AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTherefore, the article argues that algorithmic bias should be understood less as a technical deviation than as a communicative and structural issue emerging from the organization of AI-mediated environments and aims to offer a media ecology-based theoretical contribution to the Turkish literature.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This article reconsiders algorithmic bias by moving beyond its predominantly technical and ethical framing and situating it within AI-mediated communication environments. Drawing on Harold A. Innis’s The Bias of Communication (1951) and the tradition of media ecology, the study approaches algorithmic systems not merely as faulty or biased data-processing mechanisms but as communication environments that organize the production, circulation, visibility, and authority of information in specific ways. From this perspective, bias is conceptualized not only as discriminatory output but also as the medium’s way of privileging certain forms of knowledge, marginalizing others, and restructuring the user’s relation to information. Focusing particularly on large language models, the article discusses structural biases, such as the weakening of source traceability, the transformation of polyphonic knowledge into homogeneous outputs, the production of epistemic trust and authority through discursive fluency, the formation of visibility regimes through personalization, the compression of thinking into rapid output, and the privileging of patterns based on past data. By adapting Innis’s concepts of time, space, monopolies of knowledge, and balance to contemporary AI environments, the article shows that large language models do not merely produce content they also transform access to knowledge, verification practices, relations with sources, and understandings of epistemic authority. Therefore, the article argues that algorithmic bias should be understood less as a technical deviation than as a communicative and structural issue emerging from the organization of AI-mediated environments and aims to offer a media ecology-based theoretical contribution to the Turkish literature.
Özet
Bu makale, algoritmik yanlılık tartışmalarını teknik hata, veri dengesizliği ve etik ihlal sınırlarının ötesine taşıyarak, yapay zeka aracılı iletişim ortamları bağlamında yeniden değerlendirmektedir. Harold A. Innis’in The Bias of Communication (1951) eserinde geliştirdiği iletişimin yanlılığı yaklaşımı ve medya ekolojisi geleneği temelinde çalışma, algoritmik sistemleri yalnızca taraflı veri işleyen teknik araçlar olarak değil, bilgi üretimini, dolaşımını, görünürlüğünü ve otoritesini belirli biçimlerde düzenleyen iletişim ortamları olarak ele almaktadır. Bu çerçevede yanlılık, yalnızca ayrımcı çıktı üretimiyle sınırlı olmayan, ortamın belirli bilgi biçimlerini öne çıkarma, bazılarını geri çekme ve kullanıcının bilgiyle kurduğu ilişkiyi yeniden örgütleme tarzı olarak kavramsallaştırılmaktadır. Makale özellikle büyük dil modellerine odaklanarak kaynak izlenebilirliğinin zayıflaması, çok sesli bilginin homojen çıktılara dönüşmesi, akıcılığın epistemik güven ve otorite izlenimi üretmesi, kişiselleştirme yoluyla görünürlük rejimlerinin kurulması, düşünmenin hızlı çıktı mantığına sıkışması ve geçmiş veriye dayalı örüntülerin avantajlı hale gelmesi gibi yapısal yanlılıkları tartışmaktadır. Bu tartışma, Innis’in zaman, mekan, bilgi tekeli ve denge kavramlarını çağdaş yapay zeka ortamlarına uyarlayarak, büyük dil modellerinin yalnızca içerik üretmediğini aynı zamanda bilgiye erişim biçimlerini, doğrulama pratiklerini, kaynakla kurulan ilişkiyi ve epistemik otorite anlayışını da dönüştürdüğünü göstermektedir. Sonuç olarak çalışma, algoritmik yanlılığı teknik bir sapmadan çok, yapay zeka ortamlarının kuruluş biçiminden doğan iletişimsel ve yapısal bir mesele olarak tanımlamakta ve Türkçe literatüre medya ekolojisi merkezli kuramsal bir katkı sunmayı amaçlamaktadır.