Bu Yazar Gerçekten Benim Gibi mi Düşünüyor?
Bir metni okurken kendimize benzeyen bir cümle bulmak hoşumuza gider.
Bir köşe yazarı yıllardır takip ettiğimiz bir konuda bizim kullandığımız ifadeye yakın bir şey söyler. Bir akademisyen uzun bir makalenin ortasında bizim sezdiğimiz bir problemi tarif eder. Bir siyasetçi geçmişinde bize benzeyen bir işte çalışmıştır. Bir sanatçı bir röportajında bizim önemsediğimiz bir meseleye değinir.
Ve küçük bir yakınlık hızla daha büyük bir cümleye dönüşebilir:
“Bu da bizim gibi düşünüyor.”
Sorun bu cümlenin her zaman yanlış olması değildir.
Sorun, nasıl kurulduğunu çok çabuk unutmamızdır.
On bağlamdan biri
Bir köşe yazısında on ayrı bağlam bulunduğunu düşünelim.
Yazar bir olayın ekonomik tarafını anlatıyor, ardından siyasi nedenlerine geçiyor, kişisel sorumluluktan söz ediyor, bu sorumluluğun sınırlarını çiziyor, tarihsel bir karşılaştırma yapıyor, kendi görüşüne bir itiraz getiriyor ve sonunda kesin bir hüküm vermekten kaçınıyor.
Biz yapay zekâya bu metin hakkında bir soru soruyoruz:
“Yazar insanların ekonomik sıkıntılarında kişisel tercihlerinin etkili olduğunu düşünüyor mu?”
Yapay zekâ metnin içinde buna uygun bir cümle buluyor.
“Evet. Yazar kişisel tercihlerin de ekonomik sıkıntılarda payı olabileceğini belirtiyor.”
Cümle metinde gerçekten vardır.
Kaynak doğrudur.
Yazar gerçekten bunu söylemiştir.
Fakat metnin tamamı bundan ibaret değildir.
Belki aynı paragrafın devamında bireysel tercihlerin ücret rejimi, konut maliyetleri ve sınıfsal koşullar hesaba katılmadan değerlendirilemeyeceğini söylüyordur.
Yapay zekâ bize yalan söylememiştir.
Ama bize yazarı da vermemiştir.
Sorumuza en uygun yazar parçasını vermiştir.
Biz ise bu parçayı kolayca bütün bir düşünsel pozisyona çevirebiliriz:
“Bak, o da benim gibi düşünüyor.”
Sahte düşünsel yakınlık
Burada ortaya çıkan şeyi “yanlış anlama” diye tarif etmek yetersiz kalabilir.
Çünkü metni tamamen yanlış anlamış olmayabiliriz.
Daha tuhaf bir şey olur.
Metnin içinde gerçekten bulunan bir bağlamla kendi bağlamımız birbirine değmiştir.
Bu temas bize düşünsel bir yakınlık hissi verir.
Fakat bu yakınlık, yazarın bütün düşüncesiyle değil, onun metninden seçilmiş küçük bir parçayla kurulmuştur.
Buna şimdilik sahte düşünsel yakınlık diyebiliriz.
Sahte olması, hiçbir gerçek temas bulunmadığı anlamına gelmez.
Tam tersine.
Tehlikeli olmasının nedeni gerçek bir temastan doğmasıdır.
Bir cümle gerçekten bize benzer.
Sonra o benzerlik büyür.
Yazarın geri kalanı küçülür.
En sonunda metinde kendimizi görmeye başlarız.
Yalnızca yazarlarda olmaz
Bu hareketi yalnızca metinlerde yapmayız.
Bir siyasetçinin geçmişte işçi olması, onun “bizden biri” olduğunu düşünmemize yetebilir.
Bir belediye başkanının güvenlik görevlisi olarak çalışmış olması, onun kurum içindeki bütün kararlarını açıklayacak bir biyografik anahtara dönüşebilir.
Bir sanatçının tek bir politik sözü, bütün eserlerini bizim tarafımıza taşıyabilir.
Bir akademisyenin tek bir alıntısı, yıllarca kurduğu düşünsel yapıyı bizim tezimizin desteği haline getirebilir.
Burada dikkat edilmesi gereken şey bu kişilerin gerçekte ne yaptığı değildir.
Her somut olayın kendi yüzlerce bağlamı vardır.
Kurumlar, çalışanlar, aileler, seçmenler, hukuki süreçler, karşıt fikirler, ekonomik ilişkiler ve bizim bilmediğimiz başka birçok unsur devrededir.
Tam da bu yüzden onları kendi örneğimiz haline getirmekte acele etmemeliyiz.
Çünkü bir kişiyi kendi kavramımızın kanıtına dönüştürdüğümüz anda, eleştirdiğimiz işlemi kendimiz yapmaya başlayabiliriz.
Nesnenin yerine kendimizi koymak
Mesele biraz daha basit biçimde şöyle anlatılabilir:
Bir nesnenin içinde bize benzeyen bir özellik görüyoruz.
Sonra bu özelliği büyütüyoruz.
Diğer özellikleri küçültüyoruz.
En sonunda karşımızdaki nesne, kendisine değil bize benzemeye başlıyor.
Bu noktada artık yazarı okumuyoruz.
Kendi düşüncemizin yazarın içindeki yankısını okuyoruz.
Siyasetçiyi değerlendirmiyoruz.
Kendi “bizden biri” fikrimizi onun üzerine yerleştiriyoruz.
Bir kurumun işleyişine bakmıyoruz.
Kurumun başındaki kişinin biyografisini kurumun kendisiymiş gibi kullanıyoruz.
Sorun, insanın kendisine benzeyen şeyleri fark etmesi değildir.
Bu kaçınılmazdır.
Sorun, benzerliği aidiyet sanmaktır.
Bir nesnede kendimizi bulmamız, o nesnenin bize ait olduğu anlamına gelmez.
Bağlam borcu burada doğar
Bir şeyi anlayabilmek için onu azaltmak zorundayız.
Bir metni tek seferde bütün tarihsel, ekonomik, kişisel ve dilsel bağlamlarıyla kavrayamayız.
Bir insanın bütün hayatını bilmeden onun hakkında konuşuruz.
Bir kurumu anlatırken bazı ilişkileri dışarıda bırakırız.
Bu kaçınılmaz eksiltme, Ayvalık Akademisi’nin daha önce Bağlam Borcu adını verdiği soruna doğrudan bağlanır.
Bağlam borcu, her şeyi bilmek zorunda olduğumuz anlamına gelmez.
Daha basit bir sorumluluk taşır:
Dışarıda bıraktığımız şeylerin varlığını unutmamak.
Bir yazardan tek cümle aldıysak, o yazarın o cümleden daha büyük olduğunu bilmek.
Bir kişiyi tek biyografik özellik üzerinden okuyorsak, o kişinin o özellikten ibaret olmadığını bilmek.
Bir kurumu tek isimle özdeşleştirdiysek, kurumun o kişiden önce ve sonra da ilişkiler üretmeye devam ettiğini hatırlamak.
Borç burada başlar.
Olasılık rejimi
Peki neden bazı özellikler diğerlerinden daha kolay büyür?
Çünkü her özellik eşit biçimde dolaşıma girmez.
“İşçi başkan.”
“Bizden biri.”
“Bu yazar da aynı şeyi söylüyor.”
“Bu psikolog benim yaşadığım şeyi tarif etmiş.”
“Bu sanatçı bizim tarafta.”
Bunlar kolay taşınan cümlelerdir.
Bir insanın çelişkili geçmişini, bir kurumun karmaşık yapısını veya bir metnin birbirini sınırlayan on ayrı bağlamını taşımaktan daha kolaydır.
Burada Olasılık Rejimi devreye girer.
Bir nesnenin çok sayıdaki mümkün okumasından biri görünürlük kazanır.
Diğerleri kaybolmaz.
Ama geriye çekilir.
Bir okuma ihtimali giderek diğerlerinden daha doğal görünmeye başlar.
Sonra biz bu görünürlük farkını gerçekliğin kendisi sanabiliriz.
Yapay zekâ bu süreci hızlandırabilir.
Çünkü görevi çoğu zaman bize bütün olasılık alanını göstermek değil, sorumuza uygun ve kullanılabilir bir cevap üretmektir.
Bizim bağlamımızla metindeki uygun bağlam birbirine dikilir.
Sonuç akıcıdır.
Anlaşılırdır.
Çoğu zaman doğrudur.
Ve tam da bu nedenle sorgulanması zordur.
Yapay zekâ burada tek suçlu değildir
Bütün sorumluluğu makineye vermek kolay olurdu.
“Algoritma bizi kandırıyor.”
Ama bu dersin meselesi bu değil.
Makine bizim zaten yaptığımız bir zihinsel hareketi hızlandırıyor olabilir.
İnsanlar yapay zekâdan çok önce de kendilerine benzeyen yazarı seçiyor, kendilerine yakın siyasetçiyi idealize ediyor, sevdikleri sanatçının hoşlarına gitmeyen taraflarını görmezden geliyordu.
Yeni olan, bu işlemin artık saniyeler içinde ve bize özel biçimde yapılabilmesi.
Yapay zekâ bizim yerimize bağlam seçebilir.
Ama o seçilmiş bağlamı bütün nesne ilan eden hâlâ biz olabiliriz.
Bu yüzden ikinci dersin sorusu makineye değil, bize dönüyor.
Basit soru
Bir yapay zekâ size bir yazarın, düşünürün, siyasetçinin veya kurumun sizin görüşünüze yakın olduğunu düşündüren bir cevap verdiğinde önce şunu sorabilirsiniz:
Bunu böyle görebilmek için neyi dışarıda bıraktım?
Bu soru “gerçek düşünceyi” hemen ortaya çıkarmaz.
Belki cevap bulamayız.
Belki aynı sonuca tekrar varırız.
Belki gerçekten o yazar bizim düşündüğümüze çok yakın düşünüyordur.
Sorun değil.
Ama nesnenin bizim ilk okuduğumuz biçiminden daha büyük olduğunu yeniden hatırlarız.
Sonra ikinci küçük hareket yapılabilir:
Kaynağın yalnızca yapay zekânın işaret ettiği kısmına değil, çevresine bakmak.
Aynı yazıda bunun tersine çalışan bir cümle var mı?
Yazar kendi görüşüne sınır koymuş mu?
Bir itirazdan söz etmiş mi?
Aynı kavramı başka bir bağlamda farklı kullanmış mı?
Bunların hiçbiri özel bir uzmanlık gerektirmez.
Metni biraz daha uzun okumayı gerektirir.
Bir şeyi açıklamak için azaltırız
Burada bağlamı azaltmaya karşı bir savaş açmıyoruz.
Bu mümkün değildir.
İnsan düşüncesi de dil de sürekli seçim yapar.
Bir şeyi anlatabilmek için bazı şeyleri dışarıda bırakmak zorundayız.
Sorun azaltmak değildir.
Sorun, azalttığımız şeyi unutmaktır.
Belki algoritmik okumanın ikinci küçük usulü budur.
Bir cevap bize kendimizi doğrulanmış hissettirdiğinde özellikle dikkat etmek.
Çünkü insan kendisine karşı çıkan bir cümlenin bağlamını sorgulamaya daha yatkındır.
“Bu söz nereden çıktı?” der.
Kendi düşüncesine benzeyen cümlede ise rahatlar.
“Ben de bunu söylüyordum.”
Tam o anda bağlam borcu büyüyebilir.
İkinci dersin küçük usulü
Bir yapay zekâ size:
“Bu yazar da sizin söylediğinize benzer biçimde…”
diye başlayan bir cevap verdiğinde durun.
Yazarı hemen kendi tarafınıza kaydetmeyin.
Önce kaynağa bakın.
Sonra kendinize sorun:
Bunu böyle görebilmek için neyi dışarıda bıraktım?
Ardından mümkünse bir soru daha sorun:
Aynı metinde benim düşüncemi zorlaştıran ne var?
Belki hiçbir şey çıkmayacak.
Belki yakınlık gerçek olacak.
Ama o zaman bile bu yakınlık, ilk cevabın bize hediye ettiği bir aidiyet değil; biraz sınanmış bir yakınlık olacaktır.
Ders Notu II
Bir metinde kendimizi bulabiliriz.
Bir insanda kendimize benzeyen bir özellik görebiliriz.
Bir kurumun başında bize yakın hissettiren biri olabilir.
Bunların hiçbiri nesneyi bize ait yapmaz.
Algoritmik okuma bazen yeni bilgiler öğrenmekten önce, kendi yansımamızı nesnenin üzerinden biraz geri çekme işidir.
