Yapay Zeka Güven Boşluğunu Kapatmak

Yapay zekanın benimsenmesi kritik bir dönüm noktasına ulaşıyor. İşletmeler, operasyonel verimlilikte büyük ilerlemeler elde etme vaadiyle yapay zekayı coşkuyla benimsiyor.

son zamanlarda Gevşek Anket Yapay zekanın benimsenmesinin hızlanmaya devam ettiğini, işyerlerinde yapay zeka kullanımının yakın zamanda %24 arttığını ve ankete katılan yöneticilerin %96'sının "yapay zekayı iş operasyonlarına entegre etmenin acil olduğuna" inandığını buldu.

Ancak, orada bir genişleyen uçurum Yapay zekanın kullanımı ile potansiyel olumsuz etkilerine ilişkin artan endişe arasında. Sadece %7 masa çalışanlarının oranı buna inanıyor AI'dan çıktılar işle ilgili görevlerde onlara yardımcı olacak kadar güvenilirdirler.

Bu boşluk, yöneticilerin yapay zeka entegrasyonuna yönelik coşkusu ile çalışanların aşağıdaki gibi faktörlere ilişkin şüpheleri arasındaki keskin zıtlıkta açıkça görülmektedir:

• Önyargı ve Adillik: Yapay zeka sistemleri mevcut önyargıları sürdürmek veya hatta şiddetlendirmek adaletsiz sonuçlara yol açmaktadır.
• Gizlilik ve Güvenlik: Çalışanlar endişeleniyor kişisel verilerinin nasıl olduğu hakkında Yapay zeka sistemleri tarafından toplanır, depolanır ve kullanılır.
• Opak Karar Verme: Yapay zeka sistemleri genellikle "kara kutular" olarak çalışır ve doğru kararları verir. insanların anlaması zor veya açıklayın.
• Otomasyon Kaygısı: Yaygın bir korku var: Yapay zeka insan işlerinin yerini alacakişsizliğe ve ekonomik istikrarsızlığa yol açmaktadır.

Güven Oluşturmada Mevzuatın Rolü

Bu çok yönlü güven sorunlarını çözmek için yasal önlemler giderek daha fazla gerekli bir adım olarak görülüyor. Mevzuat, yapay zeka gelişiminin ve dağıtımının düzenlenmesinde ve dolayısıyla güvenin artırılmasında önemli bir rol oynayabilir. Temel mevzuat yaklaşımları şunları içerir:

• Veri Koruma ve Gizlilik Yasaları: Katı veri koruma yasalarının uygulanması, yapay zeka sistemlerinin kişisel verileri sorumlu bir şekilde işlemesini sağlar. Avrupa Birliği'ndeki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemeler, şeffaflığı, veri minimizasyonunu ve kullanıcı rızasını zorunlu kılarak bir emsal teşkil ediyor. Özellikle, GDPR'nin 22. Maddesi veri sahiplerini otomatik karar vermenin olası olumsuz etkilerinden korur. Avrupa Birliği Adalet Divanı'nın (CJEU) yakın tarihli kararları, kişinin otomatik karar almaya tabi tutulmama haklarını doğrulamaktadır. Bu durumuda Schufa Holding AG, Otomatik kredi karar verme sistemi temelinde bir Alman vatandaşının banka kredisi talebinin reddedildiği durumlarda mahkeme, Madde 22'nin kuruluşların tedbirleri uygulamasını gerektirdiğine hükmetti Yapay zeka teknolojilerinin kullanımına ilişkin gizlilik haklarını korumak.
• Yapay Zeka Düzenlemeleri: Avrupa Birliği, AB Yapay Zeka Yasasını onayladı (AB AIA)Yapay zeka sistemlerinin kullanımını risk düzeylerine göre düzenlemeyi amaçlayan. Kanun, yüksek riskli yapay zeka sistemleri için veri kalitesi, dokümantasyon, şeffaflık ve insan gözetimi gibi alanları kapsayan zorunlu gereklilikleri içeriyor. Yapay zeka düzenlemelerinin temel faydalarından biri, yapay zeka sistemlerinin şeffaflığını ve açıklanabilirliğini teşvik etmesidir. Ayrıca AB AIA, yapay zeka sistemlerinin geliştiricilerinin, operatörlerinin ve hatta kullanıcılarının kendi eylemlerinden ve yapay zeka dağıtımının sonuçlarından sorumlu olmalarını sağlayarak net hesap verebilirlik çerçeveleri oluşturuyor. Bu içerir düzeltme mekanizmaları bir yapay zeka sistemi zarar verirse. Bireyler ve kuruluşların sorumlu tutulması, yapay zeka sistemlerinin sorumlu bir şekilde yönetildiğine dair güven oluşturur.

Güvenilir yapay zeka kültürünü teşvik etmeye yönelik Standart Girişimleri

Şirketlerin, süreçlerinin etik ve güvenilir yönergelere uygun olup olmadığını belirlemek için yeni yasaların yürürlüğe girmesini beklemesine gerek yok. Yapay zeka düzenlemeleri, kuruluşlara tasarım, uygulama, dağıtım ve sonunda hizmetten çıkarma dahil olmak üzere yapay zeka sistemlerinin tüm yaşam döngüsü boyunca sorumlu yapay zeka yönetimini ve en iyi uygulamaları uygulama yetkisi veren yeni ortaya çıkan yapay zeka standartları girişimleriyle birlikte çalışır.

Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) bir AI Risk Yönetimi Çerçevesi AI ile ilgili riskleri yönetme konusunda kuruluşlara rehberlik etmek. Çerçeve dört temel işlev etrafında yapılandırılmıştır:

• Yapay zeka sistemini ve içinde çalıştığı bağlamı anlamak. Bu, yapay zeka sisteminin amacının, paydaşlarının ve potansiyel etkilerinin tanımlanmasını içerir.
• Teknik ve teknik olmayan yönler de dahil olmak üzere yapay zeka sistemiyle ilişkili risklerin ölçülmesi. Bu, sistemin performansını, güvenilirliğini ve potansiyel önyargılarını değerlendirmeyi içerir.

• Belirlenen riskleri azaltmaya yönelik stratejilerin uygulanması. Bu, yapay zeka sisteminin kabul edilebilir risk seviyelerinde çalışmasını sağlamak için politikalar, prosedürler ve kontroller geliştirmeyi içerir.
• Yapay zeka sistemini ve risk yönetimi süreçlerini denetlemek için yönetim yapıları ve hesap verebilirlik mekanizmaları oluşturmak. Bu, risk yönetimi stratejisinin düzenli olarak gözden geçirilmesini ve güncellenmesini içerir.

Üretken yapay zeka teknolojilerindeki ilerlemelere yanıt olarak NIST ayrıca Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesini de yayınladı: Üretken Yapay Zeka Profili, Temel Modellerle ilişkili belirli risklerin azaltılmasına yönelik rehberlik sağlar. Bu tür önlemler, kötü niyetli kullanımlara (örneğin dezenformasyon, aşağılayıcı içerik, nefret söylemi) karşı korumayı ve adalet, mahremiyet, bilgi güvenliği, fikri mülkiyet ve sürdürülebilirlik gibi insani değerlere odaklanan yapay zekanın etik uygulamalarını kapsar.

Ayrıca, Uluslararası Standardizasyon Örgütü (ISO) ve Uluslararası Elektroteknik Komisyonu (IEC) ortaklaşa geliştirilen ISO/IEC 23894, Yapay zeka risk yönetimi için kapsamlı bir standart. Bu standart, risk tanımlama, risk ciddiyetinin değerlendirilmesi, hafifletmeye veya önlemeye yönelik tedavi ve sürekli izleme ve inceleme dahil olmak üzere yapay zeka yaşam döngüsü boyunca risklerin tanımlanması ve yönetilmesi için sistematik bir yaklaşım sağlar.

Yapay Zekanın Geleceği ve Kamu Güveni

İleriye bakıldığında, yapay zekanın ve kamu güveninin geleceği muhtemelen tüm kuruluşların takip etmesi gereken birkaç temel faktöre bağlı olacaktır:

• Potansiyel uyumluluk sorunlarını belirlemek için kapsamlı bir risk değerlendirmesi yapmak. Yapay zeka sistemlerinizdeki etik sonuçları ve potansiyel önyargıları değerlendirin.
• Hukuk, uyumluluk, BT ve veri bilimi profesyonellerini içeren işlevler arası bir ekip oluşturmak. Bu ekip, mevzuat değişikliklerini izlemekten ve yapay zeka sistemlerinizin yeni düzenlemelere uymasını sağlamaktan sorumlu olmalıdır.
• Yapay zeka girişimlerini yönetmek için politikaları, prosedürleri ve rolleri içeren bir yönetişim yapısının uygulanması. Yapay zeka operasyonlarında ve karar alma süreçlerinde şeffaflığı sağlayın.
• Yapay zeka düzenlemelerine uygunluğu sağlamak için düzenli iç denetimler gerçekleştirmek. Yapay zeka sistem performansını ve düzenleyici standartlara uyumu takip etmek için izleme araçlarını kullanın.
• Çalışanları yapay zeka etiği, düzenleyici gereklilikler ve en iyi uygulamalar konusunda eğitmek. Personeli yapay zeka düzenlemeleri ve uyumluluk stratejilerindeki değişiklikler hakkında bilgilendirmek için sürekli eğitim oturumları sağlayın.
• Yapay zeka geliştirme süreçlerinin, veri kullanımının ve karar verme kriterlerinin ayrıntılı kayıtlarının tutulması. Gerektiğinde düzenleyicilere sunulabilecek raporlar oluşturmaya hazırlanın.
• Düzenleyici kurumlarla ilişkiler kurmak ve halkın katılımına katılmak. Önerilen düzenlemelere ilişkin geri bildirimde bulunun ve gerektiğinde açıklamalar isteyin.

Güvenilir Yapay Zeka elde etmek için Yapay Zekayı bağlamsallaştırın 

Sonuçta güvenilir yapay zeka, verilerin bütünlüğüne bağlıdır. Üretken yapay zekanın büyük veri kümelerine bağımlılığı, çıktıların doğruluğu ve güvenilirliği anlamına gelmez; eğer bir şey varsa, her iki standarda da aykırıdır. Erişim Artırılmış Üretim (RAG), yenilikçi bir tekniktir. “statik Yüksek Lisans'ları bağlama özgü verilerle birleştirir. Ve son derece bilgili bir yardımcı olarak düşünülebilir. Kapsamlı bir bilgi tabanından belirli verilerle sorgu bağlamını eşleştiren bir çözüm.” RAG, kuruluşların gizlilik, güvenlik, doğruluk ve güvenilirlik beklentilerine uygun, bağlama özel uygulamalar sunmasına olanak tanır. RAG, ilgili bilgileri bir bilgi tabanından veya belge deposundan alarak oluşturulan yanıtların doğruluğunu artırır. Bu, modelin oluşturulmasını doğru ve güncel bilgilere dayandırmasına olanak tanır.

RAG, karar alma sürecini iyileştirmek, müşteri deneyimlerini geliştirmek, operasyonları kolaylaştırmak ve önemli rekabet avantajları elde etmek için kuruluşlara son derece doğru, bağlama duyarlı ve uyarlanabilir, amaca yönelik olarak oluşturulmuş yapay zeka uygulamaları oluşturma yetkisi verir.

Yapay zeka güven açığını kapatmak, yapay zekanın şeffaflığını, hesap verebilirliğini ve etik kullanımını sağlamayı içerir. Bu standartları korumanın tek bir çözümü olmasa da işletmelerin elinde stratejiler ve araçlar bulunmaktadır. Güçlü veri gizliliği önlemlerinin uygulanması ve düzenleyici standartlara bağlı kalınması, kullanıcının güvenini artırır. Yapay zeka sistemlerinin önyargı ve yanlışlıklar açısından düzenli olarak denetlenmesi adaleti sağlar. Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) amaca yönelik oluşturulmuş yapay zeka ile güçlendirmek, özel bilgi tabanlarını ve veri kaynaklarını birleştirerek güven sağlar. Paydaşların yapay zekanın yetenekleri ve sınırlamaları konusunda katılımını sağlamak aynı zamanda güveni ve kabulü de artırır

Güvenilir yapay zekaya kolayca ulaşılamaz ancak geleceğimiz için hayati bir taahhüttür.