Yapay Zeka ile Kurulan İlişki, Teslimiyet Üzerinden Değil; Sorgulama ve Kuşku Üzerinden İlerlemeli

Yapay zekâ, pazarlama ve araştırma dünyasına daha fazla veriye çok daha hızlı ulaşma imkânı sunuyor.

Ancak verinin artması, insanı ve toplumu daha iyi anladığımız anlamına gelmiyor. Rakamlar “ne” ve “kim” sorularına yanıt verebilse de davranışların ardındaki “neden”i açıklayabilmek için kültürü, sınıfsal yapıyı, gündelik hayatı ve değişen toplumsal dinamikleri okuyabilmek gerekiyor.

Sia Insight Genel Müdürü ve Kurucu Ortağı Hüseyin Tapınç, bilginin ancak toplumsal bir bağlam içinde gerçek anlamına kavuşabileceğine dikkat çekiyor. Tapınç’a göre yapay zekâ, araştırma süreçlerini hızlandıran ve güçlendiren önemli bir araç olsa da analizden yorumlamaya, yaratıcı üretimden karar alma süreçlerine kadar hiçbir aşama bütünüyle yapay zekâya bırakılmamalı.

Tapınç ile yapay zekânın oluşturduğu sahte uzmanlık ve özgünlük erozyonu riskini, geçmiş verilerdeki kültürel ve ideolojik önyargıların yeniden üretimini, markaları bekleyen aynılaşma tehlikesini ve araştırmacılığın değişen rolünü konuştuk. 

Markaları ve tüketiciyi yalnızca veri ve segmentasyon üzerinden değil; kültür, sınıf, ideoloji ve gündelik hayatın ritmi üzerinden de okuyorsunuz. Dijitalleşen dünyada, veri yığınlarının arasında insanı ve toplumun ruhunu kaybetmemenin yolu nedir?

Günümüzde pazarlama dünyasında hemen herkesi en çok heyecanlandıran konuların başında dijitalleşme, büyük veri analitiği ve algoritmik hedefleme çalışmaları geliyor. Yapay zekâ destekli pazarlama uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte pazarlamacılar derin bir nefes almış gibi görünüyorlar.  Çünkü, şu ana dek erişebilecekleri en büyük havuzdan en kolay şekilde ve hızla bilgi edinme şansları ellerinin altında duruyor.

Evet, bugün pazarlamacılar en geniş olası evren içinden hedef tüketicileri hakkında zihinlerindeki soruları cevaplandıracak bilgileri edinebiliyorlar. O kitlelere yönelik olarak aksiyon alabiliyorlar.

Ancak, bu kitleden elde edilecek veriler madalyonun sadece bir yüzündeki “ne” ve “kim” türü daha tanımlayıcı sorulara yanıt verebilecek bilgilerden oluşuyor.

Oysa, madalyonun diğer yüzündeki sorular da bir bu kadar değerli sorular; o sorular da “neden”, “niçin” ve “nasıl” gibi daha derinlemesine sorgulamalardan oluşuyor. Bu soruların yanıtları sözünü ettiğimiz büyük veri analitiğinde yer almıyor. Bu soruların yanıtları daha konvansiyonel araştırmalardan elde ediliyor.

Bunun da ötesinde, sizin de sorunuzda değindiğiniz gibi, ister dijital ortam üzerinden ister daha geleneksel yollardan elde ettiğimiz bilgi olsun, tüm bu bilgiler tek bir koşulda gerçek anlamına kavuşuyor. O koşul da bilgiyi toplumsal bir bağlam üzerinden okumaktan geçiyor.

Bilgi dediğimiz şey bir bağlam içinde anlam kazanır. Bilgi, içinde yaşadığınız toplumdan soyutlanarak okunmaz; okunursa da bunlar en fazla rakam düzeyinde kalır. Gerçek bir araştırmacı rakamların ötesine geçerek markaları ve tüketiciyi toplumsal bir bağlam içinde okuyabilen araştırmacıdır. İşin ustalık kısmı buradadır.

Geçmiş yıllarda, iyi bir araştırmacı bir ayağı araştırma dünyasında bir ayağı toplumda olan kişidir diyordum; şimdi işimiz daha zor: bizler araştırma ile olan nesnel ve bilimsel bağımızı kopartmadan artık hem dijital dünyada hem toplumda var olmak zorunda olan kişileriz.

Yapay zekâyı internet ölçeğinde devrimsel bir dönüşüm olarak tanımlıyorsunuz. Buna karşılık, yüzeysel bilgiden doğan “sahte uzmanlık” ve giderek daha sık karşımıza çıkan jenerik üretimler de bu dönüşümün önemli riskleri arasında. Özgünlük erozyonu olarak değerlendirebileceğimiz bir ortamda gerçek yetkinliği, entelektüel derinliği ve özgün düşünceyi nasıl koruyabiliriz?

Evet, yapay zekânın insanlık tarihinde aynı internet gibi devrimci bir dönüşüm getireceğine ve hatta getirdiğine yürekten inanıyorum. Üstelik bu dönüşüm beni hiçbir şekilde korkutmuyor, ancak bazı açılardan endişendiriyor.

Endişelerimin başında sahte uzmanlığın yaygınlaşması geliyor. Hepimizin bildiği gibi, internetin hayatımıza getirdiği en önemli değişimlerden biri bilginin demokratikleştirilmesi olmuştu; bilgi, herkes için her an her yerden erişilebilir bir meta haline gelmişti.

Yapay zekâ bunu bir adım ileri taşıyarak internet ortamında bulunan verileri hap haline getirerek bize sunuyor, önceden tanımlı birtakım hesaplamaları ya da akıl yürütmeleri kullanarak bize hızlıca sonuç üretebiliyor ya da tanımlı birtakım programlardan yola çıkarak sözde kültürel üretimde bulunuyor.  

Bunun sonucunda da bugün herkes Orhan Pamuk tadında bir roman yazabileceğini düşünüyor, hukuk eğitimi almadan bir avukat gibi dava dilekçesi üretebiliyor ya da hiçbir kitabını okumadan bir anda Bourdieu veya Lacan uzmanı kesilebiliyor.

Buradaki kritik olan nokta şu: Tüm bunlar aslında bugünün dünyasında üretilmiş bilgilerin yeniden harmanlanmasından yola çıkarak yapılan üretimler. Bunların tamamı birer reprödüksiyon. Burada özgün, yeni bir üretim yok.

Yapay zekâ ile ilgili olarak insanlığı bekleyen en önemli tehlike de bu; orijinal üretimin yavaşlama ihtimali.

Bizim gibi profesyonel ve entelektüel üretici konumunda bulunan kişilerin yapay zekâ kullanımı ile ilgili olarak kişisel bir disiplin geliştirmeleri, hangi zamanlarda ve hangi koşullarda yapay zekâya başvuracağını, nasıl ve hangi düzeyde ondan destek alacağını çok iyi bir şekilde netleştirmesi gerekiyor. Bu nedenle, hem kişisel hem de kurumsal düzeyde bazı kuralların olması gerektiğine inanıyorum.

Sia Insight tarafında yaptığınız “insan kontrolündeki yapay zekâ” vurgusuna değinmek isteriz. İnsan kontrolü tam olarak hangi aşamada başlamalı: veri seçiminde mi, analiz ve yorumlamada mı, etik filtrelemede mi, yoksa nihai karar anında mı? Bu aşamalardan herhangi birini tamamen yapay zekaya bırakmanın riskleri nelerdir?

Günümüzde yapay zekâyı araştırmanın her aşamasında kullanmak mümkün görünüyor. Soru formu hazırlarken de sahada bilgi toplarken de araştırmayı analiz ederken de veya raporlarken de yapay zekânın getirdiği olanaklardan yararlanıyoruz. Bu aşamaların hiçbirinde ipleri tamamen yapay zekâya bırakmanın doğru olmadığına inanıyorum.

Yapay zekâ insan kontrolünde üretim yapması gereken bir yardımcı benim için. İnsani dokunuşun olmadığı hiçbir yapay zekâ çalışmasını olumlamıyorum. Yapay zekâ benim yerime bir iş yapmıyor, yapmamalı. Yapay zekâ oyun alanını benim tanımladığım bir ortamda benim istediğim koşullarda ve biçimde üretim yapmalı.

Yapay zekâ ile ilişkimizde her an devrede olması gereken çok önemli bir insani özellik var: kuşku. Yapay zekânın yaptığı tüm üretimi sorgulamalı ve ondan her an kuşku duymalıyız; yapay zekâ ile kurulan ilişki teslimiyet üzerinden değil, tam tersi, sorgulama ve kuşku üzerinden ilerlemeli.

Yapay zekânın geçmiş verilerdeki ideolojik ve kültürel önyargıları yeniden üretebildiği bir başka dikkat çektiğiniz başlık. Pazarlama dünyasında bu risk en çok hangi alanda tehlikeli hâle geliyor: hedeflemede mi, yaratıcı üretimde mi, tüketici içgörüsünde mi, fiyatlamada mı, yoksa itibar yönetiminde mi? Kurumlar bu riski fark etmek için nelere bakmalı?

Bu sorunuzla yapay zekâya ilişkin bir diğer endişe konuma temas ediyorsunuz.

Evet, yapay zekâ geçmiş verilerdeki ideolojik önyargıları yeniden üretiyor. Pazarlama dünyası açısından bakacak olursak bu sorun ilk aşamada özellikle yaratıcı üretimde ve tüketici hedeflemesinde gündeme gelecektir.

Bu önyargıların da özellikle toplumsal cinsiyet ve sınıf kaynaklı olarak gündeme geleceğini düşünüyorum. Örneğin, burada bir kadın bakış açısından ziyade patriyarkal bir bakış açısının egemen olacağını düşünmek hiç de zor değil, çünkü üretim araçları erkek dünyasının elinde ve erkeklerin bakış açısını yansıtan bir dünya düzeninden söz ediyoruz. Benzer bir düzen sınıf yapısı için de geçerli.

Aslında konuya toplumsal cinsiyetten ve sınıftan bağımsız olarak, egemen olanla egemen olmayan ekseninden bakmak en doğrusu; burada konunun ana belirleyicisi iktidar ilişkisi, güç yapısı.

Bu çerçeveden baktığınızda yapay zekâ üretiminin, örneğin, oryantalist bir bakış açısına sahip olduğunu da son derece net biçimde görebilirsiniz. Yapay zekâya bir Türkiye görseli ya da kısa filmi üretmesi için çok yönlendirmeden bir prompt yazın, karşınıza çıkacak ürün ne demek istediğimi size kolayca kanıtlayacaktır.

Pazarlama ekipleri uzun süre “daha çok veri, daha iyi karar” varsayımıyla hareket etti. Sizce yapay zekâ çağında asıl rekabet avantajı daha fazla veriye sahip olmak mı, yoksa veriyi tarihsel, kültürel ve insani bağlamına yerleştirebilen daha derin bir yorum gücü mü?

Yapay zekâ çağı hiç kuşkusuz bizim veriye hızlı bir şekilde ulaşmamızı sağlayacak ve üstelik de bunu bir bilgi bombardımanı eşliğinde yapacak. Zaten yapıyor da...

Yapay zekânın “bilmemek” gibi bir meziyeti yok, o her konuda bilgi sahibi ve üstelik ürettiği bilginin “en doğru bilgi” olduğuna dair yanıltıcı bir varsayımı da var.

Bizim artık “daha çok veri, daha doğru karar” önermesini hızla geride bırakmamız gerekiyor.

Biz “daha çok veri”den ziyade “daha odaklı veri”nin peşinde olmalıyız ve bu veri daha önce de değindiğimiz gibi toplumsal yani insani bir bağlamda ele alınmalı. Bizim araştırmacılar ve pazarlamacılar olarak bu çağda temel ödevimiz odaklı veri üretmek ve çalışmalarımızı bu veri çerçevesinde kurgulamak olmalıdır.

Yapay zekâ markaları hızlandırıyor ve operasyonel açıdan daha da verimli hâle getiriyor ancak benzer dil modellerini, algoritmaları, veri setlerini ve prompt adımlarını kullandığımız bir dünyada markalar birbirine benzemez mi? Bu aynılaşma çağında gerçek farklılaşma; yüksek teknoloji yatırımından mı, daha iyi sorular sorabilen insan zekâsından mı, yoksa markanın kendine özgü kültürel bağlamından mı doğacak?

Bugünkü yapay zekâ araçları ve bilgi düzeyimiz dikkate alındığında ben bu sorunun yanıtının net bir şekilde “daha iyi soru sorabilen ve yapay zekâyı doğru yönlendiren insan zekâsı” olduğuna inanıyorum.

Tüm şirketlerin ve markaların eş düzeyde teknoloji yatırımının olduğu, hepsinin benzer yapay zekâ modelleri kullandığı hipotetik bir ortamda başarının anahtarı insan aklı olacaktır. Bu çok net.

Yapay zekânın sunduğu hazır çözümlerin eleştirel düşünmeyi aşındırabileceğini belirtiyorsunuz. Pazarlama ve iletişim dünyasında bu aşınmanın ilk belirtisi sizce ne olur: birbirinin kopyası sunumlar mı, içgörülerin sığlaşması mı, yoksa ikna edici görünen ancak yanlış yönlendiren kararların artması mı?

Yapay zekânın sunduğu hazır çözümlerin eleştirel düşünceyi aşındırmakla kalmayıp yaptığı üretimin tekdüze bir yapısı olduğuna da inanıyorum. Üstelik bu tekdüzeliğin hızla teşhis edilebildiğini de düşünüyorum.

Şu gerçeği kabul etmemiz gerekiyor. Yapay zekânın aynı insanlarda olduğu gibi kendine özgü bir düşünme yapısı var ve bu yapıdan süzülerek gelen birtakım üretimlerde bulunuyor. Bu üretim ister yazılı olsun, ister görsel olsun, isterse de bir analiz çıktısı ya da raporlama olsun sonuçta yaptığı üretimin kendine has bir dili ve duruşu var.

Nasıl herhangi bir kişinin ya da kurumun kendine has bir söylemi varsa, aynı şey yapay zekâ için de geçerli. Yapay zekânın da metinsel ya da görsel bir söylemi var. Yapay zekâ ile ilgili beni en çok rahatsız eden hususlardan biri de bu; birbirinin kopyası ifadeler, görsel ögeler. Bu durum bir süre sonra bizi birbirinin aynısı değerlendirmeler, yorumlar ve analizlerle baş başa bırakacak. Ayrıca kabul edelim ki, yapay zekânın söylemini teşhis etmek hiç zor değil.

İçgörü üretimine dair de küçük bir notum olacak izninizle: İçgörü üretimine bağlı olarak vereceğimiz kararların doğruluğunun sınanmasında en çok dikkat etmemiz gereken şey daha önce de değindiğim gibi yapay zekâya teslim olmamak.

Yapay zekâ aynı insan zihni gibi bazen kestirmeden sonuçlara ulaşmayı hedefliyor. Yapay zekâyı insan zihni eğittiği için bu son derece doğal. Bu nedenle de yapay zekâ içgörü üretiminde kestirme sonuçlara varabiliyor. Oysa, içgörü üretimi ya da buna bağlı olarak ulaşmaya çalıştığımız öngörü geliştirme aslında bir yolculuk, zihinsel bir süreç. Bu yolculuğun sığ sularda sona ermemesi için hakkıyla yapılması gerekiyor. Yapay zekâ bazen bunu atlıyor ve hazır, öngörülebilir çözümlerle önünüze gelebiliyor.

Araştırma sektörünün yapay zekâdan en fazla etkilenecek alanlardan biri olduğuna değindiniz. Sizce önümüzdeki üç yılda iş tanımlarımızdaki hangi görevler sessizce ortadan kalkacak; hangi beceriler ise çok daha kıymetli ve aranan hâle gelecek?

Yapay zekânın en çok etkileyeceği alanların başında araştırma sektörünün geleceğini düşünüyorum.

Bu etkilenmenin araştırmacılığın ölmesi ya da araştırma mesleğinin ortadan kalkması yönünde olacağına ise asla inanmıyorum. Tam tersine yapay zekâ döneminde işinin ehli profesyonel bakış açılarına ve zihinlere bugünden daha çok ihtiyaç olacak.

Araştırma yaparken, yapay zekâ bizim yerimize düşünmeyecek, bizim yerimize iş yapmayacak ancak düşünmemiz ve karar vermemiz gerekenleri daha yapısal ve doğru bir şekilde kurgulanmış olarak hazır bir şekilde önümüze getirecek.

Benim için yapay zekâ bizim işimizi daha doğru, hatasız ve hızlı bir şekilde yapabilmemiz için gerekli olan bir araç; bizim yapay zekâyı bu şekilde konumlandırmamız gerekiyor.

Geleceğin araştırmacılığında üretim süreçlerinde yapay zekâya kesinlikle daha çok ihtiyaç duyacağız; ancak yapay zekânın bize ürettiği sonuçları bir filtreden geçirerek müşterilerine sunacak olan ve karar verme sürecindeki rotalar hakkında müşterilerle konuşacak ve tartışacak olan yine biz araştırmacılarız. 

Üstelik bilgi üretim sürecinin her aşamasında da yine insan unsuruna, insani bakış açısına ihtiyacımız olacak.

Hiç kuşkusuz yapay zekâ herhangi bir araştırma alanında çok kısa bir sürede en basitinden bize “mükemmel” ve “kapsayıcı” bir soru formu hazırlayabilir. Ancak, bazen o mükemmel soru formlarının sahada işlemediğini biz araştırmacılar çok iyi biliyoruz. İşte bu noktada da insani bir dokunuşa, o soru formuna bir insanın bakmasına ihtiyaç olacak. Benzer bir ihtiyaç araştırmacının data ile kurduğu ilişkide de gündemde olacak.

Sonuç itibarıyla, ben önümüzdeki üç dört yıl içinde araştırma ile ilgili fonksiyonların azalmasından ya da ortadan kalkmasından ziyade bu fonksiyonları yerine getiren insan sayısının azalması ve usta araştırmacılara eskisinden daha çok ihtiyaç duyacağımız gerçeğiyle karşı karşıya olduğumuza inanıyorum.

Sanırım yakın gelecekte usta araştırmacılara Öngörü Küratörü denilecek; çünkü araştırmacılar da adeta bir sanat küratörü gibi toplumla şirketler arasında bir köprü görevi gören, tüm araştırma serüvenini uçtan uca yönetebilen ve ayakları yere basan öngörüler geliştiren profesyonellere dönüşecekler.

Yapay zekâ çağında marka stratejisi tasarlayan ekipler açısından bugün masadan kaldırılması gereken bir ezber ve acilen masaya konması gereken en yeni disiplin sizce nedir?

Yapay zekâ konusundan bağımsız olarak marka stratejisi tasarlayan ekipler açısından kısa ama bence önemli olduğuna inandığım bir yanıt vermek istiyorum bu sorunuza.

Masadan kaldırılması gereken ezber, klişe haline gelmiş hedef kitle tanımıdır: “benim markamın hedef kitlesi, örneğin, 18 – 45 yaş grubu A-B-C1 SES grubudur”.

Türkiye gerçekleriyle örtüşmeyen bu cümlenin artık tedavülden kaldırılması gerekiyor.

Acilen masaya konması gereken disiplin de demografidir. Pazarlama uzmanlarının Türkiye’nin dönüşen demografik yapısına hakim olmaları ve toplum hakkında sahip oldukları bilgileri acilen gözden geçirmeleri gerekiyor.

Yazı hoşunuza gitti mi? LinkedIn'de paylaş!