Yapay zekâ algoritmaları, kamu hizmetlerinden finansal sistemlere, sağlık politikalarından yargı kararlarına kadar sayısız alanda karar alıcı hâline gelmiş durumda. Ancak bu algoritmalar hatalı veya adaletsiz çıktılar ürettiğinde, şu kritik soruyla karşı karşıya kalıyoruz: Bu kararın sorumlusu kim? İşte tam burada “hesap verebilirlik” kavramı devreye giriyor.

Hesap verebilirlik (accountability), sadece etik bir erdem değil; aynı zamanda sistem tasarımının ve yönetişimin merkezinde yer alması gereken bir zorunluluk olarak karşımıza çıkmakta. Çünkü bir sistemin hesap verememesi hem kullanıcı güvenini yıkmakta hem de ciddi toplumsal zararlar doğurmakta.

Yapay zekâ bağlamında hesap verebilirlik; bir algoritmanın çıktılarından doğrudan veya dolaylı olarak sorumlu tutulabilen aktörlerin belirlenmesi, sistem kararlarının şeffaf biçimde açıklanması ve gerektiğinde düzeltici adımların atılabilmesidir.

Busuioc (2021), kamu hizmetlerinde kullanılan AI sistemlerinin yargı, eğitim, sosyal yardım gibi hassas alanlarda geri dönüşü olmayan zararlar verebileceğini vurgulamaktadır. Bu nedenle algoritmik hesap verebilirliğin güçlendirilmesi hayati önemdedir.

1. İzlenebilirlik ve Kaynak Gösterimi: Kararın nasıl alındığını belgeleyen sistem tasarımı, hesap verilebilirliğin ilk adımıdır. Bu “karar yollarının izlenmesi” sayesinde sistemin hangi veriye, hangi kurala göre karar verdiği sonradan analiz edilebilir.

2. Açıklanabilirlik (Explainability): Bir........

© Birgün