KPMG’nin Yapay Zeka Risk ve Kontrolleri Rehberi, kuruluşlara yapay zeka risklerini yönetmek için yapılandırılmış ve etik bir yaklaşım sunar; sorumlu yaygınlaştırmayı ve küresel standartlara uyumu destekler.
Bu ilk istatistik geçen yıldan olabilir, ancak bugün için oldukça geçerli. KPMG’nin 2024 ABD CEO Görünümü’ne göre, CEO’ların %68’i yapay zekayı en önemli yatırım önceliği olarak belirtiyor. Verimliliği artırmak, iş gücünü geliştirmek ve organizasyon genelinde inovasyonu teşvik etmek için yapay zekaya güveniyorlar.
Bu, yapay zekaya büyük bir güven oyu anlamına geliyor—ancak aynı zamanda önemli bir soruyu gündeme getiriyor: Bu kadar büyük bir etki söz konusuyken, kuruluşlar yapay zekayı nasıl sorumlu ve etik bir şekilde kullandıklarından emin olabilir?
İşte KPMG Yapay Zeka Risk ve Kontrolleri Rehberi bu noktada devreye giriyor. İşletmelerin yapay zekanın potansiyelini benimserken beraberinde getirdiği gerçek riskleri de yönetmesine yardımcı olacak net, pratik bir çerçeve sunuyor. Günümüzde güvenilir yapay zeka inşa etmek sadece iyi bir uygulama değil—aynı zamanda bir iş gerekliliği.
Yapay Zeka (YZ), endüstrileri dönüştürüyor, verimlilikte, inovasyonda ve rekabette yeni seviyelerin kilidini açıyor. Ancak bu dönüşüm, kuruluşların güveni korumak ve sorumlu kullanımı sağlamak için dikkatle yönetmesi gereken kendine özgü bir dizi risk ve etik zorluğu da beraberinde getiriyor. KPMG Yapay Zeka Risk ve Kontrolleri Rehberi, kuruluşların bu karmaşıklıkların üstesinden gelmesine yardımcı olmak için tasarlandı; yapay zeka yönetişimine pratik, yapılandırılmış ve değer odaklı bir yaklaşım sunuyor.
KPMG’nin Güvenilir Yapay Zeka Çerçevesi ile uyumlu olan bu rehber, işletmelerin etik, insan merkezli ve küresel düzenleyici standartlara uygun yapay zeka çözümleri geliştirmesine ve devreye almasına yardımcı olur. 10 temel direk etrafında düzenlenmiştir ve her biri yapay zeka risk yönetiminin kritik bir yönünü ele alır:
Bu direklere odaklanarak, kuruluşlar etik ilkeleri yapay zekanın tüm yaşam döngüsüne—stratejiden geliştirmeye, devreye almadan izlemeye kadar—entegre edebilir. Bu rehber yalnızca risk dayanıklılığını artırmakla kalmaz, aynı zamanda sürdürülebilir, güvenilir ve toplumsal beklentilerle uyumlu inovasyonu da teşvik eder.
İster risk uzmanı, ister yönetici lider, veri bilimci veya hukuk danışmanı olun, bu rehber yapay zekanın gücünden sorumlu şekilde yararlanmanız için temel araçlar ve içgörüler sağlar.
KPMG Yapay Zeka Risk ve Kontrolleri Rehberi, kuruluşların yapay zekaya (YZ) özgü riskleri yönetmesine yardımcı olan uzmanlaşmış bir kaynaktır. YZ’nin önemli bir potansiyel sunduğunu kabul ederken, karmaşıklıkları ve etik endişelerinin risk yönetiminde odaklı bir yaklaşım gerektirdiğini vurgular. Rehber; bu zorlukları sorumlu ve etkili şekilde ele almak için yapılandırılmış bir çerçeve sunar.
Rehber, mevcut sistemlerin yerini almak için değil, mevcut risk yönetimi süreçlerini tamamlamak amacıyla tasarlanmıştır. Ana hedefi, YZ’ye özel hususları kuruluşun yönetişim yapılarına entegre ederek mevcut operasyonel uygulamalarla uyum sağlamaktır. Bu yaklaşım, kuruluşların risk yönetimi yeteneklerini çerçevelerini tamamen yeniden tasarlamadan güçlendirmesini sağlar.
Rehber, KPMG’nin Güvenilir Yapay Zeka çerçevesi üzerine kurulmuştur ve değer odaklı, insan merkezli bir YZ yaklaşımını teşvik eder. ISO 42001, NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi ve AB Yapay Zeka Yasası gibi yaygın kabul görmüş standartlardan ilkeleri entegre eder. Böylece rehber, hem pratik hem de YZ yönetişimi için küresel ölçekte tanınan en iyi uygulamalar ve düzenleyici gerekliliklerle uyumludur.
Rehber, YZ ile ilgili riskleri ele almak üzere hazırlanmış uygulanabilir içgörüler ve pratik örnekler sunar. Kuruluşların bu örnekleri kendi bağlamlarına göre uyarlamasını teşvik eder; YZ sistemlerinin kurum içinde mi yoksa tedarikçiler tarafından mı geliştirildiği, kullanılan veri ve tekniklerin türü gibi değişkenleri göz önünde bulundurur. Bu uyarlanabilirlik, rehberin farklı sektörler ve YZ uygulamaları için güncel kalmasını sağlar.
Rehber, kuruluşların YZ teknolojilerini güvenli, etik ve şeffaf bir şekilde devreye almasına yardımcı olmayı amaçlar. YZ risklerinin teknik, operasyonel ve etik boyutlarını ele alarak, kuruluşların paydaşlar arasında güven inşa etmesine olanak tanırken, YZ’nin dönüştürücü yeteneklerinden de faydalanmalarını sağlar.
Rehber, YZ sistemlerinin iş hedefleriyle uyumlu olmasını ve potansiyel risklerin azaltılmasını sağlamak için bir kaynak görevi görür. İnovasyonu, sorumluluk ve hesap verebilirliği önceliklendirerek destekler.
KPMG Yapay Zeka Yönetişim Rehberi, YZ uygulamasını yöneten ve güvenli, etik ve etkili bir şekilde devreye alınmasını sağlayan profesyoneller için hazırlanmıştır. Kuruluşlardaki çeşitli alanlardaki ekipler için uygundur; örneğin:
Üst düzey yöneticiler ve liderler—CEO, CIO ve CTO gibi—için bu rehber, YZ’yi stratejik bir öncelik olarak yönetmede yardımcı olur. KPMG’nin 2024 ABD CEO Görünümü’ne göre, CEO’ların %68’i YZ’yi temel bir yatırım alanı olarak görüyor. Bu rehber, liderliğin YZ stratejilerini organizasyonel hedeflerle uyumlu hale getirirken ilgili riskleri de ele almasını sağlar.
Yazılım mühendisleri, veri bilimciler ve YZ çözümlerinin geliştirilmesi ve devreye alınmasından sorumlu olan diğer kişiler, etik ilkeleri ve sağlam kontrolleri sistemlerine doğrudan entegre etmek için rehberden faydalanabilir. Rehber, YZ modellerinin özel mimarisi ve veri akışlarına uygun risk yönetimi uygulamalarına odaklanır.
Rehber, YZ sistemlerini kurum içinde geliştiren, tedarikçilerden temin eden veya özel veri kümeleri kullanan işletmeler için uyarlanabilir. Finans, sağlık ve teknoloji gibi ileri YZ uygulamalarının ve hassas verilerin kritik olduğu sektörler için özellikle önemlidir.
Açık bir yönetişim çerçevesi olmadan YZ devreye almak; finansal, düzenleyici ve itibar risklerine yol açabilir. KPMG rehberi, mevcut süreçlerle birlikte çalışarak YZ yönetimine yapılandırılmış ve etik bir yaklaşım sağlar. Sorumluluk, şeffaflık ve etik uygulamaları teşvik ederek, kuruluşların YZ’yi sorumlu bir şekilde kullanırken potansiyelinden de yararlanmasına yardımcı olur.
Kuruluşlar, YZ’ye özel riskleri mevcut risk taksonomileriyle ilişkilendirerek işe başlamalıdır. Risk taksonomisi, potansiyel açıkların belirlenmesi, organize edilmesi ve ele alınmasında kullanılan yapılandırılmış bir çerçevedir. YZ benzersiz zorluklar getirdiğinden, geleneksel taksonomilerin YZ’ye özgü faktörleri kapsayacak şekilde genişletilmesi gerekir. Bunlar; veri akışı doğruluğu, algoritmaların mantığı ve veri kaynaklarının güvenilirliği gibi unsurları içerebilir. Böylelikle YZ riskleri, kuruluşun genel risk yönetimi çabalarının bir parçası haline gelir ve ayrı tutulmaz.
Rehber, YZ sistemlerinin tüm yaşam döngüsünün değerlendirilmesi gerektiğine dikkat çeker. Değerlendirilecek önemli alanlar arasında verinin kaynağı, süreçlerdeki hareketi ve YZ modelinin temel mantığı yer alır. Bu bütüncül bakış açısı, YZ’nin geliştirilmesi ve kullanımı sırasında açıkların nerede oluşabileceğini belirlemenize yardımcı olur.
YZ sistemleri, amaçlarına, geliştirme yöntemlerine ve kullandıkları veri türüne göre farklılık gösterir. Bir modelin kurum içinde mi geliştirildiği yoksa dış sağlayıcıdan mı alındığı, ilgili riskleri önemli ölçüde etkiler. Benzer şekilde, kullanılan verinin türü—özel, kamuya açık veya hassas—ve YZ’yi oluşturmak için kullanılan teknikler, özelleştirilmiş risk yönetimi stratejileri gerektirir.
Rehber, kontrol önlemlerinin YZ sistemlerinin özel ihtiyaçlarına uyarlanmasını önerir. Örneğin, özel verilere güveniyorsanız daha sıkı erişim kontrollerine ihtiyacınız olabilir. Öte yandan, bir tedarikçiden alınan YZ sistemi için ayrıntılı üçüncü taraf risk değerlendirmeleri gerekebilir. Bu kontrolleri uyarlayarak, YZ sistemlerinizin özgün zorluklarını daha etkili şekilde ele alabilirsiniz.
Rehber, risk yönetimi uygulamalarının YZ yaşam döngüsünün her aşamasında yer almasını önerir. Bu; tasarım aşamasında risklerin planlanmasını, devreye alma sırasında güçlü izleme sistemlerinin kurulmasını ve YZ sistemi geliştikçe risk değerlendirmelerinin düzenli olarak güncellenmesini içerir. Her adımda riskleri ele alarak, açıkları azaltabilir ve YZ sistemlerinizin etik ve güvenilir olmasını sağlayabilirsiniz.
YZ risklerini mevcut risk taksonominizle uyumlu hale getirmek ve kontrolleri ihtiyaçlarınıza göre uyarlamak için ilk adımı atmak, güvenilir YZ için sağlam bir temel oluşturmanıza yardımcı olur. Bu çabalar, kuruluşların riskleri sistematik olarak tanımlamasını, değerlendirmesini ve yönetmesini sağlayarak YZ yönetişimi için güçlü bir çerçeve oluşturur.
KPMG Güvenilir YZ Çerçevesi, yapay zekanın etik, teknik ve operasyonel zorluklarını ele alan on temel direk üzerine kuruludur. Bu direkler, kuruluşlara YZ sistemlerini sorumlu şekilde tasarlama, geliştirme ve devreye alma konusunda rehberlik eder; tüm YZ yaşam döngüsü boyunca güven ve hesap verebilirlik sağlar.
YZ yaşam döngüsünün her aşamasında insan gözetimi ve sorumluluğu bulunmalıdır. Bu, YZ risklerinin yönetiminden kimin sorumlu olduğunun belirlenmesi, yasalara ve yönetmeliklere uyumun sağlanması ve gerektiğinde YZ kararlarına müdahale edebilme, geçersiz kılma veya geri alma yeteneğinin korunması anlamına gelir.
YZ sistemleri, bireyleri, toplulukları veya grupları olumsuz etkileyebilecek önyargıları azaltmayı veya ortadan kaldırmayı amaçlamalıdır. Bu, verinin çeşitli popülasyonları temsil ettiğinden emin olmak, geliştirme sırasında adalet önlemleri uygulamak ve eşit muameleyi teşvik etmek için çıktıların sürekli izlenmesini içerir.
Şeffaflık, YZ sistemlerinin nasıl çalıştığının ve neden belirli kararlar aldığının açıkça paylaşılmasını gerektirir. Bu; sistemin sınırlamalarının, performans sonuçlarının ve test yöntemlerinin belgelenmesini içerir. Kullanıcılar verilerinin toplandığı konusunda bilgilendirilmeli, YZ tarafından üretilen içerikler açıkça etiketlenmeli ve biyometrik kategorizasyon gibi hassas uygulamalarda net kullanıcı bilgilendirmeleri sağlanmalıdır.
YZ sistemleri, aldıkları kararlar için anlaşılır nedenler sunabilmelidir. Bunu başarmak için kuruluşlar; veri kümelerini, algoritmaları ve performans metriklerini ayrıntılı şekilde belgelendirerek paydaşların sonuçları analiz edip yeniden üretebilmesini sağlamalıdır.
Verinin tüm yaşam döngüsünde—toplama, etiketleme, depolama ve analizde—kalite ve güvenilirlik esastır. Veri bozulması veya önyargı gibi riskleri ele almak için kontroller uygulanmalıdır. Sistem güncellemelerinde veri kalitesinin düzenli olarak kontrol edilmesi ve regresyon testlerinin yapılması, YZ sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini korur.
YZ çözümleri, gizlilik ve veri koruma yasalarına uymalıdır. Kuruluşlar, veri sahibi taleplerini düzgün şekilde ele almalı, gizlilik etki değerlendirmeleri yapmalı ve farklılaştırılmış gizlilik gibi ileri yöntemlerle veri kullanılabilirliği ile bireylerin gizliliğini dengelemelidir.
YZ sistemleri, amaçlarına ve beklenen doğruluğa uygun şekilde tutarlı performans göstermelidir. Bu, kapsamlı testler yapılmasını, anomali tespit mekanizmalarının kurulmasını ve çıktıların doğrulanması için sürekli geri bildirim döngülerinin oluşturulmasını gerektirir.
Emniyet önlemleri, YZ sistemlerinin bireylere, işletmelere veya mülke zarar vermesini önlemek için uygulanır. Bunlar arasında yedekli güvenlik sistemlerinin tasarlanması, veri zehirleme veya prompt injection saldırılarına karşı izleme ve sistemlerin etik ve operasyonel standartlara uygunluğunun sağlanması yer alır.
Güçlü güvenlik uygulamaları, YZ sistemlerinin tehditlerden ve kötü niyetli faaliyetlerden korunması için gereklidir. Kuruluşlar düzenli denetimler yapmalı, açık değerlendirmeleri gerçekleştirmeli ve hassas verileri korumak için şifreleme kullanmalıdır.
YZ sistemleri, enerji kullanımını en aza indirecek ve çevresel hedefleri destekleyecek şekilde tasarlanmalıdır. Sürdürülebilirlik hususları, tasarım sürecinin başından itibaren dahil edilmeli; enerji tüketimi, verimlilik ve emisyonlar YZ yaşam döngüsü boyunca izlenmelidir.
Bu on direği takip ederek, kuruluşlar etik, güvenilir ve toplumsal beklentilerle uyumlu YZ sistemleri geliştirebilir. Bu çerçeve, YZ ile ilgili zorlukları yönetmek için net bir yapı sunarken, sorumlu inovasyonu da teşvik eder.
Veri bütünlüğü, YZ sistemlerinin doğru, adil ve güvenilir kalması için kritiktir. Zayıf veri yönetimi, önyargı, yanlışlık ve güvenilmez sonuçlar gibi risklere yol açabilir. Bu sorunlar, YZ çıktılarında güvenin zedelenmesine ve büyük operasyonel ve itibar kayıplarına neden olabilir. KPMG Güvenilir YZ çerçevesi, YZ sistemlerinin etkin çalışmasını ve etik standartları karşılamasını sağlamak için veri kalitesinin tüm yaşam döngüsü boyunca korunmasının gerekliliğini vurgular.
Güçlü veri yönetişimi olmadan, YZ sistemleri hatalı sonuçlar üretebilir. Eksik, hatalı veya alakasız veri gibi sorunlar, önyargılı veya güvenilmez çıktılara yol açarak, farklı YZ uygulamalarında risklerin artmasına neden olur.
Veri, eğitim, test veya operasyonel faaliyetler için sistemler arasında sıkça hareket eder. Bu aktarımlar doğru şekilde yönetilmezse, veri bozulabilir, kaybolabilir veya kalitesi düşebilir. Bu da YZ sistemlerinin performansını olumsuz etkileyebilir.
Veri yönetişimini geliştirmek için kuruluşlar şunları yapabilir:
Veri aktarımlarındaki riskleri en aza indirmek için kuruluşlar şunları uygulamalıdır:
Sürekli izleme sistemlerinin kullanılması, YZ yaşam döngüsünde veri bütünlüğünün korunmasına yardımcı olur. Bu sistemler; veri kümesindeki beklenmeyen değişiklikler veya veri işleme tutarsızlıkları gibi sorunları tespit edebilir. Sorunlar ortaya çıktığında hızlı düzeltici önlemler alınmasını sağlar.
Veri bütünlüğünü korumak, güvenilir YZ sistemleri devreye almak için esastır. Kuruluşlar, sağlam yönetişim çerçeveleri kurarak, veri etkileşimlerini koruyarak ve sürekli doğrulama süreçleri sürdürerek riskleri azaltabilir. Bu eylemler, YZ çıktılarının güvenilirliğini artırırken, etik ve operasyonel standartların karşılanmasını sağlar ve YZ teknolojilerine olan güveni güçlendirir.
Veri sahibi erişimi ile ilgili talepleri yönetmek, YZ’de büyük bir gizlilik zorluğudur. Kuruluşlar, bireylerin GDPR ve CCPA gibi yasalara göre kişisel bilgilerine erişim, düzeltme veya silme haklarını kullanabilmesini sağlamalıdır. Bu talepler düzgün şekilde ele alınmazsa, düzenleyici ihlallere, tüketici güveninin kaybına ve kuruluşun itibarının zarar görmesine yol açabilir.
Bu riski azaltmak için şirketler, bireyleri YZ ile etkileşim sırasında veri hakları konusunda bilgilendirecek programlar oluşturmalıdır. Taleplerin hızlı ve şeffaf şekilde işlenmesini sağlayacak sistemler kurulmalı; taleplerin nasıl ele alındığına dair ayrıntılı kayıtlar tutulmalı ve denetimlerde uyumluluk kanıtı olarak sunulmalıdır.
YZ sistemleri sıklıkla hassas kişisel bilgileri işler ve bu da onları siber saldırılar için cazip hale getirir. Bir veri ihlali gerçekleşirse, önemli düzenleyici para cezalarına, şirketin itibarının zedelenmesine ve müşteri güveninin kaybedilmesine yol açabilir.
Bununla mücadele için KPMG Güvenilir YZ çerçevesi, kişisel veri kullanan YZ sistemlerinde etik incelemeler yapılmasını önerir. Özellikle hassas veriler YZ model eğitimi gibi görevlerde kullanıldığında, düzenli veri koruma denetimleri ve gizlilik etki değerlendirmeleri (PIA) gereklidir. Ayrıca, veriye istatistiksel gürültü ekleyen farklılaştırılmış gizlilik gibi yöntemlerle bilgiler anonimleştirilebilir ve yine de analiz yapılabilir.
Gizlilik önlemleri baştan entegre edilmeyen YZ sistemleri ciddi sorunlara yol açabilir. Gizlilik tasarımda yoksa, hassas verilerin açığa çıkması veya yasal gerekliliklerin karşılanamaması riski ortaya çıkar.
Şirketler, YZ sistemlerini geliştirirken gizlilik önlemlerini entegre etmelidir. Bu; güçlü veri yönetimi uygulamalarıyla gizlilik yasalarına ve veri koruma düzenlemelerine uygunluğu kapsamaktadır. Verinin nasıl toplandığı, kullanıldığı ve saklandığına dair net dokümantasyon gereklidir. Özellikle biyometrik veri gibi hassas alanlarda, veri toplama ve işleme için açık kullanıcı izni alınmalıdır.
YZ sistemleri, kullanıcı verilerinin nasıl işlendiğini net şekilde açıklamazsa, güvensizlik ve yasal inceleme riski doğar. Kullanıcılar, verilerinin ne zaman toplandığını ve nasıl kullanıldığını bilmelidir
KPMG Yapay Zeka Risk ve Kontrolleri Rehberi, kuruluşların yapay zekanın benzersiz risklerini yönetmesine yardımcı olmak için tasarlanmış pratik bir çerçevedir; endüstriler genelinde sorumlu, etik ve uyumlu yapay zeka yaygınlaştırmasını sağlar.
Rehber on kilit direk üzerine kuruludur: Sorumluluk, Adalet, Şeffaflık, Açıklanabilirlik, Veri Bütünlüğü, Güvenilirlik, Güvenlik, Emniyet, Gizlilik ve Sürdürülebilirlik—her biri yapay zeka risk yönetiminin kritik yönlerini ele alır.
Rehber; risk yöneticileri, uyumluluk ekipleri, siber güvenlik uzmanları, hukuk danışmanları, yöneticiler, yapay zeka geliştiricileri, mühendisler ve yapay zekayı sorumlu şekilde yönetmek isteyen her ölçekteki kuruluş için tasarlanmıştır.
ISO 42001, NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi ve AB Yapay Zeka Yasası gibi küresel standartlarla uyumludur; kuruluşların mevcut yönetişim süreçlerine yapay zeka odaklı kontroller entegre etmesine ve düzenleyici gereklilikleri karşılamasına yardımcı olur.
Güçlü veri yönetişimi, tasarımdan itibaren gizlilik, sürekli izleme, yapay zeka kararlarında şeffaflık, anomali tespiti, geri bildirim döngüleri ve sürdürülebilirlik hedefleri gibi önlemler önererek yapay zeka ile ilgili riskleri azaltmayı amaçlar.
KPMG'nin Yapay Zeka Risk ve Kontrolleri Rehberi'nin kuruluşunuzun yapay zeka inovasyonunu benimsemesine, aynı zamanda etik, güvenli ve uyumlu bir şekilde devreye almasına nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.
İş liderleri için Sorumlu Yapay Zeka yönetimi, risk azaltma, uyumluluk ve kurumsal yapay zeka sistemlerinde güven inşa etmek amacıyla İnsan-döngüde (HITL) çerçe...
Yapay zeka benimseme oranları, kuruluşların yapay zekayı operasyonlarına ne ölçüde entegre ettiklerini gösterir. Bu oranlar sektörlere, bölgelere ve şirket büyü...
Yapay Zeka Denetim Kurulları, yapay zekanın geliştirilmesi ve uygulanmasını izlemek, değerlendirmek ve düzenlemekle görevli kuruluşlardır; sorumlu, etik ve şeff...
