Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi Gelişmek İçin Bir Çerçeve

 

Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi Gelişmek İçin Bir Çerçeve

 

World Economic Forum

2019

 

Özet

Son on yılda, yapay zekâ (YZ), tüm otoriteleri, ekonomileri ve endüstrileri etkileyen bir teknolojik güç şeklinde Dördüncü Sanayi Devrimi’ni yönlendiren bir yazılım olarak yükselmeye başladı. Yazılım geliştirme ve otomasyon, bilgi işlem altyapısındaki üstel büyüme, veri elde etme, işleme, depolama ve iletme maliyetindeki çarpıcı düşüşle birleşerek bir devrim yarattı. Basitçe söylemek gerekirse, makine programlamasından makine öğrenimine geçtik. Bu dönüşüm büyük fırsatlar yarattı ancak ciddi riskler de ortaya çıkardı. Hükümetler, şirketler, akademisyenler ve sivil toplum kuruluşları da dahil olmak üzere çeşitli paydaşlar, sağladığı faydalardan yararlanmak ve oluşturduğu risklere hazırlanmak için çaba sarf etmektedir. Hükümet, vatandaşları çeşitli zararlardan korumak ve müşterek hizmetler sağlamaktan sorumlu olduğu için, hükümetin devam eden Dördüncü Sanayi Devrimi’nin azınlıktan ziyade birçok kişi için fayda yaratmasını sağlamak gibi biricik bir görevi vardır.

Bu amaçla, çeşitli hükümetler 2017’de Kanada’dan başlayarak yapay zekâ üzerine ulusal bir strateji oluşturma ve / veya uygulama yoluna girmişlerdir. Bu tür çabalar genellikle hükümetler tarafından milyonlarca dolarlık yatırımlarla desteklenmektedir. Uygun hazırlanmış bir rehber göz önüne alındığında bunları çok daha fazlası takip etmelidir. Bu rapor, hükümetlere YZ ile ilgili ulusal bir strateji geliştirmelerinde rehberlik etmek isteyen mütevazı bir çabanın eseridir. Hızlı gelişen bir teknoloji olarak, YZ işletmelerin üretimini, tüketicilerin tüketimini ve hükümetlerin vatandaşlara hizmetleri nasıl sağladığını etkileyecektir. YZ ayrıca, algoritmik hesap verebilirlik, veri koruması, makine öğrenimi modelleriyle karar vermenin açıklanabilirliği ve olası iş kayıpları ile ilgili olarak hükümetler için eşi görülmemiş zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bu zorluklar, YZ ve ilgili teknoloji gelişmelerinin ulusal hedeflere ulaşmak için nasıl kullanılabileceğini ve bunlarla ilişkili risklerin nasıl en aza indirilebileceğini anlamak için yeni bir yaklaşım gerektirmektedir. YZ tüm sektörlerde kullanılacağından ve tüm vatandaşları ve hükümetler tarafından sağlanan tüm hizmetleri doğrudan etkilediğinden, hükümetlerin, kendi ülkelerinde YZ ekonomilerini nasıl yaratacakları ve ekosistemlerin sürdürülebilirliği ve sağlık hizmetlerine kadar çok çeşitli sorunları çözmek için yapay zekâyı nasıl kullanabilecekleri konusunda dikkatlice düşünmeleri gerekmektedir. Her ülkenin farklı şeyler için yapay zekâya ihtiyacı olacak; örneğin, nüfusu yaşlanan ülkeler YZ otomasyonu nedeniyle kaybedilen işler konusunda o kadar endişeli olmayabilecekken, genç nüfusa sahip ülkelerin bu gençlerin YZ ekonomisine katılabileceği yolları düşünmeleri gerekmektedir. Her iki durumda da bu rapor, hükümetlerin YZ gelişmelerinden faydalanmak için bir ulusal hazırlık ve planlama stratejisi oluştururken göz önünde tutacakları bir çerçeve sağlamaktadır.

Çerçeve, Kanada, Birleşik Krallık, Amerika Birleşik Devletleri, Hindistan, Fransa, Singapur, Almanya ve BAE dahil olmak üzere çeşitli ülkeler tarafından hazırlanan çeşitli stratejiler ve ulusal planların bütüncül bir çalışmasının sonucudur. Ek olarak, Dünya Ekonomik Forumu ekibi, takip ettikleri süreci ayrıntılı bir şekilde anlamak amacıyla ulusal YZ stratejilerini geliştirmekten sorumlu hükümet çalışanlarıyla röportaj yapmıştır. Rapor yazarları bu stratejileri analiz edip en iyi unsurları elde etmek için süreçler tasarlamıştır.

Çerçeve, henüz YZ ile ilgili ulusal bir strateji geliştirmemiş veya böyle bir strateji geliştirme sürecinde olan hükümetlere rehberlik etmeyi amaçlamaktadır. Çerçeve, ulusal stratejiyi geliştirmekten sorumlu ekiplerin doğru soruları sormalarına, en iyi uygulamaları takip etmelerine, doğru paydaşları belirleyip sürece dahil etmelerine ve doğru sonuç göstergeleri setini oluşturmalarına yardımcı olacaktır. Esasen çerçeve, bir ulus için “asgari uygulanabilir” YZ stratejisi oluşturmanın bir yolunu sağlamaktadır.

 

Orijinal rapora aşağıdaki bağlantı adresinden ulaşabilirsiniz:

http://www3.weforum.org/docs/WEF_National_AI_Strategy.pdf

Avrupa Ülkelerinin Yapay Zeka Stratejilerinin Karşılaştırması

Avrupa Ülkelerinin Yapay Zeka Stratejilerinin Karşılaştırması

-Fransa, Almanya, Birleşik Krallık, Hollanda, Estonya-

Ülkeler arasındaki yapay zekâ (YZ) yarışı günümüzde iyice kızışmış durumda. Avrupa ülkeleri de bu yarıştan geri kalmamak adına birbiri ardına YZ strateji belgelerini yayınladı.

Fransa Mart 2018’de İnsanlık için Yapay Zekâ başlıklı YZ stratejisini duyurdu. Stratejinin ana hedeflerini şunlar oluşturuyor:

  • En iyi YZ yeteneklerini geliştirmek ve çekmek amacıyla YZ eğitim ve öğretim ekosisteminin iyileştirilmesi;
  • YZ uygulamalarının kullanımı ve varlıkları bir araya toplamak için bir açık veri politikası oluşturulması;
  • YZ uygulamalarının şeffaf ve adil kullanımı için etik bir çerçeve geliştirilmesi.

Bu amaçla, Fransız hükümeti 2022’nin sonuna kadar YZ’nin geliştirilmesine toplam 1,5 milyar ayırıyor.

Nisan 2018’de ise Birleşik Krallık, ulusal YZ stratejisini duyurmuştu. Bu strateji belgesi 1 yıl sonra Mayıs 2019’da güncellendi. Stratejinin amacı, ekonomiyi ve toplumu YZ’nin beraberinde getirdiği dönüşümlere hazırlamak. Birleşik Krallık aşağıdaki beş temel alandaki konumunu iyileştirmeye odaklanıyor:

  • Dünyanın en yenilikçi ekonomisi olma;
  • İyi işler ve herkes için daha fazla kazanç gücü sağlama;
  • Birleşik Krallık’ın altyapısında büyük bir yükselme sağlama;
  • Bir işi başlatmak ve büyütmek için en iyi yer olma;
  • Müreffeh topluluklar oluşturma.

Hükümet, stratejinin uygulanması için 0,95 milyar £ bir bütçe ayırdı.

Kasım 2018’de ise Almanya Federal Hükümeti YZ stratejisini açıkladı. Söz konusu strateji belgesi Eğitim Bakanlığı, Ekonomi Bakanlığı ve Çalışma Bakanlığı tarafından ortaklaşa hazırlandı. Stratejide ana hatlarıyla aşağıdaki hedeflere ulaşmayı amaçlıyor:

  • Almanya ve Avrupa’yı YZ alanında lider bir merkez haline getirerek Almanya’nın gelecekteki rekabet gücünü artırmak ve pekiştirmek;
  • Toplum yararına hizmet eden YZ’nin sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve yayılmasını garanti etmek;
  • YZ’yi etik, yasal, kültürel açıdan topluma entegre etmek.

Stratejinin uygulanması için Almanya Federal Hükümeti 2019-2025 dönemi için yaklaşık 3 milyar € sağlamayı planlıyor.

Estonya ise Temmuz 2019’da YZ stratejisini duyurdu. Stratejinin amacı, aşağıdaki alanlarda politika geliştirip uygulayarak YZ’nin potansiyelinden tam olarak yararlanmak:

  • YZ uygulamalarının hem kamu hem de özel sektördeki kullanımını teşvik etmek;
  • YZ araştırmalarına doğrudan destek sağlamak ve bunu yapmak için ilgili beceri ve yeterlilikleri artırmak;
  • YZ’nin kavranmasını kolaylaştırmak için yasal bir ortam geliştirmek.

Estonya hükümeti, YZ stratejisinin uygulanması için 2019-2021’de en az 10 milyon € değerinde bir yatırım tahmin ediyor.

Ekim 2019’da ise Hollanda YZ strateji belgesini yayınladı. Hollanda YZ stratejisinin vizyonu, aşağıdakileri hedefleyen üç sütuna dayanıyor:

  • Toplumsal ve ekonomik fırsatlardan yararlanma: Özel ve kamu sektöründe YZ’nin benimsenmesini, kullanılmasını ve geliştirilmesini teşvik eden ve toplumsal zorlukların üstesinden gelmek için YZ kullanımını artıran politikalar;
  • Doğru koşulları yaratmak: YZ’de eğitimi ve beceri gelişimini destekleyen politikalar;
  • Kurumların güçlendirilmesi: Güven, insan hakları, tüketicinin korunması ve vatandaşların güvenliği gibi etik konularla ilgili politikalar.

Aşağıda bu 5 ülkenin strateji belgelerinin karşılaştırması “beşerî sermaye, piyasa, altyapı ve yasal düzenleme” olmak üzere 4 ana başlıkta yapılıyor:

 Ülke  

FRANSA

 

Beşerî Sermaye Örgün eğitim ve öğretim politikaları ile mesleki eğitim ve yaşam boyu öğrenmeye yönelik olarak;
  • Disiplinler arası Yapay Zekâ Enstitüleri’ne (3IA) odaklanarak, tüm eğitim seviyesinde YZ eğitim ve öğretim programları başlatılması ve YZ alanında öğrenci sayısının ikiye katlanması;
  • Her vatandaşın makinelerin iç işleyişini ve YZ’nin faydalarını daha iyi anlaması için dijital okuryazarlığın geliştirilmesi;
  • Dijital becerileri geliştirerek işsizlik riski altındaki kişileri iş piyasasına entegre etmeye yardımcı olan eğitim desteklerinin oluşturulması;
  • Çalışanların mesleki eğitimi için devlet finansmanının sağlanması;
Piyasa Fransız YZ sektörünü güçlendirmeye yönelik olarak;
  • Ülke çapında YZ araştırmalarını teşvik etmek için üniversitelerde YZ araştırma enstitüleri ağı olan 3IA Enstitülerinin kurulması;
  • Yeterli olgunluk gösteren belirli sektörlere (sağlık, ulaşım, savunma gibi) araştırma ve geliştirme için politika desteği sunulması;
  • Veri derleme ve alışverişi için veri platformları, büyük ölçekli bilgi işlem altyapıları ve test tesisleri dahil olmak üzere sektöre özgü politikaların belirlenmesi.
Altyapı Temel veri koruma kurallarına sadık kalırken paydaşlar arasında veri dolaşımını da teşvik eden bir veri altyapısı ve ekosisteminin oluşturulmasına yönelik olarak;
  • Veri taşınabilirliği hakkının desteklenmesi ve verilerin bir hizmet ekosisteminden diğerine taşınmasına izin verilmesi;
  • Makine öğrenimi ve YZ algoritmalarının geliştirilmesini teşvik etmek için dijital ve telekomünikasyon altyapısı açısından 115 milyon € değerinde yatırım yapılması;
  • Özel sektörde ortak verilerin yaratılmasının teşvik edilmesi ve karşılıklılık, iş birliği ve paylaşıma dayalı alternatif bir veri üretim ve yönetişim modelinin desteklenmesi;
  • Kamu yararına ilişkin veriler bakımından sektör düzeyinde serbestçe erişilebilen veri tabanlarına erişimin teşvik edilmesi.
Yasal Düzenleme YZ teknolojilerinin ve algoritmaların adil ve şeffaf bir şekilde kullanılmasını sağlamaya yönelik olarak;
  • Ulusal Etik Danışma Komitesi ile birlikte bir Dijital Komite oluşturulması.
  • Tasarım aşamasından itibaren etik farkındalık için yapay zekâ üzerinde çalışan mühendislerin ve araştırmacıların eğitimine etiğin dahil edilmesi;
  • İşletmelerde etiğin güçlendirilmesi (örneğin, etik komitelerin kurulması, sektöre özgü iyi uygulamaların yaygınlaştırılması, önceden var olan mesleki davranış kurallarının gözden geçirilmesi, araştırma programları için etik kodların öngörülmesi);
  • Algoritmaları denetlemek için ulusal bir platformun kurulması. Bu sayede yasal ve etik çerçevelere uygunluğun değerlendirilmesi ile şeffaflığın artırılması ve YZ kullanımına yönelik olası suistimallerin azaltılması.
  • İyi tanımlanmış bir etik çerçevenin yanı sıra, YZ sistemlerinin sınırlarının ve çalışmasının kontrol edilmesi ve her türlü ihlalin engellenmesi için mevzuat çalışması yapılması.
  • Veri gizliliğinin korunmasının güçlendirilmesi ve dijitalleşmeden kaynaklanan fırsatlardan herkesin yararlanmasını sağlayan bir yasa;
  • Siber Güvenlik Direktifi’nin uygulanması.
 Ülke  

BİRLEŞİK KRALLIK

 

Beşerî Sermaye Vatandaşların YZ ile ilgili becerilerini ve yeterliliklerini artırmaya yönelik yaşam boyu öğrenme dahil eğitim ve öğretime yönelik olarak;
  • Ülke çapındaki üniversitelerde doktora eğitimi için 16 yeni merkez oluşturulması;
  • Matematik, dijital ve teknik alanlarda eğitimi teşvik etmek için finansman (406 milyon £) sağlanması.
  • Öğretmen Geliştirme Primi adıyla bir pilot uygulamanın oluşturulması (42 milyon £). Bu pilot uygulama ile daha az gelişmiş bölgelerdeki öğretmenler için yüksek kaliteli mesleki gelişimin sağlanması;
  • En iyi YZ araştırmacılarını çekmek ve elde tutmak için yeni prestijli YZ Turing Burslarının sağlanması;
  • Dijital eğitim için özel bir yatırım bütçesi ile yeniden beceri kazanma fırsatları sunan Ulusal Yeniden Eğitim Planının oluşturulması.
Piyasa YZ alanında araştırmanın desteklenmesine yönelik olarak;
  • GovTech Fonu (20 milyon £) ile daha verimli kamu hizmetleri için yenilikçi çözümler sunulması;
  • İngiliz İş Bankası tarafından yüksek büyüme potansiyeline sahip firmaları desteklemek için yatırım fonu (2,5 milyar £) oluşturulması. Bu fon ile firmaların ölçeklerini büyütmelerine ve yenilikçi iş modellerinin faydalarından tam anlamıyla yararlanmalarına yardımcı olunması;
  • Kamu sektöründe yapay zekanın nasıl kullanılacağına dair bir rehber yayınlanması;
  • Mühendislik, şehir planlaması ve sağlık hizmetleri ile ilgili yeni YZ programlarının oluşturulması (79 milyon £);
  • Hizmet sektörlerinde YZ uygulamaları ve veri odaklı teknolojiler geliştirmek için iş birliğine dayalı Ar-Ge fırsatları yaratılması.
Altyapı Güvenilir bir veri altyapısının geliştirilmesine yönelik olarak;
  • Güvenli, sağlam ve eşitlikçi veri aktarımı için pilot projelerin oluşturulması;
  • Makine öğrenimi için açık, yeniden kullanılabilir ve erişilebilir yüksek kaliteli açık veri kümlerinin sunulması;
  • Dijital ve telekomünikasyon altyapısının geliştirilmesi kapsamında elektrikli araçları desteklemek için Şarj Altyapısı Yatırım Fonu kurulması; düşük emisyonlu otomobiller için bir eklenti hibesi oluşturulması;
  • 5G için 176 milyon £ ve tam fiber ağlar için 200 milyon £ içeren dijital altyapıyı güçlendirmek üzere 1 milyar £ kamu yatırımının oluşturulması;
  • Şehir içi ulaşımı ve şehir bölgelerindeki bağlantıları iyileştirmek için yeni bir Dönüştüren Şehirler Fonu (1,7 milyar £) kurulması.
Yasal Düzenleme Toplum genelinde YZ’nin kullanımı, benimsenmesi ve geliştirilmesi için güven oluşturmak amacıyla, veriye dayalı YZ yönetişim rejimleri uygulanmasına yönelik olarak;
  • Veri Etiği ve Yenilik Merkezi’nin kurulması ile YZ’nin sürdürülebilir, güvenli ve etik kullanımı için öneriler sunulması;
  • Kamu sektöründe YZ kullanımı üzerine rehberler hazırlanması;
  • Yasal çerçeveye yönelik reformlar ile kişisel verilerin toplanması, depolanması ve kullanımına ilişkin Veri Koruma Yasası’nın güçlendirilmesi.
 Ülke  

ALMANYA

 

Beşerî Sermaye İnsan gelişimine ilişkin doğru çerçevenin oluşturulması ve gelecek nesilleri YZ’den doğacak değişikliklere hazırlamaya yönelik olarak;
  • Resmi eğitim ve öğretimde öğretmenlerin eğitimine özel olarak odaklanılması;
  • Çalışanların YZ ile ilgili becerilerini genişletmek ve yükseltmek için Nitelikli İşgücü Stratejisinin oluşturulması, gelecekte hangi becerilerin gerekli olduğunu belirlenmesi;
  • Kırsal alanlardaki çalışanlar için gelişmiş beceri fırsatları sağlamak amacıyla bölgesel Gelecek Merkezlerinin oluşturulması.
  • Mükemmellik merkezlerinin oluşturulması;
  • Yapay zekanın hedef aldığı belirli grupların sağlam bir beceri geliştirmesi amacıyla “Öğret ve Öğren YZ” platformunun oluşturulması;
  • YZ’nin yüksek öğretim sistemi içinde güçlenmesini sağlamak için YZ alanında en az 100 ek profesörlük alanının oluşturulması.
Piyasa YZ araştırmalarının genişletilmesi ve özellikle YZ girişimlerinin büyümesinin teşvik edilmesine yönelik olarak;
  • YZ girişimlerinin büyümesini teşvik etmek için danışmanlık ve finansman hizmetlerinin sağlanması amacıyla çeşitli platformların kurulması;
  • Şirket içi inovasyon alanlarını geliştirmek üzere yenilikçi çözümler sunulması;
  • KOBİ’ler için bireysel ve toplu Ar-Ge projelerini desteklemeyi hedefleyen finansman programı oluşturulması;
  • Çevreye ve iklime zarar vermeyen projelerin desteklenmesi.
Altyapı Son teknoloji YZ uygulamalarının geliştirilmesi için en uygun koşulları yaratmak amacıyla mevcut veri altyapısının genişletilmesine yönelik olarak;
  • Güvenilir bir veri ve analiz ortamının elde edilmesi ve daha esnek bir veri birlikte çalışabilirliği sayesinde değişimlerin teşvik edilmesi;
  • Siber güvenliği iyileştirmek için mevcut telekomünikasyon ve dijital altyapının geliştirilmesi;
  • Eğitim sistemindeki dijital altyapıyı iyileştirerek öğrenme yeteneklerinin geliştirilmesi;
  • Devlet verilerine açık erişim sağlayarak ve veri paylaşım olanaklarının iyileştirilmesi;
  • Bulut platformlarına ve yükseltilmiş depolama ve bilgi işlem kapasitesine dayalı güvenilir bir veri ve analiz altyapısının oluşturulması;
  • Araştırma topluluklarına bilime dayalı veri hizmetleri sağlamak için Ulusal Araştırma Veri altyapısının kurulması;

Saldırı durumunda YZ sistemlerinin dayanıklılığına özellikle odaklanarak bilgi ve iletişim sistemlerinin güvenliğinin ve performansının iyileştirilmesi.

Yasal Düzenleme YZ teknolojilerinin başarılı bir şekilde konumlandırılması için etkili bir düzenleyici çerçeveye yönelik olarak;
  • Rekabet Hukuku’nun nasıl geliştirilebileceğine yönelik Rekabet Hukuku 4.0 üzerine bir Komisyonun kurulması;
  • YZ teknolojileri nedeniyle işleri risk altında olan çalışanlara yeni beceriler kazandırma konusunda destek sağlayan bir yasa olan “Opportunities for Qualifications Act”ın tanıtılması;
  • Nitelikli çalışanların Almanya’ya göçünü kolaylaştırmak için bir yasa olan “Skilled Labour Immigration Act”ın kabul edilmesi;
  • Siber Güvenlik Direktifi’nin uygulanması;
  • Avrupa yönergeleriyle uyumlu yasal ve etik bir çerçeve üzerinde çalışılması ve ulusal Veri Etiği Komisyonu’nun tavsiyelerinin dikkate alınması;
  • Veri koruma kurallarına uygun olarak YZ sistemlerinin geliştirilmesi;
  • YZ sistemlerinin şeffaflığını, doğrulanabilirliğini ve öngörülebilirliğini sağlamak için etik gerekliliklerin yerine getirilmesi;
  • AB çapında iş birliğini teşvik etmek için veri standartlarının ve formatlarının geliştirilmesi amacıyla finansman sağlanması;

YZ standardizasyonu konusunda bir yol haritası geliştirilmesi.

 Ülke  

HOLLANDA

 

Beşerî Sermaye Resmi eğitim ve öğretim ile yaşam boyu eğitim programlarına yönelik olarak;
  • İlk ve orta öğretimde dijital okuryazarlığın artırılması ile yüksek öğretimde veri bilimindeki beceri ve yeterliliklerin geliştirilmesi;
  • Kamu personeli için YZ üzerine ulusal bir çevrimiçi kursun hazırlanması;
  • Bireyler için YZ ve dijital becerilerde eğitim fırsatları yaratmak amacıyla 200 milyon €’luk bir yatırım sağlanması;
  • Bölgesel Yatırım Fonu tarafından finanse edilen mesleki eğitim girişimleri sayesinde iş gücü piyasasının gelecekteki ihtiyaçlarının belirlenmesi.
Piyasa YZ konusunda temel ve uygulamalı araştırmayı teşvik etmeye yönelik;
  • Hollanda Araştırma Konseyi tarafından YZ üzerine yeni bir araştırma programının geliştirilmesi;
  • YZ Yetkinlik Merkezi kurulması;
  • Şirketlerin YZ’ye yatırım yapmaları için uygun koşullar yaratmak amacıyla inovasyon finansmanının iyileştirilmesi, krediler sağlanması;
  • Ticaret Odası’nın, şirketleri inovasyon çabalarında destekleyebilecek, YZ hakkında uygulamalı bilgiler sunulması.
Altyapı Veri altyapısını geliştirme, veri kullanımı ve paylaşımı için temeller sağlamaya yönelik olarak;
  • Veri paylaşım çözümlerinin oluşturulması;
  • Dijital ve telekomünikasyon altyapısının güçlendirilmesi;
  • Süper bilgisayar yatırımlarının yapılması.
Yasal Düzenleme İnsan haklarına ve tüketicinin korunmasına saygı gösteren bir yasal çerçeveye yönelik olarak;
  • YZ’nin etik, güvenilir ve sorumlu bir şekilde kullanılması;
  • Üst Düzey Uzman Gruplarına ve Avrupa Direktiflerine aktif katılım sağlanması;
  • Etik, hukuk, şeffaflık ve sorumluluk ile ilgili konularda çeşitli araştırma faaliyetleri yürütülmesi.
 Ülke  

ESTONYA

 

Beşerî Sermaye YZ’deki becerileri ve yeterlilikleri artırmak için resmi eğitim ve öğretim sistemine yönelik olarak;
  • Okul öncesi, ilk ve orta öğretim düzeyinde, öncelikle okullara teknoloji ve YZ ile ilgili müfredatlar sunan Proge Tiger programının uygulanması;
  • Veri bilimi ve YZ alanındaki yüksek lisans programlarının artırılması;
  • Lisansüstü disiplinlerde YZ ile ilgili seçmeli derslerin tanıtımı (ayrıca BİT dışı disiplinler dahil) ve doktora burslarının artırılması;
  • Vatandaşların YZ konusundaki farkındalığını artırmak için çevrimiçi kursların hazırlanması ve Estonya Hayat Boyu Öğrenme Stratejisi’nin uygulanması;
  • Kamu sektörü için YZ eğitim kurslarının hazırlanması.
Piyasa YZ araştırma kapasitesini artırmaya yönelik olarak;
  • Finansman fırsatları konusundaki kapasite ve farkındalığın artırılması;
  • Özel sektörde YZ kullanımı ve geliştirilmesi amacıyla inovasyon kuponları, geliştirme kuponları ve ürün geliştirme hibeleri gibi finansmanların oluşturulması;
  • Şirketlerin yenilikçi YZ ürünleri ve hizmetleri geliştirmesi için desteklenmesi;
  • Kamu sektöründe YZ kullanımı için esnek ve yeterli finansman fırsatları yaratılması, ortak satın almaların yapılması;
  • Kamu sektöründe YZ uygulamalarının test edilmesinin ve geliştirilmesinin desteklenmesi.
Altyapı Veri altyapısı politikalarına yönelik olarak;
  • Veri yönetişim araçlarının, verilerin kullanılabilirliğinin artırılması;
  • Süper bilgisayar yatırımlarının yapılması;
  • Veri kataloglarının/paylaşım platformlarının derlenmesi ve veri denetimleri için fon sağlanması.
Yasal Düzenleme YZ’nin geliştirilmesini ve kullanımını kolaylaştırmak için mevzuatta değişiklik yapılmasına yönelik olarak;
  • Güvenilir Yapay Zekâ için Etik İlkelere eşlik eden Değerlendirme Listesine dayalı olarak YZ geliştiricileri için bir öz değerlendirme anketinin oluşturulması;
  • 2020’de parlamentoya sunulmak üzere bir taslak hazırlanması.

Strateji belgelerinin orijinallerine buradan ulaşabilirsiniz:

Fransa: https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch/france-ai-strategy-report_en

Almanya: https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch/germany-ai-strategy-report_en

Birleşik Krallık: https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch/united-kingdom-ai-strategy-report_en

Hollanda: https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch/netherlands-ai-strategy-report_en

Estonya: https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch/estonia-ai-strategy-report_en

Açıklanabilir Yapay Zekanın Dört Prensibi

 

Açıklanabilir Yapay Zekanın Dört Prensibi

 

Ağustos, 2020

 

Özet

 

“Açıklanabilir yapay zeka (YZ) sistemlerinin temel özelliklerini oluşturan dört ilke sunmaktayız. Bu ilkeler bilgisayar bilimi, mühendislik ve psikoloji alanları da dahil olmak üzere açıklanabilir YZ’nin multidisipliner doğasını kapsayacak şekilde geliştirilmiştir. Tüm durumlara uygun tek boyutlu bir açıklama mevcut olmadığından, farklı kullanıcılar farklı türde açıklamalara ihtiyaç duyacaktır. Biz, beş açıklama kategorisi sunmaktayız ve açıklanabilir YZ teorilerini özetlemekteyiz. Açıklanabilir algoritmaların ana kategorilerini kapsayan algoritmalara genel bir bakış sunmaktayız. Temel bir karşılaştırma olarak, insanlar tarafından sağlanan açıklamaların dört ilkemize ne derecede iyi uyduğunu değerlendiriyoruz. Bu değerlendirme ise açıklanabilir YZ sistemlerini tasarlamanın zorluklarına ilişkin öngörüler sağlamaktadır.”

 

Raporun orijinalini aşağıda bulabilirsiniz:

NIST%20Explainable%20AI%20Draft%20NISTIR8312%20%281%29.pdf erişimi için tıklayın

 

 

Güvenilir YZ için Değerlendirme Listesi

 

Güvenilir Yapay Zeka için Değerlendirme Listesi

 

European AI Alliance | FUTURIUM | European Commission

AB Komisyonu

YZ Üst Düzey Uzman Grubu

Ağustos 2020

 

Temel Haklar

Temel haklar, insan onuru ve ayrımcılık yasağı gibi hakların yanı sıra birkaç örnek vermek gerekirse veri koruma ve mahremiyetle ilgili hakları da kapsamaktadır. Bu Değerlendirme Listesi ile bir YZ sisteminin öz değerlendirmesi yapılmadan önce, temel haklar etki değerlendirmesi (FRIA) yapılmalıdır.

Bir FRIA Avrupa İnsan Hakları Sözleşmesi (AİHS), protokolleri ve Avrupa Sosyal Şartı ve Şart’taki belirli maddelere ilişkin sorular içerebilir.

1.YZ sistemi, aşağıdaki hususlardan herhangi birine (kapsamlı olmayan şekilde) dayanarak insanlara karşı potansiyel olarak olumsuz ayrımcılık yapıyor mu: cinsiyet, ırk, renk, etnik veya sosyal köken, genetik özellikler, dil, din veya inanç, siyasi veya başka herhangi bir görüş, ulusal bir azınlığa üyelik, mülkiyet, doğum, engellilik, yaş veya cinsel yönelim?

YZ sisteminin geliştirme, devreye alma ve kullanım aşamaları sırasında olası olumsuz ayrımcılığı (önyargı) test etmek ve izlemek için süreçler oluşturdunuz mu?

YZ sistemindeki olası olumsuz ayrımcılığı (önyargı) ele almak ve düzeltmek için süreçler oluşturdunuz mu?

2.YZ sistemi çocuk haklarına saygı duyuyor mu, örneğin çocuğun korunması ve çocuğun yüksek yararını dikkate alınıyor mu?

YZ sistemi tarafından çocuklara verilen olası zararı ele almak ve düzeltmek için süreçler oluşturdunuz mu?

YZ sisteminin geliştirilmesi, devreye alınması ve kullanılması aşamalarında çocuklara verilecek olası zararları test etmek ve izlemek için süreçler oluşturdunuz mu?

3.YZ sistemi, bireylerle ilgili kişisel verileri GDPR uyarınca koruyor mu?

Veri koruma etki değerlendirmesine duyulan ihtiyacı ayrıntılı olarak değerlendirmek için bunların amaçlarına göre işleme operasyonlarının gerekliliği ve orantılılığının bir değerlendirmesi dahil, YZ sisteminin geliştirme, devreye alma ve kullanım aşamaları ile ilgili süreçler oluşturdunuz mu?

YZ sisteminin geliştirme, devreye alma ve kullanım aşamalarıyla ilgili olarak, kişisel verilerin korunmasını sağlamak için koruma önlemleri, güvenlik önlemleri ve mekanizmalar dahil olmak üzere riskleri ele almak adına öngörülen önlemleri uygulamaya koydunuz mu?

4.YZ sistemi ifade ve bilgi edinme özgürlüğüne ve / veya toplantı ve dernek kurma özgürlüğüne saygı duyuyor mu?

Yapay zeka sisteminin geliştirme, devreye alma ve kullanım aşamalarında ifade ve bilgi edinme özgürlüğü ve / veya toplantı ve dernek kurma özgürlüğüne yönelik olası ihlalleri test etmek ve izlemek için süreçler oluşturdunuz mu?

Yapay zeka sisteminde ifade ve bilgi edinme özgürlüğü ve / veya toplantı ve dernek kurma özgürlüğüne yönelik olası ihlalleri ele almak ve düzeltmek için süreçler oluşturdunuz mu?

 

Dokümanın orijinalini aşağıdaki bağlantı adresinden bulabilirsiniz:

https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=68342

 

Hukuk Teknolojileri ve Avukatlık Mesleğindeki Uygulamaları

 

Hukuk Teknolojileri ve Avukatlık Mesleğindeki Uygulamaları

 

Hukuk Teknolojileri ve Avukatlık Mesleğindeki Uygulamaları

Yapay Zeka Çalışma Grubu

Temmuz 2020

İstanbul

Özet

Avukatlık mesleğinin sürdürülmesinde teknolojinin kullanımı artık kaçınılmaz bir hal almıştır. Yapay zeka yazılımlarının yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmasıyla birlikte, avukatlık mesleğinin icrasında önemli değişimler yaşanacaktır. İşbu görüş yazısında, avukatlıkta yapay zeka destekli hukuk teknolojilerinin kullanımıyla ilgili analizler yapılmaktadır. Avukatların mesleklerini daha iyi icra edebilmeleri için teknolojinin hızlı gelişimine adapte olması ve bu hususta mesleki gelişim için adımlar atması gerektiği üzerinde durulmaktadır. Mevcut durumda yapay zeka destekli hukuk teknolojilerinin hangi süreçlerde kullanılabildiği, bu teknolojilerin avukatlara sağladığı faydalar dile getirilmektedir. Ancak söz konusu sistemlerin riskler de barındırabileceği göz önüne alınarak karşılaşılabilecek muhtemel zorlukların altı çizilmektedir. Son olarak, hem hukuk teknolojilerinin geliştirilmesi hem de kullanımı ile ilgili tavsiyelerde bulunulmaktadır.

 

Görüş yazısının orijinalini aşağıda bulabilirsiniz:

Kamu Sektöründe Yapay Zeka Yönetişimi

 

Kamu Sektöründe Yapay Zeka Yönetişimi

 

Author links open overlay pane

 

Maciej Kuziemski, Berkman Klein Center for Internet and Society, Harvard Üniversitesi

GianlucaMisuraca, AB Komisyonu, Ortak Araştırma Merkezi, Dijital Ekonomi Birimi

Nisan 2020

 

 

 

Özet

“Yapay zekanın geniş çapta benimsenmesi ile oluşan yeni sosyo-ekonomik şartları anlama çabası, hayatın neredeyse her adımını kapsayan çok çeşitli sonuçlarıyla bu durumu haklı çıkarmaktadır. Ancak, kamu sektörünün durumu acı bir çözümsüz çelişkidir: vatandaşları potansiyel algoritmik zararlardan koruma yükümlülükleri, kendi verimliliğini artırma ile çelişmekte veya başka bir deyişle – algoritmalar tarafından yönetilirken algoritmaları yönetme durumu ortaya çıkmakta-. Böyle bir ikili rolün mümkün olup olmadığı bile bir tartışma konusu olmuştur. Algoritmaların içsel özelliklerinden kaynaklanan ve onları uzun süredir hükümetler tarafından benimsenen diğer dijital çözümlerden ayıran sorun, kural tabanlı programlamanın bulunmadığı dışsallıklar oluşturmaktadır. Kamu sektöründe otomatik karar verme sistemlerini uygulamaya yönelik baskılar arttıkça, mevcut veri yönetişim rejimleriyle ilgili olarak bu makale, YZ’nin kamu sektöründe nasıl kullanıldığını ve ulusal mevzuat uygulamalarının mevcut güç dengesizliğini nasıl şiddetlendirebildiğini incelemektedir. Bu amaçla makale, Kanada’da göç süreçleri kontrol sisteminin güçlendirilmesi için YZ kullanımı; Polonya’da iş ve işçi bulma hizmetlerini “optimize etme” ve Finlandiya’da dijital hizmet deneyimini “kişiselleştirme” ile ilişkili hukuk ve politika araçlarını araştırarak YZ kullanımının kamu sektöründeki potansiyel etkisini değerlendirmek için ortak bir çerçeveye ihtiyaç olduğunu savunmaktadır. Bu bağlamda, makale otomatik karar destek sistemlerinin kamu hizmetleri üzerindeki spesifik etkilerini ve hükümetlerin dijital toplumda daha etkili bir rol oynamalarını ve teknolojinin potansiyelinin kullanılmasını sağlama yönündeki artan beklentilerini tartışmaktadır. Dijital cihazlardan elde edilen büyük ölçekli veri yığınlarına dayanan yenilikler ile bilgi ve hizmetlerin gerçek zamanlı erişilebilirliği, kurumlar ve vatandaşlar arasındaki iletişim ve ilişkiler gittikçe daha önemli politika meseleleri haline gelmekte olup;   yapay zeka ve veri ekosistemlerinin temel düzenleyici çerçevesinin mevcut COVID-19 acil durumu ışığında oldukça önemli olması, yönetişim sistemlerine ve demokrasiye olan güveni güçlendirebilir ya da zayıflatabilir.”

Makalenin orijinaline aşağıdaki bağlantı adresinden ulaşabilirsiniz:

https://ec.europa.eu/jrc/en/publication/ai-governance-public-sector-three-tales-frontiers-automated-decision-making-democratic-settings

Yapay Zekanın Ceza Muhakemesindeki Rolü ve Geleceği

 

Yapay Zekanın Ceza Muhakemesindeki Rolü ve Geleceği

 

 

 

Dr. Zafer İçer, Marmara Üniversitesi Hukuk Fakültesi

Arş. Gör. Başak Buluz Gebze Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi

 

 

 

Özet

“İçinde bulunduğumuz yüzyılın başlarından itibaren inovatif teknolojiler benzerine rastlanmamış hızla gelişerek yayılmış; siber-fiziksel sistemler ve bu sistemleri birbirine bağlayan internet yoluyla ortaya konulan yenilikler, teknoloji çağını doğurmuştur. “Sanayide Dijital Dönüşüm” olarak da adlandırılan bu devrimin katalizörü olarak görülen yeni teknoloji çağının en önemli öznelerinden biri de şüphesiz yapay zekâ sistemleridir. Birçok farklı disiplinle etkileşim içerisinde olup sürücüsüz araçlardan, sanal asistanlara; akıllı ev ürünlerinden sanayi otomasyonlarına kadar her noktada insanlığa ve gündelik hayata temas eden yapay zekâ sistemleri, son dönemde tüm hukuk sahasında olduğu gibi ceza muhakemesinde de yerini almaya başlamıştır. Muhtelif ülkelerde, somut hukuki ihtilafları tanımlayıp analiz ederek açılacak davaların olası sonuçlarını tahmin eden akıllı dijital asistanlar aktif kullanıma girmiş; hukuki analiz ve delil değerlendirmesi gibi hususlarda yapay zekâ platformlarından faydalanılmaya başlanmıştır. Hiç şüphesiz, bu sistemlerin ortak hedefi bu alanda, hızlı, verimli ve doğru çözümler ortaya koymaktır. Diğer yandan yakın gelecekte robotik sistemlerin bizzat yargılamanın süjesi hâline gelmesi, robot hâkim, savcı ve avukatlara karar alma süreçlerinde önemli roller yüklenmesi de kuvvetle muhtemel görünmektedir. Bu çalışmada yapay öğrenme ve yapay zekâya ilişkin teknik hususlara da değinilmek suretiyle söz konusu bu akıllı sistemlerin ceza muhakemesindeki rolü ve geleceği, mevcut örnekler ve olası gelişmeler ışığında bilimsel bir perspektifle ele alınacaktır.”

 

Makalenin orijinalini ve tamamını aşağıda bulabilirsiniz:

 

Hukuk ve Yapay Zeka: E-Kişi, Mali Sorumluluk ve Bir Hukuk Uygulaması

 

Hukuk ve Yapay Zeka: E-Kişi, Mali Sorumluluk ve Bir Hukuk Uygulaması

 

How artificial intelligence is transforming the world - Axiom Groupe

Prof. Dr. Zafer ZEYTİN

Türk-Alman Üniversitesi Hukuk Fakültesi

Dr. Eray GENÇAY

Tübingen Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü

2019

 

 

Özet

Yapay zekâ günümüzde şehircilikten üretim otomasyonuna, tıptan güvenliğe pek çok alanda uygulanmaktadır. Hukuk alanında yapay zekâ araştırmaları, Dünya’da 30 yılı aşkın bir süredir yapılmaktadır. Buna rağmen bu alandaki uygulama ile ilgili birçok soru halen açıktır. Çalışmada, yapay zekâ ile hukuk etkileşimi iki düzlemde incelenmiştir. İlk olarak yapay zekâlı sistemlerin bir hukuk öznesi olup olamayacağı, olurlarsa bunun sonuçları ve etkileri tartışılmıştır. İkinci olaraksa hukukun bir disiplin olarak yapay zekâ sistemleri tarafından nasıl desteklenebileceği tartışılmış ve yasal mal rejimi konusunda bir uygulama ile böyle bir sistemin nasıl tasarlanabileceği örneklendirilmiştir.

 

Makalenin orijinalini ve tamamını aşağıda bulabilirsiniz:

 

Yapay Zeka ve Covid-19 Kontrolü

 

Yapay Zeka ve Covid-19 Kontrolü

 

Özel Yapay Zeka Komitesi (CAHAI) Sekreterliği

2020

 

Yapay zeka (YZ), 2020’nin başından beri tüm dünyayı etkileyen pandemiye karşı mücadeleyi desteklemek için bir araç olarak kullanılmaktadır. Basın ve bilim camiası, veri bilimi ve yapay zekanın Corona Virüse karşı koymak (D. Yakobovitch, How to fight the Coronavirus with AI and Data Science, Medium, 15 February 2020) ve hala bilimin bıraktığı “boşlukları doldurmak” için kullanılabileceği yönündeki umutları yansıtmaktadır (G. Ratnam, Can AI Fill in the Blanks About Coronavirus? Think So Experts, Government Technology, 17 March 2020).

Bu hastalığın merkezi ve bu alandaki teknolojik ilerlemesi ile tanınan Çin, bunu gerçek bir avantajı dönüştürmeye çalıştı. Kullanımları, toplum hareketlerini kısıtlayan tedbirleri, salgının evrimini tahmin etme ve bir aşı veya tedavi geliştirme araştırması için destek içeriyor gibi görünmektedir. İkincil yönüyle YZ, genom dizilimini hızlandırmak, daha hızlı teşhisler koymak, analizler yapmak veya nadiren de olsa bakım ve dağıtım robotları için kullanılmıştır(A. Chun, In a time of coronavirus, China’s investment in AI is paying off in a big way, South China Morning post, 18 March 2020). 

Bilimsel yayınlara daha iyi erişim sağlama veya araştırmayı destekleme açısından inkar edilemez katkıları olsa da, klinik test aşamalarına olan ihtiyacı ortadan kaldırmamakta ve insan uzmanlığının yerini tamamıyla alamamaktadır. Bu kriz durumunda sağlık altyapısının karşılaştığı yapısal sorunlar teknolojik çözümlerden değil, bu tür durumların oluşmasını önleyebilecek sağlık hizmetleri organizasyonundan kaynaklanmaktadır (Article 11 of the European Social Charter). Yapay zeka da dahil olmak üzere teknolojik çözümlerin kullanıldığı acil durum önlemleri de kriz sonunda değerlendirilmelidir. Bireysel özgürlükleri ihlal edenler, toplumun daha iyi korunması bahanesiyle önemsizleştirilmemelidir. Sözleşme 108+ hükümleri özellikle uygulanmaya devam etmelidir.

Yapay zekanın tedavi araştırmalarına katkısı

Sağlık krizi karşısında YZ uygulamasından beklenen araştırmacılara, hasta bakıcıları koruyabilecek ve salgına çözüm olabilecek bir aşı bulma konusunda kesinlikle yardımcı olmasıdır. Biyotıp ve araştırma, bilgisayar bilimi ve istatistiğin çeşitli uygulamalarının uzun zamandır katkısı olduğu çok sayıda tekniğe dayanmaktadır. YZ kullanımı bu nedenle bu sürekliliğin bir parçasıdır.

YZ tarafından oluşturulan virüs yapısı tahminleri, bilim insanlarını aylarca süren deneylerden kurtarmıştır. “Devamlı” kurallar ve protein katlanması çalışması için sonsuz kombinasyonlar nedeniyle sınırlı olsa bile, YZ bu anlamda önemli bir destek sağlamış gibi görünmektedir. Amerikan menşeli start-up Moderna, protein katlanması çalışmasının esası ribonükleik asit (mRNA) habercisi olan biyoteknolojideki yetkinliği ile fark yaratmıştır. YZ’nin ayrılmaz bir parçası olan biyoinformatik desteği sayesinde insanlar üzerinde test edilebilen prototip aşının geliştirilmesi için gerekli olan zamanın önemli ölçüde azaltılması sağlandı.

Benzer şekilde, Çin teknoloji devi Baidu, Oregon Eyalet Üniversitesi ve Rochester Üniversitesi ile ortaklaşa, aynı protein katlanmasını incelemek için Şubat 2020’de Linearfold tahmin algoritmasını yayınladı. Bu algoritma, bir virüsün ikincil ribonükleik asidinin (RNA) yapısını tahmin etmede geleneksel algoritmalardan çok daha hızlıdır ve bilim insanlarına virüslerin nasıl yayıldığı hakkında ek bilgi sağlamaktadır. Covid-19’un RNA dizisinin ikincil yapısının tahmini bu nedenle 55 dakika yerine 27 saniye içinde Linearfold tarafından hesaplanmaktadır (Baidu, How Baidu is bringing AI to the fight against coronavirus, MIT Technology Review, 11 March 2020). Google’ın ana şirketi olan Alphabet’in bir yan kuruluşu olan DeepMind, koronavirüs protein yapısının tahminlerini AlphaFold AI sistemi ile paylaştı(J. Jumper, K. Tunyasuvunakool, P. Kohli, D. Hassabis et al, Computational predictions of protein structures associated with COVID-19, DeepMind, 5 March 2020). IBM, Amazon, Google ve Microsoft ayrıca epidemiyoloji, biyoinformatik ve moleküler modelleme konusunda büyük veri kümelerini işlemek üzerine sunucularının bilgi işlem gücünü ABD yetkililerine temin etmiştir (F. Lardinois, IBM, Amazon, Google and Microsoft partner with White House to provide compute resources for COVID-19 research, Techcrunch, 22 March 2020).

*Bu yayın, medyadan ve diğer mevcut kamu kaynaklarından makalelere kapsamlı bir genel bakış sunmayı amaçlamaktadır. CAHAI ve Avrupa Konseyi’nin görüşlerini yansıtmamaktadır.

 

Yazının orijinalini ve tamamını aşağıda bulabilirsiniz:

https://www.coe.int/en/web/artificial-intelligence/ai-and-control-of-covid-19-coronavirus

Tıbbi Veriler: Yapay Zeka ile Çıkarımsanan Sağlık Bilgileri

 

Tıbbi Veriler: Yapay Zeka ile Çıkarımsanan Sağlık Bilgileri

 

Mason Marks

Gonzaga University  

School of Law

2020

 

 

Özet

“Yapay zeka (YZ), davranışlar ile sağlık durumlarının belirgin bir bağlantısı olmasa bile sağlık verilerini insanların davranışlarından çıkarabilir. YZ bulaşıcı hastalıkların yayılmasını izlemek için sosyal medyayı analiz edebilir, hamile kişileri belirlemek için perakende alımları inceleyebilir ve kimin intihar girişiminde bulunabileceğini tahmin etmek için insanların hareketlerini izleyebilir. YZ’ye yönelik bu özellikler muhtemeldir çünkü modern toplumlarda, insanlar sürekli olarak evlerde, işyerlerinde, okullarda ve kamusal alanlarda internet özellikli cihazlarla etkileşime girer ve bu cihazlar giderek daha fazla gözetim için tasarlanmaktadır. Akıllı telefonlar insanların nerede olduklarını takip eder, giyilebilir cihazlar fiziksel aktivitelerini izler, akıllı hoparlörler seslerini kaydeder ve kameralar yüz ifadelerini gözlemler. Bu cihazlara günlük olarak sürekli maruz kalmak, insanların teknoloji ile etkileşimlerinin elektronik kalıntıları olan milyonlarca dijital iz üretir.

Dijital izler kim olduğumuza, neler yaptığımıza ve neler yapabileceğimize dair bir fikir verir. Bununla birlikte, ham formlarında, nadiren çok ilginç veya faydalıdırlar; kişinin perakende alımları ve internette gezinme alışkanlıkları nispeten sıradan bilgilerdir. Bilim adamları, şirketler ve devlet kurumları onlardan faydalanmadan önce, bu izleri değerlerini artırmak için dönüştürmelidirler. Dijital izlerin sağlık bilgisine dönüştürülmesi, tıbbi veriler için madencilik olarak adlandırılır, çünkü yapay zeka ile analiz yoluyla, dijital izler ve insanların sağlığı arasındaki bağlantılar, sanki sihir gibi beklenmedik bir şekilde ortaya çıkar.

Bu makale oluşturulan tıbbi verilerin hastalardan sağlık hizmeti sağlayıcılarına gönüllü olarak iletilen geleneksel tıbbi verilerden farklı olarak yeni bir tür sağlık bilgisi olarak görülmesi gerektiğini savunuyor. Tıbbi veri tabanlı profil oluşturma ve tahminlerin uyuşturucu krizi, artan intihar oranları ve silah şiddetinin yüksek yaygınlığı gibi halk sağlığı sorunlarına çözüm olarak nasıl giderek daha fazla bilinir olduğu anlatılıyor. Ancak, tıbbi veri tabanlı profil oluşturmanın işe yaradığını gösteren çok az kanıt vardır. Daha da kötüsü, önemli zararlara neden olabilir ve mevcut sağlık ile ilgili gizlilik ve veri koruma yasaları, kamu ve özel kuruluşların insanların bilgisi veya rızası olmadan tıbbi veri elde etmesine izin veren boşluklar barındırır.

Makalede tıbbi veri madenciliği süreci ile tıbbi verinin faydaları ve riskleri açıklandıktan sonra, bu yeni ortaya çıkan teknolojiyi kavramsallaştırmanın altı farklı yolu önerilmekte ve etkin bir düzenleme için öncül önerilerle sonuçlanmaktadır. Atılacak potansiyel adımlar arasında dijital izlerin toplanmasının yasaklanması veya kısıtlanması, tıbbi veri madenciliği algoritmalarının düzenlenmesi ve kimlerin bunları kullanabileceğinin sınırlandırılması, üretildikten sonra nasıl kullanılabileceğinin kısıtlaması ve tıbbi veri madenciliği araştırması için etik kurul onayı istenmesi yer alıyor.”

 

Makalenin orijinaline aşağıdaki bağlantı adresinden ulaşabilirsiniz:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3554118