Yapay Zeka Açıklanabilirliğinin Kara Kutusunu Açmak

Yapay Zeka (AI), kişiselleştirilmiş önerilerden kritik karar almaya kadar günlük hayatımızın hemen hemen her yönüyle iç içe geçmiştir. Yapay zeka gelişmeye devam edecekve bununla birlikte, yapay zeka ile ilişkili tehditler de daha karmaşık hale gelecektir. İşletmeler artan karmaşıklığa yanıt olarak yapay zeka destekli savunmalar uygulamaya koydukça, kurum genelinde bir güvenlik kültürü oluşturma yolunda bir sonraki adım, yapay zekanın açıklanabilirliğini artırmaktır.

Bu sistemler etkileyici yetenekler sunarken, genellikle "kara kutular“—modelin sonuca nasıl ulaştığına dair net bir anlayış olmadan sonuçlar üretmek. Sorunun Yapay zeka sistemleri yanlış beyanlarda bulunuyor veya yanlış eylemlerde bulunuyor önemli sorunlara ve potansiyel iş kesintilerine neden olabilir. Şirketler AI nedeniyle hata yaptığında, müşterileri ve tüketicileri bir açıklama ve kısa süre sonra bir çözüm talep eder.

Peki suçlanacak olan ne? Eğitim için sıklıkla kötü veriler kullanılır. Örneğin, çoğu kamuya açık GenAI teknolojisi İnternette mevcut olan veriler, genellikle doğrulanmamış ve yanlıştır. Yapay zeka hızlı yanıtlar üretebilse de, bu yanıtların doğruluğu, eğitildiği verilerin kalitesine bağlıdır.

AI hataları, yanlış komutlar ve yanlış güvenlik kararları içeren komut dosyası oluşturma veya AI sistemi tarafından yapılan yanlış suçlamalar nedeniyle bir çalışanın iş sistemleri üzerinde çalışmasını engelleme gibi çeşitli durumlarda meydana gelebilir. Bunların hepsinin önemli iş kesintilerine neden olma potansiyeli vardır. Bu, şeffaflığın sağlanmasının AI sistemlerine güven oluşturmanın anahtarı olmasının birçok nedeninden sadece biridir.

Güvene Dayalı İnşa

Her türlü kaynağa ve bilgiye güven aşıladığımız bir kültürde yaşıyoruz. Ancak aynı zamanda, giderek daha fazla kanıt ve doğrulama talep ediyoruz, haberleri, bilgileri ve iddiaları sürekli olarak doğrulamamız gerekiyor. Yapay zeka söz konusu olduğunda, yanlış olma potansiyeli olan bir sisteme güveniyoruz. Daha da önemlisi, kararların alındığı temele dair herhangi bir şeffaflık olmadan, yapay zeka sistemlerinin aldığı eylemlerin doğru olup olmadığını bilmek imkansızdır. Siber yapay zeka sisteminiz makineleri kapatırsa, ancak işaretleri yorumlamada hata yaparsa ne olur? Sistemin bu kararı vermesine hangi bilginin yol açtığına dair bir içgörü olmadan, doğru kararı verip vermediğini bilmenin bir yolu yoktur.

İş dünyasındaki aksamalar can sıkıcı olsa da, AI kullanımıyla ilgili daha önemli endişelerden biri veri gizliliğidir. ChatGPT gibi AI sistemleri, aldığı verilerden yanıtlar üreten makine öğrenimi modelleridir. Bu nedenle, kullanıcılar veya geliştiriciler yanlışlıkla hassas bilgiler sağlarsa, makine öğrenimi modeli bu verileri diğer kullanıcılara yanıtlar üretmek için kullanabilir. gizli bilgileri ifşa etmek. Bu hatalar bir şirketin verimliliğini, karlılığını ve en önemlisi müşteri güvenini ciddi şekilde bozma potansiyeline sahiptir. Yapay zeka sistemleri verimliliği artırmak ve süreçleri kolaylaştırmak için tasarlanmıştır, ancak çıktıların güvenilir olmaması nedeniyle sürekli doğrulamanın gerekli olması durumunda, kuruluşlar yalnızca zaman kaybetmekle kalmaz, aynı zamanda potansiyel güvenlik açıklarına da kapı açar.

Sorumlu AI Kullanımı için Ekiplere Eğitim Vermek

Kuruluşları AI kullanımının potansiyel risklerinden korumak için BT profesyonellerinin, AI'nın sorumlu bir şekilde kullanıldığından emin olmak için meslektaşlarını yeterli şekilde eğitme gibi önemli bir sorumluluğu vardır. Bunu yaparak, kuruluşlarını sürdürülebilirliklerini ve karlılıklarını tehdit eden siber saldırılardan korumaya yardımcı olurlar.

Ancak, ekipleri eğitmeden önce, BT liderlerinin kuruluşları için hangi yapay zeka sistemlerinin uygun olacağını belirlemek üzere şirket içinde uyum sağlamaları gerekir. Yapay zekaya aceleyle girişmek daha sonra ters tepecektir, bu yüzden küçük adımlarla başlayın ve kuruluşun ihtiyaçlarına odaklanın. Seçtiğiniz standartların ve sistemlerin kuruluşunuzun mevcut teknoloji yığını ve şirket hedefleriyle uyumlu olduğundan ve yapay zeka sistemlerinin seçtiğiniz diğer tedarikçilerle aynı güvenlik standartlarını karşıladığından emin olun.

Bir sistem seçildikten sonra, BT profesyonelleri ekiplerinin başarıyı garantilemek için bu sistemlere maruz kalmasını sağlayabilirler. Küçük görevler için AI kullanarak ve nerede iyi performans gösterdiğini ve nerede göstermediğini görerek başlayın ve uygulanması gereken potansiyel tehlikelerin veya doğrulamaların ne olduğunu öğrenin. Ardından, basit "nasıl yapılır" soruları da dahil olmak üzere daha hızlı self servis çözümü sağlayarak işi artırmak için AI kullanımını tanıtın. Oradan, doğrulamaların nasıl uygulanacağı öğretilebilir. Bu değerlidir çünkü daha fazla işin sınır koşullarını ve doğrulamaları bir araya getirmekle ilgili olduğunu ve hatta yazılım yazmaya yardımcı olmak için AI kullanma gibi işlerde bile görüldüğünü görmeye başlayacağız.

Ekip üyelerini eğitmek için bu uygulanabilir adımlara ek olarak, tartışmaları başlatmak ve teşvik etmek de zorunludur. Yapay zekanın kullanıcı ihtiyaçlarını nasıl karşıladığı konusunda açık, veri odaklı diyaloğu teşvik edin - sorunları doğru ve daha hızlı çözüyor mu, hem şirket hem de son kullanıcı için üretkenliği artırıyor muyuz, bu yapay zeka odaklı araçlar sayesinde müşteri NPS puanımız artıyor mu? Yatırım getirisi (YG) konusunda net olun ve bunu ön planda tutun. Net iletişim, sorumlu kullanım konusunda farkındalığın artmasını sağlayacak ve ekip üyeleri yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığını daha iyi kavradıkça, bunları sorumlu bir şekilde kullanma olasılıkları daha yüksek olacaktır.

Yapay Zekada Şeffaflık Nasıl Sağlanır?

Ekipleri eğitmek ve farkındalığı artırmak önemli olsa da, AI'da şeffaflığı sağlamak için, modelleri eğitmek için kullanılan veriler etrafında daha fazla bağlam olması ve yalnızca kaliteli verilerin kullanıldığından emin olunması hayati önem taşır. Umarım, sonunda sistemin nasıl akıl yürüttüğünü görebileceğimiz ve ona tamamen güvenebileceğimiz bir yol bulunur. Ancak o zamana kadar, doğrulamalar ve korumalarla çalışabilen ve bunlara uyduğunu kanıtlayabilen sistemlere ihtiyacımız var.

Süre tam şeffaflık irade kaçınılmaz almak zaman için başarmak the hızlı büyüme of AI ve onun kullanım yapmak it gerekli için iş hızlı. Yapay zeka modelleri gelişmeye devam ettikçe karmaşıklığın artması, insanlık için büyük bir fark yaratma gücüne sahipler, ancak hatalarının sonuçları da büyüyor. Sonuç olarak, bu sistemlerin kararlarına nasıl vardıklarını anlamak, etkili ve güvenilir kalmak için son derece değerli ve gereklidir. Şeffaf AI sistemlerine odaklanarak, teknolojinin tarafsız, etik, verimli ve doğru kalırken olması gerektiği kadar yararlı olmasını sağlayabiliriz.