"Enter"a basıp içeriğe geçin

Bir Kaynak Olarak Veri ve Dijital Zeka

Kanal İstanbul tartışmaları devam ederken 24 Aralık 2019 tarihinde “Ulusal Akıllı Şehirler Stratejisi ve Eylem Planı”na ilişkin bir Cumhurbaşkanlığı Genelgesi, Resmi Gazetede yayımlandı. Genelgede özellikle Çevre ve Şehircilik Bakanlığı koordinasyonunda hazırlanan “2020-2023 Ulusal Akıllı Şehirler Stratejisi ve Eylem Planı”na (https://www.akillisehirler.gov.tr/wp-content/uploads/EylemPlani.pdf) vurgu yapılıyor. Söz konusu raporda akıllı şehirler, “Paydaşlar arası işbirliği ile hayata geçirilen, yeni teknolojileri ve yenilikçi yaklaşımları kullanan, veri ve uzmanlığa dayalı olarak gerekçelendirilen ve gelecekteki problem ve ihtiyaçları öngörerek hayata değer katan çözümler üreten daha yaşanabilir ve sürdürülebilir şehirler” olarak tanımlanıyor.

Genelgede de belirtildiği gibi akıllı şehir yaklaşımı,

  • Şehirlerin yaşanabilirliğini ve sürdürülebilirliğini sağlayan
  • Sosyal yaşamı geliştiren
  • İnsan hayatına değer katan ve maksimum enerji etkinliği sağlayan

çözümler üretiyor. Önümüzdeki günlerde akıllı şehir projelerini daha çok duyacağız. “2020-2023 Ulusal Akıllı Şehirler Stratejisi ve Eylem Planı” ve dünyadaki akıllı şehir politikalarını sonraki yazılarda ayrıntılı olarak ele alacağım. Ancak bu yazıda, dijital ekonominin ve elbette akıllı şehirlerin temeli olan veri ve verinin yönetişimi üzerinde durmak istiyorum.

Akıllı şehirler, çeşitli biçimlerde inşa edilebilir. Örneğin, birkaç ay önce yayımlanan bir haberde, Google’ın sahibi olan Alphabet şirketinin bünyesinde faaliyet gösteren Sidewalk Labs’ın Toronto’nun kullanılmayan bir bölümüne akıllı kent kurmak istediğinden söz ediliyordu. İhaleyi 2017 yılında kazanan şirket, trafik ve atık yönetimi gibi konularda teknolojik çözümler öneriyor. Ancak Temmuz ayında yayımlanan kentsel dönüşüm planlarının halka değil, teknoloji şirketlerine yarar sağlayacağını düşünenler var. Anlaşma sürecinin şeffaf olmaması da eleştiriliyor. Bu tepkiler nedeniyle şirket, akıllı kenti istediğinden daha dar bir alanda inşa etmek zorunda kalacak. Ayrıca Toronto’da 2017’den beri akıllı şehir verisinin sahipliği de kritik bir tartışma konusuydu. Gazete Duvar’ın haberinde (https://www.gazeteduvar.com.tr/dunya/2019/11/01/google-kanadada-akilli-kent-kuruyor/) şirketin, yerleştireceği sensörlerden toplanacak verilerin sahibi olamayacağı ve bu verilerin kamuya açık olması gerektiğinin kararlaştırıldığı bilgisi yer alıyor. Kuşkusuz çok önemli bir kazanım.

Sidewalk Labs, Türkiye’ye gelse ve bir belediyeyle anlaşsa buna karşı tavrımız ne olurdu? Tavrımızı, “yerli ve milli otomobil” tartışmalarında olduğu gibi akıllı şehir projesine girişen belediyenin hangi partiden olduğuna bakarak mı belirleyeceğiz? Ya da Uber tartışmalarında yaptığımız gibi sorunların çözümünü neo-liberalizmin kuralsızlığına mı havale edeceğiz? Bir de her ne pahasına olursa olsun “teknolojik ilerleme”yi temsil eden tarafı desteklemeye, dün Microsoft’a olduğu gibi bugün de Google’a ülkenin anahtarını vermeye aşırı hevesli olanlarımız var.

Bu yazıda, Parminder Jeet Singh’in bir kaynak olarak veri ve dijital zekanın müşterek sahipliği hakkında hazırladığı raporu ele alacağım. Akıllı şehirlerden paylaşım ekonomisi platformlarına (Uber, Airbnb vb), dijital ekonomi tartışmalarının veri ekseninde yürütülmesi daha yararlı olabilir. Yazının devamında göreceğimiz gibi verinin mülkiyeti (kontrol, erişim ve yararlanma bağlamında) Türkiye dahil olmak üzere tüm dünyada önemli bir tartışma konusu. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi’nin web sitesinde yer alan aşağıdaki sözler verinin öneminin altını çiziyor (https://cbddo.gov.tr/buyuk-veri/):

Verinin değere dönüşmesi ancak yerli ve milli bir anlayışla mümkündür. Nasıl ülkemizin her karış toprağı bizim için canımız pahasına bir değere sahipse, her bayt verimize de aynı gözle bakmaktayız. Bu kapsamda, her bayt verimizin kendi sınırlarımız içerisinde kalması ve korunması büyük önem arz etmektedir.

Dijital Ekonomi

Sürekli dijital ekonomiden söz ediyoruz. Fakat dijitalin ne olduğunu açıklamaya çalıştığımızda yine aynı yere dönüyoruz: Dijital ekonomi, dijital teknolojilere dayanan ekonomidir. Ama dijital ne? Bilişim teknolojileri birkaç on yıldır ekonomide önemli bir yere sahip. Singh (2019), bilişim teknolojilerini eski ve yeni diye ikiye ayırmayı tercih ediyor. Yeni bilişim teknolojileri özellikle son 10 yıldır gündemimizde olan mobil uygulamalar, sosyal medya ve veri teknolojileri ile ilgili. Veri ve veri zekasından yararlanan bu teknolojiler, platform ekonomileri gibi iş modellerinin önünü açıyor.

Dijital teknolojilerinin yeni dönemiyle beraber enformasyon toplumu tanımlamaları yerini büyük veri ve YZ’ye (yapay zeka) dayalı tahminlere bıraktı. Singh (2019) raporunda bir teknolojiler sınıfını ifade eden YZ yerine daha sosyal anlam yüklediği dijital zeka terimini kullanmayı tercih ediyor. Singh (2019) YZ teriminin, bu kapsamdaki teknolojilerin nasıl işlediğini ve etkide bulunduğunu anlamamızı zorlaştıran antropomorfizmden (insanî vasıfların başka bir varlığa atfedilmesi) kaynaklı sorunlar içerdiğini belirtiyor. Kişiye çeşitli ürünler öneren ve fiyatları dinamik olarak belirleyen akıllı teknolojiler, medyada gösterildiğinden çok daha az gizemli. Bunun yanında yine antropomorfizmden kaynaklı olarak YZ ile insanı karşı karşıya getirme gibi yaygın bir eğilim var. Bu karşı karşıya geliş, robotların dünyayı ele geçirmesinden işsizliğe neden olmalarına kadar uzanıyor. Oysa asıl sorun makine ile insanın karşı karşıya gelmesi değil. Karşı karşıya gelen insanlar ve onların üyesi olduğu gruplar. Bu nedenle Singh’in (2019) altını çizdiği gibi temel mesele insanlar ve grupların gücü kullanmak ve biriktirmek için YZ’den nasıl yararlandıkları ve diğerlerinin bu güce nasıl maruz kaldığı. Makine insana karşı tartışması sadece asıl meseleyi gölgelemeye yarıyor.

Dijital zeka terimi ise veri analitiğinden ileri yapay öğrenmeye kadar tüm dijital teknolojileri kapsadığı gibi bu teknolojilerle ilişkili iş, ekonomik ve sosyal süreçleri de içeriyor. Veriye dayalı dijital zeka, sadece belirli bir ürün ve hizmette yer alabileceği bir ekonomik sistemin bütününün işletilmesi için de kullanılabiliyor. Örneğin kentsel ulaşım Uber benzeri bir akıllı ağda yer alan otonom otomobillerle planlanmaya çalışıldığında yapay görme, ses tanıma, doğal dil işleme, hareket kontrolü vb teknolojilerin yanında taşımacılık sektörüne özel YZ yeteneklerine ihtiyaç duyuluyor.

Singh (2019) dijital ekonomiyi, endüstriyel ekonomi gibi ayrı bir sektör olarak değil de toplumun tamamını etkileyen bir paradigma olarak ele almanın daha doğru olacağını savunuyor. E-ticaret platformları yüzünden dükkanını kapatmak zorunda kalan esnaflar, taşımacılık platformunda yer almak için güvencesizliğe razı olan sürücüler, evini Airbnb’ye açan ev sahipleri vb örneklerden de anlaşılabileceği gibi dijital ekonominin mantığı toplumun genelini etkiliyor.

Yukarıda bilişim teknolojilerinin iki döneme ayrılabileceğinden söz etmiştim. İlki insanların umutlu olduğu, dijital teknolojilerin eşitlik ve özgürlük getireceği inancının yüksek olduğu bir dönemdi. İkincisinde de bu hayaller önce büyük veri ve sonrasında YZ söylemi ile zaman zaman yeniden canlandırılsa da tam tersine eşitsizliğin giderek arttığını, dikey olarak örgütlenen küresel dijital şirketlerin veri üzerindeki ayrıcalıklarıyla ekonominin birçok sektörünü kontrol ettiklerini ve muazzam bir ekonomik gücü ellerinde topladıklarını görüyoruz. Büyük teknoloji şirketlerinin giderek artan gücü son zamanların önemli politik tartışmalarından biri haline geldi. ABD seçimleri yaklaşırken adaylar şirketlerin ekonomi, toplum ve siyaset üzerindeki olumsuz etkilerini tartışıyor ve Amazon, Google ve Facebook’u parçalara ayırmanın zamanının geldiğini söylüyorlar (https://medium.com/@teamwarren/heres-how-we-can-break-up-big-tech-9ad9e0da324c).

Hükümetler bu şirketlerin faaliyetlerini düzenlemede yetersiz kalıyorlar. Söz konusu şirketlerin ABD’nin ekonomik ve siyasi gücüne katkısı düşünüldüğünde şimdiki ve önceki ABD hükümetlerinin isteksizliği anlaşılabilir. Ama AB’de olduğu gibi, hükümetler gerçekten şirketlerin faaliyetlerini düzenlemek istediklerinde bile alternatif modeller geliştirmede zorlanıyorlar.

Şirketlerin faaliyetlerini düzenlenmesi hakkında yürütülen tartışmaların temelinde The Economist‘in “petrolden daha değerli bir kaynak” (https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data), Financial Times‘ın ise “üretimin dördüncü faktörü” (https://www.ft.com/content/5086d700-504a-11e2-9b66-00144feab49a) olarak nitelendirdiği veri ve ondan elde edilen dijital zeka yer alıyor. Üretkenlikte devrim yaratan ve ekonomik ve sosyal ilişkilerimizi dönüştüren veri, akıllı sistemleri besleyen anahtar kaynak olarak görülüyor.

Verinin Sahibi Kim?

Küresel şirketler, dijital platform ve uygulamalar yardımıyla insanların gündelik faaliyetlerini izliyor ve kayıt altına alıyorlar. Kimi zaman mahremiyeti koruyan yasal engellerle karşı karşıya kalmalarına karşın bu engelleri aşmada oldukça ustalar. Şirketler kullanıcıların verilerini anonimleştirdiklerini ve mahremiyet ihlali yapmadıklarını iddia etseler de çoğu zaman anonimleştirilen verilerden kişisel verilere erişilebiliyor (https://techcrunch.com/2019/07/24/researchers-spotlight-the-lie-of-anonymous-data/). Ayrıca kişisel olmayan veriler de dijital ekonominin işleyişinde önemli bir yere sahip. Şirketler kamusal alanlarda serbestçe veri toplayabiliyorlar. Örneğin, halka açık yollarda 360 derece görsel ve işitsel veri toplayan otonom otomobil pilot programları var. Şirketlerin veri toplamadaki serbestliği kamuya açık alanlarla da sınırlı değil; İHA’lar ile özel olarak kabul edilen alanlardan veri toplanıyor. Kısacası, veri kaynağının izni olsun ya da olmasın, şirketler veri topluyorlar.

Şirketler, dijital ekonomide ellerindeki en değerli şeyin veri olduğunun farkındalar. Bu nedenle, kimi zaman en değerli yazılımlarını özgür/açık kaynaklı veya ücretsiz olarak sunmaktan çekinmiyorlar. Microsoft, özel mülkiyetli yazılım satarak; Facebook ve Google ise ücretsiz uygulama ve platformlarla insanların dikkatlerini ele geçirip reklam vermek isteyenlere satarak zenginleştiler. Günümüzdeki iş modeli ise yazılım ya da reklam satmak yerine veri toplamak ve bunu dijital zekaya çevirmek üzerine kurulu.

YZ yazılımı ve modellerini geliştirmek çok pahalı; veriden dijital zekaya ulaşabilmek için yüksek hesaplama gücü gerekiyor. Buna karşın, Google, Amazon, Baidu, Alibaba, Microsoft ve Facebook doğrudan YZ yazılımı ve modellerinin satışından para kazanmak yerine YZ motorlarını kamuya açtılar. Tek istedikleri platformlarında daha fazla veri birikmesi ve bu veriden halihazırdaki işlerini veya diğer etkinliklerini daha zekice yapabilmek için yararlanabilmek. Singh’in (2019) yazdığı gibi “veri şirketleri” aslında veriyi (hammaddeyi), zekaya dönüştüren “zeka şirketleri”. Dijital zeka sayesinde otonom arabalar ve ulaşım ağları hayata geçirilebiliyor; dağıtım ve tedarik zincirleri baştan sona planlanabililiyor. Bu nedenle, Financial Times’tan farklı olarak Accenture (https://accntu.re/2RC7pGO), veriyi değil YZ’yi üretimin yeni faktörü olarak görüyor.

Veri ya da zeka değer zincirine baktığımızda şirketlerin veriyi cansiparane istiflediğini ve “verinin serbest akışı” söylemini dillerinden düşürmediklerini görüyoruz. Fakat Singh’in (2019) işaret ettiği gibi aslında serbestçe akan veri yerine şirketlerin tek taraflı olarak el koyduğu bir veri var. Bu el koyma işlemini de normalleştiriyorlar; kamuoyunu başka türlüsünün mümkün olmadığına ikna etmeye çalışıyorlar. Şirketlerin veri istifçiliği savunulurken beş temel gerekçe öne sürülüyor:

1. Şirketler veriyi karşılıksız elde etmiyorlar; tam tersine bunun için büyük çaba harcıyorlar.

2. Veri, özel mülkiyetli platformlardaki kullanıcı etkileşimleri ile elde ediliyor. Platform sahibinin bunu istediği gibi kullanması en doğal hakkı.

3. İnsanları verilerini vermeye zorlayan yok. İnsanlar verilerini kullandıkları servisler karşılığında gönüllü olarak veriyorlar.

4. Veri kaynakları herkese açık, isteyen herkesin veri toplamasını engelleyebilecek bir durum yok.

5. Halihazırdaki dijital ekonomi modeli işliyor ve çalışan bir sisteme müdahale etmenin herkes için kötü sonuçları olabilir. Teknolojilerin ilk gelişim evrelerinde bekle gör stratejisi en iyisidir.

Singh (2019), şirketlerin veriye el koymasını meşrulaştıran bu tezlerin her birine yanıt veriyor. Birinci olarak veri toplamanın çoğunlukla pasif bir süreç olduğunu ve verinin kullanıcıların sosyal ve ekonomik etkileşimi sonucunda ortaya çıktığını belirtiyor. Gerekli olması halinde şirketlerin bunun için harcadığı çabanın telafi edilebileceğini ve şirketlerin veri paylaşımına zorlanabileceğini savunuyor. İkincisi, her ne kadar platformların arkasında bir şirket olsa da kamusal çevrimdışı dünyada önemli hizmetlere erişim sağlayan benzer alanlar gibi buralar kamusal ya da yarı kamusal alanlar. Dolayısıyla bu platformlardaki etkileşimlerden elde edilen veri özel değil, kamusal ya da yarı kamusaldır. Üçüncüsü, görünürde insanlar dijital uygulama ve platformlarda verilerini vermeye zorlanmıyorlar. Fakat platformlardaki hizmetleri kullanmak istediklerinde ya verini verirsin ya da servisi kullanamazsın ikilemine düşürülüyorlar. Ayrıca bu hizmetlerin tekelci ve kullanıcıyı içine hapsedici bir yapısı var. İnsanlar, kısa dönemli yararlar uğruna rızalarının uzun dönemli sonuçlarını düşünmüyorlar. Dördüncüsü, verinin başkaları tarafından da toplanabileceği iddia edilse de bu ağ etkileri yüzünden çoğu zaman olanaksız ve yeni oyuncuların girişinin önünde engeller var. Beşincisi, halihazırdaki dijital ekonomi modelinin işlediği varsayımı ise tamamen ideolojik bir tartışma. Bu model kim için işliyor? Artan eşitsizlik bu modelin işlediği anlamına mı geliyor? Bir taraf, şirketlerin veriye tek taraflı el koymasını ve artan egemenliğini kabullenmeye meyilliyken, diğer taraf kaynaklara eşit erişim ve kaynakların ortaklığı tezleriyle buna itiraz ediyor. Verinin ekonomik değeri üzerinde kim söz hakkına sahip olacak?

Veri dijital ekonominin temelini oluşturuyor ve alternatifsizmiş gibi görünen, dijital şirketlerin veriye ayrıcalıklı erişimi üzerine kurulu bir dijital ekonomi modeli yürürlükte. Fakat dijital şirketlerinin gücünün sınırlandırılması gerektiğini savunanların sayısı her geçen gün artıyor. Bu bağlamda gündeme gelen çözüm önerilerinden biri veri paylaşımının sağlanması. Veri paylaşımı, kaynakların ortak kullanımı, günümüzün egemen Silikon Vadisi modelinden radikal bir sapmayı ifade ediyor.

Veri Politikaları

Dijital şirketlerinin gücünün sınırlandırılması gerektiğini savunanların ve veriye odaklananların sayısı giderek artıyor ama temel sorun, bunun nasıl başarılabileceği. Farklı çözüm önerileri ve uygulamalar var.

Hindistan, platform sahipliği ile onun üzerindeki etkinlikleri birbirinden ayırarak bu sorunu aşmayı deniyor. Amazon gibi yabancı platform sahiplerinin, Hindistan’da kendi stoklarındaki malları satmalarını engelliyorlar. Ancak bu yöntem kısmen etkili olabiliyor; Amazon’u yavaşlatıyor ama şirketin ticaret ve üretimdeki yıkıcı etkisini ortadan kaldırmıyor. Çünkü Amazon, veri ve dijital zekadan kaynaklanan gücüyle alternatif yollara başvurarak (örneğin işi kendine bağımlı taşeron şirketlere havale ederek) bu engellemeleri aşabiliyor. Singh (2019), değer zincirindeki fiziksel bir ayrılmadan ziyade düzenleyicilerin, veri değer zincirinin tekel oluşumuna neden olan kilit ögelere odaklanmalarını öneriyor. Bu bağlamda, tüketiciler hakkında veri toplama işi ile veriyi işleyip YZ hizmeti verme işi birbirinden ayırmak daha etkili bir politika olabilir.

AB’deki rekabet otoriteleri de dijital şirketlerin çeşitli sorunlara neden olan pazar gücünü yaratmada ve sürdürmede verinin oynadığı rolün farkındalar. Veriye erişimin rekabette kritik bir konu olduğuna vurgu yapan Alman rekabet yasalarına göre ilgili veri belirli bir piyasadaki işi yapmak için gerekliyse ve veri başka türlü alınamıyorsa veri paylaşımının zorunlu olması gerekiyor. Fakat burada şunu da unutmamak gerekiyor ki her sektördeki temel veri oradaki egemen firmalar tarafından tekelleştirilmiş durumda. Bir firma, aynı altyapıyı kuramadığı sürece tekel gücüne sahip firmayla rekabet edemiyor.

AB politika belgelerinde özellikle veri paylaşımının önemine vurgu yapılıyor. Bunun için, çok taraflı veri paylaşım sözleşmesi, veri bağışlama, veri ortaklığı, veri aracı kurumları vb öneriler getiriliyor. Bazı durumlarda veri paylaşımının zorunlu olması öneriliyor. Sağlık, ilaç, kimyasal üretim ve finans gibi sektörlerde hükümetin hangi verinin, kiminle ve nasıl paylaşılması gerektiğini düzenlemesi üzerinde duruluyor. Fakat Singh’in (2019) yazdığı gibi dijital ekonomi olgunlaştıkça hemen hemen tüm sektörlerin düzenlenmesi gerekecek.

Hindistan Hükümeti veri hakkını, sanayi çağının mülkiyet hakkına benzetiyor. Veriyi, ülkenin bir zenginliği olarak görüyor. Veri egemenliğinden ödün vermeyeceğini söylüyor. Hazırladıkları raporlarda, verinin gelişmedeki önemi üzerinde duruluyor. Fakat bunun için gerekli veri politikaları ve eylemler hakkında bir belirsizlik var.

Aynı belirsizlik AB ülkeleri için de geçerli. AB ülkelerinin, YZ ve veri stratejilerine baktığımızda veriye erişim ve verinin paylaşımının öneminin vurgulandığını görüyoruz. Hükümetlerin şirketleri veri paylaşımına teşvik etmesi ve bazı durumlarda da zorlaması üzerinde duruluyor. Fakat bunun nasıl yapılacağı sorusu yine yanıtsız. Bu yanıtsızlığın yanında AB belgelerinde veri paylaşımının önemi vurgulanırken küresel ticari forumlarda AB yetkilileri verinin serbest akışının sözcülüğünü yapıyor. Bu şirketlerin ilgili ülkelerde fiziksel varlığı yoksa şirketler nasıl paylaşıma zorlanacak? Diğer yandan Fransa’nın YZ stratejisi AB sınırları dışında da veri koruması talep ediyor.

Singh (2019), AB’nin belirsiz ve çelişik veri/YZ stratejilerini üç nedene bağlıyor Birincisi, AB, Silikon Vadisi modeliyle (dijital şirketlerin tüm veriye sahip olduğu dikey örgütlenme modeli) yollarını ayırmada politik olarak yeterince istekli değil. Bu nedenle politika önerilerini ve modelleri geliştirenler daha alt düzeydeki AB kurumları. İkinci neden ilkiyle ilgili: Küresel şirketleri veri paylaşımına zorlama ekonomi politik açısından kritik bir karar. Kısa dönemde ekonomik riskler söz konusu ve bu nedenle sorunun ve politika önerilerinin daha üst düzeyde ele alınması gerekiyor. Üçüncü neden ise etkili ve uygulanabilir veri paylaşım rejimleri oluşturmak için, mahremiyet korumalarının ötesinde verinin ekonomik yönetimi hakkında yeterli kavramsal ve teorik çalışmanın olmaması.

Küreselden Yerele Veri Politikaları

Günümüzde dijital ekonominin daha çok küreselden yerele doğru analiz edildiğine ve yerel uygulamaların küreselin bir uyarlaması olarak görüldüğüne işaret eden Singh (2019), bunun doğal ve zorunlu olmadığını savunuyor. Singh’e (2019) göre gerçek toplumsal ve ekonomik hayat yerel; daha sonra ulusala ve küresele bağlanıyor. Egemen dijital modelin eksikliklerini gidermek ve gerekli politikaları geliştirebilmek için öncelikle “küreselden yerele” yerine dijital ekonomiyi mikro ve bölgesel düzeyde inceleyen bir yaklaşıma gerek var.

Singh (2019) raporda Elinor Ostrom’un IAD (Institutional Analysis and Development – Kurumsal Analiz ve Geliştirme) çerçevesinden yararlanarak veri ve ondan elde edilen dijital zekanın yönetişimini tartışıyor. Nobel Ekonomi Ödülü’nü almaya hak kazanan iki kadın iktisatçıdan biri olan Ostrom (diğeri 2019’da bu ödülü alan Esther Duflo), başta müşterekler olmak üzere ekonomik yönetişim analizi hakkında yaptığı çalışmalarla tanınıyor. Ostrom, herkesin kullanımına açık balık avlama alanları ve ormanlar gibi kaynakların sürdürülebilirliğini (bir diğer deyişle bireysel kullanımlarla kamusal çıkarların dengelenmesi) sağlayan kurumsal yapılar üzerine çalışmış. IAD de bu tip kaynakların analizine yardımcı olabilecek bir kavramlar kümesi sunuyor. IAD, rasyonel seçim modellerindeki yönetim yapılarını, aktörlerin konumlarını ve bireylerin müşterek kaynaklardan yararlanmalarını düzenlemek için kullanılan resmi ve gayriresmi kuralları biçimsel olarak inceleyip belgeleyerek sonuçları açıklamak ve tahmin etmek amacıyla geliştirilmiş.

Ancak IAD’yi veri ve dijital zeka sistemlerine uygularken iki önemli farklılığa dikkat etmek gerekiyor. Birincisi, dijital teknolojilerin hızı. Dijital teknolojilerin değişim hızı nedeniyle sadece analiz anında veya öncesinde olana odaklanmamak gerekiyor. Aktörler, etkinlikler, sonuçlar ve örüntüleri durağan ele almak yerine eğilimleri dikkate alan dinamik bir analiz yapılmalı. Örneğin, platform ekonomilerini incelerken temel aktörler olan yatırımcıların şimdikinden çok gelecekte elde edecekleri çok daha büyük kazançlarla hareket ettiklerini dikkate almak gerekiyor. Sadece “ucuz taşımacılık” gibi olgulara bakmamız, indirimlerin arkasındaki tekel, bağımlılık ve dijital taşımacılık altyapısı gibi eğilimleri atlamamıza neden olabiliyor.

İkinci sorun ise standart IAD çerçevelerinin söz konusu kaynağı, topluluğu ve kuralları, mücadele alanına uygulanan dışsal etkenler olarak alması. IAD çerçevesi ilk olarak göreceli olarak daha belirli ve sabit olan doğal kaynaklar için geliştirilmiş ve uygulanmış. Daha sonra bilgi müşterekleri, altyapı, mülkiyet hakları, bağışçı-alıcı ilişkileri, kamu konutları, toplumsal ikilemler, dış yardım vb gibi farklı alanlarda da uygulanmış. Veri ve dijital zekanın doğal kaynaklardan en büyük farkı ise temelde ve tamamen sosyal kaynaklar olmaları. Bu kaynaklar, aktörler ve toplulukları oluşturan eylemleri tarafından tekrar tekrar dinamik olarak yeniden üretilirler. Dolayısıyla veri ve dijital zeka dışsal etkenler değildir; sahiplenme, kullanım ve etki süreçleri karşısında oldukça içseldirler ve etkileşime, mal ve hizmet alışverişine giren bireyler tarafından beraber inşa edilirler.

Singh (2019), raporun devamında IAD’yi kullanarak bir şehirde paylaşımlı yolculuk hizmeti sağlayan dijital platformları analiz eder. Hatırlarsanız Uber hakkındaki tartışmalar çoğunlukla sarı taksiler ve Uber çatışması biçiminde gelişmişti. Biz ise dışarıdan daha kaliteli hizmet almak isteyen müşteriler olarak bu tartışmayı izlemiş; sarı taksilerle ilgili birçoğumuzun kötü anısı olduğundan çoğunlukla da Uber’in tarafını tutmuştuk. Ancak Singh’in (2019) analizinin de gösterdiği gibi paylaşımlı yolculuk hizmetleri, akıllı şehirler konusunda karşı karşıya kalacağımız sorunlar için oldukça öğretici bir tartışma.

Paylaşımlı Yolculuk

Paylaşımlı yolculukta, şehirlerdeki taksi hizmetleri çoğunlukla bir ya da iki şirketin tekelinde yürütülüyor. Şirketler, taksi hizmetlerini bisiklet, scooter ve üç tekerlekli araçlardan otobüslere kadar farklı ulaşım alanlarına doğru genişletmeye meyilliler. Platformlar, sadece insanları taşımakla kalmayıp dijital zeka yardımıyla yerel taşımacılığı genişleterek ve derinleştirerek fiziksel malları da taşımak istiyorlar. Sürekli veri akışı ve platformun koordine ettiği aktörlerin sayısındaki artış taksi hizmetlerini farklı alanlara doğru genişletmeye olanak sağlıyor. Nihai amaç, YZ destekli otonom sürüş arabalarını ve taşımacılık ağını hayata geçirmek.

Paylaşımlı yolculukta iki temel aktör var: Yolcular ve taşıyıcılar. İlk olarak platform, taksi hizmeti talep edenlerle bu hizmeti sunabilecekler hakkında bilgi topluyor ve daha sonra bunları bir araya getiriyor. Yolcuların ve taşıma hizmeti verebileceklerin platforma dahil olmasıyla beraber her bir yolcu ve farklı kategorilerdeki yolcular; her bir sürücü ve farklı tipteki sürücüler; geçici ve mekansal örüntüleri ve farklılıklarıyla şehir trafiği vb hakkında veriler sürekli olarak platforma akmaya başlıyor. Tek taraflı olarak el konulan veri platform şirketinin ana varlığı ve kaynağı olan dijital zekaya dönüştürülüyor. Dijital zekayla beraber artık platform, arz ve talebi bir araya getiren basit bir yer olmanın ötesine geçmeye başlıyor. Platform, şehir trafiğini ve bileşenlerini yönlendiren bir beyne dönüşüyor.

Dijital ekonominin topluluk tabanlı hizmetlerinde iki önemli konu var. Birincisi, temel kaynak ve faktörün dijital zeka ve onu oluşturan veri olması (dijital zekanın uygulanması veya veri toplanması etrafında dönen ekonomik ilişkilerle beraber). İkincisi, platformu işleten şirketin çoğunlukla dijital uygulamalar, bulut bilişim vb ile kısmen görünmez olması.

Sürücüler, araçları için mümkün olan en iyi çalışma süresini elde etmek için taşıma platformunun dijital zekasından yararlanıyorlar. Platform, bir süre sonra veriden elde ettiği öngörülerle her aracın izleyeceği yolu belirleyerek şehirdeki trafiği etkin bir şekilde düzenleyebiliyor. Yolcular ise herhangi bir yerden anında taksi hizmeti alıyorlar, çoğunlukla daha ucuz oluyor, kısa mesafe ya da trafik sıkışıklığı nedeniyle reddedilmiyorlar.

Yolcular ve dijital platforma üye sürücüler için avantajlı bir durum söz konusu. Fakat analize platforma üye olmayan sürücüleri de dahil etmek gerekiyor. Bu sürücüler iş kaybı yaşıyorlar ve (Türkiye’de de olduğu gibi) bu sürücülerin platform adına çalışan sürücülere yönelik fiziksel saldırılar düzenledikleri hakkında haberlere rastlıyoruz. Bazıları platforma üye olmayı tercih edebiliyor.

Platform sahibi şirket ve yatırımcılar ise yolcuların verdiği ücretten %20 ile %25 arasında bir pay alıyor. Toplu sözleşme, sendika vb yok; pay oranının belirlenmesi tek taraflı oluyor. Ancak platform sahipleri bazı durumlarda rakiplerini piyasadan silerek tekel olmak için aşırı fiyat indirimlerine gidebiliyorlar. Singh (2019), dijital zekanın bir merkezde toplanmasının daha verimli olduğuna, bu yöndeki eğilimlere ve bunun farkında olan yatırımcıların uzun dönemli kârlar için kısa dönemde zarar etmeyi göze aldıklarını belirtiyor.

Yerel ulaşımın düzenlenmesinden sorumlu aktörler ise neredeyse etkisiz eleman durumundalar. Platform modelleri bir çeşit dokunulmaz bir olgu olarak sunuluyor; ve platformların yerellerdeki düzenleyici kuralları ihlal etmesi olağan bir durum. IAD çerçevelerinde kullanım kuralları bir yere sahip, ama platform iş modellerinde üzerinde anlaşılmış bir kural yok. Yolcularla, sürücülerle ve hatta düzenleyici kurumlarla temas etmeyen platform sahipleri tek taraflı olarak kuralları koyuyorlar. Platform, üyelerinin artmasıyla (ağ etkileriyle) gücünü artırıyor. Daha da önemlisi, veriden elde ettiği dijital zeka yardımıyla geliştirdiği hizmetlerle kullanıcıları daha çok kendine bağlıyor. Bu nedenle, sıfırdan bir platform kurarak elindeki devasa veri ve bundan elde ettiği dijital zekayla güçlenmiş bir platformla rekabet edebilmek zor.

Ostrom, kaynak yönetim sistemlerini ekonomik verimlilik, mali denklik, yeniden bölüşümde eşitlik, hesap verilebilirlik, yerel aktörlerin değerlerine uyum ve sürdürülebilirlik bağlamında ele alıyor. Singh (2019), paylaşımlı yolculuk hizmetini bu kriterlerle değerlendiriyor.

Ekonomik verimlilik, kaynakların tahsisi ile ilişkili net faydaların büyüklüğü ile ilgili. Yatırımlara geri dönüşün faydalarını, maliyetlerini veya oranlarını tahmin eden çalışmalarda önemli ve kamu politikalarının uygulanabilirliği ve istenirliğini belirlemek için kullanılıyor. Burada kaynak, bir şehirdeki taksi ve taşımacılık hizmetlerini yürütmek için kullanılan veri ve dijital zekadır. Platform, sunduğu hizmetin bir yan ürünü olarak veri toplar ve bu veriden dijital zeka üretir. Çeşitli aktörler platformu yoğun bir şekilde kullandıklarında, çok az yinelenen maliyet vardır. Fakat buna rağmen platform her seferinde yol ücretinin dörtte birini almaya devam eder.

Mali denklik, kişinin ödediği ve karşılığında aldığı arasındaki eşitliği ifade eder. Platformda yer alan aktörler, platforma veri katkısında bulunurlar. Aktörler, bu katkılarıyla elde edilen ve platformdaki tarafları eşleştirmek, etkinlikleri koordine etmek ve fiyatları belirlemek için kullanılan dijital zeka için bir ödeme yaparlar. Bir tekel hizmeti olan dijital zekanın fiyatı tek taraflı olarak belirlenir.

Yeniden bölüşümde eşitlik, daha dezavantajlı olan kesimlere doğru bir eğilim olup olmadığını değerlendirir. Şirketin çıkarlarının tüm parametreleri belirlediği bir durumda bu söz konusu değildir.

Hesap verilebilirlik normalde kural koyucu ile bir etkileşimi ve yanıt vermeyi gerektirir. Ancak platform yönetimi çoğunlukla kişilerüstü bir konumdadır. Platformun kişilerüstü konumu kendini yerel aktörlerin değerlerine uyumsuzlukta da gösterir. Kolektif veya katılımcı bir yönetime sahip olmayan platformun yerel değerleri işleyişine dahil etme olasılığı çok düşüktür.

Dijital zekanın, hesap verme zorunluluğu olmayan aktörlerce özel olarak tahsis edilmesi sürdürülebilirlik açısından bir risktir. Doğal kaynakların yönetişiminde kaynakların devamının sağlanması, sorumsuz kullanıma karşı korunması önemlidir. Buradaki temel sorun ise hesap verme zorunluluğu olmadığında bir topluluktan sürekli veri akışıyla elde edilen kolektif zekanın hem topluluk için hem de ona karşı kullanılabilecek bir kaynak olmasıdır.

Özetle, topluluk verilerinden elde edilen dijital zeka, uzun vadeli ulaşım ihtiyaçlarını yönetmek yerine şirketin kârını en üst düzeye çıkarmak için kullanılır. Tekel konumundaki platformların uzakta inşa edilen ve kontrol edilen teknoyapısı, hesap verilebilirlik ve yerellik için çok az yer bırakır.

Ortak Havuz Kaynağı Olarak Veri ve Dijital Zeka

Singh’e (2019) göre verilerin ekonomik sahiplenmesi ve kullanımı, korumalı, kontrollü ve düzenlenmiş bir şekilde ele alınmalı ve kamu yararını en iyi biçimde temsil etmelidir. Bu doğrultuda, veri ve dijital zekanın tek bir elde toplandığı modellerin yerine yerelliğin ve topluluk ihtiyaçlarının ön planda olduğu modellerin geliştirilmesi gerekiyor. Böylece günümüzde ‘dijital’deki hiper küreselleşme ve bununla ilişkili özelleştirmeleri dengelemek mümkün olabilir.

Verinin kamu yararına kullanımı için farklı girişimler var. Bu girişimlerden biri, Silikon Vadisi ve Çinli şirketler kadar, daha küçük şirketlerin ve üniversite laboratuvarlarının da açık veri kümelerine erişimini sağlayacak olan Veri Gözetim Ajansları’nın kurulması ve böylece toplum yararına YZ için gerekli koşulların yaratılması.

Ancak veri paylaşımının korumalı ve kontrollü olması gerekiyor. Singh (2019) topluluk verisini ve dijital zekayı ilgili toplulukların bir ortak kaynak havuzu olarak düşünmenin en iyisi olacağını savunuyor. Yazılım, müzik, film vb şeyleri tartışırken bunların kullandıkça ve paylaşıldıkça tükenmediğine ve ilk hallerini koruyabildiklerine vurgu yapılır. Topluluk verileri de bu özelliklerin bir çoğuna sahiptir. Fakat genetik verilerin paylaşımında olduğu gibi verilere sınırsız erişim topluluğa zarar verebilir.

Bu nedenle, açık erişim veya ortak havuz kaynağı arasında bir seçim yapmak gerektiğinde farklı koşulları dikkate alan bir yaklaşıma gerek var. Elinor Ostrom, ortak kaynakların yönetimi için sekiz temel ilke öneriyor (https://www.onthecommons.org/magazine/elinor-ostroms-8-principles-managing-commmons):

1. Kesin grup sınırları tanımlayın

2. Ortak malların kullanımını yöneten kuralları yerel ihtiyaç ve koşullara göre belirleyin.

3. Kurallardan etkilenen herkesin kuralları düzenlemeye katılabileceğinden emin olun.

4. Topluluk üyelerinin kural getirme hakkının dış otoritelerce tanınmasını sağlayın.

5. Topluluk üyelerinin davranışlarını izlemek için için üyelerce yürütülen bir sistem geliştirin.

6. Kuralları ihlal edenler için kademeli yaptırımlar uygulayın.

7. Anlaşmazlıkları çözmek için erişilebilir, düşük maliyetli araçlar sağlayın.

8. En alt düzeyden sistemin bütünleşik tamamına kadar İç içe katmanlardaki ortak kaynağı yönetme sorumluluğu oluşturun.

Singh’in (2019) önerileri de bu ilkelerle uyumlu. Topluluk verilerinin ve dijital zeka kaynaklarının ortak havuz olması için, öncelikle açık bir politika ve yasa oluşturulması gerektiğini savunuyor. Aksi taktirde ilerleme sağlanması zordur. Şu anki yasalar ise bilgi paylaşımından ziyade onu korumaya yöneliktir. Öncelikle toplulukların kendi haklarında toplanan veriye erişebilmelerine izin verilmelidir. Bu kapsamda, platformda yer alan farklı aktörlere farklı haklar tanınabilir. Böylece farklı iş modelleri de geliştirilebilir. Örneğin ulaşım sektöründe, sarı taksi ve Uber tartışmasının ötesinde veri ve dijital zekaya dayalı platform kooperatifleri geliştirilebilir.

Singh (2019), Ostrom’u takip ederek özellikle ortak havuz kaynaklarının, yerelin ihtiyaçları doğrultusunda yerelden yönetilmesine vurgu yapıyor. Dijital zeka hizmetleri arka planda küresel hizmetlere bağlı olsalar bile yerel olarak organize edilebilir ve yönetilebilirler. Gerekli hizmetlerin küresel YZ şirketlerine dikey entegrasyonu yerine, yerel işletmelere bir ücret karşılığında ya da başka biçimlerde sunumu gerçekleştirilebilir. Federal öğrenme ve sınır bilişimde olduğu gibi veriyi orijinal yerinde tutarak YZ sistemlerini eğitmek veya dijital zekaya katkıda bulunmak için çeşitli teknik olanaklar vardır. Ayrıca verilerin dünya üzerindeki sanal olarak korunan alanlarda geçici olarak iletilmesi ve işlenmesi de mümkündür. Veri ve dijital zeka etrafında uygun ortak mülkiyet rejimlerinin oluşturulması, gerekli veri paylaşımının temelini ve araçlarını sağlayacaktır.

***

Verinin mülkiyeti hakkındaki tartışma yeni yeni başlıyor. Tartışma, mahremiyetten ekonomik gücün yoğunlaşmasına ve eşitsizliklerin artmasına kayıyor. Akıllı şehirler, nesnelerin interneti, platform ekonomileriyle beraber bu tartışmalar da artacak. Önümüzdeki sayılarda verinin yönetimi hakkında farklı görüşleri aktarmaya devam edeceğim.

Kaynak:

Singh, P. J. (2019). Data and Digital Intelligence Commons (Making a Case for their Community Ownership). Data Governance Network Working Paper 02.