Ercan Serdar TOKSOY

Bilindiği üzere, vergiler kamu harcamalarını finanse etmek için devletin başvurduğu en önemli kamu gelirleri arasında yer almaktadır. Kamu hizmetlerinin devamlılığı unsuru da dikkate alındığında vergi ve vergilendirme ile ilgili işlemler her dönem olduğu gibi günümüzde hatta gelecekte de aynı öneme sahip olmaya devam edecektir. Bu sebeple yıllar boyunca vergi kavramı toplum ve devletler itibariyle hassas bir konu olarak ele alınmıştır. Kamu gelirlerinin büyük bir bölümünü oluşturan vergilerin süresinde ve tam toplanması devletlerin en önemli hedefleri arasında yer almaktadır. Yıllar içinde değişen ve dönüşen teknoloji ile birlikte, ekonomideki faaliyet alanı genişlemiş, başkalaşıma uğramış ve bunun sonucunda meydana gelen dijitalleşmeye mevcut vergi sistemleri de hem zamanın gerisinde kalmamak hem de daha kısa bir zamanda ve daha az maliyetle vergisel işlemlerin sonuçlanması gibi faktörler dikkate alınarak uyum sağlamaya başlamıştır. Zaman içerisinde her alanda meydana gelen değişim ve dönüşüm hiç kuşkusuz vergilendirme alanında da kendisini göstermeye devam edecektir. Özellikle dijitalleşmenin ve teknolojik gelişmelerin başdöndürücü hızla her alanda kendini göstermesi vergilendirme ile ilgili işlemlerin de bu hıza zaman içerisinde ayak uydurmasını zorunlu kılmıştır. Dijitalleşme süreci ile birlikte dünya üzerindeki vergi idareleri, yapay zekâ destekli vergileme uygulamalarının kullanılması konusunda büyük bir değişim ve dönüşüm içine girmişlerdir. Bu değişim ve dönüşümün en önemli göstergelerden biri olan ve son sanayi devrimi olarak nitelendirilen içinde bulunduğumuz endüstri 4.0 ile birlikte önemini daha da arttıran insan gibi düşünen ve davranan yapay zeka sistemlerinin yavaş yavaş vergi denetimlerine da hakim olmaya başladığını görmekteyiz. Günümüzde yapay zekâ teknolojisinde yaşanan yeniliklerin vergi idareleri ve uygulamalarına uyum süreci halen devam etmektedir. Artan finansman ihtiyacı vergi gelirlerinin bütçe içerisindeki payını arttırabilir. Bu durum vergi denetimlerinde dijitalleşme ile birlikte yapay zekâ ve bununla ilintili diğer uygulamalar açısından denetim süreçlerinde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çerçevede değerlendirildiğinde dijital denetim kavramı gündeme gelebilir. Oluşturulacak olan dijital denetim ve vergilendirme mekanizması ile birlikte vergi idaresi açısından değerlendirildiğinde vergilendirmenin tarh, tebliğ ve tahakkuku ile nihai aşaması ve anayasal bir hak olan tahsil edilen vergilerin güvenliğinin sağlanması ve kamu hizmetlerinin devamlılığının sağlanması açısından da yapay zeka önemini korumaya devam edecektir.
Vergi idareleri dijitalleşmenin sağlamış olduğu bu geniş olanaklardan istifade ederek vergi denetim sürecinde yeni yöntemler ortaya koymuş olup, sistemin sunmuş olduğu büyük veriler üzerinden mükellef davranışları üzerinden değerlendirmeler yapmaya, ve vergi uyumu konusunda ilerleme kaydedebilir. Aynı şekilde bilişim sistemleri sayesinde vergi idareleri standart denetim yöntemlerinin tersine, çok fazla kaynaktan dijital olarak oluşan ve gelen bilgileri sistematik olarak ele alarak, kaytıdışı ekonominin de önemli sonuçları arasında yer alan vergi kayıp kaçağı meydana gelme olasılığının fazla olduğu durumları analiz edip, bunları aktif vergi mükelleflerine ait bilgilerle mukayese ederek proaktif mekanizmalar geliştirebilme olanağı bulmaktadır.
Nitekim son zamanlarda vergi denetim birimleri tarafından kullanılan risk odaklı vergi denetiminin amacı; günümüz gelişmiş teknolojilerinden faydalanılarak birçok kaynaktan her türlü veriyi toplayarak oluşturulan veri havuzu üzerinden Risk Analiz Sistemi kullanılarak mükelleflerin çeşitli yöntem ve araçlar üzerinden riskli alanları belirlemektir.
Bu çalışmanın ana konusu olan yapay zeka ve vergi, tüm dünyanın yakından takip ettiği bir konudur. Bu açıdan değerlendirildiğinde yapay zeka ve vergi ilişkisinin çok boyutlu olarak ele alınması faydalı olacaktır. Yapay zeka ve vergi ilişkisinin sadece vergi idareleri açısından ya da mükellefler açısından ele alınması birtakım sakıncaları beraberinde getirebileceği gibi yapay zekanın fonksiyonel bazda değerlendirildiğinde etkileri üzerinde de bazı olumsuz durumların ortaya çıkmasına sebep olabilir. Ayrıca ortaya çıkması muhtemel olumsuzlukları ortadan kaldırmak için yapay zeka ve vergi ilişkisinin ele alındığı ülke vergi sisteminin dinamikleri de dikkate alınarak özellikle yapay zekanın başarılı bir şekilde uygulandığı ve iyi sonuçlar alınan ülke örnekleri de analiz edilerek bu konuda ciddi ilerlemeler kaydedilebilir.
Bu çalışmanın amacı, yapay zekâ ve vergi arasındaki ilişkiyi farklı boyutlarıyla ele almaktır. Bu amaçla çalışmada öncelikle yapay zekânın kavramsal çerçevesi farklı alt başlıklar altında ele alınmıştır. Daha sonra yapay zekâ ve vergi ilişkisi risk analizi, denetim, tahsilat gibi başlıklar altında ele alınacak olup, ülkemizde ve diğer bazı ülkelerde vergileme uygulamalarında kullanılan yapay zekâ teknolojileri hakkında bilgiler verilmiştir. Son olarak yapay zekâ teknolojisinin kullanımının vergi uygulamalarına uyumu sürecinde karşılaşılabilecek sorunlar ele alınmıştır.
2- YAPAY ZEKA KAVRAMI
Günümüz dünyasında hızla artan teknolojik ilerlemeler neticesinde ortaya çıkan yapay zekâ kavramı özellikle endüstri 4.0 kavramının ortaya çıkmasıyla beraber daha çok dile getirilmeye başlanmış ve etki alanı süreç içerisinde devamlı olarak artmıştır. Dijital ekonominin önemli öğelerinden biri haline gelen yapay zekâ; sanal varlıklar ve blok zincir teknolojisi ile bir entegrasyon içinde yol almaktadır. Bundan dolayı hem akademik dünyada hem de endüstriyel uygulamalarda ciddi etkiler oluşturmaktadır.
Bu başlık altında ilk olarak yapay zeka tanımı ele alınacak olup, daha sonra yapay zekanın geçmişi, yapay zeka testleri ve türleri üzerinde durulacak, son olarak da yapay zekanın olumlu ve olumsuz yanları irdelenmeye çalışılacaktır.
2.1- Yapay Zeka Tanımı
Literatüre ve bu konudaki çalışmalara bakıldığında yapay zeka kavramı ile ilgili genel kabul görmüş tek bir tanım olmayıp, yapay zekanın gündeme geldiği zamandan başlayıp günümüze kadar birçok tanımlamaya yer verilmiştir.
Türk Dil Kurumu, “yapay” kelimesini “doğal olmayıp, insan eliyle yapılan, insan eliyle oluşturulan” anlamlarında; “zeka” kavramını ise insanın öğrenme, kavrama, muhakeme etme gücü, akıl” şeklinde tanımlar. Yapay zeka kavramını ise bir bilgisayarın, bilgisayar kontrolündeki bir robotun veya programlanabilir bir aygıtın insana benzer biçimde algılama, öğrenme, fikir yürütme, karar verme, sorun çözme, iletişim kurma vb. işlevleri sergileyebilme yeteneği olarak tanımlamıştır.
Yapay zeka kavramı ile ilgili tanımların tarihsel süreç içerisindeki değişimi ve kronolojik olarak gelişimini ele almak faydalı olabilir. Buradan hareketle Bellman yapay zekayı 1978 yılında, “İnsan düşüncesiyle ilişkilendirdiğimiz faaliyetlerin otomasyonu karar verme, problem çözme, öğrenme gibi faaliyetlerdir.” şeklinde ifade etmiştir. (1) Kurzweil 1990 yılında yapay zekayı, “İnsanlar tarafından icra edildiğinde akıl gerektiren işlevleri yerine getiren makineler yaratma sanatıdır.” şeklinde ifade etmiştir.(2)
Yine aynı yıl Schalkoff yapay zekayı, “Akıllı davranışı hesaplama süreçleri açısından açıklamak ve taklit etmek isteyen bir çalışma alanıdır.” şeklinde ifade etmiştir.(3) Rich ve Knight 1991 yılında yapay zekayı “Bilgisayarların şu anda insanların daha iyi olduğu şeyleri nasıl yapacağına dair çalışmadır.” şeklinde ifade etmiştir.”(4) Galloway ve Swiatek 2018 yılında yapay zekayı “Yapay zekâ insan gibi anlamaya tipik olarak gereksinim duyulan görevleri sergilemek için geliştirilen bir makine yeteneğidir. Aynı zamanda yapay zekâ, duyma, kavrama, hareket etme ve öğrenme için makinelere olanak sağlayan gelişmiş teknolojilerin toplamıdır.” şeklinde ifade etmiştir.(5) Khokhar ve Chitsimran 2019 yılında yapay zekayı “Yapay zekâ, kategorileştirme, karar alma, tavsiye, konuşma tanımlama ve görsel içgörü gibi görevlerin uygulamasında insan zekâsını taklit edebilen bir sistem veya insan bakımına ihtiyaç duyan görevleri yürütebilen yazılım sistemi veya robotik sistemdir.” şeklinde ifade etmiştir.(6)
En yalın haliyle yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin öğrenme ve problem çözme gibi normalde insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirme yeteneği olarak tanımlanabilir.(7) Başka bir ifadeyle, yapay zeka ussal davranış modellleri üzerinden ilerleyebilen ve normal koşullar altında insan zekâsı gerektirdiği ifade edilen vazifeleri bitirebilen, bilgi işlem teknolojilerinin özel bir formatıdır. Esasında yapay zekâ sistemi, belirli bir dizi hedef için -bir dereceye kadar özerk şekilde- tavsiyeler veya tahminlerde bulunarak ya da kararlar vererek çevreyi etkileyebilen makine tabanlı bir sistemdir. Yapay zekâ uygulamaları, genellikle matematiksel optimizasyon teknikleri kullanan, verilerin toplanması, temizlenmesi, sıralanması, sınıflandırılması ve çıkarsamanın yanı sıra seçim, önceliklendirme, öneri ve karar verme gibi bir veya birden fazla görevi yerine getiren uygulamalardır.(8)
20.08.2021 tarihli ve 31574 sayılı Resmî Gazete’de yayımlanan 2021/18 sayılı Cumhurbaşkanlığı Genelgesi ile yürürlüğe koyulan Türkiye’nin Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi kitapçığına bakıldığında da yapay zekânın benzer şekilde tanımlandığı görülmektedir. Buna göre yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir. (9)
2.2- Yapay Zekanın Geçmişi
Yapay zekanın geçmişinin izi aslında yıllardan beri süregelen ve arzu edilen veri toplama isteği olabilir. Yapay zeka ile ilgili çalışmalar bu istek doğrultusunda yaklaşık olarak elli yıl içerisinde şekillenmiştir. Bu açıdan değerlendirildiğinde 1956 yılında gerçekleşen Darmouth Konferansı yapay zeka adına atılan adımların hem bir başlangıç noktası hem de mihenk taşı olarak nitelendirilebilir. Bu konferansta yapay zeka kavramı ilk defa kullanılmış olup, bir disiplin olarak ele alınması yönünde düşünceler ortaya çıkmıştır.
Karanlık dönem olarak isimlendirilen 1965 – 1970 yılları arası dönemde Darmouth Konferansının oluşturmuş olduğu pozitif havanın da etkisiyle yapay zeka konusunda daha hızlı ilerlenebileceğine yönelik inanç tam olsa da beklenenin tersine çalışmalar açısından değerlendirildiğinde ciddi düzeyde bir yavaşlama olduğundan dolayı yapay zekanın geçmişi açısından dönemin ismini buradan aldığı ifade edilebilir.
1970-1980’lere gelindiğinde, yapay zeka araştırmalarında algoritmik yöntemler ön plana çıkmaya başlamıştır. Bu dönemde, özellikle oyun teorisi ve problem çözme üzerine yapılan çalışmalar, yapay zekâ algoritmalarının geliştirilmesinde önemli bir yer tutmuştur. Alan Turing’in Turing Testi ise, makinelerin insan düzeyinde zeka gösterip gösteremeyeceğini test etmek için bir yöntem olarak önerilmiştir.(10)
2010’ların başında ise, özellikle büyük veri setlerinin işlenmesi ve bilgisayar işlem gücündeki artışla beraber, derin öğrenme teknikleri, görsel ve dilsel işlemleme başta olmak üzere birçok alanda başarılar sağlandı. Bu süreç, yapay zekanın günlük hayatımıza entegrasyonunu hızlandırdığı görülmektedir.(11)
2010’lu yıllardan günümüze kadar gelen süreç içerisinde dijitalleşme uygulamaları ile birlikte yapay zeka teknolojisi ile ilgili çalışmaların hızlı ve etki alanı daha da artan bir şekilde devam ettiği görülmektedir.
2.3-Yapay Zeka Testleri
1950’li yıllardan günümüze kadar uzanan süreç içerisinde yapay zeka çerçevesinde geliştirilen makinelerin ve buna bağlı olarak kullanılan yazılımların ilham kaynağının insan zekası olduğu söylenebilir. Bu doğrultuda yapılan çalışmaların temellendirilmesine yönelik yapay zeka testleri oluşturulmuştur. Yapay zekâ alanında önemli bir başlangıç noktası olan ve en kritik soruları ortaya koyan Turing Testi ve Çin Odası Deneyi ele alınabilecek yapay zekâ testleri arasında gösterilebilir.
İngiliz matematikçi Alan Turing, 1950 yılında Mind adlı felsefe dergisinde “Bilgi İşlem Makineleri ve Zekâ” isimli bir makale yayınlamıştır. Bu makale ile Turing, “Makineler Düşünebilir mi?” sorusunu tartışmaya açarak yapay zekâ felsefesini ilk ortaya çıkartan kişi olmuştur.(12)
Turing testi, bir sorgulayıcı bir insan ve bir bilgisayar olmak üzere üç aktörle gerçekleştirilmektedir. Bu test bir sorgulayıcının, sorulan sorulara alınan cevapların makine veya insan tarafından verildiğini ayırt edip edemeyeceği üzerine kurgulanmaktadır. Sorgulayıcı, kendisinden gizlenen ve hangisi ile görüştüğünü bilmediği bir insan ve bir bilgisayar ile haberleşmektedir. Sorgulayıcının sorduğu sorular ve deneklerin vermiş olduğu cevaplar bir ekranda yazılı olarak verilmektedir. Deneyin sonunda sorgulayıcı deneklerden hangisinin insan, hangisinin bilgisayar olduğunu net bir şekilde söyleyemez ise bilgisayar Turing testini geçer ve insanlar kadar kavrama yeteneğine sahip olduğu varsayılmaktadır. Sorgulayıcı cevapların insan veya bilgisayardan geldiğini net bir şekilde ayırt edebiliyorsa, makine Turing testini geçememekte ve kavrama yeteneğinin insanlar kadar iyi olmadığı sonucuna varılmaktadır.(13)
Turing’ in çıkış noktasını oluşturulan Makineler Düşünebilir mi? sorusunu ülkemizde gündeme getiren bilim insanı ise Ord. Prof. Dr. Cahit Arf olmuştur. Cahit Arf, 1959 yılında “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” başlıklı makalesinde farklı makine tasarım örneklerine değinerek insan ve makine arasındaki bağlantıları ve ayırt edici bazı özellikleri ortaya koymuştur. Arf, makinenin kendisine verilen sınırlı sayıda problemi çözüme kavuşturabileceğini, karşılaşılan yeni problemleri çözüme kavuşturmakta ise başarılı olamayacağını ifade etmiştir. Bundan dolayı, makinenin yapay bir beyin olarak değerlendirilmemesi gerektiğini ifade etmektedir. Arf aynı zamanda makinelerin bazı işleri insan ile karşılaştırıldığında çok daha hızlı yapabilmelerine rağmen, makinelerin sahip oldukları en büyük noksanlığın makinelerin kendi karar verebilme mekanizmasından yeteneğinden mahrum olduğunu ifade etmektedir.
1980 yılında California üniversitesinden John Searle, bilgisayarların düşünemediğini göstermek için bir düşünce deneyi tasarlamıştır. Yapay zekâ alanında önemli bir noktada bulunan bu deney, Çin Odası Deneyi olarak adlandırılmaktadır.(14)
Çin Odası Deneyi, sadece İngilizce dilini bilen bir kişinin, üzerinde Çince semboller olan bir dizi kart ve İngilizce bir kurallar kitabı ile bir odaya kapatıldığı varsayımına dayanmaktadır. Kişi, kendisine verilen üzerinde Çince sorular bulunan kâğıdı alarak, soruların Çince cevaplarını yazmaktadır. Sorulara verilen cevaplar, ana dili Çince olan birinin ayırt edemeyeceği kadar doğru yazılmıştır.(15)
Bu deneyin en önemli noktası, kişinin kendisine verilen yazıların içeriğini anlamamış olmasıdır. Yazılardaki sembolleri tanıması görselliğiyle sınırlı olup, cevap verme işlemini kendisine verilen kurallar kitabını kullanarak gerçekleştirmiştir. Dolayısıyla odadaki kişi, ne olduğunu anlamadan, sadece verilen kuralları izleyerek kendisine verilen sembolleri manipüle etmiş ve bunu farkına varmadan gerçekleştirmiştir.(16)
2.4- Yapay Zeka Türleri
Yapay zeka kendi içerisinde çeşitli ayrımlara tabi tutulmuş olsa da genellikle dar kapsamlı, geniş kapsamlı ve süper yatay zeka olmak üzere üç ana kategoriye ayrılmaktadır. Bu ayrımlar, yapay zekanın kabiliyetlerine ve sahalarına göre değişkenlik göstermekte olup, literatürde çoğunlukla dar/sınırlı ve kapsamlı/güçlü yapay zekâ kavramları ele alınmaktadır.
Dar yapay zekâ, belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmış yapay zekadır. Bu tür yapay zekâ, genellikle spesifik bir problemi çözmek veya belirli bir tür işlemi gerçekleştirmek üzere programlanmıştır. Dar yapay zekâ, öğrenme ve problem çözme yeteneğine sahip olmakla birlikte, insan zekasının geniş kapsamlı yeteneklerini taklit etmekten uzaktır. Örnekler arasında dil çeviri sistemleri, yüz tanıma programları ve müşteri hizmetleri için chatbotlar bulunmaktadır.(17)
Genel yapay zekâ ise, insan zekasına yakın veya daha üstün, çok değişik bilişsel görevleri yapma yeteneğine sahip olan yapay zekadır. Bu tür yapay zekâ, herhangi bir görevi yerine getirme yeteneğiyle teorik olarak insanlardan ayırt edilemez. Fakat, bu seviyede bir yapay zekâ geliştirmek, mevcut teknoloji ve anlayışla mümkün gözükmemektedir. Genel yapay zekaya sıklıkla bilim kurgu eserlerinde ve teorik tartışmalarda yer verilmektedir.
Süper yapay zekâ ise, insan zekasını büyük ölçüde aşan bir yapay zekadır. Bu tür yapay zekâ, yalnızca problem çözme ve karar verme yetenekleriyle değil, aynı zamanda duygusal ve sosyal zeka açısından da insanların ötesine geçebilir. Süper yapay zekânın potansiyel olarak getirebileceği riskler ve etik sorunlar, bilim insanları ve teknoloji düşünürleri tarafından ciddi şekilde ele alınmaktadır.(18)
2.5-Yapay Zekanın Olumlu ve Olumsuz Yanları
Yapay zekâ sistemleri 1950’li yıllardan bugüne kadar statik değil dinamik bir yapıya bürünüp devamlı olarak bir değişim ve gelişim evresinde olmuş ve seneler boyunca uygulama alanlarını giderek arttıran bir sistem hüviyetini kazanmıştır. Günümüzde birçok sektör yapay zeka teknolojisinin sunmuş olduğu imkanlardan istifade etmektedir. Doğduğu günden beri toplum adına birçok olumlu yanı bulunan yapay zekâ sistemleri, zaman zaman sahip olduğu olumsuz yanlar itibariyle birtakım endişelerin doğmasına da sebep olmuştur.
Öncelikli olarak yapay zeka teknolojisinin olumlu yönlerini ele alacak olursak;
- Yapay zekâ teknolojisi, insanların aksine performanslarında herhangi bir değişiklik olmadan sürekli olarak çalışabilirler. Özellikle tekrarlanan işlemlerin yapay zekâ yardımıyla gerçekleştirilmesi, işgücünün daha verimli kullanılması açısından oldukça önemlidir. Yapay zekâ sistemlerinin endüstriyel robotlara entegre edilmesi ile robotlar karmaşık görevleri yerine getirebilecek kapasiteye ulaşmışlardır. Yapay zekâ destekli robotların üretim süreçlerinde kullanılması verimliliği artırmakla birlikte, hata oranlarının düşmesine de katkı sağlamaktadır.(19)
- Yapay zekâ ile karmaşık problemler ve sorunları çözmek insan zekâsına kıyasla daha hızlı gerçekleşmektedir. Yapay zekâ, verileri çok daha hızlı ve hatasız işleyerek sorunları tanımlayabilmekte ve çözüm yolları sunabilmektedir. Aynı zamanda yapay zekâ sistemleri, büyük veri kümelerini makine öğrenimi sayesinde insan zekâsına kıyasla çok daha hızlı analiz ederek, oluşturduğu veri tahminleri sayesinde gelecekte verilecek kararlar için yol gösterici olabilecektir.(20)
- Vergilemede yapay zekâ kullanımı vergi idarelerine vergileme ve denetim işlemlerine ilişkin maliyetlerden önemli derecede tasarruf edilmesi hususunda fayda sağlayabilmektedir. Çünkü yapay zekâ sayesinde vergileme ve denetim işlemleri hem daha hızlı bir şekilde hem de daha düşük maliyet ve daha düşük hata oranı ile gerçekleştirilebilmektedir.(21)
- Geleneksel vergileme, mükelleflerin yasal veya yasal olmayan yolları kullanarak vergiye direnç göstermelerine imkân tanımasına karşın yapay zekâ destekli vergileme sistemleri çok sayıda veriyi hızlı bir şekilde analiz etme özelliğine sahip olduğu için mükellef kaynaklı vergi kayıp ve kaçaklarının tespitinde daha etkin olmaktadır.(22)
Yapay zeka sistemlerinin olumlu yanlarını ele aldıktan sonra, olumsuz yanlarını ele alacak olursak;
- Yapay zekânın gelişmesiyle birlikte yaratacağı sorunlardan en belirgini olarak işsizlik sorunu görünmektedir. Yapay zekâ, verimlilik başta olmak üzere sağladığı avantajlar nedeniyle çalışma hayatında köklü değişimlere sebebiyet verecektir.(23) Yapay zekânın gelişmesiyle birlikte pek çok alanda, insanların yaptığı işleri yapay zekâ destekli robotlar devralabilir. Bu durum, yapay zekânın yapamayacağı işlere yönelmek veya hükümet destekli politikalar ile çözümlenmezse, işsizliğin ciddi oranda yükselmesine neden olabilir.(24) Yapay zekâ kullanımının karlılık ve verimlilik gibi olumlu yönlerinin oluşu işveren ve sermaye sahiplerini bu yönde teşvik ederken çalışanlar ve işçi toplulukları işsizlik korkusu ile yeni teknolojilerin kullanımına ön yargı ile yaklaşmaktadırlar.(25)
- Yapay zekâ teknolojisinde meydana gelen gelişmeler, insanların inovatif özelliklerinin azalmasına, analitik düşünme özelliğinin körelmesine neden olabilir.
- Yapay zeka teknolojisi ile birlikte gerçeğe uygun olmayan bilgi üretiminin yaygınlaşması her alanda manipülatif durumların ortaya çıkmasıyla birlikte asimetrik enformasyon sorununun ortaya çıkmasına sebep olabilir.
- Yapay zeka teknolojisinin vergilendirme süreci ve denetiminde kullanımının mükellef haklarına etkileri açısından değerlendirildiğinde mahremiyet, adalet, vergi tarh ve usullerinin şeffaflığı gibi konularda riskleri de beraberinde getirebilir. Bu risklerin irdelenmesi neticesinde ilk olarak, algoritmaların veya kullanıldıkları projelerin kapsamının karmaşıklığı sorunudur. İhtiyat ilkesi gereği alınan kararların sonuçlarını somut ve aşamalı olarak test etmek ve yaygın uygulamalardan önce tedbiri sağlamak için uygulanan güvenli sonuçlara veya pilot programlara dayanarak ilerleme sağlanır.
Bu bağlamda bu tekniklerin kullanımının ülkelere ciddi bir ekonomik maliyet getirdiğini, dolayısıyla kullanılan araçların elde edilebilecek sonuçlar açısından değerlendirilmesinin önemli olduğunu aşikardır. Ayrıca, bu programlardan elde edilen sonuçların geçerliliği değerlendirilirken basiretlilik ilkesinin de mevcut olması gerekir. Bu tür sonuçlar, en azından başlangıç aşamalarında, vergi yetkililerinin çalışmalarının yerini almamalı, aksine onları tamamlamalıdır. İkincisi, ayrımcılık yapmama ilkesidir. Algoritmalar bilim adamları tarafından geliştirilen hipotezlere dayanmaktadır; bu, insan hatalarının veya önyargılarının algoritmanın kendisine aktarılabileceği ve yeni hipotezlerin ve sonuçlarının geçerliliğini koşullandırabileceği riskini ima etmektedir. Irkçı materyallere maruz kalınması nedeniyle 24 saat içinde ırkçı hale gelen bir algoritmanın durumunu da varlığı mevcuttur. Üçüncü sırada ise yapay zekâ kullanan programlardan alınan kararların vergi mükelleflerinin haklarına ne ölçüde müdahale ettiğini değerlendirmemiz gereken orantılılık ilkesi yer alıyor. Örneğin, bir vergi mükellefine mektup göndermenin, idarenin onun vergi durumu hakkında belli bilgilere sahip olduğunu bildirerek yaratabileceği etkiyi düşünebiliriz. Bu, gönüllü uyumu teşvik etmeyi amaçlar ve yoğun bir kontrolün başlatılmasından farklıdır. Üstelik bu ilke, temel hakların etkilenebileceği durumlarda bizi son derece dikkatli olmaya yönlendirmelidir. Tahmine dayalı istatistiksel tekniklerin yanı sıra yapay zekâ araçlarının kullanımı belirli yönetim eylemleri için bir gösterge olarak hizmet edebilir, ancak tek bir test olarak kullanılamaz. Dördüncüsü, şeffaflık ilkesi, mükelleflerin savunma haklarını kısıtlamadan, kararın neden alındığını bilmelerini sağlayacak tedbirlerin alınmasını ifade etmektedir. Çözümlerden biri, algoritmaların düzgün işleyişini garanti eden dış denetimin, hatta kararların geçerliliğinin bir koşulu olarak sonradan sertifikasyonun gerekli kılınması olabilir. Fransız modeli, Dijital Cumhuriyet Kanunu’nda, yönetilenlerin bireysel karar verme için algoritmaların kullanımına ilişkin bilgi edinme hakkının yanı sıra algoritmanın işleyişi (nasıl katkıda bulunduğu ve nasıl katkı sağladığı) hakkında bilgi sahibi olma hakkını da içermektedir. Son olarak veri yönetişimi, gizlilik ve mahremiyete saygı göstererek vergi idarelerinin sorumlu olduğu veri güvenliğini sağlamakla ilgilidir. Ayrıca idareler verinin kalitesi konusunda da sorumluluk almalı ve tüm bilgilerin entegrasyonu teşvik edilmelidir.(26)
3- YAPAY ZEKANIN VERGİLENDİRME SÜRECİNDEKİ KULLANIMI