Artificial Discretion as a Technology-Based Decision Making Model: An Assessment for Turkish Public Administration

Yıl 2024, Cilt: 8 Sayı: 2, 165 - 183, 30.12.2024

Faruk Selahattin Yolcu , Mehmet Seyda Ozan

https://doi.org/10.33399/biibfad.1572770

Öz

In recent years, rapid advances in digitalization and artificial intelligence technologies have paved the way for significant innovations in the field of public administration. These innovations have enabled the use of technology-based systems in many areas within the scope of more efficient and effective public service delivery. They have become critical tools in terms of accelerating processes in public administration, increasing objectivity and increasing the accuracy of decisions taken. They have provided flexibility in the decision-making processes of public administrators. This has placed the issue of how the discretionary power that contributes to public functioning can be developed with digital tools and artificial intelligence at the center of current research. Significant studies are ongoing in Türkiye to integrate technology-based decision-making systems. This integration aligns with the 2021-2025 National Artificial Intelligence Strategy and the 2024-2025 Action Plan. In this context, the study focuses on the concept of discretionary power in Turkish public administration from the perspective of artificial intelligence by using descriptive analysis and case study methods and aims to evaluate its strategic usage areas. The study concludes that integrating artificial discretionary power into Turkish public administration can accelerate decision-making processes while supporting transparency, efficiency, and accountability. Additionally, it can significantly enhance the quality of public services and contribute to a more sustainable and effective management approach.

Anahtar Kelimeler

Discretion, artificial ıntelligence (AI), strategic management, public administration, digitalization

Teknoloji Tabanlı Karar Alma Modeli Olarak Yapay Takdir Yetkisi: Türk Kamu Yönetimi İçin Bir Değerlendirme

Öz

Son yıllarda dijitalleşme ve yapay zekâ teknolojilerindeki hızlı ilerlemeler, kamu yönetimi alanında önemli yeniliklerin önünü açmıştır. Bu yenilikler, daha verimli ve etkili kamu hizmeti sunumu kapsamında teknoloji tabanlı sistemlerin birçok alanda kullanılmasını sağlamış ve bu sistemler; kamu yönetiminde süreçlerin hızlandırılması, nesnelliğin artırılması ve alınan kararların doğruluğunun yükseltilmesi açısından kritik araçlar haline gelmiştir. Bu gelişmeler, kamu yöneticilerinin karar alma süreçlerinde esneklik sağlayarak kamusal işleyişin en uygun şekilde sürdürülmesine katkı sağlayan takdir yetkisinin dijital araçlar ve yapay zekâ ile nasıl geliştirilebileceği konusunu güncel araştırmaların odağına yerleştirmiştir. Türkiye’de de bu anlamda yoğun çalışmalar yürütülmekte olup 2021-2025 Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi ve 2024-2025 Eylem Planı çerçevesinde teknoloji tabanlı karar alma sistemlerinin entegrasyonu büyük önem kazanmaktadır. Bu bağlama odaklanan çalışmada, betimsel analiz ve örnek olay incelemesi yöntemleri kullanılarak Türk kamu yönetiminde takdir yetkisi kavramı, yapay zekâ perspektifinden ele alınmış ve stratejik kullanım alanlarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, Yapay takdir yetkisinin Türk kamu yönetimine entegrasyonunun; şeffaflık, etkinlik ve hesap verebilirlik ilkelerini destekleyerek karar alma süreçlerini hızlandırmasının yanında, kamu hizmetlerinin kalitesini artırarak daha sürdürülebilir ve etkili bir yönetim anlayışının gelişimine önemli katkılar sunabileceği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Takdir Yetkisi, Yapay Zekâ, Stratejik Yönetim, Kamu Yönetimi, Dijitalleşme

Kaynakça

• Akburakcı, N. F. (2021). Yapay Zekânın İdarenin Takdir Yetkisi ve Karar Alma Mekanizmalarına Etkisi. İdare Hukuku ve İlimleri Dergisi, (20), 77-97.
• Bengio, Y. (2009). Learning Deep Architectures For AI. Foundations And Trends® İn Machine Learning, 2(1), 1-127.
• Bulut, M. (2018). Kamu Görevlileri Disiplin Hukukunda Kanunilik İlkesini Yeniden Düşünmek. Uyuşmazlık Mahkemesi Dergisi, (12).
• Chen, T., Ran, L., & Gao, X. (2019, June). AI İnnovation For Advancing Public Service: The Case Of China's First Administrative Approval Bureau. In Proceedings of the 20th Annual International Conference on Digital Government Research (pp. 100-108).
• Çağlayan, R. (2019). İdare Hukuku Dersleri (7. Baskı). Ankara: Adalet Yayınevi.
• Çamur, Ö. (2020). Kamu Yönetiminde Kamu Yararının Gerçekleştirilmesinde Adaletin Önemi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(1), 605-614.
• Dinçkol, H. A. (2013). İdari Yargı’da Hâkimin Takdir Yetkisinin Denetlenmesi. Marmara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Hukuk Araştırmaları Dergisi, 19(2), 1567-1594.
• Federal News Network, (2023). “DoD unveils responsible AI toolkit” https://federalnewsnetwork.com/defense-news/2023/11/dod-unveils-responsible-ai-toolkit/ Erişim Tarihi: 21.10.2023
• Forst, B., & Bushway, S. (2010). Discretion, rule of law, and rationality. In Conference on The Past and Future of Empirical Sentencing Research, Albany, NY. https://www.albanylawreview.org/article/69569-managing-miscarriages-of-justice-from-victimization-to-reintegration/attachment/145741.pdf. Erişim Tarihi: 14.10.2024, 1-49.
• Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 1-9).
• Gülener, S. (2011). Yargı bağımsızlığını güçlendirici bir mekanizma olarak yargısal hesap verebilirlik ve Türk yargı sistemi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 15(2), 215-252.
• He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).
• Hinton, G. E., Osindero, S., & Teh, Y. W. (2006). A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural computation, 18(7), 1527-1554.
• Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1-32.
• Kalabalık, H. (1997). İdare hukukunda takdir yetkisi kavramı ve benzer kurumlarla karşılaştırılması. Gazi Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 1(2), 205-232.
• Karatepe, Ş. (1991). İdarenin Takdir Yetkisi. Türk İdare Dergisi, 63(392), 63-121.
• Kerasidou, C. X., Malone, M., Daly, A., & Tava, F. (2023). Machine learning models, trusted research environments and UK health data: ensuring a safe and beneficial future for AI development in healthcare. Journal of Medical Ethics, 49(12), 838-843.
• LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
• Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, (2021). Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Başkanlığı, Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025, http://www.sp.gov.tr/tr/temel-belge/s/214/Ulusal+Yapay+Zek_+Stratejisi+_2021-2025 Erişim Tarihi: 15.10.2024.
• Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, (2024). Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Başkanlığı, Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2024-2025 EylemYapay Zekâ Erişim Tarihi: 15.10.2024.
• Seçkin, S., & Üstün, G. (2015). İdari İşlemlerde Takdir Yetkisi ve Gerekçe İlkesi. Marmara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Hukuk Araştırmaları Dergisi, 21(2), 509-534.
• Spiceworks, (2022). “What is super artificial ıntelligence (aı)? definition, threats, and trends” https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/super-artificial-intelligence/ Erişim Tarihi: 27.09.2023
• Tetik, A. T. (2017). Hukuk Devleti İlkesi Bağlamında Takdir Yetkisi ve Yerindelik Denetimi İlişkisi. Selçuk Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 25(2), 249-276.
• US CBP, (2020). U.S. Customs and Border Protection. “CBP’s Vision and Strategy 2025.” https://www.cbp.gov/document/publications/u-s-customs-and-border-protection-strategy-2020-2025 Erişim Tarihi: 12.10.2023
• Vaba Eesti Sõna. (2020). “Tallinn Digital Summit 2023: Technology Is to Empower Societies”, https://www.vabaeestisona.com/tallinn-digital-summit-2023-technology-is-to-empower-societies/ Erişim Tarihi: 27.09.2023
• Yayla, Y. (1964). İdarenin Takdir Yetkisi. Journal of Istanbul University Law Faculty, 30(1-2), 201-211.