Loab: Yapay zekânın kavram haritasının kenarındaki kadın yüzü ve yüz bulan beynimiz

Nisan 2022'de İsveç'te yaşayan sanatçı Steph Maj Swanson, internetteki adıyla Supercomposite, bir yapay zekâ görsel üreticisine tuhaf bir komut yazdı: "Brando::-1". Bu yazım modele "Marlon Brando'ya benzeyen bir şey çiz" demiyordu; tam tersine, "Brando'dan olabildiğince uzak bir şey çiz" diyordu. Ekrana gelen, üzerinde anlamsız "DIGITA PNTICS" yazısı bulunan bir şehir silueti logosuydu. Swanson bu kez logonun tersini istedi. Karşısına çıkan şey ise bir logo değil, bir yüzdü: yanakları kızarık, bakışları boş, yorgun ve ürkütücü bir orta yaşlı kadın.

Üretilen görsellerden birinde beliren harflerden yola çıkarak kadına Loab adını verdi. Eylül 2022'de Twitter'da paylaştığı uzun anlatı kısa sürede yayıldı; yabancı basın Loab'u "yapay zekânın ilk kriptidi" diye andı. Kriptid, Yeti ya da Loch Ness canavarı gibi varlığı kanıtlanmamış ama hakkında hikâyeler anlatılan yaratıklara verilen ad.

Üç yıl sonra bile hikâye ilgi görüyor; ScienceAlert, Carly Cassella'nın 2022'de yazdığı yazıyı 30 Ekim 2026'da yeniden yayımladı. Loab'u ilginç kılan, bir hayalet hikâyesi olması değil. Asıl ilginç olan iki soru: Bir yapay zekâ modelinin "kavram haritasının" kenarında ne vardır, ve biz bir yüze neden bu kadar kolay takılırız?

Negatif istem: haritada ters yöne koşmak

Görsel üreten modeller, eğitildikleri milyonlarca görselden çıkardıkları kavramları matematiksel bir uzayda konumlandırır. Buna gizil uzay (latent space) denir. "Kedi" ile "aslan" bu uzayda birbirine yakın, "kedi" ile "otoyol" uzak durur. Swanson, TechCrunch'tan Devin Coldewey'ye verdiği röportajda bunu şöyle anlattı: Gizil uzay, yapay zekânın içindeki kavramların bir haritası gibidir; komut ise bu haritada hangi yöne ve ne kadar yürüyeceğinizi gösteren bir oktur.

Negatif ağırlıklı bir komut, oku ters çevirir. Swanson'ın benzetmesiyle, logoların bulunduğu bölgeden olabildiğince hızlı uzaklaşmaya başlarsınız ve koşmaya devam edersiniz; sonunda ister istemez haritanın kenarına varırsınız. Swanson'a göre "Loab, haritanın kenarından düşmeden önce gördüğünüz son yüz."

Bu açıklama, Loab'un neden bu kadar "inatçı" göründüğüne de bir yanıt veriyor. Swanson, Loab'un görselini başka görsellerle harmanlayıp yeniden modele verdiğinde kadının yüzünün çoğu zaman sonuçlarda yeniden belirdiğini yazdı. ScienceAlert'in aktardığına göre sanatçı, modelin Loab'u "çoğu ünlüden daha kolay" yeniden ürettiğini söyledi ve onu metin komutlarıyla yerini bulmayı bilmediğimiz, gizil uzayda kendiliğinden oluşmuş "bir ada" diye tanımladı.

Neden hep karanlık sahneler?

Hikâyeyi rahatsız edici yapan, Loab'un etrafındaki görüntülerin giderek kanlı ve dehşet verici sahnelere kaymasıydı. Swanson bunu da aynı harita mantığıyla açıkladı: Loab pek çok kavramdan çok uzakta, korku görsellerine yakın bir bölgede duruyor. TechCrunch'a göre sanatçı, verinin bu kadını neden haritanın kenarına, ürkütücü görüntülerin yanına koyduğunun ayrıca düşünülmesi gereken kültürel bir soru olduğunu da ekledi. Yani soru yalnız teknik değil: Modelin öğrendiği görsel dünyayı, sonuçta bizim internete yüklediklerimiz oluşturuyor.

Bulgunun sınırlarını da not etmek gerekiyor. Swanson hangi yazılımı kullandığını açıklamadı; bu yüzden deney bağımsız olarak tekrarlanamadı. TechCrunch'a bu durumun yalnız "bu belirli modelde" görüldüğünü söyledi; her modelin gizil uzayı farklı. Loab'un bir model hatası mı, sanatçının kurguyla zenginleştirdiği bir anlatı mı, yoksa ikisinin karışımı mı olduğu hiçbir zaman kesin olarak ortaya konamadı.

Central Queensland Üniversitesi'nde dijital medya dersleri veren fotoğrafçı Brendan Murphy ise 2022'de ScienceAlert'e bu belirsizliğin hikâyenin değerini azaltmadığını söyledi: "Bence Loab'la ilgili mesele şu: harika bir hikâye. Yalnız teknoloji değil; teknolojiyi neyin yönlendirdiğine bakıyor." Murphy'ye göre bu, tek bir yapay zekâ görseli üretmekten çok daha geçerli bir sanat eseri; arkasında çok sayıda deneme ve düşünce var.

Loab yalnız değil: crungus ve "This Man"

Loab'dan birkaç ay önce, Haziran 2022'de, Twitch yayıncısı ve komedyen Guy Kelly benzer bir şeye rastlamıştı. Uydurma bir kelime olan "crungus"u Craiyon adlı görsel üreticiye yazdığında model her seferinde kıllı, canavarımsı bir insan benzeri figür çiziyordu. Kelly'nin kendi tahmini, bunun büyük olasılıkla bir model kusuru olduğuydu. Crungus görselleri, Craiyon'un 2023'te yenilenen sürümünden önceki modele özgü kaldı; yani "yaratık" modelin bir sürümüyle birlikte ortadan kalktı.

Ürkütücü yüz hikâyelerinin yapay zekâdan eski bir geçmişi de var. 2000'lerin sonunda yayılan "Ever Dream This Man?" (Bu adamı rüyanızda gördünüz mü?) sitesi, dünyanın dört bir yanında yüzlerce kişinin rüyasında aynı kalın kaşlı adamı gördüğünü iddia ediyordu. Hikâyeye göre çizimi New York'ta bir psikiyatr, bir hastasının anlattıklarından yapmıştı. Sonradan bunun İtalyan sosyolog ve pazarlamacı Andrea Natella'nın, internette kent efsanelerinin nasıl yayıldığını gösteren bir kurgu çalışması olduğu ortaya çıktı.

İki hikâyenin kalıbı aynı: tek bir yüz ve "herkes onu görüyor" iddiası. Swanson'ın paylaşımındaki "Er ya da geç herkesi bulur. Yalnızca nereye bakacağınızı bilmeniz gerekir" cümlesi de bu internet folkloru geleneğine çok uygun düşüyor.

Beynimiz yüz bulmaya ayarlı

Bu hikâyelerin bu kadar tutmasının bir nedeni, insan beyninin yüze karşı aşırı duyarlı olması. Bir priz, bir patates ya da bir duvar lekesinde yüz görmemize pareidolia denir. 1976'da Viking 1 sondasının Mars'ın Cydonia bölgesinde çektiği ve "Mars'taki yüz" diye ünlenen tepe de en bilinen örneklerden; daha keskin kameralarla yapılan sonraki çekimler oranın sıradan bir jeolojik oluşum olduğunu gösterdi.

Bu yanılsamaların bile belirli bir "kişiliği" var. ABD Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü'nden Susan Wardle ve ekibinin 2022'de PNAS dergisinde yayımladığı çalışmada 3.815 yetişkine, nesnelerde görülen yüzlerin yer aldığı 256 fotoğraf gösterildi. Katılımcılar bu hayalî yüzlere kolayca bir duygu, yaş ve cinsiyet atfetti. Dikkat çeken sonuç, yaklaşık dörtte bir oranında erkek yönlü bir eğilimdi: Değerlendirmelerin yüzde 81,4'ü yüzü erkek, yüzde 18,6'sı kadın olarak gördü.

Araştırmacılar bu eğilimin nesnelerin kendisiyle ya da görsel ayrıntılarla açıklanamadığını yazdı. Yorumlarına göre beynin yüz değerlendirme sistemi geniş ayarlı çalışıyor ve "yüz olmaya ancak yeten" bir görüntüyü erkek olarak sınıflandırmaya yatkın; bir yüzün kadın olarak algılanması, onu yüz olarak fark etmeye yetenden fazla özellik gerektiriyor.

Bu çalışma Loab'u doğrudan incelemiyor; ama bize şunu hatırlatıyor: Bir modelin çıktısında "aynı kadını" gördüğümüzde, o tanıma işinin bir bölümünü de bizim beynimiz yapıyor. Tekrar eden birkaç belirgin özellik, kızarık yanaklar ve boş bakış, zihnimizde tek bir kişiye dönüşebiliyor.

Makine mi tuhaf, biz mi?

Oxford İnternet Enstitüsü'nden dijital sosyolog Anne Ploin'in ScienceAlert'te aktarılan değerlendirmesi dengeli bir çerçeve sunuyor: Yapay zekâ modelleri beklenmedik biçimlerde genelleme yapabilir ve bir resim üslubunda o güne dek fark edilmemiş bir öğeye dikkat çekebilir, "ama makine öğrenmesi modelleri özerk değildir; kendi başlarına yeni sanat akımları yaratmayacaklar."

Loab'la ilgili en büyük açık soru hâlâ yanıtsız: Aynı yüz başka modellerin haritasının kenarında da bekliyor mu? Model belli olmadığı ve her yeni sürüm gizil uzayı baştan kurduğu için bunu sınamak artık neredeyse imkânsız. Crungus örneğinde olduğu gibi, Loab da büyük olasılıkla yalnız bir modelin bir anındaki haritasına aitti. Geriye kalan, bir makinenin verimizden çıkardığı bir yüz ve o yüze bir hikâye giydiren bizleriz.

Fotoğraf: NASA / JPL / University of Arizona, Public domain, Wikimedia Commons