Genel Tanım
Yapay zekâ projelerinin kurumsal başarıya ulaşması, yalnızca teknik performansla değil; etik, güvenlik ve yasal uyumluluk kriterleriyle de değerlendirilmelidir. ARC Enstitü olarak, model davranışı, veri güvenliği, algoritmik önyargılar ve regülasyonlara uygunluk alanlarında çok katmanlı bir denetim ve iyileştirme hizmeti sunuyoruz.
Hazır risk skorlayıcılar ya da 3. parti API çözümleri yerine; tarafımızca geliştirilen özgün test altyapılarıyla projelerinizi güvenli, açıklanabilir ve yasal olarak sürdürülebilir hâle getiriyoruz.
Hizmet Bileşenlerimiz
- Etik Risk Haritalaması: Algoritmaların karar yapılarında önyargı, dışlayıcılık ve şeffaflık risklerinin belirlenmesi
- Model Şeffaflığı ve Açıklanabilirlik: SHAP, LIME gibi araçlar kullanılarak geliştirilen kurumunuza özel XAI panelleri
- YZ Güvenlik Testleri: Adversarial saldırılar, prompt enjeksiyonu ve model manipülasyonlarına karşı özel koruma katmanları
- Yasal ve Regülasyonel Uyum: KVKK, GDPR, EU AI Act gibi düzenlemelere tam teknik ve yönetsel entegrasyon
Kurumsal Katkılar
- Regülasyon kaynaklı risk ve cezalardan korunma
- Müşteri, kullanıcı ve kamuoyunda güven algısının güçlendirilmesi
- Yatırımcılar için şeffaf, güvenli ve uyumlu yapay zekâ altyapısı
- Etik ilkelere dayalı, marka değerini artıran uygulamalar
- Uygulama Örneği: Sağlık Teknolojilerinde Etik ve Uyum Dönüşümü
- Firma Profili: Türkiye genelinde 50+ özel hastane ile çalışan bir sağlık yazılım firması
Mevcut Durum:
- Görüntü analizi temelli tanı destek sistemi geliştirilmişti.
- Ancak modelin açıklanabilirliği yetersizdi, yasal uyumu belirsizdi ve etik risk analizleri yapılmamıştı.
Danışmanlık Süreci:
- Model Değerlendirme: 12 farklı veri seti ile algoritmanın kararlılığı test edildi. Yaş gruplarında anlamlı önyargı tespit edildi.
- Şeffaflık Geliştirme: SHAP tabanlı özel XAI paneli geliştirildi; doktorlar, modelin neden-sonuç ilişkilerini görebilir hâle geldi.
- Regülasyon Uyum Süreci: KVKK’ya uygun veri anonimleştirme, loglama ve erişim kontrolleri entegre edildi.
- Güvenlik Testleri: Görüntü üzerine küçük bozulmalarla yapılan saldırılar sonucu oluşan %38 sapmaya karşı koruyucu algoritma geliştirildi.
Sonuçlar:
- Sistem, CE belgelendirme sürecine alındı ve %100 yasal uyumluluk raporlandı
- Klinik kullanıcıların modele güven düzeyi %34’ten %91’e yükseldi
- Tüm sistem, hastane IT altyapısına entegre ve denetlenebilir hale getirildi