AI Etiği ve Güvenliği

Son güncelleme: 24 Haziran 2026

arya-ai, kurumsal operasyonlarda gerçek kararlar üretir. Bu sorumluluk, kararların adil, izlenebilir, güvenli ve insan denetimine açık olmasını gerektirir. Bu sayfa, karar zekası platformumuzu inşa ederken ve işletirken uyguladığımız etik ve güvenlik ilkelerini özetler.

Hiçbir karar, geri dönüşü olmayan bir şekilde tek başına bir algoritma tarafından dayatılmaz. Platform önerir ve gerekçelendirir; kritik eşiklerde son sözü insan söyler.

1. Etik Yaklaşımımız

Her proje öncesinde, talep edilen kullanım alanını ve verisini değerlendiririz. Önerilen kullanım; yasadışı ayrımcılık, kitlesel gözetim veya bireyler üzerinde haksız sonuç doğurma riski taşıyorsa projeyi kabul etmeyiz. Geliştirme sürecinde ortaya çıkan etik soru işaretleri, proje ekibinden bağımsız bir iç değerlendirmeye yönlendirilir.

2. Güvenliğin Dört Sütunu

Adillik: Karar modelleri, devreye almadan önce ve canlıdayken ayrımcılık ve sapma (bias) açısından düzenli olarak test edilir.
Dayanıklılık: Anomali tespiti ve sürekli izleme, modelin beklenmedik veri kaymaları veya uç senaryolarda öngörülebilir davranmasını sağlar.
Açıklanabilirlik: Her önerinin hangi veriye ve hangi mantığa dayandığı, karar sahibine anlaşılır biçimde gösterilir. Kara kutu yoktur.
Gizlilik ve Güvenlik: Veri, en az ayrıcalık ilkesiyle işlenir, erişim kontrolleri ve şifreleme ile korunur.

3. Geliştirme Sürecine Gömülü Güvenlik

Güvenlik, platforma sonradan eklenen bir katman değildir; geliştirme döngüsünün her aşamasına dahildir:

Geliştirme: Model mimarisi, başından itibaren yorumlanabilirlik göz önünde bulundurularak seçilir.
Doğrulama: Devreye almadan önce sapma testleri ve geçerli düzenlemelere uygunluk kontrolü yapılır.
Üretim (Tahminler): Her çıktıya bir güven ve açıklanabilirlik skoru eşlik eder.
İzleme: Canlı sistemde veri kayması (drift) ve sapma metrikleri sürekli takip edilir.

4. İnsan Denetimi ve Yönetişim

Yüksek riskli veya yüksek etkili kararlarda, uygulamadan önce bir insan onayı zorunlu kılınır. Onay eşikleri, müşteriyle birlikte iş süreci bazında yapılandırılır; bu yapı platformun pratikte nasıl çalıştığı bölümünde de gösterilmektedir.

5. Veri Gizliliği ve Güvenliği

Kişisel verilerin işlenmesinde 6698 sayılı KVKK ve ilgili AB/GDPR ilkeleri esas alınır. Detaylı bilgi için Gizlilik Politikası'na bakınız. Veri, müşterinin tercihine göre bulutta veya şirket içi altyapıda işlenebilir.

6. Akademik ve Bilimsel Titizlik

Açıklanabilirlik ve sapma tespiti yöntemlerimiz, alandaki yerleşik bilimsel literatürle uyumlu, denetlenebilir tekniklere dayanır. Yeni bir karar modeli, gözden geçirilmiş metodoloji olmadan canlıya alınmaz.

7. Bildirim ve İletişim

Bir AI çıktısının adil olmadığını, hatalı davrandığını düşünüyorsanız veya bir güvenlik açığı bildirmek istiyorsanız bize arya@arya-ai.com adresinden ulaşabilirsiniz. Tüm bildirimler değerlendirilir.

Legal · AI Ethics & Safety

AI Ethics & Safety

Last updated: June 24, 2026

arya-ai produces real decisions inside enterprise operations. That responsibility requires those decisions to be fair, traceable, secure, and open to human oversight. This page summarizes the ethical and safety principles we apply while building and operating our decision intelligence platform.

No decision is imposed irreversibly by an algorithm alone. The platform recommends and explains its reasoning; humans have the final word at critical thresholds.

1. Our Approach to AI Ethics

Before any project, we evaluate the requested use case and the underlying data. We decline projects where the intended use carries a risk of unlawful discrimination, mass surveillance, or unjust outcomes for individuals. Ethical concerns that surface during development are escalated to an internal review independent of the project team.

2. Four Pillars of Safety

Fairness: Decision models are tested for discrimination and bias before deployment and continuously while live.
Robustness: Anomaly detection and continuous monitoring keep model behavior predictable under unexpected data shifts or edge cases.
Explainability: Every recommendation shows the decision owner which data and which logic it relied on. No black boxes.
Privacy & Security: Data is handled under least-privilege principles, protected by access controls and encryption.

3. Safety Built Into the Development Lifecycle

Safety is not a layer added after the fact — it is embedded across every stage of the development cycle:

Development: Model architecture is chosen with interpretability in mind from the outset.
Validation: Bias testing and regulatory compliance checks run before any deployment.
Production (Predictions): Every output ships with a confidence and explainability score.
Monitoring: Drift and bias metrics are tracked continuously once live.

4. Human Oversight & Governance

High-risk or high-impact decisions require human approval before execution. Approval thresholds are configured per workflow together with the customer — the same structure demonstrated in how the platform works in practice.

5. Data Privacy & Security

Personal data is processed under Turkey's KVKK (Law No. 6698) and relevant EU/GDPR principles. See our Privacy Policy for details. Data can be processed in the cloud or on-premise, according to customer preference.

6. Academic & Scientific Rigor

Our explainability and bias-detection methods rely on auditable techniques consistent with established research in the field. No new decision model goes live without a reviewed methodology.

7. Reporting & Contact

If you believe an AI output behaved unfairly or incorrectly, or you wish to report a security concern, contact us at arya@arya-ai.com. All reports are reviewed.