Vergi ve gümrük denetiminde yapay zekâ (2)

Bir önceki yazıda, yapay zekâya ilişkin te­mel hususları ele almıştık. Bu yazımızda, hukuki ve etik açıdan vergi/gümrük idaresinde yapay zekâ kullanımı meselesine yöneliyoruz. Yapay zekâya ilişkin hukuki ve etik sorunların farkında olmak yapay zekâ kullanımında sınır­ların belirlenmesi bakımından oldukça önem­li.

Zira yapay zekâ kullanımı, yüksek potansi­yeliyle birlikte gerek mükellefler gerekse ver­gi idareleri açısından önemli riskleri de içinde barındırıyor. Bu konuda, en büyük endişeler­den biri vergi otoritelerinin büyük miktarda hassas ve kişisel veriyi işlemeleri nedeniyle gizlilik/mahremiyet ve güvenliktir.

Hukuki ve etik sorunların genel çerçevesi; tarafsızlık ve verilerin haksız kullanımı, şef­faflık, gizlilik ve veri yönetimi (yapay zekâ bağlamında mahremiyet, vergi mükellefleri­nin kişisel bilgilerinin, nasıl ve ne zaman top­lanıp işleneceği hususunda bir miktar kontrol sahibi olma hakkını ifade eder) hesap verebi­lirlik şeklinde tespit edilmektedir*. Bu arka planda, verilerin doğru şekilde işlenmesini, güvenliğini ve kötüye kullanılmamasını sağ­lamak ve bunların denetimi zorlu konuların önünde gelmektedir.

OECD ilkeleri

OECD Yapay Zekâ İlkeleri, yapay zekâ konu­sunda kabul edilen ilk hükümetler arası stan­darttır. Bu ilkeler, insan haklarına ve demok­ratik değerlere saygılı, yenilikçi ve güvenilir yapay zekâyı teşvik etmektedir. İlkeler 2019 yı­lında kabul edilmiş ve 2024 yılında güncellen­miştir. Beş değere dayalı ilke ve politika yapı­cılar ile yapay zekâ aktörlerine yönelik pratik ve esnek rehberlik sunan beş tavsiyeden oluş­maktadır. Türkiye ilkeleri kabul eden ülke­ler arasındadır. İlkeler kısaca; kapsayıcı büyü­me, sürdürülebilir kalkınma ve refah, adalet ve mahremiyet dâhil olmak üzere insan hakları ve demokratik değerler, şeffaflık, güvenlik ve he­sap verebilirlik şeklindedir.

Hukuki ve etik zorluklar yanlı tutum ve verinin gerekçesiz kullanımı

YZ sistemleri, eğitim verilerindeki geçmiş yanlı tutum, algoritma tasarımındaki hatalar, beklenmedik veri etkileşimleri ve tek yanlı ge­ri bildirim döngüleri nedeniyle taraflı sonuçlar üretebilir. Bu risklerin azaltılması için karar süreçlerinin tarafsızlığı objektif biçimde kanıt­lanmalı ve tüm etkileyen unsurlar dikkatle de­ğerlendirilmelidir.

Basitlik-karmaşıklık dengesi

YZ sistemleri fazla karmaşık olursa “kara ku­tu” hâline gelerek anlaşılmazlığa, fazla basit­leştirilmesi halindeyse yanlı sonuç üretimine yol açabilir. Bu nedenle, kullanıcıların yetkin­liği, kurumun kapasitesi ve veri kalitesi dikkate alınarak, değer katan ama karmaşıklığı sınırlı sistemler tercih edilmelidir.

Şeffaflık

YZ sistemlerinin tüm paydaşlar tarafından anlaşılabilir şekilde açık ve net bilgilerle ta­nıtılması gerekir. Üç boyutta ele alınır:

Açıklık: Hangi bilgiler kamuoyuyla payla­şılır?

Anlaşılabilirlik: Bu bilgiler paydaşlar tara­fından nasıl algılanır ve anlaşılır?

Açıklanabilirlik: YZ’nin etkilediği bir karar neden ve nasıl alınmıştır?

Bu unsurlar, yönetişim süreçlerinde iyi­leştirme alanlarını belirlemeye yardımcı ola­caktır.

Gizlilik ve veri yönetişimi

Mükellef verileri, YZ sistemlerinin geliştiril­mesinde önemlidir ancak aynı zamanda veri ih­lalleri ve aşırı gözetim gibi riskler doğurur. Bu nedenle veri gizliliğini korumaya yönelik temel yönetişim adımları geliştirilmelidir.

Hesap verebilirlik

Bu ilke, YZ’nin etik kullanımını güvence al­tına almada merkezi bir rol oynar. Hesap vere­bilirliğe ilişkin bir çerçevenin oluşturulması, olası zararları tespit etmeye, izlemeye ve telafi etmeye yardımcı olur; böylece YZ kullanımına yönelik kamu güveni ve toplumsal kabul güçle­necektir.

Tespitlerden anlaşıldığı üzere, vergi-güm­rük idaresinin önünde yönetilmesi gereken çok katmanlı bir süreç vardır. İdarede dijitalleşme bakımından alınan mesafe göz önünde bulun­durulursa, hukuk devleti ekseninde yukarıdaki hususlar bakımından da iyimser olunabileceği görüşündeyim.

*Understanding Artificial Intelligence in Tax and Customs Administration”, Technical Notes and Manuals 2024, 006 (2024)