Selin Çetin tarafından yazılmış tüm yazılar

2012 yılında Japonca eğitimi sonrasında hukuk fakültesine başladı. Jürging-Örkün-Putzar Rechtsanwalte (Almanya), Güler Hukuk Bürosu ve Ünsal&Gündüz Attorneys at Law' da staj yaptı. Japon dili sertifikası aldı. Ayrıca arabuluculuk- tahkim ve ceza hukuku gibi alanlarda sertifika programlarına katıldı. Şu an İstanbul Barosu’nda yasal stajını yapmakta ve Bilişim ve Teknoloji Hukuku alanında yüksek lisansına devam etmektedir. Büyük bir merakla, robotlar, yapay zeka ve onların hukuksal durumları ve problemler ile ilgili çalışmalar yürütmektedir.

Robotları kandırmanın cezası var mı?

Akıllı teknolojiler hayatımızı her anlamda kolaylaştırmaya ve pratikleştirmeye devam ediyor. Sesli asistanlardan, giyilebilir teknolojilere, sürücüsüz araçlara ve internette karşılaştığımız botlara kadar onlarla artık sürekli etkileşim halindeyiz. Vazgeçilmez hale gelen bu teknolojiler teknik anlamda farklı yöntemler kullanılarak oluşturuluyor. Bunlardan biri de makine öğrenmesi ya da diğer bir deyişle yapay öğrenme(YÖ).

YÖ kısaca veriler üzerinden tahminlerde bulunup, karmaşık örüntüleri algılama ve akılcı karar verebilme üzerine odaklı bir bilim dalıdır. YÖ’nün geçmişine baktığımızda, modern yapay öğreniminin matematiksel temellerinin birçoğunun, bilgisayarlardan önce geldiğini görüyoruz. Bu konudaki büyük atılımlar, 18. yüzyılda Pierre-Simon Laplace’ın Bayes Teoremi’ni tanımlamasını sağlayan Thomas Bayes’in çalışmalarını içeriyor (1812).

Bu dönemlerde yapılan çalışmalar, günümüzdeki yapay öğrenmenin ataları sayılıyor. 1940’lı yıllara gelindiğinde ise başta Manchester, Cambridge ve Pennsylvania Üniversitelerdeki çalışmalar dikkat çekmeye başlıyor. 1950 yılında Alan Turing’in bir makinenin düşünüp düşünmeyeceğine yönelik olan “Computing Machinery and Intelligence” makalesi büyük yankı uyandırıyor.

Bunu takip eden önemli gelişime 1951 yılında Marvin Minsky ve Dean Edmonds’in, organik beyinlerin çalışma şeklinin bilgisayar tabanlı bir simülasyonu olarak ilk yapay sinir ağını tasarlaması oluyor. Oluşan büyük beklentinin hayal kırıklığına sebep olması ve yaşanan yavaşlama dönemi sonrasında, yakın geçmişimizden başlayarak bu çalışmalar tekrar büyük bir hız kazanmış durumda.

YÖ’de temelde üç yaklaşım bulunmaktadır: gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme.

Gözetimli öğrenmede, girdi değişkenlerini (X), çıktı değişkenlerine (Y) eşleme işlevini öğrenmek için etiketli eğitim verileri kullanılıyor. Daha anlaşılır bir dil ile diyelim ki siz bir emlakçısınız. İşleriniz büyüyor ve size yardım etmesi için birçok stajyer işe aldınız. Ama bir problem var — siz bir eve baktığınızda evin değeri hakkında iyi bir tahminde bulunabiliyorsunuz ama stajyerlerinizin tecrübesi olmadığından nasıl değer biçmeleri gerektiğini bilmiyorlar.

Stajyerlere yardım etmek amacıyla (ve kendinizi tatil için boşa çıkarmak maksadıyla), sizin bölgenizdeki ev fiyatlarını genişlik, muhit ve benzer evlerin kaça satıldığı vb. gibi özelliklere göre hesaplayan basit bir uygulama yazmaya karar verdiniz. Bu yüzden son üç ayda şehirde satılan tüm evlerin fiyatlarını kaydettiniz. Satılan her evin oda sayısı, genişliği, muhiti vb. gibi detaylı özelliklerini not aldınız. Ama en önemlisi nihai satış fiyatını da kaydettiniz. Bu eğitim verisini kullanarak, bizim bölgemizdeki diğer tüm evlerin satış fiyatlarını tahmin eden bir program yazmak istiyoruz. İşte bu yöntem gözetimli öğrenmedir. Her bir evin kaça satıldığını biliyorsunuz, yani problemin cevabını biliyorsunuz ve oradan yola çıkarak geriye doğru bir mantık oluşturmaya çalışıyorsunuz.

Gözetimsiz öğrenmede ise sistem yalnızca girdi değişkenlerine (X) sahip, buna karşılık çıktı değişkenleri bulunmuyor. Verilerin altında yatan yapıyı modellemek için etiketsiz eğitim verileri kullanılıyor. Yine baştaki emlakçı örneğine geri dönelim.

Her evin satış fiyatını bilmeseydiniz ne olurdu? Tüm bildiğiniz evin genişliği, yeri vb. gibi bilgiler olsa bile, görünen o ki hala işe yarar hesaplamalar yapabilirsiniz. Buna da gözetimsiz öğrenme deniyor. Bu yöntem şuna benziyor: Birisi size bir kâğıtta sayı listesi veriyor ve şunu diyor: “Bu sayıların ne ifade ettiğini bilmiyorum ama belki sen burada bir düzen veya grup gibi bir şey bulabilirsin — iyi şanslar!”. Pekiştirmeli öğrenmede ise yazılımlar, genellikle deneme yanılma yoluyla en iyi eylemleri öğrenirler. Bu yöntem genel olarak robotikte kullanılır. Burada bir robot, engele çarptıktan sonra negatif geri bildirim alarak çarpışmalardan kaçmayı öğrenebilir. Ayrıca video oyunlarında da yine deneme yanılma yöntemiyle bir oyuncunun ödülleri alabileceği belirli hareketleri saptayabilir ve bir sonraki hareketini buna göre komutlar.

Günümüzde oldukça ilerleyen bu teknikler pek çok alanda da kullanılmaya başlandı. Nesne ve ses tanıma, görüntü işleme, arttırılmış gerçeklik bu konuda ilerleme kat edilen önemli konulardan bazılarını oluşturuyor. Bunlar hayatımızı kolaylaştırmakla birlikte bazı hukuksal sorunları da beraberinde getiriyor. 2018 WeRobot konferansında Washington Üniversitesi’nden Ryan Calo ve ekibinin sunduğu “Is tricking a robot hacking?” yani “Bir robotu kandırmak hacklemek midir?” adlı makalesinde harika bir hususa değiniyor.

Calo’ya göre, hasmane YÖ (adversarial ML) hukuksal açıdan da incelenmesi gereken bir konu. Hasmane YÖ, yapay öğrenme ile bilgisayar güvenliğinin ortak çalışma alanını oluşturuyor. Burada öğrenme algoritmalarının güvenlik açıklarından faydalanılarak, giriş verileri sistem güvenliğini tehlikeye atmak için manipule ediliyor. Hasmane YÖ’ye karşı savunma yapmak da oldukça güç; çünkü hasmane örnek hazırlayıp sürecin kuramsal modelini oluşturmak zorludur. Araştırmalar, YÖ algoritmalarının kırılabileceğini ortaya koymakta ve YÖ’deki bu başarısızlık, basit algoritmaların bile tasarımcılarının düşündüğünden oldukça farklı davranabileceğini göstermektedir.

Örneğin, hasmane YÖ kullanılarak, televizyondaki bir reklamda gömülü olan ve hiç kimsenin anlamlı bir şekilde farkına varamayacağı olumsuz bir ses girdisi yoluyla sesi işiten kişisel asistan sosyal medyada konum verisi paylaşabilir. Ya da sürücüsüz bir araç, dur işaretini bir hız limiti olarak algılayıp durmak yerine hızlanarak trafik kazasına yol açabilir.[1]

Görüldüğü gibi, aslında sisteme doğrudan bir müdahale yapılmayıp, sistem “kandırılarak” belli bazı sorunlara sebebiyet veriliyor. Calo’nun da dediği gibi asıl soru şu: “Bir robotu kandırmak hacklemek midir?” Ve bunun hukuktaki yansımaları nasıl olur?

Türk Ceza Kanunu(TCK) bilişim suçlarını birden fazla maddede düzenlemiştir. Bilişim Alanında Suçlar başlıklı bölümünde, madde 243’te hukuka aykırı olarak bilişim sistemine girme ve sistemde kalma suçunu düzenlemektedir. Buna göre, “Bir bilişim sisteminin bütününe veya bir kısmına, hukuka aykırı olarak giren veya orada kalmaya devam eden kimseye bir yıla kadar hapis veya adlî para cezası verilir.” Veriler ele geçirilsin veya geçirilmesin bilişim sistemine hukuka aykırı olarak girilmesi ve orada kalınması bu suçun eylemini oluşturmaktadır. Burada failin eylemi neticesinden bir zarar veya tehlike oluşması aranmamakta, sisteme girilmesi ve orada kalınması yeterli görülmektedir.

Bilişim sistemlerinin işleyişinin engellenmesi veye bozulması suçu ile verilerin yok edilmesi veya değiştirilmesi suçunu düzenleyen madde 244/1-2’ye göre ise, “Bir bilişim sisteminin işleyişini engelleyen veya bozan kişi, bir yıldan beş yıla kadar hapis cezası ile cezalandırılırBir bilişim sistemindeki verileri bozan, yok eden, değiştiren veya erişilmez kılan, sisteme veri yerleştiren, var olan verileri başka bir yere gönderen kişi, altı aydan üç yıla kadar hapis cezası ile cezalandırılır.”

Bu düzenleme ile bilişim sisteminin her nasıl olursa olsun çalışmasının engellenmesi, sistemin bozulması ve verilere zarar verilmesi ya da erişilmez hale getirilmesi cezalandırılmaktadır. Maddenin gerekçesinde de, bu maddeyle bilişim sistemlerine yöneltilen ızrar (mala zarar verme) eylemlerinin ayrı bir suç haline getirildiği belirtilmektedir. Ayrıca yine maddenin gerekçesinde, yapılan düzenleme ile “aracın fizik varlığı ve işlenmesini sağlayan bütün diğer unsurları, söz konusu suçun konusu oluşturmaktadır” denilerek bilişim sisteminin somut ve soyut bütün unsurlarının bu suçun konusunu oluşturacağı ifade edilmektedir.[2]

TCK devamında madde 245’te banka ve kredi kartlarının kötüye kullanılması suçlarını düzenlemiştir. Kısacası bu madde ile söz konusu kartların haksız, hukuka aykırı olarak kullanılması yoluyla bankaların ve kart sahiplerinin zarara sokulması ve bu suretle hukuka aykırı yarar sağlanması istenmektedir.[3]

Bilişim alanında suçlar başlıklı bölüm dışında, TCK, Malvarlığına Karşı Suçlar başlıklı bölümünde madde 142’de hırsızlık suçunun nitelikli hali olarak fıkra 2, e bendinde “bilişim sistemlerinin kullanılması suretiyle” ifadesine yer verilmiştir. Bunun dışında, madde 135 vd. kişisel verilerin korunmasına ilişkin suçlarından; madde 124 haberleşmenin engellenmesi suçundan; madde 132 haberleşmenin gizliliğini ihlal suçundan bahsetmekte ve Kanun bilişim sistemleri aracılığıyla işlenebilecek diğer suç tiplerine de ilgili maddelerde yer vermektedir.

Sonuç olarak, TCK’nın bilişim suçları ile ilgili düzenlemelerine baktığımızda, genel itibariyle bilişim sistemlerine girip belli birtakım değişiklikler, tahribatlar, kopyalamalar vs. yapılması üzerine kurgulanmıştır. Ancak, gelişen teknoloji ile birlikte kötü niyetli kişiler yukarıda da anlatıldığı üzerine doğrudan sisteme bir müdahale etmeden de zararların oluşmasına sebep olabiliyor.

Sürücüsüz aracın hasmane YÖ ile durma işaretini hızlan olarak algılayıp bir insanın ölümüne sebep olduğunu ve kötü niyetli kişilerin bu kasten yaptığını düşünelim. TCK, bilişim alanında suçlar başlığı altında bilişim sistemlerine yapılan müdahalelere yönelik düzenlemelere yer verdiğinden, burada farklı bir yol izlenmesi gerecek. Çünkü örnekte olduğu gibi, bu teknolojinin getirdiği kolaylıktan faydalanılarak suçun işleyişi kolaylaşmaktadır.

Kasten öldürme, kasten yaralama, özel hayatın gizliliğini ihlal, trafik güvenliğini tehlikeye sokma gibi suçları da oluşturacak şekilde hasmane YÖ gibi teknolojiler kullanılabilmektedir. Dolayısıyla bunlar gözetilerek, nitelikli hal olarak bu teknolojileri kullanmanın getirdiği kolaylıkla suçun işlenmesi durumu TCK’ya eklenmelidir.

Prof. Dr. Cem Say, Richard Kelley ve Av. Gökhan Ahi’ye değerli görüşleri için teşekkürler…

[1] Is Tricking a Robot Hacking?; Ryan Calo; sf. 13

[2] Bilişim Suçları ve İnternet İletişim Hukuku; M. Volkan Dülger; sf. 406

[3] Dülger; sf. 447

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurunuz

Eskiden güvenin aracı sözleşmelerdi, Blockchain ile güvence artık Matematik

 

Celal Cündoğlu

Bankalararası Kart Merkezi Genel Müdür Yardımcısı Sayın Celal Cündoğlu ile yaptığımız röportajda blockchain ve ödeme sistemlerinin bugününü ve geleceğini konuştuk.

Çetin: Genel Bir soru ile başlayalım, Blockchain’in tarihsel sürecini de göz önüne aldığımızda bu teknoloji finans ve bankacılık sektöründe ne gibi yansımalar yarattı?

Cündoğlu: Blockchain’in asıl popülerleşmesi 2008 yılında Satoshi’nin çıkardığı Bitcoin konusunda paranın dağıtık yapısı ile ilgili makale sayesinde oldu. Onun özellikle kripto para kısmı dikkat çekti. Reel düzleme bakınca, bunun altındaki Blockchain’in bir güven makinesi olduğunu anladık. Yani bunun üzerinde mutlaka bir kripto paranın olması gerekmiyor. Dünyada pek çok iş süreci kağıt üzerinde veya uçtan uca tek taraflı bir veri tabanında yürütülüyor.Birbiri ile iş yapan tarafların birbirine güvenmesini sağlayan ya sözleşmeler oluyor ya da böyle merkezi bir yapıya dayanılıyor. Buna karşın Blockchain kriptolojinin gücünü kullanarak teknik bir imkan oluşturuyor ve güvenin maliyetini düşürüyor. Yavaş yavaş iş dünyası ve buna tabi ki bankalar da dahil, mevcut problemlerimizi çözmek adına “blockchain” denilen bu sistemi acaba kullanabilir miyiz, yeni iş yapış şekilleri oluşturabilir miyiz diye bakmaya başladılar.  Şu an bunun belli bir standardı yok, her konsorsiyum kendi problemlerini çözmek için kendi standardını oluşturmaya çalışıyor. Böylelikle  bir çerçeve yaratılmaya başlanıyor. Gelecekte bunlar iyice olgunlaştığında ilgili sektörlere cevap oluşturacak yapılar meydana getirmiş olacak. İşin temelinde yepyeni bir güven makinesi oluştu. Eskiden güvenin aracı sözleşmelerken, söz iken, şimdi güvenin aracı matematik oluyor. Blockchain sayesinde herkes kendi kaydını tutabiliyor ve networkteki herkes bunu gördüğü için kimse itiraz edemiyor. Bunun üzerinde çok yeni iş modelleri kurgulanabilir.

 

Çetin: Bu teknolojinin kullanımı ne kadar genişleyebilir? Başka hangi alanlara yansıtılabilir?

Cündoğlu: Diyelim ki Tükiye’nin merkezinde bir şirket bir ürün üretti ve o ürünü Amerika’ya sattı. O ürünün Amerika’ya kadar gitmesi lazım. Bir limana gidecek, orada bir konteynere yüklenecek ama o konteynerde farklı ürünler de olacak, sonra o konteyner bir gemiye yüklenecek. Bu gemi belki İtalya’ya gidecek ve orada daha büyük bir gemiye yüklenecek. Bütün bu geçiş noktalarında dünya kadar kağıt işlemi var. Birçok partinin bu işlemleri onaylaması gerekiyor. Bunun sebebi de güveni sağlamak. Başka bir örnek verecek olursak, bir bina düşünün, belediye bunu binanın yapılması için bir şirkete ihaleyi verecek ama şirkete güvenmesi gerekiyor, bunun için de banka teminatı istiyor. Dolayısıyla banka, projeyi veren parti ve projeyi yapan firma arasında bir güven ilişkisi oluşturuyor. Bu bile aslında akıllı sözleşmeler ile yapılabilecek cinsten bir işlem. Her iki örnekte de mevcut iş yapış şekilleri blockchain ile daha verimli bir şekilde yapılabilir. Bunun dışında, bu teknolojinin kullanım alanı bugün var olmayan şeyler de olabilir.Örneğin üzeride sensörleri olan bir cihaz düşünelim, belli bir limite geldiğinde bir şeyler sipariş ettiğini ya da tarlaya atılan ilaç belli bir seviyeye geldiğinde, depo azaldığında otomatik bir sözleşme ile siparişin yapıldığı ve ödemenin de paralelinde gerçekleştiği düşünebiliriz. Dolayısıyla bu pek çok sektöre uyarlanabilir.

 

Çetin: Blockchain’i kredi kartları açısından nasıl değerlendirebiliriz?

Cündoğlu: Elbette burada da uygulanabilir. Ancak problemlerin olduğu noktaya baktığımızda ihtiyaç var mı sorusunu öncelikli olarak sormalıyız. Bugün kredi kartı ya da banka kartını kullanırken ne gibi problemler yaşıyorsunuz? Kasaya yaklaşırken herhangi bir kaygınız oluyor mu? Birine nakit ödemek isterken önce o kadar nakitim olsun diyorsunuz; ancak markete girdiğinizde kasada kartın çalışacağını biliyorsunuz.  Bunlar çok olgun ödeme networkleridir. Belki ileride işlem hacimleri arttığında bazı problemler ortaya çıktığında ve blockchain de olgunlaştığında bu düşünülebilir. Şu anda zaten elektronikte olan değil de manuelde olan problemleri blockchain ile çözmemiz lazım.

Blockchain rakipleri yönetişimde birlikte çalışmaya zorluyor

Çetin: Blockchain’in Rekabet Hukuku açısından sakıncaları ya da avantajları var mıdır?

Cündoğlu: Yönetişimin nasıl kurgulandığı ile ilgili bir durum. Blockchain dağıtık bir yapı demek, bu da hiçbir şirketin tek başına bunu oluşturamayacağı anlamına geliyor. Birbiri ile rakip olan yapıların iyi bir yönetişim kurması gerekecek. Bu yönetişim yapısı rekabete açık veya kapalı şekilde kurgulanabilir. Ancak bugün rekabeti kısıtlayıcı yapı sadece belli bir süre devam edebilir. Ülkemizde olduğu gibi diğer pek çok ülkede de rekabet kanunları oldukça olgun. Bu durumlar karşısında gereken adımlar atılacaktır. Mesela BDDK çıkarılan bir düzenlemenin uygulamalarını denetleyebiliyor. Blockchain ile öyle bir yönetişim yapısı kurulmuş olduğunu düşünelim ki düzenleyici de burada söz sahibi olabilsin ve o networke girmenin teknik, operasyonel kuralları biliniyor olsun ve ancak bunlara uyanlar bu blockchain networküne dahil olabilsin. Bu sayede sadece bir denetim ile herkesi düzenlemiş oluyor. Dolayısıyla düzenleyicinin de tercih edeceği yaklaşımlar olacaktır. Regülatörün görevi uğraşın, çabalayın ben de öğreneyim ve ona göre bir düzenleme yapalım, olmalı. Standart bir şey ortaya çıktığında ve regülatör de evet bu böyle yapılır dediğinde denetlemek de kolay olacak.

Çetin: Kişisel veri setinin blockchaine aktarıldığını düşünelim, bu kişisel verilerin korunması açısından dezavantaj mıdır yoksa kapalı bir yapı olduğunu düşünürsek avantaja dönüşebilir mi?

Cündoğlu: İkisi de değil diyebilirim. Bu aslında networkte hangi verileri saklamak istediğiniz ile ilgili. Kişisel veri saklamada da blockchainden faydalanabiliriz. Şöyle hayal edelim, bankalar kendi arasında dijital kimlik paylaşımı üzerine bir Blockchain networkü kurdu. A bankasının müşteri tanıma sürecinden geçirdiği Celal, daha sonra hiç bankacılık ilişkisi olmadığı B bankasından hizmet almak istedi. Kanaatimce A bankası zaten müşteri tanı sürecinden geçirmişken artık B bankasında da Celal’in benzer bir süreçten geçmesine gerek yok. Blockchain üzerinden bankalar bunu paylaşabiliyor olmalı. A bankasında tutulan Celal’in IDsi, Celal’in onayı ile B bankasına gönderilse ve bu networkte de sadece bu iki banka arasında bir işlem gerçekleştiğine dair kayıt bulunsa yeterli olabilir. KVKK çok değerli bir kanun, kişilerin özel ve gizli bilgilerinin korunmasına dair önemli bir düzenleme. Ancak kişisel verilerin blockchainde tutulmasına gerek yok. KVKK’ya muhalefet oluşturmaz ancak blockchainde ne tuttuğunuz da önemli. Kişisel verileri networkte tutmaya kalkarsanız problem yaratabilir.

Çetin: Kara para aklamanın önüne geçme ve finansal ilişkilerin şeffaflaşması açısından blockchain kullanımını nasıl değerlendiriyorsunuz?

Cündoğlu: Kesinlikle faydalı buluyorum. Bitcoin için bile anonim deniyor ama öyle değil südonimdir. Kayıt oluşmuş durumda ve bu silinemez bir kayıt.

Çetin: Akıllı sözleşmeler ve Yapay Zeka açısından günümüzü nasıl değerlendiriyorsunuz?

Cündoğlu: Blockchain’in kullanım alanlarından biri de akıllı sözleşmelerdir. Akıllı sözleşmeleri oldukça komplex yaratabiliriz. Hatta gelecekte bu akıllı sözleşmeleri ileri düzeyde yazan yapay zekalar da olabilir.

Çetin: Nakit ile mücadelede “Keklik” adında bir uygulamanız var. Bize bundan da bahseder misiniz?

Cündoğlu: Kekliği ortaya çıkarmamızdaki amaç blockchaini kağıt üzerinde anlatmakta güçlük çekiyor olmamız. Dağıtık defter yapısı nedir, neden merkezi veri tabanına gerek yoktur, akıllı sözleşme nedir, dijidal ID nedir, kripto para nedir bunları zaman içerisinde sözlü olarak anlatıyorduk. Bunu anlatmak neden bizim görevimiz? Çünkü biz ödemelerde geleceğin deneyimini yaşatmak istiyoruz. Bankalarla çalışarak, blockchainin hangi problemlere çözüm olabileceğini bankacıların hayal etmesini istiyoruz. Bunun için de teknolojiyi anlamalarını sağlamamız lazım. Bu da bir pratik yaratma ihtiyacı doğurdu. Oluşturduğumuz case şirket için sadakat uygulamasına dayanıyordu. Şirketimizin içerisinde farklı ürünlerimizi arkadaşlarımız kullansınlar, o ürüne geri bildirim oluştursunlar ki ürünlerimiz olgunlaşsın diye projeler çıkarıyorduk. Sonra bir proje yapıp girilen challengelar gerçekleştiğinde örneğin onlara tiyatro bileti vermek yerine kripto para verelim dedik. Adını da “keklik” koyduk. Ve o kripto paraları harcayabilecekleri mağazalar oluşturduk. Burada kazandıkları keklik kadar harcama yapabiliyorlar. Peki dağıtık defter yapısı bunun neresinde? Şirketi üçe böldük, her kat bir şirkettir dedik, böylelikle herkes kendi şirketine girip alışveriş yaptığı gibi diğerlerinde de alışveriş yapabiliyor. Bu işlemler dağıtık defter yapısında şifreli olarak kopyalanıyor. Aynı keklik yapısını farklı veri tabanlarında görebildiğimden, dağıtık defter yapısını da sağlamış oluyoruz. Bu kapsamda her kata bir digital ID ile giriş yapabiliyorum. Aslında bu projenin güzel bir raporunu da yayınladık, o da BKM Express içerisinde mevcut. Robotic.legal ve Siber Bülten okuyucuları onu BKM Express yayınları içerisinden 1 TL bağış ile indirebilirler. Bu proje hem şirketimizin hem ekosistemdeki pek çok oyuncunun bu kavramları anlamasına yardımcı oldu.

Çetin: Bankacılık ve finans sektörü müşterilere sunulan hizmetlerde bu teknolojiden nasıl faydalanabilir?

Cündoğlu: İleride pek çok uygulamasını göreceğiz. Örneğin, şu anki güzel uygulamalardan bir tanesi, Microsoftun İsrail ofisi ile oradaki büyük bankalardan biri teminat mektupları için pilot uygulama başlattı. Bu süreçleri çok daha kolay ve rahatlatıcı hale getiriyorlar. İleri de örneğin uluslararası para transferlerinde kullanılabileceğini düşünüyorum. Bu sayede paranın transfer sürecinde ne aşamada olduğu izlenebilecek.

Çetin: Türkiye’de bunun gelişmesi için iç dinamikler mi cesaretlendirilmeli yoksa farklı ne gibi adımlar atılmalı?

Cündoğlu: Önce hangi problemin çözümlenmek istendiği tanımlanmalı, sonra bu çözümde bulunması gereken minimum paydaşlar kimler buna bakılmalı. Paydaşlar, bu çözümü kendi ekosistemimiz içinde kendi yönetişimimizde gerçekleştireceğiz kararlılığını göstermeli. Daha sonra projeler hayata geçecek, ancak bu sıralamanın gerçekleşmesi gerekir. Ayrıca BKM olarak bankaları değişik projeler etrafında toplamaya çalışıyoruz. Türkiye’de bu teknolojiden her sektör faydalanabilir, bunun için insan yetiştirilmesi de çok önemli. BKM’nin kurucu ortaklarından olduğu Türkiye Blockchain ekosisteminin oluşumu bu açıdan kritik bir yere sahip olacak.

Çetin: Sıradan vatandaş için bunu nasıl daha aktif hale getirebiliriz?

Cündoğlu: Daha çok erken. Hep dediğim gibi problem oluşmalı ki çözüm bulmak isteyelim. Bu problemler business to business mı yoksa business to consumer mı? Önce b to b’yi oluşturmak lazım. Blockchain’i hayata geçirmek o kadar kolay değil, birçok partinin bir araya gelip bunda hem fikir olması gerekiyor. Ben bu yılın ve gelecek yılın ekosistemlerin oluşmaya başladığı yıllar olacağını düşünüyorum. Örneğin bir vatandaş olarak yaşadığım bir sorunu söyleyeyim, 18 yaşından küçük bir çocuğum var. Pasaportunu yenilmem için bir araya getirmem gereken birçok doküman var. Bu süreçte notere ve bankaya gitmem gerekiyor. Okulundan öğrenci belgesi almam gerekiyor. Sonra randevu ile görüşmeye gitmemiz gerekiyor. Bütün bunlar güven eksikliğinden olan şeyler. Devletin verdiği kimlik belgesi güven eksikliğinden dolayı yeterli görülmüyor. Benim bir güven makinam olsa bunu çözebilirdim. Bu güvenin maliyetini düşürecek bir yöntem olduğu için, ileride vatandaşın buna yönelmesi gerektiğini düşünüyorum.

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurunuz

 

Mahkûmları yeniden topluma kazandırmak için yapay zekâ kullanılabilir mi?

Geleneksel “We Robot” konferansı, her sene Amerika’daki çeşitli üniversitelerde “robot hukuku” anlayışı ile düzenleniyor.

Yale, Stanford, Harvard, Ottawa ve Washington Üniversiteleri’nden önemli çok sayıda hocanın makalelerini sunduğu konferans, bu yıl 12-14 Nisan tarihlerinde Stanford Üniversitesi’nde düzenlendi. Bu etkinliğin, Türkiye’de bu konu üzerine organize edilen konferanslardan farklı bir perspektife sahip olduğunu itiraf etmeliyim. Bu alanda faaliyet gösteren hem özel sektör çalışanlarının hem de akademisyenlerin katılımcılar arasında olması farklı fikirlerin ortaya çıkmasını sağladı.

12 Nisan’a, Stanford Fakülte Kulübü’nde sonraki günlerde yapılacak konuşmalar için ısınma turu niteliği taşıyan workshoplar ile başladık. Stanford Üniversitesi’nden  F. Daniel Siciliano’nun moderatörlüğündeki ilk workshop’ta Prof. Ryan Calo ve Rebecca Crootof robotlar konusunda ne gibi hukuksal düzenlemeler yapılabileceği üzerine konuştu. Konuşma esnasında soru da alınması workshop’ın oldukça interaktif geçmesini sağladı.

Burada özellikle teknolojinin hukuktan daha hızlı ilerliyor oluşunun bizi yeni hukuk kuralları oluşturmaya mecbur kıldığı üzerinde duruldu. Yeni düzenleme yapma mecburiyetinin en iyi örneğinin Uber olduğu vurgulandıktan sonra şunlar dile getirildi: Bu teknolojinin nükleer enerji kullanımı ile aynı tehlikeyi içeriyor olması robot hukuku ile ilgili düzenleme yapma ihtiyacı doğduğunu gösteriyor. Ancak bu düzenlemeleri yaparken metaforların da bir limiti belirlenmeli. Yeni teknolojiler dünyanın her yerinde işlevsel olduğundan düzenlemeleri de küresel bir bakış açısıyla yapmak gerekecek. Ancak her ülkenin farklı hukuki düzenlemeleri varken, uluslararası düzenleme yapmak özellikle “pazar” açısından sorun yaratabilir. Belli standartlar yaratıldığında ise uygulama ile birlikte uluslararası tüketici hakları ile ilgili düzenlemeler beraberinde gelebilir. Bulut uygulamalarındaki düzenlemeler ise bize bu konuda yol gösterici olabilir.

“We Robot” bu alanda çalışan ya da çalışmak isteyenlerin takip etmesini önerdiğim bir konferans serisi.

Birinci workshop’un ardından verilen öğle yemeği arasında değerli pek çok isimle tanışma ve robot hukuku hakkında sohbet etme fırsatını yakaladım. Özellikle TechPolicyLab ekibiyle yaptığımız sohbette mevcut projeleri konusunda yararlı bilgiler edindim.

Öğle yemeği ardından geçilen ikinci workshop’ta Oregon State Üniversitesi’nden Bill Smart ve Cindy Grimm algoritmaların nasıl çalıştığı, robotların sensörleri ile nesneleri nasıl tanıdığı ve makine öğrenmesi üzerine teknik bilgiler içeren değerlendirmeler yaptı. Dinleyicilerden birkaç kişiyi de davet edip makine öğrenmesinin nasıl çalıştığına dair uygulamalı anlatım yapılması bu etkinliği oldukça renklendirdi. Ardından verilen kahve arasında konuşmacılara soru sorma ve kendi aramızda görüşme fırsatı bulduk.

Günün son etkinliğinde ise F. Daniel Siciliano ve Robert J. Kovacev tarafında robotik teknolojilerin ekonomiye nasıl etkiler getireceğini ve bu alandaki teşviklerin nasıl artırılabileceği üzerinde duruldu. Sonrasında verilen kahve arasıyla birlikte katılımcılar üç ayrı tartışma grubuna ayrıldı. Ben değerli Ian Kerr, Ryan Calo ve Rebecca Crootof’un da bulunduğu insansız hava aracı grubuna dâhil oldum. Burada özellikle insansız hava aracı kullanımının görüntü kaydederek yaratacağı mahremiyet sorunları vurgulandı ve insansız hava araçlarının lisanslanmasının önemli olduğu belirtildi. Bu keyifli tartışma ortamıyla birlikte konferans dizisindeki ilk günü bitirmiş olduk.

13 Nisan günü, kahvaltı eşliğinde katılımcıların tanışması ve istişareleri ile başladı. Bu bölümdeki moderatör Kanada Senatosu’ndan Kim Pate idi. İlk makale sunumunu yapan Minnesota Hukuk Fakültesi’nden Francis X. Shen  cezaevlerindeki mahkûmların tekrar kazanılması ve sosyalleştirilmesinde yapay zekâ teknolojisinden nasıl faydalanabileceğimiz üzerine ilginç bir yaklaşım ortaya koydu.

Themis takma adıyla makalede, koğuştaki mahkûmlara arkadaşlık eden bir yapay zekâdan bahsettiğini dile getirdi. Themis, kendi kendine öğrenebilen bir yapay zekâ sistemi ve her gün ses teknolojisi vasıtasıyla mahkûmlarla iletişim kuruyor. Themis’in başlıca görevleri arasında tutuklulukla ilgili bilgi sahibi olmak, mahkûmların kendine ve başkalarına zarar verme riskini tanımlamak, psikiyatrik veya hukuki destek gibi süreçlerde yer almak ve gerçek bir koğuş arkadaşı gibi yakınlık kurmak bulunuyor. Yapay zekâ bu sayede sosyolojik açıdan suçların değerlendirilmesinde kullanılabilecek bir yöntem olabilir; fakat kanaatimce mahkûmlardan edinilen bilgiler onları bir deney aracına dönüştürme riskini de barındırıyor.

Yale Üniversitesi’nden Rebecca Crootof’un  gelişmekte olan Nesnelerin İnterneti teknolojisinin yaratabileceği siber güvenlik sorunlarına, mahremiyet açıklarına ve yazılımsal kusurlardan kaynaklı zararlara değindiği ve özellikle fikri mülkiyet hakkının  ve tüketicinin korunmasına dikkat edilmesini vurguladığı sunumu katılımcılardan oldukça fazla soru aldı. Soruların ve yanıtların yönetilmesi konusunda moderatör olan ve Berkeley Hukuk ve Teknoloji Merkezi’nden gelen Sonia K. Katyal’ın kusursuz bir iş yaptığına değinmeden geçemeyeceğim.

Devamında on beşer dakikalık sunumlarıyla Stanford Üniversitesi’nden Mark Lemley, “Remedies for Robot” adlı makalesini; Cornell Üniversitesi’nden Karen Levy, “Robotruckers: The Double Threat of AI for Low Wage Work” adlı makalesini; Fasken Hukuk Bürosu’ndan Chelsey Colbert “Privacy Under the Hood: International and Domestic Data Protection Frameworks for Autonomous Vehicles” adlı makalesini ve Washington Üniversitesi’nden Madeline Lamo, “Anonymous Robot Speech” adlı makalesini anlattı.

Lamo, özellikle şunları dile getirdi: Günümüzde botlar her gün bizimle konuşuyor. Facebook’tan Twitter’a, çeşitli mesajlaşma uygulamalarına kadar iletişimi destekleyen pek çok platformda onları görmek mümkün. Botlar, oldukça eğlenceli araçlar olabilecekken kişileri manipüle ederek yanlış bilgi yayma suretiyle ciddi zarar verme potansiyeline de sahipler.

Öğle yemeğinden sonra ise Data& Society ekibinden Madeleine Elish yapay zekâ ve robotik teknolojinin insanların iş ve sosyal ilişkilerinde ne gibi yıkıcı etkiler yaratabileceği konusunda hazırlamış olduğu makalesini sundu. Elish’in sunumundan sonra Harvard Üniversitesi’nden Ling-Fei Lin, Uzak Doğu’da Endüstri 4.0’ın yarattı etkiler, insan ve robot arasında yaşanabilecek rekabet ve kültürün etkisi üzerine harika bir konuşma yaptı. Buradaki moderatör ise Stanford Üniversitesi’nden F. Daniel Sicillano idi. Ülkelerin izlediği politikaların teknolojiyi şekillendirmedeki rolüyle ilgili farklı bir bakış açısı vardı. Ling-Fei Lin’e göre özellikle sanayide robotik teknolojinin kullanımının ekonomiye yansımaları yakın zamanda yüzleşeceğimiz gerçekler arasında olacak.

Sonrasında verilen yarım saatlik ara ile birlikte Steptoe’dan Robert J. Kovacev’in moderatör olarak yer aldığı ve Surrey Üniversitesi’nden Ryan Abbott’un vergi hukuku ve otomasyon ile ilgili makalesi sunuldu. Ve devamından günün son makalesi olarak, ISHPI Information Technologies’ten Aaron Mannes gelişen otomasyonun ne gibi riskleri beraberinde getireceği ile ilgili oldukça ilginç noktalara değindiği makalesi üzerine tartışıldı.

İNSAN, ROBOTA ZARAR VERİRSE NE OLACAK?

14 Nisan Cumartesi, yine sabah 8’de kahvaltı ile başlayan konferans Jesso Woo, Ian Whittinton ve Ronald Arkin tarafından, akıllı şehirlerin nasıl tasarlanması gerektiği, robotların bu konuda ne gibi etkiler yaratacağı ve bu konudaki hukuksal düzenlemelerin nasıl şekilleneceği ile ilgili hazırladıkları makale üzerine konuşma yapıldı. Hayatımızın en hissedilir noktasına değinen ve gelişen teknolojinin yaşam alanlarımızı nasıl dönüştürdüğü konusunu vurgulayan etkileyici bir yazı olduğunu düşünüyorum. Özellikle bu konuda farklı uzmanlık alanları olan isimlerin imzasını taşıyan bir makale olduğu için kapsamlı bir bakış açısına sahipti. Akabinde benzer bir konu ile Winsdor Üniversitesi’nden Kristen Thomasen kamusal alanlarda robotların yaratacağı değişimi anlattığı makalesini sundu. Hukukun bu noktada kamusal alanları nasıl düzenleyeceğine dikkat çekti. Hükümetlerce izlenmesi gereken teknoloji politikalarına ışık tutan güzel bir sunumdu.

Sonrasında yarım saatlik sürede çeşitli girişimlerin çalışmalarını tanıttığı demolar seyredildi. Robotik teknoloji girişimlerinde bulunan kişilerin çalışmaları bana göre ilginçti ancak öğle yemeği öncesi olduğu için katılımcıların ilgisi biraz azdı. Demolardan sonra Ryan Calo, Ivan Evtimov , Earlence Fernandes, David O’Hair ve Tadayoshi Kohno, teknik ve hukuki konuların harmanlandığı, robotların hacklenerek kandırılabileceğini konu alan makalelerini sundular. Teknik bilgi de içermesi dolayısıyla günün en iyi makalesiydi diyebilirim. Keza en çok soru alan makalelerden biri de bu oldu. Soruların ardından ise, öğle yemeğine geçildi.

Öğle yemeği devamında, eğlenceli bulduğum, yapay zekânın etik değerleri üzerine bir çalışma yapıldı. Öncesinde biz katılımcılara eposta olarak gönderilen (böbrek nakli ihtiyacı olan kişiler arasında seçim yapmak ile ilgili idi) sorulara verdiğimiz cevaplar üzerine, eğer yapay zekâ bu total fikir ile hareket ederse etik sonuçlar elde edilip edemeyeceği ile ilgili bir çalışma yaptık ve çıkan sonuçlar ile ilgili verimli tartışmalar gerçekleşti.

Konferansın devamında, Miami Üniversitesi’nden Michael Froomkin, Ottawa Universitesi’nden Ian Kerr ve McGill Üniversitesi’nden Joelle Pineau yapay zekânın tıpta kullanımının sağlayacağı avantajlar ve yaratacağı muhtemel riskler konusunda özellikle doktorların sorumluluğuna dikkat çeken makalelerini sundular.

Yapay zekânın uygulamada öncelikli olarak karşımıza çıkaracağı etkilere vurgu yapan bir makale idi. Ben de yapay zekâ teknolojisinin sağlık sektöründeki kullanımına yönelik sorunlarla yakın zamanda karşılaşacağımızı düşünüyorum; bu açıdan hukuksal çözümler sunan bu makaleyi oldukça faydalı buldum. Ayrıca burada moderatör Stanford Üniversitesi’nden David M. Studdert idi, sonrasında katılımcıların soruları alınıp küçük bir ara verildi.

Brooklyn Üniversitesi’nden Christina Mulligan, robotların insanlara zarar vermesi karşısında hukukun nasıl bir yol izleyeceği ile ilgili olan makalesini anlattı ve video konferans yöntemiyle bağlanan MIT Media Lab’tan Kate Darling moderatör olarak yer aldı. Robotlara karşı verdikleri zarardan dolayı insanların intikam duyguları beslenmesinden, robotların yasal özne olarak değerlendirilmesine kadar çok ilginç başlıklara değinildi.

Robot-insan etkileşiminin sosyal etkileri, hem hukuksal hem de etik tartışmaların başlangıcı olduğundan merakla dinlediğim bir sunum oldu. Devamında konferansın son makalesi, Ryan Abbrott tarafından yapay zekânın buluşlarında patentlenebilirlik ve standartların belirlenmesi konusundaki makale idi. Güzel bir sunum olmasına rağmen konuşmacılar ve katılımcıların da yorulmuş olmalı ki soru soran olmadı. Stanford Üniversitesi’den Lisa Ouellette’nin moderatör olarak yer aldığı bu sunumdan sonra ise kapanış konuşması yapıldı.

Kısaca belirtmem gerekirse, “We Robot” bu alanda çalışan ya da çalışmak isteyenlerin takip etmesini önerdiğim bir konferans serisi. Amerika’dan, Kanada’dan ve İngiltere’den pek çok önemli akademisyenin ve avukatın katıldığı network yaratmak için harika bir ortamdı. Keza, sunulan makaleler de araştırma yapan kişiler için oldukça faydalı ve ufuk açıcıydı. Gelecek yılki “We Robot”u sabırsızlıkla bekliyorum.

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurunuz

Yapay Zekâ, Veri Güvenliği ve GDPR

Günümüzde pek çok sektörde kullanılmaya başlanana yapay zekâ ve makine öğreniminin öne çıkan özellikleri arasında, verileri programatik araçlardan ve insandan çok daha hızlı analiz edebilmesi ve verilerin nasıl işleneceğini kendi kendine öğrenebiliyor olması bulunuyor.

Özellikle son yıllarda hem kamu hem de özel sektörde sıklıkla kullanılan profilleme ve otomatik karar verme sistemleri, artan verimlilik ve kaynakların korunması bakımından bireylere ve kurumlara çeşitli faydalar sunarken aynı zamanda riskleri de beraberinde getiriyor. Bu sistemlerin aldığı kararlar bireyleri etkileyebiliyor ve karmaşık yapısı dolayısıyla kararlarının gerekçesini izlemek mümkün olamayabiliyor. Örneğin, yapay zekâ, bir kullanıcıyı belirli bir kategoriye kilitleyip, önerilen tercihlere göre kısıtlayabiliyor. Bu, dolayısıyla onların kitap, müzik veya haber yazısı gibi belirli ürün ve hizmetleri seçme özgürlüklerini de daraltabiliyor. (Article 29 Data Protection Working Party, WP251, sf.5)

Mayıs ayında Avrupa’da yürürlüğe girecek olan GDPR, profilleme ve otomatik karar vermenin bireylerin hakları üzerinde olumsuz bir etki doğuracak şekilde kullanılmaması için çeşitli hükümler barındırıyor. GDPR, profillemeyi madde 4’te şöyle tanımlıyor: “Profilleme, belirli bir şahısla ilgili onun kişisel yönlerini değerlendirmek için kişisel verilerinin kullanılması; özellikle bu kişinin işteki performansı, ekonomik durumu, sağlık bilgileri, ilgi alanları, güvenilirlik, davranış, konum veya hareketlerinin analiz edilmesi veya tahmin edilmesidir.” (WP251, sf.6) Profilleme, çeşitli kaynaklardan bireylerle ilgili elde edilen verilerin kullanılarak, kişilerle ilgili tahminlerde bulunmada kullanılır. Bu açıdan, yaş, cinsiyet, kilo gibi özelliklere dayanarak bireylerin değerlendirilmesi ya da sınıflandırılması olarak da düşünülebilir.

Otomatik karar verme ise insan müdahalesi olmaksızın teknolojik araçlarla (yapay zekâ gibi) karar verme özelliğidir. Otomatik karar verme herhangi bir veri türüne dayanabilir. Örneğin, kişiler tarafından doğrudan sağlanan veriler (ankete verilen cevaplar); kişilerden sağlanan veriler (uygulama aracılığıyla konum verisinin toplanması); önceden oluşturulmuş, türetme ya da sonuç çıkarmaya dayalı bireyin profili.

Potansiyel bir profilleme için ise üç yol vardır:

-i. Genel profilleme,

-ii. Karar verme temelli profilleme,

-iii. Yalnızca otomatik karar verme içeren profilleme (madde 22)

(ii) ve (iii) arasındaki fark, (ii)’de tamamen otomatik araçlarla üretilen bir profile dayalı insan kararı vardır. (iii)’te ise kararı algoritma verir ve karar anlamlı insan girdisi olmaksızın bireye otomatik olarak teslim edilir. (WP251, sf.8)

Burada karşılaşılacak önemli sorular ise şunlardır:

-Algoritma bu verilere nasıl erişiyor?

-Verinin kaynağı doğru mu?

-Algoritmanın verdiği karar, kişi üzerinde yasal etkiler doğuruyor mu?

-Bireyler otomatik işlemeye dayalı verilen karar karşısında birtakım haklara sahip olabilir mi?

-Veri sorumluları bu durumda ne gibi önlemler almak zorunda?

Günümüzde çoğu şirket müşterilerinin davranışlarını onlardan topladıkları verilerle analiz edebiliyor. Örneğin, bir sigorta şirketi, sürücünün sürüş davranışlarını izleyerek sigorta primlerini otomatik karar verme yoluyla belirleyebilir. Bunun yanında özellikle reklam ve pazarlama uygulamalarında farklı kişilerin verilerinden yola çıkarak yapılan profilleme ve otomatik karar verme sistemleri, diğer bireyler üzerinde de etkili sonuçlar doğurabiliyor. Varsayımsal olarak, bir kredi kartı şirketi, bir müşterinin kart limitini, kendi ödeme geçmişine dayanmadan aynı bölgede yaşayan ve aynı mağazadan alışveriş yapan diğer müşterileri analiz ederek azaltabilir. Dolayısıyla bu, başkalarının eylemlerine dayalı olarak, bir fırsattan mahrum kalma anlamına gelir.

Hataların hesabı veri sorumlusundan sorulacak

Bu nokta dikkat edilmesi gereken husus, toplanan veya paylaşılan verilerdeki hatalar ya da önyargılar otomatik karar verme sürecinde yanlış sınıflandırmalara ve kesin olmayan sonuçlara dayalı değerlendirmelere neden olup bireyler açısından olumsuz etkiler doğurabilmesidir. Kararlar güncel olmayan verilere dayanabilir ya da dışarıdan alınan veriler sistem tarafından yanlış yorumlanabilir. Yani otomatik karar vermede kullanılan veri doğru değilse bu durumda sonuçtaki karar ya da profilleme de doğru olmayacaktır.

Yapay zekâ ve makine öğrenmesinin kullanıldığı bu gibi sistemlerde oluşabilecek benzeri muhtemel hatalar karşısında “veri sorumlusunun” birtakım yükümlülükleri doğacaktır. Veri sorumlusu, kullanılan ya da dolaylı olarak elde edilen verilerin doğru ve güncel olması için yeterli önlemleri almalıdır. Ayrıca verilerin saklanma süreleri de doğruluk ve güncelliğin sağlanması için sakıncalar yaratabileceği gibi, orantılılık ilkesi ile de çelişeceğinden uzun süreli veri saklanması konusunda da veri sorumlusu gerekli adımları atmalıdır.

Diğer önemli husus ise özel nitelikli kişisel verilerin bu sistemlerce işlenip kullanılmasıdır. GDPR, özel nitelikli kişisel verilerin işlenmesinde ilgili kişinin açık rızasını aramaktadır. Ancak, bu durumda veri sorumlusunun unutmaması gereken şey, profillemenin özel nitelikli kişisel veri olmayan verilerin birleşimi ile özel nitelikli kişisel veri oluşturabilir olmasıdır. Örneğin, bir kişinin sağlık durumu, gıda alışverişi kayıtlarından, gıdaların kalite ve enerji içeriği ile ilgili verilerinden elde edilmesi ile mümkün olabilir. (WP251, sf.22)

GDPR, verileri kullanılarak otomatik karar verme işlemlerinden etkilenen kişilerin bu durum karşısında bazı hakları olduğundan da bahseder. GDPR’ın temelini oluşturan şeffaflık ilkesi göz önüne alındığında, madde 13 ve 14’e göre, veri sorumlusu bireylere açık bir şekilde profilleme veya otomatik karar verme sürecinin nasıl işlediğini açıklamalıdır.

Profilleme, hata riskini artıran bir tahmin unsuru içerebilir. Girdi verileri yanlış veya alakasız olabilir ya da bağlam dışı kalabilir. Bireyler kullanılan verilerin ve gruplandırmanın doğruluğunu sorgulamak isteyebilir. Bu noktada, madde 16’ya göre, ilgili kişinin düzeltme hakkı da söz konusu olacaktır.

Benzer şekilde, madde 17’de belirtilen silme hakkı da bu çerçevede ilgili kişi tarafından talep edilebilir. Profillemenin temeli için rıza gösterilirse ve bu rıza sonradan geri çekilirse veri sorumlusu profilleme için başka yasal dayanak olmadığı sürece ilgili kişinin kişisel verilerini silmek zorundadır.

Çocukların kişisel verilerinin önemi

Profilleme ve otomatik karar vermede dikkat edilmesi gereken bir başka nokta ise çocukların kişisel verilerinin kullanılmasıdır. Çocuklar özellikle çevrimiçi ortamlarda daha duyarlı olabilir ve daha kolay etkilenebilir. Örneğin, çevrimiçi oyunlarda profilleme, algoritmanın daha fazla kişiselleştirilmiş reklam sunmasının yanı sıra, oyunda para harcamasının daha olası olduğunu düşündüğü oyuncuları hedeflemesi için de kullanılabilir. GDPR madde 22’de işlemenin çocuklar ve yetişkinler ile ilgili olup olmadığı konusunda ayrım yapmıyor. Ancak yine de çocuklar bu tür pazarlama çalışmalarından kolayca etkilenebileceği için, veri sorumlusu, çocuklar için uygun önlemleri almalı ve bu önemlerin çocukların haklarını, özgürlüklerini ve meşru çıkarlarını korumada etkili olduğundan emin olmalıdır.

Sonuç olarak, yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi sistemlere dayanarak yapılan profilleme ve otomatik karar verme, birey hakkında önemli sonuçlar doğurabilir. Bu teknolojiyle bağlantılı olarak toplanan verilerin, kişilerin rızası alınarak toplanması ya da yasal bir zemine oturtulması gerekir. Akabinde kullanılacak olan bu verilerin toplandıkları amaçla bağlantılı olarak kullanılması da önemlidir. Sistemin aniden alışılmadık kararlar almaya başlaması halinde ne gibi yol haritaları izleneceği de dâhil olmak üzere, veri sorumlusu gereken önlemleri almalı ve ilgili kişilerin hak ve özgürlüklerini de gözetmelidir.

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurun

Türkiye Yapay Zeka Zirvesi – Yeni Aşkımız Yapay Zeka

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi tarafından, 14 Şubat’ta, İTÜ Süleyman Demirel Kültür Merkezi’nde “Yeni Aşkımız Yapay Zeka” sloganıyla harika bir etkinlik gerçekleştirildi. Yoğun katılım olan etkinliğin sponsorluğunu da IBM, Google, SAP ve Yapı Kredi gibi önemli markalar üstlendi. Etkinlik, sanat ve teknolojinin birleşmesine ve 14 Şubat’a ithafen bir piyano dinletisi ile başladı. Akabinde GelecekHane kurucularından Halil Aksu’nun yapay zekanın günümüzdeki durumuna ve olumlu kullanımı sayesinde getireceği faydalara değindiği açılış konuşması ile devam edildi.

Kaçırılmayacak etkinlik >> Siber Güvenlikte Başarılı Kariyer -Mentor Burak Sadıç

Etkinlikteki dört panelden ilki “Finans Dünyasında Yapay Zeka” üzerine idi. IBM Veri Bilimcisi Dr. Eva Marie Multer-Stuler, panel öncesi yaptığı vizyon sunumunda finans sektöründeki yapay zeka örneklerine değindi. Panel, HBR Genel Yayın Yönetmeni Serdar Turan’ın moderatörlüğünde ve Anadolu Sigorta GYM’si Mehmet Abacı, İşbankası CIO’su Hakan Aran, Yapıkredi COO’su Cahit Erdoğan, Miletos Kurucusu Berkin Malkoç ve IBM Türkiye Genel Müdürü Defne Tozan’ın panelistliğinde gerçekleştirildi. Bankacılık sektöründe de özellikle yapay zeka ve robotik uygulamalarının geliştirilmeye başlandığı vurgulandı.

Önümüzdeki dönemlerde bankaya girdiğimizde sıra numarasını robotlardan alıp, bekleme anında robot ile belli finansal işlemler yapabiliriz. Bunun yanında toplanan verilerin güvenilirliği ve siber güvenlik stratejileri de bu alanla ilgili önemli bir konuyu oluşturuyor. Örneğin, otomatik sistemlerin vardığı sonucun nedenini belirleyemiyorsak, bunun kullanılmaması gerektiğine yönelik mevzuat çalışmaları üzerinde duruluyor. Panelde dile getirilen finans sektörünün bu teknoloji ile ilgili beklentileri ise kısaca regülasyonlar ile önünün açılması.

Devamında verilen arayla birlikte, zirvede “Ticaret Dünyasında Yapay Zeka” paneline geçildi. İkinci panelin vizyon konuşmasını Google Cloud Machine Learning uzmanı Khalid Salama yaptı. Pazarlama danışmanı Hakan Akben’in moderatörlüğündeki panele, Vispera kurucusu Aytül Erçil, Google Cloud Genel Müdürü Önder Güler, Multinet CEO’su Demirhan Şener, LC Waikiki COO’su Osman Şentürk, Migros CIO’su Kerim Tatlıcı ve TANI Genel Müdürü Hülya Varlık panelist olarak katıldı. Panelde üzerinde durulan konular ise şöyleydi: Günümüzde özellikle analizlerde yapay zekanın kullanılıyor olması müşterilere daha iyi hizmet vermede iyi çözümler sağlıyor. Elimizdeki veriyi kullanarak sektörün ve dolayısıyla ülkemizin gelişmesine katkıda bulunabiliriz. Bu açıdan panelde verilen en önemli mesaj, start-upların desteklenmesi gerektiğiydi.

Verilen yemek arasının ardından “Yapay Zeka ve Etik” konusunda AI Ethics Lab kurucusu Cansu Canca ve Sabah Gazetesi yazarı Timur Sırt, yapay zeka teknolojisinin dokunduğu alanlardaki etik tartışmaların neler olduğuna ve ne gibi çözüm yolları getirilebileceğine dair interaktif bir konuşma yaptı.

Akabinde “Üretim Dünyasında Yapay Zeka” konulu panele geçildi. SAP İnovasyon Mimarı Stratis Pelekidis’in vizyon sunumunda üretim sektöründeki yapay zeka örneklerine değinildi. Fortune Türkiye Teknoloji Editörü Kerem Özdemir’in moderatörülüğündeki panel oldukça keyifliydi. Panelistler ise üretim sektöründeki önemli isimlerden oluşuyordu, SAP Türkiye Genel Müdürü Uğur Candan, Tazi.ai Kurucusu Zehra Çataltepe, Tüpraş CIO’su Barış Düzenli, Maersk CDO’su İbrahim Gökçen, Arçelik CDO’su Ahmet Hasanbeşeoğlu ve Ford Otosan CDO&IT Direktörü Hayriye Karakuzu Karadeniz idi.

Panelde vurgulanan noktalar ise şunlar oldu: Otonom araçlar ve akıllı cihazların geliştiriliyor olması, bu teknolojinin ilk olarak üretim sektörünü etkileyeceğinin habercisidir. Artık süreçler de dijitalleşiyor. Bir süre sonra ürünü satmak için reklamlara gerek kalmayacak, ürünler insanları buluyor olacak. Tedarikçilerin ürünün nereden geldiğini takip etmesi ve üretim bandında yanlış üretilmiş bir ürün varsa bunun ayırt edilmesi noktasında da yapay zekadan yararlanıyor olacağız. Özellikle insan olarak yapamadığımız, yeterli olamadığımız şeylerde yapay zekayı kullanmaya yönelmeliyiz.

Üretim dünyasındaki önemli isimlerin verdiği mesajlarla sonlanan panelin verilen aranın devamında zirvenin son paneline geçildi. “Türkiye ve Yapay Zeka” konulu panelde moderatör Dünya Gazetesi Genel Yayın Yönetmeni Hakan Güldağ idi. Türkiye’de teknoloji konusunda farklı uzmanlıkları olan isimleri bir araya getiren panelde, Etiya CEO’su Aslan Doğan, Dülger Hukuk Ofisi’nden Av. Volkan Dülger, TOBB Yazılım Meclis Başkanı Melek Bar Elmas, TTGV İstanbul Şube Müdürü Siber Eşder, ScaleX Ventures Partner’ı Alper Mat ve TEPAV ‘dan Selin Arslanhan Memiş panelist olarak yer aldı.

Türkiye’de bu alana kamusal olarak ne gibi destekler sunulması gerektiği ve özel sektörün önünü açacak düzenlemeler konusundaki beklentiler üzerinde duruldu. Dünyadaki benzer örneklerde olduğu gibi, devletin bir yapay zeka stratejisi belirlemesi gerektiği mesajı verildi. Bu bakımdan, Türkiye’nin de bu alandaki yarışa dahil olabilmesi için start-upların önünün açılmalı. Çok hızlı gelişen bu alanda kuşun konduğu değil, konacağı yer tespit edilmeli.

Türkiye’deki gelişmeler ve beklentileri konu alan panelin ardından, son olarak, George Mason Üniversitesi’nden Robin Hanson kapanış konuşması ile geleceğe yönelik önemli fikriler verildi.

TRAI olarak gelenekselleştirilmesi planlanan yapay zeka zirvesinin 2018 ayağı oldukça başarılıydı. Finans, üretim, ticaret, hukuk ve etik gibi pek çok konunun bu teknoloji karşısındaki değişimine ve gelişmesinde izlenmesi gereken yol haritalarına işaret edildi. Türkiye’nin de yarışa dahil olabilmesi, farkındalık yaratılabilmesi için bu gibi etkinliklerin artması dileğiyle…

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurun