**Net AI Tanımları ve Hukuki Bağlamlardaki Önemi**
Ajan AI, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Yönetişim ve Risk Yönetimi
*RPA gibi belirsiz terimler, Ajanik AI tanımlar olmadan yasal risk oluşturabilir*
*John Barker • 13 Haziran 2025*
*Resim: Shutterstock*
Kesin tanımlar, sözleşmelerde, tüzüklerde veya düzenlemelerde yasal bağlamlarda kritik öneme sahiptir. Robotik süreç otomasyonu, ajan yapay zeka ve AI ajanları gibi yanlış anlama terimleri sözleşme ihlallerine, düzenleyici ihlallere ve yasal sorumluluğa yol açabilir. Bu makale bu kavramları açıklığa kavuşturuyor, ayrımlarını vurgulamakta ve net tanımların hukuk profesyonelleri için neden gerekli olduğunu vurgulamaktadır.
İşte AI ile ilgili sık kullanılan bazı terimlerin açık tanımları:
**Robotik proses otomasyonu**
Robotik proses otomasyonu veya RPA, insan etkileşimlerini bilgisayar sistemleriyle taklit ederek tekrarlayan, kural tabanlı dijital görevleri otomatikleştiren yazılım araçlarını ifade eder. RPA botları uygulamalara giriş yapabilir, dosyaları taşıyabilir, verileri çıkarabilir ve girebilir ve tüm önceden tanımlanmış komut dosyalarına ve mantığa göre işlemleri yürütebilir. RPA, karmaşık karar verme veya adaptasyon gerektirmeyen yüksek hacimli, yapılandırılmış görevlerde mükemmeldir.
**Ajanik yapay zeka**
Ajan AI, ajansa sahip olan AI sistemlerini, karar verme, hedefleri takip etme ve dinamik ortamlarda özerk hareket etme yeteneğini tanımlar. Bu sistemler proaktiftir, davranışlarını bağlam ve geri bildirimlere göre planlama, akıl yürütme ve uyarlayabilir. Ajanik AI, karmaşık, çok aşamalı problemleri minimal insan gözetimi ile çözmek için birden fazla AI ajanını koordine edebilir.
**AI ajanları**
AI ajanları, çevrelerini algılayan, kararlar alan ve belirli hedeflere ulaşmak için harekete geçen yazılım kuruluşlarıdır. Bunlar, basit sohbet botlarından gerçek zamanlı karar verme yeteneğine sahip sofistike sistemlere kadar aracı AI ilkelerinin pratik uygulamalarıdır. AI ajanları, karmaşık ortamlarda bağımsız çalışmayı sağlayan özerklik, reaktivite, proaktif davranış ve öğrenme yetenekleri sergiler.
**Benzerlikler ve farklılıklar**
– **Otomasyon ve Özerklik:** Bu kavramlar çalışmayı otomatikleştirir, ancak özerklik değişir. RPA katı kuralları takip eder, ancak ajan yapay zeka ve AI ajanları uyum sağlayabilir ve karar verebilir.
– **Yazılım odaklı:** Her biri, verimliliği artırmak ve manuel çabayı azaltmak için genellikle dijital ortamlarda çalışan yazılımlarda uygulanır.
– **Hedefe yönelik:** Hepsi faturaların işlenmesi, tedarik zincirlerinin optimize edilmesi, aracı AI veya müşteri sorgularını çözme gibi özel sonuçlara ulaşmayı amaçlamaktadır.
**Temel ayrımlar**
| Bakış açısı | RPA | AI ajanları | Ajanik yapay zeka |
|——————–|————————|——————————-|—————————–|
| Özerklik | Düşük (kural tabanlı) | Orta ila yüksek (uyarlayabilir/öğrenebilir) | Yüksek (ajanları/hedefleri düzenleyebilir) |
| Öğrenme/Adaptasyon | Hiçbiri | Evet | Evet |
| İşlenen karmaşıklık| Yapılandırılmış, tekrarlayan görevler | Dinamik, karmaşık ortamlar | Çok adımlı, gelişen sorunlar |
| İstihbarat | Doğal olarak zeki değil| Zeki | Zekayı düzenler |
**RPA, Ajan AI, AI ajanları arasındaki etkileşimler**
– **RPA ve AI:** Geleneksel RPA “zeki” değildir. Bununla birlikte, modern RPA platformları, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri ele almak için genellikle makine öğrenimi veya doğal dil işleme gibi AI teknolojilerini entegre eder. Bazen akıllı otomasyon veya aracı proses otomasyonu veya APA olarak adlandırılan bu hibrit, RPA iş akışlarını artırmak için AI kullanır;
– **RPA ve Ajan AI:** RPA’nın kendisi aracı AI kullanmasa da, ikisi birbirini tamamlayabilir. Ajanik AI, RPA botlarını daha geniş, uyarlanabilir iş akışlarının bir parçası olarak düzenleyebilir ve hem yapılandırılmış hem de karmaşık, dinamik süreçleri otomatikleştirebilir;
– **RPA ve AI ajanları:** AI ajanları RPA botlarını daha büyük, akıllı süreçler içinde rutin görevleri yürütmeye yönlendirebilir. Bu hibrit modelde, AI ajanları karar verme ve yapılandırılmamış verileri ele alırken, RPA tekrarlayan eylemler yürütür.
**Etik ve yasal hususlar**
Yasal uzmanlar, veri güvenliği, şeffaflık ve hesap verebilirlik gibi AI ve otomasyonla ilgili etik ve gizlilik endişelerinin farkında olmalıdır. Bu konuların özellikle düzenlenmiş endüstrilerde doğrudan yasal sonuçları olabilir.
**Yasal tanımların önemi**
Sözleşmelerdeki RPA, Ajan AI veya AI ajanlarının belirsiz veya tutarsız tanımları anlaşmazlıklara, düzenleyici cezalara veya istenmeyen sorumluluğa yol açabilir. Örneğin, bir sözleşme “AI ajanları”nı ifade ederse, ancak tarafların farklı yorumları varsa; Performans yükümlülükleri veya veri koruma yasalarına uygunluk konusunda anlaşmazlıklar ortaya çıkabilir. Sözleşmelerin mevcut olduğu yerlerde yasal veya düzenleyici tanımlara referans vermesi ve tüm taraflar tarafından karşılıklı olarak kabul edilen bir tanım bölümü eklemesi akıllıcadır.
RPA, Ajan AI ve AI ajanlarının her biri otomasyon manzarasında farklı roller oynar. RPA tekrarlayan, kural tabanlı görevleri kolaylaştırır; AI ajanları dinamik operasyonlara uyarlanabilirlik ve zeka getirir; ve aracı AI, karmaşık, gelişen problemleri çözmek için birden fazla ajanı düzenler. Avukatlar, hakimler ve düzenleyiciler için, sözleşmelerin ve yasal belgelerin net, kesin tanımlar içermesini sağlamak, anlaşmazlıklardan kaçınmak ve hızla gelişen bir teknolojik ortamda uyum sağlamak için gereklidir.
**Kaynak için tıklayın:** [Source link](https://www.bankinfosecurity.in/blogs/clear-ai-definitions-matter-in-legal-contexts-p-3892)