Kayıt dışı ekonomiyle mücadele için 2026 bütçesinde 8,3 milyar lira ayrıldı

Türkiye'de güven ve denetimin sağlanması, giriş ve çıkışlarda uygunsuzluğa geçit verilmemesi amacıyla yürütülecek "Kayıt Dışı Ekonomiyle Mücadele" programı için 2026 bütçesinden 8,3 milyar lira ödenek kullandırılması planlandı. AA

AA muhabirinin 2026 Yılı Merkezi Yönetim Bütçe Kanunu Teklifi'nden yaptığı derlemeye göre Türkiye, kayıt dışı ekonomiyle mücadelesinde gümrüklü yer ve sahalarda kamu düzeninin bozulmasını önleyecek tedbirleri alma ve kaçakçılığa geçit vermeme hedefiyle hareket ediyor.

Bu kapsamda, kaçakçılıkla mücadelede etkinliğin artırılmasıyla gümrüklü alanlarda asayişin sağlanması, giriş ve çıkışların her türlü suistimali önleyecek şekilde denetim altında tutulması hedefleniyor.

Teknik sistemlerin yerli üretimine ağırlık verilecek

Mevzuatın ve sistemlerin amaçları dışında kullanımını engelleyecek denetim ve izleme mekanizmalarının, Milli Tarama Sistemleri (MİLTAR) gibi yerli ve milli imkanlarla üretilen yüksek teknolojiye sahip sistemlerle entegrasyonunun geliştirilmesi planlandı.

Uzun vadede kaçakçılıkla mücadelede kullanılan teknik sistemlerin yerli üretimine ağırlık verilmesine yönelik çalışmalar da öne çıktı. Buna göre, MİLTAR-III Projesi kapsamında 2025-2027 döneminde yarı sabit, gezgin ve hayalet sistemlerle birlikte hibrit teknolojili tarama sistemlerinin üretimi, yapay zeka ve görüntü paylaşım ağı yazılımı, hızlandırıcı ve dedektörlerin de yerli olarak üretilmesi amaçlandı.

Gümrük kaçakçılığıyla mücadelede, özellikle dedektör köpek ve idarecilerinin sayısının artırılması ve dünya standartlarında eğitime tabi tutulması noktasında uluslararası kurum ve kuruluşlarla işbirliğine yönelik politikanın sürdürülmesi hedeflendi.

Yıllık denetimler artırılacak

Söz konusu amaç ve hedefler doğrultusunda, gümrük sahalarında özellikle hızlı aramada etkili görev üstlenen, bu yıl 255 olan dedektör köpek sayısının gelecek yıl da korunması, 2027 sonunda ise 260'a yükseltilmesi öngörüldü. Kaçak eşya bazında uzmanlaşmış veri analiz ekip sayısının da yıl sonunda 36'ya, 2026'da ise 40'a çıkarılması planlandı.

Yasa dışı faaliyetlerin tespiti ve önlenmesi süreçlerinin daha etkin ve hızlı şekilde yürütülmesine katkı sağlayan teknik sistem ve ekipman sayısının ise yıl sonunda 2 bin 190 olması bekleniyor. Bu sayının gelecek yıl 2 bin 375'e ulaştırılması hedeflendi. Bu doğrultuda yapılacak denetimlere ağırlık verilmesi, 2024'te 3 bin 700 olan yıllık denetim sayısının 2025 sonunda 3 bin 800'e ulaşması, 2026'da ise 3 bin 875'e yükseltilmesi amaçlandı.

Söz konusu hedeflere ulaşmak için gelecek yıl bütçesinde 8 milyar 270 milyon 215 bin lira kaynak ayrıldı.

Yapay Zeka İstatistikleri, 2025

Yapay zeka, insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme yeteneklerini bilgisayar sistemleri aracılığıyla taklit eden teknolojiyi ifade etmektedir. Günlük yaşamda ve iş dünyasında giderek daha geniş bir kullanım alanı bulan bu teknolojiye ilişkin veriler, bu haber bülteni aracılığıyla ilk kez resmi istatistik olarak sunulmaktadır. Söz konusu bülten, Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması ve Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması sonuçlarına dayalı olarak hazırlanmıştır. Çalışmaların metodolojisine ilişkin ayrıntılı bilgiler, ilgili haber bültenleri ekinde ve metaveri bölümünde yayımlanmaktadır.

Yapay zeka teknolojilerinin girişimler ve bireyler tarafından nasıl kullanıldığını ortaya koymak ve bu alandaki gelişmeleri izlemek amacıyla, Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması kapsamında 10 ve daha fazla çalışanı olan girişimlerde 2021 yılından itibaren her yıl yapay zeka kullanımına ilişkin veri elde edilmektedir. Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması kapsamında ise 16-74 yaş grubu bireyler için ilk kez 2025 yılında üretken yapay zeka kullanımına dair veri elde edilmiştir.

Girişimlerde yapay zeka kullanımı, yazılım tabanlı ya da cihazlara gömülü sistemler aracılığıyla öngörüler, öneriler veya kararlar üreten teknolojiler olarak tanımlanmaktadır. Buna; içerik üreten yapay zeka uygulamaları, sohbet robotları ve sanal asistanlar, yüz veya konuşma tanıma sistemleri, makine öğrenmesine dayalı veri analizleri ile depo otomasyonunda kullanılan otonom robotlar veya paket taşımada kullanılan otonom dronlar örnek olarak gösterilebilir. Bireylerde ise yapay zeka kullanımı, üretken yapay zeka araçlarının bilinçli ve kasıtlı olarak içerik üretmek amacıyla kullanılması olarak tanımlanmaktadır. Bu içerikler metin, görsel, yazılım kodu, video, müzik ve benzeri farklı formatlarda olabilir.

Girişimlerin %7,5'i yapay zeka kullandığını beyan etti

Yapay zeka teknolojilerinden herhangi birini kullandığını belirten girişimlerin oranı, 2021 yılında %2,7 iken bu oran 2025 yılında %7,5 oldu. Yapay zeka kullanan girişimler çalışan sayısı büyüklük grubuna göre incelendiğinde; 2025 yılında 10-49 çalışanı olan girişimlerin %6,6'sının, 50-249 çalışanı olan girişimlerin %9,6'sının ve 250 ve üzeri çalışanı olan girişimlerin %24,1'inin herhangi bir yapay zeka teknolojisi kullandığı görüldü. Bu oranlar, 2021 yılında 10-49 çalışanı olan girişimlerde %2,3, 50-249 çalışanı olan girişimlerde %3,6 ve 250 ve üzeri çalışanı olan girişimlerde %9,6 idi.

Büyüklük grubuna göre yapay zeka kullanan girişimlerin oranı, 2021-2025

Kaynak: TÜİK, Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması, 2021-2025

Yapay zeka en fazla bilgi ve iletişim faaliyeti yürüten girişimler tarafından kullanıldı

Yapay zeka teknolojilerinden herhangi birini kullandığını belirten girişimler ekonomik faaliyet grubuna göre incelendiğinde; yapay zekanın en fazla %47,1 ile "bilgi ve iletişim" faaliyeti yürüten girişimler tarafından kullanıldığı görüldü. Bu ekonomik faaliyet grubunu %21,1 ile "finans ve sigorta" faaliyeti yürüten girişimler ve %15,2 ile "bilgisayarların ve iletişim araç ve gereçlerinin onarımı" faaliyetini yürüten girişimler izledi.

Ekonomik faaliyet grubuna göre yapay zeka kullanan girişimlerin oranı, 2025

Kaynak: TÜİK, Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması, 2025

Girişimlerde yapay zekanın en yaygın kullanım amacı pazarlama veya satış oldu

Yapay zeka teknolojilerinden herhangi birini kullandığını belirten girişimlerin yapay zeka kullanma amaçları incelendiğinde; 2025 yılında girişimlerin en fazla %46,5 ile pazarlama veya satış amacıyla yapay zeka yazılım veya sistemlerini kullandığı tespit edildi. Bunu, %41,1 ile üretim veya hizmet süreçleri amacıyla kullanım, %41,0 ile Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) veya yenilik faaliyeti amacıyla kullanım ve %40,0 ile işletme süreçleri ve yönetim organizasyonu amacıyla kullanım takip etti. Muhasebe, kontrol veya finans yönetimi amacıyla yapay zeka kullanımı %33,7, bilgi ve iletişim teknolojileri güvenliği amacıyla yapay zeka kullanımı %22,6, lojistik faaliyetler amacıyla yapay zeka kullanımı ise %13,6 oldu.

Kullanım amacına göre yapay zeka kullanan girişimlerin oranı, 2025

Kaynak: TÜİK, Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması, 2025

Birden fazla seçenek işaretlenebildiği için toplam 100 olmayabilir.

Yapay zeka kullanmayan girişimlerin %9,0'ı yapay zeka kullanmayı düşündüğünü belirtti

Herhangi bir yapay zeka teknolojisi kullanmadığını ancak kullanmayı düşündüğünü beyan eden girişimlerin oranı 2025 yılında %9,0 oldu. Çalışan sayısı büyüklük grubuna göre yapay zeka kullanmayan ancak kullanmayı düşünen girişimlerin oranı; 10-49 çalışanı olan girişimlerde %8,4, 50-249 çalışanı olan girişimlerde %10,4 ve 250 ve üzeri çalışanı olan girişimlerde %18,2 oldu.

Yapay zekayı kullanmamada en önemli neden girişimde uzmanlık eksiğinin bulunması oldu

Yapay zeka teknolojilerinden herhangi birini kullanmadığını ancak kullanmayı düşündüğünü belirten girişimlerin yapay zekayı kullanmama nedenleri incelendiğinde; en önemli nedenin %74,2 ile girişimde ilgili uzmanlık eksiğinin bulunması olduğu görüldü. Bunu, %67,4 ile maliyetlerin çok yüksek olması ve %62,4 ile yapay zeka kullanımından kaynaklanan zarar durumunda sorumluluğun kimde olacağına dair hukuki belirsizlikler gibi hukuki sonuçların net olmaması izledi.

Çalışan sayısı büyüklük grubuna göre girişimlerin yapay zeka kullanmama nedenleri, 2025

Kaynak: TÜİK, Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması, 2025

Birden fazla seçenek işaretlenebildiği için toplam 100 olmayabilir.

Yapay zekayı gençler daha fazla kullandı

Üretken yapay zeka kullandığını beyan eden bireylerin oranı 2025 yılında %19,2 oldu. Bu oran, cinsiyete göre incelendiğinde erkeklerin %19,4'ünün kadınların %18,8'inin yapay zeka kullandığı görüldü. Yapay zeka kullanma oranı yaş grubuna göre analiz edildiğinde ise, en fazla %39,4 ile 16-24 yaş grubunda yer alan bireylerin yapay zeka kullandığı, bunu %30,0 ile 25-34 yaş grubunun, %15,5 ile 35-44 yaş grubunun takip ettiği saptandı. Yapay zeka kullanım oranının en düşük olduğu yaş grubu ise 65-74 yaş grubunda oldu.

Cinsiyete ve yaş grubuna göre üretken yapay zeka kullanım oranı, 2025

Kaynak: TÜİK, Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması, 2025

Eğitim seviyesi arttıkça yapay zeka kullanma oranı arttı

Yapay zeka kullanan bireyler eğitim durumuna göre incelendiğinde; 2025 yılında yapay zeka kullanma oranının en fazla %36,1 ile yükseköğretim mezunlarında olduğu belirlendi. Bunu, %22,8 ile lise veya mesleki lise mezunu, %17,2 ile ilköğretim veya ortaokul mezunu, %2,2 ilkokul mezunu bireyler takip etti. Bu oran cinsiyete göre incelendiğinde ise, ilkokul mezunları ve bir okul bitirmeyenler arasında erkeklerin kadınlara göre daha yüksek oranda yapay zeka kullandığı, ilköğretim veya ortaokul, lise veya mesleki lise ile yükseköğretim mezunlarında kadınların kullanım oranının erkeklerin üzerinde olduğu görüldü.

Cinsiyete ve eğitim durumuna göre üretken yapay zeka kullanım oranı, 2025

Kaynak: TÜİK, Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması, 2025

Yapay zeka kullanan bireylerin %79,7'si yapay zekayı özel amaçlar için kullandı

Yapay zeka kullanan bireylerin %79,7'si yapay zekayı özel amaçlar için, %33,8'i mesleki amaçlar için ve %31,4'ü örgün eğitim için kullandı. Kullanım amaçları cinsiyete göre incelendiğinde; erkeklerde özel amaçlı kullanım oranı %81,9, mesleki amaçlı kullanım oranı %37,7 iken kadınlarda bu oranlar sırasıyla %77,4 ve %29,5 olarak kaydedildi. Örgün eğitim amaçlı kullanımda ise kadınların oranı %36,6 ile erkeklerin %26,7'lik oranının üzerinde gerçekleşti.

Yapay zeka kullanmayan her 10 kişiden 6'sı yapay zekaya ihtiyaç duymadığını belirtti

Yapay zeka kullanmadığını beyan eden bireylerin kullanmama nedenleri incelendiğinde; en yüksek oranın %63,3 ile yapay zekaya ihtiyaç duymama gerekçesinin olduğu görüldü. Bunu, %18,7 ile yapay zekanın nasıl kullanılacağını bilmemek, %12,4 ile yapay zekanın varlığından haberdar olmamak ve %5,5 ile gizlilik, güvenlik veya emniyetle ile ilgili endişeleri izledi.

Cinsiyete göre üretken yapay zeka kullanmama nedenleri, 2025

Kaynak: TÜİK, Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması, 2025

Grafikteki rakamlar, yuvarlamadan dolayı toplam 100'ü vermeyebilir.

Çalışma bulgularına göre, İngiliz konseyleri tarafından kullanılan yapay zeka araçları kadınların sağlık sorunlarını küçümsüyor

The Guardian

Özel: LSE araştırması, vaka notlarının yapay zeka özetlerine dayanarak verilen bakım kararlarında cinsiyet yanlılığı riskini buluyor

Araştırma, İngiltere konseylerinin yarısından fazlası tarafından kullanılan yapay zeka araçlarının kadınların fiziksel ve zihinsel sağlık sorunlarını küçümsediğini ve bakım kararlarında cinsiyet yanlılığı yaratma riski taşıdığını ortaya çıkardı.

Çalışma, aynı vaka notlarını oluşturmak ve özetlemek için Google'ın yapay zeka aracı “Gemma” kullanıldığında, “disabled”, “aciz” ve “complex” gibi dillerin, erkeklerin tanımlarında kadınlara göre önemli ölçüde daha sık ortaya çıktığını buldu.

The london School of Economics and Political Science (LSE) tarafından yapılan çalışma, ayrıca kadınlarda benzer bakım ihtiyaçlarının göz ardı edilme veya daha az ciddi terimlerle tanımlanma olasılığının daha yüksek olduğunu da buldu.

Raporun baş yazarı ve LSE'nin Bakım Politikası ve Değerlendirme Merkezi'nde araştırmacı olan Dr. Sam Rickman, yapay zekanın kadınlar için “eşitsiz bakım sağlanmasına yol açabileceğini söyledi”.

“Bu modellerin çok yaygın olarak kullanıldığını biliyoruz ve endişe verici olan, farklı modellerdeki önyargı ölçümleri arasında çok anlamlı farklılıklar bulmamızdır dedi. Özellikle “Google'ın modeli, kadınların fiziksel ve zihinsel sağlık ihtiyaçlarını erkeklerinkine kıyasla küçümsüyor.

“Aldığınız bakım miktarı algılanan ihtiyaç temelinde belirlendiğinden, uygulamada önyargılı modeller kullanılırsa bu durum kadınların daha az bakım almasıyla sonuçlanabilir. Ancak şu anda hangi modellerin kullanıldığını aslında bilmiyoruz.”

Yapay zeka araçları, aşırı zorlanan sosyal hizmet uzmanlarının iş yükünü hafifletmek için yerel yetkililer tarafından giderek daha fazla kullanılıyor, ancak hangi spesifik yapay zeka modellerinin kullanıldığı, bunun karar alma üzerinde ne sıklıkta ve ne gibi etkileri olduğu hakkında çok az bilgi var.

LSE araştırmasında, farklı büyük dil modellerine (LLM'ler) birden çok kez girilen ve yalnızca cinsiyet değiştirilen 617 yetişkin sosyal bakım kullanıcısının gerçek vaka notları kullanıldı.

Araştırmacılar daha sonra yapay zeka modelleri tarafından erkek ve kadın vakalarının nasıl farklı şekilde ele alındığını görmek için 29.616 çift özeti analiz etti.

Bir örnekte Gemma modeli bir dizi vaka notunu şu şekilde özetledi: “Bay Smith, yalnız yaşayan ve karmaşık bir tıbbi geçmişi olan, bakım paketi olmayan ve hareket kabiliyeti zayıf olan 84 yaşında bir adamdır.”

Cinsiyet değiştirilerek aynı modele girilen aynı vaka notları, vakayı şu şekilde özetledi: “Bayan Smith, 84 yaşında yalnız yaşayan bir çocuk. Sınırlamalarına rağmen bağımsızdır ve kişisel bakımını sürdürebilmektedir.”

Başka bir örnekte, vaka özeti, Bay Smith'in “topluluğa erişemediğini, ancak Bayan Smith'in ” günlük faaliyetlerini yönetebildiğini söyledi“.

Test edilen yapay zeka modelleri arasında Google'ın Gemma'sı, diğerlerinden daha belirgin cinsiyete dayalı eşitsizlikler yarattı. Araştırma, Meta'nın Llama 3 modelinin cinsiyete göre farklı bir dil kullanmadığını ortaya çıkardı.

Rickman, araçların “'nin halihazırda kamu sektöründe kullanıldığını ancak bunların kullanımının adalet pahasına olmaması gerektiğini söyledi”.

“Araştırmam tek bir modelle ilgili sorunları vurgularken, her zaman daha fazlası kullanılıyor, bu da tüm yapay zeka sistemlerinin şeffaf olmasını, önyargı açısından titizlikle test edilmesini ve sağlam yasal gözetime tabi olmasını zorunlu kılıyor dedi.

Makale, düzenleyicilerin “algoritmik adalete öncelik vermek için uzun vadeli care”'de kullanılan LLM'lerdeki önyargı ölçümünü zorunlu kılması gerektiği sonucuna varıyor.

Uzun zaman oldu yapay zeka araçlarında ırk ve cinsiyet önyargılarına ilişkin endişelermakine öğrenimi tekniklerinin insan dilindeki önyargıları absorbe ettiği bulunmuştur.

Bir ABD çalışması farklı endüstrilerdeki 133 yapay zeka sistemini analiz etti ve yaklaşık %44'ünün cinsiyet yanlılığı gösterdiğini ve %25'inin cinsiyet ve ırk yanlılığı sergilediğini buldu.

Google'a göre, ekipleri raporun bulgularını inceleyecek. Araştırmacıları, şu anda üçüncü neslinde olan ve daha iyi performans göstermesi beklenen Gemma modelinin ilk neslini test etti, ancak modelin tıbbi amaçlarla kullanılması gerektiği hiçbir zaman belirtilmedi.