Siber güvenlik ve yapay zeka konusunun yeterince konuşulmadığını düşünüyorum. Bu yüzden Yapay Zeka Politikaları Derneği Başkan Yardımcısı Doç. Dr. Umut Demirezen'le oturduk. Benim gözlemim şu: bazı kişi ve şirketler bu konuya "01" yaklaşıyor, ya tamamen uzak duruyorlar ve fırsatı kaçırıyorlar, ya da hiç düşünmeden atlayıp kendilerini tehlikeye açıyorlar.

Verdiğiniz her şey veri oluyor

Demirezen'in ilk cümlesi beni durdurdu: bugünkü yapay zeka teknolojileri, insanoğlunun ürettiği tüm verilerin üzerinden en azından birkaç kez geçti. Bir daha söyleyeyim, insanlığın bugüne kadar ürettiği bilginin neredeyse tamamı. Ve biz her gün, farkında olmadan, dosya paylaşarak, doküman yükleyerek, ses ya da görüntü göndererek buna yeni veri ekliyoruz. En ufak bir hareketimiz bile artık altın değerinde bir veri olabiliyor.

Bunu duyunca ben de "hiçbir şey vermeyeyim mi o zaman" diye tedirgin oldum. Ama Demirezen'in cevabı daha nüanslıydı: mesele vermemek değil, ne zaman ve neyi vermeyeceğini bilmek. Kendi ekonomik durumunuz, mali verileriniz, henüz yayınlanmamış bilimsel araştırmanız gibi şeyler dikkatli tutulması gereken kategoriler.

Ucube GPT ve gölge ekonomi

Şirketlerde gördüğüm bir çelişkiyi sordum: bir yandan ChatGPT şirket içi dokümanlar dışarı sızmasın diye yasaklanıyor, öte yandan bunun yerine kurulan şirket içi GPT'ler bazen o kadar işlevsiz oluyor ki kullanıcı vazgeçiyor. Demirezen bunun adını koydu: "Shadow AI ekonomisi." Çalışan, şirket içi araç cevap vermeyince telefonunu çıkarıp dışarıdaki GPT'yi kullanmaya başlıyor.

Bunun bir yönetim sorunu mu güvenlik sorunu mu olduğunu sordum. Cevap netti: yönetim sorunu. Yasaklayarak, bloklayarak çözülmüyor, veriyi faydaya çevirecek bir yapı kurmak gerekiyor. Kendisinin sevdiği bir söz var: "Veri akar, Türkiye bakar."

Hızlı kazanç diye bir şey yok

Şirketlerin bir başka yanlışına da değindik: yapay zekayı eski tip bir IT projesi gibi ele almak, yani "bugün datayı verdim, yarın mükemmel sonuç alırım" beklentisi. Demirezen'e göre böyle bir dünya yok. Yapay zekanın doğası kaba tabirle bir fonksiyon uydurmak, verilerle sürekli iyileşen bir süreç. Bu yüzden hem teknik ekiplerin hem yöneticilerin temel bir "yapay zeka okuryazarlığı" edinmesi gerekiyor, tıpkı finansal okuryazarlık gibi.

Bu bende bir şey daha çağrıştırdı: üsttekiler bu konudan habersizse ve kendini risk olarak görüyorsa, yönetemeyeceği bir şey karşısında strese giriyor, "yapay zeka kötüdür" gibi savunmacı bir tavra geçebiliyor. Bu da genç kuşakla sürtüşme yaratıyor, hatta bazı çalışanları kendi girişimlerini kurmaya ya da yurt dışına gitmeye itebiliyor.

Kendi kırmızı çizgisi

Son olarak kişisel bir soru sordum: bu kadar riski bilen biri olarak, kendi kullanımında nerede "buradan sonrası seni ilgilendirmez" diyor yapay zekaya? Cevabı somuttu: kendi yaptığı araştırma ya da raporları asla doğrudan paylaşmıyor, kendi kendine buluyor ve bir araya getiriyor. Sağlıkla ilgili görüntüleri değerlendirmesi için değil, doktor arkadaşlarına gösteriyor. Tek kırmızı çizgisi şu: "Yaptığım şey, verdiğim veri, yaptığım analiz beni sonra zor duruma düşürecek mi?" Örneğin bilimsel bir makaleyi kendisi okuyup değerlendirmesi gerekirken bunu yapay zekaya yaptırıp kendi görüşü gibi sunmak, ona göre etik değil.

Reçete

Demirezen'in kendi sözleriyle üç adım: yapay zeka okuryazarlığını mümkün olduğunca artırın, hangi datayla nasıl çalıştığını anlayın; taşıdığınız riski iyi anlayın; ve her paylaşımdan önce kendi risk analizinizi yapıp "alıp verdiğim dengesi" ile karar verin.

Siz kendi işinizde ya da kişisel kullanımınızda bu dengeyi nasıl kuruyorsunuz? Nerede vermeden almayı öğrendiniz, nerede hâlâ düşünmeden veriyorsunuz? Fark ettiğinizde bana yazın.