Yapay zekâ (YZ), 21. yüzyılın en çığır açan teknolojilerinden biri hâline gelmiştir ve sağlık, finans, sanayi ve kamu yönetimi dâhil olmak üzere birçok sektörde kullanılmaktadır. YZ, verimlilik, üretkenlik ve yenilik alanlarında önemli faydalar sağlasa da, beraberinde hukuki ve etik açıdan ciddi soruları da gündeme getirmektedir. Bu sorulardan biri de, YZ’nin büyük ölçekli dolandırıcılık, yolsuzluk ve görev suistimaliyle — hem kamu hem de özel sektörü etkileyen suçlarla — mücadelede nasıl kullanılabileceğidir. Bu tür suçlar çoğunlukla karmaşık finansal akışların, jeopolitik çıkarların ve şeffaf olmayan şirket yapılarının arkasına gizlenmektedir.
Dolandırıcılık, yolsuzluk ve iş dünyası ile siyasetteki büyük ölçekli suistimaller hem ekonomik zararlara yol açmakta hem de hukuk sistemine, kurumlara ve firmalara olan güveni sarsmaktadır. YZ, bu suçları tespit etme, analiz etme ve önleme konusunda umut verici imkânlar sunsa da, teknolojinin etik ve etkin bir şekilde uygulanması için dikkatli olunmalıdır. Bu makale, YZ’nin dolandırıcılık, yolsuzluk ve görev suistimalleriyle mücadeledeki rolünü incelemekte, kullanımına dair temel zorlukları ortaya koymakta ve hukuk, uyum ve etik yönetişim açısından teknoloji kaynaklı sonuçları ele almaktadır.
Dolandırıcılık ve Yolsuzlukla Mücadelede YZ’nin Bir Araç Olarak Kullanımı
YZ’nin dolandırıcılık, yolsuzluk ve görev suistimalleriyle mücadeledeki en güçlü kullanımlarından biri, geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi zor olan suç davranış kalıplarını tanıma yeteneğidir. Gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenimi sayesinde YZ sistemleri büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve işlemler, davranışlar ve iş ilişkileri arasındaki gizli bağlantıları ortaya çıkarabilir. Bu, özellikle karmaşık sahiplik yapılarının ve uluslararası para transferlerinin görüldüğü finans sektöründe faydalıdır.
Örneğin, YZ finansal akışları izlemek, şüpheli ödemeleri tespit etmek ve mali tablolardaki anormallikleri belirlemek için kullanılabilir. Dolandırıcılık tespit algoritmaları, olağandışı ödeme modelleri, açıklanamayan işlemler veya bilinmeyen taraflar arasındaki transferler gibi olağandışı davranışları gerçek zamanlı olarak işaretleyebilir. Makine öğrenimi sayesinde bu sistemler daha fazla veri işledikçe sürekli gelişir ve giderek daha karmaşık dolandırıcılık kalıplarını tanıma becerisi kazanır.
Ancak, YZ’nin uygulanması bazı önemli zorluklar da doğurur. Modellerin doğruluğu büyük ölçüde kullanılan verilerin kalitesi ve bütünlüğüne bağlıdır. Veriler taraflı veya eksikse, YZ sistemleri hatalı sonuçlar üretebilir, yanlış alarm verebilir ya da kişileri haksız yere suçlayabilir. Ayrıca, ileri düzey suçlular YZ’yi kendi izlerini gizlemek için de kullanabilir, bu da denetim sistemlerinin etkinliğini azaltabilir. Bu nedenle YZ sistemlerinin sürekli olarak geliştirilmesi ve insan denetimiyle desteklenmesi şarttır.
YZ ve Uyum: Karmaşık Ortamlarda Hukuka Uygunluğu Sağlamak
Karmaşık kurumsal yapılarda mevzuata uygunluğu sağlamak çoğu zaman ciddi bir zorluktur. Bu noktada YZ, iç kontrolleri güçlendirme konusunda kilit bir rol oynayabilir. YZ, şirketlerin ve kamu kurumlarının operasyonlarını sürekli olarak izlemelerine ve hem yerel hem de uluslararası düzeyde dolandırıcılık, yolsuzluk ve kara para aklamaya ilişkin düzenlemelere uyum sağlamalarına yardımcı olabilir. Bu, kara para aklamayı önleme düzenlemeleri (AML), ABD Yabancı Yolsuzluk Uygulamaları Yasası (FCPA) ve İngiltere Rüşvet Yasası (Bribery Act) gibi yasalara dâhildir. YZ’nin uyum süreçlerini otomatikleştirmesi sayesinde, kuruluşlar potansiyel usulsüzlükleri hızla tespit edip bunlara müdahale edebilir, böylece riskleri azaltabilir.
YZ’nin yaygın bir kullanım alanı da “müşteri tanıma” (due diligence) süreçlerinin otomatikleştirilmesidir. Bu sayede firmalar, iş ortakları ve müşterilerle ilgili riskleri etkin şekilde değerlendirerek geçmişinde yolsuzluk ya da dolandırıcılık bulunan taraflarla ilişki kurmaktan kaçınabilir. Bu durum, hem yasal hem de itibar açısından riskleri en aza indirir. YZ ayrıca, satın alma işlemleri veya sözleşme yönetimi gibi iç süreçlerin şeffaflığını ve mevzuata uygunluğunu artırabilir.
Ancak, uyum süreçlerinde YZ kullanılırken dikkatli olunmalıdır. Teknolojiye aşırı güven, hukuki ve etik yorumların önemini küçümsemeye yol açabilir. Yasa ve yönetmeliklerin sürekli değiştiği bir ortamda, YZ sistemlerinin de bu değişikliklere ayak uydurabilecek kadar esnek olması gerekir. Kuruluşların YZ’ye körü körüne güvenmesi, sistemler düzenli olarak güncellenmezse ciddi uyum hatalarına neden olabilir.
Dolandırıcılık ve Yolsuzlukla Mücadelede YZ Kullanımının Etik Boyutu
Dolandırıcılık, yolsuzluk ve görev suistimalleriyle mücadelede YZ kullanımı, etik açıdan birçok tartışmayı da beraberinde getirmektedir. YZ yalnızca yasa dışı davranışları tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda bu davranışları etkileyebilir de; bu da ahlaki sorular doğurur. Örneğin, yolsuzluğu önlemek amacıyla çalışanların veya yöneticilerin davranışlarının YZ ile izlenmesi, mahremiyet ve şeffaflık açısından endişelere neden olabilir.
Özellikle önemli bir konu da YZ sistemlerinde görülen önyargılardır (bias). Eğer bu sistemler, tarihsel olarak taraflı verilerle eğitilirse belirli grupları haksız şekilde hedef alabilir veya yanlış kararlar verebilir; bu da ciddi hukuki ve sosyal sonuçlar doğurabilir. Dolandırıcılıkla mücadele amacıyla YZ kullanan kuruluşlar, bu kararların etik sonuçlarını yeterince değerlendirmeden süreci otomatikleştirerek büyük riskler alabilirler.
Bu nedenle kuruluşların sadece teknolojiye değil, aynı zamanda bu teknolojinin kullanımını yöneten güçlü etik çerçevelere yatırım yapması gerekmektedir. YZ sistemleri, şeffaf, adil ve hesap verebilir bir şekilde tasarlanmalı ve temel haklara saygılı olacak biçimde uygulanmalıdır.
YZ, Siber Güvenlik ve Dolandırıcılıkla Mücadele
YZ, dolandırıcılık ve yolsuzlukla mücadelede güçlü bir araç olmasına rağmen, beraberinde yeni siber güvenlik riskleri de getirmektedir. Bu sistemlerin işlediği büyük miktardaki veri, kötü niyetli kişilerin hedefi hâline gelebilir veya içeriden kötüye kullanılabilir. Suçlular, yasa dışı faaliyetlerini gizlemek ya da hassas bilgilere erişmek amacıyla YZ sistemlerini manipüle etmeye çalışabilir.
Ayrıca deepfake’ler ve üretken karşıt ağlar (GAN) gibi yeni teknolojiler, dijital kanıtları sahte olarak üretmek ya da kolluk kuvvetlerini yanıltmak için kullanılabilir. Bu nedenle düzenleyici kurumlar, şirketler ve hükümetler yalnızca dolandırıcılık tespiti için YZ’ye değil, aynı zamanda bu sistemleri koruyacak güçlü siber güvenlik önlemlerine de yatırım yapmak zorundadır.
YZ sistemlerinin güvenli ortamlarda çalışmasını sağlamak ve katı güvenlik protokolleri oluşturmak, bu teknolojilerin güvenilirliğini ve etkinliğini sürdürmek açısından hayati önem taşır. Yalnızca YZ’nin avantajlarını ve risklerini anlayarak, kuruluşlar bu sistemleri sorumlu bir şekilde kullanabilir.
Büyük Ölçekli Dolandırıcılık ve Yolsuzlukla Mücadelede YZ’nin Geleceği
Yapay zekâ, büyük ölçekli dolandırıcılık, yolsuzluk ve görev suistimallerini tespit etmek ve bunlarla mücadele etmek için muazzam bir potansiyele sahiptir; ancak bu potansiyelin hayata geçirilmesi önemli zorluklar ve riskler içerir. YZ’nin etkinliği; verilerin kalitesi, etik uygulamalar ve sistemlerin güvenilirliği gibi faktörlere bağlıdır. Finansal işlemleri ve iş ilişkilerini denetlemede, mevzuata uyumu artırmada ve adaleti desteklemede YZ büyük katkılar sağlayabilir.
Ancak şirketler, kamu kurumları ve adalet sistemleri, YZ’nin sınırlamalarının farkında olmalı; önyargı, gizlilik ve siber tehditler gibi riskleri ciddiyetle değerlendirmelidir. YZ sistemlerinin dikkatli kullanımı, şeffaf şekilde uygulanması ve düzenli olarak güncellenmesi; yolsuzluk ve dolandırıcılıkla mücadelede somut faydalar sağlayabilir. Aksi hâlde bu teknolojiler, yeni etik ve güvenlik sorunlarının kaynağı olabilir. Doğru, bilinçli ve etik şekilde kullanıldığında, yapay zekâ hukuk devleti, adalet ve güven toplumu açısından büyük bir güç hâline gelebilir.
