Kısaca: Kararı yapay zekaya bırakma sorusu genellikle bir doğruluk sorusu olarak kuruluyor ve böyle kurulduğunda kötü bir cevap garanti oluyor. Doğruluk size yanılma ihtimalini söyler. Yanılmanın maliyetini söylemez ve devretmenin makul olup olmadığını belirleyen tam olarak budur. İki hukuk metni bu sorunun daha zor versiyonunu çoktan işledi. GDPR’ın 22. maddesi bireylere, hukuki veya benzer ölçüde önemli etki doğurduğu durumlarda tümüyle otomatik işlemeye dayanan bir karara tabi olmama hakkı ile insan müdahalesi talep etme ve karara itiraz etme hakkı tanıyor. AB Yapay Zeka Yasası, yani (AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, daha da ileri gidiyor: 14(4). madde insan gözetmenin koruması gereken beş yeteneği sayıyor, 14(5). madde belirli biyometrik teşhislerin iki ayrı insan tarafından doğrulanmasını şart koşuyor ve Ek III, denetimsiz otomasyona basitçe güvenilmeyen sekiz alanı adlandırıyor. Aşağıda: bu beş yeteneğin beş sade soruya çevrilmesi, on bir sıradan karar üzerinde işlenmiş tabloyla özgün bir beş faktörlü puanlama testi ve kamuoyu güveninin gerçekte nerede durduğuna dair doğrulanmış anket verileri; bunlara 4-11 Mayıs 2026’da 3.270 ABD’li yetişkinle yapılan ve Amerikalıların incelenen her görevde yapay zekayı hâlâ insanlardan daha kötü bulduğunu gösteren Bentley-Gallup araştırması dahil.
Çoğu insana yapay zekanın karar vermesinde sınırın nerede olduğunu sorun, yetenek hakkında bir cevap alırsınız. Küçük şeylere karar versin. Büyük şeylere karar vermesin. Daha iyi olmasını bekleyin.
Bu cevap makul geliyor ve neredeyse işe yaramıyor; çünkü neyin küçük sayıldığını söylemiyor, “daha iyi”nin neye benzeyeceğini belirtmiyor ve tamamen farklı iki riski tek kelimeye sıkıştırıyor.
Bunu düşünmenin daha kesin bir yolu var ve bir verimlilik kitabından çıkmadı. Bir makinenin ne zaman karar verebileceğini ve ne zaman veremeyeceğini uygulanabilir bir dille yazmak zorunda kalan düzenleyicilerden çıktı.
Hukukun çoktan çözdüğü yerden başlayın
Bu bir otoriteye başvurma değil. Birinin bu sorunun zor versiyonu üzerinde yıllarca, iki tarafı da savunan hukukçularla birlikte çalıştığı ve çıktının kamuya açık olduğu gerçeğine başvurma.
GDPR’ın 22. maddesi, veri sahibinin, kendisiyle ilgili hukuki sonuçlar doğuran ya da kendisini benzer ölçüde önemli biçimde etkileyen ve profilleme dahil tümüyle otomatik işlemeye dayanan bir karara tabi olmama hakkını tanıyor. Böyle bir işlemeye izin verildiğinde, veri sorumlusu asgari olarak insan müdahalesi talep etme, görüşünü ifade etme ve karara itiraz etme haklarını içeren güvenceleri uygulamak zorunda. Düzenleyici rehberler, çevrimiçi bir kredi başvurusunun otomatik reddini ve insan müdahalesi olmadan yürütülen elektronik işe alım uygulamalarını kapsam içindeki etkilere örnek sayıyor.
Hukuki dili değil mekanizmayı okuyun. Tetikleyici, sistemin yanlış olabilmesi değildir. Tetikleyici iki şeyin birleşimidir: karar yalnızca makine tarafından veriliyor ve kişi için sonuç önemli. Doğruluktan hiç söz edilmiyor. Kredinizi hiçbir insan devrede olmadan reddeden son derece doğru bir sistem de bu maddenin konusudur.
AB Yapay Zeka Yasası, (AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, aynı mantığı alıp somutlaştırıyor. 14. madde, yüksek riskli sistemlerin gerçek kişilerce etkin biçimde gözetilebilecek şekilde tasarlanmasını gerektiriyor. 4. fıkra ise gözetmenin fiilen neleri yapabilmesi gerektiğini sayıyor. Beklenmedik biçimde, yazılmış en iyi karar kontrol listelerinden biri ve doğrudan kişisel kullanıma çevriliyor.
Tablo 1. Yapay Zeka Yasası 14(4). maddesinin beş gözetim yeteneğinin kişisel karar sorularına çevrilmesi (CEOtudent editöryel çerçevesi, (AB) 2024/1689 sayılı Tüzük’ün doğrulanmış metni üzerine kurulu)
| Yapay Zeka Yasası 14(4) gözetmenin şunu yapabilmesini istiyor | Dönüştüğü kişisel soru |
|---|---|
| (a) sistemin ilgili kapasite ve sınırlarını gerektiği gibi anlamak ve anormallikleri tespit etmek dahil işleyişini izlemek | Bu aracın neyde kötü olduğunu gerçekten biliyor muyum, yoksa yalnızca neyde iyi olduğunu mu? |
| (b) çıktıya otomatik olarak veya aşırı biçimde güvenme eğiliminin (otomasyon yanlılığı) farkında kalmak | Her seferinde onayladığımı fark eder miydim? |
| (c) mevcut yorumlama araçlarını dikkate alarak sistemin çıktısını doğru yorumlamak | Çıktıyı, iyi olanı kendinden emin yanlış olandan ayıracak kadar okuyabiliyor muyum? |
| (d) belirli bir durumda sistemi kullanmamaya ya da çıktıyı yok saymaya, geçersiz kılmaya veya tersine çevirmeye karar vermek | Reddedersem yaşayan bir alternatifim var mı, yoksa sorduğum anda bağlanmış mı oluyorum? |
| (e) bir durdurma düğmesi veya benzer bir yordamla işleyişe müdahale etmek ya da sistemi kesmek | Bu, benden başkasını etkilemeden önce durdurabilir miyim? |
- fıkra, kişisel olarak ödünç alınmaya değer bir kural daha ekliyor. Uzaktan biyometrik teşhis için, sistemin teşhisine dayanarak hiçbir işlem veya karar alınamaz; ancak teşhis, gerekli yetkinlik, eğitim ve yetkiye sahip en az iki gerçek kişi tarafından ayrıca doğrulanmış ve teyit edilmişse alınabilir. Hukukun en yüksek riskli kategoriye cevabı daha iyi bir algoritma değil. İkinci bir insan.
Ek III, Yasa’nın en baştan yüksek riskli saydığı alanları listeliyor: biyometri; kritik altyapı; eğitim ve mesleki eğitim; istihdam ve çalışan yönetimi; kredi değerliliği ve sigorta fiyatlaması dahil temel özel ve kamu hizmetlerine erişim; kolluk; göç, sığınma ve sınır kontrolü; adaletin idaresi ve demokratik süreçler. Bu kategorilerdeki sistemlerden 2 Ağustos 2026’dan sonra piyasaya sürülenler rejime tabi.
Bu sekizinin ortak yanına bakın. En zor problemler değiller. Bazıları hesaplama açısından basit. Bunlar, etkilenen kişinin sonucu kolayca geri alamadığı, gerekçeyi kolayca doğrulayamadığı ve sürecin içinde olmayı kendisinin seçmediği kararlar. Desen budur ve kullanabileceğiniz desen budur.
Herkesin yanıldığı değişken doğruluk değil
Doğruluk çerçevesi yerine geri alınabilirlik çerçevesini ciddiye almanın gerekçesi şu.
2025’te METR, 16 deneyimli açık kaynak geliştiricisiyle, kendi depolarında 246 gerçek görev üzerinde rastgele kontrollü bir deney yürüttü; görevler yapay zeka araçlarına izin veren ya da vermeyen kollara rastgele atandı. Katılımcılar çalışmadan önce yapay zekanın kendilerini %24 hızlandıracağını öngördü. İşi yaptıktan sonra %20 hızlandırdığını tahmin ettiler. Ölçüldüğünde %19 yavaşlamışlardı. METR artık sonucu tarihsel olarak etiketliyor ve güncel araçları veya iş akışlarını mutlaka yansıtmadığını belirtiyor; bu çekince ciddiye alınmalı.
Çekinceden sağ çıkan sayı %19 değil. Uzman uygulayıcıların ölçtüğü ile aynı uzman uygulayıcıların, kendi alanlarında, az önce bitirdikleri iş hakkında inandıkları arasındaki 39 puanlık farktır.
Bu fark, doğruluğa dayalı devir kurallarının tüm sorunudur. “Yapay zeka yeterince güvenilir olduğunda devret” diyen bir kural, ne kadar güvenilir olduğunu bilmenizi gerektirir. Bunu bilmek için en iyi konumdaki insanlar kendileri hakkında 39 puan yanıldı. Yapay Zeka Yasası bu başarısızlık biçimini doğrudan 14(4)(b)’de adlandırıyor: gözetmenlerin otomatik çıktıya aşırı güvenme eğiliminin farkında kalmasını istiyor. Düzenleyiciler kontrol listesini bunun etrafında kurdu, çünkü öz değerlendirmenin işe yaramasını da beklemiyorlardı.
O halde ne kadar yanlış olabileceğini sormayı bırakın. Yanıldığında ne olacağını sorun.
Devir Sınırı Testi
Beş faktör. Her birini 0, 1 veya 2 olarak puanlayın. Toplam 0 ile 10 arasında. İki kez uyguladıktan sonra yaklaşık doksan saniye sürer.
- Geri alınabilirlik. Yanlış çıkarsa ne kadar ucuza geri alabilirsiniz? 2 = neredeyse sıfır maliyetle tümüyle geri alınabilir. 1 = gerçek maliyet veya gecikmeyle geri alınabilir. 0 = geri alınamaz.
- Doğrulanabilirlik. Harekete geçmeden önce çıktının doğru olup olmadığını kontrol edebilir misiniz? 2 = doğrudan ve hızlıca doğrulayabilirsiniz. 1 = parçalarını örneklemeyle kontrol edebilirsiniz. 0 = güvenmek zorundasınız.
- Bahis ve kimin üstlendiği. Zararı kim üstleniyor? 2 = yalnızca siz ve küçük. 1 = yalnızca siz ve önemli. 0 = başkası üstleniyor ya da büyük.
- Uzmanlığınız. Bu alanda kendinden emin bir hatayı yakalar mıydınız? 2 = güvenilir biçimde. 1 = bazen. 0 = bilemezdiniz.
- Tekrarlanabilirlik. Bu karar, her seferinde yeniden yargılamak yerine kalıcı bir kural yazmayı hak edecek kadar sık tekrarlanıyor mu? 2 = günlük veya haftalık. 1 = ara sıra. 0 = bir kez ya da neredeyse.
Bantlar:
- 8-10, Otomatikleştir. Araç karar versin ve uygulasın. Vaka vaka değil, dönemsel örnekleme yapın.
- 5-7, Yapay zeka taslak yapar, siz karar verirsiniz. Öneriyi araç üretir. Kararı siz verirsiniz ve sorumlu olan sizsiniz.
- 2-4, Yalnızca bilgilendirir. Toplamak, yapılandırmak ve sınamak için kullanın. Cevabı üretmesine izin vermeyin, çünkü cevaba çıpalanırsınız.
- 0-1, Asla devretme. İnsan kararı ve bu bandın alt ucunda ikinci bir insan da.
Tablo 2. Devir Sınırı Testi’nin on bir sıradan karara uygulanması (CEOtudent editöryel çerçevesi; Geri = geri alınabilirlik, Doğ = doğrulanabilirlik, Bah = bahis, Uzm = uzmanlığınız, Tek = tekrarlanabilirlik)
| Karar | Geri | Doğ | Bah | Uzm | Tek | Toplam | Bant |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gelen kutusunu bugün yanıtla, sonra, yok say diye ayırmak | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 10 | Otomatikleştir |
| Bir raporun bölümlerini netlik için yeniden sıralamak | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 10 | Otomatikleştir |
| Bitmiş bir yazıyı bugün mü yayımlamak yoksa beklemek mi | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 9 | Otomatikleştir |
| Beş kişilik bir ekip için üç yazılımdan hangisini almak | 1 | 2 | 1 | 2 | 0 | 6 | Taslak yapar, siz karar verirsiniz |
| Tanıdık bir iş için yeni müşteriye ne fiyat vermek | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 6 | Taslak yapar, siz karar verirsiniz |
| 40 iş başvurusunu ilgiye göre ilk elemeden geçirmek | 2 | 1 | 0 | 1 | 1 | 5 | Taslak yapar, siz karar verirsiniz |
| Geçen yılki harcamalardan hangilerinin gider yazılabileceği | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 4 | Yalnızca bilgilendirir |
| Bir iş teklifini kabul edip etmemek | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 | Yalnızca bilgilendirir |
| Üç yıllık bir ofis kirasını imzalayıp imzalamamak | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | Yalnızca bilgilendirir |
| Bir iş ortaklığını sonlandırıp sonlandırmamak | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | Asla devretme |
| Teşhis edilmiş bir duruma tedavi seçmek | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | Asla devretme |
Bu tablodan üç şey çıkıyor ve söylenmeye değer.
Üst bant bilerek sıkıcı. 8 ve üzeri puan alan her şey küçük, geri alınabilir, doğrulanabilir ve sık. Bu, mevcut modellerin bir sınırı değil. Kategorinin tanımı bu. İnsanlar yapay zeka küçük işleri halletsin dediğinde, sezginin altındaki yapı budur ve yapıya sahip olmak sezginin kaçırdığı vakaları bulmanızı sağlar.
İş başvuruları satırı rahatsız edici olanı. 5 puan alıyor, yani “taslak yapar, siz karar verirsiniz” bandında; oysa pek çok kurum bunu şu anda “otomatikleştir” olarak çalıştırıyor. Puanı aşağı çeken faktör bahistir: kötü bir elemeyi üstlenen kişi siz değil, adaydır. Yapay Zeka Yasası’nın Ek III’ünde işe alım ve aday değerlendirmesinin yüksek riskli sayılmasının, GDPR rehberinin de insan müdahalesi olmadan yürütülen elektronik işe alımı önemli etki örneği vermesinin sebebi tam olarak budur. Devrettiğiniz şey maliyeti, sürecin içinde olmayı seçmemiş birinin üzerine kaydırıyorsa, görev rutin hissettirse bile puan düşer.
Düşük uzmanlık kararları yukarı değil aşağı iter. Sezgiye aykırı olan bu ve çoğu insanın davranışını tersine çeviriyor. İçgüdü, en az bildiğiniz yerde en çok devretmektir; çünkü kendinizi en yetersiz orada hissedersiniz. Ama 4. faktör vardır, çünkü devretmek kendinden emin bir hatayı yakalayabilmenizi gerektirir ve anlamadığınız bir alanda yakalayamazsınız. Cevabı bilmemek, yapay zekayı öğrenmek için kullanmanın gerekçesidir ve karar vermesine izin vermemenin gerekçesidir. Vergi satırı uzmanlıkta tam da bu yüzden 0 alıyor.
Kamuoyu neye güveniyor ve bu nerede ayrışıyor
Bireysel yargı boşlukta oluşmaz; bu yüzden ortak sezginin şu an nerede durduğunu bilmek yararlı.
Tablo 3. Yapay zeka kullanımı ve algılanan performansa dair doğrulanmış ABD anket verileri (Pew Research Center, Şubat 2026; Bentley-Gallup, Mayıs 2026)
| Ölçüt | Doğrulanmış değer | Kaynak ve saha tarihleri |
|---|---|---|
| Yapay zeka sohbet botu kullanan ABD’li yetişkinler | %49, 2024’te %33 idi | Pew Research Center, 5.119 ABD’li yetişkin, 17-23 Şubat 2026 |
| Sohbet botlarını günlük kullananlar | %24, bunun %12’si günde birkaç kez | Pew Research Center, aynı anket |
| Bilgi aramak için kullananlar | %42 | Pew Research Center, aynı anket |
| İş görevleri için kullanan çalışan yetişkinler | %38 | Pew Research Center, aynı anket |
| Tıbbi tavsiye için kullananlar | %20 | Pew Research Center, aynı anket |
| Duygusal destek veya tavsiye için kullananlar | %10 | Pew Research Center, aynı anket |
| Arkadaşlık için kullananlar | %4 | Pew Research Center, aynı anket |
| Yapay zekanın kişisel bilgilerini daha az güvenli kılacağını düşünenler | %71 | Pew Research Center, aynı anket |
| Yapay zekanın çok hızlı ilerlediğini söyleyenler | %63 | Pew Research Center, aynı anket |
| Amerikalıların yapay zekayı insanlardan daha kötü bulduğu görevler | Hem 2023’te hem 2026’da incelenen tüm görevler | Bentley University-Gallup Business in Society, 3.270 ABD’li yetişkin, 4-11 Mayıs 2026, hata payı artı eksi 2,4 puan |
| “Yapay zeka daha kötü” oranındaki en büyük yıllık düşüşler | Araba kullanmak, 7 puan; finansal tavsiye vermek, 6 puan; tıbbi tavsiye vermek, 5 puan | Bentley-Gallup, aynı anket |
| Yapay zekanın işe alım önerileri sunmasına bakış | Esasen değişmedi | Bentley-Gallup, aynı anket |
| Öğrencilere ödevde yapay zekanın insanlardan daha iyi yardım ettiğini söyleyenler | %29, önceki %26 | Bentley-Gallup, aynı anket |
Bu iki veri setini yan yana koyun ve özgül bir şey ortaya çıkar.
Kullanım dik biçimde artıyor, güven artmıyor. Amerikalı yetişkinlerin yarısı bu araçları kullanıyor, ama Bentley-Gallup’un ölçtüğü her görevde yapay zekayı insanlardan daha kötü bulanlar hâlâ daha iyi bulanlardan fazla. Bu arada %20’si sohbet botlarını tıbbi tavsiye için kullandığını bildiriyor; bu alan puanlama testinin her faktöründe aynı anda en altta yer alıyor.
Bu birleşim ikiyüzlülük değil. Sınır için ortak bir söz dağarcığı olmadığında olan şey. İnsanlar aracı yararlı ve elverişli olduğu için kullanıyor, ayrıca güvensizlik bildiriyor; çünkü ortada sunulan tek kelime güvensizlik. Eksik olan orta: “randevuya hazırlanmak için kullandım” ile “tedaviye o karar versin” radikal biçimde farklı iki eylem ve anket sorusu da, gündelik konuşma da bunları ayırt edemiyor.
Gallup rakamlarındaki hareketi de dikkatle okumaya değer. Algılanan performansın en çok iyileştiği üç görev, yani araba kullanmak, finansal tavsiye ve tıbbi tavsiye, hepsi yüksek sonuçlu ve düşük geri alınabilirlikte. Algılanan yetenek tam olarak devir testinin en düşük puan verdiği yerde en hızlı tırmanıyor. Yetenek ile devredilebilirlik zıt yönlere gidiyor ve ikisini karıştırmak, tüm çerçevenin önlemek için tasarlandığı hatadır.
Hareket etmeyene de dikkat edin: yapay zekanın işe alım önerileri sunmasına bakış esasen değişmedi. Kamuoyu sezgisi, riski taşıyanın seçimi yapan kişi olmadığı tek maddede yerinde kaldı.
Puandan daha önemli olan kural
Tek bir şey aklınızda kalacaksa şu olsun. Önce geri alınabilirliği puanlayın ve 0 ise puanlamayı orada bırakın.
Geri alınamaz bir karar iyi bir süreçle, doğru bir araçla ya da kendinden emin bir hisle telafi edilemez. GDPR’ın 22. maddesi bunun üzerine kurulu: talep ettiği güvenceler insan müdahalesi isteme, görüş bildirme ve karara itiraz etme haklarıdır. Üçü de geri alma mekanizmasıdır. Hukukun otomatik karar vermeye çaresi daha iyi otomasyon değil. Korunan geri alma yeteneğidir.
Bunun kişisel karşılığı da aynıdır. Herhangi bir şeyi devretmeden önce geri almanızın neye benzediğini sorun. Dürüst cevap “yok” ise, karar herhangi bir aracın ne önereceğinden bağımsız olarak size aittir.
CEO ve öğrenci okuması
CEO yarısı devir disiplinidir ve insanlar için geçerli olan disiplinle aynıdır. Yetkin bir yönetici görevin kıdemine göre devretmez. Sonucun denetlenip düzeltilebilir olup olmadığına göre devreder ve düzeltme penceresi kapalı olan kararları kendinde tutar. Beş faktörlü test bu içgüdünün açık hale getirilmiş halidir ve devralan ister insan ister model olsun aynı cevabı üretmesi gibi kullanışlı bir özelliği vardır.
Öğrenci yarısı daha zor ve daha önemli. 4. faktör, neyi devredebileceğinizi kendi uzmanlığınızın belirlediğini söyler; yani sınır sabit değildir. Öğrendikçe hareket eder. Gerçek yargı geliştirdiğiniz her alan, daha fazlasını güvenle devredebileceğiniz bir alandır; çünkü kendinden emin hatayı yakalama yeteneği kazanırsınız. Zor bulduğunuz her şeyi dışarı vermenin konforlu konumuna karşı argüman budur: sınırı bulunduğu yerde kalıcı olarak dondurur.
Bu yazı hangi kararların devredileceği hakkında. Belirli bir çıktının doğru olup olmadığı ayrı bir beceridir ve güven kalibrasyonu ile yapay zeka önerilerine ne zaman güvenmeli ile doğrudan çıktı kalitesini değerlendirme düzeyinde değerlendirme becerisi ve yapay zeka çıktısını yargılamak yazılarında ele alınıyor. İyi karar vermenin geniş mimarisi için kişisel karar yığını bu testin içinde durduğu katmanları ortaya koyuyor, bahis gibi düşünmek geri alınabilirlik faktörünün bilerek kenara koyduğu olasılıksal yarıyı işliyor ve yargı ekonomisi bu yetkinliğin neden değer kaybetmek yerine değer kazandığını savunuyor.
Sık sorulan sorular
Modeller geliştikçe test değişir mi?
Yalnızca 2. faktör, doğrulanabilirlik ve 4. faktör, uzmanlığınız üzerinden. Geri alınabilirlik, bahis ve tekrarlanabilirlik aracın değil kararın özellikleridir. Geri alınamayan bir karar, model ne kadar iyi olursa olsun devredilemez kalır; çerçevenin her model sürümünde gözden geçirilmesi bu yüzden gerekmiyor.
Bir kararı 7 puanlarsam ve kötü giderse?
Bant tasarlandığı gibi çalışıyor demektir. 5-7 bandında araç önerir, siz karar verirsiniz; sorumluluk sizdedir. Kendinizi hiçbir şeyi değiştirmeden her öneriyi kabul ederken bulursanız artık o bantta değilsiniz, karar vermeden otomatikleştirme bandına geçmişsinizdir. 14(4)(b) tam olarak bu kayma için var.
Tıbbi veya hukuki sorularda yapay zeka her zaman en alt bantta mı?
Durumunuzu anlamak, soru hazırlamak ve terminolojiyi kontrol etmek için kullanmak, karar vermesine izin vermekten farklı bir eylemdir ve yalnızca ikincisi alt bant devridir. Ayrım, çıktının eylemi belirleyip belirlemediği ya da yetkin bir insanın vereceği kararı besleyip beslemediğidir.
Bu, sohbet yerine özerk hareket eden ajanlar için de geçerli mi?
Daha da keskin biçimde, çünkü ajanlar 14(4)(e) yeteneğini, yani etki gerçekleşmeden müdahale edebilmeyi ortadan kaldırır. Sonuca varır varmaz harekete geçen bir sistem durdurma düğmesini kaldırmıştır; Yapay Zeka Yasası bunu kullanıcı alışkanlığı değil tasarım gereği saymasının sebebi budur. Bir ajanın denetimsiz uygulayacağı her şeyi, aynı kararın sohbet penceresindeki halinden en az bir bant aşağıda puanlayın.
Başkası için yüksek bahis neden benim için yüksek bahisten daha düşük puan alıyor?
Çünkü kendi üstlendiğiniz bir riske rıza gösterebilirsiniz, başkası adına gösteremezsiniz. Ek III’ün arkasındaki ilke budur; listelenen alanların neredeyse tamamı, sürecin içinde olmayı seçmemiş bir kişiye dayatılan kararları içerir.
Geri alınamaz bir kararı devretmenin haklı olduğu bir durum var mı?
Yalnızca insanın hiç yapamayacağı durumlarda, örneğin insan tepki süresinin ötesindeki hızlarda; ve bunlar kişisel seçimler değil, kendi güvenlik rejimleri olan mühendislik sistemleridir. Bir sohbet penceresinde karar veren birey için hayır.
Kaynakça
(AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, Yapay Zeka Yasası, 13 Haziran 2024 tarihli Resmi Gazete metni, 14. madde ve Ek III.
Genel Veri Koruma Tüzüğü, (AB) 2016/679 sayılı Tüzük, 22. madde.
Information Commissioner’s Office, profilleme dahil otomatik karar vermeye ilişkin haklar rehberi.
METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, 10 Temmuz 2025’te yayımlandı.
Pew Research Center, Americans and AI 2026: chatbots, smart devices and views on impact, 17 Haziran 2026’da yayımlandı, 17-23 Şubat 2026’da 5.119 ABD’li yetişkinle yapılan anket.
Bentley University ve Gallup, 2026 Bentley Business in Society araştırması, 4-11 Mayıs 2026’da 3.270 ABD’li yetişkinle yapılan olasılık temelli Gallup Panel web çalışması.
Bu içerik, derinlemesine bir araştırmanın ardından yapay zeka desteğiyle derlenmiş ve CEOtudent editör ekibi tarafından yazılıp yayına hazırlanmıştır.
This post is also available in:
