Uzmanlar AI Tabanlı Yalan Dedektörleri Konusunda Endişelerini Dile Getiriyor: Alman üniversitelerinden araştırmacılar, yapay zekanın suçlu sorgulamalarında ve AB sınırlarında giriş talep eden bireylerin sorgulanmasında olduğu gibi kritik uygulamalarda doğruluğu belirleme konusunda ciddi endişelerini ifade ettiler.
AI’nın Doğruluk Değerlendirmesindeki Kusurlulukları: Marburg Üniversitesi’nden Kristina Suchotzki ve Würzburg Üniversitesi’nden Matthias Gamer gibi psikoloji uzmanları, AI sistemlerindeki bazı sorunlara dikkat çekiyorlar, bunlar arasında “siyah kutu” doğası bulunuyor. Bu opaklık, AI kararlarının dışarıdan şeffaf veya doğrulanabilir olmadığı anlamına gelir. Ayrıca, sağlam bir teorik temel olmadan, böyle bir teknolojinin yanlış sonuçlara yol açma riski artar.
Aldatma İşaretlerinin Aranması Kesin Değil: Yalan tespitinde uygulanan yapay zeka önermesi, aldatmanın açık göstergelerinin var olduğunu varsayar. Ancak geniş çaplı araştırmalar, doğruyu söyleyen ifadeleri aldatıcı olanlardan ayırt edebilecek güvenilir herhangi bir işaretin belirlenmediğini gösteriyor. Bu da hiş kimse’nin dürüstlüğü hakkında kesin yargılar yapacak yeterli davranış ipuçlarının olmadığı anlamına geliyor.
Fizyolojik bir Yalan Dedektörü Efsanesi: Yayımlanan bir çalışmaya referansla, uzmanlar “Pinokyo’nun burnuna” gerçek dünya karşılığının olmadığını vurguladılar, geleneksel yalan dedektörleri tarafından kullanılan kan basıncı, nabız veya solunum gibi fiziksel sinyallerin doğruluğunu güvenilir bir şekilde belirleyemediklerine işaret ederek. Bu kısıtlamalar nedeniyle, psikologlar arasında geleneksel poligraflar genellikle bilimsel olarak kabul edilmezler.
Fizyolojik Tabanlı AI Yalan Dedektörlerinin Kısıtlılıkları: Yalan tespitinde AI kullanımı genellikle aldatmayı gösterdiği iddia edilen fizyolojik işaretlere ve davranış kalıplarına dayanır. Ancak, belirli, güvenilir yalan işaretlerinin varlığına bilimsel topluluk arasında fikir birliği bulunmamaktadır. Vücut, aldatmayla ilgisi olmayan stres, korku veya hatta rahatsızlığa karşılık olarak tepki verir. Ayrıca, davranış ipuçları son derece bireyseldir ve kişiden kişiye büyük ölçüde farklılık gösterebilir, bulguları genelleştirmeyi zorlaştırır.
Makine Öğrenmesi ve Yüz Tanıma Endişeleri: Bazı AI sistemleri yalanları tespit etmek için makine öğrenmesi ve yüz tanımaya dayanır. Eleştirmenler, makine öğrenmesi algoritmalarının, üzerinde eğitildiği veri kadar tarafsız olduğu için, bu tür teknolojilerin önyargılı olabileceğini iddia ediyorlar. Veri tüm nüfusu temsil etmiyorsa, belirli demografik grupların orantısız biçimde hedef alınma riski bulunmaktadır. Ayrıca, yüz tanıma teknolojisinin kullanımıyla gizlilik ihlali endişesi vardır.
Yalan Dedektörlüğünde İnsan Değerlendirmesinin Önemi: Önemli olan, uzmanların, yalan dedektörlüğünde teknolojik yardımlarla birlikte insan değerlendirmesine ihtiyaç duyduğunu vurgulamaktadır. İnsanlar bağlamı yorumlayabilir ve bir konunun davranışı ve durumu hakkındaki nüansları anlayabilir, ki bu noktada bir AI sistemi kapsamlı bir şekilde yansıtamayabilir. Sadece teknolojiye güvenmek, yanlış uygulamalara yol açabilir.
Yalan Dedektörlüğünde AI’nin Avantajları ve Dezavantajları:
Avantajları:
– Tutarlılık: AI, temel algoritmalar sağlam ve veri önyargılı değilse, tutarlı ve tarafsız analiz sunabilir.
– Hız: AI sistemleri, insan değerlendiricilerden daha hızlı bir şekilde bilgi işleyebilir ve değerlendirmeler sunabilir.
– Veri Analizi: Gelişmiş AI, büyük veri kümelerini analiz etme becerisine sahiptir, insanlar tarafından gözden kaçırılabilecek desenleri belirleme potansiyeline sahiptir.
Dezavantajları:
– Güvenilirlik: AI’nın algılayabileceği güvenilir, kesin fizyolojik veya davranışsak işaretler belirlenmemesi, güvenilirlik endişelerine neden olmaktadır.
– Şeffaflık: AI’nın “siyah kutu” doğası, kararlarının temeli hakkında anlama ve güvenme konusunda zorluk yaratmaktadır.
– Etik ve Gizlilik: Yalan tespitinde belirli AI teknolojilerinin kullanımı, gizlilik ve onay konularında etik endişelere neden olabilir.
Temel Zorluklar ve Tartışmalar:
– Algoritmik Önyargı: AI algoritmalarının mevcut önyargıları pekiştirebileceği olasılığı, belirli grupların haksız hedef alınmasına yol açabilir.
– Hukuki ve Etik Sonuçlar: Mahkemede AI yalan dedektörü kanılarının kabul edilebilirliğini belirleme ve kullanımının etik sonuçlarını ele alma.
– Yanlış Pozitifler/Negatifler: AI sistemlerinin yanlış yargıları, özellikle hukuki ya da sınır denetimi bağlamında ciddi sonuçlara yol açabilir.
Yapay Zeka ve Uygulama ve Etik Düşünceler Etrafındaki Tartışmalar Hakkında Daha Fazla Okuma İçin, güvenilir teknoloji ve bilim sitelerini keşfedebilirsiniz. Aşağıdaki bağlantılar ek bilgi ve perspektif sağlayabilir:
– Nature
– Science Magazine
– American Civil Liberties Union
Lütfen belirtilen URL’ler ana etki alanları içindir ve alt sayfa bağlantıları içermez. Yazılırken, mümkün olduğunca doğru olmaya çalışılmıştır.