Yapay Zekâ ve Hukuk #01 – Yapay Zekâ İşe Alınıp Alınmayacağımıza, Vergi Kaçırıp Kaçırmadığımıza, Örgüt Üyesi Olup Olmadığımıza Karar Verebilir mi?

Algoritma hakkınızda karar verdiğinde itiraz edebilir misiniz?

Fransız veri koruma otoritesi CNIL’in yayımladığı Uber kararı, bu sorunun önemini gösteriyor.

Uber sürücülerinin hesapları, dolandırıcılık şüphesi veya düşük puan nedeniyle gerçek bir insan müdahalesi olmadan kapatılıyordu. Gelir elde etmeyi engelleyen bu kararlar nedeniyle Uber’e yaklaşık 825 milyon avro ceza verildi.

Türkiye’de de algoritmik değerlendirme artık varsayımdan ibaret değil:

GİB raporuna göre KAŞİF, önceden tanımlanmış kurallar olmaksızın makine öğrenmesi ve yapay zekâyla günde yaklaşık dört milyon mükellefi analiz ediyor; potansiyel sahte fatura ve haksız KDV iadesi girişimlerini belirliyor. Ticaret Bakanlığı, firmaların otomatik olarak skorlandığını ve şüpheli beyannamelerin yapay zekâ destekli sistemlerle tarandığını açıklıyor. Adalet Bakanlığı, yapay zekâyı belge sınıflandırma ve karar desteğinde kullandığını; fakat sistemlerin otomatik karar verici olmadığını belirtiyor. CBS projesi, dava dosyasındaki bilgilerden muhtemel örgüt bağlantısını tahmin ediyor. Trafik sistemi, plaka, araç türü, hız ve geçiş zamanını operatör olmadan tespit ederek ihlal verilerini trafik ekiplerine iletiyor.

İnsan kaynaklarında da somut Türkiye örnekleri var. Turkcell kendi açıklamalarına göre 2020’de yaklaşık üç bin adayın video mülakatındaki “duygu-durum” değerlendirmesinde yapay zekâ kullanıldı. Şirket, ayrıca genç yetenek destekleme programı kapsamında 2021’de yaklaşık iki bin adayın algoritmayla değerlendirildiğini ve adayların bu sonuçlara göre sonraki aşamalara geçirildiğini de açıkladı.

Finans alanında Findeks Kredi Notu, kişinin gelecek 12 aydaki borç ödeme olasılığını tahmin eden bir skor olarak tanımlanıyor. Bu sayfa notu doğrudan “yapay zekâ” olarak nitelendirmiyor. Buna karşılık KKB, ticari müşterilere ilişkin Ticari Borçluluk Endeksi modelinde makine öğrenmesi ve ileri analitik tekniklerinin kullanıldığını açıkça belirtiyor.

SBM metni de bu konuda standart bir yaklaşımla kişisel verilerin tamamen veya kısmen otomatik yöntemlerle işlendiğini; müşteri profili ve sigorta risk değerlendirmelerinde kullanıldığını ve otomatik analiz sonucunda ortaya çıkan olumsuz sonuca itiraz edilebileceğini yasal zorunluluk gereği açıklıyor.

Peki bunların tamamı hukuka aykırı mı?

Hayır. Bu açıklamalar kullanımın varlığını gösterir; hukuka uygunluk belgesi değildir.

KVKK’nın 11/1-g maddesi, kişisel verilerin münhasıran otomatik sistemlerle analiz edilmesi sonucunda kişinin aleyhine bir sonuç ortaya çıkmasına itiraz hakkı tanıyor. KVKK hakları

Kişisel Verileri Koruma Kurulu da 2021/1303 sayılı kararında, araç kiralama şirketlerinin yapay zeka ile kara liste oluşturması bağlamında profillemenin her durumda yasak olmadığını; KVKK’nın 4 ve 5. maddelerine uygun hukuki sebep, ölçülülük ve menfaat dengesi bulunması gerektiğini belirtiyor.

Dolayısıyla sorun yalnızca yapay zekâ kullanılması değildir. Asıl sorun; kişinin işe alınmasını, krediye erişimini, sigorta koşullarını, platform gelirini veya hukuki durumunu etkileyen sonucun yalnızca otomatik analizle verilmesi ve etkili bir itiraz ya da insan incelemesi bulunmamasıdır.

AB’de işe alım başvurularını filtreleyen ve adayları değerlendiren yapay zekâ sistemleri yüksek riskli kabul ediliyor. İşyerinde duygu tanıma ise tıbbi ve güvenlik amaçlı sınırlı istisnalar dışında yasaklanan uygulamalar arasında. AB düzenlemesi

Olumsuz bir sonuçla karşılaşılırsa ne yapılabilir?

İşverene, bankaya, platforma, sigorta kuruluşuna veya diğer veri sorumlusuna yazılı KVKK başvurusu yapılarak kullanılan veriler ve kaynakları, değerlendirmenin amacı, kararın tamamen otomatik olup olmadığı, yanlış verilerin düzeltilmesi ve kararın insan tarafından yeniden incelenmesi istenebilir. Veri sorumlusu en geç 30 gün içinde cevap vermelidir. Cevap yetersizse cevaptan itibaren 30 gün; cevap verilmezse ilk başvurudan itibaren 60 gün içinde KVKK Kuruluna şikâyet edilebilir. Başvuru süreleri Kredi notunda hata varsa doğrudan “nota” değil, notu oluşturan gecikme, limit veya borç kaydı gibi temel verilere Findeks itirazı yapılmalıdır. Rapor ve kayıt referans numarası ile itiraz numarası saklanmalıdır. Banka sorunu çözmezse önce bankaya yazılı başvuru, ardından BDDK şikâyeti yapılabilir. İşe alımda yaş, cinsiyet, engellilik veya diğer korunan temellerden birine dayalı ayrımcılık şüphesi varsa işverene yapılacak başvurudan sonra TİHEK başvurusu da değerlendirilebilir. Vergi incelemesinde incelemenin konusu ve kapsamı yazılı olarak sorulmalı; açıklamalar inceleme tutanağına geçirilmeli ve bildirimler, belge talepleri, tutanaklar ile başvurular saklanmalıdır. Süreç VDK Mükellef Portalından izlenebilir; nihai tarhiyat veya ceza ise tebliğdeki süre içinde vergi yargısına taşınabilir. Vergi ve mali konularda KVKK’nın 28/2-ç istisnası ayrıca değerlendirilmelidir; özel sektördeki başvuru modeli kamu vergi işlemlerine otomatik olarak uygulanamaz.

Kısacası ekran görüntüsü, tarih-saat, rapor, ret bildirimi, inceleme yazısı, tutanak, başvuru metni ve referans numarası mutlaka kaydedilmelidir.

Algoritma bir risk işareti üretebilir. Fakat kişinin hayatını etkileyen sonuç, açıklanamayan ve itiraz edilemeyen bir kara kutuya dönüşmemelidir.

Bu yazı ilk olarak 31 Ağustos 2026 tarihinde LinkedIn’de yayımlanmıştır: Yapay Zekâ İşe Alınıp Alınmayacağımıza, Vergi Kaçırıp Kaçırmadığımıza, Örgüt Üyesi Olup Olmadığımıza Karar Verebilir mi?