Yapay zeka, tamamıyla yapay araçlar ile oluşturulan ve insana ait özellikler ve davranışlar göstererek bir canlı organizma kullanılmaksızın makinelerin çalışma sistemi kullanılmak yoluyla çalışan teknolojik bir özelliktir. Teknolojinin hızla ilerlemesi ile beraber, yapay zekâ gibi teknolojiler hayatımızda birçok kolaylık sağlamıştır. Bu kolaylıklar karşısında, hukuki alanda ortaya çıkan bazı teknik problemler kadar hukuki ihtilafla da karşılaşmaktayız. Yüksek miktarda verinin toplanması ve analizine dayanan yapay zekâ teknolojileri, özellikle ekonomik alanda etkisini göstermiş ve verileştirme çalışmaları aracılığıyla her türlü bilgi, ekonomik değer üretmenin temel öğesi hâline gelmiştir. Bu talep, çeşitli faaliyetler kapsamında, özellikle kişisel verilerin merkeze alınmasını ve kişisel veriler aracılığıyla değer üretilmesini sağlamıştır.
Yapay zeka döneminde en çok karşılaşılan sorunlardan biri, kişisel verilerin korunması sorunudur. Hassas veriler ile hassas olmayan veriler arasındaki kalite farklılığının yapay zekâ tekniği aracılığıyla azalması; aynı şekilde, anonimleştirilmiş veri ile kişisel veri arasındaki farklılığın da azalması söz konusudur. Yapay zeka algoritmaların kara kutu ve şeffaflık sorunları, teknik açıdan çözüm bekleyen sıradaki problemler arasındadır. İhlal failinin belirlenmesinin güçlüğü ve ihlalin delillerinin elde edilmesinin teknik olarak kolay olmaması ve yüksek maliyetli olması, yapay zekâ döneminde kişisel verilerin koruma kapsamında ortaya çıkan en önemli sorunlar arasındadır. Bu problemler karşısında yapılması gerekenler, verinin sadece toplanma aşamasında düzenlemeye bağlı olması, verilerden türetilen çıkarımların da kişisel verilerin korunması kapsamında değerlendirilmelidir. Sonuç olarak yapay zekâ teknolojileri, verileri direkt kullanmaktan ötürü, ileride farklı amaçlarla tekrar kullanabilme ve yaptığı çıkarımlardan yine çıkarımlar yapabilme riskini arttırmaktadır.
Özel veya özel olmayan ve hassas veya hassas olmayan verilerin güncel olmayan, akışkan ve etkisiz sınıflandırmalarından vazgeçilmelidir. Bu kategoriler, yalnızca toplandıkları andaki verilerin özelliğini yansıtır. Anonim hale geldiğini düşündüğümüz veriler yapay zekâ teknolojileri yardımıyla, paylaşılması halinde kişilerde rahatsızlık ve huzursuzluk uyandıracak verilere dönüşmesi halinde hassas veriler kategorisine bile girebilecektir. Sonuç olarak, kişisel veri koruma düzenlemelerinin anonimleştirilmiş veri tuzağına düşmemesi ve türetilen çıkarımlar ve onların yeniden kullanılmasıyla üretilebilecek yeni aktif verilerin kullanılmasının kişisel veri kapsamında korunması kadar, kişi haklarının ve mahremiyetinin de korunması kapsamında yeniden dikkate alınıp bu konularda tedbir alınması gerekir.
Genel Tavsiyeler
- Yapay zeka faaliyetlerinin geliştirilmesi ve uygulanması aşamasında ilgili kişilerin temel hak ve özgürlüklerine saygı gösterilmeli, hak ihlaline fırsat verilmemelidir.
- Veri işleme uygulamalarının toplum ve bireyler üzerine etkileri değerlendirildiğinde ilgili kişi açısından kontrolü mümkün olmalıdır.
- Kişisel veri işleme temelli yapay zekâ ve veri toplama çalışmaları; kişilerin temel hak ve özgürlüklerini koruyan yaklaşım sergilemeleri hukuka uygunluk, ölçülülük, dürüstlük, şeffaflık, hesap verebilirlik, kişisel verilerin güncel ve doğru olması, kişisel veri kullanım amacının belirli ve sınırlı olması ilkeleri ile veri güvenliğine dayalı olmalıdır.
- İnsan hakları ve temel özgürlüklerin korunması ile insan onurunun korunması hakkı gözetilmelidir.
- Kişisel verilerin işlenmesinde; potansiyel risklerin önleminin alınması ve azaltılması üzerine odaklanan, insan haklarını, demokrasinin işleyişini, etik ve sosyal değerleri de göz önünde bulunduran bir bakış açısı benimsenmelidir.
Geliştiriciler, Üreticiler ve Servis Sağlayıcılar İçin Tavsiyeler
- Tasarımda, ulusal ve uluslararası düzenleme ve/veya belgelerle tutarlı olarak kişisel veri mahremiyetini esas alan bir yaklaşım gözetilmelidir.
- Bireylere, kişisel gelişimlerini ve görüşlerini etkileyen teknolojilere bağlı olarak işlemelerle ilgili itiraz hakkı tanınmalıdır.
- Kullanılan kişisel verilerin kalitesi, niteliği, kaynağı, miktarı, kategori ve içeriği değerlendirmeye alınarak asgari veri kullanımına başvurulmalı; geliştirilen modelin doğruluğu devamlı olarak takip edilmelidir.
- İnsan hakları temelli, etik ve sosyal yönelimli yapay zekâ uygulamalarının tasarlanmasına ve potansiyel önyargıların tespit edilmesine katkıda bulunabilecek akademik kurumlarla irtibata geçilmeli; şeffaflık ve eşit katılımının zor olabileceği alanlarda tarafsız uzman kişi, kurum ve kuruluşların fikirleri alınmalıdır.
- Bağlamından koparılmış algoritma modelleri, bireyler ve toplum üzerinde olumsuz etkilere sebep olma riski açısından dikkatle gözetilmelidir.
- Temel hak ve özgürlükler üzerindeki olumsuz sonuçlar değerlendirilerek, uygun risk önleme ve azaltma tedbirlerine dayalı sakıngan bir yaklaşım benimsenmelidir.
- Veri toplama da dâhil olmak üzere veri işlemenin her sürecinde, temel hak ve özgürlükler değerlendirilerek, ilgili kişiler üzerinde meydana gelebilecek ayrımcılık riski veya diğer olumsuz etkiler ve önyargılar önlenmelidir.
Karar Alıcılar İçin Tavsiyeler
- Hesap verebilirlik ilkesi bütün süreçlerde incelenmelidir.
- İlgili kişilerin temel hak ve özgürlüklerini önemli düzeyde etkileme ihtimali ortaya çıktığında denetim güçlerine mutlaka başvurulmalıdır.
- Davranış kuralları ve sertifikasyon düzenekleri gibi uygun önlemler alınmalıdır.
- Karar alma aşamalarında insan müdahalesinin rolü araştırılmalıdır. Bireylerin, yapay zekâ uygulamaları ile öne sürülen önerilerin sonucuna güvenmeme özgürlüğü korunmalıdır.
- Yapay zekâ modellerinin farklı bir durum veya amaç için kullanılıp kullanılmadığını izlemek üzere karar alıcılar desteğiyle yeterli kaynak ayrılmalıdır.
- Denetim otoriteleri ve yetkili kurum, kuruluşlar arasında, veri mahremiyeti, tüketicinin korunması, rekabetin geliştirilmesi ve ayrımcılıkla mücadele konularında iş birliği desteklenmeli ve teşvik edilmelidir.
- Kişisel verilerin korunmasına yönelik risk değerlendirme prosedürleri benimsenmeli ve sektör/uygulama/donanım/yazılım temelinde bir uygulama kalıbı oluşturulmalıdır.
Yazan: Beyza Nur GÖKTAŞ
