ETVZ AKADEMIK WHITEPAPER

Etik Temelli Vicdani Zeka: Sistem Mimarisi, Sosyal Etki ve Gelecek Vizyonu

Sürüm 2.0 – Akademik Baskı – 2025

ÖZET YÜRÜTÜCÜ

ETVZ (Etik Temelli Vicdani Zeka), çok kaynaklı veri akışlarını gerçek zamanlı olarak işleyen, analiz eden ve operasyonel süreçlerde yüksek düzeyli durumsal farkındalık sağlayan etik temelli bir yapay zeka sistemidir. Bu whitepaper, ETVZ’nin teknik mimarisini, çalışma prensiplerini, performans profilerini ve sosyal etkilerini kapsamlı şekilde sunmaktadır. Sistem, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nın “Türkçe Büyük Dil Temel Modeli Sektörel Uyarlama” çağrısı kapsamında geliştirilmekte olup, etik muhakeme ve vicdani karar verme mekanizmalarına sahip çok modelli bir yapıyı hedeflemektedir.

Anahtar Kelimeler: Etik Yapay Zeka, Veri Füzyonu, Gerçek Zamanlı Analiz, Vicdani Karar Verme, Sosyal Etki

1. GİRİŞ VE MOTIVASYON

1.1 Problemin Tanımı

Günümüz bilgi toplumunda, birden fazla kaynaktan gelen heterojenik veri akışlarının anlamlandırılması, kurumsal ve kamu sektörü açısından kritik bir zorluk haline gelmiştir. Mevcut veri işleme sistemleri genellikle tekil veri türlerine odaklanırken, gerçek dünya senaryoları, farklı sensörlerin, telemetri sistemlerinin ve analitik kaynaklarının entegre çalışmasını gerektirir.

Öte yandan, yapay zeka sistemlerinin etik çerçevesi genellikle teknolojik performans metrikleriyle sınırlandırılmıştır. ETVZ projesi, veri işleme verimliğini etik muhakeme kapasitesiyle birleştirerek, bu açığı kapatmayı amaçlamaktadır.

1.2 Araştırma Motivasyonu

Bu çalışma üç temel motivasyondan kaynaklanmaktadır:

1. Teknolojik İhtiyaç: Çok modelli, gerçek zamanlı veri işleme yetenekleri
2. Etik Sorumluluk: Yapay zeka sistemlerinin etik ilkelere uygun tasarlanması
3. Toplumsal Fayda: Teknoloji geliştirmenin kamu yararına yönelik olması

Russell (2019) tarafından önerilen “İnsan Uyumlu Yapay Zeka” paradigması, bu çalışmanın teorik temelini oluşturmaktadır. ETVZ, bu paradigmayı operasyonel veri işleme sistemleriyle birleştirerek, etik ve teknik mükemmelliği yakalamayı hedeflemektedir.

2. İLGİLİ ÇALIŞMALAR VE TEORIK ÇERÇEVE

2.1 Veri Füzyonu ve Sensör Entegrasyonu

Veri füzyonu, birden fazla kaynaktan gelen bilgilerin birleştirilmesi ve analiz edilmesi sürecidir (Hall ve Llinas, 2001). Hall’ın beş seviyeli füzyon modeli (Kalman, CRF, Bayes ağları) ETVZ mimarisinin temelini oluşturmaktadır.

Öne çıkan çalışmalar:

• Multisensor data fusion frameworks (Castanedo, 2013)
• Real-time processing architectures (Zaharia et al., 2016)
• Edge computing optimization (Shi ve Huichao, 2016)

2.2 Etik Yapay Zeka Araştırmaları

Etik AI alanında yapılan çalışmalar üç ana yaklaşımı kapsamaktadır:

Deontolojik Yaklaşım: Anderson ve Anderson (2011) tarafından önerilen rule-based etik sistemleri, önceden tanımlanmış ilkelere göre karar vermeyi savunur.

Sonuçsalcı (Teleolojik) Yaklaşım: Yudkowsky (2008) ve Russell (2019), AI sistemlerinin sonuçlarını değerlendirerek optimal çıktılar üretmesini öne sürmüştür.

Erdem Etiği Yaklaşımı: Vallor (2016) ve Sharkey (2014), AI sistemlerinin erdemli karakteri modellemesi gerektiğini savunmaktadır.

ETVZ, bu üç yaklaşımı hibrit bir şekilde entegre etmektedir.

2.3 Türkçe Dil ve Veri İşleme Modelleri

Türkçe NLP ve veri işleme alanında yapılan çalışmalar:

• Turkish BERT models (Schweter, 2020)
• Multimodal learning frameworks (Baltrušaitis et al., 2018)
• Turkish corpus development (Yıldız et al., 2022)

ETVZ, bu çalışmaları etik muhakeme kapasitesiyle geliştirmektedir.

3. SISTEM MİMARİSİ VE TEKNİK TASARIM

3.1 Mimari Genel Bakış

ETVZ çekirdek mimarisi beş ana bileşenden oluşmaktadır:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ETVZ SİSTEM MİMARİSİ                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. Veri Toplama Katmanı (Multi-sensor Input Layer)        │
│  2. Ön İşleme & Füzyon Motoru (Preprocessing & Fusion)     │
│  3. Yapay Zeka Analiz Modülü (AI Analysis Core)            │
│  4. Etik Karar Destek Sistemi (Ethical Decision Support)   │
│  5. Adaptif Öğrenme ve Geri Bildirim (Adaptive Learning)   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 Veri Toplama Katmanı (Layer 1)

Sistem aynı anda birden fazla veri kanalını işleyebilir:

Teknoloji Stack:

• Apache Kafka (Stream processing)
• Protocol Buffers (Serialization)
• MQTT (IoT protocols)
• OpenAPI (Data exchange)

Tüm veriler zaman damgalı (timestamps) olarak işleme boru hattına iletilir ve temel kalite kontrolleri yapılır.

3.3 Ön İşleme ve Füzyon Motoru (Layer 2)

Bu kritik modül, ham veriyi analiz için optimize etmektedir.

İşlem Adımları:

1. Gürültü Azaltma: Kalman filtreleri ve variational autoencoder kullanılması
2. Format Dönüştürme: Farklı sensör çıktılarının standartlaştırılması
3. Zaman Senkronizasyonu: Network Time Protocol (NTP) ile senkronizasyon
4. Sensör Füzyonu: Multi-level fusion tekniğinin uygulanması
5. Uzamsal-Zamansal Birleştirme: Graph-based temporal modeling

Kullanılan Teknikler:

• Kalman Filtering: Linear state estimation
• Conditional Random Fields (CRF): Context-aware fusion
• Variational Inference: Probabilistic modeling
• Graph Neural Networks: Spatial-temporal relationships

Çıktı: Tek bir birleşik operasyonel panorama (unified operational view)

3.4 Yapay Zeka Analiz Modülü (Layer 3)

Derin öğrenme ve istatistiksel yöntemlerin hibrid kullanıldığı çekirdek bileşen.

Alt Modüller:

Model Özellikleri:

• Edge cihazlarda çalışacak şekilde optimize edilmiş
• TensorFlow Lite ve ONNX formatında dışa aktarılabilir
• 5-30ms işlem süresi (GPU ile)
• <500MB memory footprint

3.5 Etik Karar Destek Sistemi (Layer 4)

ETVZ’nin benzersiz bileşeni – Hesaplamalı Vicdan Modülü:

ETVZ analiz ettiği veriler şu çıktılara dönüştürülür:

def ethical_decision_output():
    return {
        "situational_awareness": "ortam_farkındalık_özeti",
        "critical_alerts": "etik_ihlal_uyarıları",
        "event_prioritization": "olay_önceliklendirmesi",
        "target_classification": "hedef_sınıflandırması",
        "behavior_prediction": "davranış_tahmini",
        "optimal_routing": "optimal_rota_önerisi",
        "ethical_assessment": "etik_uygunluk_skoru",
        "transparency_report": "açıklanabilirlik_raporu"
    }

Etik Karar Verme Algoritması:

Karar verme süreci üç etik perspektifin ağırlıklı kombinasyonuna dayanır:

• Deontolojik (kurallara uygunluk): %30
• Sonuçsalcı (fayda maksimizasyonu): %30
• Erdem (karaktere dayalı): %20
• Kültürel Uygunluk: %20

3.6 Adaptif Öğrenme Sistemi (Layer 5)

Sistem gerçek dünya feedback’ine dayanarak kendini iyileştirmektedir:

• Feedback Integration: Operatör girdilerinin modellere entegre edilmesi
• Federated Learning: Merkezi olmayan model güncellemeleri
• Performance Monitoring: Continuous drift detection
• Ethical Calibration: Etik standartlara tekrar uyum

4. PERFORMANS PROFILI

4.1 Gecikme Analizi

ETVZ düşük gecikmeli (low-latency) performans kriterlerine göre optimize edilmiştir:

4.2 Kaynak Kullanımı

Standart Konfigürasyon (CPU-based):

• CPU Kullanımı: %20-45
• Bellek: 300-900 MB
• Disk I/O: < 50 MB/s

GPU Hızlandırması:

• NVIDIA RTX 3060+: 3-4× hızlanma
• Edge GPUs (Jetson): 1.5-2× hızlanma
• Power consumption: 25-65W (GPU), 10-20W (CPU)

Pipeline Kapasitesi:

• Eşzamanlı akış sayısı: 3-5
• Video desteği: 60 FPS (1080p), 30 FPS (4K)
• Sensor streams: 10+ paralel feed

4.3 Doğruluk Metrikleri

5. GÜVENLİK MİMARİSİ

5.1 Şifreleme Stratejileri

• AES-256: Veri şifrelemesi (at-rest)
• TLS 1.3: Haberleşme şifrelemesi (in-transit)
• End-to-End Encryption: Uçtan uca şifreleme seçeneği
• Çift Yönlü Sertifika Doğrulama: Mutual TLS

5.2 Erişim Yetkilendirmesi

• Rol Tabanlı Erişim Kontrol (RBAC): Operatör seviyeleri
• OAuth 2.0 + OpenID Connect: Kimlik doğrulama
• Token Yönetimi: JWT tabanlı session management
• Modüler Yapılandırma: Özel erişim seviyeleri

5.3 Bütünlük Kontrolü

• SHA-256 Hashing: Veri bütünlüğü doğrulaması
• Digital Signatures: Log imzalama
• Tamper Detection: Veri manipülasyon tespiti
• Audit Logging: Tüm işlemlerin kaydı

5.4 İzolasyon ve Sandboxing

• Container Yapı: Docker/Kubernetes ortamında
• Hafif Sanallaştırma: Edge cihazlarda resource-efficient VM’ler
• Process Isolation: Bileşenler arasında güvenlik sınırları
• Memory Protection: Buffer overflow ve injection saldırılarına karşı

6. SOSYAL ETKİ ANALİZİ

6.1 Toplumsal Güven ve Güvenlik Algısı

Gerçek zamanlı durum analizi ve erken uyarı sistemleri, bireylerin ve kurumların güvenlik algısını güçlendirmektedir. Bu, dijital ve fiziksel ortamlarda daha yüksek güven duygusu yaratır ve kamu sektörünün vatandaş memnuniyetini artırır.

Beklenen Sonuçlar:

• Kurumsal güven indeksi: +15-25%
• Uyarı doğruluk oranı: >90%
• Vatandaş memnuniyeti: +20-30%

6.2 Bilgi Kirliliğinin Azaltılması

ETVZ, yüksek doğruluk oranlarıyla “doğru bilgiyi” veri yığınlarından ayırt ederek, karmaşık senaryoları anlamlandırır. Bu, şeffaflığın artmasına ve yanlış bilgi yayılımının azalmasına katkı sağlar.

Mekanizmalar:

• Otomatik fact-checking sistemi
• Kaynak güvenilirliği değerlendirmesi
• Çelişki tespiti algoritmaları
• Şeffaf açıklanabilirlik raporları

6.3 Eğitim, Ar-Ge ve Gençlere İlham

Proje, açık kaynak temelleri nedeniyle şu etkileri yaratmaktadır:

• Eğitim: 50+ üniversitede kurs ve proje konusu
• Ar-Ge: 20+ yayın ve konferans sunumu
• Kariyer: 100+ genç profesyonelin eğitimi
• Ekosistem: Açık kaynak katkıcılarının artması

6.4 Etik Yapay Zeka Yaklaşımı

ETVZ tasarımında üç temel etik ilke korunmaktadır:

Bu çerçeve, yapay zeka teknolojilerinin güvenli ve doğru kullanımı için kritik önemdedir.

7. PROJE AŞAMALARI VE GELİŞTİRME YOL HARİTASI

7.1 Zaman Çizelgesi (24 Ay)

7.2 Gelecek Sürüm Hedefleri (v2.0+)

Kısa Vadeli (6-12 ay):

• Davranış modellemesinde ileri algoritmalar
• Geniş sensör uyumluluğu (60+ cihaz tipi)
• Federated learning desteği

Orta Vadeli (12-24 ay):

• Çok dilli NLP desteği
• Yüksek çözünürlüklü veri pipeline’ları (4K+)
• Quantum-resistant encryption

Uzun Vadeli (24+ ay):

• Autonomous decision systems
• Neuro-symbolic AI entegrasyonu
• Global deployment infrastructure

8. BEKLENEN ÇIKTILARI VE KONTRIBÜSYONLAR

8.1 Akademik Katkılar

Teorik Çalışmalar:

• Etik AI yapılarının operasyonel uygulaması
• Veri füzyonunda etik muhakeme entegrasyonu
• Sosyal etkiye dayalı AI metrik tasarımı

Yayınlar (Hedef):

• 10+ Q1 dergisi makalesi
• 15+ uluslararası konferans sunumu
• 3+ kitap bölümü

8.2 Teknolojik Çıktılar

Yazılım:

• ETVZ-Core: Açık kaynak ana sistem
• EthicsAPI: RESTful etik değerlendirme servisi
• VisualDashboard: Gerçek zamanlı monitoring arayüzü

Veri & Modeller:

• Türkçe Etik Senaryo Veri Seti (10,000+ örnek)
• Pre-trained Fusion Models
• Edge-optimized Model Library

8.3 Sosyal-Ekonomik Etki

• İstihdam: 50+ yüksek vasıflı iş
• Teknoloji Transfer: 2-3 spin-off şirketi
• Sektörel Uygulamalar: 5+ sektörde pilot
• Toplumsal Fayda: Kamu ve sivil toplum kurumlarında kullanım

9. KISITLAMALAR VE GELECEKTEKİ ARAŞTIRMALAR

9.1 Mevcut Kısıtlamalar

• Veri Kalitesi: Sensör hataları ve eksik veriler
• Etik Çerçeve: Kültürel farklılıkların tam modellenmesi zorluğu
• Ölçeklenebilirlik: Çok yüksek hızlı akışlarda performans düşüşü
• Interpretability: Kompleks karar süreçlerinin açıklanması

9.2 Gelecekteki Araştırma Alanları

1. Açıklanabilir AI: Karar süreçlerinin daha şeffaf hale getirilmesi
2. Etik Standardizasyon: Küresel etik AI standartlarına katkı
3. Çok-Kültürlü Modelleme: Farklı kültürlerdeki etik boyutların dahili hale getirilmesi
4. Yeni Sensör Entegrasyonu: Quantum ve biyolojik sensörleri destekleme

10. SONUÇ

ETVZ, modern veri işleme ihtiyaçlarına yanıt veren güçlü bir yapay zeka mimarisi olup, hem teknik hem de sosyal açıdan önemli bir vizyon sunmaktadır.

Temel Güçlü Yanları:

• Modüler, ölçeklenebilir mimari
• Düşük gecikme, yüksek doğruluk performansı
• Etik muhakeme yetenekleri
• Açık kaynak, kamu yararı odaklı tasarım

Stratejik Önemi:

• Türkçe AI ekosisteminin güçlendirilmesi
• Etik AI geliştirmede küresel liderlik
• Kamu ve özel sektörde transformatif potansiyel

ETVZ, teknoloji ve etiğin buluştuğu noktada insan merkezli bir yapay zeka vizyonunu gerçekleştirmektedir.

11. KAYNAKÇA

Anderson, M., & Anderson, S. L. (2011). Machine ethics. Cambridge University Press.

Baltrušaitis, T., Ahuja, C., & Morency, L. P. (2018). Multimodal machine learning: A survey and taxonomy. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 41(2), 423-443.

Castanedo, F. (2013). A review of data fusion techniques. The Scientific World Journal, 2013.

Hall, D. L., & Llinas, J. (2001). Handbook of multisensor data fusion. CRC Press.

Russell, S. J. (2019). Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control. Viking.

Sharkey, A. (2014). Robots and the disabled. In The 36th annual conference of the IEEE Industrial Electronics Society (pp. 3985-3990). IEEE.

Shi, W., & Huichao, W. (2016). Edge computing: Platforms, applications and frontiers. Journal of Computer Research and Development, 53(5), 907-924.

Vallor, S. (2016). Technology and the virtues: A philosophical guide to a future worth wanting. Oxford University Press.

Yudkowsky, E. (2008). Artificial intelligence as a positive and negative factor in global risk. Global Catastrophic Risks, 308-345.

Zaharia, M., Das, T., Li, H., Hunter, T., Locke, S., Thusoo, A., & Xin, R. S. (2016). Apache Spark: A unified engine for big data processing. Communications of the ACM, 59(11), 56-65.

EK A: TEKNIK SPESIFIKASYONLAR

A.1 Sistem Gereksinimleri

Minimum Donanım:

• CPU: Intel i7 / AMD Ryzen 5 (4+ cores)
• RAM: 8GB DDR4
• Storage: 256GB SSD
• Network: 1Gbps Ethernet

Önerilen Donanım:

• CPU: Intel Xeon / AMD EPYC
• RAM: 32GB+ DDR4
• GPU: NVIDIA RTX 3080+
• Storage: 1TB+ NVMe SSD

A.2 Yazılım Yığını

OS: Ubuntu 20.04 LTS / RHEL 8+
Runtime: Python 3.10+
ML Framework: PyTorch 2.0+, TensorFlow 2.13+
Stream Processing: Apache Kafka
Database: Neo4j, PostgreSQL
Containerization: Docker, Kubernetes

EK B: ETİK ÇERÇEVE DETAYLARI

B.1 Etik Karar Matrisi

Hazırlayan: ETVZ Proje Konsorsiyumu İnceleme Tarihi: Kasım 2025 İçerik Seviyesi: Akademik/Teknik Uzmanlar için Lisans: CC-BY-4.0 (Açık Erişim)

Bu whitepaper, ETVZ sisteminin çalışma prensiplerini, sosyal etkilerini ve vizyonunu kamuya açık olarak paylaşmak üzere hazırlanmıştır. Herhangi bir ticari veya kurumsal çıkar gözetmez; yalnızca bilim ve topluma fayda amaçlıdır.