Bu çalışma, kredi değerlendirmesi ve işe alım gibi ekonomik fırsatları dağıtan yapay zekâ sistemlerinde geleneksel adalet denetimlerinin gözden kaçırabileceği yeni bir risk türünü tanımlamaktadır. Yazar bu riski kapasite riski (capability risk) olarak adlandırmaktadır. Kavram, bir karar sisteminin davranışlarının sıradan ve tekrarlanan etkileşimler yoluyla öğrenilebilmesi ve bazı aktörlerin bu bilgiyi diğerlerinden daha kolay kullanabilmesi sonucunda ortaya çıkan dağılımsal eşitsizliği ifade etmektedir.

Tüketici kredisi örneğinde bir kredi aracısı, aynı otomatik karar sistemi üzerinden yüzlerce veya binlerce başvuru gönderebilir. Başvuruların sonuçlarını karşılaştırdıkça hangi gelir belgeleme biçimlerinin, işveren kategorilerinin, borç yapılarının veya başvuru açıklamalarının sistem tarafından daha olumlu değerlendirildiğine ilişkin örüntüler keşfedebilir. Tek seferlik başvuru yapan bir tüketici ise aynı deneyim hacmine, geri bildirime veya analitik kaynağa sahip değildir. Böylece sistem yalnızca gerçek kredi değerliliğini değil, başvurunun sistemin beklentilerine ne kadar iyi uyarlanabildiğini de ödüllendirmeye başlayabilir.

Çalışmanın temel savı, bu eşitsizliğin klasik algoritmik önyargıdan farklı olduğudur. Demografik eşitlik, eşitlenmiş olasılıklar ve bireysel adalet gibi geleneksel çerçeveler, benzer durumdaki kişilerin benzer biçimde değerlendirilip değerlendirilmediğini inceler. Kapasite riski ise farklı aktörlerin sistemin gözünde “benzer duruma gelme” imkânlarının eşit olup olmadığını sorgular. Modelin kendisi statik bir denetimde adil görünebilir; ancak sistemle daha sık etkileşen ve karar sınırlarını daha iyi öğrenen aktörler üretim ortamında sistematik avantaj elde edebilir.

Yazar, kapasite riskinin teknik anlamda bir siber saldırı gerektirmediğini vurgulamaktadır. Model dosyalarının çalınması, sisteme yasa dışı erişim veya gelişmiş saldırı araçları zorunlu değildir. Girdi çeşitliliği, görünür ve tutarlı geri bildirim ile sistemin belirsizliğini kategorik cevaplara dönüştürmesi, sıradan kullanım içinde bir öğrenme döngüsü oluşturabilir. Aktörler neyin işe yaradığını gözler, girdilerini buna göre değiştirir ve olumlu sonuç sağlayan sunum biçimlerini tekrarlar.

Çalışma, kapasite riskinin yalnızca kredi piyasasında değil, yapay zekâ destekli işe alım sistemlerinde de görülebileceğini öne sürmektedir. Çok sayıda adayla çalışan işe alım danışmanları veya ücretli kariyer koçları, değerlendirme sistemlerinin hangi öz geçmiş ifadelerine ve sunum biçimlerine daha olumlu tepki verdiğini öğrenebilir. Bu hizmetlere erişebilen adaylar sistem için optimize edilmiş başvurular sunarken, bu kaynaklara erişemeyen adaylar kendilerini olduğu gibi sunabilir. Ortaya çıkan fark gerçek yeterlilikten çok, sistemi stratejik biçimde okuyabilme ve yönlendirebilme kapasitesine dayanabilir.

En önemli yorum sınırı şudur: Makale kapasite riskinin belirli bankalarda, işe alım sistemlerinde veya nüfus gruplarında ne büyüklükte ortaya çıktığını ölçmemiştir. Yazarın üretim ortamı gözlemleri yaklaşık 18 yıllık mesleki deneyime dayanmakta; ancak kurum, veri seti, örneklem, model veya sayısal sonuç paylaşılmamaktadır. Bu nedenle kapasite riski, çalışma kapsamında doğrulanmış bir yaygınlık oranı değil, üretim sistemlerinde araştırılması önerilen kavramsal ve yapısal bir risk türüdür.

Türkiye açısından değerlendirme: Bu kavram Türkiye’de bankaların kredi skorlama sistemleri, finansman şirketleri, sigorta başvuruları, dijital işe alım platformları, kamu destekleri ve otomatik uygunluk değerlendirmeleri açısından önem taşımaktadır. Yüksek başvuru hacmine sahip aracılar, danışmanlık şirketleri veya kurumsal aktörler, tek seferlik başvuru yapan vatandaşlardan daha hızlı sistem bilgisi biriktirebilir. Ancak çalışma Türkiye’den veri içermediği için Türkiye’de böyle bir avantajın varlığı, büyüklüğü veya hangi grupları etkilediği bu makaleden çıkarılamaz. Yerel araştırmalarda yalnızca modelin demografik sonuçları değil; başvuruların zaman içindeki değişimi, belirli aracı kanallarındaki yoğunlaşma, yeniden başvuru örüntüleri ve sistem geri bildirimine erişimdeki farklılıklar da incelenmelidir.

Kapasite riski nedir?

Kapasite riski, üretimde kullanılan bir yapay zekâ karar sisteminin davranışlarının tekrarlanan etkileşimler yoluyla öğrenilebilmesi ve bu öğrenme imkânının aktörler arasında eşit dağılmaması sonucunda ortaya çıkan risktir. Buradaki “kapasite”, yapay zekâ modelinin teknik kapasitesinden çok, sistemle etkileşen kişilerin veya kuruluşların onu öğrenme kapasitesine işaret etmektedir.

Bir karar sisteminin aynı veya benzer girdilere tutarlı cevaplar vermesi, sistemin davranışını zaman içinde gözlenebilir hâle getirir. Yüksek işlem hacmine sahip aktörler farklı başvuru biçimlerini deneyebilir, sonuçları karşılaştırabilir ve sistemin neyi ödüllendirdiğine ilişkin çıkarımlar geliştirebilir. Bu bilgi, modelin koduna veya parametrelerine erişilmeden de oluşabilir.

Çalışmaya göre temel sorun sistemin öğrenilebilir olması değildir. Pek çok kural, süreç ve kurum tekrarlanan etkileşim yoluyla kısmen öğrenilebilir. Sorun, sistemi öğrenmek için gerekli hacim, zaman, geri bildirim, veri ve analitik kaynağın bütün aktörlere eşit biçimde sunulmamasıdır.

Geleneksel algoritmik adalet denetimleri neyi kaçırabilir?

Yapay zekâ adaleti değerlendirmeleri çoğunlukla sistemin farklı kişi veya gruplara nasıl davrandığını inceler. Makalede anılan demografik eşitlik, eşitlenmiş olasılıklar ve bireysel adalet yaklaşımları farklı biçimlerde de olsa benzer konumdaki kişilerin farklı muamele görüp görmediğini sorgulamaktadır.

Kapasite riski, değerlendirme odağını modelin kararından aktörlerin modele hazırlanma imkânına kaydırmaktadır. İki başvuru sistem tarafından benzer kabul edildiğinde eşit biçimde değerlendirilebilir. Ancak başvurulardan biri, sistemin karar sınırlarını daha önce öğrenmiş bir aracı tarafından özel olarak düzenlenmiş olabilir. Diğer başvuru sahibi böyle bir bilgiye sahip olmayabilir.

Bu nedenle bir modelin geleneksel adalet testlerini geçmesi, kapasite riskinin bulunmadığını göstermeyebilir. Risk, modelin tek başına özelliklerinden değil, modelin tekrarlanan etkileşimlerin yaşandığı bir çevre içine yerleştirilmesinden doğmaktadır.

Tüketici kredilerinde kapasite riski nasıl ortaya çıkabilir?

Çalışmanın temel örneği tüketici kredileridir. Bir kredi aracısı veya broker, yıl boyunca çok sayıda başvuruyu otomatik karar sistemlerine iletebilir. Her başvuru, sistemin hangi girdilere nasıl tepki verdiğine ilişkin yeni bir gözlem sağlar.

Zaman içinde şu tür örüntüler fark edilebilir:

• Belirli gelir belgelerinin daha kolay işlenmesi,
• Bazı işveren veya çalışma kategorilerinin daha olumlu sonuç üretmesi,
• Borçların belirli biçimlerde sunulmasının karar üzerinde etkili görünmesi,
• Kredi amacına ilişkin bazı açıklamaların sistem tarafından daha kolay değerlendirilmesi,
• Başvuru bilgilerindeki belirli değişikliklerin karar sonucunu tutarlı biçimde etkilemesi.

Bu gözlemler her zaman sahte bilgi vermeyi veya yasa dışı davranışı gerektirmez. Aktörler, mevcut bilgileri sistemin daha kolay değerlendirdiği biçimde sunabilir. Ancak bu sunum yeteneği kredi değerliliğiyle aynı şey değildir. Sonuçta sistem, borcunu geri ödeme olasılığı daha yüksek kişiyi değil, başvurusunu sistemin tercih ettiği biçimde hazırlama imkânı daha yüksek kişiyi seçebilir.

Tek seferlik başvuru yapan tüketiciler aynı karşılaştırma imkânına sahip değildir. Başvurularını genellikle mevcut belgeleriyle ve sistemin iç mantığını bilmeden yaparlar. Böylece yüksek hacimli aracılar ile bireysel başvuru sahipleri arasında bilgi asimetrisi oluşur.

Sistem nasıl öğrenilebilir hâle gelir?

Yazar, kapasite riskinin oluşması için üç üretim koşulunun yeterli olabileceğini savunmaktadır:

1. Girdi değişkenliği: Aktörler farklı başvurular, belge biçimleri veya sunum seçenekleri deneyebilmelidir.
2. Geri bildirimin görünürlüğü: Sistem sonuçları, aktörlerin hangi değişikliklerin ne tür etkiler oluşturduğunu karşılaştırabileceği kadar tutarlı bir sinyal sağlamalıdır.
3. Belirsizliğin sıkıştırılması: Modelin iç belirsizliği kullanıcıya açıklanmayarak sonuçlar kesin, kategorik veya aşırı güvenli biçimde sunulmalıdır.

Bu koşullar birleştiğinde aşağıdaki öğrenme döngüsü ortaya çıkabilir:

Tekrarlanan etkileşim → sonuçları karşılaştırma → karar örüntülerini çıkarma → girdileri uyarlama → daha fazla geri bildirim → daha güçlü sistem bilgisi

Bir aktörün sisteme erişim hacmi yükseldikçe bu döngü daha hızlı çalışabilir. Sistem aynı zamanda tutarlı ve kategorik sonuçlar üretiyorsa karar sınırları daha görünür hâle gelebilir.

Belirsizliğin sıkıştırılması neden önemlidir?

Bir yapay zekâ modeli başvuruyu değerlendirirken kararsız, veri bakımından eksik veya sınırda bir durumda olabilir. Ancak bu iç belirsizlik kullanıcıya yansıtılmadığında sonuç yalnızca “onaylandı”, “reddedildi” veya benzeri kesin bir cevap biçiminde sunulabilir.

Çalışmaya göre bu tür kesin çıktılar, etkileşimde bulunan aktörlere daha temiz bir geri bildirim sinyali sağlar. Küçük bir girdi değişikliğinin sonucu değiştirmesi, karar sınırının yaklaşık konumu hakkında bilgi verebilir. Çok sayıda denemeye sahip aktörler bu sınırı giderek daha iyi tahmin edebilir.

Yazar bu mekanizmayı “güven aklama” olarak çevrilebilecek confidence laundering kavramıyla ilişkilendirmektedir. Bununla birlikte ilgili eşlik eden çalışma yüklenen kaynaklar arasında bulunmadığından, bu makalede kavramın ayrıntılı teknik modeli sunulmamaktadır. Kaynağın desteklediği temel iddia, sistem belirsizliğinin aşırı güvenli çıktılara dönüştürülmesinin öğrenme sinyalini güçlendirebileceğidir.

Kapasite riski adversarial makine öğrenmesinden nasıl ayrılır?

Adversarial makine öğrenmesi genellikle bir saldırganın model davranışını kasıtlı ve teknik yöntemlerle manipüle etmeye çalıştığı senaryoları inceler. Model çıkarımı çalışmalarında aktörler çok sayıda sorgu göndererek özel bir modelin karar sınırlarına veya işlevine yaklaşmaya çalışabilir.

Kapasite riski aynı öğrenilebilirlik mekanizmasından yararlansa da saldırı niyeti gerektirmez. Bir kredi aracısının müşterileri için daha başarılı başvurular hazırlamaya çalışması, bir işe alım danışmanının adayların seçilme oranını artırmaya çalışması veya bir şirketin otomatik değerlendirme sürecini anlamaya çalışması olağan ekonomik davranışlar olabilir.

Yapay zekâ bu sorunu neden büyütebilir?

Yüksek hacimli aktörlerin kurumların karar alışkanlıklarını öğrenmesi yeni bir olgu değildir. İnsanlar uzun zamandır bankaların, sigorta şirketlerinin, işe alım uzmanlarının ve kamu kurumlarının tercihlerini gözlemlemektedir.

Çalışmaya göre yapay zekâ destekli otomasyon üç nedenle bu dinamiği güçlendirebilir:

• Otomatik sistemler insan değerlendiricilerden daha fazla başvuruyu işler.
• Aynı girdilere daha tutarlı çıktılar üretir.
• Tekrarlanan etkileşimlerden karar sınırı hakkında daha düzenli geri bildirim elde edilmesini sağlar.

Bir insan kredi uzmanının değerlendirmeleri kişisel yargı, bağlam ve günlük değişkenlik nedeniyle daha zor tahmin edilebilir. Otomatik sistem ise aynı kuralları geniş ölçekte uyguladığı için öğrenilmesi daha kolay bir hedef hâline gelebilir. Bu tutarlılık operasyonel verimlilik sağlarken stratejik uyarlama riskini de artırabilir.

İşe alım sistemlerinde nasıl bir eşitsizlik oluşabilir?

Yapay zekâ destekli işe alım sistemleri çok sayıda öz geçmişi, başvuru formunu veya değerlendirme sonucunu işleyebilir. İşverenlerle sürekli çalışan işe alım şirketleri ve aday danışmanları, hangi kelimelerin, deneyim sunumlarının veya öz geçmiş yapılarının sistem tarafından olumlu değerlendirildiğine ilişkin bilgi biriktirebilir.

Bu bilgiye erişebilen adaylar başvurularını değerlendirme sistemine uygun biçimde düzenleyebilir. Maddi kaynakları, profesyonel bağlantıları veya danışmanlık hizmetlerine erişimi olmayan adaylar ise aynı uyarlama imkânına sahip olmayabilir.

Çalışmanın savına göre böyle bir sistem teknik olarak doğru çalışabilir, demografik testlerde kabul edilebilir sonuçlar verebilir ve yine de fırsatları asıl yeterlilik dışındaki bir özelliğe göre dağıtabilir: algoritmik değerlendirme ortamına hazırlanabilme kapasitesi.

Üretim ortamında hangi işaretler izlenmelidir?

Yazar, kapasite riskinin statik model doğrulamasından çok üretim ortamındaki girdi dağılımlarında görünür hâle gelebileceğini belirtmektedir. Belirli özelliklerin sunum biçiminde zaman içinde ortaya çıkan yoğun ve yönlü değişimler, aktörlerin sistem geri bildirimine uyum sağladığını gösterebilir.

Çalışmada verilen gözlemsel örnekler arasında şunlar yer almaktadır:

• İstihdam kategorilerinin sistemin değer verdiği düşünülen biçimlere doğru kayması,
• Kredi amacı açıklamalarının modelin daha iyi işlediği çerçevelerde yoğunlaşması,
• Belirli aracı veya başvuru kanallarında girdi dağılımlarının farklılaşması,
• Model performansı değişmeden başvuru sunumlarının zaman içinde uyarlanması.

Bu örneklerin hiçbirine ilişkin sayısal veri veya kurumsal kayıt paylaşılmamıştır. Dolayısıyla bunlar doğrulanmış ampirik sonuçlar değil, yazarın üretim deneyiminden türettiği izleme hipotezleridir.

Model doğrulaması neden tek başına yeterli olmayabilir?

Geleneksel model doğrulaması, modelin test verilerindeki doğruluk, kararlılık, ayırım gücü ve adalet performansını değerlendirir. Bu yaklaşım, modelin kullanım ortamındaki aktörlerin zaman içinde davranışlarını değiştirmediğini veya bu değişimin modelin amaçladığı değerlendirmeyi bozmadığını varsayabilir.

Kapasite riski ise üretim sistemini dinamik bir etkileşim ortamı olarak görmektedir. Model sabit kalsa bile kullanıcı davranışları değişebilir. Girdilerin zaman içindeki dağılımı, başvuru kanallarının bileşimi ve başarılı sunum stratejileri dönüşebilir. Bu nedenle test döneminde gözlenen model davranışı, üretimde aynı sosyal ve dağılımsal sonucu vermeyebilir.

Yazar, dağıtım sonrası izlemenin model doğrulamasının devamı olarak değil, ayrı bir araştırma problemi olarak ele alınmasını önermektedir. İzleme yalnızca doğruluk ve hata oranlarını değil, aktörlerin sistemi öğrenmeye başladığını gösterebilecek davranış değişimlerini de kapsamalıdır.

Kapasite riski için hangi yönetişim soruları sorulmalıdır?

• Sistemle en sık etkileşen aktörler kimlerdir?
• Hangi aktörler karar sonuçlarını toplu olarak karşılaştırabilir?
• Başarılı ve başarısız başvurular hakkında kimler daha fazla geri bildirim almaktadır?
• Belirli broker, danışman veya platformlar olağan dışı başarı oranları geliştiriyor mu?
• Başvuru girdileri zaman içinde belirli sunum biçimlerinde yoğunlaşıyor mu?
• Modelin belirsizliği kullanıcılara nasıl aktarılmaktadır?
• Karar açıklamaları yararlı şeffaflık sağlarken sistemi aşırı ölçüde öğrenilebilir hâle getiriyor mu?
• Algoritmik sisteme uyum sağlamak için gerekli bilgi ve danışmanlık kimlerin erişimindedir?
• Sistemi anlamanın avantajını kim elde etmekte, anlamamanın maliyetini kim taşımaktadır?

Çalışmanın desteklediği ve desteklemediği sonuçlar

Geçmiş, bugün ve gelecek açısından önemi

Geçmiş açısından çalışma, model çıkarımı ve adversarial makine öğrenmesi literatüründeki “dağıtılmış bir modelin sorgular yoluyla öğrenilmesi” düşüncesini olağan ekonomik etkileşimlere taşımaktadır. Teknik saldırgan yerine kredi aracısı, işe alım danışmanı veya yüksek hacimli kurumsal kullanıcı gibi yasal ve sıradan aktörlere odaklanmaktadır.

Bugün açısından katkısı, algoritmik adalet değerlendirmesinin yalnızca model çıktılarıyla sınırlandırılmaması gerektiğini savunmasıdır. Bir sistemin doğruluğu ve grup adaleti kabul edilebilir olsa bile, sistem bilgisine erişimdeki eşitsizlikler sonuçların dağılımını değiştirebilir.

Gelecek açısından çalışma, yapay zekâ yönetişiminin model geliştirme ve ön dağıtım doğrulamasından üretim ortamındaki davranışsal uyarlamaya doğru genişlemesi gerektiğini öne sürmektedir. Kredi, işe alım ve benzeri alanlarda izleme sistemlerinin kimlerin modeli öğrenebildiğini, girdilerin nasıl değiştiğini ve bu değişimin fırsat dağılımını etkileyip etkilemediğini araştırması önerilmektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma türü

Çalışma deneysel araştırma, sistematik literatür taraması, saha çalışması veya istatistiksel modelleme değildir. Yazarın yaklaşık 18 yıllık finansal hizmetler karar yönetimi deneyiminden kaynaklanan üretim gözlemleri ile seçilmiş algoritmik adalet ve adversarial makine öğrenmesi çalışmalarına dayanan kavramsal bir makaledir.

Yazar, gözlemlerin birden fazla tüketici kredisi ortamından geldiğini belirtmekle birlikte hiçbir kurum, model, veri seti, zaman serisi, örneklem büyüklüğü veya nicel sonuç sunmamaktadır. Gizli veya kuruma ait bilgi paylaşılmadığı açıkça ifade edilmiştir.

Çalışmanın temel kavramsal bulguları

1. Öğrenilebilirlik dağılımsal bir risk oluşturabilir: Sistemle çok sık etkileşen aktörler karar örüntülerini diğerlerinden daha hızlı öğrenebilir.
2. Avantaj gerçek yeterlilikten ayrışabilir: Kredi veya işe alım sonucu, değerlendirilmesi amaçlanan özellik kadar sistem için optimize edilmiş sunuma da bağlı hâle gelebilir.
3. Statik adalet testleri yetersiz kalabilir: Modelin benzer girdilere benzer davranması, aktörlerin o girdileri oluşturma kapasitesinin eşit olduğu anlamına gelmez.
4. Risk üretim sırasında oluşabilir: Model doğrulamadan geçtikten sonra aktörlerin geri bildirim yoluyla davranış değiştirmesi yeni sonuçlar doğurabilir.
5. Belirsizliğin gizlenmesi öğrenme sinyalini artırabilir: Kategorik ve kendinden emin çıktılar karar sınırını tekrarlanan denemeler yoluyla daha görünür kılabilir.
6. Yönetişim model düzeyinden sistem düzeyine genişlemelidir: Model performansının yanında aktörlerin etkileşim biçimi ve girdi dağılımlarındaki değişimler izlenmelidir.

Bu maddeler özgün deneylerden elde edilmiş istatistiksel bulgular değildir. Çalışmanın literatür ve mesleki gözlemlerden geliştirdiği teorik sonuçlardır.

Üretim izlemesi için önerilen araştırma alanları

Çalışma kesin bir ölçüm aracı sunmamakla birlikte, aşağıdaki alanların ampirik olarak araştırılması gerektiğini ortaya koymaktadır:

• Başvuru girdilerinin zaman içindeki dağılım değişimleri,
• Değişimlerin belirli broker, danışman veya başvuru kanallarında yoğunlaşıp yoğunlaşmadığı,
• Yeniden başvuru sayısı ile başarılı sonuç arasındaki ilişki,
• Yüksek hacimli aktörlerin başarı oranlarında olağan dışı artışlar,
• Model çıktısının görünürlüğü ile stratejik uyarlama arasındaki ilişki,
• Başvuru biçimlerindeki değişimin gerçek kredi performansı veya iş başarısıyla bağlantısı,
• Danışmanlık ve sistem bilgisine erişimin sosyoekonomik gruplara göre dağılımı,
• Model belirsizliği iletişiminin öğrenilebilirlik üzerindeki etkisi.

Ampirik doğrulama için gerekli unsurlar

Makalede ayrıntılı deney protokolü verilmemektedir. Bununla birlikte yazarın savının doğrulanabilmesi için üretim ortamında zaman serisi niteliğinde başvuru girdileri, başvuru kanalları, karar sonuçları ve gerçek performans sonuçlarının birlikte incelenmesi gerekeceği anlaşılmaktadır.

Özellikle modelin sabit kaldığı dönemlerde belirli girdilerin stratejik biçimde değişmesi, bu değişimin yüksek hacimli aracılarda yoğunlaşması ve olumlu karar oranını artırırken gerçek kredi değerliliği veya iş yeterliliğini artırmaması, kapasite riski savını destekleyebilecek gözlemler olacaktır. Ancak bu ölçümler mevcut çalışmada gerçekleştirilmemiştir.

Başlıca sınırlılıklar

• Çalışmada özgün nicel veri veya deney bulunmamaktadır.
• Yaklaşık 18 yıllık gözlemlerin hangi kurum, dönem, ürün ve örneklemlerden geldiği açıklanmamıştır.
• Gözlemler bağımsız araştırmacılar tarafından doğrulanamamaktadır.
• Kapasite riskini diğer veri kayması ve davranış değişikliği türlerinden ayıran ölçüm yöntemi sunulmamıştır.
• Geleneksel adalet ölçütlerinin kapasite riskini hangi koşullarda ve ne ölçüde kaçırdığı nicel olarak test edilmemiştir.
• Kredi ve işe alım örnekleri arasında mekanizmanın aynı biçimde işlediği gösterilmemiştir.
• Belirsizlik iletişiminin sistemin öğrenilebilirliğini azaltıp azaltmadığı deneysel olarak ölçülmemiştir.
• Şeffaflık, açıklanabilirlik ve kötüye kullanım riskleri arasındaki denge çözümlenmemiştir.
• Çalışmanın hakem değerlendirmesinden geçtiği doğrulanmamıştır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın tam özgün adı: Capability Risk: When AI Systems Become Learnable – and Who Bears the Cost

Yazar: Nupur Sharma. Yazar adı yüklenen nüshanın başlık sayfasında görünmemekte, resmî SSRN metadatasında yer almaktadır.

Yazar sıralaması: Çalışma tek yazarlıdır.

Eş birinci yazar: Bulunmamaktadır.

Sorumlu/iletişim yazarı: SSRN kaydında Nupur Sharma iletişim yazarı olarak gösterilmektedir.

Kurumsal bağlantı: SSRN kaydında kurumsal bağlantı verilmemiştir. Yüklenen metinde “Independent Researcher” ve “Financial Services & AI Governance Practice” ifadeleri yer almaktadır; bunlar doğrulanmış bir üniversite veya şirket adı değildir.

DOI:10.2139/ssrn.6895819

Dergi: Hakemli bir dergi bilgisi bulunmamaktadır.

Yayınevi: Özgün hakemli dergi yayınevi bulunmamaktadır.

Yayın platformu: SSRN – Social Science Research Network

Yazım tarihi: 7 Haziran 2026

Kaynak türü: Kavramsal yapay zekâ yönetişimi ve algoritmik adalet çalışma metni

Hakemlik durumu: Hakem değerlendirmesinden geçtiğine ilişkin doğrulanmış bilgi bulunmamaktadır. Çalışma hakemli bir araştırma makalesi olarak sunulmamalıdır.

Resmî kaynak bağlantısı:SSRN çalışma kayıt sayfası

Bu Türkçe açıklama, yüklenen çalışmanın altı sayfası baştan sona incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel içerikte çalışmanın dışında yeni bulgu, vaka, istatistik veya düzenleyici sonuç eklenmemiştir. Dış kaynaklar yalnızca çalışmanın bibliyografik kimliğini, yazarını, DOI’sini, tarihini ve resmî yayın sayfasını doğrulamak için kullanılmıştır.

Çalışmanın en önemli yöntemsel sınırlılığı, “kapasite riski” kavramını güçlü bir üretim deneyimi anlatısıyla gerekçelendirmesine rağmen iddiaları destekleyen anonimleştirilmiş veri, karşılaştırmalı örneklem veya istatistiksel analiz sunmamasıdır. Bu nedenle makalenin katkısı, kanıtlanmış bir etki büyüklüğü vermekten çok gelecekte yapılabilecek üretim izleme ve algoritmik adalet araştırmalarına yeni bir soru önermesidir: Bir yapay zekâ sistemini anlamanın faydasını kim elde ediyor ve onu anlayamamanın maliyetini kim taşıyor?