Yapay zekâ, veri ve insan: Transhümanizm çağında egemenliğin yapısal dönüşümü

Veri çağında egemenlik tekil bir iktidar alanı olarak kavranamaz; çünkü egemenlik karar verme yetkisi olmanın ötesinde; gerçekliği tanımlama kapasitesidir. Yapay zekâ sistemlerinin beslendiği dijital altyapılarda veri; bireylerin hayat deneyimlerini temsile dönüştürür, kurumların karar süreçlerini biçimlendirir ve devletlerin düzenleme gücünü yeniden yapılandırır. Böylece egemenlik, yasa koyma ya da zor kullanma kapasitesiyle sınırlı kalmaz; sınıflandırma, ölçme, tahmin üretme ve görünürlük atfetme pratikleri üzerinden işlemeye başlar. Algoritmik egemenlik, karar çıktısında somutlaşan bir yetki olmaktan çok; veri şeması kurma, model parametrelerini belirleme ve optimizasyon fonksiyonlarını tanımlama süreçlerinde kurulur. Karar, önceden yapılandırılmış bir tasarım alanı içinde gerçekleşir. Egemenlik, bu çerçevede, algoritmik sistemlerde çıktı düzeyinde oluşan bir uygulama yetkisi olmaktan çıkar ve çıktının sınırlarını, olasılık alanını ve anlam çerçevesini önceden yapılandıran teknik ve epistemik düzen içinde kurucu bir güç olarak yer alır. Bu konumlanış, egemenliğin hukuki ya da siyasal bir yetki olmadığını; altyapısal bir kapasite olduğunu gösterir. Altyapısal egemenlik, veri şemasının nasıl kurulacağına, hangi kategorilerin tanımlanacağına ve hangi ilişkilerin ölçülebilir kabul edileceğine karar verme gücüdür. Bu güç, kararın mümkünlük koşullarını belirleyen tasarım aşamasında işler. Model parametreleri, optimizasyon fonksiyonları ve eşik değerleri aracılığıyla hangi davranışın risk, hangi örüntünün norm, hangi farklılığın sapma olarak kodlanacağı belirlenir. Böylece teknik mimari, salt hesaplama yapmaz; bilgi üretir, sınıflandırır ve gerçekliği belirli bir çerçeve içinde düzenler. Bu noktada egemenlik epistemik bir boyut kazanır. Epistemik egemenlik, neyin bilgi olarak kabul edileceğini, hangi verinin anlamlı sayılacağını ve hangi öngörünün meşru görüleceğini belirleme kapasitesidir. Algoritmik sistemler, veriyi seçme ve işleme biçimleri üzerinden karar üretmekle kalmaz; aynı zamanda bilgi hiyerarşileri kurar. Bu nedenle egemenlik, yasa koyma gücünün ötesinde, bilgi üretim süreçlerinin altyapısına yerleşmiş bir kurucu kapasite olarak yeniden tanımlanmalıdır. Altyapısal ve epistemik egemenlik birlikte düşünüldüğünde, yapay zekâ çağında güç; düzenleme metinlerinden çok veri mimarisinde, politik söylemlerden çok model tasarımında yoğunlaşır. Kısaca, gemenlik kimlerin karar verdiği sorusu ile bağlantılı olmanın ötesinde; hangi teknik düzenin karar vermeyi mümkün kıldığı sorusuyla anlaşılabilir. Bu aşamada kurucu egemenlik kavramı belirleyicidir. Kurucu egemenlik, belirli bir kararın içeriğini tayin etmeden önce, kararın hangi kategoriler içinde üretileceğini belirleme gücüdür. Hangi verinin temsil edileceği, hangi değişkenlerin anlamlı kabul edileceği, hangi ilişkilerin ölçülebilir sayılacağı ve hangi performans ölçütünün optimize edileceği tasarım aşamasında belirlenir. Bu belirleme süreci, teknik bir kurulum olarak algılanmamalıdır; normatif sınırlar çizer ve karar alanının mümkünlük koşullarını oluşturur. Bir risk değerlendirme modelinde risk kategorisinin nasıl tanımlandığı, istatistiksel bir tercih olmaz; hangi davranışın şüpheli, hangi profilin güvenilir kabul edileceğini önceden yapılandırır. Bir sosyal medya algoritmasında etkileşim metriğinin merkeze alınması, kamusal görünürlüğün hangi içerik biçimleri üzerinden kurulacağını tayin eder. Bu örneklerde de görüldüğü üzere egemenlik, karar üretiminin kategorik altyapısını kuran tasarım süreçlerinde ortaya çıkar. Veri seçimi, değişken tanımı ve model mimarisi aracılığıyla oluşturulan olasılık uzayı, hangi sonuçların üretilebilir olduğunu belirler. Böylece egemenlik, kararın içerdiği hükümden önce, hükmün üretilebileceği çerçeveyi inşa eden kurucu bir kapasite olarak işlev görür. Kurucu egemenlik bu nedenle altyapısaldır; çünkü teknik mimari üzerinden işler. Aynı zamanda epistemiktir; çünkü hangi bilginin üretileceğini ve hangi bilginin geçerli sayılacağını belirler. Böylece egemenlik, hukuki yetki ile sınırlı kalmaz; veri mimarisi ve model tasarımı aracılığıyla gerçekliğin düzenlenmesine katılır. Yapay zekâ çağında güç, veri kategorilerini yapılandırma, model parametrelerini belirleme ve optimizasyon fonksiyonlarını tanımlama süreçlerinde kurulur. Düzenleyici müdahaleler, bu önceden tasarlanmış teknik çerçevenin sınırları içinde gerçekleşir. Kurucu egemenlik, bu yoğunlaşmanın adıdır.

KOD NÖTR DEĞİLDİR

Klasik siyasal düşünce egemenliği bölünmez bir güç olarak ele alır. Ancak algoritmik çağda güç, merkezi bir otoriteden çok altyapılara dağılmıştır. Bir kredi skorlama sistemi düşünelim. Model hangi değişkenleri risk göstergesi olarak tanımlıyorsa, ekonomik güvenilirliğin sınırlarını o belirler. Gelir istikrarı mı, ikamet süresi mi, harcama paterni mi? Bu tercihler hem teknik optimizasyon kararları hem de kimlerin güvenilir sayılacağını, kimlerin sistematik olarak dışlanacağını belirleyen normatif seçimlerdir. Benzer biçimde, işe alım algoritmaları geçmiş “başarılı çalışan” verileriyle eğitildiğinde, tarihsel eşitsizlikleri yeniden üretme kapasitesine sahip olur. Algoritma açık bir ideolojik beyan sunmaz; ama başarıyı nasıl tanımladığı üzerinden bir düzen kurar. Kod nötr değildir ifadesi bu bağlamda analitik bir önem kazanır. Kod, belirli bir değer düzenini matematiksel yapıya dönüştürür. Veri setinin nasıl temizleneceği, hangi değişkenlerin modele dahil edileceği, hangi hata türünün kabul edilebilir olduğu ve hangi performans metriğinin maksimize edileceği tasarım sürecinde belirlenir. Bu kararlar teknik görünür; ancak, sonuçları toplumsaldır. Model mimarisi hangi davranışın norm, hangisinin sapma sayılacağını belirler. Optimizasyon fonksiyonu hangi değerin öncelikli kabul edileceğini tayin eder. Eşik değerleri kimin riskli, kimin güvenli olarak sınıflandırılacağını tanımlar. Bu nedenle de algoritmalar sadece veriyi işleyen araçlar olarak düşünülmemelidir; toplumsal gerçekliği kategorize eden ve bu kategoriler üzerinden etki üreten sosyo-teknik yapılar olarak ele alınmalıdır. Egemenlik, yasa metinlerinde ya da parlamenter süreçlerde olduğu kadar, veri şemalarının kuruluşunda ve model parametrelerinin belirlenmesinde görünürlük kazanır. Bir sosyal medya sıralama algoritması hangi içeriği görünür kılıyorsa, kamusal tartışmanın sınırlarını o çizer. Bir yüz tanıma sistemi hangi yüzleri daha yüksek doğrulukla tanıyorsa, güvenlik uygulamalarının fiili kapsamını o belirler. Dolayısıyla veri üzerinde kurulan her rejim, teknik tasarım ile değer üretiminin kesiştiği bir yönetişim alanıdır. Egemenlik hem hukuki hem de altyapısal egemenliktir. Model kurma, veri seçme ve optimizasyon hedefi belirleme kapasitesi, düzenleme yapma kapasitesi kadar belirleyicidir. Bu durum egemenliğin devletin yanı sıra platformlar, teknoloji şirketleri ve yazılım mimarileri içinde de üretildiğini gösterir. Veri egemenliği tartışmasını mülkiyet sorusuna indirgemek bu nedenle yetersizdir. Egemenliğin algoritmik biçimlenişini çözümleyebilmek, şu temel soruların açıklığa kavuşturulmasını zorunlu kılar: Algoritmik sistemler hangi değer düzenini kurumsallaştırmaktadır? Hangi davranış biçimlerini teşvik etmekte, hangilerini dışlamaktadır? Hangi öznellik biçimlerini mümkün kılmakta, hangilerini görünmez kılmaktadır? Egemenlik, tam da bu norm üretme kapasitesinde yeniden konumlanmaktadır. Tartışmanın merkezinde veri kimin? sorusu yer alır; ancak sorun, mülkiyet atfının ötesinde, veri üzerindeki temsil, yetki ve norm üretim kapasitesinin nasıl yapılandırıldığıyla ilgilidir. Bu soru, egemenliği hâlâ sıfır toplamlı bir güç mücadelesi olarak düşünmenin ürünüdür. Analizin merkezinde yer alması gereken soru şudur: İnsan deneyiminin dijital temsilleri hangi koşullarda üretilecek, kim tarafından işlenecek ve hangi sınırlar içinde karar süreçlerine dâhil edilecektir? Yapay zekâ çağında insan, biyolojik bir varlık olmanın ötesinde; veri izleri, algoritmik profiller ve dijital ikizler aracılığıyla genişleyen bir varlık alanına sahiptir. Egemenlik bu genişlemiş insan üzerinde kurulmaktadır. Veri egemenliği, karşılıklı sınırlandırma, denetlenebilirlik ve hesap verebilirlik ilkeleriyle yapılandırılmış, çoğul ve dağıtılmış bir yetki konfigürasyonu olarak kuramsallaştırılmalıdır. Egemenlik çözülmemektedir; yeniden dağıtılmaktadır. Güç ortadan kalkmamaktadır; tasarım ilkeleri aracılığıyla yeniden konfigüre edilmektedir. Bu politika çerçevesi, veri egemenliğini bireysel, kurumsal ve kamusal düzeylerde ele alır ve bu katmanların hangi eşiklerde gerilim ürettiğini analiz eder. Kuramsal dayanağı açıktır: Temel iddia nettir: Veri üzerindeki çatışmalar, kazanan ve kaybeden mantığıyla çözülemez. Bu yaklaşım, ne bireysel hakları korur ne de kamusal meşruiyet üretir. Çözüm, insan onurunu ve genişleyen insan deneyimini merkezde tutan çok paydaşlı yönetişim mekanizmalarının tasarlanmasındadır. Transhumanist çağda insan, veri üretimi ve algoritmik modelleme süreçleri aracılığıyla çoğullaşmış ve teknik olarak yeniden yapılandırılmış bir özne statüsü kazanır. Bu çoğullaşma, öznenin temsillerini karar sistemlerine entegre eder ve insan varlığını hesaplanabilir kategoriler içinde yeniden konumlandırır. Egemenlik, mülkiyet temelli hâkimiyet anlayışını aşarak, veri temsillerinin nasıl üretileceğini, hangi bağlamlarda işleneceğini ve hangi sınırlar içinde geçerli sayılacağını belirleyen kurucu bir düzenleme mantığı olarak yeniden tanımlanmalıdır. Kurucu egemenliğin veri temsillerinin üretim koşullarında, algoritmik tasarım süreçlerinde ve bilgi hiyerarşilerinin inşasında yoğunlaştığı kabul edildiğinde, egemenlik tartışmasının tekil bir aktöre atfedilemeyeceği açık hâle gelir. Egemenlik, hukuki düzenleme ya da teknik uygulama alanında konumlanamaz; temsil, işleme ve düzenleme süreçlerinin kesişiminde dağıtılmış bir yapısal kapasite olarak işler. Bu dağılım, egemenliği parçalamaz; onu farklı düzeylerde yeniden örgütler. Dolayısıyla veri temelli yapay zekâ ekosistemlerinde egemenliği kavrayabilmek, bu çok katmanlı yapıyı analitik olarak ayrıştırmayı gerektirir. Bu gereklilik, aşağıda geliştirilen Katmanlı Veri Egemenliği Modeli’nin kuramsal zeminini oluşturur.

KATMANLI VERİ EGEMENLİĞİ MODELİ: YAPAY ZEKÂ ÇAĞINDA DAĞITILMIŞ YETKİ VE SORUMLULUK

Katmanlı Veri Egemenliği Modeli, egemenliği tek merkezde toplanmış bir yetki olarak görmez; veri temelli yapay zekâ ekosistemlerinde dağılan ve karşılıklı sınırlandırma ilişkileri içinde yapılandırılan bir güç konfigürasyonu olarak kavramsallaştırır. Bu yaklaşımda egemenlik, belirli bir aktörün mutlak hâkimiyetine indirgenemez; temsil, işleme ve düzenleme süreçleri boyunca farklı düzeylerde kurulan çok katmanlı bir yetki mimarisi içinde işler. Güç, burada sabit bir konumda yerleşmez; süreçler arası etkileşim içinde yeniden yoğunlaşır ve yeniden biçimlenir. Modelin temel varsayımı, veri üretimi, veri işleme ve veri düzenleme süreçlerinin her birinin kurucu etki üreten ayrı düzlemler oluşturduğudur. Bu düzlemler hiyerarşik bir üst-alt ilişkisi içinde gerçekleşmez; karşılıklı bağımlılık ve etkileşim içinde işler. Egemenlik, bu etkileşim ağında dolaşan ve her düzeyde farklı teknik ve normatif biçimler alan bir kapasite olarak anlaşılmalıdır. Böylece egemenlik, sabit bir yetki alanı olmaktan çıkar ve çoklu süreçler arasında dağılan yapısal bir güç düzenine dönüşür. Bu kuramsal çerçeve üç analitik düzeyi sistematik biçimde ayrıştırır: Temsil Egemenliği, İşleme Egemenliği ve Düzenleyici Egemenlik. Her düzey, veriyle kurulan ilişkinin farklı bir boyutunu açığa çıkarır ve kendi içinde özgül gerilim alanları üretir. Bu düzeyler birbirini tamamlayan, karşılıklı olarak sınırlandıran ve meşruiyet üreten bir bütün oluşturur. Egemenlik, bu üç katmanın etkileşiminden doğan çok katmanlı bir yönetişim düzeni olarak kavramsallaştırılır.
  1. Temsil Katmanı – Temsil Egemenliği: Temsil katmanı, veri temelli sistemlerde insan öznenin hangi koşullar altında sayısallaştırılabilir hâle geldiğini analiz eder. Bu düzeyde egemenlik, insan deneyiminin veri formuna tercüme edilme sürecinde ortaya çıkan kurucu bir kapasite olarak belirir. Deneyim, burada hem kayıt altına alınır hem kategorilere ayrılır, biçimlendirilir ve belirli ölçüm rejimleri içinde yeniden tanımlanır. Böylece veri, yaşantının teknik bir izdüşümü olmaktan öte; belirli bir temsil mantığına göre yapılandırılmış bir gerçeklik üretim biçimi hâline gelir. Temsil egemenliği, bireyin kendi veri temsilleri üzerindeki konumuna, bu temsillerin hangi bağlamda üretildiğine ve hangi süre boyunca geçerli kabul edildiğine ilişkin yetki alanını kapsar. Rıza, geri çağrılabilirlik ve zamansal sınırlar, öznenin temsil süreçleri içindeki sürekliliğini ve bütünlüğünü koruyan yapısal unsurlardır. Temsil süreci öznenin denetim ufkundan uzaklaştığında, teknik işleyiş sürdürülse dahi normatif zemin zayıflar; çünkü veri temsili, özne ile bağını kaybederek özerk bir teknik varlık hâline gelir. Bu nedenle temsil katmanı, modelin etik, siyasal ve varoluşsal temelini oluşturur.
  1. İşleme Katmanı – İşleme Egemenliği: İşleme katmanı, veri temsillerinin algoritmik düzen içinde yeniden yapılandırıldığı düzlemi ifade eder. Bu düzeyde egemenlik, teknik kapasite ve tasarım tercihleri aracılığıyla somutlaşır. Veri, model mimarisi içinde parametre uzayına yerleştirilir; optimizasyon hedefleri doğrultusunda işlenir ve belirli performans ölçütleri üzerinden değerlendirilir. Bu süreç, yalnızca hesaplama değil; kategorik yapılandırma üretir. Model parametrelerinin belirlenmesi, eşik değerlerinin seçimi ve hedef fonksiyonlarının tanımlanması, hangi davranışın risk, hangi örüntünün norm, hangi farklılığın sapma olarak kodlanacağını belirler. Bu nedenle işleme egemenliği, hesaplanabilirliğin sınırlarını çizme kapasitesiyle ilişkilidir. Algoritmik tasarım, toplumsal gerçekliği ölçülebilir kategorilere dönüştürürken aynı zamanda bu kategoriler arasında hiyerarşik ilişkiler kurar. Amaç sınırlaması, şeffaflık ve hesap verebilirlik, işleme katmanında yoğunlaşan gücün sınırlandırılmasını sağlayan yapısal ilkeler olarak işlev görür. Teknik mimari, burada bir araç seti olmanın ötesinde; bilgi üretiminin ve norm inşasının gerçekleştiği bir düzen olarak ortaya çıkar.
  2. Düzenleyici Katman – Düzenleyici Egemenlik: Düzenleyici katman, veri temsilleri ve algoritmik işleme süreçleri üzerinde kamusal çerçeve kuran düzlemi ifade eder. Bu düzeyde egemenlik, norm koyma, sınır çizme ve çok aktörlü etkileşimi dengeleme kapasitesi üzerinden belirir. Devletler ve uluslararası rejimler, veri akışlarının mekânsal ve zamansal sınırlarını tanımlar; müdahale koşullarını ve denetim mekanizmalarını yapılandırır. Düzenleyici egemenlik, salt kontrol yetkisi olarak değil; farklı katmanlarda yoğunlaşan teknik ve ekonomik gücü dengeleyen kurucu bir çerçeve üretimi olarak kavranmalıdır. Orantılı müdahale, kamu yararı ve güç yoğunlaşmasının sınırlandırılması, bu düzeyin normatif yönelimlerini belirler. Bu katman, temsil ve işleme düzlemlerinde üretilen teknik kararların toplumsal etkilerini kamusal bir referans çerçevesine bağlar.
Bu üç katman birlikte ele alındığında egemenlik, belirli bir merkezde toplanmış bir yetki formu olarak kavranamaz; egemenlik, temsilin kurulma biçiminde, hesaplanabilirliğin sınırlarında ve normatif çerçevenin inşasında eşzamanlı olarak işleyen yapısal bir düzen kurma kapasitesine dönüşür. Güç, burada mekânsal bir konum olmanın ötesinde; süreçler arası geçişkenlik içinde işleyen kurucu bir ilke olarak belirir. Temsil, işleme ve düzenleme düzeyleri, egemenliğin farklı alanlara dağılmış yüzeysel görünümleri olarak olmanın ötesinde; varlığın nasıl sınıflandırılacağını, bilginin hangi ölçütlerle üretileceğini ve müdahalenin hangi eşikler içinde meşru sayılacağını belirleyen yapısal kurulum alanlarıdır. Yapay zekâ çağında egemenlik, gerçekliğin hangi kategoriler altında düşünülebileceğini, hangi verisel form içinde görünürlük kazanacağını ve hangi hesaplanabilirlik rejimi içinde anlam üretileceğini belirleyen bir yapılandırma gücü hâline gelir. Gerçeklik, bu bağlamda, gözlemlenen ya da kaydedilen bir alan olmaktan çıkar; ölçüm teknikleri, model mimarileri ve normatif sınırlar aracılığıyla kurulan bir düzen içinde biçimlenir. Hesaplanabilir olan ile hesaplanamaz olan arasındaki ayrım, egemenliğin işlediği temel eşiklerden birini oluşturur. Egemenlik, kararın hangi kategoriler içinde üretileceğini, hangi seçeneklerin düşünülebilir sayılacağını ve uygulamanın hangi çerçevede meşruiyet kazanacağını belirleyen kurucu yapılandırma alanında konumlanır. Güç, temsilin ontolojik kuruluşunda, hesaplamanın epistemik çerçevesinde ve düzenlemenin normatif sınırlarında eşzamanlı olarak yer alır. Bir başka söyleyişler güç, temsilin kurulma biçiminde, hesaplamanın hangi kategoriler içinde gerçekleşeceğinde ve düzenlemenin hangi sınırlar çerçevesinde meşruiyet kazanacağında eşzamanlı olarak işleyen kurucu bir kapasiteye dönüşür. Temsil aşamasında hangi deneyimlerin veri formuna dönüştürülebileceği belirlenir; böylece varlık belirli kategoriler altında tanımlanır. Hesaplama aşamasında hangi değişkenlerin anlamlı sayılacağı, hangi ilişkilerin ölçülebilir kabul edileceği ve hangi örüntülerin istatistiksel olarak geçerli sayılacağı tanımlanır; böylece bilgi üretiminin çerçevesi kurulur. Düzenleme aşamasında ise hangi müdahalenin orantılı, hangi sınırın kamusal olarak meşru kabul edileceği belirlenir; böylece normatif alan yapılandırılır. Temsil, hesaplama ve düzenleme süreçleri, birbirini kuran ve karşılıklı olarak dönüştüren bir yapısal bütünlük içinde yer alır. Gerçekliğin temsil biçimi, hesaplamanın mantığını; hesaplamanın mantığı ise düzenlemenin sınırlarını etkiler. Güç tam da bu iç içe geçmiş yapısallık içinde yoğunlaşır. Böylece egemenlik, tek bir merkezde toplanan bir otorite formu olmaktan çıkar; varlığın tanımlanma biçiminde, bilginin üretim ölçütlerinde ve müdahalenin sınırlandırılma mantığında eşzamanlı olarak işleyen bir düzen kurma kapasitesine dönüşür. Böylece egemenlik, varlığın nasıl temsil edileceğini, bilginin hangi ölçütlerle üretileceğini ve müdahalenin hangi sınırlar içinde meşru sayılacağını belirleyen kurucu bir düzenleme mantığı olarak ortaya çıkar. Yapay zekâ çağında egemenlik, gerçekliğin teknik olarak inşa edildiği düzlemde konumlanan kurucu bir yapılandırma gücü olarak ortaya çıkar. Bu güç, kategorileri, kapsamları ve olasılık alanlarını belirleyerek toplumsal düzenin hesaplanabilir formunu kurar. Böylece egemenlik hüküm verme kapasitesiyle sınırlı bir yetki alanı olmaktan çıkar; hükmün hangi kavramsal çerçeve içinde üretileceğini, hangi teknik mimari aracılığıyla işleyeceğini ve hangi sınırlar içinde meşruiyet kazanacağını belirleyen kurucu bir düzen kurma yetisine dönüşür. Bu nedenle de egemenlik, kararın sonucunda görünür hâle gelen bir otorite biçiminden çok; kararın mümkünlük koşullarını yapılandıran ve gerçekliğin teknik üretim süreçlerine yerleşmiş olan yapısal bir güç düzeni olarak kavranmalıdır.

KATMANLI VERİ EGEMENLİĞİ MODELİİN ANALATİK YENİLİĞİ

Katmanlı Veri Egemenliği Modeli, egemenlik tartışmasını üç yapısal eksende yeniden konumlandırır ve veri temelli yapay zekâ ekosistemlerinin güç mantığını farklı bir düzlemde kavramsallaştırır. İlk kırılma, egemenliğin mülkiyet kategorisi üzerinden okunmasına yönelik köklü bir yeniden çerçevelemedir. Veri çağında güç, sahiplik üzerinden tanımlanan statik bir hâkimiyet ilişkisi olarak açıklanamaz; çünkü veri, tekil bir nesne olmaktan ziyade, sürekli yeniden üretilen ve farklı aktörler arasında dolaşan bir temsil alanıdır. Model, egemenliği mülkiyet merkezli bir tasavvurdan çıkararak, temsil, işleme ve düzenleme süreçleri boyunca dağılan bir yetki konfigürasyonu olarak ele alır. Bu yaklaşım, egemenliği sahip olunan bir şey olmaktan ziyade, işleyen bir düzen kurma kapasitesi olarak yeniden tanımlar. Böylece egemenlik, nesne üzerinde kurulan bir hak kategorisi olmaktan çıkar ve süreçler arası kurucu etki üreten bir yapılandırma gücü hâline gelir. İkinci kırılma, veri ile güç arasındaki ilişkinin sahiplik üzerinden değil, temsil ve işleme kapasitesi üzerinden analiz edilmesidir. Veri üzerinde hak iddiasında bulunmak, gücün sadece yüzeyini açıklar; belirleyici olan, verinin nasıl temsil edildiği ve hangi hesaplanabilirlik mantığı içinde işlendiğidir. Model, gücün yoğunlaştığı alanı veri setinin mülkiyetinde değil, veri şemasının kuruluşunda, model parametrelerinin belirlenmesinde ve optimizasyon hedeflerinin tanımlanmasında konumlandırır. Böylece güç, kararın ortaya çıktığı içerik düzeyinden önce, kararın üretim mantığını ve hükmün kurulabileceği kategorik düzeni yapılandıran süreçlerde yoğunlaşır. Bu çerçeve, egemenliği hesaplanabilirlik rejimi kurma kapasitesi olarak yeniden düşünmeye imkân verir. Üçüncü ve en radikal kırılma, yapay zekâ sistemlerinin konumlandırılmasına ilişkindir. Model, yapay zekâyı işlem yapan bir sistem olmanın ötesinde; kategori kurma mantığını belirleyen, önceliklendirme rejimleri oluşturan ve normatif sonuçlar üreten yapısal bir düzen kurma kapasitesi olarak kavramsallaştırır. Algoritmik sistemler veriyi işlemekle kalmaz; hangi örüntülerin anlamlı sayılacağını, hangi farklılıkların sapma olarak kodlanacağını ve hangi davranışların risk kategorisine yerleştirileceğini belirler. Bu süreç, teknik tasarım tercihlerinin normatif sonuçlar üretmesi anlamına gelir. Dolayısıyla yapay zekâ, düzenleme alanının dışında konumlanan bir araç olmaktan çok; düzen kurma süreçlerinin içinde yer alan bir yapılandırma gücüdür. Bu üçüncü kırılma, modelin özgün katkısını oluşturur; çünkü burada güç, siyasal ya da hukuki düzeyde kalmaz; teknik mimarinin içinde, kategori kurma mantığında ve hesaplanabilirlik sınırlarında kavramsallaştırılır. Egemenlik böylece yasa koyma kapasitesinden önce gelen, gerçekliğin nasıl temsil edileceğini ve hangi formda hesaplanacağını belirleyen kurucu bir düzen kurma yetisi olarak yeniden tanımlanır. Katmanlı Veri Egemenliği Modeli, bu üç kırılma üzerinden, yapay zekâ çağında gücün merkezinin yer değiştirdiğini gösterir: güç kimin karar verdiği sorusu ile ilgilenmekten çok; kararın hangi teknik ve kavramsal çerçevede üretilebildiği sorusunda yoğunlaşır. Bu yaklaşım, veri egemenliğini hak dağılımı tartışmasının ötesine taşıyarak, gerçekliğin teknik üretim süreçlerini egemenliğin temel analiz alanı hâline getirir. Bu model, veri çağında egemenliği yeniden kurar; egemenliğin teknikleşen doğasını, insan öznenin veri temsilleri, algoritmik modellemeler ve hesaplanabilirlik rejimleri içinde yeniden yapılandırılan konumuyla birlikte analizin merkezine yerleştirir.

VERİ ÇAĞINDA EGEMENLİĞİN SESSİZ YAPISAL DÖNÜŞÜMÜ

Katmanlı Veri Egemenliği Modeli, egemenliği siyasal irade, hukuki yetki ya da veri mülkiyeti üzerinden tartışan yaklaşımlardan ayrılır. Veri temelli yapay zekâ ekosistemlerinde belirleyici olan, verinin hangi kategoriler altında temsil edildiği, hangi model mantığı içinde işlendiği ve hangi hesaplanabilirlik rejimi içinde anlam kazandığıdır. Veri şemasının kuruluşu, model parametrelerinin tanımı ve optimizasyon hedeflerinin belirlenmesi, egemenliğin yeni yoğunlaşma alanlarını oluşturur. Böylece egemenlik, norm uygulayan bir otorite formu olmaktan çıkar ve norm üretiminin teknik altyapısına yerleşir. Bu yaklaşım literatürdeki iki temel boşluğu doldurur: Birincisi, egemenliği mülkiyet merkezli hak tartışmasının ötesine taşır ve onu dağıtılmış, karşılıklı sınırlandırılmış bir yapılandırma kapasitesi olarak kavramsallaştırır. İkincisi, yapay zekâyı düzenleme nesnesi olarak ele almak yerine, kategori kurma ve norm üretme süreçlerine içkin bir aktör olarak analiz eder. Sonuç olarak model, veri egemenliğini kimin kontrol ettiği sorusundan gerçekliğin hangi teknik ve kavramsal çerçevede üretildiği sorusuna odaklar. Bu durum, egemenliği yeniden tanımlamakla kalmaz; egemenliğin analiz düzlemini değiştirir. Yapay zekâ çağında egemenlik, gerçekliğin temsil edilebilir, hesaplanabilir ve düzenlenebilir formunu kurma kapasitesidir. Güç, yapay zekâ çağında, insan öznenin veri temsilleri aracılığıyla çoğullaşan varoluşunu, algoritmik modellemeler içinde yeniden kurulan konumunu ve transhümanist dönüşümle genişleyen eylem alanını şekillendiren kavramsal evreni tasarlama kapasitesidir. Hüküm, bu tasarlanmış evren içinde üretilir. PROF. DR. GÜLSÜN KURUBACAK ÇAKIR