Sıfır Bilgi Kanıtı(ZKP), Yapay Zekada Adaletin Yeni Anahtarı Oluyor

Kriptografi teknolojileri arasında son yıllarda öne çıkan ‘sıfır bilgi kanıtı’ (Zero-Knowledge Proof - ZKP), artık yapay zeka(AI) alanında da ‘adalet’ ve ‘şeffaflık’ sağlama aracı olarak dikkat çekiyor. 24’ünde (yerel saatle), Imperial College London’da yayımlanan bir araştırmaya göre, şirketler ZKP sayesinde makine öğrenimi (ML) modellerinin ırk, cinsiyet gibi değişkenlerden bağımsız olarak tüm kullanıcılara adil sonuçlar sunduğunu kanıtlayabiliyor. Üstelik bu süreçte ne kullanıcı verilerinin ne de modelin yapısal detaylarının ifşa edilmesine gerek kalmıyor.

ZKP, bir önermenin doğru olduğunu, neden ya da nasıl doğru olduğunu açıklamadan kanıtlamaya olanak sağlayan bir kriptografi tekniği. Eğer bu yapı yapay zeka sistemlerine uygulanırsa, kullanıcıların sisteme güven duymasını sağlayacak bir ‘harici doğrulama’ mekanizması oluşmuş oluyor. Özellikle ZK teknolojilerinin son dönemdeki gelişimiyle, milyonlarca parametreye sahip karmaşık AI modellerinin uçtan uca adaletli işleyip işlemediği artık *gerçek zamanlı* olarak ispatlanabiliyor olması, bu yöntemin önemini artırıyor.

Makine öğrenimi tarafındaki yanlılık (bias) tartışmaları ise son yıllarda sık sık kamuoyunun gündemine geldi. Özellikle bazı kredi skorlama sistemlerinin, kullanıcıların arkadaş çevresi ya da sosyal topluluk verilerini referans alarak kredi notunu düşürmesi ya da görsel üretim yapan AI sistemlerinin tarihi figürleri ya da belirli kişi gruplarını çarpıtarak sunması, bu alandaki sorunların başında geliyor. Bu tür yanlılıklar, *kamu güveni*ni zedeliyor ve korunmasız kullanıcılar için *somut zararlar* doğurabiliyor.

ZKP tabanlı makine öğrenimi yani ‘sıfır bilgi makine öğrenimi’ (ZKML), yapay zekanın *adil kararlar* verdiğini ispatlayabiliyor ve aynı zamanda kullanıcı verisi ya da şirketlerin fikri mülkiyetini açığa çıkarmadan işlem yapılmasını sağlıyor. Bir örnek vermek gerekirse, bir banka AI tabanlı kredi değerlendirme sisteminde ırk ya da cinsiyet ayrımı yapmadığını ZKP yoluyla anlık olarak ispatlayabiliyorsa, veri mahremiyetini ihlal etmeden *güven* kazanabiliyor.

Adalet (fairness) kavramı ise farklı şekillerde ölçülüyor. En yaygın kullanılan üç ölçüt; ‘demografik denge’ (demographic parity), ‘fırsat eşitliği’ (equality of opportunity) ve ‘tahmin eşitliği’ (predictive equality) şeklinde sıralanıyor. Demografik denge, tüm grupların aynı oranda pozitif sonuç almasını şart koşuyor ancak bunun pratikte uygulanabilirliği sınırlı. Fırsat eşitliği ise eşit yeterlilikteki bireylerin aynı olumlu sonucu elde etmesine olanak sağlıyor ve sosyal uzlaşmanın en kolay sağlandığı model olarak görülüyor. Tahmin eşitliği ise, modelin farklı gruplara eşit tahmin doğruluğu sunmasını hedefliyor.

Bu tür adalet ölçütleri, artık *ZKP ile kanıtlanabilir* hale geldi. Bu da sadece düzenleyici riskleri azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda şirketlerin marka değerine ve teknolojik güvenilirliğine katkı sağlıyor. ABD ve birçok büyük ekonomide, AI adaletiyle ilgili yasalaşma süreci ve regülasyon rehberleri şekillenmeye başlarken, bu durumun gelecekte ‘tercih’ değil, *endüstri standardı* haline gelmesi bekleniyor.

Özellikle ABD’de yeni yönetim süreciyle birlikte, AI regülasyonlarının 'adalet'ten çok 'fırsat eşitliği' odaklı bir yapıya evrileceği öngörülüyor. Bu da ZKP tabanlı sistemlere olan ilgiyi artırabilir. Çünkü burs, işe alım, üniversite kabulleri gibi hayati konularda kararlar veren AI sistemlerinde, kullanıcılar artık kendilerine de *adil* davranılıp davranılmadığını görmeyi talep ediyor.

Sonuç olarak, ZKP teknolojisi artık sadece kripto para projelerine özgü bir alan değil. AI sistemlerine etik ve yasal güvence kazandıran kilit bir araç haline geldi. Teknik açıdan güçlükler barındırsa da, pratik uygulamalarıyla birlikte daha ‘güvenilir yapay zeka’ inşa etmenin anahtarı olabilir. Bu eğilim, sadece blokzinciri ile AI birleşimini temsil etmiyor; aynı zamanda *güven merkezli AI çağı*na giden yolu da açıyor.