İzin Vermekten Ortaklığa

 

 

 

Yapay zeka (AI) gelişmeye ve günlük hayatımıza entegre olmaya devam ettikçe, AI kullanımının etik ve yasal sonuçları giderek üzerine daha fazla düşünülen alanlar olarak öne çıkıyor. Üretken yapay zeka araçlarından sağlık hizmetleri veya perakende sektöründeki tahmine dayalı analitiklere kadar, yapay zeka sistemleri artık deneysel aşamaları geride bırakmış, ana akım ürün ve hizmetlere entegre olmuş durumda bulunuyor. Bu sistemlerin ortaya çıkardığı en önemli sorulardan biri, bu yeni yapay zeka çağında onay vermenin nasıl işleyebileceği, özellikle de bireylerin kişisel verilerinin yapay zeka sistemlerinin eğitiminde kullanılmak üzere nasıl izin verebilecekleri üzerinde yoğunlaşıyor.

Onay verme, uzun zamandır veri koruma yasasının temel ilkelerinden biri oldu. AB'deki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve dünya çapındaki benzer çerçeveler kapsamına göre onay verme, bireylerin kişisel bilgileri üzerinde kontrol sahibi olmalarını sağlıyor. Kullanıcılar ve kuruluşlar arasındaki güveni artırarak kişisel haklara saygının en açık göstergelerinden biri olarak öne çıkıyor. Bununla birlikte, onay vermenin yapay zeka ile ilgili alanlara uygulanması birtakım zorlukları da beraberinde getiriyor.

Yapay Zekada Onay Verme Neden Karışık Bir Kavram

Yapay zeka sistemleri, etkin bir şekilde çalışmak için çok büyük miktarlarda veriye ihtiyaç duyar. Bu bilgilerin çoğu, kullanılacağını bilerek uygulama onayı veren kişilerden doğrudan toplanmaz. Bunun yerine bu bilgiler; sosyal medya, çevrimiçi satın alımlar, mobil uygulamalar veya kamu arşivleri gibi çeşitli ve bazen de şeffaf olmayan kaynaklardan sağlanır. Bu durum, şeffaflık açısından bazı sorulara gebedir. Şayet insanlar verilerinin bir yapay zeka eğitim setinin parçası olduğunun farkında değilse, burada bir onaylama olduğu kabul edilebilir mi? Bu verilerin gelecekte nasıl kullanılacağı tahmin edilemiyorsa verilen onayın kesin olması mümkün olabilir mi?

Karmaşıklığı artıran bir diğer faktörün ise tek bir standartlaştırılmış onay mekanizmasının yapay zeka kullanım durumlarının çeşitliliğine yetememesi olduğunu söyleyebiliriz. Çalışanlar için gizlilik eğitiminin farklı ekiplerin karşılaştığı risklere göre uyarlanması gerektiği gibi (örneğin çerezleri yöneten pazarlama ekipleri, davranışsal verileri analiz eden ürün ekiplerinden farklı risklerle karşı karşıyadır), onay verme de yapay zekaya göre uyarlanmalıdır.

Örnek olarak, yaratıcı içerik üretmek için üretken yapay zeka aracıyla etkileşim kurmak, konum tabanlı bir yapay zeka hizmeti kullanmaya göre farklı bir gizlilik sözleşmesi gerektirebilir. Aradaki bu nüansı fark etmek çok büyük önem arz eder. Bu da standart gizlilik sözleşmelerinden uzaklaşıp, verilerin gerçek zamanlı olarak işlendiği sistemlere geçmek anlamına gelir.

Onay Verme de Yapay Zeka Kadar Dinamik Olmalı

Yapay zeka modelleri, geleneksel yazılımlardan farklı olarak dinamiktir. Yeni veriler geldikçe öğrenir ve uyumluluk sağlarlar. Alışveriş önerilerini iyileştirmek için tasarlanmış bir algoritma, daha sonra yeni bir alanda tahmine dayalı analitik için kullanılabilir. Bu da ortaya bir onay verme sorunu ortaya çıkarır ki kullanıcının başlangıçta verdiği izin, bu yeni ve öngörülemeyen kullanımları kapsamayabilir.

Kuruluşlar, bu sorunu çözmek için onay vermeyi tek sefere mahsus bir onay kutusu olarak değil, sürekli devam eden bir ilişki olarak ele almalıdır. Yapay zeka sistemleri geliştikçe, kullanıcılarla iletişim kurma ve onların sürekli onayını alma süreçleri de gelişmelidir.

Onay Vermeden Ortaklığa

Çözüm, “izin” zihniyetini terkedip “ortaklık” zihniyetine geçmektir. Bu, verilerin nasıl kullanılacağını açıkça belirten, onayı spesifik olarak belirten ve bireylerin verdikleri onayları istedikleri zaman kolayca geri çekebilmelerini sağlayan proaktif ve şeffaf bir yaklaşım gerektirir.

Bu standarda ulaşmak, yalnızca izin vermekten fazlasını gerektirir. Bu, gizliliği yapay zeka sistemlerinin içine yerleştirmek anlamına gelir. Tasarımdan itibaren gizlilik, düzenli Veri Koruma Etki Değerlendirmesi (DPIA) ve ekipler içinde gizlilik savunucuları atama gibi uygulamalar norm haline gelmelidir. DPIA'lar, yeni bir yapay zeka özelliğinin kişisel verilerin kullanımını önemli ölçüde değiştirdiğinde bunu vurgulayarak yeniden onay veya ek güvenlik önlemleri alınmasını sağlayabilir. Gizlilik savunucuları, uygulamaların hem düzenlemelerle hem de kullanıcı beklentileriyle uyumlu kalmasını sağlamaya yardımcı olabilir.

Sürekli ve Canlı Bir Onay Süreci için Gereken Araçlar

Teknoloji, yapay zeka için daha iyi bir onay sürecini desteklemede kullanılabilir. Onay yönetimi platformları, kuruluşlara kullanıcı tercihlerini dinamik olarak yönetmek için araçlar sağlayarak değişikliklerin gerçek zamanlı olarak görülmesine olanak tanır. Yapay zeka denetim araçları, verilerin nasıl kullanıldığını izleyebilir, model gelişimini takip edebilir ve onay sınırlarının aşılma riski meydana geldiğinde gerekli uyarıları sunabilir.

Örnek olarak, bir onay yönetimi sistemi, verileri yeni bir amaç için kullanmaya başladığında kullanıcılardan izinlerini otomatik olarak gözden geçirmelerini isteyebilir. Yine benzer şekilde bir denetim aracı, bir yapay zeka sisteminin orijinal kapsamının ötesinde çıktılar üretmeye başladığını gösteren “model sapmaları”nı ortaya koyabilir. Bu mekanizmalar, onayın tek seferlik bir işlemden ziyade, adeta canlı ve sürekli bir sürecin parçası olarak ele alınmasını sağlar.

Güçlü Bir Onay Mekanizması Neden Önemli

Yapay zeka teknolojileri topluma daha derin bir şekilde entegre oldukça, güçlü onay mekanizmaları hayati önem kazanmaktadır. İnsanların yapay zeka araçlarını kullanma isteği ve dolayısıyla yapay zeka odaklı iş modellerinin sürdürülebilirliği elbette ki güvene bağlıdır.

Onayı yasal bir formaliteden ibaret olarak gören kuruluşlar, yasal yaptırımlara maruz kalma riskiyle karşı karşıya kalır ve daha da önemlisi, kullanıcıların güvenini yitirir. Buna karşılık, şeffaflığı, kullanıcıların yetkilendirilmesini ve sürekli denetimi önceliklendiren kuruluşlar daha güçlü ve daha kalıcı ilişkiler kurmayı başarır. Ek olarak, etik ve uyumluluğun rekabet avantajı üzerinde giderek daha fazla etki yarattığı bir sektörde lider bir konuma yükselme şansı yakalarlar.

Sonuç: Sürdürülebilir Bir Gelecek İçin Onay Verme Yeniden Tasarlanmalı

Yapay zekanın geleceği, kuruluşların kullanıcı izinlerini nasıl elde ettiğini yeniden tasarlamasından geçiyor. Kuruluşlar, onay verme yaklaşımından ortaklık yaklaşımına geçerek, izinleri bir engel olarak görmekten ziyade kullanıcı güvenini güçlendiren bir fırsat olarak görmeliler.

Bu geçiş, dinamik izinleri büyük ölçekte pratik hale getiren sürekli iletişim, uyarlanabilir süreçler ve teknolojik araçlar gerektirecektir. Her şeyden önce kültürel bir değişime gereksinim bulunuyor. Bireylerin pasif veri noktaları değil, yapay zeka ekosisteminin aktif paydaşları olduğu anlayışını benimsemek gerekiyor.

Artık yapay zeka çağındayız ve bu çağ beraberinde verileri titiz bir şekilde ele alma sorumluluğunu da getirdi. Ortaklık olarak yeniden tasarlanan onay verme, etik ve sürdürülebilir yapay zeka inovasyonunun temeli olacaktır.

Yazar: Ece İnanç Stepien, Avrupa, Türkiye ve Orta Doğu Satış Direktörü, AppsFlyer