TANRIKULU & PARTNERS YAPAY ZEKA VE ALGORİTMİK ÖNYARGI RAPORU

1. RAPOR AMACI VE KAPSAMI:

Bu rapor, yapay zekâ sistemlerinin öğrenme süreçlerinde ortaya çıkan algoritmik önyargı (algorithmic bias) riskini tanımlamak, bu riskin kaynağını açıklamak ve önleme stratejilerini ortaya koymak amacıyla hazırlanmıştır.

2. TANIMLAR:

• Yapay Zeka (YZ): İnsan benzeri karar alma ve problem çözme yetilerini simüle eden bilgisayar sistemleridir.

• Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri kullanılarak yapılan model eğitimi.

• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Modelin öğrenme sürecinde doğru ve yanlış davranışların insan geri bildirimiyle yönlendirildiği sistem.

• Algoritmik Önyargı (Algorithmic Bias): Modelin öğrenme verilerinde bulunan toplumsal, kültürel veya sınıfsal önyargıları yansıtması.

3. SORUNUN KAYNAĞI:

Yapay zekâ sistemleri, öğrenme sürecinde kullandıkları veri setlerinden beslenir. Bu veri setleri genellikle:

• Batı merkezlidir (ABD, Avrupa odaklı),

• Çoğunluk gruplarının sosyal normlarını yansıtır,

• Azınlıkları, alternatif toplulukları, gelişen ülkeleri yetersiz temsil eder.

Sonuç olarak model, bu önyargıları karar mekanizmasına entegre ederek tarafsızlığını kaybedebilir.

4. RİSKLER VE SONUÇLARI:

Risk Alanı	Olası Etki
Hukuki Kararlar	Adaletin yanlış yönlendirilmesi, ayrımcı kararlar
Finansal Sistemler	Kredi, sigorta gibi alanlarda azınlık gruplara ayrımcı uygulamalar
Sağlık Hizmetleri	Eksik tanılar, yanlış öneriler
Günlük Teknolojiler	Dil, cinsiyet, ırk gibi önyargıların pekistirilmesi

5. ALGILANAN PROBLEM: "TOPLUMSAL AYRICALIK ETKİSİ"

• Yapay zekâ modelleri çoğunlukla toplumun ayrıcalıklı kesimleri tarafından üretilmiş verilerle beslenmektedir.

• Bu durum, farklı seslerin, düşünce sistemlerinin ve toplulukların geri plana itilmesine neden olur.

• Pekiştirmeli öğrenme süreçleri, "beğenilen" yanıtların yine bu ayrıcalıklı bakış açısından belirlenmesine yol açar.

6. ÇÖZÜM VE ÖNERİLER:

1. Veri Seti Çeşitliliği Artırılmalı

   • Farklı kültürlerden, coğrafyalardan ve toplumsal gruplardan dengeli veri toplamak.

2. Adalet Temelli Algoritmalar Kullanılmalı

   • Fairness-aware modelleme teknikleriyle önyargı tespiti ve düzeltilmesi.

3. Counterfactual Analizler Uygulanmalı

   • "Başka bir grupta olsaydı sonuç ne olurdu?" testleri ile model davranışları incelenmeli.

4. Etik Denetim Mekanizmaları Oluşturulmalı

   • Farklı paydaşların katılımıyla şeffaf denetim komiteleri kurulmalı.

7. SONUÇ:

Yapay zekânın adil, tarafsız ve insan haklarına uygun şekilde gelişmesi için algoritmik önyargıların erken aşamada tespiti ve düzeltilmesi kritik önem taşımaktadır. Tanrıkulu & Partners olarak bu alanda etik, hukuki ve teknolojik düzenlemelerin savunucusuyuz ve bu konuda liderlik yapmayı taahhüt ediyoruz.

Bu kapsamda, hem OECD Yapay Zekâ İlkeleri hem de Avrupa Birliği Beyaz Kitap (White Paper) İlkeleri çerçevesinde:

• Yapay zekâ sistemlerinin insan odaklı, adil, şeffaf ve hesap verebilir olması,

• İnsan hakları, demokrasi ve hukukun üstünlüğü çerçevesinde geliştirilmesi,

• Toplumun tüm kesimlerinin eşit şekilde temsil edilmesi

hedeflenmelidir. Bu standartlar, yalnızca teknolojik gelişimin değil, aynı zamanda etik sorumluluğun ve hukuki güvenliğin de temelini oluşturacaktır.

 Tanrıkulu & Partners

Not: Bu rapor, Tanrıkulu & Partners avukatlarının yönlendirmesiyle yapay zekâ tarafından hazırlanmıştır.