Marissa Mayer’ın Dazzle’ı, yapay zekâyı kamera rulonuza taşıyor

Yahoo’nun eski CEO’su Marissa Mayer’ın yeni girişimi Dazzle, kişisel yapay zekâ asistanlarının beslendiği kaynakları yeniden düşünmeyi amaçlıyor. Birçok asistan kullanıcı hakkında bilgi toplamak için e-postalara, takvim kayıtlarına, alışveriş geçmişine ve mesajlara yönelirken Dazzle, bağlamını tek bir alandan almaya çalışıyor: telefonun kamera rulosu.

Dazzle, fotoğraflarda yalnızca nesneleri veya metinleri tanımakla kalmayıp kullanıcının yaşam biçimi hakkında çıkarımlar yapmayı hedefliyor. Mayer’a göre fotoğraf arşivi; hobiler, ilgi alanları, yemek ve giyim tercihleri, seyahatler, çocukların ilgi duyduğu konular ve kişinin zamanını nasıl geçirdiği hakkında e-posta kutusundan daha zengin ipuçları barındırabilir.

Girişim, geçen yıl aralık ayında 8 milyon dolarlık tohum yatırım turu gerçekleştirdi. Dazzle’ın tanıtılmasıyla birlikte Mayer, yapay zekâ asistanları arasındaki rekabetin yoğunlaştığı bir dönemde farklılaşma iddiasını da ortaya koydu. Ürünün yaklaşımı, kullanıcı tarafından açıkça yazılmış bilgiler yerine yıllar içinde biriken görsel geçmişi merkeze alıyor.

Dazzle fotoğraflardan hangi görevleri yapabiliyor?

Dazzle’a uygulaması üzerinden veya mesajlaşma yoluyla erişilebiliyor. Ürün iki temel kullanım alanına ayrılıyor. İlkinde asistan, yakın zamanda çekilen fotoğrafları tarayarak doğrudan gerçekleştirilebilecek görevler için bilgi çıkarıyor.

Örneğin bir etkinlik afişinin fotoğrafından takvime eklenebilecek bilgileri ayıklayabiliyor. Fotoğraf arşivinde kırılmış bir garaj kapısının görüntüsünü gördüğünde ise kullanıcı için tamir hizmeti bulmaya çalışabiliyor. Bu yaklaşım, fotoğrafları pasif bir arşiv olmaktan çıkarıp günlük işlerin başlangıç noktası hâline getiriyor.

İkinci kullanım alanı ise kişiselleştirilmiş öneriler. Dazzle, fotoğraf kütüphanesindeki örüntüleri inceleyerek tatil planları, aile etkinlikleri veya doğum günü hediyeleri için fikir üretmeyi amaçlıyor. Mayer, kendi ailesinin kaçış odalarını sevdiğini fotoğraflardan anlayan asistanın, San Francisco Körfez Bölgesi’nde daha önce duymadığı birkaç mekân önerdiğini aktardı.

Bir başka testte asistan, kullanıcının geçmişte İspanya ve Yunanistan’a yaptığı seyahatlerden yola çıkarak Akdeniz’deki bazı destinasyonları önerdi. Dört yıl önce ziyaret edilen Sicilya’nın listeye eklenmesi ise sistemin eski fotoğraflardan da sonuç çıkarmaya çalıştığını gösterdi. Öneriler arasında yakındaki bir seramik atölyesi ve Tomales Bay’de biyolüminesanslı kano turu gibi daha yerel ve özgün seçenekler de yer aldı.

Fotoğraf temelli yaklaşımın sınırları var

Dazzle’ın kişiselleştirme yeteneği henüz kusursuz değil. Yapılan denemelerden birinde asistan, kullanıcının kızının paten kaymayı zaten bildiğini hatırlamadı ve doğum günü için paten almanın iyi bir fikir olup olmadığını soran kişiye bu bilgiyi hesaba katmadan yanıt verdi.

Bu örnek, geniş bir fotoğraf arşivine erişebilmenin her zaman doğru ve eksiksiz bir kullanıcı profili oluşturmak anlamına gelmediğini ortaya koyuyor. Fotoğraflar güçlü ipuçları sunsa da arşivde bulunmayan bilgiler, eski görüntüler veya eksik bağlam asistanın önerilerini sınırlayabiliyor.

Mayer’ın fotoğraf merkezli ürünlere ilgisi yeni değil. Daha önce kurduğu Sunshine adlı girişim, 2024 yılında yapay zekâ destekli fotoğraf paylaşım aracı Shine’ı kullanıma sunmuştu. Shine beklenen yaygın kullanıma ulaşamadı, tasarımı eleştirildi ve daha sonra kapatıldı. Mayer ise bu ürünün yine de ilgi çekici bir fikrî mülkiyet birikimi oluşturduğunu belirtiyor.

Dazzle’ın farkı, yalnızca bir fotoğraftaki ürünü tanımak veya görseldeki sanat eseri hakkında bilgi vermek değil; fotoğraf arşivinin tamamından kişinin alışkanlıklarını ve tercihlerini anlamaya çalışması. Bu nedenle ürünün başarısı, görsel analiz kadar doğru bağlam kurabilmesine de bağlı olacak. İlk denemeler, genel yapay zekâ önerilerine kıyasla daha kişisel sonuçlar üretebildiğini gösterse de asistanın uzun vadede ne kadar isabetli ve güvenilir olacağı kullanım sürecinde netleşecek.