AB Pazarlama Uygulamalarında Yapay Zekânın Risk Temelli Yönetişimi

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.58830/ozgur.pub1323.c5301
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Bu çalışma, AB Yapay Zekâ Yasası (EU AI ACT) kapsamında doğrudan pazarlamada kullanılan yapay zekâ sistemlerinin risk sınıflandırmasına ilişkin alan yazını veri gizliliği, tüketici koruması ve algoritmik şeffaflık boyutlarında sentezlemektedir. Amaç, düzenleyici çerçevelerin yapay zekâ temelli pazarlamanın çok katmanlı risklerini nasıl ele aldığını açıklığa kavuşturmak ve bu yaklaşımların pazarlama uygulamalarına etkilerini değerlendirmektir. İnceleme, risk sınıflandırma ölçütlerini analiz etmekte, veri gizliliği yaklaşımlarını karşılaştırmakta, şeffaflık ve adaletle ilişkili tüketici koruma mekanizmalarını belirlemekte ve bu unsurların tüketici güveni üzerindeki yansımalarını tartışmaktadır. 2021–2025 döneminde yayımlanan disiplinler arası alan yazına dayanan analiz; hukuki nitel çalışmalar, ampirik bulgular ve kavramsal modelleri kapsamaktadır. Bulgular, yüksek riskli sistemlerin sınıflandırılmasına ilişkin belirsizliklerin ve sağlayıcı temelli öz değerlendirme yaklaşımının denetim süreçlerini zorlaştırdığını göstermektedir. EU General Data Protection Regulation (GDPR) ve Yapay Zekâ Yasası güçlü bir veri koruma temeli sunsa da şeffaf olmayan algoritmik yapılar kullanıcı kontrolünü sınırlamaktadır. Mevcut düzenlemelerin kişiselleştirilmiş pazarlama risklerini yönetmede sınırlı kaldığı görülmekte; bu durum daha güçlü şeffaflık, hesap verebilirlik ve önyargı azaltma araçlarına ihtiyaç olduğunu ortaya koymaktadır. Pazarlama pratiklerinin ise kişiselleştirme ile mahremiyet ve adalet arasında denge kurmaya yöneldiği gözlemlenmektedir. İnceleme, düzenleyici netlik ve disiplinler arası yönetişimin sorumlu yapay zekâ kullanımında belirleyici olduğunu vurgulamaktadır.