Yeni NIOSH Kılavuzu:Öneriler: yapay zekayı mevcut iş kazalarını değiştiren bir unsur olarak tanımlıyor.
NIOSH (ABD: National Institute for Occupational Safety and Health | NIOSH
Michelle Gaulin / Ocak 2026
Yapay zeka, otomatik ekipman kontrolünden süreç optimizasyonuna, planlamadan izlemeye ve karar destek araçlarına kadar işyeri sistemlerine giderek daha fazla entegre ediliyor. Bu sistemlerin sektörler genelinde benimsenmesi yaygınlaştıkça, kuruluşlar bu sistemlerin işçi güvenliği ve sağlığını nasıl etkilediği konusunda yeni sorularla karşı karşıya kalıyor. Yeni NIOSH yapay zekâ işyeri güvenliği kılavuzu, işverenlerin yerleşik iş sağlığı ve güvenliği ilkelerini kullanarak bu riskleri nasıl belirleyebileceklerini, değerlendirebileceklerini ve yönetebileceklerini özetliyor.
Yapay zekayı ayrı bir tehlike kategorisi olarak ele almak yerine, kılavuz yapay zekayı mevcut iş yeri tehlikelerini değiştiren yazılım tabanlı bir faktör olarak yeniden tanımlıyor. Bu yaklaşım, iş yerindeki yapay zeka güvenlik risklerini bilindik güvenlik yönetimi çerçevelerine yerleştirerek, işverenlerin mevcut tehlike tanımlama, maruziyet değerlendirme ve kontrol uygulamalarını yapay zeka destekli sistemlere genişletmelerine olanak tanıyor.
İşyerinde yapay zekâ tehlikelerinin tanımlanması
Kılavuz, daha geniş ve daha az spesifik olan “yapay zeka” terimi yerine “eğitilmiş algoritma” terimini önererek, kesin terminolojinin önemini vurgulamaktadır. Eğitilmiş bir algoritma, işletim parametrelerini ayarlamak, görevleri önceliklendirmek veya otomatik eylemleri tetiklemek gibi bir sistemin çıktısını veya davranışını etkilemek için verileri kullanır. Bu çerçeve, güvenlik uzmanlarının yazılımın gerçek iş yeri sistemlerinde nasıl işlev gördüğüne odaklanmasına yardımcı olur.
NIOSH, algoritmaların fiziksel bir maddeye sahip olmadığını ve doğrudan yeni fiziksel, kimyasal veya biyolojik tehlikeler yaratamayacağını belirtiyor. Bununla birlikte, eğitilmiş algoritmalar, ekipman davranışını, süreç zamanlamasını ve insanların sistemlerle etkileşimini etkileyerek mevcut tehlikelerin nasıl ortaya çıktığını, kontrol edildiğini veya artırıldığını değiştirebilir. Bu şekilde, yapay zeka geleneksel tehlikelerin yerini almak yerine, genel işyeri risk profilini yeniden şekillendirir.
Kılavuz ayrıca psikososyal riskleri de ayrı bir endişe kaynağı olarak vurgulamaktadır. Algoritma odaklı iş organizasyonu, performans izleme, iş özerkliği ve beceri gereksinimlerindeki değişiklikler, çalışanlar için bilişsel yükü, stresi ve belirsizliği artırabilir. Bu etkiler, somut tehlikelerle aynı düzeyde değerlendirme ve kontrolü gerektiren meşru iş sağlığı riskleri olarak ele alınmaktadır.
Algoritmik hijyen çerçevesi
Yapay zekâ destekli sistemlerin sistematik değerlendirilmesini desteklemek amacıyla NIOSH, algoritmik hijyen çerçevesini sunmaktadır. Bu önerilen çerçeve, algoritma özelliklerini yerleşik tehlike kategorileri ve kontrol stratejileriyle ilişkilendirerek endüstriyel hijyen prensiplerini yazılım tabanlı teknolojilere uyarlamaktadır.
Bu çerçeve, veri ve metodoloji tasarımı, çalışanlar ve algoritmalar arasındaki güven, çalışanlar ve yönetim arasındaki güven, iş yeniden becerilendirme talepleri ile siber güvenlik ve donanım entegrasyonu da dahil olmak üzere riski etkileyen çeşitli sistem özelliklerini tanımlar. Bu özellikler, hem somut hem de psikososyal tehlikelerle etkileşime girerek maruz kalma yollarını ve sağlık sonuçlarını şekillendirir.
Laboratuvar Güvenliği Yönetimi Sertifikası
Laboratuvar Güvenliği Yönetimi sertifikası sadece bir eğitimden ibaret değil, aynı zamanda profesyonel bir avantajdır.
Ölçülebilir bir fark yaratan kritik beceriler ve IACET onaylı sürekli eğitim kredileri (CEU) kazanın.
NIOSH, algoritmik hijyeni nihai bir standarttan ziyade saha çalışmaları ve gelecekteki araştırmalar için bir başlangıç noktası olarak sunmaktadır. Amaç, işverenlerin, geliştiricilerin ve politika yapıcıların yapay zeka sistemlerinin güvenli bir şekilde kullanılmasını desteklemek için kullanabilecekleri eyleme geçirilebilir kılavuzlar için bilimsel bir temel oluşturmaktır.
Önleme ve kontrol stratejileri
Bu kılavuz, iş yeri tasarımı yoluyla uygulanabilecek önleme stratejileri ile yazılım tasarımı yoluyla ele alınması gereken stratejiler arasında ayrım yapmaktadır. İş yeri tasarım kontrolleri, işverenlerin ve son kullanıcıların sorumluluğundadır ve iş rollerinin yeniden tanımlanmasını, otomatik kararlara insan gözetimi eklenmesini , standart işletim prosedürlerinin güncellenmesini ve yapay zeka sistemlerinin rutin güvenlik incelemelerine entegre edilmesini içerebilir.
NIOSH, algoritmik sistemler karmaşık veya kısmen şeffaf olmasa bile, mevcut risk değerlendirme araçlarının ve yöntemlerinin geçerliliğini koruduğunu vurgulamaktadır. Bilindik değerlendirme yaklaşımlarının uygulanması, kuruluşların yapay zekanın risk seviyelerini nasıl değiştirdiğini ve ek kontrollerin nerede gerekli olabileceğini anlamalarına yardımcı olabilir.
Yazılım tasarım kontrolleri ise bunun aksine geliştiriciler ve teknoloji sağlayıcıları tarafından uygulanmalıdır. Bunlar arasında sistemlere şeffaflık kazandırmak, sistem davranışının amaçlanan tasarım parametreleriyle eşleşmesini sağlamak için uyum değerlendirmeleri yapmak ve geliştirmenin başlarında güvenlik hususlarını ele almak yer almaktadır. Kılavuz, yapay zeka sistemi yaşam döngüsü boyunca riskleri yönetmek için geliştiriciler ve iş güvenliği uzmanları arasında işbirliğini teşvik etmektedir.
Yapay zekâ risklerini zaman içinde yönetmek
NIOSH, yapay zekâ risk yönetiminin devreye alma ile sona ermediğini vurgulamaktadır. Devam eden gözetim, bağımsız denetimleri, algoritmik şeffaflık değerlendirmelerini ve güvenilir tasarım uygulamalarını teşvik eden gönüllü yapay zekâ sistemi sertifikasyon programlarını içerebilir. Güvenlik sistemi yaklaşımları ve güvenlik durumu yaklaşımları gibi yapılandırılmış metodolojiler, kuruluşların işyerindeki yapay zekâ güvenlik risklerinin zaman içinde nasıl belirlendiğini, değerlendirildiğini ve kontrol edildiğini belgelemelerine yardımcı olabilir.
Bu yaklaşımlar sürekli iyileştirmeyi destekler ve yapay zekâ destekli sistemlerin koşullar, veriler ve kullanım senaryoları geliştikçe güvenli bir şekilde çalışmaya devam edebileceğine dair kanıt sunar.
Bu kılavuzun laboratuvar yöneticileri için önemi
NIOSH’un yapay zekâ risk yönetimini yerleşik iş güvenliği bilimine dayandıran yapay zekâ işyeri güvenliği kılavuzu, laboratuvar yöneticilerine güvenlik programlarını yeniden icat etmeden ortaya çıkan riskleri ele almak için pratik bir yol sunmaktadır. Eğitimli algoritmalar sektörler genelinde daha yaygın hale geldikçe, algoritmik hijyen çerçevesi, yapay zekâ gözetimini rutin işyeri güvenliği ve sağlık yönetimine entegre etmenin yapılandırılmış bir yolunu sunarak , yapay zekâ güvenliğinin yalnızca teknik bir sorumluluk değil, operasyonel bir sorumluluk olduğunu pekiştirmektedir.
Michelle Gaulin
Michelle Gaulin, Lab Manager dergisinde yardımcı editör olarak görev yapmaktadır . Toronto, Ontario, Kanada’daki Toronto Metropolitan Üniversitesi’nden gazetecilik lisans derecesine sahip olup, editörlük, içerik oluşturma ve marka hikaye anlatımı alanlarında yirmi yıllık deneyime sahiptir. Görevinde, derginin basılı ve çevrimiçi içeriğinin üretimine katkıda bulunur, sektör uzmanlarıyla iş birliği yapar ve yüksek kaliteli, ilgi çekici içerik sunmak için serbest yazarlarla yakın çalışır.
Profesyonel geçmişi otomotiv, seyahat, finans, yayıncılık ve teknoloji dahil olmak üzere birçok sektörü kapsamaktadır. Karmaşık konuları basitleştirme ve hem B2B hem de B2C kitleleriyle bağlantı kuran ilgi çekici anlatılar oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır.
Michelle boş zamanlarında açık hava etkinliklerinden hoşlanır ve kızıyla geçirdiği zamana çok değer verir. Kendisine mgaulin@labmanager.com adresinden ulaşılabilir.