Polis teşkilatlarının yapay zeka (YZ) araçlarını kullanmasının, özellikle azınlık gruplarına yönelik ayrımcılığı daha da kötüleştirme riski taşıdığı konusunda araştırmacılar uyarıyor. YZ sistemlerinin, geçmişteki önyargılı polis kayıtlarından beslendiğini ve yeterli denetim olmadığında bu önyargıları yeniden üreterek derinleştirebileceğini belirtiyorlar. Uzmanlar, bu tür araçların kolluk kuvvetlerinde kullanımının artmasıyla birlikte, ayrımcılığın sistematik hale gelebileceği endişesini dile getiriyor.
Yapay zeka polislikte nasıl kullanılıyor?
Yapay zeka destekli araçlar, polis teşkilatlarında giderek yaygınlaşıyor. Suç tahmini, yüz tanıma, risk değerlendirmesi ve kaynak tahsisi gibi alanlarda kullanılan bu sistemler, büyük veri kümelerinden öğrenerek karar süreçlerine destek oluyor. Ancak araştırmacılar, bu veri kümelerinin çoğu zaman tarihsel ayrımcılığı yansıtan polis kayıtlarına dayandığını vurguluyor. Örneğin, belirli mahallelerde daha fazla polis devriyesi olması, o bölgelerde daha fazla suç kaydı oluşmasına yol açıyor; YZ sistemi bu kayıtları "suç yoğunluğu" olarak algılayarak aynı bölgelere daha fazla kaynak yönlendirebiliyor. Bu da azınlıkların yoğun yaşadığı bölgelerde gereksiz polis müdahalesine ve damgalamaya neden olabiliyor.
Ayrıca yüz tanıma teknolojilerinin, özellikle koyu tenli bireyler ve kadınlar üzerinde daha yüksek hata oranlarına sahip olduğu biliniyor. Bu tür hatalar, yanlış tutuklamalara ve adli hatalara yol açabiliyor. Araştırmacılar, YZ sistemlerinin "kara kutu" yapısının, kararların nasıl alındığının anlaşılmasını zorlaştırdığını ve hesap verebilirliği azalttığını belirtiyor. Denetim mekanizmalarının yokluğunda, bu sistemlerin ayrımcı sonuçlar doğurma riski artıyor.
Denetim ve düzenleme çağrısı
Uzmanlar, polis teşkilatlarının YZ araçlarını kullanırken şeffaflık, hesap verebilirlik ve adalet ilkelerini gözetmesi gerektiğini söylüyor. Bağımsız denetim organlarının oluşturulması, algoritmaların düzenli olarak denetlenmesi ve vatandaşların bu sistemlere ilişkin bilgi edinme hakkının güvence altına alınması öneriliyor. Ayrıca, YZ sistemlerinin tasarım aşamasında çeşitlilik ve kapsayıcılık ilkelerinin gözetilmesi, eğitim verilerinin önyargılardan arındırılması gerektiği vurgulanıyor.
Bazı ülkelerde bu konuda adımlar atılmaya başlandı. Örneğin, Avrupa Birliği'nde YZ düzenlemesi kapsamında, kolluk kuvvetlerinde kullanılan YZ sistemlerinin yüksek riskli olarak sınıflandırılması ve sıkı denetime tabi tutulması öngörülüyor. Ancak araştırmacılar, mevcut düzenlemelerin yeterli olmadığını ve uygulamada boşluklar bulunduğunu belirtiyor. Sivil toplum kuruluşları da, polislerin YZ kullanımının insan hakları üzerindeki etkilerine dair farkındalık yaratmaya çalışıyor.
Türkiye Açısından Değerlendirme
Türkiye'de de emniyet birimlerinin yapay zeka destekli sistemlere yönelimi artıyor. Özellikle büyükşehirlerde güvenlik kameraları ve yüz tanıma uygulamaları yaygınlaşıyor. Araştırmacıların uyarıları, Türkiye için de geçerli: Denetimsiz YZ kullanımı, etnik ve dini azınlıklar başta olmak üzere kırılgan gruplara yönelik ayrımcılığı derinleştirebilir. Türkiye'nin KİŞİSEL VERİLERİN KORUNMASI KANUNU (KVKK) ve ilgili düzenlemeleri, YZ sistemlerinin adil ve şeffaf kullanımını sağlamak için yeterli değil. Sivil toplum ve bağımsız denetim mekanizmalarının güçlendirilmesi, olası hak ihlallerinin önüne geçilmesi açısından kritik önem taşıyor.
