Yapay zeka alanında başta Batı ülkeleri olmak üzere tüm dünyada gelişmeler hız kesmeden devam ediyor. Ancak bu teknolojik ilerlemeler beraberinde ciddi veri güvenliği ve gizlilik tartışmalarını da getiriyor. Yapay zeka eğitimi sürecinde kullanılan veriler, özellikle kişisel verilerin işlenmesi kapsamında KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) çerçevesinde değerlendirilmeli ve gerekli önlemler alınmalı.
Bu süreçte en kritik noktalardan biri, yapay zeka modellerinin eğitimi için kullanılan verilerin hukuki ve etik çerçevede toplanması, saklanması ve işlenmesi. KVKK’nın belirlediği kurallar, özellikle şirketlerin veri işleme süreçlerinde uyulması gereken kriterleri ve denetimleri içerir.
Yapay Zeka Modelleri Nasıl Eğitiliyor?
Bir yapay zeka modelinin başarılı olabilmesi için büyük miktarda veriyle eğitilmesi gerekiyor. Bu veriler genellikle etiketlenmiş veri setlerinden oluşur ve modelin öğrenme sürecini optimize etmek için farklı kaynaklardan toplanır. Yapay zeka eğitimi sürecinde kullanılan veri türleri şunlardır:
- Görsel, metin, ses ve yapılandırılmış veri setleri,
- Gerçek kullanıcı verileri veya anonimleştirilmiş bilgi kaynakları,
- Algoritmalar tarafından işlenerek modelin tahmin ve karar alma süreçlerini geliştiren veri grupları.
Fakat bu süreçte kişisel verilerin işlenmesi söz konusu olduğunda KVKK’nın belirlediği çerçevede hareket edilmesi şart. Özellikle yapay zeka modellerinin eğitimi sırasında kullanılan verilerin nasıl işlendiği, hangi amaçlarla kullanıldığı ve hangi güvenlik önlemlerinin alındığı büyük önem taşıyor.
Ayrıca yapay zeka eğitimi için kullanılan veriler yalnızca teknik açıdan değil; etik ve sosyal boyutlarıyla da ele alınmalı. Yanlı verilerle eğitilen modeller, önyargılar içerebilir ve adaletsiz sonuçlar doğurabilir. Bu nedenle yapay zeka sistemleri geliştirilirken kullanılan veri setlerinin çeşitliliği ve kapsayıcılığı da gözetilmeli.
KVKK’ya Göre Veri İşleme Süreçleri Nasıl Olmalı?
KVKK, yapay zeka eğitimi sürecinde kişisel verilerin işlenmesi ile ilgili net kurallar belirler. Yapay zeka teknolojilerini geliştiren şirketler, bu kurallara uyum sağlamak için aşağıdaki hususlara dikkat etmeli:
- Veri işleme izni alınmalı: Yapay zeka modellerinin eğitimi sırasında kullanılan kişisel veriler için açık rıza alınmalı ve bu süreç şeffaf bir şekilde yönetilmeli.
- Veri minimizasyonu ilkesi uygulanmalı: Gereksiz veri toplanmamalı ve yalnızca modelin eğitiminde gerçekten gerekli olan bilgiler kullanılmalı.
- Anonimleştirme ve maskeleme yöntemleriuygulanmalı: Böylece kişisel veriler kimliği belirlenemez hale getirilerek mahremiyet korunur.
- Veri güvenliği sağlanmalı: Verilerin korunması için şifreleme, erişim kontrolü ve güvenli depolama gibi teknik önlemler alınmalı.
- Bağlayıcı şirket kurallarına uyulmalı: KVKK tarafından belirlenen ve şirketlerin uymak zorunda olduğu kurallar titizlikle takip edilmeli.
Özellikle ticaret yapan şirketlerin 2025 yılı itibarıyla KVKK farkındalık çalışmalarını artırmaları, eğitimlerini sürdürmeleri ve veri güvenliği politikalarını sürekli güncellemeleri kritik bir gereklilik haline geldi. Ayrıca yurt dışına veri aktarımı süreçlerinde güncel yasal gelişmelerin takip edilmesi ve aydınlatma metinleri, açık rıza formları, çerez politikaları gibi belgelerin güncellenmesi büyük önem taşıyor.
KVKK uyum sürecinde yalnızca Türkiye’deki düzenlemeler değil, Avrupa Birliği’nin GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği) gibi uluslararası standartları da göz önünde bulundurulmalı. Yapay zeka eğitimi için kullanılan veri kaynakları globalleştiği için şirketler ve geliştiriciler, farklı ülkelerde geçerli olan veri koruma düzenlemelerine de uyum sağlamalı.
Yapay Zeka Eğitiminde KVKK Düzenlemesinin Önemi
Yapay zeka eğitimi büyük veri setleriyle gerçekleştirildiği için kişisel verilerin işlenmesi sürecinde KVKK’nın belirlediği kriterlere uyulması şart. Bu süreç yalnızca Türkiye’de değil, dünya genelinde veri koruma standartlarının bir parçası olarak ele alınmalı. Yapay zeka teknolojileri geliştiren şirketler, yalnızca teknik mükemmelliğe değil; aynı zamanda etik ve yasal sorumluluklara da odaklanmalı.
Bu nedenle yapay zeka modellerinin eğitimi süreçlerinde veri işleme izni gerekliliklerine uyulmalı, veri güvenliği önlemleri titizlikle alınmalı ve uluslararası veri koruma gelişmeleri yakından takip edilmelidir. 2025 yılı itibarıyla şirketlerin KVKK ve global veri düzenlemelerine uyum konusundaki çabalarını artırmaları hem hukuki riskleri azaltacak hem de kullanıcı güvenini artıracaktır.
