Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi, yapay zekâ hakkında sıkça dile getirilen yanlış kanıları ve temel soruları yayımladığı bilgilendirme sayfasında açıkladı. Ofis, yapay zekânın insanların yerini tamamen alacağı ve önemli ölçüde işsizliğe yol açacağı iddialarını doğru bulmadı.
Sayfada yapay zekâ sistemlerinin güvenilir veya güvenli olmadığı ve insan neslinin devamı için kısa vadede büyük tehdit oluşturduğu yönündeki iddialar da yanlış kanılar arasında sayıldı. Ofise göre mesleklerin çoğunda insan katılımı devam edecek, yapay zekâ yeni iş alanlarının oluşmasına da katkı sağlayacak.
Yapay zekâ karar verici değil karar destek sistemi
Dijital Dönüşüm Ofisi, yapay zekâ uygulamalarının karar verici değil karar destek sistemi olarak kullanıldığını belirtti. Siber güvenlik ve anomali tespiti gibi alanlarda kullanılan uygulamaların güvenilir çözümler sunabildiği, ancak her sistemin otomatik olarak güvenli kabul edilemeyeceği de vurgulandı.
Bilgilendirmede diferansiyel mahremiyet, federe öğrenme ve homomorfik şifreleme kişisel verilerin korunmasına yönelik yöntemler arasında gösterildi. Türkiye’de veri güvenliği bakımından 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu’nun ilgili hükümlerine işaret edildi.
Strateji hedefleri yanlış kanı listesinden ayrı
Ofisin Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi kapsamında 2025 için GSYH’ye yüzde 5 katkı, 50 bin kişilik istihdam, kamuda bin uzman, 10 bin lisansüstü mezun ve uluslararası endekste ilk 20 ülke hedefleri bulunuyor. Bu hedefler, yapay zekâ hakkındaki yanlış kanılara verilen açıklamalardan ayrı bir strateji çerçevesi oluşturuyor.
Sayfada yapay zekâ kavramının 1956’daki Dartmouth çalıştayına uzanan geçmişi de anlatıldı. Ofis, yapay zekânın insan kararlarının tamamen yerine geçen bir sistem değil, insanın karar alma süreçlerini destekleyen bir teknoloji olarak değerlendirilmesi gerektiğini bildirdi.
İnsan denetimi ve veri güvenliği öne çıkıyor
Dijital Dönüşüm Ofisi’nin açıklaması, yapay zekâya ilişkin değerlendirmeyi iki uç iddia arasına sıkıştırmıyor. Teknolojinin bazı görevleri dönüştürebileceği kabul edilirken, kararların bağlama göre insan tarafından değerlendirilmesi ve sistem çıktılarının otomatik olarak doğru kabul edilmemesi gerektiği vurgulanıyor.
Mahremiyet yöntemlerinin anılması da tartışmanın yalnızca istihdamla sınırlı olmadığını gösteriyor. Diferansiyel mahremiyet, federe öğrenme ve homomorfik şifreleme gibi teknikler farklı tehdit modellerine yanıt veriyor; hangi yöntemin kullanılacağı ise işlenen veriye ve uygulamanın tasarımına göre değişiyor.