Yapay Zeka Kullanarak İşlenen Dolandırıcılık Suçu ve Dolandırıcılığın Yapay Zeka ile Tespiti

Fraud Committed by Using Artificial Intelligence and Using Artificial Intelligence in Fraud Detection

Murat BALCI, Kerim ÇAKIR

Teknolojinin suç potansiyeli tükenmez. Yapay zekanın bir suçu tek başına işlemesi, suçun işlenmesinde araç olması ve hatta suç tespitinde kullanılmaya başlanması ceza hukukunda tartışmaları da beraberinde getirmiştir. Teknolojinin sağladığı fırsatlar suç işlemeyi kolaylaştırmakta, bu sebeple de sıklıkla tercih edilmektedir. Yapay zeka kullanılarak işlenen suçların başında dolandırıcılık gelmektedir. Dolandırıcılık suçu işlenirken yapay zeka yöntemlerinden biri olarak deepfake teknolojisi kullanılmakta, sahte ses ve görüntüler üretilmekte, giderek iyileşen algoritmalar nedeniyle bunların ayırt edilmesi zorlaşmaktadır. Yapay zeka aynı zamanda verileri analiz ederek öngörüye dayalı suç tespitinde de kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi yöntemi ile sisteme kaydedilen veriler belirli kriterlere göre işlenir ve algoritma benzer veriler üzerinden suç tespiti yapar. Ancak yapay zeka ile ulaşılan sonucun tamamen nesnel bir değerlendirme olduğunu söylemek güçtür. Zira kriterler belirlenirken dayanılan “kriminalistik deneyim” kimi zaman önyargılı kriterlerin seçilmesine neden olur, dolayısıyla ancak görünüşte nesnel bir sonuçtan bahsedilebilir. Ayrıca yapay zekanın suç tespitinde kullanılması potansiyel şüpheliler üretme, ayrımcılık ve masumiyet karinesinin ihlali gibi riskleri de beraberinde getirir. Çalışmada yapay zeka teknolojileri hakkında bilgi verilecek, bilişim sistemlerini kullanmak suretiyle dolandırıcılık suçu kapsamında yapay zekanın kullanımı ele alınacak, deepfake kullanılarak dolandırıcılığın nasıl gerçekleştirildiği açıklanacaktır. Ayrıca makine öğrenmesi yöntemi açıklandıktan sonra bu yöntemin suç tespitinde nasıl kullanıldığı ve bu halde karşılaşılacak muhtemel riskler izah edilecektir.

Yapay Zeka, Dolandırıcılık, Deepfake, Makine Öğrenmesi, Suç Tespiti.

The criminal potential of technology is inexhaustible. The fact that artificial intelligence (AI) commits a crime, is a tool to commit a crime, and started to be used in crime detection brought debates in criminal law. The opportunities of technology make it easier to commit a crime. Because of that technological devices are often preferred. Fraud is at the forefront of crimes committed using AI. While committing fraud, deepfake technology is used, fake voices and images are obtained, and it is difficult to distinguish them due to gradually improving algorithms. AI is also used in crime detection. The data recorded in the system with the machine learning method is processed according to certain criteria, the algorithm determines similar data and detects the crime. However, it is difficult to say that the result achieved is completely objective. Because the “criminalistic experience” based on while determining the criteria sometimes causes the selection of biased criteria, so just an ostensibly objective result can be mentioned. In addition, the use of AI in crime detection carries risks such as generating potential suspects, discrimination, and violation of the presumption of innocence. In the paper, information about artificial intelligence technologies will be given, the use of artificial intelligence within the scope of fraud by using information systems will be discussed, how fraud is carried out using deepfake will be explained. The machine learning method, how it is used in crime detection and the possible risks will also be explained.

Artificial Intelligence, Fraud, Deepfake, Machine Learning, Detection of Crime.

GİRİŞ

Yapay zekanın, insan zekasının yalnızca algılama ve sorun çözme yeteneklerini taklit etmeyip, onu tasarlayan ve programlayan kişiden bağımsız olarak, algoritmalar sayesinde, bilgi edinmeyi ve değişen şartlara kendini uyarlamayı başarmakta ve bunlara göre hareket edebilmektedir¹ . Yapay zekanın deneyimlerden hareketle kendi başına hareket etmesi “makine öğrenmesi” ve “derin öğrenme” ile mümkün olmaktadır² . Makine öğrenmesinde program, sisteme kaydedilen veri ile öğrenebilir, yeni verilere adapte olabilir, programlanmasına gerek olmadan karar verebilir ve sonraki adımları tahmin edebilir. Esasında geçmişe dair tecrübeler ile gelecek tahminlerini değerlendirerek davranış geliştiren bir program söz konusudur³ . Makine öğrenmesi ile yapay zeka kapsamlı verileri işlemekte ve algoritmalar⁴ sayesinde de suç teşkil edecek davranışlar meydana getirebilmektedir⁵ . Makine öğrenmesinde yazılımcı tarafından doğrudan yönlendirme olmaksızın matematiksel modeller kullanılmaktadır. Bu sayede yapay zeka, insanların karşılaşılan bir sorunun çözümünde daha önceden edindikleri tecrübe kurallarına başvurmasına benzer şekilde sahip olduğu mevcut verilerle karşılaştığı problemleri çözebilmekte ve inisiyatif alabilmektedir.

Yapay zeka teknolojisinin gelişimi ve yaygınlaşması, suçların yapay zeka kullanılarak işlenmesini de beraberinde getirmiştir. Dolandırıcılık, yapay zeka kullanılarak işlenen suçların başında gelmektedir. Özellikle deepfake teknolojisi kullanılarak suç tipindeki hile şartı sağlanabilmektedir. Deepfake derin öğrenme ve makine öğrenmesi kullanılarak görsel ve seslerin değiştirilmesi, manipüle edilmesi, yeniden üretilmesi ile yapay içerikler oluşturan yapay zeka teknolojisidir⁶ . Yapay zekanın sağladığı imkanlar bu yöntemi dolandırıcılar için tercih edilir kılmakta, hilenin anlaşılmasını son derece zorlaştırdığı için de aldatıcılığı ve dolayısıyla mağduriyeti artırmaktadır.

Suç işlerken sıklıkla başvurulan bir araç haline gelen yapay zeka aynı zamanda suç tespitinde veya suçun önlenmesinde de kullanılmaktadır⁷ . Verilerin sistemde işlenmesi, sınıflandırılması, benzer verilerin ortaya konması gibi işlemlerle makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak suç tespiti yapılabilmektedir⁸ .

İşlenen suçların muhakemesinde yapay zeka kullanımının tercih edilme sebeplerinden biri de insanların örtülü de olsa önyargıya sahip olabilmeleri ve bunun karar sürecini etkilemesidir⁹ . Yapay zeka teknolojisinin, insanların bu sezgisel taraflılığının önüne geçecek bir araç olduğu ifade edilmekte, yetkililerin önyargılarına karşın kararların doğruluğunu artıracak mekanizmalar olduğu öne sürülmektedir¹⁰ . Algoritmanın ceza muhakemesinde kullanılabilmesi için önemli olan şeylerin başında hem uygun bir tasarıma sahip olması hem de çok sayıda girdi verisine ve bu verilerin doğru seçim kriterlerine bağlı olması gelmektedir. Algoritma ayırt edici veri/bilgi ile çalışır ve eşleşen kriterlere göre saptama yapar¹¹ . Ancak özellikle suçlunun nitelenmesi konusunda, taraflı seçim kriterlerinin doğru sonuca ulaşmayı olumsuz etkileyebileceği gözden kaçmamalıdır¹² . Dolayısıyla veri değerlendirmesinde oluşabilecek sapmaların süreç boyunca kontrol edilmesi gerekmektedir. Bu sebeple algoritma tasarımının, öğrenme ve girdi verileri ile sonuç verilerinin karar aşamasında dikkate alınarak yorum yapılması hata riskini azaltmak adına önem taşımaktadır¹³ .

I. YAPAY ZEKA TEKNOLOJİLERİ

Yapay zeka ile bilgisayarların ve robotların insan gibi düşünmesi ve insanı taklit edip bu hareketleri geliştirerek onun yapacağı işleri yapması amaçlanır. Yapay zeka konusunda yapılan tasniflerden birinde yapay zeka üç kategoride değerlendirilmektedir. Birinci tür yapay zeka “dar yapay zeka”dır. İkinci tür “genel yapay zeka”, üçüncü tür ise “süper yapay zeka”dır¹⁴ .

Dar yapay zeka, insan zekasını taklit eder ve kendisine yüklenen programlar dahilinde hareket eder. İnsan kabiliyetlerine en yakın olan genel yapay zekalar problem çözüp plan yapma ve karmaşık düşünme yetilerine sahiptir. Süper yapay zeka ise kendi bilincine sahip “self-aware” yapay zekaya karşılık gelmektedir. İnsan zekasının çok üzerinde bir zekaya sahip olan süper yapay zekaların gelecekte insanlık için ciddi bir tehdit olacağı da ileri sürülmektedir.

Derin öğrenme, insan beynindeki sinir ağları taklit edilerek üretilen yapay sinir ağları sayesinde gerçekleşen bir öğrenme yöntemidir¹⁵ . Yapay sinir ağı, nöronlar arasındaki bağdan esinlenip yapay sinir ağları arasında dijital bir bağ kurar. Bu yapay sinir ağında pek çok işleme ünitesi vardır ve bunlar birbirine ağ katmanlarıyla bağlıdır. Bu yapay sinir ağlarında “girdi, gizli ve çıktı” katmanları olmak üzere en az üç ağ katmanı vardır. Nitekim “derin” ifadesi de çok sayıda sinir ağı katmanının bulunmasına işaret etmektedir¹⁶ . Derin öğrenme teknolojisinde, yazılım yapay sinir ağlarını kullanarak veri toplar, algoritmalar bunun üzerinde çalışır, geri bildirim yapar ve toplanan geri bildirimlere uygun cevaplar tespit edilir¹⁷ . Derin öğrenmede daha büyük ve daha karmaşık sorunları çözmek için daha güçlü bilgisayarlar kullanılır. Nihayetinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak oluşturulan yapay zeka teknolojisinde dar yapay zekadan süper yapay zekaya geçildiği söylenebilir.

Yapay zeka yaptığı derin öğrenme sayesinde kendisini programlayan kişiden bağımsız hareket edip otonom olarak karar alabilmektedir. Bilgisayar programları artık daha zeki ancak daha az şeffaf bir hal aldığı için sadece sebep olacağı zararlar değil, karar verme mekanizmaları da öngörülemez bir hal almıştır¹⁸ . Derin öğrenme, gerçek kişiler marifetiyle yazılan algoritmalarla elde edilse de bu yazılımların öngörülemeyecek sonuçlar ortaya çıkarması ve kontrol edilememesi endişelere sebebiyet vermektedir.

II. YAPAY ZEKA TEKNOLOJİLERİNİN KULLANILMASI SURETİYLE DOLANDIRICILIK

Yapay zekalı varlıkların “Machine Sapiens” denilen yapay insan modeli olduğu ve tıpkı insanlar gibi aynı statüde yer alabileceği ifade edilmektedir¹⁹ . “Machine Sapiens”lerin insanlar gibi sorumluluk sahibi olabilmeleri ve hatta sahip olduğu bilgilerle kendi kararlarını alabilmeleri sebebiyle işlenen suç dolayısıyla sorumlu tutulmaları tartışmalı konuların başında gelmektedir. Bu noktada örneğin, otonom araçların kendi kendine öğrenen bir makine olduğu ve bu sebeple dış dünyada suç teşkil eden davranışlara sebebiyet verebileceği ileri sürülmektedir²⁰ .

Yapay zekanın bir suçu tek başına işlemesi, suçun işlenişinde araç olarak kullanılması, suçun işlenmesinde insana yardımcı olması ve hatta insanla birlikte bir suçu icra etmesi hukukun farklı disiplinleriyle birlikte ceza hukukunda da tartışılmaya başlanmıştır²¹ . Yapay zekayı programlayan kişi, yapay zekayı bilerek suç işleme amacıyla tasarlarsa elbette işlenen suç dolayısıyla programı yazan kişi sorumlu tutulur. Fakat yapay zekanın hangi görevleri nasıl yerine getireceği hususunda programı yazan kimsenin de öngöremeyeceği hususlar olabilir ve derin öğrenme ile makine öğrenmesi sayesinde kendi kararlarıyla hareket eden ve suç işleyen yapay zeka bakımından programı yazan kimsenin kasıtlı sorumluluğu ortadan kalkar ve taksirli sorumluluğu gündeme gelir²² .

Yapay zeka dış dünyada değişikliğe sebebiyet verebilir. Ancak suçun sübjektif unsurlarını teşkil eden failin manevi dünyasına ait değerlerin yapay zekada bulunduğunu söylemek mümkün değildir²³ . Bununla beraber makine öğrenmesi yöntemi kullanılan yapay zekaların kimi zaman sezgisel hareket edebilecekleri de göz ardı edilmemelidir. Örneğin, bir web sitesine yönelik saldırı tespit eden ve bu nedenle güvenlik yazılımlarını etkinleştiren sezgisel algoritmanın bu web sayfasına erişerek web sayfasını kullanılamaz hale getirmesi veya web sayfasındaki verileri yok etmesi halinde, gerekli dikkat ve özene aykırılık yoksa programcının ceza sorumluluğuna gidilemez²⁴ . Ancak kendi algoritmasını yazan, kendi kararlarını verebilen yapay zekanın sorumlu tutulması gerekebilir. Bu sebeple yapay zeka ile ilgili toplumsal düzenin bozulmasına yönelik endişelerin ortadan kaldırılması önem arz etmektedir²⁵ .

Makine öğrenmesi yöntemi kullanan yapay zekanın işlediği veriler ve bu verileri sezgisel algoritmalarla kullanması halinde onu programlayan gerçek kişinin ve yapay zekanın ne şekilde sorumlu tutulacağı meselesi inceleme konumuz olan dolandırıcılık suçu bakımından ayrıca önem arz etmektedir.

Dolandırıcılık suçu, Türk Ceza Kanunu’nun (TCK) 157’nci maddesinde “(1) Hileli davranışlarla bir kimseyi aldatıp, onun veya başkasının zararına olarak, kendisine veya başkasına bir yarar sağlayan kişiye bir yıldan beş yıla kadar hapis ve beşbin güne kadar adli para cezası verilir” şeklinde düzenlenmiştir. Dolandırıcılık, hileli davranışlarla bir kimseyi aldatıp, onun veya başkasının zararına olarak, kişinin kendisine veya başkasına yarar sağlaması şeklinde tanımlanabilir²⁶ . Dolandırıcılık suçunun fiil unsurunu mağduru kandırabilecek nitelikteki hileli davranışlar oluşturmaktadır. Kanunda hilenin tanımı yapılmamış, hileli hareketlerin ne olduğu açıkça gösterilmemiştir. Dolandırıcılık fiilinin gerçekleşmesi için hileli davranışların gerçek bir kişiye yöneltilmiş olması gerekir. Hile; gerçekleşmeyeni gerçekleşmiş, gerçekleşeni gerçekleşmemiş gibi göstermek veya gerçekleşmiş olana bazı unsurlar ekleyerek onu olduğundan farklı göstermek şeklinde ortaya konabilir. Herhangi bir şekilde hukuki ilişki içine giren taraflar, bu ilişkinin kurulmasında etkili olan unsurlar hakkında birbirlerini doğru olarak bilgilendirmek yükümlülüğü altında bulunmaktadırlar. Bu yükümlülük yerine getirilmeyerek hukuki ilişkinin kurulmasında aldatıcı beyanlarda bulunmak “hile” olarak nitelendirilir. Mağduru hataya düşüren, aldatan, onun algılama ve buna uygun karar verme yeteneğini etkileyen, gayri maddi her türlü hareket “hile” kavramı içinde düşünülebilir. Ayrıca sergileniş, dokunuş ve renklendiriliş açısından mağdurun denetleme imkanını gerçekleşen güven ortamı içinde ortadan kaldıran ve belli bir ağırlık ve yoğunlukta bulunan yalan da hile kavramı içinde mütalaa edilmelidir. Hilenin hangi araçlarla gerçekleştirildiğinin bir önemi bulanmamaktadır. Bu açıdan, yazı, söz, işaret veya diğer elverişli vasıtalarla gerçekleştirilebilir. Dolandırıcılık suçunun netice unsurunu, hileli davranışlar sonucunda kişinin aldatılmış olması (aldanma) ve bu aldanmaya bağlı olarak üzerinde tasarrufta bulunması sonucunda mağdurun veya başkasının zararına olarak yararın elde edilmiş olması oluşturmaktadır²⁷ .

Makine öğrenmesi yöntemi kullanan yapay zeka ile dolandırıcılık suçunda bilişim sistemlerinin araç olarak kullanılması söz konusudur (TCK m. 158/1-f). Bilişim sistemi, 5237 sayılı TCK’nın 243’üncü maddenin gerekçesinde; “verileri toplayıp yerleştirdikten sonra bunları otomatik işleme tabi tutma olanağını veren manyetik sistem” şeklinde tanımlanmıştır²⁸ . Verilen tanımdan hareketle yapay zekanın insanı taklit etme ve insan gibi davranabilmesine yönelik sistem yazılımı bulunduğundan yapay zeka bilişim sistemi kapsamında değerlendirilir²⁹ . Yapay zeka ile dolandırıcılık suçu işlenirken bilişim sistemleri araç olarak kullanılmakta ve mağduru aldatmak için gerçekleştirilen hileli eylemin bir parçasını oluşturmaktadır.

Makine öğrenmesi ile verileri toplayan ve bu verileri otomatik işlemlere tabi tutma imkanı veren sistemlerin araç olarak kullanılması durumunda dolandırıcılık suçuna ilişkin nitelikli halin uygulanması gerekecektir. Örneğin internet üzerinden yapılan satımlarla mağdurun hileli hareketlerle aldatılması ve menfaat elde edilmesi halinde bu nitelikli unsur uygulama bulacaktır. Benzer şekilde yapay zeka aracılığıyla dolandırıcılık suçunun failinin, bilişim sistemleri üzerinden kendisini başka biri gibi göstererek gerçek kişilerin zararına olarak maddi menfaat elde etmesi halinde m. 158/1-f’den bahsetmek gerekir. İfade edelim ki burada bilişim sistemleri üzerinden gerçek kişinin aldatılması söz konusudur. Şayet hileli hareketler gerçek kişi yerine bilişim sistemine yönelik gerçekleştirilirse, bu ihtimalde TCK’nın 244’üncü maddesinde yer alan “sistemi engelleme, bozma, verileri yok etme veya değiştirme” suçu oluşacaktır³⁰ .

TCK’nın 244’üncü maddesinin 1’inci fıkrasında yaptırıma bağlanan fiil, “bilişim sisteminin işleyişini engellemek veya bozmak”tır. TCK’nın 244’üncü maddesinin 2’nci fıkrasında yaptırıma bağlanan fiil, “bilişim sistemindeki verileri bozmak, yok etmek, değiştirmek veya erişilmez kılmak, sisteme veri yerleştirmek, var olan verileri başka bir yere göndermek”tir. Fıkrada belirtilen seçimlik hareketlerden herhangi birinin yapılması ile suç tamamlanır. Verilerin değiştirilmesi şeklindeki seçimlik harekette, verinin içeriğinin değiştirilmesi, bir verinin yerine başka bir verinin konması, verinin başka biçimlere sokulması, niteliğinin değiştirilmesi ya da verinin başka bir görünüme sahip olması söz konusudur. Makine öğrenmesi yöntemi kullanan yapay zeka ile veriler üzerinde manipülasyon yapılması mümkündür. Ancak bu ihtimalde sadece 244’üncü maddenin 2’nci fıkrasındaki suç oluşacaktır.

Makine öğrenmesi yöntemi kullanan yapay zeka, dolandırıcılık için bilişim sistemine girerse failin hem 244’üncü maddede yer alan sistemi engelleme, bozma, verileri yok etme veya değiştirme suçundan (m. 244) hem de dolandırıcılık suçundan gerçek içtima hükümleri uyarınca cezalandırılması gerekir (m. 158/1-f).

Son olarak belirtelim ki makine öğrenmesi yöntemi kullanan yapay zeka ile ilgili failin “yasak cihaz veya programlar”ın kullanılması suçundan cezalandırılması da söz konusu olacaktır. 2016 yılında 6698 sayılı Kanun’la TCK’nın bilişim alanında suçlar başlıklı onuncu bölüme eklenen 245/A maddesi³¹ , münhasıran bilişim alanında yer alan suçlar ile bilişim sistemlerinin araç olarak kullanılması suretiyle işlenebilen diğer suçlardan bahsederek TCK kapsamında bilişim suçlarının işlenmesinde kullanılan cihazların veya bilgisayar programlarının yapılmasını, oluşturulmasını, başkalarına verilmesini veya bulundurulmasını yaptırım altına almıştır. Bilgisayarları koruma amaçlı olan programların güvenlik duvarlarını aşabilmesi yasak cihaz veya programlarla mümkün olabilmektedir. 245/A maddesi kapsamında bilgisayar teknolojisiyle ilgili unsurların yasa dışı faaliyetlerde kullanılması cezalandırılmaktadır. Örneğin, makine öğrenmesi ile dolandırıcılık için bir cihazın, programın, şifre veya sair güvenlik kodunun üretilmesi halinde, fail 245/A maddesi uyarınca cezalandırılır³² .