Yapay zeka ile ilgili 3 büyük risk ve alınabilecek önlemler

Sağlıktan eğitime, finanstan lojistik ve taşımacılığa kadar pek çok sektörde faydalanılan yapay zeka  teknolojileri, iş süreçlerini çok daha verimli hale getirip ileriye taşısa da bazı riskleri de beraberinde getiriyor.

İşletmeler, karar vermeyi otomatikleştirerek iş süreçlerinde hız ve kesinlik elde ediyor. Teknolojinin gücünden yararlanan kurumlar, rekabette büyük oranlarda fark yaratıyor. Bu sebeple yapay zeka çözümleri, günden güne daha fazla kurumun faaliyetlerine dahil oluyor. Yararları son derece açık olsa da, yapay zeka aynı zamanda bir takım riskler de içeriyor. Yapay zeka ile ilgili en önemli üç risk ve bu riskleri minimuma indirmenin yolları şunlar:

Gizlilikten güvenliğe

Gizlilikle ilgili endişeler, kullanıcıların tıklama alışkanlıklarının çok ötesine geçiyor. Yüz tanıma noktasında kullanılan yapay zeka çözümleri, gizlilik ve gözetleme konusunda bazı etik kaygıları da beraberinde getiriyor. Örneğin, bu teknoloji sayesinde şirketler, kullanıcıların hareketlerini ve hatta duygularını, izinleri olmadan izleyebiliyor.

Temel olarak BT liderlerinin kullanıcılara hangi verilerin toplandığını bildirmesi ve söz konusu içerikler için izin alması gerekiyor. Bununla beraber veri sızıntılarını ve potansiyel güvenlik ihlallerini önlemek için, veri setlerinin düzenlenmesi ve uygulanması da büyük önem taşıyor. Örneğin, kötü niyetli kişilerin sahte biyometrik veriler yaratarak hassas bilgilere ulaşmasının önlenmesi gerekiyor. Bu sebeple yapay zekaya verilen izinlerin detaylı olarak kontrol edilmesi ve gerektiğinde eylemlerini durdurma ya da geçersiz kılma gibi seçeneklerin devreye girmesi kritik önem taşıyor.

Daha şeffaf kararlar

Makine öğrenimini kullanan birçok sistem şeffaf değildir, yani karar verme aşamasının nasıl gerçekleştiği belirsizdir. Örneğin, kredileri onaylamak veya reddetmek için kullanılan tahmine dayalı yapay zeka araçları üzerinde yapılan bir araştırmada, bazı sosyal gruplar için daha az doğru sonuçlar verildiği ortaya çıktı. Bu noktada teknolojinin şeffaf olmaması, kredileri reddedilen başvuru sahipleri için "açıklama hakkını" ihlal ediyor. Bu araçların, kullanıcılar hakkında önemli bir karar verdiğinde, onları bilgilendirmeleri ve kararı neden verdiklerine dair tam bir açıklama yapmaları gerekiyor.

Üreticilerin, yapay zekanın her bir karara yol açan temel faktörleri izleyebilmesi ve süreç boyunca hataları teşhis edebilmesi büyük önem taşıyor. Yapay zekanın şeffaf olması için sonuçlara neden ve nasıl ulaştığını çalışanlara ve müşterilere açıklaması gerekiyor.

Önyargıdan adalete

Yakın tarihli bir çalışmaya göre, önyargılı verilerle eğitilen yapay zeka sistemlerinin ayrımcılık davranışlarını pekiştirdiği öne sürülüyor. Bu şekilde gelişen yapay zeka, tıbbi araştırmalarda yetersiz işe alımdan bilim insanlarıyla daha az etkileşime, hatta belli hasta gruplarının araştırmaya katılmaya daha az ilgi gösterdiği algısı gibi sonuçlara varabiliyor. Bu noktada yapay zeka hakkında akla bazı sorular geliyor: İstenmeyen bir sonuç ortaya çıkarsa, bunun sorumlusu kim ya da kimler olur? Tüm kullanıcıları eşit şekilde mi etkiler, yoksa sadece belirli bir grubu mu etkiler?

Herhangi bir potansiyel önyargının ortaya çıkıp çıkmadığını ve/veya hafifletilip artırılmadığını değerlendirmek için geçmiş verilere yakından bakmaktan başka seçenek bulunmuyor. Yapay zeka projelerinde gözden kaçan başka bir faktör, geliştirme ekiplerinin çeşitliliğidir. Çeşitliliği fazla olan ekipler genellikle daha adil süreçler ve sonuçlar ortaya çıkarır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi ürünleri geliştirme, denetleme ve yönetme ekiplerindeki tüm çalışanlar, yapay zeka projesinin ilkelerini, değerlerini ve kontrol planlarını tam olarak anlamaldır. Yönergelerin ve değerlerin projeye uyumluluğunu tarafsız bir gözün doğrulaması için bağımsız bir kuruluştan denetleme hizmeti almak da bu tür yapay zeka projeleri için kritik bir değer taşır.