Algoritmik Adalet Derneği, ThreatScan'i Kaldırmak İçin 2026'da Uluslararası Hukuk Savaşını Başlatıyor

Uluslararası Hukuk Mücadelesinin Temel Dinamikleri

Algorithmic Justice League (AJL), Joy Buolamwini ve Timnit Gebru'nun 2016'da kurduğu, yapay zekanın toplumsal etkilerini araştıran bir sivil toplum kuruluşu olarak, 2026 yılında ThreatScan adlı güvenlik algoritmasına karşı kapsamlı bir yasal eylem başlattı. AJL, algoritmanın ırk ve cinsiyet bazlı hatalı sınıflandırma oranlarını belgelerken, bu verileri AB'nin AI Act düzenlemesiyle uyumlu bir mektup aracılığıyla ABD Kongresi'ne sundu.

Bu girişim, sadece bir teknoloji şirketine yönelmiş bir şikayetten öte, yapay zekanın hukukla buluştuğu kritik bir kesişim noktası olarak değerlendiriliyor. AJL, açık veri setleri ve şeffaf raporlarıyla, ThreatScan'in 12 kamu kurumunda kullanıldığını ve bu kurumların insan hakları ihlallerine yol açtığını ortaya koydu.

ThreatScan'in Ayrımcı Algoritma Mekanizması

Rapora göre, ThreatScan "potansiyel tehdit" tespiti sırasında siyahi erkekleri %42 oranında, beyaz kadınları ise %8 oranında yanlış sınıflandırıyor. Bu sayıların, algoritmanın eğitim verisinin demografik dengesizliğinden kaynaklandığı belirtiliyor. Ayrımcılık, yanlış sınıflandırmanın sonuçlarını doğrudan güvenlik ve göçmenlik süreçlerine yansıtıyor; hatalı bir sınıflandırma, bir bireyin seyahat yasağı ya da polis kontrolüyle karşılaşmasına neden olabiliyor.

Teknik açıdan, ThreatScan'in yüz tanıma modüllerinin yalnızca belirli etnik gruplara odaklanan veri setleriyle eğitildiği ve bu yüzden genel nüfus üzerindeki performansının düşebileceği ifade ediliyor. AJL, bu durumu görselleştiren bir dizi örnek sunarak, hatalı sınıflandırmanın gerçek hayatta yaratabileceği riskleri somutlaştırıyor.

Küresel ve Türkiye’ye Yansıyan Tepkiler

Avrupa Birliği'nin AI Act çerçevesinde, ThreatScan'in kullanımının durdurulması için bir dilekçe hazırlanırken, ABD Kongresi'nde de benzer bir baskı oluşturuluyor. Kanada, İngiltere ve İsveç'teki insan hakları örgütleri, algoritmanın askıya alınması çağrısında bulunarak ortak bir ses oluşturdu. Bu uluslararası dayanışma, yapay zekanın sınır ötesi etkisini vurguluyor.

Türkiye'de de yapay zeka etiği tartışmaları hız kazanıyor. Yerel akademisyenler ve sivil toplum aktörleri, yapay zekanın kamu hizmetlerinde kullanılmasına ilişkin şeffaflık ve denetim mekanizmaları talep ediyor. AJL'nin kampanyası, Türkiye'deki politika yapıcıların benzer bir denetim çerçevesi geliştirmesine ilham kaynağı olabilecek bir örnek sunuyor.

Pratik Adımlar ve Gelecek İçin Öneriler

AJL, ThreatScan'in geliştiricileri OpenThreat Systems'tan acil iyileştirmeler talep ederken, kurumların algoritma denetim süreçlerine bağımsız denetçiler eklemelerini öneriyor. Şeffaflık raporları, algoritmanın karar verme ağacının açıkça belgelenmesi ve topluluk geri bildirimlerinin düzenli olarak alınması, iyileştirme yolunda atılabilecek somut adımlar arasında yer alıyor.

Uzun vadede, yapay zekanın sorumlu bir şekilde tasarlanması için çok paydaşlı bir ekosistemin inşa edilmesi gerektiği vurgulanıyor. Eğitim kurumlarının, AI etik müfredatlarını güncellemeleri; özel sektörün ise algoritmik sorumluluk taahhütlerini kamuoyu ile paylaşmaları, adil bir dijital geleceğin teminatı olarak öne çıkıyor.