DAO’larda Yönetişim#2 — Algokrasi ve Siberokrasi

DAO’larda ağırlıklı olarak tokenlere dayalı plütokratik bir yönetişim modeli uygulanmaktadır. Basitçe “parayı veren düdüğü çalar” cümlesi ile özetlenebilecek plütokrasinin her durumda en doğru sonucu vermesi tabii ki mümkün değildir. Plütokrasi ile beraber liyakata dayalı meritokrasi sistemi veya insana dayalı demokrasi gibi sistemlerin gereksinimlere dayalı olarak birlikte kullanılması en optimum çözümü sağlar.

Bilindiği üzere DAO’larda karar mekanizmaları topluluğa açık olarak yürütülür ve bu durum, bir karar alınması gerektiğinde tüm DAO topluluğunun bilgilendirilmesi, koordine olup oylamalara katılması anlamına gelir. Bu ise süreçlerin yavaş işlemesine neden olur. Bu tip yavaşlıklarla mücadele için uygun konular için Lazy Voting [Tembel işi Oylama] gibi, önerilerin oylanması ile değil de askıda kalma süreleri içinde itiraz edilip edilmemesine dayalı metotlar kullanılmaktadır. Algokrasi ise tam da insan kaynaklı bu yavaşlığa bir çözüm olarak uygulanabildiği noktalarda insan faktöründen arındırılmış bir karar alma sistemi, ya da bir yönetim sistemi olarak öne çıkıyor.

Algokrasi ve Siberokrasi

Parayı veren düdüğü çalar mantığı ile plütokrasi, liyakata dayalı meritokrasi veya herkesin bir oy hakkı olduğu demokrasi gibi tüm yönetişim sistemleri insana dayalıdır. İdeal durumda karar verici pozisyonda olan kişilerin yeterli eğitime sahip olmalarını, kurallara uygun şekilde ve rasyonel olarak değerlendirmelerde bulunmalarını ve kişisel çıkarlarını gözetmeden karar alıp vermelerini bekleriz. Ancak realite ne yazık ki bazen bundan farklıdır. Bu gibi nedenlerden dolayı, bazı durumlarda kullanılmak üzere insan faktörünü en aza indirgeyebilecek çözümlerin geliştirilmesi ihtiyacı ortaya çıktı. Bu çözümlerden biri algokrasidir.

Algokrasi

Algokrasi, yönetişimin karar mekanizmalarından kısmen veya tümüyle insan faktörünün çıkarılması için geliştirilmiş bir yönetişim modeldir. Algokrasi de kullanılan yöntem ve algoritmalar şu şekildedir:

Kural Setleri

Bu modelde basit kararlar basit kural setlerinin tanımlanması ile alınır. Buna basit bir örnek olarak otoyollardaki otomatize edilmiş hız kontrol sistemleri verilebilir. Bu sistem, bir araç yasal limitlerin üzerinde bir hız ile hız kontrol sistemlerinin kapsama alanına girdiğinde, sistem otomatik olarak her aracın hızını ölçtüğü için, eğer aracın hızı tanımlanmış hız limitinin üzerinde ise ne kadar üzerinde olduğunu belirlemekte, bunun yanı sıra aracın plaka bilgilerini tanıyarak hız aşımına uygun miktarda bir cezanın sürücüye gönderilmesini sağlamaktadır. Bir defa tanımlamalar yapıldıktan sonra sistem, bakım çalışmaları dışında insanların yönetişim bakımından hiçbir müdahalesi olmadan işlemektedir.

Deterministik Algoritmalar

Bazı durumlarda verilmek istenen karar basit kural setleri ile tanımlanamayacak kadar karmaşık olabilir. Bu gibi durumlarda kural setleri yerine veya kural setlerine ilave olarak algoritmalardan da yararlanılmaktadır. Algoritmalar temelde sınırlı miktarda girdiyi kullanarak belirli bir problemi çözmek için tasarlanmış işlemler kümesidir. Yakın zamanda yaşadığımız Covid-19 pandemisinde çokça duyduğumuz Covid-19 Tedavi Algoritması da bunlardan birisiydi. Bu algoritma sayesinde doktorların teşhis ve tedavi süreçleri kişisel görüşlerinin ve inisiyatiflerinin dışında kalacak şekilde otomatize edilmiş oldu. Bunun artı ve eksilerini yazımızın devamında ele alacağız.

Sezgisel Algoritmalar

Yapıları gereği matematiksel olarak kesin bir sonuca ulaşabilmenin mümkün olmadığı problemlerin çözümlerinde sezgisel, tekrarlamalı [iteratif] algoritmalar kullanılması gerekir. Sezgisel algoritmalar direk çözüme ulaşmak yerine her iterasyonda daha az hatalı sonuca ulaşmayı hedefleyen algoritmalardır. Yeterli iterasyon ile kabul edilebilir hata seviyesine ulaşan çıktı geçerli kabul edilir ve kullanılır. Örneğin günlük hayatımızda kullandığımız navigasyon uygulamaları bize en uygun rotayı hesaplayabilmek için bu tip algoritmalardan yararlanmaktadırlar.

Yapay Zekâ Algoritmaları

İnsan beyni, verilerin işlenmesinde algoritmalardan çok daha farklı, sezgisel metodlardan faydalanmaktadır. İnsanlar karar verirken zaman içinde öğrendiği bilgilerin yanı sıra, hayatı boyunca elde ettiği deneyimleri de kullanmaktadır. Algoritmalar dünyasında ise buna en yakın uygulamalar yapay zekâ uygulamalarıdır. Yapay zekâ uygulamalarında sistem, kendisine yüklenen bilgileri ve “deneyim” elde etmesi için verilen veri setlerini öğrenmek için kullanır. Yapay zeka algoritmaları şu anda özellikle bilgileri sınıflandırma yeteneği sayesinde hastalara tanı konulması gibi konularda ve kestirim yeteneği sayesinde trafik kontrolü, hava tahmini gibi sistemlerde kullanılmaktadır.

Algoritmaların Kullanım Alanları

İş yerlerindeki performans değerlendirmelerinden bankaların kime kredi vereceğine, güvenlik sistemlerinden sosyal medya platformlarındaki önerilere kadar hayatın farklı alanlarında algoritmalar kendilerine yer bulmaktadır. Yönetişim sistemlerinde de kural setlerinin yetersiz kaldığı noktalarda algoritmalardan faydalanılmaktadır. Şu anda satranç, go gibi tahta oyunlarını oynamaktan insansız dronları kumanda etmeye, doktorların hastalara teşhis koymalarına yardım etmeye kadar pek çok alanda insanlardan çok daha güçlü yapay zekâ sistemleri mevcuttur. Ancak bu yapay zekâlar sadece çözmek için tasarlandıkları problemler üzerinde başarı sağlamaktadırlar. İnsan zekâsını tanımlamak için kullandığımız genel zekâ kavramına eş kapasitede bir yapay zekâ hâlâ oluşturulamadı. Ancak bazı bilim insanları tarafından bunun sadece bir zaman meselesi olduğu düşünülmektedir.

Artı ve Eksiler

Algokrasinin yönetişim sistemi içerisindeki ağırlığının artırılması durumunda:

• Yönetişim sisteminin ölçülebilirliği artar ve bu sayede sistem optimize edilmeye daha uygun hale gelir.
• Sistemin suistimal edilmesi zorlaşır.
• Bürokrasiyi en az seviyeye indirgeyerek sistemin;
• İş yükünü azaltır,
• Güvenilirliğini artırır,
• Verimliliğini artırır,
• Hızını artırır.
• Kararlar duygulardan daha bağımsız olarak alınmaya başlar.

Öte yandan;

• Siber güvenlik zafiyeti yaratır.
• Sistematik hatalara açıktır.
• Kararlar duygulardan arındırılmış olarak alınır.
• Tanımlanmamış durumlar için sistemin vereceği yanıtın ne olacağını kestirmek zordur.

Dikkat ederseniz kararların duygulardan arındırılmış olarak alınması maddesini hem olumlu hem de olumsuz maddeler arasında saydık. Rasyonel şekilde ve metriklere dayanarak alınan kararlar algoritmalar ne kadar detaylı şekilde hazırlansa da zaman zaman duygulara ters çıktılar üreteceklerdir. Bu çıktılar çoğunlukla toplumun geneli için faydalı olacak olsa da istisnai durumlar da bireylerin aleyhine olabilir.

Buna sert bir örnek vermek istersek, yolda araba kullandığınızı varsayalım, diyelim ki bir anda önünüze koşarak biri atlıyor, direksiyonu kırmak istiyorsunuz ancak tam da kırabileceğiniz tek yönde küçük bir grup insan yol kenarında vasıta bekliyor. Ne yapardınız? Bu soru ve türevleri psikolojik araştırmalarda sıklıkla sorulan sorular arasında. Yola koşan kadın veya çocuk olsaydı fikriniz değişir miydi? Bizim bile cevap vermekte zorlanacağımız bu sorulara bir yanıtı olması gereken kendi kendine sürüş yeteneğine sahip araçlar şu anda yollarda dolaşıyor. Bir gün böyle bir durumla karşılaştıklarında duygudan arınmış algoritmik bir karar alacak ve uygulayacaklar. bunun çözümü için şimdiden insanların değerini biçmemiz gerekecek; yaşlı mı daha değerli genç mi? kadın ve erkek bu bazda da eşit mi? vs. vs.

Siberokrasi

Bilgi ve iletişim teknolojileri inanılmaz bir hızla yayılırken iş yapış modellerimiz de bu toplanılan inanılmaz miktarda veriyi işleyebilenler için hiçbir zaman olmadığı kadar etkin ve verimli hale gelmektedir. Ancak bu kadar büyük miktarda verinin işlenmesi ve faydalı hale getirilmesi gerçekten zorlu bir çalışma gerektirmektedir.

Siberokrasi, kısıtlı miktarda veri girişi ile belirli işlemleri yapan algoritmalardan farklı olarak büyük veri havuzları [big data] üzerinde veri madenciliği yapan yapay zekâ algoritmalarının pek çok veri arasındaki ilişkiyi analiz etmesi sonucu (nedeni her zaman insanlar için bile açık olmayacak şekilde) etkin, hızlı ve başarılı çıktılar üretmesidir. Bu veriler ışığında günümüze odaklanmış yönetişim sistemleri yerine geleceği öngörerek daha iyi bir gelecek inşa edebilecek sistemlerin inşası mümkün hale gelecektir.

Riskler

Günümüzde farkında olmasak da pek çok noktada algoritmalar ve yapay zekâlar ile etkileşime giriyoruz. Üstelik bunlardan bazıları üzerimizde bizim bile farkında olmadığımız etkilere sahipler. Sosyal ağların algoritmaları çoğumuzun kullandığı bilgi kaynaklarımızı yönetmektedir. Bu, ilgili algoritmalara göreceğimiz içerikleri seçme şansını verir. Algoritmalar bu şansı genellikle bizi manipüle etmek için kullanırlar. Bu manipülasyon herhangi bir konuda tercihlerimizi değiştirmemiz yönünde olabileceği gibi (bknz. Cambridge Analytica), sosyal ağ üzerinde daha çok vakit geçirmemizi sağlamak gibi basit görünen ancak ciddi riskler içeren bir konuda da olabilir. Bu ciddi risk, içerik tüketicilerinin kendi görüşleri konusunda radikalleşmesidir. Sosyal medya algoritmaları ekran sürelerini (ekran karşısında geçirdikleri süreleri) artırmak için sizi takip eder ve ilginizi çeken konuları belirlemeye çalışır. İlginizi çeken içerikler belirlenince de sizi ilgi alanınıza uygun içerikler ile beslemeye başlarlar. Bu çok masum, hatta faydalı gibi gözüken uygulama özellikle (mesela aşı karşıtlığı gibi) rasyonel olmayan bir fikri merak eden birisinin gitgide artan şekilde aşı karşıtı içeriklere maruz kalmasını, hatta bir süre sonra nerede ise tüm dünyanın ortak tavrının aşı karşıtlığı olduğunu düşünmesini sağlayabilir. Şu anda dünyada yaşanan muhafazakarlaşma ve fanatikleşmenin artmasında bu tip algoritmaların da etkisi büyük.

Sonuç

Günümüzde yönetişim sistemlerinde adalet, eşitlik ve öngörülebilirlik gibi kavramlar ön plana çıkmaktadır. Yönetim kademelerinde insanlar olduğu sürece bu kavramların yeterince güçlü ve sürdürülebilir bir şekilde inşa edilmeleri nerede ise mümkün değildir. Algoritmaların bu tip karar noktalarında destekleyici veya karar verici olarak kullanılmaları durumunda bu kavramlar en güçlü şekilde oluşturulabilir.

Öte yandan sosyal medya gibi yerlerdeki algoritmaların üzerimizdeki etkileri göz önüne alındığında, bu gibi ortamlarda insanların maruz kalacakları algoritmaların kaynak kodlarını inceleme ve başka algoritmalar tercih etme ya da algoritmaları kişiselleştirme haklarının olması gerektiği de açıktır.

Okuduğunuz içerik Layka DAO yazarlar ekibi tarafından sizler için üretilmiştir.

Layka DAO, içlerinden gelen merak ve sorumluluk hissi ile, kendilerini ve toplumu geleceğin DAO teknolojilerine hazırlamak için bir araya gelmiş bireylerden oluşan merkeziyetsiz bir topluluktur. Topluluğun her bir üyesi, istediği takdirde kendi tercih edeceği ekiplere katılarak, bu ve bunun gibi kaynakların sizlere ulaşmasına istediği miktarda katkı sağlayabilir.

Sizleri de bu gururun bir parçası olarak görmekten mutluluk duyarız.

Layka DAO Discord’una katılmak için: https://discord.gg/laykadao

Yazan: kaya.uluer#9133
Editör: Umut#1884