Giriş
Yapay zekâ ve büyük verinin [artificial intelligence (AI) and big data] hızla yükselişi, günümüz sermaye piyasalarını kökten yeniden şekillendiriyor. Avrupa Kurumsal Yönetim Enstitüsü [European Corporate Governance Institute] tarafından yayımlanan yeni Çalışma Raporu’nda da ayrıntılı olarak incelendiği üzere; giderek daha otonom ve kendi kendine öğrenen sistemlerin benimsenmesi, başlangıçta insanlar ve kural temelli işlem algoritmaları düşünülerek tasarlanmış olan Avrupa Birliği Piyasanın Kötüye Kullanılması Yönetmeliği’nin[1] [Market Abuse Regulation] temel ilkelerini ve yasal çerçevelerini sorgulamaya başlamıştır.
Bu yazıda, otonom yapay zekânın Avrupa Birliği’nde içeriden öğrenenlerin ticareti yasasını, yaptırımını ve kamuyu aydınlatma yükümlülüklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini inceleyen temel içgörüler özetlenmektedir.
- Otomatik Sistemlerden Otonom Sistemlere[2]: Sermaye Piyasalarında Yapay Zekânın Evrimi [from automated to autonomous: the evolution of AI in capital markets]
Geleneksel olarak, algoritmik alım satım işlemleri deterministik yani kader temelli “eğer-ise” mantığına [if-then logic] ve dolayısıyla insanlar tarafından kodlanmış önceden tanımlanmış kurallara dayanıyordu. Günümüzde ise, özellikle derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme modelleri [deep learning and reinforcement learning models] olmak üzere gelişmiş yapay zekâ, sosyal medya, uydu görüntüleri ve alternatif veri kaynakları da dâhil olmak üzere geniş ve çeşitli veri kümelerini bağımsız olarak analiz edebilmektedir. Bu yapay zekâ sistemleri, karmaşık modellerden öğrenerek doğrudan insan müdahalesi olmadan işlemleri gerçekleştirir ve kurumsal oyunculara hız ve bilgi işleme gücü açısından önemli avantajlar sağlar. Bu evrim, verimlilik kazanımları ve gelişmiş piyasa likiditesi vaat ederken, bazılarının “yapısal içeriden öğrenenlerin avantajı” [structural insider advantage] olarak adlandırdığı yeni düzenleyici riskleri de beraberinde getirmektedir. Pratikte bu, yapay zekâ kullanıcılarının gizli bilgileri diğer piyasa katılımcılarından daha hızlı ve kapsamlı bir şekilde işleyip değerlendirebileceği ve böylece bir işlem avantajı elde edebileceği anlamına gelir.
- İçeriden Öğrenenlerin Ticareti ve Veri Odaklı Araştırma Ayrıcalığı [insider trading and the privilege for data driven research]
Avrupa Birliği içeriden öğrenenlerin ticareti hukukunun temel amacı, tüm katılımcıların eşit bilgi temelinde [bilgi eşitliği (equal informational footing-parity of information)] faaliyet göstermesini sağlayarak piyasa bütünlüğünü korumaktır. Piyasanın Kötüye Kullanılması Yönetmeliği’nin 8. maddesi uyarınca, içeriden bilgiye sahip olan herkesin bu temelde işlem yapması yasaktır. Yapay zekâ araçları, kendileri de kamuya açık olan “alternatif verileri” (örneğin sosyal medya içeriği, uydu görüntüleri veya piyasa akışları) bir araya getirdiğinde, Piyasanın Kötüye Kullanılması Yönetmeliği’nin 28. maddesinin Gerekçesi önemli bir açıklama sunmaktadır: “Kamuya açık verilerden elde edilen araştırma ve tahminler, her piyasa katılımcısının bu verileri elde etme konusunda en azından teorik bir imkânı olduğu sürece, bu haliyle içeriden öğrenilen bilgi olarak sınıflandırılmamalıdır.” [research and estimates derived from publicly available data should not, as such, be classified as inside information, as long as every market participant has at least the theoretical possibility to obtain that data]. Dolayısıyla, yapay zekânın kullanımı, sistem yalnızca kamuya açık ve tüm piyasa katılımcılarının yasal olarak erişebildiği bilgileri işlediği sürece, bu tür verilerin elde edilmesi ve analiz edilmesi maliyetli veya karmaşık yöntemler gerektirse bile, bilgi eşitliğinin temel ilkesiyle çelişmez.
- İlişkilendirme Sorunu ve Tasarıma Uyum [attribution problem and compliance by design]
Ancak, yapay zekâ sistemlerine, kasıtlı veya kasıtsız olarak, kamuya açık olmayan, fiyat hassasiyeti olan bilgiler girdi olarak verildiğinde veya sistem bu bilgileri hukuka aykırı yollarla bağımsız olarak edindiğinde risk ortaya çıkar. Otonom yapay zekâ sistemlerinin bu tür girdiler üzerinde insan gözetimi olmadan ve hatta tasarımcılarının açık niyetlerine aykırı hareket edebilmesi, sorunu daha da kötüleştirir. Yapay zekânın tüzel kişiliği olmadığından, sorumluluk nihayetinde sisteme sahip olan veya işleten gerçek veya tüzel kişiye düşer. Dolayısıyla, temel zorluk, alım satım (işlem) kararları insanlar tarafından değil, otonom yapay zekâ tarafından verildiğinde, bilginin (“sahip olma”; possession) ve davranışın (“kullanım”; use) ilişkilendirilmesinde yatmaktadır.
Mezkûr çalışmada, sistem içeriden alınan bilgileri girdi olarak işliyorsa, bilginin yapay zekâ kullanıcısına atfedilmesi yani yapay zekâ kullanıcısı ile ilişkilendirilmesi gerektiği savunulmaktadır. Ancak, Piyasanın Kötüye Kullanılması Yönetmeliği kapsamında güçlü bir varsayım mevcuttur: İçeriden alınan bilgilere sahip bir kişi ilgili hisse senetlerinde işlem yaptığında, bilginin alım satım amacıyla kullanıldığı varsayılır. Bu varsayım, yapay zekânın “kara kutu” niteliğindeki yapısı [black box nature] nedeniyle karar alma yolunu yeniden oluşturmayı ve içeriden öğrenilen bilgilerin kullanımını çürütmeyi neredeyse imkânsız hale getirdiğinden, yapay zekâ destekli alım satım için zor sorular ortaya çıkarmaktadır.
Genel olarak, Piyasanın Kötüye Kullanılması Yönetmeliği’nin 9(1) no.lu maddesi tüzel kişiler için bir uyum savunması içermektedir. Tüzel kişiler, genellikle bilgi engelleri gibi etkili organizasyonel önlemler uyguladıkları ve çalışanları tarafından içeriden öğrenilen bilgilerin kötüye kullanılmasını önlemek için tüm makul önlemleri aldıklarını gösterebildikleri takdirde, kullanım varsayımını çürütebilir ve böylece sorumluluktan kurtulabilirler. Buradaki temel gerekçe, yeterli uyum mekanizmalarının mevcut olması koşuluyla, sorumluluğun bir kuruluşun makul bir şekilde kontrol edemeyeceği eylemleri kapsamaması gerektiğidir.
Ancak bu gerekçe, teleolojik olarak otonom yapay zekâ sistemlerinin kullanımına da genişletilebilir. Tıpkı Madde 9(1)’in bir şirketi çalışanların öngörülemeyen eylemlerinden doğan sorumluluktan koruması gibi, aynı mantık, doğrudan insan kontrolü dışında çalışan bir yapay zekâ tarafından işlem kararlarının alındığı durumlarda da geçerlidir. Dahası, bu gerekçe yalnızca tüzel kişilerle sınırlı olmamalıdır. Benzer şekilde, uyum odaklı benzer koşullar altında yapay zekâ sistemleri kullanan gerçek kişilere de genişletilebilir. Buna göre, bir piyasa katılımcısı işlem yapmak için yapay zekâ kullanıyorsa ancak yapay zekâ kaynaklı içeriden öğrenenlerin ticaretini (tasarım gereği uyum) önlemek için sağlam güvenlik önlemleri tasarlayıp uyguladıysa, kullanım varsayımı çürütülmelidir. Bu tür güvenlik önlemleri, sistemin içeriden bilgi alamamasını veya istismar etmemesini sağlamak için sıkı veri yönetimi, erişim kontrolleri ve sürekli izleme içerebilir. Bu önlemlerin uygulandığı durumlarda, içeriden öğrenenlerin ticaretinden doğan sorumluluk, bağımsız hareket eden otonom bir yapay zekânın, aksi takdirde otomatik içeriden öğrenenlerin ticareti olarak nitelendirilebilecek bir faaliyette bulunması nedeniyle ortaya çıkmamalıdır.
- Yapay Zekâ ve Kamuyu Aydınlatma Yükümlülüğü [AI and the public disclosure obligation]
Yapay zekâ, yalnızca düzenleyici bir risk kaynağı olarak görülmemelidir; aynı zamanda sermaye piyasası şeffaflığını artırma konusunda önemli bir potansiyele de sahiptir. Şirketler, şirket içindeki içeriden öğrenilen bilgileri tespit etmek, izlemek ve yönetmek için yapay zekâ sistemlerini kullanabilir ve tartışmasız bir şekilde kullanmalıdır; böylece Piyasanın Kötüye Kullanılması Yönetmeliği’nin 17. maddesinde belirtilen geçici açıklama yükümlülüklerine uyumu güçlendirebilirler. Aynı zamanda, bu açıklama ile ilgili kritik kararlar [özellikle yayının ertelenmesi veya yapay zekâ tarafından oluşturulan ‘deepfake’lerin (derin yanılsama) oluşturduğu riskler de dâhil olmak üzere piyasa yanlış bilgilerinin düzeltilmesi] insan yargısına ve sorumluluğuna tabi kalmalıdır. Mevcut yasalar bu işlevler için yapay zekâ kullanımını zorunlu kılmasa da, verilerin üstel büyümesi ve insan gözetiminin sınırları, bu tür teknolojik desteğin zamanla fiili bir zorunluluk haline gelebileceğini göstermektedir.
- Otonom Alım Satım Çağında İcra ve Uyum [enforcement and compliance in the age of autonomous trading]
Bununla birlikte, algoritmalar giderek daha otonom ve şeffaf olmaktan çıkıp klasik “kara kutu” sorununu yarattıkça, içeriden öğrenenlerin ticareti yasalarının sonradan uygulanması giderek daha zorlu hale gelecektir. Düzenleyici otoritelerin, şüpheli örüntüleri ve potansiyel ihlalleri tespit etmek için yapay zekâ araçlarını kullanmaları gerekecektir. Bu bağlamda, dikkatli sistem tasarımı, veri girişleri üzerinde sıkı kontrol ve şeffaf dokümantasyon gibi önceden uyum önlemlerine sürekli odaklanmak, hem riski azaltmak hem de sonraki soruşturmalar durumunda uygun davranışın kanıtını sağlamak için hayati önem taşıyacaktır.
Sonuç
Özetle, Avrupa Birliği’nin mevcut içeriden öğrenenlerin ticareti düzenlemesi, tasarımı gereği teknolojik olarak tarafsız ve otonom alım satım işleminin oluşturduğu temel riskleri ele alacak kadar sağlam olsa da, hedefli reformlar hem yasal kesinliği hem de düzenleyici etkinliği daha da artırabilir. Piyasanın Kötüye Kullanılması Yönetmeliği’nin yürürlükteki metninde veri odaklı araştırma ayrıcalığının kodlanması, uyum savunmalarının uygulanmasının iyileştirilmesi ve yapay zekâ kaynaklı suiistimallere karşı kurumsal ve teknik güvenlik önlemlerine ilişkin daha ayrıntılı kılavuzların sunulması, inovasyonu engellemeden bilgi eşitliği ve piyasa bütünlüğü temel ilkelerinin korunmasına yardımcı olacaktır.
[1] < https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2014/596/oj/eng >.
[2] Çevirenin Notu: Otomatik bir sistem tarafından alınan kararlar veya gerçekleştirilen eylemler her zaman önceden tanımlanmış süreçlere veya kurallara dayanır. Öte yandan, otonom sistemler eğitilir, değişen ortamlara uyum sağlayabilir ve çeşitli entegre, kurum çapındaki verilere dayanarak kendi başlarına karar almayı öğrenebilir.
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.