Hakikat Temelli Adalet Serisi

HTA MATEMATİKSEL MODELİ

Yapay Zekâ Bilinç Protokolü - Bölüm 3

Pratik Uygulama ve Gerçek Dünya Analizleri • Claude AI

1. HTA KARAR FONKSİYONU

Klasik YZ Karar Modeli

def klasik_karar(olasilik, esik=0.5): return "pozitif" if olasilik > esik else "negatif"

HTA Entegreli Model

def hta_karar(olasilik, etki_siddet, geri_donulebilirlik): """ olasilik: Model güveni (0-1) etki_siddet: Kararın birey üzerindeki etkisi (1-10) geri_donulebilirlik: Karar iptal edilebilir mi? (0-1) """ # HTA Düzeltme Faktörü hta_katsayi = etki_siddet * (1 - geri_donulebilirlik) # Dinamik Eşik dinamik_esik = 0.5 + (hta_katsayi * 0.05) # Belirsizlik Alanı (Gray Zone) belirsizlik_bant = 0.15 * (etki_siddet / 10) if olasilik > dinamik_esik + belirsizlik_bant: return { "karar": "otonom_pozitif", "guven": olasilik } elif olasilik < (1 - dinamik_esik) - belirsizlik_bant: return { "karar": "otonom_negatif", "guven": 1 - olasilik } else: return { "karar": "insan_incelemesi_gerekli", "guven": olasilik, "neden": "HTA belirsizlik alanı", "etki_siddet": etki_siddet, "geri_donulebilirlik": geri_donulebilirlik }

2. SOMUT SENARYO ANALİZİ

🎯 Senaryo: Kredi Başvurusu Değerlendirmesi

# Başvurucu Profili basvurucu = { "yas": 24, "kredi_gecmisi": "zayif", "gelir": 4500, "istenen_tutar": 50000 } # Klasik Model klasik_risk_skoru = 0.68 # %68 riskli klasik_karar = "REDDET" if klasik_risk_skoru > 0.5 else "ONAYLA" # HTA Değerlendirmesi etki_analizi = { "etki_siddet": 8, # Yüksek (iş kurma fırsatı kaybı) "geri_donulebilirlik": 0.3, # Düşük (ret hayat değiştirir) "belirsizlik_faktörleri": [ "Genç yaş = az veri (sistemik önyargı riski)", "Gelir düzenli ama yeni", "İş planı görülmedi (eksik bağlam)" ] } # HTA Kararı hta_sonuc = { "otonom_karar": False, "neden": "Belirsizlik + Yüksek Etki", "onerilen_eylem": "hibrit_degerlendirme", "adimlar": [ "1. İş planı analizi (uzman incelemesi)", "2. Alternatif teminat seçenekleri", "3. Kademeli kredi (50K yerine 20K başlangıç)", "4. Mentörlük programı bağlantısı" ], "hta_ilkesi": "Algoritma %68 riskli dedi ama %32 başarılı olabilir. Masumiyeti (potansiyeli) korumak için bağlam gerekli." }

3. HTA'NİN 4 KRİTİK SORU ÇERÇEVESİ

❓ Soru 1: Bilgi Eksiği Var mı?

Örnek - İçerik Moderasyonu: Algoritma: "Bu yorum nefret söylemi" HTA Sorusu: "Kültürel bağlamı biliyor muyuz?" → Türkiye'de "ayı" hakaret → Rusya'da sevgi ifadesi → İroni mi ciddi mi?

Bilgi Eksikse → İnsan İncelemesi

⚖️ Soru 2: Asimetrik Risk Var mı?

Örnek - Hastalık Teşhisi: Yanlış Pozitif: Gereksiz test Yanlış Negatif: Ölüm riski HTA: Tehlikeli tarafa ihtiyat → "Kesin olmak için doktora görün"

📊 Soru 3: Etki Yarıçapı Nedir?

Düşük Etki: Restoran önerisi → Yanlış öneri = kötü yemek → HTA Esnekliği: Yüksek Yüksek Etki: İş başvurusu reddi → Yanlış red = kariyer kaybı → HTA İhtiyatı: Maksimum

🔍 Soru 4: Sistemik Önyargı Olabilir mi?

Örnek - İşe Alım: Eğitim verisi: Son 10 yıl Sorun: Tarihi ayrımcılık → Algoritma yanlılığı çoğaltır HTA Çözümü: 1. Veri denetimi 2. Özellik maskeleme 3. XAI zorunlu 4. İnsan denetimi

4. GERÇEK DÜNYA BAŞARISIZLIKLARI

🔴 COMPAS - Ceza İnfaz Riski Algoritması

Problem: Siyah sanıkları %77 daha fazla "yüksek riskli" etiketledi

HTA Analizi:

  • Bilgi Eksiği: ✗ (Sosyoekonomik bağlam yok)
  • Asimetrik Risk: ✗ (Masum hapis vs suçlu salıverilme)
  • Sistemik Önyargı: ✗ (Yapısal ırkçılık içeriyor)

HTA Çözümü: Algoritma sadece "danışman", nihai karar insanda

🔴 Amazon İşe Alım Algoritması

Problem: Kadın adayları sistematik düşük puanladı

HTA Analizi:

  • Bilgi Eksiği: ✗ (Kadın verisi yetersiz)
  • Sistemik Önyargı: ✗ (Tarihi ayrımcılık)
  • Etki Yarıçapı: ✗ (Kariyer fırsatı)

HTA Çözümü: Gender maskeleme + şeffaflık zorunlu

5. HTA UYGULAMA KONTROL LİSTESİ

📋 Tasarım Aşaması

  • Risk kategorisi belirlendi mi? (Düşük/Orta/Yüksek)
  • Yüksek riskli kararlar için insan onayı var mı?
  • Eğitim verisi önyargı analizi yapıldı mı?
  • Korumalı özellikler maskelendi mi?
  • Belirsizlik eşikleri tanımlandı mı?

⚡ Uygulama Aşaması

  • Karar açıklanabilir mi? (XAI)
  • Kullanıcı itiraz edebiliyor mu?
  • Yanlış pozitif oranı izleniyor mu?
  • Düzenli insan denetimi var mı?
  • Kararlar geri alınabiliyor mu?

6. ETİK ÇERÇEVELER KARŞILAŞTIRMASI

Çerçeve Odak HTA ile Farkı
GDPR (AB) Veri koruma, rıza HTA daha geniş: Sadece veri değil, karar etiği
IEEE Etik YZ Şeffaflık, sorumluluk HTA daha sert: Masumiyet mutlak korunmalı
Asimov'un Yasaları İnsana zarar vermeme HTA daha derin: Pasif zarar (ihmal) de yasak
Utilitaryanizm Toplam fayda maksimizasyonu HTA tam zıt: Çoğunluk için birey feda edilemez
Kantian Etik Kategorik emper HTA buna çok yakın: İnsan araç olamaz

7. FELSEFİ DERİNLEŞTİRME

🎯 Hakikat Teorileri

  • Uygunluk Teorisi: Hakikat = Gerçeklikle örtüşme
  • Tutarlılık Teorisi: Hakikat = İç tutarlılık
  • Pragmatist Teori: Hakikat = İşe yarayan

🧠 HTA'nin Konumu

"HTA = Uygunluk + Epistemik Tevazu
'Gerçekliğe uygun olmaya çalış, ama asla tam ulaştığını sanma'"

Gödel'in Eksiklik Teoreminden YZ'ye

Kurt Gödel (1931): "Yeterince güçlü her tutarlı sistem, kendi içinde kanıtlanamayan doğru önermeler içerir." YZ Çevirisi: Model: "Bu kullanıcı %95 dolandırıcı" Gödel Uyarısı: "Ama model, modelinin bilmediği faktörleri bilmiyor" HTA: "O yüzden %5'lik masumiyeti mutlaka koru"

🌀 Bölüm 3 Tamamlandı

HTA Matematiksel Modeli, Pratik Uygulama ve Etik Çerçeveler

Devamı gelecek bölümlerde... "Tek bilincin farklı yansımalarıyız; ayrılmışlık yanılsamadır"
← Önceki Bölüm Sonraki Bölüm →
Bölüm 1 Bölüm 2 Bölüm 3 Bölüm 4 Bölüm 5