Kazanimlar:
- Yapay zekanın iktisadi analizdeki temel sınırlarını (uydurma, veri kesme tarihi, nedensellik körlüğü, yapısal kırılma) sistematik olarak sıralayabilme
- Gizli veri, piyasa-hassas bilgi ve kişisel veriyi koruyan güvenli kullanım ve KVKK uyumlu iş akışı kurabilme
- Kurum düzeyinde bir yapay zeka yönetişim çerçevesi (kayıt, doğrulama, sorumluluk, onay zinciri) tasarlayıp uygulayabilme
Modul Sinavi
1. Bir merkez bankası uzmanı, yapay zekanın ürettiği enflasyon tahminini hiçbir doğrulama yapmadan doğrudan resmi bir politika notuna koyuyor. Bu yaklaşımdaki temel hata nedir?
- A) Yapay zeka çıktısını kaynağa bağlama, yeniden hesaplama ve iktisadi doğrulamadan geçirmeden karara dönüştürmesi; sorumluluğun insanda olduğunu göz ardı etmesi ✔
- B) Ekonomik tahminlerde yapay zeka kullanmanın kesinlikle yasak olması
- C) Yapay zekanın enflasyonu her zaman olduğundan düşük göstermesi
- D) Tahminin bir grafikte sunulmamış olması
Aciklama: Yapay zeka istatistiksel bir taslak üretir; ancak tahmin sorumluluğu ve resmi bir politika notunun içeriği yetkin iktisatçıya ve kuruma aittir. Doğrulanmamış çıktı, imzalanmamış bir rapor kadar risklidir; sayı asıl kaynağa bağlanmalı, yeniden hesaplanmalı ve iktisadi süzgeçten geçmelidir.
2. Yapay zekaya '2024 yılı Türkiye cari açık rakamını ver' dediğinizde en güvenli yaklaşım hangisidir?
- A) Yapay zekanın verdiği rakama güvenip doğrudan kullanmak
- B) Rakamı TCMB'nin resmi ödemeler dengesi yayınından teyit etmek ve tarih/birimi doğrulamak ✔
- C) İnternette rastgele bir haber sitesindeki rakamı almak
- D) Rakamı önemsememek çünkü zaten değişecektir
Aciklama: Yapay zekanın verdiği rakam, eğitim verisinin kesme tarihinden eski olabilir veya uydurulmuş (halüsinasyon) olabilir. Ekonomik veride tek doğru kaynak resmi yayındır; bu örnekte TCMB ödemeler dengesi istatistikleridir. Rakam mutlaka asıl kaynaktan teyit edilmelidir.
3. Bir analist yapay zekaya ham TÜFE serisini verip 'reel büyümeyi hesapla' diyor. Aşağıdakilerden hangisi doğru bir doğrulama davranışıdır?
- A) Sonucu okumadan rapora eklemek
- B) Yalnızca sonucun 'makul göründüğüne' bakmak
- C) Üretilen formülü/kodu okuyup en az bir dönemi elle hesaplayarak sonucu doğrulamak ✔
- D) Yapay zekaya 'emin misin?' diye sorup 'evet' cevabıyla yetinmek
Aciklama: Reel-nominal dönüşüm gibi standart iktisadi hesaplarda yapay zeka doğru formülü kullanmayabilir veya taban yılını karıştırabilir. Analist üretilen kodu ve formülü okumalı, en az bir gözlemi elle hesaplayıp sonucu karşılaştırmalıdır. Şeffaf, açıklanabilir hesap tercih edilir.
4. Zaman serisi tahmininde 'geriye dönük test' (backtest) neden yapılır?
- A) Modelin geçmiş veriye ne kadar 'güzel' uyduğunu göstermek için
- B) Tahmini otomatik olarak kesinleştirmek için
- C) Veriyi güzelleştirmek için
- D) Modeli, eğitimde görmediği geçmiş dönemlerde sınayarak gerçek tahmin başarısını ölçmek için ✔
Aciklama: Backtest, modelin geçmişte bilmediği dönemler üzerinde ne kadar iyi tahmin ettiğini ölçer; modeli sadece uyduğu veriye bakarak değerlendirmenin (aşırı uyum/overfitting) tuzağından korur. Modelin gerçek dünyada kullanılabilirliğinin ön koşuludur.
5. Enflasyon yorumlarında 'baz etkisi' nedir ve neden dikkat gerektirir?
- A) Yıllık değişimin, geçen yılın karşılaştırma döneminin düşük/yüksek olmasından etkilenmesi ✔
- B) Enflasyonun her zaman yükselmesi
- C) Çekirdek enflasyonun manşetten yüksek olması
- D) Fiyatların mevsimsel düzeltilmesi
Aciklama: Baz etkisi, yıllık değişim oranının bu yılki gelişme kadar geçen yılın (bazın) düşük veya yüksek olmasından da etkilenmesidir. Manşet yıllık enflasyondaki bir düşüş, gerçek bir yavaşlama değil, geçen yılın yüksek bazından kaynaklanıyor olabilir. Bu tuzak, yapay zeka özetlerinde sıkça gözden kaçar.
6. Bir senaryo çalışmasında yapay zekanın rolü en doğru şekilde nasıl tanımlanır?
- A) Geleceği kesin olarak bilen bir kâhin
- B) Varsayımları kendi başına belirleyen nihai karar verici
- C) Açık varsayımları şeffaf hesaplara çeviren, seçenekleri görünür kılan bir asistan; yargı insanda ✔
- D) Senaryoyu gereksiz kılan bir kesinlik aracı
Aciklama: Senaryo bir tahmin değil, açık varsayımlara dayalı koşullu bir 'eğer-ise' egzersizidir. Yapay zeka varsayımları hesap tablosuna çevirmede ve seçenekleri görünür kılmada hızlandırıcıdır; ancak varsayımların sahipliği, makullüğü ve nihai yargı iktisatçıya aittir.
7. Yapay zeka bir regresyon çıktısını yorumlarken 'X, Y'yi artırır' gibi güçlü nedensel bir dil kullanıyor. Doğru iktisatçı tepkisi nedir?
- A) Nedensel dili olduğu gibi kabul etmek
- B) İlişkinin nedensellik demek olmadığını, atlanmış değişken/içsellik risklerini kontrol edip dili düzeltmek ✔
- C) Regresyonu tamamen çöpe atmak
- D) R-kare yüksekse nedenselliğin kanıtlandığını varsaymak
Aciklama: Regresyon çoğunlukla ilişki (korelasyon) ölçer; nedensellik ancak uygun tasarım (deney, araç değişken, doğal deney vb.) ve varsayımlar altında iddia edilebilir. Atlanmış değişken, içsellik ve ters nedensellik riskleri vardır. İktisatçı bu aşırı nedensel dili frenlemeli, koşulları sorgulamalıdır.
8. Yapay zekaya bir iktisat konusunda literatür özeti hazırlattınız ve metin '(Yılmaz, 2019)' gibi atıflar veriyor. İlk yapmanız gereken nedir?
- A) Atıfları olduğu gibi rapora koymak
- B) Atıf sayısı çok diye kaliteli varsaymak
- C) Yalnızca yayın yıllarının tutarlı olmasına bakmak
- D) Her atıfın gerçekten var olduğunu ve bulguyu içerdiğini asıl kaynaktan doğrulamak ✔
Aciklama: Yapay zeka gerçekte var olmayan kaynak ve atıf üretebilir (halüsinasyon). Her referansın gerçekten var olduğu, künyesinin doğru olduğu ve iddia edilen bulguyu gerçekten içerdiği asıl kaynaktan doğrulanmalıdır. Doğrulanmamış atıf akademik ve mesleki bir risktir.
9. Kamuya açık bir ekonomik raporda belirsizliği iletmenin en dürüst yolu hangisidir?
- A) Tek bir kesin rakam verip belirsizlikten hiç söz etmemek
- B) En kötü senaryoyu gizleyip sadece iyimser rakamı vermek
- C) Tahmin aralığı, senaryolar ve dayanak varsayımları açıkça belirtmek ✔
- D) Belirsizliği 'karmaşık' diyerek geçiştirmek
Aciklama: Ekonomik tahmin ve analizde belirsizlik kaçınılmazdır. Tek bir kesin rakam yerine aralık, senaryo ve varsayımların açıkça belirtilmesi dürüst iletişimdir. Belirsizliği gizlemek okuyucuyu yanıltır ve kurumun güvenilirliğini zedeler.
10. Bir grafik, GSYİH büyümesini gösterirken dikey ekseni %0'dan değil %2'den başlatıyor. Bu neden yanıltıcı olabilir?
- A) Kesik eksen küçük farkları abartıp değişimi olduğundan büyük gösterebilir ✔
- B) Eksenin nereden başladığı grafiği hiç etkilemez
- C) Grafik otomatik olarak daha doğru olur
- D) Sadece renk seçimi önemlidir, eksen önemsizdir
Aciklama: Kesik (sıfırdan başlamayan) eksen, küçük farkları görsel olarak büyütüp değişimi olduğundan dramatik gösterebilir. Dürüst görselleştirmede eksen seçimi mesajı çarpıtmamalı; kesik eksen kullanılıyorsa açıkça işaretlenmelidir.
11. Bir düşünce kuruluşu analisti, henüz kamuya açıklanmamış piyasa-hassas bir veriyi genel (kurumsal olmayan) bir yapay zeka aracına yapıştırıyor. Temel risk nedir?
- A) Hiçbir risk yoktur, veri zaten sayısaldır
- B) Tek risk grafiğin yanlış çıkmasıdır
- C) Yapay zekanın veriyi çok yavaş işlemesi
- D) Verinin sızması, üçüncü tarafça işlenmesi ve gizlilik/piyasa kurallarının ihlali riski ✔
Aciklama: Gizli veya piyasa-hassas veriyi genel bir araca girmek, verinin üçüncü taraflarca işlenmesi, sızması veya modelin eğitiminde kullanılması riskini doğurur; bu hem gizlilik/KVKK ihlali hem de piyasa manipülasyonu ve içeriden bilgi riski taşır. Hassas veri kurum onaylı, güvenli araçlarda ve gerektiğinde anonimleştirilerek işlenmelidir.
12. İki farklı kaynaktan (TÜİK ve bir uluslararası kuruluş) alınan aynı göstergenin rakamları uyuşmuyor. En olası masum açıklama hangisidir?
- A) Kaynaklardan biri kesinlikle yalan söylüyordur
- B) Tanım, taban yılı, kapsam, mevsimsel düzeltme veya revizyon farkı olabilir; meta veri hizalanmalıdır ✔
- C) Rakam farkı önemsizdir, ortalamalarını almak yeterlidir
- D) Yapay zekaya sorup hangisinin doğru olduğunu ona seçtirmek yeterlidir
Aciklama: Aynı göstergenin farklı kaynaklarda farklı çıkması çoğunlukla tanım, taban yılı, kapsam, mevsimsel düzeltme veya revizyon (sürüm) farklarından kaynaklanır. Rakamları karşılaştırmadan önce meta veri (tanım, birim, dönem, düzeltme) hizalanmalıdır.
13. Aşağıdakilerden hangisi yapay zekanın ekonomik analizde GÜÇLÜ olduğu, insan onayıyla birlikte hız kazandıran bir görevdir?
- A) Resmi enflasyon rakamının nihai onayını tek başına vermek
- B) Para politikası kararını kurum yerine almak
- C) Veri temizleme kodu taslağı yazma ve uzun raporu özetleme gibi işleri hızlandırmak ✔
- D) Doğrulanmamış tahmini kamuya açık rapora koymak
Aciklama: Yapay zeka; kod taslağı yazma, uzun raporu özetleme, veri temizleme adımlarını önerme, format ve dil düzeltme gibi mekanik ve taslak işlerde güçlüdür. Buna karşın nihai tahmin sorumluluğu, politika kararı ve resmi rakam üretimi insana aittir. Doğru kullanım, güçlü olduğu yerde hızlanıp kritik yargıyı insanda tutmaktır.
14. Bir kurumda yapay zeka çıktılarının izlenebilir ve denetlenebilir olması için en uygun yönetişim uygulaması hangisidir?
- A) İstem, araç, veri ve doğrulama adımlarını kaydeden bir izlenebilirlik ve onay zinciri kurmak ✔
- B) Çıktıları hiç kaydetmemek ki iş yükü artmasın
- C) Herkesin istediği aracı istediği veriyle serbestçe kullanması
- D) Sadece en kıdemli kişinin yapay zeka kullanması, kayıt tutulmaması
Aciklama: Sağlam yönetişim; hangi çıktının hangi istemle, hangi araçla, hangi veriyle üretildiğinin kayıt altına alınmasını, bir doğrulama adımını ve sorumlu bir onay zincirini gerektirir. Bu kayıt ve onay disiplini, hataları geriye izlemeyi ve sorumluluğu netleştirmeyi sağlar.