Engelli Bireylere Gerçekten Hizmet Eden Yapay Zeka Tasarlamak

Hizmet bir gösteriye dönüştüğünde: kısa bir sahne

6 Aralık 2025'te, yirmi yılını engelli olarak geçirmiş bir inşaatçı olan Bhavanishankar Ravindra, kısa bir manifesto yayımladı: "pazarlayan değil, yansıtan" bir yapay zeka için bir mühendis haritası. Argümanı basit ve keskin. "Erişilebilir" olarak faturalandırılan çok fazla araç, sonradan akla gelen düşüncelerden ve halkla ilişkiler çalışmalarından ibaret; kullanıcının konuşması, vücudu veya dili eğitilmiş normdan uzaklaştığında bu araçlar çöküyor. Aşağı yukarı aynı zamanlarda UNICEF, bir düzine ülkede erişilebilir dijital ders kitabı pilot uygulamalarını başlatırken, erişilebilirlik uzmanları üretken yapay zeka hakkındaki endüstriyel abartının, işletmeleri haysiyeti ve bağımsızlığı zedeleyebilecek "yeterince iyi" otomatik çıktıları kabul etmeye teşvik ettiği konusunda uyarıda bulunuyor.

Yaşanmış bir taslak: kenarlardan başlamak

Ravindra'nın temel noktası aynı zamanda bir tasarım ilkesidir: kenarlardan başlayın. Engelli insanlar alışılmadık test vakaları değildir; sistemlerin nerede kırıldığını ortaya çıkaran "uç durum zekası" (edge-case intelligence) kaynaklarıdır. Ana akım yapay zeka standart dışı konuşmayı "gürültü" olarak değerlendirirken, engelli bir geliştirici aynı sinyalleri anlam olarak ele alır. Bu değişim her şeyi değiştirir. Bir insanı bir modelin beklenen girdisine zorlamak yerine model, kullanıcının kendi kalıplarını —metaforlarını, tereddütlerini, ritmik konuşmasını— kabul edecek, görünür kılacak ve bunları basmakalıp bir empatiyle geçersiz kılmak yerine kullanıcıya geri yansıtacak şekilde inşa edilmelidir.

Pratik olarak bu, tasarımcıların gürültülü konuşma direnci, alternatif girdi kanalları (göz takibi, anahtar kontrolleri, AAC cihazları) için tolerans ve dilin yüzeysel değil anlamsal yorumlanması —metafor kaymalarını ve tekrarları hata değil sinyal olarak görmek— gibi özellikleri sisteme dahil etmeleri gerektiği anlamına gelir. Ayrıca, bağlantı veya bulut erişimi başarısız olduğunda gizlilik ve güvenilirlik için düşük gecikmeli cihaz üstü mantık anlamına da gelir.

Önem taşıyan tasarım ve mühendislik ilkeleri

Görüşmeler, STK pilot uygulamaları ve teknik incelemeler boyunca tekrarlanabilir beş mühendislik kalıbı ortaya çıkmaktadır.

• Kısıtlamalardan yola çıkarak inşa edin. Düşük bellekli, çevrimdışı çalışabilen araçlar sert bir önceliklendirmeyi zorunlu kılar: Ağ gittiğinde veya pil azaldığında hangi işlevsellik çalışmalıdır? Bu ödünleşimler özellik şişkinliği değil, dirençli bir kullanıcı deneyimi (UX) üretir.
• Simülasyon yerine yansıtma. Kullanıcıların, kendi dillerini ve duygusal yapılarını yansıtan —hissetmiş gibi yapmak yerine kalıpları vurgulayan— araçlara ihtiyacı vardır. Yansıtma, modelin yanlış niyetler yansıtma veya küçümseyici hazır yanıtlar sunma riskini azaltır.
• Sinyal olarak duygu. Ritm, tekrar ve anlamsal kaymayı bilişsel yük veya sıkıntı göstergeleri olarak takip edin ve bu bilgiyi kullanıcıya nazikçe sunun; rıza ve bağlam olmadan bunları opak risk skorlarına dönüştürmeyin.
• Görünürlük ve kontrol. Kullanıcıların sistemin ne duyduğunu ve neden hareket ettiğini görmesine izin verin; sistemin kullanıcıları uzun otomatik döngülere hapsetmemesi için bilişsel yorgunluğa karşı kolay çıkışlar ve dinlenme mekanizmaları sunun.
• Birlikte tasarım ve hesap verebilirlik. İlk günden itibaren engelli kuruluşları, bakıcılar ve çeşitli kullanıcılarla birlikte inşa edin. Tasarım kararları, performans veya güvenlik hedefleri gibi ölçülebilir erişilebilirlik metriklerine tabi olmalıdır.

Veri, cihazlar ve gizlilik ödünleşimleri

Kapsayıcı modeller kapsayıcı veriye ihtiyaç duyar. Bu hem bariz hem de zordur. Çoğu konuşma ve görme modeli normatif külliyatlar —net konuşma, engellenmemiş yüzler, standart düzenler— üzerinde eğitilir. Mozilla'nın Common Voice girişimi ve Project Euphonia gibi projeler, yeterince temsil edilmeyen sesleri toplamak için oluşturulmuştur ancak benimsenme kısmi ve yavaştır. Kazınmış, yanlı veri setlerine dayanan şirketler, dayanıksız sistemler üretmeye devam edecektir.

İki teknik ödünleşim vurgulanmayı hak ediyor. Birincisi, cihaz üstü çıkarım: Daha küçük, iyi ayarlanmış modelleri yerel olarak çalıştırmak gecikmeyi azaltır, gizliliği korur ve kullanıcıların internet bağlantısı olmadan etkileşime girmesine olanak tanır; bu, birçok engelli kullanıcı ve bağlantının düzensiz olduğu bölgelerdeki eğitim dağıtımları için kritiktir. İkincisi, model seçimi: En büyük temel modeller her zaman doğru araç değildir. Muhakeme ve çıkarım genellikle, denetlenebilen ve halüsinasyon görmeden kullanıcı niyetini yansıtacak şekilde kısıtlanabilen kompakt, açıklanabilir modellerden fayda sağlar.

Standartlar, ölçüm ve sistemsel değişim

Erişilebilirlik çok sık bir eklenti olarak kalıyor. Built In'in erişilebilirlik incelemesi ve UNICEF'in ders kitabı pilot uygulamalarının her ikisi de aynı yapısal çözümlere işaret ediyor: Erişilebilirlik, ölçülebilir bir başarı metriği ve zorunlu bir standart olmalıdır —web için WCAG'ye benzer şekilde, ancak yapay zeka davranışı ve arayüzleri için. Bu, üç koordineli unsur gerektirir: Yapay zeka erişilebilirliği için ortak standartlar, ürün döngüleri boyunca engelli ortakların rutin dahil edilmesi ve kapsayıcı tasarımları ödüllendiren düzenleyici veya satın alma kaldıraçları.

Ölçüm önemlidir. "Üretilen erişilebilir metin" sayısının ötesinde, anlamlı göstergeler öğrenme çıktıları, katılım oranları, elde tutma, rapor edilen haysiyet ve azalan bilişsel yüktür. Bu sinyalleri takip eden sistemler daha hızlı yinelenebilir; yalnızca indirmeleri veya tıklamaları takip eden sistemler ise bunu yapamaz.

Ekonomik sonuçlar ve iş gücü sonuçları

Kapsayıcı yapay zeka tasarlamak emeği göz ardı edemez. Sektörler genelinde yapay zekanın vasıfsızlaştırmayı ve ücret kesintilerini meşrulaştırmak için kullanıldığını gördük. Çeviri net bir örnek sunuyor: Çevirmenler, bu iş akışları kaliteyi düşürse ve kullanıcılara kültürel nüans kaybına mal olsa bile, makine çevirisi süreçleri tarafından düşük ücretli çeviri sonrası düzeltme (post-editing) rollerine itildi. Benzer dinamikler erişilebilirlikte de ortaya çıkabilir: Şirketler eğitimli insan iletişimcileri, terapistleri veya uzman eğitimcileri yetersiz denetlenen botlarla değiştirirse, sosyal zararlar katlanarak artacaktır.

Bu nedenle sorumlu bir endüstriyel strateji, kapsayıcı ürün tasarımını iş gücü dönüşümü ile birleştirir: Eğitimcileri ve erişilebilirlik uzmanlarını erişilebilir yapay zekayı işletmek, denetlemek ve yönetmek için yeniden eğitmek; topluluk odaklı veri seti koleksiyonunu finanse etmek ve kaliteyi, bağlamı ve insan gözetimini sağlayan ücretli rolleri korumak.

Geliştiriciler için pratik bir yol haritası

Bir mühendis veya ürün lideri yarın ne yapabilir?

1. Engelli ortakları çekirdek ekibe davet edin. Onlara tazminat ödeyin ve sadece test yuvaları değil, karar hakları verin.
2. Kapsayıcı veri setlerine öncelik verin. Çeşitli konuşma, görme ve etkileşim izlerini (örneğin düşük kaynaklı, aksanlı, alternatif konuşma veri setleri) toplayan projelere katkıda bulunun veya onlardan lisans alın.
3. Erişilebilirlik KPI'ları belirleyin. Nitel ve nicel ölçümleri takip edin: Yorgunluk altındaki görev başarısı, standart dışı girdiler için hata oranları, algılanan haysiyet ve özerklik.
4. Uygun yerlerde küçük, denetlenebilir modelleri seçin. En büyük model, özel, düşük gecikmeli erişilebilirlik görevleri için nadiren en iyisidir.
5. Çıkış ve dinlenme akışları tasarlayın. Bilişsel yükü varsayın ve kullanıcılara konuşmaları duraklatma, dışa aktarma veya güvenilir insanlara devretme araçları verin.
6. Satın alma standartlarını ve düzenlemeleri savunun. Kamu alıcıları erişilebilir yapay zeka talep ederse, piyasalar bunu takip edecektir.

Sonuç: yerini alan değil, tanıklık eden araçlar

Yapay zekanın engelli insanlar için yararlı olması gerekiyorsa, bugün çoğu sistemin yapmadığı iki şeyi iyi yapmalıdır: Kullanıcının dilini ve savunmasızlığını ona geri yansıtmalı ve mahremiyeti ile haysiyetini koruyan kısıtlamalar altında çalışmalıdır. Bu, bir geliştirici alçakgönüllülüğü gerektirir —sadece teknik bir değişim değil, politik bir değişim: Fon sağlayıcıların, ürün ekiplerinin ve düzenleyicilerin kapsayıcılığı en son model kıstaslarına (benchmark) tercih etmesi gerekir.

Taslak basit ama talepkardır: Kenarlarda yaşayan insanlarla birlikte tasarlayın, kapsayıcı veriye yatırım yapın, düşük kaynaklı ve çevrimdışı çalışma için inşa edin, gerçek erişilebilirlik çıktılarını ölçün ve yapay zekayı insani bakıma dönüştüren işleri koruyun. Buradan başlayın; işte o zaman yapay zeka bir gösteri olmayı bırakıp gerçek bir bağımsızlık aracı olmaya başlayabilir.

Kaynaklar

• UNICEF (Erişilebilir Dijital Ders Kitapları girişimi)
• OpenAI (üretken modeller ve dağıtım üzerine araştırmalar)
• Mozilla (Common Voice veri seti ve kapsayıcı veri çabaları)
• Project Euphonia (atipik konuşmalar için konuşma veri setleri)
• Massachusetts Institute of Technology (Yapay zeka araştırmaları ve insan-bilgisayar etkileşimi literatürü)