Çin, yapay zeka (YZ) modellerinin güvenliğini değerlendirmek için yeni bir standart seti geliştirme çalışmalarına başladı. SCMP'nin 13 Temmuz 2026 tarihli haberine göre, Çin Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı'na (MIIT) bağlı Ulusal Endüstriyel Bilgi Güvenliği Geliştirme Araştırma Merkezi, bu standartların oluşturulması için işletmeler ve uzmanlardan başvuru kabul ediyor. Başvuru için son tarih 14 Temmuz 2026.
Merkezden yapılan açıklamada, mevcut değerlendirme çerçevelerinin giderek karmaşıklaşan güvenlik yönetimi ihtiyaçlarını karşılamadığı ve işletmelerin düzenlemelere uyumunu desteklemek için standartlaştırılmış bir değerlendirme platformuna ihtiyaç duyulduğu belirtildi.
Yeni standartlar, yapay zeka üretim modellerini altı kritere göre değerlendirecek: içerik güvenliği, temel değerlerle uyum, dayanıklılık, adalet, gizlilik koruması ve güvenilirlik. Değerlendirme metodolojisi, 5 ana gruba ait 31 spesifik güvenlik riskini kapsayacak şekilde tasarlanacak. Sistem, yanlış bilgi üretimini kontrol etmek, veri sızıntılarını önlemek ve büyük dil modellerinin (LLM) güvenlik mekanizmalarını atlayan "jailbreak" saldırılarını sınırlamak için otomatik testleri insan değerlendirmesiyle birleştirecek.
Bu adım, dünya genelinde yapay zeka düzenlemelerinin sıkılaştığı bir dönemde geliyor. Geçtiğimiz Haziran ayında Beyaz Saray, gelişmiş yapay zeka modellerinin siber güvenlik yeteneklerini değerlendirmek için standart bir süreç oluşturulmasını öngören bir başkanlık emri yayınladı. Avrupa Birliği ise AB Yapay Zeka Yasası kapsamında çok amaçlı yapay zeka modellerinin eğitim verileri konusunda şeffaflık şartı getiriyor. İhlaller, bir şirketin küresel gelirinin %3'üne kadar para cezasıyla sonuçlanabilirken, yasaklanmış uygulamalar için bu oran %7'ye kadar çıkabiliyor.
Neden önemli
Çin'in bu hamlesi, yapay zeka güvenliğine yönelik küresel düzenleme trendinin bir parçası. ABD ve AB'nin ardından Çin de kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi oluşturarak, hem yerli teknoloji şirketlerine net kurallar getiriyor hem de uluslararası uyum arayışını sürdürüyor. Altı kriterlik yapı, özellikle içerik güvenliği ve temel değerlerle uyum gibi siyasi hassasiyetleri yansıtırken, 31 spesifik riskin tanımlanması denetimin ayrıntı düzeyini gösteriyor. Otomatik testlerin insan değerlendirmesiyle birleştirilmesi, hem ölçeklenebilirlik hem de bağlamsal doğruluk arayışının bir göstergesi.
