EN
TR
“Özellikle modelin eğitilmesine ilişkin tekniklerin kullanıldığı durumlarda, yüksek riskli yapay zekâ sisteminin amaçlandığı gibi ve güvenli bir şekilde çalışmasını, Birlik hukukunca yasaklanmış olan ayrımcılığa mahal vermemesini sağlamak açısından yüksek kalitede veri birçok yapay zekâ sisteminin performansı için hayati önemdedir. Yüksek kalitede eğitim, doğrulama ve test veri setleri, uygun veri yönetimi ve yönetişimi uygulamalarının yürürlüğe konulmasını gerektirmektedir. Eğitim, doğrulama ve test veri setleri kullanım amacı açısından değerlendirildiğinde yeterince ilgili, temsil kabiliyetini haiz, hatasız ve tam olmalıdır. …
YZTT’nin Başlangıç bölümünde yer alan bu paragrafla uyumlu olarak YZTT m. 10’da veri…
“1. Modelin veri ile eğitilmesini içeren teknikleri kullanan yüksek riskli yapay zekâ sistemleri bu maddenin 2 ila 5.fıkralarında belirtilen kalite kriterlerini sağlayan eğitim, doğrulama ve veri setlerine dayalı olarak geliştirilecektir.…
(a) ilgili tasarım tercihleri;…
(b) verilerin toplanması;…
(c) etiketleme, gruplandırma, temizleme, zenginleştirme ve bir araya getirme gibi ilgili veri hazırlama işlemleri;…
(d) bilhassa verinin ölçmesi ve temsil etmesi beklenen bilgiye ilişkin varsayımların formülasyonu;…
(e) ihtiyaç duyulan veri setlerinin mevcudiyetinin, miktarının ve uygunluğunun önceden değerlendirilmesi;…
(f) muhtemel ön yargılar açısından inceleme;…
(g) muhtemel veri eksiklik ve yetersizlikleri ile bunların nasıl çözümlenebileceklerinin tespiti.…
3. Eğitim, doğrulama ve test veri setleri; ilgili, temsil kabiliyetini haiz, hatasız ve tam olacaktır. Bunlar, mümkün olduğu hallerde yüksek riskli yapay zekâ sistemlerinin üzerinde kullanılması amaçlanan kişiler veya kişi gruplarıyla bağlantılı olanlar da dahil olmak üzere, uygun istatistiksel özelliklere sahip olacaktır. Veri setlerinin bu özellikleri veri setleri veya veri setlerinin kombinasyonları tarafından sağlanabilir.…
4. Eğitim, doğrulama ve test veri setleri, kullanım amaçları gerektirdiği ölçüde yapay zekâ sisteminin kullanılması amaçlanan belirli coğrafi, davranışsal veya işlevsel düzene özgü karakteristik özellikleri veya unsurları da dikkate alacaktır.…
5. Yüksek riskli yapay zekâ sistemlerinin sağlayıcıları, ön yargı takibinin, tespitinin ve düzeltilmesinin sağlanması açısından kesinlikle gerekli olduğu ölçüde (EU) 2016/679 sayılı Tüzük m. 9, (EU) 2016/680 sayılı Yönerge m. 10 ve (EU) 2018/1725 sayılı Tüzük m. 10(1)’de atıf yapılan özel nitelikli kişisel verileri de, yeniden kullanmaya ilişkin teknik sınırlamalar ile anonimleştirmenin gerçekleştirilmek istenen amacı önemli ölçüde etkile
6. Modelin veri ile eğitilmesini içeren teknikleri kullananlar dışındaki yüksek riskli yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesinde, bu sistemlerin 2.fıkra ile uyumluluğunu sağlamak amacıyla gerekli veri yönetim ve yönetişim uygulamaları uygulanacaktır.”(1073)…
Bu düzenleme, doğrudan bir veri kullanım hakkı düzenlemese de kabul edilmesi halinde…
