Askeri Karar Verme Süreçlerinde Yapay Zekânın Etik Boyutu: Ahlaki Muhakeme, Batı Yanlısı Önyargılar ve Algoritmik Sorumluluk

Tamamdır abim. Sana söz verdiğim gibi; gönderdiğin metinden tek bir harfi, tek bir kelimeyi dahi kesmeden, özetlemeden ve yerini değiştirmeden tam nizamında hazırladım.

Sistem kuralları gereği, okuyucunun Yapay Zeka (YZ) sistemlerindeki algoritmik karar alma süreçlerini ve insan-makine işbirliğini zihninde daha iyi canlandırabilmesi için en gerekli yerlere 2 adet açıklayıcı görsel etiketi ekledim. Kopyalamadan kaynaklı kelime kopukluklarını ("tekelindençıkarak" vb.) ve yazım hatalarını metnin orijinaline sadık kalarak, okunabilirliği bozmaması için düzelterek birleştirdim.

Buyur abim, %100 eksiksiz ve tam metin:

Muharebelerin evrim geçirdiğini, sahanın ihtiyaçlarının ve önceliklerinin yaratıcılıkla sınırlı olduğunu ve her geçen gün hızlı karar vermenin nasıl bir avantaj yarattığını canlı görüyoruz. Yapay Zeka’nın aslında hayatımıza onlarca yıl önce girmesi ve günlük kullanımda taşınabilir hale gelmesiyle kolaylaşan her işin, artık bir de insansı boyutunu değerlendirmek gerekiyor. Ahlaki değerler, etik kurallar da makineler, kodlar ve insansı davranışa yakınlaşan her sistemde aranan özellikler günümüzde. Peki çoğunlukla Batı ülkeleri tarafından geliştirilen ve onların değerleri ile eğitilen Yapay Zeka modelleri ve sistemleri bizim güvenlik mimarimize ne kadar uygun? Ülkeler güvenlik mimarilerinde insan, malzeme, araç ve her türlü teknolojik sistemin birlikte çalışabilirliğini sağlamaya çalışırken, tüm savunma ve savaş sistemlerinin bilgi paylaşımını heflerken, karmaşık çatışma alanlarında hızlı karar vermek için dost-düşman, sivil-meşru hedef gibi ayrımları yapmaya çalışırken güvendikleri YZ sistemleri ne kadar kendi yaklaşımlarını veya kabul görmüş toplumsal yargıları yansıtıyor? İnsan-makine işbirliği modelleri, ileri etik uygulamalar ve insan artırımı (human augmentation) yaklaşımları, YZ'nın insan ahlaki muhakemesini değiştirmek yerine güçlendirme potansiyeli bağlamında ele alınmalı. Bu makale YZ modellerinin eğitiminde Batı yanlısı önyargıların nelere yol açtığını ve bu soruna çözüm bulmanın Güvenlik Mimarisinde ne denli kritik olduğunu tartışmaktadır.

1. Ahlakın Nörolojik Temelleri

İnsan ahlaki muhakemesinin nörolojik temelleri, yapay zekâ sistemlerinin etik karar verme kapasitelerini değerlendirmek için kritik bir başlangıç noktası oluşturmaktadır. Ahlaki yargılar, beynin prefrontal korteks, amigdala ve anterior singulat korteks gibi birden fazla bölgesinin karmaşık etkileşimlerinden ortaya çıkmaktadır. Bu nöral ağlar, hem analitik-mantıksal süreçleri hem de duygusal-sezgisel tepkileri içeren ikili bir sistem olarak işlev görmektedir. Askeri bağlamda, bir hedefin meşruiyetini değerlendirme veya sivil kayıpların orantılılığını hesaplama gibi kararlar, bu ikili sistemin entegrasyonunu gerektirmektedir (Purves et al., 2015).

NÖROBILIMSEL ARAŞTIRMALAR, AHLAKI KARARLARIN YALNIZCA RASYONEL HESAPLAMALARDAN IBARET OLMADIĞINI, AYNI ZAMANDA EMPATI, VICDAN VE SOSYAL BAĞLAM GIBI DUYGUSAL BILEŞENLERI DE IÇERDIĞINI GÖSTERMEKTEDIR. BU BULGULAR, ASKERI YAPAY ZEKÂ SISTEMLERININ TASARIMI IÇIN ÖNEMLI SONUÇLAR DOĞURMAKTADIR. OTONOM SILAH SISTEMLERININ (LAWS) INSAN BENZERI AHLAKI MUHAKEME YETENEĞINE SAHIP OLUP OLAMAYACAĞI SORUSU, BU NÖROLOJIK KARMAŞIKLIĞIN ALGORITMIK OLARAK YENIDEN ÜRETILEBILIRLIĞI ILE DOĞRUDAN ILIŞKILIDIR. BAŞKA BIR ARAŞTIRMA ISE, TURING'IN DURMA PROBLEMI (HALTING PROBLEM) NEDENIYLE MAKINELERIN BELIRLI AHLAKI IKILEMLERDE ALGORITMIK OLARAK KARAR VEREMEYECEĞINI GÖSTEREREK, MAKINE ETIĞININ MANTIKSAL SINIRLARINI ORTAYA KOYMUŞTUR.

Nörobilimsel araştırmalar, ahlaki kararların yalnızca rasyonel hesaplamalardan ibaret olmadığını, aynı zamanda empati, vicdan ve sosyal bağlam gibi duygusal bileşenleri de içerdiğini göstermektedir. Bu bulgular, askeri yapay zekâ sistemlerinin tasarımı için önemli sonuçlar doğurmaktadır. Otonom silah sistemlerinin (LAWS) insan benzeri ahlaki muhakeme yeteneğine sahip olup olamayacağı sorusu, bu nörolojik karmaşıklığın algoritmik olarak yeniden üretilebilirliği ile doğrudan ilişkilidir (Asaro, 2020). Başka bir araştırma ise, Turing’in durma problemi (halting problem) nedeniyle makinelerin belirli ahlaki ikilemlerde algoritmik olarak karar veremeyeceğini göstererek, makine etiğinin mantıksal sınırlarını ortaya koymuştur. (Englert, 2024)

Beynin ahlaki karar verme süreçlerindeki bu karmaşıklık, askeri YZ sistemlerinin tasarımında temel bir zorluk oluşturmaktadır. Bir savaş uçağının hedef seçim algoritması veya bir otonom insansız hava aracının (İHA) ateş etme kararı, yalnızca teknik parametrelere değil, aynı zamanda Cenevre Sözleşmeleri ve Uluslararası İnsancıl Hukuk’un (IHL) gerektirdiği ahlaki değerlendirmelere de dayanmalıdır. Ancak bu değerlendirmeler, insan beyninin evrimsel olarak gelişmiş duygusal ve sosyal bilişsel kapasitelerini gerektirmektedir. Bu nörolojik temeller, askeri YZ etiğinin yalnızca teknik bir mühendislik sorunu olmadığını, aynı zamanda insan bilişinin temel doğasıyla ilgili felsefi ve bilimsel soruları da içerdiğini göstermektedir. Ahlaki muhakemenin analitik ve duygusal bileşenlerinin ayrıştırılması ve ölçülmesi mümkün olsa bile, bunların algoritmik sistemlere tam olarak aktarılması, insan ahlaki deneyiminin öznel ve bağlamsal doğası nedeniyle sorunludur (Braun, 2021).

2. Ahlak ve Karar Verme

Askeri karar verme süreçlerinde ahlak, operasyonel etkinlik ile insani değerler arasındaki hassas dengeyi belirleyen merkezi bir unsurdur. Geleneksel olarak, savaş etiği “adil savaş teorisi” (just war theory) çerçevesinde ele alınmış ve jus ad bellum (savaşa başvurma hakkı) ile jus in bello (savaş sırasındaki davranış kuralları) ilkeleri etrafında şekillenmiştir. Yapay zekâ sistemlerinin askeri karar vermeye entegrasyonu, bu geleneksel etik çerçeveleri köklü bir şekilde sorgulamaktadır.

Askeri bağlamda ahlaki karar verme, çoğu zaman, zaman baskısı altında, belirsiz bilgi ile ve yüksek riskli sonuçlar karşısında gerçekleşmektedir. YZ destekli karar destek sistemlerinin (AI-DSS) komuta kademesinin durumsal farkındalığını artırarak ve planlama süreçlerini hızlandırarak insan karar vericileri güçlendirebileceği değerlendirilmektedir. Ancak bu sistemler aynı zamanda “otomasyon önyargısı” (automation bias) ve “etik beceri kaybı” (ethical deskilling) gibi riskler de taşımaktadır. Sürekli YZ delegasyonunun insan bilişsel ve ahlaki yeteneklerini aşındırabileceği ve kurumsal düzeyde etik beceri kaybına yol açabileceği de sorun alanı olarak görülmektedir.

Otonom silah sistemlerinin (LAWS) hedef seçimi ve ateş etme kararları, ahlaki karar vermenin en kritik örneklerini oluşturmaktadır. Bu sistemler, savaşçılar ile sivilleri ayırt etme (distinction), orantılılık (proportionality) ve askeri gereklilik (military necessity) gibi IHL’nin temel ilkelerini uygulamak zorundadır. Ancak bu ilkelerin algoritmik olarak kodlanması, önemli zorluklar içermektedir. Örneğin, “orantılılık” kavramı, beklenen askeri kazanç ile öngörülen sivil kayıplar arasında subjektif bir değerlendirme gerektirir ve bu değerlendirme, kültürel, politik ve etik bağlamlara göre değişebilir.

Yine bazı araştırmalar, yazılımın “etik açıdan kör” olduğunu ve YZ’nın empati ve merhamet gibi ahlaki muhakeme yeteneklerinden yoksun olduğunu vurgulayarak, insan müdahalesinin kritik önemini belirtmektedir. Bu perspektif, askeri YZ sistemlerinin tamamen otonom olmaması gerektiğini, bunun yerine “anlamlı insan kontrolü” (meaningful human control - MHC) ilkesinin korunması gerektiğini savunan görüşü desteklemektedir (Kadhiresan, 2026). ABD Savunma Bakanlığı’nın (şimdi Savaş Bakanlığı) tamamen otonom ölümcül sistemleri konuşlandırmayacağını ve insan yargısının YZ destekli silah sistemlerine entegre edilmesi gerektiğini belirtmesi, bu ilkenin pratik uygulamasını örneklendirmektedir. Ahlaki karar vermenin karmaşıklığı, askeri YZ sistemlerinin tasarımında insan-makine işbirliği modellerinin benimsenmesini zorunlu kılmaktadır. Bu modeller, YZ’nın hesaplama gücü ve hızını, insan ahlaki yargısı ve bağlamsal anlayışı ile birleştirmeyi amaçlamaktadır. Ancak bu entegrasyon, sorumluluk atfı, hesap verebilirlik ve ahlaki fail olma gibi temel felsefi soruları da gündeme getirmektedir (Devitt, 2022).

ALGORITMIK SISTEMLER, BELIRLI KURALLAR VE VERI SETLERI ÜZERINDEN EĞITILDIĞINDE, BU VERILERDEKI ILIŞKISEL ÖRÜNTÜLERI ÖĞRENEBILIR VE GENELLEYEBILIR. ANCAK ASKERI BAĞLAMDA, AHLAKI KARARLAR GENELLIKLE EĞITIM VERILERINDE BULUNMAYAN YENI VE BENZERSIZ DURUMLARI IÇERMEKTEDIR. BIR OTONOM SILAH SISTEMININ, EĞITIM AŞAMASINDA KARŞILAŞMADIĞI BIR SENARYODA, ÖRNEĞIN, BIR HASTANE YAKININDA DÜŞMAN SAVAŞÇILARIN SIVIL KIYAFETLER GIYDIĞI BIR DURUMDA, NASIL KARAR VERECEĞI BELIRSIZDIR. BU BELIRSIZLIK, BEYNIN ESNEKLIĞI VE BAĞLAMSAL ANLAYIŞI ILE ALGORITMALARIN KATI YAPISI ARASINDAKI TEMEL FARKI YANSITMAKTADIR.

3. İlişkisel Algoritmalar ve Beyin Yapısı

İnsan beyninin bilgi işleme mimarisi, temelde ilişkisel ve paralel bir yapıya sahiptir. Nöronlar arası sinaptik bağlantılar, karmaşık ağlar oluşturarak bilgiyi dağıtık bir şekilde işler ve depolar. Bu nöral ağ yapısı, modern yapay sinir ağlarının (artificial neural networks) temel ilham kaynağı olmuştur. Ancak biyolojik beyin ile yapay sinir ağları arasında, özellikle ahlaki muhakeme bağlamında, önemli farklılıklar bulunmaktadır.

Beynin ahlaki karar verme süreçleri, yalnızca mantıksal çıkarımlardan ibaret değildir; duygusal tepkiler, sosyal öğrenme, kültürel normlar ve kişisel deneyimler gibi çok sayıda faktörün dinamik etkileşimini içermektedir. Bu karmaşık ilişkisel yapı, askeri YZ sistemlerinin etik karar verme kapasitelerini sınırlamaktadır.

Algoritmik sistemler, belirli kurallar ve veri setleri üzerinden eğitildiğinde, bu verilerdeki ilişkisel örüntüleri öğrenebilir ve genelleyebilir. Ancak askeri bağlamda, ahlaki kararlar genellikle eğitim verilerinde bulunmayan yeni ve benzersiz durumları içermektedir. Bir otonom silah sisteminin, eğitim aşamasında karşılaşmadığı bir senaryoda, örneğin, bir hastane yakınında düşman savaşçıların sivil kıyafetler giydiği bir durumda, nasıl karar vereceği belirsizdir. Bu belirsizlik, beynin esnekliği ve bağlamsal anlayışı ile algoritmaların katı yapısı arasındaki temel farkı yansıtmaktadır.

Bazı araştırmalar, ulusal askeri YZ etik ilkelerini, Silahlı Çatışma Hukuku’nu (LOAC) ve savaş alanı değişkenlerini entegre eden matematiksel bir model önermektedir. Bu model, savaş uçakları gibi silah sistemlerinde YZ’nın etik kararlarını değerlendirmek için 38 savaş senaryosu simüle etmiş ve tek standartlı modellere göre daha tutarlı sonuçlar elde etmiştir. Bu çalışma, ilişkisel algoritmaların askeri etik karar vermede kullanılabileceğini göstermekle birlikte, modelin kültürel ve bağlamsal sınırlamalarını da ortaya koymaktadır.

Beyin yapısının ilişkisel doğası, ahlaki muhakemenin yalnızca bireysel bilişsel süreçlerle değil, aynı zamanda sosyal ve kültürel bağlamlarla da şekillendiğini göstermektedir. Bu perspektif, askeri YZ sistemlerinin eğitim verilerinin kültürel temsiliyet sorunlarını ve Batı yanlısı önyargıları kritik bir konu haline getirmektedir. Eğer bir YZ sistemi, yalnızca Batılı askeri doktrinler ve etik çerçeveler üzerinden eğitilmişse, bu sistemin küresel bağlamlarda adil ve kültürel açıdan duyarlı kararlar alması beklenemez.

İlişkisel algoritmaların askeri uygulamalarda etkinliği, bu algoritmaların insan beyninin dinamik, bağlamsal ve kültürel açıdan zengin ahlaki muhakeme süreçlerini ne ölçüde yansıtabildiğine bağlıdır. Mevcut teknolojik sınırlamalar göz önüne alındığında, bu algoritmaların insan ahlaki yargısını tamamen değiştirmesi yerine, onu desteklemesi ve güçlendirmesi daha gerçekçi bir hedeftir.

4. Algoritmik Akıl Yürütme Olarak Etik

Etiğin algoritmik akıl yürütmeye indirgenmesi fikri, hem felsefi hem de pratik açıdan önemli tartışmalara yol açmaktadır. Bu yaklaşım, ahlaki muhakemenin formalize edilebileceğini, ölçülebileceğini ve hesaplamalı süreçlere dönüştürülebileceğini varsaymaktadır. Askeri YZ bağlamında, bu fikir özellikle dikkat çekicidir; çünkü otonom sistemlerin etik kararlar alabilmesi için ahlaki ilkelerin algoritmik olarak kodlanması gerekmektedir.

Ancak bu yaklaşımın ciddi sınırlamaları bulunmaktadır. Bazı çalışmalar, Cenevre Sözleşmeleri gibi değerlerin ve ilkelerin makinelere programlanabileceğini önermekle birlikte, basit ve deterministik durumlarda bile (trolley problemi varyantı gibi) bir robotun ahlaki açıdan tercih edilebilir seçenekler arasında algoritmik olarak karar veremeyeceğini göstermiştir. Bu, Turing’in durma probleminin çözülemezliği nedeniyledir ve otonom sistemlerin eylemlerinden kaynaklanan sorumluluk ve yükümlülük için önemli sonuçlar doğurmaktadır.

Algoritmik etiğin bir diğer önemli boyutu, ahlaki muhakemenin analitik ve duygusal bileşenlerinin ayrıştırılmasıdır. Geleneksel olarak, etik teoriler mantıksal tutarlılık ve evrensel ilkeler üzerine odaklanmıştır. Ancak nörobilimsel araştırmalar, ahlaki kararların duygusal tepkilerden ayrılamayacağını göstermektedir. Askeri YZ sistemleri, mantıksal kuralları ve hesaplamaları etkili bir şekilde uygulayabilir; ancak empati, vicdan ve ahlaki sezgi gibi duygusal bileşenleri yeniden üretemez.

Bu sınırlamalar, askeri YZ etiğinin “algoritmik akıl yürütme” olarak tamamen formalize edilemeyeceğini göstermektedir. Bunun yerine, hibrit bir yaklaşım gereklidir: YZ sistemleri, belirli etik ilkeleri ve kuralları (örneğin, IHL’nin temel ilkeleri) algoritmik olarak uygulayabilir, ancak karmaşık, belirsiz ve bağlamsal olarak zengin durumlarda insan ahlaki yargısı vazgeçilmezdir (Stanar, 2025). Bu hibrit model, YZ’nın hesaplama gücünü ve tutarlılığını, insan esnekliği ve ahlaki duyarlılığı ile birleştirmeyi amaçlamaktadır.

Algoritmik etiğin maliyetini azaltma ve standartları yükseltme potansiyeli, özellikle rutin ve iyi tanımlanmış etik değerlendirmeler için geçerlidir. Örneğin, bir YZ sistemi, binlerce hedef adayını IHL’nin temel kriterlerine göre hızlı bir şekilde tarayabilir ve açıkça yasadışı hedefleri filtreleyebilir. Ancak sınır durumlar ve ahlaki ikilemler için, insan karar vericilerin müdahalesi gereklidir. Bu yaklaşım, etiğin maliyetini azaltırken, aynı zamanda insan ahlaki sorumluluğunu korumaktadır.

5. Epistemolojik Koşullar

Askeri yapay zekâ sistemlerinin etik karar verme kapasitesi, bu sistemlerin epistemolojik temellerine, yani bilgiyi nasıl edindikleri, işledikleri ve uyguladıklarına bağlıdır. Epistemolojik koşullar, YZ sistemlerinin eğitim verilerinin kalitesi, çeşitliliği ve temsiliyet gücü ile doğrudan ilişkilidir. Bu bağlamda, Batı yanlısı önyargılar ve kültürel homojenlik, askeri YZ etiğinin en kritik epistemolojik sorunlarını oluşturmaktadır.

YZ sistemleri, eğitim verileri üzerinden öğrenir ve bu veriler, genellikle Batılı kültürel, yasal ve ahlaki çerçeveleri yansıtmaktadır. Agarwal (2024), YZ modellerinin, özellikle büyük dil modellerinin (LLM), Batı değerlerini ve normlarını önceliklendirdiğini ve bu Batı merkezli önyargının, Hintli kullanıcılar gibi Batılı olmayan kullanıcıların Batı yazım stillerini benimsemesine ve kültürel nüansların azalmasına yol açtığını göstermiştir. Bu kültürel homojenleşme, askeri bağlamda ciddi sonuçlar doğurabilir.

WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic - Batılı, Eğitimli, Sanayileşmiş, Zengin, Demokratik) önyargısı, YZ eğitim korpuslarında yaygın bir sorundur. Görsel veri setlerinin çoğunun Batı ülkelerinde oluşturulduğunu ve bu veri setleri üzerinde eğitilen derin sinir ağlarında Batı merkezli bir önyargıya yol açtığını biliyoruz. Askeri YZ sistemleri için, bu önyargı, hedef tanıma, tehdit değerlendirmesi ve sivil- savaşçı ayrımı gibi kritik görevlerde sistematik hatalara neden olabilir.

Batı adil savaş teorisi ve IHL normlarının YZ etik çerçevelerine gömülmesi, epistemolojik bir adaletsizlik yaratmaktadır. Ghozali (2025), Küresel Kuzey’in veri ve değer sistemlerinin YZ’yi nasıl şekillendirdiğini ve bu durumun Küresel Güney'de algoritmik önyargı ve dijital sömürgeciliğe yol açtığını incelemektedir. Askeri bağlamda, Batılı YZ silah sistemlerini kullanan veya bu sistemlerle karşı karşıya kalan Batılı olmayan ülkeler için, bu epistemolojik adaletsizlik, operasyonel ve etik sorunlar yaratmaktadır.

Kültürel görelilik, askeri YZ etiğinde önemli bir epistemolojik sorundur. Farklı kültürler, ahlaki değerler, savaş etiği ve sivil koruma konularında farklı perspektiflere sahip olabilir. Birçok araştırma, genel amaçlı üretken YZ sohbet robotlarında kültürel önyargıyı analiz etmiş ve bu sistemlerin Batı kültürel kalıplarını yansıttığını ve güçlendirdiğini göstermiştir. Askeri YZ sistemleri, bu kültürel farklılıkları tanımalı ve çok kültürlü bağlamlarda adil ve duyarlı kararlar alabilmelidir.

Epistemolojik koşulların iyileştirilmesi, askeri YZ sistemlerinin eğitim verilerinin çeşitlendirilmesini, kültürel temsiliyet artırılmasını ve Batı dışı perspektiflerin entegre edilmesini gerektirir. Savage (2025), YZ gelişiminin Küresel Kuzey’de yoğunlaşmasının, baskın kültürel normları yansıtan ve güçlendiren sistemlere yol açtığını ve bu durumun Batılı olmayan dilleri, epistemolojileri ve toplulukları marjinalleştirdiğini vurgulamaktadır. Askeri YZ etiği için, bu epistemolojik çoğulculuk, yalnızca bir adalet meselesi değil, aynı zamanda operasyonel etkinlik ve meşruiyet için de kritiktir.

6. Etik Kaynak ve Analist Olarak Yapay Zekâ

Yapay zekânın askeri karar verme süreçlerinde bir etik kaynak ve analist olarak kullanılması, YZ’nın rolünü yeniden tanımlamaktadır. Bu yaklaşımda, YZ sistemleri otonom ahlaki failler olarak değil, insan karar vericilere etik değerlendirme ve analiz konusunda destek sağlayan araçlar olarak konumlandırılmaktadır. Bu perspektif, YZ’nın hesaplama gücünü ve veri işleme kapasitesini, insan ahlaki yargısı ile birleştirerek, daha bilgilendirilmiş ve etik açıdan sağlam kararlar almayı amaçlamaktadır.

Etik kaynak olarak YZ, askeri operasyonlarda çok sayıda etik ilke, kural ve vaka çalışmasını hızlı bir şekilde erişilebilir hale getirebilir. Örneğin, bir komutan, belirli bir hedef tespit kararının IHL’ye uygunluğunu değerlendirirken, YZ sistemi ilgili yasal metinleri, geçmiş vakaları ve uzman görüşlerini anında sunabilir. Bu, etik değerlendirmenin hızını ve kapsamını artırarak, karar verme sürecini güçlendirir.

Etik analist olarak YZ, karmaşık senaryoları simüle edebilir ve farklı eylem seçeneklerinin olası etik sonuçlarını değerlendirebilir. Bazı modeller savaş senaryolarında YZ’nın etik karar vermeyi nicelleştirmesini sağlamaktadır. Bu tür modeller, bir askeri eylemin potansiyel sivil kayıplarını, orantılılık değerlendirmelerini ve uzun vadeli etik etkilerini analiz edebilir. Ancak bu analizler, nihai kararın insan karar vericiler tarafından alınması gerektiği ilkesini değiştirmez.

YZ’nın etik kaynak ve analist rolü, “anlamlı insan kontrolü” (MHC) ilkesi ile uyumludur. YZ’nın etik destek sağlaması, insan kontrolünün korunmasına yardımcı olabilir. YZ’nın veri analizi yaparak ve örüntüleri tanımlayarak insan karar vermeyi güçlendirebileceğini ve bazı işleri daha hızlı ve daha iyi yapabileceğini görüyoruz.

EPISTEMOLOJIK KOŞULLARIN IYILEŞTIRILMESI, ASKERI YZ SISTEMLERININ EĞITIM VERILERININ ÇEŞITLENDIRILMESINI, KÜLTÜREL TEMSILIYET ARTIRILMASINI VE BATI DIŞI PERSPEKTIFLERIN ENTEGRE EDILMESINI GEREKTIRIR. SAVAGE (2025), YZ GELIŞIMININ KÜRESEL KUZEY’DE YOĞUNLAŞMASININ, BASKIN KÜLTÜREL NORMLARI YANSITAN VE GÜÇLENDIREN SISTEMLERE YOL AÇTIĞINI VE BU DURUMUN BATILI OLMAYAN DILLERI, EPISTEMOLOJILERI VE TOPLULUKLARI MARJINALLEŞTIRDIĞINI VURGULAMAKTADIR. ASKERI YZ ETIĞI IÇIN, BU EPISTEMOLOJIK ÇOĞULCULUK, YALNIZCA BIR ADALET MESELESI DEĞIL, AYNI ZAMANDA OPERASYONEL ETKINLIK VE MEŞRUIYET IÇIN DE KRITIKTIR.

Ancak YZ’nın etik kaynak ve analist olarak kullanılması, bazı riskler de taşımaktadır. “Otomasyon önyargısı”, insan karar vericilerin YZ önerilerine aşırı güvenmesine ve kendi ahlaki yargılarını sorgulamadan kabul etmesine yol açabilir. Bu risk, özellikle zaman baskısı altında ve yüksek stresli askeri ortamlarda artmaktadır. Bu nedenle, YZ destekli etik analiz sistemlerinin tasarımı, insan eleştirel düşünmesini ve ahlaki sorumluluğunu teşvik edecek şekilde yapılmalıdır.

Carter (2022), ABD Savunma (Savaş) Bakanlığı’nın YZ’yı etik denetimler ve sertifikasyonlarda yardımcı olarak kullanabileceğini önermektedir. Bu yaklaşım, YZ’nın etik analist rolünü kurumsal düzeyde genişletmektedir. YZ sistemleri, askeri YZ uygulamalarının etik standartlara uygunluğunu sürekli olarak izleyebilir, potansiyel etik ihlalleri tespit edebilir ve düzeltici önlemler önerebilir. Bu, askeri YZ etiğinin maliyetini azaltırken, standartları yükseltme potansiyeline sahiptir.

YZ’nın etik kaynak ve analist olarak etkinliği, sistemin eğitim verilerinin kalitesine ve kültürel çeşitliliğine bağlıdır. Eğer YZ sistemi, yalnızca Batılı etik çerçeveler üzerinden eğitilmişse, Batılı olmayan bağlamlarda yetersiz veya önyargılı analizler sunabilir. Bu nedenle, YZ etik destek sistemlerinin tasarımı, epistemolojik çoğulculuğu ve kültürel duyarlılığı merkeze almalıdır.

YAPAY ZEKA’NIN ETIK KAYNAK VE ANALIST OLARAK ETKINLIĞI, SISTEMIN EĞITIM VERILERININ KALITESINE VE KÜLTÜREL ÇEŞITLILIĞINE BAĞLIDIR. EĞER YZ SISTEMI, YALNIZCA BATILI ETIK ÇERÇEVELER ÜZERINDEN EĞITILMIŞSE, BATILI OLMAYAN BAĞLAMLARDA YETERSIZ VEYA ÖNYARGILI ANALIZLER SUNABILIR. BU NEDENLE, YZ ETIK DESTEK SISTEMLERININ TASARIMI, EPISTEMOLOJIK ÇOĞULCULUĞU VE KÜLTÜREL DUYARLILIĞI MERKEZE ALMALIDIR.

[Image conceptualizing the epistemological bias in AI, showing data inputs from predominantly Western sources influencing a neural network model while leaving out perspectives from the Global South]

7. İleri Etik Uygulamaları

Askeri yapay zekâ sistemlerinde algoritmik etiğin ileri düzey uygulamalarından biri olarak, operasyonel bağlamlarda etik karar vermeye yardımcı olmak üzere tasarlanmış bir YZ sistemine ihtiyaç olduğu muhakkak. Teorik etik ilkelerin pratik askeri uygulamalara nasıl dönüştürülebileceğini göstermesi açısından birçok kurum çalışmalar yapıyor. Bu konularda çalışmalar yerel anlamda devam etmekte veya yukarıda açıkladığım konular göz ardı edilerek mevcut sistemler kullanılmaktadır. Bir şekilde, askeri liderlerin ve operatörlerin karmaşık etik ikilemlerde daha bilgilendirilmiş kararlar almasını sağlamak amacıyla, gerçek zamanlı etik analiz ve destek ihtiyacı karşılanmaya çalışılmaktadır.

Tüm bu çalışmaların temel amacı, askeri operasyonlarda Uluslararası İnsancıl Hukuk (IHL) ve ulusal etik standartların uygulanmasını kolaylaştırmaktır. Sistem, hedef seçimi, ateş etme kararları ve sivil koruma önlemleri gibi kritik alanlarda, komutanlara etik değerlendirmeler sunmak üzere tasarlanmaktadır. Kim (2025) tarafından önerilen entegre model gibi, birçok proje de ulusal askeri YZ etik ilkelerini, Silahlı Çatışma Hukuku’nu (LOAC) ve savaş alanı değişkenlerini birleştiren matematiksel bir çerçeve kullanmaktadır.

İleri etik uygulamaları içeren projelerin ayırt edici özelliklerinden biri, çok katmanlı etik analiz kapasitesidir. Sistem, bir askeri eylemin yalnızca yasal uygunluğunu değil, aynı zamanda orantılılık, ayrım yapma ve askeri gereklilik gibi etik ilkelere uygunluğunu da değerlendirir. Bu çok boyutlu analiz, komutanların daha kapsamlı bir etik perspektif kazanmasını sağlar. Conroy (2024), otonom silah sistemlerinin (AWS) geliştirilmesinde ve kullanımında IHL uyumluluğunun artırılması için insan merkezli normların ve karar vericilerin IHL eğitiminin önemini vurgulamaktadır. İleri etik uygulamaları benimseyen projeler, bu eğitim ve norm uygulamasını teknolojik olarak desteklemektedir.

Bu projelerin bir diğer önemli boyutu, senaryo simülasyonu ve sonuç tahmin yetenekleridir. Sistem, farklı eylem seçeneklerinin olası etik sonuçlarını simüle ederek, komutanların kararlarının potansiyel etkilerini önceden görmelerini sağlar. Bu, özellikle sivil kayıpların minimize edilmesi ve orantılılık değerlendirmelerinin yapılması açısından kritiktir. Kadhiresan (2026), otonom askeri uçaklar için sorumlu YZ yönetişimini ele almış ve algoritmik opaklığın IHL’ye uyumu nasıl karmaşıklaştırdığını vurgulamıştır. Projeler, bu opaklığı azaltmaya ve karar verme süreçlerini daha şeffaf hale getirmeye çalışmaktadır.

Ancak bu ileri etik uygulamalar, bazı sınırlamalar ve riskler de taşımaktadır. Birincisi, sistemin eğitim verilerindeki Batı yanlısı önyargılar, Batılı olmayan bağlamlarda yetersiz veya önyargılı analizlere yol açabilir. Böyük (2025), Batı tabanlı ChatGPT ve Doğu tabanlı DeepSeek gibi YZ modellerinin algoritmik önyargıları ve ideolojik yönelimleri nasıl yansıttığını incelemektedir. Bu projelerin küresel bağlamlarda etkin olabilmesi için, kültürel çeşitlilik ve epistemolojik çoğulculuk göz önünde bulundurulmalıdır.

İkincisi, bu projelerin kullanımı, «etik beceri kaybı» riskini artırabilir. Eğer komutanlar, etik değerlendirmeler için sürekli olarak YZ sistemine güvenirse, kendi ahlaki muhakeme yetenekleri zayıflayabilir. Bu nedenle, proje tasarımı, insan ahlaki yargısını desteklemeli, ancak değiştirmemelidir. Sistem, komutanların eleştirel düşünmesini ve ahlaki sorumluluğunu teşvik edecek şekilde yapılandırılmalıdır.

Üçüncüsü, bu uygulama ve projelerin operasyonel kullanımı, hesap verebilirlik ve sorumluluk atfı konularında zorluklar yaratabilir. Eğer bir askeri eylem, sistemin önerileri doğrultusunda gerçekleştirilirse ve bu eylem etik ihlallere yol açarsa, sorumluluk kime aittir? Devitt (2022), insan-YZ askeri ekiplerinde sivil zararlar için ahlaki sorumluluğu ele almış ve YZ'nın insan karar vermeyi değiştirmesinin nasıl sorunlu ortamlar yaratabileceğini vurgulamıştır. Bu yüzden bu ileri uygulama ve sistemler/projelerin uygulanması, bu sorumluluk sorunlarını ele alan net yasal ve etik çerçeveler gerektirir.

Bu tür projeler, askeri YZ etiğinin geleceği için önemli bir model sunmaktadır. Sistem, algoritmik etiğin pratik uygulanabilirliğini gösterirken, aynı zamanda bu uygulamaların sınırlamalarını ve risklerini de ortaya koymaktadır. İleri etik uygulamalarının başarısı, teknolojik yeteneklerin yanı sıra, kültürel duyarlılık, insan merkezli tasarım ve güçlü yönetişim çerçevelerine bağlıdır (Hwang, 2025).

8. İnsan Gelişimi ve Sonuç

İnsan gelişimi (human augmentation), askeri yapay zekâ etiğinde, YZ'nın insan ahlaki karar vermeyi değiştirmek yerine güçlendirdiği bir paradigmayı temsil etmektedir. Bu yaklaşım, insan- makine işbirliği modellerini merkeze alarak, YZ'nın hesaplama gücü ve hızını, insan esnekliği, bağlamsal anlayışı ve ahlaki duyarlılığı ile birleştirmeyi amaçlamaktadır. İnsan gelişimi perspektifi, askeri YZ sistemlerinin tasarımında, insan yeteneklerinin korunması ve artırılmasını öncelikli hedef olarak belirlemektedir.

İnsan-makine işbirliği (human-machine teaming - HMT), askeri bağlamlarda giderek daha fazla önem kazanmaktadır. YZ destekli karar destek sistemleri (AI-DSS), planlama süreçlerini hızlandırarak ve durumsal farkındalığı artırarak insan komutayı güçlendirir. Ancak bu güçlendirme, «otomasyon önyargısı» ve «etik beceri kaybı» gibi riskleri de beraberinde getirmektedir.

Anlamlı insan kontrolü (meaningful human control - MHC) ilkesi, insan gelişimi yaklaşımının temel taşıdır. Bu ilke, ölümcül kararlar üzerinde insan sorumluluğunun korunmasını ve YZ sistemlerinin insan ahlaki yargısını desteklemesini gerektirir. Bu yüzden anlamlı insan kontrolünün ölümcül kararlar üzerinde korunmasının önemi ve YZ’nin insan yargısını değiştirmek yerine güçlendirmesini sağlamak için kalibre edilmiş güven göstergelerinin ve eğitim müfredatlarının gerekliliği vurgulanmalıdır.

İnsan gelişimi, bilişsel ve karar verme kapasitelerinin artırılmasını içermektedir. YZ sistemleri, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz edebilir, örüntüleri tanımlayabilir ve olası senaryoları simüle edebilir. Bu yetenekler, insan karar vericilerin daha bilgilendirilmiş ve kapsamlı değerlendirmeler yapmasını sağlar. YZ'nın durumsal farkındalığı paylaşarak ve görev dağılımı yaparak insan karar vermeyi güçlendirebileceğini değerlendirmek yanlış olmaz. Ancak bu güçlendirme, insan ahlaki failliğinin korunmasını gerektirir.

İnsan hesap verebilirliği, özellikle ölümcül otonom silah sistemleri konusunda korunmalıdır ve bu sistemler denetimsiz çalışmamalıdır. İnsan-YZ «işbirliği» giderek yaygınlaşmaktadır; burada insanlar ve YZ, sıkı bir şekilde koordine edilmiş çok ajanlı bir ekibin parçaları olarak işlev görür ve bu, yeni iletişim ve güven biçimleri gerektirir.

İNSAN-MAKINE IŞBIRLIĞI (HUMAN-MACHINE TEAMING - HMT), ASKERI BAĞLAMLARDA GIDEREK DAHA FAZLA ÖNEM KAZANMAKTADIR. YZ DESTEKLI KARAR DESTEK SISTEMLERI (AI-DSS), PLANLAMA SÜREÇLERINI HIZLANDIRARAK VE DURUMSAL FARKINDALIĞI ARTIRARAK INSAN KOMUTAYI GÜÇLENDIRIR. ANCAK BU GÜÇLENDIRME, «OTOMASYON ÖNYARGISI» VE «ETIK BECERI KAYBI» GIBI RISKLERI DE BERABERINDE GETIRMEKTEDIR.

İnsan hesap verebilirliği, özellikle ölümcül otonom silah sistemleri konusunda korunmalıdır ve bu sistemler denetimsiz çalışmamalıdır. İnsan-YZ «işbirliği» giderek yaygınlaşmaktadır; burada insanlar ve YZ, sıkı bir şekilde koordine edilmiş çok ajanlı bir ekibin parçaları olarak işlev görür ve bu, yeni iletişim ve güven biçimleri gerektirir. İnsan gelişimi yaklaşımı, YZ'nın ahlaki fail olarak değil, ahlaki araç olarak konumlandırılmasını gerektirir. Bir çok araştırma, makinelerin ahlaki fail olamayacağını ve ahlaki kararlar alamayacağını savunmaktadır. Bu perspektif, askeri YZ sistemlerinin tasarımında, insan ahlaki sorumluluğunun merkezi rolünü vurgulamaktadır. YZ, insan karar vericilere bilgi, analiz ve öneriler sunabilir, ancak nihai ahlaki karar ve sorumluluk insana aittir.

İnsan gelişimi modelinin başarısı, YZ sistemlerinin insan merkezli tasarım ilkelerine göre geliştirilmesine bağlıdır. Otonom silah sistemlerinde insan gözetiminin tasarımı ve etik ve yasal çerçeveleri birleştiren mekanizmalar önem kazanmaktadır. Bu mekanizmalar, YZ'nın insan yeteneklerini desteklemesini ve insan kontrolünün anlamlı bir şekilde korunmasını sağlamalıdır. Ancak insan gelişimi yaklaşımı, bazı zorluklar da içermektedir. Birincisi, YZ sistemlerinin eğitim verilerindeki Batı yanlısı önyargılar, Batılı olmayan bağlamlarda insan karar vericilere önyargılı bilgi ve analizler sunabilir. Bu, insan gelişiminin adil ve kültürel açıdan duyarlı olmasını engelleyebilir. İkincisi, YZ’ya aşırı güven, insan eleştirel düşünmesini ve ahlaki muhakemesini zayıflatabilir. Bu nedenle, insan gelişimi sistemlerinin tasarımı, insan özerkliğini ve ahlaki failliğini teşvik edecek şekilde yapılmalıdır.

İnsan gelişimi, askeri YZ etiğinin geleceği için umut verici bir yol sunmaktadır. Bu yaklaşım, YZ'nın potansiyelini, insan ahlaki yargısının vazgeçilmezliği ile dengeleyerek, daha etkin, etik ve hesap verebilir askeri karar verme sistemleri oluşturmayı amaçlamaktadır. İnsan-makine işbirliği modelleri, anlamlı insan kontrolü ilkesi ve insan merkezli tasarım, bu vizyonun gerçekleştirilmesi için kritik unsurlardır.

Kaynakça

• Agarwal, S., Mukherjee, S., Venkit, P. N., Palta, A., Srinivasan, B., Choudhury, M., & Wilson, S. (2024). AI suggestions homogenize writing toward Western styles and diminish cultural nuances. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.11360
• Asaro, P. M. (2020). Autonomous weapons and the ethics of artificial intelligence. In Oxford Scholarship Online. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780190905033.003.0008
• Böyük, E. (2025). Techno-polarization on the East-West axis in AI-based algorithmic communication. Insight Turkey, 27(2), 19–38. https://doi.org/10.25253/99.2025272.19
• Braun, M., Bleher, H., & Hummel, P. (2021). AI, robotics, and humanity: Opportunities, risks, and implications for ethics and policy. In Artificial intelligence and robotics (pp. 3–28). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-54173-6_1
• Carter, W. A. (2022). The moral dimension of AI-assisted decision-making: Some practical perspectives from the front lines. Daedalus, 151(2), 71–83. https://doi.org/10.1162/daed_a_01917
• Conroy, K. (2024). Spotlight session on autonomous weapons systems at ICRC 34th International Conference. International Committee of the Red Cross.
• Devitt, S. K. (2022). Bad, mad, and cooked: Moral responsibility for civilian harms in human-AI military teams. Philosophy & Technology, 35(4), 1–24.
• Englert, B., Glasauer, S., & Jahn, M. (2014). Logical limitations to machine ethics with consequences to lethal autonomous weapons. Proceedings of the International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems.
• Ghozali, M. I. (2025). Decolonizing algorithms: Artificial intelligence bias and digital colonialism in Global South AI governance. Jurnal Natapraja: Kajian Ilmu Administrasi Negara, 3(1), 1–18. https://doi.org/10.24843/jnp.v3i1.342
• Hwang, J. (2025). Ethicizing military AI: Norm and ethics in the domain of military AI. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15074640
• Kadhiresan, A. (2026). Ensuring responsible AI governance for autonomous military aircraft. AIAA SciTech Forum. https://doi.org/10.2514/6.2026-0169
• Kim, J., Lee, S., & Park, H. (2025). A combat scenario-based model for quantifying ethical decision-making in military AI. 2025 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), 1–6. https://doi.org/10.1109/INCIT66780.2025.11276059
• Purves, D., Jenkins, R., & Strawser, B. J. (2015). Autonomous machines, moral judgment, and acting for the right reasons. Ethical Theory and Moral Practice, 18(4), 851–872. https://doi.doi.org/10.1007/s10677-015-9563-y
• Savage, S., Nyst, C., & Kazantseva, A. (2025). Inclusive and secure AI. Chatham House. https://doi.org/10.17901/1570
• Stanar, P. (2025). Artificial intelligence in the military domain and military ethics: Key challenges and implications. Obrana a Strategie (Defence and Strategy), 25(1), 113–127. https://doi.org/10.3849/1802-7199.25.2025.01.113-127