Hindistan hükümeti, kişisel verilerin kontrolünü korurken yerel yapay zekâ modellerinin geliştirilmesini desteklemek amacıyla DEPA for AI Training adlı veri ım çerçevesini gündeme taşıyor. Elektronik Bilgi Teknolojileri Bakanlığı tarafından hazırlanan sistem, hastaneler, bankalar kamu kurumlarının verilerini güvenli ortamlarda işleyerek yapay zekâ modellerinin eğitilmesini hedefliyor. Model geliştiricilerinin verileri kendi sistemlerine aktarması yerine verinin bulunduğu ortama erişmesini öngören yaklaşım, Hindistan’ın dijital altyapı stratejisini yapay zekâ alanına genişletiyor.
Hindistan, Yapay Zekâ Eğitiminde Veri Kontrolünü Kurumlarda Tutmayı HedefliyorHindistan hükümetinin önerdiği Veri Güçlendirme Koruma Mimarisi (Data Empowerment and Protection Architecture – DEPA), yapay zekâ eğitiminde verinin kurumların kontrolünden çıkmadan kullanılmasını amaçlıyor. Hükümetin baş bilim danışmanı Profesör Ajay Kumar Sood, yaklaşımın temelini “Veri modele gitmek yerine model veriye gider” ifadesiyle açıklıyor.
Sistemde hastaneler, bankalar kamu kuruluşları gibi Eğitim Verisi Sağlayıcıları (TDP), anonimleştirilmiş şifrelenmiş verilerini Veri Değişim Platformu (DEP) üzerinden acak. Eğitim Verisi Tüketicileri (TDC) olarak tanımlanan model geliştiricileri ise verilerin saklandığı platformlara erişerek kendi yapay zekâ sistemlerini eğitecek. Böylece kuruluşların ham verileri dış sistemlere aktarmadan araştırma model geliştirme çalışmalarına katılması hedefleniyor.
Hindistan’ın planında güvenlik, verinin yalnızca aktarım sırasında şifrelenmesiyle sınırlı kalmıyor. Elektronik Bilgi Teknolojileri Bakanlığı, Veri Değişim Platformlarının donanım tabanlı güvenli veri ortamları işletmesini öngörüyor. ortamlarda verilerin işleme sırasında şifreli yalıtılmış kalması, veri sağlayıcılarının belirlediği kullanım kurallarının uygulanması bekleniyor.
Çerçeve ayrıca diferansiyel gizlilik tekniklerini sistematik biçimde uygulamayı hedefliyor. İstatistiksel analiz yapay zekâ eğitimi sırasında kullanılan yöntem, modelin belirli kişilere ait bilgileri öğrenme veya açığa çıkarma riskini azaltmaya yardımcı oluyor. Sistemdeki faaliyetlerin değiştirilemez denetim kayıtlarıyla izlenmesi güvenlik süreçlerinin sonradan incelenmesini veri kullanımının denetlenmesini amaçlıyor.
Hindistan’ın mevcut veri değişim platformları bulunsa DEPA’nın tam olarak hayata geçirilmesi için ne kadar teknik kurumsal çalışma gerektiği henüz açıklık kazanmıyor. Çerçevenin başarıya ulaşması, kurumların veri ım standartlarına, güvenlik altyapısına ortak uygulama kurallarına ne ölçüde uyum sağlayacağına bağlı olacak.
Sağlık alanında DEPA, farklı kurumlarda dağınık durumda bulunan kayıtların güvenli biçimde kullanılmasını hedefliyor. Bakanlık, yaklaşımın yapay zekâ destekli teşhis sistemleri, ilaç keşfi halk sağlığı yönetimi gibi alanlarda araştırmaları destekleyebileceğini belirtiyor. Sağlık verilerinin ortak çerçevede değerlendirilmesi, araştırmacıların farklı kaynaklardan yararlanmasını kolaylaştırırken kişisel bilgilerin korunmasını temel koşul olarak öne çıkarıyor.
Finans sektöründe ise güvenli finansal veri ımı, bankacılık hizmetlerine erişimi sınırlı kesimlere yönelik yeni kredi modellerinin geliştirilmesinde kullanılabilecek. Bakanlık, DEPA’nın yaklaşık 400 milyon yetersiz hizmet alan bireyin yanı sıra mikro, küçük orta ölçekli işletmelerin finansmana erişimini genişletmeye katkı sağlayabileceğini öngörüyor. Hindistan hükümeti, daha fazla kişinin finansal hizmetlerden yararlanmasını ekonomik kalkınmayı destekleyen unsurlardan biri olarak değerlendiriyor.
Eğitim alanındaki hedefler çerçevenin kapsamını genişletiyor. Bakanlık, farklı eğitim sistemleri arasındaki veri uyumsuzluklarını azaltarak milyonlarca öğrenciye kişiselleştirilmiş öğrenme araçları sunmayı taşınabilir beceri belgeleri oluşturmayı planlıyor. DEPA belgesinde Hindistan’ın 250 milyon öğrencisine, 29 milyar dolarlık eğitim teknolojileri pazarına geleceğin iş gücüne yönelik ihtiyaçlara özel olarak yer veriliyor.
Hindistan’ın DEPA planı, yerel yapay zekâ modelleri geliştirme hedefinin yanında ülkenin uluslararası teknoloji politikasıyla bağlantı kuruyor. Hükümet, yerel verilerle eğitilen modellerin Hindistan’ın toplumsal ekonomik ihtiyaçlarına daha iyi yanıt verebileceğini savunuyor. yaklaşım, küresel teknoloji şirketlerinin yerel veri kaynakları üzerindeki etkisi verilerin karşılıksız biçimde model eğitiminde kullanılması hakkındaki tartışmalarla örtüşüyor.
Çerçeve, Hindistan’ın dijital kamu altyapısı (DPI) stratejisini temel alıyor. Kamu desteğiyle geliştirilen Birleşik Ödeme Arayüzü (UPI) gibi sistemler, ülkenin dijital hizmetlerde yerel altyapıyı güçlendirme yaklaşımını temsil ediyor. Sıfır komisyon modeliyle çalışan Bharat Taxi gibi girişimler büyük teknoloji platformlarının yerel pazardaki etkisini sınırlamaya yönelik aynı politika çerçevesinde anılıyor.
Hindistan, dijital kamu altyapısını yalnızca ülke içindeki hizmetleri geliştirmek için değil, ülkelerle teknoloji iş birliği kurmak için kullanıyor. DEPA belgesi, Dünya Bankası Birleşmiş Milletler gibi kuruluşların daha kapsayıcı sorumlu küresel yapay zekâ ekosistemi oluşturma çalışmalarına katkı sunmayı hedefliyor.
DEPA’nın etkisi, yalnızca veri ımına ilişkin teknik kuralların belirlenmesiyle ortaya çıkmayacak. Hindistan’ın hastaneleri, bankaları, eğitim kurumlarını model geliştiricilerini ortak güvenlik çerçevesinde buluşturması, planın sahadaki başarısını belirleyecek. Güvenli veri erişimi yaygınlaşırsa Hindistan, yerel yapay zekâ geliştirme kapasitesini artırırken kişisel verilerin kontrolünü kurumlarda tutan model için uluslararası ölçekte örnek oluşturmayı amaçlıyor.
