Etik ve Yapay Zeka Riskleri

Jyh-Woei Lin Güney Tayvan Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümü, Tainan, 710301, Tayvan

Sorumlu yazar: Jyh-Woei Lin

Alıntı: Jyh-Woei Lin (2026). Ethics and Risks of Artificial Intelligence. AI & Cyber Forum: An International Journal.

Alınma tarihi: 09 Ekim 2025 | Revize: 12 Kasım 2025 | Kabul: 05 Aralık 2025 | Çevrimiçi yayın: 13 Ocak 2026

Özet Yapay Zeka(YZ) uygulamaları günlük hayatımızda her yerde mevcuttur. YZ uygulamalarında olası etik sorunlar ve riskler arasında algoritma yanlılığı, ilgili teknolojinin ve ürünlerin orijinal amacından sapması, hem iyi hem de kötü kullanımlara sahip olması ve zayıf algoritma tasarımı veya mevcut teknoloji sınırlamaları yer alır. Son yıllarda çeşitli ülkeler YZ için düzenlemeler oluşturmuştur. 2019’da Tayvan, YZ’nin araştırma ve geliştirmesine yönelik kamu politikası olarak “YZ Araştırma ve Geliştirme Rehberleri”ni formüle etmiştir; bu sayede YZ gelişiminin neden olduğu etik sorunlar ve riskler iyileştirilmeye çalışılmıştır. Ancak bu politikanın kendi yasal dayanağı yoktur. Bu nedenle, sınırsız YZ gelişimini ve uygulamasını önlemek ve YZ’nin insan güvenliğini tehlikeye atmasını engellemek için yasal dayanağı olan sıkı bir YZ politikasının (YZ yasası olarak adlandırılan) oluşturulmasını talep ediyoruz.

Anahtar kelimeler: Yapay Zeka(YZ); Etik ve Riskler; Kamu Politikası; YZ Yasası; İnsan Güvenliği.

1. Giriş Yapay Zeka(YZ) (Şekil 1) hakkında konuşurken aklımıza ne geliyor? Steven Spielberg’in yönettiği filmdeki, insan annesinin sevgisini hiç beklemeyen yürek parçalayan küçük robot çocuk mu? Yoksa 2004’te Will Smith’in başrolünde olduğu I, Robot filmindeki robotların veya merkezi sistemlerin robotların üç yasasına uymaması mı? Go oyununda şampiyonu yenebilir (Şekil 2) ve röntgenlerde şüpheli hastalıklı hücreleri radyoloji teknisyenlerinden daha hızlı ve daha doğru tanımlayabilir [1]. Onun hakkında harika olmayan şey, Go oynamakta usta olan bir YZ’nin yalnızca Go oynamakta usta olabilmesi, kart oynamayı bile bilmemesi; hatta kart oynamanın ne olduğunu bile bilmemesidir! Üstelik YZ her yeni bir şey öğrendiğinde neredeyse her zaman yeniden pratik yapmak zorundadır. Biz sürekli birçok test sorusu çözerek öğrenebiliriz; insanlar gibi birkaç kez öğretildikten sonra kıyaslama yoluyla öğrenmez. Ancak dünyadaki mevcut YZ dar yapay Zeka(ANI) [2-4] olsa da Üretken YZ (GAI) ve genel yapay Zeka(AGI) da yavaş yavaş ortaya çıkmıştır [5-7]. Aslında Google’da bilgi ararken ve Facebook veya Instagram’da mesaj önerilerinde, “Siri dışarıda yağmur yağıyor mu?” gibi bazı işlevler akıllı telefonlar aracılığıyla kullanılmıştır. Bu nedenle YZ uygulamaları günlük hayatımızda her yerde görülebilir. Ancak son yıllarda YZ kullanıldığında neden olabileceği sorunlar veya zararlar yavaş yavaş keşfedilmiştir.
2. Etik ve Riskler GAI, AGI ve ANI gibi YZ uygulamalarında olası bazı etik sorunlar ve riskler şöyle açıklanacaktır.

(1) İlk olası etik sorun ve risk algoritmik yanlılıktır. YZ, belirli gruplar için her zaman yargı doğruluğu veya tahmin sonuçlarında yetersizdir; bu da sonuçların sistematik olarak bu gruba zarar verebileceği anlamına gelir. (2) İkinci olası etik sorun ve risk, YZ teknolojisinin orijinal amacından sapmasıdır. (3) Üçüncü olası etik sorun ve risk, bazı YZ teknolojilerinin veya ürünlerinin kendilerinin ikili kullanımlara (hem iyi hem kötü) sahip olabilmesidir. Dronlar tarımda çiftçilere tohum ekmede yardımcı olabilir, ancak aynı zamanda otomatik öldürme silahı olarak da kullanılabilir; en az toksik ilaç sentezi algoritmasını nasıl oluşturacağını aramak için de kullanılabilir, bu da en toksik ilaç sentezi algoritmasını aramaya dönüşebilir. (4) Dördüncü olası etik sorun ve risk, zayıf algoritma tasarımı veya mevcut teknik sınırlamalardan kaynaklanan sorunlardır. Zayıf algoritma tasarımı açısından, örneğin satranç oynayan bir robot kol, kuvvet geri bildirimi veya hareket engellendiğinde durma gibi anti-aptal cihazlarla tasarlanmadığı için yanlışlıkla bir insan satranç oyuncusunun parmağını yakalayıp kırabilir. Mevcut teknik sınırlamalar açısından, yol sürüşü için trafik işaretleri gerçekte sıklıkla eski veya kirli olabilir. Bu, insan sürüşünde yorumlamayı etkilemeyebilir, ancak otonom arabalar için ciddi yanlış anlamalara neden olabilir. Örneğin, geçiş yasağı işaretini doğru tanıyamayabilir ve sürüşe devam edebilir veya hız limitini 40 kilometreden 90 kilometreye yanlış yorumlayabilir. Ancak yukarıdaki durum, otonom ağ, kontrol izinleri veya nesne tanıma modellerine yönelik kötü niyetli saldırılardan da kaynaklanabilir. Bu nedenle, sınırsız YZ gelişimini [8] ve uygulamasını önlemek ve YZ’nin insan güvenliğini tehlikeye atmasını engellemek için yasal dayanağı olan sıkı bir YZ politikasının (YZ yasası olarak adlandırılan) oluşturulmasını talep ediyoruz. Ayrıca YZ yasasının zorluklarını da tartışacağız.

3. YZ Yasasının Zorlukları YZ yasasının zorlukları şunları içerir: (1) Hızlı Teknolojik Evrim ile Geciken Yasalar: YZ teknolojisi güncellemelerinin hızı yasa yapma hızını çok geride bırakır; bu da mevzuatta boşluklara veya gecikmelere yol açar ve düzenleyici etkinliği etkiler. (2) Karmaşık Sorumluluk Tanımı: YZ’nin otonom davranışı geliştiriciler, kullanıcılar ve platform sağlayıcıları gibi birden fazla tarafı içerir; bu da yasal sorumluluk dağılımını zorlaştırır. (3) Sınır Ötesi Yasal Çatışmalar: Farklı ülkelerin gizlilik, düzenleme ve etik konusunda farklı yasal gereklilikleri vardır; şirketlerin birden fazla yasaya uyması gerekir ve bu uyum maliyetlerini artırır. (4) Aşırı veya Yetersiz Düzenleme: Aşırı düzenleme yeniliği boğabilirken, yetersiz düzenleme kamu güvenliği ve etik risklere yol açabilir. (5) Sosyal Güven ve Kamu Farkındalığı: Halkın YZ’ye duyduğu güvensizlik yasal uygulamanın önünde engel olabilir; politika şeffaflığı ve kamu eğitimi gerektirir.
4. Tartışma YZ’nin olası bazı etik sorunları ve riskleri arasında algoritma yanlılığı, ilgili teknolojinin veya ürünlerin orijinal amacından sapması, hem iyi hem kötü kullanımlara sahip olması ve zayıf algoritma tasarımı veya mevcut teknoloji sınırlamaları yer alır. Ancak bu etik sorunlar ve riskler nasıl azaltılabilir? Bu nedenle AB’nin YZ kuralları taslağı [9]. Bu belgelerde önerilen etik değerler, ilkeler veya davranış normları farklı görünse de yıllarca süren tartışma ve keşiften sonra bazı fikir birlikleri yavaş yavaş ortaya çıkmıştır. Yukarıda belirtilen uluslararası belgelerle karşılaştırıldığında Tayvan formülasyonunda nispeten geç kalmıştır. Örneğin 2019’da Bilim ve Teknoloji Bakanlığı (şimdi Ulusal Bilim Konseyi olarak yeniden adlandırılmıştır) kamu politikası olarak “YZ Araştırma ve Geliştirme Rehberleri”ni formüle etmiştir. Ancak bu politikanın kendi yasal dayanağı yoktur. Önerilen üç etik değer ve sekiz davranış rehberi, temelde yukarıda belirtilen en son uluslararası YZ geliştirme rehber belgelerinin sıkça bahsedilen içeriğini kapsar. Söz konusu üç etik değer insan odaklı değerler, sürdürülebilir kalkınma ve çeşitlilik ile hoşgörüdür. Davranış rehberleri ise ortak refah ve karşılıklı fayda, güvenlik, hesap verebilirlik ve iletişim, özerklik ve kontrol, şeffaflık ve izlenebilirlik, açıklama yeteneği ve personel, gizlilik ve veri yönetimi, adalet ve ayrımcılık yapmama olmak üzere toplam sekiz maddedir. Gelecekte okuyucular yeni YZ teknolojileri veya ürünleri ortaya çıktığında bunların bu üç değeri ve sekiz davranış rehberini karşılayıp karşılamadığını değerlendirmeyi deneyebilir. Karşılamıyorsa hangi madde karşılanmıyor? Yukarıda tanıtılan yaygın etik sorunlar ve risklerden hangisi uyumsuzluğun nedenidir? Değilse, geçmişte göz ardı edilmiş ama dikkat edilmesi gereken başka hangi etik sorunlar veya riskler vardır? YZ teknolojisi hızla gelişiyor ve günlük hayattaki uygulamaları giderek yaygınlaşıyor.

Ancak yasal hükümlerin zorunlu olduğu göz önüne alındığında, formüle edilirken çok dikkatli olunmalı ki kolayca ele alınamasın ve yeniliği ve gelişmeyi uygunsuz şekilde engelleyen hükümler durum bilinmeden çıkarılmasın. Ayrıca yasaların çıkarılması belirli bir istikrar derecesine sahip olmalı ve emirler her gün değişmemelidir; aksi takdirde düzenlemelere uyanlar ne yapacaklarını şaşırır. Bu nedenle, yasal düzenlemelerin ortaya çıkan teknolojilere ayak uyduramamasından kaynaklanan sorunlar ve risklerin norm olduğu düşünülebilir ve bu yalnızca YZ teknolojisi kullanıldığında geçerli değildir. İnsanlar YZ etik sorunlarına veya risklerine karşı kendi duyarlılıklarını geliştirebilirlerse, vatandaş denetiminin gücünü kullanabilir veya hükümet denetimine yardımcı olabilir, YZ geliştirme veya kullanıcıların belirli bireylere veya gruplara zarar vermemek için her şeyi yapıp yapmadığını değerlendirebilir ve YZ gelişimini kademeli olarak iyileştirebilirler. Yazarlar ve kitle iletişim araçları sıklıkla YZ’nin yeteneklerini abartır ancak getirebileceği etik sorunlar veya riskler hakkında konuşmaktan kaçınır veya kaçınır.

5. Sonuç Facebook veya Instagram’da mesaj önermek, YouTube veya Netflix’te izlenecek videolar önermek, telefonunuzu kilidini açmak için yüzünüzü taramak ve yapay Zeka(YZ) uygulamaları günlük hayatımızda her yerde mevcuttur. YZ uygulamalarında olası bazı etik sorunlar ve riskler tanıtılmıştır. İlk olası etik sorun ve risk algoritmik yanlılıktır. İkinci olası etik sorun ve risk, YZ teknolojisinin orijinal amacından sapmış olmasıdır. Üçüncü olası etik sorun ve risk, bazı YZ teknolojilerinin veya ürünlerinin kendilerinin ikili kullanımlara (hem iyi hem kötü) sahip olabilmesidir. Dördüncü olası etik sorun ve risk, zayıf algoritma tasarımı veya mevcut teknik sınırlamalardan kaynaklanan sorunlardır. Son yıllarda çeşitli ülkeler YZ gelişimiyle ilgili düzenlemeler oluşturmuştur. Örneğin 2019’da Tayvan, YZ’nin araştırma ve geliştirmesine yönelik kamu politikası olarak “YZ Araştırma ve Geliştirme Rehberleri”ni formüle etmiştir; bu sayede YZ gelişiminin neden olduğu etik sorunlar ve riskler iyileştirilmeye çalışılmıştır. Ancak bu politikanın kendi yasal dayanağı yoktur. Bu nedenle, sınırsız YZ gelişimini ve uygulamasını önlemek ve ardından yasanın YZ’nin insan güvenliğini tehlikeye atmasını engellemesi için yasal dayanağı olan sıkı bir YZ politikasının (YZ yasası gibi) oluşturulmasını talep ediyoruz.

Kaynakça

1. Tzeng, I. S., Hsieh, P. C., Su, W. L., Hsieh, T. H. ve Chang, S. C., (2023), Artificial Intelligence-Assisted Chest X-ray for the Diagnosis of COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis, Diagnostics, Vol.13(4), 584, doi: 10.3390/diagnostics13040584
2. Kuusi, O. ve Heinonen, S., (2022), Scenarios From Artificial Narrow Intelligence to Artificial General Intelligence—Reviewing the Results of the International Work/Technology 2050 Study, World Futures Review, Vol.14(1), 65-79, doi: 10.1177/19467567221101637
3. Ang, T. L., Choolani, M., See, K. C. ve Poh, K. K., (2023), The rise of artificial intelligence: addressing the impact of large language models such as ChatGPT on scientific publications, Singapore Medical Journal, Vol.64(4), 219-221, doi: 10.4103/singaporemedj.SMj-2023-055.
4. Groppe, S. ve Jain, S., (2024), The Way Forward with AI-Complete Problems, New Generation Computing, Vol.42, 1-5, doi: 10.1007/s00354-024-00251-8.
5. Lv, Z., (2023), Generative artificial intelligence in the metaverse era, Cognitive Robotics, Vol.3, 208-217, doi: 10.1016/j.cogr.2023.06.001.
6. Emmert-Streib, F., (2024), Is ChatGPT the way toward artificial general intelligence, Discover Artificial Intelligence, Vol.4, 32, doi: 10.1007/s44163-024-00126-3.
7. Mitchell, M., (2024), Debates on the nature of artificial general intelligence, Science, Vol.383 (6689), eado7069, doi: 10.1126/science.ado7069
8. Sarker, I. H., (2021), Machine Learning: Algorithms, Real-World Applications and Research Directions, SN Computer Science, Vol.2, 160, doi: 10.1007/s42979-021-00592-x.
9. Gibney, E., (2024), What the EU’s tough AI law means for research and ChatGPT, Nature, 626 (8001), 938-939, doi: 10.1038/d41586-024-00497-8.

 

DOI: https://doi.org//AI.2026.5.1.05