Yapay Zeka ve ÇSY: Neden ve Nasıl?

İşletmelerin giderek daha önemli hale gelen Çevresel, Sosyal ve Yönetişim (ÇSY) etkilerini açıklama ve raporlama ihtiyacı yoğun bir şekilde tartışılmaktadır. Bu amaçla Küresel Raporlama Girişimi (GRI), Sürdürülebilirlik Muhasebesi Standartları Kurulu (SASB), Dünya Ekonomik Forumu’nun (WEF) Paydaş Kapitalizmi Ölçütleri (SCM) ve Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları (SKA’lar) dahil olmak üzere farklı standartlar ve çerçeveler geliştirilmiştir. ÇSY raporlamasında yapay zeka etiği araştırmalarından elde edilen içgörülerin uygulanmasının önemini anlamak ve SKA’ların bu tür bilgilerin açıklanmasını karşılaştırılabilir, evrensel ve erişilebilir hale getirmek için nasıl kullanılabileceğini vurgulamak doğru bir dijital dönüşümü şirketlerimiz için mümkün kılacaktır. Bu olmadan sürdürülebilirlik sürecinin doğru yönetilmesi ve uygulanması mümkün değildir.

Yapay zeka sistemleri farklı işletmelerin farklı ihtiyaçlarına uyarlanabilecek bir çerçeve sunmaktadır. YZ uygulamaları, paydaşların özellikle hangi SKA’larla ilgilendiğini ve şirketin hangilerini en doğrudan etkilediğini ve etkilerini ayarlama yeteneğine sahip olduklarını keşfetmek için bir önemlilik analizi içermektedir. Aşağıda görüldüğü gibi SKA’lar ile ÇSY arasında oldukça yakın bir ilişki vardır. İki alan özleri itibariyle temelde aynı amaçlara hizmet etmektedirler.

Yapay zeka sistemlerinin hem olumlu hem de olumsuz etkilerini dikkate almanın ve farklı etkiler arasındaki dalgalanma etkilerini ve bağlantıları hesaba katmanın önemini vurgulamak gerekir. Yapay zeka etkilerinin analizini ve raporlamasını iyileştirmek için hangi çerçevenin nasıl kullanılabileceğini görmek adına büyük teknoloji şirketlerinin sürdürülebilirlik raporlarına bakmak yerinde olacaktır. Yapay zeka sistemlerinin bireyler, çalışanlar ve işletmeler üzerindeki etkilerini mikro, mezo ve makro düzeylerde dikkate almanın önemini vurgulamadan yapay zekanın derin etkilerinin anlamlandırılması mümkün değildir.

Aşağıdaki görselde bu ilişkilerin matematiksel boyutu da gösterilmiştir. Yapay zeka etik bir regülasyon altında SKA ve ÇSY çerçevelerinin alt hedeflerinin gerçekleştirilmesinde oldukça etkin olabilir.

BM değerlendirmelerine göre, 2030 Gündemi’ni yarıladığımız halihazırdaki ortamda, 169 SKA hedefinin yarısında ilerleme ya zayıf ya da yetersizdir. SKA hedeflerinin yüzde otuzunun ise ilerlemesi ya durmuş ya da tersine dönmüş durumdadır.

ITU ve UNDP tarafından bilgi ortağı olarak Boston Consulting Group (BCG) ve gündem destekçisi olarak Inter-American Development Bank (IDB) ile birlikte geliştirilen SKA Dijital Hızlandırma Gündemi, dijital teknolojilerin ölçek ve verimlilik yaratarak ekonomik ve toplumsal dönüşümü nasıl başlattığını göstermektedir.

Gündem, iklim eylemi, eğitim, açlık ve yoksulluk gibi alanlar da dahil olmak üzere, teknolojinin 169 SKA hedefinin 119’una ya da yaklaşık yüzde 70’ine nasıl doğrudan fayda sağlayabileceğini halihazırda gösteren dijital çözümleri içermektedir. [1]

Bu açılardan bakıldığında yapay zeka ve dijitalleşmenin, aşağıda vurgulayacağım maddeler analiz edildiğinde, sürdürülebilir bir dünya yolunda somut katkılar sunabileceğini öngörmekteyim. Bu sayede ülkemizde de 2030 Gündemi ve 55’e Uyum çerçevelerine şirketlerin adapte olması kolaylaşacaktır.

ÇSY ile ilgili açıklama ve raporlama, her tür işletme için giderek daha önemli hale gelmiştir.

Küresel Raporlama Girişimi (GRI), Sürdürülebilirlik Muhasebesi Standartları Kurulu (SASB), Dünya Ekonomik Forumu’nun (WEF) Paydaş Kapitalizmi Ölçütleri (SCM) ve Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları dahil olmak üzere ÇSY’ye ilişkin açıklama ve raporlama için farklı standartlar ve çerçeveler geliştirilmiştir. Bu şirketlerin tedarik zincirleriyle olan ilişkilerini de hesaba katarsak analiz işlerini oldukça zorlaştırmaktadır.

ÇSY raporlamasında yapay zeka etik araştırmalarından elde edilen içgörülerin uygulanması ihtiyacına odaklanmak ve SKA’ların bu tür bilgilerin açıklanmasını karşılaştırılabilir, evrensel ve erişilebilir hale getirmek için nasıl kullanılabileceğini tasarlamak dünya genelinde genel bir kurumsal eğilimdir.

Yapay zeka sistemlerine ve bunların sürdürülebilirlik etkilerine yaklaşmak için farklı işletmelerin farklı ihtiyaçlarına uyarlanabilecek bir çerçeve sunulmaktadır. Her şirketin kendine özgü yapısal zorlukları olduğundan uyum için hızlı ve etkin süreç yönetimi yapay zeka ile sağlanabilir.

Paydaşların özellikle hangi SKA’larla ilgilendiğini ve şirketin en doğrudan hangilerini etkilediğini ve etkilerini ayarlama yeteneğine sahip olduklarını keşfetmek için bir önemlilik analizi içermektedir. Yapay zeka bu analizin hızlı ve etkin bir biçimde yapılmasını sağlayabilir.

Yapay zeka sistemlerinin hem olumsuz hem de olumlu etkilerini dikkate almanın ve farklı etkiler arasındaki dalgalanma etkilerini ve bağlantıları hesaba katmanın önemlidir. AB gibi uluslararası kurumların yasal düzenlemeleri hayata geçirmesi ve dünya genelinde geçerli olacak etik ilke ve yaptırım kanunlarını hukuk alanına bir an önce dahil etmesi gereklidir.

Şirketlerin gelecekte karşılaşacakları riskleri belirlemesi ve öncelik sırasına alması kurumsal olarak bu risklere uygun cevap verilebilmesini sağlar. Bu birçok verinin sağlıklı ve çok boyutlu analizi ile mümkün olur. Sürdürülebilirlik raporlamasının özü kurumsal olarak, her anlamda pozitif bir yapı haline gelme mücadelesidir. Kısaca, verimli bir üretim yaparken çevreyi ekolojik olarak destekleyen bir yapı olma, bir yandan da sosyal olarak artı değer üreten bir toplumsal organizasyonu sağlamaktır.

Şirketlerin dolaylı etkileri ve daha geniş toplumsal ve ekonomik etkileri etik yapay zeka ile açıklamaları, burada sunulan çerçeve bunu gerektirmektedir. Bu hem etkilerin anlaşılmasını derinleştirecek hem de şirketlerin olumsuz etkileri halının altına süpürmesini zorlaştıracaktır.

İkinci olarak, çok çeşitli paydaşlar yapay zeka etiğinde vurgulanan sorunların giderek daha fazla farkına varmaktadır ve işlerini bu bilgiyle yeterince uyumlu hale getirmeyen herhangi bir şirket, faaliyet göstermek için sosyal lisanslarını tehlikeye atma riskiyle karşı karşıyadır. Bu, bir şirketin yöneticileri olumsuz etkilerini o kadar önemsemese bile, paydaşların önemsediği ve olumsuz etkileri azaltmak için ellerinden geleni yapmayan şirketleri giderek daha fazla cezalandıracağı anlamına gelmektedir. Kötü ÇSY performansı sermaye bulmayı zorlaştıracak, en yetkin çalışanları çekme hedefini engelleyecek ve şirketin hem tedarikçilerle hem de müşterilerle olan ilişkilerine zarar verecektir.

Büyük teknoloji şirketlerinin, yapay zeka etkilerinin değerlendirilmesi ve ifşa edilmesine yönelik daha iyi çerçevelerden etkilenmek için çok büyük olduğu iddia edilebilir. Bununla birlikte, önceki hususlar, bu tür şirketlerin bile ÇSY ile ilgili olumsuz etkilerinin daha iyi anlaşılmasından etkileneceğini göstermektedir. Burada sunulan çerçevenin bir avantajı, daha büyük teknoloji şirketlerinin kendileri bunu özellikle ciddiye almasa bile böyle bir anlayış artışının meydana gelebilmesidir. Çerçeve geneldir ve yapay zeka sistemlerinin ÇSY ile ilgili genel etkilerini vurgulamayı amaçlamaktadır ve bazı şirketler bunu kullanmaya başlar başlamaz, bu, çerçeveyi kullanmayanların bile etkilerinin daha iyi anlaşılmasını sağlayacaktır. Bu durum, bu konuları ciddiye almadığı düşünülen şirketlere karşı hem sermaye piyasalarından hem de tüketicilerden olumsuz tepkiler gelmesine yol açabilir. Belki de daha da önemlisi, bunun düzenleyicilere yapay zeka sistemlerinin etkilerini daha iyi anlamalarını sağlayacak olmasıdır ve Avrupa’daki son gelişmelerden, hem verileri hem de daha genel olarak yapay zeka sistemlerinin kullanımını düzenleme konusunda artan bir isteklilik olduğu açıktır. Büyük teknoloji şirketleri bile piyasaların, müşterilerin ve düzenleyicilerin kolektif baskısına karşı bağışık değildir. [2]

Bu yazımda ele alınan içeriklerin büyük bir kısmı, Prof. Henrik Skaug Sætra’nın kaleme aldığı ve yakın bir zamanda çevirisini yaptığım ‘‘Yapay Zekanın SKA’lar ile ÇSY İlişkili Etkilerinin Değerlendirilmesi ve Açıklanmasına Yönelik Bir Çerçeve’’ başlıklı çalışmanın tarafımdan özetlenmiş halinden oluşmaktadır.

Referanslar

1.https://www.undp.org/press-releases/digital-technologies-directly-benefit-70-percent-sdg-targets-say-itu-undp-and-partners

2. https://www.mdpi.com/2071-1050/13/15/8503