Gerçek Hayattan Örneklerle Yapay Zeka Etik İkilemleri
Yapay zekâ işletmelerin çalışma şeklini değiştiriyor olsa da, yaşamlarımızı nasıl etkileyebileceğine dair endişeler de mevcut. Bu sadece akademik veya toplumsal bir sorun değil, şirketler için itibar riski de oluşturuyor; hiçbir şirket, itibarını zedeleyecek veri veya yapay zekâ etik skandallarıyla sarsılmak istemez.
Yapay zekânın kullanımıyla ortaya çıkan etik sorunlara, kötüye kullanım örneklerine ve bu sorunları hafifletmenin temel ilkelerine dair bilgiler edinin .
Algoritmik önyargı
Algoritmalar ve eğitim verileri, tıpkı insanlar gibi, önyargılar içerebilir; çünkü insanlar da bu önyargıları üretir. Bu önyargılar, yapay zeka sistemlerinin adil kararlar vermesini engeller. Yapay zeka sistemlerinde önyargılarla karşılaşmamızın iki nedeni vardır:
- Geliştiriciler, farkında bile olmadan önyargılı yapay zeka sistemleri programlayabilirler.
- Yapay zekâ algoritmalarını eğitmek için kullanılan tarihsel veriler, tüm nüfusu doğru bir şekilde temsil etmek için yeterli olmayabilir.
Gerçek hayattan bir örnek:
Büyük dil modelleri (LLM'ler), verimliliği ve adaleti artırmak için iş yerlerinde giderek daha fazla kullanılmaktadır, ancak aynı zamanda sosyal önyargıları yeniden üretebilir veya güçlendirebilirler. Silicon Ceiling çalışması, geleneksel özgeçmiş inceleme yöntemlerinden yararlanarak, OpenAI'in GPT-3.5'unda ırk ve cinsiyet önyargısını denetleyerek LLM'lerin işe alım üzerindeki etkisini inceliyor.
Araştırmacılar, farklı ırk ve cinsiyetlerle ilişkilendirilen isimleri kullanarak iki çalışma yürütüyor: özgeçmiş değerlendirmesi ve özgeçmiş oluşturma. 1. Çalışmada, GPT, çeşitli meslekler ve değerlendirme kriterleri genelinde farklı isimlere sahip özgeçmişleri puanlayarak kalıplaşmış yargılara dayalı önyargıları ortaya koyuyor. 2. Çalışmada ise GPT, kurgusal özgeçmişler oluşturarak sistematik farklılıkları gösteriyor: kadınların özgeçmişleri daha az deneyimi yansıtırken, Asyalı ve Hispaniklerin özgeçmişlerinde göçmenlik işaretleri yer alıyor.
Bu bulgular, özellikle işe alım bağlamlarında, hukuk yüksek lisans programlarında önyargı olduğuna dair kanıtları güçlendirmektedir. 1
Etik ve sorumlu bir yapay zekâ oluşturmak için, yapay zekâ sistemlerindeki önyargıları ortadan kaldırmak gereklidir. Ancak, kuruluşların yalnızca %47'si verilerde, modellerde ve algoritmaların insan kullanımında önyargı testi yapmaktadır. 2
İnsanlarda var olan sayısız önyargı ve sürekli olarak keşfedilen yeni önyargılar göz önüne alındığında, yapay zeka sistemlerindeki tüm önyargıları ortadan kaldırmak neredeyse imkansız olsa da, bunları en aza indirmek bir işletmenin hedefi olabilir.
Otonom şeyler
Otonom Nesneler (OT) , insan müdahalesi olmadan belirli görevleri yerine getiren cihazlar ve makinelerdir. Bu makineler arasında sürücüsüz otomobiller , dronlar ve robotlar yer almaktadır. Robot etiği geniş bir konu olduğundan, sürücüsüz araçların ve dronların kullanımından kaynaklanan etik dışı sorunlara odaklanıyoruz.
sürücüsüz arabalar
Otonom araç pazarının değeri 2019'da 54 milyar dolar olarak belirlenmiş olup, 2026 yılına kadar 557 milyar dolara ulaşması öngörülmektedir. 3 Giderek artan değerine rağmen, otonom araçlar yapay zeka etik kuralları açısından çeşitli riskler taşımaktadır. Otonom araçların sorumluluğu ve hesap verebilirliği hala tartışma konusudur.
Gerçek hayattan bir örnek:
Örneğin, 2018'de Uber'e ait sürücüsüz bir araç bir yayaya çarptı ve yaya daha sonra hastanede hayatını kaybetti. 4 Kaza, sürücüsüz bir aracın karıştığı ilk ölümlü kaza olarak kaydedildi.
Arizona Polis Departmanı ve ABD Ulusal Ulaşım Güvenliği Kurulu (NTSB) tarafından yürütülen soruşturmanın ardından, savcılar şirketin yayanın ölümünden dolayı cezai sorumluluğu olmadığına karar verdi. Bunun nedeni, güvenlik sürücüsünün cep telefonuyla meşgul olması ve polis raporlarında kazanın "tamamen önlenebilir" olarak nitelendirilmesidir.
Ölümcül Otonom Silahlar (LAW'lar)
LAW'lar (Ölümcül Otonom Silahlar), programlanmış kurallara göre kendi başlarına hedefleri belirleyip etkisiz hale getirebilen yapay zekâ destekli silahlardır. Bu tür sistemler, özellikle mayınlar, füze savunması, nöbetçi sistemleri ve gezici mühimmat gibi savunma uygulamalarında on yıllardır mevcuttur.
Daha yeni platformlar arasında, çoğunlukla keşif amaçlı ancak bazen saldırı işlevleri de bulunan, otonom yeteneklere sahip kara ve deniz araçları yer almaktadır.
Gerçek hayattan bir örnek:
Ukrayna-Rusya çatışmasında, otonom silahlar tamamen bağımsız sistemler yerine, çoğunlukla yapay zekâ destekli insansız hava araçları ve gezici mühimmat yoluyla kullanılıyor.
Rusya, fırlatıldıktan sonra minimum insan kontrolüyle önceden tanımlanmış askeri hedefleri otonom olarak arayabilen ve vurabilen gezici mühimmat kullanıyor. Ukrayna ise ağırlıklı olarak yarı otonom insansız hava araçları kullanıyor; bu araçlarda insanlar saldırıları yetkilendirirken yapay zeka navigasyon, hedef takibi ve hızlı müdahalede yardımcı oluyor.
Bu sistemler savaş alanında hızı ve hassasiyeti artırırken, anlamlı insan gözetimini azaltarak, özellikle ayrım, orantılılık ve hesap verebilirlik ilkeleri açısından uluslararası insancıl hukuk kapsamında hukuki ve etik zorluklar yaratmaktadır. 5
Gerçek hayattan bir örnek:
Birleşmiş Milletler, 2018'den beri sürekli olarak ölümcül otonom silah sistemlerine (LAWS) karşı çıkmaktadır. Genel Sekreter António Guterres, bunları siyasi ve ahlaki açıdan kabul edilemez olarak nitelendirmiş ve yasaklanmaları çağrısında bulunmuştur.
2023 yılında, ciddi insani, hukuki ve insan hakları risklerine atıfta bulunarak, tamamen otonom silahları yasaklamak ve diğerlerini düzenlemek için yasal olarak bağlayıcı bir uluslararası araca duyulan ihtiyacı yineledi. BM insan hakları uzmanları da bu endişeleri paylaştı ve küresel bir yasağı destekledi. 6
Otomasyon nedeniyle işsizlik ve gelir eşitsizliği
Yapay zekâ destekli otomasyonun, kontrol altına alınmadığı takdirde işgücü piyasalarını önemli ölçüde yeniden şekillendirmesi, kısa vadede işsizlik baskılarına ve gelir eşitsizliğinin artmasına katkıda bulunması bekleniyor.
Mevcut tahminler, 2025-2027 yılları arasında işlerin %15-25'inin önemli ölçüde değişime uğrayacağını ve yeni iş pozisyonları yaratıldıktan sonra net %5-10 oranında iş kaybı yaşanacağını göstermektedir.
Aynı zamanda, yapay zeka karar verme, muhakeme ve yaratıcılık gibi alanlarda insan emeğini tamamlayarak talebi daha yüksek değerli becerilere doğru kaydırıyor. 2030 yılına kadar çalışanların %40'ından fazlasının önemli ölçüde beceri geliştirme ihtiyacı duyacağı göz önüne alındığında, yeniden eğitime eşit erişim olmaması, yapay zeka destekli rollere uyum sağlayabilenler ile sağlayamayanlar arasındaki gelir eşitsizliğini derinleştirme riski taşıyor. Yapay zekanın mevcut iş piyasası üzerindeki etkisine ilişkin daha fazla tahmin için "Yapay Zeka Kaynaklı İş Kaybı" başlıklı yazıyı okuyun.
Yapay Zekanın Kötüye Kullanımı
Otonom silahlar konusunda yapay zeka yönetimi anlaşmazlıkları
Yapay zeka şirketleri ve hükümetler arasındaki son gerilimler, yapay zekanın askeri kullanımına sınır koymanın ne kadar zor olduğunu gösteriyor. 2026 yılının başlarında, yapay zeka şirketi Anthropic, hükümete modellerine "tüm yasal amaçlar için" "sınırsız erişim" sağlayacak bir ABD Savunma Bakanlığı sözleşmesini imzalamayı reddetti.
CEO Dario Amodei, şirketin ancak iki güvence maddesi dahil edilirse katılacağını belirtti: kitlesel iç gözetimin yasaklanması ve insan gözetimi olmadan tamamen otonom silahların geliştirilmesinin önlenmesi. 7
Bu anlaşmazlık, gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin savaşlardaki rolüne ilişkin daha geniş endişeleri vurgulamaktadır. Büyük dil modelleri kendi başlarına birer silah olmasa da, istihbaratı analiz etmek, potansiyel hedeflerin listelerini oluşturmak, tehditleri önceliklendirmek ve askeri eylemler önermek için askeri sistemlere entegre edilebilirler.
Tamamen otonom silahlar, bu ilerlemenin en tartışmalı aşamasını temsil ediyor. Aktive edildikten sonra, bu sistemler kameralar ve radar gibi sensörlerin yanı sıra yapay zeka algoritmalarını kullanarak hedefleri bağımsız olarak arayabilir, seçebilir ve saldırabilir.
Eleştirmenler, karar alma sürecinden insanı çıkarmanın, özellikle hesap verebilirlik ve uluslararası insancıl hukuka uyum konularında büyük etik ve hukuki sorunlar doğurduğu konusunda uyarıyor.
Gizliliği kısıtlayan gözetim uygulamaları
“Büyük Birader sizi izliyor.” George Orwell'in distopik romanı 1984'ten bu ünlü cümle bir zamanlar bilim kurgu ürünüydü. Ancak bugün, hükümetler kitlesel gözetim için yapay zekayı kullanmaya başladıkça, giderek daha çok gerçek gibi geliyor. Özellikle, gözetim sistemlerinde yüz tanıma teknolojisinin kullanımı, gizlilik hakları konusunda ciddi endişelere yol açtı.
Yapay Zeka Küresel Gözetim (AIGS) Endeksi'ne göre, 176 ülke yapay zeka gözetim sistemleri kullanıyor ve liberal demokrasiler yapay zeka gözetiminin başlıca kullanıcıları arasında yer alıyor. 8
Aynı çalışma, gelişmiş demokrasilerin %51'inin yapay zekâ gözetim sistemleri kullandığını, buna karşılık kapalı otokratik devletlerin %37'sinin bu sistemleri kullandığını gösteriyor. Ancak bu durum, iki ülke grubu arasındaki gelir farkından kaynaklanıyor olabilir.
Etik açıdan bakıldığında, önemli soru hükümetlerin teknolojiyi kötüye mi kullandığı yoksa yasalara uygun mu kullandığıdır.
Gerçek hayattan örnekler:
Bazı teknoloji devleri de yapay zekâ destekli gözetim konusunda etik endişelerini dile getiriyor. Örneğin, Başkan Brad Smith, yüz tanıma teknolojisinin hükümet tarafından düzenlenmesi çağrısında bulunan bir blog yazısı yayınladı. 9
Ayrıca, IBM, ırksal profilleme gibi temel insan haklarını ihlal eden kötüye kullanım potansiyeli nedeniyle kitlesel gözetim için bu teknolojiyi sunmayı durdurdu. 10
İnsan yargısının manipülasyonu
Yapay zekâ destekli analizler, insan davranışına dair uygulanabilir bilgiler sağlayabilir; ancak analizleri insan kararlarını manipüle etmek için kötüye kullanmak etik açıdan yanlıştır.
Gerçek hayattan bir örnek:
Cambridge Analytica, Facebook'tan topladığı Amerikalı seçmen verilerini siyasi kampanyalara sattı ve Ted Cruz ile Donald Trump'ın 2016 başkanlık kampanyalarına destek ve analiz hizmeti sağladı.
Veri ihlaline ilişkin bilgiler 2018'de ortaya çıktı ve Federal Ticaret Komisyonu, gizlilik ihlalleri nedeniyle Facebook'a 5 milyar dolar para cezası verdi. 11
Deepfake'lerin yaygınlaşması
Deepfake'ler, bir medya görüntüsündeki veya videosundaki kişinin başka birinin görüntüsüyle değiştirildiği, sentetik olarak oluşturulmuş görüntüler veya videolardır.
Deepfake teknolojisi kullanılarak sahte bir anlatı oluşturmak, insanların medyaya olan güvenini zedeleyebilir (ki bu güven zaten tarihin en düşük seviyesinde). 12 Bu güvensizlik toplumlar için tehlikelidir; zira kitle iletişim araçları, küresel bir salgın veya geniş çaplı hasara ve can kaybına yol açan büyük bir deprem gibi acil durumlar hakkında insanları bilgilendirmek için hükümetlerin hâlâ bir numaralı tercihi konumundadır.
Gerçek hayattan bir örnek:
Avrupa Komisyonu, İngiltere düzenleyici kurumu Ofcom'un benzer bir adım atmasının ardından, Elon Musk'ın X platformunun yapay zeka aracı Grok'un gerçek kişilerin cinselleştirilmiş deepfake görüntülerini oluşturmak için kullanıldığı iddiaları üzerine soruşturma başlattı.
X şirketinin AB Dijital Hizmetler Yasasını ihlal ettiği tespit edilirse, küresel yıllık gelirinin %6'sına kadar para cezasıyla karşı karşıya kalabilir ve güvenlik önlemleri güçlendirilmezse düzenleyiciler geçici tedbirler uygulayabilir.
AB yetkilileri ve aktivistler, deepfake'leri özellikle kadınlar ve çocuklar için zararlı ve aşağılayıcı olarak kınayarak, X'in güçlü yapay zeka araçlarıyla bağlantılı riskleri yeterince değerlendirip azaltmadığını sorguladılar. 13
Yapay genel zeka (AGI) / Tekillik
Yapay genel zekâ (YZ) veya tekillik olasılığı, makinelerin insan zekâsını aşmasıyla insan yaşamının değeri konusunda etik endişeleri gündeme getiriyor. Aynı zamanda, YZ'ye giden yol belirsizliğini koruyor; mevcut mimarileri (örneğin transformatörler) ölçeklendirmekten mi yoksa temelde yeni yaklaşımlar geliştirmekten mi kaynaklanacağı veya YZ'nin nihayetinde nasıl doğrulanması gerektiği konusunda bilimsel bir fikir birliği bulunmuyor.
Otonom araçların yolcuların mı yoksa yayaların mı güvenliğine öncelik vermesi gerektiği gibi pratik ikilemler, bu teknolojilerin yaygın olarak kullanılmasından önce ele alınması gereken çözülmemiş ahlaki soruları gündeme getiriyor. Daha geniş anlamda, süper zeki sistemlerin ortaya çıkışı insan egemenliğine meydan okuyor ve yapay varlıkların hakları, sorumlulukları ve ahlaki çerçeveleri hakkında temel soruları ortaya çıkarıyor.
Bilim insanları, girişimciler ve daha geniş topluluktan gelen 8.500'den fazla tahmini analiz ettik ve çoğu uzmanın yapay genel zekayı (AGI) kaçınılmaz olarak gördüğünü tespit ettik. Bu inanca dayanarak, yapay zeka araştırmacıları arasında yapılan son anketler, yapay genel zekanın gelişini 2040 civarında tahmin ediyor; bu, 2060'a yakın önceki tahminlerden önemli bir sapma anlamına geliyor. Girişimciler ise daha da iyimser davranarak, zaman çizelgelerini 2030 civarına öngörüyorlar.
Robot etiği
Robot etiği veya roboetik, insanların robotları nasıl tasarladığı, kullandığı ve onlara nasıl davrandığıyla ilgilenir. Bu konu üzerindeki tartışmalar 1940'lardan beri devam etmekte olup, esas olarak robotların insan ve hayvanlarla karşılaştırılabilir haklara sahip olup olmaması gerektiği sorusunu gündeme getirmektedir.
Yazar Isaac Asimov, "Runaround" adlı kısa öyküsünde robotlar için yasalardan bahseden ilk kişidir. Robotik Üç Yasasını tanıtmıştır: 14
- Bir robot, bir insana zarar veremez veya eylemsizlik yoluyla bir insanın zarar görmesine izin veremez.
- Bir robot, Birinci Yasa ile çelişmediği sürece, insanlar tarafından verilen emirleri yerine getirmelidir.
- Bir robot, varlığını korumak zorundadır; ancak bu koruma, Birinci veya İkinci Kanun ile çelişmediği sürece geçerlidir.
Bu ikilemlerin üstesinden nasıl gelinir?
Bunlar zor sorular ve evrensel temel gelir gibi yenilikçi, tartışmalı çözümler bunlara yanıt vermek için gerekli olabilir. Yapay zekanın potansiyel olumsuz etkisini en aza indirmeyi amaçlayan çok sayıda girişim ve kuruluş bulunmaktadır.
Örneğin, Münih Teknik Üniversitesi'ndeki Yapay Zeka Etiği Enstitüsü (IEAI), mobilite, istihdam, sağlık hizmetleri ve sürdürülebilirlik gibi çeşitli alanlarda yapay zeka araştırmaları yürütmektedir. 15
Yapay zekanın düşmanca kullanımına ilişkin tartışmaları azaltmaya yönelik bazı öneriler şunlardır:
UNESCO politikalarını ve en iyi uygulamalarını göz önünde bulundurun.
Veri Yönetişimi Politikası
Bu politika, bireysel gizliliği sağlamak ve riskleri azaltmak için veri toplama, kullanım ve yönetişimine yönelik ayrıntılı çerçevelerin önemini vurgulamaktadır. Yapay zeka eğitimi için kaliteli veri kümeleri oluşturmayı, açık ve güvenilir veri kümelerini benimsemeyi ve etkili veri koruma stratejileri uygulamayı teşvik etmektedir.
Örneğin, sağlık alanındaki yapay zekâ için standartlaştırılmış veri kümeleri oluşturmak, doğruluğu sağlar ve önyargıları azaltır.
Etik yapay zeka yönetimi
Yönetişim mekanizmaları kapsayıcı, çok disiplinli ve çok taraflı olmalı; etkilenen topluluklar, politika yapıcılar ve yapay zeka uzmanları gibi çeşitli paydaşları içermelidir. Bu yaklaşım, hesap verebilirliğin sağlanmasına ve zararların tazmin edilmesine kadar uzanır.
Örneğin, yapay zeka sistemlerinin adil bir şekilde işe alınmasını sağlamak, önyargıları gidermek için sürekli denetimler gerektirir.
Eğitim ve araştırma politikası
Yapay zekâ ve veri eğitimini müfredata entegre ederek yapay zekâ okuryazarlığını ve etik farkındalığı teşvik eder. Ayrıca dezavantajlı grupların katılımına öncelik verir ve etik yapay zekâ araştırmalarını ilerletir.
Örneğin, okullar kodlama ve eleştirel düşünme becerilerinin yanı sıra yapay zekanın temellerini de öğretebilir ve gelecek nesilleri yapay zekanın toplumsal etkileriyle başa çıkmaya hazırlayabilir.
Sağlık ve sosyal refah
Bu politika, sağlık hizmetlerini iyileştirmek, küresel sağlık risklerini ele almak ve ruh sağlığını geliştirmek için yapay zekanın kullanımını teşvik etmektedir. Tıbbi olarak kanıtlanmış, güvenli ve verimli yapay zeka uygulamalarına duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.
Yapay zekada cinsiyet eşitliği
Cinsiyet kalitesi, STEM alanlarındaki kadınları destekleyerek ve yapay zeka sistemlerindeki önyargıları önleyerek yapay zekadaki cinsiyet eşitsizliklerini azaltmayı amaçlamaktadır.
Örneğin, yapay zeka araştırmalarında kadınlara mentorluk yapılması için fon ayrılması ve işe alım algoritmalarındaki cinsiyet önyargılarının giderilmesi.
Çevresel sürdürülebilirlik
Bu politika , yapay zekanın karbon ayak izi ve kaynak tüketimi gibi çevresel etkilerini değerlendirmeye ve azaltmaya odaklanmaktadır. İklim tahmini ve iklim değişikliğiyle mücadelede yapay zeka kullanımının teşvik edilmesi amaçlanmaktadır.
Örneğin, yapay zeka ormansızlaşmayı izlemek ve yenilenebilir enerji şebekelerini optimize etmek için kullanılabilir.
Hazırlık değerlendirme metodolojisi (RAM)
Bu teknik, yasal çerçeveleri, altyapıyı ve kaynak kullanılabilirliğini değerlendirerek devletlerin etik yapay zeka politikalarını uygulama konusundaki hazırlıklarını değerlendirmelerine yardımcı olur.
Örneğin, RAM yapay zeka düzenlemeleri ve altyapısındaki eksiklikleri belirleyerek ülkeleri etik yapay zeka benimsemesine yönlendirebilir.
Etik etki değerlendirmesi (ÇED)
Bu yöntem, yapay zeka projelerinin potansiyel sosyal, çevresel ve ekonomik etkilerini değerlendirir. Etkilenen topluluklarla işbirliği yaparak, ÇED, zararı önlemek için kaynak tahsisini sağlar.
Örneğin, bir Çevresel Etki Değerlendirmesi (ÇED), tahmine dayalı polislik sistemindeki önyargı risklerini belirleyebilir ve azaltma önerilerinde bulunabilir.
Yapay Zeka Etiği Küresel Gözlemevi
Bu, yapay zekanın etik zorluklarına ilişkin analizler sunan ve UNESCO tavsiyelerinin küresel çapta uygulanmasını izleyen dijital bir platformu ifade eder.
Örneğin, gözlemevi çeşitli ülkelerde yapay zekanın toplumsal etkileri hakkında raporlar sunabilir.
Yapay zeka etiği eğitimi ve kamuoyu bilinçlendirme
Bu yaklaşım, yapay zeka etiği konusunda kamuoyunun anlayışını artırmak için erişilebilir eğitimi ve sivil katılımı teşvik etmektedir.
Örneğin, yapay zeka destekli sosyal medya platformlarındaki gizlilik riskleri konusunda kullanıcıları eğitmeyi amaçlayan kampanyalar, bilinçli dijital vatandaşlar yaratabilir.
Şekil 1: UNESCO'nun etik yapay zeka politika alanları 16
UNESCO tarafından önerilen en iyi uygulamalar
- Kapsayıcı ve çok paydaşlı yönetişim:
- Politika oluşturma ve yapay zeka yönetimine, dezavantajlı topluluklar da dahil olmak üzere çeşitli paydaşları dahil edin.
- Kararların kapsamlı ve adil olmasını sağlamak için çok disiplinli ekipler kullanın.
- Örnek: Yapay zekâ gözetim sistemlerinin devreye alınması sırasında kamuoyu istişarelerinin yapılması.
- Şeffaflık ve açıklanabilirlik:
- Yorumlanabilir karar alma süreçlerine sahip yapay zeka sistemleri geliştirin.
- Şeffaflık ile güvenlik ve gizlilik kaygıları arasında denge kurun.
- Örnek: Kullanıcılara bir yapay zeka modelinin nasıl karar verdiğine dair sade bir dille açıklamalar sunmak.
- Sürdürülebilirlik değerlendirmeleri:
- Yapay zekâ sistemlerinin enerji tüketimi ve karbon ayak izi de dahil olmak üzere çevresel etkilerini düzenli olarak değerlendirin.
- Örnek: Büyük makine öğrenimi modellerinin eğitiminde enerji kullanımını azaltmak.
- Yapay zeka okuryazarlığı programları:
- Yapay zekanın etik sonuçları konusunda kamuoyunu ve politika yapıcıları bilgilendirin.
- Yapay zekâ etiğini her seviyedeki eğitim müfredatına entegre edin.
- Örnek: Yapay zekâ destekli sosyal medyada gizlilik riskleri üzerine atölye çalışmaları.
- Devam eden denetimler ve hesap verebilirlik mekanizmaları:
- Yapay zekâ sistemlerinde önyargıları, yanlışlıkları veya etik ihlalleri tespit etmek ve gidermek için düzenli denetimler gerçekleştirin.
- Yapay zekâdan kaynaklanan zararlar için net bir tazminat süreci sağlanmalıdır.
- Örnek: Cinsiyet önyargısını önlemek için yapay zeka tabanlı işe alım araçlarının periyodik olarak gözden geçirilmesi.
Sorumlu yapay zeka çerçevelerini öğrenin.
İşte yapay zeka önyargısı gibi etik ikilemlerin üstesinden gelmek için bazı sorumlu yapay zeka çerçeveleri:
Şeffaflık
Yapay zekâ geliştiricilerinin, yapay zekâ teknolojisinin yasaları çiğneme ve insan deneyimini olumsuz etkileme potansiyeli taşıdığı için, yapılandırılmış ve erişilebilir bir şekilde şeffaf olma konusunda etik bir yükümlülüğü vardır. Yapay zekâyı erişilebilir ve şeffaf hale getirmek için bilgi paylaşımı yardımcı olabilir.
Örneğin, OpenAI , Elon Musk, Sam Altman ve diğerleri tarafından 2015 yılında, insanlığın yararına "dijital zeka" geliştirmek misyonuyla kar amacı gütmeyen bir yapay zeka araştırma laboratuvarı olarak kurulmuştur.
Ancak, Kamu Yararına Kuruluş (PBC) olarak yeniden yapılandırılmasının ardından, OpenAI artık kâr amacı gütmeyen bir vakıf tarafından yönetilen kâr amacı güden bir kuruluş olarak faaliyet göstermektedir. 17
OpenAI, öncü modellerine ilişkin münhasır bir lisans vererek, şeffaf ve açık bir araştırma modelinden tescilli bir modele geçiş yapmış ve bu durum, şirketin asıl misyonu hakkında önemli tartışmalara yol açmıştır.
Açıklanabilirlik
Yapay zeka geliştiricileri ve işletmeler, yanlış tahminlerden kaynaklanan etik sorunların üstesinden gelmek için algoritmalarının tahminlerine nasıl ulaştığını açıklamalıdır. Çeşitli teknik yaklaşımlar, bu algoritmaların sonuçlarına nasıl ulaştığını ve kararlarını hangi faktörlerin etkilediğini açıklayabilir.
Hizalama
Birçok ülke, şirket ve üniversite yapay zeka sistemleri geliştiriyor ve çoğu alanda yapay zekadaki son gelişmelere uyarlanmış bir yasal çerçeve bulunmuyor.
Hem ülke düzeyinde hem de daha üst düzeylerde (örneğin BM) yasal çerçevelerin modernleştirilmesi, etik yapay zeka geliştirme yolunu netleştirecektir. Öncü şirketler, sektörleri için netlik yaratmak amacıyla bu çabalara öncülük etmelidir.
Yapay zeka etiği çerçevelerini ve araçlarını kullanın.
Akademisyenler ve kuruluşlar, yapay zeka teknolojilerinin kullanımına rehberlik edecek etik çerçevelere giderek daha fazla odaklanıyor. Bu çerçeveler, yapay zeka sistemlerinin eğitilmesi, yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve akıllı sistemlerin devreye alınması da dahil olmak üzere, yapay zekanın yaşam döngüsü boyunca ortaya çıkan ahlaki sonuçları ele alıyor.
İşte yapay zeka etiği uygulamalarını hayata geçirmenize yardımcı olabilecek araçların listesi:
Yapay zeka yönetişim araçları
Yapay zekâ yönetişim araçları, yapay zekâ uygulamalarının etik ilkelerle uyumlu olarak geliştirilmesini ve devreye alınmasını sağlar. Bu araçlar, kuruluşların yapay zekâ programlarını yapay zekâ yaşam döngüsü boyunca izlemelerine ve kontrol etmelerine, etik dışı sonuçlarla ilgili riskleri ele almalarına ve güvenilir yapay zekâyı desteklemelerine yardımcı olur.
Kapsamlı yapay zeka yönetişim uygulamalarını hayata geçirerek, şirketler potansiyel riskleri daha iyi yönetebilir ve düzenleyici kurumlarla yapay zeka uyumluluğunu sağlayabilirler.
LLMOps
Yapay zekâ teknolojileri daha karmaşık hale geldikçe, bu modelleri denetlemek ve uygulamak için özel araçlara olan ihtiyaç da artmıştır.
Bu bağlamda, büyük dil modellerini yönetmek için kullanılan operasyonel uygulamalar olan LLMOps araçları , mevcut eşitsizlikleri sürdürmemelerini veya deepfake gibi sorunlara katkıda bulunmamalarını sağlayarak büyük dil modellerinin etik kullanımını desteklemede önemli bir rol oynamaktadır.
MLOps
Makine Öğrenimi Operasyonları ( MLOps) araçları, etik standartlara uygunluğu sağlarken yapay zeka modellerini üretime entegre etmeyi içerir.
Bu uygulama, özellikle sağlık ve ceza adaleti gibi kritik alanlarda, otonom sistemlerin insan gözetimine önem vermektedir.
Veri yönetimi
Veri yönetimi, yapay zekanın etik kullanımı için çok önemlidir ve yapay zeka sistemlerini eğiten sorumlu veri yönetimini içerir.
Etkin veri yönetimi, veri korumasını sağlar ve veri kullanımının sosyal etkilerini dikkate alarak yapay zeka yaşam döngüsü boyunca etik hususları destekler. Bu, özellikle büyük teknoloji şirketlerinin yapay zeka teknolojilerinin geleceğini şekillendirdiği bir dönemde büyük önem taşımaktadır.
SSS'ler
Yapay zekâ etiği, yapay zekânın tasarımı, geliştirilmesi ve uygulanmasına rehberlik eden ahlaki ilkelerin incelenmesidir. Yapay zekâ sistemlerinin topluma fayda sağlamasını, zarardan kaçınmasını ve insan haklarına saygı göstermesini sağlarken, önyargıları ve istenmeyen sonuçları azaltmak için adalet, şeffaflık, gizlilik ve hesap verebilirlik gibi konuları ele alır.
Kasım 2021'de kabul edilen UNESCO Yapay Zeka Etiği Tavsiyesi, yapay zeka sistemlerinde ayrımcı ve önyargılı sonuçları en aza indirirken, adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve insan haklarına saygıyı teşvik etmeyi amaçlamaktadır.
Bu, kamu yararı için yapay zekayı yönetmek üzere kurumsal ve yasal çerçevelerin oluşturulmasını vurgulamaktadır. Veri yönetimi, cinsiyet eşitliği ve sektörler genelinde yapay zekanın etik kullanımı için somut politikalar ortaya koymaktadır. Tavsiye, anlamlı bir değişim sağlamak için izleme, değerlendirme ve uygulama mekanizmalarını içermektedir.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.