Yapay Zeka Etik Değerlendirme Çerçeveleri Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zeka sistemlerini tasarlayan, onaylayan veya denetleyen ekiplerin uluslararası etik çerçeveleri karşılaştırmalı olarak tanıması ve adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik gibi ilkeleri ölçülebilir kontrollere dönüştüren bir etik değerlendirme sürecini kurumlarında işletmesi için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar gerçek bir vakada değerlendirme yürütür.

Neden Bu Eğitim?

İlkeden Uygulamaya. Genel etik beyanların ötesine geçip her ilke için soru setleri, metrikler ve kanıt gereksinimleri tanımlayın.

Ölçülebilir Adalet. Yanlılık ve adalet kavramlarını teknik metriklerle ölçmeyi ve metrikler arası ödünleşimleri yorumlamayı öğrenin.

Kurumsal Etik Mekanizma. Etik kurulu, onay kapıları ve eskalasyon süreçleriyle değerlendirmeyi proje yaşam döngüsüne kalıcı yerleştirin.

“Etik ilkeler beyanlarda kalırsa hiçbir şeyi değiştirmez; her proje kararında sorulan doğru sorular güvenilir yapay zekayı mümkün kılar.”

Ön Koşullar

YZ Proje Deneyimi — Bir yapay zeka projesinde geliştirme, onay, risk veya kullanım tarafında görev almış olmak.
Temel YZ Kavramları — Model, eğitim verisi, tahmin ve doğruluk gibi temel kavramlara kavramsal düzeyde aşinalık.
Kodlama Şartı Yok — Programlama gerekmez; adalet metrikleri hazır demolar üzerinden görsel olarak incelenir.
Disiplinler Arası Ekip — Hukuk, teknik ve iş birimlerinden karma katılım, atölye çıktılarının kalitesini artırır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiYZ etiğinin temel ilkelerini ve etik sorun türlerini tanımak, başlıca uluslararası çerçeveleri karşılaştırmak ve adalet ile şeffaflık ilkelerini ölçülebilir kılmak.

Modül 1

Yapay Zeka Etiğinin Temelleri

Etik, hukuk ve itibar riski arasındaki ilişki
Temel ilkeler: adalet, özerklik, zarar vermeme, açıklanabilirlik
Etik ikilemler: doğruluk ile adalet, gizlilik ile fayda
Yanlılık kaynakları: veri, etiket, tasarım ve kullanım
Üretken YZ'ye özgü etik sorunlar: dezenformasyon, telif, emek
Vaka: Hollanda çocuk yardımı skandalı ve algoritmik zarar

Modül 2

Uluslararası Etik Çerçeveler

OECD Yapay Zeka İlkeleri ve 2024 güncellemesi
UNESCO Yapay Zeka Etiği Tavsiyesi ve Etik Etki Değerlendirmesi
AB Güvenilir YZ Etik Rehberi ve ALTAI öz değerlendirme listesi
IEEE 7000-2021 ile değer temelli sistem tasarımı
NIST AI RMF ve ISO/IEC 42001'de etik boyutlar
Karşılaştırma: Kurumunuz için uygun çerçeve kombinasyonu

Modül 3

Adalet ve Yanlılığın Ölçülmesi

Grup adaleti: demografik eşitlik ve fırsat eşitliği
Eşitlenmiş hata oranları ve kalibrasyon kavramları
Adalet metrikleri arasında matematiksel uyumsuzluk
Fairlearn ve AI Fairness 360 araçlarıyla ölçüm
Korunan özellik yokken yanlılığın tespiti ve vekil değişkenler
Demo: İşe alım modelinde adalet metriklerinin incelenmesi

Modül 4

Şeffaflık, Açıklanabilirlik ve Belgeleme

Şeffaflık düzeyleri: sistem, model ve bireysel karar
SHAP ve LIME ile açıklamaların sınırları ve yanıltıcılığı
Model kartları (model cards) ve veri seti bilgi föyleri
Etkilenen kişiye anlaşılır karar gerekçesi sunma
Atölye: Kredi modeli için model kartı taslağı
Günün değerlendirmesi ve değerlendirme süreci gününe köprü

Günün hedefiUçtan uca etik etki değerlendirmesi yürütmek, paydaş katılımı ve kırmızı takım testleriyle riskleri ortaya çıkarmak ve kurumsal etik kurulu işleyişini tasarlamak.

Modül 1

Etik Etki Değerlendirmesi Metodolojisi

Değerlendirme kapsamı, tetikleyiciler ve risk düzeyleri
Kanada Algoritmik Etki Değerlendirmesi aracı örneği
Etki analizi: kimler, nasıl ve ne ölçüde etkilenir?
Soru setlerinin kanıt ve kabul kriterlerine bağlanması
Yaşam döngüsü boyunca yeniden değerlendirme noktaları
Vaka: COMPAS risk skorlama tartışmasının analizi

Modül 2

Paydaş Katılımı ve Kırmızı Takım

Etkilenen toplulukların ve kırılgan grupların belirlenmesi
Paydaş görüşmesi, anket ve danışma yöntemleri
Üretken YZ için kırmızı takım (red teaming) testleri
Zararlı çıktı, önyargı ve kötüye kullanım senaryoları
Bulguların önceliklendirilmesi ve iyileştirme takibi
Uygulama: Sohbet asistanı için kırmızı takım senaryoları

Modül 3

Kurumsal Etik Yönetişim Modeli

YZ etik kurulu: yetki, üyelik ve karar alma kuralları
Proje onay kapıları ve eskalasyon mekanizması
Etik politikalar, kullanım kısıtları ve istisna yönetimi
Etik değerlendirmenin KVKK ve AB YZ Yasası süreçlerine bağı
Etik performans göstergeleri ve yönetime raporlama
Vaka: Amazon işe alım aracının geri çekilmesinden dersler

Modül 4

Etik Değerlendirme Atölyesi ve Kapanış

Grup atölyesi: Örnek YZ sistemi için tam etik değerlendirme
Değerlendirme raporlarının etik kurulu formatında sunumu
Kurumsal etik değerlendirme yol haritası hazırlama
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve değerlendirme şablonlarının teslimi
İleri okuma kaynakları ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

Etik İlkeler — Adalet, özerklik, zarar vermeme ve açıklanabilirlik ilkelerini somut YZ kararlarına uygulayarak tartışabileceksiniz.
Çerçeve Seçimi — OECD, UNESCO, ALTAI, IEEE 7000 ve NIST AI RMF'yi karşılaştırıp kurumunuza uygun kombinasyonu seçebileceksiniz.
Adalet Metrikleri — Demografik eşitlik ve fırsat eşitliği gibi metrikleri yorumlayıp aralarındaki ödünleşimleri açıklayabileceksiniz.
Açıklanabilirlik — Açıklama yöntemlerinin sınırlarını bilerek model kartları ve anlaşılır karar gerekçeleri hazırlayabileceksiniz.
Etki Değerlendirmesi — Kapsamdan kabul kriterlerine kadar uçtan uca bir etik etki değerlendirmesi yürütebileceksiniz.
Paydaş Katılımı — Etkilenen grupları sürece dahil ederek tasarım aşamasında gözden kaçan etik riskleri görünür kılabileceksiniz.
Kırmızı Takım — Üretken YZ sistemleri için zararlı çıktı ve kötüye kullanım senaryolarını test eden çalışmalar planlayabileceksiniz.
Etik Yönetişim — Etik kurulu, onay kapıları ve raporlama yapısıyla kurumunuzda sürdürülebilir bir etik değerlendirme modeli kuracaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

YZ etik kurulu üyeleri
uyum ve risk yöneticileri
YZ ürün yöneticileri
veri bilimciler
hukuk müşavirleri ile kamu kurumlarında algoritmik karar sistemlerinden sorumlu yöneticiler.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Etik Değerlendirme Çerçeveleri Eğitimi kimler için uygundur?

Program; YZ etik kurulu üyeleri, uyum ve risk yöneticileri, YZ ürün yöneticileri, veri bilimciler, hukuk müşavirleri ile kamu kurumlarında algoritmik karar sistemlerinden sorumlu yöneticiler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. İlk gün etik ilkeler, uluslararası çerçeveler, adalet ve şeffaflık ölçümü; ikinci gün etik etki değerlendirmesi, paydaş katılımı, kırmızı takım, etik yönetişim ve değerlendirme atölyesi işlenir.

Teknik bilgim yoksa adalet metriklerini anlayabilir miyim?

Evet. Adalet metrikleri Fairlearn ve AI Fairness 360 ile hazırlanmış görsel demolar üzerinden, kodlama gerektirmeden anlatılır. Amaç, teknik ekiplerin sunduğu sonuçları sorgulayabilecek ve ödünleşimleri tartışabilecek yetkinliği kazandırmaktır.

Etik değerlendirme ile mevzuata uyum arasındaki fark nedir?

Mevzuata uyum asgari yasal gereklilikleri karşılar; etik değerlendirme ise yasal olarak zorunlu olmayan ancak kişiler ve toplum üzerinde zarar doğurabilecek etkileri de ele alır. Eğitimde iki sürecin KVKK ve AB YZ Yasası ile nasıl bütünleştirileceği gösterilir.

Eğitim sonunda sertifika ve şablon veriliyor mu?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır. Etik etki değerlendirmesi soru seti, model kartı şablonu ve etik kurulu işleyiş taslağı kurum içinde uyarlanmak üzere paylaşılır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA ETİK DEĞERLENDİRME ÇERÇEVELERİ EĞİTİMİ