Düşük gelirli kesimler ücretsiz AI araçlarına daha çok yöneliyor; karşılığında ise daha yoğun bir gözetime ve ayrımcılığa maruz kalıyor.
Osman Akın
Sağlık verilerimiz hızla alınıp satılan bir mala dönüşürken, ABD’de buna karşı bir yasa girişimi dikkat çekiyor. Senatör Elizabeth Warren’ın öncülüğünde, Bernie Sanders, Ron Wyden ve Sheldon Whitehouse’un da imzasıyla yeniden gündeme gelen Health and Location Data Protection Act, veri simsarlarının (data brokers) insanların sağlık ve konum verilerini satmasını yasaklamayı amaçlıyor. Yasanın hedefinde, ChatGPT ya da Claude gibi araçlara girilen tıbbi kayıtlar, semptom anlatımları ve telefon üzerinden toplanan konum verileri de var.
Yasanın ilk hali 2022’de tanıtılmıştı; en son Aralık 2024’te tekrar Senato’ya sunuldu. Düzenleme, Federal Ticaret Komisyonu’na (FTC) yasayı uygulamak için 180 gün içinde kural koyma yetkisi veriyor. İhlal halinde dava açma hakkı yalnızca FTC’ye değil, eyalet savcılarına ve zarar gören bireylere de tanınıyor. Yasa ayrıca on yıllık bir dönemde FTC’ye 1 milyar dolar kaynak ayırıyor; HIPAA kapsamındaki faaliyetler, Birinci Anayasa Değişikliği’yle korunan ifadeler ve usulüne uygun izinli paylaşımlar için ise istisnalar getiriyor. Warren’ın deyişiyle mesele basit: insanların en mahrem bilgileri rızaları olmadan en yüksek teklifi verene satılıyor.
Teknik arka plan ve riskler
Sağlık alanındaki AI araçları kullanıcıları tıbbi kayıtlarını sisteme yüklemeye teşvik ediyor. Ama bu verilerin güvenliği büyük ölçüde şirketlerin kendi iç politikalarına ve verdikleri güvenlik sözüne bağlı. ABD’de kapsamlı bir federal veri gizliliği yasası olmadığı için, bir ihlal ya da izinsiz aktarım yaşandığında kullanıcının elinde tutunacak pek bir dal kalmıyor.
Veri simsarları topladıkları bilgilerden risk profilleri çıkarıyor. Bu profiller sigorta primlerini yükseltmekte, hedefli reklamcılıkta, hatta kimi durumlarda kredi değerlendirmesinde kullanılabiliyor. AI modelleri de bu verilerle eğitilerek daha “kişiselleştirilmiş” öneriler sunduğunu iddia ediyor. Oysa bu süreçte veri minimizasyonu, amaç sınırlaması ve anonimleştirme gibi ilkeler düzenli olarak çiğneniyor. Differential privacy ya da federated learning gibi teknik çözümler nadiren varsayılan olarak devreye giriyor; veriler çoğu zaman ham haliyle saklanıyor ya da üçüncü taraf pazarlarda dolaşıma giriyor.
İşin bir de sınıfsal boyutu var, ve bence asıl çarpıcı olan da burası. Düşük gelirli kesimler ücretsiz AI araçlarına daha çok yöneliyor; karşılığında ise daha yoğun bir gözetime ve ayrımcılığa maruz kalıyor. Özel sağlık sigortası sistemlerinde aynı veriler “risk değerlendirmesi” adı altında kullanıldığında, var olan eşitsizlikler iyice derinleşiyor. Sağlık verisi aslında kamusal bir ortak kaynak olarak görülmeli; oysa sermaye mantığı bedenimizi, genomumuzu ve gündelik hareketlerimizi yeni bir sömürü alanına çeviriyor.
Daha geniş bir çerçeve
Bu yasa, AI’nin sağlık sektörüne girişini düzenleme yolunda atılmış erken bir adım. Ama tek başına yetmeyeceği açık. Gerçek zamanlı çıkarım (inference) sırasında sızan metadata, modellerin ezberlediği verilerin ağırlıklara işlemesi ve sınır ötesi veri akışları gibi başlıklar bu çerçevenin tamamen dışında kalıyor. AB tarafında GDPR ve European Health Data Space girişimi çok daha kapsamlı bir yaklaşım sunuyor. Türkiye’de ise KVKK’nin yapay zekâya özgü hiçbir düzenleme içermemesi ciddi bir boşluk yaratıyor.
Toplumcu bir bakıştan çözümün bireysel rıza mekanizmalarında olmadığını düşünüyorum. Mesele, her seferinde “kabul ediyorum” düğmesine basmaya değil, demokratik denetime ve kamu yararına işleyen bir AI altyapısına dayanıyor. Sağlık verilerinin kolektif yönetimi, açık kaynak modeller, zorunlu etik denetimler ve kâr odaklı veri ticaretinin yasaklanması bu tartışmanın merkezinde olmalı. Aksi halde AI’nin vaat ettiği “sağlık devrimi”, devrim falan değil; yeni bir gözetim ve sömürü düzeninin pekişmesi olur.
Bilim ve teknoloji toplumsal ilerleme için kullanılmadığında sermayenin elinde bir silaha dönüşür. Bu yasa teklifi de o yüzden önemli: mükemmel değil, ama mücadelede tutunabileceğimiz bir referans noktası.
