YAPAY ZEKÂ ETİĞİ BAĞLAMINDA REKLAMCILIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE UYGULAMALI BİR ARAŞTIRMA

Öz

Yapay zekâ uygulamaları, pek çok sektör üzerinde yenilikçi çözümler sunarak işleyişi değiştirirken çeşitli etik sorunların da kaynağı haline gelmektedir. İnsanların günlük yaşamlarında önemli yer edinen ve yapay zekâ uygulamalarının etkisiyle oldukça gelişen reklamcılık da etik bağlamda tartışılması gereken bir sektör olarak öne çıkmaktadır. Reklamcılığın geleceğinin güvence altına alınması ve yapay zekânın reklamcılıkta bir tehdit yerine fırsat olabilmesi için etik sorunların belirlenmesi, incelenmesi ve bu sorunlara yönelik önlemlerin alınması gerekmektedir. Bu araştırmada, reklam ajanslarında yapay zekâ etiği ölçeğinde karşılaşılan sorunlar, sorunların çözülmesine engel teşkil eden zorluklar, gelecekte karşılaşılması muhtemel sorunlar ve bu sorunlara alınan önlemler incelenmiştir. Derinlemesine görüşme kapsamında ajanslarla görüşmeler gerçekleştirilmiş, görüşmelerden ulaşılan verilerin analiz sürecinde içerik analizi ve betimsel analiz yöntemleri birlikte kullanılmıştır. Verilerin çözümlemesi, oluşturulan tema ve kodlar doğrultusunda nitel ve karma yöntemlerde tercih edilen MAXQDA Analytics Pro-2020 analiz programı ile yapılmıştır. Araştırmada, reklam sektörünü yakından ilgilendiren yapay zekâ etiği sorunlarının bulunduğu, ancak bu sorunların henüz reklam ajanslarında hissedilir seviyede olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Ajans içinde daha çok yapay zekâ araçlarının kullanımına odaklanılmakta, yapay zekâ etiği sorunlarına alınan önlemler ise yetersiz kalmaktadır. Çalışmanın, yapay zekâ etiği sorunlarına farkındalık oluşturması ve gelecekte karşılaşılabilecek sorunlara ilişkin tartışma başlatması beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Etik
• Yapay Zekâ
• Yapay Zekâ Etiği
• Reklamcılık
• Dijital Reklamcılık

Etik Beyan

Bu araştırmaya yönelik etik kurul izni Üsküdar Üniversitesi Girişimsel Olmayan Araştırmalar Etik Kurulundan alınmıştır

An Applied Study on the Advertising Industry in the Context of Artificial Intelligence Ethics

Öz

Artificial Intelligence (AI) has increasingly captivated the attention of the global advertising sector, with expectations of a significant surge in interest as technology advances. Underneath this heightened interest in artificial intelligence, numerous issues have remained concealed. Therefore, it is crucial to scrutinize the issues arising from the utilization of artificial intelligence applications in the field of advertising. Foremost among these challenges is the ethical dimension, a facet that not only pervades current discourse but also carries a substantial potential for future complications. Some of these quandaries, commonly articulated as AI ethics issues, encompass privacy, security, transparency, and the usurpation of professional roles. In addition, there exist acknowledged yet frequently overlooked predicaments such as bias, data poisoning, responsibility, and the emergence of detached agencies. Remarkably absent in the literature is a comprehensive exploration of AI ethics issues within the specific context of the advertising sector. This study aims to address this gap by illuminating ethical challenges, scrutinizing the identified issues, and proposing potential resolutions for the infusion of AI in advertising. In this context, the research endeavors to delve into the ethical intricacies stemming from the adoption of AI applications in advertising. The objective is to elucidate the perspectives of advertising professionals on this matter, revealing the ethical conundrums confronted by advertising agencies regarding AI, and discerning the implemented measures to navigate these challenges. The study also seeks to explore anticipations regarding potential future AI ethics dilemmas in advertising and how AI applications may fundamentally shape the trajectory of the advertising landscape.

Anahtar Kelimeler

• Ethics
• Artificial Intelligence
• Artificial Intelligence Ethics
• Advertising
• Digital Advertising

Kaynakça

1. Acar, O. (2020). Yapay Zekâ Fırsat Mı, Yoksa Tehdit Mi?. İstanbul: Kriter Yayınevi.
2. Agrawal, A., J. Gans & Golgfarb, A. (2019). Geleceği Gören Makineler/Yapay Zekâ Ekonomisine Giriş, Çev. Mustafa Ürgen. İstanbul: Babil Kitap.
3. Aziz, A. (2017). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri ve Teknikleri. Ankara: Nobel Yayınları.
4. Chaudhry, R., & Berger, P. (2019). Ethics in data collection and advertising. GPH-International Journal of Business Management, 2(07), 01-07. http://www.gphjournal.org/index.php/bm/article/view/240 (Erişim Tarihi: 12 Ekim 2023)
5. Codella, D. (2020, 28 Şubat). Business Intelligence Doesn’t Need More AI; It Needs More Humans. https://www.business2community.com/business-intelligence/business-intelligence-doesnt-need-more-ai-it-needs-more-humans-02282393. (Erişim Tarihi: 11 Ekim 2023)
6. Constantin, L. (2021, 12 Nisan). How data poisoning attacks corrupt machine learning models. https://www.csoonline.com/article/3613932/how-data-poisoning-attacks-corrupt-machine-learning-models.html. (Erişim Tarihi: 13 Eylül 2023).
7. Creswell, J. W. (2003). Research design: qualitative, quantitative and mixed methods approaches. California: Sage Publications.
8. Culnan, M. & Clark, C. (2009). How Ethics Can Enhance Organizational Privacy: Lessons from the ChoicePoint and TJX Data Breaches.MIS Quarterly. 33(4), 673-687. doi: 33.673-687.10.2307/20650322.

9. Du, S., & Xie, C. (2021). Paradoxes of artificial intelligence in consumer markets: Ethical challenges and opportunities. Journal of Business Research, 129, 961–974. doi: 10.1016/j.jbusres.2020.08.024.
10. Eysenbach, G., & Köhler, C. (2002). How do consumers search for and appraise health information on the world wide web? Qualitative study using focus groups, usability tests, and in-depth interviews. BMJ, 324(7337),573-577. doi: 10.1136/bmj.324.7337.573.
11. Galloway, C. & Swiatek, L. (2018). Public relations and artificial intelligence: it’s not (just) about robots. Public Relations Review, 44(5),734–740. doi.org/10.1016/j.pubrev.2018.10.008.
12. Gouda, K., Biswal, K., & Parveen, B. (2020). Application of Artificial Intelligence in Advertising & Public Relations and Emerging Ethical Issues in the Ecosystem. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(6), 7561-7570.
13. Guba, E. G. & Lincoln, Y. S. (1982). Epistemological and methodological bases of naturalistic inquiry. Educational Communication and Technology Journal, 30(4), 233-252. doi.org/10.1007/BF02765185.
14. Kızıltepe, Z. (2015). İçerik analizi nedir? Nasıl oluşmuştur? F. N. Seggie & Y. Bayyurt (Ed.), Nitel araştırma yöntem, teknik, analiz ve yaklaşımları (ss.253-266) içinde. Ankara: Anı Yayıncılık.
15. Köse, U. (2020). Yapay Zekâ Etiği Çerçevesinde Geleceğin İşletmeleri: Dönüşüm ve Paradigma Değişiklikleri. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(5), 290-305. doi:10.21923/jesd.833224.
16. Latour, B. (2008). Biz Hiç Modern Olmadık (Simetrik Antropoloji Denemesi), Çev. İnci Uysal. İstanbul: Norgunk Yayıncılık.
17. Lansıtı, M. & K. Lakhanı (2020). Yapay Zekâ Çağında Rekabet, Çev. Taner Gezer. İstanbul: AirACT.
18. Lovitt, W. (2017). "Heidegger ile Teknoloji Üzerine Bir Konuşma" içinde, Heidegger: Teknoloji ve insanlığın Geleceği, Çev. Ahmet Aydoğan. İstanbul: Say Yayınları, 78-111.
19. Merriam, S. B. (2009). Qualitative research: A guide to design and implementation: Revised and expanded from qualitative research and case study applications in education. San Franscisco, USA: Jossey-Bass.
20. Mills, L. (2017). The Role of Artificial Intelligence in Storytelling. https://www.sureoak.com/insights/ai-storytelling-lexi-mills (Erişim Tarihi: 28 Eylül 2021)
21. Nessi. (2012). Big Data A New World of Opportunities. Nessi White Paper. https://nessi.eu/wp-content/uploads/2020/09/NESSI_WhitePaper_BigData.pdf (Erişim Tarihi: 18 Kasım 2023).
22. Noble, S. (2018). Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism, New York: New York University Press.
23. Patton, M. Q. (2014). Nitel araştırma ve değerlendirme Yöntemleri. Çev. Mesut Bütün & Selçuk Demir, Ankara: Pegem Akademi.
24. Pavaloiu, A. & Köse, U. (2017) Ethical Artificial Intelligence-An Open Question, Journal of Multidisciplinary Developments, 2(2),15-27.
25. Punch, K. F. (2011). Sosyal Araştırmalara Giriş: Nicel ve Nitel Yaklaşımlar. Çev. Dursun Bayrak, Bader Arslan & Zeynep Akyüz, Ankara: Siyasal Kitabevi Yayınları.
26. Qu, S. Q. & Dumay, J. (2011). The qualitative research interview. Qualitative Research in Accounting & Management, 8(3), 238-264, doi.org/10.1108/11766091111162070.
27. Rodgers, S. (2021). Themed Issue Introduction: Promises and Perils of Artificial Intelligence and Advertising, Journal of Advertising, 50(1),1-10, doi:10.1080/00913367.2020.1868233.
28. Rodgers, W. & Nguyen, T. (2022). Advertising Benefits from Ethical Artificial Intelligence Algorithmic Purchase Decision Pathways. J.Bus Ethics, 178, 1043–1061, doi.org/10.1007/s10551-022-05048-7.
29. Say, C. (2018). 50 Soruda Yapay Zekâ, İstanbul: Bilim ve Gelecek Yayınevi.
30. Schatsky, D. Katyal, V., Iyengar, S. & Chauhan, R. (2019), Can AI be ethical? Why enterprises shouldn’t wait for AI regulation, Deloitte Insights. https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/4604_S4S-AI-and-ethics/DI_S4S-AI-and-ethics.pdf (Erişim Tarihi: 15 Eylül 2023)
31. Seale, C. (1999). Quality in qualitative research. Qualitative Inquiry, 5(4),465-478.
32. Seidman, I. (2006). Interviewing as qualitative research: A guide for researchers in education and the social sciences. New York: Teachers college press.
33. Sen, D., Dasgupta, K. & D. Gupta (2020). An empirical study on algorithmic bias, in: 2020 IEEE44th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), IEEE ,1189–1194.
34. Shah, N., Engineer, S., Bhagat, Chauhan, H., Shah, M. (2020). Research Trends on the Usage of Machine Learning and Artificial Intelligence in Advertising. Augment Hum Res, 5(19), 1-16, https://doi.org/10.1007/s41133-020-00038-8
35. Tanyeri, E. (2018). "Stiegler Düşüncesinde Birlikte Yaşamın Krizi: Distopya, Robotlar ve Farmakolojik Teknoloji", içinde, Cogito: Bugünün Distopyası (s. 1-256), İstanbul: YKY.
36. Telli, G. (2019). Yapay Zekâ ve Geleceğin Meslekleri. G. Telli içinde, Yapay Zekâ ve Gelecek (s.186-197). İstanbul: Doğu Kitabevi.
37. Tiles, M. & Oberdiek, H. (2014). "Conflicting Visions of Technology", Philosophy of Technology (The Technological Condition An Anthology), Ed.Robert C. Scharff & Val Dusek, UK:Wiley Blackwell, 249-259.
38. Türksoy, N. (2022). The Future of Public Relations, Advertising and Journalism: How Artificial Intelligence May Transform the Communication Profession and Why Society Should Care? Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi, (40), 394-410.doi:10.17829/turcom.1050491.
39. Valin, J. & Gregory. A. (2020). Ethics Guide to Artificial Intelligence in PR. Chartered Instıtute of Public Relations, https://cipr.co.uk/common/Uploaded%20files/Policy/AI/AIinPR_Ethics_Guide_UK.pdf. (Erişim Tarihi 25 Ekim 2023)
40. Wirtz, B. W., Weyerer, J. C. & Geyer, C. (2019), Artificial intelligence and the public sector: Applications and challenges. International Journal of Public Administration,42(7),596-615.
41. Yıldırım, A. & Şimşek, H. (2011). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
42. Yılmaz, M. (2020). Sermaye Piyasalarının Yeni Termo Dinamiği: Yapay zekâ. M. Yılmaz ve Ö. İyigün (Ed.) içinde, Oyunu Değiştiren Güç Yapay Zekâ (s. 1-40). İstanbul: Beta Kitap.
43. Wu. L., Dodoo, N., Wen J. & Ke, L. (2022) Understanding Twitter conversations about artificial intelligence in advertising based on natural language processing. International Journal of Advertising, 41(4),685-702, doi: 10.1080/02650487.2021.1920218.
44. Yu. Y., (2021). The Role and Influence of Artificial Intelligence on Advertising Industry. Proceedings of the 2021 International Conference on Social Development and Media Communication (SDMC 2021). doi, 10.2991/assehr.k.220105.037. (s.190-194). China: University of International Business and Economics.