33
İkinci kırılma noktası, iş etiğinin“ değer bildirimi” olmaktan çıkıp ölçülebilir ve denetlenebilir bir kurumsal tasarım konusu haline gelmesidir. Yapay zekâ, önyargı, mahremiyet ihlali, şeffaflık eksikliği ve hesap verebilirlik sorunlarını aynı anda üretebildiği için, etik çerçeveler artık yalnızca“ doğru davranış ilkeleri” olarak değil; veri ve model yaşam döngüsüne gömülü bir yönetim sistemi olarak kurgulanmalıdır. Yapay zekâ etiği“ adalet, hesap verebilirlik, şeffaflık, insan hakları” ekseninde etik risklerin veri istismarı, önyargılı algoritmalar ve sorumluluk dağılımı gibi başlıklarda somutlaşmaktadır 3.
Yapay zekâ ekosistemlerinde sorumluluğun çok sayıda aktör arasında dağılması, etik ve uyum risklerini artıran temel faktörlerden biridir.
1. Yapay Zekâ Sistemlerinin Yarattığı Etik ve Uyum Riskleri Yukarıda da değinildiği üzere klasik uyum programları, büyük ölçüde insan davranışına dayalı ihlallerin önlenmesi ve tespiti üzerine inşa edilmişken; yapay zekâ temelli sistemlerde risk, çoğu zaman insan iradesinden ziyade sosyo-teknik sistemlerin tasarımı, kullanılan veri setleri ve algoritmik karar mekanizmalarının işleyişinden kaynaklanmaktadır. Bu nedenle yapay zekâ kaynaklı riskler, doğrusal olmayan, zaman içinde evrilen ve birden fazla risk alanını aynı anda tetikleyebilen bir yapı sergilemektedir.
a. Veri Temelli Riskler ve Mahremiyetin Dönüşümü Yapay zekâ uygulamalarında etik ve uyum risklerinin ilk katmanı, verinin yalnızca toplanması ve saklanmasıyla sınırlı olmayışıdır. Makine öğrenmesi modelleri, mevcut verilerden türe-
3 ASIL, Sermin, Yapay Zekâ Etiği: Temel İlkeler, Sorunlar ve Disiplinlerarası Yaklaşımlar, İNİF E-Dergi, C. 1, S. 10, 152 – 175,2025, s. 156.