ARTIFICIAL INTELLIGENCE ETHICS: FUNDAMENTAL PRINCIPLES, CHALLENGES, AND INTERDISCIPLINARY APPROACHES

Yıl 2025, Cilt: 10 Sayı: 1, 152 - 175, 05.06.2025

Sermin Asıl

https://doi.org/10.47107/inifedergi.1605400

Öz

This study aims to address the ethical challenges emerging with the rapid advancement of artificial intelligence (AI) technologies and to analyze their impacts on individuals and society. AI creates complex ethical dilemmas, particularly in areas such as autonomy, accountability, privacy, discrimination, and security, making its influence on decision-making processes an increasingly significant subject of inquiry. Employing a systematic literature review methodology, this study discusses the ethical risks associated with AI systems, the moral questions arising from human-machine interaction, and the ethical challenges surrounding concepts such as data privacy, accountability, and digital justice. The research examines 10 articles on AI ethics published in 2024 and sourced from the Web of Science database. The systematic review method has been utilized to identify key findings and common themes within these studies. The reviewed literature demonstrates that AI contributes to major ethical concerns, including privacy violations, data misuse, biased algorithms, and the distribution of accountability. Furthermore, the autonomous decision-making capabilities of AI systems have been found to push ethical boundaries, with their adverse effects on individuals and societies continuing to grow. In particular, concepts such as accountability and transparency have been identified as critical in defining the moral limits of AI. The findings of this study provide guidance on areas where AI applications should be approached with greater caution in the future and emphasize the necessity of normative regulations grounded in international collaboration to ensure the safe and equitable implementation of these technologies. In this context, the research seeks to contribute to the development of a more comprehensive perspective in the field of AI ethics.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence ethics , artificial intelligence bias , accountability , algorithmic communication and public relations , digital society

Etik Beyan

The study titled “Artificial Intelligence Ethics: Fundamental Principles, Challenges, and Interdisciplinary Approaches,” submitted for consideration in INIF E-Journal, does not require ethical committee approval.

Destekleyen Kurum

The article titled “Artificial Intelligence Ethics: Fundamental Principles, Challenges, and Interdisciplinary Approaches,” submitted for consideration in INIF E-Journal, has not received any financial or moral support from any institution or organization. The research was conducted entirely independently, and all analyses and findings presented in the study reflect the original contributions of the authors.

YAPAY ZEKÂ ETİĞİ: TEMEL İLKELER, SORUNLAR VE DİSİPLİNLERARASI YAKLAŞIMLAR

Öz

Bu çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesiyle birlikte ortaya çıkan etik sorunları ele almayı ve bu sorunların bireyler ve toplum üzerindeki etkilerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Yapay zekâ (YZ) özellikle otonomi, sorumluluk, mahremiyet, ayrımcılık ve güvenlik gibi alanlarda karmaşık etik ikilemler yaratmakta, bu teknolojilerin tüm süreçlerde etkisi giderek daha önemli bir araştırma konusu haline gelmektedir. Sistematik literatür taraması yöntemi kullanılarak yürütülen bu çalışma yapay zekâ sistemlerinin etik risklerini, insan-makine etkileşiminden doğan ahlaki soruları ve veri gizliliği, sorumluluk ile dijital adalet gibi kavramlar etrafındaki etik zorlukları tartışmaktadır. Araştırmada Web of Science veri tabanından ulaşılan ve 2024 yılında yayımlanmış yapay zekâ etiği ile ilgili 8 makale incelenmiştir. Sistematik inceleme yöntemi temel bulguları ve bu bulguların ortak temalarını ortaya çıkarmak amacıyla kullanılmıştır. İncelenen çalışmalar, yapay zekânın mahremiyetin ihlali, veri istismarı, önyargılı algoritmalar ve sorumluluk dağılımı gibi konularda önemli etik sorunlara yol açtığını göstermektedir. Ayrıca yapay zekâ sistemlerinin otonom karar alma kapasitesinin etik sınırları zorladığı ve bu teknolojilerin bireyler ve toplum üzerindeki olumsuz etkilerinin giderek arttığı görülmektedir. Özellikle sorumluluk ve hesap verebilirlik gibi kavramların, yapay zekânın ahlaki sınırlarını belirlemede kritik bir rol oynadığı tespit edilmiştir. Çalışmanın bulguları, yapay zekâ uygulamalarının gelecekte hangi alanlarda daha dikkatli kullanılması gerektiğine dair kılavuzluk sunmakta ve bu teknolojilerin güvenli ve adil bir şekilde yönlendirilmesi için uluslararası işbirliklerine dayalı normatif düzenlemelerin gerekliliğini vurgulamaktadır. Bu bağlamda araştırma, yapay zekâ etiği alanında daha kapsamlı bir perspektif geliştirilmesine katkı sağlamayı hedeflemektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ etiği , yapay zekâ önyargısı , hesap verebilirlik , algoritmik iletişim ve halkla ilişkiler , dijital toplum

Etik Beyan

İNİF E-DERGİ kapsamında değerlendirilmesi üzere göndermiş olduğum “Yapay Zekâ Etiği: Temel İlkeler, Sorunlar ve Disiplinlerarası Yaklaşımlar” başlıklı bu çalışma etik kurul izni gerektirmemektedir.

Destekleyen Kurum

İNİF E-DERGİ kapsamında değerlendirilmesi üzere göndermiş olduğum “Yapay Zekâ Etiği: Temel İlkeler, Sorunlar ve Disiplinlerarası Yaklaşımlar” başlıklı makale herhangi bir kurum veya kuruluş tarafından maddi ya da manevi olarak desteklenmemiştir. Araştırma tamamen bağımsız bir şekilde yürütülmüş olup, çalışmada yer alan tüm analizler ve sonuçlar yazarların özgün katkılarıyla ortaya konmuştur.

Kaynakça

• Abudureyimu, Y. ve Oğurlu, Y. (2021). Yapay zekâ uygulamalarının kişisel verilerin korunmasına dair doğurabileceği sorunlar ve çözüm önerileri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(41), 765-782.
• Atalay, M. ve E. Çelik (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172.
• Boyles, R. J. M. (2024). Can’t bottom-up artificial moral agents make moral judgements? Filosofija. Sociologija, 35(1), 14-22.
• Brereton, P., Kitchenham, B. A., Budgen, D., Turner, M. and Khalil, M. (2007). Lessons from applying the systematic literature review process within the software engineering domain. Journal of Systems and Software, 80(4), 571-583.
• Campbell, M., Hoane, A. J., ve Hsu, F. (2002). Deep blue. Artificial Intelligence, 134(2002), 57-83.
• Cevizci, A. (2022). Felsefeye giriş. İstanbul: Say Yayınları.
• Dilek, G. Ö. (2019). Yapay zekânın etik gerçekliği. Ankara Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 2(4), 47-59.
• Dost, S. (2023). Yapay zekâ ve uluslararası hukukun geleceği. Süleyman Demirel Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 13(2), 1271-13.
• Efe, A. (2021). Yapay zekâ risklerinin etik yönünden değerlendirilmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 3(1), 1-24.
• Elendu C, Omeludike E.K., Oloyede P.O., Obidigbo B.T. and Omeludike J.C. (2024). Legal implications for clinicians in cybersecurity incidents: A review. Medicine, 103(39)(e39887), 1-26.
• El-Haber, N., Burnett, D., Halford, A., Stamp, K., De Silva, D., Manic, M. and Jennings, A. (2024). A lifecycle approach for artificial intelligence ethics in energy systems. Energies, 17(3572), 1-11. doi.org/10.3390/en17143572.
• Emiroğlu, B. D. (2022). Tema park ziyaretçilerinin motivasyon kaynakları ve parkları ziyaret sebepleri: sistematik bir literatür incelemesi, Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 6(2), 411-433.
• Fjelland, R. (2020). Why general artificial intelligence will not be realized. Humanities and Social Sciences Communications, 7(1), 1-9.
• Fundira, M., Edoun, E. I., Pradhan, A., and Mbohwa, C. (2024). Assessing digital competencies and AI ethics awareness among customers in the banking sector. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development, 16(6), 792-807.
• Gabriel, I. (2020). Artificial intelligence, values, and alignment. Minds and machines, 30(3), 411-437.
• Gao, D. K., Haverly, A. and Wu, J. (2024). AI ethics: A bibliometric analysis, critical issues, and key gaps. International Journal of Business Analytics,11(1), 1-19.
• Goodfellow, I., Bengio, Y. ve Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. Erişim: http://alvarestech.com/temp/deep/Deep%20Learning%20by%20Ian%20Goodfellow,%20Yoshua%20Bengio,%20Aaron%20Courville%20(z-lib.org).pdf
• Görentaş, M. B. (2023). Hukukta yapay zekâ. Social Science Development Journal, 8(41), 1-14.
• Güvercin, C. H. (2020). Tıpta yapay zekâ ve etik. Yapay zekâ ve tıp etiği, 1, 7-13. Web: https://www.researchgate.net/profile/Cemal-Hueseyin Guevercin/publication/348281076_Artificial_Intelligence_in_Medicine_and_Ethics/links/60480e1b299bf1e078695cdf/Artificial-Intelligence-in-Medicine-and-Ethics.pdf
• Harvey, D. (2021) Marx, sermaye ve iktisadi aklın cinneti (E. Soğancılar, Çev.). İstanbul: Sel Yayınları.
• Kırık, A. M., ve Baştaş-Bakış, N. (2020). Teknolojik determinizm çerçevesinde türkiye’de web dizilerinin toplumsal dönüşüme etkileri: Fi dizisi örneği. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(3), 1820-1835.
• Köse, U. (2020). Yapay zekâ etiği̇ çerçevesinde geleceğin işletmeleri̇: Dönüşüm ve paradigma değişiklikleri̇. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(5), 290-305.
• Leone, M. (2024).Technology and sacrifice. Religions, 15 (692), 1-17.
• Maral, T. (2024). Sosyal bilimlerin kesişim noktası: Yapay zekâ ve etik. Ankara Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, (Yapay Zekâ ve Sosyal Bilimler Öğretimi), 17-33.
• McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N. and Shannon, C. E. (2006). A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence, AI Magazine, 27(4), 12-14.
• Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., and Altman, D. G. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. BMJ: British Medical Journal, 339(7716), 332-336. https://doi.org/10.1136/bmj.b2535
• Özturan, H. (2020). Ahlak felsefesinin temel problemleri seçme metinler (1.Baskı.). İstanbul: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Özyiğit, S. (2023). Algoritmik ön yargı nedeniyle uğranılan salt malvarlığı zararlarının tazmini. Web: file:///C:/Users/SERM%C4%B0N%20ASIL/Downloads/ssrn-4911933.pdf
• Prochaska, M. ve Alfandre, D. (2024). Artificial intelligence, ethics, and hospital medicine: Addressing challenges to ethical norms and patient‐centered care. Journal of Hospital Medicine, 1-3. doi:10.1002/jhm.13364
• Russell, S. J. ve Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Malaysia; Pearson Education Limited.
• Say, C. (2018). 50 soruda yapay zekâ (7. Baskı). İstanbul: Berdan Matbaası.
• Stahl, B. C. (2021). Artificial intelligence for a better future: An ecosystem perspective on the ethics of AI and emerging digital technologies. Switzerland: Springer. Web: file:///C:/Users/SERM%C4%B0N%20ASIL/Downloads/978-3-030-69978-9.pdf
• Tegmark, M. (2019) Yaşam 3.0/yapay zekâ çağında insan olmak. (E. Göksoy, Çev.). İstanbul: Pegasus Yayınları.
• Turan, D. (2020). Yapay zekâ ve vergi uygulamalarına etkisi. Anadolu Akademi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 55-70.
• Turan, T. (2024). Dijital vicdan: yapay zekâ çağında etik. Afyonkarahisar: Yaz Yayınları.
• Turan, T., Turan, G., ve Küçüksille, E. (2022). Yapay zekâ etiği: Toplum üzerine etkisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(2), 292-299.
• Turing, A. M. (2009). Computing machinery and intelligence, R. Epstein, G. Roberts ve G. Beber (Der.), Parsing the turing test (s.23-65). Dordrecht: Springer.
• Weidener, L. ve Fischer, M. (2024). Proposing a principle-based approach for teaching AI ethics in medical education. JMIR Medical Education, 10: e55368. doi.org/10.2196/preprints.55368
• Yeşilkaya, N. (2022). Yapay zekâya dair etik sorunlar. Şarkiyat İlmi Araştrımalar Dergisi, 14(3), 949-963.