Yapay zeka etiği hakkında bilinmesi gereken 4 konu

Yapay zeka teknolojisinin farklı sektörlerdeki kullanım alanı genişledikçe etik kaygılar da artık daha fazla konuşuluyor. Yapay zekanın neden olabileceği etik riskleri azaltmak için bu yazımızdaki ipuçlarına göz atabilirsiniz.

Yapay zeka ile ilgili etik sorunların kaynağı, algoritmaların karar verme sürecinde kullandığı veri setlerinde yatar. Bu veri setleri, kredi başvurularından sağlık hizmetlerine ve hatta cezai hükümlere kadar cinsiyet ve ırk temelinde önyargılı sonuçlar çıkmasına yol açabilir. Bu nedenle, kullanılan veri setlerinin adil, doğru ve önyargısız olmasını sağlamaya çalışmaya çok daha fazla odaklanmak gerekir. Güven inşa etmek için süreç odaklı bir yaklaşım benimsemek, önyargının yapay zeka sistemine dahil edilmediğinden emin olmak için hayati önem taşır.

Yapay zeka kullanırken etik sonuçlar elde etmeye yardımcı olacak dört öneriyi aşağıda bulabilirsiniz;

1. Bir model benimseyin

Yapay zeka kullanırken, Avrupa Komisyonu’nun önyargıyı ortadan kaldırmanın yollarını belirlemek amacıyla konusunda uzman kişilerden oluşan bir gruba hazırlattığı “Güvenilir Yapay Zeka için Etik Kurallar” (Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence) yönergesini takip edebilirsiniz. Bu yönergedeki öneriler, yapay zeka sistemlerinin hesap verilebilir, açıklanabilir ve tarafsız olması gerektiğini belirtir.

Alternatif olarak National İnstitute of Standards and Technology (NIST) tarafından hazırlanmış olan “Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi” kapsamındaki yönergeleri de model olarak alabilirsiniz. Bu çerçeve, her yapay zeka sisteminin test edilmesi, değerlendirilmesi, doğrulanması ve onaylanması ihtiyacını ana hatlarıyla ortaya koyar.

Her iki belge de önyargısız yapay zeka ürün ve hizmetlerinin tasarlanması, geliştirilmesi, kullanılması ve değerlendirilmesindeki riskleri ele almayı amaçlar. Ayrıca Avrupa Birliği’nin yönergeleri, kurallara uyulmaması durumunda (GDPR uyumluluğuna benzer şekilde) bazı cezai yaptırımlar da içerir.

2. Sentetik verilerden faydalanın

Önyargısız yapay zeka elde etmek için algoritmanın verileri nasıl kullandığını bilmeniz gerekir. Bu sayede sorunun temel nedenini anlayabilir ve düzeltmek için adımlar atabilirsiniz.

Gerçek veri setlerine ek olarak, sentetik veriler kullanmak da etik kaygıların giderilmesine yardımcı olacaktır. Gerçek veriler kullanıldığında belirli insan gruplarına karşı önyargılı ve adaletsiz sonuçlar alınıyorsa, önyargıları ortadan kaldırmak için sentetik veriler kullanılabilir.

Buna ek olarak, yeterli veri hacmine ulaşılamadığı durumlarda da sentetik veriler üretilerek hacim artırabilir ve tarafsız bir veri seti oluşturulabilir. Ayrıca yeterli veri hacmine ulaşılmış ama yeterince çeşitlilik elde edilememişse, eşit temsili sağlamak için de sentetik veriler kullanılabilir.

3. Yardımcı teknoloji araçlarını kullanın

Bir yapay zeka sistemine güvenilip güvenilemeyeceğini değerlendiren teknoloji araçları geliştiren şirketler yavaş yavaş pazara girmeye başladı. Bu yenilikçi çözümlerden birini sisteminize entegre etmek, önyargının devreye girmesini önlemeye yardımcı olacaktır.

4. Teknik ekiplerinize eğitim verin

Teknik ekiplerinizin dijital beceri açığını gidermek, onları önyargısız yapay zeka ve etik kurallar konusunda bilgilendirmek için eğitimler düzenlemeniz çok faydalı olacaktır. Verilecek eğitim ile birlikte kazanılacak olan yetenekler, ekip üyelerinin yapay zeka etiğine uygun bir şekilde çalışmalarına yardımcı olacaktır.

Yapay Zekaya güven

Yapay zekaya olan ilginin artmaya devam etmesiyle birlikte, önümüzdeki 5 yıl içinde kuruluşların daha akıllı, güvenilir, sorumlu ve çevresel olarak sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları için en son teknikleri benimseyecekleri öngörülüyor.

BT yöneticilerinin, yapay zeka sistemlerine güven oluşturmak için ürün yaşam döngüsünün başlangıcında önyargıları ortadan kaldırmaya öncelik vermeleri gerekiyor. Yapay zeka destekli sistemlerinin güvenilir ve önyargısız olmasını sağlamak, yapay zeka geliştiren veya yapay zeka destekli ürünleri satın alan her CIO'nun sorumluluk alanında önemli bir yer tutuyor.