Birçok sektörde ve çalışma alanında olduğu gibi sivil toplumda da yapay zeka (YZ) teknolojisi, sivil toplum örgütlerinin (STÖ) hizmetlerini ve savunuculuk kapasitelerini iyileştirmek için güçlü bir araç haline geldi. YZ, STÖ’lerin hizmetlerini belirlemelerine ve ihtiyaç sahiplerine daha etkili bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olurken; STÖ’lerin topladıkları verileri analiz etmesi, kamuoyunu ve politika yapıcıları etkilemesi ve toplumdan daha fazla destek toplaması süreçlerinde YZ kullanımı pozitif bir fark oluşturuyor. STÖ’lerin, YZ’yi kullanarak temsil ettikleri kesimlere daha etkili bir şekilde hizmet verebiliyorlar.
YZ, STÖ’ler için başlıca dört alanda etkin bir şekilde kullanılıyor. Bunlar; veri analizi ve karar verme, iletişim ve erişim, kaynak tahsisi ve optimizasyon ile kapasite geliştirme ve eğitim alanlarıdır.
Veri Analizi ve Karar Verme
Veri, sivil toplum için her zaman çok önemliydi. Çünkü toplumu anlamak, toplumsal sorunları teşhis etmek ve bu sorunlara yönelik çözüm önerileri geliştirmek ancak nitelikli verilerin toplanması ve analiz edilmesiyle mümkün. Bununla birlikte dijitalleşme verinin hacmini, kapsamını, erişimini tamamen değiştirirken; veri anlayışımızı, toplama, depolama, analiz, paylaşım ve kullanma şeklimiz ile ilgili olarak yeni yöntem ve araçların ortaya çıkmasını sağladı. Dijital teknolojiler, veriyi elektronik ortamda saklama kapasitemizi artırdı. Bir zamanlar kâğıt üzerinde saklanan bilgiler artık dijital ortamlarda terabaytlarca veri olarak depolanabiliyor. Bulut teknolojisi sayesinde verilere her an, her yerden erişmek mümkün hale geldi. Büyük veri analitiği, milyonlarca veri noktasını saniyeler içinde analiz edebilme yeteneği sağlıyor. Bu sayede daha önce erişilmesi çok zor olan içgörüler ve bilgilerin elde edilmesi, gerçek zamanlı veri toplama ve analizi mümkün hale geliyor. Dijital araçlar, grafikler, haritalar ve interaktif gösterimler ile veriyi görsel olarak sunma ve yorumlama yöntemlerini kolaylaştırıyor. Bu değişiklikler, hem bireylerin hem de örgütlerin veriyi nasıl değerlendirdiği, kullandığı ve bu veriden nasıl faydalandığı üzerinde derin bir etkiye sahip.
Veri, günümüzde “yeni petrol” olarak algılanıyor. Bu benzetme, bir yandan verinin ekonomik değerinin arttığını vurgularken diğer yandan da verinin günümüz toplumlarının gelişmesinde vazgeçilmez bir kaynak olduğunun da altını çiziyor. STÖ’ler için ise YZ’nin fayda sağlayabileceği en önemli alanlardan biri veri analizi. STÖ’ler YZ destekli araçları kullanarak büyük miktarda veriyi işleyebiliyor, geleneksel analizlerde gizli kalan örüntüleri ve eğilimleri tespit edebiliyor. Bu, örgütlerin daha bilinçli kararlar almasına ve temsil ettikleri kesimlerin ihtiyaçlarını ele almak için daha doğru stratejiler geliştirmesine yardımcı oluyor.
Örneğin, Dünya Arı Projesi arıları kurtarmak için YZ’den faydalanıyor. Oracle firması ile iş birliği yapan Dünya Arı Projesi; arıların hayatta kalması ve gelişmesine yardımcı olmayı öğrenmek için mikrofonlar, kovanlara konulan kameralar ve nesnelerin interneti sensörlerinden sağlanan verilerden yararlanıyor. Bir buluta aktarılan verilerdeki örüntüler ve eğilimler, arıların hayatta kalmasına erken safhada yardımcı olabilecek şekilde YZ tarafından analiz ediliyor.
Hawaii’deki Kauai Nesli Tehlike Altındaki Deniz Kuşlarını Kurtarma Projesi, deniz kuşları ve elektrik hatları arasındaki çarpışmaları tespit etmek için 600 saatlik ses kayıtlarını YZ ile analiz ediyor.
Nesli tükenme tehlikesi altında olan türlerin yok olmasına karşı mücadele eden Wild Me girişimi, makine öğrenimi yazılımları kullanarak insanların internete koyduğu fotoğraflarda nesli tükenme tehdidi altındaki hayvanları tanıyıp kayda geçiriyor ve takip ediyor.
Nutrition Early Warning System (NEWS, Beslenme Erken Uyarı Sistemi) adlı sistem ise, mahsul alınmaması, yükselen gıda fiyatları ve kuraklık nedeniyle farklı bölgelerde gerçekleşen gıda sayısındaki azalma riskini tespit ediyor. NEWS’in temelini, büyük veri kümelerini işleyebilen ve kalıpları bulmak için bu veri kümelerinden öğrenebilen bir YZ sistemi oluşturuyor. NEWS, Sahra Altı Afrika’da gıda ve beslenme ile ilgili verileri derleyerek analiz ediyor. Ardından, analizlere dayalı olarak sistem, iklim şokları veya ekonomik krizler gibi yaklaşmakta olan beslenme tehditlerini tanımlıyor ve karar vericilere müdahale etme fırsatları sunabilecek kalıpları ve eğilimleri bulmak için algoritmalar sunuyor.
İletişim ve Erişim
YZ, STÖ’lerin iletişim ve erişim çabalarını da geliştirmede önemli bir rol oynuyor. YZ destekli sohbet botları ve doğal dil işleme ile, STÖ’ler faydalanıcılarından gelen yaygın sorulara otomatik ancak kişiselleştirilmiş yanıtlar verebiliyor. Böylece STÖ çalışanlarına daha karmaşık konulara odaklanması için zaman kazandırıyor. Ayrıca, YZ destekli duygu analizi, STÖ’lerin sosyal medya sohbetlerindeki ya da kendilerine ulaşan mesajlardaki tonu ve duyguları daha iyi anlamasına ve bu sayede hedef kitleleriyle daha etkili bir şekilde iletişime geçmesine yardımcı oluyor.
Örneğin Amnesty International (AI, Dünya Af Örgütü), çatışma bölgelerindeki insan hakları ihlalleri ile ilgili binlerce belgeyi analiz etmek için YZ teknolojisini kullanmıştır. Örgüt; süreci otomatikleştirerek hızlı bir şekilde delil toplamış, ihlal kalıplarını tespit etmiş ve bu konuları ele almak için hedeflenen savunuculuk faaliyetlerini planlamıştır.
YZ teknolojisinin önemli bir alanı olan makine öğrenimi insan hakları izleme faaliyetlerinde giderek daha fazla kullanılıyor. Makine öğrenme programları, insan hakları ihlallerinin belirlenmesinde var olan sistemlerin daha da geliştirilmesinde ve riskli durumların engellenmesinde önemli bir rol oynuyor. İnsan hakları çalışmalarında yer alan uygulayıcılar genellikle sınıflandırılması gereken raporlar, kanıtlar ve diğer türden çokça veri ile karşılaşırlar. Makine öğrenme araçları, örneğin cümleleri sınıflandırılabilen ve insan hakları savunucularının ilgili olduğu belirli araştırma sorularına adapte edilebilen bir yazılım kullanarak, bu verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi için gereken zamanı önemli ölçüde azaltıyor.
Mevcut geliştirme sürecindeki diğer YZ araçları arasında video analizi yapabilen yazılımlar da bulunuyor. Bu yazılımlar; nesneleri, sesleri, konuşmaları, metinleri ve olay türlerini algılayarak, video arşivlerinde semantik sorgular yaparak videonun içeriğinde ne olduğunu hızlı bir şekilde anlama imkânı sunuyor. Bunlar, insan hakları ihlallerinin belgelenmesi, adli süreçlerin önceden tahmin edilmesi ve büyük video veri kümelerinde araştırma yapabilmek için işlevseldir. Örneğin son yıllarda Ukrayna, Suriye gibi savaş bölgelerinde savaş suçlarının kanıtlarını belirlemek üzere doğrulanmış videolar sağlamak için YZ destekli video analiz araçları kullanılıyor.
Kaynak Tahsisi ve Optimizasyon
STÖ’lerin için, özellikle sınırlı bütçeleri göz önüne alındığında, kaynakların etkin kullanımı hayati öneme sahip. YZ, farklı stratejilerin sonuçlarını tahmin ederek ve veri temelli içgörülere dayalı öneriler sunarak örgütlerin kaynaklarını optimize etmelerine yardımcı oluyor. Bu, STÖ’ler etkilerini en üst düzeye çıkarırken maliyetlerini en aza indirmeleri anlamını taşıyor.
Örneğin, kâr amacı gütmeyen örgüt Crisis Text Line (CTL, Kriz Mesajlaşma Hattı), kriz içindeki bireylerden gelen metin mesajlarını analiz etmek için YZ kullanıyor. YZ sistemi mesajlardaki anahtar kelimeleri ve örüntüleri belirleyerek yüksek riskli durumları önceliklendiriyor; gönüllülerin ve personelin kendilerine en çok ihtiyaç duyanlara mümkün olan en kısa sürede yanıt vermesini sağlıyor. Bununla birlikte, geçen yıl CTL, birlikte çalıştığı LORIS.AI adlı YZ teknolojisi geliştiren şirket ile veri paylaşımını durdurduğunu açıkladı. Bunun sebebi herhangi bir veri ihlali değil, faydalanıcıların bilgilerinin bir şirketle paylaşılmasından duyduğu rahatsızlık oldu. Verilerin güvenli bir şekilde işlenmesine, anonimleştirilmesine ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerden arındırılmasına rağmen, bir faydalanıcının başlattığı imza kampanyası sonucunda, CTL şirket ile veri paylaşımını durdurmak zorunda kaldı.
Bu örnek, STÖ’lerin YZ araçlarıyla veri ile çalışırken ne kadar hassas ve şeffaf olması gerektiğini gösteriyor. Özellikle “hassas veri” ile, yani organizasyon dışından kişi ve kurumların ulaşmasında büyük sakınca bulunan kişisel verilerle, çalışan organizasyonlar; YZ şirketleri ile kurdukları ortaklıklarda veri gizliliği ve güvenliği konusu üzerinde önemle durmak zorundalar.
Kaynak tahsisi alanında YZ kullanımın bir başka örneği ise, kitlesel fonlama yoluyla topladığı kaynakları kullanarak dar gelirli bireylere mikro-krediler sağlayan Kiva adlı uluslararası STÖ. 80 ülkede yaklaşık iki milyon dar gelirli bireye kredi dağıtan Kiva, ihtiyaç sahiplerini doğrulukla tespit edebilmek için YZ kullanıyor. Böylece, hangi kredilerin fonlama olasılığının düşük olduğunu ya da yeterince talep görmeyen kredileri tespit ederek kaynaklarını optimize ediyor ve daha fazla faydalanıcıya kaynak sağlamayı başarıyor.
Kapasite Geliştirme ve Eğitim
YZ, hedeflenen eğitim ve kapasite geliştirme girişimleri aracılığıyla sivil toplum örgütlerinin kapasitesini artırmada da kullanılıyor. Yapay zeka destekli platformlar, bireylerin ihtiyaçlarına ve öğrenme tarzına göre kişiselleştirilmiş eğitim materyalleri ve kaynaklar sunuyor. Bu, STÖ’lerin temsil ettikleri kesimlerin çeşitli ihtiyaçlarına yönelik daha becerikli ve uyumlu bir iş gücü oluşturmasına yardımcı oluyor.
Örneğin: GlobalGiving platformu, üye STÖ’lere YZ algoritmalarını kullanarak özelleştirilmiş kapasite geliştirme kaynakları öneriyor ve bu sayede üyelerin fon toplama ve proje yönetimi becerilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor. GlobalGiving ayrıca teknoloji şirketleri ile üyelerini bir araya getiren programlar geliştiriyor. Örneğin AI for Good (İyilik için YZ) programı ve DataRobot adlı YZ geliştirme firması ile üye örgütlerin ortaklıklar kurmasını mümkün kılıyor. Program, kâr amacı gütmeyen örgütlere hem bir uzman ekip hem de örgütlerin yapay zeka ile etki yaratmak için verilerini kullanmalarına yardımcı olacak yazılımlar sağlıyor.
Sonuç
YZ teknolojisi geliştikçe ve hayatımızın çeşitli yönlerine nüfuz ettikçe toplum üzerindeki etkisi giderek daha önemli bir tartışma konusu haline gelecektir. YZ, STÖ’lerin hedef kitlelerine hizmet ve savunuculuk yapma kapasitelerini önemli ölçüde artırma potansiyeline sahiptir. Örgütler; veri analizi, karar verme, iletişim, kaynak tahsisi ve kapasite geliştirme alanlarında YZ gücünden yararlanarak daha bilinçli kararlar alabilir, kaynaklarını optimize edebilir ve kitleleriyle daha iyi etkileşime geçebilir. YZ teknolojisi geliştikçe ve yaygınlaştıkça teknolojinin STÖ’leri güçlendirmedeki rolü de artacak ve STÖ’lerin toplumsal değişim ve temsil ettikleri kesimlerin hakları için etkili savunucular olmalarına imkân sağlayacaktır. Bununla birlikte YZ teknolojisinin, kişisel gizliliği tehdit ederek gözetimi artırması, YZ modelleri içindeki önyargıların eşitliği ve adaleti tehdit etmesi, sahte içerik üretiminin dezenformasyonu yaygınlaştırması gibi toplum üzerinde son derece olumsuz etkileri söz konusudur. YZ’nin, hemen her dijital teknoloji gibi, belki de hepsinden daha fazla sosyo-teknik bir teknoloji olduğu gözden kaçırılmamalıdır. Toplumu geliştirecek, önemli sosyal sorunlara çözüm getirmeyi kolaylaştıracak bir araç olduğu kadar toplumsal barışa, adalete ve eşitliğe zarar verecek büyük bir potansiyel taşıdığını da gözden kaçırmamak gerekir. Bu çerçevede sivil toplum, yapay zeka teknolojisini kullanarak faaliyet kapasitesini artırdığı kadar yapay zeka ile ilgili savunuculuk görevlerinin de farkında olması gerekir.
***
Görsel: Financial Times
