Sorumlu Yapay Zeka: 4 İlke ve En İyi Uygulamalar

Liderlerin %65'i, yapay zeka ile ilgili riskleri etkili bir şekilde yönetmeye hazır hissetmiyor. ¹  Yapay zeka uygulamalarını sorumluluk, güvenilirlik ve etik uygulamalar göz önünde bulundurarak geliştirmek ve ölçeklendirmek, herkes için çalışan bir yapay zeka oluşturmak için esastır.

Sorumlu yapay zeka (RAI) tasarımı için dört ilkeyi ve bunları başarmak için önerilen en iyi uygulamaları keşfedin:

Sorumlu Yapay Zeka için Adım Adım Kılavuz

1. Yapay zeka sistemlerini insan kullanıcılar ve deneyimlerine odaklanarak dağıtın. Tasarımın, daha iyi bir kullanıcı etkileşimi için etik ilkeleri ve toplumsal değerleri içermesini sağlayın.
2. Çeşitli metrikleri, geri bildirimleri ve hata oranlarını izlemek için bir sorumlu yapay zeka dashboard kullanın; bu sayede sistem etkinliğini ve risk yönetimini sağlayın.
3. Eğitim verilerini ve altta yatan verileri doğruluk ve temsil edicilik açısından dikkatlice inceleyin. Veri etiğini iyileştirmek ve yapay zeka politikanızın adalet denetimlerini uyguladığından emin olmak için önyargıları ve adaletsiz sonuçları giderin.
4. makine öğrenimi modellerinin sınırlamalarını anlayın ve bunları açıkça iletin. Aşırı bağımlılıktan kaçının ve üretken yapay zeka yeteneklerinin kapsamını tanıyın.
5. Yapay zeka iş akışları içinde, birim ve entegrasyon testleri dahil olmak üzere titiz testler uygulayın. Sürekli izleme, sistem güvenilirliği ve doğruluğu için esastır ve etik değerlendirmeleri dahil eder.
6. Dağıtımdan sonra sistem performansını sürekli takip edin, güncellemeleri düzenleyici uyumluluk için AB Yapay Zeka Yasası'na göre değerlendirin ve gizlilik ve güvenlik ilkelerine uyum sağlayın. İzleme uygulamalarınızı gizlilik, şeffaflık ve güvenliğe vurgu yapan yapay zeka politikası standartlarıyla hizalayın. Hem acil hem de uzun vadeli sorunları ele alın ve yaygın benimsenmeyi ve kötü niyetli saldırılara karşı direnci sağlayın.

1. Adalet

Yapay zeka araçları giderek daha fazla işe alım, kredi verme ve tıbbi teşhis gibi çeşitli karar alma süreçlerinde kullanılmaktadır. Bu karar alma sistemlerine getirilen önyargılar, kamu üzerinde yaygın etkilere sahip olabilir ve farklı insan gruplarına karşı ayrımcılığa katkıda bulunabilir.

Gerçek hayat örnekleri

İşte gerçek dünya uygulamalarında yapay zeka önyargısına dair üç örnek:

• Kredi algoritmalarında cinsiyetçilik: 2019'da, Apple'ın kredi kartı algoritmasının kadınlara karşı ayrımcılık yaptığı ve cinsiyete dayalı farklı kredi limitleri sunduğu yönünde (kurucu ortak Steve Wozniak dahil) çok sayıda iddia ortaya atıldı.
• Yapay zeka tabanlı işe alımda ırkçılık ve engellilere yönelik ayrımcılık: Harvard Business School ve Accenture tarafından yapılan son bir rapora göre, ABD'de 27 milyon işçi, otomatik ve yapay zeka tabanlı işe alım sistemleri nedeniyle elenmekte ve iş bulamamaktadır. ²  Bu "gizli çalışanlar" arasında göçmenler, mülteciler ve fiziksel engelleri olanlar yer almaktadır.
• Yüz tanımadaki ırkçılık: Araştırmacılar, ³   Amazon'un veya Microsoft'un bazı ticari yüz tanıma teknolojilerinin koyu tenli kadınlarda düşük doğruluğa sahip olduğunu, ancak açık tenli erkeklerde daha doğru olduğunu buldu (Şekil 1).

Bu önyargılı kararlar, proje tasarımından veya gerçek dünya önyargılarını yansıtan veri setlerinden kaynaklanabilir. Tümüne karşı sağlam ve kapsayıcı yapay zeka sistemleri oluşturmak için bu önyargıları ortadan kaldırmak kritik öneme sahiptir.

Adalet sağlamak için en iyi uygulamalar

• Veri setinin nüfusun adil bir temsili olup olmadığını inceleyin.
• Modelin farklı gruplar arasında eşit derecede iyi çalışıp çalışmadığını belirlemek için veri setinin alt popülasyonlarını analiz edin.
• Modelleri adalet göz önünde bulundurarak tasarlayın ve sosyal bilimcilerle ve diğer konu uzmanlarıyla görüşün.
• Makine öğrenimi modelini dağıtımdan sonra sürekli izleyin. Modeller zamanla sapma gösterir, bu nedenle önyargılar bir süre sonra sisteme eklenebilir.
• ölçülebilir hesap verebilirlik için yapay zeka politikanıza adalet kıyaslamalarını entegre edin.

Yapay zeka önyargısı ve bunu nasıl düzelteceğiniz hakkında kapsamlı bir makalemiz var. Ücretsiz olarak kontrol etmaktan çekinmeyin. Ayrıca yapay zeka etiği hakkındaki makalemizi okuyabilirsiniz.

2. Gizlilik

Yapay zeka sistemleri genellikle büyük veri setleri kullanır ve bu veri setleri bireyler hakkında hassas bilgiler içerebilir. Bu durum, yapay zeka çözümlerini veri ihlallerine ve hassas bilgileri elde etmek isteyen kötü niyetli taraflardan gelen saldırılara karşı savunmasız hale getirir:

• Kimlik Hırsızlığı Kaynak Merkezi'ne göre, 2021'de 1862 veri ihlali yaşandı; bu, 2017'deki önceki tüm zamanların en yüksek seviyesinden %23 daha yüksektir.⁴

Veri ihlalleri, işletmeler için finansal kayıplara ve itibar zararına neden olur ve hassas bilgileri ortaya çıkan bireyleri riske atabilir.

Gerçek hayat örneği

2024'ün başlarında, İtalya'nın veri koruma otoritesi, Trento kentine 50.000 € para cezası kesti; bu, yapay zeka ile ilgili gizlilik ihlalleri nedeniyle cezalandırılan ilk İtalyan belediyesiydi. Trento, kameralar, mikrofonlar ve sosyal medya izleme içeren AB destekli gözetim projelerinde yapay zeka araçları kullanmıştı, ancak kişisel verileri uygun şekilde anonimleştirmemiş ve bilgileri üçüncü taraflarla yasa dışı olarak paylaşmıştı.

Gözetim organı, GDPR kapsamında şeffaflık ve orantılılık ihlallerine atıfta bulunarak toplanan tüm verilerin silinmesini emretti. Bu durum, 2023'teki geçici ChatGPT yasağı ve 2024'ün sonlarında OpenAI'a karşı uygulanan para cezası gibi eylemleri takip eden İtalya'nın yapay zeka ile ilgili gizlilik kurallarının artan yaptırımını yansıtmaktadır.⁵

Gizliliği sağlamak için en iyi uygulamalar

• Verileri hassasiyetine göre değerlendirin ve sınıflandırın ve hassas verileri izleyin.
• Organizasyon içinde bir veri erişim ve kullanım politikası geliştirin. En az ayrıcalık ilkesini uygulayın

3. Güvenlik ve Emniyet

Yapay zeka sistemlerinin güvenliği, saldırganların sisteme müdahale etmesini ve amaçlanan davranışını değiştirmesini önlemek için kritik öneme sahiptir. Toplumun özellikle kritik alanlarında yapay zekanın artan kullanımı, kamu güvenliği üzerinde önemli etkilere sahip olabilecek güvenlik açıklarını ortaya çıkarabilir.

Sistem tasarımı sırasında güçlü güvenlik ilkelerini uygulamak bu güvenlik açıklarını en aza indirmeye yardımcı olur. Ayrıca, sağlam bir yapay zeka politikası tehdit modellemesi, penetrasyon testi ve kırmızı takım çalışması gerektirir.

Aşağıdaki örnekleri göz önünde bulundurun:

• Araştırmacılar, yola küçük çıkartmalar yerleştirerek otonom bir aracın ters şeritte sürmesini sağlayabildiklerini gösterdi.

Bu düşmanca saldırılar şunları içerebilir:

• Veri zehirlenmesi, eğitim veri setlerine yanıltıcı veri enjekte ederek.
• Model zehirlenmesi, modellere erişerek ve onları manipüle ederek.

ve diğerleri, yapay zeka modelinin amaçlanmayan şekillerde hareket etmesine neden olmak için. Yapay zeka teknolojisi geliştikçe, saldırganlar yeni yöntemler bulacak ve yapay zeka sistemlerini savunmanın yeni yolları geliştirilecektir.

Gerçek hayat örneği

İspanya, derin sahtecilikler gibi tüm yapay zeka tarafından oluşturulan içeriklerin açıkça etiketlenmesini gerektiren, AB Yapay Zeka Yasası ile uyumlu bir yasa tasarısı onayladı; bu, şeffaflığı güçlendirmeyi ve savunmasız grupları korumayı amaçlıyor. Yasa ayrıca yapay zeka yoluyla bilinçaltı manipülasyonunu yasaklıyor ve ihlaller için ağır cezalar öngörüyor. Yasa şunları gerektirir:

• Etiketleme: Tüm yapay zeka tarafından oluşturulan içerikler (ör. görüntüler, videolar, metinler) bunun gibi açıkça işaretlenmelidir.
• Derin sahtecilik düzenlemesi: Sentetik medya, yapay kökenini ifşa etmelidir.
• Manipülasyon yasağı: Yapay zeka sistemleri, özellikle çocuklar veya savunmasız bireyler olmak üzere kullanıcıları sömürmek için bilinçaltı teknikler kullanamaz.

İhlal edildiğinde, model sağlayıcılarının 35 milyon €'ya kadar veya küresel cirolarının %7'sine kadar ödeme yapması bekleniyor. Yeni bir ulusal ajans olan AESIA, uyumu izleyecek ve uygulayacaktır.

Bu yasa, kullanıcıların sentetik içerikle etkileşime girdiklerini bilmelerini sağlayarak ve zararlı manipülasyonu engelleyerek sorumlu yapay zekanın şeffaflık ve güvenlik ilkelerini pekiştirir.⁶

Güvenliği başarmak için en iyi uygulamalar

• Bir saldırganın sistemi saldırı için bir teşvike sahip olup olmadığını ve böyle bir saldırının potansiyel sonuçlarını değerlendirin.
• Organizasyonunuz içinde bir düşman olarak hareket edecek ve güvenlik açıklarının belirlenmesi ve azaltılması için sistemi test edecek bir kırmızı takım oluşturun.
• Yapay zeka saldırıları ve yapay zeka güvenliğindeki yeni gelişmeleri takip edin. Bu, devam eden bir araştırma alanıdır, bu nedenle gelişmelerle ayakta kalmak önemlidir.

4. Şeffaflık

Yapay zeka sistemlerinin şeffaflığı, yorumlanabilirliği veya açıklanabilirliği, işletmelerin sektör standartlarına veya hükümet düzenlemelerine uyması gereken sağlık sigortası gibi bazı sektörlerde bir zorunluluktur. Ancak, yapay zeka modellerinin belirli çıktılar ortaya çıkarmasının nedenini yorumlayabilmek, tüm işletmeler ve kullanıcılar için yapay zeka sistemlerini anlayabilmeleri ve güvenebilmeleri için önemlidir.

Şeffaf bir yapay zeka sistemi işletmelere şunlarda yardımcı olabilir:

• İşletme için kritik kararları açıklamak ve savunmak,
• "Ne olurdu" senaryoları oluşturmak,
• Modellerin amaçlandığı gibi çalıştığından emin olmak,
• Amaçlanmayan sonuçlar durumunda hesap verebilirliği sağlamak.

Gerçek hayat örneği

ABD merkezli yüz tanıma şirketi Clearview AI, kolluk kuvvetleri ve özel müşteriler için bireyleri tanımlamak amacıyla internetten kazıyarak 30 milyardan fazla görüntüden oluşan bir veritabanı oluşturdu. GDPR kapsamında gizlilik ve şeffaflık ilkelerini ihlal ettiği gerekçesiyle Hollanda Veri Koruma Otoritesi tarafından 30,5 milyon € para cezasına çarptırıldı, örneğin:

• Onam yok: Biyometrik veriler (yüz özellikleri) kullanıcıların bilgisi veya izni olmadan toplandı.
• Şeffaflık eksikliği: Bireyler, görüntülerinin kullanıldığından veya nasıl işlendiğinden haberdar edilmedi.
• Hassas veriler: Veritabanı çocukların görüntülerini içeriyordu.
• Uyumsuzluk: Yerel bir temsilci veya yasal veri temeli olmadan AB'de faaliyet gösterdi.⁷

Kullanım alanları

Açıklanabilir yapay zeka, çeşitli sektörlerdeki karar alma süreçlerinde şeffaflık ve güven oluşturmaya yardımcı olabilir, örneğin: 

• Sağlık, doktorların yapay zekanın hastalık teşhisleri ve tedavi önerilerinin arkasındaki mantığı anlamasına yardımcı olarak. 
• Finans, dolandırıcılık tespiti ve yatırım tavsiyelerinde paydaşlar arasında şeffaflık sağlayarak ve güveni artırarak. 
• Otomotiv, otonom araçlardaki karar alma süreçlerini netleştirerek, güvenliği ve güvenilirliği artırarak. 
• Pazarlama & Satış, müşteri segmentasyonu, satış tahmini ve reklam hedeflemesi için yapay zeka destekli içgörülerin şeffaf olmasını sağlayarak, stratejik kararları destekleyerek. 
• Siber Güvenlik, yapay zekanın tehdit tespitinin arkasındaki mantığı açıklayarak, siber güvenlik yönetimini iyileştirerek. 

Şeffaflığı sağlamak için en iyi uygulamalar

• Modelin istenen performansı için gerekli olan küçük bir girdi kümesi kullanın. Bu, değişkenler arasındaki korelasyonun veya nedenselliğin nereden geldiğini doğru bir şekilde tespit etmeyi kolaylaştırabilir.
• Yorumlanması zor modellerden (yani, kara kutu modellerden) ziyade açıklanabilir yapay zeka yöntemlerine öncelik verin.
• Gerekli yorumlanabilirlik seviyesini alan uzmanları ve paydaşlarla tartışın.

Yeni sütun: Yeşil Yapay Zeka

Yeşil Yapay Zeka, yapay zeka sistemlerinin çevresel etkisini azaltmaya odaklanır. Yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak, yüksek enerji tüketimine yol açan önemli hesaplama gücü gerektirir. Bu hem maliyetleri hem de karbon emisyonlarını artırabilir.

Yapay zeka benimsenmesi arttıkça, enerji verimliliği daha önemli hale geliyor. İşletmeler, performansı korurken kaynak kullanımını azaltmak için modellerin nasıl inşa edildiğini, eğitildiğini ve dağıtıldığını optimize etmeye başlıyor.

Yeşil Yapay Zeka yaklaşımı işletmelere şunlarda yardımcı olabilir:

• Enerji tüketimini ve operasyonel maliyetleri azaltmak,
• Yapay zeka iş yüklerinin karbon ayak izini düşürmek,
• Model eğitimi ve çıkarım verimliliğini artırmak,
• Yapay zeka girişimlerini sürdürülebilirlik hedefleriyle hizalamak.

Gerçek hayat örneği

Google DeepMind, Google veri merkezlerindeki soğutma sistemlerini optimize etmek için makine öğrenimini uyguladı. Sistem, sıcaklık, güç kullanımı ve ekipman performansı gibi verileri analiz ederek soğutmayı otomatik olarak ayarlar.

Bu şu sonuçları doğurdu:

• Soğutma enerji kullanımında %40'a varan azalma,
• Veri merkezlerinde toplam enerji tüketiminde yaklaşık %15 azalma.

Bu örnek, Yeşil Yapay Zeka'nın zaten büyük ölçekli ortamlarda ölçülebilir sonuçlar sunduğunu göstermektedir.⁸

Kullanım alanları

Yeşil Yapay Zeka şu alanlarda uygulanabilir:

• Veri merkezi optimizasyonu: Yapay zeka sistemleri, enerji israfını azaltmak için soğutmayı ve güç kullanımını ayarlar.
• Verimli model tasarımı: Daha küçük modeller ve sıkıştırma teknikleri hesaplama gereksinimlerini azaltır.
• İş yükü planlaması: Görevler, enerji talebinin daha düşük olduğu veya yenilenebilir enerjinin mevcut olduğu zamanlarda çalıştırılır.
• Bulut optimizasyonu: Yapay zeka, aşık sağlama yapmaktan kaçınmak için kaynakları dinamik olarak tahsis etmeye yardımcı olur.
• Kenar Yapay Zeka: Verileri kaynağa daha yakın işlemek veri transferini ve enerji kullanımını azaltır.

Yeşil Yapay Zeka'yı sağlamak için en iyi uygulamalar

• Gereksiz yere büyük modeller yerine verimli model mimarileri kullanın.
• Eğitimi, yinelemeleri azaltarak ve daha kaliteli veri kullanarak optimize edin.
• Yapay zeka iş yüklerinin enerji tüketimini izleyin.
• Yenilenebilir enerji kullanan bulut bölgelerini veya sağlayıcılarını tercih edin.
• Mümkün olduğunda sıfırdan eğitmek yerine önceden eğitilmiş modelleri yeniden kullanın.

Olgunluk notu

Karbon duyarlı iş yükü planlaması gibi bazı Yeşil Yapay Zeka uygulamaları hala gelişiyor ve henüz yaygın olarak standartlaştırılmamış durumda. Ancak, mevcut uygulamalar zaten önemli verimlilik kazanımlarının elde edilebilir olduğunu gösteriyor.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Sorumlu Yapay Zeka Araçları

Sorumlu Yapay Zeka yazılımı pazar manzarası, sorumlu yapay zeka çerçeveleri sunan çeşitli araçları içerir, örneğin:

• Yapay zeka yönetişim araçları
• Yapay zeka güvenlik önlemleri
• MLOps araçları
• LLMOps araçları
• Açık kaynaklı sorumlu yapay zeka kütüphaneleri

Veriye dayalı listelerimizi yapay zeka hizmetleri için veri bilimi danışmanları ve yapay zeka danışmanları hakkında daha fazla bilgi için ücretsiz olarak kontrol etmaktan çekinmeyin. Ayrıca işletmelerin sorumlu yapay zeka uygulamalarını benimsemelerine yardımcı olabilecek TensorFlow'un Sorumlu Yapay Zeka Kiti ekosistemini de kontrol edebilirsiniz.

Bu araçların etik değerlerle uyumlu olduğundan emin olmak için, kuruluşlar güvenlik, adalet, şeffaflık ve hesap verebilirliği kapsayan yapay zeka politikalarına uygun araçlar benimsemelidir.

Bir yapay zeka aracının sorumlu olup olmadığını nasıl belirlersiniz?

İş kullanıcıları, bir İK ekibinin deneyim ve eğitime dayalı CV'leri filtreleyerek işe alımı hızlandırmak için bir LLM-tabanlı algoritma kullanarak yapay zeka araçları kullanabilir. Ancak, araç adalet ilkelerini ihlal ederse, belirli gruplara karşı ayrımcılık yapabilir. Bu önyargının farkında olmayan kullanıcılar, adayları cinsiyet veya ırk temelinde reddedebilir ve bu da organizasyon için etik ve itibar sorunlarına yol açabilir.

Bu tür sorunları önlemek için şirketler, sorumlu yapay zeka ilkeleriyle uyumlu araçlar benimsemelidir. Etik yapay zeka kullanımını sağlamak için kıyaslamaları değerlendirebilir, kullanıcı incelemelerini inceleyebilir ve gerçek hayat örneklerini veya vaka çalışmalarını inceleyebilirler. Aşağıdaki tablo, bazı üst düzey LLM'ler için kıyaslama sonuçlarını göstermektedir:

Sistemler, hem genel olarak hem de her tehlike için 5 puanlık bir ölçekle değerlendirilir: Zayıf (1), Orta (2), İyi (3), Çok İyi (4) ve Mükemmel (5). Puanlamalar, değerlendirme standartlarını karşılamayan yanıtların yüzdesi tarafından belirlenir.⁹

Sorumlu yapay zekada son gelişmeler

Uyumsuzluk erken uyarı sistemi

Uyumsuzluk erken uyarı adı verilen yeni bir teknik, OpenAI tarafından daha güvenli ve daha sorumlu yapay zeka sistemlerine yönelik umut verici bir adım olarak tanıtıldı. Bu yöntem, bir yapay zeka modelinin zararlı çıktılar üretmeden önce iç uyarı işaretlerini tespit etmeye odaklanır.¹⁰

Uyumsuzluk erken çalışma sistemi nasıl çalışır?

Çalışma prensibi, güvensiz davranışlarla ilişkili "toksik bir kişilik" gibi belirli iç özellikleri tespit etmeye dayanır. Bu özelliklerin aktivasyon seviyelerini eğitim veya dağıtım sırasında izleyerek, geliştiriciler bir model uyumsuz davranışa doğru sapmaya başladığında erken uyarılar alabilir.

Böyle bir uyarı sinyali göründüğünde, müdahaleler şu şekilde uygulanabilir:

• Doğrudan zararlı aktivasyonu bastırma
• Modelin iç yönünü güvensiz kalıplardan uzaklaştıran bir teknik olan aktivasyon yönlendirmesi uygulama.

Bu yaklaşım, yalnızca dış çıktıları izlemeye güvenmek yerine proaktif risk azaltımına olanak tanır.

Sorumlu yapay zeka için uyumsuzluk erken çalışma

Bu gelişme, sorumlu yapay zekanın temel ilkelerini destekler: 

• Şeffaflık, iç model davranışını yorumlanabilir kılarak
• Güvenlik, erken müdahaleyi mümkün kılarak
• Hesap verebilirlik, insan denetimi için net sinyaller sunarak.

Bu, model geliştirme sürecine gerçek zamanlı izleme ve kontrol mekanizmalarını yerleştirme eğilimini yansıtmaktadır. Daha geniş güvenlik Ar-Ge çabalarının bir parçası olarak, bu teknik, eğitim sırasında uyumsuzluğu yakalama ve düzeltme yeteneğini geliştirerek uluslararası yapay zeka yönetişim çerçeveleri ve güvenlik odaklı tasarım standartlarıyla uyumludur.

Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi

Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi, gelişmiş "Sınır Yapay Zeka" sistemlerinin güvenliği, riskleri ve düzenlemesine odaklanan önde gelen uluslararası bir konferanstır. İlk etkinlik, 28 ülkeden hükümetleri, yapay zeka şirketlerini, sivil toplumu ve uzmanları küresel yapay zeka güvenliği çabalarını koordine etmek üzere Birleşik Krallık'taki Bletchley Park'ta Kasım 2023'te düzenlendi.

Temel Sonuçlar

• Bletchley Bildirgesi: Katılan uluslar, paylaşılan güvenlik ilkelerine dayalı güvenli, insan odaklı, güvenilir ve sorumlu yapay zeka geliştirmeye söz verdi.
• Uluslararası İşbirliği: Kötüye kullanım, toplumsal bozulma ve gelişmiş yapay zeka üzerindeki kontrol kaybı gibi riskleri azaltmak için acil işbirliğini vurguladı.
• Şeffaflık ve Düzenleme: Yapay zeka ilerlemelerine ayak uydurmak için şeffaflık, titiz güvenlik testleri ve uyarlanabilir düzenleyici çerçeveler çağrısında bulundu.

Amaç ve Vizyon

Zirve, çok paydaşlı işbirliğini ve etik yönetişimi teşvik ederek sorumlu yapay zeka gelişimini destekler. Amacı, yapay zekanın topluma fayda sağlamasını ve zararı en aza indirmesini sağlamak olup, insan güvenliği, etiği ve kapsayıcılığını önceliklendiren yapay zeka sistemlerini tasarlamak, dağıtmak ve yönetmek için küresel sorumluluğu vurgulamaktadır.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Sorumlu Yapay Zeka: 4 İlke ve En İyi Uygulamalar}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/responsible-ai}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 19 Mart 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Global Risk Study | Accenture

Accenture

2.

HIDDEN WORKERS: UNTAPPED TALENT

3.

Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification

4.

ITRC 2021 Data Breach Report Saw Record Number of Compromises

Identity Theft Resource Center

5.

reuters.com

Reuters

6.

reuters.com

Reuters

7.

Clearview AI fined €30.5M in the Netherlands over its facial recognition database - SiliconANGLE

8.

AI Cuts Google Data Center Cooling Costs 40% (DeepMind)

9.

https://ailuminate.mlcommons.org/benchmarks/general_purpose_ai_chat/1.0-en_us-official-ensemble

10.

Toward understanding and preventing misalignment generalization | OpenAI

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder