Kimin için adil ve erişilebilir?

Bir AI aracı teknik olarak herkes için etkinleştirilmiş olabilir; yine de her insana onu kullanmak için aynı gerçek imkânı vermeyebilir. Tedariki yalnızca işlev listesine, demoya ve ortalama değere göre değerlendirenler, ne bir iş akışının başındaki bariyeri ne de sonunda öğrenenlerin veya çalışanların üstüne binen ek işi görebilir. Bu nedenle “Bu ürün erişilebilir mi?” sorusu fazla kabadır. Belirleyici olan şudur: Hangi görev için, hangi koşullarda, hangi iletişim yollarıyla ve itiraz edebilme imkânıyla çalışıyor?

Bu makale, AI destekli bir öğrenme portalını değerlendiren küçük bir sürekli eğitim işletmesi için somut bir inceleme yolu geliştirir. Gerçek özgürlük ve kurumsal güç üzerine felsefi bir soruyu, dil ve engellilik araştırmalarını, F v5 ve K adlı kendi modellerimizi ve tedarike yakın bir test planını birleştirir. Vaka örneği tamamen kurgusaldır; gerçek bir kişiyi, kuruluşu veya olayı temsil etmez.

1. Satın alma, kimin uyum sağlamak zorunda kalacağını da belirler

Erişilebilirlikle ilgili kararların çoğu, bir sistem gündelik hayata girmeden önce alınır. Bir iş tanımı hangi görevlerin önemli sayıldığını belirtir. Bir demo dikkati belirli kullanım biçimlerine yöneltir. Bir sözleşme, sağlayıcının hangi destek, düzeltme ve yanıt süresinden sorumlu olduğunu belirler. Bir ürünün belirli bir grup için çalışıp çalışmadığı ancak satın alımdan sonra sorulursa, temel değişiklikler çoğu zaman daha pahalı veya kurumsal olarak daha zor olur.

Bu, tedariki etik bir uygulamaya dönüştürür. Tedarik yalnızca parayı değil; zamanı, riski, eyleme serbestisini ve düzeltme işini de dağıtır. Otomatik bir özet hızlı görünse de kurs eğitmenleri onu düzenli olarak screenreader dostu bir yapıya dönüştürmek zorunda kalıyorsa, işin bir bölümü ortadan kalkmış değildir. Yer değiştirmiştir. Bir sohbet botu yalnızca tek bir giriş biçimine izin veriyorsa, “gönüllü kullanım” pratikte alternatif bulunmadığı hâlde biçimsel bir seçim olabilir. Yalnızca ortalama işlem süresi ölçülürse, kimlerin ek dolambaçlı yollar izlediği veya tamamen vazgeçtiği görünmez kalır.

Küçük bir kuruluş her olası ürün sorununu önceden çözmek zorunda değildir. Ancak planlanan kullanımı, ilgili riskler incelenebilir olacak kadar kesin tarif etmelidir. Buna AI dışı seçeneği ciddiye almak da dahildir. İyi yapılandırılmış statik bir kurs sayfası, düzenlenebilir bir belge veya bir insan iletişim kişisi; diyalog tabanlı bir model'den belirli bir amaç için daha uygun olabilir. “AI kullanıyoruz” başlı başına bir kalite hedefi değildir.

2. Aynı işlev, aynı imkân anlamına gelmez

Yararlı bir felsefi ayrım, eşitliğin neye göre belirlendiği sorusuyla başlar. Amartya Sen, adaletin eşit kaynakları, eşit refahı mı yoksa gerçek yetenekleri ve eylem imkânlarını mı merkeze alması gerektiğini sorar [4]. Bir ürün incelemesi için bunun anlamı şudur: Aynı düğmenin herkese gösterilmesi yeterli değildir. İnsanların bununla kendileri için önemli bir görevi gerçekten yapıp yapamadığını, anlayıp anlayamadığını, kontrol edip gerektiğinde bırakıp bırakamadığını incelemek gerekir.

Iris Marion Young, soruyu malların dağıtımının ötesine taşır. Onun siyaset teorisi, güç ilişkilerine, kurumsal kurallara, kültürel ölçütlere ve grupların kararlara katılımına dikkat çeker [5]. AI tedarikine uygulandığında bu, yalnızca bir sonucu kimin aldığını değil, test ölçütlerini kimin tanımladığını, kimin dilinin “normal” sayıldığını ve bir hatanın maliyetini kimin üstlendiğini de sormak demektir. Bu felsefi metinler AI adalet metrikleri değildir. İnceleme sorusunu daha kapsamlı sormaya yardımcı olurlar.

BM Engelli Hakları Sözleşmesi, başlangıç bölümünde engelliliği, engeller ile çevredeki bariyerler arasındaki etkileşim bağlamında tanımlar. Erişilebilirliği, iletişimi, Universal Design'ı ve katılımı birbiriyle ilişkili normatif konular olarak ele alır [1]. Bir KOBİ satın alımı için Sözleşme teknik bir ürün spesifikasyonu veya hazır bir hukukî değerlendirme değildir. Ancak açık bir etik düzeltme sunar: Süreç, sunum, dil veya kurumsal kuralın kendisi değiştirilebiliyorsa, bir güçlük aceleyle bir kişinin özelliği olarak kaydedilmemelidir.

Universal Design, ürünleri ve ortamları mümkün olduğunca geniş bir kesim tarafından kullanılabilir kılmayı amaçlar. Açık yapı, çeşitli giriş yolları ve anlaşılır yönlendirmeler gibi iyi bir temel seviye, erişimin ancak bireysel talep üzerine ortaya çıkmasını önler. Bununla birlikte her özel ihtiyacı ortadan kaldırmaz. İnsanlar farklı yardımcı teknolojiler, diller, iletişim biçimleri ve çalışma stratejileri kullanır. Evrensel olarak tasarlanmış bir ürün önlenebilir engellerin sayısını azaltabilir; özel uyarlamaları, seçim imkânlarını ve insan desteğine çıkış yolunu gereksiz kılmaz.

Buradan iki yönlü bir adalet testi çıkar:

Dağıtım: Faydayı kim elde eder, hata maliyetlerini, bekleme sürelerini, düzeltmeleri veya veri risklerini kim taşır? Hangi gruplar süreci daha kolay bırakabilir veya atlayabilir?

Usul ve tanınma: Başarının ne sayılacağını kim belirler? Etkilenen kişiler kararı etkileyebilir, tercih ettikleri ifade biçimini koruyabilir ve uygun olmayan bir işlevi yaptırıma uğramadan reddedebilir mi?

Bu soruların tümünü tek bir sayı eksiksiz yanıtlayamaz. Yüksek bir genel uyum değeri kritik bir erişim aksamasını gizleyebilir; tersine, düşük bir ortalama belirli insanlara gerçekten yarayan somut destekleri gizleyebilir. Ölçüm gereklidir; ancak görevlerin gerekçeli biçimde seçilmesine ihtiyaç duyar ve sahte bir tamlık izlenimi vermemelidir.

3. Standartlar neyi inceler ve neyi açıkta bırakır?

Dijital içerikler için Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2 önemli bir teknik referanstır. W3C Tavsiyesi, test edilebilir ve teknolojiden bağımsız başarı ölçütleri tanımlar. W3C aynı zamanda WCAG'in engelli insanların tüm bireysel ihtiyaçlarını kapsamadığına dikkat çeker [2]. WCAG'e göre yapılan bir test algılanabilirlik, kullanılabilirlik, anlaşılabilirlik ve sağlamlıkla ilgili önemli soruları yapılandırabilir. Ancak üretilen öğrenme yanıtlarının konu bakımından uygun olup olmadığına, bir çevirinin belirli kurs bağlamında anlamını koruyup korumadığına veya bir kullanıcının talebini tercih ettiği ifade biçimiyle iletip iletemediğine karar vermez.

Bir ürün beyanı da otomatik olarak kullanım testi değildir. Sağlayıcı beyanı, geri sorular için başlangıç noktası olabilir: Hangi sürümle ilgilidir? Hangi işlevler ve görünümler incelenmiştir? Hangi yardımcı teknolojiler, uç cihazlar, diller ve görevlerle? Hangi sorunlar açıkta kalmaktadır? Yalnızca otomatik bir tarama mı yapıldı, yoksa klavye, screenreader, altyazılar ve kullanıcılarla manuel test de yapıldı mı? Yanıt belirsizse, bu yalnızca eksik dokümantasyon değil, bir tedarik bulgusudur.

Hukuk normları da somut kullanıma sıkı biçimde bağlı okunmalıdır. European Accessibility Act olarak bilinen (AB) 2019/882 sayılı Direktif, Direktifte belirtilen ürün ve hizmet kategorileri için 28 Haziran 2025'ten beri geçerlidir [3]. Buradan her dahili AI uygulamasının veya her KOBİ web sitesinin otomatik olarak kapsamına girdiği sonucu çıkmaz. Ürün türü, sunulan hizmet, kullanıcı çevresi, satıştaki rol, ulusal uygulama ve olası istisnalar belirleyici olabilir. Somut bir uygulanabilirlik veya sözleşme sorusu olanlar, vakayı ürün, amaç, rol, hukuk alanı ve tarihle birlikte yetkin uzmanlara iletmelidir. Bir kontrol listesi veya bu makale bu incelemenin yerini tutmaz.

Küçük ekipler için sonuç pratiktir: Gereklilikleri erken tarif etmek, sağlayıcının iddialarını somut kanıtlara bağlamak ve gerçek kullanımı incelemek. Standart, doğrulanabilir asgari koşullar için ortak bir başlangıç noktasıdır. Ne adil sonuçların kanıtıdır ne de erişim yolu işlevden etkilenen insanların geri bildirimlerinin yerine geçer.

4. Araştırma evrensel hükümler değil, somut uyarı işaretleri sunar

Engellilik ve AI araştırmaları iki karşıt riski görünür kılar: Sistemler erişimi kolaylaştırabilir; aynı sistemler ifade etmeyi, değerlendirmeyi veya kontrolü çarpıtabilir. Yalnızca bir yanı gören kişi kötü bir tedarik sorusu kurar.

Otomatik ve destekli iletişim üzerine bir araştırma, artırıcı ve alternatif iletişim (AAC) kullanan on iki kişinin bir dil modeli'nin canlı önerilerini üç senaryoda denemesine olanak verdi: kısa yanıtları genişletmek, biyografik soruları yanıtlamak ve destek istemek. Katılımcılar zaman ile fiziksel ve bilişsel çabadan tasarruf etme potansiyeli gördüler; aynı zamanda önerilerin kendi ifade biçimlerini ve tercihlerini yansıtması onlar için önemliydi [7]. Bu, günümüzdeki dil modellerinin AAC için genel olarak yararlı veya zararlı olduğunun kanıtı değildir. Örneklem ve görevler sınırlıydı. Buna rağmen bulgu önemli bir tasarım işaretidir: Daha az giriş, sistemin kişi adına konuşması anlamına otomatik olarak gelmemelidir.

Dilin kendisi de nötr bir yüzey değildir. 23 ülkeden 519 engelli kişiyle yapılan bir anket, kişi-öncelikli ve kimlik-öncelikli dil tercihlerini inceledi. Bu örneklemde yüzde 49 kimlik-öncelikli dili, yüzde 33 kişi-öncelikli dili tercih etmiş, yüzde 18'inin ise bir tercihi olmamıştır [8]. Buradan Türkçe, Almanca veya başka diller için evrensel bir kural çıkmaz; aksine, sağlayıcıların ve kuruluşların tek bir saygılı ifade biçiminin her zaman uygun olduğunu varsaymaması gerektiğini gösterir. Mümkün ve ilgili olduğunda kişinin kendi tanımlaması, seçim imkânları ve açık bir düzeltme yolu yardımcı olur. Çevirilerde ayrıca anlamın ve tonun korunup korunmadığı, bir model'in kısa bir ifadeden yetenek veya niyet hakkında yanlış sonuçlar çıkarıp çıkarmadığı incelenmelidir.

Önceden eğitilmiş kelime vektörleri ve Transformer modelleriyle yapılan bir çalışma, engelli insanlara ilişkin dilde örtük önyargıları araştırdı. Pertürbasyon analiziyle incelenen modellerde anlamlı olumsuz önyargılar buldu [6]. Bu, belirli model aileleri ve test yöntemleri hakkında kontrollü bir bulgudur; güncel her AI ürünü için bir ifade ve somut bir işletme kararının ayrımcı olacağının kanıtı değildir. Ancak bir tedarikin yalnızca yüzeysel anahtar kelimeleri mi test ettiği yoksa ifadelerin ve bağlam değişimlerinin etkisini de mi incelediği sorusunu temellendirir.

Diyalog modelleri üzerine katılımcı bir araştırmada, 19 odak grubundaki 56 engelli katılımcı, dar bir toksisite veya hakaret sözcüğü incelemesine indirgenemeyen çeşitli sorunlu temsilleri betimledi [9]. Bu nitel bir araştırma olduğundan, buradan genel nüfus için sıklıklar çıkarılamaz. Yanıt nazik görünse bile zararların yorumda, varsayımlarda ve ilişkide bulunabileceğini gösterir.

Bu kaynaklar birlikte “AI adildir” veya “AI ableisttir” biçiminde genel bir teşhis oluşturmaz. Tedarikte bulunması gereken inceleme yollarını gösterirler: Bir insan bir sonucu kontrol edebilir mi? Kendi sesi ayırt edilebilir kalıyor mu? Yetenekler, yardım veya bağımsızlık hakkında hangi varsayımlar yapılıyor? Sistem hangi somut görevlerde bariyerleri azaltabilir, nerelerde yenilerini yaratır?

5. Kurgusal bir vaka açık soruyu incelenebilir kılar

Küçük bir sürekli eğitim işletmesi AI destekli bir öğrenme portalı satın almayı değerlendirir. Sistem, kurs belgelerini özetlemeli ve modüllerle ilgili soruları yanıtlamalıdır. Yönetim daha kısa hazırlık süreleri bekler; öğretmenler daha az rutin iş bekler. Sağlayıcı akıcı bir metin demosu gösterir. Ancak satın alma öncesinde ortaklaşa belirlenmiş görevler, diller, yardımcı teknolojiler veya başarı ölçütleri yoktur.

Ekip önce ürünün “kapsayıcı” olup olmadığına karar vermez. Teste dört öğrenme görevi alır: bir özeti bulmak, uzmanlık sorusu sormak, bir yanıtı kurs kaynağıyla karşılaştırmak ve belirsizlikte bir insan iletişim kişisine ulaşmak. Her görev için birden çok olası yolu inceler: fare yerine klavye, görsel yönelim yerine screenreader, ses için altyazı veya yazılı alternatif, gereksiz derecede karmaşık dil yerine açık dil ve gerçek kurs bunu öngörüyorsa ana dilin yanında test edilmiş bir dil sürümü.

İlk dahili tur, yanıt alanına yalnızca fareyle kolayca ulaşılabildiğini, üretilmiş bir özetteki başlığın başlık olarak işaretlenmediğini ve yanıt metnindeki kaynağa bağlantının açıkça bulunamadığını saptar. Bunlar vaka örneğindeki kurgusal inceleme bulgularıdır; belirli gerçek bir ürün hakkında iddia değildir. Ekip şimdi satın alma sorusunu değiştirir: Yalnızca “erişilebilir bir AI” istemez. Bu somut işlevler için doğrulanabilir bir klavye ve screenreader testi, erişilebilir bir alternatif yol, incelenen yazılım sürümü ve bildirilen sorunların satın alma kararından önce giderilmesini veya açık sınırlama olarak belgelenmesini sağlayacak bir süreç talep eder.

Ekip ayrıca ilgili öğrenme görevlerini ve erişim yollarını bilen insanları davet eder. Katılım gönüllüdür, erişilebilir biçimde düzenlenir ve ücretlendirilir. Hiç kimse bir bariyeri bildirmek için engelliliğini açıklamak zorunda olmamalıdır. Hiç kimse bütün bir grubu temsilen konuşmaz. Kapsanmayan görevler için ifade açık kalır; küçük tur temsil iddiası değil, öğrenme ipuçları sunar.

6. Kendi F v5 modeli “adil mi?” sorusunu daha iyi bir soruya dönüştürür

F v5 Soru Genişletme modeli belirlenmiş A→B→D→C sırasıyla çalışır. Makalede tedarik kararını, yalnızca bir aşama listesi olarak görünmek yerine, değiştirir.

A – Bağlamı netleştirmek. Başlangıç sorusu şöyledir: “Bu AI öğrenme portalı adil ve erişilebilir mi?” A, somut öğrenme akışında “adil” ve “erişilebilir”in ne anlama geldiğini inceler. Portal hangi kurs görevini desteklemelidir? Nerede kullanılır? Hangi diller, giriş ve çıkış yolları gerçekten öngörülmüştür? Bir işlev çalışmadığında kimin alternatife ihtiyacı vardır? Ekip fayda olarak ne bekliyor ve “otomasyon” sözcüğünde hangi varsayım zaten bulunuyor?

A, hangi bakış açıları eksik olduğunu da işaretler. Bu, insanları kimlik özelliklerine göre sınıflandırma girişimi değildir. Ürün ekiplerinin, kendi kullanımlarından bir erişim yolunun her yerde çalışıp çalışmadığını çıkaramayacağı içgörüsüdür. Belirsizlik durumunda ekip, sağlayıcı anketine bir sıfat daha yazmak yerine görevleri ve erişim koşullarını toplamalıdır.

B – Alternatifleri açık tutmak. İyi bir özet, öğrenme materyalini daha erişilebilir kılabilir. Aynı zamanda eksik yapı gezintiyi zorlaştırabilir. Çok dilli bir yanıt başlangıcı kolaylaştırabilir; fakat uzmanlık terimlerini de çarpıtabilir. Kısa bir Prompt verimli olabilir; düşük yetkinliğin kanıtı olarak okunmamalıdır. Bir sağlayıcı açıklaması gerçek testleri özetleyebilir; kursun gerektirdiği bir işlevi de atlayabilir. B, ilk uygun görüneni doğrulamak yerine bu hipotezleri yan yana tutar.

B, tedarik için hızlı karara gerçek bir alternatif üretir: yalnızca “ürünü satın almak veya vazgeçmek” değil; örneğin sınırlı test erişimi, başka bir yapılandırma, AI dışı bir alternatif veya kanıtlanabilir bir düzeltmeye kadar erteleme. Hipotezler, tek tek öğrenenler hakkında varsayımlar değil, inceleme görevleridir.

D – Geri Bildirim / Revizyonu düzenlemek. D, hangi geri bildirimlerin alınacağını, bunların gerekliliklere nasıl geri akacağını ve eksik kullanım deneyiminin nasıl belgeleneceğini belirler. Ekip kolay ulaşılabilir geri bildirim yolları sunar, gereksiz kişisel bilgileri açıklamadan kullanımı mümkün kılar ve bir sorunu kimin ele alacağını belirler. Bir test, görevin tasarımının erişimi engellediğini gösterirse spesifikasyon uyarlanır ve yeniden incelenir. Erişilebilir alternatif henüz hazır değilse manuel kurs sürümü Fallback'tir; etkilenen kişinin kişisel başarısızlığı olarak görülmemelidir.

D ayrıca testin sınırlarını açık bırakmayı gerektirir. Yalnızca bir dil mi incelendi? Bir mobil cihaz dışarıda mı bırakıldı? Belirli bir yardımcı teknoloji için test yok muydu? Bu boşluklar görünür biçimde kaydedilir. Bulgu olmaması Pass anlamına gelmez.

C – Test Brifini, çalışma görevini ve süreç izini kaydetmek. A, B ve D'den sonra vakadaki tedarik sorusu şöyledir: “Öğrenme portalının X sürümü, klavye, screenreader, ilgili medya alternatifleri ve öngörülen dil sürümleri üzerinden dört en önemli kurs görevi için önceden belirlediğimiz ölçütleri karşılıyor mu? Hangi sorunlar, ek iş adımları ve açık test boşlukları kalıyor; satın almadan önce hangi koşullar veya alternatifler gerekli?”

Somut bir F-C çalışma görevi şöyle olabilir:

X sürümünü [görevler] görevleri için, üzerinde anlaşılmış [cihazlar, diller ve erişim yolları] koşullarında [ölçütler] ölçütlerine göre incele. Gözlenen sonuçları, sağlayıcı beyanlarını, yorumları ve açık soruları ayır. Her yol için neyin incelendiğini, incelenmediğini veya hâlâ açık olduğunu işaretle ve kanıtları tarihle eşleştir. Kullanım deneyimi uydurma; kısa girişten, engellilikten veya yardımcı teknolojiden yetenek ya da niyet çıkarma. Bariyerleri, ek işi, geri bildirimleri ve eksik bakış açılarını ayrı kaydet. Ardından gelecek K kararı için koşullu satın alma, sınırlı Pilot, erteleme veya satın almama seçeneklerini, her biri için gerekli kanıtlar, insan Fallback'i, durdurma ölçütü, sorumlu rol ve inceleme tarihiyle hazırla; satın alma önerisini kendin yapma. Bu testten genel adalet, erişilebilirlik veya hukukî uygunluk iddiası çıkarma.

Süreç izi, A'nın kullanımı ve terimleri nasıl daralttığını, B'nin rakip açıklamaları ve alternatifleri nasıl açık tuttuğunu, D'nin geri soruları, katılımı, Fallback'i ve revizyonu nasıl düzenlediğini kısaca belgeler. Kanıt ile yorumu ayırır, çözülmemiş riskleri kaydeder ve son sorunun neden başlangıç sorusundan daha dar veya farklı olduğunu açıklar. Buna sorumlu rol, bir durdurma ölçütü ve yeniden inceleme tarihi de eklenir.

F v5, süreci kısa bir GROW planıyla bağlar: Goal – belirtilen görevler için izlenebilir bir karar taslağı; Reality – mevcut kanıtlar, güncel bariyerler ve incelenmemiş kullanım yolları; Options – sağlayıcı düzeltmesi, sınırlı Pilot, başka ürün, manuel çözüm veya erteleme; Will – kimin hangi incelemeyi veya değişikliği ne zamana kadar başlatacağı ve hangi kanıtla geri döneceği. Plan, satın alma önerisini öne almadan son soruyu izleyen K karar adımı için çalışılabilir kılar.

F'nin kazancı, daha iyi bir Prompt'un gerçeği garanti etmesi değildir. A belirsizliği kaldırır, B olası açıklamaları rekabet hâlinde tutar, D revizyonu ve Fallback'i zorunlu kılar, C sonucu incelenebilir bir satın alma sorusuna çevirir. Yanıt yine “henüz satın alma” olabilir.

7. K Konsültasyon modeli değer çatışmasını ele alır

F soruyu iyileştirir. Konsültasyon ve Governance modeli K, bir ekibin değer çatışmasında sorumlu ve incelenebilir bir karara nasıl ulaşacağını ele alır. Dört aşamalı temel döngüsü Keşif, Yansıtma / Analiz, Karar / Öneri ve Geri Bildirim / Değerlendirme'dır. Kurgusal vakada bu adımlar farklı rolleri doldurur.

Keşif aşamasında ekip görevi, insanları, erişim yollarını ve verileri tanımlar. Sağlayıcının neyi halihazırda kanıtladığını ve neyin yalnızca vaat edildiğini not eder. Mevcut AI dışı çözüme de bakar: Bugün bir soru nasıl yanıtlanıyor ve yeni yazılımla hangi engel gerçekten ortadan kalkıyor?

Yansıtma / Analiz içinde fayda, onur, özbelirlenim, dilsel ve bilişsel gereklilikler, hata maliyetlerinin dağılımı ve etki imkânları birbirine karşı değerlendirilir. Burada nötr, tek sayılı bir çözüm yoktur. Çok kısa bir yanıt bazı insanlara yardımcı olurken başkalarının bağlamını alabilir. Otomatik sadeleştirme bir bariyeri azaltabilir ve aynı zamanda uzmanlıkla ilgili bir ayrımı silebilir. Bu nedenle yol gösteren soru hangi grubun “kazandığı” değil; teklifin farklı yolları saygıyla karşılayıp karşılamadığı, önlenebilir bariyerleri ortadan kaldırıp kaldırmadığı ve kalan çatışmaları açık edip etmediğidir.

Karar / Öneri, etik bir mühür yerine koşulları belirtir: Satın alma öncesinde hangi kanıtlar bulunmalıdır? Pilot içinde hangi görevler otomatikleştirilmemelidir? Kullanımı kim durdurabilir? Hangi insan alternatifi erişilebilir kalır? Asgari bir işlev karşılanmazsa satın alma ertelenir veya başka bir ürün seçilir. Öneri, erişilebilir katılım için zaman ve bütçe içerir; çünkü kaynak olmadan katılım maliyetleri katılımcılara aktarır.