RISKYZ-2008-00002MITAIID14 görüntülenme

Risk sınıflandırması: MIT AI Risk Repository etiketinden birebir alınmıştır.

1.Ayrımcılık ve Zararlı İçerik

ABD Vergi Dairesi (IRS) denetim algoritmalarının Siyahi mükellefleri orantısız şekilde hedeflediği bildirildi

Yayınlandı: 29 Temmuz 2026Olay: Temmuz 2008

IRS’in denetim seçiminde kullandığı algoritmaların, düşük gelirli vergi iadelerindeki hatalara odaklanması nedeniyle Siyahi mükellefleri diğer gruplara göre yaklaşık 3 ila 5 kat daha fazla denetlediği tahmin edilmektedir.

Olay

Stanford, Michigan ve Chicago üniversiteleri ile ABD Hazine Bakanlığı’ndan ekonomistlerin yürüttüğü kapsamlı bir çalışma, ABD Vergi Dairesi (IRS) tarafından kullanılan denetim algoritmalarının Siyahi mükellefleri diğer mükelleflere kıyasla 2,9 ila 4,7 kat daha fazla denetlediğini ortaya koydu. Vergi formlarında ırk bilgisi yer almadığı için araştırmacılar, isim ve mahalle demografisi üzerinden olasılık temelli bir tahminleme yöntemi kullanarak bu sonuçlara ulaşmıştır. Araştırmacılar, bu durumun bireysel vergi memurlarının önyargılarından ziyade, denetlenecek kişileri seçen bilgisayar algoritmalarındaki yapısal tercihlerden kaynaklandığını değerlendirmektedir.

Bulgulara göre IRS’in, bütçe kısıtlamaları nedeniyle uzmanlık gerektiren karmaşık işletme geliri denetimleri yerine, otomatik sistemlerle düşük maliyetle yürütülebilen "yazışma denetimlerine" (correspondence audits) ağırlık verdiği belirtilmektedir. Özellikle düşük gelirli çalışanlara yönelik Kazanılmış Gelir Vergisi İndirimi (EITC) başvurularındaki olası hataları tespit etmeye programlanan algoritmaların, bu yardımdan daha sık yararlanan Siyahi mükellefleri orantısız şekilde bayrakladığı öne sürülmektedir. Siyahi mükelleflerin EITC başvurularının %21'ini oluşturmasına rağmen, bu alandaki denetimlerin %43'ünün odağında yer aldığı aktarıldı.

Çalışmada, algoritmaların eksik beyan edilen verginin toplam tutarından (magnitude) ziyade, hata yapılma olasılığına (likelihood) odaklanacak şekilde tasarlanmasının bu eşitsizliği derinleştirdiği ifade edilmiştir. Araştırmacılar, sistemin toplam vergi kaybını maksimize edecek veya daha karmaşık beyannameleri hedefleyecek şekilde yeniden programlanması durumunda, mevcut algoritmik ayrımcılığın ortadan kalkabileceğini savunmaktadır.

ABD Hazine Bakanlığı yetkilileri bulgulardan haberdar olduklarını ve vergi yasalarının adil uygulanmasının öncelikleri olduğunu açıklamıştır. IRS’in yeni yasal düzenlemelerle sağlanan kaynakları kullanarak teknolojisini güncellemeyi ve denetim odağını yüksek gelirli vergi kaçakçılarına kaydırmayı planladığı bildirilmiştir. IRS’in denetim seçim kriterleri ve algoritma detayları gizli tutulduğu için sistemin tam çalışma prensibi bağımsız kaynaklarca bütünüyle incelenememiştir.

Akademik Atıf

RiskYZ. (2026). RISKYZ-2008-00002: ABD Vergi Dairesi (IRS) denetim algoritmalarının Siyahi mükellefleri orantısız şekilde hedeflediği bildirildi. RiskYZ Vaka Arşivi. https://riskyz.org/cases/RISKYZ-2008-00002

Sınıflandırma

Risk Alanı
1.Ayrımcılık ve Zararlı İçerik
Alt Kategori
1.1Adaletsiz ayrımcılık ve yanlış temsil
Kaynak
Yapay Zekâ
Niyet
Kasıtsız
Zamanlama
Dağıtım Sonrası

Detaylar

Etkilenen Sistem
IRS denetim seçim algoritmaları ve otomatik yazışma denetim sistemi
Sektör
Kamu Hizmetleri
Konum
Amerika Birleşik Devletleri

Zaman Çizelgesi

Olay Tarihi
Temmuz 2008
Yayınlandı
29.07.2026
Güncellendi
06.11.2026

Olay tarihi zararın başladığı anı gösterir; haberin ya da davanın tarihi olmayabilir. Nasıl belirlenir?

Etiketler

#algoritmik önyargı#otomatik karar verme#kamu hizmetleri#ayrımcılık#hesap verebilirlik#şeffaflık#yapay zekâ