015fturur.<\/p>\n\n\n\n Yapay zeka ve s\u0131n\u0131r akademisyeni Louise Amoore’un i\u015faret etti\u011fi gibi, algoritmik k\u00fcmeleri verilerden elde edilen i\u00e7sel, ‘do\u011fal’ kal\u0131plar\u0131n bir temsili olarak ortaya koymak, ‘tarafs\u0131z, nesnel ve de\u011ferden ba\u011f\u0131ms\u0131z bir siyasi topluluk olu\u015fturma ve s\u0131n\u0131rlama vaadi sundu\u011fu’ i\u00e7in ‘ola\u011fan\u00fcst\u00fc g\u00fc\u00e7l\u00fc bir siyasi \u00f6nerme’dir.18<\/a> Algoritmik k\u00fcmenin ‘do\u011fal bir topluluk’ oldu\u011fu fikri, \u00f6nemli bir \u0131rksalla\u015ft\u0131rma hamlesi i\u00e7ermektedir: d\u00fczensiz g\u00f6\u00e7le ili\u015fkili davran\u0131\u015f bi\u00e7imleri sonu\u00e7 olarak ‘riskli’ olarak etiketlenmektedir. Bu k\u00fcmeler, milliyet veya din gibi \u0131rk i\u00e7in ‘klasik’ vekiller gibi \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f kriterlere at\u0131fta bulunulmadan olu\u015fturuldu\u011fundan, korunan \u00f6zellikler veya \u00f6nyarg\u0131 gibi mevcut kavramlarla sorgulanmalar\u0131 zordur.19<\/a> \u00d6rne\u011fin, bir g\u00f6\u00e7men, seyahat g\u00fczergahlar\u0131, sosyal medya payla\u015f\u0131mlar\u0131, ki\u015fisel ve profesyonel a\u011flar ve hava durumu modelleri aras\u0131ndaki \u015feffaf olmayan bir korelasyona dayanan bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131 taraf\u0131ndan bir g\u00fcvenlik riski olarak tan\u0131mlanabilir.<\/p>\n\n\n\n \u0130\u00e7sel niteliklere g\u00f6re kategorilerin olu\u015fturulmas\u0131, di\u011fer on dokuzuncu y\u00fczy\u0131l uygulamalar\u0131n\u0131 yank\u0131lamakta ve geni\u015fletmektedir: yani, su\u00e7 davran\u0131\u015f\u0131na i\u015faret edecek d\u00fczenlilikleri ve kal\u0131plar\u0131 belirlemek i\u00e7in \u00f6l\u00e7\u00fcm ve istatistikleri kullanan bir dizi bilimsel \u00e7aba. Denetimsiz makine \u00f6\u011frenimi gibi, kraniyometri, frenoloji ve kriminal antropoloji alanlar\u0131, su\u00e7 kategorilerine ayr\u0131labilecek kal\u0131plar\u0131 toplamak i\u00e7in insan denekler hakk\u0131nda sistematik olarak veri biriktirmi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n \u00d6rne\u011fin, Franz Joseph Gall gibi frenologlar belirli ki\u015filik \u00f6zelliklerini kafatas\u0131n\u0131n \u00f6ne \u00e7\u0131kan b\u00f6lgeleriyle ili\u015fkilendirmi\u015ftir. \u0130lgili fizyonomi alan\u0131nda, \u0130svi\u00e7reli papaz Johann Kaspar Lavater gibi isimler, su\u00e7lu davran\u0131\u015f\u0131na rehberlik etmesi i\u00e7in y\u00fcz hatlar\u0131 \u00fczerinde sistematik bir \u00e7al\u0131\u015fma y\u00fcr\u00fctt\u00fc. Foto\u011fraf\u00e7\u0131l\u0131\u011f\u0131n geli\u015fmesiyle birlikte, y\u00fczdeki su\u00e7luluk belirtilerini ara\u015ft\u0131ran \u00e7al\u0131\u015fmalar h\u0131z kazanm\u0131\u015f, mahkumlar ve ak\u0131l hastanesi mahkumlar\u0131 defalarca bu t\u00fcr ‘\u00e7al\u0131\u015fmalara’ tabi tutulmu\u015ftur. \u00d6jenik hareketinin kurucusu ve parmak izi tespitinin \u00f6nc\u00fclerinden Frances Galton’un kompozit foto\u011fraflar\u0131 buna bir \u00f6rnektir: mahkumlar\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri, su\u00e7lulu\u011fun fiziksel i\u015faretleri olarak d\u00fczenlilikler elde etmek i\u00e7in \u00fcst \u00fcste bindirilmi\u015ftir.20<\/a><\/p>\n\n\n\n Kriminal antropoloji bu yakla\u015f\u0131mlar\u0131, su\u00e7lu bedenini bilimsel incelemeye tabi tutmaya y\u00f6nelik tutarl\u0131 bir giri\u015fimde birle\u015ftirdi. \u0130talyan psikiyatrist ve antropolog Cesare Lombroso’nun \u00f6nderli\u011finde kriminal antropologlar, Bertillon’un hassas uzuv \u00f6l\u00e7\u00fcmlerinden kraniyometrik kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmlerine, y\u00fcz hatlar\u0131n\u0131n haritas\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131na ve yara izleri ve d\u00f6vmeler gibi ay\u0131rt edici i\u015faretlerin not edilmesine kadar \u00e7ok \u00e7e\u015fitli antropomorfik \u00f6l\u00e7\u00fcm ara\u00e7lar\u0131 kulland\u0131lar. Bu temelde, ‘do\u011fu\u015ftan su\u00e7lu’nun v\u00fccudunda bulunan s\u00f6zde ‘stigmata’ veya fiziksel d\u00fczenliliklerin bir listesini \u00e7\u0131kard\u0131lar Bu kavram bug\u00fcn yayg\u0131n olarak g\u00f6zden d\u00fc\u015fm\u00fc\u015f olsa da, toplu veri \u00f6zelliklerine dayal\u0131 temel s\u0131n\u0131fland\u0131rma y\u00f6ntemi hala varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00fcrd\u00fcrmektedir.<\/p>\n\n\n\n Y\u00fcz \u00f6zelliklerinin nicel analizinden \u00e7\u0131kar\u0131lan sonu\u00e7lara g\u00fcvenmek g\u00fc\u00e7l\u00fc bir cazibe olmaya devam ediyor. Bir 2016 makalesi<\/a> ehliyetlerden al\u0131nan kafa foto\u011fraflar\u0131na dayanarak su\u00e7lulu\u011fu tahmin etmek i\u00e7in derin bir sinir a\u011f\u0131 algoritmas\u0131n\u0131 ba\u015far\u0131yla e\u011fitti\u011fini iddia ederken, bir 2018 \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131<\/a> arkada\u015fl\u0131k sitesi foto\u011fraflar\u0131ndan cinsel y\u00f6nelimi okuma konusunda benzer iddialarda bulundu.<\/p>\n\n\n\n Bu sistemlerle ele\u015ftirel bir \u015fekilde ilgilenirken, desteklemek i\u00e7in konu\u015fland\u0131r\u0131ld\u0131klar\u0131 daha b\u00fcy\u00fck siyasi projenin fark\u0131nda olmak zorunludur. Yapay zeka uzman\u0131 Kate Crawford’un yazd\u0131\u011f\u0131 gibi: ‘Kafatas\u0131 morfolojisini zeka ve yasal hak talepleriyle ili\u015fkilendirmek, s\u00f6m\u00fcrgecilik ve k\u00f6lelik i\u00e7in teknik bir mazeret g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcyor. Kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmlerindeki hatalara ve bunlar\u0131n nas\u0131l d\u00fczeltilece\u011fine odaklanma e\u011filimi olsa da, \u00e7ok daha b\u00fcy\u00fck hata bu metodolojiyi canland\u0131ran temel d\u00fcnya g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fcndedir. O halde ama\u00e7, \u0131rk\u00e7\u0131 zeka modellerini desteklemek i\u00e7in daha do\u011fru ya da “adil” kafatas\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcmleri talep etmek de\u011fil, bu yakla\u015f\u0131m\u0131 t\u00fcm\u00fcyle mahkum etmek olmal\u0131d\u0131r.”21<\/a> Ba\u015fka bir deyi\u015fle, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve nicelle\u015ftirme teknikleri, do\u011frulamak ve kefil olmak i\u00e7in g\u00f6revlendirildikleri sosyo-politik ba\u011flamlardan ayr\u0131 tutulamaz. Uluslararas\u0131 \u0130li\u015fkiler uzman\u0131 Robert Cox’un ifadesiyle, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve nicelle\u015ftirme her zaman birileri i\u00e7in ve bir ama\u00e7 i\u00e7indir.22<\/a><\/p>\n\n\n\n Bilim ve Teknoloji \u00c7al\u0131\u015fmalar\u0131 uzman\u0131 Helga Nowotny’nin de belirtti\u011fi gibi, algoritmik tahmin sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n temelde do\u011fru oldu\u011funa ‘g\u00fcvenirsek’, derin sinir a\u011flar\u0131n\u0131n mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 yanl\u0131\u015f anlam\u0131\u015f oluruz. Bu a\u011flar ‘yaln\u0131zca d\u00fczenlilikleri tespit edebilir ve ge\u00e7mi\u015ften gelen verilere dayanarak kal\u0131plar\u0131 tan\u0131mlayabilir. Nedensel muhakeme s\u00f6z konusu de\u011fildir ve bir yapay zeka da \u00f6yleymi\u015f gibi davranmaz.”23<\/a><\/p>\n\n\n\n Bu makineler ‘pratik ve \u00f6l\u00e7\u00fclebilir tahminler’ \u00fcretebilseler de, neden-sonu\u00e7 ili\u015fkisi kuramazlar – k\u0131sacas\u0131, insani anlamda bir ‘anlay\u0131\u015fa’ sahip de\u011fildirler.24<\/a> Dahas\u0131, algoritmalara a\u015f\u0131r\u0131 g\u00fcvenmek bizi determinizme iter ve davran\u0131\u015flar\u0131m\u0131z\u0131 alternatif yollar yerine makine \u00f6ng\u00f6r\u00fcleriyle uyumlu hale getirir. Bu, hesap verebilirlik \u00fczerine kurulu siyasi k\u00fclt\u00fcrlerde bir sorundur. Daha iyi gelecekler in\u015fa etmek i\u00e7in ge\u00e7mi\u015ften ders almak istiyorsak, bir makine \u00f6\u011frenimi modelinin \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131na g\u00fcvenemeyiz.<\/p>\n\n\n\n On dokuzuncu y\u00fczy\u0131ldan g\u00fcn\u00fcm\u00fcze g\u00f6zetim ve kimlik belirleme teknolojilerinin i\u00e7 i\u00e7e ge\u00e7mi\u015f tarihini ke\u015ffetmek i\u00e7in nicelle\u015ftirme ve s\u0131n\u0131fland\u0131rmaya duyulan ortak ve s\u00fcregelen g\u00fcvenin yan\u0131 s\u0131ra pek \u00e7ok konudan faydalan\u0131labilir. H\u00fck\u00fcml\u00fcler ve s\u00f6m\u00fcrgele\u015ftirilmi\u015f insanlar gibi marjinalle\u015ftirilmi\u015f, fazlal\u0131k n\u00fcfuslar uzun zamand\u0131r s\u0131n\u0131fland\u0131rma sistemlerini geli\u015ftirmek ve algoritmalar\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in ‘teknolojik test alanlar\u0131<\/a>‘ olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r. Kontrols\u00fcz insan hareketlili\u011fi korkusu, ara\u015ft\u0131rma ve geli\u015ftirme i\u00e7in bir itici g\u00fc\u00e7 olarak kullan\u0131lmaya devam ediyor ve teknoloji de kendi yaratt\u0131\u011f\u0131 sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor. Ve pozitivist sosyal bilimsel y\u00f6ntemler, k\u00fckreyen \u00e7okluklar\u0131 d\u00fczg\u00fcn, say\u0131sal de\u011ferlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme g\u00f6revinin arac\u0131 olmaya devam ediyor.<\/p>\n\n\n\n YZ aldatmacas\u0131na kanmak yerine, kendimizi bir deja-vu duygusuna, yani t\u00fcm bunlar\u0131 daha \u00f6nce g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcze dair tedirgin edici duyguya ayarlayabiliriz. Bu \u015fekilde, kurumsal ve s\u0131n\u0131r akt\u00f6rleri taraf\u0131ndan ortaya at\u0131lan fantastik iddialara daha iyi direnebilir ve teknolojileri k\u00fcresel tahakk\u00fcm projelerinden ay\u0131rmaya ba\u015flayabiliriz.<\/p>\n\n\n\n **<\/p>\n\n\n\nAI d\u00e9j\u00e0-vu<\/h4>\n\n\n\n
A. Bertillon, Instructons signal\u00e9tiques<\/em>, Melun, 1893, levha 16, s. 262.<\/code><\/p>\n\n\n\nNOMIS taraf\u0131ndan finanse edilen Elastik S\u0131n\u0131rlar projesinde<\/a>, Graz \u00dcniversitesi, Avusturya'daki ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ekibinin bir par\u00e7as\u0131y\u0131m.<\/code><\/p>\n\n\n\nAyr\u0131ca bkz: M. Maguire, 'Biopower, Racialization and New Security Technology', Social Identities<\/em>, Vol. 18, No.5, 2012, pp. 593-607; K. Donnelly, 'We Have Always Been Biased: Antropometriden hesaplamal\u0131 sosyal bilimlere insan bedenini \u00f6l\u00e7mek', Public<\/em>, Cilt 30, No. 60, 2020, s. 20-33; A. Valdivia ve M. Tazzioli, 'Genealogies beyond Algorithmic Fairness: Making up racialized subjects', in Proceedings of the 2023 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency<\/em>, FAccT '23, Association for Computing Machinery, 2023, pp. 840-50.<\/code><\/p>\n\n\n\nE\u011fer parmak izleri Yunanistan'da al\u0131nm\u0131\u015f, ancak s\u0131\u011f\u0131nmac\u0131 daha sonra Almanya'da yakalanm\u0131\u015fsa, ba\u015fvurusunun i\u015fleme konulmas\u0131 i\u00e7in Yunanistan'a g\u00f6nderilmekle kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya kalabilir.<\/code><\/p>\n\n\n\nB. Ayata, K. Cupers, C. Pagano, A. Fyssa ve D. Alaa, The Implementation of the EU Hotspot Approach in Greece and Italy: Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 ve disiplinler aras\u0131 bir analiz (\u00e7al\u0131\u015fma raporu)<\/em>, \u0130svi\u00e7re Uluslararas\u0131 \u00c7al\u0131\u015fmalar A\u011f\u0131, 2021, s. 36.<\/code><\/p>\n\n\n\nJ.B. Rule, Private Lives and Public Surveillance<\/em>, Allen Lane, 1973.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid., s. 91.<\/code><\/p>\n\n\n\nM. Foucault, Toplum Savunulmal\u0131d\u0131r. Lectures at the Coll\u00e8ge de France, 1975-76<\/em>, \u00e7ev. D. Macey, Picador, 2003, s. 244.<\/code><\/p>\n\n\n\nS. A. Cole, \u015e\u00fcpheli kimlikleri: A history of fingerprinting and criminal identification<\/em>, Harvard University Press, 2001, s.12.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid., s. 18-9.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid., s. 34-45.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid., s.48.<\/code><\/p>\n\n\n\nM. Foucault, The Order of Things<\/em>. Routledge, 1975.<\/code><\/p>\n\n\n\nZ. Bauman, Modernity and the Holocaust<\/em>, Blackwell Publishers, 1989.<\/code><\/p>\n\n\n\nD. Ferreira da Silva, Toward a Global Idea of Race,<\/em> University of Minnesota Press, 2007.<\/code><\/p>\n\n\n\nS. Wynter, 'Varl\u0131\u011f\u0131n\/g\u00fcc\u00fcn\/hakikatin\/\u00f6zg\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fcn s\u00f6m\u00fcrgecili\u011fini sarsmak: Towards the human, after man, its overrepresentation - an argument', CR: The New Centennial Review<\/em>, <\/em>Vol. 3, No. 3, 2003, pp. 257-337.<\/code><\/p>\n\n\n\nG. C. Bowker ve S. L. Star, Sorting things out: Classification and its consequences<\/em>, MIT press, 2000, s. 196.<\/code><\/p>\n\n\n\nL. Amoore, 'The deep border', Political Geography<\/em>, 2001, 102547.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid.<\/code><\/p>\n\n\n\nGalton benzer bir \u00e7al\u0131\u015fmay\u0131 Yahudi okul \u00e7ocuklar\u0131 \u00fczerinde y\u00fcr\u00fctm\u00fc\u015f ve Yahudili\u011fin \u0131rksal i\u015faretlerini aram\u0131\u015ft\u0131r.<\/code><\/p>.\n\n\n\nK. Crawford, The Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence<\/em>, Yale University Press, 2021, s. 126-7.<\/code><\/p>\n\n\n\nR. W. Cox, 'Social Forces, States and World Orders: Beyond International Relations Theory', Millennium<\/em>, Vol. 10, No. 2, 1981, pp. 126-155.<\/code><\/p>\n\n\n\nH. Nowotny, In AI We Trust: Power, Illusion and Control of Predictive Algorithms. <\/em>Polity, 2021, s. 22.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid.<\/code><\/p>\n\n\n\nTaksonomiden makine \u00f6\u011frenimine<\/h4>\n\n\n\n
S\u00f6zde su\u00e7lu tipi<\/h4>\n\n\n\n
AI d\u00e9j\u00e0-vu<\/h4>\n\n\n\n
A. Bertillon, Instructons signal\u00e9tiques<\/em>, Melun, 1893, levha 16, s. 262.<\/code><\/p>\n\n\n\nNOMIS taraf\u0131ndan finanse edilen Elastik S\u0131n\u0131rlar projesinde<\/a>, Graz \u00dcniversitesi, Avusturya'daki ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ekibinin bir par\u00e7as\u0131y\u0131m.<\/code><\/p>\n\n\n\nAyr\u0131ca bkz: M. Maguire, 'Biopower, Racialization and New Security Technology', Social Identities<\/em>, Vol. 18, No.5, 2012, pp. 593-607; K. Donnelly, 'We Have Always Been Biased: Antropometriden hesaplamal\u0131 sosyal bilimlere insan bedenini \u00f6l\u00e7mek', Public<\/em>, Cilt 30, No. 60, 2020, s. 20-33; A. Valdivia ve M. Tazzioli, 'Genealogies beyond Algorithmic Fairness: Making up racialized subjects', in Proceedings of the 2023 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency<\/em>, FAccT '23, Association for Computing Machinery, 2023, pp. 840-50.<\/code><\/p>\n\n\n\nE\u011fer parmak izleri Yunanistan'da al\u0131nm\u0131\u015f, ancak s\u0131\u011f\u0131nmac\u0131 daha sonra Almanya'da yakalanm\u0131\u015fsa, ba\u015fvurusunun i\u015fleme konulmas\u0131 i\u00e7in Yunanistan'a g\u00f6nderilmekle kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya kalabilir.<\/code><\/p>\n\n\n\nB. Ayata, K. Cupers, C. Pagano, A. Fyssa ve D. Alaa, The Implementation of the EU Hotspot Approach in Greece and Italy: Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 ve disiplinler aras\u0131 bir analiz (\u00e7al\u0131\u015fma raporu)<\/em>, \u0130svi\u00e7re Uluslararas\u0131 \u00c7al\u0131\u015fmalar A\u011f\u0131, 2021, s. 36.<\/code><\/p>\n\n\n\nJ.B. Rule, Private Lives and Public Surveillance<\/em>, Allen Lane, 1973.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid., s. 91.<\/code><\/p>\n\n\n\nM. Foucault, Toplum Savunulmal\u0131d\u0131r. Lectures at the Coll\u00e8ge de France, 1975-76<\/em>, \u00e7ev. D. Macey, Picador, 2003, s. 244.<\/code><\/p>\n\n\n\nS. A. Cole, \u015e\u00fcpheli kimlikleri: A history of fingerprinting and criminal identification<\/em>, Harvard University Press, 2001, s.12.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid., s. 18-9.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid., s. 34-45.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid., s.48.<\/code><\/p>\n\n\n\nM. Foucault, The Order of Things<\/em>. Routledge, 1975.<\/code><\/p>\n\n\n\nZ. Bauman, Modernity and the Holocaust<\/em>, Blackwell Publishers, 1989.<\/code><\/p>\n\n\n\nD. Ferreira da Silva, Toward a Global Idea of Race,<\/em> University of Minnesota Press, 2007.<\/code><\/p>\n\n\n\nS. Wynter, 'Varl\u0131\u011f\u0131n\/g\u00fcc\u00fcn\/hakikatin\/\u00f6zg\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fcn s\u00f6m\u00fcrgecili\u011fini sarsmak: Towards the human, after man, its overrepresentation - an argument', CR: The New Centennial Review<\/em>, <\/em>Vol. 3, No. 3, 2003, pp. 257-337.<\/code><\/p>\n\n\n\nG. C. Bowker ve S. L. Star, Sorting things out: Classification and its consequences<\/em>, MIT press, 2000, s. 196.<\/code><\/p>\n\n\n\nL. Amoore, 'The deep border', Political Geography<\/em>, 2001, 102547.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid.<\/code><\/p>\n\n\n\nGalton benzer bir \u00e7al\u0131\u015fmay\u0131 Yahudi okul \u00e7ocuklar\u0131 \u00fczerinde y\u00fcr\u00fctm\u00fc\u015f ve Yahudili\u011fin \u0131rksal i\u015faretlerini aram\u0131\u015ft\u0131r.<\/code><\/p>.\n\n\n\nK. Crawford, The Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence<\/em>, Yale University Press, 2021, s. 126-7.<\/code><\/p>\n\n\n\nR. W. Cox, 'Social Forces, States and World Orders: Beyond International Relations Theory', Millennium<\/em>, Vol. 10, No. 2, 1981, pp. 126-155.<\/code><\/p>\n\n\n\nH. Nowotny, In AI We Trust: Power, Illusion and Control of Predictive Algorithms. <\/em>Polity, 2021, s. 22.<\/code><\/p>\n\n\n\nIbid.<\/code><\/p>\n\n\n\nDatafication’\u0131n atas\u0131<\/h4>\n\n\n\n
Taksonomiden makine \u00f6\u011frenimine<\/h4>\n\n\n\n
S\u00f6zde su\u00e7lu tipi<\/h4>\n\n\n\n
AI d\u00e9j\u00e0-vu<\/h4>\n\n\n\n