Sorumlu ve Etik Yapay Zeka Politikası

Yapay zekâ, havacılık sektöründe müşteri deneyimini zenginleştirmekten operasyon ve bakım süreçlerinin verimliliğini artırmaya kadar geniş bir yelpazede dönüşüm yaratmaktadır. Turkish Technology bünyesinde geliştirdiğimiz yapay zekâ sistemlerinin yalnızca işlevsel değil, aynı zamanda etik, güvenilir, insan odaklı, güncel ve devamlı odaklı olmasını temel öncelik olarak görürüz.

Yapay zekâ sistemleri süreç yönetiminde yüksek hız ve öngörü sağlarken; bu kararların arkasında yatan mekanizmaların anlaşılabilir, denetlenebilir ve adil olması önemlidir. Bu süreçlerde insan gözetimi ve onayı (human in the loop) prensibi benimsenerek, kritik kararların nihai aşamada yetkin kişiler tarafından değerlendirilmesi sağlanır. Bu bağlamda oluşturulan Sorumlu ve Etik Yapay Zekâ Politikası, yalnızca teknik yeterlilikleri değil; aynı zamanda etik ilkeleri, yasal uyumu, şeffaflığı ve toplumsal faydayı da merkeze alır.

Bu politika, Turkish Technology bünyesinde geliştirilen yapay zekâ projelerinde uyulması hedeflenen temel etik ilkeleri, uygulama esaslarını ve kurumsal yaklaşımları detaylandırmaktadır. Amaç; yalnızca bugün için değil, gelecek için de güvenilir, sorumlu ve devamlı odaklı yapay zekâ sistemleri inşa etmektir.

Etik İlkelerimiz

Sorumlu Yapay Zekâ yaklaşımı çerçevesinde yürütülen tüm yapay zekâ projelerinde; Şeffaflık ve Açıklanabilirlik, Hesap Verebilirlik, Tarafsızlık, Dayanıklılık, Gizlilik ve Güvenlik gibi etik ilkelere öncelik verilir. Bu ilkeler doğrultusunda hareket eden Turkish Technology, yalnızca bugünü değil; geleceğin dijital havacılığını da etik temeller üzerine inşa etmeyi hedeflemektedir.

1. Şeffaflık ve Açıklanabilirlik

Turkish Technology, geliştirdiği yapay zekâ çözümlerinde şeffaflığı bir ön koşul olarak benimser; açıklanabilirliği ise kullanıcı güveninin temel kabul eder. Açıklanabilir yapay zekâ, bir modelin nasıl ve neden belirli bir sonuca ulaştığının anlaşılabilir şekilde ortaya konmasını hedefler. Bu doğrultuda projelerde karar süreçlerinin izlenebilirliğini ve şeffaflığını artıracak yöntemler uygulanmaya alınır; kullanıcıların sistemin işleyişini genel prensipler düzeyinde anlayabilmesi ve geri bildirimde bulunabilmesi mümkün kılınır.

Model geliştirme sürecinde doğruluk ile açıklanabilirlik yaklaşımları benimsenir. Gereksiz karmaşıklıktan kaçınılarak denetlenebilir sistemler üretilmesi önemsenir. Tüm modellerin çıktıları ve öneri mekanizmaları, yetkili ekipler tarafından incelenebilir şekilde kayıt altına alınır ve saklanır. Özellikle müşteriyle doğrudan temas eden uygulamalarda, kullanıcıya sunulan önerilerin dayanaklarının anlaşılır biçimde ifade edilmesi esas alınır. Kurumsal düzeyde oluşturulan yapay zekâ yönetim yapıları aracılığıyla şeffaflık ve açıklanabilirlik ilkeleri standartlaştırılır; yeni sistemler devreye alınmadan önce olası riskler değerlendirilir ve uygunluk onayı sağlanır. Böylece, şeffaf yapay zekâ sistemlerinin uzun vadeli güvenilirliği ve sürdürülebilirliği güvence altına alınır.

2. Hesap Verebilirlik

Yapay zekâ sistemlerinin güvenle yönetilebilmesi için yalnızca teknik doğruluk değil; karar süreçlerinin izlenebilirliği, sorumlulukların net tanımlanması ve sistemlerin zaman içindeki davranışlarının kontrol edilebilir olması esastır. Turkish Technology, yapay zekâ uygulamalarında uçtan uca hesap verebilirliği sağlamak için yönetişim, izleme, denetim ve sürekli iyileştirme süreçlerini kurum kültürünün temel taşları arasında konumlandırır.

1. Kurumsal yönetişim ve komite yapısı
2. Hesap verebilirlik, tüm ortaklık içinde esas alınan bir değerdir. Kurum bünyesinde yapay zekâ faaliyetlerinin etik ilkelere, yasal düzenlemelere ve kurumsal standartlara uygun şekilde yürütülmesini sağlamak amacıyla bir komite kurulması planlanmakta ve ilgili birimlerin bu komitede görev alması öngörülmektedir.
3. Model Yaşam Döngüsü ve İzlenebilirlik
4. Turkish Technology olarak, yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesinde tasarım, veri hazırlığı, model eğitimi, test ve değerlendirme, devreye alma ve sürekli izleme aşamaları esas alınmakta olup, bu süreçlerin uygulanmasında modelin niteliğine ve kullanım alanına göre gerekli uyarlamalar yapılabilir. İlgili süreçlerde şeffaflık ve izlenebilirlik ilkeleri gözetilir.
5. İzleme ve Sürekli İyileştirme
6. Yapay zekâ sistemleri sabit değildir; değişen kullanıcı davranışları, iş ihtiyaçları ve veri yapıları modelin doğruluğunu zamanla azaltabilir. Bu nedenle değişim ve bozulma (drift) analizi hesap verebilirliğin ayrılmaz bir parçası olarak kabul edilir. Değişimlerin erken tespit edilmesi için düzenli izleme yapılır; gerekli görüldüğünde modeller güncellenir veya yeniden eğitilir. Özellikle kullanıcıyı doğrudan etkileyen sistemlerde performans düşüşleri hızlı aksiyon planları ile ele alınır ve ilgili birimlerin onayıyla çözüme kavuşturulur.

Veri Kalitesi ve Yönetimi kapsamında kullanılan verilerin doğruluk, bütünlük ve tutarlılık kriterleri düzenli olarak kontrol edilir ve olası sorunlar giderilir. Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Mekanizmaları kapsamında, hem kullanıcı deneyiminden hem de iş birimlerinden gelen geri bildirimler düzenli olarak toplanır ve modellerin gelişimine entegre edilir. Kritik durumlarda performans kayıpları acil durum ve kriz yönetimi bakış açısıyla ele alınır ve iş birimleriyle koordineli biçimde kısa sürede giderilir.

3. Tarafsızlık, Çeşitlilik ve Kapsayıcılık

Yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulanması sırasında, bireylerin ırk, cinsiyet, yaş, sosyoekonomik durum veya coğrafi konum gibi özelliklerine dayalı önyargılar oluşturmamak etik açıdan temel bir gerekliliktir. Turkish Technology, her bireye eşit ve adil yaklaşımı garanti altına alacak tarafsız yapay zekâ sistemleri geliştirmeyi temel sorumluluklarından arasında görür.

Tarafsızlık ilkesi, yapay zekâ sistemlerinin adil ve kullanıcıyı öne çıkaran şekilde çalışmasını güvence altına almayı hedefler. Tam tarafsızlığın her durumda teknik olarak garanti edilememesi olasılığı göz önünde bulundurularak, bu alanda olası önyargıların etkisinin en aza indirilmesi hedeflenir. Veri toplama, işleme ve model geliştirme süreçlerinde çeşitli toplumsal grupların adil şekilde temsil edilmesine önem verilerek, sistematik önyargıların ve ayrımcılığın önüne geçilmesi amaçlanır.

Çeşitlilik ve kapsayıcılık ilkesi, tarafsızlık anlayışının ayrılmaz bir parçasıdır. Yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesinde farklı bakış açılarının dikkate alınmasına ve kapsayıcı bir yaklaşım benimsenmesine önem verilir.

Geliştirilen tüm modellerde, özellikle kritik karar alanlarında insan gözetimi ilkesi benimsenir. Böylece, kullanıcıya sunulan sonuçların sadece teknik olarak doğru değil, aynı zamanda adil ve güvenilir olması sağlanır. Kullanıcı geri bildirimleri, modelin doğruluk ölçütleri kadar “algılanan adillik” açısından da değerlendirilir; gerekli olduğunda modelin yeniden eğitimi ve iyileştirilmesi için bu veriler sürece dahil edilir.

4. Dayanıklılık

Yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliğinin yalnızca normal koşullarda değil, beklenmedik durumlarda da sürdürülebilmesi Turkish Technology için önceliklidir. Dayanıklılık ilkesi, sistemlerin teknik arızalar, veri kayıpları, siber saldırılar, doğal afetler ve yoğun kullanım gibi operasyonel kesintilere karşı hazır ve dirençli olmasını ifade eder. Bu kapsamda, yapay zekâ çözümlerinde olası risklerin önceden tespit edilmesi ve sistem güvenliğinin sürdürülebilmesi için erken uyarı ve izleme mekanizmaları tasarlanır. Gerektiğinde güvenli yedek sistemlere geçiş yapılabilmesini sağlayan altyapılar da bu yaklaşımın bir parçasıdır.

Dayanıklılık, uzun vadede sistemlerin sürdürülebilirliğini de garanti altına alır. Düzenli bakım, sürekli iyileştirme, enerji verimliliği ve insan gözetimiyle desteklenen bu yaklaşım sayesinde, kritik karar anlarında hem güvenli hem de çevresel açıdan sorumlu çözümler üretilebilir.

5. Gizlilik

Turkish Technology, yapay zekâ sistemlerinde kullanılan tüm verilerin gizliliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini korumayı temel önceliklerinden biri olarak görür. Bu doğrultuda, veri işleme süreçlerinde 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, AB Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) ve AB Yapay Zekâ Yasası (EU AI Act) yer alan ilkeler benimsenir. Yapay zekâ modellerinde kişisel veri kullanımında, bireylerin etnik kökeni, dini inancı, dili veya benzeri hassas nitelikteki bilgilerinin işlenmesinden kaçınılması ilke edinilir. Veri işleme süreçleri, yalnızca belirlenen amaçlar doğrultusunda ve gerekli olan asgari veri setiyle yürütülür.

6. Sürekli Eğitim ve Farkındalık

Yapay zekâ sistemlerinin sorumlu biçimde geliştirilmesi yalnızca teknik önlemlerle değil, kurum genelinde sürdürülen eğitim ve farkındalık çalışmalarıyla da mümkündür. Bu doğrultuda, çalışanlara Sorumlu Yapay Zekâ ilkeleri, etik riskler ve öngörülen etkilerine ilişkin eğitimlerin ve farkındalık programlarının kademeli olarak planlanması hedeflenir. Yeni başlayan çalışanlara yönelik uyum süreçlerinde bu ilkelerin aktarılması da gelecekteki uygulamalar arasında yer alır. Bu yaklaşım, kurum genelinde ortak bir bilinç oluşturulması ve sorumlu yapay zekâ kültürünün güçlendirilmesi amaçlanır.