Yapay Zeka Düzenlemelerinde İç Kullanım Açıkları Tartışılıyor
Yapay Zeka Düzenlemelerinde İç Kullanım Açıkları Tartışılıyor
ABD ve Avrupa Birliği’nde 2025’te yürürlüğe giren yeni yapay zeka düzenlemeleri, şirket içi kullanımlarda önemli denetim açıkları barındırıyor.
Önemli Noktalar
- Şirketlerin iç süreçlerinde kullandığı yapay zeka sistemleri düzenlemelerin dışında kalabiliyor.
- Mevcut denetimler, sistemlerin sürekli gelişimini yeterince takip edemiyor.
- Bilgi asimetrisi, düzenleyici kurumların gerçek duruma erişimini zorlaştırıyor.
Düzenlemelerin İç Kullanımdaki Zorlukları
2025 yılında ABD ve Avrupa Birliği’nde yürürlüğe giren frontier yapay zeka düzenlemeleri, genellikle dış kullanıcıya sunulan sistemlere odaklanıyor. Ancak şirketler, Ar-Ge otomasyonu, kritik iş süreçlerinin hızlandırılması ve hassas verilerin yönetimi gibi alanlarda gelişmiş yapay zeka çözümlerini kendi bünyelerinde de kullanıyor. Bu iç uygulamalar, dışarıdan görünür olmadıkları için düzenleyici gözetimden kaçabiliyor.
Regülasyonlardaki Açıklar Nasıl Oluşuyor?
Araştırmaya göre, iç kullanımdaki yapay zeka sistemlerinin denetimden kaçmasına yol açan üç temel açık bulunuyor:
- Kapsam Belirsizliği: Düzenlemelerin kapsamı net olmadığı için, şirket içi sistemler yasal yükümlülüklerden muaf tutulabiliyor.
- Tek Seferlik Uyum Kontrolleri: Uygulanan denetimler genellikle bir zaman noktasına ait ve sistemlerin sürekli evrimini izlemekte yetersiz kalıyor.
- Bilgi Asimetrisi: Şirketler ile düzenleyiciler arasındaki bilgi dengesizliği, gerçek zamanlı gözetimi ve şeffaflığı engelliyor.
Çözüm Önerileri ve Zorluklar
Araştırma, bu açıkların temelinde ölçülebilirlik, teşvikler ve bilgiye erişim sorunlarının yattığını vurguluyor. Mevcut düzenlemelerin şirket içi yapay zeka uygulamalarını kapsayacak şekilde genişletilmesi ve sürekli denetim mekanizmalarının geliştirilmesi gerektiği belirtiliyor. Ancak, bu yaklaşımların uygulanmasında çeşitli ticari ve teknik zorluklar bulunuyor.
Sonuç ve Politika Tavsiyeleri
Şirket içinde geliştirilen ve kullanılan yapay zeka sistemlerinin düzenleyici gözetimden kaçmaması için, politika yapıcıların kapsamı netleştirmesi ve sürekli izleme süreçlerini hayata geçirmesi öneriliyor. Böylece, kritik iş süreçlerinde kullanılan yapay zeka teknolojilerinin toplumsal ve ekonomik etkileri daha iyi kontrol altına alınabilir.
Kaynak: arxiv.org