Fintech Araştırması

    İş Hayatında Yapay Zeka Kullanımının Uyuşmazlık Açısından Olumsuz Sonuçları

Fintech Araştırması

    1. Veri Kaynaklı Tarafsızlık Sorunları:

    Yapay zeka sistemlerinin yanlış, eksik veya taraflı verilerle eğitilmesi nedeniyle gerçeği yansıtmayan sonuçlar üretmesi mümkündür. Yeterince geniş bir veri kümesinin olmaması, sistemin genelleştirme yeteneğini kısıtlar ve belirli grupları haksız yere avantajlı ya da dezavantajlı bir konuma getirebilir. Yapay zeka hatalı veya yanıltıcı kararlar alabilir. Güven kaybı yaşanabilir. Yanlış değerlendirmeler ekonomik ve hukuki sonuçlar doğurabilir. Etik sorunlar ortaya çıkabilir.

Fintech Araştırması

    2. Algoritmik Şeffaflık Eksikliği:

    Yapay zeka modellerinin karar alma süreçlerinin anlaşılabilir veya açıklanabilir olmaması ciddi sorunlara yol açabilir. Derin öğrenme tabanlı sistemlerde, karmaşık yapı nedeniyle alınan kararların mantığı açıklanamayabilmektedir. Kullanıcılar ve uzmanlar, sistemin sonuçlarını sorgulayamaz veya doğrulayamaz. Yargı süreçlerinde "kara kutu" etkisi, adaletsiz kararların alınmasına neden olabilir.

Fintech Araştırması

    3. Uygulama veya Yorumlama Hataları:

    Yapay zeka çıktılarının doğru bir şekilde yorumlanmaması ya da sorgulanmadan doğru kabul edilmesi hatalara sebep olabilir. Yanlış kararların alınmasına sebep olur. Ekonomik ve toplumsal zararlar meydana gelebilir.

Fintech Araştırması

    4. Yasal ve Düzenleyici Uyum Sorunları:

    Yapay zeka sonuçlarının mevcut yasal düzenlemelerle uyuşmaması çeşitli yaptırımlara sebep verebilir. Yapay zekanın kullanımının sınırlandırılmasına sebep olabilir. Yaptırımlara maruz kalınabilir. Gizlilik ve veri koruma yasalarına uyumsuzluk ortaya çıkabilir.

Fintech Araştırması

    5. Fikri Mülkiyet ve Ticari Sırların İhlali:

Düzeltilmiş Versiyon
  • Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi sırasında kullanılan veriler telif haklarına tabi olabilir veya ticari sırlar içerebilir. Verilerin üçüncü taraflardan alındığı durumlarda yasal izinlerin alınmaması uyuşmazlıklara neden olabilir. AI sistemlerinde yeterli şifreleme veya erişim kontrollerinin olmaması veri ihlallerine yol açabilir. Geliştiriciler genellikle sözleşmelerle sorumluluklarını sınırlamaya çalışır. Ancak bu tür sözleşmeler yasal düzenlemelerle uyumlu olmalıdır.

Fintech Araştırması

    Dikkat Edilmesi Gerekenler:

  • Veri Şeffaflığı ve Kalite Kontrolü: Kullanılan verilerin tarafsız ve doğru olduğundan emin olunmalı.
  • Algoritma Şeffaflığı: Karar alma süreçleri açıklanabilir olmalı.
  • Düzenleyici Uyumluluk: Yapay zeka yasal gereksinimlere uygun şekilde geliştirilmeli. Oluşabilecek sorunlar için net sözleşmeler oluşturulmalı ve sorumluluk maddeleri eklenmeli, çıkabilecek uyuşmazlıklar için çözüm yöntemleri geliştirilmeli.
  • İnsan Müdahalesi: Yapay zeka sonuçları uzmanlar tarafından doğrulanmalı.
  • Test ve Doğrulama: Yapay zeka sistemlerinin sahadaki performansı sürekli olarak test edilmeli.
  • Tarafsızlık Analizleri: Yapay zeka sistemleri bağımsız üçüncü taraflarca düzenli olarak denetlenmeli ve tarafsızlık analizleri yapılmalı.
  • Kullanıcı Eğitimleri: Kullanıcı eğitim programları oluşturulmalı.

Görüşlerimiz

Bizimle İletişime Geçin

Bize ulaşın

KPMG Follow Us
LinkedIn

Bizi takip edin

İş Dünyasının Bilgi ve Öngörü Kaynağı