Kadınların YZ’ teknolojilerini nasıl ve ne amaçla kullandığı, bunun görünmeyen kadın emeği ve mevcut eşitsizlikler üzerindeki etkisini sorduğumuz araştırmacılardan Özgün Biçer “Günlük hayatım hem akademik üretim, dersler, araştırmalar yanında hem de evin ve çocuğun bakımı ile çok yoğun geçiyor. Birlikte yaşadığım kedim ve köpeğim…Bunların her biri bakım ve duygusal emek istiyor. YZ’yi detaylı ve doğru kullanmaya başladıkça hayatımın her aşamasında destek buluyorum.” diyor.
Ece Paralı Öztan için YZ, profesyonel tarafta, rapor yazarken, sunum hazırlarken, verileri organize ederken çoğu zaman bir hızlandırıcı ya da “akıllı not defteri” gibi işliyor. Danışmanlık işlerinde ise iletişim dili geliştirmekten yaratıcı içerik tasarlamaya kadar geniş bir alanda kullanıyor. Gündelik yaşamda ise çocuklarla yaratıcı oyunlar bulmak, evdeki malzemelerle yemek tarifi üretmek, annesinin ilaçlarının yan etkileri hakkında hızlı bilgi almak gibi küçük ama zihinsel yük getiren işleri kolaylaştırıyor. Öztan ayrıca YZ’yi şirketin bütçe işlerini takip ederken, kişisel harcamaları planlarken bir destekçi olarak kullanıyor.
Yapay zekâ ile eleştirel dostluk ilişkisi!
Tüm bu çok yönlü desteğe rağmen Öztan YZ araçları ile arasındaki “tek taraflı bir “yardım” olarak görmüyor. Sorduğum sorularla, prompt’larla sadece içerik almıyorum; aynı zamanda sınırlarını, önyargılarını, tekrarlarını görünür kılıyorum.” diyor. Öztan YZ’nin avantajını hız ve pratiklik sağlamak; riskini ise sorgulamadan bırakırsanız sizi fark ettirmeden ortalamaya mahkûm etmesi olarak belirtiyor. “Eleştirel mesafe olmadan kullanıldığında, size yalnızca vasatı, mevcut güç ilişkilerini tekrar eden içerikleri geri veriyor. Dolayısıyla benim için yapay zekâ ne “eşit bir ortak” ne de masum bir araç.”
Özgün Biçer ise YZ’yi hem bir asistan hem de yaratıcı süreçte bir yol arkadaşı olarak görüyor. Kendisine sağladığı en büyük avantajı hız olarak tarif ediyor: “fikirlerimi organize etmek, verileri toparlamak, taslak metinler hazırlamak… Ancak riskleri de görüyorum. Fazla bağımlılık üretkenliği sınırlayabilir, verilerdeki önyargılar fark edilmezse yanıltıcı olabilir. Bu nedenle hep “eleştirel dostluk” çerçevesinde ilişki kuruyorum: faydalanıyorum ama sorgulamayı bırakmıyorum.”
Peki Öztan ve Biçer, YZ’nin özellikle ev ve iş yaşamını bir arada yürüten kadınların görünmeyen emeğine (mental yük, planlama, organizasyon vb.) nasıl bir katkı veya etkisi olduğunu düşünüyorlar? Kendi deneyimleri ne yönde?
Öztan, “’ortak’ dediğimizde sanki yük eşitlenmiş gibi bir yanılsama doğuyor. Oysa YZ benim için eşit bir ortak değil; gündelik hayatın küçük ama sürekli işlerini hafifleten bir yardımcı. Benim akademisyen ve danışman kimliğimde ise mesele daha çok metinler, raporlar, prosedürlerle işleyen soyut dünyayla ilgili. Dorothy Smith’in “çatallaşmış bilinç” kavramı çok açıklayıcı burada: kadınlar hem gündeliğin somut işlerini hem de kurumların soyut metinsel işlerini taşımak zorunda. Yapay zekâ bana bu köprüde destek oluyor ama yükü ortadan kaldırmıyor.”
Biçer’in de ifade ettiği gibi YZ “zihinsel yükün bir kısmını paylaşan, planlamayı, hatırlatmaları ve içerik üretimini kolaylaştıran bir araç olarak gerçekten nefes aldırıyor. Elbette bu yük tamamen ortadan kalkmıyor ama zaman ve enerji tasarrufu sağlıyor; böylece kadınların “hep hatırlayan, hep organize eden” rolü biraz olsun hafifleyebiliyor.”
Öztan’a göre asıl soru şu: “Bu yük neden hâlâ ağırlıklı olarak kadınların sırtında?” Dahası da şu : “Üstelik bu imkân bile esasen orta sınıf kadınlara açık; çünkü dijital okuryazarlık, erişim, eğitim gerekiyor. Yani görünmeyen emeği hafifletiyor ama eşitsizlikleri ortadan kaldırmıyor.”
Yapay zekâ cinsiyet temelli ayrımcılığı derinleştiriyor!
Biçer ve Öztan’a, özel sektörde cinsiyet eşitliği odağında verdikleri dersler ve YZ odağında yaptıkları araştırmalar ile iş yaşamında cinsiyet temelli ayrımcılığı yeniden üretme potansiyelini nasıl değerlendirdikleri sorusunu yöneltiyoruz. Her ikisi de YZ sistemlerinin mevcut önyargıları pekiştirmemesi için hangi kritik noktalara dikkat edilmesi gerektiğini vurguluyor.
Öztan’a göre meselenin taraflı YZ, görünmeyen emek ve bilgi adaleti boyutu var: “Öncelikle yapay zekâ “tarafsız” değil; geçmişteki önyargıları öğreniyor ve geleceğe kopyalıyor. Kadınların liderlikte daha az temsil edildiği verilerle beslenen bir algoritma, bunu “norm” gibi kabul edip gelecekte de aynısını üretebiliyor. İkinci mesele görünmeyen emek. ChatGPT gibi sistemlerin arkasında yüz binlerce insanın yaptığı düşük ücretli, güvencesiz işler var: veri etiketleme, içerik temizleme… Toloka verilerine göre bu işçilerin yüzde 40’ı kadın, çoğu küresel Güney’den ve göçmen. Ama bu emek görünmez kılınıyor; sanki zekâ kendi kendine doğmuş gibi mistik bir hikâye anlatılıyor.
Üçüncü mesele ise bilgi adaleti. Yapay zekâ bazı deneyimleri görünmez kılarken, bazılarını da abartılı şekilde görünür kılıyor. Örneğin sosyal medyada temizlik işçisi kadınların tatil yapmasının “norm dışı” gösterilip alay konusu edilmesi, algoritmaların etkileşime dayalı mantığıyla birleşince eşitsizliği pekiştiriyor.”
Benzer şekilde Özgün Biçer de “bütün tarihsel birikimle baktığımızda YZ taraflı” diyor ve ekliyor: “Ürettiği bilgiler ve karar verme noktasında toplumsal cinsiyet temelli ayrımcılığı devam ettiriyor. İşe alım algoritmalarında erkek adayların daha fazla öne çıkması, kadınların liderlik pozisyonlarına daha az önerilmesi buna örnek. Bu nedenle kritik olan nokta, veri setlerinin çeşitliliği, algoritmaların düzenli olarak ayrımcılık testlerinden geçirilmesi ve şeffaflık. Veri etiği alanında çalışacak daha çok insana ihtiyaç var. Çünkü etik ilkeler olmadan yapay zekâ, var olan önyargıları daha da büyütebilir.”
Öztan’a göre sorulması gereken kritik soru: “sistem kimin için tasarlanıyor, kimin emeğiyle işliyor ve hangi değerleri görünür kılıyor? Bunları sormazsak, iş yaşamında cinsiyet eşitliği için fırsat değil, eşitsizliği derinleştiren bir araçla karşı karşıya kalırız.”
Bugün geldiğimiz aşamada YZ teknolojileri, özel sektörde çalışan kadın işçilerin iş tanımlarını, mesleklerini ve çalışma koşullarını nasıl etkiliyor? Bu değişim, kadınların iş gücüne katılımını ve kariyer gelişimini nasıl şekillendiriyor; olası riskler neler?
Bu soruya Öztan kadınların ağırlıkla çalıştığı perakende, bakım, temizlik gibi sektörlerde kadın işçilerin hız, güler yüz, “verimlilik” gibi başlıklarda YZ sistemleri tarafından anlık olarak puanlandığını, ses tonunun “yeterince nazik” olup olmadığı, müşteriyle kurduğu duygusal bağın bile algoritmalar üzerinden değerlendirildiğini hatırlatıyor. İşsizlik riskine ek olarak, işte kalanın da sürekli gözlendiği, disipline edildiği bir düzen kurulduğuna vurgu yapan Öztan, “objektif” gibi sunulan bu ölçümlerin aslında daha yoğun gözetim ve performans baskısı anlamına geldiğini de belirtiyor.
Biçer de benzer şekilde özel sektörde kadınların yoğun çalıştığı hizmet, müşteri ilişkileri veya ofis içi destek işlerinde YZ otomasyonla birlikte bazı işlerin dönüştüğünü; rutin işlerin azalırken daha analitik, yaratıcı ya da müşteriyle doğrudan ilişki gerektiren görevlerin öne çıktığını hatırlatıyor. Biçer’e göre bu değişim “kadınların iş gücüne katılımını artırabilir; çünkü evden çalışmayı, esnek çalışmayı kolaylaştırabilir. Ancak aynı zamanda “kadın işi” olarak görülen pek çok görev (sekreterlik, çağrı merkezi vb.) yok olma riski taşıyor.”
Söz konusu nedenlerle hem Öztan hem Biçer’e göre, YZ kadın işçiler için hem fırsat hem de risk barındırıyor. Biçer, söz konusu fırsatların artması için kadınların daha çok teknoloji üreten alanda var olması gerekiyor. “Maalesef mevcut durumda kadınların oranı hala çok düşük.”
Öztan ise kadın işçiler açısından olumlu ihtimalleri şöyle sıralıyor: “YZ bazı rutin işleri devraldıkça, insani becerilerin değeri artabilir. Örneğin bir hemşirenin hastayla kurduğu güven ilişkisi, bir öğretmenin öğrenciyi cesaretlendiren sözü… Bunlar algoritmaların yerine getiremeyeceği beceriler. Bugüne kadar “kadınsı” diye küçümsenen duygusal emek ve bakım emeği, aslında geleceğin en kritik nitelikleri olabilir.”
Tüm bu nedenlerle YZ’nin kadın istihdamında yaratacağı etki Öztan’a göre teknoloji ile değil, “şirketlerin ve politikaların hangi değerleri öncelediği” ile ilgili. Dolayısıyla, “eğer YZ yalnızca verimlilik ve maliyet azaltma adına kurgulanırsa, mevcut sömürüyü otomatikleştirir. Ama insani becerileri ve bakım emeğini kıymetli kılan bir yönelim olursa, kadınların kariyerinde yeni fırsat kapıları açabilir. Kısacası YZ kadın emeğini görünmez kılma riskini artırabilir de ona yeni değer alanları açabilir de.”
Emek sömürüsü yeni biçimler alabilir!
Peki YZ’nin istihdama ve kadın emeğine YZ’nin olumsuz etkisi olmaması için politika yapıcılar ne yapmalı? Hem Öztan hem Biçer politika yapıcıların YZ alanında düzenleyici politikaların gereğine işaret ediyor.
Öztan, politika yapıcıların sorumluluğu konusunda şeffaflık ve hesap verebilirlik ilkelerini hatırlatıyor. Bunlar “zorunluluk olmalı. Veri etiketleyen, içerik temizleyen kadınların ve göçmenlerin haklarının tanınması, güvencelerin sağlanması, bir sosyal adalet meselesi. Ayrıca dijital okuryazarlık eğitimleri yalnızca şehirli orta sınıf kadınlara değil, kırsalda ya da düşük gelirli kadınlara da ulaştırılmalı. Yoksa bu teknolojinin faydaları yine dar bir kesime sıkışır.” uyarısında bulunuyor.
Özgün Biçer de düzenleyici politikalar geliştirilmezse, emek sömürüsünün yeni biçimler alabileceğinin altını çiziyor. “Ancak doğru yönlendirilirse, dijitalleşme kadınlara daha esnek ve adil iş fırsatları da sunabilir. Türkiye Ulusal Yapay Zekâ stratejisi belgesindeki hedefleri gerçekleştirebilmek için politika yapıcılara önerim, kadınların teknoloji eğitimine yatırım yapılması, burs ve desteklerin artırılması ve karar alma mekanizmalarında daha fazla kadın temsilinin sağlanması. Ve cinsiyet eşitliğini teşvik eden işgücü politikalarına ihtiyaç var.”
Feminist bir yapay zekâ!
YZ’nin cinsiyet eşitliği, kadınlara ve kadın emeğine fayda sağlayacak şekilde geliştirilmesi için kadınların yapabilecekleri de var. Ece Paralı Öztan,YZ için en hayati konuyu “hayatı kolaylaştıran bir araç olarak değil, politik bir alan” olarak görüyor. “Çünkü bu sistemler nötr değil. Kimin deneyimi görünür kılınıyor, kimin sesi dışarıda bırakılıyor, hangi diller ve değerler öne çıkıyor? Bunların hepsi politik tercihler. Kullanıcı olarak biz de bu alana müdahale edebiliyoruz. Yaptığımız her arama, verdiğimiz her prompt aslında bir yönlendirme.”
Öztan’a göre, YZ teknolojilerinde cinsiyet eşitliğine dair bir diğer önemli nokta, bireysel farkındalığın ötesinde kolektif bir yaklaşımın gerekliliği. “Feminist bir yapay zekâ vizyonu, aynı zamanda kesişimsel bir vizyon olmalı. Sınıf, cinsiyet, etnisite, göçmenlik, bölgesel farklılıklar… Bunların hepsi birlikte düşünülmeli.”
Algoritmaların eşitsizliği katmerlediği örnek olarak sosyal medyada temizlik işçisi kadınların tatilde görülmesiyle alay edilmesi örneğini veren Öztan, küresel Güney’de veri etiketlemede göçmen kadınların emeği olmadan YZ sistemlerinin ayakta kalamayacak olmasının göz ardı edilmesini hatırlatıyor.
Hem Ece Paralı Öztan hem Özgün Biçer, bu kesişimsellikler nedeniyle sadece politika yapıcıların değil, sendikaların, kadın örgütlerinin ve göçmen derneklerinin de dahil olduğu pek çok aktörün birlikte çalışması gerektiğini vurguluyorlar.
Bu noktada vurgulanması gereken YZ’ye eleştirel yaklaşması gerektiği. Zira bu yapılmadığında YZ “bize sadece ortalamayı ve mevcut önyargıları geri verir. Ama sınırlarını zorladığımızda, farklı kadınların ve farklı toplumsal grupların deneyimlerini katabildiğimizde, gerçekten dönüştürücü bir teknolojiye evrilebilir.”
Öztan’ın bu tespitlerine benzer şekilde Biçer de kadınların kendi deneyimlerinden hareketle bu teknolojilere eleştirel bakması, kendilerini teknolojiyi sadece tüketici değil, üretici ve yönlendirici olarak da konumlandırması gerektiğini söylüyor. “Bunun için teknoloji okuryazarlığı, dijital beceriler ve eleştirel düşünme becerileri ön plana çıkıyor. En son yaptığımız ‘ yapay zeka’da kadın girişimciler’ ile ilgili araştırma sürecinde burada önemli bir potansiyel olduğunu ve kadınların daha fazla yer alması gerektiğini gördük. Elbette çok eşitsiz bir platformdan bahsediyorum. Ona rağmen ve hatta ondan dolayı.”
Yapay zekâ kadın emeğini görünür ve değerli kılabilir!
Tüm bu tespitlerin sonunda, YZ’nin kadın emeği ve toplumsal cinsiyet eşitliğinin sağlanması için fırsat olması, görünmeyen kadın emeğini görünür ve değerli kılması, kadın emeğinin sömürüsünde yeni araçlar yaratmaması için neler yapılabilir?
Bu konuda hem fırsatlar hem riskler bir arada görünüyor. Ece Paralı Öztan YZ’nin geleceğini siyah–beyaz bir iyimserlik ya da karamsarlık içinde görmüyor ve bir kavşakta olduğumuzu düşünüyor. Özgün Biçer de YZ’nin kadın emeği ve toplumsal cinsiyet eşitliği açısından geleceğini çok katmanlı görüyor. Biçer, YZ’nin bir yandan kadınların görünmeyen emeğini görünür kılmak ve hafifletmek için büyük fırsatlar sunduğunu; diğer yandan politika yapıcıların düzenlenmediğinde, var olan eşitsizlikleri katlayabilme riskini söylüyor.
Öztan da YZ’nin yaratacağı riskleri var olan eşitsizlikleri kopyalayıp otomatikleştirmek olarak ifade ediyor. “Kadınların, göçmenlerin ya da güvencesiz çalışanların emeği daha da görünmez hale gelebilir.”
Bu olasılıklar arasında, YZ’nin “hangi yöne evrileceği bizim politik tercihlerimiz, toplumsal mücadelemiz ve kolektif tahayyülümüzle belirlenecek. Olumlu tarafından bakarsak, doğru yönlendirildiğinde YZ kadınların üzerindeki görünmeyen yükleri hafifletebilir, kadın deneyimlerini ve emeği daha görünür kılabilir.” diyor Öztan.
Öztan, kadınların “duygusal emek, bakım emeği gibi değersizleştirilmiş alanlarda, insanî dokunuş gerektiren konular vazgeçilmez işler olduğu yeniden fark ediliyor. Bu da gelecekte bu emek türlerinin değer kazanmasına imkân tanıyabilir.” düşüncesinde.
Öztan, YZ’nin özellikle sağlık, bakım ve geriatri alanındaki kullanımlarının doğru politikalarla desteklendiğinde dönüştürücü olabileceğini bir bakım veren olarak şu sözlerle ifade ediyor: “Yaşlılıkta kadınlar ve erkekler bakım ihtiyacı açısından ortak bir kırılganlığı paylaşsa da koşullar eşit değil. Kadınların sosyal güvenlik sistemine daha az erişebilmesi, düşük emeklilik maaşları ya da hiç maaşlarının olmaması onları çok daha savunmasız kılıyor. Ayrıca daha uzun yaşamaları nedeniyle yalnız yaşayan yaşlı kadınların oranı çok daha yüksek. Öte yandan bakım emeğini de çoğunlukla kadınlar üstleniyor. Yani kadınlar hem bakım alan hem bakım veren; bakım ekonomisinin iki tarafında da yük taşıyor. Bu nedenle YZ destekli sağlık takip sistemleri, ilaç hatırlatıcılar, erken teşhis uygulamaları yalnızca teknolojik bir kolaylık değil, toplumsal bir adalet meselesi.”
Yapay zekâ adil bir gelecek kuran bir araç olabilir mi?
Peki tüm bu eşitlikçi yaklaşımları kim nasıl benimseyecek? “Kamucu ve hak temelli politikalar” için yapılması gerekenler neler? Özgün Biçer’in bu soruya yanıtı “Bugünden yapılması gereken en önemli şeyler: Şeffaf algoritmalar, kapsayıcı veri setleri, kadınların teknoloji alanında güçlenmesi ve toplumsal cinsiyet eşitliği perspektifinin teknoloji politikalarına entegre edilmesi. Ancak o zaman bu dönüşüm kadınlar için bir fırsata dönüşebilir.”
Öztan, tüm yapılması gerekenleri “Feminist” bir YZ vizyonu ile sınıfsal, etnik ve kültürel farklılıkları da gözeten kesişimsel bir yaklaşım şart. Ve son olarak, kullanıcı olarak biz de eleştirel kalmalıyız.” olarak özetliyor.
Ve son söz yine Ece Paralı Öztan’ın: YZ, kadın emeği ve toplumsal cinsiyet eşitliği için büyük bir potansiyel de barındırıyor, ciddi tehditler de. Gelecek kendiliğinden “iyi” ya da “kötü” olmayacak; onu biz nasıl şekillendireceğiz, asıl mesele bu: yapay zekâyı eşitlikçi ve adil bir gelecek kuran bir araç olarak nasıl konumlandıracağımız.”
Ana fotoğraf: Bot populi
