İşe Yarayan Etik Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur?

İnovasyonun birçok avantajına rağmen, yapay zekayı (AI) kullanmadan önce ekiplerin sorumlu bir AI çerçevesine ve bir araç kutusuna sahip olması gerekir. AI tarafsız bir teknolojidir; ne özünde etik ne de ahlak dışıdır. Alternatif olarak, AI toplumsal normlara ve standartlara uyan bir teknolojidir. Etik yapay zekayı desteklemek için hangi kısıtlamaların, kısıtlamaların veya standartların yürürlükte olduğunu veya oluşturulması gerektiğini analiz etmek önemlidir.

Etik Yapay Zeka nedir?

Genel olarak etik yapay zeka, doğası gereği tarafsız olan - yani cinsiyet, cinsellik, ırk, dil, engellilik veya başka herhangi bir demografik özellik açısından ayrımcılık yapmayan - tahminler yapan ve eylemleri tetikleyen veri bilimi algoritmaları olarak tanımlanabilir. daha adil iş kararları için temeller.

PwC, etik yapay zekanın aşağıdaki özelliklerini tanımlar:

• Yorumlanabilirlik: Karar verme sürecini bir bütün olarak tanımlayabilmelidir.

• Güvenilirlik: Tasarımının sınırları içinde işlemeli ve standartlaştırılmış, tekrarlanabilir tahminler ve tavsiyeler üretmelidir.

• Güvenlik: Siber risklere, özellikle üçüncü taraflar ve buluttan kaynaklanan risklere karşı güvence altına alınmalıdır.

• Hesap Verebilirlik: Yapay zeka modellerinin kullanımının etik sonuçlarından sorumlu olan sahipleri özellikle tanımlamış olmalıdır.

• Yararlılık: Sürdürülebilirliğe, işbirliğine ve şeffaflığa odaklanarak ortak faydaya öncelik vermelidir.

• Gizlilik: Elde edilen ve kullanılan veriler hakkında farkındalığı yaymalıdır.

• İnsan ajansı: Daha fazla insan denetimi ve katılımını kolaylaştırmalıdır.

• Yasallık: Yasalara ve geçerli tüm yönergelere uymalıdır.

• Adalet: Bireylere veya gruplara karşı önyargılı olunmamalıdır.

• Güvenlik: Bireylerin fiziksel veya zihinsel sağlığını tehlikeye atmamalıdır.

Ne yazık ki, etik yapay zeka varsayılan olarak endüstri standardı DEĞİLDİR ve birkaç şirket uygulamada engellerle karşılaşmaktadır. Yakın zamanda yapılan bir ankette, yanıt verenler etik yapay zekanın önemini kabul etti, ancak bu sözü yerine getirmek göründüğünden daha zor. On üst düzey yöneticiden dokuzu (%90), yeni teknolojilerin yaratılması ve kullanılmasındaki ahlaki standartların kuruluşlara rekabet avantajı sağlayabileceği konusunda hemfikirdir. Bununla birlikte, üst düzey yöneticilerin yaklaşık üçte ikisi (%64) kuruluşları tarafından kullanılan yapay zeka sistemlerinde önyargı gözlemledi.

Etik Yapay Zeka Oluşturmaya Giden 3 Yol

Veriler ve yapay zeka ile ilişkili etik riskleri azaltmak için üç tipik metodoloji vardır: akademik yöntem, kurumsal yöntem ve düzenleyici yöntem. Genellikle felsefe bölümlerinde bulunan etikçiler, etik güçlükleri, bunların kökenlerini ve bunların etrafından nasıl akıl yürütüleceğini belirlemede iyidirler.

Ardından "yerinde" strateji gelir. Tipik olarak, hevesli teknoloji uzmanları, veri analistleri ve ürün yöneticileri, kuruluşlar içinde önemli soruları gündeme getiren kişilerdir. Belirli iş hedeflerine ulaşmak için ürünleri oluşturan kişiler oldukları için işle ilgili riskle ilgili sorular sormaya aşinadırlar.

Artık üst düzey yapay zeka etik normlarını uygulayan şirketler (hükümetlerden bahsetmiyorum bile) var. Örneğin Google ve Microsoft, değerlerini yıllar önce ilan ettiler. Düzinelerce sektördeki kurumsal değerlerin çeşitliliği göz önüne alındığında, bir bilgi ve yapay zeka etiği politikası kuruluşun benzersiz ticari ve yasal gerekliliklerine uyarlanmalıdır. Bir iş lideri olarak bunu başarmak için atabileceğiniz birkaç adım var.

İşe Yarayan Etik Yapay Zeka Oluşturma Adımları

Başlangıcından itibaren etik yapay zeka oluşturmak için (mevcut yapay zeka sistemlerini etikle güçlendirmek yerine), aşağıdaki adımları aklınızda bulundurun:

1. Yapay zeka etiğinin ne anlama geldiğine dair ortak bir anlaşma tanımlayın

Bu açıklama, tüm kilit kurumsal paydaşlar için kesin ve pratik olmalıdır. Etik makine öğrenimi ve yapay zekanın geliştirilmesi, üretimi ve uygulanmasıyla ilgili tüm faaliyetlere tavsiyelerde bulunmak için işlevler arası uzman ekipler oluşturmak da mükemmel bir fikirdir.

2. Katalog AI'nın iş sistemleri üzerindeki etkisi

Etik bir yapay zeka çerçevesi geliştirmenin önemli bir bileşeni, şirketin yapay zeka kullanımını belgelemektir. İşletme, özellikle tavsiye sistemleri, botlar, müşteri segmentasyon modellemesi, maliyetlendirme motorları ve anormallik tespiti avatarında yapay zekayı hızla benimsiyor. Bu tür AI tekniklerinin ve bunların gömülü olduğu süreçlerin veya uygulamaların düzenli olarak izlenmesi, firmanıza yönelik lojistik, itibar ve finansal tehditleri önlemek için çok önemlidir.

3. Sektörünüze göre uyarlanmış bir veri ve yapay zeka etik risk çerçevesi oluşturun.

Etkili bir çerçeve, temelinde, şirketin etik değerlerinin bir ifadesini, önerilen bir yönetişim modelini ve bu yapılandırmanın nasıl sürdürüleceğinin bir tanımını içerir. Etik bir yapay zeka yaklaşımının devam eden etkinliğini değerlendirmek için KPI'lar ve bir QA programı oluşturmak çok önemlidir.

Kapsamlı bir çerçeve, etik risk yönetiminin operasyonlara dahil edilmesini de açıklar. Etik sorunları üst düzey liderliğe veya bir etik komiteye bildirmek için açık bir prosedür içermelidir.

4. Ürün yöneticileri için etik AI rehberliğini ve araçlarını optimize edin

Çerçeveniz daha geniş bir düzeyde rehberlik sağlasa da, ürün düzeyindeki öneriler kesin olmalıdır. Standart makine öğrenimi algoritmaları, insanların anlayamayacağı kadar karmaşık kalıpları tanır. Sorun şu ki, sonuçları bir yandan açıklanabilir kılmak ile diğer yandan doğru kılmak arasında sıklıkla bir çelişki ortaya çıkıyor.

Ürün yöneticileri bu değiş tokuşu yapabilmelidir. Çıktılar, finansal kurumların bir kredi başvurusunun neden reddedildiğini açıklamak zorunda olduğu durumlarda olduğu gibi, açıklama talep eden kısıtlamalara tabiyse, kesinlik esas olacaktır. Ürün yöneticileri, belirli bir kullanım durumunda önemini ölçmek için araçlara sahip olmalıdır.

5. Etkileri izleyin ve paydaşların katılımını sağlayın

Kurumsal farkındalık oluşturmak, etik kurullar, bilgili ürün sahipleri, yöneticiler, mimarlar ve veri analistleri, geliştirme sürecinin ve ideal olarak satın alma prosedürünün bileşenleridir. Kaynak kıtlığı, zaman yönetimi ve işlerin ters gidebileceği tüm yolları öngörme konusundaki daha büyük ve bariz yetersizlik nedeniyle, bilgi ve yapay zeka ürünlerinin piyasadaki etkilerini izlemek çok önemlidir.

Etik Yapay Zeka Örneği: Duygu Analizi

Adalet ve kapsayıcılığı entegre etmenin mükemmel bir örneği duygu değerlendirmesidir — metinsel verilerde hem olumlu hem de olumsuz duyguyu ayırt edecek bir makine öğrenimi modeli hazırlamak için kişinin sosyal ve dilsel bağlamlar açısından yeterli eğitim verisi sunması gerekir.

Toplumdilbilimsel bir senaryoda, hangi dili kullanıyorsunuz? Duygu etiketlerinizle birlikte varlığını sürdürecek daha geniş kültürel önemi düşünüyor musunuz? Bölgesel dil farklılıklarını hesaba kattınız mı? Bu sorunlar, etik yapay zekanın hem otomatik konuşma tanıma (ASR) hem de doğal dil işleme (NLP) bileşenleriyle ilgilidir.

Örneğin, ASR modeliniz yalnızca ABD İngilizcesi ile eğitilmişse, diğer İngilizce türevlerini işlerken transkripsiyon sorunlarıyla karşılaşabilirsiniz. Bu örnekte, Amerikan ve Avustralya İngilizcesi arasındaki büyük farklılıklar, yapay zeka sistemine dahil edilmesi gereken belirli dilsel durumlarda r'nin telaffuzunu ve kelimelerdeki sesli harf telaffuz farklılıklarını içerir.

AI'yı Etik Olarak Kullanmak

Etik yapay zeka oluşturmanın ötesinde, kullanımının da dikkate alınması ve düzenlenmesi gerekir. Bireyler etik olmayan eylemler için finansal olarak ödüllendirildiğinde, etik standartlar baltalanır. Unutmayın, bir sistemin adaletsiz uygulanması, adaletsizliğine, opaklığına veya diğer teknik özelliklerine değil zarar verebilir.

Örnek olarak, genellikle kötü amaçlı amaçlar için kullanılan bir yapay zeka tekniği olan Deepfake algoritmalarını ele alalım. Çevrimiçi derin sahtekarlıkların büyük çoğunluğu, kurbanların izni olmadan oluşturulur. Deepfakes yapısında kullanılan üretici düşman ağının tüm cilt tonlarından ve cinsiyetlerden insanlar üzerinde eşit derecede iyi çalışmasını sağlamak mümkün olsa da, bu adalet iyileştirmeleri/düzeltmeleri önemsizdir - aynı algoritmaların başka, daha zararlı amaçlar için kullanıldığı göz önüne alındığında.

Etik yapay zeka, algoritmanın kavramsallaştırılmasından geliştirmeye, uzun süreli kullanım ve bakıma kadar yapay zeka boru hattının her adımına dahil edilmelidir. Bu makalede açıklandığı gibi, yapay zeka modeli eğitimi ve kullanıcı eğitimi için etik veri kümelerini kullanmanın yanı sıra etik yapay zeka geliştirirken izlenmesi gereken beş adım vardır.