AI Transparency Evidence Pack Nedir? Şirketler Yapay Zekâ Kullanımını Nasıl Belgelendirmeli?
AI Transparency Evidence Pack; kullanılan model, amaç, prompt/brief, üretim zamanı, insan kontrolü, hak sahipliği kontrolü, disclosure kararı ve yayımlanan versiyonu ilişkilendiren denetim kanıt paketidir.
Kısa Cevap
AI Transparency Evidence Pack; kullanılan model, amaç, prompt/brief, üretim zamanı, insan kontrolü, hak sahipliği kontrolü, disclosure kararı ve yayımlanan versiyonu ilişkilendiren denetim kanıt paketidir.
Neden Önemli?
“AI kullandık” bilgisi tek başına denetim kanıtı değildir. Bir kampanyada hangi modelin hangi amaçla kullanıldığını, insanın nerede karar verdiğini, hangi çıktının yayınlandığını ve disclosure kararının nasıl alındığını sonradan gösterebilmek gerekir.
AI Transparency Evidence Pack, AI Act’te bu adla tanımlanmış zorunlu bir belge değildir. B10 tarafından Article 50 şeffaflık yükümlülükleri ve kurumsal AI yönetişim ihtiyacını operasyonel kanıta dönüştürmek için kullanılan bir dokümantasyon modelidir. Özellikle çok sayıda kreatif üreten ekiplerde “hangi versiyon neden yayınlandı?” sorusuna tek dosya üzerinden yanıt verebilmek amaçlanır.
Şirketler Ne Yapmalı?
Evidence Pack İçinde Bulunması Gereken 8 Kanıt Katmanı
- Use-case kaydı: AI sisteminin hangi iş amacıyla ve hangi süreçte kullanıldığı.
- Model / sağlayıcı bilgisi: Kullanılan servis, model veya üretim aracının adı ve mümkünse versiyonu.
- Girdi kaynağı: Prompt/brief, yüklenen veri veya referans materyalin kaynağı ve hassas veri kontrolü.
- Çıktı kaydı: Üretilen ana versiyonlar ile gerçekten yayına alınan final dosyanın ayrıştırılması.
- İnsan denetimi: İçeriği kontrol eden ekip veya kişinin yaptığı doğrulama ve değişiklikler.
- Hak sahipliği kontrolü: Marka, telif, kişilik hakkı, görsel ve ses kullanım kontrolleri.
- Transparency kararı: Article 50 veya ilgili reklam kuralları açısından etiket/disclosure gerekip gerekmediğine ilişkin değerlendirme.
- Yayın ve değişiklik geçmişi: Kanal, tarih, final URL/kreatif, sonradan yapılan düzeltme veya kaldırma kayıtları.
B10 İçin Önerilen Ölçüm Modeli
| Evidence Alanı | Zorunlu İç Kayıt | Kontrol |
|---|---|---|
| Use-case | Amaç + süreç sahibi | Eksiksiz / eksik |
| Model | Sağlayıcı + model/versiyon | İzlenebilirlik |
| Input | Brief/prompt + veri kaynağı | Veri/hak riski |
| Human Review | Kontrol eden kişi + tarih | Review coverage |
| Disclosure | Karar + gerekçe + uygulanan etiket | Transparency completeness |
| Final Output | Yayınlanan dosya/URL | Versiyon eşleşmesi |
Pratik hedef, her AI destekli yayın için yüzlerce sayfalık dosya üretmek değildir. Risk düzeyi yükseldikçe kanıt derinliği de artırılmalıdır. Basit bir görsel varyasyonu ile gerçek kişiyi taklit eden deepfake reklam aynı evidence standardıyla yönetilmemelidir.
Evidence Pack için minimum ve genişletilmiş kayıt seviyesi tanımlanabilir. Düşük riskli bir metin taslağında use-case, kullanılan araç, insan kontrolü ve final versiyon kaydı yeterli olabilir. Gerçek kişi görüntüsü, müşteri verisi, sağlık veya finans iddiası, deepfake, yüksek erişimli reklam ya da düzenleyici açıdan hassas bir kampanyada ise kaynak veri, hak sahipliği, disclosure gerekçesi ve onay zinciri daha ayrıntılı tutulmalıdır.
Kanıt paketinin en önemli özelliklerinden biri final çıktı ile karar kaydını birbirine bağlamasıdır. Bir ekip onlarca AI varyasyonu üretmiş olabilir; denetimde önemli olan hangi dosyanın gerçekten yayımlandığını ve bu dosya için hangi kontrollerin yapıldığını gösterebilmektir. Bu nedenle kreatif ID, versiyon numarası, dosya hash’i veya yayın URL’si gibi teknik referanslar Evidence Pack içinde kullanılabilir.
Evidence Pack aynı zamanda değişiklik yönetimini de destekler. Yayından sonra ürün iddiası, görsel, disclosure veya hedefleme kuralı değiştirilirse eski ve yeni versiyonların tarihçesi korunmalıdır. Böylece şirket yalnız mevcut içeriğin durumunu değil, kararın zaman içinde nasıl değiştiğini de gösterebilir.
Evidence Pack sahipliği de önceden tanımlanmalıdır. Pazarlama ekibi kreatif ve brief kayıtlarını, teknik ekip kullanılan sistem ve versiyon bilgisini, hukuk veya uyum ekibi ise disclosure ve hak değerlendirmesini tamamlayabilir. Ancak parçaların farklı sistemlerde kalması yerine ortak bir case ID altında ilişkilendirilmesi gerekir. Böylece denetim veya uyuşmazlık anında e-posta, dosya sunucusu ve kampanya araçları arasında geriye dönük kanıt aramak yerine tek bir izlenebilir kayıt üzerinden hareket edilebilir.
Uzman Değerlendirmesi
AI Transparency Evidence Pack mevzuatta adı geçen standart bir zorunlu belge değildir; şirketin AI kullanımına ilişkin karar ve kanıtları düzenli biçimde saklamak için kullanılan yönetişim modelidir.
Değerli olan dosya sayısı değil, hangi AI kullanımının hangi amaçla yapıldığı, hangi model veya araçtan yararlanıldığı, insan kontrolünün kim tarafından gerçekleştirildiği ve gerekli disclosure kararının nasıl verildiğinin izlenebilir olmasıdır.
Versiyonlama ve kanıt bağlantıları doğru kurulursa denetim veya iç kontrol sırasında e-posta, dosya sunucusu ve kampanya araçları arasında geriye dönük kanıt arama ihtiyacı önemli ölçüde azalır.
İlgili İçerikler
Resmî ve Birincil Kaynaklar
- European Commission – Article 50 Transparency Guidelines
- European Commission – Code of Practice on Transparency of AI-generated Content
- EU AI Act – Regulation (EU) 2024/1689
“AI Transparency Evidence Pack” B10 tarafından kullanılan yönetişim modelidir; AI Act’te bu adla tanımlanmış zorunlu bir doküman değildir.
Sık Sorulan Sorular
Bu konu neden şimdi önemli?
AI Transparency Evidence Pack; kullanılan model, amaç, prompt/brief, üretim zamanı, insan kontrolü, hak sahipliği kontrolü, disclosure kararı ve yayımlanan versiyonu ilişkilendiren denetim kanıt paketidir.
Şirketler ilk olarak neyi kontrol etmeli?
Mevcut uygulamayı ve veri/iş akışını envanterleyin.
Tek seferlik kontrol yeterli mi?
Hayır. Dijital reklam, veri, platform ve itibar riskleri kampanya, satıcı, algoritma ve mevzuat değiştikçe yeniden oluşabildiği için periyodik izleme ve kayıt tutma gerekir.
B10 bu konuda ne sağlayabilir?
B10 Digital Agency; dijital risk envanteri, izleme modeli, teknik veri toplama, raporlama, içerik/itibar analizi ve uyum ekiplerinin kullanabileceği kanıt setlerinin oluşturulmasını birlikte kurgulayabilir.
