Deneyiminiz Yok mu? İşte Etik Bir Yapay Zeka Geliştiricisine Nasıl Dönüşebileceğiniz

Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML), sektörleri inanılmaz bir hızla yeniden şekillendiriyor ve yeni fırsatların kapılarını açıyor. Yapay zeka (YZ) uzmanı olmanın sayısız yolu var ve her bireyin yolculuğu benzersiz deneyimler, aksilikler ve gelişimle şekillenecek. Bu ilgi çekici teknolojiye dalmak isteyen ve daha önce hiç deneyimi olmayanlar için, doğru zihniyet ve yaklaşımla başarının mümkün olduğunu bilmek önemlidir.

Yapay zeka uzmanlığına giden yolda, teknolojinin kurumlara ve topluma fayda sağlarken zararı en aza indirmek için yapay zekayı etik bir şekilde geliştirmek ve kullanmak hayati önem taşır. Etik yapay zeka, kullanıcılar ve paydaşlar arasında güven oluşturan adalet, şeffaflık ve hesap verebilirliğe öncelik verir. Etik yönergeleri izleyerek, hem öğrenenler hem de geliştiriciler yapay zekanın kötüye kullanımını önleyebilir, potansiyel riskleri azaltabilir ve teknolojik gelişmeleri toplumsal değerlerle uyumlu hale getirebilirler.

Yapay zekayı etik bir şekilde kullanmanın önemine rağmen, yapay zekayı nasıl kullanacağını öğrenen on binlerce insan arasında, araştırma gösterdi %2'den azının bunu sorumlu bir şekilde nasıl benimseyebileceğini aktif olarak aradığı. Yapay zekayı nasıl uygulayacağını öğrenenler ile onu etik bir şekilde geliştirmekle ilgilenenler arasındaki bu uçurum muazzam. Araştırmamızın dışında, Pluralsight, yapay zeka benimsemesi üzerine eğitim materyallerine olan yoğun ilgiyle kamuya açık eğitim materyallerimizde benzer eğilimler gördü. Buna karşılık, etik ve sorumlu yapay zeka üzerine benzer kaynaklar çoğunlukla dokunulmadan kalıyor.

Sorumlu Bir Yapay Zeka Uygulayıcısı Olarak Yolculuğunuza Nasıl Başlarsınız?

Sorumlu AI uygulayıcılarının odaklanması gereken üç ana bileşen vardır: önyargı, etik ve yasal faktörler. AI'nın yasal değerlendirmeleri kesindir. AI'yı bir siber saldırı başlatmak, suç işlemek veya başka bir şekilde yasadışı davranmak için kullanmak yasaya aykırıdır ve yalnızca kötü niyetli aktörler tarafından takip edilir.

Açısından önyargıları, bir birey veya ekip, geliştirdikleri modelin veya çözümün mümkün olduğunca önyargısız olup olmadığını belirlemelidir. Her insan bir şekilde önyargılıdır ve AI çözümleri insanlar tarafından yaratılır, bu nedenle bu insan önyargıları kaçınılmaz olarak AI'ya yansıyacaktır. AI geliştiricileri bu önyargıları bilinçli olarak en aza indirmeye odaklanmalıdır.

Etik değerlendirmeleri ele almak, önyargıları ele almaktan daha karmaşık olabilir, çünkü etik genellikle bireysel deneyimler ve değerler tarafından şekillendirilen kişisel inançlar olan görüşlerle yakından bağlantılıdır. Etik, neyin doğru neyin yanlış olduğunu tanımlama arayışında davranışı yönlendirmeyi amaçlayan ahlaki ilkelerdir. Gerçek dünyadaki etiğe dair örnekler arasında, bir arkadaş robotunun yaşlılara bakmasının, bir web sitesi botunun ilişki tavsiyesi vermesinin veya otomatik makinelerin insanlar tarafından yapılan işleri ortadan kaldırmasının etik olup olmadığı yer alabilir.

Teknik Olmak

İle etik ve sorumlu geliştirme Akılda tutulması gereken şey, hevesli yapay zeka geliştiricilerinin teknik konulara girmeye hazır olmalarıdır. Yapay zeka teknolojileri geliştirmeyi öğrenmenin ileri düzey bir diploma veya bir araştırma laboratuvarında çalışma deneyimi gerektirdiğini düşünmek yaygındır. Ancak, başlamak için gereken tek şey azim, merak ve zorluklarla başa çıkma isteğidir. Birçok yapay zeka uygulayıcısının öğrendiği ilk ders, makine öğreniminin (ML) düşünüldüğünden daha erişilebilir olduğudur. Doğru kaynaklar ve öğrenme arzusuyla, farklı geçmişlere sahip bireyler karmaşık yapay zeka kavramlarını bile kavrayıp uygulayabilirler.

AI uzmanlarına hevesli olanlar, yaparak öğrenmenin en etkili yaklaşım olduğunu görebilir. ML kapsamında hem ilgi çekici hem de yönetilebilir bir proje seçerek başlamak faydalıdır. Örneğin, gelecekteki bir olayın olasılığını tahmin etmek için bir model oluşturulabilir. Böyle bir proje, veri analizi, özellik mühendisliği ve model değerlendirmesi gibi kavramları tanıtırken aynı zamanda sistematik olarak sorunları çözmek için temel bir çerçeve olan ML yaşam döngüsü hakkında derin bir anlayış sağlar.

Bir birey AI'ya daldığında, öğrenme eğrisini ele almak için farklı araçlar ve teknolojilerle denemeler yapmak esastır. AWS gibi bulut sağlayıcılarından gelenler gibi kodsuz ve düşük kodlu platformlar, daha az teknik uzmanlığa sahip kişiler için model oluşturmayı basitleştirebilirken, programlama geçmişi olan kişiler daha fazla uygulamalı olmayı tercih edebilir. Bu gibi durumlarda, Python temellerini öğrenmek ve Jupyter Notebook gibi araçların kullanılması daha karmaşık modellerin geliştirilmesinde etkili olabilir.

Yapay zeka topluluğuna dahil olmak, öğrenme sürecini büyük ölçüde iyileştirebilir ve etik yapay zeka uygulama yöntemlerinin bu alanda yeni olan kişilerle paylaşılmasını sağlayabilir. Buluşmalara katılmak, çevrimiçi forumlara katılmak ve diğer yapay zeka meraklılarıyla ağ kurmak, sürekli öğrenme ve motivasyon için fırsatlar sağlar. İçgörüleri ve deneyimleri paylaşmak, teknolojiyi başkaları için netleştirmeye ve kişinin kendi anlayışını güçlendirmeye de yardımcı olur.

İlginizi Çeken Bir Proje Seçin

Sorumlu bir yapay zeka uzmanı olmak için belirlenmiş bir yol haritası yoktur, bu yüzden nerede olursanız olun başlamanız ve becerilerinizi kademeli olarak geliştirmeniz önemlidir. İster teknik bir geçmişiniz olsun ister sıfırdan başlıyor olun, önemli olan ilk adımı atıp kararlılığınızı sürdürmektir.

İlk proje ilgi uyandıran ve motivasyonla desteklenen bir şey olmalıdır. İster bir hisse senedi fiyatını tahmin etmek, ister çevrimiçi incelemeleri analiz etmek veya bir ürün öneri sistemi geliştirmek olsun, kişisel ilgi alanlarıyla örtüşen bir proje üzerinde çalışmak öğrenme sürecini daha keyifli ve anlamlı hale getirebilir.

kavramak Makine öğrenimi yaşam döngüsü veri toplama, ön işleme, model eğitimi, değerlendirme ve dağıtım gibi aşamaları kapsayan, sorun çözmeye yönelik adım adım bir yaklaşım geliştirmek için esastır. Bu yapılandırılmış çerçeveyi takip etmek, ML projelerinin verimli bir şekilde geliştirilmesine rehberlik etmeye yardımcı olur. Ayrıca, veriler herhangi bir AI girişiminin temel taşı olduğundan, değerli içgörüler elde etmek için yeterince zengin olan projeyle ilgili ücretsiz, herkese açık veri kümelerini bulmak esastır. Veriler işlenip temizlenirken, makinelerin ondan öğrenmesini sağlayacak şekilde biçimlendirilmeli ve model eğitimi için ortam hazırlanmalıdır.

Sürükleyici, uygulamalı araçlar gibi AI Sandbox'ları öğrencilerin AI becerilerini uygulama, AI çözümlerini deneme ve oluşabilecek önyargıları ve hataları belirleme ve ortadan kaldırma olanağı sağlar. Bu araçlar, kullanıcılara önceden yapılandırılmış AI bulut hizmetleri, üretken AI not defterleri ve çeşitli büyük dil modelleri (LLM'ler) ile güvenli bir şekilde deneme yapma şansı verir ve bu da kuruluşların kendi deneme alanlarını sağlama ihtiyacını ortadan kaldırarak zamandan tasarruf etmelerine, maliyetleri düşürmelerine ve riski en aza indirmelerine yardımcı olur.

LLM'lerle çalışırken, sorumlu uygulayıcıların bu geniş veri yığınlarına gömülmüş olabilecek önyargıların farkında olması önemlidir. LLM'ler, edebiyat ve bilim eserlerinden genel bilgiye kadar her şeyi içeren geniş su kütleleri gibidir. LLM'ler, tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metinler üretmede olağanüstüdür. Yine de, çeşitli arazilerden geçen bir nehir gibi, LLM'ler de ilerledikçe safsızlıkları emebilir; eğitim verilerine gömülmüş önyargılar ve klişeler biçimindeki safsızlıklar.

Bir LLM'nin mümkün olduğunca önyargısız olmasını sağlamanın bir yolu, insan geri bildiriminden takviyeli öğrenme (RLHF) kullanarak etik ilkeleri entegre etmektir. RLHF, geri bildirim döngüsünün insan girdisini içerdiği gelişmiş bir takviyeli öğrenme biçimidir. En basit haliyle, RLHF, bir yetişkinin bir çocuğun bulmacayı çözmesine aktif olarak müdahale ederek, belirli parçaların neden uymadığını belirleyerek ve yerine nereye yerleştirilebileceğini önererek yardımcı olmasına benzer. RLHF'de, insan geri bildirimi yapay zekaya rehberlik ederek öğrenme sürecinin insan değerleri ve etik standartlarıyla uyumlu olmasını sağlar. Bu, genellikle nüanslı, bağlama bağlı ve kültürel olarak değişken olan dil ile ilgilenen LLM'lerde özellikle önemlidir.

RLHF, LLM'lerin yalnızca bağlamsal olarak uygun değil aynı zamanda etik olarak uyumlu ve kültürel olarak hassas yanıtlar üretmesini sağlamak için kritik bir araç görevi görür. Bu, yapay zekaya, doğru ile yanlış arasındaki çizginin her zaman kesin olmadığı insan iletişiminin gri alanlarında gezinmeyi öğreterek etik yargıyı aşılar.

Teknik Olmayan Yeni Gelenler Fikirlerini Gerçeğe Dönüştürebilir

BT geçmişi olmayan birçok AI profesyoneli, alana yeni bakış açıları ve beceri setleri getirerek çeşitli alanlardan başarılı bir şekilde geçiş yaptı. Kodsuz ve düşük kodlu AI araçları, kapsamlı kodlama deneyimi gerektirmeden modeller oluşturmayı kolaylaştırır. Bu platformlar, yeni gelenlerin teknik bir geçmişe sahip olmadan deney yapmalarına ve fikirlerini gerçeğe dönüştürmelerine olanak tanır.

BT deneyimi olan ancak kodlama uzmanlığından yoksun olan kişiler, AI'ya geçmek için güçlü bir konumdadır. İlk adım genellikle programlamanın temellerini, özellikle de AI'da yaygın olarak kullanılan Python'ı öğrenmektir. AWS gibi platformların üst düzey hizmetleri, derin kodlama bilgisi olmadan sorumlu bir şekilde modeller oluşturmak için değerli araçlar sağlayabilir. Veritabanlarını anlama veya altyapıyı yönetme gibi BT becerileri, verilerle uğraşırken veya ML modelleri dağıtırken de değerlidir.

Zaten kodlama konusunda, özellikle Python gibi dillerde, rahat olanlar için AI ve ML'ye geçiş nispeten basittir. Jupyter Notebook'ları kullanmayı öğrenmek ve Pandas, SciPi ve TensorFlow gibi kütüphanelerle tanışmak, ML modelleri oluşturmak için sağlam bir temel oluşturmaya yardımcı olabilir. Yapay zeka/ML kavramları, sinir ağları ve derin öğrenme dahil olmak üzere, bilginin daha da derinleştirilmesi, uzmanlığı artıracak ve daha gelişmiş konulara kapıyı açacaktır.

Yapay Zeka Yolculuğunu Kişisel Hedeflere Göre Düzenleyin

Sıfırdan başlayıp yapay zeka uzmanı olmak göz korkutucu görünse de, tamamen mümkündür. Güçlü bir temel, sürekli öğrenmeye bağlılık, uygulamalı deneyim ve yapay zekanın etik uygulamalarına odaklanma ile herkes bu alanda başarılı olabilir. Yapay zekaya tek bir yaklaşım yoktur, bu nedenle yolculuğu kişisel hedeflere ve koşullara göre uyarlamak önemlidir. Her şeyden önce, azim ve gelişime ve etiğe bağlılık, yapay zekada başarının anahtarlarıdır.