Anayasal Yapay Zeka, yapay zeka modellerini insan değerleriyle uyumlu hale getirmeyi amaçlar.

Yapay zeka (AI), günlük hayatımızın önemli bir parçası haline geliyor. Sağlık, işe alım, finans ve kamu güvenliği gibi alanlarda kullanılan araçlara entegre ediliyor. Bu sistemler genişledikçe, etik ve güvenilirlikleriyle ilgili endişeler de dile getiriliyor.

Örneğin, bazen adalet veya güvenlik dikkate alınmadan oluşturulan AI sistemleri, önyargılı veya güvenilmez sonuçlar üretebilir. Bunun nedeni, birçok modelin hala insan değerlerini yansıtmanın ve bunlarla uyumlu hale getirmenin net bir yoluna sahip olmamasıdır.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için, araştırmacılar artık anayasal yapay zeka olarak bilinen bir yaklaşımı araştırıyorlar. Basitçe söylemek gerekirse, modelin eğitim sürecine yazılı bir dizi ilke dahil eder. Bu ilkeler, modelin kendi davranışını yargılamasına, insan geri bildirimine daha az güvenmesine ve yanıtları daha güvenli ve anlaşılması daha kolay hale getirmesine yardımcı olur.

Şimdiye kadar bu yaklaşım çoğunlukla büyük dil modelleri (LLM'ler) ile ilgili olarak kullanıldı. Ancak, aynı yapı bilgisayarlı görü sistemlerinin görsel verileri analiz ederken etik kararlar almasına yardımcı olabilir. 

Bu makalede, anayasal yapay zekanın nasıl çalıştığını inceleyecek, gerçek hayattan örneklerine bakacak ve bilgisayar görüşü sistemlerindeki potansiyel uygulamalarını tartışacağız.

‍

Anayasal yapay zeka nedir?

Anayasal Yapay Zeka, yapay zeka modellerinin nasıl davranacağını açık bir etik kurallar dizisi sağlayarak yönlendiren bir model eğitme yöntemidir. Bu kurallar bir davranış kuralları gibi işlev görür. Modelin neyin kabul edilebilir olduğunu anlamasına güvenmek yerine, eğitim sırasında yanıtlarını şekillendiren yazılı bir ilke kümesini izler.

Bu kavram, yapay zeka sistemlerinin karar alma süreçlerinde daha özerk olmalarını sağlamak için Claude LLM ailesini geliştiren, yapay zeka güvenliğine odaklı bir araştırma şirketi olan Anthropic tarafından tanıtıldı. 

Model, yalnızca insan geri bildirimine güvenmek yerine, önceden tanımlanmış bir dizi ilkeye dayanarak kendi yanıtlarını eleştirmeyi ve iyileştirmeyi öğrenir. Bu yaklaşım, bir yargıcın karar vermeden önce bir anayasaya başvurduğu bir hukuk sistemine benzer.

Bu durumda, model hem yargıç hem de öğrenci haline gelir ve kendi davranışlarını gözden geçirmek ve iyileştirmek için aynı kuralları kullanır. Bu süreç, yapay zeka modelinin uyumunu güçlendirir ve güvenli, sorumlu yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini destekler.

Anayasal yapay zeka nasıl çalışır?

Anayasal yapay zekanın amacı, bir yapay zeka modeline, yazılı kurallar dizisini izleyerek nasıl güvenli ve adil kararlar alacağını öğretmektir. İşte bu sürecin nasıl işlediğine dair basit bir açıklama:

• Anayasanın tanımlanması: Modelin uyması gereken etik ilkelerin yazılı bir listesi oluşturulur. Anayasa, yapay zekanın nelerden kaçınması gerektiğini ve hangi değerleri yansıtması gerektiğini özetler.
  
  
• Denetimli örneklerle eğitim: Modele, anayasaya uygun örnek yanıtlar gösterilir. Bu örnekler, yapay zekanın kabul edilebilir davranışın nasıl göründüğünü anlamasına yardımcı olur.
  
  
• Desenleri tanıma ve uygulama: Zamanla, model bu desenleri yakalamaya başlar. Yeni soruları yanıtlarken veya yeni durumları ele alırken aynı değerleri uygulamayı öğrenir.
  
  
• Çıktıları eleştirme ve iyileştirme: Model, kendi yanıtlarını gözden geçirir ve anayasaya göre ayarlar. Bu özdenetim aşaması, yalnızca insan geri bildirimine güvenmeden gelişmesine yardımcı olur.
  
  
• Uyumlu ve daha güvenli yanıtlar üretme: Model, tutarlı kurallardan öğrenir; bu da önyargıyı azaltmaya ve gerçek dünyadaki kullanımda güvenilirliği artırmaya yardımcı olur. Bu yaklaşım, onu insan değerleriyle daha uyumlu hale getirir ve yönetmeyi kolaylaştırır.

‍

Etik yapay zeka tasarımının temel prensipleri

Bir yapay zeka modelinin etik kurallara uyması için, bu kuralların öncelikle açıkça tanımlanması gerekir. Anayasal yapay zeka söz konusu olduğunda, bu kurallar bir dizi temel ilkeye dayanır. 

Örneğin, etkili bir yapay zeka anayasasının temelini oluşturan dört ilke şunlardır:

• Şeffaflık (Transparency): Bir modelin bir cevaba nasıl ulaştığını anlamak kolay olmalıdır. Bir yanıt gerçeklere, tahminlere veya kalıplara dayanıyorsa, kullanıcı için şeffaf olacaktır. Bu, güven oluşturur ve insanların modelin çıktısına güvenip güvenemeyeceklerine karar vermelerine yardımcı olur.
  
  
• Eşitlik: Yanıtlar farklı kullanıcılar arasında tutarlı kalmalıdır. Model, bir kişinin adına, geçmişine veya konumuna göre çıktısını değiştirmemelidir. Eşitlik, önyargıyı önlemeye yardımcı olur ve eşit muameleyi teşvik eder.
  
  
• Hesap Verebilirlik: Bir modelin nasıl eğitildiğini ve davranışını nelerin etkilediğini izlemenin bir yolu olmalıdır. Bir şeyler ters gittiğinde, ekipler nedenini belirleyebilmeli ve iyileştirebilmelidir. Bu, şeffaflığı ve uzun vadeli hesap verebilirliği destekler.
  
  
• Güvenlik: Modeller, zarar verebilecek içerik üretmekten kaçınmalıdır. Bir istek riskli veya güvenli olmayan çıktılara yol açarsa, sistem bunu tanımalı ve durmalıdır. Bu, hem kullanıcıyı hem de sistemin bütünlüğünü korur.

Büyük dil modellerinde anayasal yapay zeka örnekleri

Anayasal Yapay Zeka teoriden pratiğe geçti ve şu anda milyonlarca kullanıcıyla etkileşimde bulunan büyük modellerde yavaş yavaş kullanılmaya başlanıyor. En yaygın örneklerden ikisi OpenAI ve Anthropic'in LLM'leridir. 

Her iki kuruluş da daha etik yapay zeka sistemleri oluşturmak için farklı yaklaşımlar benimsemiş olsa da, ortak bir fikirleri vardır: modele yazılı bir dizi yol gösterici ilkeyi izlemeyi öğretmek. Bu örneklere daha yakından bakalım.

OpenAI'ın anayasal yapay zeka yaklaşımı

OpenAI, ChatGPT modelleri için eğitim sürecinin bir parçası olarak Model Spesifikasyonu adında bir belge yayınladı. Bu belge, bir anayasa gibi işlev görür. Modelin yanıtlarında hedeflemesi gereken yardımseverlik, dürüstlük ve güvenlik gibi değerleri özetler. Ayrıca, neyin zararlı veya yanıltıcı çıktı olarak kabul edildiğini de tanımlar. 

Bu çerçeve, OpenAI'nin modellerini, kurallarla ne kadar iyi eşleştiklerine göre yanıtları derecelendirerek ince ayar yapmak için kullanılmıştır. Zamanla bu, ChatGPT'nin daha az zararlı çıktı üretmesi ve kullanıcıların gerçekte istedikleriyle daha iyi uyum sağlaması için şekillenmesine yardımcı oldu. 

‍

Anthropic'in etik yapay zeka modelleri

Anthropic'in modeli Claude'un izlediği anayasa, İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi gibi kaynaklardan, Apple'ın hizmet şartları gibi platform yönergelerinden ve diğer yapay zeka laboratuvarlarının araştırmalarından elde edilen etik ilkelere dayanmaktadır. Bu ilkeler, Claude'un yanıtlarının güvenli, adil ve önemli insani değerlerle uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı olur.

Claude ayrıca, insan geri bildirimine güvenmek yerine, yapay zeka geri bildiriminden (RLAIF) takviyeli öğrenmeyi kullanır; burada etik yönergeler temelinde kendi yanıtlarını gözden geçirir ve ayarlar. Bu süreç, Claude'un zaman içinde gelişmesini sağlayarak, zor durumlarda bile daha ölçeklenebilir ve yardımcı, etik ve zararsız yanıtlar verme konusunda daha iyi hale getirir.

‍

Anayasal yapay zekayı bilgisayarlı görüye uygulama

Anayasal yapay zeka, dil modellerinin davranışlarını olumlu yönde etkilediğinden, doğal olarak şu soruyu akla getiriyor: Benzer bir yaklaşım, görüntü tabanlı sistemlerin daha adil ve güvenli bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olabilir mi? 

Bilgisayarlı görü modelleri metin yerine görüntülerle çalışsa da, etik rehberliğe duyulan ihtiyaç aynı derecede önemlidir. Örneğin, adalet ve önyargı dikkate alınması gereken temel faktörlerdir, çünkü bu sistemlerin herkesi eşit şekilde davranması ve görsel verileri analiz ederken zararlı veya adaletsiz sonuçlardan kaçınması için eğitilmesi gerekir.

‍

Şu anda, bilgisayarlı görüde anayasal yapay zeka yöntemlerinin kullanımı hala araştırılmaktadır ve bu alandaki araştırmalar devam etmektedir.

Örneğin, Meta yakın zamanda, anayasal benzeri akıl yürütmeyi görüntü güvenliği görevlerine uygulayan bir çerçeve olan CLUE'yu tanıttı. Geniş güvenlik kurallarını, çok modlu AI'nın (birden fazla veri türünü işleyen ve anlayan AI sistemleri) izleyebileceği kesin adımlara dönüştürür. Bu, sistemin daha net akıl yürütmesine ve zararlı sonuçları azaltmasına yardımcı olur. 

Ayrıca, CLUE, karmaşık kuralları basitleştirerek görüntü güvenliği kararlarını daha verimli hale getirir ve AI modellerinin kapsamlı insan girdisine ihtiyaç duymadan hızlı ve doğru bir şekilde hareket etmesini sağlar. CLUE, bir dizi yol gösterici ilke kullanarak, yüksek kaliteli sonuçlar sağlarken görüntü denetleme sistemlerini daha ölçeklenebilir hale getirir.

Önemli çıkarımlar

Yapay zeka sistemleri daha fazla sorumluluk üstlendikçe, odak noktası sadece ne yapabileceklerinden ne yapmaları gerektiğine kaymaktadır. Bu değişim çok önemlidir, çünkü bu sistemler sağlık hizmetleri, emniyet teşkilatı ve eğitim gibi insanların hayatlarını doğrudan etkileyen alanlarda kullanılmaktadır. 

Yapay zeka sistemlerinin uygun ve etik bir şekilde hareket etmesini sağlamak için, sağlam ve tutarlı bir temele ihtiyaçları vardır. Bu temel, adalet, güvenlik ve güvene öncelik vermelidir. 

Yazılı bir anayasa, eğitim sırasında bu temeli sağlayarak sistemin karar alma sürecine rehberlik edebilir. Ayrıca, geliştiricilere sistemin davranışını dağıtımdan sonra gözden geçirme ve ayarlama için bir çerçeve sağlayarak, tasarlanmış olduğu değerlerle uyumlu kalmasını sağlamak ve yeni zorluklar ortaya çıktıkça uyum sağlamayı kolaylaştırmak da mümkündür.

Büyüyen topluluğumuza bugün katılın! GitHub depomuzu keşfederek yapay zekaya daha derinlemesine dalın. Kendi bilgisayarlı görü projelerinizi mi oluşturmak istiyorsunuz? Lisanslama seçeneklerimizi inceleyin. Sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görünün verimliliği nasıl artırdığını öğrenin ve çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek yapay zekanın üretimdeki etkisini keşfedin!