Yapay zeka (YZ), etkileyici fırsatlar sunan ve önemli riskler barındıran güçlü ve geniş kapsamlı bir teknolojidir. Toplumun YZ sistemlerine kararlar almak için giderek daha fazla güvenmesiyle birlikte, bu sistemlerin kullanımını düzenlemek ve kontrol etmek hayati önem taşımaktadır. Bu makalede, YZ’nin karşı karşıya olduğu zorluklar – yanıltıcı bilgiler, derin taklitler ve önyargılar – ele alınmakta ve bu sorunları çözmek için çeşitli yönleri olan bir yaklaşımın gerekliliği vurgulanmaktadır.
YZ, sayısız parametreye sahip matematik denklemleri olan karmaşık algoritmalar tarafından yönlendirilmektedir. Bu algoritmalar, her çalıştırma ile farklı sonuçlar üretebilir, bu da davranışlarını öngörülemez hale getirir. Bununla birlikte, aynı zamanda önyargı ve ayrımcılığı pekiştirmek gibi bir potansiyele de sahiptirler. Örneğin, tarihî verilere dayalı olarak iş başvurularını analiz etmek için tasarlanmış bir Amazon algoritması erkek adayları lehine tercih etti ve işe alım sürecinde cinsiyet ayrımcılığının devam etmesine neden oldu.
Bu sorunları ele almak için Avustralya hükümeti ülkede YZ kullanımı için kapsamlı yönergeler belirlemeyi tercih etti. Uzmanlar, teknolojiyi, eğitimi, sosyal dahilimi ve yasaları içeren kapsamlı bir düzenleyici çerçevenin önemini vurgulamaktadır. İnovasyonu teşvik etmek ile riskleri azaltmanın arasında denge kurmak esastır.
Avrupa Birliği’nin yaklaşımından esinlenerek, Avustralya hükümeti YZ düzenlemeleri için risk temelli bir strateji benimsemeyi amaçlamaktadır. Bu, otonom araçlar veya tıbbi cihazlarda kullanılan yüksek riskli YZ sistemleri için kalite güvence önlemlerinin uygulanmasını içermektedir. YZ profesörü Toby Walsh tarafından vurgulandığı gibi var olan düzenlemeleri uygulamak ve yanı sıra ortaya çıkan riskleri ele almak için yeni düzenlemeler geliştirmek önemlidir.
Sorumluluk aynı zamanda teknoloji sektöründe de yatmaktadır. Yazılım geliştirme ekiplerinde eleştirel düşünme, YZ modellerinin sorumlu ve önyargısız veri kümeleri üzerinde eğitildiğinden emin olmak için gereklidir. Salesforce gibi şirketler, YZ önyargısıyla ilgili endişeleri ele almak için “Etik Kullanım Ofisi” gibi iç yönetim mekanizmalarını tanıtmıştır.
Ancak, zorluklar devam etmektedir. YZ sistemleri büyük ölçüde verilere dayanır ve bu veri kümelerinin kalitesi ve eksiksizliği sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebilir. Telif hakkı olan veya farklı amaçlar için oluşturulmuş olmasına rağmen, çeşitli kaynaklardan veri kullanımı YZ sistemlerinde yaygındır. Bu durum, önyargı risklerini azaltmak ve temsil etkenliğini sağlamak için sentetik veriler oluşturma gibi alternatif yaklaşımlara olan ihtiyacı belirtmektedir.
YZ alanının gelişmeye devam etmesiyle, düzenleyicilerin inovasyonu kolaylaştırma ile istenmeyen sonuçlara karşı koruma sağlama arasında hassas bir denge kurmaları gerekmektedir. Yararların gerçekleştiği, potansiyel zararların ise en aza indirildiği bir konuda dikkatli ve temkinli bir yaklaşım şarttır.
