Dergiler / Muhasebe Enstitüsü Dergisi / 2024 / Sayı: 71

Muhasebede Yapay Zekâ Kullanım Etiği

Ethics of Artificial Intelligence (AI) Use in Accounting

Uğur Bellikli(GİRESUN ÜNİVERSİTESİ, ALUCRA TURAN BULUTÇU MESLEK YÜKSEKOKULU, YÖNETİM VE ORGANİZASYON BÖLÜMÜ)0000-0002-4571-6200
Sayfa
1–11
Yayın Tarihi
2024-08-01
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Muhasebe alanında yapay zekânın kullanımına ilişkin net etik kuralların belirlenmesi gerekir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, sistematik bir derlemeyle muhasebe alanında yapay zekânın kullanım etiğine ilişkin bir öngörü sağlamaktır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yapay zekânın görevleri otomatikleştirmesi, tanımlamaları oldukça hızlı yapması ve doğası gereği yapılan işlemlerde doğruluğu artırması onu popüler kılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Muhasebe alanında yapay zekânın kullanımına ilişkin net etik kuralların belirlenmesi gerekir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Yapay zekâ · Muhasebe · Muhasebe etiği

Özet

Bu çalışmanın amacı, sistematik bir derlemeyle muhasebe alanında yapay zekânın kullanım etiğine ilişkin bir öngörü sağlamaktır. Yapay zekânın görevleri otomatikleştirmesi, tanımlamaları oldukça hızlı yapması ve doğası gereği yapılan işlemlerde doğruluğu artırması onu popüler kılmıştır. Ancak yapay zekâya olan ileri düzeydeki bağımlılık, olası gizlilik ihlalleri, şeffaflık ve yapay zekânın kullanımından doğan sorumluluk gibi etik endişeler de göz ardı edilemeyecek önemli konulardır. Bu çalışmada öncelikle muhasebe alanında yapay zekâ kullanımının potansiyel faydalarına değinilmiş, ardından bahsi geçen etik endişeler ele alınmıştır. Çalışmada söz konusu etik endişelerin giderilmesi için muhasebe alanında yapay zekâ kullanımına ilişkin etik bir çerçeve önerisi sunulmuştur. Bunun yanı sıra muhasebe alanındaki paydaşların yapay zekânın kullanımından ötürü kaynaklanan sorumlulukları ve onlara düşen roller de ele alınmıştır. Muhasebe alanında yapay zekânın kullanımına ilişkin net etik kuralların belirlenmesi gerekir.

Abstract

The aim of this study was to provide an overview of the ethical use of artificial intelligence in the field of accounting through a systematic review. The automation of tasks by artificial intelligence, its ability to perform identifications quickly, and its inherent nature of increasing operational accuracy have made it popular. However, the advanced dependence on AI also brings significant ethical concerns that cannot be overlooked, such as potential breaches of privacy, transparency, and accountability due to AI use. In this study, the potential benefits of using artificial intelligence in the field of accounting are discussed, followed by an examination of the aforementioned ethical concerns. This study proposes an ethical framework for the use of AI in accounting to address the aforementioned ethical concerns. In addition, the responsibilities and roles of stakeholders in the accounting field arising from the use of AI are also addressed. Clear ethical guidelines for the use of AI accounting are needed.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Bellikli, U. (2024). Muhasebede Yapay Zekâ Kullanım Etiği. Muhasebe Enstitüsü Dergisi, Sayı: 71, 1–11. https://doi.org/10.26650/MED.1490433

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (40)

  1. Ahmad, S. & Higgins, S. (2021). The impact of artificial intelligence on the accounting profession. Journal of Accounting and Management Information Systems. Accounting andFinance Association of Australia and New Zealand, 22(3), 354-372. google scholar
  2. Brown, A. & Jones, B. (2019). Mitigating Bias in AI: Best Practices and Policy Recommendations. AIEthics Quarterly, 12(2), 112-135. google scholar
  3. Bui, T.Q. & Jaradat, I. (2020). Artificial intelligence: Its implication for the accounting and auditing profession. Current Research in Accounting, 86, 100439. google scholar
  4. Civalek, Ö. (2003). Yapay Zekâ. Türkiye Mühendislik Haberleri, 423 (1), 40-50. google scholar
  5. Copeland, J. (1993). Artificial Intelligence:A Philosophical Introduction. Blackwell: Oxford Press. google scholar
  6. Crawford, K., & Hudson, V. M. (2021). The AI now hiring: Bias, discrimination, and algorithmic accountability. Oxford Studies in Information Science. google scholar
  7. Çavuşoğlu, K. (2023). ChatGPT ile Muhasebe Üzerine Sohbet. Ahi Evran III-International Conference on Scientific Research, 3-4 Mayıs. google scholar
  8. Daştan, A. (2015). Etik Eğitiminin Muhasebe Eğitimlindeki Yeri ve Önemi: Türkiye Değerlendirmesi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26(1), 281-311. google scholar
  9. Fagnant, D., Kockelman, K. & Goodall, N. (2021). Autonomous vehicles and the future of public transportation. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 144, 400-416. google scholar
  10. FICO. (2023). FICO Falcon Fraud Manager. https://www.fico.com/en/products/fico-falconfraud-manager (Erişim: 15.04.2024). google scholar
  11. Floridi, L. & Taddeo, M. (2020). The ethics of artificial intelligence. Oxford University Press. google scholar
  12. Gacar, A. (2019). Yapay Zekâ ve Yapay Zekânin Muhasebe Mesleğine Olan Etkileri: Türkiye’ye Yönelik Firsat ve Tehditler. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 389-394. google scholar
  13. Goh, A.C. & Seah, J.Y.W. (2022). The impact of artificial intelligence on accounting and auditing: An exploratory study. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 23(3), 1163-1199. google scholar
  14. Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. google scholar
  15. Gulrez, H.H., Hanif, M., Al-Hamad, M. & Khan, S. S. (2021). Machine Learning and AI in Cancer Research Application of artificial intelligence in the medical field içinde (ss. 73-96). Springer, Cham. google scholar
  16. Jobin, A., Iachello, G., Chant, I., Shah, V. & Mathieu, A. (2019a). The ethics of artificial intelligence: A thematic analysis of the literature. Journal of Information and Communication Ethics in Society, 18(3), 166-180. google scholar
  17. Jobin, A., Ienca, M. & Vayena, F. (2019B). The ethics of artificial intelligence: A review. Science and Engineering Ethics, 25(4), 1193-1209. google scholar
  18. Jurafsky, D. & Martin, J. H. (2020). Speech and language processing. Pearson Education. google scholar
  19. Küçüker, M. (2023). Muhasebede Yapay Zekâ Uygulamaları: ChatGPT’nin Muhasebe Sınavı. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 33(2), 875-888. google scholar
  20. Matthias, M. (2020). The art of artificial intelligence safety and security. John Wiley & Sons. google scholar
  21. McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence, AI magazine, 27(4), 12-12. google scholar
  22. Miller, T., Howe, K., & Sherratt, K. (2019). Equity and algorithms in AI: An emerging field of inquiry. Big Data & Society, 6(2), 1-12. google scholar
  23. Mittelstadt, B. (2019). Algorithmic fairness in practice: Investigating bias in algorithms. Proceedings of the 2019 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 499-513. google scholar
  24. Nabiyev, V.V. (2016). Yapay Zekâ: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık. google scholar
  25. Ngai, E.W.T. (2012). Artificial intelligence and business intelligence: Enhancing knowledge discovery through business analytics. Business Expert Press. google scholar
  26. Özevin, O. (2023). Muhasebede Yapay Zekâ Kullanımının Meslek Etiğine Etkileri: ChatGPT Uygulaması. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(3), 535-549. google scholar
  27. Poroy Arsoy, A. (2008). Kurumsal Şeffaflık ve Muhasebe Standartları, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 17-35. google scholar
  28. PwC. (2018). Audit reimagined: How AI is transforming the future of audit. https://www.cfodive.com/news/pwc-turns-ai-audit-transformation/650311 (Erişim: 11.05.2024). google scholar
  29. SAS. (2023). AI and analytics leader SAS delivers trustworthy generative AI value through industry solutions. https://www.sas.com/ en_us/news/pressreleases/2023/september/gener ative_ai_announcement_sas_explore.html (Erişim: 13.05.2024). google scholar
  30. Schweitzer B. (2024). Artificial Intelligence (AI) Ethics in Accounting. Journal of Accounting, Ethics & Public Policy, JAEPP, 25(1), 67. google scholar
  31. Scrop, A. (2018). Industry 4.0 - Challenges in Industrial Artificial Intelligence. II. International Scientific Conference on Tourism and Security, November. google scholar
  32. Selbst, A. & Barocas, S. (2018). The AI that sees race. California Law Review, 106(1), 131. google scholar
  33. Serçemeli, M. (2018). Muhasebe ve Denetim Mesleklerinin Dijital Dönüşümünde Yapay Zekâ. Turkish Studies, 13(30), 369-386. google scholar
  34. Smith, J. (2020). Understanding Bias in AI: A Comprehensive Analysis. Journal of Ariificial Intelligence Research, 25(3), 45-68. google scholar
  35. Soori, M., Arezoo, B. & Dastres, R. (2023). Artificial İntelligence, Machine Learning and Deep Learning in Advanced Robotics, A review. Cognitive Robotics, 3, 54-70 google scholar
  36. Szeliski, R. (2011). Computer vision: Algorithms and applications. Springer Science & Business Media. google scholar
  37. Şentürk, Ö. (2023). İç Denetim Faaliyetlerinde Yapay Zekâdan Beklentiler: ChatGPT Uygulaması Örneği, TİDE AcademIA Research, 4(2), 51-82 google scholar
  38. Veale, M. & Binney, K. (2017). Algorithms and the state. Routledge. google scholar
  39. Zhong, H., Xiao, C., Tu, C., Zhang, T., Liu, Z. & Sun, M. (2020). How does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial Intelligence. arXiv preprint arXiv:2004.12158. google scholar
  40. Zohuri, B. & Rahmani, F.M. (2023). Artificial Intelligence Driven Resiliency With Machine Learning and deep learning components. Japan Journal ofResearch, 1(1), 1-7. google scholar