Aishwarya Lahariya üniversitede lif kimyası okurken, pamuk işleme için standart bir yöntem öğrendi. Ancak, Jiwya adlı el yapımı moda markasını kurduktan ve Hindistan genelindeki zanaatkarlarla işbirliği yaptıktan sonra, suya ve kimyasallara ağırlıklı olarak bağımlı olan bu yaklaşımın sınırlarını hızla fark etti. Zanaatkarların yöntemi daha hızlıydı ve daha az kaynak kullanıyordu. Jiwya'nın yaptığı gibi doğal boyalarla çalışırken her iki adım da gereksiz olduğundan, sıcak su ve temizlik maddeleriyle mumları ve yağları çıkarmayı içeren haşlama ve ağartma işlemlerini atlıyorlardı. Lahariya, "Jiwya'nın su tasarrufunun büyük bir kısmı bu iki adımı yapmamamızdan kaynaklanıyor" diye açıklıyor. Ancak bu alternatif süreç, onun resmi eğitiminde hiç bahsedilmemişti.

Birçok Yerli bilgisi, ana akım Batı çerçeveleri içinde belgelenmemiş durumda ve ortaya çıkarılması için gerçek bir erişim ve araştırma gerektiriyor. Şimdi, yapay zekanın yükselişi ve araştırma, bilgi toplama ve karar vermedeki artan rolüyle birlikte, Batı perspektiflerine yönelik önyargı daha da güçleniyor. Moda, daha fazla süreci teknolojiye devrettikçe, hayati Yerli ve geleneksel bilgiden daha da uzaklaşma riski taşıyor.

Conservation International'ın Küresel Moda ve Doğa Girişimleri Kıdemli Direktörü Virginia Keesee, "Yapay zeka, insanın yaşanmış deneyiminin yerini alamaz" diyor. "Yerli halklar ve yerel topluluklar, doğa, biyoçeşitlilik ve iklimin koruyucuları olarak moda değer zincirinin büyük bir parçasıdır. Onlarla ortaklık kurmak ve onları desteklemek, yalnızca insanlar için değil, gezegenimizin geleceği için de son derece önemlidir."

Modanın, Yerli halkları marjinalleştirme konusunda uzun bir geçmişi var. 2022'de Textile Exchange, araştırmaya katılan 252 moda ve tekstil şirketinin yalnızca %5'inin sürdürülebilirlik stratejilerini geliştirirken Yerli halklara ve yerel topluluklara danıştığını bildirdi. Bu boşluğu gidermek için Conservation International, Textile Exchange ve Kering, 2024'te Yerli ortaklık ilkelerine ilişkin bir rehber üzerinde işbirliği yaptı. Rehber, arazi gaspları, biyoçeşitlilik kaybı ve geleneksel tasarımların izinsiz kullanımı gibi sömürülere karşı Yerli toplulukları korumayı, aynı zamanda Yerli bilgisinin sürdürülebilirlik stratejilerine entegrasyonunu teşvik etmeyi amaçlıyor. Bu, ağaç sağlığını koruyan yabani kauçuk toplama, manyok kabuğundan doğal boyalar kullanma ve arazi koruma gibi uygulamaları içerebilir.

Yapay zekanın modaya entegrasyonu—kişiselleştirilmiş reklamlardan sanal prova ve tedarik zinciri yönetimine, doğa temelli çözümlere kadar—konuyu daha da karmaşık hale getiriyor. Modayla ilgili sorgular, Yerli bilgisinden ziyade ABD veya Avrupa araştırma kuruluşları, endüstri standartları veya markalardan alınan verilere dayanma eğiliminde. İnsan tarafından üretilen verilerle eğitilen yapay zeka, mevcut önyargıları emiyor ve güçlendiriyor, ağırlıklı olarak baskın Batı bakış açılarını destekliyor.

ChatGPT'ye pamuk ve su yönetimi konusunda uzmanların bir listesini sorduğumda, yalnızca Batılı akademisyenler ve iklim STK'ları listelendi. Su tasarrufu verilerinin nereden geldiğini soran bir başka sorgu şunu ortaya çıkardı: "Eğitim verileri küresel olarak eşit dağılmamıştır. Yerli, yerel veya yayınlanmamış çiftçi bilgisi yetersiz temsil edilmektedir." (ChatGPT'nin ABD'li geliştiricisi OpenAI, yayın için zamanında yorum sağlamadı.)

Geleneksel toplulukları sürece dahil etmek, onları masaya davet etmek kadar basit değil. Yerli halklar genellikle bu konuşmaların dışında bırakılıyor ve birçoğu, katılmaya davet edilseler bile, bilgilerinin yapay zeka tarafından sömürülmesinden çekiniyor. Bu altta yatan önyargılar ele alınmazsa, hem sürdürülebilirlik hem de çeşitlilik ve kapsayıcılık alanındaki ilerlemeyi baltalama riski taşıyorlar.

Peki, yapay zekadan aslında kim yararlanıyor?

Danışmanlık firması Shared Value Solutions'da kıdemli bir veri egemenliği uzmanı ve Kanada'daki Goodfish Lake First Nation üyesi olan Taylor Sparklingeyes, bu soruyu araştırıyor. Topluluğundan yapay zeka hakkında sorular aldıktan sonra, Montreal yapay zeka enstitüsü Mila tarafından yürütülen Indigenous Pathfinders in AI programına katıldı. Program, First Nations, Inuit ve Métis katılımcılarını, yapay zekaya Yerli merkezli yaklaşımlarla güçlendirmeyi amaçlıyor.

Sparklingeyes, tarihin en hızlı yayılan teknolojisi olan yapay zeka gelişiminin akıl almaz hızının, Yerli topluluklar içindeki güvenlik, emniyet ve mahremiyet endişelerini gözden kaçırma tehdidi oluşturduğu konusunda uyarıyor. "Gerçek bir müttefik olmak için bazen katı zaman çizelgelerinden ve beklentilerden vazgeçmek zorundasınız" diyor. "Güvene dayalı ilişkiler kurmak zaman alır ve bu temel, ister yönetişimi birlikte tasarlarken, ister verileri yönetirken, isterse yapay zekanın topluluklar üzerindeki etkisini değerlendirirken çok önemlidir."

Bazı uzmanlar daha da ileri giderek, yapay zekadaki önyargının yalnızca kazara değil, kasıtlı olduğunu öne sürüyor. Cornell Üniversitesi'nde yapay zeka araştırmacısı olan Deepak Varuvel Dennison, yapay zeka platformlarının çoğunluk kullanıcı tabanlarının önyargılarına hitap etmek için finansal bir teşvike sahip olduğunu, bunun da insanların mevcut inançlarını pekiştirerek onları bağlı tuttuğunu belirtiyor. Kullanıcılar Küresel Kuzey'de yoğunlaştığı için, bu "silikon bakış" Yerli bilgisini daha da marjinalleştiriyor. Dennison, "Güç sahipleri için ekonomik olarak değerli olan şeyler öne çıkarılır, olmayanlar ise kenara itilir" diye açıklıyor.

Erişim sorunu, konuya bir katman daha karmaşıklık ekliyor. Birçok Yerli topluluk için sorun yalnızca temsil edilmekle ilgili değil, aynı zamanda yapay zekanın verilerine ve içgörülerine erişmesini isteyip istemedikleriyle ilgili. Küresel Kuzey'deki yaratıcılar şimdi veri mülkiyetiyle boğuşurken, Yerli topluluklar uzun süredir veri egemenliği için mücadele ediyor.

Sparklingeyes, birçok Yerli grubun, genellikle adil şartlar veya rıza olmadan, bilgi ve veri çıkarımı yoluyla tarihsel zarar gördüğünü belirtiyor. Onlarla ilgili veriler—haritalardan sanat eserlerine kadar—çevrimiçi ortamda, dergilerde veya devlet veritabanlarında görünüyorsa, alınmış ve yapay zeka sistemlerini eğitmek için kullanılmış olabilir. Bu bilgiler genellikle orijinal bağlamından koparılıyor ve yüksek gelirli ülkelerden İngilizce araştırmalar yapay zeka eğitim materyallerine hakim olduğu için Batı perspektifleriyle filtreleniyor.

Yapay zekayı yeniden dengeleme çabalarının bu eşitsiz çıkarım kalıplarını tekrarlamasını önlemek için, Yerli liderliğindeki Earth Daughters gibi kar amacı gütmeyen kuruluşlar güçlü güvenceler savunuyor. Bunlar arasında topluluk tarafından tanımlanan korumalar yer alıyor: özgür, önceden ve bilgilendirilmiş rıza; veri ve bilgi üzerinde Yerli yönetişim; adil tazminat; ve katılımı reddetme hakkı. Earth Daughters ekibi Vogue Business'a gönderdiği bir e-postada, "Bu güvenceler, herhangi bir angajman başlamadan önce oluşturulmalı ve yalnızca teknik veya kontrol listesi temelli çözümlere indirgenmemelidir" diye açıklıyor.

Pratikte bu, Yerli toplulukların moda veya teknoloji şirketlerinin verilerine erişimini reddetmesi anlamına gelebilir. Fikri mülkiyet avukatı Monica Boţa Moisin, 2018'de geleneksel giysiler, tasarımcılar ve üretim teknikleriyle ilgili kültürel fikri mülkiyet haklarının tanınmasını savunmak için Cultural Intellectual Property Rights Initiative'ı (CIPRI) kurdu.

2019'daki bir davada, Laos'un kuzeyindeki bir etnik azınlık grubu olan Oma, geleneksel tasarımlarının kopyalarını içeren giysiler satmakla lüks bir İtalyan moda markasını suçladı. Geleneksel Sanatlar ve Etnoloji Merkezi ile ortaklık yapan CIPRI, Oma'nın geleneksel bilgilerini ve kültürel ifadelerini korumak için dijital bir veritabanı oluşturmasına yardım etti ve bunlara nasıl erişildiği ve ticarileştirildiği üzerinde kontrol sahibi olmalarını sağladı. Daha sonra bir araştırmacı, modada kültürel temsil hatalarını önlemek için tasarlanmış bir yapay zeka sistemini eğitmek üzere bu veri setini kullanmak istediğinde, Oma ve destek ekibi öneriyi kapsamlı bir şekilde değerlendirebildi.

Sonuçta Oma, topluluklarına sağlanacak faydaların yetersiz olduğunu düşünerek talebi reddetti. Araştırmacı Oma tasarımlarını kötüye kullanımdan korumayı amaçlarken, topluluk erişim izni vermenin onları gelecekteki tartışmalardan dışlayacağına inandı. Veriler bir kez yapay zeka eğitimi için kullanıldığında, moda endüstrisinden daha fazla doğrudan angajmanı caydırabilir. Boţa Moisin, "Teknoloji kaçınılmaz, ancak şunu sormalıyız: Bu Oma için faydalı mı? Faydalanmak için gerekli altyapıya sahipler mi? Ve nasıl?" diyor.

Conservation International'ın Yerli ve Geleneksel Halklar Programı Direktörü ve Montana'daki Little Shell Tribe of Chippewa Indians ile Manitoba Métis Federation vatandaşı olan Quinn Manson Buchwald, "Özgür, önceden ve bilgilendirilmiş rıza süregelen bir süreçtir. Tek seferlik bir angajman değildir. Bu topluluklarla sürekli ortaklık içinde olmalı, onları güncel ve bilgilendirilmiş tutmalısınız" diye vurguluyor. Tek seferlik veri erişimi, bu standartları karşılamıyor.

Earth Daughters ekibi, yapay zeka eğitimine katılmayı reddetmenin ilerlemeyi engellemek olarak görülmemesi, bunun yerine bir egemenlik ve özen eylemi olarak değerlendirilmesi gerektiğini ekliyor. "Yapay zekanın doğası gereği iyi mi kötü mü olduğunu tartışmak yerine, onu kimin kontrol ettiğine, kimin faydalandığına ve kimin zarar gördüğüne odaklanıyoruz." Benzer şekilde, Sparklingeyes, Yerli bilgisini yalnızca merkezi araçlara beslemeye karşı uyarıyor. "Bir kurum bir topluluğa yaklaşıp 'Bizim bu sistemimiz var; verilerinizi yükleyerek bize yardım edin' dediğinde, dengesizlik devam eder" diye açıklıyor. "Toplulukların istediği şey olup olmadığını gerçekten anlamak için birlikte tasarım aşamasına geri dönmeleri gerekiyor."

**Yerli Merkezli Bir Yaklaşım**

Yapay zeka platformları, modelleri ve araçları üzerindeki Yerli perspektiflerin silinmesi, onların toplumdan daha geniş ölçüde dışlanmasını yansıtıyor ve bu da eğitim programlarını bu toplulukları dahil etmek için gerekli kılıyor. 2024'te başlatılan Pathfinders programını yürüten Mila'nın Yerli Girişimleri Başkanı Lynnsey Chartrand, "Yerli bağlamlarda, genellikle bu alanlardan yıllarca dışlanmanın ardından yetişmeye çalışıyoruz" diyor. "Yapay zekayla ilgili heyecan verici olan şey, bu sefer, alan geliştikçe