Tag: Yapay Zeka

Information Technologies

ISO 42001:2023 – AI Governance, Ethics, and Auditing – Yapay Zeka Yönetimi, Etik ve Denetim

🇺🇸🇬🇧ISO 42001:2023 – AI Governance, Ethics, and Auditing

Artificial Intelligence (AI) is transforming industries, decision-making processes, and even our daily lives at an unprecedented pace. However, with great power comes great responsibility—ensuring that AI systems are ethical, transparent, and accountable has become a global priority. The ISO 42001:2023 standard was introduced to address this need by providing a structured framework for AI management systems. This article explores the ethical considerations in AI governance and the role of auditing in ensuring compliance with ISO 42001, concluding with a personal milestone in AI auditing.

Understanding ISO 42001:2023

ISO 42001:2023 is the first international standard dedicated to Artificial Intelligence Management Systems (AIMS). Developed by the International Organization for Standardization (ISO), this standard provides guidelines for organizations to establish, implement, maintain, and continuously improve AI systems responsibly. It applies to businesses, governments, and institutions that develop or deploy AI, ensuring that their systems align with global best practices.

The core objectives of ISO 42001 include:

• Risk Management in AI – Addressing biases, inaccuracies, and unintended consequences.

• Transparency and Explainability – Ensuring AI decisions are understandable and justifiable.

• Ethical AI Deployment – Preventing discrimination, promoting fairness, and respecting privacy.

• Regulatory Compliance – Aligning with international laws, such as the EU AI Act.

• Continuous Improvement – Establishing monitoring and feedback mechanisms to refine AI models.

AI Ethics in ISO 42001: Beyond Compliance

ISO 42001 is not just a compliance checklist—it is a roadmap for building AI systems that earn trust and credibility. Ethics play a crucial role in this framework, ensuring AI does not reinforce bias, infringe on rights, or operate in an opaque manner.

Key Ethical Considerations in AI Auditing

1. Bias and Fairness

AI models inherit biases from data and human inputs. ISO 42001 requires organizations to assess and mitigate these biases through data governance and model validation techniques.

2. Accountability and Responsibility

AI decisions can have legal and social ramifications. The standard encourages assigning clear responsibilities within an organization, ensuring that AI-driven outcomes can be traced back to human oversight.

3. Privacy and Security

AI systems process vast amounts of personal and sensitive data. Auditors must verify whether organizations implement data minimization, anonymization, and encryption to comply with privacy regulations.

4. Explainability and Transparency

A critical challenge in AI ethics is the black-box problem—when AI makes decisions without clear reasoning. ISO 42001 emphasizes explainable AI (XAI), which allows stakeholders to understand and challenge AI outputs.

The Role of AI Auditors in ISO 42001 Compliance

AI auditing is the linchpin in verifying compliance with ISO 42001. Auditors assess an organization’s AI governance structure, risk management strategies, and ethical alignment.

Key Auditing Processes in ISO 42001

• Governance Assessment – Evaluating leadership commitment, ethical policies, and AI governance structures.

• Risk & Impact Analysis – Identifying potential AI-related harms and their mitigation strategies.

• Algorithmic Transparency Check – Reviewing how AI models function and ensuring their outputs are interpretable.

• Data Management Evaluation – Auditing data collection, storage, and processing to ensure compliance with privacy laws.

• Performance and Bias Testing – Examining AI models for unintended biases or errors that may cause discrimination.

The complexity of AI auditing requires professionals who understand both technical AI principles and governance frameworks. Organizations seeking ISO 42001 certification will rely on lead auditors to guide them through compliance processes.

A Personal Milestone in AI Auditing

As the AI landscape evolves, ensuring ethical and responsible AI use is a challenge I am committed to addressing. I am proud to share that I have recently achieved the Exemplar Global-accredited ISO 42001 Lead Auditor certificate from Right Team Academy. This certification enhances my ability to assess and guide organizations in implementing robust AI governance frameworks.

With this accreditation, I aim to contribute to the ethical and transparent deployment of AI systems, ensuring compliance with global standards while fostering innovation. The journey toward responsible AI is just beginning, and I look forward to playing a role in shaping its future.

🇹🇷ISO 42001:2023 – Yapay Zekâ Yönetişimi, Etik ve Denetim

Yapay Zekâ (YZ), endüstrileri, karar alma süreçlerini ve günlük yaşamımızı benzeri görülmemiş bir hızla dönüştürüyor. Ancak büyük güç, büyük sorumluluk getirir—YZ sistemlerinin etik, şeffaf ve hesap verebilir olmasını sağlamak küresel bir öncelik haline geldi. ISO 42001:2023 standardı, bu ihtiyaca yanıt olarak geliştirilmiş ve yapay zekâ yönetim sistemleri için yapılandırılmış bir çerçeve sunmuştur. Bu makalede, YZ yönetişiminde etik ilkeler ve ISO 42001 standardına uygunluğu sağlamak için denetimin rolü ele alınacaktır. Son olarak, yapay zekâ denetimi alanındaki kişisel bir başarımı paylaşacağım.

ISO 42001:2023 Nedir?

ISO 42001:2023, Yapay Zekâ Yönetim Sistemleri (AIMS) için geliştirilmiş ilk uluslararası standarttır. Uluslararası Standardizasyon Örgütü (ISO) tarafından yayımlanan bu standart, kuruluşların YZ sistemlerini sorumlu bir şekilde kurmalarını, uygulamalarını, sürdürmelerini ve sürekli iyileştirmelerini sağlamaya yönelik yönergeler sunar. YZ geliştiren veya kullanan işletmeler, devletler ve kurumlar için geçerlidir ve bu sistemlerin küresel en iyi uygulamalarla uyumlu olmasını amaçlar.

ISO 42001’in temel hedefleri şunlardır:

• YZ’de Risk Yönetimi – Önyargılar, hatalar ve istenmeyen sonuçları ele alma.

• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik – YZ kararlarının anlaşılır ve gerekçelendirilebilir olmasını sağlama.

• Etik YZ Kullanımı – Ayrımcılığı önleme, adaleti teşvik etme ve gizliliğe saygı duyma.

• Yasal Uyum – AB Yapay Zekâ Yasası gibi uluslararası düzenlemelerle uyum sağlama.

• Sürekli İyileştirme – YZ modellerini izlemek ve geri bildirim mekanizmaları oluşturmak.

ISO 42001 ve Yapay Zekâ Etiği: Uyumluluğun Ötesinde Bir Yaklaşım

ISO 42001, yalnızca bir uyumluluk kontrol listesi değil, aynı zamanda güvenilir ve saygın YZ sistemleri oluşturmak için bir yol haritasıdır. Etik, bu çerçevenin temel taşlarından biridir ve YZ’nin önyargılı, hak ihlali yapan veya şeffaf olmayan bir şekilde çalışmasını önlemeye yardımcı olur.

YZ Denetiminde Temel Etik İlkeler

1. Önyargı ve Adalet

YZ modelleri, verilerden ve insan girdilerinden kaynaklanan önyargılar taşıyabilir. ISO 42001, kuruluşların veri yönetişimi ve model doğrulama teknikleri kullanarak bu önyargıları tespit etmelerini ve azaltmalarını gerektirir.

2. Hesap Verebilirlik ve Sorumluluk

YZ kararları hukuki ve toplumsal sonuçlar doğurabilir. Standart, YZ’nin çıktılarının net bir insan sorumluluğu çerçevesinde izlenmesini ve denetlenmesini teşvik eder.

3. Gizlilik ve Güvenlik

YZ sistemleri büyük miktarda kişisel ve hassas veri işler. Denetçiler, veri minimizasyonu, anonimleştirme ve şifreleme gibi uygulamaların yürürlükte olup olmadığını doğrulamalıdır.

4. Açıklanabilirlik ve Şeffaflık

YZ etiğinde en büyük zorluklardan biri kara kutu sorunudur—YZ’nin neden belirli kararlar aldığı anlaşılmadığında güven sorunları ortaya çıkabilir. ISO 42001, açıklanabilir yapay zekâ (XAI) kullanımını teşvik ederek YZ çıktılarının anlaşılabilir ve sorgulanabilir olmasını sağlar.

ISO 42001 Uyumluluğunda Yapay Zekâ Denetçilerinin Rolü

YZ denetimi, ISO 42001 uyumluluğunu doğrulamada kilit unsurdur. Denetçiler, bir kuruluşun YZ yönetişim yapısını, risk yönetim stratejilerini ve etik uyumluluğunu değerlendirir.

ISO 42001 Kapsamında Denetim Süreçleri

• Yönetişim Değerlendirmesi – Liderlik taahhüdü, etik politikalar ve YZ yönetişim yapılarının incelenmesi.

• Risk ve Etki Analizi – Olası YZ kaynaklı zararların belirlenmesi ve azaltma stratejilerinin gözden geçirilmesi.

• Algoritmik Şeffaflık Kontrolü – YZ modellerinin nasıl çalıştığının gözden geçirilmesi ve çıktılarının açıklanabilir olup olmadığının değerlendirilmesi.

• Veri Yönetimi Denetimi – Veri toplama, saklama ve işleme süreçlerinin gizlilik yasalarıyla uyumlu olup olmadığının incelenmesi.

• Performans ve Önyargı Testleri – YZ modellerinin ayrımcılığa yol açabilecek önyargılar içerip içermediğinin değerlendirilmesi.

YZ denetimi, hem teknik yapay zekâ ilkelerini hem de yönetişim çerçevelerini anlayan profesyoneller gerektirir. ISO 42001 sertifikasyonu almak isteyen kuruluşlar, bu süreçleri başarıyla yönetmek için baş denetçilere ihtiyaç duyar.

Yapay Zekâ Denetimi Alanında Kişisel Bir Başarı

YZ’nin etik ve sorumlu kullanımı giderek daha büyük bir zorluk haline gelirken, bu alanda katkıda bulunma taahhüdümü sürdürüyorum. Right Team Academy’den Exemplar Global akreditasyonlu ISO 42001 Baş Denetçi sertifikasını almış olmaktan büyük gurur duyuyorum.

Bu sertifika, kuruluşların YZ yönetişimini değerlendirme ve yönlendirme yeteneğimi güçlendirerek, etik ve güvenilir YZ sistemlerinin oluşturulmasına katkıda bulunmamı sağlıyor. Sorumlu yapay zekâ yolculuğu henüz yeni başlıyor ve bu sürecin şekillendirilmesinde aktif bir rol üstlenmeyi dört gözle bekliyorum.

Artificial Intelligence, Information Security

How AI’s Personal Portrait Trend Highlights the Risks of Digital Data Trails

In a recent social media trend, people are asking AI tools to draw or describe what their lives might look like, based solely on a few data points they’ve previously shared. This may sound like an innocuous and fun way to get a new perspective, but it actually reveals something a bit deeper and perhaps unsettling about the era we live in—just how much our online presence can reveal about us, even to publicly accessible AI tools.

I recently tried the prompt, “Based on what you know of me, draw a picture of what you think my life currently looks like,” with a public AI model. What I got back was a strikingly accurate visualization of my life as it currently stands. It captured not only my professional challenges and current ambitions but even hinted at aspects of my personal life and interests. It felt as though the AI had peered beyond the screen and into my daily life. The experience got me thinking: if a public AI can produce such an accurate rendering of my life, what does that mean about the vast amounts of data corporations or governments might have on each of us?

The Data We Leave Behind

Our digital lives leave traces of our personalities, interests, and even our emotional states. When we post a picture, like a video, or update our profiles, we add to a complex digital profile that AI systems can later reference to predict behavior, preferences, and life situations. In my case, the AI had access to details I’d shared over time—my background, my job challenges, and my interests—and combined these fragments into a surprisingly accurate portrayal of my life.

The Power and Risks of AI Pattern Recognition

AI algorithms work by finding patterns in large amounts of data. Given a few inputs, they can draw highly specific conclusions, as happened with my own digital “portrait.” When public AI tools can access even general information, they can still make deeply personal inferences. Imagine the possibilities with private entities or governments with unrestricted access to our private data: credit card transactions, location history, health records, browsing habits, and social connections.

Unlike the publicly available AI models that have only our online personas, private entities may use non-consensual data collection through third-party agreements or back-end tracking technologies to create far more extensive profiles. Governments and corporations could potentially track us on an almost cellular level: knowing not just our preferences but our routines, psychological triggers, and even potentially predicting our future behavior based on past data. In the wrong hands, these predictions could be used to manipulate consumer choices, predict and shape social trends, or even influence voter behavior on a massive scale.

AI Portraits as a Reality Check

As fun and harmless as it may seem to play with these AI portrait prompts, the exercise underscores just how much can be gleaned from a few data points. And if a public model can analyze these to paint a life portrait, private models—designed to optimize profit or compliance, rather than delight—can achieve much more.

While AI technology can offer us personalized, convenient experiences, it’s crucial for each of us to remain conscious of the digital traces we leave behind. We must also advocate for stronger data privacy laws and demand transparency from both public and private entities on how our data is collected, stored, and used.

As we experiment with AI prompts and digital tools, we should treat them as reminders to manage our digital footprint thoughtfully, remembering that the sum of our data is more powerful than it seems. AI’s capacity to capture personal nuances from fragmented data is a mirror held up to our data-rich lives—a reminder of the importance of safeguarding our digital identity in a world that has the capability, and sometimes the incentive, to know us better than we know ourselves.

Digital Transformation, Information Security

I’m speaking at CS4CA MENA Summit!

The 3rd in a successful series of exclusive Cyber Security for Critical Assets Summits in the MENA region, that brings together the region’s industry leaders to discuss and create best practice industry guidelines. The CS4CA MENA Summit is brought to you by Qatalyst Global

Digital Transformation, Information Technologies

Endüstri 4.0 Treninde Boş Koltuklar

Sanayi devrimlerini geriden takip etme alışkanlığı olan ülkemizde belki de ilk defa dünyaya bu kadar yakınız.

Diğer taraftan da bir o kadar uzak…

Son zamanların trendi “Endüstri 4.0” ile insandan bağımsızlığa doğru ilerleyen üretimin bizi nerelere götüreceğini merakla izliyoruz. Katıldığım seminerlerde herkes bir başarı hikayesi paylaşıyor ama gerçekte başarılan ne çok sorgulanmıyor.

Birinci sanayi devrimi buharlı makinelerle gerçekleşti, treni kaçırdık. Treni kaçırdık derken sözün gelişi değil, hakikaten buharlı trenlerle bile batıdan yıllar sonra tanışabildik.

Seri üretim ile gelişen ikinci sanayi devrimi de geç uğradı topraklarımıza, batılı ülkeler savaş teknolojilerini bile seri üretmeye geçtiğinde biz maalesef hala el işiyle, usta-çırak ilişkisiyle devam ettik. Sadece batı ilerlemedi bu devrimde, Japonya gibi doğu ülkeleri de çok iyi yerlere geldiler sanayide.

Bilgisayarların ve otomasyonun kullanıldığı üçüncü sanayi devrimi de geç geldi bize. Bize derken yerli üretimden bahsediyorum, topraklarımızda otomasyon vardı belli ölçüde ama çoğunluğu yabancı sermayeydi yakın zamana kadar.

Gelişmiş ülkeler otomasyonu olabilecek en üst seviyede uçtan uca sağlayacak duruma geldikten sonra daha fazla ne yapabiliriz sorusu gündeme geldi.

İşte dördüncü sanayi devrimi ya da popüler adıyla Endüstri 4.0 böyle doğdu. Bazıları için otomasyonun devamı ya da endüstri 3.5 olarak görülse de yapılanlar, aslında bunun bir adım ilerisine geçme potansiyeli ortaya çıktığı için 4.0 akımı başladı.

Ve belki de ilk defa zamanında tepki verdik ülke olarak bir teknolojik gelişmeye. Ne yazık ki altyapımız olmadan girdik yarışa ve yanlış stratejilerle ilerlediğimiz bu yarışta geride gidiyoruz ama çağın dinamikleri 50 ya da 100 sene önceki gibi değil, küçük gelişmelerle bir adım öne geçebilmek de mümkün bilgi çağında.

Peki neyimiz eksik diye baktığımızda temel olarak 3 ana sebep görüyorum:

  1. Otomasyon teknolojilerinde yetersizlik
  2. Bilişim teknolojilerinde yetersizlik
  3. İnsan kaynağında yetersizlik.

İlk 2 sebepten ilki olan otomasyon konusundaki yetersizliğimiz aslında üçüncü sanayi devrimini özümseyememiş ya da bu konuda yeterince yatırım yapmamış olmamızdan kaynaklanıyor. Şirketlere baktığımızda otomasyonun girebileceği pek çok süreç maddi kısıtlar yüzünden hala insana dayalı yürüyor. Zamanında otomasyon teknolojisi yurt dışından yüksek maliyetlerle geldiği için ucuz iş gücünün tercih edilmiş olması sebebiyle çağı yakalayamamışız. İşin kötüsü dışarıdan alamıyoruz, bari içeride geliştirelim diye de bir yatırım olmamış.

Buna paralel gelişmesi gereken bilişim teknolojileri altyapısı da eksik kalmış, otomasyonun bilişimi, bilişimin otomasyonu tetiklediği döngüye giremeyen şirketler otomasyonu bir alet olarak kullanmaktan ileri gidemezken, sadece masraf kalemi olarak görülen IT birimleri hazır yazılımlar ve platformların basit ama garanti çözümleri döngüsüne girerek yabancı menşeli firmalara kaynak akıtmış.

Bu ikisinin birleşiminde ortaya çıkıp, çoğu sanayi firmasında üst yönetimlerce hala fark edilemeyen 3. ve son sebep ise insan kaynağı eksikliği maalesef.

O kadar çalışanımız var diyenleri duyabiliyorum. Neden mi eksik insan kaynağı?

Çünkü doğru değil planlamamız.

Otomasyon kültüründen gelmeyen, bilişim teknolojilerine uzak çalışanlarla zaten endüstri 3.0’ı ucundan yakalayan bir iş yapış şekli var şirketlerimizin.

Bunlara ek olarak trendi yakalamak uğruna başlatılan Endüstri 4.0 projelerine ekstra kaynak ayrılmıyor. Üst yönetimler yıllardan beri süregelen IT yapar yanılsamasından sıyrılamayıp projeleri istiyor fakat proje için ekip oluşturulmuyor.

Ne mi oluyor bu durumda?

Üzerinde tam zamanlı iş yükü bulunan bir çalışan yeni teknolojileri öğrenip, geliştireceği ikinci bir görevin hakkını veremiyor. Aradaki açığı dışarıdan teknoloji alarak kapatmak ise uzun vadede maliyetleri artırırken çalışanların da yetkinlik kazanmasını engelliyor, şirketleri dışa bağımlı yapıyor.

Bu da bizi hedeften uzaklaştırırken başladığımız projeleri daha karmaşık bir sorun haline getiriyor.

Sorunun çözümü ise o kadar da karmaşık değil, insana yatırım yaparken kısa vadeli çözümler yerine biraz sabır göstermek yeterli.

Önce insan kaynağı oluşturulsun, işi dönüşüm olan bir ekip olsun ki bölünmeden, odaklı bir şekilde çözüme gidebilsinler.

Varsın 6 ay sonunda iş emirleriniz otomatik akmasın, bugüne kadar otomatik değildi de işler mi duruyordu?

Varsın üretimden topladığınız veri size bir sonraki arızanızı ne zaman yaşayacağınızı önceden söylemesin, bakımcılarınız belki bir süre daha eskisi gibi çalışırlar.

Kısacası ekibi oluşturduktan sonra onlara biraz da zaman verin. Dışarıdan aldığınız teknoloji günü kurtarır, kendi teknolojiniz yarını.