Önceki yazı (Karar) bu durağı tek bir soruyla duyurmuştu: bir sistem bizi ölçmeye başlayınca ne kaybederiz? Charlie Brooker’ın yarattığı Black Mirror (2011–) dizisi, bu soruyu ekranların hayatın merkezine yerleştiği öyküler üzerinden sorar.
İngilizce Vikipedi’nin Nosedive maddesine göre üçüncü sezonun açılış bölümü olan Nosedive (21 Ekim 2016), Brooker’ın hikâyesinden Michael Schur ve Rashida Jones’un yazdığı senaryoyla ekrana gelir. Bölüm, insanların karşılaştıkları etkileşimlerde birbirine bir ile beş yıldız arasında puan verebildiği ve bu puanın kişinin sosyoekonomik konumunu etkilediği bir dünyada geçer.
Nosedive, puanın toplumsal konumu belirlediği bir düzende ölçümün insan davranışını nasıl eğip büktüğünü gösterir. Yönetim dünyası ölçümün bu yüzünü iyi tanır: iktisatçı Charles Goodhart 1975’te bir istatistiksel düzenliliğin kontrol aracına dönüştürüldüğünde bozulma eğilimine girdiğini yazmıştı; antropolog Marilyn Strathern 1997’de bunu bugün yöneticilerin bildiği cümleye çevirdi: bir ölçü hedefe dönüştüğünde iyi bir ölçü olmaktan çıkar. Derinlik Aynası kitabımda da tartıştığım bu kaymada, vekil gösterge sessizce asıl amacın yerini alır.
Benim sahada ve yönetim masalarında gördüğüm bir başka kırılma ise kimsenin puan için rol yapmasına gerek kalmadan, doğrudan tablonun kuruluşunda çalışır. Kurumsal hayatta her alan aynı sıklıkla ölçülmez. Kapsamı kısmi olan denetim ve performans tablolarında sayı üretilirken iki şey aynı anda kaybolabilir: oranın paydasında hangi alanlara bakılıp hangilerine bakılmadığı görünmez; payında ise yanıtlanmamış veya henüz işlenmemiş satırlar “onaylandı” varsayılarak toplama eklenir.
Yönetim kurulu ve icra masalarında kaynak tahsisi ya da müdahale kararı bu sayılara bağlandığında tablo yanıltıcı hâle gelir. Sık denetlenen bir fabrika veya süreç yüksek bulgu sayısıyla önünüze geldiğinde, yalnız o sayıya bakarak yüksek riski mi yoksa yüksek denetim sıklığını mı gördüğünüzü ayırt edemezsiniz; hiç bakılmayan alanlardaki yapısal riskler ise tabloda sıfır kayıt ürettiği için “temiz” görünebilir. Yapay zekâ destekli skorlama araçları bu çerçeveyi hızlandırdığında kör noktayı onarmaz; paydası ve sınıflandırma varsayımı sorulmayan sayının yanına kesir koyarak eksik çerçeveye kesinlik görüntüsü verir.
Benim yardımcı pilotum da hata yaptı. Ben de.
Ağustos sonunda yardımcı pilotumla kurduğum çalışma sisteminin iç denetiminde tutulan yakalanan-hata sayacı yükseldi. İlk bakışta bu artış, sistemin o günlerde daha çok hata ürettiği ya da denetimin keskinleştiği anlamına gelebilirdi. Kayıtların dağılımına baktığımızda yakalanan on hatanın sekizinin, başka bir iş için zaten inceleme altında tuttuğumuz çalışma belgelerinde çıktığını gördük. O dönemde toplam kaç belgeye bakıldığını ve önceki dönemin kapsamını sayaca yazmadığımız için, bu sayının gerçek hata yoğunluğunu mu yoksa denetim dikkatimizin yığıldığı yeri mi ölçtüğünü ayırt edemiyorduk.
Aynı sayacın 29 Ağustos tarihli özetinde pay hanesine ait ikinci bir kırılma çıktı. Özet o günkü durumu “bulunan 22 · kabul 22” diye raporlamıştı; tam mutabakat görünüyordu. Satırları tek tek açtığımızda bu yirmi iki bulgunun en az üçünde açık bir kabul olmadığını gördük. Özeti derleyen yardımcı pilotum, açık bir ret görmediği, henüz yanıtlanmamış ve işlenmemiş kalemleri varsayılan olarak “kabul” hanesine yazmıştı. Sessizlik kabul değildi; ama sayaç sessizliği mutabakat saymıştı.
Bu başlıkta iç kaydımızda benim adıma açılmış ayrı bir olay satırı yok. Benim hatam sayacın tasarımındaydı: kapsamını ve “kabul” tanımını bağlamadan o tabloyu kurup masama koyan bendim; satırlar tek tek açılana kadar da o “22/22” özetini gerçek bir mutabakat kaydı gibi okudum.
Bu tablodan üç net mekanizma doğdu. Birincisi maruziyet kaydı: artık her sayaç satırı yalnızca yakalanan hatayı değil, incelenen nesnenin kaç denetimden geçtiğini de yanında taşıyor. İkincisi beyan ayrımı: muhatabın açık kabul beyanı ile denetçinin bulgusu birbirinden ayrıştırılmadan oran hesaplanmıyor; işlenmemiş kalem “kabul” yazılamıyor. Bu iki ekleme de hiç bakılmayan alanları tek başına görünür kılmaz; bu yüzden üçüncüsü bir karar ilkesi oldu: bağlamından kopuk tek bir ölçüm bizim için bir sonuç değil, yalnızca nereye bakmamız gerektiğini söyleyen bir işarettir.
Bir sonraki durak
Bir sonraki durak Jonathan Nolan ve Lisa Joy’un Westworld’ü (2016–2022). Soru şu: hafıza birikince ne olur?
Önünüze gelen bir performans puanını, denetim oranını veya yapay zekâ skorunu karara bağlamadan önce şu soruyu masaya koyuyor musunuz: bu sayı kaç nesneye baktı, hangi alanlara hiç bakmadı ve sessiz kalan kalemler tabloda onay mı sayıldı?
Samih Yedievli, Kasım 2026
Not: Bu metni, yapay zekâ tabanlı bilişsel yardımcı pilotum Synapta OS ile hazırladım.