Yapay Zekada Önyargı ve Adalet Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zeka sistemlerinde önyargının nasıl oluştuğunu, farklı adalet tanımlarını ve ayrımcılık risklerinin hukuki sonuçlarını teknik olmayan bir dille ele alan bir günlük farkındalık programıdır. Katılımcılar işe alım, kredi ve kamu hizmeti vakaları üzerinden önyargıyı fark etmeyi, sorgulamayı ve kurumsal önlemleri başlatmayı öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

Hukuki Risk Bilinci. Ayrımcı YZ kararlarının 6701 sayılı Kanun, KVKK ve EU AI Act kapsamında doğurabileceği sonuçları görün.

Önyargıyı Fark Etme. Veriden modele, tasarımdan kullanıma kadar önyargının girdiği noktaları somut örneklerle tanımayı öğrenin.

Doğru Soruları Sorma. Tedarikçilere ve veri ekiplerine adalet, test ve izleme konusunda sorulması gereken kritik soruları edinin.

“Adil yapay zeka kendiliğinden oluşmaz; doğru soruları soran, veriyi sorgulayan ve sonuçlardan sorumluluk alan insanlarla mümkün olur.”

Ön Koşullar

Teknik Şart Yok — Programlama, istatistik veya veri bilimi bilgisi kesinlikle gerekmemektedir.
Temel YZ Farkındalığı — YZ'nin iş süreçlerinde karar desteği için kullanıldığını genel olarak bilmek yeterlidir.
Kurumsal Bağlam — Kurumunuzda YZ'nin kullanıldığı veya kullanılması planlanan bir süreci düşünerek gelmek.
Cihaz Erişimi — Demo ve atölye çalışmalarını izlemek için internete bağlı bir dizüstü bilgisayar.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYZ sistemlerinde önyargının kaynaklarını tanımak, temel adalet ölçütlerini karşılaştırmak, hukuki çerçeveyi kavramak ve kurumsal kontrol listesi oluşturmak.

Modül 1

Önyargı Nedir ve Nereden Gelir?

İnsan önyargısı ile algoritmik önyargı arasındaki ilişki
Tarihsel önyargı: geçmiş kararların veriye yansıması
Temsil ve örnekleme önyargısı: eksik kalan gruplar
Ölçüm önyargısı ve vekil (proxy) değişken tuzağı
Otomasyon önyargısı: makine kararına aşırı güven
Vaka: Sağlık risk algoritmasında maliyet vekili sorunu

Modül 2

Adalet Ölçütleri ve Ödünleşimler

Grup adaleti ve bireysel adalet yaklaşımları
Demografik eşitlik ve eşit fırsat ölçütlerinin mantığı
Eşitlenmiş hata oranları ve kalibrasyon kavramları
Adalet ölçütlerinin aynı anda sağlanamaması
Doğruluk ile adalet arasındaki denge kararları
Demo: Kredi modelinde farklı ölçütlerin görsel analizi

Modül 3

Hukuki Çerçeve ve Gerçek Vakalar

6701 sayılı Kanun ve TİHEK'in ayrımcılık yasağı
KVKK kapsamında özel nitelikli kişisel veriler
EU AI Act: işe alım ve kredide yüksek riskli sistemler
Vaka: Özgeçmiş tarayan işe alım modelinde cinsiyet etkisi
Vaka: Suç tekrarı risk skorlamasında adalet tartışması
Üretken YZ'de stereotip üretimi ve temsil sorunları

Modül 4

Kurumsal Önlemler ve Kapanış

Veri, model ve karar aşamalarında azaltım yaklaşımları
Fairlearn ve AI Fairness 360 araçlarına genel bakış
Tedarikçiye sorulacak adalet ve test soruları
Atölye: Kurumsal YZ adalet kontrol listesi hazırlama
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve ileri öğrenme önerileri

Eğitim Kazanımları

Kavramsal Temel — Algoritmik önyargının ne olduğunu ve insan önyargısından nasıl beslendiğini açık bir dille anlatabileceksiniz.
Kaynak Tespiti — Tarihsel, temsil, ölçüm ve otomasyon önyargılarını kurumunuzdaki süreçlerde fark edebileceksiniz.
Adalet Ölçütleri — Demografik eşitlik, eşit fırsat ve kalibrasyon gibi ölçütlerin anlamını ve sınırlarını yorumlayabileceksiniz.
Hukuki Farkındalık — Ayrımcılık yasağı, KVKK ve EU AI Act açısından YZ kararlarının doğurduğu riskleri değerlendirebileceksiniz.
Vaka Okuryazarlığı — İşe alım, kredi ve kamu alanındaki gerçek vakalardan kurumunuz için somut dersler çıkarabileceksiniz.
Üretken YZ Bilinci — Üretken YZ çıktılarındaki stereotip ve temsil sorunlarını tanıyıp içerik süreçlerinde sorgulayabileceksiniz.
Doğru Sorular — Tedarikçilere ve veri ekiplerine adalet testleri ve izleme konusunda yerinde sorular yöneltebileceksiniz.
Kontrol Listesi — Kurumunuzdaki YZ destekli kararlar için uygulanabilir bir adalet kontrol listesi hazırlamış olacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

İnsan kaynakları
hukuk ve uyum uzmanları
ürün ve süreç sahipleri
veri ekiplerinin yöneticileri ile YZ destekli karar sistemlerini satın alan veya kullanan çalışanlar.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zekada Önyargı ve Adalet Eğitimi kimler için uygundur?

Program; insan kaynakları, hukuk ve uyum uzmanları, ürün ve süreç sahipleri, veri ekibi yöneticileri ile YZ destekli karar sistemlerini satın alan veya kullanan tüm çalışanlar için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 1 tam gün ve 4 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir.

Katılmak için teknik bilgi gerekiyor mu?

Hayır. Adalet ölçütleri ve model davranışları görsel demolarla anlatılır; programlama veya istatistik bilgisi gerekmez.

Eğitimde hangi vakalar ve araçlar ele alınıyor?

İşe alım, kredi skorlama, sağlık risk algoritması ve suç tekrarı risk skorlaması vakaları incelenir; önyargı analizi için Fairlearn ve AI Fairness 360 araçları demo düzeyinde tanıtılır.

Eğitim sonunda ne elde ediliyor?

Katılımcılar kurumlarındaki YZ destekli kararlar için uygulanabilir bir adalet kontrol listesi hazırlar ve programı tamamladıklarında Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

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 ZEKADA ÖNYARGI VE ADALET EĞİTİMİ