RISKYZ-2019-00015MITAIID4 görüntülenme

Risk sınıflandırması: MIT AI Risk Repository etiketinden birebir alınmıştır.

1.Ayrımcılık ve Zararlı İçerik

Ürdün’de yoksulluk yardımı dağıtımında kullanılan Takaful algoritmasının ihtiyaç sahiplerini sistem dışı bıraktığı iddia edildi

Yayınlandı: 29 Temmuz 2026Olay: Mayıs 2019

Ürdün’de Dünya Bankası destekli Takaful algoritmasının, yoksulluk yardımı alacak kişileri belirlerken kullandığı 57 göstergenin hatalı ve yanlı sonuçlar doğurduğu, bu durumun gerçek ihtiyaç sahiplerinin sistemden dışlanmasına yol açtığı öne sürüldü.

Olay

Human Rights Watch (HRW) tarafından yayımlanan bir rapor, Ürdün hükümetinin Dünya Bankası finansmanıyla hayata geçirdiği "Takaful" adlı nakit yardım programında kullanılan algoritmanın, gerçek ihtiyaç sahiplerini yardımdan mahrum bıraktığını ve hatalı sonuçlar ürettiğini öne sürdü. Yaklaşık 1 milyar dolar bütçeli sistemin, 57 farklı sosyoekonomik göstergeyi kullanarak aileleri yoksulluk düzeyine göre sıraladığı; ancak bu hesaplamanın karmaşık ekonomik gerçekleri yansıtmakta yetersiz kaldığı savunuldu.

Raporda, algoritmanın kullandığı elektrik ve su tüketimi gibi göstergelerin yoksulluğu ölçmede her zaman güvenilir olmadığı; ayrıca 5 yaşından eski olmayan (yeni) araç sahibi olmak veya 4.300 doların üzerinde bir işletmeye sahip olmak gibi katı kriterlerin, geliri olmayan kişilerin bile otomatik olarak elenmesine yol açtığı belirtildi. Ayrıca, Ürdün yasalarındaki cinsiyet temelli vatandaşlık düzenlemelerinin algoritma çıktılarına yansıdığı ve yabancı uyruklu kişilerle evli Ürdünlü kadınların hane halkı büyüklüğü hesaplamasında dezavantajlı duruma düştüğü iddia edildi.

Dünya Bankası ve Ürdün Ulusal Yardım Fonu (NAF), sistemin kısıtlı kaynakların verimli kullanımı için etkili bir araç olduğunu savunurken; NAF, verilerin saha ziyaretleriyle doğrulandığını ve itiraz mekanizmalarının bulunduğunu bildirdi. HRW ise algoritmanın ağırlıklandırma kriterlerinin gizli tutulmasının şeffaflık ve hesap verebilirlik sorunları yarattığını, sistemin "istatistiksel nesnellik" maskesi altında toplumsal gerilimi artırabilecek hatalı kararlar verdiğini değerlendirdi. Yazılımın geliştirilmesinde rol alan Optimiza firması, NAF'ın müşterisi olduğunu doğrulamakla birlikte konuyla ilgili daha fazla yorum yapmayı reddetti.

Akademik Atıf

RiskYZ. (2026). RISKYZ-2019-00015: Ürdün’de yoksulluk yardımı dağıtımında kullanılan Takaful algoritmasının ihtiyaç sahiplerini sistem dışı bıraktığı iddia edildi. RiskYZ Vaka Kütüphanesi. https://riskyz.org/cases/RISKYZ-2019-00015

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
Takaful (Birleşik Nakit Transfer Programı) algoritması
Sektör
Kamu Hizmetleri
Konum
Ürdün

Zaman Çizelgesi

Olay Tarihi
Mayıs 2019
Yayınlandı
29.07.2026
Güncellendi
10.08.2026

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

Etiketler

#kamu hizmetleri#otomatik karar verme#algoritmik önyargı#şeffaflık#yeterlilik eksikliği#yanlış sınıflandırma#ayrımcılık#hesap verebilirlik