Üniversite öğrencilerinin yapay zeka etiğine ilişkin tutumları üzerine bir karma yöntem araştırması
A mixed methods study on university students' attitudes towards artificial intelligence ethics
Yazar: NESLİHAN VERDA ÖZMEN
Danışman: DOÇ. DR. TAYFUN YÖRÜK
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Etik = Ethics ; Karma yöntemler = Mixed methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu araştırma ile "teknik sistemlerin toplumsal sistemlerle uyumsuz hizalanmalarını" insan lehine değiştirmenin olanaklarını düşünmeye ahlâk felsefesi vasıtasıyla yönelerek, günümüz kullanıcılarını ve yapay zekâ ekosisteminin potansiyel paydaşlarını temsilen farklı akademik kökenlerden üniversite öğrencilerinin yapay zekâ etiğine yönelik tutumlarını ortaya çıkarmak, yaşamsal etkileri olan bu sistemlerin etik boyutlarına ilişkin görüşlerimizi nasıl şekillendirdiğini ele almak amaçlanmıştır. Yazında mikro-analiz düzeyinde çalışmaların temsiliyetini artırmak da hedeflenmiştir. "Faillik alanını insanlardan makine nesillerine kaydıran" makine failliğine ilişkin söylemlerin aksine, insan ve tekniğin birlikte evrimini tanımlayan epifilogenez fikrinden güç alarak insanların ve artefaktların karşılıklı bağımlılıklarını kabul eden bir anlayış benimsenmiştir.

Karma metodolojilerden sıralı açıklayıcı desenin izlendiği iki aşamalı araştırma, yapay zekâ için etik ilkeler ya da kılavuzlar içeren belgelerin "adalet", "şeffaflık", "kötü niyetli olmama", "gizlilik" ve "sorumluluk" ilkeleri etrafında yakınlaştığı tespitine dayanarak bu ilkeler ile temellendirilmiştir. Kantitatif aşamada veri toplama aracı olarak "Yapay Zekâ Etiğine Yönelik Tutum Ölçeği"nden faydalanılmış, araç Türkçeye çevrilerek çevrimiçi anket aracılığıyla 395 katılımcı yanıtına ulaşılmıştır. Geçerlik ve güvenirlik analizlerini takip eden farklılık analizleri ile "Adalet", "Kötü niyetli olmama" ve "Gizlilik" faktörlerine yönelik cinsiyet ve "Şeffaflık" faktörüne yönelik akademik disiplin temelli istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar keşfedilmiştir. Kalitatif araştırma yoluyla ise fenomenolojik bir yaklaşımla veri edinme tekniği olarak yarı yapılandırılmış görüşmeler gerçekleştirilmiş, ilgili grupların birincil aşamada saptanan farklılık seviyelerinin yapısını irdelemek ve anlayışlarının altında yatan nedenlere ulaşabilmek maksadıyla 16 katılımcının bu sistemler ile etkileşimleri, deneyimleri ve ele alınan ilkeler ile ilişkiselliklerine dair öznel bakış açılarına yoğunlaşılmıştır. Görüşme metinlerinin tematik analizi neticesinde belirlenen "Adalet algısı", "Adalet etkisi", "Kötü niyet algısı", "Kötü niyet motivasyonu", "Kötü niyet çıktıları", "Gizlilik algısı", "Gizlilik toleransı", "Şeffaflık algısı" ve "Şeffaflık toleransı" ana temaları ile kadınların ve İnsan ve Toplum Bilimleri disiplinlerinden katılımcıların ilgili boyutlarda daha yüksek hassasiyet seviyelerinin özünü betimleyen bir izah ortaya konulmaya çalışılmıştır. Kantitatif çözümlemeler ile gruplar arası anlamlı bir farklılığa ulaşılamayan "Sorumluluk" boyutuna yönelik ise kalitatif süreç ile katılımcıların çoğunluğunun 'döngüde' bir insanın varlığını daimî gözeten ve bu ilkelere riayet edildiğini temin edecek çok paydaşlı bir sorumluluğu tayin eden düzenleyici ve yasal çerçevelerin beklentisinde oldukları sonucuna ulaşılmıştır.

Araştırma gruplar arası tutum farklılıklarını açıklarken, yapay zekâ yönergelerini şekillendireceği öngörülen ilkelerin Türkiye'de öğrenim gören öğrencilere yansımasının keşfedilmesine, ülkeye özgü nüansların yakalanarak anlayışın derinleştirilmesine ve meşru kaygıların tüm çeşitliliğiyle ortaya konulmasına imkân tanımıştır. Bulguların, yerel değerler ve tercihler dikkate alınarak merkezi etik sorunlara ortak yanıtlar sağlayacak kapsayıcı yapay zekâ geliştirme ve ilgili yönetişim ve gözetim çabalarına yönelik içgörüler sağlayacağı düşünülmektedir. Çalışmanın, yapay zekâ etiği müfredatı ve eğitim materyallerinin geliştirilmesine ve yapay zekâya yatırım yapmayı hedefleyen bilhassa yerli işletmelerin rekabet avantajlarını artırabilmeleri yönünde faydalı olacağı da umulmakta, aynı zamanda pek çok potansiyel araştırma istikametine işaret edilmektedir.

Abstract:
This research aims to reveal the attitudes of university students from different academic backgrounds, representing today's users and potential stakeholders of the artificial intelligence ecosystem, towards artificial intelligence ethics, and to address how artificial intelligence systems which have vital effects shape our views on its ethical dimensions, by turning towards thinking about the possibilities of changing the "incompatible alignments of technical systems with social systems" in favor of human beings through moral philosophy. It is also aimed to increase the representation of micro-analysis level studies in the literature. In contrast to contemporary discourses on machine agency "that shift the sphere of agency from humans to machine generations", an understanding that acknowledges the interdependence of humans and artifacts is adopted, drawing strength from the idea of epiphylogenesis, which describes "the co-evolution of humans and technology".

This two-stage research, which followed a sequential explanatory design from mixed methodologies, was based on the determination that documents containing ethical principles or guidelines for artificial intelligence converge around the principles of "fairness", "transparency", "non-maleficence", "privacy" and "responsibility". In the quantitative phase, the "Attitude Towards the Ethics of Artificial Intelligence" was used as a data collection tool. The instrument was translated into Turkish and 395 participant responses were obtained through an online survey. Following the validity and reliability analyses, statistically significant differences based on gender for the "Fairness", "Non-maleficence" and "Privacy" factors and academic discipline for the "Transparency" factor were discovered through difference analyses. Through qualitative research, semi-structured interviews were conducted as a data acquisition technique with a phenomenological approach, focusing on the subjective perspectives of the 16 participants on their interactions with these systems, their experiences and their relationality with the principles discussed, in order to examine the structure of the levels of difference identified in the primary phase of the relevant groups and to reach the underlying reasons for their understanding. With the main themes of "Fairness perception", "Fairness effect", "Malicious intent perception", "Malicious intent motivation", "Malicious intent outcomes", "Privacy perception", "Privacy tolerance", "Transparency perception" and "Transparency tolerance", which were determined as a result of the thematic analysis of the interview texts, an explanation that describes the essence of the higher sensitivity levels of women participants and the participants from the disciplines Humanities and Social Sciences in the relevant dimensions was tried to be put forward. Regarding the dimension of "Responsibility", for which no significant difference was found between the groups through quantitative analysis, the qualitative process revealed that the majority of the participants expect regulatory and legal frameworks that assign a multi-stakeholder responsibility to ensure that these principles are respected and that a human being is always in the 'loop'.

While explaining the differences in attitudes between the groups, the research has allowed exploring the reflection of the principles that are envisioned to shape AI guidelines on Turkish students, deepening understanding by capturing country-specific nuances, and revealing legitimate concerns in all their diversity. The findings are expected to provide insights for inclusive AI development and related governance and oversight efforts that will provide common responses to central ethical issues, taking into account local values and preferences. It is hoped that the study will be useful for the development of AI ethics curricula and training materials, and for enhancing the competitive advantage of domestic businesses, especially those aiming to invest in AI. This research also points to many potential research directions.