Yüzünüzdeki Tehlike: Bilim Mahremiyetin Sonunu Getiriyor

Bu artık bir teori değil. Yıllardır gözümüzün önünde gelişiyor. Araştırmacılar, algoritmaların yirmi yıl önce kulağa saçma gelecek bir doğrulukla devasa resim veri setlerinden insanları tanıyabildiğini gösterdi. Ticari yüz tanıma sistemleri, çoğu vatandaş neyi feda ettiğini anlamadan çok önce havalimanlarına, telefonlara, ofis binalarına ve sosyal medyaya yayıldı. Apple’ın Face ID özelliği, gelişmiş yüz doğrulama sistemini milyonlarca insanın cebine soktu. Clearview AI, internetten milyarlarca fotoğraf toplayarak arama yapılabilir bir yüz veritabanı oluşturmasıyla ünlendi. Bu veritabanı emniyet güçleri ve başkaları tarafından kullanıldı. Çin'de yüz tanıma, kamusal ve ticari alanlarda yaygın olarak kullanılıyor. Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'da ise denetleyici kurumlar daha yavaş ve parçalı hareket etti. Ancak bilim her iki durumda da ilerlemeye devam etti.

İşin bilimsel boyutu basit bir tanımadan daha geniş. Araştırma grupları, fotoğraflardan nadir görülen genetik sendromları tespit etmek için yüz analizini kullandı. Bu alandaki en bilinen çalışmalardan biri olan Face2Gene, klinisyenler tarafından bir destek aracı olarak kullanıldı. Bu araç, Noonan sendromu veya Angelman sendromu gibi rahatsızlıklarla bağlantılı kalıpları belirlemek için kullanılıyor, ancak nihai bir teşhis koymuyor. Bu nokta önemli. Bir bilgisayarın yüzünüzden hassas bilgileri çıkarmak için zihninizi okumasına gerek yok. Sadece aceleci bir insanın gözden kaçıracağı kadar belirsiz veya çok sayıdaki kalıpları tespit etmesi yeterli. Bu, tıpta faydalı olabilir. Ancak yanlış ellerde ürkütücü sonuçlar doğurabilir.

Dahası da var. Araştırmacılar yüz fotoğraflarının biyolojik yaşı tahmin etmek için kullanılabileceğini buldu. Biyolojik yaş, her zaman kimlikteki yaşla aynı değildir. Yaşlanma üzerine çalışan bilim insanları, yüz özelliklerinin sağlık durumu veya ölüm riskiyle ilişkili olup olmadığını araştırdı. Bu konudaki kanıtlar kesin değil ve abartılmamalı. Bir yüz, birinin ömrü hakkında net ve kaderi belirleyen bir tahmin sunmaz. Ancak bazı çalışmalar, insanların yüzlerden yaşı ve sağlığı şans faktöründen daha iyi tahmin edebildiğini gösteriyor. Algoritmalar şimdi bunu resmileştirmeye çalışıyor. Bu durum insanları tedirgin etmeli. Çünkü bir sistem yüzleri algılanan yaşa, strese veya hastalığa göre sıralayabildiğinde, işverenler, sigorta şirketleri, reklamcılar ve hükümetler bunu kullanmak isteyecektir. Bunu yapmalarını teşvik eden yapı hem çok açık hem de çok çirkin.

Tartışma genellikle bu noktada raydan çıkıyor. Yüz analizi savunucuları, bu araçların suçluları yakalayabildiğini, dolandırıcılığı azaltabildiğini, havalimanı sıralarını hızlandırabildiğini ve doktorların nadir hastalıklara sahip çocukları daha erken teşhis etmesine yardımcı olabildiğini söylüyor. Bunların bir kısmı doğru. Apaçık faydaları inkar etmek kolaya kaçmak olur. Polis, bazı vakalarda şüphelileri tespit etmek için yüz tanıma teknolojisini kullandı. Hastaneler ve araştırmacılar, normalde daha uzun sürecek tıbbi çalışmalara destek olmak için yüz görüntüsü analizinden faydalandı. Tüketici cihazları, birçok kişi şifre yerine rahatlığı tercih ettiği için yüz biyometrisini kullanıyor. Sorun, her kullanımın kötü niyetli olması değil. Sorun, bir teknolojinin aynı anda hem faydalı hem de tehlikeli olabilmesi. Toplumlar ise genellikle iş işten geçtikten sonra bunu kabul etmekte çok kötü.

Risklerin bu kadar yüksek olmasının bir nedeni de yanlılık kanıtları. Joy Buolamwini ve Timnit Gebru'nun 2018'deki bir çalışması, ticari cinsiyet sınıflandırma sistemlerinin koyu tenli kadınlarda, açık tenli erkeklere göre çok daha yüksek hata oranlarına sahip olduğunu buldu. Test ettikleri sistemler, günümüzdeki tüm modern yüz tanıma araçlarıyla aynı değildi. Şirketler o zamandan beri iyileştirmeler yaptıklarını iddia etti. Yine de alınan ders acı ve netti. Bu sistemler, kendilerini oluşturan verileri ve varsayımları yansıtır. Veriler çarpık olduğunda, ortaya çıkan zararlar rastgele olmaz. En büyük darbeyi, zaten aşırı gözetlemeye maruz kalan ve kurumlar tarafından yeterince korunmayan insanlar alır. Bu, sistemin küçük bir hatası değil. Bu, güç hakkında bir uyarıdır.

Gerçek bir şüpheyi hak eden daha derin bir bilimsel cazibe de var. Bazı araştırmacılar ve startup'lar, yüzlerin kişilik, cinsel yönelim, suç eğilimi veya siyasi görüşleri ortaya çıkarabileceği fikrinin peşine düştü. İşte bu nokta, bilimin yazılımı güncellenmiş modern bir frenolojiye kaydığı yerdir. Bazı çalışmalar bu alanda kışkırtıcı iddialarda bulundu. Ancak kanıtlar tartışmalı, yöntemler sıkça eleştiriliyor ve etik riskler çok büyük. Bir yüz, insanların fark ettiğinden daha fazlasını ortaya çıkarabilir. Ama bu, ahlaki olarak geçerli bir karakter haritası içerdiği anlamına gelmez. Ciddi bilim bu farkı bilmek zorundadır. Araştırmacılar abartılı iddialarda bulunduklarında sadece teknik bir hata yapmazlar. Aynı zamanda, insanları kategorilere ayırmaya hevesli kurumlara tehlikeli araçlar ve tehlikeli efsaneler sunarlar.

Peki bu neden şimdi oluyor? Çünkü üç güç çarpıştı. Birincisi, görüntü verileri patladı. İnternette ve özel veritabanlarında artık milyarlarca fotoğraf var. İkincisi, makine öğrenmesi görsel verilerdeki kalıpları bulmada çok daha iyi hale geldi. Üçüncüsü, kameralar ucuzladı, sürekli hale geldi ve neredeyse görünmez oldu. Bu güçleri bir araya getirdiğinizde, yüz artık anlık bir şey olmaktan çıkıyor. Büyük ölçekte aranabilir, karşılaştırılabilir ve sınıflandırılabilir hale geliyor. Asıl devrim de bu. Bir kameranın sizi görebilmesi değil, bir sistemin sizin bilginiz olmadan sizi hatırlayabilmesi, çapraz kontrol yapabilmesi ve puanlayabilmesi.

Sonuçları, dar anlamda mahremiyetin çok ötesine geçiyor. Kamusal alanda anonim olmak, sıradan hayatın sessiz özgürlüklerinden biridir. Bu özgürlük, insanların kalıcı bir biyometrik iz bırakmadan bir protestoya katılmasına, bir kliniği ziyaret etmesine, bir arkadaşıyla buluşmasına, hata yapmasına veya sadece bir şehirde dolaşmasına olanak tanır. Yüz tanıma ve yüz analizi, bu özgürlüğü bir lükse dönüştürme tehdidi taşıyor. Yasal güvencelerin zayıf olduğu yerlerde risk çok açık. Liberal demokrasilerde ise risk daha yavaş ve bürokratik ilerliyor. Ama yine de gerçek. İlk başta güvenlik için satılan bir araç, rutin takip için bir altyapıya dönüşebilir. Tarih gösteriyor ki, kurumlar insanları izlemek için güçlü bir yol elde ettiklerinde, bundan nadiren kendi istekleriyle vazgeçerler.

Peki ne yapılmalı? İlk cevap, tüm yüz bilimi çalışmalarını yasaklamak değil. Bu, baştan savma ve kendi kendini baltalayan bir hareket olurdu. Tıbbi kullanımlar, erişilebilirlik araçları ve sıkı kontrol edilen kimlik doğrulama sistemlerinin gerçek bir değeri olabilir. Ancak geniş çaplı kamusal gözetleme başka bir konu. Hükümetlerin, kamusal alanlarda gerçek zamanlı yüz tanımaya katı sınırlar getirmesi gerekiyor. Arama izinleri ve denetimler için net kurallar koymalı ve kötüye kullanım için ağır cezalar uygulamalı. Araştırmacıların, yüz özelliklerinin hassas nitelikleri öngördüğü iddiaları konusunda daha güçlü etik standartlara ihtiyacı var. Şirketler, sadece kolaylık değil, gereklilik kanıtlamak zorunda bırakılmalı. Halkın da, fotoğrafların makinelerin çıkarım yapması için bir hammadde olduğu bir dünyada, fotoğraf paylaşmanın önemsiz bir eylemmiş gibi davranmayı bırakması gerekiyor.

Daha büyük resim, tek bir uygulamadan veya polis teşkilatından daha önemli. Bilim, insanların yüzleşmekten kaçındığı bir şeyi ortaya çıkardı: İnsan yüzü, tarafsız bir maske değildir. O, biyolojik bir sinyal, sosyal bir pasaport ve şimdi de makine tarafından okunabilir bir anahtardır. Bu, her kameradan korkmamız veya her yeniliği reddetmemiz gerektiği anlamına gelmez. Bu, görünürlüğün zararsız olduğu şeklindeki çocukça fanteziyi artık bir kenara bırakmamız gerektiği anlamına gelir. Yüz, bir zamanlar benliğimizin en kamusal parçasıydı. Bilim ise onu en çok istismar edilebilen parçalardan birine dönüştürüyor. Eğer demokrasiler şimdi sınırlar çizmezse, bir gün uyandıklarında bu sınırların mühendisler, güvenlik kurumları ve piyasalar tarafından çizildiğini görecekler.