Yapay zekâ, dijital uçurum ve sosyal eşitsizlikler: Feminist bir perspektif

Çifte uçurum: Yapay zekâ ve kadınların dijital eşitsizliği

Toplumdaki kaynaklar ve fırsatlar eşit dağıtılmadığında sosyal eşitsizlik kavramı ortaya çıkar. Toplumsal sınıf yükseldikçe ise iyi eğitim ve sağlık hizmetleri, daha iyi konut ve beslenme gibi olanaklar da artar. Bu durum, alt toplumsal sınıflarda yer alan bireyleri sosyal olarak dezavantajlı hale getirir. Yapay zekânın gelişimi ile beraber toplumların ekonomik, sosyal ve kültürel dinamikleri de dönüşmektedir. Bu bağlamda, sosyal eşitsizliklerde de artma, azalma veya derinleşme yaşanabilmektedir. 

Dijitalleşmeyle birlikte, internetten ve diğer teknolojik kaynaklardan yararlanabilenler ve yararlanamayanlar arasında bir uçurum doğmuştur. Bu duruma “dijital uçurum” denmektedir.  Dijital teknolojilere ve teknoloji sektörüne erişimde cinsiyete dayalı eşitsizlikler de “cinsiyete dayalı dijital uçurum” olarak tanımlanmaktadır.  Fırsatlara erişim açısından bu uçurumlar, bilgiye, eğitime, sağlığa ve ekonomik kaynaklara ulaşmada önemli eşitsizlikler yaratarak toplumda sosyoekonomik ayrışmayı derinleştirmektedir. Toplumsal cinsiyet perspektifiyle bakıldığında, bu dönüşümün kadınları çoğu zaman iki kat dezavantajlı konuma getirdiği görülmektedir. Kadınlar hem sınıfsal eşitsizlikler, yoksulluk ve coğrafya göz önüne alındığında hem de ataerkil cinsiyetçi yapının yeniden üretiminden etkilenmektedir.

Ekonomik perspektif

Bazı raporlara göre, dünya çapında 800 milyon kadar iş kolu, 2030‘a kadar otomasyon riskiyle karşı karşıya kalacaktır. (BBC, 2017) Sosyal eşitsizliklere ekonomik perspektiften bakıldığında, yapay zekânın birçok işi otomasyonla yapabilmesi nedeniyle düşük vasıflı işçi sınıfının işini elinden aldığı ve ekonomik açıdan bir eşitsizlik yarattığı görülmektedir. Otomasyonun sağladığı verimlilik, yüksek vasıflı işlerde çalışan kişilerin avantajına dönüşebilir. Bu durum, gelir dağılımındaki uçlar arasında derinleşmeye yol açabilir. Bu durum özellikle düşük ücretli ve rutin işlerde çalışan kadınları etkilemektedir. Çünkü kadınlar tarihsel olarak bakım emeği, tekstil, çağrı merkezi, sekreterlik gibi iş kollarında yoğunlaşmıştır. Yapay zekânın bu alanlarda otomasyonu artırması, kadınları işsiz bırakma tehlikesini beraberinde getirir.

Marksist sosyoloji açısından değerlendirildiğinde, bu durum emek-değer ve yabancılaşma teorileriyle ilişkilendirilebilir. Kadın emeği için ayrıca önemlidir. Kadınların zaten görünmez olan emeği, yapay zekâ sayesinde daha da görünmez sayılabilir. Kadınlar üretici özne olmaktan çıkarılıp tüketici ya da ev içi ücretsiz emekçi olarak konumlandırılmaktadır.

Eğitim Perspektifi

Eğitim açısından bakıldığında, yapay zekâya ulaşımı kolay olan öğrenciler, kişiselleştirilmiş öğrenme avantajları gibi faydalardan yararlanabilirler. Ancak köyde veya kırsalda yaşayan öğrenciler için yapay zekâya erişim zorlukları, sosyal eşitsizlik sorununu derinleştirmektedir. Bu durum, kaynakların adil dağılımı açısından eşitsizlikleri daha da belirgin hale getirebilir. Bu bağlamda, UNICEF-ITU raporuna göre, dünya genelinde okul çağındaki çocukların yaklaşık üçte ikisinin (yaklaşık 1,3 milyar çocuk) evlerinde internet bağlantısı bulunmamaktadır. (UNICEF, 2020) Pandemi döneminde birçok okul uzaktan eğitime geçince düşük gelirli ailelerin çocukları bu hizmete erişemedikleri için eğitimde gerileme yaşanmıştır. UNICEF’in raporuna göre, pandemi nedeniyle okullar kapandığında 463 milyon çocuk (yaklaşık üçte bir) uzaktan eğitime erişememiştir. (UNICEF, 2020) Bu durum, Fransız sosyolog Pierre Bourdieu’nun görüşleriyle açıklanabilir. Bourdieu’ya göre eğitimde başarı, kişinin akademik yetkinliğinden ziyade aileden gelen bilgiye dayanır ve bu, kişinin kültürel sermayesini gösterir. Bu açıdan baktığımızda, kültürel sermayesi yüksek olan ailelerle düşük olan aileler, eşit fırsatları yakalayamayabilirler.

Eğitimde dijital uçurum, kız çocukları için daha keskin yaşanır. Kırsalda ya da düşük gelirli ailelerde yaşayan kız çocukları, teknolojik imkanlardan erkek kardeşlerine oranla daha az yararlandırılmaktadır. Ailelerin teknolojiye yaklaşımı, kız çocuklarının gelecekteki toplumsal rollerini de şekillendirmektedir. STEM alanlarında (bilim, teknoloji, mühendislik, matematik) kız öğrencilerin temsil oranının düşüklüğü, yapay zekâ çağında kadınların eğitimde ve iş hayatında geride kalmasına yol açmaktadır. Pandemi döneminde ise çevrim içi eğitimle beraber evde bilgisayar sayısı sınırlı olduğunda cihaz genellikle erkek çocuğa verilmiş, kız çocuklarının eğitimi ikinci plana itilmiştir.

Sağlık perspektifi

Yapay zekâ, sağlık alanında devrim yaratmakta ve büyük veri analizleri sayesinde erken teşhis, kişiselleştirilmiş tedaviler gibi avantajlar sunmaktadır. Ancak, geliri olmayan insanlar için bu gelişmeler büyük bir uçurum yaratmaktadır. Foucault’un biyopolitika kavramıyla ilişkilendirilirse, sağlık alanında gücün kimde olduğu ve nasıl dağıtıldığı önemli bir meseledir. Devletler veya büyük sağlık şirketleri, yapay zekâ teknolojilerini kontrol ederek toplumu biyopolitik bir biçimde yönetebilir ve bireyler üzerindeki iktidarlarını pekiştirebilir.  Kadın perspektifinden bakarsak, kadınların özel sağlık ihtiyaçları geri planda kalabilmektedir. Üreme sağlığı, doğum sonrası bakım ve kadın hastalıkları üzerine yeterli veri bulunmaması, algoritmaların kadın bedenine dair doğru teşhis koymasını zorlaştırmaktadır. Doğurganlık kontrolü ya da kadınların adet döngülerini izleyen uygulamalar, kadınların verilerini şirketlerin ve devletlerin eline bırakmakta, kadın bedeni üzerindeki iktidarı güçlendirmektedir.

Cinsiyet perspektifi

Yapay zekânın en açık cinsiyetçi boyutu algoritmik önyargılarda görülmektedir. Örneğin işe alım yazılımlarının erkek adayları tercih etmesi, kadınların sesini daha az otoriter algılayan ses tanıma sistemleri, kadınlara yönelik çevrim içi şiddeti filtrelemekte yetersiz kalan sosyal medya algoritmaları.  Bu örneklerden biri, Amazon’un geliştirdiği işe alım algoritması, geçmiş on yıllık verilerde erkek adayların baskın olması nedeniyle kadın kelimesi geçen özgeçmişlerde puan kırdırmış ve projenin iptal edilmesine yol açmıştır. (HR Metrics, 2025) Bu örneklerin hepsi kadınların dijital dünyada daha kırılgan hale geldiğini göstermektedir. Ayrıca, yapay zekâ ve dijital dönüşüm, kadınların işgücüne katılımına önemli fırsatlar sağlasa da, erkeklerle eşit şekilde yararlanamamaktadırlar. Kadınların özellikle teknoloji alanında temsil oranı düşüktür. Bu açıdan bakıldığında yapay zekâ, kadınların bu dönüşümdeki yerini sınırlamaktadır. Kadın mühendis ve araştırmacıların azlığı, yapay zekâ sistemlerinin erkek deneyimini merkez alarak inşa edilmesine yol açmaktadır. Bu da feminist literatürde “teknolojinin erkekleşmesi” olarak tartışılır. 

Farklı bir gelişme olarak, yapay zekânın cinsiyetçi boyutunun algoritmik önyargılarına karşı bir örnek niteliğinde olan, Chicago Üniversitesi Veri Bilimi ve Kamu Politikası Merkezi’nin Aequitas projesi ile IBM’in Fairness 360 programı, önyargıların izlenmesi ve düzeltilmesine yönelik açık kaynaklı yazılımlar sunmaktadır. Yapay zekâ sistemleri bu tür araçların yardımıyla cinsiyetçi ve ırkçı verilerden kaçınmakta, daha adil, şeffaf ve kapsayıcı çalışabilmektedir.

Türkiye perspektifi

Türkiye’de dijital uçurumun cinsiyet boyutu belirgin şekilde gözlemlenmektedir. TÜİK’in 2025 Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması sonuçlarına göre:

• İnternet Kullanımı (16–74 yaş): Erkekler %93,6, kadınlar %88,2 
• E-Devlet Hizmeti Kullanımı (son 12 ay): Erkekler %82,8, kadınlar %69,5 
• E-Ticaret Katılımı (son 12 ay): Erkekler %59,1, kadınlar %52,3 
• Çevrim İçi Eğitim (son 3 ay): Erkekler %17,5, kadınlar %18,0 
• Sosyal Medya Kullanımı: WhatsApp (E: %91,3 / K: %85,9), YouTube (E: %75,7 / K: %70,1), Instagram (E: %68,7 / K: %67,4)
• Yaşlı Nüfus (65–74 yaş): Erkekler %55,3, kadınlar %39,3 

Bu tablo, özellikle yaşlı kadınların ve kadınların kamusal hizmetlere (e-devlet) erişiminde dezavantaj yaşadığını göstermektedir. Genç kuşaklarda fark kısmen kapanmış olsa da, ekonomik ve kurumsal dijital katılımda kadınların geride kalması, yapay zekâ ve dijital dönüşümün feminist perspektiften neden kritik olduğunu ortaya koymaktadır. (Medyascope, 2025) Ek olarak, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), 2024 yılında yayımladığı “Çocuklarda Bilişim Teknolojileri Kullanımı Araştırması” nda ise görülen 11-15 yaş arasındaki çocukların %86’sı akıllı telefon kullanırken, yalnızca %65’inin gerçekten bu cihaza sahip olduğudur. Kız çocuklarının sahip olma oranı, erkek çocuklarına göre daha düşük seviyededir. Ayrıca, erkek çocuklar için alınan telefon ve tablet gibi cihazların kız çocukları için aynı oranda temin edilmediği dikkat çekmektedir. (Bianet, 2025)

Sonuç

Sonuç olarak, dijitalleşme ve yapay zekânın sunduğu fırsatlar kadınların eşit biçimde dağıtılmadığı sürece toplumsal cinsiyet eşitsizlikleri derinleşmeye devam edecektir. İnternete ve teknolojik kaynaklara erişim artık yalnızca bir teknik imkân değil, aynı zamanda temel bir insan hakkıdır. Bu nedenle, kadınların STEM alanlarında desteklenmesi, bakım emeğinin görünür ve değerli kılınması, algoritmik önyargılara karşı mücadele edilmesi ve kadınların veri mahremiyetinin korunması feminist bir dijital gelecek için vazgeçilmezdir.

Kaynakça:

Vikipedi, Dijital bölünme, 2025.

Şerif Uzunaslan & Serhat Tek, Kültür temelli sosyal eşitsizlik ve eğitim, 2019.

Teyit Sözlük: Dijital uçurum nedir, 2023.

UNICEF, Bridging the Gender Digital Divide – Challenges and an Urgent Call for Action for Equitable Digital Skills Development, 2023.

Başlangıç Noktası, Yeni Dünyanın Sorunu: Dijital eşitsizlik, 2021.

UNICEF. (2020, 27 Ağustos). COVID-19: At least a third of the world’s schoolchildren unable to access remote learning during school closures, new report says.

OECD.AI. (2025). Aequitas: Bias and Fairness Audit Toolkit. OECD.AI Katalogu.

IBM. (2025). AI Fairness 360: Understand and mitigate bias in ML models. LF AI & Data Foundation.