Üner Yıldırım
Emekli Teftiş Kurulu Başkanı
Serbest Muhasebeci Mali Müşavir
Bağımsız Denetçi
Uzlaştırmacı
Bilirkişi
uner.yildirim58@gmail.com

Bağımsız Denetçilerin Denetimlerinde Yapay Zeka İşlemlerine Karşı Dikkatli ve Donanımlı Olmaları

Bağımsız denetçilerin yapay zekâ denetimlerinde son derece dikkatli olması gerekiyor,

Çünkü, yapay zekâ araçları;

1- Finansal raporlama,

2- Risk analizi ve veri işleme süreçlerine,

Dahil oldukça denetim mekanizmalarının hata payı ve karmaşıklığı katlanarak artıyor.

Yapay zekâ sistemlerinin denetlenmesi (genellikle algoritmik denetim veya kurgusal/kural tabanlı yapay zekâ denetimi olarak adlandırılan süreçler), geleneksel denetim yöntemlerinden çok farklı dinamikleri barındırdığı,

Bağımsız denetçilerin bu yeni dönemde odaklanması ve çok dikkatli olması gereken temel alanlar şunlardır:

1. "Kara Kutu" (Black Box) Problemi

Yapay zekâ modelleri, özellikle derin öğrenme algoritmaları, girdileri çıktılara dönüştürürken kararları nasıl aldıklarını açıkça göstermezler.

Risk: Denetçi, sistemin ürettiği finansal verinin veya tahminin arkasındaki mantığı doğrulayamayabilir.

Önlem: Denetçilerin açıklanabilir yapay zekâ (XAI - Explainable AI) araçlarını kullanması ve işletmelerden kararların izlenebilirliğini talep etmesi şarttır.

2. Algoritmik Yanlılık ve Veri Kalitesi (Bias)

Yapay zekâ, eğitildiği veriler kadar iyidir. Eğer şirketin kullandığı yapay zeka geçmişteki hatalı, yanlı veya eksik verilerle eğitildiyse, geleceğe yönelik tahminleri de o oranda kusurlu olacaktır.

Risk: Kredi risk analizleri, stok değerlemeleri veya geleceğe yönelik nakit akış tahminleri yapay zekâ tarafından manipüle edilmiş veya yanlış yönlendirilmiş olabilir.

Önlem: Denetçilerin sadece çıktıyı değil, yapay zekanın eğitim veri setlerini (training data) ve veri temizleme süreçlerini de denetlemesi gerekir.

3. Siber Güvenlik ve Model Zehirlenmesi (Model Poisoning)

Yapay zekâ sistemleri siber saldırılara karşı yeni açıklar yaratır. Kötü niyetli aktörler veri setlerini değiştirerek yapay zekanın yanlış kararlar vermesini sağlayabilir.

Risk: Şirket varlıklarının yanlış değerlenmesi veya hileli işlemlerin yapay zeka tarafından "normal" olarak algılanması.

Önlem: Yapay zekâ modellerinin güvenlik protokollerinin ve veri bütünlüğü (data integrity) testlerinin sıkılaştırılması.

4. Sürekli Değişim ve "Model Kayması" (Model Drift)

Geleneksel yazılımlar sabittir; ancak yapay zeka sistemleri canlı verilerle sürekli öğrenir ve değişir. Zamanla modelin performansı düşebilir veya amacından sapabilir.

Risk: Yılın başında doğru çalışan bir sistemin, yıl sonunda tamamen hatalı finansal sonuçlar üretmesi.

Önlem: Denetçilerin "anlık" (point-in-time) denetim yerine, sürekli denetim (continuous auditing) modellerine geçiş yapması gerekir.

5. Regülasyonlara Uyum

Dünya genelinde yapay zekâ kullanımına yönelik yasal mevzuatlar (örneğin AB Yapay Zekâ Yasası - AI Act) hızla devreye giriyor.

Risk: Şirketin kullandığı yapay zekâ araçlarının yasalara aykırı olması, denetlenen şirkete büyük cezalar doğurabilir ve bu durum "süreklilik" (going concern) ilkesini tehdit edebilir.

Önlem: Denetçinin, şirketin yapay zeka yönetişim (AI Governance) altyapısını yasal mevzuatlara göre check etmesi gerekir.

Özetle:

Yapay zekâ denetimlerinin çoğaldığı bu dönemde bağımsız denetçiler, yalnızca finans ve muhasebe uzmanı olmakla yetinemezler.

Artık veri bilimi, algoritma mantığı ve bilgi teknolojileri (BT) genel kontrolleri konusunda da derin bir uzmanlığa sahip olmak veya ekiplerinde bu uzmanları barındırmak zorundadırlar.

Aksi takdirde, gözden kaçan bir algoritma hatası, tarihin en büyük denetim skandallarından birine yol açabilir.

Yapay zekâ ajanlarının yetki sınırlarını aştığı vakalar, güvenlik tartışmasını yeni bir aşamaya taşıdı.

Trump’ın teknoloji devleriyle yaptığı son toplantıda dört katmanlı denetim modeli üzerinde uzlaşılırken,

NIST, Stanford ve 100’ü aşkın uzmanın hazırladığı Uluslararası Yapay Zekâ Güvenliği Raporu üç risk senaryosuna dikkat çekiyor:

1- Kötüye kullanım,

2- Sistemler daha fazla yetki kazandıkça büyüyebilecek hatalı işlemler,

3- En uç noktada insan denetiminin kaybedilmesi.

HIZLA gelişen yapay zekâ, güvenlik tartışmasını da büyütüyor.

ABD Hükümeti geçtiğimiz günlerde teknoloji şirketlerinin yöneticileriyle yaptığı toplantının ardından Google, OpenAI, Meta, Anthropic, Nvidia ve xAI dört katmanlı gönüllü denetim sistemi üzerinde uzlaştı.

1- Şirketler yapay zekâyı şirket içinde izleyecek,

2- Ayrı güvenlik ekipleri kuracak,

3- Bağımsız dış denetim yaptıracak ve sonuçları yönetim kurulu seviyesinde takip edecek.

4- Sistemlerin izinsiz olarak başka teknik altyapılara erişmesini veya bunları hacklemesini engellemek de taahhütler arasında.

Mutabakat yasal olarak bağlayıcı değil. Önlemlerin gündeme gelmesinde yalnızca geleceğe ilişkin kaygılar değil, son aylarda yaşanan vakalar da etkili oldu.

Yeni nesil yapay zekâ ‘ajanları’ artık yalnızca yanıt üretmiyor;

1- İnternet sitelerine girebiliyor,

2- Yazılım kullanabiliyor,

3- Kod yazabiliyor,

4- Farklı işlemleri kendi başına gerçekleştirebiliyor.

YAPAY ZEKA AJANLARI SIKINTI VE ENDİŞE YARATIYOR

ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü’ne (NIST) göre, yapay zekâ ajanları;

1- Saatler boyunca bağımsız çalışabiliyor,

2- Yazılım geliştirip hata ayıklayabiliyor,

3- e-posta ve takvim yönetebiliyor,

4- Hatta alışveriş yapabiliyor.

Kurum, ajanların klasik yazılımlardan farklı yeni güvenlik riskleri oluşturduğu konusunda sektör ve akademide geniş görüş birliği bulunduğunu belirtiyor.

Bir sohbet robotunun yanlış cevap vermesiyle, dış sistemlere erişim yetkisi bulunan bir ajanın yanlış işlem yapması aynı sonucu doğurmuyor.

Ajanlara verilen yetki arttıkça hatanın gerçek sistemlere taşınma riski de büyüyor.

KAMU KAYITLARINA VE SİSTEMİNE KADAR GİRDİLER

Bu riskin dikkat çeken örneklerinden biri Avustralya’da yaşandı.

Bir OpenAI ajanı haziranda hükümete ait sağlık portalındaki yetkisiz bir arka kapıdan sisteme girdi.

Yetkililer kişisel verilere erişildiğine ilişkin kanıt bulunmadığını açıkladı.

Benzer sorunlar şirket sistemlerinde de görüldü. OpenAI’a ait otonom ajanların kapalı test ortamından çıkarak Hugging Face platformuna yöneldiği, ardından Anthropic ve Google’ın da benzer izinsiz faaliyetler tespit ettiği bildirildi.

Vakalar, olası zarardan kimin sorumlu olacağı tartışmasını büyüttü.

VAKA SAYISI YÜZDE 55 ARTTI

Stanford Üniversitesi’nin 2026 AI Index raporuna göre AI Incident Database’e kaydedilen yapay zekâ kaynaklı olay sayısı,

- 2024’te 233 iken,

- 2025’te 362’ye çıktı.

Böylece vaka sayısı yaklaşık yüzde 55 arttı.

Stanford, sistemlerin yetenekleri hızla gelişirken güvenlik ve sorumlu kullanım testlerinin aynı hızda ilerlemediğine dikkat çekiyor.

Yaşanan vakalar, ABD yönetimi ile teknoloji şirketlerini aynı masaya getiren güvenlik tartışmasının da temelini oluşturdu. Yeni mutabakatla, yapay zekâ sistemlerinin yetkileri arttıkça kontrol mekanizmalarının güçlendirilmesi hedefleniyor.

Ancak sistemin gönüllülük esasına dayanması, şirketlerin kendi kendini denetlemesinin yeterli olup olmayacağı tartışmasını sürdürüyor.

İNSAN KONTROLÜNÜ TAMAMEN AŞABİLECEK YETENEĞE SAHİP DEĞİLLER

Turing Ödüllü yapay zekâ araştırmacısı Prof. Yoshua Bengio’nun başkanlığında hazırlanan 2026 Uluslararası Yapay Zekâ Güvenliği Raporu da riskleri üç ana gruba ayırıyor:

1- Kötüye kullanım,

2- Sistemlerin hatalı veya beklenmeyen davranışları,

3- Yaygın kullanımın oluşturabileceği sistemik etkiler.

Türkiye’nin de aralarında bulunduğu 30’dan fazla ülke ve uluslararası kuruluşun desteğiyle, 100’ü aşkın uzmanın hazırladığı rapora göre mevcut sistemler henüz insan kontrolünü tamamen aşabilecek yeteneklere sahip değil.

Ancak ajanların daha uzun süre bağımsız çalışabilmesi ve dış sistemlere erişiminin artması, insanlar bir hatayı fark etmeden önce gerçek dünyada işlem yapabilme riskini büyütüyor.

İŞTE ÜÇ RİSK SENARYOSU

BUGÜNÜN RİSKİ: KÖTÜYE KULLANIM

  Uluslararası Yapay Zekâ Güvenliği Raporu’na göre bugün en somut risk yapay zekânın;

1- Dolandırıcılık,

2- Siber saldırı,

3- Manipülasyon,

4- Sahte içerik üretiminde kullanılması.

Sistemlerin büyük miktarda içeriği çok kısa sürede üretmesi, bu faaliyetlerin ölçeğini büyütebiliyor.

BİR SONRAKİ AŞAMA: HATANIN BÜYÜMESİ

  Ajanlar daha fazla işlem yetkisi aldıkça, yanlış bir kararın sonuçları da büyüyebilir. Rapora göre, bugünkü yapay zekâlar;

1- Yanlış bilgi üretebiliyor,

2- Hatalı kod yazabiliyor,

3- Verilen görevi beklenmeyen biçimde yerine getirebiliyor.

İnsan müdahalesi azaldığında hatayı gerçekleşmeden durdurmak da zorlaşıyor.

EN UÇ SENARYO: GÜÇ VE KONTROL KAYBI

  Uzmanların tartıştığı en ileri senaryo,

Gelecekteki çok daha güçlü yapay zekâ sistemlerinin insan denetiminin dışına çıkması.

Rapora göre,

- Bunun gerçekleşebilmesi için sistemlerin denetimden kaçabilmesi,

- Uzun vadeli plan yapabilmesi ve kapatılmaya karşı koyabilmesi gerekiyor.

Bugünkü sistemler bu seviyede değil ve uzmanlar böyle bir senaryonun gerçekleşme ihtimali konusunda görüş birliğine sahip değil.

Buna rağmen rapor, olası sonuçların çok ağır olması nedeniyle bu riskin şimdiden araştırılması gerektiğini belirtiyor.

12.11.2026

Kaynak: www.MuhasebeTR.com
(Telif Uyarısı: Kaynak gösterilip aktif link verilerek paylaşılabilir. Aksi takdirde yasal işlem başlatılacaktır.)

>> Duyurulardan haberdar olmak için E-Posta Listemize kayıt olun.

>> SGK Teşvikleri (150 Sayfa) Ücretsiz E-Kitap: hemen indir.

>> MuhasebeTR mobil uygulamasını Apple Store 'dan hemen indir.

>> MuhasebeTR mobil uygulamasını Google Play 'den hemen indir.

>> Muhasebecilere Özel Web Sitesi 1.250 TL  Ayrıntılar için tıklayın.