Hesap verir mi bu “zekâ”?

Yapay zekâ algoritmaları, kamu hizmetlerinden finansal sistemlere, sağlık politikalarından yargı kararlarına kadar sayısız alanda karar alıcı hâline gelmiş durumda. Ancak bu algoritmalar hatalı veya adaletsiz çıktılar ürettiğinde, şu kritik soruyla karşı karşıya kalıyoruz: Bu kararın sorumlusu kim? İşte tam burada “hesap verebilirlik” kavramı devreye giriyor.

Hesap verebilirlik (accountability), sadece etik bir erdem değil; aynı zamanda sistem tasarımının ve yönetişimin merkezinde yer alması gereken bir zorunluluk olarak karşımıza çıkmakta. Çünkü bir sistemin hesap verememesi hem kullanıcı güvenini yıkmakta hem de ciddi toplumsal zararlar doğurmakta.

HESAP VEREBİLİRLİK NE ANLAMA GELİR?

Yapay zekâ bağlamında hesap verebilirlik; bir algoritmanın çıktılarından doğrudan veya dolaylı olarak sorumlu tutulabilen aktörlerin belirlenmesi, sistem kararlarının şeffaf biçimde açıklanması ve gerektiğinde düzeltici adımların atılabilmesidir.

Busuioc (2021), kamu hizmetlerinde kullanılan AI sistemlerinin yargı, eğitim, sosyal yardım gibi hassas alanlarda geri dönüşü olmayan zararlar verebileceğini vurgulamaktadır. Bu nedenle algoritmik hesap verebilirliğin güçlendirilmesi hayati önemdedir.

HESAP VEREBİLİRLİK NASIL SAĞLANIR?

1. İzlenebilirlik ve Kaynak Gösterimi: Kararın nasıl alındığını belgeleyen sistem tasarımı, hesap verilebilirliğin ilk adımıdır. Bu “karar yollarının izlenmesi” sayesinde sistemin hangi veriye, hangi kurala göre karar verdiği sonradan analiz edilebilir.

2. Açıklanabilirlik (Explainability): Bir sistemin iç işleyişini kullanıcıya ve denetleyiciye anlaşılır şekilde açıklayabilmesi gerekir. “Kara kutu” sistemler, teknik olarak güçlü olsalar bile toplumsal denetim açısından zayıftır.

3. Sorumluluk Dağılımı: Bracci (2022), kamu sektöründe AI kullanımıyla birlikte sorumluluğun dağıldığını, klasik sorumluluk zincirinin bozulduğunu savunmaktadır. Bu nedenle teknik geliştiriciler, veri sağlayıcılar, kamu yöneticileri ve kullanıcılar arasındaki sorumluluklar net biçimde tanımlanmak zorundadır.

4. Yasal ve Etik Çerçeveler: Yapay zekânın kararlarını denetleyecek bağımsız gözetim mekanizmaları kurulmalıdır. Criado ve Guevara-Gómez (2024), çok paydaşlı denetim sistemlerinin, halkın katılımını da içermesi gerektiğini vurgular.

5. Harici Denetim ve Testler: Wilkinson ve arkadaşları (2023), hesap verebilirliğin yalnızca ilkelerle değil, pratik araçlarla da desteklenmesi gerektiğini savunur. Harici denetim sistemleri, algoritmaların düzenli olarak test edilmesini sağlar.

UYGULAMADA KARŞILAŞILAN ZORLUKLAR

•Teknik karmaşıklık: Derin öğrenme gibi yöntemler, iç yapıları itibarıyla açıklaması çok güç ve hatta imkansıza yakındır.

•Kurumsal direnç: Kuruluşlar, algoritmanın hatalı kararlarını üstlenmemek adına hesap verebilirlikten kaçabilir.

•Yasal boşluklar: Mevcut hukuk sistemleri, algoritmalara özgü sorumluluk yapılarını tam kapsayamaz.

YENİ YAKLAŞIMLAR VE GELECEK PERSPEKTİFİ

“Akıllı hesap verebilirlik” terimini kullanan Bracci (2022), gelecekte yapay zekâ algoritmalarının hesap verebilirliğinin sadece teknik önlemlerle değil, kültürel dönüşümle de sağlanabileceğini belirtir. Bu bağlamda “etik tasarım”, “halk katılımı” ve “açık denetim süreçleri” yeni standartlar haline gelmektedir.

Meduri ve arkadaşları (2024) ise, hesap verebilirliğin şeffaflıkla birlikte yürütülmesi gerektiğini ve bu kültürün tüm paydaşlar arasında yerleşmesi gerektiğini savunur.

Kaynakça Özeti 

1. Madalina Busuioc (2021) AI sistemlerinin kamu hizmetlerinde hesap verebilirlik krizini tartışır.

2. Enrico Bracci (2022) Sorumluluk zincirinin parçalanmasını ve “akıllı hesap verebilirlik” ihtiyacını inceler.

3. Daricia Wilkinson et al. (2023) Pratik hesap verebilirlik araçlarının geliştirilmesini savunur.

4. J. Ignacio Criado & Ariana Guevara-Gómez (2024) Çok paydaşlı hesap verebilirlik ekosistemlerini analiz eder.

5. Karthik Meduri et al. (2024) Hesap verebilirlik ve şeffaflığın eş zamanlı inşasını önerir.

SONUÇ

Yapay zekânın gücü, onun doğruluk oranıyla değil, hesap verilebilirliğiyle ölçülmelidir. Bir algoritma ne kadar güçlü olursa olsun, hatalı çıktısının arkasında kimsenin durmadığı bir sistem, hiçbir şekilde güvenilir değildir. Bu sebeple teknolojik gelişmeler, etik ve yönetişimsel ilkelerle el ele yürümelidir. Geleceğin yapay zekâsı sadece “akıllı” değil, aynı zamanda sorumlu olmalıdır. Tabii biz ölümlü yaratıkların eksponansiyel ilerleyen bir teknoloji karşısında ne kadar şansımız var, olayın bir diğer korkutucu kısmı da bu sanırım. İyi haftalar.