Yapay zekâ (YZ) regülasyonları, bu teknolojilerin geliştirilmesi, uygulanması ve denetlenmesine yönelik yasal, etik ve teknik standartları ifade eder. YZ sistemleri sağlık, ulaşım, finans ve eğitim gibi çok çeşitli alanlarda verimlilik ve yenilik potansiyeli taşımaktadır. Bununla birlikte, kişisel verilerin korunması, temel hakların ihlali, ayrımcılık, güvenlik açıkları ve etik sorunlar gibi önemli riskler de barındırmaktadır. Bu nedenle politika yapıcılar, ulusal ve uluslararası düzeyde düzenleme girişimleriyle bu teknolojilerin toplum üzerindeki etkilerini yönetmeye yönelmiştir. Düzenlemelerin ana hedefi, teknolojik gelişmeleri ve yenilikçiliği desteklerken aynı zamanda insan haklarını, demokratik değerleri ve hukukun üstünlüğünü güvence altına almaktır. Böylece yapay zekâ tabanlı çözümlerin toplumsal faydayı artırırken zararlı etkilerinin sınırlandırılması amaçlanmaktadır.

Yapay Zekânın Tanımı ve Düzenlemeye Tabi Özellikleri

Yapay zekâ, verilerden öğrenme, çıkarım yapma, karar alma ve belirli amaçlara yönelik otonom hareket edebilme yeteneklerine sahip sistemlerin geliştirilmesiyle ilgilenen bir disiplindir. Geleneksel yazılımlardan farklı olarak YZ sistemleri dinamik bir yapıya sahiptir; sonuçları her zaman kesin değildir ve davranışları öngörülemezlik taşıyabilir. Bu durum, düzenleme ihtiyacının ortaya çıkmasında belirleyici bir unsurdur.

YZ sistemleri insan benzeri bilinç, ahlaki değerler veya duygular barındırmadığından, görevlerini yerine getirirken toplumsal değerlerle çatışabilecek ya da öngörülmeyen olumsuz sonuçlar doğurabilecek kararlar üretebilir. Bu durum özellikle önyargıların güçlendirilmesi, ayrımcı uygulamaların yaygınlaşması ve güvenlik açıklarının artması gibi riskleri beraberinde getirir.

Ayrıca, bu sistemlerin işleyiş mekanizmaları genellikle karmaşıktır ve dışarıdan anlaşılması güçtür. Bu durum literatürde "kara kutu" (black box) veya "kapalılık" sorunu olarak tanımlanır. Bir YZ modelinin hangi verileri kullanarak nasıl bir karara ulaştığını açıklamak çoğu durumda zordur. Bu özellik, şeffaflık, hesap verebilirlik ve izlenebilirlik ilkelerinin uygulanmasını güçleştirmektedir. Dolayısıyla düzenleyici çerçeveler, yalnızca teknik standartları belirlemekle kalmayıp, aynı zamanda şeffaflık, etik uygunluk ve hukuki sorumluluk ilkelerinin de gözetilmesini amaçlamaktadır.

Regülasyon İhtiyacının Nedenleri ve Etik Boyut

Yapay zekâ teknolojilerinin düzenlenmesine duyulan ihtiyaç, bu teknolojilerin sunduğu fırsatların yanı sıra beraberinde getirdiği risklerden kaynaklanmaktadır. YZ, ekonomik büyüme, hizmetlerin etkinliği ve bilimsel ilerleme açısından büyük katkılar sağlayabilse de, aynı zamanda bireysel hakların ihlali, demokratik süreçlerin zedelenmesi, etik dışı uygulamalar ve güvenlik tehditleri gibi ciddi sorunlara da yol açabilir. Bu nedenle regülasyonlar, yalnızca teknik işleyişi denetlemek değil, aynı zamanda etik ve toplumsal etkileri de kontrol altına almak amacıyla geliştirilir.

Etik Sorunlar ve Toplumsal Etkiler

Yapay zekâ sistemlerinin etik ilkelere uygun olarak tasarlanmaması, geniş kapsamlı toplumsal sonuçlar doğurabilir. Örneğin işe alım, kredi skorlama veya sigorta değerlendirmesi gibi süreçlerde kullanılan algoritmalar, geçmiş verilerde mevcut olan önyargıları öğrenerek belirli cinsiyet, etnik köken veya sosyoekonomik gruplara karşı ayrımcılık yapabilir. Bu durum, eşitlik ve adalet ilkelerinin ihlal edilmesine yol açar.

Ayrıca, bireylerin davranışlarının ve tercihlerinin büyük veri analizi yoluyla manipüle edilmesi, etik açıdan ciddi bir sorun teşkil etmektedir. Cambridge Analytica skandalında olduğu gibi, kişisel verilerin hedeflenmiş siyasi reklamlarla kullanılması, demokratik süreçlerin şeffaflığına ve güvenilirliğine zarar vermektedir. Bu tür olaylar, YZ’nin yalnızca ekonomik değil, aynı zamanda politik ve sosyal boyutlarda da düzenlenmesi gerektiğini ortaya koymaktadır.

Etik uyum, yalnızca bir yasal gereklilik değil, aynı zamanda teknolojiye yönelik toplumsal güvenin tesis edilmesi için kritik bir faktördür. Adil, şeffaf ve insan haklarına saygılı bir yapay zekâ ekosistemi, kullanıcıların ve vatandaşların bu teknolojileri benimsemesini kolaylaştırır ve demokratik değerlere uygun bir dijital gelecek inşa edilmesine katkıda bulunur.

Güvenlik Riskleri

Ölümcül Otonom Silahlar (ÖOS)

Birleşmiş Milletler (BM) tarafından, insan müdahalesi olmaksızın hedef belirleyebilen, seçebilen ve etkisiz hâle getirebilen sistemler olarak tanımlanan ölümcül otonom silahlar, yapay zekânın en tartışmalı kullanım alanlarından biridir. Bu tür silahların uluslararası insancıl hukuk ilkelerine, özellikle savaşanlar ile siviller arasında ayrım yapma ve orantılılık prensiplerine uygun hareket edip edemeyeceği belirsizdir. İnsan kararlarının yerini alabilecek öznel değerlendirmeler yapabilme kapasitesi mevcut teknolojiyle mümkün olmadığından, bu silahların kullanımının uluslararası düzeyde yasaklanması veya sıkı biçimde denetlenmesi yönünde tartışmalar devam etmektedir.

Siber Güvenlik

Yapay zekâ, siber güvenlik alanında hem savunma hem de saldırı tarafında çift yönlü bir etki göstermektedir. Savunma açısından, anormal ağ trafiğinin tespit edilmesi, kimlik avı girişimlerinin engellenmesi ve dolandırıcılık faaliyetlerinin önlenmesi için güçlü bir araçtır. Ancak aynı zamanda saldırganlar tarafından da kullanılabilir. YZ algoritmaları, otomasyon sayesinde yazılım açıklarını tarayabilir, gelişmiş kimlik avı (phishing) kampanyaları yürütebilir veya sofistike fidye yazılımları geliştirebilir. Kritik altyapıların (örneğin enerji şebekeleri, su temin sistemleri veya ulaştırma ağları) dijitalleşmesi, bu tür saldırıların etkisini daha da artırmaktadır.

Dezenformasyon

Üretken yapay zekâ (generative AI), büyük miktarda ve oldukça ikna edici nitelikte sahte içerik üretebilme kapasitesine sahiptir. Metin, görüntü, ses ve video biçiminde üretilen bu içerikler (deepfake teknolojisi dâhil) kamuoyunu yanlış yönlendirmek, toplumsal kutuplaşmayı derinleştirmek ve demokratik süreçleri olumsuz etkilemek için kullanılabilir. Bu durum, bilgi ekosisteminin güvenilirliği açısından ciddi bir tehdit oluşturmakta ve medya okuryazarlığı, şeffaflık ve doğrulama mekanizmalarının önemini artırmaktadır.

Yapay Zekâ Regülasyonuna Küresel Yaklaşımlar

Yapay zekânın hızla gelişmesi, farklı ülkeleri ve uluslararası örgütleri bu alanda düzenleyici çerçeveler geliştirmeye yöneltmiştir. Küresel düzeyde benimsenen stratejiler genel olarak iki ana kategoride incelenebilir: bütüncül (comprehensive) ve dağınık (fragmented) yaklaşımlar. Bu farklılaşma, ülkelerin hukuk sistemleri, siyasi öncelikleri, ekonomik hedefleri ve teknolojik kapasiteleri ile yakından ilişkilidir.

Bütüncül Yaklaşım

Bütüncül yaklaşım, yapay zekâyı tüm boyutlarıyla ele alan, kapsamlı ve tek bir yasal çerçeve oluşturmayı amaçlar. Bu modelde, etik, güvenlik, şeffaflık, sorumluluk ve insan hakları gibi unsurlar tek bir merkezi düzenleme altında toplanır. Avrupa Birliği’nin Yapay Zekâ Yasası (Artificial Intelligence Act) bu yaklaşımın en önde gelen örneğini oluşturmaktadır. Yasa, risk temelli bir model benimseyerek YZ sistemlerini “yüksek riskli”, “sınırlı riskli” ve “asgari riskli” gibi kategorilere ayırmakta ve her kategoriye özgü denetim mekanizmaları öngörmektedir. Böylelikle, hem yenilikçiliğin teşvik edilmesi hem de vatandaşların temel haklarının korunması hedeflenmektedir.

Çin de benzer şekilde yapay zekâya ilişkin düzenlemeleri bütüncül bir çerçeveye oturtma yönünde adımlar atmıştır. Çin’in yaklaşımı, özellikle toplumsal istikrar ve devlet kontrolü boyutlarına vurgu yapmakta, içerik üretimi ve veri kullanımına yönelik sıkı denetim mekanizmaları öngörmektedir. Kanada ise 2022’de tanıttığı Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) ile yapay zekâ sistemlerini kapsamlı biçimde düzenleme yoluna gitmiş, özellikle bireylerin güvenliğini ve haklarını koruma hedefini ön plana çıkarmıştır.

Dağınık Yaklaşım

Dağınık yaklaşımda ise, yapay zekâya özgü tek bir yasa çıkarılmak yerine, ilgili hükümler mevcut sektörel düzenlemeler içerisine entegre edilir. Bu modelde veri koruma, ürün güvenliği, tüketici hakları, rekabet hukuku ve siber güvenlik gibi alanlarda mevcut mevzuat kullanılarak YZ sistemlerinin oluşturduğu riskler dolaylı biçimde ele alınır.

Bu yaklaşımın avantajı, hızlı değişen teknolojilere karşı esnek ve uyarlanabilir bir hukuki çerçeve sunmasıdır. Ancak düzenlemelerin farklı sektörlere dağılması, uygulamada tutarsızlık ve denetimde parçalanmışlık riskini beraberinde getirebilir. Birleşik Krallık, yapay zekâ regülasyonuna başlangıçta bu modeli benimseyerek YZ’ye dair kuralları çeşitli kurumların yetki alanlarına dağıtmıştır. İsviçre ve Avustralya da benzer şekilde, yapay zekâya dair hükümleri mevcut yasal altyapılarına entegre eden dağınık bir yaklaşım izlemiştir.

Küresel Eğilimler

Genel eğilim incelendiğinde, Avrupa Birliği’nin bütüncül modeli, küresel ölçekte standart belirleyici bir referans noktası hâline gelmeye başlamıştır. Buna karşılık, bazı ülkeler inovasyonu kısıtlamamak için daha esnek ve dağınık bir yaklaşımı tercih etmektedir. Önümüzdeki yıllarda, bu iki modelin etkileşimi sonucunda karma (hibrit) düzenleme çerçevelerinin ortaya çıkması olasıdır.

Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası (EU AI Act)

Avrupa Birliği, yapay zekâya yönelik ilk kapsamlı düzenleme olan Yapay Zekâ Yasası (AI Act) ile bu alanda küresel ölçekte öncü bir adım atmıştır. Yasanın temel amacı, Avrupa Birliği pazarında yer alan yapay zekâ sistemlerinin güvenli, şeffaf, izlenebilir, ayrımcılıktan uzak ve temel haklara saygılı biçimde kullanıma sunulmasını sağlamaktır. Aynı zamanda yasa, yenilikçiliği desteklerken hukukun üstünlüğünü ve demokratik değerleri koruma hedefini de gözetmektedir.

Yasa, risk temelli bir yaklaşım benimser ve yapay zekâ sistemlerini dört ana kategoriye ayırır:

1. Kabul Edilemez Risk: İnsan haklarına açık tehdit oluşturan uygulamalar bu kategoriye girer ve tamamen yasaklanır. Örneğin devletler tarafından kullanılan sosyal puanlama sistemleri, bireylerin zayıflıklarını istismar eden manipülatif teknolojiler ve iş yeri ya da eğitim kurumlarında duygu tanıma sistemleri bu gruptadır. Ayrıca, kamuya açık alanlarda kolluk kuvvetleri tarafından kullanılan gerçek zamanlı biyometrik tanımlama sistemleri de dar kapsamlı istisnalar dışında yasak kapsamındadır.
2. Yüksek Risk: İnsanların güvenliği, sağlığı veya temel hakları üzerinde doğrudan etkiler doğurabilecek sistemler bu gruptadır. Kritik altyapıların yönetimi, tıbbi cihazlarda kullanılan yapay zekâ, işe alım süreçlerinde kullanılan algoritmalar, adalet ve demokratik süreçlerin idaresinde kullanılan sistemler yüksek riskli kabul edilir. Bu sistemleri geliştiren veya kullanan sağlayıcılar; risk yönetim sistemi kurmak, yüksek kaliteli ve önyargısız veri setleri kullanmak, teknik dokümantasyon hazırlamak, insan gözetimi sağlamak ve siber güvenliği yüksek düzeyde uygulamak gibi katı yükümlülüklere tabidir.
3. Sınırlı / Spesifik Şeffaflık Riski: Kullanıcıların, yapay zekâ tabanlı bir sistemle etkileşimde bulunduklarını bilmeleri gereken uygulamalar bu kategoriye girer. Örneğin sohbet robotlarının (chatbot) kullanıcıyı bilgilendirmesi zorunludur. Deepfake içerikler veya yapay olarak üretilmiş görüntülerin de açık bir şekilde etiketlenmesi gerekir.
4. Minimal Risk: Yapay zekâ uygulamalarının büyük bir kısmı bu grupta yer alır. Video oyunları veya e-posta spam filtreleri gibi günlük kullanım alanlarında düşük risk barındıran sistemler, ek yükümlülüklere tabi değildir.

Yasanın uygulanmasını denetlemek üzere Avrupa Yapay Zekâ Ofisi (European AI Office) kurulmuştur. Düzenlemelere uymayan şirketler, yıllık küresel cirolarının %7’sine veya 35 milyon avroya varan para cezalarıyla karşı karşıya kalabilmektedir. Yasa, kademeli bir takvim çerçevesinde yürürlüğe girmekte olup 2026 yılında tam olarak uygulanabilir hale gelecektir. Avrupa Birliği’nin bu düzenlemesi, sınır ötesi etkileri nedeniyle yalnızca üye ülkeler için değil, AB pazarına ürün ve hizmet sunan tüm şirketler için bağlayıcı bir çerçeve niteliği taşımaktadır.

Türkiye’de Yapay Zekâ Regülasyonları

Türkiye, yapay zekâ düzenlemeleri konusunda küresel gelişmeleri yakından takip eden ülkelerden biridir. Şu ana kadar yapay zekâya yönelik hükümler, farklı mevzuatlar içerisinde ele alınmış ve dağınık yaklaşım olarak tanımlanan yöntem uygulanmıştır. Ancak son yıllarda bütüncül bir düzenleme ihtiyacına yönelik önemli adımlar atılmaya başlanmıştır.

Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi (2021–2025): 2021 yılında yayımlanan strateji belgesi, Türkiye’nin yapay zekâ alanındaki yol haritasını belirlemektedir. Strateji, güvenilir, şeffaf ve sorumlu bir yapay zekâ ekosisteminin geliştirilmesini hedeflemektedir. Belge, insan kaynağı yetiştirilmesinden veri ekosisteminin güçlendirilmesine, uluslararası iş birliklerinden etik standartların geliştirilmesine kadar geniş bir çerçeve sunmaktadır.

Yasal Gelişmeler: Haziran 2024’te Türkiye Büyük Millet Meclisi’ne sunulan Yapay Zekâ Kanun Teklifi, Türkiye’nin bütüncül bir düzenleme modeline geçişinde en somut adımı temsil etmektedir. Teklif, Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası ile benzer şekilde risk temelli bir yaklaşım öngörmekte, yüksek riskli uygulamalara yönelik sıkı düzenlemeler getirmektedir. Bununla birlikte, teklifin yerel ihtiyaçlara uyarlanmasında yetersizlikler ve bazı belirsizlikler içerdiği yönünde eleştiriler dile getirilmiştir. Ayrıca, TBMM bünyesinde kurulan Yapay Zekâ Araştırma Komisyonu, teknolojik gelişmeleri izlemek ve yasal çerçeveye katkı sunmak amacıyla çalışmalar yürütmektedir.

Gelecek Planları: Türkiye’nin gelecek hedefleri arasında, yapay zekâ tabanlı ürünlerin etiketlenmesi, fikri mülkiyet haklarının korunması ve “Güvenli Yapay Zekâ Damgası” uygulamasının hayata geçirilmesi yer almaktadır. Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası’nın sınır ötesi etkisi nedeniyle, AB pazarına ürün veya hizmet sağlayan Türk şirketlerinin bu düzenlemelere uyum sağlaması, önümüzdeki dönemin en kritik başlıklarından biri olarak değerlendirilmektedir.

Uluslararası Standartlar ve Diğer Düzenleyici Kavramlar

Yasal düzenlemelerin yanı sıra, yapay zekânın sorumlu ve güvenilir biçimde geliştirilmesi için uluslararası standartlar, rehber ilkeler ve yenilikçi düzenleyici yaklaşımlar da önemli bir rol oynamaktadır. Bu tür mekanizmalar, ülkeler arasında uyum sağlanmasına yardımcı olmakta ve şirketlere küresel ölçekte geçerli çerçeveler sunmaktadır.

ISO Standartları

Uluslararası Standardizasyon Örgütü (ISO) ve Uluslararası Elektroteknik Komisyonu (IEC), yapay zekâ alanında çeşitli teknik ve yönetsel standartlar geliştirmektedir. Bu standartlar, yalnızca düzenleyiciler için değil, aynı zamanda yapay zekâ çözümleri geliştiren kuruluşlar için de bağlayıcı bir referans niteliği taşımaktadır.

• ISO/IEC 42001: Yapay Zekâ Yönetim Sistemi (Artificial Intelligence Management System – AIMS) için bir çerçeve sunar. Bu standart, kuruluşların YZ sistemlerini sorumlu, güvenli ve etik bir şekilde geliştirmesine, uygulamasına ve denetlemesine yönelik kurumsal süreçler tanımlar.
• ISO/IEC 22989: Yapay zekâ terminolojisini belirler. Bu standart, uluslararası düzeyde ortak bir dilin oluşmasını sağlayarak kavram karmaşasının önüne geçer ve farklı paydaşlar arasındaki iletişimi kolaylaştırır.
• ISO/IEC 23894: Yapay zekâ risk yönetimi için rehberlik sunar. Bu standart, YZ sistemlerinin yaşam döngüsü boyunca risklerin tanımlanması, değerlendirilmesi ve azaltılmasına yönelik metodolojiler içerir.

Bu standartların geliştirilmesi, yalnızca teknik uyumu değil, aynı zamanda etik uygunluğu ve şeffaflığı da desteklemektedir. Böylelikle ISO çerçevesi, ulusal düzenlemelere tamamlayıcı bir işlev görmektedir.

Algoritmik Regülasyon

Yapay zekâ regülasyonuna yönelik bir diğer yenilikçi yaklaşım, algoritmik regülasyon olarak adlandırılmaktadır. Bu model, yasal ve etik kuralların yalnızca mevzuat düzeyinde tanımlanmasını değil, aynı zamanda doğrudan yapay zekâ sistemlerinin tasarımına, algoritmalarına ve veri işleme süreçlerine entegre edilmesini amaçlar.

• Diferansiyel Gizlilik (Differential Privacy): Veri setlerindeki bireylerin mahremiyetini korumak için kullanılan matematiksel yöntemlerdir. Bu yaklaşım, toplu verilerden öğrenme imkânı sağlarken, bireysel kayıtların ifşa edilmesini önler.
• Açıklanabilir Yapay Zekâ (Explainable AI – XAI): Yapay zekâ sistemlerinin karar alma süreçlerinin insanlar tarafından anlaşılabilir hale getirilmesini hedefler. Böylece sistemlerin önyargı üretmesi veya hatalı kararlar vermesi durumunda şeffaflık ve hesap verebilirlik sağlanır.
• Yerleşik Etik (Ethics by Design): Etik ilkelerin sistem tasarımı aşamasında gömülü hale getirilmesi yaklaşımıdır. Bu yöntem, hukuki ve toplumsal değerlerin kâğıt üzerinde kalmayıp doğrudan teknolojik altyapıya yansıtılmasına katkı sunar.

Algoritmik regülasyon, klasik mevzuatların yetersiz kaldığı durumlarda, teknolojinin kendi işleyişi içinde düzenleyici mekanizmaların kurulmasına olanak tanır. Böylelikle hem kullanıcı güveni hem de yasal uyumluluk daha etkin bir şekilde sağlanabilir.