Yapay Zeka Etiği ve Kurumsal Sorumluluk

Yapay Zeka Etiği ve Kurumsal Sorumluluk

AI sistemlerinin gücü arttıkça, etik sorumluluklar da artıyor. Şirketler, AI'ı sorumlu kullanmak zorunda.

## AI Etiği Temel İlkeleri

### 1. Şeffaflık (Transparency)
AI kararlarının açıklanabilir olması gerekir. "Kara kutu" modelleri güven sorunu yaratır.

### 2. Adalet (Fairness)
AI sistemleri, ırk, cinsiyet, yaş gibi faktörlere göre ayrımcılık yapmamalı.

### 3. Hesap Verebilirlik (Accountability)
AI kararlarından kimin sorumlu olduğu açık olmalı.

### 4. Gizlilik (Privacy)
Kişisel veriler, AI eğitiminde bile korunmalı.

### 5. Güvenlik (Security)
AI sistemleri, saldırılara ve manipülasyona karşı güvenli olmalı.

## Bias (Önyargı) Sorunu

### Bias Türleri
- Veri Bias'ı: Eğitim verisindeki dengesizlikler
- Algoritma Bias'ı: Model tasarımından kaynaklanan sorunlar
- Toplumsal Bias: Tarihi önyargıların AI'a yansıması

### Bias Önleme Stratejileri
1. Çeşitli ve dengeli veri setleri kullanın
2. Bias metriklerini izleyin (demographic parity, equal opportunity)
3. Düzenli audit ve test yapın
4. Çeşitli ekiplerle model geliştirin

## Regülasyonlar

### AB AI Act
Risk bazlı yaklaşım ile AI sistemlerini kategorize ediyor:
- Kabul edilemez risk (yasaklı)
- Yüksek risk (sıkı düzenleme)
- Sınırlı risk (şeffaflık yükümlülükleri)
- Minimal risk (düzenleme yok)

### Türkiye
KVKK kapsamında AI sistemlerinde kişisel veri kullanımı düzenleniyor.

## Kurumsal AI Etik Çerçevesi

1. AI Etik Kurulu oluşturun
2. Etik İlkeler belgesi yayınlayın
3. Risk Değerlendirme süreci kurun
4. Eğitim programları düzenleyin
5. Denetim mekanizmaları kurun

## Sonuç

Etik AI kullanımı, sadece doğru olan değil, aynı zamanda iş başarısı için de kritik. Güven, sürdürülebilir başarının temelidir.