Afrika'da Yapay Zekâ Müzik Üretimi ve Kültürel Mirasa Etkisi

Yapay zekâ müzik üretimini daha önce görülmemiş ölçüde erişilebilir kıldı: Birkaç cümlelik komutla beste yapılıyor, enstrümanlar bir araya getiriliyor, sesler dönüştürülüyor; eskiden stüdyo gerektiren işler dakikalar içinde bitiyor. Ama bu dönüşümün arkasında, ilk bakışta duyulmayan bir soru var: Yapay zekâ hangi müzik geleneklerini öğreniyor, hangilerini tanımakta zorlanıyor, hangi kültürel dünyaları eksik temsil ediyor?

Johannesburg Üniversitesi'nden James Maisiri ve Awakhiwe Thabiso Ncube'un AI & Society dergisinde 3 Eylül'de yayımlanan makalesi bu soruyu Afrika'nın yerli müzik gelenekleri üzerinden soruyor. Başlık sert: "Sesi kısın! Yapay zekâ müzik platformları nasıl epistemik adaletsizlik yapıyor ve Afrika geleneklerini susturuyor." Temel sav, üretken yapay zekâ müzik sistemlerinin Batı merkezli veri kümelerine ve müzikal sınıflandırmalara dayanmasının, Afrika toplumlarının müzik aracılığıyla aktardığı bilgiyi geri plana ittiği. Makalenin tanıtımlarında anılan deney çarpıcı: Yazarlar iki popüler platformdan Kenya'nın Benga türünde parçalar üretmelerini istediğinde, sistemler türün melodik ve ritmik yapısını doğru biçimde üretemiyor; ortaya çıkan şey, Batılı kalıplarla yorumlanmış bir benzer. Çalışma müziği yalnızca eğlence ürünü ya da estetik nesne olarak görmüyor; toplumsal hafıza, tarih, ahlaki değerler, ritüeller ve kuşaklar arası bilgi aktarımıyla ilişkisini merkeze alıyor. Böylece teknik bir tartışma, bilgi felsefesinin ve adalet düşüncesinin alanına taşınıyor.

Müzik ses midir, hafıza mı?#

Modern müzik endüstrisinde bir eser melodi, armoni, ritim, tür, süre ve dinlenme sayısıyla değerlendirilir. Pek çok Afrika toplumunun geleneğinde ise ses, toplumsal yaşamdan bağımsız bir sanat nesnesi değildir; müzik anlatı, dans, tören, kolektif hafıza, sözlü tarih ve dayanışmayla iç içedir. Bir ritmin anlamı hangi vuruşların hangi sırayla geldiğinde değil, hangi koşullarda çalındığında, hangi topluluğa ait olduğunda, kimler tarafından aktarıldığında ve hangi işlevi yerine getirdiğinde bulunur. Bir ezginin yapısını kaydetmek, taşıdığı bütün bilgiyi kaydetmek değildir. Buradan makalenin dayandığı felsefi ayrım çıkar: Bir kültürün sesini yeniden üretmek ile o kültürün bilgisini tanımak aynı şey değildir. Yapay zekâ ses örüntülerini istatistiksel ilişkilerle öğrenir; ama sözlü aktarımın ve yerel dillerin belirleyici olduğu geleneklerde müziğin bilgisi, ses dosyalarından çıkarılabilecek olandan daha geniştir.

Epistemik adaletsizlik#

Makalenin çerçevesi, Miranda Fricker'ın Epistemic Injustice (2007) kitabında geliştirdiği kavram: İnsanlar yalnızca ekonomik ya da siyasal kaynaklardan değil, bilgi sahibi özneler olarak da haksızlığa uğrayabilir. Fricker iki biçim ayırır: Tanıklığa ilişkin adaletsizlik (bir kişinin sözüne, önyargı yüzünden, hak ettiğinden az güvenilmesi) ve yorumsal adaletsizlik (bir grubun deneyimini anlamlandıracak kavramların ortak sözlükte bulunmaması). Maisiri ve Ncube bu çerçeveyi kültürel bir ölçeğe taşıyor: Bir geleneğin ürettiği bilgi, baskın teknolojik sistemlerin tanıdığı kategorilere uymadığı için değersiz ya da ikincil hâle gelebilir. Sorunun üç boyutu var: Temsil (bir geleneğin eğitim verilerinde yeterince bulunmaması, sistemin dünyasında daha az görünür olmasına yol açar); yorum (bir kültürün kendi müziğini anlamlandırdığı kavramlar sistemin sınıflandırma dilinde karşılık bulmaz); tanınma (bir kültürün müzikal bilgisinin dijital temsili, başka kültürler için geliştirilmiş standartlara uyarlanmasına bağlı hâle gelir).

Burada bir ölçü gerekir: Her teknik başarısızlık ahlaki bir haksızlık değildir. Bir modelin belirli bir ritmi üretememesi öncelikle teknik bir yetersizliktir. Epistemik adaletsizlik tartışması, bu yetersizliklerin sistematik biçimde belirli toplulukların aleyhine işlemesi, onların bilgi üretimini değersizleştirmesi ya da görünürlük olanaklarını azaltması durumunda güç kazanır. Makalenin tezi tam bu sistematikliğe dair: Sorun tek tek hatalar değil, veri kümelerinin, etiketleme yöntemlerinin ve başarı ölçütlerinin birlikte ürettiği yapı.

Tarafsızlık efsanesi#

Yapay zekâ sistemleri çoğu zaman insan önyargılarını aşabilecek, kültürler arasında ayrım yapmayan teknolojiler olarak sunuluyor. Ama bir sistemin insan duygularına sahip olmaması tarafsız olduğu anlamına gelmez. Eğitim verileri belirli kültürleri daha çok içeriyorsa, etiketleme belirli müzik geleneklerini esas alıyorsa ve başarı ölçütleri baskın endüstrilerin beklentilerine göre belirleniyorsa, sonuçlar bu tercihleri yeniden üretir. Mesele yalnızca sayısal dağılım da değil: Sözlü aktarım, yerel diller, bağlama bağlı icra biçimleri ve toplulukların kendi bilgi kategorileri, standartlaştırılmış veri düzenlerine sığmayabilir. Bu yüzden çözüm, eğitim verilerine daha fazla Afrika müziği eklemekten ibaret olamaz; verilerin nasıl toplandığı, kimler tarafından sınıflandırıldığı, hangi toplulukların söz sahibi olduğu ve ortaya çıkan ürünlerin kimin yararına kullanıldığı da sorgulanmalıdır. Geçen ay yapay zekânın sanatçı olup olamayacağını tartışırken telif sorusunu sormuştuk; bu makale soruyu bireysel yaratıcılıktan kolektif mirasa taşıyor.

Koruma mı, metalaştırma mı?#

Yapay zekâ geleneksel müziklerin belgelenmesi, arşivlenmesi ve yeni kuşaklara aktarılması için fırsatlar yaratabilir; tehdit altındaki kayıtların dijitalleştirilmesi, yerel müziklerin daha geniş kitlelere ulaşması, genç sanatçıların geleneksel seslerle deney yapması bunlar arasında. Ama dijitalleştirme ile koruma aynı şey değildir. Bir topluluğun müziğinin kaydedilmesi, o topluluğun kayıt üzerindeki haklarının güvence altına alındığı anlamına gelmez; kültürel mirasın veriye dönüşmesi, sahiplerinin güçlenmesine de, bilgileri üzerinde dışarıdan denetim kurulmasına da yol açabilir. Sorular kaçınılmaz: Geleneksel bir ezgi model eğitiminde kullanıldığında topluluğun izni gerekir mi? Ticari gelir nasıl paylaşılır? Kutsal ya da belirli bir törenle sınırlı bir müziğin sınırsız çoğaltılması kabul edilebilir mi? Bu soruların hiçbiri yalnızca telif hukukuyla çözülemez; çünkü bazı kültürel bilgiler bireysel mülkiyetten farklı topluluk ilişkileri içinde aktarılır. Kültürel haklar, kolektif rıza ve adil yararlanma ilkeleri de hesaba katılmalı.

Afrika örneği, herkesin meselesi#

Tartışmayı Afrika'yla sınırlamak sorunun evrensel boyutunu gözden kaçırmak olur. Aynı mesele Anadolu'nun sözlü müzik gelenekleri, Orta Asya'nın ezgileri, yerli halkların ritüel müzikleri ve dijital arşivlerde yeterince temsil edilmeyen bütün kültürel miraslar için geçerli; bir âşık havası ya da bir Karadeniz horonu, Batı pop armonisiyle eğitilmiş bir modelde ne hâle gelir? Bir geleneğin dijital sistemlerde az görünmesi estetik değerinin düşük olduğunu değil, sistemin hangi dünyayı daha iyi tanıdığını gösterir. Felsefenin görevi, teknolojik gelişmeyi verimlilik ve yenilik ölçütleriyle değerlendirmek değil, bu yeniliğin hangi bilgi biçimlerini tanıdığını, hangilerini dışarıda bıraktığını ve bu dışlamanın kimler üzerinde sonuç doğurduğunu sormak. Geleceğin müzik teknolojileri bazı kültürleri yaratıcı özne, bazılarını işlenebilir veri kaynağı olarak görürse, çeşitlilik görüntüsünün altında eski eşitsizlikler yaşamaya devam eder. Belki asıl soru şu: Yapay zekâ insanlığın bütün seslerini öğrenebilecek mi, yoksa yalnızca en çok kaydedilmiş olanları dünyanın sesi sanmaya devam mı edecek?