Yapay zekâ (YZ), son yıllarda suçla mücadelede önemli bir araç olarak öne çıkmıştır. Önleyici güvenlikten adli tıp uygulamalarına, siber güvenlikten ceza infaz sistemlerine kadar farklı alanlarda kullanılmaktadır. Bu makale, YZ’nin suçla mücadeledeki güncel kullanım alanlarını, teknik ve etik tartışmalarını, hukuki boyutlarını ve gelecekteki potansiyel etkilerini incelemektedir. Çalışma, literatürden ve güncel uygulamalardan hareketle disiplinlerarası bir değerlendirme sunmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, suçla mücadele, adli bilişim, güvenlik, etik, hukuk.
Suçla mücadele, tarih boyunca devletlerin temel işlevlerinden biri olmuştur. Günümüzde dijitalleşme, şehirleşme ve küreselleşmenin hızlanmasıyla birlikte suç türleri çeşitlenmiş ve karmaşıklaşmıştır (Clarke, 2021). Bu noktada yapay zekâ, büyük veri analizi ve makine öğrenmesi gibi teknolojiler sayesinde suçun önlenmesi, tespiti ve soruşturulmasında önemli bir dönüşüm aracı haline gelmiştir (Bryson, 2020).
Yapay zekâ tabanlı tahmine dayalı polislik (predictive policing) uygulamaları, suçların coğrafi ve zamansal dağılımını öngörerek güvenlik güçlerinin kaynaklarını daha etkin kullanmasını sağlar (Perry et al., 2013). Ayrıca, sosyal medya verilerinin doğal dil işleme (NLP) algoritmaları ile analizi, potansiyel terör faaliyetlerini veya toplumsal olayları önceden tespit etmede kullanılmaktadır (Chen et al., 2020).
Görüntü işleme ve yüz tanıma algoritmaları, güvenlik kameralarından elde edilen verilerle şüphelilerin tespitinde kullanılmaktadır (Garvie et al., 2016). Siber suçlarda anormallik tespiti yapan algoritmalar, olağandışı finansal işlemleri ve veri sızıntılarını belirleyerek hızlı müdahale olanağı sunmaktadır (Buczak & Guven, 2016). Ayrıca, biyometrik analiz ve adli bilişim yazılımları, olay yeri incelemelerinde kritik rol oynamaktadır.
Adli bilişimde yapay zekâ, dijital kanıtların incelenmesini hızlandırmaktadır. Telefon, bilgisayar ve sosyal medya verilerinin analizi için derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır (Casey, 2019). Ayrıca, mahkemelerde YZ tabanlı karar destek sistemleri, yargıçlara suçun ağırlığı ve sanığın geçmişi hakkında risk değerlendirmeleri sunmaktadır (Harris, 2019).
Ceza infaz kurumlarında YZ, elektronik kelepçe sistemlerinde ve davranışsal analizlerde kullanılmaktadır. Özellikle risk değerlendirme algoritmaları, hükümlülerin yeniden suç işleme ihtimalini tahmin ederek şartlı tahliye süreçlerinde etkili olmaktadır (Angwin et al., 2016). Bu sistemler, hem suçun önlenmesine hem de rehabilitasyon süreçlerinin planlanmasına katkı sağlamaktadır.
YZ’nin suçla mücadelede kullanımında mahremiyet, ayrımcılık ve algoritmik önyargı tartışmaları ön plana çıkmaktadır (O’Neil, 2016). Eğitim verilerindeki önyargılar, belirli grupların haksız şekilde hedef alınmasına yol açabilmektedir. Ayrıca, hukuki sorumluluk konusu da önemlidir: Bir YZ sisteminin yanlış kararı sonucunda kim sorumlu olacaktır (Bryson, 2018)? Bu sorular, etik ve hukuk çerçevesinde halen tartışılmaktadır.
Gelecekte yapay zekâ, suçla mücadelede daha bütünleşik bir rol oynayacaktır. Akıllı şehirlerde IoT sensörleri ile entegre YZ sistemleri, anlık güvenlik takibi sağlayacaktır (Allam & Dhunny, 2019). Ayrıca, uluslararası işbirliği kapsamında siber suçlarla mücadelede küresel yapay zekâ ağlarının geliştirilmesi gündeme gelecektir.
Yapay zekâ, suçla mücadelede güçlü bir dönüşüm aracıdır. Ancak, etik ve hukuki sorunlar göz ardı edilmemelidir. Teknolojinin şeffaf, hesap verebilir ve insan haklarına uygun şekilde kullanılması, hem güvenlik hem de özgürlüklerin korunması açısından kritik öneme sahiptir.
Allam, Z., & Dhunny, Z. A. (2019). On big data, artificial intelligence and smart cities. Cities, 89, 80–91. https://doi.org/10.1016/j.cities.2019.01.032
Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine bias. ProPublica. https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
Bryson, J. (2018). Patiency is not a virtue: AI and the design of ethical systems. Ethics and Information Technology, 20(1), 15–26. https://doi.org/10.1007/s10676-018-9448-6
Bryson, J. (2020). The artificial intelligence of the ethics of artificial intelligence. In M. Dubber, F. Pasquale, & S. Das (Eds.), The Oxford Handbook of Ethics of AI (pp. 3–36). Oxford University Press.
Buczak, A. L., & Guven, E. (2016). A survey of data mining and machine learning methods for cyber security intrusion detection. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18(2), 1153–1176. https://doi.org/10.1109/COMST.2015.2494502
Casey, E. (2019). Digital evidence and computer crime: Forensic science, computers and the internet (4th ed.). Academic Press.
Chen, H., Wojcik, S., & Aiello, L. (2020). Harnessing social media for predicting terrorism. Journal of Computational Social Science, 3(2), 225–240. https://doi.org/10.1007/s42001-019-00062-x
Clarke, R. V. (2021). Situational crime prevention. In N. Tilley & A. Sidebottom (Eds.), Handbook of Crime Prevention and Community Safety (2nd ed., pp. 45–66). Routledge.
Garvie, C., Bedoya, A., & Frankle, J. (2016). The perpetual line-up: Unregulated police face recognition in America. Georgetown Law Center on Privacy & Technology.
Harris, A. (2019). Artificial intelligence in the judiciary: The case of risk assessment tools. Law and Contemporary Problems, 82(3), 105–124.
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishing.
Perry, W. L., McInnis, B., Price, C. C., Smith, S. C., & Hollywood, J. S. (2013). Predictive policing: The role of crime forecasting in law enforcement operations. RAND Corporation.
English
German
Russian
Arabic