Yapay Zeka (YZ) > Yapay zeka gözetimi ve veri toplama
Yapay zeka gözetimi ve yapay zeka veri toplama açıklaması
Yapay zeka gözetimi ve veri toplama, yalnızca bilerek kullandığınız araçlarla sınırlı değildir. Bunlar reklamlar, sosyal medya, işte kullandığınız araçlar ve hatta kamusal alanlar aracılığıyla gerçekleşir. İşte yapay zeka gözetimine ve veri toplamaya daha yakından bir bakış ve bunun gizliliğiniz için ne anlama geldiği.
Yapay zeka gözetimi ve yapay zeka veri toplama tanımları
Yapay zeka gözetimi, insanları izlemek için yapay zekanın kullanılması anlamına gelir. Bu; kalabalık içindeki yüzleri tanımak, kamusal alanlardaki sıra dışı davranışları tespit etmek veya çalışanların işte neler yaptığını izlemek olabilir. Hedef genellikle bir tür gözlem, kimlik tespiti veya kontroldür.
Yapay zeka veri toplama, gözetimi sadece mümkün kılmakla kalmayıp aynı zamanda son derece etkili hale getiren şeyin temelidir. Uygulamalardan, aygıtlardan, hizmetlerden ve platformlardan toplanan bilgilerin tümü; kişilerin alışkanlıkları, ayarları ve davranışları da dahil olmak üzere profillerini oluşturmak için kullanılır. Veri toplama her zaman sizi yalnızca gerçek zamanlı olarak izlemeyi içermez; arka planda sessizce de gerçekleşebilir. Bu veriler gözetimi güçlendirebilse de yapay zeka modellerini eğitmek ve reklamları hedeflemek de dahil olmak üzere başka amaçlara da hizmet eder.
| Yapay zeka gözetimi örnekleri | Yapay zeka veri toplama örnekleri |
|---|---|
| Alışveriş merkezlerinde ve havaalanlarında yüz tanıma kameraları | Sohbet robotlarında günlüğe kaydedilen yazışmalar |
| Tuş vuruşlarının ve ekran etkinliğinin iş yerinde izlenmesi | Uygulamaların arka planda konumunuzu takip etmesi |
| Hareketi veya sesleri algılayabilen akıllı aygıtlar | Web sitelerinin tıklamaları ve gezinme alışkanlıklarını kaydetmesi |
Gözetim ve veri toplama — geçmişte ve günümüzde
Yapay zekadan önce, büyük ölçekli gözetim hâlâ insanların ekranları manuel olarak izlemesini, kayıtları incelemesini veya veri kümelerini birbiriyle karşılaştırmasını gerektiriyordu. Yapay zeka; görüntüleri taramayı, yazışmaları yazıya dökmeyi, kalıpları işaretlemeyi ve farklı veri kaynaklarını tek bir profilde birleştirmeyi daha hızlı ve daha ucuz hale getirerek bunu değiştirdi.
Sonuç sadece daha fazla veri toplanması değil; daha fazla çıkarım yapılması ve gizlilik kaybıdır. İlgi alanlarınızı, alışkanlıklarınızı veya inançlarınızı hiçbir zaman açıkça paylaşmasanız bile yapay zeka bunları genellikle konum geçmişlerinden, gezinme kalıplarından ve sosyal davranışlardan çıkarabilir. Yapay zeka gözetimini ve veri toplamayı tek başına sıradan takipten daha güçlü — ve daha tehlikeli — kılan da budur.
Kontrol amacıyla yapay zeka gözetimi
Yapay zeka kontrol amacıyla kullanıldığında; kamusal alanları, yolları, iş yerlerini ve sosyal platformları kitlesel gözetimin sadece kolay değil aynı zamanda sıradan hale geldiği ortamlara dönüştürür.
Kamusal alan izleme
Dünya genelindeki şehirlerde yapay zeka gözetimi; yüz tanıma, akıllı CCTV, kalabalık analizi ve otomatik plaka okuyucular şeklinde gerçekleşir. Bu sistemler kişileri tanımlayabilir, hareketleri takip edebilir ve sıra dışı durumları gerçek zamanlı olarak tespit edebilir.
Bunun pratik sonucu, kamusal yaşamda anonimliğin yok olmasıdır. Yüzleri, araçları veya aygıtları farklı konumlarda eşleştiren teknolojiler, kişi yanlış hiçbir şey yapmamış olsa bile sıradan hareketleri kaydedebilir ve yeniden oluşturabilir.
Kolluk kuvvetlerinde ve kamusal izlemede
Polis ve kamu kurumları; kamera kayıtlarını, plaka kayıtlarını, kamu veri tabanlarını ve sosyal medya etkinliklerini birleşik soruşturma sistemlerinde giderek daha fazla bir araya getiriyor. Yapay zeka daha sonra kalıpları ortaya çıkarmak, kişileri işaretlemek veya insanlar arasındaki bağlantıları belirlemek için büyük miktarda görüntüyü ve gönderiyi tarayabilir.
Bunu özellikle endişe verici kılan şey, bu görüntülerin ve verilerin gizlilik haklarını ihlal etmek için nasıl kullanılabileceğidir. Örneğin, protestolara katılım, sosyal ağlar veya günlük hareketler birer veri noktası haline gelebilir. Bu da insanların izlenme korkusuyla otosansür uygulamasına veya halka açık toplantılardan kaçınmasına neden olabilir.
İş yerinde
Modern iş yeri izleme faaliyetleri, basit zaman takibinden derinlemesine davranış analizine doğru evrilmiştir. Sistemler artık tuş vuruşlarını günlüğe kaydediyor, fare hareketlerini takip ediyor, ekran etkinliğini izliyor ve iletişim eğilimini analiz etmek için yapay zekayı kullanıyor. Bunun bir örneği, Meta'nın çalışanların etkinliklerini yakalama planıdır. Bu plan, yapay zeka eğitimi amacıyla tıklamalar ve tuş vuruşları gibi verileri toplamayı içerirken; Walmart ve Starbucks'ın çalışan iletişimlerini izlemek için(yeni pencere) yapay zeka araçları kullandığı bildirilmiştir.
İşverenler bu araçları sıklıkla verimlilik önlemleri olarak sunsa da sürekli davranışsal izleme ciddi gizlilik endişelerini beraberinde getirir ve bazı yargı bölgelerinde yasal sınırı aşar. Belirli verimlilik takip sistemlerinin kullanılması AB gizlilik yasalarını ihlal etmektedir ve İtalya gibi ülkelerde yasa dışıdır.
Sosyal platformlarda
Sosyal medya; kimlik, ilişkiler, iletişim ve davranışların birleştiği, veri açısından en zengin gözetim ortamlarından biridir. Yapay zeka; ilgi alanlarından sosyal bağlantılara kadar her şeyi anlamak için gönderileri, fotoğrafları, beğenileri ve ağ yapılarını analiz eder. Bu algoritmalar öneri motorlarının ve moderasyon araçlarının arka planında çalıştığından, kullanıcılar genellikle sıradan etkinliklerinden yapılan çıkarımların derinliğinden habersiz kalırlar.
Gözetim kapitalizmi ve yapay zeka profillemesi
Gözetim kapitalizmi, çevrim içi yaptığınız her şeyi toplama ve bu verileri kazanca dönüştürme iş modelidir. Yapay zeka; uygulamalardan, sitelerden, platformlardan ve veri simsarlarından gelen verileri, önerileri şekillendirmek ve hedefli reklamlar sunmak için kullanılan son derece ayrıntılı davranış profillerinde birleştirmeyi kolaylaştırarak bunu güçlendirir.
Genellikle kontrol, yaptırım veya güvenlikle bağlantılı olan devlet gözetiminin aksine gözetim kapitalizmi kazanç odaklıdır. Amaç, kullanıcı davranışını ne gördüklerini, ne yaptıklarını ve ne satın aldıklarını etkileyecek kadar iyi anlamaktır.
Telefonlarda ve uygulamalarda
Mobil aygıtlar, barındırdıkları kişisel veri miktarının fazlalığı nedeniyle benzersiz bir şekilde ifşa edicidir. Uygulamalar sıklıkla, reklam kimliklerini, kesin konum verilerini, IP adreslerini ve kullanım telemetrisini çoğunlukla haberiniz olmadan toplar. Zamanla bu veriler nerede yaşadığınızı, çalıştığınızı, alışveriş yaptığınızı, tıbbi bakım aradığınızı ve ibadet ettiğinizi ortaya çıkarabilir.
Siteler ve reklam teknolojisi ağlarında
Bir siteyi her ziyaret ettiğinizde, pikseller ve tanımlama bilgileri, ne kadar süre kaldığınız ve bir sonraki adımda nereye gittiğiniz de dahil olmak üzere etkinliklerinizi sessizce kaydeder. Bu bilgiler bir reklam teknolojisi şirketleri ağına aktarılır ve her biri davranış profilinize daha fazla ayrıntı ekler. Ekranınızda bir reklam görünene kadar, verileriniz adını hiç duymadığınız düzinelerce şirketten geçmiş olabilir.
Ancak bu altyapı, size sadece ürün satmanın ötesinde, devlet düzeyindeki gözetimi de destekleyebilir. ABD hükümet kurumlarının da internet reklamcılığı simsarlarından konum verileri satın alması, ticari takip sistemlerinin yaptırım ve soruşturma amacıyla nasıl yeniden kullanılabileceğini göstermektedir.
Veri simsarları aracılığıyla
Veri simsarları; sosyal medya, konum ve çevrim içi etkinlikler dahil olmak üzere birçok kaynak aracılığıyla bireyler hakkında ayrıntılı profiller oluşturur, ardından bu verileri genellikle söz konusu kişilerin rızası olmadan üçüncü taraflara satar. Bu şirketler büyük ölçüde gözden uzak çalışır ancak son yaptırım kararları sorunun ne kadar yaygın olduğunu ortaya koymaktadır. Ocak 2025'te, FTC, milyonlarca insanın verilerini habersizce yasa dışı yollarla topladığını ve sattığını tespit ettikten sonra Mobilewalla'nın hassas konum verilerini satmasını yasakladı(yeni pencere).
Yapay zeka araçlarında ve asistanlarında
Yapay zeka platformlarının kendileri de bu ekonominin bir parçasıdır. Kullandığınız araca bağlı olarak komut istemleri, yüklenen dosyalar, yazışma geçmişi ve teknik üst veriler saklanabilir, incelenebilir veya modelleri eğitmek için kullanılabilir. İnsanlar yapay zekayı iş, planlama ve hassas görevler için giderek daha fazla kullandıkça tüm yazışmalarınız toplanabilir, izlenebilir ve paraya dönüştürülebilir.
Yapay zeka ne kadar veri topluyor?
Yapay zeka veri toplama kapsamı oldukça büyüktür ve giderek artmaktadır. Örneğin, OpenAI'ın GPT-3 modeli yaklaşık 300 milyar metin kodu (belirteç) ile eğitilmişken, daha yeni modellerin trilyonlarca kod (belirteç) kullandığı tahmin edilmektedir. Yapay zeka veri toplama; yüzünüz, sesiniz ve parmak iziniz gibi biyometrik verilerden gezinme alışkanlıklarınıza, inançlarınıza ve davranış kalıplarınıza kadar her şeyi kapsayabilir.
Bir yapay zeka platformu kullanıyorsanız toplanan verilerin miktarı ve türü, tarifenize ve kullanımınıza bağlıdır. Gizlilik ilkelerine göre popüler yapay zeka araçları tarafından toplanan veri türleri aşağıda belirtilmiştir.
| Platform | Toplanan veri türleri |
|---|---|
| ChatGPT | Komut istemleri, yüklenen içerikler, hesap bilgileri, kullanım verileri ve teknik veriler |
| Gemini | Metin, ses, dosyalar, fotoğraflar, geri bildirimler, aygıt bilgileri ve bağlantılı hizmet bağlamı |
| Claude | Yazışmalar, dosyalar, geri bildirimler, hesap ayrıntıları ve teknik veriler |
| Grok | Komut istemleri, X ile entegre veriler (X gönderileri ve etkileşimleri dahil), konum ve teknik veriler |
| Meta AI | Komut istemleri, yazışmalar, hesap ve profil bilgileri ile Facebook, Instagram, Messenger ve WhatsApp'tan gelen uygulamalar arası davranışlar |
| Copilot | Komut istemleri, yazışmalar, etkileşimler, dosyalar, kişiselleştirme ayarları, sesli girişler ve kullanım verileri |
Yapay zeka gözetimi ve veri toplama nasıl azaltılır?
Her türlü izlemeyi tamamen ortadan kaldırmak mümkün olmasa da hakkınızda toplanan veri miktarını azaltmak için bazı adımlar atabilirsiniz:
- Hassas kişisel, finansal, hukuki, tıbbi veya iş bilgilerini yapay zeka platformlarına yazmaktan veya bunları herkesin erişimine açık hale getirmekten kaçının.
- Bir yapay zeka aracı veya yazılımı kullanıyorsanız gizlilik ilkesini ve varsayılan ayarlarını dikkatlice gözden geçirin.
- Özellikle konum, mikrofon, kamera, fotoğraflar ve kişiler için uygulama ve tarayıcı izinlerini sınırlandırın.
- Bağlantılı hesaplar konusunda dikkatli olun; çünkü e-posta, takvimler, bulut dosyaları ve mesajlaşma entegrasyonları bir yapay zeka aracının erişebileceği kapsamı genişletebilir.
- Varsayılan olarak sohbetlerinizi izlemeyen, günlük kaydı tutmayan veya eğitim için kullanmayan yapay zeka araçlarını tercih edin.
Güvenli bir yapay zeka asistanına geçiş yapın
Lumo, güvenebilecekleri bir yapay zeka asistanı isteyen kişiler için tasarlanmıştır. Lumo sohbetlerinizle asla eğitilmez ve hiçbir günlük tutmaz; böylece verilerinizin tamamen güvenli kalması sağlanır. Buna Proton bile erişemez.
Büyük dil modelleri (LLM) ve yapay zeka güvenliği hakkında sıkça sorulan sorular
- Yapay zeka veri toplama her zaman modelleri eğitmek için mi kullanılır?
- Şirketlerin verilerimi yapay zeka eğitimi için kullanmasını engelleyebilir miyim?
- Veri toplamayan bir yapay zekâ aracı var mı?
Yapay zeka ve büyük dil modelleri (LLM) hakkında ayrıntılı bilgi alın
Yapay zekâ hakkında ayrıntılı bilgi alın
