Audrey Plonk , Karine Perset , Sara Fialho Esposito/ 24 Nisan 2025
Yapay zeka sistemleri giderek daha karmaşık hale geldikçe ve günlük hayatımıza entegre oldukça, bu sistemlerin nasıl oluşturulduğu, test edildiği ve korunduğu konusunda net içgörülere yönelik talep artıyor. Şeffaflık, gönüllü taahhütler ve gelişen düzenlemeler arasında temel bir ilke olarak ortaya çıkarken, yaygın olarak tanınan standartlar veya en iyi uygulamalar bulunmuyor. Anthropic’in Şeffaflık Merkezi ve OECD çerçevesi aracılığıyla standartlaştırılmış raporlama gibi yaklaşımlar , karmaşık yapay zeka geliştirme bilgilerini çeşitli paydaşlar için erişilebilir hale getirirken sektör raporlama gereksinimlerini kolaylaştırmaya yönelik umut verici yollar sunuyor.
Anthropic’in Şeffaflık Merkezi, anlamlı şeffaflığa yönelik bir yaklaşımı göstermektedir. Model geliştirme süreçleri, yetenek ve güvenlik değerlendirmeleri ve platform algılama ve uygulama ölçümleri hakkında merkezileştirilmiş bilgiler sağlar. Bu bilgileri erişilebilir biçimlerde yapılandırarak, kullanıcılar AI sistemlerinin nasıl geliştirildiğini, test edildiğini ve dağıtıldığını daha iyi anlayabilir.
Yapay zeka geliştirmede şeffaflığın önemi nedir?
Yapay zeka yeteneklerinin hızla evrimi, şirketlerin hem sorumlu yaklaşımları hem de potansiyel eksiklikleri ortaya çıkarmak için geliştirme ve güvenlik uygulamalarını nasıl uyguladığı konusunda şeffaflık gerektirir. Model geliştirme, yetenek değerlendirmeleri ve platform kullanımı konusunda şeffaflık, sahne arkasında gerçekleşen çalışmalara ilişkin içgörü sağlayarak bu endişelerin giderilmesine yardımcı olur. Şeffaflık raporlaması teknoloji sektöründe yerleşik bir uygulama olsa da, özellikle resmi düzenlemelerin hala geliştirildiği yerlerde, yapay zeka ekosisteminde daha da fazla önem kazanır.
Yapay zeka geliştirme ve dağıtımında şeffaflığın birçok önemli faydası vardır:
- Sektör genelinde anlamlı karşılaştırmalar yapılmasına olanak tanır
- Bilgi paylaşımını ve en iyi uygulamaların benimsenmesini kolaylaştırır
- Yapay zeka teknolojilerinin hesap verebilirliğini yaratarak kamu güvenini oluşturur ve korur
- Teknik olarak uygulanabilir düzenlemeleri bilgilendirebilecek sorumlu uygulamalara ilişkin deneysel örnekler sunar
Tarihsel olarak, proaktif şeffaflık teknoloji düzenlemesini anlamlı şekillerde bilgilendirmiştir. Hükümet veri talepleri hakkındaki erken teknoloji şirketi şeffaflık raporları sonunda endüstri standardı uygulaması haline geldi. Düzenlemeden önce gizlilik araçlarının ve kontrollerinin gönüllü olarak uygulanması, daha sonra GDPR gibi yasalarda kodlanan pratik çerçevelerin şekillenmesine yardımcı oldu . Bu emsaller, bugünün gönüllü AI şeffaflık çabalarının yarının düzenleyici çerçevelerini nasıl benzer şekilde bilgilendirebileceğinin altını çizerek, AI şeffaflık raporlamasına yönelik düşünceli, standartlaştırılmış yaklaşımlara ihtiyaç duyulduğunu ortaya koyuyor.
Anlamlı şeffaflığın zorluğu
Yapay zeka geliştirmede şeffaflığın uygulanması çeşitli zorlukların üstesinden gelmeyi gerektirir.
- 1. Teknik bilgileri erişilebilir hale getirme
İlk zorluk, hangi bilginin farklı kitleler için gerçekten yararlı olduğunu (hangisinin bilgi aşırı yükü yaratabileceğinin aksine) belirlemek ve bunu etkili bir şekilde uyarlamaktır. Şeffaflık kaynaklarının geliştirilmesi ve çeşitli paydaşlarla etkileşim yoluyla, standart model kartlarının teknik olarak kapsamlı olsa da, uzman olmayan kişilere temel bilgileri iletmede sıklıkla başarısız olduğunu gözlemledik. Buna yanıt olarak Anthropic, Şeffaflık Merkezi’nde temel gerçekleri ve değerlendirme sonuçlarını vurgulayan basitleştirilmiş bir “model raporu” geliştirdi ve uzman olmayanların model geliştirme uygulamalarını ve yeteneklerini anlamasını ve modeller arasında karşılaştırmalar yapmasını kolaylaştırdı. - 2. Raporlama gerekliliklerini basitleştirme
İkinci zorluk, anlamlı sektör karşılaştırmalarına olanak tanıyan çok sayıda gönüllü taahhüt, uluslararası çerçeve ve ortaya çıkan düzenlemeler arasında tutarlı şeffaflık standartları oluşturmayı içerir. Raporlama gerekliliklerinin yaygınlaşması, örtüşen beklentilerin bir karmaşasını yaratır. Örneğin, G7 Hiroşima AI Davranış Kuralları ve Seul Zirvesi taahhütleri, güvenlik değerlendirme yöntemleri gibi benzer bilgileri, ancak tutarsız ayrıntı düzeylerinde ister ve bu da paydaşların şirketler arasında uygulamaları etkili bir şekilde karşılaştırmasını zorlaştırır. Bu parçalanma, nihayetinde şeffaflığın temel amacını baltalar: kamuoyuna AI geliştirme uygulamalarına ilişkin net bir görünürlük sağlamak. OECD G7 Hiroşima AI Süreci Raporlama Çerçevesi, AI şirketlerinin uygulamalarını raporlamaları için standartlaştırılmış bir yapı oluşturarak bu ihtiyacı karşılamaya başlar ve temel şeffaflık unsurlarının kapsamlı bir şekilde kapsanmasını sağlarken daha etkili raporlamayı mümkün kılar. - 3. Gelişen teknolojiye uyum sağlama
Üçüncü zorluk, şeffaflık çerçevelerinin teknoloji ve modeller geliştikçe uyum sağlamak için esnekliğe ihtiyaç duymasıdır. Örneğin, Sorumlu Ölçekleme Politikasını geliştirerek ve güncelleyerek, Anthropic, alandaki araştırma ve anlayış derinleştikçe model değerlendirme metodolojilerinin hızla güncelliğini yitirebileceğini gözlemledi. Bugünün modelleri için anlamlı şeffaflığı oluşturan şey, yarının sistemlerinin ilgili boyutlarını yakalayamayabilir. Bu nedenle, raporlama çerçeveleri, yapay zeka gelişiminin hızla değişen doğasına uyum sağlamak için yeterli esnekliği korumalıdır.
Sorumlu yapay zeka evrimi için şeffaflığın standartlaştırılması
Yapay zeka geliştirmede şeffaflık, teknolojinin kendisiyle birlikte gelişmesi gereken devam eden bir süreçtir. Sonuç olarak, şeffaflık, gelecekteki düzenlemeleri bilgilendirebilecek ve sorumlu yapay zeka geliştirme için gerekli güveni oluşturabilecek pratik standartlar oluştururken çeşitli paydaşlara hizmet etmelidir.
https://oecd.ai/en/wonk/anthropic-practical-approach-to-transparency