Dergiler / Uluslararası Toplumsal Bilimler Dergisi / 2026 / Cilt: 9 Sayı: 3

RUTİN AKTİVİTE TEORİSİ (RAT) BAĞLAMINDA YAPAY ZEKÂ VE SUÇ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND CRIME IN THE CONTEXT OF RAT

Sayfa
272–292
Yayın Tarihi
2025-10-17
DOI
—
🏛️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)

Yapay zekâ ve suç üzerine yapılan literatür çalışmasında rutin aktivite teorisinin açıklayıcılığı üzerine çalışmaların sınırlı olması ayrıca dijitalleşmenin hız kazanması ve konunun incelenmesinin erken dönemi olması nedeniyle literatüre katkı sağlamak amaçlanmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İnsanların tasarladığı, makinaların kullandığı bir zekâ türü olan yapay zekânın gelişimi pek çok alanda değişimlere yol açmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Birinci boyutta yapay zekâ aracılığıyla işlenen ve yapay zekânın işlediği suçlar yer alırken ikinci boyutta suç takibinde yapay zekânın kolaylaştırıcı etkisi bulunmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Yapay zekâ ve suç üzerine yapılan literatür çalışmasında rutin aktivite teorisinin açıklayıcılığı üzerine çalışmaların sınırlı olması ayrıca dijitalleşmenin hız kazanması ve konunun incelenmesinin erken dönemi olması nedeniyle literatüre katkı sağlamak amaçlanmaktadır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Yapay Zekâ · Suç · Suç Önleme ve Tahminleme

Özet

İnsanların tasarladığı, makinaların kullandığı bir zekâ türü olan yapay zekânın gelişimi pek çok alanda değişimlere yol açmaktadır. Bu değişimler olumlu özellikler barındırdığı gibi riskleri de beraberinde getirmektedir. Yapay zekâ ve suç ilişkisi bu riskli alan içindedir. Bu mesele iki boyutlu olarak ele alınabilir. Birinci boyutta yapay zekâ aracılığıyla işlenen ve yapay zekânın işlediği suçlar yer alırken ikinci boyutta suç takibinde yapay zekânın kolaylaştırıcı etkisi bulunmaktadır. Yapay zekâ, geleneksel suçların yöntemlerini değiştirerek ya da tamamen geleneksel suçların dışına çıkılarak suç işlemeyi kolaylaştırmakta ve suçun doğasını değiştirmektedir. Suçlunun ve mağdurun aynı zaman ve mekânı kullandığı suçlardan ziyade zamansal ve mekânsal birlikteliğin zorunlu koşul olmadığı suçlar ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmanın amacı yapay zekâ ve suç ilişkisiyle yapay zekânın cezai sorumluluğu meselesini irdelemek ve rutin aktivite teorisinin bu suçları ne şekilde ele alabileceğini ele almaktır. Bu amaçla, çalışmada literatür taraması yöntemi kullanılmıştır. Yapay zekâ ve suç üzerine yapılan literatür çalışmasında rutin aktivite teorisinin açıklayıcılığı üzerine çalışmaların sınırlı olması ayrıca dijitalleşmenin hız kazanması ve konunun incelenmesinin erken dönemi olması nedeniyle literatüre katkı sağlamak amaçlanmaktadır.

Abstract

The development of artificial intelligence, a type of intelligence designed by humans and used by machines, is leading to changes in many areas. These changes have positive features but also bring risks. The relationship between artificial intelligence and crime is included in this risky area. This issue can be addressed in two dimensions. While the first dimension covers crimes committed through artificial intelligence and crimes committed by artificial intelligence, the second dimension includes the facilitating effect of artificial intelligence in crime pursuit. Artificial intelligence facilitates crimes by changing the methods of traditional crimes or changing the nature of crime by going beyond traditional crimes. Instead of crimes where the criminal and the victim use the same time and place, crimes in which temporal and spatial coexistence is not a mandatory condition emerge. The purpose of this study is to examine the relationship between artificial intelligence and crime, specifically the issue of artificial intelligence's criminal liability, and to explore how routine activity theory might address these crimes. To this end, a literature review method was used in the study. Given the limited studies on the explanatory power of routine activity theory in the literature on artificial intelligence and crime, as well as the rapid pace of digitalization and the early stage of research on the subject, this study aims to contribute to the literature.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Tezcan, A. M. (2025). RUTİN AKTİVİTE TEORİSİ (RAT) BAĞLAMINDA YAPAY ZEKÂ VE SUÇ. Uluslararası Toplumsal Bilimler Dergisi, Cilt: 9 Sayı: 3, 272–292. https://ajindex.com/articles/1606399

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (58)

  1. Abbott, R., & Sarch, A. F. (2019). Punishing Artificial Intelligence: Legal Fiction or Science Fiction (SSRN Scholarly Paper 3327485). Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.3327485
  2. Ak, T. (2021). Yapay Zekâ Teknolojileri, Güvenlik ve Kolluk Kuvvetinin Suç Önleme Faaliyetleri. SDE Akademi, 1(1), Article 1.
  3. Akbulut, B. (2023). Yapay Zeka ve Ceza Hukuku Sorumluluğu. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 27(4), Article 4. https://doi.org/10.34246/ahbvuhfd.1339596
  4. al Qatawneh, I., Moussa, A., Haswa, M., Jaffal, Z., & Barafi, J. (2023). Artificial Intelligence Crimes. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 12(1), 143-150. https://doi.org/10.36941/ajis-2023-0012
  5. Anadolu Ajansı. (2023). TPAO’dan sahte reklam uyarısı—Son Dakika Türkiye Haberleri | NTV Haber. NTV. https://www.ntv.com.tr/turkiye/tpaodan-sahte-reklam-uyarisi,45NQCmFgIEKiJSQr_nC7vw
  6. Anıkaydın, İ. (2022). Deepfake Uygulamalarının Hukuki Boyutu. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 736-747. https://doi.org/10.55179/dusbed.1131728
  7. Arslan, F. (2023). Deepfake Technology: A Criminological Literature Review. Sakarya Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 11(1), Article 1. https://doi.org/10.56701/shd.1293642
  8. Bennett Moses, L., & Chan, J. (2014). Using Big Data for Legal and Law Enforcement Decisions: Testing the New Tools (SSRN Scholarly Paper 2513564). https://papers.ssrn.com/abstract=2513564
  9. Bennett Moses, L., & Chan, J. (2016). Algorithmic Prediction in Policing: Assumptions, Evaluation, and Accountability (SSRN Scholarly Paper 3742541). Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.3742541
  10. Berk, M. E. (2020). Dijital Çağın Yeni Tehlikesi “Deepfake”. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16(28), 1-1. https://doi.org/10.26466/opus.683819
  11. Berk, R. A. (2021). Artificial Intelligence, Predictive Policing, and Risk Assessment for Law Enforcement. Annual Review of Criminology, 4(Volume 4, 2021), 209-237. https://doi.org/10.1146/annurev-criminol-051520-012342 Broadhurst, R., Maxim, D., Brown, P., & Trivedi, H. (2019). Artificial Intelligence and Crime: A Report for the Korean Institute of Criminology.
  12. Brown, S. (2006). The criminology of hybrids: Rethinking crime and law in technosocial networks. Theoretical Criminology, 10(2), 223-244. https://doi.org/10.1177/1362480606063140
  13. Butz, M. V. (2021). Towards Strong AI. KI - Künstliche Intelligenz, 35(1), 91-101. https://doi.org/10.1007/s13218-021-00705-x
  14. Campedelli, G. M. (2021). Where are we? Using Scopus to map the literature at the intersection between artificial intelligence and research on crime. Journal of Computational Social Science, 4(2), 503-530. https://doi.org/10.1007/s42001-020-00082-9
  15. Can, M. (2025). SON DAKİKA: Yapay zeka ile milyonluk vurgun! Akılalmaz tezgah: Deepfake ile oluşturup dolandırdılar. Sabah. https://www.sabah.com.tr/galeri/yasam/son-dakika-yapay-zeka-ile-milyonluk-vurgun-akilalmaz-tezgah-deepfake-ile-olusturup-dolandirdilar
  16. Cohen, L. E., & Felson, M. (1979). Social change and crime rate trends: A routine activity approach. American Sociological Review, 44(4), 588-608. https://doi.org/10.2307/2094589
  17. Cohen-Almagor, R. (2011). Internet History. International Journal of Technoethics, 2(2), 45-64.
  18. Dakalbab, F., Abu Talib, M., Abu Waraga, O., Bou Nassif, A., Abbas, S., & Nasir, Q. (2022). Artificial intelligence & crime prediction: A systematic literature review. Social Sciences & Humanities Open, 6(1), 100342. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2022.100342
  19. Damar, M., Özen, A., Çakmak, Ü., Özoğuz, E., & Erenay, F. (2024). Super AI, Generative AI, Narrow AI and Chatbots: An Assessment of Artificial Intelligence Technologies for The Public Sector and Public Administration. Journal of AI, 8, 83-106. https://doi.org/10.61969/jai.1512906
  20. Değirmenci, O. (2021). Yapay Zekâ ve Ceza Hukuku Sorumluluğu. Ardahan Barosu Dergisi, Eylül, 74-88.
  21. Demircan, B. (2021). “Gördüğün Her Şeye İnanma”: Derin Sahte Çalışmaları Üzerine Bir Doküman Analizi. TRT Akademi, 6(13), Article 13. https://doi.org/10.37679/trta.969162
  22. Gönenç, E. Ö. (2003). İnternet ve Türkiye’deki Gelişimi. İletişim Fakültesi Dergisi, 16, 87-98.
  23. Güngör, M. (2024). Yapay Zekânın Suç Potansiyelinin Değerlendirilmesi. Bilişim Hukuku Dergisi, 6(2), 620-660. https://doi.org/10.55009/bilisimhukukudergisi.1498256
  24. Hallevy, G. (2010). The Criminal Liability of Artificial Intelligence Entities—From Science Fiction to Legal Social Control. Akron Intellectual Property Journal, 4, 171-199.
  25. Hallevy, G. (2015). Liability for Crimes Involving Artificial Intelligence Systems. Springer.
  26. Hallevy, G. (2018). Yapay Zekaya Sahip Varlıkların Cezai Sorumluluğu-Bilim Kurgudan Yasal Toplumsal Denetime (M. Fincan, Çev.). Küresel Bakış, 8(24), 111-142.
  27. Hasan, M. N. (2022). Applicability of Routine Activity Theory: An analysis based on cybercrime in Bangladesh (SSRN Scholarly Paper 4265385). Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.4265385
  28. Hawdon, J., Parti, K., & Dearden, T. E. (2020). Cybercrime in America amid COVID-19: The Initial Results from a Natural Experiment. American Journal of Criminal Justice: AJCJ, 45(4), 546-562. https://doi.org/10.1007/s12103-020-09534-4
  29. Hayward, K. J., & Maas, M. M. (2021). Artificial intelligence and crime: A primer for criminologists. Crime, Media, Culture: An International Journal, 17(2), 209-233. https://doi.org/10.1177/1741659020917434
  30. Heather, C., & Magramo, K. (2024, Şubat 4). Finance worker pays out $25 million after video call with deepfake ‘chief financial officer’. CNN. https://www.cnn.com/2024/02/04/asia/deepfake-cfo-scam-hong-kong-intl-hnk
  31. Holt, T. J., & Bossler, A. M. (2009). Examining the applicability of lifestyle-routine activities theory for cybercrime victimization. Deviant Behavior, 30(1), 1-25. https://doi.org/10.1080/01639620701876577
  32. İletişim Başkanlığı. (2023). Sahte reklam filmleri ve kısa mesaj dolandırıcılıkları hakkında açıklama [Türkiye Cumhuriyeyti Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı]. https://www.iletisim.gov.tr/turkce/Haberler/detay/cumhurbaskani-erdoganin-goruntulerinin-kullanildigi-sahte-reklam-filmi-hakkinda-aciklama/
  33. Karabal, A. (2023). Yapay Zekada Hukuk İhlalleri. MetaZihin: Yapay Zeka ve Zihin Felsefesi Dergisi, 6(2), Article 2. https://doi.org/10.51404/metazihin.1269258
  34. Karakoç Keskin, E. (2025). Türkiye’de Yapay Zekânın Dezenformasyon Karnesi: Yapay Zekâ ile Üretilen Dezenformasyona İlişin Doğruluk Kontrollerinin İçerik Analizi. TRT Akademi, 10(23), Article 23. https://doi.org/10.37679/trta.1557154
  35. Kasperkevic, J. (2015, Nisan 22). Swiss police release robot that bought ecstasy online. The Guardian. https://www.theguardian.com/world/2015/apr/22/swiss-police-release-robot-random-darknet-shopper-ecstasy-deep-web
  36. Khan, C. (2023). The Future of Criminology: Exploring Emerging Trends and Challenges. Social Science Review Archives, 1(1), Article 1.
  37. Kigerl, A. (2012). Routine Activity Theory and the Determinants of High Cybercrime Countries. Soc. Sci. Comput. Rev., 30(4), 470-486. https://doi.org/10.1177/0894439311422689
  38. Kim, S., Joshi, P., Kalsi, P. S., & Taheri, P. (2018). Crime Analysis Through Machine Learning. 2018 IEEE 9th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON), 415-420. https://doi.org/10.1109/IEMCON.2018.8614828
  39. Lee, D. (2016, Mart 25). Tay: Microsoft issues apology over racist chatbot fiasco. BBC News. https://www.bbc.com/news/technology-35902104
  40. Mankoo, S. S. (2023). DeepFakes- The Digital Threat in the Real World. Gyan Management Journal, 17(1), 71-77. https://doi.org/10.48165/gmj.2022.17.1.8
  41. Marcum, C., Higgins, G., & Ricketts, M. (2010). Potential Factors of Online Victimization of Youth: An Examination of Adolescent Online Behaviors Utilizing Routine Activity Theory. Deviant Behavior, 31, 381-410. https://doi.org/10.1080/01639620903004903
  42. Neff, G., & Nagy, P. (2016). Talking to Bots: Symbiotic Agency and the Case of Tay. International Journal of Communication, 10, 4915-4931.
  43. Okuyucu Ergün, G. (2023). Machina Sapiens. Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 72(2), Article 2. https://doi.org/10.33629/auhfd.1288894
  44. O’Neill, P. H. (2015). Drug-buying robot arrested in Switzerland. daily dot. https://www.dailydot.com/unclick/random-darknet-shopper-seized/
  45. Özdemir, Ş. (2021). Yeni Nesil Tehdit: Derin Kurgu (DeepFake). TRT Akademi, 6(13), Article 13. https://doi.org/10.37679/trta.1002526
  46. Pagallo, U. (2011). Robots of Just War: A Legal Perspective. Philosophy and Technology, 24(3), 307-323. https://doi.org/10.1007/s13347-011-0024-9
  47. Pagallo, U. (2017). AI and bad robots: The criminology of automation. İçinde The Routledge Handbook of Technology, Crime and Justice (ss. 643-653). https://doi.org/10.4324/9781315743981
  48. Pratt, T., Holtfreter, K., & Reisig, M. (2010). Routine Online Activity and Internet Fraud Targeting: Extending the Generality of Routine Activity Theory. Journal of Research in Crime and Delinquency, 47, 267-296. https://doi.org/10.1177/0022427810365903
  49. Reyns, B. (2013). Online Routines and Identity Theft Victimization Further Expanding Routine Activity Theory beyond Direct-Contact Offenses. Journal of Research in Crime and Delinquency, 50, 216-238. https://doi.org/10.1177/0022427811425539
  50. Roitblat, H. (2025). Some things to know about achieving artificial general intelligence (arXiv:2502.07828). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.07828
  51. Russell, S. J., Norvig, P., & Davis, E. (2010). Artificial intelligence: A modern approach (3rd ed). Prentice Hall.
  52. Tai, M. C.-T. (2020). The impact of artificial intelligence on human society and bioethics. Tzu Chi Medical Journal, 32(4), 339. https://doi.org/10.4103/tcmj.tcmj_71_20
  53. Tseng, P. (2018). What Can The Law Do About ‘Deepfake’? [Litigation and Intellectual Property Bulletin]. McMillan. https://mcmillan.ca/insights/what-can-the-law-do-about-deepfake/
  54. Tufan, B. N. (2025). YAPAY ZEKÂ VE SUÇ: GELECEK AÇISINDAN HUKUKSAL VE ETİK TEHDİTLER. Medeniyet Kültürel Araştırmalar Belleteni, 4(7), Article 7. https://doi.org/10.60051/medbel.1585638
  55. Türk Ceza Kanunu, 5237 § 10 (2004).
  56. Ulusoy, H., & İlhan, Ç. K. (2025). Siyasal İletişimde Yapay Zekâ Etkisi ve Deepfake (Derin Sahte) Dezenformasyonu: 2024 ABD Başkanlık Seçimleri Örneği. TRT Akademi, 10(23), Article 23. https://doi.org/10.37679/trta.1563828
  57. Vaccari, C., & Chadwick, A. (2024). Deepfake ve Dezenformasyon: Sentetik Siyasi Videoların Yanıltma, Belirsizlik ve Haberlere Duyulan Güven Üzerindeki Etkisini Araştırma. Yeni Medya, 17, Article 17.
  58. Yar, M. (2005). The Novelty of ‘Cybercrime’An Assessment in Light of Routine Activity Theory. European Journal of Criminology, 2, 407-427. https://doi.org/10.1177/147737080556056