Yapay Zekanın 'Bilgisi' 50 Yaşına Geldiğinde: Göz Ardı Edemeyeceğiniz Uyumluluk Riski

İşletmeler üretken araçların kullanımını artırdıkça, yanlış yapay zeka içgörüleri sorunu acil bir sorun haline geliyor. Yapay zekanın benimsenmesine yönelik yaygın bir coşkuya rağmen, güçlü bir eleştiri akımı da mevcut. Eleştirel yorumcular, yapay zekanın çıktılarındaki görünüşte rastgele ve öngörülemez yanlışlıklara dikkat çekiyor; bu da yapay zekanın değerini düşürüyor ve hatta özellikle sağlık ve ulaştırma gibi yanlış çıktıların teorik olarak yanlış reçeteden trenlerin çarpışma rotasına girmesine kadar her şeye yol açabileceği sektörlerde insanlara gerçek zararlar verme tehlikesi bile yaratabiliyor.

Çoğu zaman bu yanlışlıklar yapay zekaya bağlanıyor.halüsinasyonlar' – Yapay zekanın, kullanıcıya bilgi veya yeteneğindeki bir boşluğu bildirmek yerine, 'gerçek' bir cevapla aynı güvenle iletilen 'en iyi tahmin' cevabını ürettiği durumlar. Halüsinasyonları ilk bakışta fark etmek zor olabilir; ancak tespit edilmesi daha da zor olan, daha sessiz ve aynı derecede ciddi bir sorun vardır.

Veri kalitesi borcu: Yapay zekanın zayıf noktası

Yapay zeka sistemleri güncel olmayan, eksik veya yanlış verilerden veri çektiğinde, yanlış çıktılar ortaya çıkar, ancak bunlar daha az anında fark edilir. Örneğin, bir yapay zekadan tıbbi bir rahatsızlığın belirtilerini tanımlamasını istediğinizde, güncel bir araştırma yerine 50 yıllık bir makaleye dayalı bir yanıt alabilirsiniz. Sonuç muhtemelen bariz, gülünç derecede yanlış olmayacaktır; ancak bu ilk akla yatkınlık görüntüsü hem söz konusu hasta hem de sağlık hizmeti sağlayıcısı için gerçek bir risk oluşturur.

Aynı durum tüm sektörler için geçerlidir; yapay zeka modeline aktarılan veriler eski, güncelliğini yitirmiş veya eksik bilgiler içeriyorsa, yanlış çıktı riski yüksektir. Ayrıca, daha fazla şirket yapay zekayı iş açısından kritik süreçlere entegre ettikçe, kötü yönetilen verilerden yanlış sonuçlar çıkarma riski de artar.

Regülatör için doğruluk

Bu sadece günlük operasyonlar için bir sorun değil; aynı zamanda önemli bir uyumluluk sorunu da teşkil ediyor. Düzenleyici gereklilikler, yapay zekanın hatalı kullanımıyla ilgili endişeleri gidermek için hızla gelişiyor. Örneğin, yapay zeka konusunda bir dizi erken düzenleyici eylem gerçekleştirildi; özellikle de İtalya'nın geçici olarak yasaklı Gizlilik endişeleri nedeniyle ChatGPT ve AB Veri Koruma Kurulu, olası yaptırımları koordine etmek için özel bir görev gücü başlattı eylemler ChatGPT'ye karşı.

En çarpıcı düzenleyici değişikliklerden biri, yapay zeka için dünyanın ilk kapsamlı yasal çerçevesi olan AB Yapay Zeka Yasası'nın kabul edilmesiydi. Yasa, yapay zeka sistemlerinin risk seviyelerine göre yükümlülükler belirliyor; yasaklı olan "kabul edilemez risk" sistemlerinden, şeffaflık, veri kalitesi, yönetişim ve insan gözetimi konusunda katı gerekliliklerle karşı karşıya olan "yüksek risk" sistemlerine kadar.

AB Yapay Zeka Yasası'nın önemi, iddialı kapsamından ziyade, oluşturduğu emsalden kaynaklanmaktadır. Düzenleyiciler, yapay zekanın bağlayıcı ve uygulanabilir kurallara tabi olacağını ve kuruluşların, yapay zekanın nerede ve nasıl kullanılacağına ilişkin uyum ve şeffaflığı, sonradan akla gelen bir şey değil, yapay zekanın benimsenmesinin ayrılmaz bir parçası olarak ele almaları gerektiğini açıkça belirtmektedir.

Yasanın yetki alanı geniştir ve yapay zekâ geliştirmelerinin büyük bir kısmını etkileme potansiyeline sahiptir. Temel amacı, yapay zekâyı temel hak ve değerlere saygı gösterirken güvenli hale getirmektir. Bu yeni ilkeli ekosistem, modelleri besleyen veriler ve veri kümeleri, model şeffaflığı ve erişimi, sistem tasarımı ve kullanımı dahil olmak üzere yapay zekâ hatalarının olası kaynaklarının teşhisini içerir. Yapay zekâ çözümleri bu üçünün bir araya gelmesiyle oluşur ve bunlardan herhangi biriyle ilgili sorunlar olumsuz sonuçlara yol açabilir. Dahası, yapay zekânın tasarımına, model geliştirmesine, dağıtımına ve işletimine giren veriler, büyük olasılıkla, çeşitli uyumluluk gerekliliklerine tabi olan iş kayıtlarından oluşur.

Başka bir deyişle, yapay zekayı çevreleyen düzenleyici ortam giderek daha katı hale geliyor ve bu durum veri girişi için olduğu kadar veri çıkışı için de geçerli, her ne kadar ikincisi çok daha fazla manşetlere çıksa da.

Yapay zeka uyumlu, güncel ve ilgili verileri beslemenin beş adımı 

Bu ikili zorluğun üstesinden gelmek için - hem uyumlu veri işlemeyi hem de yüksek kaliteli çıktı sağlayan yüksek kaliteli girdiyi sağlamak - işletmelerin eğitim ve çıkarım verileri üzerinde kontrole ihtiyacı vardır. Ne yazık ki, birçok işletme hâlâ bu konuda eksiktir.

En azından, kuruluşlar daha geniş kapsamlı uyumluluk ve yönetişim programlarını yapay zeka girişimlerine uygulamalıdır. Yapay zeka modellerine sağladıkları veriler, modellerin ve sistemlerin nasıl tasarlandığı ve yapay zeka aracılığıyla üretilen kararlar ve içerikler hakkında uygun kayıtları tutmaya ve tutmaya başlamaları gerekir.

Ancak, kuruluşların bunun bir adım ötesine geçip, ister ilk eğitim ister "canlı" çalışma olsun, yapay zeka uygulamalarında kullanılabilecek tüm veriler üzerinde tam kontrole sahip olmalarını sağlamak da kritik önem taşıyor. Bu, tüm ilgili verilerin akıllıca toplanmasını, temizlenmesini, depolanmasını, sınıflandırılmasını ve yetkilendirilmesini sağlayan yüksek kaliteli bir veri yönetimi ve depolama stratejisi gerektiriyor. Bunu başarmak için kuruluşların dört temel adımı göz önünde bulundurması gerekiyor:

1. Veri soyu ve kökeni

Bu, verilerin kaynağının, kökeninin, mülkiyetinin ve meta verilerdeki değişikliklerin (izin veriliyorsa) yaşam döngüsü boyunca kaydının tutulmasını içerir. Ayrıca, zengin meta verilerin ve bunların türetildiği tüm temel belgelerin veya yapıtların da saklanması anlamına gelir.

2. Veri gerçekliği

Bu, tüm veriler için net bir saklama zincirinin sürdürülmesini, nesnelerin yerel biçimlerinde saklanmasını ve alınan nesnelerin verilerin değişmeden kaldığını göstermek için karma işleminin yapılmasını gerektirir. Ayrıca, kuruluşlar her nesne ve değişikliklerle ilgili tüm eylem ve olaylar için eksiksiz bir denetim geçmişi tutmalıdır.

3. Veri sınıflandırması

Bir veri kümesinin veya türünün niteliğini belirlemek önemlidir. Kuruluşların yapılandırılmış verileri, yarı yapılandırılmış verileri ve yapılandırılmış veri kümelerini yönetebilmesi gerekir. Her sınıfa benzersiz bir şema vermek, kuruluşların tek tip, sabit bir ontoloji olmadan çeşitli veri kümelerini yönetmelerine olanak tanır; böylece verilerin esnek olmayan bir veri yapısına zorla sokulması için gereksiz yere değiştirilmesi önlenir.

4. Veri normalizasyonu

Analitik ve yapay zeka çözümlerinde ortak meta veri tanımları ve biçimleri oluşturmak önemlidir. Açıkça tanımlanmış şemalar, ilgili verilerin tutarlı ve normalleştirilmiş görünümlerini korumak için verileri dönüştürebilen veya eşleyebilen araçlarla birlikte önemli bir unsurdur.

5. Veri hakları

İşletmelerin, kullanıcı veya sistem profillerine dayalı, nesne veya alan düzeyinde de dahil olmak üzere ayrıntılı yetki kontrollerine ihtiyacı vardır. Bu, erişim yetkisi olan kullanıcılar ve sistemler için doğru verilere erişimin sağlanması, erişim yetkisi olmayanların ise erişiminin kısıtlanması veya sınırlandırılması anlamına gelir.

Bu kritik unsurlar mevcut olduğunda, işletmeler yapay zeka modellerine sağlanan verilerin hem yüksek kaliteli hem de uyumlu olmasını sağlamak için en iyi konumda olacaklardır. Yapay zeka, sektörler genelinde iyileştirmeleri ve verimliliği artıracaktır; ancak bunun gerçekleşmesi için sağlam bir veri temeli şarttır.