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 uygulamaları göz önünde bulundurarak geliştirmek ve ölçeklendirmek, herkes için çalışan bir yapay zeka inşa etmek için esastır.

Sorumlu yapay zeka (RAI) tasarımı için dört ilkeyi ve bunlara ulaşmak için en iyi uygulamaları keşfedin:

Sorumlu Yapay Zeka için Adım Adım Kılavuz

1. Yapay zeka sistemlerini insan kullanıcılara ve onların deneyimlerine odaklanarak devreye alın. Tasarımın daha iyi bir kullanıcı etkileşimi için etik ilkeleri ve toplumsal değerleri içerdiğinden emin olun.
2. Geri bildirim ve hata oranları dahil olmak üzere çeşitli metrikleri izlemek için sorumlu bir yapay zeka panosu kullanın, böylece sistem etkinliğini ve risk yönetimini sağlayın.
3. Eğitim verilerini ve temel verileri doğruluk ve temsil edilebilirlik açısından dikkatlice inceleyin. Veri etiğini iyileştirmek ve yapay zeka politikanızın adillik denetimlerini zorunlu kılmasını sağlamak için önyargıları ve adil olmayan sonuçları ele alın.
4. Makine öğrenimi modellerinin sınırlamalarını anlayın ve bunları açıkça iletin. Korelasyonlara aşırı güvenmekten kaçının ve üretken yapay zeka yeteneklerinin kapsamını tanıyın.
5. Birim ve entegrasyon testleri dahil olmak üzere yapay zeka iş akışlarında titiz testler uygulayın. Sürekli izleme, etik hususları süreç boyunca dahil ederek sistem güvenilirliği ve doğruluğu için esastır.
6. Dağıtım sonrası sistem performansını sürekli olarak izleyin, güncellemeleri mevzuat uyumluluğu için AB Yapay Zeka Yasası'na göre değerlendirin ve gizlilik ve güvenlik ilkelerine uyum sağlayın. İzleme uygulamalarınızı gizlilik, şeffaflık ve güvenliği vurgulayan yapay zeka politikası standartlarıyla uyumlu hale getirin. Yaygın benimseme ve kötü niyetli saldırılara karşı direnç sağlarken hem acil hem de uzun vadeli sorunları ele alın.

1. Adillik

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

Gerçek hayattan örnekler

Gerçek dünya uygulamalarında yapay zeka önyargısına dair üç örnek:

• Kredi algoritmalarında cinsiyetçilik: 2019 yılında, Apple'ın kredi kartı algoritmasının kadınlara karşı ayrımcılık yaptığına ve cinsiyete dayalı olarak farklı kredi limitleri sunduğuna dair (kurucu ortak Steve Wozniak dahil) birden fazla iddia vardı.
• Yapay zeka tabanlı işe alımda ırkçılık ve engelli ayrımcılığı: Harvard Business School ve Accenture tarafından hazırlanan yakın tarihli bir rapora göre, ABD'de 27 milyon çalışan otomatik ve yapay zeka tabanlı işe alım sistemleri nedeniyle eleniyor ve iş bulamıyor. ²  Bu "gizli çalışanlar" arasında göçmenler, mülteciler ve fiziksel engelli bireyler bulunmaktadır.
• Yüz tanımada ırkçılık: Araştırmacılar, Amazon veya Microsoft gibi bazı ticari yüz tanıma teknolojilerinin koyu tenli kadınlarda düşük doğruluk gösterdiğini, ancak açık tenli erkeklerde daha yüksek doğruluk sağladığını tespit etti (Şekil 1).³

Bu önyargılı kararlar, proje tasarımından veya gerçek dünyadaki önyargıları yansıtan veri kümelerinden kaynaklanabilir. Herkes için sağlam ve kapsayıcı yapay zeka sistemleri oluşturmak için bu önyargıları ortadan kaldırmak kritik öneme sahiptir.

Adilliği sağlamak için en iyi uygulamalar

• Veri kümesinin, popülasyonun adil bir temsili olup olmadığını inceleyin.
• Modelin farklı gruplar arasında eşit derecede iyi performans gösterip göstermediğini belirlemek için veri kümesinin alt popülasyonlarını analiz edin.
• Adillik göz önünde bulundurularak modeller tasarlayın ve sosyal bilimciler ile diğer konu uzmanlarına danışın.
• Dağıtımdan sonra makine öğrenimi modelini sürekli olarak izleyin. Modeller sapma gösterir, bu nedenle önyargılar bir süre sonra sisteme dahil olabilir.
• Ölçülebilir hesap verebilirlik için adillik kıyaslamalarını yapay zeka politikanıza entegre edin.

Yapay zeka önyargısı ve nasıl düzeltileceği hakkında kapsamlı bir makalemiz var. İncelemekten ücretsiz çekinmeyin. Ayrıca yapay zeka etiği hakkındaki makalemizi de okuyabilirsiniz.

2. Gizlilik

Yapay zeka sistemleri genellikle büyük veri kümeleri kullanır ve bu veri kümeleri bireyler hakkında hassas bilgiler içerebilir. Bu, yapay zeka çözümlerini veri ihlallerine ve hassas bilgileri elde etmek isteyen kötü niyetli tarafların saldırılarına karşı savunmasız hale getirir:

• Identity Theft Resource Center'a göre, 2021 yılında 1862 veri ihlali yaşandı; bu, 2017'deki önceki tüm zamanların en yüksek seviyesinden 23% daha yüksektir.⁴

Veri ihlalleri, işletmeler için finansal kaybın yanı sıra itibar hasarına da neden olur ve hassas bilgileri ifşa olan bireyleri riske atabilir.

Gerçek hayattan örnek

2024'ün başlarında, İtalya'nın veri koruma otoritesi Trento şehrine €50.000 para cezası verdi; bu, yapay zeka ile ilgili gizlilik ihlalleri nedeniyle cezalandırılan ilk İtalyan belediyesi oldu. Trento, AB tarafından finanse edilen ve kameralar, mikrofonlar ve sosyal medya izlemeyi içeren gözetim projelerinde yapay zeka araçları kullanmış, ancak kişisel verileri düzgün bir şekilde anonimleştirmemiş ve bilgileri üçüncü taraflarla hukuka aykırı olarak paylaşmıştı.

Denetim kurumu, GDPR kapsamında şeffaflık ve orantılılık ihlallerini gerekçe göstererek toplanan tüm verilerin silinmesini emretti. Bu dava, İtalya'nın 2023'teki geçici ChatGPT yasağı ve 2024 sonlarında OpenAI'ye verilen para cezası gibi eylemleri takiben, yapay zeka ile ilgili gizlilik kurallarını giderek daha fazla uyguladığını yansıtıyor.⁵

Gizliliği sağlamak için en iyi uygulamalar

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

3. Emniyet ve güvenlik

Bir yapay zeka sisteminin güvenliği, saldırganların sisteme müdahale etmesini ve amaçlanan davranışını değiştirmesini önlemek için kritik öneme sahiptir. Yapay zekanın toplumun özellikle kritik alanlarında artan kullanımı, kamu güvenliği üzerinde önemli etkileri olabilecek güvenlik açıklarına yol açabilir.

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

Aşağıdaki örnekleri göz önünde bulundurun:

• Araştırmacılar, yola küçük çıkartmalar yerleştirerek sürücüsüz bir arabanın karşı şeritte gitmesini sağlayabildiklerini gösterdiler.

Bu çekişmeli saldırılar şunları içerebilir:

• Veri zehirleme: Eğitim veri kümelerine yanıltıcı veriler enjekte etme.
• Model zehirleme: Modellere erişme ve onları manipüle etme.

ve daha fazlası, yapay zeka modelinin istenmeyen şekillerde davranmasına neden olabilir. Yapay zeka teknolojisi geliştikçe, saldırganlar yeni yöntemler bulacak ve yapay zeka sistemlerini savunmanın yeni yolları geliştirilecektir.

Gerçek hayattan örnek

İspanya, AB Yapay Zeka Yasası ile uyumlu olarak, deepfake'ler gibi tüm yapay zeka tarafından üretilen içeriğin açıkça etiketlenmesini gerektiren, şeffaflığı güçlendirmeyi ve savunmasız grupları korumayı amaçlayan bir yasa tasarısını onayladı. Yasa ayrıca yapay zeka yoluyla bilinçaltı manipülasyonu yasaklıyor ve ihlaller için ağır cezalar öngörüyor. Yasa şunları gerektiriyor:

• Etiketleme: Tüm yapay zeka tarafından üretilen içerik (ör. resimler, videolar, metin) bu şekilde açıkça işaretlenmelidir.
• Deepfake düzenlemesi: Sentetik medya, yapay kökenini açıklamak zorundadır.
• Manipülasyon yasağı: Yapay zeka sistemleri, kullanıcıları, özellikle küçükleri veya savunmasız bireyleri istismar etmek için bilinçaltı teknikler kullanamaz.

İhlal durumunda, model sağlayıcılarının €35 milyona kadar veya küresel cironun 7%'si kadar ödeme yapması bekleniyor. AESIA adında yeni bir ulusal ajans, uyumu izleyecek ve uygulayacak.

Bu yasa, kullanıcıların sentetik içerikle ne zaman etkileşimde bulunduklarını bilmelerini sağlayarak ve zararlı manipülasyonu engelleyerek sorumlu yapay zekanın şeffaflık ve güvenlik ilkelerini pekiştiriyor.⁶

Güvenliği sağlamak için en iyi uygulamalar

• Bir düşmanın sisteme saldırmak için bir motivasyonu olup olmayacağını ve böyle bir saldırının potansiyel sonuçlarını değerlendirin.
• Güvenlik açıklarının belirlenmesi ve azaltılması için sistemi test etmek üzere düşman gibi davranacak bir kırmızı ekip oluşturun.
• Yapay zeka saldırıları ve yapay zeka güvenliğindeki yeni gelişmeleri takip edin. Bu, devam eden bir araştırma alanıdır, bu nedenle gelişmelere ayak uydurmak önemlidir.

4. Şeffaflık

Yapay zeka sistemlerinin şeffaflığı, yorumlanabilirliği veya açıklanabilirliği; işletmelerin sektör standartlarına veya hükümet düzenlemelerine uyması gereken sağlık ve sigorta gibi bazı sektörlerde bir zorunluluktur. Ancak, yapay zeka modellerinin neden belirli çıktılar ürettiğini yorumlayabilmek, tüm işletmelerin ve kullanıcıların yapay zeka sistemlerini anlayabilmesi ve güvenebilmesi için önemlidir.

Şeffaf bir yapay zeka sistemi, işletmelere şu konularda yardımcı olabilir:

• İş açısından kritik kararları açıklama ve savunma,
• "Eğer" senaryoları oluşturma,
• Modellerin amaçlandığı gibi çalıştığından emin olma,
• İstenmeyen sonuçlar durumunda hesap verebilirliği sağlama.

Gerçek hayattan örnek

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

• Rıza yok: Biyometrik verileri (yüz özellikleri) kullanıcıların bilgisi veya izni olmadan topladı.
• Şeffaflık eksikliği: Bireyler, görüntülerinin kullanıldığı veya nasıl işlendiği konusunda bilgilendirilmedi.
• Hassas veri: Veritabanı, küçüklerin görüntülerini içeriyordu.
• Uyumsuzluk: AB'de yerel bir temsilci veya yasal veri dayanağı olmaksızın faaliyet gösterdi.⁷

Kullanım alanları

Açıklanabilir yapay zeka, aşağıdakiler gibi çeşitli sektörlerde karar alma süreçlerinde şeffaflık ve güven oluşturmaya yardımcı olabilir:

• Sağlık hizmetleri: Hekimlerin, yapay zekanın hastalık teşhisleri ve tedavi önerilerinin ardındaki mantığı anlamalarına yardımcı olarak.
• Finans: Dolandırıcılık tespiti ve yatırım tavsiyesinde paydaşlar arasında güveni teşvik eden şeffaflık sağlayarak.
• Otomotiv: Otonom araçlardaki karar alma süreçlerinin netleştirilmesine yardımcı olarak, emniyet ve güvenilirliği artırarak.
• Pazarlama ve Satış: Müşteri segmentasyonu, satış tahmini ve reklam hedeflemesi için yapay zeka odaklı içgörülerin şeffaf olmasını sağlayarak, stratejik kararları destekleyerek.
• Siber güvenlik: Yapay zekanın tehdit tespitinin ardındaki 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 belirlemeyi kolaylaştırabilir.
• Yorumlanması zor modellere (yani kara kutu modelleri) göre 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 benimsemesi büyüdükçe, enerji verimliliği daha önemli hale geliyor. İşletmeler, performansı korurken kaynak kullanımını azaltmak için modellerin nasıl oluşturulduğunu, eğitildiğini ve dağıtıldığını optimize etmeye başlıyor.

Yeşil Yapay Zeka yaklaşımı, işletmelere şu konularda yardımcı olabilir:

• Enerji tüketimini ve operasyonel maliyetleri azaltma,
• Yapay zeka iş yüklerinin karbon ayak izini düşürme,
• Model eğitimi ve inference verimliliğini artırma,
• Yapay zeka girişimlerini sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu hale getirme.

Gerçek hayattan örnek

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

Bu, şu sonuçları doğurdu:

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

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

Kullanım alanları

Yeşil Yapay Zeka, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulanabilir:

• Veri merkezi optimizasyonu: Yapay zeka sistemleri, enerji israfını azaltmak için soğutma ve güç kullanımını ayarlar.
• Verimli model tasarımı: Daha küçük modeller ve sıkıştırma teknikleri, hesaplama gereksinimlerini azaltır.
• İş yükü zamanlaması: Görevler, enerji talebinin daha düşük olduğu veya yenilenebilir enerjinin mevcut olduğu zamanlarda çalıştırılır.
• Bulut optimizasyonu: Yapay zeka, aşırı tedariki önlemek için kaynakları dinamik olarak tahsis etmeye yardımcı olur.
• Uç yapay zeka: Verilerin kaynağa daha yakın işlenmesi, veri aktarımını ve enerji kullanımını azaltır.

Yeşil Yapay Zeka'yı sağlamak için en iyi uygulamalar

• Gereksiz yere büyük modeller yerine verimli model mimarileri kullanın.
• Yinelemeleri azaltarak ve daha kaliteli veriler kullanarak eğitimi 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 farkındalığına sahip iş yükü zamanlaması gibi bazı Yeşil Yapay Zeka uygulamaları halen gelişmektedir ve henüz yaygın olarak standartlaştırılmamıştır. Bununla birlikte, mevcut uygulamalar önemli verimlilik kazanımlarının elde edilebilir olduğunu göstermektedir.

Sorumlu yapay zeka araçları

Sorumlu yapay zeka yazılımı pazar ortamı, aşağıdakiler gibi sorumlu yapay zeka çerçeveleri sunan çeşitli araçları içerir:

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

Veri bilimi danışmanları ve yapay zeka danışmanları hakkında daha fazla bilgi için yapay zeka hizmetleri veri odaklı listelerimize göz atmaktan ücretsiz çekinmeyin.

Bu araçların etik değerlerle uyumlu olmasını sağlamak için, kuruluşlar güvenlik, adillik, şeffaflık ve hesap verebilirliği kapsayan yapay zeka politikalarıyla uyumlu araçlar benimsemelidir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Bir yapay zeka aracının sorumlu olup olmadığı nasıl belirlenir?

İş kullanıcıları, örneğin bir İK ekibinin, deneyim ve eğitime dayalı olarak CV'leri filtreleyerek işe alımı hızlandırmak amacıyla başvuru sahibi profillerini incelemek için LLM tabanlı bir algoritma kullanması gibi yapay zeka araçlarını kullanabilir. Ancak, araç adillik ilkelerini ihlal ederse, belirli gruplara karşı ayrımcılık yapabilir. Bu önyargının farkında olmayan kullanıcılar, cinsiyet veya ırka dayalı olarak adayları reddedebilir ve bu da kuruluş 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 yorumlarını inceleyebilir ve gerçek hayattan örnekler veya vaka çalışmaları üzerinde çalışabilirler. Aşağıdaki tablo, en iyi LLM'lerden bazıları için kıyaslama sonuçlarını göstermektedir:

Sistemler, 5 puanlık bir ölçek kullanılarak hem genel olarak hem de her bir tehlike için değerlendirilir: Kötü (1), Orta (2), İyi (3), Çok İyi (4) ve Mükemmel (5). Derecelendirmeler, değerlendirme standartlarını karşılayamayan yanıtların yüzdesine göre belirlenir.⁹

Sorumlu yapay zekadaki son gelişmeler

Uyumsuzluk erken uyarı sistemi

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

Uyumsuzluk erken uyarı sistemi nasıl çalışır?

Güvenli olmayan davranışlarla ilişkili "toksik kişilik" gibi belirli dahili özellikleri tanımlayarak çalışır. Eğitim veya dağıtım sırasında bu özelliklerin aktivasyon seviyelerini izleyerek, geliştiriciler bir model uyumsuz davranışa doğru sapmaya başladığında erken uyarılar alabilirler.

Bu tür uyarı sinyalleri ortaya çıktığında, müdahaleler şu yollarla uygulanabilir:

• Zararlı aktivasyonu doğrudan sönümleme
• Modelin dahili yönünü güvenli olmayan kalıplardan uzaklaştıran bir teknik olan aktivasyon yönlendirmesi uygulama.

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

Sorumlu yapay zeka için uyumsuzluk erken uyarı sistemi

Bu gelişme, sorumlu yapay zekanın temel ilkelerini destekler:

• Dahili model davranışını yorumlanabilir hale getirerek Şeffaflık,
• Erken müdahaleyi mümkün kılarak Güvenlik,
• İnsan gözetimi için net sinyaller sunarak Hesap verebilirlik.

Bu, model geliştirme sürecine gerçek zamanlı izleme ve kontrol mekanizmalarını yerleştirmeye yönelik büyüyen bir eğilimi yansıtmaktadır. Daha geniş güvenlik Ar-Ge çabalarının bir parçası olarak bu teknik, eğitim sırasında uyumsuzluğu yakalama ve düzeltme yeteneğini ilerleterek uluslararası yapay zeka yönetişim çerçeveleri ve tasarımda güvenlik standartları ile uyumlu hale gelir.

Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi

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

Temel Sonuçlar

• Bletchley Deklarasyonu: Katılımcı ülkeler, ortak güvenlik ilkelerine dayalı olarak güvenli, insan merkezli, güvenilir ve sorumlu yapay zeka geliştirmeyi taahhüt etti.
• Uluslararası İşbirliği: Kötüye kullanım, toplumsal aksama ve gelişmiş yapay zeka üzerindeki kontrolün kaybı gibi riskleri azaltmak için acil işbirliğinin önemi vurgulandı.
• Şeffaflık ve Düzenleme: Yapay zeka ilerlemelerine ayak uydurmak için şeffaflık, titiz güvenlik testleri ve uyarlanabilir düzenleyici çerçeveler çağrısında bulunuldu.

Amaç ve Vizyon

Zirve, çok paydaşlı işbirliğini ve etik yönetişimi teşvik ederek sorumlu yapay zeka gelişimini desteklemektedir. Zararı en aza indirirken yapay zekanın topluma fayda sağlamasını garanti altına almayı amaçlar ve insan güvenliği, etik ve kapsayıcılığa öncelik veren yapay zeka sistemleri tasarlama, devreye alma ve yönetme konusundaki küresel sorumluluğu vurgular.

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 | Managing the Future of Work

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