ABD Göçmenlik Süreçlerinde Yapay Zeka Dönemi: Küçük Uyumsuzluklar İncelemeyi Artırıyor

ABD Vatandaşlık ve Göçmenlik Hizmetleri (USCIS), göçmenlik başvurularını incelemek için yapay zeka, makine öğrenimi ve çeşitli devlet bilgi sistemlerini giderek daha fazla kullanıyor. İç Güvenlik Bakanlığı (DHS), belge işleme ve kimlik eşleştirme gibi idari işlevler için kullanılan yapay zeka sistemlerini kamuoyuna açıkladı.

USCIS; E-Verify, DHS, Sosyal Güvenlik İdaresi ve Dışişleri Bakanlığı'na ait veriler dahil olmak üzere çeşitli devlet sistemlerine ve veri paylaşım anlaşmalarına erişim sağlıyor. İç Güvenlik Bakanlığı, USCIS tarafından kullanılan bazı yapay zeka sistemlerini kamuoyuna duyururken, Gelir İdaresi Başkanlığı'na ait bilgiler ise ayrı yasal kısıtlamalara tabi tutuluyor.

Reddy Neumann Brown PC hukuk bürosu, göçmenlik kayıtlarındaki nispeten küçük çelişkilerin bile Kanıt Talepleri (RFE), Reddetme Niyeti Bildirimleri (NOID) ve İptal Etme Niyeti Bildirimleri (NOIR) sayısını artırdığını gözlemledi. Örneğin, bir H-1B çalışanının maaş bordroları veya W-2 beyannameleri, Çalışma Koşulu Başvurusu'nda (LCA) yer alan ücretlerle tutarsız görünebiliyor. Haklı gerekçeler bulunsa bile bu tür farklar ek incelemelere davetiye çıkarabiliyor.

Benzer şekilde, bir DS-160 vize başvurusunda sağlanan bilgiler ile daha sonraki bir H-1B dilekçesi, uzatma veya yeşil kart başvurusunda sunulan detaylar farklılık gösterebiliyor. İstihdam geçmişi, maaşlar, unvanlar, adresler veya önceki göçmenlik bilgilerindeki uyumsuzluklar soru işaretlerine yol açabiliyor.

Yapay zeka, devlet kurumlarının büyük hacimli kayıtları organize etmesini, kalıpları belirlemesini ve potansiyel tutarsızlıkları işaretlemesini kolaylaştırıyor. Bununla birlikte DHS, USCIS'in her maaş bordrosunu, LCA'yı, DS-160 formunu ve vergi kaydını yapay zeka aracılığıyla otomatik olarak karşılaştırdığını doğrulamadı; ayrıca yapay zekanın bağımsız olarak göçmenlik reddi kararları aldığını gösteren bir kanıt bulunmuyor.