Kısaca: “Yapay zeka hakkında ne kadar şey anlamam gerekiyor?” sorusu kişisel bir hırs meselesi olmaktan çıkıp kısmen hukuki bir şartnameye dönüştü. AB Yapay Zeka Yasası’nın 2 Şubat 2025’ten beri yürürlükte olan 4. maddesi, yapay zeka sistemlerinin sağlayıcı ve uygulayıcılarından personelinin ve kendi adlarına sistem işleten herkesin yeterli düzeyde yapay zeka okuryazarlığına sahip olmasını sağlamalarını istiyor. Tüzüğün geri kalanı 2 Ağustos 2026’da genel olarak uygulanmaya başladı. Yasa ayrıca Madde 3(56)’da yapay zeka okuryazarlığını, yapay zeka sistemlerinin bilinçli biçimde devreye alınmasını ve fırsatların, risklerin ve olası zararın farkında olunmasını sağlayan beceri, bilgi ve anlayış olarak tanımlıyor. Madde 14 daha da ileri gidiyor ve yüksek riskli bir sistemi denetlemekle görevlendirilen kişinin neleri yapabilmesi gerektiğini sıralıyor: sistemin kapasitelerini ve sınırlarını anlamak, otomasyon yanlılığına direnmek, çıktıyı doğru yorumlamak, sistemi kullanmama kararı verebilmek ve onu durdurabilmek. Ayrıca NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi, yapay zeka risk çalışmasını dört fonksiyona ayırıyor ve güvenilir yapay zekanın yedi özelliğini adlandırıyor. Hiçbiri teknik olmayan profesyonel için yazılmadı, ama birlikte okunduklarında tam da onu tarif ediyorlar. Aşağıda bu birleştirme var: sıradan çalışanları hâlihazırda bağlayan hükümlerin doğrulanmış tablosu ve bu yükümlülükleri kendinizi sınayabileceğiniz beş yetkinliğe dönüştüren bir Operatör Okuryazarlığı Matrisi.
Sizi yapay zeka okuryazarı yapmayı vaat edip ardından elinize bir sözlük tutuşturan tanıdık bir yazı türü var. Token, parametre, eğitim verisi, halüsinasyon, ince ayar. Yazıyı bitirdiğinizde daha fazla kelime biliyor ama hiçbir yeni yetenek kazanmamış oluyorsunuz.
Sözlük yaklaşımı yapısal bir nedenden ötürü başarısız oluyor. Kelime dağarcığı, yapay zeka sistemleri hakkındaki bir sohbeti takip etmek için gerekli olan şeydir. Yetkinlik ise, bu sistemlerden birinin etkilediği bir karardan sorumlu tutulmak için gerekli olan şeydir. Bunlar farklı şeyler ve sıradan işlerde çalışan insanlardan artık yalnızca ikincisi isteniyor.
Değişen şey, sorunun dışarıdan bir cevap kazanmış olması. Yapay zeka sistemlerinin büyük ölçüde uzman olmayan kişilerce işletileceğine karar veren düzenleyiciler, bu uzman olmayanların neleri yapabilmesi gerektiğini yazıya dökmek zorunda kaldı. O yazılı cevap eksiksiz değil ve bir müfredat da değil. Ama size bir kurs satmaya çalışan birinden gelmeyen ilk asgari uygulanabilir teknik anlayış şartnamesi.
Sıradan çalışanları zaten bağlayan hükümler
AB Yapay Zeka Yasası’na dair haberlerin çoğu yasaklara ve model sağlayıcılarının yükümlülüklerine odaklanıyor. İkisi de önemli ve hiçbiri bir pazarlama müdürünü, bir işe alım uzmanını ya da bir finans analistini ilgilendiren kısım değil. Onları ilgilendiren kısımlar daha dar ve bir tanesi çoğu kişinin sandığından daha eski.
Aşağıdaki tablo, hükümleri (AB) 2024/1689 sayılı Tüzüğün Resmî Gazete metninde göründükleri şekliyle, Madde 113’te belirlenen uygulama tarihleriyle birlikte kaydediyor.
| Hüküm | Ne gerektiriyor | Kimi bağlıyor | Uygulama tarihi |
|---|---|---|---|
| Madde 4 (yapay zeka okuryazarlığı) | Personelin ve kendi adlarına yapay zeka sistemlerini işleten kişilerin, teknik bilgileri, deneyimleri, eğitimleri ve kullanım bağlamı dikkate alınarak, ellerinden gelen en iyi ölçüde yeterli düzeyde yapay zeka okuryazarlığına sahip olmasını sağlayacak önlemleri almak | Yapay zeka sistemlerinin sağlayıcıları ve uygulayıcıları | 2 Şubat 2025 (Bölüm I) |
| Madde 3(56) (tanım) | Yapay zeka okuryazarlığını, sistemlerin bilinçli devreye alınmasını ve fırsat, risk ve olası zararın farkındalığını sağlayan beceri, bilgi ve anlayış olarak tanımlar | Tanımlayıcı; Madde 4’ü çerçeveler | 2 Şubat 2025 (Bölüm I) |
| Madde 5 (yasaklı uygulamalar) | Piyasaya sürülemeyecek, hizmete sunulamayacak veya hiç kullanılamayacak yapay zeka uygulamalarını sayar | Tüm operatörler | 2 Şubat 2025 (Bölüm II) |
| Madde 14 (insan gözetimi) | Yüksek riskli sistemler gerçek kişilerce etkin biçimde denetlenebilir olmalıdır; uygulayıcının denetçisi kapasite ve sınırları anlayabilmeli, otomasyon yanlılığına karşı tetikte kalmalı, çıktıyı doğru yorumlayabilmeli, sistemi kullanmayı reddedebilmeli ve onu kesintiye uğratabilmelidir | Sağlayıcılar; önlemlerin bir kısmı uygulayıcılarca hayata geçirilir | 2 Ağustos 2026 |
| Madde 50 (şeffaflık) | Aşikâr olmadıkça kişiler bir yapay zeka sistemiyle etkileşimde olduklarını bilmelidir; sentetik ses, görüntü, video ve metin çıktısı makine tarafından okunabilir biçimde işaretlenmelidir | Belirli sistemlerin sağlayıcı ve uygulayıcıları | 2 Ağustos 2026 (Bölüm IV) |
| Ek III, 4. nokta (istihdam) | İşe alım ve seçimde, hedefli iş ilanı verme, başvuru filtreleme ve aday değerlendirme dahil kullanılan sistemleri; ayrıca terfi veya fesih kararları, görev dağıtımı ve performans izleme veya değerlendirme için kullanılanları yüksek riskli olarak sınıflandırır | Hangi işyeri araçlarının yüksek risk yükümlülüğü taşıdığını belirler | 2 Ağustos 2026 |
| Madde 6(1) yolu | Birlik uyumlaştırma mevzuatı kapsamındaki ürünlerin güvenlik bileşeni olan yapay zeka sistemleri için yüksek risk sınıflandırması | Ürüne gömülü sistemler | 2 Ağustos 2027 |
Bu tabloda genelde hak ettiğinden az ilgi gören iki şey var.
Birincisi Madde 4’ün tarihi. Yapay zeka okuryazarlığı, Tüzüğün büyük bölümü yürürlüğe girmeden on sekiz ay önce bir yükümlülük hâline geldi. Genel hükümleri içeren Bölüm I’e yerleştirildi ve Bölüm I 2 Şubat 2025’ten itibaren uygulandı. Personel yetkinliğini düşünmek için Ağustos 2026’yı bekleyen kuruluşlar zaten gecikmişti.
İkincisi Ek III’ün 4. noktası. Yüksek risk kategorisi genellikle egzotik bir şey olarak hayal ediliyor: tıbbi cihazlar, biyometrik kimlik tespiti, kritik altyapı. Aynı zamanda iş başvurularını filtrelemeyi ve çalışan performansını izlemeyi de kapsıyor. Bu, sıradan insan kaynakları yazılımı demek. Yani yüksek riskli bir yapay zeka sisteminin insan denetçisi olarak atanmaya en yakın kişi bir mühendis değil. Bir işe alım uzmanı.
Hukuk, yetkin bir operatörün neler yapabildiğini söylüyor
Madde 14, Tüzükte bir insanın gerekli yeteneklerinin ima edilmek yerine tek tek sayıldığı tek yer. Sistemin, gözetimle görevlendirilen kişinin, uygun ve orantılı olduğu ölçüde, beş şeyi yapabilmesini sağlayacak biçimde sunulması gerektiğini söylüyor.
Sistemin ilgili kapasitelerini ve sınırlarını gereğince anlamak. Çıktıya otomatik olarak güvenme ya da aşırı güvenme eğiliminin, ki metin buna otomasyon yanlılığı diyor, özellikle sistemin bir insanın alacağı karar için bilgi veya öneri ürettiği durumlarda farkında olmak. Çıktıyı doğru yorumlamak. Herhangi bir durumda sistemi kullanmama ya da çıktısını dikkate almama, geçersiz kılma veya tersine çevirme kararı verebilmek. Ve bir durdurma düğmesi ya da eşdeğer bir güvenli durma yordamı aracılığıyla sisteme müdahale etmek veya onu kesintiye uğratmak.
Bu listeyi bir uyum maddesi olarak değil bir görev tanımı olarak okuyun, bir şey hemen belirginleşir. Bu beş yetenekten hiçbiri bir transformatörün nasıl çalıştığını bilmenizi gerektirmiyor. Her biri ise bu belirli sistemin ne için olduğunu, nerede hata verdiğini ve çıktısının ne anlama geldiğini bilmenizi gerektiriyor. Bu, mühendislerin sahip olduğu teknik bilgiden farklı bir tür teknik bilgi ve daha zayıf bir tür değil.
Dördüncü yetenek her şeyi yeniden çerçeveleyen olanı. Yasa, yetkinliğin reddetme yetkisini içerdiğini varsayıyor. “Bu çıktıyı kullanmıyorum” diyemeyen bir operatör, kendisine hangi eğitim verilmiş olursa olsun okuryazar kılınmamıştır.
Diğer yarısı: risk çerçevesi neyi ekliyor
Yapay Zeka Yasası neleri yapabilmeniz gerektiğini söylüyor. Neye bakmanız gerektiğini söylemiyor. Bunun için en yaygın kullanılan kamuya açık kaynak, NIST AI 100-1 olarak yayımlanan ve gönüllü, sektörden bağımsız ve her büyüklükte kuruluşça kullanılabilir olacak biçimde yazılan NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi.
Yapısından ikisi uzman olmayan biri için doğrudan yararlı.
Çerçeve risk çalışmasını dört fonksiyona ayırıyor: GOVERN, MAP, MEASURE ve MANAGE; yönetişim diğer üçünün yanında durmak yerine hepsini kesecek biçimde tasarlanmış. Ve güvenilir yapay zeka sistemlerinin yedi özelliğini adlandırıyor: geçerli ve güvenilir; güvenli; emniyetli ve dayanıklı; hesap verebilir ve şeffaf; açıklanabilir ve yorumlanabilir; mahremiyeti güçlendirilmiş; ve zararlı yanlılığı yönetilmiş biçimde adil.
NIST daha sonra özellikle üretken sistemler için bir tamamlayıcı belge yayımladı: Temmuz 2024’te NIST AI 600-1 olarak çıkan Üretken Yapay Zeka Profili. Üretken yapay zekaya özgü veya onun tarafından şiddetlendirilen on iki riski sıralıyor ve bunlardan ikisi teknik olmayan her operatörün listesinde yer almalı. Birincisi, NIST’in kendinden emin biçimde ifade edilmiş ancak hatalı veya yanlış içerik üretimi olarak tanımladığı ve halk arasında halüsinasyon diye bilinen olguyla açıkça özdeşleştirdiği konfabülasyon. İkincisi, NIST’in bir insan ile bir yapay zeka sistemi arasındaki, sistemi uygunsuz biçimde insanlaştırmaya ya da algoritma karşıtlığına, otomasyon yanlılığına, aşırı güvene veya duygusal bağlanmaya yol açabilen düzenlemeler veya etkileşimler olarak tarif ettiği insan-yapay zeka konfigürasyonu.
Bu ikinci risk üzerinde durmaya değer. NIST’in adlandırdığı hata biçimi model değil. Model ile onu kullanan kişi arasındaki ilişki ve iki yönde birden işliyor: aşırı güvenmek bir risk, refleksle güvenmemek de bir risk. Bunu mühendislik tarafından kimse sizin yerinize ayıklayamaz.
Yedi özellik esasen hata biçimlerinin hedef olarak ifade edilmiş hâli. Her biri bir sistemin sizi yüzüstü bırakabileceği bir yol ve her biri teknik olmayan bir operatörün model belgelerini okumadan hakkında görüş oluşturabileceği bir şey. Bir çıktının doğru olup olmadığı bir geçerlilik sorusu. Neden o çıktıyı ürettiğini söyleyebilmeniz bir açıklanabilirlik sorusu. Farklı insan grupları için aynı biçimde davranıp davranmadığı bir adalet sorusu. Hiçbiri kod gerektirmiyor.
Operatör Okuryazarlığı Matrisi
İki belgenin, tek başlarına yapmadıkları bir şeyi birlikte yaptıkları yer burası. Yapay Zeka Yasası, neye bakılacağını söylemeden yetenekleri belirtiyor. NIST, kimin yapabilmesi gerektiğini söylemeden neye bakılacağını belirtiyor. Bunları birleştirmek teknik olmayan profesyonel için bir yetkinlik kümesi üretiyor.
Aşağıdaki matris bir CEOtudent editöryel çerçevesidir. Soldaki iki sütun kaynaklıdır, sağdaki iki sütun bizim sentezimizdir ve bir bulgu olarak değil bir argüman olarak okunmalıdır.
| Yetkinlik | Hukuki dayanak (Yasa Md. 14(4)) | Risk merceği (NIST AI 100-1) | Cevaplayabilmeniz gereken soru | Yetersizlik neye benzer |
|---|---|---|---|---|
| 1. Kapsam | Sistemin ilgili kapasitelerini ve sınırlarını anlamak | Geçerli ve güvenilir | Bu sistem ne yapmak için kuruldu ve hangi tür girdide güvenilir olmaktan çıkıyor? | Akıcı bir cevap ürettiği için bir aracı amaçlanan kullanımının dışında kullanmak |
| 2. Şüphe | Çıktıya aşırı güvenme eğiliminin farkında olmak (otomasyon yanlılığı) | Hesap verebilir ve şeffaf | Hangi koşullarda bu çıktıdan şüphe ederim ve bugün bunlardan herhangi birini kontrol ettim mi? | Kanıt olmadan biriken güvenle birlikte çıktıyı giderek daha hızlı onaylamak |
| 3. Yorumlama | Sistemin çıktısını doğru yorumlamak | Açıklanabilir ve yorumlanabilir | Bu skorun, sıralamanın ya da güven değerinin gerçekte neyi ölçtüğünü biliyor muyum? | Bir sıralamayı yargı, bir güven sayısını haklı çıkma olasılığı sanmak |
| 4. Reddetme | Sistemi kullanmama ya da çıktısını geçersiz kılma, tersine çevirme kararı vermek | Zararlı yanlılığı yönetilmiş biçimde adil | Bu çıktıyı hangi gerekçelerle reddedebilirim ve bunu hiç yaptım mı? | Sistemi hiç geçersiz kılmamış olmak ve buna izin verecek bir süreç bulunmaması |
| 5. Kesme | Sisteme güvenli biçimde müdahale etmek veya onu durdurmak | Güvenli; emniyetli ve dayanıklı | Bunu kim durdurur, nasıl durdurur ve durdurmak ne kadar sürer? | Odadaki hiç kimsenin onu kapatma yetkisinin kimde olduğunu bilmemesi |
Matris bilinçli olarak kısa. Beş yetkinlik ve her biri belirli bir hukuki yeteneğe ve belirli bir güvenilirlik özelliğine izlenebilir. Bir eğitim programı beşinin her birini nerede geliştirdiğini gösteremiyorsa, kelime dağarcığı öğretiyordur.
Neyin eksik olduğuna dikkat edin. Model mimarisi için bir satır yok, eğitim verisi hacmi için bir satır yok, istem tekniği için bir satır yok. Bunlar öğrenmeye değer ve taban değiller. Taban, sistemin etkilediği bir karardan sorumlu olabilme yeteneğidir ve Yasa’nın kendi listesi bu konuda şu anda satılan herhangi bir müfredattan daha iyi bir kılavuz.
Matrisi gerçek haftanıza karşı okumak
Matris, soyut yapay zekaya değil zaten kullandığınız bir sisteme uyguladığınızda karşılığını veriyor.
Ekibinizin bu hafta güvendiği bir aracı seçin. Bir başvuru filtresi, bir tahmin modeli, bir yazım asistanı, bir sahtecilik uyarısı. Sonra beş soruyu sırayla ve yazılı olarak cevaplayın, hangilerini cevaplayamadığınızı fark edin.
Çoğu insan biri ve üçü kısmen cevaplayabildiğini görüyor. Aracın kabaca ne için olduğunu ve çıktısının kabaca ne anlama geldiğini biliyorlar. İki, dört ve beşte başarısız oluyorlar. Ondan şüphe edecekleri belirtilmiş bir koşulları yok, onu reddedebilecekleri bir gerekçeleri yok ve onu kimin durduracağına dair fikirleri yok.
Bu dağılım ciddiye alınmaya değer, çünkü gözetimi gerçek kılan yetkinlikler iki, dört ve beş. Bir ve üç sizi bilgili bir kullanıcı yapar. İki, dört ve beş sizi bir operatör yapar. Yasa ikincisini istiyor.
Kontrol listesi yerine altta yatan yeteneği geliştirmek isterseniz, bu sitedeki ilgili çalışmalar devam edilecek yer: yapay zeka hakkında bilgi sahibi olmakla onunla akıcı çalışmak arasındaki ayrım yapay zeka okuryazarlığı ile akıcılığı yazısında, istem becerisinin tek başına neden yetersiz olduğunun gerekçesi istem mühendisliği yeterli değil yazısında, otonom sistemlere iş devretmeden önce gereken kavramlar ajan okuryazarlığı yazısında, istem zanaatının yerini alan beceri bağlam mühendisliği nedir yazısında ve öğrenme zamanını nereye harcamak gerektiği sorusu hangi yapay zeka araçları derinlemesine öğrenmeye değer yazısında ele alınıyor.
Bu çerçevenin sınırları nerede
Üç dürüst çekince.
Yapay Zeka Yasası Avrupa hukukudur. Avrupa Birliği dışında çalışıyorsanız ve işvereniniz AB pazarına sistem sürmüyor ya da çıktıyı AB’de kullanmıyorsa, hiçbiri sizi bağlamaz. Yetkinlikler yine de aktarılabilir, çünkü gözetimin gerçekte neyi gerektirdiğinden türetildiler, ama yükümlülük aktarılmaz.
Madde 4 yumuşak kaleme alınmış. Sağlayıcı ya da uygulayıcının elinden gelen en iyi ölçüde, bağlamı dikkate alarak yeterli düzeyde okuryazarlığı sağlayacak önlemler istiyor. Bu sınanabilir bir standart değil ve Tüzük buna belirli bir eğitim şartı bağlamıyor. Bunu kesin bir emir gibi ele almak metni abartmak olur.
Ve matris bir sentezdir, kodifiye edilmiş bir standart değil. Yapay Zeka Yasası NIST’e atıf yapmıyor, NIST de Yasa’ya atıf yapmıyor. İkisini eşlemek, örtüşmenin neyi ima ettiğine dair editöryel yargımızdır. Bir başkası farklı eşleyebilir ve aynı ölçüde savunulabilir olur.
Bunların hiçbiri altta yatan kaymayı değiştirmiyor. Geçtiğimiz on yılın çoğunda yapay zeka sistemlerini anlamak teknik olmayan profesyoneller için isteğe bağlıydı ve meraklıyı ödüllendiriyordu. Artık belirlenmiş, tarihlendirilmiş ve bir yargı alanında zorunlu. İyi gidecek olanlar sözlüğü ezberleyenler değil. Belirli bir sistem hakkında, belirli bir salı günü, onun neyi kötü yaptığını ve bu konuda ne yapacaklarını tam olarak söyleyebilenler.
Sıkça sorulan sorular
Madde 4, işverenimin beni bir yapay zeka kursuna göndermek zorunda olduğu anlamına mı geliyor?
Hayır. Metin, sağlayıcı ve uygulayıcıların, personelin teknik bilgisini, deneyimini, eğitimini ve kullanım bağlamını dikkate alarak, ellerinden gelen en iyi ölçüde yeterli düzeyde yapay zeka okuryazarlığını sağlayacak önlemler almasını istiyor. Bir biçim, müfredat, sertifika ya da saat sayısı belirtmiyor. Gerçekte işlettiğiniz sistemlere bağlı yapılandırılmış bir kurum içi bilgilendirme, hükmün tarif ettiği şeye genel bir kurstan daha yakındır.
Teknik değilim. Gerçekten yüksek riskli bir sistemi denetlemem mi bekleniyor?
Sıklıkla evet. Ek III’ün 4. noktası, işe alım, başvuru filtreleme, aday değerlendirme, terfi ve fesih kararları, görev dağıtımı ve performans izleme için kullanılan yapay zekayı yüksek riskli olarak sınıflandırıyor. Bu sistemler mühendisler tarafından değil insan kaynakları ve birim yöneticileri tarafından işletiliyor. Madde 14 gözetim yeteneğini, kim olursa olsun, bununla görevlendirilen gerçek kişiye yüklüyor.
Otomasyon yanlılığı nedir ve neden kanunda adı geçiyor?
Otomatik bir sistemin çıktısına otomatik olarak güvenme ya da aşırı güvenme eğilimidir. Tüzük, Madde 14’te bunu görevlendirilen denetçinin farkında kalması gereken bir şey olarak açıkça adlandırıyor ve sistemin bir insanın resmen alacağı karar için bilgi veya öneri sağladığı durumu ayrıca vurguluyor. İşyerinde yaygın olan durum tam da budur: sistem karar vermez, önerir ve insan onaylar.
NIST çerçevesi zorunlu mu?
Hayır. NIST AI 100-1 gönüllü bir çerçevedir. Burada yer almasının nedeni, Yapay Zeka Yasası’nın açık bıraktığı inceleme kategorilerini sağlaması ve yedi güvenilirlik özelliğinin model belgelerini okuyamayan biri tarafından kullanılabilir olmasıdır.
AB Yapay Zeka Yasası gerçekte ne zaman yürürlüğe girdi?
Madde 113 genel uygulama tarihini 2 Ağustos 2026 olarak belirliyor. Tanımları, yapay zeka okuryazarlığına ilişkin Madde 4’ü ve yasaklı uygulamaları içeren Bölüm I ve II daha erken, 2 Şubat 2025’ten itibaren uygulandı. Bölüm III Kısım 4, Bölüm V, Bölüm VII, Bölüm XII ve Madde 78, 2 Ağustos 2025’ten itibaren uygulandı. Düzenlenmiş ürünlerin güvenlik bileşeni olan yapay zeka sistemlerini kapsayan Madde 6(1) ve ona karşılık gelen yükümlülükler 2 Ağustos 2027’de uygulanacak.
Önce hangi yetkinliği geliştirmeliyim?
Reddetmeyi. Çoğu insanın hiç kullanmadığı yetkinlik odur, gözetimin gerçek mi yoksa törensel mi olduğunu ortaya çıkaran odur ve bilgi değişikliği yerine süreç değişikliği gerektiren tek yetkinlik odur. Bir çıktıyı reddedip bunun geçerli kalmasını sağlayacak bir yol yoksa, diğer dört yetkinliğin gidecek yeri yoktur.
Kaynakça
- (AB) 2024/1689 sayılı Avrupa Parlamentosu ve Konsey Tüzüğü, 13 Haziran 2024, yapay zekaya ilişkin uyumlaştırılmış kurallar, Avrupa Birliği Resmî Gazetesi, yapay zeka okuryazarlığı tanımına ilişkin Madde 3(56)
- (AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, yapay zeka okuryazarlığına ilişkin Madde 4 ve yasaklı yapay zeka uygulamalarına ilişkin Madde 5, Bölüm I ve Bölüm II
- (AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, insan gözetimine ilişkin Madde 14 ve şeffaflık yükümlülüklerine ilişkin Madde 50
- (AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, yürürlük ve uygulamaya ilişkin Madde 113 ve istihdam ile çalışan yönetimine ilişkin Ek III, 4. nokta
- Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü, Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1, Amerika Birleşik Devletleri Ticaret Bakanlığı, Ocak 2023
- Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü, Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi: Üretken Yapay Zeka Profili, NIST AI 600-1, Temmuz 2024
Bu içerik, derinlemesine bir araştırmanın ardından yapay zeka desteğiyle derlenmiş ve CEOtudent editör ekibi tarafından yazılıp yayına hazırlanmıştır.
