İnsanlardan daha iyi bir metni okuma yeteneğine sahip yapay zeka yazılımına dayanan bir şirket olan Captricity, ABD Senatosu adaylarının aslında kampanyaları için harcadıkları verileri yanlış bir şekilde yansıtan veri giriş hatalarından oluşan bir ara ürün için suçlandı. Ancak işin detaylarına bakıldığında yapay zekanın bile söz konusu olmadığı ortaya çıktı.
Bu hafta yayınlanan Kamu Sığınağı Merkezi’nden (CPI) yayınlanan bir rapora göre, tümü kağıt üzerindeki verilerin elektronik veriye hatalı dönüşümünden dolayı , toplam tutarı 70 milyon doları aşan 5,900’den fazla aday bildirisinde hataların olduğu ortaya çıktı.
Örneğin, ABD Senatosu’nun Liberal adayı Bill Bledsoe’ın, ABD Federal Seçim Komisyonu (FEC) web sitesindeki bilgilerine göre aday seçim döneminde 613,638 dolarlık akaryakıt harcamış olmasına rağmen kağıt üzerindeki verilerin elektronik ortama aktarılmış versiyonunda aynı yakıt giderleri 36.19 dolar olarak beyan edildi. Ancak FEC’in kâğıttan dijitale dönüştürme süreci, kampanyanın federal kimlik numarasını C00613638 olarak atadı ve aynı değeri dolar olarak harcamaya kaydetti.
CPI, bir taşeron firması olan Oakland merkezli Captricity’nin veri dönüştürme hizmetleriyle bağlantılı olarak, FEC’in Maryland merkezli bir hükümet yüklenicisi olan AuroTech tarafından geliştirilen yazılımları kağıt açıklama formlarını dijital hale getirmek için kullandığını söylüyor.
Captricity Bu İşi Saati 3 Doların Altında İşçi Maliyeti ile Çözüyor
Captricity, belgeleri makine öğrenim yazılımı ile dijital ortama aktarıyor ve CPI, Amazon Mekanik Türk servisindeki işçilerine OCR doğrulamasının, genellikle dörtte biri ABD dışında yer alan işçilere tahmini bir ortalama maliyetle saatte 2.44 $ ‘a ya da 15.64 TL’ye yaptırdığını söylüyor. Bu tutar aylık 160 saat mesai ile 2500 TL’ye denk geliyor.
2016’da Birleşmiş Milletler’in hazırlattığı bir araştırmaya göre ABD’deki 7.25 dolarlık federal asgari ücrete göre, Amazon’un Mekanik Türklerinin 4.65 dolarlık medyan ücreti asgari ücrete göre daha az. Bu düşük ücret, CPI spekülasyonları, veri girişinin neden bu kadar kötü bir şekilde gerçekleştirdiğini kısmen açıklayabilir.
CPI ayrıca Captricity’nin Amazon Mekanik Türk servisi kullanıcı adını firmanın Github hesabındaki bir Django yazılım geliştirme dosyası üzerinden tespit etti. Daha sonra silinen dosyada veritabanı şifresinin 1234 olarak belirtildiği görüldü.
Amazon Mekanik Türk Nedir?
Amazon Mekanik Türk, ismini benzer bir tarihsel olaydan alıyor. 1769’da bir mekanik ustası satranç oynayan bir makine icat ettiğini açıklamıştı. Otomat üzerinde satranç tahtası olan bir masa ve arkasında nargilesini içen kaftanlı bir Türk şekli verilmiş sabit bir mankenden oluşuyordu.
Bu ilk yapay zeka projesi dönemin birçok lideri ve bilim adamıyla satranç oynadı ve yendi. Bu isimler arasında Napolyon, Benjamin Franklin gibi isimler de vardı. Ancak yıllar sonra makinenin içinde bir satranç ustasının olduğu ve hamleleri makinenin değil otomat içindeki satranç ustasının yaptığı anlaşılmıştı. Satranç tablasının makine içinde de aynı satranç tablası vardı ve mıknatıslı taşlarla aynı hamleler kutu içinden de takip edilebiliyor ve hamleler yapılabiliyordu.
Bu cihaz için neden bu isim ve figürün seçildiği ise farklı teorilere konu. Bu teorilerden biri de Türklerin ticaret ve fetihlerdeki kurnazlıklarına bir gönderme yapılması ve sahada yenemediğini masa yenme zevkini Avrupa’ya yaşatılması.
Amazon’un Mechanical Turk servisi de benzer bir ilüzyonu oluşturuyor. Bilgisayar ortamında oluşturulan işler Amazon için çalışanlara sunuluyor. Amazon’un çalışanlar için hazırladığı arayüzde bu işler yapılıyor ve sisteme geri yükleniyor.
Amazon Mekanik Türk servisini kullananlar bu karmaşık işleri bilgisayarın yaptığı ilüzyonunu görse de gerçekte işler gerçek insanlar tarafından yapılıyor.
Amazon Mekanik Türk ise dünyanın çeşitli yerlerindeki insanlara bu eforları karşılığı cüzi ödemeler yapıyor. Böylece veri girişi ve işleme konusunda insana bağımlı işler asgari ücretin altında 4.65 dolara (ABD şartlarına göre) yaptırılabiliyor.
Captricity’nin Servisle İlgili Önceki Açıklamaları
Captricity, 2016 yılında FEC’in verilerini sayısallaştırmasına yardımcı olduklarını firmanın başarısını duyurmuş ve AI teknolojisinin seçim başvuruları için geri dönüş süresini yüzde 90 oranında azaltabileceğini iddia etmişti.
Şirket, geçmiş açıklamlarında Captricity’in bulut tabanlı bir veritabanı bir platformda, taranan dosyalama raporlarını Amazon S3 aracılığıyla bulutta güvenli bir şekilde barındırılan belirlenmiş klasörlere yükleyebildiğini, görüntülerin daha sonra her klasörden otomatik olarak çıkarılıp Captricity’ye yüklendiğini iddia etmişti ve derin öğrenme algoritmaları tüm belgelerin verilerini hızlı, güvenli ve yüzde 99,9 doğrulukla tespit ettiğini açıklamıştı.
