Yeni
9786253819545
402360
https://www.legalkitabevi.com/guner-demirel/aciklanabilir-yapay-zeka-icin-blok-zincir-teknolojisi-ve-yasal-zorluklar-.htm
Açıklanabilir Yapay Zeka için Blok Zincir Teknolojisi ve Yasal Zorluklar
617.5
Av. Güner Demirel
Kitabın İçindekileri
İçindekiler
Önsöz
5
Teşekkür
7
Kısaltmalar
17
Giriş
19
A. Problem
21
B. Amaç
21
C. Önem
22
Birinci Bölüm
BLOK ZİNCİR VE YAPAY ZEKA:
TEMEL KAVRAMLAR VE ENTEGRASYON
I. YAPAY ZEKA (ARTIFICIAL INTELLIGENT–AI)
23
A. Yapay Zeka Kavramı
23
B. Yapay Zekanın Tarihsel Gelişimi
26
C. Yapay Zeka Türleri
32
1. Dar Yapay Zeka (Narrow AI)
32
2. Genel Yapay Zeka (Artificial General Intelligence– AGI)
33
3. Süper Yapay Zeka (Artificial Superintelligence– ASI)
33
D. Yapay Zekanın Alt Dalları
34
1. Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
34
a. Makine Öğrenmesi Mimarileri ve Gizlilik Koruma Teknikleri
36
aa. Makine Öğrenmesi Mimarileri
36
aaa. Merkezi Öğrenme (Centralized Learning)
36
bbb. Dağıtık Öğrenme (Distributed Learning)
37
ccc. Federe Öğrenme (Federated Learning)
37
bb. Gizliliği Artıran Teknolojiler (Privacy Enhancing Technologies – PET)
38
aaa. Diferansiyel Mahremiyet (Differential Privacy)
39
bbb. Homomorfik Şifreleme (Homomorphic Encryption – HE)
40
ccc. Güvenli Çok Taraflı Hesaplama (Secure Multi–Party Computation – SMPC)
40
ddd. Bölünmüş Öğrenme (Split Learning – SL)
41
eee. Eşler Arası Öğrenme (Peer–to–Peer Learning)
41
fff. Sürü Öğrenmesi (Swarm Learning)
42
b. Makine Öğrenmesi Yöntemleri
43
aa. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
43
aaa. Denetimli Makine Öğrenmesi Yöntemleri
44
aaaa. Regresyon (Eğri Uydurma–Regression)
44
bbbb. Sınıflandırma (Classification)
45
bbb. Temel Denetimli Makine Öğrenme Algoritmaları
45
aaaa. Doğrusal Regresyon (Lineer Regresyon)
45
bbbb. Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
46
cccc. Karar Ağaçları (Decision Trees)
46
dddd. Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network)
47
eeee. Destek Vektörü Makineleri (Support Vector Machine – SVM)
49
ffff. Naive Bayes
49
gggg. K–En Yakın Komşu Algoritması (K–nearest Neighbors veya KNN)
50
hhhh. Doğrusal Ayırma Analizi (Linear Discriminant Dnalysis – LDA)
50
bb. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
51
aaa. Denetimsiz Makine Öğrenmesi Teknikleri
52
aaaa. Kümeleme (Clustering)
52
bbbb. Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction)
52
bbb. Temel Denetimsiz Makine Öğrenme Algoritmaları
53
aaaa. K–ortalama (K–means) Kümeleme Algoritması
53
bbbb. Hiyerarşik Kümeleme Analizi (Hierarchical Clustering Analysis)
53
cccc. Temel Birleşen Analizi (Principal Component Analysis – PCA)
54
cc. Yarı Denetimli Öğrenme (Semi–Supervised Learning)
55
dd. Pekiştirmeli–Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
55
2. Derin Öğrenme (Deep Learning)
56
a. Derin Öğrenme Algoritmaları
58
aa. Konvolüsyonel Sinir Ağları (Esaconvolutional Neural Network — CNN)
58
bb. Tekrarlayan Sinir Ağı (Recurrent Neural Network–RNN)
59
3. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NPL)
59
4. Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
60
5. Robotik (Robotics)
60
6. Uzman Sistemler (Expert Systems)
61
E. Yapay Zeka Uygulama Alanları
62
II. BLOK ZİNCİR TEKNOLOJİSİ (BLOCKCHAIN TECHNOLOGY)
62
A. Blok Zincir Kavramı
62
B. Blok Zincirin Tarihsel Gelişimi
64
C. Blok Zincir Teknolojisinin Temel Özellikleri
65
1. Merkeziyetsizlik (Decentralized)
65
2. Güvenilirlik
66
3. Şeffaflık
66
4. Dağıtık Yapı
67
5. Değişmezlik
67
D. Blok Zincirinin Unsurları
69
1. Blok
69
2. Zaman Damgası (Timestamp)
69
3. Kriptografi (Cryptography)
69
a. Asimetrik Şifreleme
70
b. Hash Fonksiyonu (Kriptografik Özet)
70
c. Dijital İmza (Digital Signature)
71
4. Düğüm (Node)
71
5. Dağıtık Defter Teknolojisi (Distributed Ledger Technology – DLT)
72
6. Mutabakat Mekanizmaları (Consensus Algorithms)
73
E. Blok Zincirinin Çalışma Prensibi
73
F. Blok Zincir Türleri
74
1. Genel (Açık) Blok Zinciri
74
2. Özel (Kapalı) Blok Zinciri
74
3. Konsorsiyum Blok Zinciri
75
G. Blok Zinciri Teknolojisinin Uygulama Alanları
75
1. Blok Zincirde Aracısız Değer Transferi ve Verimlilik
76
2. Akıllı Sözleşmelerin Kurulması
76
3. Nesnelerin İnternetinin (IoT) İşlevsel Kullanılması
77
4. Kitle Fonlaması (Crowdfunding)
77
5. Noterlik İşlemlerinin Yerine Kullanabilme
78
6. Tedarik Zincirinde Kullanımı
78
7. Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı
80
İkinci Bölüm
AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA İÇİN
BLOK ZİNCİR TEKNOLOJİSİ
I. AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA (EXPLAINABLE AI – XAI)
81
A. Açıklanabilir Yapay Zeka Kavramı
81
B. Açıklanabilir Yapay Zekanın Tarihi
82
C. Açıklanabilir Yapay Zekanın Önemi ve Faydaları
85
1. Şeffaflık ve Güven
86
2. Etik ve Hesap Verilebilirlik
86
3. Hata Tespiti ve Giderme
87
4. Düzenlemelere Uygunluk
87
D. Açıklanabilir Yapay Zeka Terminolojisi
87
E. Açıklanabilir Yapay Zeka Metodolojisi
89
1. Veri Açıklanabilirliği (Data Explainability)
90
2. Model Açıklanabilirliği (Model Explainability)
91
3. Post–hoc Açıklanabilirlik (Post–hoc Explainability)
91
4. Açıklamaların Değerlendirilmesi
92
F. Açıklanabilir Yapay Zekada Açıklama Yöntemleri
92
1. Uygulanma Aşamasına Göre Açıklama Yöntemleri
92
a. Post–hoc Yöntemler (Sonradan Açıklanabilir Modeller)
93
b. Ante–hoc Yöntemler (Önceden Açıklanabilir Modeller)
93
2. Kapsama Dayalı Açıklama Yöntemleri
94
a. Yerel Açıklama Yöntemleri
95
b. Genel Açıklama Yöntemleri
95
3. Model Dayalı Açıklama Yöntemleri
95
a. Modelden Bağımsız Yöntemler (Model–Agnostic Methods)
95
b. Modele Özgü Yöntemler (Model–specific Methods)
96
4. Veri Türüne Dayalı Açıklama Yöntemleri
96
a. Metin Açıklamaları (Text Eplanations)
97
b. Görsel Açıklamalar (Visual Explanations)
97
c. Yerel Açıklamalar (Local Explanations)
97
d. Örneklerle Açıklamalar
98
e. Basitleştirme ile Açıklamalar
98
f. Özelliklerin Önemi Açıklamaları
98
aa. Ablasyon (Ablation)
98
bb. Permütasyon (Permutation)
99
cc. Entegre Gradyanlar (Integrated Gradients)
99
dd. Gürültü Ekleme (Added Noise)
100
G. Açıklanabilir Yapay Zeka Teknikleri
101
1. SHAP Katkı Açıklamaları (Shapley Additive Explanations)
101
2. Yerel Yorumlanabilir Model–Agnostik Açıklamalar–LIME (Local Interpretable Model–Agnostic Explanations– Yerel Yorumlanabilir Model–Bağımsız Açıklamalar)
102
3. ELI5 – 5 Yaşındaymışım Gibi Açıkla (Explain like i’m 5)
103
H. Açıklanabilir yapay zekanın kullanım alanları
103
1. Hukuk
103
2. Sağlık hizmetleri
104
3. Finans
105
4. Otonom araçlar
105
I. Açıklanabilir Yapay Zekanın Riskleri
106
1. Teknik Karmaşıklık ve Yanlış Yorumlama
106
2. Aşırı Bilgi Yüklemesi
106
3. Manipülasyon Riski
107
4. Açıklamaların Tutarsızlığı ve Uyuşmazlığı
107
İ. Makine Öğrenmesi Mimarilerinin Açıklanabilir Yapay Zeka Üzerindeki Etkileri
109
1. Merkezi Öğrenme ee Açıklanabilir Yapay Zeka
109
2. Dağıtık Öğrenme ve Açıklanabilir Yapay Zeka
109
3. Federe Öğrenme ve Açıklanabilir Yapay Zeka
110
4. Gizliliği artıran teknolojiler (PET) ile açıklanabilir yapay zeka
112
II. AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA İÇİN BLOK ZİNCİR TEKNOLOJİSİ
113
A. Açıklanabilir yapay zeka için blok zincir mimarisi
113
1. Temel Bileşenler
114
a. Açıklanabilir Yapay Zeka Öngörücüleri (XAI predictors)
114
b. Blok Zincir Platformu
116
c. Kayıt Hizmetleri
116
d. Değerlendirme Hizmetleri
116
2. Çalışma Prensibi
117
B. Açıklanabilir Yapay Zeka İçin Blok Zincir Mimarisinin Sunduğu Avantajlar
118
1. Veri Gizliliği ve Güvenliği
119
2. Şeffaflık ve Denetlenebilirlik
119
3. Merkezi Olmayan Yönetişim
120
4. Teşvik Mekanizmaları
121
C. Açıklanabilir Yapay Zeka için Blok Zincir Mimarisinde Karşılaşılan Zorluklar
121
1. Teknik Karmaşıklık
121
2. Sınırlı Depolama Kapasitesi ve İşlem Gücü
121
3. Veri Gizliliği ve Güvenlik Riskleri
122
4. Performans Sorunu
125
5. Yönetişim Zorlukları
125
6. Blok Zincirleri Arası İletişim ve Birlikte Çalışabilirlik Sorunu
125
D. Açıklanabilir Yapay Zeka İçin Blok Zincir Mimarisinin Uygulama Alanları
126
1. Otomatik Kredi Risk Değerlendirmesi
127
2. Sağlık Hizmetleri
128
3. Tedarik Zinciri Yönetimi
129
4. Siber Güvenlik
130
5. Kara Para Aklama ve Vergi Kaçakçılığı
130
6. Oy Verme ve Seçim Tahminleri
130
Üçüncü Bölüm
HUKUKİ BOYUT: ETİK VE YASAL ZORLUKLAR
I. AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA BAKIMINDAN ETİK VE YASAL ZORLUKLAR
131
A. Açıklanabilirlik İlkesinin Etik Temelleri
131
B. Açıklanabilirlik İlkesine İlişkin Ulusal ve Uluslararası Hukuki Düzenlemeler
133
1. Uluslararası Düzenlemeler
133
a. Güvenilir Yapay Zeka İçin Etik İlkeler Kılavuzu
133
b. Avrupa Konseyi Yapay Zeka, İnsan Hakları, Demokrasi ve Hukukun Üstünlüğü Çerçeve Sözleşmesi
135
c. OECD Uluslararası Yapay Zeka İlkeleri
136
d. UNESCO Yapay Zeka Etiği Tavsiye Kararı
137
e. Genel olarak GDPR bağlamında açıklanabilirlik
138
aa. Madde 12: Veri Öznesinin Hakları
139
bb. GDPR m. 13/2–f ,14/2–g, 15/1–g: Bilgilendirme Yükümlülüğü
140
cc. GDPR m. 22: Otomatik Karar Alma Süreçleri ve İtiraz Hakkı
141
f. AB Yapay Zeka Yasası (EU AI ACT) Kapsamında Açıklanabilirlik
144
aa. AB Yapay Zeka Yasası m. 12/1: Kayıt Tutma ve İzlenebilirlik Yükümlülüğü
144
bb. AB Yapay Zeka Yasası m. 13: Şeffaflık ve Bilgilendirme Yükümlülüğü
145
cc. Madde 14: insan gözetimi ve müdahale zorunluluğu
146
dd. AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) m. 86: Kararların Açıklanması Hakkı
148
g. ABD Bünyesindeki Düzenleyici Gelişmeler
149
aa. Yapay Zekada Amerikan Liderliğini Sürdürmeye Yönelik Başkanlık Kararnamesi
150
bb. Federal Hükümet Düzeyinde Güvenilir Yapay Zeka Kullanımının Teşvik Edilmesi Hakkında Başkanlık Kararnamesi
150
cc. Ulusal yapay zeka inisiyatifi yasası
151
dd. Yapay zeka uygulamalarının düzenlenmesine ilişkin kılavuz
151
ee. Nist yönergeleri
152
ff. Beyaz saray’ın Yapay Zeka Haklar Bildirgesi Taslağı
152
gg. Güvenli, Emniyetli ve Güvenilir Yapay Zeka Hakkında Başkanlık Kararnamesi
153
2. Türk Hukukunda Açıklanabilir Yapay Zekaya İlişkin Düzenlemeler
154
a. Bletchley Park Deklarasyonu
154
b. Ulusal Yapay Zeka Stratejisi
155
c. Kişisel verileri koruma kanunu (KVKK) kapsamında açıklanabilirlik ilkesi
157
aa. KVKK madde 10 : veri sorumlusunun aydınlatma yükümlülüğü
158
bb. KVKK madde 11: ilgili kişinin hakları
160
C. Ticari Sırlar Bakımından Açıklanabilirlik İlkesi
164
1. Ticari Sır Kavramı
164
a. Türk Hukukunda Ticari Sır Kavramı
164
b. Uluslararası hukukta ticari sır kavramı
166
2. Açıklanabilirlik ile ticari sırların çatışması
166
II. BLOK ZİNCİR TEKNOLOJİSİ BAKIMINDAN YASAL ZORLUKLAR
169
A. Veri koruma hukuku bakımından yasal zorluklar
170
1. Blok zincir sistemlerinde kişisel verinin belirlenmesi
170
a. Açık anahtarlar
171
b. İşlem verileri
173
2. Blok zincir sistemlerinde veri sorumluluğunun belirsizliği
175
a. Blok zinciri protokolü geliştiricileri
177
b. Madenciler
177
c. Düğümler
178
d. Kullanıcılar/katılımcılar
180
e. Müşterek/ortak veri sorumluları
181
3. Blok Zincir Teknolojisinde İlgili Kişinin Sahip Olduğu Hakların Kullanımı
182
a. Blok Zincir Teknolojisinde Verilerin Düzeltilmesi, Silinmesi, Yok Edilmesini ve Anonim Hale Getirilmesi İsteme Hakkı
182
b. Diğer haklar
186
4. Blok zincirinde kişisel verilerin işlenmesi faaliyetinin yarattığı sorunlar
186
5. Blok zincirinde verilerin farklı ülkelerde tutulması sorunu
189
Sonuç ve Öneriler
191
Kaynakça
195
Kavram Dizini
231
Av. Güner Demirel
Kitabın İçindekileri
İçindekiler
Önsöz
5
Teşekkür
7
Kısaltmalar
17
Giriş
19
A. Problem
21
B. Amaç
21
C. Önem
22
Birinci Bölüm
BLOK ZİNCİR VE YAPAY ZEKA:
TEMEL KAVRAMLAR VE ENTEGRASYON
I. YAPAY ZEKA (ARTIFICIAL INTELLIGENT–AI)
23
A. Yapay Zeka Kavramı
23
B. Yapay Zekanın Tarihsel Gelişimi
26
C. Yapay Zeka Türleri
32
1. Dar Yapay Zeka (Narrow AI)
32
2. Genel Yapay Zeka (Artificial General Intelligence– AGI)
33
3. Süper Yapay Zeka (Artificial Superintelligence– ASI)
33
D. Yapay Zekanın Alt Dalları
34
1. Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
34
a. Makine Öğrenmesi Mimarileri ve Gizlilik Koruma Teknikleri
36
aa. Makine Öğrenmesi Mimarileri
36
aaa. Merkezi Öğrenme (Centralized Learning)
36
bbb. Dağıtık Öğrenme (Distributed Learning)
37
ccc. Federe Öğrenme (Federated Learning)
37
bb. Gizliliği Artıran Teknolojiler (Privacy Enhancing Technologies – PET)
38
aaa. Diferansiyel Mahremiyet (Differential Privacy)
39
bbb. Homomorfik Şifreleme (Homomorphic Encryption – HE)
40
ccc. Güvenli Çok Taraflı Hesaplama (Secure Multi–Party Computation – SMPC)
40
ddd. Bölünmüş Öğrenme (Split Learning – SL)
41
eee. Eşler Arası Öğrenme (Peer–to–Peer Learning)
41
fff. Sürü Öğrenmesi (Swarm Learning)
42
b. Makine Öğrenmesi Yöntemleri
43
aa. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
43
aaa. Denetimli Makine Öğrenmesi Yöntemleri
44
aaaa. Regresyon (Eğri Uydurma–Regression)
44
bbbb. Sınıflandırma (Classification)
45
bbb. Temel Denetimli Makine Öğrenme Algoritmaları
45
aaaa. Doğrusal Regresyon (Lineer Regresyon)
45
bbbb. Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
46
cccc. Karar Ağaçları (Decision Trees)
46
dddd. Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network)
47
eeee. Destek Vektörü Makineleri (Support Vector Machine – SVM)
49
ffff. Naive Bayes
49
gggg. K–En Yakın Komşu Algoritması (K–nearest Neighbors veya KNN)
50
hhhh. Doğrusal Ayırma Analizi (Linear Discriminant Dnalysis – LDA)
50
bb. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
51
aaa. Denetimsiz Makine Öğrenmesi Teknikleri
52
aaaa. Kümeleme (Clustering)
52
bbbb. Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction)
52
bbb. Temel Denetimsiz Makine Öğrenme Algoritmaları
53
aaaa. K–ortalama (K–means) Kümeleme Algoritması
53
bbbb. Hiyerarşik Kümeleme Analizi (Hierarchical Clustering Analysis)
53
cccc. Temel Birleşen Analizi (Principal Component Analysis – PCA)
54
cc. Yarı Denetimli Öğrenme (Semi–Supervised Learning)
55
dd. Pekiştirmeli–Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
55
2. Derin Öğrenme (Deep Learning)
56
a. Derin Öğrenme Algoritmaları
58
aa. Konvolüsyonel Sinir Ağları (Esaconvolutional Neural Network — CNN)
58
bb. Tekrarlayan Sinir Ağı (Recurrent Neural Network–RNN)
59
3. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NPL)
59
4. Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
60
5. Robotik (Robotics)
60
6. Uzman Sistemler (Expert Systems)
61
E. Yapay Zeka Uygulama Alanları
62
II. BLOK ZİNCİR TEKNOLOJİSİ (BLOCKCHAIN TECHNOLOGY)
62
A. Blok Zincir Kavramı
62
B. Blok Zincirin Tarihsel Gelişimi
64
C. Blok Zincir Teknolojisinin Temel Özellikleri
65
1. Merkeziyetsizlik (Decentralized)
65
2. Güvenilirlik
66
3. Şeffaflık
66
4. Dağıtık Yapı
67
5. Değişmezlik
67
D. Blok Zincirinin Unsurları
69
1. Blok
69
2. Zaman Damgası (Timestamp)
69
3. Kriptografi (Cryptography)
69
a. Asimetrik Şifreleme
70
b. Hash Fonksiyonu (Kriptografik Özet)
70
c. Dijital İmza (Digital Signature)
71
4. Düğüm (Node)
71
5. Dağıtık Defter Teknolojisi (Distributed Ledger Technology – DLT)
72
6. Mutabakat Mekanizmaları (Consensus Algorithms)
73
E. Blok Zincirinin Çalışma Prensibi
73
F. Blok Zincir Türleri
74
1. Genel (Açık) Blok Zinciri
74
2. Özel (Kapalı) Blok Zinciri
74
3. Konsorsiyum Blok Zinciri
75
G. Blok Zinciri Teknolojisinin Uygulama Alanları
75
1. Blok Zincirde Aracısız Değer Transferi ve Verimlilik
76
2. Akıllı Sözleşmelerin Kurulması
76
3. Nesnelerin İnternetinin (IoT) İşlevsel Kullanılması
77
4. Kitle Fonlaması (Crowdfunding)
77
5. Noterlik İşlemlerinin Yerine Kullanabilme
78
6. Tedarik Zincirinde Kullanımı
78
7. Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı
80
İkinci Bölüm
AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA İÇİN
BLOK ZİNCİR TEKNOLOJİSİ
I. AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA (EXPLAINABLE AI – XAI)
81
A. Açıklanabilir Yapay Zeka Kavramı
81
B. Açıklanabilir Yapay Zekanın Tarihi
82
C. Açıklanabilir Yapay Zekanın Önemi ve Faydaları
85
1. Şeffaflık ve Güven
86
2. Etik ve Hesap Verilebilirlik
86
3. Hata Tespiti ve Giderme
87
4. Düzenlemelere Uygunluk
87
D. Açıklanabilir Yapay Zeka Terminolojisi
87
E. Açıklanabilir Yapay Zeka Metodolojisi
89
1. Veri Açıklanabilirliği (Data Explainability)
90
2. Model Açıklanabilirliği (Model Explainability)
91
3. Post–hoc Açıklanabilirlik (Post–hoc Explainability)
91
4. Açıklamaların Değerlendirilmesi
92
F. Açıklanabilir Yapay Zekada Açıklama Yöntemleri
92
1. Uygulanma Aşamasına Göre Açıklama Yöntemleri
92
a. Post–hoc Yöntemler (Sonradan Açıklanabilir Modeller)
93
b. Ante–hoc Yöntemler (Önceden Açıklanabilir Modeller)
93
2. Kapsama Dayalı Açıklama Yöntemleri
94
a. Yerel Açıklama Yöntemleri
95
b. Genel Açıklama Yöntemleri
95
3. Model Dayalı Açıklama Yöntemleri
95
a. Modelden Bağımsız Yöntemler (Model–Agnostic Methods)
95
b. Modele Özgü Yöntemler (Model–specific Methods)
96
4. Veri Türüne Dayalı Açıklama Yöntemleri
96
a. Metin Açıklamaları (Text Eplanations)
97
b. Görsel Açıklamalar (Visual Explanations)
97
c. Yerel Açıklamalar (Local Explanations)
97
d. Örneklerle Açıklamalar
98
e. Basitleştirme ile Açıklamalar
98
f. Özelliklerin Önemi Açıklamaları
98
aa. Ablasyon (Ablation)
98
bb. Permütasyon (Permutation)
99
cc. Entegre Gradyanlar (Integrated Gradients)
99
dd. Gürültü Ekleme (Added Noise)
100
G. Açıklanabilir Yapay Zeka Teknikleri
101
1. SHAP Katkı Açıklamaları (Shapley Additive Explanations)
101
2. Yerel Yorumlanabilir Model–Agnostik Açıklamalar–LIME (Local Interpretable Model–Agnostic Explanations– Yerel Yorumlanabilir Model–Bağımsız Açıklamalar)
102
3. ELI5 – 5 Yaşındaymışım Gibi Açıkla (Explain like i’m 5)
103
H. Açıklanabilir yapay zekanın kullanım alanları
103
1. Hukuk
103
2. Sağlık hizmetleri
104
3. Finans
105
4. Otonom araçlar
105
I. Açıklanabilir Yapay Zekanın Riskleri
106
1. Teknik Karmaşıklık ve Yanlış Yorumlama
106
2. Aşırı Bilgi Yüklemesi
106
3. Manipülasyon Riski
107
4. Açıklamaların Tutarsızlığı ve Uyuşmazlığı
107
İ. Makine Öğrenmesi Mimarilerinin Açıklanabilir Yapay Zeka Üzerindeki Etkileri
109
1. Merkezi Öğrenme ee Açıklanabilir Yapay Zeka
109
2. Dağıtık Öğrenme ve Açıklanabilir Yapay Zeka
109
3. Federe Öğrenme ve Açıklanabilir Yapay Zeka
110
4. Gizliliği artıran teknolojiler (PET) ile açıklanabilir yapay zeka
112
II. AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA İÇİN BLOK ZİNCİR TEKNOLOJİSİ
113
A. Açıklanabilir yapay zeka için blok zincir mimarisi
113
1. Temel Bileşenler
114
a. Açıklanabilir Yapay Zeka Öngörücüleri (XAI predictors)
114
b. Blok Zincir Platformu
116
c. Kayıt Hizmetleri
116
d. Değerlendirme Hizmetleri
116
2. Çalışma Prensibi
117
B. Açıklanabilir Yapay Zeka İçin Blok Zincir Mimarisinin Sunduğu Avantajlar
118
1. Veri Gizliliği ve Güvenliği
119
2. Şeffaflık ve Denetlenebilirlik
119
3. Merkezi Olmayan Yönetişim
120
4. Teşvik Mekanizmaları
121
C. Açıklanabilir Yapay Zeka için Blok Zincir Mimarisinde Karşılaşılan Zorluklar
121
1. Teknik Karmaşıklık
121
2. Sınırlı Depolama Kapasitesi ve İşlem Gücü
121
3. Veri Gizliliği ve Güvenlik Riskleri
122
4. Performans Sorunu
125
5. Yönetişim Zorlukları
125
6. Blok Zincirleri Arası İletişim ve Birlikte Çalışabilirlik Sorunu
125
D. Açıklanabilir Yapay Zeka İçin Blok Zincir Mimarisinin Uygulama Alanları
126
1. Otomatik Kredi Risk Değerlendirmesi
127
2. Sağlık Hizmetleri
128
3. Tedarik Zinciri Yönetimi
129
4. Siber Güvenlik
130
5. Kara Para Aklama ve Vergi Kaçakçılığı
130
6. Oy Verme ve Seçim Tahminleri
130
Üçüncü Bölüm
HUKUKİ BOYUT: ETİK VE YASAL ZORLUKLAR
I. AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA BAKIMINDAN ETİK VE YASAL ZORLUKLAR
131
A. Açıklanabilirlik İlkesinin Etik Temelleri
131
B. Açıklanabilirlik İlkesine İlişkin Ulusal ve Uluslararası Hukuki Düzenlemeler
133
1. Uluslararası Düzenlemeler
133
a. Güvenilir Yapay Zeka İçin Etik İlkeler Kılavuzu
133
b. Avrupa Konseyi Yapay Zeka, İnsan Hakları, Demokrasi ve Hukukun Üstünlüğü Çerçeve Sözleşmesi
135
c. OECD Uluslararası Yapay Zeka İlkeleri
136
d. UNESCO Yapay Zeka Etiği Tavsiye Kararı
137
e. Genel olarak GDPR bağlamında açıklanabilirlik
138
aa. Madde 12: Veri Öznesinin Hakları
139
bb. GDPR m. 13/2–f ,14/2–g, 15/1–g: Bilgilendirme Yükümlülüğü
140
cc. GDPR m. 22: Otomatik Karar Alma Süreçleri ve İtiraz Hakkı
141
f. AB Yapay Zeka Yasası (EU AI ACT) Kapsamında Açıklanabilirlik
144
aa. AB Yapay Zeka Yasası m. 12/1: Kayıt Tutma ve İzlenebilirlik Yükümlülüğü
144
bb. AB Yapay Zeka Yasası m. 13: Şeffaflık ve Bilgilendirme Yükümlülüğü
145
cc. Madde 14: insan gözetimi ve müdahale zorunluluğu
146
dd. AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) m. 86: Kararların Açıklanması Hakkı
148
g. ABD Bünyesindeki Düzenleyici Gelişmeler
149
aa. Yapay Zekada Amerikan Liderliğini Sürdürmeye Yönelik Başkanlık Kararnamesi
150
bb. Federal Hükümet Düzeyinde Güvenilir Yapay Zeka Kullanımının Teşvik Edilmesi Hakkında Başkanlık Kararnamesi
150
cc. Ulusal yapay zeka inisiyatifi yasası
151
dd. Yapay zeka uygulamalarının düzenlenmesine ilişkin kılavuz
151
ee. Nist yönergeleri
152
ff. Beyaz saray’ın Yapay Zeka Haklar Bildirgesi Taslağı
152
gg. Güvenli, Emniyetli ve Güvenilir Yapay Zeka Hakkında Başkanlık Kararnamesi
153
2. Türk Hukukunda Açıklanabilir Yapay Zekaya İlişkin Düzenlemeler
154
a. Bletchley Park Deklarasyonu
154
b. Ulusal Yapay Zeka Stratejisi
155
c. Kişisel verileri koruma kanunu (KVKK) kapsamında açıklanabilirlik ilkesi
157
aa. KVKK madde 10 : veri sorumlusunun aydınlatma yükümlülüğü
158
bb. KVKK madde 11: ilgili kişinin hakları
160
C. Ticari Sırlar Bakımından Açıklanabilirlik İlkesi
164
1. Ticari Sır Kavramı
164
a. Türk Hukukunda Ticari Sır Kavramı
164
b. Uluslararası hukukta ticari sır kavramı
166
2. Açıklanabilirlik ile ticari sırların çatışması
166
II. BLOK ZİNCİR TEKNOLOJİSİ BAKIMINDAN YASAL ZORLUKLAR
169
A. Veri koruma hukuku bakımından yasal zorluklar
170
1. Blok zincir sistemlerinde kişisel verinin belirlenmesi
170
a. Açık anahtarlar
171
b. İşlem verileri
173
2. Blok zincir sistemlerinde veri sorumluluğunun belirsizliği
175
a. Blok zinciri protokolü geliştiricileri
177
b. Madenciler
177
c. Düğümler
178
d. Kullanıcılar/katılımcılar
180
e. Müşterek/ortak veri sorumluları
181
3. Blok Zincir Teknolojisinde İlgili Kişinin Sahip Olduğu Hakların Kullanımı
182
a. Blok Zincir Teknolojisinde Verilerin Düzeltilmesi, Silinmesi, Yok Edilmesini ve Anonim Hale Getirilmesi İsteme Hakkı
182
b. Diğer haklar
186
4. Blok zincirinde kişisel verilerin işlenmesi faaliyetinin yarattığı sorunlar
186
5. Blok zincirinde verilerin farklı ülkelerde tutulması sorunu
189
Sonuç ve Öneriler
191
Kaynakça
195
Kavram Dizini
231
Yorum yaz
Bu kitaba henüz yorum yapılmamış.
Bonus Card ( Garanti - Teb - Denizbank - Şekerbank vb. )
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 617,50 | 617,50 |
Cardfinans ( Finansbank )
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 617,50 | 617,50 |
Maximum Card ( İş Bankası - Ziraat Bankası )
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 617,50 | 617,50 |
Worldcard ( YKB - Vakıfbank - Anadolubank - Albaraka )
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 617,50 | 617,50 |
Diğer Kartlar
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 617,50 | 617,50 |