AI Magazine, yapay zekayı uygulayanların anlaması ve dikkate alması gereken en 10 etik parametreyi ele alıyor
Yapay zeka yarışı devam ediyor ve işletmeler bunu kendi operasyonlarına uygulamanın yollarını bulmaya çalışıyorlar.
Yapay Zekayı al ve kullan yaklaşımı sonuç verdi: Çalışanların %81’i işyerindeki genel performanslarında genel bir iyileşme olduğunun bildirdi.
Ancak, erken benimseyen olma veya geride kalmama yarışında, gerçek bir endişe gündeme gelebiliyor. Etik Yapay Zeka.
Potansiyel zararı azaltmayı, önyargı ve ayrımcılığı önlemeyi ve yapay zeka sistemlerine olan güveni artırmayı amaçlayan etik yapay zeka, adil, şeffaf, hesap verebilir ve insan haklarına ve mahremiyete saygılı olmaya çalışan yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini ve kullanılmasını ifade eder.
Düzenleyici bir gereklilik, mali sınırlama veya kapasite sorunu olmaması nedeniyle, etik yapay zeka konusu, operasyonları uygulama sırasında kayboluyor olabilir .
Bu nedenle AI Magazine, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanan kuruluşların daha etik hale gelmelerine yardımcı olabilecek 10 önemli ipucunu derledi. Bu ipuçların şöyle sıralanabilir:
10. Yapay zekanın uzun vadeli etkisini göz önünde bulundurun
Yapay zeka sistemlerini geliştirirken anlık faydaların ötesine bakmak ve toplum ve çevre üzerindeki uzun vadeli etkileri dikkate almak çok önemlidir. Bu, işten çıkarma veya kullanımın çevresel etkisi gibi potansiyel istenmeyen sonuçların değerlendirilmesini ve olumsuz sonuçları hafifletecek stratejiler geliştirmeyi içerir.
Kuruluşlar, yalnızca mevcut sorunları çözmekle kalmayıp aynı zamanda gelecek nesillere olumlu katkıda bulunan, sürdürülebilir ve sorumlu teknolojik ilerlemeyi sağlayan yapay zeka yaratmaya çalışmalıdır.
9. Sorumluluk
Yapay zeka geliştirme ve dağıtımındaki sorumluluk çok önemlidir. Bu, geliştiricileri, kuruluşları ve kullanıcıları yapay zeka sistemlerinin eylemlerinden ve kararlarından sorumlu tutmak anlamına gelir.
Bu, net hesap verebilirlik hatları oluşturmayı, sağlam yönetim yapıları uygulamayı ve YZ sistemleri zarar verdiğinde düzeltme mekanizmaları oluşturmayı içerir. Sorumlu YZuygulamaları ayrıca YZsistemlerinin etik sınırlar içinde çalışmaya devam etmesini ve toplumsal değerlerle uyumlu olmasını sağlamak için sürekli izleme ve değerlendirmeyi de içerir.
8. İnsan merkezli tasarım
Yapay zekada insan merkezli tasarım, insan ihtiyaçlarını, tercihlerini ve refahını ön planda tutan sistemler oluşturmaya odaklanır. Bu yaklaşım, farklı bakış açılarını göz önünde bulundurarak ve yapay zeka çözümlerinin insan yeteneklerinin yerini almak yerine geliştirmesini sağlayarak, geliştirme süreci boyunca son kullanıcıların katılımını içerir.
Geliştiriciler, insanları yapay zeka tasarımının merkezine koyarak, kullanıcıların ve genel olarak toplumun ihtiyaçlarına gerçekten hizmet eden daha sezgisel, erişilebilir ve faydalı sistemler yaratabilirler.
7. Güvenilirlik
Güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmak, bunların yaygın kabul görmesi ve etik kullanımı açısından önemlidir. Bu, güvenilir, tutarlı ve kullanıcı beklentilerine uygun şekilde davranan yapay zeka oluşturmayı içerir.
Güvenilirlik aynı zamanda kullanılan verilerin bütünlüğünü, algoritmaların sağlamlığını ve genel sistem güvenliğini de kapsar. Kuruluşlar, yapay zeka sistemlerinin yetenekleri ve sınırlamaları konusunda şeffaf olmalı, kullanıcılar ve paydaşlar arasında bir güven ortamı yaratmalıdır.
6. İnsan gözetimi
İnsan gözetimi, etik yapay zeka operasyonlarının sağlanmasında kritik bir bileşendir. Özellikle yüksek riskli senaryolarda yapay zeka sistemleri üzerinde insan kontrolünün ve karar verme yetkisinin korunmasını içerir.
Bu gözetim, yapay zeka kararlarının düzenli olarak denetlenmesini, gerektiğinde otomatik süreçleri geçersiz kılma yeteneğini ve sistem performansının sürekli izlenmesini içerir. İnsan gözetimi, istenmeyen sonuçların önlenmesine yardımcı olur ve yapay zeka sistemlerinin insani değerler ve etik standartlarla uyumlu kalmasını sağlar.
5. Açıklanabilirlik
Yapay zekada açıklanabilirlik, yapay zeka sistemlerinin kararlarına veya tahminlerine nasıl ulaştığını anlama ve yorumlama yeteneğini ifade eder. Bu, güven oluşturmak, hesap verebilirliği sağlamak ve kullanıcıların yapay zeka çıktılarına dayalı olarak bilinçli kararlar almasını sağlamak için çok önemlidir.
Açıklanabilir yapay zeka, daha iyi hata ayıklamaya, düzenlemelere uyuma ve potansiyel önyargıların belirlenmesine olanak tanır. Kuruluşlar, temeldeki algoritmalar karmaşık olsa bile, eylemleri için açık ve anlaşılır açıklamalar sunabilen yapay zeka sistemleri geliştirmeye çalışmalıdır.
4. Güvenlik
Yapay zeka sistemlerinin güvenliğinin sağlanması, etik uygulamaları açısından çok önemlidir. Bu, hem fiziksel hem de dijital ortamlarda yapay zekanın neden olduğu kazaları veya zararları önlemek için sıkı test ve doğrulamaları içerir. Güvenlik hususları yapay zekanın insanın psikolojik sağlığı ve sosyal dinamikleri üzerindeki etkisini de kapsamalıdır.
Ek olarak yapay zeka sistemleri, kötüye kullanıma veya manipülasyona karşı sağlam korumalarla ve beklenmedik durumlar ortaya çıktığında güvenli bir şekilde arızalanma yeteneğiyle tasarlanmalıdır. Yapay zeka sistemlerinin aşırı kaynak tüketmemesini veya çevresel bozulmaya önemli ölçüde katkıda bulunmamasını sağlamak için çevresel güvenlik de çok önemlidir.
3. Gizlilik
Gizlilik, yapay zeka geliştirme ve dağıtımında temel bir etik husustur. Kullanıcı verilerinin yetkisiz erişime karşı korunmasını, güvenli veri depolama ve aktarımının sağlanmasını ve kullanıcılara kişisel bilgileri üzerinde kontrol verilmesini içerir. Yapay zeka sistemleri, veri minimizasyonu, anonimleştirme ve şifreleme gibi gizliliği koruyan tekniklerle tasarlanmalıdır.
Kuruluşlar, veri toplama ve kullanma uygulamaları konusunda şeffaf olmalı, kullanıcılardan bilgilendirilmiş onay almalı ve veri koruma düzenlemelerine bağlı kalmalıdır. Yapay zeka sistemlerini iyileştirmek için veri ihtiyacını bireysel gizlilik haklarıyla dengelemek, sürekli dikkat ve yenilik gerektiren kritik bir zorluktur.
2. Şeffaflık
Yapay zekada şeffaflık, güven oluşturmak ve etik kullanımı sağlamak için gereklidir. Yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığı, hangi verileri kullandıkları ve kararların nasıl alındığı konusunda açık olmayı içerir. Kuruluşlar, sınırlamaları ve potansiyel önyargıları da dahil olmak üzere yapay zeka modellerine ilişkin net belgeler sağlamalıdır.
Bu şeffaflık, kullanıcılarla yapay zeka sistemleriyle ne zaman etkileşime girdikleri ve verilerinin nasıl kullanıldığı hakkında iletişim kurmaya kadar uzanır. Aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin hataları veya beklenmedik davranışları konusunda açık sözlü olmayı da içerir. Kuruluşlar şeffaflığı teşvik ederek yapay zekanın kamuoyu tarafından daha iyi anlaşılmasını sağlayabilir, bilinçli karar almayı kolaylaştırabilir ve yapay zeka sistemlerinin anlamlı bir şekilde incelenmesine ve iyileştirilmesine olanak sağlayabilir.
1. Adillik ve önyargı
Adillik ve önyargı, yapay zekada etik hususların ön saflarında yer alır. Bu, yapay zeka sistemlerinin ırk, cinsiyet, yaş veya sosyoekonomik durum gibi korunan özelliklere dayalı olarak bireylere veya gruplara karşı ayrımcılık yapmamasını sağlamayı içerir. Eğitim verilerindeki önyargılar taraflı çıktılara yol açabileceğinden, adalete ulaşmak, yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan verilere dikkatli bir şekilde dikkat edilmesini gerektirir.
Kuruluşlar önyargı için titiz testler uygulamalı, çeşitli veri kümeleri kullanmalı ve AI sistemlerindeki adaletsizliği azaltmak için teknikler kullanmalıdır. Bu ayrıca, öğrendikçe ve evrimleştikçe adil kalmalarını sağlamak için AI sistemlerinin sürekli izlenmesini ve ayarlanmasını da içe
rir. Adalet ve önyargının ele alınması yalnızca etik nedenlerle değil aynı zamanda yasal uyumluluk ve AI teknolojilerine olan kamu güveninin sürdürülmesi için de önemlidir.
https://aimagazine.com/ai-strategy/81-employees-believe-ai-improves-their-job-performance