Yapay zeka sanal asistanlardan sürücüsüz arabalara kadar hayatımızın bir parçası haline geldi ve gündelik işlerimizi daha rahat hale getirdi. Ancak yapay zeka teknolojileri her ne kadar hayatımızı kolaylaştırsa da, uygun kontroller ve dengeler olmadan kullanılması halinde kişisel verilerin tehlikeye girmesi riskini de beraberinde getiriyor. Ayrıca yapay zekanın gelişimi o kadar hızlı ki, düzenlemeler genellikle geride kalıyor ve kişisel verilerin nasıl korunacağı konusunda çok az rehberlik sağlanıyor.
Yapay Zeka Kişisel Verileri Nasıl Toplar ve Kullanır?
Yapay zeka yazılımları geliştikçe, bu sistemlerin toplayabileceği kişisel veri türleri de hızla artmaktadır. Hatta gününüze devam ederken, yapay zeka sistemlerinin hakkınızda ne kadar veri topladığının farkında bile olmayabilirsiniz.
Parmak izi ve yüz gibi biyometrik verileri, internet tarama geçmişi, sağlık verileri, kişisel ve iş iletişim bilgileri, finansal bilgiler, alışveriş tercihleri ve kalıplar, yorumlar, beğeniler ve hatta doğum günleri, düğünler ve tatiller gibi günlük yaşam olayları; yıllardır telefonlar, bilgisayarlar, akıllı hoparlörler ve sanal asistanlar aracılığıyla bizden toplanıyor.
Bu çeşitli hassas türlerden oluşan kişisel veriler, toplu olarak kimlik bilgileri ve ilgi alanları hakkında kapsamlı bir profil oluşturulmasına yol açıyor. Bilgilerin ne için kullanılacağını bilmediğimiz için de bir dereceye kadar tedirgin olmamızı sağlıyor.
İlgili İçerik: Siber Güvenlikte Yapay Zeka: Tehdit Tespiti ve Savunmada Devrim
Yapay Zekanın Nasıl Veri Topladığına ve Verileri Nasıl İşlediğine Dair Örnekler
Yapay zeka teknolojileri, yüz ve ses tanımadan web etkinliklerine ve konum verilerine kadar kişisel bilgiler de dahil olmak üzere muazzam miktarda farklı veri türünü toplar ve işler.
Peki bunu hangi kanallar aracılığıyla yapar?
1. Sosyal medya
Yapay zeka, Facebook ve TikTok gibi sosyal medya platformlarında veya Snapchat gibi mesajlaşma uygulamalarında, kullanıcıların davranışlarını, ilgi alanlarını ve tercihlerini toplamak, analiz etmek ve son derece kişiselleştirilmiş ve hedeflenmiş içerik ve reklamlar sunmak için yüksek eğitimli karar verme algoritmaları kullanabilir. Kontrol edilmediği takdirde, yapay zeka önyargıları devam ettirebilir, zararlı içeriği güçlendirebilir ve deepfake videolar gibi manipüle edilmiş içeriği yayabilir. Bu durum yanlış bilginin yayılmasına, ayrımcılığa, bireylere ve toplumsal zarara yol açabilir.
2. Yüz tanıma teknolojisi
Yüz tanıma teknolojisi, güvenlikten kolluk kuvvetlerine ve hatta pazarlamaya kadar çok çeşitli uygulamalarda kullanılır ve bireylerin varlığını ve görünüşlerini tespit etmeye yardımcı olur. Yapay zeka sistemleri görüntüleri ve videoları yakalar, karşılaştırmalar, tanımlamalar veya doğrulamalar oluşturmak için kullanılabilecek yüzlerin dijital temsillerini oluşturmak üzere yüz özelliklerini çıkarmak için bunları işler. Fakat bu verilerin toplanması, kullanılması ve işlenmesi ile ilgili gizlilik endişeleri vardır.
3. Konum izleme
Yapay zeka, kişiselleştirme ve iş ihtiyaçları da dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için GPS, Wi-Fi ve hücresel sinyaller aracılığıyla konum verilerini toplar. Ancak konum takibinin tehlikeleri, bu verilerin potansiyel olarak kötüye kullanılmasında yatar. Örneğin, şirketler konum verilerini siyasi eğilimler, dini inançlar ve kimlik hırsızlığına veya potansiyel tehlikelere yol açabilecek diğer riskli hassas bilgiler gibi hassas kişisel bilgileri çıkarmak için kullanabilir.
Yapay Zeka ile İlgili Gizlilik Riskleri Nelerdir?
Yapay zeka kullanımı yaygınlaştıkça, gizlilik riskleri hakkında endişeler de artmaktadır. Bunlardan bazıları aşağıdaki şekildedir:
1. Kasıtsız önyargı
Yapay zeka sistemleri, eğitildikleri verilere dayalı olarak önyargı gösterebilir. Veriler önyargılıysa, yapay zeka sistemi de önyargılı olur ve adil olmayan veya ayrımcı sonuçlara yol açar.
2. Yanlış tahminler
Yapay zeka sistemleri, sağlık veya finans gibi alanlarda ciddi sonuçlar doğurabilecek yanlış tahminlerde bulunabilir. Örneğin, bir yapay zeka sistemi bir hastanın aslında yüksek risk altında olduğu halde düşük risk altında olduğunu tahmin ederse, bu durum teşhisin atlanmasına ve tedavinin gecikmesine neden olabilir.
3. Kişisel verilere yetkisiz erişim
Yapay zeka sistemlerinin çalışması için genellikle kişisel verilere erişim gerekir. Bu veriler uygun şekilde güvence altına alınmazsa, yetkisiz kişiler veya işletmeler tarafından erişilebilir ve kimlik hırsızlığı da dahil olmak üzere gizlilik ihlallerine yol açabilir.
4. Öngörülemeyen sonuçlar
Makine öğreniminin daha karmaşık, gelişmiş ve otomatik hale gelmesiyle birlikte öngörülemeyen sonuçların ortaya çıkma riski de vardır. Örneğin, bir ulaşım sisteminde kullanılan bir yapay zeka sistemi yanlışlıkla kazalara veya aksaklıklara neden olabilir.
Yapay Zekanın Gizlilik Risklerinin Azaltılması
Aşağıdaki listede yapay zekanının gizlilik risklerinin azaltılması için uygulanabilecek yöntemlerden bazılarını bulabilirsiniz:
1. Veri minimizasyonu
Veri minimizasyonu, bir yapay zeka sistemi tarafından yalnızca ilgili verilerin kullanılmasını sağlamanın, gerekli olmayan kişisel bilgilere erişmenin ve bunları kötüye kullanmayı önlemenin kritik bir yönüdür.
2. Şifreleme
Yapay zeka sistemleri tarafından işlenen gizli bilgileri çalmayı amaçlayan kötü niyetli kişilere karşı en az bir tür şifreleme savunması sağlanması hedeflenmelidir.
3. Şeffaf veri kullanım politikaları
Yapay zeka teknolojilerinin kişisel verileri nasıl kullandığını açıkça belirten dokümantasyon ve politikaların geliştirilmesi gereklidir. Bu sayede herkes teknolojinin nasıl çalıştığını daha iyi anlar ve belki de bu tür verilerin kullanımı için gerekli en iyi uygulamaların oluşturulmasına yardımcı olur.
4. Yapay zeka sistemlerinin denetlenmesi ve izlenmesi
İç veya dış kaynaklardan gelen güvenilmez eylemlerden kaynaklanan herhangi bir tutarsızlığı tespit etmek için düzenli olarak kontroller ve dengeler yapmak ve bu tür olayların gözden kaçmamasını sağlamanız gerekir.
5. Etik hususlar
Önyargılardan kaçınmak için yapay zekayı eğitmek muhtemelen birkaç şekilde yapılabilir. Stratejilerden biri, yapay zeka sistemini eğitmek için kullanılan verilerin çeşitlilik göstermesini ve hizmet vereceği nüfusu temsil etmesini sağlamaktır. Bu, farklı kaynaklardan veri toplamayı ve geniş bir demografik grup yelpazesini içerebilir. Ayrıca, yapay zeka sistemleri şeffaf olacak şekilde tasarlanabilir. Böylece kullanıcılar sistemin nasıl karar verdiğini ve herhangi bir önyargı olup olmadığını anlayabilir.
Bir başka yaklaşım da, yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine adalet ölçütlerini dahil etmektir; bu, potansiyel önyargıların belirlenmesine ve ele alınmasına yardımcı olabilir, ancak bu tür sistemlerin hala bazı sorunları olabilir.
Son olarak, yapay zekanın sürekli izlenmesi ve değerlendirilmesi, zaman içinde ortaya çıkabilecek önyargıların belirlenmesine ve ele alınmasına yardımcı olabilir.
Yapay Zekanın Geliştirilmesi ve Uygulanmasında Şeffaflık ve Hesap Verebilirliğin Rolü
Yapay zeka teknolojileri, şirketlere yeni bağlantı, verimlilik ve kolaylık seviyeleri sunarak çalışma şeklini dönüştürmektedir. Ancak, yapay zekanın gizlilik riskleri göz ardı edilmemelidir. Yapay zeka teknolojileri daha gelişmiş hale geldikçe, ortaya çıkardıkları gizlilik riskleri de artmaktadır. İşletmeler, ortaya çıkan bu gizlilik risklerini azaltmak için proaktif bir yaklaşım benimsemeli, sağlam veri koruma ilkeleri, tasarım gereği gizlilik mimarisi ve etik hususlar uygulamalıdır.
Ayrıca şirketler, Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kişisel Verileri Koruma Kanunu (KVKK) gibi gizlilik düzenlemelerine uyarak kişisel verilere erişim, düzeltme ve silme hakkı da dahil olmak üzere kişisel verilerin işlenmesine yönelik uygulamaları özetleyen kapsamlı gizlilik politikaları oluşturmalıdır.
Sonuç olarak, kişisel verileri yapay zeka gizlilik sorunlarından korumak bugün şirketler için en önemli öncelik olmalıdır. Yapay zeka uygulamalarının giderek artmasıyla birlikte kullanıcı verilerini korumak için gerekli adımları atmak, dijital gelecekte rekabetçi kalmak isteyen her işletme için çok önemlidir.