Embedded Biases and Digital Islamophobia: The Socio-Technical Perspectives of AI Literacy

Yapay zekâ okuryazarlığı, bireylerin YZ sistemlerinin temel ilkelerini, yapısal bileşenlerini ve işleyiş dinamiklerini anlayabilme yeterliliğini ifade eder. Bu bağlamda, YZ okuryazarı bireyler; makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi alt alanların temel kavramlarına hâkimdir. Ayrıca, farklı YZ platformları, uygulamaları ve model türleri arasındaki metodolojik ve işlevsel farklılıkları ayırt edebilme becerisine sahiptirler. Önyargılı veri, algoritmik adaletsizlik, sınırlı model şeffaflığı ve açıklanabilirlik zafiyetleri gibi etik ve güvenlik sorunlarını tanıyabilmek, YZ okuryazarlığının temel bir parçasıdır. Dahası, bu yetkinlik; sistematik ayrımcılık ve nefret gibi daha geniş toplumsal etkilerin analizine imkân tanıyan kapsamlı bir sosyo-teknik eleştirel bilinç oluşturur. YZ modellerinin çıktılarında ortaya çıkan dışlayıcı örüntülerin teşhisinden, algoritmik tarafsızlık ilkesiyle çelişen sonuçların eleştirel değerlendirilmesine kadar, YZ okuryazarlığı; dijital adalet, açıklanabilirlik ve temsilde adalet gibi değerlere dayanan eleştirel bir teknolojik perspektifin gelişiminde belirleyici bir rol oynar. İslamofobi gibi yapısal önyargıların dijital yansımalarıyla mücadelede YZ okuryazarlığı, bireylere hem teknik uzmanlık hem de etik muhakeme becerileri kazandırır. Bu sayede bireyler, algoritmik sistemlerle eleştirel şekilde etkileşime geçebilir, ayrımcı sonuçlara karşı bilinçli bir direnç geliştirebilir ve daha adil, şeffaf ve kapsayıcı dijital ortamların inşasına etkin biçimde katkı sunabilirler.