Etik, veri gizliliği ve yasal uyum, güçlü yapay zekâ politikalarının lehinedir. Bir yapay zekâ yönetişim politikasının uygulanıp uygulanmayacağı kararı, şirketin yapay zekâyı nasıl kullandığı, ne kadar risk içerdiği ve kullanımın paydaşları nasıl etkileyeceği gibi bir dizi faktöre bağlıdır. Bu sıralarda bir yapay zekâ yönetişim politikasının ne zaman oluşturulacağı ve şirketlerin ne zaman buna ihtiyaç duymayabileceğini nasıl bilecekleri araştırılıyor.
Teknolojik gelişmelerin karmaşık ortamında, yapay zekânın uygulanması (implementation of artificial intelligence) çeşitli endüstrilerde yaygın hale geliyor.
İşletmeler yapay zekâyı operasyonlarına entegre ederken kendilerine şu soruyu sorabilirler: Bu teknolojiyi nasıl kullanacağımı ve dağıtacağımı belirleyen bir politikaya ihtiyacım var mı? Bazı endüstri uzmanlarının sizi inanmaya yönlendirebileceği gibi cevap her zaman net bir evet değildir. Bir yapay zekâ yönetişim politikasının ne zaman gerekli olduğunu anlamak, bu gelişen alanda ilerleyen şirketler için çok önemlidir.
Genel olarak işletmeleri üç gruba ayırabiliriz: Yaratıcılar (içerik oluşturucular), açık uçlu kullanıcılar ve kapalı uçlu kullanıcılar [creators, open-ended users and closed-end users]. Bu üç tür işletme için yapay zekâ politikası önemli ölçüde farklılık gösterecektir.
İçerik oluşturucular ya da yaratıcılar, doğrudan yapay zekâ araçları geliştiren veya işlevselliği geliştirmek için bir yapay zekâ aracını mevcut bir ürüne entegre eden işletmelerdir. Örneğin, tüketicilerin aradıkları ürünü bulmalarına yardımcı olmak için üretken bir yapay zekâ sohbet robotunu mobil uygulamasına entegre eden bir perakende markası, içerik oluşturucu grubuna girecektir.
Açık uçlu kullanıcılar, çalışanların yapay zekâ araçlarını kullanmasına izin veren ancak büyük dil modelini (large language model) yapılandırması gerekmeyen veya modele dâhil edilenler üzerinde herhangi bir kontrole sahip olmayan işletmelerdir.
Son olarak, kapalı uçlu kullanıcılar, tüketiciye yönelik yapay zekâ araçlarına sahip olmayan ancak yine de işin üretkenliğine yardımcı olan otonom sistemleri uygulayabilen işletmelerdir. Yapay zekâ sistemleri, yaratıcılar tarafından geliştirilen ve açık uçlu kullanıcılar tarafından kullanılan yapay zekâ araçlarından farklı bir dizi riske sahip olduğundan, depolarında robot kullanan bir depo robot teknolojisi şirketinin müşterileri kapalı uçlu kullanıcılar olacaktır.
Bu üç tür işletme, büyük ölçüde farklı yapay zekâ yönetişim politikalarına ihtiyaç duyacaktır. Politikanın bir işletmenin ihtiyaçlarına ve ne zaman uygulanmasının mantıklı olacağına nasıl uyum sağlayacağı aşağıda açıklanmıştır.
1. Şirketlerin muhtemelen bir yapay zekâ yönetişim politikasına ihtiyaç duyacağı durumlar
- Veri gizliliği ve güvenlik endişeleri (data privacy and security concerns): Yapay zekâ sistemlerinin hassas kullanıcı verilerini işlediği durumlarda muhkem bir yönetişim politikasının uygulanması zorunlu hale gelir. Bu, veri koruma düzenlemelerine uyumu sağlar ve güvenli veri işleme için yönergeler oluşturur.
- Etik ile ilgili mülahazalar (ethical considerations): Yapay zekâ sistemleri genellikle bireyleri ve genel olarak toplumu etkileyen kararlar alır. Yapay zekâ yönetişim politikası, sorumlu yapay zekâ kullanımına yönelik standartlar belirleyerek, önyargıları önleyerek ve karar alma süreçlerinde şeffaflığı sağlayarak etik kaygıların belirlenmesine ve azaltılmasına yardımcı olabilir. Örneğin, mülakat süreci sırasında adayları değerlendirmek için yapay zekâ yazılımının kullanılması, temel modelin eğitim verileri nedeniyle azınlıklara karşı olumsuz bir önyargıya neden olabilir.
- Yasal uyum (legal compliance): Yapay zekâ teknolojileri geliştikçe onları çevreleyen yasal çerçeveler de gelişmektedir. Bir yapay zekâ yönetişim politikasının uygulanması, şirketlerin mevcut ve yeni ortaya çıkan düzenlemelerle uyumlu kalmasına yardımcı olarak yasal yansıma riskini azaltmaya yardımcı olur. Teknolojinin belirli süreçleri daha verimli hale getirmesi nedeniyle eyalet yasa koyucuları ve federal düzenleyici otoriteler şirketlerin yapay zekâ kullanımını yakından takip etmeye başlamıştır. Eyaletler, hem finans sektöründe hem de ötesinde veri gizliliği ve yapay zekâ konusunda kendi yönetişimleri ile alakalı ilerleme kaydetmiştir. Kaliforniya, Oregon, Florida ve New York, yapay zekâya odaklanan kapsamlı veri gizliliği yasalarını veya düzenlemelerini kabul eden veya geçirmeyi düşünen eyaletlerden birkaçıdır.
- Risk azaltma (risk mitigation): Sağlık hizmetleri veya finans gibi yüksek riskli sonuçlara sahip sektörlerde faaliyet gösteren işletmeler, potansiyel riskleri azaltmak için yapay zekâ yönetişim politikalarını benimsemelidir. Bu politikalar, risk yönetimi stratejilerinin ana hatlarını çizebilir ve hesap verebilirlik tedbirlerini oluşturabilir.
- Paydaş güveni (stakeholder trust): Yönetişim politikaları aracılığıyla sorumlu yapay zekâya bağlılık gösterilmesi, paydaşlar arasında güven oluşturur. Buna yapay zekâ sistemlerinin etik ve sorumlu bir şekilde kullanıldığına dair güvence arayan müşteriler, iş ortakları ve düzenleyici kurumlar da dâhildir.
- Yapay zekâ sistemlerinin uyarlanması (customization of artificial intelligence systems): Yapay zekâya büyük ölçüde bağımlı olan şirketler, yapay zekâ modellerinin özelleştirilmesine ve uyarlanmasına rehberlik edecek yönetişim politikalarına ihtiyaç duyabilir. Açık yönergeler, değişikliklerin şirketin değerleri ve hedefleri ile uyumlu olmasını sağlar.
2. Bir yapay zekâ yönetişim politikasına ihtiyaç duyulmayabileceği durumlar
- Asgari yapay zekâ entegrasyonu (minimal artificial intelligence integration): Bir şirketin yapay zekâ kullanımı asgari düzeydeyse ve önemli miktarda veri işlemeyi veya karar almayı gerektirmiyorsa ayrıntılı bir yönetim politikası gereksiz olabilir. Bu gibi durumlarda mevcut veri koruma ve etik kurallara uymak yeterli olabilir.
- Düşük riskli ortamlar (low-risk environments): Yapay zekâ uygulamalarının bireyler veya toplum üzerinde minimum etkiye sahip olduğu düşük riskli ortamlarda faaliyet gösteren işletmeler, kapsamlı bir yönetişim politikasının hemen gerekli olmadığını görebilir. Ancak değişen koşullara uyum sağlamak için periyodik değerlendirmelerin yapılması tavsiye edilir.
- Geçici veya deneysel yapay zekâ projeleri (temporary or artificial intelligence projects): Uzun vadeli etkileri asgari düzeyde olan kısa vadeli veya deneysel yapay zekâ projelerine katılan şirketler daha esnek bir yaklaşımı tercih edebilir. Kapsamlı bir yönetişim politikası yerine, proje süresi boyunca kısa bir dizi kılavuz tercih edilebilir. Bu kararın projenin kapsamına ve uygulamasına bağlı olarak düzenli aralıklarla tekrar gözden geçirilmesi gerekmektedir.
- Dış kaynaklı yapay zekâ hizmetleri (outsourced artificial intelligence services): Bir şirket, köklü yönetişim politikalarına sahip üçüncü taraf yapay zekâ hizmetlerine güveniyorsa ek bir politikaya ihtiyaç duymayabilir. Bununla birlikte, üçüncü taraf politikası ile şirketin değerleri arasında uyumun sağlanması için gerekli özenin gösterilmesi şarttır. Ayrıca satıcıyla yapılan anlaşmada şirkete yönelik riskler ile ilgili şartlar dikkatle ele alınmalıdır.
Küçük işletme operasyonları (small-business operations): Sınırlı kaynaklara ve yapay zekâ bütünleşmesine sahip daha küçük işletmeler, ayrıntılı bir yönetim politikasına hemen ihtiyaç duymayabilir. Ancak işletme yapay zekâ kullanımını genişlettikçe kapsamlı bir politika ihtiyacını değerlendirmek için geri dönmek tavsiye edilir.
1966 yılında, Gence-Borçalı yöresinden göç etmiş bir ailenin çocuğu olarak Ardahan/Çıldır’da doğdu [merhume Anası (1947-10 Temmuz 2023) Erzurum/Aşkale; merhum Babası ise Ardahan/Çıldır yöresindendir]. 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) başlıklı kitapların bazı bölümlerinin de yazarıdır.
1992 yılından beri Türkiye’de yayımlanan otuza yakın Dergi, Gazete ve Blog’da 2 bin 500’ü aşan 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.