Distopya anlatısı olarak Çin-3: Bireysel kredibilite
Geçen yılın sonlarında, Pekin metrosu istasyonlarından birine (ve birkaç başka eyaletteki istasyona daha) bir yüz tanıma sistemi yerleştirildi. Kullanıcıların güvenlik kontrolü için sıra beklemeksizin metroya hızlıca ulaşmasını sağlıyordu. Sistemi kullanmak isteyen yolculardan uygulamaya kimlik kartı bilgileri, yüz tanıma bilgileri, ödemeleri (fatura, kredi vs), coğrafi konum ve bireysel kredi puanı gibi birçok kişisel bilgiye erişim izni vermeleri isteniyordu. O günlerde, Çin sosyal medyasında (Weibo) “Küçük bir rahatlık elde etmek için neden bu kadar çok kişisel bilgiye erişim izni vermek zorundayım?“ tartışması yaşanmıştı. (Sistem şimdi metro istasyonlarında –hatta diğer toplu taşıma araçlarında- yaygın olarak kullanılıyor. Düşük “Sosyal Kredi Puanı” olanların kullanmasına izin verilmiyor.)
Bu sistem sadece bireyleri yüzünüzden tanıyarak hızlı geçiş olanağı sunan bir araç olarak kullanılmak üzere tasarlansaydı bu erişim izinlerine de gerek kalmazdı. Oysa sistem erişim izni istediği bütün o veri tabanlarıyla entegre çalışan, veri toplayıp veri işleyen bir “big data” sistemi. Toplanan veriler işlendikçe (daha fazla sayıda ve komplike davranışları tanıyabilir hale geldikçe –henüz yere çöp atmak, tasmasız köpek gezdirmek, bir trafik kuralı ihlali vs gibi basit davranışları tanıyabiliyor) yüz tanıma sistemlerinin “Sosyal Kredi Sistemi”nin bireyleri kredilendirme sürecine daha fazla katılacağına neredeyse herkes kesin gözüyle bakıyor. Önceki yazımda da belirttiğim gibi, tasarlanan sistemin eksik parçası bu ve bildiğim kadarıyla şimdilik bazı pilot uygulamalar yürütülüyor.
BAŞLANGIÇTAN BUGÜNE
İki yıl kadar önce pilot uygulamanın başladığı yerleşim birimlerinde her birey bir temel kredi puanıyla (örn. bin puan) sisteme dâhil olmuştu. Bankalar, vergi idareleri ve polis gibi kamu kurumlarının, burada her taşın altından çıkan Alibaba grubunun vs veri tabanları bugünkü gibi birleştirilmediği için bunlar henüz sınırlı-yerel uygulamalardı. Bu yüzden, veritabanlarından gelen “kara liste” veya “kötü notlar” henüz ortada yoktu -en azından büyük ölçüde.
Konunun uzmanlarının değerlendirmelerine göre, iki pilot bölgede iki farklı yaklaşım uygulanmış. Rongcheng kentindeki (Shandong eyaleti) deneyim, kamuoyunda Suining’dekinden (Sichuan eyaleti) daha başarılı bulunuyor. Bunun nedeninin Rongcheng’de düşük puanların olumsuz sonuçlarına değil yüksek puanların olumlu etkilerine odaklanılması olduğu düşünülüyor.
Sosyal Kredi Sistemi, öğrenme psikolojisinin “edimsel öğrenme” ilkelerine (çok kısaca, ödül-ceza sistemiyle insanın kendi davranışlarının sonucundan etkilenerek öğrenme süreci) göre tasarlanmış. Bu süreç önceki yazıda andığım kuruluş belgesinde şöyle ifade ediliyor: “Dürüstlüğü-güvenilirliği teşvik etmek ve dürüst olmayan davranışları-güvenilmezliği cezalandırmak”. Aynı belgede, bu öğrenme süreci sonunda murat edilen sonuç ise “Bu yolla, Çin halkının birbirine, devlet kurumlarına, işletmelere ve yargıya güvenini tekrar tesis ederek bir bütünlük kültürünün oluşmasını sağlamak” diye geçiyor.
Bugünkü haliyle sistem biraz ağır aksak ve kendini düzelterek yürüyor. Bildiğim kadarıyla, artık herkes o pilot uygulamalardaki gibi eşit puanla başlayamıyor. Birleştirilen veri tabanlarında yer alan bilgilere göre bir puan veya “kredibilite” ortaya çıkıyor. Veritabanlarının içerdiği bazı eski ve hatalı kişisel (finansal) bilgi nedeniyle zarar gördüğünü söyleyen çok sayıda insan var. Bu hatalı veya eski bilgi nedeniyle daha başlarken “Lao Lai kara listesi”ne (güvenilmezler kara listesi)“ veya kısa adıyla “Lao Lai”ye girenlerin durumun düzeltilmesi için Yüksek Mahkemeye başvurmaları gerekiyor. Puanlarının düşmesine yol açan davranışlar için sistemin elektronik bileşenlerinden kaynaklanan bir sorunu sorumlu tutanların sayısı da az değil. Örneğin, “O saatte otoparktaki otomatik ödeme sistemi çalışmıyordu ve arkamda benim ayrılmamı bekleyen çok sayıda araç vardı. Bu yüzden, ödeme yapmadan çıkmak zorunda kaldım” veya “Arkamdan gelen ambulansa-itfaiyeye yol vermek için o sokağa girdim ya da aracımı park edilmemesi gereken yere kısa bir süre çektim” diye mahkemeye başvuran ve düşen puanını düzeltilmesini isteyenler olduğunu görüyoruz. İnsanların sistemin işleyişini henüz tam olarak anlayamamış olmaları da bir diğer faktör.
Gelecek yazıda, kredi düşüren ve yükselten davranışlar, düşük ve yüksek kredi puanının sonuçları, puanı düşenler yükseltmek için ne yapabilir ve kara listeyi ele alacağım. Sosyal Kredi Sistemi hakkındaki kendi görüşlerimi ise bu dizinin son bölümünde yazacağım.