Bir sabah uyanıp aynı ürünü sipariş eden iki komşunun, farklı teslimat ücretleri ödediğini hayal edin. Biri 15 lira öderken, diğeri 30 lira ödüyor. Peki bu fark gerçekten sadece mesafeden mi kaynaklanıyor? Yoksa lojistik algoritmaları, farkında olmadan posta kodunuzu bir "sosyo-ekonomik kimlik kartı" gibi mi okuyor?
Lojistik sektörü son yıllarda dinamik fiyatlandırma ve yapay zeka destekli rota optimizasyonuyla devrim yarattı. Ancak bu teknolojik ilerlemenin gölgesinde, verilerle beslenen algoritmaların insan önyargılarını nasıl içselleştirdiği pek konuşulmuyor. Örneğin, bir mahallenin tarihsel suç verileri, o bölgedeki teslimat maliyetini gizlice artırıyor olabilir. Ya da dar sokaklarıyla ünlü tarihi bir semt, algoritmalar tarafından "verimsiz" diye etiketlenerek müşterilerine ekstra ücret yansıtıyor olabilir.
2019'da ABD'de yaşanan bir skandal, bu durumu çarpıcı şekilde ortaya koydu. Bir lojistik devi, belirli posta kodlarına "yüksek risk primi" ekliyordu. Sistem, geçmişteki teslimat verilerini analiz ediyordu ama bu analiz, düşük gelirli bölgelerdeki müşterileri cezalandırıyordu. Daha da ilginci, aynı algoritma bu bölgelerdeki teslimatları "trafik yoğunluğu" gerekçesiyle sürekli geciktiriyordu. Oysa gerçek problem trafik değil, bu bölgelerdeki yolların bakımsız olması ve navigasyon verilerinin güncellenmemesiydi.
Peki algoritmalar bu önyargıları nasıl öğreniyor? Cevap, eğitim verilerinde saklı. Bir yapay zeka modeli, geçmişteki teslimat sürelerini, iadeleri ve hasar oranlarını analiz ederek "riskli bölgeleri" belirliyor. Ancak bu veriler, insan kararlarıyla şekillenmiş olabilir. Örneğin, bir bölgedeki kargo kuryeleri daha stresli çalışıyorsa, teslimat süreleri uzayabilir. Algoritma ise bu gecikmeyi "bölgenin riskli olduğu" şeklinde yorumlayabilir.
E-ticaret devleri bile bu tuzağa düşebiliyor. Amazon'un 2021'de patentini aldığı bir sistem, teslimat ücretlerini belirlerken "coğrafi lojistik zorluk derecesini" kullanıyordu. Bu, dar sokaklı tarihi semtlerde yaşayanların daha fazla ödemesi anlamına geliyordu. Benzer bir uygulama, Asya'da bir nakliye şirketi tarafından "dar sokak ek ücreti" adı altında hayata geçirilmişti.
MIT'nin 2022'de yayınladığı bir araştırma, rotalama algoritmalarının düşük gelirli bölgelerdeki yolları "yoğun" olarak işaretleme eğiliminde olduğunu ortaya koydu. İnceleme derinleştirildiğinde, bu bölgelerdeki yol verilerinin nadiren güncellendiği görüldü. Algoritmalar, eski ve yanlış verilerle beslendiği için bu semtleri sürekli "verimsiz" olarak etiketliyordu.
Peki çözüm ne? Bazı şirketler "adil algoritma" modelleri geliştiriyor. DHL'nin 2023'te test ettiği sistem, sosyo-ekonomik faktörleri fiyatlandırma dışında tutmak için veri filtreleri kullanıyor. Bir başka yaklaşım ise algoritmaların karar süreçlerini şeffaflaştırmak. Müşteriler, fiyatlandırmada hangi faktörlerin kullanıldığını görebilirse, sistem daha adil hale gelebilir.
Tüketiciler olarak bizim de rolümüz var. Bir sonraki online alışverişinizde, teslimat ücretinin farklı adreslerde nasıl değiştiğini test edebilirsiniz. Belki de sepete eklediğiniz ürünün fiyatı, sandığınızdan daha "kişiselleştirilmiş" bir algoritma tarafından belirleniyordur.
Lojistikte algoritmik ayrımcılık, teknolojinin toplumsal eşitsizlikleri nasıl derinleştirebileceğinin çarpıcı bir örneği. Veriye dayalı kararların hayatımızı kolaylaştırdığı bir dünyada, bu kararların arkasındaki "görünmez eli" sorgulamak belki de en büyük sorumluluğumuz.
Manifesto Niteliğinde Bir Not:
Bir dahaki sefere kargo ücretiniz size yüksek geldiğinde, bunun sadece mesafeden değil, algoritmaların sizi nasıl "kategorize ettiğinden" de kaynaklanabileceğini hatırlayın. Belki de gerçek maliyet, dijital önyargıların gölgesinde saklıdır.
Yorum Gönder