Yapay zekada açıklanabilirlik:şeffaflık ve anlaşılırlık üzerine teorik bir çerçeve
Explainability in artificial intelligence: A theoretical framework on transparency and interpretability
- Tez No: 1004229
- Danışmanlar: PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zekâ (YZ) sistemlerinin artan karmaşıklığı, bu sistemlerin karar süreçlerinin insanlar tarafından anlaşılmasını güçleştirmektedir. Literatürde“kara kutu problemi”olarak adlandırılan bu durum, etik ve epistemolojik düzeyde bir krizi beraberinde getirmekte; özellikle sağlık, hukuk ve finans gibi yüksek riskli alanlarda kullanıcı güvenini ve toplumsal meşruiyeti zayıflatmaktadır. Bu bağlamda açıklanabilirlik (explainability) kavramı, yalnızca teknik bir gereklilik değil, aynı zamanda etik, hukuki ve bilişsel bir zorunluluk haline gelmiştir (Burrell, 2016; Floridi & Cowls, 2019). Bu tez, açıklanabilirlik kavramını şeffaflık (transparency) ve anlaşılırlık (comprehensibility) ekseninde teorik olarak yeniden ele alarak, iki kavram arasındaki dengeye dayalı yeni bir model önermektedir. Geliştirilen Şeffaflık–Anlaşılırlık Denge Modeli (Transparency Comprehensibility Equilibrium, TCE), yapay zekâ sistemlerinde açıklamaların hem teknik doğruluk hem de kullanıcı anlaşılırlığı açısından değerlendirilebileceği bir çerçeve sunmaktadır. Tezin ilk bölümleri, açıklanabilirliğin teorik ve felsefi temellerini; sonraki bölümler ise etik, hukuki ve toplumsal boyutlarını incelemiştir (Miller, 2019; Lipton, 2018; Hacker, 2022). TCE modeli, açıklamaların yalnızca bilgi aktarmakla kalmayıp, insan–makine etkileşimi bağlamında anlam üretme sürecine katkı sağlaması gerektiği varsayımına dayanmaktadır. Sonuç olarak bu çalışma, açıklanabilirliği şeffaflık ve anlaşılırlık arasındaki etkileşimsel denge temelinde kavramsallaştırarak literatüre özgün bir katkı sunmaktadır. TCE modeli, yapay zekâ sistemlerinin teknik doğruluğu ile insan bilişine dayalı anlaşılırlığını bütünleştirerek, açıklanabilirliği ölçülebilir, etik ve toplumsal açıdan anlamlı bir kavram haline getirmeyi amaçlamaktadır. Anahtar Kelimeler Yapay zekâ, açıklanabilirlik, şeffaflık, anlaşılırlık, etik yapay zekâ, TCE modeli, hesap verebilirlik, bilişsel uyum, kullanıcı güveni
Özet (Çeviri)
The increasing complexity of artificial intelligence (AI) systems has made it increasingly difficult for humans to understand their decision-making processes. Referred to in the literature as the“black box problem,”this issue represents an ethical and epistemological crisis that weakens user trust and social legitimacy, particularly in high-risk domains such as healthcare, law, and finance. In this context, the concept of explainability has emerged not only as a technical requirement but also as an ethical, legal, and cognitive necessity (Burrell, 2016; Floridi & Cowls, 2019). This thesis reexamines explainability theoretically along the axes of transparency and comprehensibility, proposing a new model based on the balance between these two dimensions. The developed Transparency–Comprehensibility Equilibrium (TCE) Model provides a framework for evaluating explanations in AI systems in terms of both technical accuracy and user comprehensibility. The early chapters explore the theoretical and philosophical foundations of explainability, while subsequent sections address its ethical, legal, and social dimensions (Miller, 2019; Lipton, 2018; Hacker, 2022). The TCE model is built on the assumption that explanations should not only convey information but also contribute to the process of meaning-making within human–machine interaction. Ultimately, this study offers an original contribution to the literature by conceptualizing explainability as an interactional balance between transparency and comprehensibility. The TCE model integrates the technical accuracy of AI systems with human cognitive comprehensibility, aiming to render explainability a measurable, ethical, and socially meaningful concept. Keywords Artificial Intelligence, Explainability, Transparency, Comprehensibility, Ethical AI, TCE Model, Accountability, Cognitive Alignment, User Trust
Benzer Tezler
- Development and validation of the artificial intelligence ethics awarnness scale (AIEAS)
Yapay zeka etik farkındalık ölçeği (AIEAS) geliştirilmesi ve geçerlik çalışması
AILAR SHAHAMAT
Doktora
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimBahçeşehir ÜniversitesiEğitim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAVUZ SAMUR
- The right to equality and non-discrimination in artificial intelligence: legal issues, challenges, and prospects
Yapay zeka bağlamında eşitlik hakkı ve ayrımcılık yasağı: Hukuki durumlar, zorluklar ve olasılıklar
SARE KARACAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
HukukKoç ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERTİL EMRAH ODER
- Açıklanabilir yapay zeka için blok zincir teknolojisi ve yasal zorluklar
Blockchain technology for explainable artificial intelligence and legal challenges
GÜNER DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
HukukMaltepe ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH CENGİL
- Açıklanabilir yapay zeka kullanarak saldırı tespit sistemi geliştirme
Developing an intrusion detection system using explainable artificial intelligence
SAMED AL
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Açıklanabilir yapay zekâ teknikleri ile parkinson hastalık teşhisi
Diagnosis of parkinson's disease with explainable artificial intelligence techniques
TUĞÇE KAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR OLGUN