Veri yönetişimi
Data governance
D5
Veri yönetişimi, belirtilmiş bir yapay zekâ bağlamında kullanılan veriyi; toplama, köken, hazırlama, uygunluk, olası önyargı incelemesi ve yaşam döngüsü izlenebilirliği dâhil yönetmenin kurumsal uygulamasıdır.
İnceleme durumu: 2027-02-24
Teknik açıklama
Belirtilmiş bağlam için veri toplamayı, kökeni, hazırlamayı, varsayımları, uygunluğu, olası önyargı incelemesini ve izlenebilirliği incelenebilir kılar.
Kavramsal sınırlar
Veri yönetişimi yalnızca veri kümesi belgelemesi, yalnızca bir veritabanı özelliği veya verinin doğru, adil, hukuka uygun ya da mahrem olduğu garantisi değildir.
Sağlayıcıdan bağımsız örnek
Eğitim verisini model iş akışında kullanmadan önce ekip, kökenini ve hazırlanmasını kaydedebilir, neyi temsil etmesinin amaçlandığını belirtebilir, uygunluğunu değerlendirebilir ve ilgili olası önyargıyı inceleyebilir.
Sınırlılıklar
İzlenebilirlik analiz ve hesap verebilirliği destekler ancak belirli verinin doğru, adil, hukuka uygun veya mahrem olduğunu kanıtlamaz.
İlişkili kavramlar
Atomik iddialar ve kanıt
1.1Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), consolidated text of 27 July 2026 — D5 instrument slice
- Kaynak
- Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), consolidated text of 27 July 2026 — D5 instrument slice
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Article 10(1)-(2), consolidated text of 27 July 2026
- Desteklenen iddia
- AB Yapay Zekâ Tüzüğü, modelleri eğitmek için veri kullanan yüksek riskli yapay zekâ sistemleri için; toplama, köken, hazırlama, varsayımlar, uygunluk ve olası önyargı incelemesi dâhil amaçlanan amaca uygun veri yönetişimi ve yönetimi uygulamaları gerektirir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, belirtilen yüksek riskli sistemler için bu AB düzenlemesine özgü bir gerekliliktir; veri yönetişiminin eksiksiz genel tanımı değildir.
1.2OECD AI Principles
- Kaynak
- OECD AI Principles
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Accountability
- Desteklenen iddia
- AB Yapay Zekâ Tüzüğü, modelleri eğitmek için veri kullanan yüksek riskli yapay zekâ sistemleri için; toplama, köken, hazırlama, varsayımlar, uygunluk ve olası önyargı incelemesi dâhil amaçlanan amaca uygun veri yönetişimi ve yönetimi uygulamaları gerektirir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, belirtilen yüksek riskli sistemler için bu AB düzenlemesine özgü bir gerekliliktir; veri yönetişiminin eksiksiz genel tanımı değildir.
1.3European Commission, AI Act regulatory framework
- Kaynak
- European Commission, AI Act regulatory framework
- Kaynak rolü
- Tamamlayıcı kaynak
- Tam konum
- High risk, supplementary summary
- Desteklenen iddia
- AB Yapay Zekâ Tüzüğü, modelleri eğitmek için veri kullanan yüksek riskli yapay zekâ sistemleri için; toplama, köken, hazırlama, varsayımlar, uygunluk ve olası önyargı incelemesi dâhil amaçlanan amaca uygun veri yönetişimi ve yönetimi uygulamaları gerektirir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, belirtilen yüksek riskli sistemler için bu AB düzenlemesine özgü bir gerekliliktir; veri yönetişiminin eksiksiz genel tanımı değildir.
2.1OECD AI Principles
- Kaynak
- OECD AI Principles
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Accountability
- Desteklenen iddia
- OECD Yapay Zekâ İlkeleri, bağlama uygun olarak yapay zekâ sistemi yaşam döngüsü boyunca veri kümeleri, süreçler ve kararlarla ilişkili izlenebilirlik ister.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- İzlenebilirlik analiz ve hesap verebilirliği destekler; belirli veri kümesinin doğru, hukuka uygun, adil veya mahrem olduğunu kanıtlamaz.
2.2Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), consolidated text of 27 July 2026 — D5 instrument slice
- Kaynak
- Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), consolidated text of 27 July 2026 — D5 instrument slice
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Article 10(2)(b)-(e), consolidated text of 27 July 2026
- Desteklenen iddia
- OECD Yapay Zekâ İlkeleri, bağlama uygun olarak yapay zekâ sistemi yaşam döngüsü boyunca veri kümeleri, süreçler ve kararlarla ilişkili izlenebilirlik ister.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- İzlenebilirlik analiz ve hesap verebilirliği destekler; belirli veri kümesinin doğru, hukuka uygun, adil veya mahrem olduğunu kanıtlamaz.