Dijital toplumda yapay zekâ ve etik: Sosyal adalet perspektifi
Özet Görüntüleme: 22
/ 
PDF İndirme: 9
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17924656Anahtar Kelimeler:
Yapay zekâ etiği, Sosyal adalet, Algoritmik önyargı, Dijital toplum, Sorumlu yapay zekâ, Hesap verebilirlikÖzet
Bu makale, dijital toplumda yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin yükselişiyle ortaya çıkan etik ikilemleri, sosyal adalet perspektifiyle incelemeyi amaçlamaktadır. YZ’nin toplumsal fayda potansiyeli kabul edilirken, tarihsel ve yapısal eşitsizlikleri yeniden üretebilme riski vurgulanmaktadır.
Çalışma dört bölümden oluşmaktadır. Giriş kısmı konunun önemini ve kapsamını belirlemektedir. Birinci bölüm, sorumlu ve güvenilir YZ kavramlarını açımlayarak algoritmik karar süreçlerinde etik ikilemler, veri mahremiyeti, şeffaflık ve hesap verebilirlik ihtiyacını tartışmakta; ulusal ve küresel etik çerçeveler değerlendirilmektedir.
İkinci bölüm, sosyal adalet bağlamında algoritmik ayrımcılık ve önyargıyı ele almakta, ceza adaleti, istihdam ve kamu hizmetleri gibi alanlarda YZ’nin dezavantajlı gruplar üzerindeki etkisini göstermektedir. Teknik çözümlerin sınırlılıklarına dikkat çekilerek feminist ve eleştirel yaklaşımların önemi vurgulanmaktadır.
Üçüncü bölüm, önyargı, opaklık, hesap verebilirlik açığı, mahremiyet erozyonu ve gözetim gibi etik sorunları sistematik olarak analiz etmekte ve bunların birbirine bağlı olduğunu göstermektedir. Makine öğrenimi yaşam döngüsünün bütüncül ele alınması gerekliliği savunulmaktadır.
Sonuç ve öneriler kısmında, önyargı azaltma teknikleri, açıklanabilir YZ, mevzuat güçlendirmesi, AB Yapay Zekâ Yasası ile uyum, etik kurullar ve toplumsal farkındalık önerilmektedir. Makale, etik YZ kullanımının disiplinlerarası iş birliği, şeffaf kamu diyaloğu ve insan onurunu merkeze alan yönetişimle mümkün olacağını sonucuna varmaktadır.
Referanslar
Akıncılar Köseoğlu, N., & Çetin, B. (2024). Avrupa’da Dijital Etik, İnsan Hakları Bağlamında Yapay Zekâ ve Algoritmik Ayrımcılık. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), 69-83. https://doi.org/10.21180/iibfdkastamonu.1384167
Argın, Y. (2023). Türk Sinemasında Kadın ve Akıl Hastalığı Temsilleri: Beyza’nın Kadınları Filminin Eleştirel Söylem Çözümlemesi. Y. Arğın (Ed.), Güncel Yaklaşımlarla Geleneksel ve Yeni Medyada Beden içinde (s. 214). Nobel Bilimsel.
Barocas, S., & Selbst, A. D. (2016). Big data’s disparate impact. California Law Review, 104(3), 671–732. https://doi.org/10.2139/ssrn.2477899
Benjamin, R. (2019). Race after technology: Abolitionist tools for the New Jim Code. Polity Press.
Biçer, S., & Şener, Y. (2020). Castells’in İzinden Mısır ve Hong Kong Protestoları Örneğiyle Dijital Aktivizm ve Yeni Toplumsal Hareketler. A. S. İgit & Ö. Sayılgan (Eds.), Dijital İletişim - Kuram ve Araştırmaları içinde (s. 320). Nobel Akademik Yayıncılık.
Chouldechova, A. (2017). Fair prediction with disparate impact: A study of bias in recidivism prediction instruments. Big Data, 5(2), 153–163. https://doi.org/10.1089/big.2016.0047
Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2021). Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi (2021–2025). https://cbddo.gov.tr
Demirel, Y. T., & Arıkan, N. İ. (2023). Yapay zekânın afet bölgelerinde kullanımı. International Journal of Educational and Social Sciences, 2(2), 77–82.
D’Ignazio, C., & Klein, L. F. (2020). Data feminism. MIT Press.
Dignum, V. (2019). Responsible artificial intelligence: How to develop and use AI in a responsible way. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30371-6
Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. https://arxiv.org/abs/1702.08608
Dwork, C., Hardt, M., Pitassi, T., Reingold, O., & Zemel, R. (2012). Fairness through awareness. In Proceedings of the 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference (pp. 214–226). ACM. https://doi.org/10.1145/2090236.2090255
Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin’s Press.
European Commission High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. (2019). Ethics guidelines for trustworthy AI. European Commission. https://digital-strategy.ec.europa.eu
European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation). Official Journal of the European Union, L 119, 1–88.
European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union.
Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1
IEEE. (2019). Ethically aligned design: A vision for prioritizing human well-being with autonomous and intelligent systems (1st ed.). IEEE Standards Association.
Kleinberg, J., Mullainathan, S., & Raghavan, M. (2017). Inherent trade-offs in the fair determination of risk scores. In Proceedings of the 8th Innovations in Theoretical Computer Science Conference (pp. 43:1–43:23). Schloss Dagstuhl. https://doi.org/10.4230/LIPIcs.ITCS.2017.43
Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 1–21. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
Noble, S. U. (2018). Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism. NYU Press.
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
OECD. (2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. OECD. https://legalinstruments.oecd.org
Oğuz, Ö. (2024). Çalışma Hayatında Algoritmik Ayrımcılık. Süleyman Demirel Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 14(2), 1851-1886. https://doi.org/10.52273/sduhfd..1581436
Raji, I. D., Smart, A., White, R., Mitchell, M., Gebru, T., Hutchinson, B., Smith-Loud, J., Theron, D., & Barnes, P. (2020). Closing the AI accountability gap: Defining auditing and accounting for AI systems. In Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’20) (pp. 33–44). ACM. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3351095.3372873
Selbst, A. D., & Powles, J. (2017). Meaningful information and the right to explanation. International Data Privacy Law, 7(4), 233–242. https://doi.org/10.1093/idpl/ipx022
Selbst, A. D., Boyd, D., Friedler, S. A., Venkatasubramanian, S., & Vertesi, J. (2019). Fairness and abstraction in sociotechnical systems. In Proceedings of the 2019 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’19) (pp. 59–68). ACM. https://doi.org/10.1145/3287560.3287598
Suresh, H., & Guttag, J. (2021). A framework for understanding sources of harm throughout the machine learning life cycle. In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’21) (pp. 113–123). ACM. https://doi.org/10.1145/3465416.3483305
Şener, Y. (2021). Sosyal Medya ve İdeal Bedenin İnşası: Diyet İçerikli Instagram Sayfalarında İdealize Edilmiş Kadın Bedenleri Üzerine Göstergebilimsel Bir Analiz. A. Karabulut (Ed.), Dijital Yozlaşma ve Etik içinde (s. 303). LİTARATÜRK.
T.C. Resmî Gazete. (2016, 7 Nisan). 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (Sayı: 29677). https://www.mevzuat.gov.tr
Tanışık, S., & Bal, S. (2024). Dijital Mahremiyet ve Kurumsal Sorumluluk: Kişisel Verilerin Korunmasında İletişim Teknolojilerinin Kamusal Rolü. Yeni Medya(16), 268-285. https://doi.org/10.55609/yenimedya.1424182
Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi (TRAI). (2024). Yapay zekâ etik ilkeleri ve hukuki düzenlemeler raporu. https://turkiye.ai/wp-content/uploads/2024/06/TRAI-Yapay-Zeka-Etik-Ilkeleri-ve-Hukuki-Duzenlemeler-Raporu-Mayis-2024-5.pdf
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org
Wachter, S., Mittelstadt, B., & Floridi, L. (2017). Why a right to explanation of automated decision-making does not exist in the GDPR. International Data Privacy Law, 7(2), 76–99. https://doi.org/10.1093/idpl/ipx005
Yaşar Ümütlü, A. (2025). Algoritmik Adalet: Uluslararası Hukukta Yapay Zeka Hakimliği. Selçuk Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 33(1), 777-815. https://doi.org/10.15337/suhfd.1637446
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 International Journal of Educational and Social Sciences
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
