‘Büyük veri’nin kullanılabilirliği ve yapay zekânın artan karmaşıklığı, hayatın birçok alanında artan tüketici profili çıkarılmasına yol açmıştır. Tarayıcı geçmişlerimize dayanarak ürünler veya yatırım fırsatları için pazarlama elektronik postaları (e-posta) alınmaktadır. Çevrimiçi bir anketin doldurulması çok uzun sürdüğü için bir iş başvurusu için otomatik bir ret mektubu alınmaktadır. Alışılmadık yerlerde alışveriş yaptıktan sonra kredi puanımız ayarlanmaktadır. Mağazalar, işverenler ve bankalar kişisel verilerimizi toplamakta ve giderek artan bir şekilde kalıpları tespit etmek için yapay zekâ modelleri kullanmaktadır. Bunlar, belirli bir ürünü satın almakla veya bir finansal araca yatırım yapmakla ilgilenip ilgilenmediğimiz, bir işte iyi performans gösterip göstermeyeceğimiz veya bir krediyi geri ödeyip ödemeyeceğimiz konusunda onların bir tahminde bulunmalarını sağlıyor. Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği’nin [General Data Protection Regulation] 4(4) no.lu maddesinin[1] ifadesiyle, bu tür bir profil çıkarma, bir gerçek kişiye ilişkin belirli kişisel yönleri değerlendirmek, özellikle o kişinin işteki performansı, ekonomik durumu, sağlığı, kişisel tercihleri, ilgi alanları, güvenilirliği, davranışı, konumu veya hareketleriyle ilgili yönleri analiz etmek veya tahmin etmek için kişisel verilerin otomatik olarak işlenmesi uygulamasıdır.
Taslak bir makalede, finansal kaynaklara erişimi belirleyen uygulamalar olan ‘finansal’ profil çıkarma (ya da kesit çıkarma) araştırılmaktadır. Bunlar, Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası’nın[2] [Artificial Intelligence Act] özel incelemeye tabi tuttuğu bir profil çıkarma uygulamaları sınıfına aittir, çünkü bir yapay zekânın entegre edilmesi ‘kişiler veya gruplar arasında ayrımcılığa yol açabilir ve tarihsel ayrımcılık kalıplarını sürdürebilir’ [AB Yapay Zekâ Yasası, Gerekçe 58]. Makalede bu endişe ele alınmakta; tüketici koruma ve ayrımcılıkla mücadele yasası, veri gizliliği yasası ve Yapay Zekâ Yasası düzenleyici yaklaşımlar açısından incelenmektedir. İlk ikisinin, kabul görmüş doktrini yapay zekâ tabanlı finansal puanlamaya uygulanırken önemli engellerle karşılaştığı ileri sürülmektedir. Yapay Zekâ Yasası’na gelince, onu mümkün kılan unsurların altı çizilmektedir. Makalede, bu ruh devam ettirilerek, profil çıkaranların ve tüketici şeffaflık haklarının düzenlenmesine yönelik bazı incelemelerin yapılması önerilmektedir.
Profil çıkarmayı bankalar için bir arama aygıtı ve bilgi asimetrisi durumunda borçlular için bir sinyal aygıtı olarak tanımlamak için klasik bir Akerlof çerçevesiyle işe başlanmıştır. Profil çıkaranlar aracı bir rol üstlenirler: Borçlunun finansal durumunu işaret etmesine yardımcı olurlar ve bankayı uygun şekilde standartlaştırılmış bir araç vasıtasıyla desteklerler. Yasal çerçeve gözden geçirildiğinde, mevcut düzenlemenin çoğunlukla bir profile dayanarak karar alan bankayı hedef aldığı görülmüştür. Buna karşılık, profil oluşturucu konusunda kapsamlı bir düzenleme eksikliği vardır, ancak profiller genellikle bankanın kararı için belirleyicidir. Profili çıkarılan borçlu söz konusu olduğunda ise, bu düzenleyici strateji özel hakların uygulanmasında önemli engellere yol açar.
Makale üç bölüme ayrılmaktadır. Makalenin ilk bölümünde, arama cihazı olarak profiller hakkındaki Avrupa Birliği yasasına genel bir bakış sunulmaktadır. İşe Avrupa Birliği veri koruma yasasıyla başlanıyor. Genel Veri Koruma Yönetmeliği, profil çıkarmayı çoğunlukla kendi düzenlemesini hak etmeyen otomatik karar alma unsuru olarak çerçevelendirmektedir. Borçlu için, profil oluşturucuların bu yetersiz düzenlenmesi bir maliyete yol açmaktadır. Kişi profilini bir sinyalleme cihazı olarak çerçevelerse, bu en azından borçlunun gönderdiği sinyali ve davranış değişikliği yoluyla bunu etkileme potansiyelini anlamasını gerektirir. Makalede, kredi puanlaması biçiminde profillemeyle ilgili iki yeni Avrupa Adalet Divanı [European Court of Justice] kararıyla[3] ilgilenilmektedir. Övgüye değer bir şekilde, bunlar ‘otomatik kararlar’ kapsamını genişletmekte ve kararların nasıl alındığını açıklamanın önemini vurgulamaktadır. Yine de, tüketici haklarının uygulanabilirliği konusunda boşluklar bırakırlar. Devam ederken, büyük veri ve yapay zekânın potansiyel bir borçlunun performansını tahmin ettiği durumlarda, kredi taahhüt bağlamında Avrupa Birliği ayrımcılıkla mücadele yasasının eksiklikleri eleştirel bir şekilde incelenmiştir. Makalede daha sonra Yapay Zekâ Yasası’nın stratejiyi nasıl değiştirdiği, yapay zekâ geliştiren veya kullanan profil oluşturucuları nasıl düzenlediği, ancak yine de özel sektörün etkin bir şekilde uygulanmasına olanak sağlamada nasıl yetersiz kaldığı gösterilmektedir.
Daha kısa olan ikinci bölümde, Genel Veri Koruma Yönetmeliği ve Yapay Zekâ Yasası kapsamındaki özel eylem haklarının ayrıntılarına odaklanılmaktadır. Bir profil, bilgi asimetrisi durumunda bir sinyal olarak anlaşılıyorsa, borçlunun gönderdiği sinyali ve davranış değişikliği için sahip olduğu alanı anlaması ve böylece daha iyi bir sinyale olanak tanıması hayati önem taşır. Ne Genel Veri Koruma Yönetmeliği ne de Yapay Zekâ Yasası bu hedefe tam olarak ulaşamamaktadır.
Makalenin üçüncü bölümünde ise, profili çıkarılan kişi için şeffaflık hakları önermek amacıyla ilk adımlar atılmakta ve bu kişinin davranışını uyarlamasına ve sinyali ne zaman kullanacağına karar vermesine olanak tanınmaktadır. En uygun bilgi, açıklanabilirlik ve insan denetimi, şeffaflık hakkının klasik versiyonlarını sağlar. Yapay zekâ tabanlı profilleme arttıkça, düzenleyici odak noktasının kara kutu (tipi) yapay zekâ ile uğraşırken yeterli haklara yönelmesi gerektiği ileri sürülmektedir. Bu, Avrupa Adalet Divanı’nın “Dun & Bradstreet” davasında[4] önerdiği gibi bir puanın yerel olarak açıklanabilirliğini içerir. Anılan makalede, bu kararın ötesine geçilerek, yalnızca profil oluşturucunun modele erişimi varsa, yerel ve küresel açıklanabilirlik arasındaki gerginlik vurgulanmakta; bu da, şeffaflık hakları şemsiyesi altında hedeflenen kara kutu haklarına işaret etmektedir.
[1]<https://gdpr-info.eu/art-4-gdpr/>.
[2]<https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689>.
[3]Mezkûr “Avrupa Adalet Divanı” kararları için lütfen bkz. <https://data-en-maatschappij.ai/en/policy-monitor/hof-van-justitie-van-de-eu-arrest-aangaande-credit-scoring-en-geautomatiseerde-besluitvorming-schufa-i-ii-c-26-22-en-c-64-22-c-634-21>; <https://curia.europa.eu/juris/document/document.jsf?text=&docid=271343&pageIndex=0&doclang=en&mode=req&dir=&occ=first&part=1>; < https://curia.europa.eu/jcms/upload/docs/application/pdf/2025-02/cp250022en.pdf> [Çevirenin Notu: Bu kararlar tarafımızca iliştirilmiştir.].
[4]<https://curia.europa.eu/juris/document/document.jsf?text=&docid=295841&pageIndex=0&doclang=EN&mode=lst&dir=&occ=first&part=1&cid=13121987>.
Yavuz Akbulak
1966 yılında, Gence-Borçalı yöresinden göç etmiş bir ailenin çocuğu olarak Ardahan/Çıldır’da doğdu. 1984 yılında yapılan sınavda Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü kazandı. 1985 yılında Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümüne yatay geçiş yaptı ve 1988’de Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü birincilikle, Fakülteyi ise 11’inci olarak bitirdi.
1997 yılında Amerika Birleşik Devletleri’nin Denver şehrinde yer alan ‘Spring International Language Center’da; 65’inci dönem müdavimi olarak 2008-2009 döneminde Milli Güvenlik Akademisi’nde (MGA) eğitim gördü ve MGA’dan dereceyle mezun oldu. MGA eğitimi esnasında ‘Sınır Aşan Sular Meselesi’, ‘Petrol Sorunu’ gibi önemli başlıklarda bilimsel çalışmalar yaptı.
• Türkiye’de Yatırımların ve İstihdamın Durumu ve Mevcut Ortamın İyileştirilmesine İlişkin Öneriler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü);
• Türk Sosyal Güvenlik Sisteminde Yaşanan Sorunlar ve Alınması Gereken Önlemler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü, Sevinç Akbulak ile birlikte);
• Kayıp Yıllar: Türkiye’de 1980’li Yıllardan Bu Yana Kamu Borçlanma Politikaları ve Bankacılık Sektörüne Etkileri (Bankalar Yeminli Murakıpları Vakfı Eser Yarışması, Övgüye Değer Ödülü, Emre Kavaklı ve Ayça Tokmak ile birlikte),
• Türkiye’de Sermaye Piyasası Araçları ve Halka Açık Anonim Şirketler (Sevinç Akbulak ile birlikte) ve
• Türkiye’de Reel ve Mali Sektör: Genel Durum, Sorunlar ve Öneriler (Sevinç Akbulak ile birlikte)
başlıklı kitapları yayımlanmıştır.
• Anonim Şirketlerde Kâr Dağıtımı Esasları ve Yedek Akçeler (Bilgi Toplumunda Hukuk, Ünal TEKİNALP’e Armağan, Cilt I; 2003),
• Anonim Şirketlerin Halka Açılması (Muğla Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Tartışma Tebliğleri Serisi II; 2004)
ile
• Prof. Dr. Saim ÜSTÜNDAĞ’a Vefa Andacı (2020), Cilt II;
• Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler (2021);
• Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler II (2021);
• Sosyal Bilimlerde Güncel Gelişmeler (2021);
• Ticari İşletme Hukuku Fasikülü (2022);
• Ticari Mevzuat Notları (2022);
• Bilimsel Araştırmalar (2022);
• Hukuki İncelemeler (2023);
• Prof. Dr. Saim Üstündağ Adına Seçme Yazılar (2024);
• Hukuka Giriş (2024);
• İşletme, Pazarlama ve Hukuk Yazıları (2024),
• İnterdisipliner Çalışmalar (e-Kitap, 2025)
başlıklı kitapların bazı bölümlerinin de yazarıdır.
1992 yılından beri Türkiye’de yayımlanan otuza yakın Dergi, Gazete ve Blog’da 3 bini aşkın Telif Makale ve Telif Yazı ile tamamı İngilizceden olmak üzere Türkçe Derleme ve Türkçe Çevirisi yayımlanmıştır.
1988 yılında intisap ettiği Sermaye Piyasası Kurulu’nda (SPK) uzman yardımcısı, uzman (yeterlik sınavı üçüncüsü), başuzman, daire başkanı ve başkanlık danışmanı; Özelleştirme İdaresi Başkanlığı GSM 1800 Lisansları Değerleme Komisyonunda üye olarak görev yapmış, ayrıca Vergi Konseyi’nin bazı alt çalışma gruplarında (Menkul Sermaye İratları ve Değer Artış Kazançları; Kayıt Dışı Ekonomi; Özkaynakların Güçlendirilmesi) yer almış olup; halen başuzman unvanıyla SPK’da çalışmaktadır.
Hayatı dosdoğru yaşamak ve çalışkanlık vazgeçilmez ilkeleridir. Ülkesi ‘Türkiye Cumhuriyeti’ her şeyin üstündedir.