Feminist hareketin en köklü mücadele alanlarından biri, imgelerle olagelmiştir. 20. yüzyılda reklamcılığın ve halkla ilişkilerin küresel ölçekte yaygınlaşmasıyla kitlelerin görsel hafızasına yön veren kalıp imgeler yaşamlarımıza nüfuz etmeye başladı. Önce afişler ve gazete ilanlarıyla, ardından televizyonun yaygınlaşmasıyla beraber medyanın sunduğu kadın temsilleri, toplumun zihin haritasını çizdi.
Kadınlara dayatılan "ev hanımı", "annelik", "eş" gibi rollerin kalıplaşmasında, bu imajların ve tekrarlarının çok büyük payı vardı. Kocasına sadık, çocuk büyüten, evi çekip çeviren ama aynı zamanda fiziksel güzelliğinden ödün vermeyen 1950’lerin Amerikan "ideal ev kadını" tiplemesi bu sürecin en belirgin ve yaygın örneklerinden biriydi.
Zamanla kadın hareketleri güç kazandıkça, bu kalıplara karşı verilen mücadele de büyüdü. Konvansiyonel medya araçlarının yerini sosyal medya platformlarının alması, bireylerin ve toplulukların kendi anlatılarını üretmesini mümkün kıldı. Bugün toplumsal cinsiyet eşitliği için çalışan yapılar çok daha örgütlü ve ayrımcılığa karşı daha yüksek sesle konuşabiliyorlar.
Ancak bu kazanımlara karşın, teknolojinin yeni alanlarında – özellikle yapay zekâ destekli sistemlerde – ataerkil kodların hâlâ canlı olduğunu görüyoruz. Son dönemde yaşantımıza giren Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion gibi görsel üretim araçları, kadın imgesi üretirken belirgin biçimde tek tipleştirici bir yaklaşım sergiliyor.
Bu sistemlere yalnızca "kadın" komutu verildiğinde ortaya çıkan imajlar çoğunlukla genç, beyaz, zayıf, Batılı ve cinselleştirilmiş kadınları betimliyor. Öte yandan “doktor” komutu verildiğinde erkek görsellerinin, “hemşire” komutunda ise kadın figürlerinin ağırlıkta olması gibi örnekler, yapay zekânın “tarafsız” olmaktan çok kültürel kodların aynası olduğunu gösteriyor.
Burada kritik soru şu: Yapay zekâ, önyargılardan arınmış bir araç mı? Yoksa geçmişin toplumsal önyargılarını yepyeni bir estetik düzlemde yeniden mi üretiyor?
YAPAY ZEKÂ NE YAPSIN?
Bu soruya verilecek yanıt, yapay zekânın nasıl çalıştığını anlamaktan geçiyor. Çünkü bu sistemler, internetteki büyük veri havuzlarından besleniyor. Yani yapay zekânın "öğrendiği" şeyler, aslında insanlığın dijital dünyaya bıraktığı izler. Bu da onu yalnızca teknik değil etik ve sosyolojik bir sorun hâline getiriyor.
Eğer geçmiş verilerde ataerkil kalıplar baskınsa, yapay zekâ da bunları “doğal” kabul ediyor. Bu noktada da etik yönlendirme ile teknik gerçeklik arasında bir ikilik doğuyor. Cinsiyet eşitsizliği gibi tarihsel-toplumsal yaraları onarmaya çalışan pozitif ayrımcı politikalar, bu teknolojik düzlemde kendine nasıl yer bulacak? Bu, hem felsefi hem de politik bir tartışma.
Elbette yapay zekânın insanlığa kattığı pek çok kolaylık var: Hız, verimlilik, yaratıcılıkta destekleyicilik. Ancak bir başka temel özelliği de şu: Bu sistemler, etkileşim arttıkça “öğreniyor”. Yani insanlık toplumsal cinsiyet eşitliği konusunda ne kadar ilerlerse, yapay zekânın da o ölçüde dönüşmesi mümkün.
Donna Haraway’in 1985 tarihli “Siborg Manifestosu” bu konuda oldukça zihin açıcı olabilir. İnsan-makine ilişkisini yalnızca teknik bir sorun olarak değil feminist bir kuramsal açılım olarak da okuyan Haraway’e göre siborg, biyolojik ve teknolojik olanın iç içe geçtiği bir figürdür. Bu da bize toplumsal cinsiyetin, kimliğin ve iktidar yapılarının yeniden düşünülmesi için bir zemin sunar.
Bugün yapay zekâ sistemleri de birer “siborg üretici” gibi çalışıyor. Kadın imgesini yeniden inşa etme potansiyeline sahipler. Ancak bu potansiyelin yönü, içine hangi kodların, hangi değerlerin işlendiğiyle doğrudan bağlantılı. Eğer yapay zekâ sistemlerine ataerkil normlar değil de çeşitlilik, eşitlik ve çok seslilik kodlanırsa belki de Haraway’in öngördüğü gibi siborglar bize özgürleştirici bir gelecek sunabilir.
Sonuç olarak, yapay zekâ yalnızca bir araç değil aynı zamanda bir yansıma. Kodlar, veri havuzları ve algoritmalar da bir tür kültürel bellektir. Eğer bu belleğin içine eşitlik, çeşitlilik ve özgürlük kodlarını yerleştirebilirsek teknoloji de o yönde evrilecektir.
