Yapay zeka etiğine giriş

Yapay zeka etiği, adaletsiz önyargıları azaltmaya, erişilebilirliğin önündeki engelleri kaldırmaya ve yaratıcılığı artırmaya yardımcı olan bir iyilik gücüdür. Organizasyonlar, insan hayatını etkileyen kararlar için yapay zekaya giderek güvenirken, yapay zekayı kötüye kullanmanın bireylere ve topluma ve işletmelerin kârlılık çizgilerine ve itibarlarına zarar verebileceğinden karmaşık etik etkileri göz önünde bulundurmaları kritik önem taşır.

Bu yazıda şunları keşfedeceğiz:

• Ortak yapay zeka etik ilkeleri, terimleri ve tanımları
• Bir organizasyon için etik yapay zeka ilkeleri oluşturma
• Yapay zeka etiğinden kim sorumlu?
• Yapay zeka etik eğitimini, yönetişimi ve teknik süreçleri uygulama
• Etik yapay zeka kullanım senaryoları ve uygulamaları
• Yapay zeka etiği konusunda önde gelen bazı otoriteler

Etik Yapay Zeka İlkeleri Örnekleri

İnsanların iyiliği, yapay zekanın etiği hakkında herhangi bir tartışmanın merkezinde yer alır. Yapay zeka sistemleri ahlakı ve etiği önceliklendirmek için tasarlanabilirken, insanlar nihayetinde etik tasarımın ve kullanımın sağlanmasından ve gerektiğinde müdahale etmekten sorumludur.

Tek ve evrensel olarak kararlaştırılmış etik yapay zeka ilkeleri yoktur. Birçok kuruluş ve devlet kurumu etik, hukuk ve yapay zeka alanında uzmanlarla istişare ederek yol gösterici ilkelerini oluştururlar. Bu ilkeler genellikle şunları kapsar:

• İnsan refahı ve haysiyet: Yapay zeka sistemleri her zaman öncelik vermeli ve bireylerin refahını, güvenliğini ve haysiyetini sağlamalı, ne insanların yerini almalı ne de insan refahından ödün vermelidir
• İnsan gözetimi: Yapay zekanın, nihai etik sorumluluğun bir insana bağlı olmasını sağlamak için, geliştirmenin ve kullanımın her aşamasında (bazen "döngüde bir insan" olarak adlandırılır) insan izlemesine ihtiyaç duyar
• Önyargı ve ayrımcılığa değinme: Tasarım süreçleri, taraflılığı ve ayrımcılığı azaltmakiçin adaleti, eşitliği ve temsili önceliklendirmelidir
• Şeffaflık ve açıklanabilirlik: Yapay zeka modelleri nasıl belirli kararlar alır ve belirli sonuçlar üretir, şeffaf ve açık dilde açıklanabilir olmalıdır
• Veri gizliliği ve koruması: Yapay zeka sistemleri, veri ihlallerinden ve yetkisiz erişimden kaçınmak için sağlam siber güvenlik yöntemleri kullanarak en sıkı veri gizliliği ve koruma standartlarını karşılamalıdır
• Kapsayıcılığı ve çeşitliliği destekleme: Yapay zeka teknolojilerinin , insan kimliklerinin ve deneyimlerinin geniş yelpazesiniyansıtması ve bunlara saygı duyması gerekir
• Toplum ve ekonomiler: Yapay zeka, eşitsizliği veya haksız uygulamaları teşvik etmeden tüm insanlar için toplumsal ilerlemeyi ve ekonomik refahı artırmaya yardımcı olmalıdır
• Dijital becerileri ve okuryazarlığı geliştirme: Yapay zeka teknolojileri, bir kişinin dijital becerilerinden bağımsız olarak herkes için erişilebilir ve anlaşılabilir olmaya çalışmalıdır
• İşletmelerin sağlığı: Yapay zeka iş teknolojileri süreçleri hızlandırmalı, verimliliği en üst düzeye çıkarmalı ve büyümeyi desteklemelidir

Yapay zeka etiği terim ve tanımları

Etik ve yüksek teknolojinin kesişimi olarak, etik yapay zeka ile ilgili konuşmalar genellikle her iki alandan kelime dağarcığı kullanır. Bu kelime dağarcığını anlamak, yapay zeka etiğini tartışabilmek için önemlidir:

• Yapay Zeka: Bir makinenin algılama, muhakeme etme, öğrenme ve problem çözme gibi insan zihniyle ilişkilendirdiğimiz bilişsel işlevleri yerine getirme yeteneği. Yapay zeka sistemlerinin iki ana türü vardır ve bazı sistemler her ikisinin birleşimidir:

  • Uzman Yapay Zeka olarak da adlandırılan kural tabanlı yapay zeka, insan uzmanları tarafından oluşturulan bir dizi tam tanımlı kurala göre davranır (örnek olarak, birçok e-ticaret platformu, ürün önerileri sağlamak için kural tabanlı yapay zeka kullanır)
  • Öğrenmeye dayalı yapay zeka, ilk insan tarafından tasarlanan yapılandırma ve eğitim veri kümesine dayalı olarak sorunları çözer ve işlevselliğini kendi başına uyarlar; üretken yapay zeka araçları eğitim temelli yapay zekanın örnekleridir

Yapay zeka etiği: Yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde, yerleştirilmesinde, kullanılmasında ve satışında ahlaki davranışa yön vermek için yaygın olarak kabul görmüş doğru ve yanlış standartlarını kullanan bir dizi değer, ilke ve tekniktir.

Yapay zeka modeli: Kişiler tarafından oluşturulan ve yapay zeka sistemlerinin örüntüleri tanımlayarak, kararlar vererek ve sonuçları tahmin ederek belirli görevleri gerçekleştirmesine olanak sağlayan veriler üzerinde eğitilmiş matematiksel bir çerçeve. Yaygın kullanımlar, resim tanıma ve dilin çevirisini, birçok diğerinin yanı sıra içerir.

Yapay zeka sistemi: İnsan muhakemesini taklit etmek ve görevleri otonom olarak gerçekleştirmek için tasarlanmış algoritma ve modellerden oluşan karmaşık bir yapıdır.

Ajans: Bireylerin bağımsız hareket etme ve özgür seçimler yapma kapasitesi.

Eğilim: Özellikle haksız sayılacak şekilde bir kişi veya gruba yönelik veya aleyhinde bir eğilim veya önyargı. Eğitim verilerindeki önyargılar (belirli bir grupla ilgili verilerin az veya fazla gösterimi gibi) yapay zekanın önyargılı şekillerde hareket etmesine neden olabilir.

Açıklanabilirlik: Soruya cevap verebilme, “Makine çıkışına ulaşmak için ne yaptı?” Açıklanabilirlik, yapay zeka sisteminin mekaniği, kuralları ve algoritmaları ve eğitim verileri gibi teknolojik bağlamını ifade eder.

Fairness: Tarafsız ve adil tedavi veya adil davranma ya da adaletsiz favorilik ya da ayrımcılık olmadan.

İnsan döngüsü: İnsanın bir yapay zeka sisteminin her karar döngüsüne müdahale edebilmesi.

Yorumlanabilirlik: İnsanların bir yapay zeka sisteminin çıktısının gerçek hayat bağlamını ve etkisini (örneğin, yapay zekanın, kredi uygulamasını onaylama veya reddetme konusunda karar vermeye yardımcı olması gibi) anlayabilmesi.

Büyük dil modeli (LLM): Metin tanıma ve oluşturma görevlerinde sıklıkla kullanılan bir makine öğrenmesi türü.

Makine öğrenmesi: Sistemlere, açıkça programlanmadan otomatik olarak öğrenme, deneyimden iyileştirme ve yeni verilere uyum sağlama olanağı sağlayan yapay zekanın bir alt kümesi.

Normative: Kişilerin ve kurumların belirli durumlarda ne yapmaları gerektiği veya “olması gerektiği” ile ilgili pratik etiğin önemli bir bağlamıdır.

Şeffaflık: Açıklanabilirlikle ilgili olarak şeffaflık, bir yapay zeka sisteminin nasıl ve neden geliştirildiğini, uygulandığını ve kullanıldığını haklı gösterebilme ve bu bilgileri insanlara görünür ve anlaşılır kılma yeteneğidir.

Yapay zeka etiği için ilkeleri uygulama

Kurumlar için, yapay zekayı etik olarak kullanmaktan yalnızca etik ilkeleri benimsemekten daha fazlası vardır. Bu ilkeler, tüm teknik ve operasyonel yapay zeka süreçlerine entegre edilmelidir. Etiği entegre etmek, yapay zekayı hızla benimseyen kuruluşlar için hantal gibi görünse de yapay zeka modeli tasarımları ve kullanımındaki sorunlardan kaynaklanan gerçek dünya zarar vakaları, doğru etiğin ihmal edilmesinin riskli ve maliyetli olabileceğini gösteriyor.

Yapay zeka etiğinden kim sorumlu?

Kısa cevap: İşletmeler, hükümetler, tüketiciler ve vatandaşlar da dahil olmak üzere yapay zekada yer alan herkes.

Yapay zeka etiğinde farklı kişilerin farklı rolleri

• Geliştiriciler ve araştırmacılar, insan kuruluşuna ve gözetimine öncelik veren, önyargıyı ve ayrımcılığı ele alan, şeffaf ve açıklanabilir yapay zeka sistemleri oluşturmada çok önemli bir rol oynamaktadır.
• Politika oluşturucular ve düzenleyiciler, yapay zekanın etik kullanımını yönetmek ve bireylerin haklarını korumak için yasalar ve düzenlemeler kurar.
• İş dünyası ve sektör liderleri, kuruluşlarının yapay zekayı topluma olumlu katkıda bulunacak şekilde kullanmaları için etik yapay zeka ilkelerini benimsemesini sağlar.
• Sivil toplum kuruluşları yapay zekanın etik kullanımını savunur, denetlemede rol oynar ve etkilenen topluluklar için destek sağlar.
• Akademik kurumlar eğitim, araştırma ve etik yönergelerin geliştirilmesi yoluyla katkıda bulunur.
• Tüketiciler ve vatandaşlar gibi son kullanıcılar ve etkilenen kullanıcılar, yapay zeka sistemlerinin açıklanabilir, yorumlanabilir, adil, şeffaf ve topluma faydalı olmasını sağlama konusunda bir paya sahiptir.

Yapay zeka etiğinde iş liderlerinin rolü

Birçok işletme, yapay zeka yönetim politikalarını şekillendirmek için üst düzey liderleri tarafından yönetilen komiteler kurar. Örneğin SAP'de, etik yapay zeka ilkelerimizi ürünlerimiz ve operasyonlarımız genelinde entegre etmek için etik ve teknoloji uzmanlarından oluşan bir danışmanlık paneli ve yapay zeka etik yönetim kurulu oluşturduk. Bu ilkeler şunları önceliklendirir:

• Oransallık ve zarar vermeme
• Emniyet ve güvenlik
• Fairness ve ayrımcılık yapmama
• Sürdürülebilirlik
• Gizlilik ve veri koruma hakkı
• İnsan gözetimi ve tespiti
• Şeffaflık ve açıklanabilirlik
• Sorumluluk ve hesap verebilirlik
• Farkındalık ve teknik okuryazarlık
• Çok paydaşlı ve uyarlanabilir yönetişim ve iş birliği

Yapay zeka etik yönetim kurulu oluşturma

Yönetim kurulu kurmak, bir organizasyonun yapay zeka etiğine yönelik yaklaşımını yönetmek ve üst düzey sorumluluk ile denetim sağlamak için çok önemlidir. Bu komite, yapay zeka geliştirme ve devreye alma konusunda etik hususların işlenmesini sağlar.

Yapay zeka etik yönetim kurulu oluşturmaya yönelik en iyi uygulamalar

• Kompozisyon ve uzmanlık: Yapay zeka, hukuk ve etik alanındaki uzmanlığa sahip paydaşların farklı bir karışımını dahil edin. Harici danışmanlar tarafsız bakış açıları sunabilir.
• Amacı ve kapsamı tanımlama: Komitenin misyon ve amaçlarını açıkça tanımlayın, etik yapay zeka tasarımına, uygulanmasına ve işletilmesine odaklanın. Bu, şirket değerleriyle, adaletle, şeffaflıkla ve gizlilikle uyumlu olmalıdır.
• Rollerin ve sorumlulukların tanımlanması: Yapay zeka etik politikaları geliştirmek, yapay zeka projelerinde etik kaygıları konusunda danışmanlık yapmak ve düzenlemelere uyumu sağlamak gibi üyeler için belirli rolleri ana hatlarıyla ortaya koyma.
• Hedefler belirleme: Yapay zeka projelerine ilişkin yıllık bir etik denetimi gerçekleştirme ve üç aylık etik yapay zeka eğitimi sunma gibi açık ve ölçülebilir hedefler belirleyin.
• Prosedürler oluşturma: Şeffaflığı korumak için toplantı çizelgeleri, dokümantasyon standartları ve iletişim protokolleri dahil olmak üzere operasyonel prosedürler oluşturma.
• Sürekli eğitim ve adaptasyon: Düzenli eğitim ve konferanslarla yapay zeka teknolojisindeki yeni gelişmeleri, etik standartları ve düzenlemeleri takip edin.

Yapay zeka etik politikası oluşturma

Yapay zeka etik politikası geliştirmek, bir kuruluş içindeki yapay zeka girişimlerine yol göstermek için gereklidir. Yönetim kurulu bu süreçte kritik önem taşır ve politikanın yasalara, standartlara ve daha geniş etik ilkelere uymasını sağlamak için çeşitli uzmanlıklarını kullanır.

Yapay zeka etik politikası oluşturmak için örnek yaklaşım

• Başlangıç politikasını hazırlama: Kuruluşun temel değerlerini, yasal gereksinimlerini ve en iyi uygulamalarını yansıtan bir politika hazırlayarak başlayın. Bu ilk taslak, daha fazla ayrıntılandırma için temel oluşturacaktır.

• Danışma ve girdi: Politikayı birden fazla perspektiften kapsamlı ve temsilci yapmak için yapay zeka geliştiricileri, iş liderleri ve etmenler dahil olmak üzere dahili ve harici paydaşlarla etkileşime geçin.

• Disiplinler arası içgörülerin entegrasyonu: Yapay zeka etiğinin karmaşık yönlerini ele almak için teknoloji, etik, hukuk ve işletmeye ilişkin içgörüleri dahil etmek üzere komite üyelerinin çeşitli geçmişlerini kullanın.

• Yüksek riskli ve kırmızı çizgi kullanım durumlarının tanımlanması: Komite, netliği sağlamak için hangi yapay zeka uygulamalarının önemli riskler taşıdığını veya etik olmayan kabul edildiğini ve bu nedenle yasaklandığını özetlemelidir. SAP Yönetim Kurulu, örneğin bunları aşağıdaki şekilde kategorize eder:

  • Yüksek risk: Bu kategori, herhangi bir şekilde zararlı olabilecek uygulamaları içerir ve kolluk kuvvetleri, göç ve demokratik süreçlerle ilgili uygulamaların yanı sıra kişisel veriler, otomatik karar alma mekanizmaları veya sosyal refahı etkileyen uygulamaları içerir. Bunlar geliştirme, dağıtım veya satış öncesinde komite tarafından ayrıntılı bir değerlendirmeye tabi tutulmalıdır.
  • Kırmızı çizgi: İnsan gözetimi, ayrımcılık, kişisel veya grup kimliğine yol açan verilerin anonimleştirilmesini sağlayan veya kamuoyunu manipüle eden veya demokratik tartışmaları baltalayan uygulamalar yasaklanıyor. SAP, bu kullanımların son derece etik olmadığını düşünüyor ve bunların geliştirilmesini, dağıtılmasını ve satışını yasaklıyor.

• Gözden geçirme ve revizyonlar: Politikayı sürekli gözden geçirir ve geri bildirime dayalı olarak revize eder, gerçek dünya için ilgili ve pratik kalmasını sağlar.

• Sonlandırma ve onay: Tamamlanan politikayı, yönetim kurulu gibi karar vericilerin nihai onayı için komiteden gelen güçlü bir öneriyle birlikte gönderin.

• Uygulama ve sürekli denetim: Komite, politikanın uygulanmasını izlemeli ve yeni teknolojik ve etik gelişmeleri yansıtacak şekilde periyodik olarak güncellemelidir.

Uyum gözden geçirme sürecinin oluşturulması

Etkili uyumluluk gözden geçirme süreçleri geliştirmek, yapay zeka dağıtımlarının organizasyonun yapay zeka etiği politikalarına ve düzenlemelerine uygun olmasını sağlamak için gereklidir. Bu süreçler, kullanıcılara ve düzenleyicilere güven oluşturmanın yanı sıra riskleri azaltmaya ve yapay zeka projelerinde etik uygulamaları sürdürmeye yardımcı olur.

Tipik uyumluluk gözden geçirme süreçleri

• Standartlaştırılmış bir gözden geçirme çerçevesi geliştirme: Yapay zeka projelerini etik yönergelere, yasal standartlara ve operasyonel gereksinimlere göre değerlendirmeye yönelik prosedürleri tanımlayan kapsamlı bir çerçeve oluşturun.
• Risk sınıflandırması: Yapay zeka projelerini etik ve düzenleyici risklerine göre sınıflandırın. Hassas kişisel verileri işleyenler veya önemli karar verici etkilere sahip olanlar gibi yüksek riskli projeler için yüksek düzeyde inceleme gerekir.
• Düzenli denetimler ve değerlendirmeler: Disiplinler arası ekipler tarafından hem otomatik kontroller hem de manüel incelemeler içeren sürekli uyumluluğu doğrulamak için düzenli denetimler gerçekleştirin.
• Paydaş katılımı: Potansiyel riskleri ve etik ikilemleri tespit etmek için etmenler, hukuk uzmanları, veri bilimciler ve son kullanıcılar dahil olmak üzere gözden geçirme sürecinde çeşitli paydaşlar grubu ile etkileşime geçin.
• Dokümantasyon ve şeffaflık: Dahili ve harici denetimler için erişilebilir ve net olduklarından emin olarak tüm uyumluluk aktivitelerinin ayrıntılı kayıtlarını tutun
• Geri bildirim ve eskalasyon mekanizmaları: Etik kaygıların ve uyumluluk sorunlarının raporlanmasına ve ele alınmasına yönelik net prosedürler uygulama

Yapay zeka etik uygulamalarının teknik uygulaması

Etik hususları yapay zeka geliştirmesine entegre etmek, sistemlerin sorumlu bir şekilde oluşturulmasını ve dağıtılmasını sağlamak için mevcut teknoloji uygulamalarını uyarlamayı içerir. Organizasyonlar, etik yapay zeka ilkelerini belirlemenin yanı sıra, belirli sektörlerine ve teknik kullanım durumlarına daha fazla odaklanabilen sorumlu yapay zeka ilkeleri de oluşturur.

Etik yapay zeka sistemleri için temel teknik gereksinimler

Eğilim algılama ve hafifletme: Yapay zeka modellerindeki önyargıları tespit etmek ve düzeltmek için çeşitli veri kümeleri ve istatistiksel yöntemler kullanın. Eğilimleri izlemek için düzenli denetimler gerçekleştirin.

Şeffaflık ve açıklanabilirlik: Şeffaflığı artırmak için kullanıcıların kolaylıkla anlayabileceği ve doğrulayabileceği, özellik önem puanları, karar ağaçları ve model-agnostik açıklamalar gibi yöntemler kullanabilecekleri sistemler geliştirin.

Veri gizliliği ve güvenliği: Yapay zeka sistemlerindeki verilerin güvenli bir şekilde yönetildiğinden ve gizlilik yasalarına uyduğundan emin olun. Sistemler, veri bütünlüğünü korumak için şifreleme, anonimleştirme ve güvenli protokoller kullanmalıdır.

Sağlam ve güvenilir tasarım: Yapay zeka sistemleri, beklenmedik senaryoları etkili bir şekilde işlemek için kapsamlı test ve doğrulamayı içeren, çeşitli koşullar altında dayanıklı ve güvenilir olmalıdır.

Sürekli izleme ve güncelleme: Yapay zeka performansını ve etik uyumluluğu değerlendirmek için sürekli izlemeyi sürdürün, sistemleri yeni verilere veya koşullardaki değişikliklere göre gerektiği şekilde güncelleyin.

Paydaş katılımı ve geri bildirimi: Geri bildirim toplamak ve sistemin etik ve operasyonel gereksinimlerle uyumlu olmasını sağlamak için tasarım ve geliştirme süreçlerinde son kullanıcılar, etmenler ve alan uzmanları gibi paydaşları dahil edin.

Kuruluşu yapay zeka etiği konusunda eğitme

Çalışanların yapay zeka etiğini anlamasını ve yapay zeka teknolojileriyle sorumlu bir şekilde çalışabilmesini sağlamak için kapsamlı eğitim çok önemlidir. Eğitim, organizasyonların yapay zeka araçlarının ve çözümlerinin bütünlüğünü ve etkinliğini artırmak için de kullanılır.

Etkili bir yapay zeka eğitim müfredatının temel bileşenleri

• Kapsamlı müfredat geliştirme: Teknik personelden yönetici yönetimine kadar farklı organizasyonel rollere göre uyarlanmış yapay zeka temellerini, etik hususları, uyumluluk sorunlarını ve pratik uygulamaları ele alan bir eğitim müfredatı kullanın.
• Role özgü eğitim modülleri: Çeşitli departmanların benzersiz ihtiyaçlarına ve sorumluluklarına göre uyarlanmış eğitim modülleri sağlamak. Örneğin, geliştiriciler etik kodlama uygulamalarına odaklanabilirken satış ve pazarlama ekipleri yapay zekanın müşteri etkileşimlerindeki etkileri hakkında bilgi edinebilir.
• Sürekli öğrenme ve güncellemeler: Yapay zeka hızla gelişiyor. Bu nedenle eğitim programlarını en son geliştirmeler ve en iyi uygulamalarla güncel tutmak önemlidir.
• Etkileşimli ve pratik öğrenme deneyimleri: Teorik bilgileri pratik deneyimlerle desteklemek için gerçek dünya uygulamalarını ve etik zorlukları göstermek üzere vaka çalışmaları, simülasyonlar ve atölyeler kullanın.
• Değerlendirme ve sertifikasyon: Çalışanların yapay zeka etiğine ilişkin anlayışını ve yeterliliğini ölçmek için değerlendirmeler yapın ve sürekli gelişimi tanımak ve motive etmek için sertifikasyon sunmayı değerlendirin.
• Geri bildirim mekanizmaları: Çalışanların, organizasyonun gelişen ihtiyaçlarını karşılamalarını sağlayarak eğitim programlarının sürekli iyileştirilmesine katkıda bulunmaları için geri bildirim kanalları oluşturun.

Organizasyondaki farklı roller için yapay zeka etiği kullanım durumları

Yapay zeka destekli uygulamalarla veya yapay zeka yanıt motorlarıyla çalışan bir kuruluştaki herkes ai önyargı riskine karşı dikkatli olmalı ve sorumlu bir şekilde çalışmalıdır. Kurumsal işletmelerde farklı roller veya departmanlar için yapay zeka etiği kullanım durumu örnekleri şunlardır:

• Veri bilimciler veya makine öğrenmesi mühendisleri: Bu rollerde, önyargılı tespit ve hafifletme için yöntemlerin dahil edilmesi, modelin açıklanabilirliğinin sağlanması ve modelin geliştirilmesi önerilir. Bu, faydalılık metrikleri ve karşı olgusal analiz gibi teknikleri içerir.
• Ürün yöneticileri veya iş analistleri: Yapay zeka etiğiyle ilgili sorumluluklar, etik risk değerlendirmelerine göre değişiklik gösterebilir, kullanıcı merkezli tasarıma öncelik verebilir ve yapay zeka sistemlerini kullanıcılara ve paydaşlara açıklamak için net iletişim stratejileri geliştirebilir. Buna olası toplumsal etkilerin, kullanıcı ihtiyaçlarının göz önünde bulundurulması ve şeffaflık yoluyla güven oluşturulması dahildir.
• Hukuk ve uyumluluk departmanı: Kritik kullanım durumları, ilgili düzenlemelere (ör. veri gizliliği yasaları) uymak, yapay zeka ile ilişkili yasal ve itibarlı riskleri yönetmek ve algoritmik önyargılardan veya istenmeyen sonuçlardan doğan yükümlülükleri azaltmak için stratejiler geliştirmektir
• İK uzmanları: İK departmanı önyargıdan arındırılmış ve ayrımcılıkla mücadele yasalarına uymayan yapay zeka destekli işe alım araçlarıyla çalışmalıdır. Görevler arasında denetim algoritmaları, döngü içi insan içi sistemlerin uygulanması ve etik yapay zeka işe alım uygulamaları hakkında eğitim sağlanması yer alır.

Yapay zeka etiği konusunda yetkili merciler

Yapay zeka etiği karmaşık, gelişen düzenlemelere, yasal standartlara, endüstri uygulamalarına ve teknolojik gelişmelere göre şekillenir. Organizasyonlar, kendilerini etkileyebilecek politika değişikliklerinden haberdar olmalıdır ve kendileri için hangi politikaların geçerli olduğunu belirlemek için ilgili paydaşlarla birlikte çalışmalıdır. Aşağıdaki liste eksiksiz değildir, ancak kuruluşların sektörlerine ve bölgelerine göre araştırmaları gereken politika kaynakları aralığı hakkında bir fikir sağlar.

Yapay zeka etik otoriteleri ve kaynakları örnekleri

ACET Ekonomik Politika Oluşturma için Yapay Zeka raporu: Afrika Ekonomik Dönüşüm Merkezi tarafından yürütülen bu araştırma, Afrika genelinde kapsayıcı ve sürdürülebilir ekonomik, finansal ve endüstriyel politikaların bilgilendirilmesi amacıyla yapay zekanın ekonomik ve etik hususlarını değerlendirmektedir.

AlgorithmWatch: Demokrasiyi, hukukun üstünlüğünü, özgürlüğü, özerkliği, adaleti ve eşitliği koruyan algoritmik sistemlerin oluşturulmasını ve kullanılmasını savunan ve geliştiren insan hakları örgütü.

ASEAN Yapay Zeka Yönetimi ve Etik Kılavuzu: Güneydoğu Asya Uluslar Birliği üyesi ülkeler için yapay zeka teknolojilerini etik ve verimli bir şekilde tasarlamak, geliştirmek ve dağıtmak için pratik bir rehber.

Avrupa Komisyonu Yapay Zeka İzleme: Avrupa Komisyonu Ortak Araştırma Merkezi, Avrupa için yapay zekanın gelişimini, ilerlemesini ve etkisini izlemeye yardımcı olmak için ülkeye özgü raporlar ve gösterge tabloları da dahil olmak üzere güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturma konusunda rehberlik sağlar

NTIA AI Accountability Report: Bu Ulusal Telekomünikasyon ve Bilgi İdaresi raporu, Amerika Birleşik Devletleri'nde yasal ve güvenilir yapay zeka sistemlerinin sağlanmasına yardımcı olmak için gönüllü, düzenleyici ve diğer önlemleri önermektedir.

OECD Yapay Zeka İlkeleri: Ülkelerin ve paydaş gruplarının bu forumu güvenilir yapay zekayı şekillendirmek için çalışır. 2019 yılında, yapay zekaya ilişkin ilk hükümetler arası standart olan OECD AI İlkelerini kolaylaştırdı. Bu ilkeler aynı zamanda G20 Yapay Zeka İlkeleri için temel teşkil etmiştir.

Yapay Zeka Etiği üzerine UNESCO Tavsiyesi: Bu Birleşmiş Milletler ajansının tavsiye çerçevesi, uzmanlar ve paydaşlarla iki yıllık küresel istişare sürecinin ardından 193 üye ülke tarafından kabul edildi.

Sonuç

Sonuç olarak, etik yapay zeka geliştirme ve dağıtım çok yönlü bir yaklaşım gerektirir. Organizasyon olarak net etik ilkeler oluşturulması, yapay zeka geliştirme süreçlerine entegre edilmesi ve sağlam yönetim ve eğitim programları aracılığıyla sürekli uyumluluğun sağlanması önerilir. İşletmeler; adillik, şeffaflık ve hesap verebilirlik gibi insan odaklı değerlere öncelik vererek yapay zekanın gücünden sorumlu bir şekilde yararlanabilir, potansiyel riskleri azaltırken inovasyonu teşvik edebilir ve bu teknolojilerin topluma bir bütün olarak fayda sağlamasını sağlayabilir.

Devamını oku