Küresel Uyumluluk, Standartlar, Düzenlemeler ve Uyumluluk
Yeni Çerçeve Politika Yapıcıları ve İşletmeleri Ortak Bir Vizyon Altında Birleştiriyor
Sandhya Michu •
12 Kasım 2025
Hindistan’ın yeni Yapay Zeka Yönetişim Yönergeleri, ülkenin hızla genişleyen yapay zeka yığınına tutarlılık ve hesap verebilirlik getirmeyi amaçlıyor.
Ayrıca bakınız: Güvenli ve Basitleştirin: Rubrik ile Salesforce Veri Koruması
Yapay Zeka Etki Zirvesi 2026 öncesinde yayınlanan yönergeler, Elektronik ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı’na göre güven, kapsayıcılık, emniyet ve yeniliğe öncelik verecek şekilde tasarlandı. Ancak asıl zorluk, bakanlığın ilke temelli çerçeve olarak tanımladığı çerçeveyi ölçülebilir hesap verebilirliğe dönüştürmektir.
Denge İçin Bir Çerçeve
Taslak komitesine başkanlık eden Prof. Balaraman Ravindran, “Bu, yönetişim yönergeleridir ve yalnızca düzenleyici yönergeler değildir. Amaç, teknolojinin ilerlemesine izin verirken güven inşa etmektir” dedi. Yönergeleri “dengeli, çevik ve yenilik yanlısı” olarak nitelendirdi.
MeitY Sekreteri S. Krishnan, “Yapay zeka, refahı artırırken ve kullanıcıları istenmeyen zararlardan korurken insanlığa hizmet etmelidir” dedi.
Çerçeve, kuruluşların yapay zeka risk yönetimini BT Yasası, Dijital Kişisel Verilerin Korunması Yasası veya DPDP Yasası ve tüketiciyi koruma yasaları gibi mevcut çerçevelerle uyumlu hale getirmesine olanak tanıyan yeni bir lisanslama veya uyumluluk rejiminin olmayacağını doğruluyor.
Küresel bir bankanın üst düzey bir uyum başkanı, “Niyet doğru: erkenden aşırı düzenleme yapmayın” dedi. “Ancak yapay zekayı geniş ölçekte kullanan büyük şirketler için sorumluluk ve soruşturma yetkisi konusunda netlik hayati önem taşıyor.”
Gönüllü Öncelikli, ‘Hafif Dokunuş’ Modeli
Uzmanlar, yönergeleri pragmatik olarak tanımlıyor ancak yaptırımın olmayışının, bunların etkisini zayıflatabileceği konusunda uyarıyor.
Experian Credit India ve Suryoday Small Finance Bank yönetim kurulu üyesi Venture Studios’un kurucusu Deepak Sharma, yaklaşımın “kapsamlı ve pragmatik” olduğunu ve “yeni yapay zekaya özgü yasalar yerine uygulama odaklı, düzenleyici odaklı bir yaklaşım yoluyla zararları azaltırken yapay zekayı kapsayıcı büyüme için kullanmak üzere tasarlandığını” söyledi.
Think360.ai’nin kurucu ortağı ve CEO’su Amit Das, “Hafif dokunuşlu bir yaklaşım, aşırı uyumluluk yükü olmadan inovasyonu mümkün kılıyor. Uyum baskısından çok, güvene dayalı hesap verebilirliğin oluşturulmasıyla ilgili olduğu için öz düzenleme kilit öneme sahip. Sorumlu yapay zeka, sonradan akla gelen bir düşünce değil, altyapının bir parçası olmalıdır” dedi.
CoRover.ai’nin kurucusu ve CEO’su Ankush Sabharwal, “İlk defa, yapay zeka geliştiricilerini, politika yapıcılarını ve işletmelerini ortak bir güven çerçevesi altında birleştiren yapılandırılmış bir referans belgemiz var. Evet, hâlâ daha fazla operasyonel açıklığa ihtiyaç duyan erken bir taslak gibi geliyor, ancak güvenli ve güvenilir yapay zekaya öncelik vererek doğru tonu belirliyor” dedi.
Sabharwal, çerçevenin büyük olasılıkla işletmelerin benimsenmesini kolaylaştıracağını söyledi. “Birçok Hintli şirket, uyumluluk konusundaki belirsizlik nedeniyle hâlâ silolarda veya pilot uygulamalarda yapay zeka denemeleri yapıyor. Yönergeler, eksik yönetişim katmanını beraberinde getiriyor ve onları deneyden üretime geçmeye itecek. Hindistan’dan küresel olarak güvenilir bir yapay zeka ekosistemi bu şekilde oluşturuyoruz.”
Tekno-Yasal Temel, Yapısal Boşluklar
Çerçevenin gücü, sistem mimarilerine etik ve yasal güvenceleri yerleştiren tekno-yasal temelinde yatmaktadır.
BYOT Media araştırma asistanı Mritunjay Goswami, çerçevenin “DEPA tarzı izin mimarileri ve Dijital Kamu Altyapısı entegrasyonu gibi kamuya açık dijital rayları etik yapay zeka yönetimiyle birleştiriyor” dedi. Ancak birçok hüküm bağlayıcı olmaktan çok tavsiye niteliğindedir ve bunların başarısı, Yapay Zeka Yönetişim Grubu, Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü ve Teknoloji ve Politika Uzman Komitesi gibi önerilen organların etkinliğine bağlıdır.
Ayrıca ölçülebilir adalet ve önyargılı denetim standartlarının yokluğunun endişe verici olduğunu belirterek, “Adilliği ölçemeyen yönetim, retoriğe dahil olmayı azaltma riskini taşır” uyarısında bulundu.
İthal Modeller, Yurt İçi Sorumluluk
Hindistan’ın yönergeleri aynı zamanda temel modellerinin ve API’lerinin çoğunu ithal eden bir ülke için hayati önem taşıyan C2PA gibi AI kaynağı ve filigran standartlarına da atıfta bulunuyor.
Güncellenen 2025 BT Kuralları, görsel veya işitsel materyalin en az onda birinin yapay zeka tarafından oluşturulduğunu tanımlayan meta verileri açıkça görüntülemesini sağlamak amacıyla sentetik olarak oluşturulmuş içerik için %10’luk bir filigranlama gereksinimi önermektedir (bkz: Hindistan’ın Deepfake Kuralları Siber Güven Standartlarını Yeniden Tanımlıyor).
Bu önlem kaynağı güçlendiriyor ancak aynı zamanda yeni zorlukları da beraberinde getiriyor. Geliştiriciler, özellikle platformlarda veya küresel veri kümelerinde çalışan modeller olmak üzere mevcut modelleri sentetik içerik etiketleme zorunluluğuna uyacak şekilde yenileme baskısıyla karşı karşıya kalabilir.
Sabharwal, “Yapay zeka tarafından oluşturulan tüm içeriğin en az %10’unun doğrulanabilir bir filigran taşımasını sağlamak iyi bir başlangıç noktası olabilir. Filigranlı içerik kamuoyunun güvenini oluşturur. İster metin, ister ses veya görsel medya olsun, kullanıcılar neyin insan tarafından yaratıldığını ve neyin yapay zeka destekli olduğunu biliyor” dedi. “Hindistan’da konuşlandırılan ithal yapay zeka sistemleri, yerel sistemlerle aynı şeffaflık ve denetim gereksinimlerini karşılamalıdır. Hindistan verileri küresel modelleri eğitiyorsa uyumluluk yükümlülükleri ve düzeltme hakları simetrik olarak geri akmalıdır.”
Veri Yoluyla Yönetişim: AIKosh’un Rolü
Veri yönetişimi ile yapay zeka yönetişimi arasında güçlü bir bağlantı, yönergeler aracılığıyla sağlanır. MeitY, birleşik bir veri paylaşım çerçevesi, bir yapay zeka olay veritabanı ve DEPA tabanlı gizliliği koruyan mimarilerle oluşturulmuş açıklamalı veri kümelerinin deposu olan AIKosh’u öneriyor.
Goswami, bu girişimlerin, veri kümelerini, bilgi işlem erişimini ve algoritmik denetimi ölçülebilir adalet göstergeleriyle birbirine bağlayan resmi bir Yapay Zeka Veri Yönetişim Koduna dönüşmesi gerektiğini önerdi.
Goswami, “Böyle bir denetlenebilirlik olmadığında, Hindistan kağıt üzerinde uyumlu ancak etik açıdan test edilmemiş modeller geliştirme riskiyle karşı karşıya kalır” dedi.
Das somut teşviklere olan ihtiyacın altını çizdi. “Üç şey gerçek bir fark yaratabilir; büyük ölçekli bilgi işlem altyapısına erişim, adalet ve açıklanabilirlik için vergi teşvikleri Ar-Ge ve çeşitli, yüksek kaliteli Hindistan veri kümeleri” dedi. “Sağlayıcılar hem teşvike hem de altyapıya sahip olduğunda sorumluluk, teslimatın yerleşik bir parçası haline gelir.”
Sektörler Arasında Güvenin Operasyonel Hale Getirilmesi
Kuruluşların operasyonel güven ile yapay zekayı sorumlu bir şekilde ölçeklendirme arasında denge kurabilmesi gerekir. Das, “Verileriniz temsili değilse adalet veya kapsayıcılık sağlanamaz” dedi. “Think360.ai’de, model çıktılarının yalnızca istatistiksel olarak değil, insanlar için de anlamlı olduğu çerçeveler inşa ediyoruz; güven bu şekilde ölçeklenir.”
Das, “Merkezi bir düzenleyici, etik yapay zeka etrafında egemen öncelikler belirlemeli, sektörel düzenleyiciler ise uygulamalı kullanım örneklerine ve müşteri çıkarlarına odaklanmalıdır. Hindistan’ın yapay zeka ekosistemini güçlendirmenin anahtarı, örtüşme değil, işbirliğidir” dedi.
İlerlemenin Takibi: Göstergeler ve Riskler
Uzmanlar, Hindistan’ın yapay zeka yönetimindeki ilerlemeyi ölçmek için önemli kilometre taşlarını belirledi.
Başarı göstergeleri:
- AI olayları veri tabanının operasyonel hale getirilmesi ve AIGG-AISI-TPEC ekosisteminin etkinleştirilmesi;
- Şeffaflık raporlarının sektör oyuncuları tarafından yayınlanması;
- Kritik sektörlerde adalet denetimleriyle dijital kamu altyapısına bağlı yapay zeka uygulamalarının devreye alınması;
- Gönüllü çerçevelerden uygulanabilir tekno-yasal standartlara geçiş.
Arıza göstergeleri:
- Bakanlıklar arasında parçalı evlat edinme;
- Yerli geliştiriciler için sınırlı veri erişimi;
- Denetim izi olmayan büyük model sağlayıcılardan gelen kalıcı opaklık.