Sorumlu yapay zeka tanımı

Sorumlu yapay zeka, yapay zekayı insan gözetimini ve toplumsal refahı vurgulayan bir şekilde kullanma uygulamasıdır. Yapay zeka modellerinin, veri kümelerinin ve uygulamalarının kasıtlı zararlara veya sürekli önyargılara yol açmadan, etik ve yasal olarak geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlamak ile ilgilidir. Yapay zekayı kötüye kullanmak veya dikkatsizce kullanmak kullanıcılara, etkilenen kişilere, veri konularına, topluma ve işletmelere zarar verebileceğinden önemlidir.

Sorumlu yapay zekaya karşı güvenilir yapay zekaya karşı etik yapay zeka nedir?

Sorumlu yapay zeka, güvenilir yapay zeka ve etik yapay zeka terimleri yakından ilişkilidir ancak bazı temel farklılıklar vardır:

• Sorumlu Yapay Zeka; yapay zekanın genel etik etkilerini, yönetişimini, gözetimini, yasal ve uzun vadeli etkilerini kapsar.
• Güvenilir yapay zeka, insanların kendilerini güvenilir, adil, şeffaf, açıklanabilir ve güvenli olarak algılamaları için özellikle yapay zeka sistemlerinin tasarımını ifade eder.
• Etik Yapay Zeka, yapay zekanın insanlığa veya insan haysiyetine zarar vermemesi için nasıl tasarlanıp kullanıldığına dair ahlaki ilkelere odaklanır.

Yapay zekâ insan olmadığı için sorumluluğun, güvenirliğin veya etiğin insan özelliklerine sahip olamayacağını her zaman aklımızda tutmalıyız. Bu nedenle bu terimleri teknolojinin kendisine değil, bu teknolojiyi oluşturan veya kullanan kişilere bağlamak önemlidir.

Sorumlu yapay zeka nasıl çalışır?

Sorumlu yapay zeka çalışmaları yapmak için insan ve teknoloji yönleri vardır:

• İnsanlar yapay zekayı kullanmanın faydalarını ve risklerini anlamalı ve onu etik olarak kullanmayı taahhüt etmelidir. Bireylerin ve örgütlerdeki ve hükümetlerdeki kişilerin hepsinin oynama rolü vardır.
• Yapay zeka teknolojisi, insan haklarına ve refahına öncelik verecek şekilde geliştirilmeli, dağıtılmalı ve yönetilmelidir.

Resmi olarak sorumlu yapay zeka ilkeleri belirlemek, bir organizasyondaki herkesi sorumlu yapay zekaya ilişkin ortak bir vizyonla uyumlu hale getirmenin iyi bir yoludur. Ancak ilkelerin belirlenmesi sadece bir başlangıçtır: organizasyonun ilkeleri eyleme geçirmek için etkili yapay zeka yönetimi, eğitimi ve teknik süreçleri de uygulaması gerekir.

Sorumlu yapay zeka ilkeleri organizasyonlar arasında değişiklik gösterir. Örneğin, finansal hizmetler şirketleri adilliğe ve ayrımcılığa daha fazla önem verirken, sosyal medya şirketleri şeffaflık veya gizliliğe daha fazla odaklanabilir. Avrupa Komisyonu'nun güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmaya yönelik etik yönergelerinden özetlenen ilkelere bir örnek:

Sorumlu yapay zeka ilkelerine örnek

İnsan kuruluşu ve gözetim: Yapay zeka, insan karar alma mekanizmasını artırmalı, insan haklarını korumalı ve insan gözetimi için mekanizmalara sahip olmalıdır.

Teknik sağlamlık ve güvenlik: Yapay zeka sistemleri istem dışı zararları önlemek için acil durum planı ile güvenli, dayanıklı, güvenli, doğru ve güvenilir olmalıdır.

Gizlilik ve veri yönetişimi: Sistemler gizliliğe tam olarak saygı göstermeli ve verilere kaliteyi, gizliliği ve meşru erişimi düzenlemelidir.

Şeffaflık: Sistemler izlenebilir ve şeffaf olmalıdır. Yapay zeka olarak açıkça işaretlenmeli ve yetenekleri ile sınırlamaları etkili bir şekilde iletilmelidir.

Çeşitlilik, ayrımcılık ve adillik: Yapay zeka önyargıyı teşvik etmekten kaçınmalı, çeşitliliği desteklemeli, eşit erişilebilirliği sağlamalı ve paydaşları geliştirme sürecine dahil etmelidir.

Toplumsal ve çevresel iyilik: Yapay zeka sistemleri gelecek nesiller de dahil olmak üzere tüm insana fayda sağlamalıdır. Sürdürülebilir ve çevre dostu olmalılar, toplumsal etkileri dikkatle düşünülmeli.

Hesap verebilirlik: Yapay zeka sistemlerinin ve bunların sonuçlarının sorumluluğunu ve hesap verebilirliğini sağlamak için mekanizmalar devreye alınmalıdır. Denetlenebilirlik ve erişilebilirlik sağlanmalıdır.

Sorumlu yapay zeka geliştirme uygulamaları

Yapay zeka sistemleri oluşturan veya uygulayan geliştiriciler ve araştırmacılar güvenilir yapay zeka teknik en iyi uygulamalarını izlemeli ve sistemlerinin sorumlu yapay zeka ilkelerine bağlı kalmalarını sürekli olarak değerlendirmelidir. Aşağıda bazı yaygın uygulamalar yer almaktadır:

Model eğitim verileri değerlendiriliyor

Çeşitli veri kümelerine sahip olmak, yapay zeka sisteminin sağlamlığını ve kapsayıcılığını artırarak çeşitli kohortları temsil etmeye yardımcı olur. Modelleri eğitmek için kullanılan verileri anlamak, yapay zeka önyargısı gibi sorunları ortaya çıkarmak veya azaltmak için gereklidir.

Nedensellik analizi

Yapay zeka modellerinde neden-sonuç ilişkilerinin nasıl çalıştığını anlamak, bunların nasıl dağıtılması veya hiç dağıtılması gerekip gerekmediğine ilişkin etik karar alma sürecine yardımcı olabilir. Bu analiz farklı değişkenler arasındaki etkileşimleri ortaya çıkararak tahmin modellerini daha sağlam hale getirir.

Karşı durum analizi

Bu, "what-if&quot kullanarak model adaleti ve karar alma sürecini geliştirme sürecidir; yapay zeka önyargılarını ve mantık sorunlarını ortaya koymaya yönelik sorgular. Bir kişi veya durumla ilgili veriler gibi girdilerin farklı olması durumunda kararlarının nasıl değişeceğini modele sorarak çalışır.

Makine öğrenmesinde fairness

Yapay zeka önyargısını ortadan kaldırmak, sistemlerin farklı gruplara veya kişilere eşit şekilde davranmasını sağlamak için kritik önem taşır. Bu, makine öğrenmesi eğitim verileri ve algoritmalarındaki dengesiz gösterim veya haksız işlem tanımlanarak yapılır ve tipik olarak üç evreye sahiptir:

• Önyargıları belirlemek ve kaldırmak için verilerin ön işlenmesi
• Model testi sırasında hakkaniyet sınırlamaları uygulama
• Modelin karar alma sürecine yönelik yeniden işleme ayarlamaları

Model hata değerlendirmesi

Modellerin tahminlerindeki hataları değerlendirmek ve düzeltmek, riskli veya utanç verici sonuçlardan kaçınmak için kritik öneme sahiptir. Hataları değerlendirmek için yaygın yöntemler arasında hata matrisi, kesinlik, geri çağırma, F1 puanı ve ROC eğrisi bulunur.

Model yorumlanabilirliği

Geliştiriciler, kullanıcılar ve düzenleyiciler ile güven ve şeffaflığı teşvik etmek için modellerinin neden belirli kararlar aldığını ve belirli davranışlar sergilediğini yorumlayabilmeli ve açıklayabilmelidir. Yaygın olarak kullanılan bazı yorumlanabilirlik teknikleri:

• Özellik önemi, tahmin yapmak için model tarafından kullanılan en etkili değişkenleri veya “özellikleri” tanımlar ve sıralar
• Kısmi bağımlılık çizimleri, seçilen bir değişken ile belirli bir sonuç arasındaki ilişkiyi görselleştiren, diğer tüm değişkenlerin sabit olduğu grafiklerdir.

Sorumlu yapay zeka neden önemlidir?

Yapay zeka toplum üzerinde derin bir etki yaratıyor, nasıl çalıştığımızı ve etkileşime girdiğimizi etkiliyor. Sorumlu yapay zeka, problem çözme ve ürün geliştirmeye yönelik yeni, insan öncelikli yaklaşımları teşvik ederek yenilik için katalizör olabilir. Ancak sorumsuz yapay zeka kullanımı eşitsizlikleri şiddetlendirmek ve zararlı içerik üretmek gibi önemli riskler oluşturmaktadır. Organizasyonlar, sorumlu yapay zeka ilkelerine ve uygulamalarına bağlı kalarak yapay zeka sistemlerinin etik, sorumlu ve tüm paydaşlar için yararlı olacak şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlayabilir.

İşletmeler ve hükümetler için etik zorunluluklar

Tüm organizasyonlar ve bireyler, yapay zeka kullanımlarında yüksek etik standartlara sahip olmalıdır. İşletmeler ve hükümetler yasal gereklilikleri yerine getirmenin ötesinde yapay zeka çabalarında veri gizliliğine, şeffaflığına ve adaletine de öncelik vermelidir.

Etik teknoloji kullanımı için toplumsal beklentiler

Yapay zekanın daha yaygın bir şekilde kullanılmaya başlamasıyla teknoloji şirketlerinden gelen hesap verebilirlik ve şeffaflığa olan talep büyüyor. Toplum, yapay zeka sistemlerinin insan haklarına saygı duyacak, çeşitliliği kucaklayacak ve kamu yararına öncelik verecek şekilde tasarlanmasını bekliyor.

Sorumlu yapay zeka avantajları

Kuruluşlar yapay zeka benimsemelerini hızlandırdıkça, bazılarının sorumlu yapay zekayı hız kesintisi veya daha sonra uygulanacak bir şey olarak görmesi doğaldır. Ancak büyük yapay zeka projelerine başlamadan önce yol gösterici ilkeler oluşturmak, teknoloji hatalarını, insanlara zarar vermeyi ve itibar hasarını önlemeye yardımcı olmak için kritik önem taşıyor.

Rekabet avantajı

Organizasyonlar, etik inovasyonda kendilerini lider olarak konumlandırabilir ve satın alma kararlarında etik değerlere öncelik veren müşterileri çekebilir. Sorumlu kullanım, yapay zekanın verimlilik ve inovasyon avantajlarına ek olarak, işletmelerin yapay zekayı uygulamayan rakiplere göre daha az riskle uygulamasına olanak sağlar.

Maliyet tasarrufu ve verimlilik

Yapay zeka önyargılarının proaktif olarak ele alınması ve model verilerinin doğruluğunun sağlanması, insanlara zarar verilmesini, pahalı hataları önlemeye ve verimliliği artırmaya yardımcı olabilir. Ayrıca şeffaf ve açıklanabilir yapay zeka modelleri genellikle olmayanlardan daha doğrudur.

Geliştirilmiş marka güveni

Yapay zeka sistemlerinin nasıl tasarlandığını, dağıtıldığını ve yönetildiğini açık bir şekilde iletmek, etik değerlere ve müşteri refahına olan bağlılığı gösterir. Bu, marka algısını, müşteri sadakatini artırabilir ve müşteriler ve iş ortakları ile güven oluşturmaya yardımcı olabilir.

Gelişmiş karar alma süreci

Organizasyonlar, veri ve algoritmalardaki önyargıları tanımlayarak ve hafifleterek yapay zeka odaklı içgörülerin ve önerilerin doğru, adil ve etik standartlarla uyumlu olduğundan daha emin olabilir. Bu avantaj ürün geliştirme, müşteri hizmetleri ve stratejik planlama dahil olmak üzere çeşitli iş işlevleri için geçerlidir.

Risk azaltma

Yapay zeka önyargısı, veri ihlalleri veya etik dışı dağıtım vakaları, bir kuruluşun itibarına zarar verebilir ve masraflı davalara yol açabilir. Sorumlu yapay zeka ilkelerine uymak bu risklerin önlenmesine yardımcı olabilir.

Sorumlu yapay zeka zorlukları

Bir dizi sorumlu yapay zeka ilkesi oluşturmak, yapay zekayı sorumlu bir şekilde oluşturmak ve dağıtmak için gerekli zihniyeti ve operasyonel yaklaşımı belirlemenin ilk adımıdır. Sorumlu yapay zekanın bazı zorluklarını aşağıda bulabilirsiniz:

Yapay zeka önyargısı: Tanımlama ve hafifletme

Yapay zeka sistemleri, eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları yansıtabilir veya yükseltebilir ve bu da işe alım veya kredi onayları gibi uygulamalarda haksız sonuçlara yol açabilir. Organizasyonlar, söz konusu önyargıları azaltmak için veri kümelerinin çeşitli olduğundan emin olmalı, düzenli denetimler gerçekleştirmeli ve önyargıyı azaltma algoritmaları kullanmalıdır.

Yapay zeka yönetimi: Etik uyumluluğu sağlama

Sağlam bir yapay zeka yönetim çerçevesi mevcut olmadan organizasyonlar gizlilik, güvenlik ve kontrol sorunlarıyla karşı karşıya kalabilir. Açık politikalar belirlemek, şeffaflığı benimsemek ve paydaşları sürece dahil etmek, yapay zeka sistemlerinde uyumluluğu ve hesap verebilirliği sürdürmek için gereklidir.

Düzenlemelere uyum ve standardizasyon

Yapay zekanın hızlı evrimi birçok düzenleyici çerçeveyi aşarak etik ihlallere yol açabilecek bir boşluk yaratmıştır. Yapay zeka sistemlerinin güncellenen düzenlemelere ve standartlara uyacak şekilde oluşturulmasını sağlamaya yardımcı olmak için uyarlamalı yasal çerçeveler ve uluslararası işbirliği gereklidir.

Etik yapay zeka uygulamalarının ölçeklenebilirliği

Özellikle kaynaklardan veya uzmanlıktan yoksun kuruluşlar için etik yapay zeka uygulamalarını ölçeklendirmek zordur. Yapay zeka profesyonellerini etik konusunda eğitmek ve etik kontrolleri otomatikleştirmek için teknolojiyi kullanmak, sorumlu uygulamaları etkili bir şekilde ölçeklendirmeye yardımcı olabilir.

Yapay zekanın kötü amaçlı kullanımı

Yayılımı yanlış bilgiler, yetkisiz gözetim ve ayrımcı profilleme ciddi endişe yaratan konulardır. Bu risklerin ele alınması için katı düzenleyici önlemler, katı etik yönergeler ve sürekli insan gözetimi gerekir.

Sorumlu yapay zeka kullanım durumları

Sağlık Hizmetleri: Tanısal doğruluğu artırma

Yapay zeka, klinisyenlerin hastalıkları tıbbi görüntülerden daha doğru bir şekilde teşhis etmelerine yardımcı olabilir. Yapay zekayı kullanmak, model adaleti ve şeffaflık sağlayarak çeşitli demografikler arasında daha adil sağlık sonuçları elde edilmesini sağlayabilir.

Finans: Adil borç verme kararları

Bankalar ve kredi veren kurumlar, yapay zeka yanlılıklarını ortadan kaldırmak için kredi puanlama algoritmalarını etkin bir şekilde izleyerek ve ayarlayarak finansal ürünlere daha adil erişim sağlayarak ayrımcılığı azaltabilir.

Perakende: Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri

Üretken yapay zeka, perakendecilerin yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş içerik ve ürün önerileri oluşturmasına olanak sağlar. Perakendeciler, bu teknolojiyi nasıl kullandıkları konusunda şeffaf olarak tüketicilerle daha derin bir güven oluşturarak sadakatin ve satışların artmasına yol açabilir.

Otomotiv: Daha güvenli taşıtlar

Üreticiler, titiz test ve etik yapay zeka standartlarına bağlı kalarak kazaları azaltmayı ve yol güvenliğini artırmayı hedefliyor.

İnsan kaynakları: Önyargısız işe alım

İK departmanları, düzenli olarak adillik açısından denetlenen algoritmalar uygulayarak daha tarafsız işe alım kararları alabilir, çeşitliliği ve iş yeri içinde kapsayıcılığı teşvik edebilir.

Sorumlu yapay zeka türleri

Etik yapay zekaya ve güvenilir yapay zekaya ek olarak birkaç farklı sorumlu yapay zeka türü vardır:

Sürdürülebilir yapay zeka, yapay zeka teknolojilerini çevre dostu bir şekilde geliştirmeye odaklanır. Buna sistemlerin enerji kullanımını optimize etme, daha yeşil altyapı kullanma ve karbon ayak izlerini ve çevresel etkiyi en aza indirmek için yapay zeka dağıtımlarının yaşam döngüsü etkilerini göz önünde bulundurma dahildir.

Düzenleyiciye uygun yapay zeka, tüm yapay zeka operasyonlarının ve teknolojisinin ilgili yasa ve düzenlemelere uymasını sağlamayı amaçlar. Bu tür sorumlu yapay zeka, yasal standartlara uymanın teknik performans kadar önemli olduğu finans ve sağlık hizmetleri gibi son derece düzenlenmiş sektörlerde çok önemlidir.

İnsan odaklı yapay zeka, gelişim sürecinde paydaşları içeren ve yerini değiştirmeden insanı büyüten teknolojilere odaklanan insan değerlerini ve refahını önceliklendirir.

SSS