YAZI: 1
Özet Bilgi: Sağlam Güvenlik Önlemleri Olmadan Yapay Zeka Çalışanlara Zarar Veriyor
AFL-CIO Teknoloji Enstitüsü / 25 Mart 2026
İşverenler, çalışanları izlemek, değerlendirmek, yönetmek ve değiştirmek için iş yerlerinde hızla yapay zekâ sistemlerini kullanıma sokuyor. Yapay zekâ sistemlerinin benzeri görülmemiş verimlilik artışları sağlayabileceği ve ekonomik büyümenin altın çağını başlatabileceği yönündeki büyük iddialara rağmen, kanıtlar yapay zekâ etrafındaki abartının gerçeklikten uzak olduğunu gösteriyor. Birçoğu kamuya açık olan yapay zekâ sistemleri genellikle hataya yatkındır , taraflı sonuçlar üretir ve hatta yasa dışı faaliyetleri tavsiye eden çıktılar üretebilir . Birçok durumda, bu yapay zekâ kullanımları çalışanların bilgisi veya rızası olmadan ve çok az veya hiç düzenleyici denetim olmadan gerçekleşmektedir. Bu sistemler çalışanlara birçok yönden zarar veriyor. Sömürücü gözetim araçlarından ve ayrımcı yönetim algoritmalarından tehlikeli deneylere ve işten çıkarmalara kadar, yapay zekâ çalışanlara ve kamuya ölçülebilir zararlar veriyor. Düzenlenmeden bırakılan bu teknolojiler, iş yeri yaralanmalarını artırıyor, ırk ve cinsiyet ayrımcılığını sürdürüyor, beceri kaybına yol açıyor, fikri mülkiyet haklarını tehdit ediyor ve işin temel onurunu zedeliyor. Yapay zekâ genellikle işverenlerin gücünü çalışanların pahasına artıran bir araç olarak kullanılıyor. Bu nedenle AFL-CIO, türünün ilk örneği olan ulusal bir işçi yapay zeka gündemi geliştirdi. AFL-CIO’nun Yapay Zeka İlkeleri, işçileri merkeze alır ve yeni teknolojilerin faydalarının geniş çapta paylaşılmasını ve tehlikeli, ayrımcı ve işçi karşıtı sonuçlara yol açmamasını sağlar.
GERÇEK: İşverenler, işe alım, planlama, görev atama, performans değerlendirme ve hatta çalışanlara disiplin cezası verme veya işten çıkarma gibi önemli işlevler için iş yerinde yapay zeka sistemlerini giderek daha fazla kullanıyor.
GERÇEK: Denetimsiz yapay zeka araçları, sağlık, ulaşım ve ağır sanayi gibi yüksek riskli, güvenlik açısından hassas sektörlerde kullanılmaktadır.
GERÇEK: Dikkatli testler ve insan gözetimi olmadan, bu araçlar kamu sektörü hizmetlerine güvenen çalışanlar ve halk için önemli riskler oluşturmaktadır.
GERÇEK Çalışanların, iş yerlerinde ve genel olarak toplumda teknolojilerin nasıl kullanıldığına dair güvenceler talep etme hakkı vardır.
İşçilerin Verilerini Silah Olarak Kullanarak İşçileri İzlemek
Büyük şirketlerin neredeyse 10’da 9’u, bir veya daha fazla iş fonksiyonunda yapay zekayı kullanıyor. Bu araçlar genellikle çalışanların büyük miktarda verisini sürekli olarak toplamak ve analiz etmek için kullanılıyor. Çalışanların ücret ve sosyal hak bilgileri, sağlık ve aile izinleri, yazışmaları, çevrimiçi aktiviteleri, disiplin cezaları ve coğrafi konumları da dahil olmak üzere hassas bilgiler , çalışanlara hangi verilerin toplandığı, nasıl kullanıldığı veya verilerinin üçüncü taraflarla paylaşılıp paylaşılmadığı veya satılıp satılmadığı konusunda bilgi verilmeden, çalışanları yönetmek için kullanılan yapay zeka platformlarına aktarılabiliyor .
Bu araçlar , çok çeşitli sektörlerde kullanılmakta olup , çalışanların hem iş sırasında hem de iş sonrasında gözetim altında tutulmasını sağlayarak önemli gizlilik endişelerine yol açmaktadır. Bazı sürücüler, her hareketlerini takip etmek için yapay zekâ destekli kameralar , telefon uygulamaları ve sensörler aracılığıyla izlenmekte ve göz hareketleri verileri “dikkatlilik” analizi için kullanılmaktadır. Sistem, yönetime video ve ses kayıtları göndermekte ve sürücülere sözlü uyarılar vermekte, bazen yapmadıkları hatalar için bile disiplin cezası almalarına neden olmaktadır . Çağrı merkezi yazılımı, çalışanların ve müşterilerin seslerini sürekli olarak izlemekte, duygu tanıma teknolojisini kullanarak hayal kırıklığını “tespit etmekte” ve önceden hazırlanmış yanıtlar vermektedir. Sistem hatalı olsa ve çalışanların kendileriyle ilgili hangi verilerin toplandığı, doğru olup olmadığı veya nasıl kullanıldığı konusunda hiçbir kontrolü olmasa bile, teknoloji çalışanları disipline etmek için kullanılmaktadır. Ayrıca, çalışanların biyometrik verilerinin ve hareketlerinin işverenleri tarafından izlenmesine izin vermelerinin bir iş koşulu olarak beklendiği kaydedilmiş örnekler de bulunmaktadır .
Adil Olmayan ve Sömürücü Otomatik Yönetim Sistemleri
Gözetim sistemlerinden ve diğer kaynaklardan elde edilen veriler, işçileri değerlendirmek ve yönetmek için de kullanılır. Genellikle “patron yazılımı” olarak adlandırılan bu otomatik karar sistemleri, işe alma, işten çıkarma, planlama, görev dağıtımı, performans değerlendirmesi ve ücret belirleme gibi çeşitli yönetim faaliyetlerini gerçekleştirir . Çoğu zaman, bu sistemlerde anlamlı bir insan gözetimi yoktur ve işçilere sistemden çıkma seçeneği sunulmadan devreye alınırlar. Bu teknolojiler, işçi sağlığı ve güvenliği, mesleki takdir yetkisi, işçi özerkliği , iş memnuniyeti ve saygınlığı da dahil olmak üzere iş kalitesinin diğer unsurları üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir. İşçileri disipline etmek veya özerkliklerini engellemek için algoritmik yönetim araçlarının kullanılması , iş yerinde yaralanma olasılığının artması ve daha az güvenli işyeri koşulları da dahil olmak üzere işçiler için bildirilen olumsuz sonuçlarla güçlü bir şekilde ilişkilidir .
Genellikle bu araçlar, çalışanların performansını verimlilik kotalarıyla ne kadar uyumlu olduklarına göre sıralayarak “verimliliği” ölçmek için kullanılır. Hızlı yemek şirketleri tarafından kullanılan ve “performans koçu” olarak pazarlanan bir araç , çalışanların müşterilerle etkileşimlerini kaydeder . Çalışanlar, ürünleri daha yüksek fiyata satma ve karı maksimize etme yeteneklerine göre değerlendirilir; bazı işverenler ise çalışanları yüz ifadelerine göre bile değerlendirir . Amazon tarafından tanıtılan bir başka araç ise depo çalışanlarının görevleri tamamlama hızlarını izleyen takip cihazları takmasını gerektirir. Verimliliği artırma ve iş yerlerini daha güvenli hale getirme bahanesiyle, bu iş uygulamaları sistemik güvenlik ihlallerine ve yüksek yaralanma oranlarına yol açmıştır. Human Impact tarafından yapılan bir çalışma , işçi gözetimi için teknolojinin aşırı kullanımının, aşırı disiplin, yaralanmalar ve hatta işten çıkarmalar da dahil olmak üzere işçilere verilen zararı artırdığını ortaya koymuştur.
Yapay zekâ, kapsamlı otomatik planlama veya gerçekçi olmayan görev atamaları yoluyla çalışma koşullarını yoğunlaştırmakla kalmaz , aynı zamanda çalışanların performansını da olumsuz etkileyebilir; çalışanların kaygılarını artırabilir ve daha yüksek stres ve tükenmişlik seviyelerine yol açabilir. Genellikle, yapay zekâ verimlilik araçları, çalışanları sürdürülemez seviyelerde görev yapmaya zorlayarak işi oyunlaştırmak üzere tasarlanmıştır. Bir örnekte, Amazon, çalışanları ” müşteri siparişlerini en hızlı şekilde hazırlama” yeteneklerine göre sıralayan MissionRacer adlı bir video oyunu yarattı. Çalışanların görevleri tamamlamadan geçirdikleri zamanı ölçen araçlarla birleştirildiğinde, çalışanlar zamanı yenmek için kendilerini tehlikeye atmaya zorlanırlar. Örneğin, engelli çalışanlar ve hamile olanlar için, verimlilik kotalarını karşılamak için tuvalete gitmeyi veya mola vermeyi atladıkları için sağlık riskleri katlanarak artar. Çalışanları daha fazla ve daha hızlı üretmeye zorlayan teknoloji, zihinsel ve fiziksel zarara yol açan yüksek bir maliyete sahiptir.
Ayrıca, sağlık ve müşteri hizmetleri gibi sektörlerde, işverenler işçi ücretlerini belirlemek için insan yöneticiler ve müzakereler yerine giderek daha fazla yapay zeka ve algoritmik sistemler kullanıyor . İş gücü yönetimi konusunda uzmanlaşmış yapay zeka firmaları, işçileri izleyen ve ücretleri belirleyebilecek şekilde iş yeri kararları alan otomatik ürünler sunuyor. Bu otomatik sistemlerin hesaplamalarında şeffaflık eksikliği var. Gözetim ücret sistemleri, işverenlerin aynı iş için farklı kişilere farklı ücretler ödemesine olanak tanıyarak , eşit işe eşit ücret ilkesini baltalıyor ve potansiyel olarak iş ve medeni haklar yasalarını ihlal ediyor. Örneğin, araç paylaşım platformları, sürücülerin çalışma saatleri, ücret kabul oranları ve düşük ücrete toleransları hakkında veri topluyor ve analiz ediyor, böylece zaman içinde ücretleri kademeli olarak azaltıyor. İş gücü yönetimi konusunda uzmanlaşmış 500’den fazla erken aşama yapay zeka şirketini inceleyen bir çalışma, bu eğilimin sadece geçici işlerle sınırlı olmadığını ortaya koydu. Daha fazla sektör, işçi gözetim ve izleme sistemleri aracılığıyla toplanan verileri kullanarak aynı işçiye daha uzun saatler için daha az para ödemenin yollarını buluyor.
Yapay Zeka Modellerine Yerleşmiş Ayrımcılık ve Önyargı, İşçilerin Medeni Haklarını İhlal Ediyor
Koruma önlemleri olmadan, çalışan kadınlar ve azınlık gruplarına mensup kişiler, bu teknolojinin iş yerinde kullanımının en kötü sonuçlarını muhtemelen yaşayacaklardır. Örneğin, azınlık gruplarına mensup kişilerin , algoritmik yönetim yazılımları tarafından izlendiklerini veya kendilerine görev veya program atandığını bildirme olasılıkları orantısız bir şekilde daha yüksektir. Bir çalışma, siyahi çalışanların, beyaz çalışanlara göre neredeyse iki kat daha fazla patron yazılımı teknolojileri tarafından izlendiklerini bildirdiğini ortaya koymuştur. İkinci olarak, iş ilanları için adayları elemek amacıyla tahmine dayalı analitik kullanımı son yıllarda yaygınlaşmıştır. Yapay zeka destekli işe alım yazılımlarının, ırk , cinsiyet , yaş ve engellilik temelinde iş başvuru sahiplerini filtrelediği iddia edilen çok sayıda ayrımcılık vakası bildirilmiştir. Önyargılı veya temsili olmayan verilerle eğitilmiş algoritmalar , yalnızca işe alımda değil, konut, sağlık hizmetleri, sigorta ve kamu yardımlarına erişim de dahil olmak üzere çok çeşitli hayati hizmetlerde ayrımcı ve potansiyel olarak yasadışı iş yeri koşullarına yol açabilir.
Dahası, yapay zekâ destekli tahmin sistemleri ırksal önyargıları sürdürebilir veya kötüleştirebilir. Sağlık hizmetlerindeki son yeniliklerden önce bile, tıbbi yenilikler genellikle büyük insan gruplarını dışlayan veri kümeleri kullanılarak geliştiriliyordu ve bu da marjinalleştirilmiş topluluklar için daha kötü sonuçlara yol açıyordu. Örneğin, insanların oksijen seviyelerini ölçmek için kullanılan nabız oksimetreleri , genellikle daha koyu tenli bireylerde oksijen seviyelerini olduğundan fazla gösterir ve bu da siyahi hastaların oksijen seviyelerinin düşük olmasına rağmen normal olarak algılanmasına neden olur. Tarihsel olarak sağlık hizmetlerine erişimin kısıtlı olması, belirli popülasyonların tedaviye daha az ihtiyaç duyacağı yönünde tahminlere yol açarak bakıma erişimi azaltabilir.
İşverenler, sendikalaşma faaliyetlerini yasadışı bir şekilde engellemek için yapay zeka sistemlerini kullanabilirler.
Tarihsel olarak, işverenler sendika örgütlenme çabalarını engellemek için çeşitli taktikler kullanmışlardır; bunlar arasında yasa dışı gözetim, işçilerin sendikalarla etkileşimini ve örgütlenme faaliyetlerini izleme ve işçileri sendikalaşmaya karşı çıkmaya zorlama yer almaktadır. Şimdi ise birçok işveren, sendika karşıtı faaliyetlere yardımcı olmak için çeşitli yapay zeka araçları kullanmaktadır. Bu taktikler arasında, işyeri cihazlarına yerleştirilmiş ve sendika karşıtı mesajlar yayan ve işçilerin sendika sempatileri hakkında rahatsız edici sorular soran yapay zeka araçlarının kullanılması yer almaktadır. Bazı şirketler, işçi verilerini izleyen ve analiz eden askeri gözetim ve istihbarat yapay zeka sistemlerini, sendikalaşma çabaları da dahil olmak üzere kuruluşlarına yönelik “potansiyel tehditleri” belirlemek için yeniden kullanmaktadır. Bu araçlar, işçileri gözetlemek, işyerlerinde ifade edilen işçi yanlısı ifadelerin veya duyguların kullanımını ve işçilerin sosyal medya faaliyetlerini izlemek için kullanılabilir. Bu araçlardan bazıları ayrıca işçilerin örgütlenme veya işverenden ayrılma olasılığını tahmin etmek için de kullanılmaktadır. Rahatsız edici gözetim yöntemleri, işverenlerin örgütlenme faaliyetlerini izlemelerini ve sendika kurmakla ilgilenen çalışanları sendika karşıtı veya hatta tehdit edici mesajlarla hedef almalarını sağlayarak federal iş kanununu ihlal edebilir.
Yapay Zekanın Yol Açtığı Beceri Kaybı, Çalışma Hayatının Saygınlığını Aşındırıyor
Bazı yapay zeka araçları çalışanların görevleri daha hızlı tamamlamasına veya daha verimli işlere odaklanmasına olanak sağlarken, aynı zamanda uzun vadede temel bilgi ve uzmanlığın kaybına ve sonuç olarak beceri kaybına da yol açabilir. Dahası, otomasyon, “karmaşık bütünsel bilgiyi ayrı görevlere” bölmeye çalışan bir parçalanma yaratabilir ve böylece çalışanların uzmanlığını ve profesyonel yargısını zayıflatabilir. Bu durum, bazı görevlerin otomatikleştirilmesine veya aynı eğitim veya niteliklere sahip olmayan çalışanların bulunduğu dış kaynaklara devredilmesine de yol açabilir. Parçalanmış iş, genellikle çalışan gücünün azalmasına ve daha sömürücü çalışma koşullarının oluşmasına neden olur. İşlerin parçalara ayrılmasıyla, bir çalışanın gününün doğası değişebilir; bazı kısımlar otomatikleştirilirken diğerleri yoğunlaşır. Örneğin, devlet çalışanları, fayda analizinin bazı yönleri otomatikleştirildiğinde, yalnızca en karmaşık vakaların incelenmek üzere kaldığını ve bunun da işi daha yoğun ve zor hale getirdiğini belirtmişlerdir.
Test edilmemiş ve düzenlenmemiş yapay zeka sistemleri, işçileri ve halkı tehlikeli deneylere maruz bırakıyor.
Şeffaflık gereklilikleri ve nasıl ve ne zaman devreye alınabileceklerine dair sınırlamalar olmadan, yapay zeka sistemleri genellikle tasarımları veya amaçlanan kullanımları hakkında sınırlı görünürlüğe sahip ” kara kutular ” olarak çalışır. Yapay zeka geliştiricilerinin, sistemlerinin mevcut yasa ve düzenlemelere uygun olduğundan ve kamu için acil bir tehdit oluşturmadığından emin olmak için ön dağıtım testleri yapmaları veya yayınlamaları zorunlu değildir. Bunun yerine, genellikle aceleyle piyasaya sürülürler ve test edilmemiş yapay zeka sistemlerinin amaçlanmayan şekillerde çalıştığına dair sayısız örnek vardır. Saçma olanlardan ciddi olanlara kadar, bu başarısızlıklar ölüm kalım durumları yaratabilir. Örneğin, yapay zeka destekli otomatik araçlar, yolları diğer araçlar ve yayalar için güvensiz hale getirir. Elektrik kesintisi nedeniyle trafik sıkışıklığı yaratmak , okul otobüsü güvenlik kurallarını görmezden gelmek, acil durum müdahale ekiplerini engellemek, hava koşullarına yanıt vermemek , aktif silahlı saldırıların içinden geçmek , çocukları ve evcil hayvanları ezmek ve hatta yayalara çarpmak gibi çok sayıda örnek , bu kötü düzenlenmiş teknolojinin doğrudan neden olduğu zararların çok gerçek bir örneğini göstermiştir.
Sağlık sektöründe, test edilmemiş ve kanıtlanmamış yapay zekâ tabanlı sistemler için de benzer şekilde yüksek riskler söz konusudur. Örneğin, sepsis tespiti için tasarlanmış sistemlerin, hem yanlış pozitifler hem de yanlış negatifler dahil olmak üzere yüksek hata oranları vardır. Daha da önemlisi, geliştiricilerin doğruluk iddialarına güvenmek etkisiz kalmıştır; bağımsız araştırmacılar , bu iddiaların, ürünü satan şirketin vaat ettiğinden %14-20 daha düşük olduğunu bulmuştur. Başka bir çalışma, hastane içi ölüm tahmin modelleri tarafından hasta yaralanmalarının yalnızca %34’ünün tespit edildiğini ortaya koymuştur. Yanlış sonuçlar veren tahmin sistemlerine yatırım yapmak, yalnızca uzmanlıkları ve profesyonel yargıları bu sistemler tarafından zaman zaman göz ardı edilen sağlık çalışanlarına zarar vermekle kalmaz, aynı zamanda hastalar için de vahim sonuçlar doğurabilir. 2025 yılında yapılan bir başka çalışma , farklı tıbbi büyük dil modellerinin (LLM’ler) aynı tıbbi sorgulara sıklıkla farklı yanıtlar verdiğini ve doğruluk ve güvenilirlik açısından büyük sorunlar olduğunu göstermektedir. New York’taki bir hastanede , New York Eyaleti Hemşireler Birliği üyesi olan hemşireler , bir gün işe geldiklerinde hastalarının durumlarını değerlendiren yapay zekâ tabanlı cihazlara bağlı olduklarını görünce şaşırmışlardır. Hemşireler, cihazların veya veri çıktısının hasta bakımı için kullanımı konusunda herhangi bir eğitim almamıştı. Bu sistemler genellikle fiziksel olarak mevcut hemşire sayısını azaltmak için bir gerekçe olarak kullanılıyor ve bu durum, özellikle sağlık krizinde erken müdahalenin çok önemli olduğu durumlarda, çalışanları ve potansiyel olarak hasta sonuçlarını olumsuz etkiliyor.
Ruh sağlığı tedavisinde, “ruh sağlığı arkadaşları” olarak adlandırılan yapay zekâ destekli sohbet robotları , doktorlara ve insan terapistlere göre daha ucuz bir alternatif haline gelmiş ve bu da daha fazla insanın yetersiz ruh sağlığı hizmeti almasına yol açmıştır. Yapay zekâ destekli sohbet robotlarıyla yapılan konuşmaların ardından intihar eden birçok genç olmuş ve bilim camiası, insanların ruh sağlığını kendi kendine yönetmek için sohbet robotlarını kullanması ile kendine zarar verme arasındaki ilişkiyi araştırmaya başlamıştır. Genellikle, tıbbi bir tedavi yaygın olarak kullanılmadan önce, hasta güvenliğini sağlamak için titiz testlerden geçer. Terapötik bakımda kullanılan sohbet robotları için, tıbbi tedavilerin etkinliğini ve güvenliğini değerlendirmede altın standart olarak kabul edilen yalnızca bir randomize kontrollü çalışma yapılmıştır . Buna rağmen, terapi sohbet robotları piyasada hızla yayılmış ve eğitimli terapistlerin yetersizliğine bir çözüm olduklarını iddia etmektedirler. Ruh sağlığı hizmeti sunmak üzere tasarlanmamış sohbet robotları bile arkadaş olarak pazarlanmakta ve bu da insanların, özellikle çocukların, ciddi hatta trajik sonuçlara yol açabilecek şekilde, onlara sırdaş olarak güvenmelerine neden olmaktadır.
Rıza ve tazminat eksikliği işçilere zarar veriyor.
Yaratıcı sektörlerde, akıllı politikalar ve gerekli güvenceler olmadan, yapay zeka, ücret ve sosyal haklar kazanmak ve gelecekteki kariyer fırsatlarını güvence altına almak için etkili fikri mülkiyet haklarına güvenen yaratıcı profesyonellerin geçim kaynaklarını alt üst edebilir. Eğlence ve medya sektöründeki çalışanlar, eserlerinin ve çoğu zaman seslerinin ve görüntülerinin, yerlerini almakla tehdit eden üretken yapay zeka tarafından çalındığını görüyorlar . LLM’ler gibi üretken yapay zeka sistemleri, modellerini eğitmek için haberler , sanat eserleri ve internetten elde edilen diğer içerikler de dahil olmak üzere çok miktarda bilgiye dayanıyor. Çoğu zaman, bu modeller bu içeriğin yaratıcılarına ve üreticilerine tazminat ödemiyor; bu durum, medya şirketlerinin ve haber kuruluşlarının, yapay zeka şirketlerini, içeriklerini rızaları veya tazminatları olmadan modellerini eğitmek için kullandıkları gerekçesiyle dava ettikleri düzinelerce devam eden davada yansıtılıyor. Oyuncular, mankenler , müzisyenler ve sanatçılar da eserlerinin, tazminat almadan yapay zeka tarafından üretilen görüntüler, şarkılar ve içerikler üretmek için kullanıldığını görüyorlar. Yapay zeka şirketleri daha sonra başkalarının çalışmalarına dayalı araçlardan kar elde ediyor.
İşçileri Merkeze Almak, Sorumlu Yapay Zeka Benimsemesinde Kritik Öneme Sahiptir
Yapay zekânın benimsenmesinin kaçınılmaz veya kontrol edilemez olduğu düşüncesine kapılmamamız önemlidir. Bu teknolojinin var olan sınırlamalarını ve neden birçok özel ve kamu sektörü işi için gerekli olan bilgi, deneyim ve uygulamalı çalışmanın yerini alamayacağını anlamalıyız. Çalışanlar, teknolojinin ne zaman ve nasıl geliştirileceği ve uygulanacağı konusunda söz sahibi olmalı, böylece toplumun iyileştirilmesini, kamu yararı sağlanmasını ve çalışanlar için iş kaybına veya diğer zararlara yol açmamasını sağlamalıdır.
Teknoloji, işyeri koşullarını iyileştirmenin ve işi desteklemenin bir aracı olmalıdır. İşçilerin özerkliklerini ellerinden alan bir sopa olmamalıdır. Politika yapıcılar, yapay zeka politikası çerçevesi geliştirirken gizlilik, şeffaflık, güvenlik, hesap verebilirlik ve işçi ve sivil haklarının korunması ilkelerine öncelik vermelidir; böylece inovasyonun toplum üzerinde olumlu bir etkisi olması, işçi güvenliğini ve çalışma koşullarını iyileştirmesi ve herkes için fırsatlar yaratması sağlanmalıdır. Hızlı teknolojik değişim milyonlarca işin geleceğini belirlemeye hazırlanırken, federal, eyalet ve yerel liderlerin şu politikaları desteklemesi şarttır :
Çalışanları güçlendirmek ve toplu pazarlık fırsatlarını genişletmek
İşyerinde yapay zekanın zararlı kullanımlarına karşı gelişmiş güvenlik önlemleri planlamak.
Telif hakkı ve fikri mülkiyet korumasını destekleyin ve teşvik etmek.
Çalışan merkezli bir işgücü geliştirme ve eğitim sistemi geliştirmek.
Yapay zeka Ar-Ge’sinde çalışanların sesini kurumsallaştırmak.
Yapay zeka uygulamalarında şeffaflık ve hesap verebilirlik gereklidir.
Kamu alımlarında yapay zeka kullanımına yönelik en iyi uygulama modelleri yaratmak.
Çalışanların medeni haklarını korumak ve demokratik bütünlüğü sağlamak.
https://aflciotechinstitute.org/policy/AIHarmIssueBrief
YAZI: 2
Aşağıda mektubun sonunda listesi yayınlanan kuruluşların Kongre üyelerine göderdiği mektup’un tercümesini sunuyoruz.
28 Nisan 2026
Sayın Kongre Üyesi:
İşverenlerin yapay zekâ sistemlerini giderek daha fazla kullanması, ülke genelindeki işçilerin yaşamlarını ve geçim kaynaklarını etkileme potansiyeline sahiptir. Uygun önlemler alınmadığı takdirde, işverenlerin bu teknolojileri entegre etmesi, işçilerin haklarını tehlikeye atabilir, işçileri ayrımcılığa maruz bırakabilir, gizlilik haklarını ihlal edebilir ve çalışan ailelerin ekonomik istikrarını önemli ölçüde etkileyebilir.
Teknolojik değişimin yarattığı bu riskler yeni değildir. Yıllardır işverenler, algoritmik veya otomatik sistemleri ve benzer teknolojileri işçilere zarar verecek şekilde kullanmaktadır.
Şimdi ise, yapay zekânın işyerine yaygın ve artan entegrasyonu bu riskleri daha da artırmaktadır. İşçiler üzerindeki bu etkiler, işverenleri destekleyen işgücü piyasasındaki kalıcı güç dengesizlikleri tarafından daha da kötüleştirilmektedir.
Kongrenin acilen harekete geçmesi gerekmektedir. İki Partili Senato Yapay Zekâ Çalışma Grubu’nun yapay zekâ politikası yol haritasını yayınlamasının üzerinden neredeyse iki yıl geçti, ancak Senato henüz kapsamlı bir yasayı ele almadı. Yapay zekânın benimsenmesi baş döndürücü bir hızla ilerliyor, ve Amerika’nın işçileri beklemeyi göze alamaz.
Sivil haklar, iş yerinde gözetim ve işgücü piyasası verilerinin iyileştirilmesi gibi konuları ele alan işçi odaklı yasalar çıkaran Kongre üyelerini alkışlıyoruz.
Daha geniş kapsamlı federal reform çabaları da yapay zekânın işçiler üzerindeki etkilerini merkeze almalıdır.
Bu koşullar altında, yeni kurulan Temsilciler Meclisi Demokrat Yapay Zekâ ve İnovasyon Ekonomisi Komisyonu’nu, işçilerin güçlü işçi korumalarına duydukları ihtiyaç ve yapay zekânın ekonomi üzerindeki etkisi konusunda uzman üyelerin tavsiyelerini merkeze almaya çağırıyoruz.
Bu anın aciliyeti, Trump yönetiminin kamu yararı yerine şirketlerin ele geçirilmesine öncelik verme kararıyla daha da artmaktadır. Aralık ayında, Kongre yapay zekâyı düzenlemeye yönelik kritik eyalet çabalarını önlemeyi tekrar reddettikten sonra, Başkan Trump, eyaletlerin kendi sakinlerini korumasını engellemeyi amaçlayan bir Başkanlık Kararnamesi yayınladı; bu, eyalet haklarını açıkça ihlal eden ve federal bir alternatif sunmayan bir harekettir. Yönetim, yapay zekayı düzenleme konusunda eyaletlerin yeteneklerini ciddi şekilde kısıtlayacak ulusal bir yapay zeka yasama çerçevesiyle daha da ileri gitti. Eyaletlerin kendi sakinlerini koruma yetkisine saygı duymak yerine, yönetim teknoloji oligarklarının isteklerini yerine getiriyor.
Yapay zeka endüstrisi, girişim sermayedarları ve lobiciler, geçen yıl Kongre’ye eyalet yasama faaliyetlerini engelleyecek bir yasa çıkarması için yüz milyonlarca dolar harcadı.
Bu girişimler birçok kez başarısız oldu çünkü her iki partiden de önemli sayıda üye yapay zekanın yarattığı tehlikeleri kabul ederken, endüstri aktörleri serbestleştirme için baskı yapmaya devam ediyor.
Bu, halkın istediği şey değil. Son anketler, yapay zeka güvenlik önlemlerini destekleme konusunda iki partili bir fikir birliği olduğunu gösteriyor: Demokratların %88’i ve Cumhuriyetçilerin %79’u yapay zeka güvenliği için mevcut kuralların korunmasını destekliyor. Birçok insan yapay zeka konusunda daha fazla güvenlik önlemi istiyor: Her iki partinin de çoğunluğu, toplumu korumak için yeni düzenlemelerden yana; bu oran Demokratların %63’ünü ve Cumhuriyetçilerin %59’unu kapsıyor.
Federal düzeyde harekete geçmek gerekli, ancak eyaletlere yenilik yapma alanı da bırakılmalı. Tüm eyaletler harekete geçmiyor, bu nedenle Kongre, ülke genelindeki insanlar için temel bir koruma sağlamalı ve işçi hakları ve geçim kaynaklarına odaklanmalıdır.
Ancak federal mevzuat bir taban olmalı, tavan değil. ABD’yi statik, yetersiz bir federal çerçeveye kilitlemek, korumaların hızla eskimesini garanti eder. Politika yapıcıların, sürekli değişen yapay zeka risklerine ve değişen ekonomik koşullara ayak uyduramayan, işçileri yeni araç ve uygulamalardan kaynaklanan yeni risklere karşı savunmasız bırakan çok dar veya katı bir çerçeve oluşturmamaları önemlidir.
Güçlü bir federal çerçeve, çalışan insanların yapay zekanın artan kullanımında yol almalarına yardımcı olmak için güçlendirilmiş bir güvenlik sistemi oluşturabilir. Kongre’nin şimdi harekete geçme sorumluluğu var; işçilerimizin ve topluluklarımızın refahı buna bağlı.
Saygılarımızla.
İmzalayan Kuruluşlar:
AFL-CIO
AFL-CIO Tech Institute
AFT
American Federation of State, County and Municipal Employees
Americans for Responsible Innovation
California Initiative for Technology and Democracy
California School Employees Association
Care in Action
Center for Democracy & Technology
Center for Oil & Gas Organizing
The Century Foundation
Communications Workers of America (CWA)
Consumer Federation of America
Data & Society
Economic Policy Institute
Encode AI
Interfaith Center on Corporate Responsibility
Jobs With Justice
The Leadership Conference on Civil and Human Rights
Legal Aid Justice Center
Louisiana Progress
National Action Network
National Association of Voice Actors
National Black Worker Center
National Domestic Workers Alliance
National Employment Law Project
National Employment Lawyers Association
National Institute for Workers’ Rights
National Partnership for Women & Families
National Women’s Law Center
Open MIC (Open Media and Information Companies Initiative)
Public Citizen
Service Employees International Union (SEIU)
TechTonic Justice
United Church of Christ Media Justice Ministry
United Food and Commercial Workers International Union
We Build Progress
Working Partnerships USA
Workshop
Writers Guild of America West