Yapay zekânın etik kullanımı, yenilik ile dürüstlüğü dengeler

Yapay zekâ teknolojisi giderek yaygınlaştıkça yapay zekânın (AI) etik biçimde kullanılması hakkındaki tartışmalar da sıklaştı. Birçoğumuzun ChatGPT gibi yapay zekâ destekli araçları her gün kullanması, yapay zekâyı güvenli ve ahlaki açıdan doğru bir biçimde benimseyip benimsemediğimiz konusunda kaygılanmamız için geçerli bir neden. Veriler tüm yapay zekâ sistemlerinin temelini oluşturuyor ve birçok yapay zekâ uygulaması yüzünün görüntüleri, finansal işlemler, sağlık kayıtları, işinle ilgili ayrıntılar veya konumun gibi kişisel verileri kullanıyor. Bu veriler nereye gidiyor ve nasıl işleniyor? Etik yapay zekânın yanıtlamaya ve yapay zekâ kullanıcılarının farkına varmasını sağlamaya çalıştığı sorulardan bazıları bunlar.

Şekil 1. Yapay zekânın artılarını ve eksilerini dengelemek. (FullSurge)

AI ile ilgili etik meseleleri konuşurken kendimizi kaptırıp robotların dünyayı ele geçirdiği Terminatör benzeri senaryolardan yola çıkarak aceleci sonuçlara varmak kolaydır. Ancak etik AI konusuna pratikte nasıl yaklaşılacağını anlamanın yolu basittir. Önemli olan, AI'ı adil, şeffaf ve hesap verebilir biçimde geliştirmek, uygulamak ve kullanmaktır. Bu makalede, AI'ın neden etik kalması gerektiğini, etik AI yeniliklerinin nasıl oluşturulacağını ve AI'ın etik kullanımını teşvik etmek için neler yapabileceğini inceleyeceğiz.

Yapay zekâyla ilgili etik konuları anlamak#

Etik yapay zekânın ayrıntılarına geçmeden önce, yapay zekâ topluluğunda bu konunun neden bu kadar önemli bir tartışma başlığı hâline geldiğine ve yapay zekânın etik olmasının tam olarak ne anlama geldiğine yakından bakalım.

Etik yapay zekâyı neden şimdi konuşuyoruz?#

AI etiği yeni bir tartışma konusu değil. 1950'lerden beri tartışılıyor. O dönemde Alan Turing, makine zekâsı kavramını ve bir makinenin sohbet yoluyla insana benzer zekâ sergileme yeteneğini ölçen Turing Testi'ni ortaya attı; bu da AI etiği üzerine ilk tartışmaları başlattı. O zamandan beri araştırmacılar, AI ve teknolojiye ilişkin etik hususları dikkate almanın önemini dile getirdi ve vurguladı. Ancak kuruluşlar ve hükümetler etik AI'ı zorunlu kılacak düzenlemeler oluşturmaya ancak yakın zamanda başladı.

Bunun üç temel nedeni var:

• Yapay zekânın daha fazla benimsenmesi: 2015 ile 2019 arasında yapay zekâ hizmetlerini kullanan işletmelerin sayısı %270 arttı ve bu sayı 2020'lerde de artmaya devam etti.
• Kamuoyundaki kaygı: Daha fazla insan yapay zekânın geleceği ve toplum üzerindeki etkisi konusunda endişe duyuyor. Pew Research Center'ın 2021'de anket yaptığı Amerikalıların %37'si, yapay zekânın günlük hayatta daha fazla kullanılmasının kendilerini heyecanlandırmaktan çok kaygılandırdığını söyledi. 2023'e gelindiğinde bu oran %52'ye yükselerek endişenin önemli ölçüde arttığını gösterdi.
• Öne çıkan vakalar: Önyargılı veya etik olmayan yapay zekâ çözümlerine ilişkin daha fazla öne çıkan vaka yaşandı. Örneğin 2023'te, bir avukatın hukuk davası için emsal kararları araştırırken ChatGPT'yi kullanması ve yapay zekânın davaları uydurduğunu fark etmesi manşetlere taşındı.

Yapay zekâ geliştikçe ve dünya çapında daha fazla ilgi gördükçe, etik yapay zekâ konusunun gündeme gelmesi kaçınılmaz hâle geliyor.

Yapay zekâdaki temel etik zorluklar#

Yapay zekânın etik olmasının ne anlama geldiğini gerçekten kavramak için etik yapay zekânın karşılaştığı zorlukları incelememiz gerekir. Bu zorluklar önyargı, gizlilik, hesap verebilirlik ve güvenlik dâhil çeşitli konuları kapsar. Etik yapay zekâdaki bazı eksiklikler, adil olmayan uygulamalar içeren yapay zekâ çözümlerinin hayata geçirilmesiyle zaman içinde ortaya çıkarken diğerleri gelecekte görülebilir.

Şekil 2. Yapay zekâyla ilgili etik sorunlar.

Yapay zekâdaki temel etik zorluklardan bazıları şunlardır:

• Önyargı ve adalet: Yapay zekâ sistemleri, eğitildikleri verilerdeki önyargıları devralabilir ve bu da belirli gruplara adil olmayan biçimde davranılmasına yol açabilir. Örneğin, önyargılı işe alım algoritmaları belirli demografik grupları dezavantajlı duruma düşürebilir.
• Şeffaflık ve açıklanabilirlik: Birçok yapay zekâ modelinin "kara kutu" niteliği, insanların kararların nasıl alındığını anlamasını zorlaştırır. Kullanıcılar yapay zekâ destekli sonuçların ardındaki gerekçeyi göremediğinden, şeffaflığın olmaması güveni ve hesap verebilirliği zedeleyebilir.
• Gizlilik ve gözetim: Yapay zekânın büyük miktarlarda kişisel veriyi işleyebilmesi, önemli gizlilik kaygılarına yol açar. Yapay zekâ, kişileri rızaları olmadan izleyip takip edebildiğinden gözetim amacıyla kötüye kullanılma riski yüksektir.
• Hesap verebilirlik ve sorumluluk: Yapay zekâ sistemleri zarara veya hatalara yol açtığında kimin sorumlu olduğunu belirlemek zordur. Birden fazla tarafın (geliştiriciler, üreticiler, kullanıcılar) sorumlu tutulabileceği otonom araçlar gibi otonom sistemlerde bu durum daha da karmaşık hâle gelir.
• Güvenlik ve emniyet: AI sistemlerinin siber saldırılara karşı korunmasını ve sağlık hizmetleri ile ulaşım gibi kritik alanlarda güvenli biçimde çalışmasını sağlamak çok önemlidir. AI sistemlerindeki güvenlik açıkları kötü niyetle kullanılırsa ciddi sonuçlara yol açabilir.

Bu zorlukları ele alarak topluma fayda sağlayan yapay zekâ sistemleri geliştirebiliriz.

Etik yapay zekâ çözümlerini hayata geçirme#

Şimdi, yukarıda belirtilen zorlukların her birini ele alan etik yapay zekâ çözümlerinin nasıl hayata geçirileceğine bakalım. Önyargısız yapay zekâ modelleri oluşturma, paydaşları bilgilendirme, gizliliğe öncelik verme ve veri güvenliğini sağlama gibi temel alanlara odaklanarak kuruluşlar hem etkili hem de etik yapay zekâ sistemleri oluşturabilir.

Önyargısız yapay zekâ modelleri oluşturma#

Tarafsız AI modelleri oluşturmak, eğitimde çeşitli ve temsili veri kümeleri kullanmakla başlar. Düzenli denetimler ve önyargı tespit yöntemleri, önyargıları belirlemeye ve azaltmaya yardımcı olur. Yeniden örnekleme veya yeniden ağırlıklandırma gibi teknikler eğitim verilerini daha adil hâle getirebilir. Alan uzmanlarıyla iş birliği yapmak ve geliştirme sürecine farklı ekipleri dâhil etmek de önyargıları farklı bakış açılarından tanımaya ve ele almaya yardımcı olabilir. Bu adımlar, AI sistemlerinin herhangi bir grubu haksız yere kayırmasını önler.

Şekil 3. Önyargılı yapay zekâ modelleri, adil olmayan muamele döngüsüne yol açabilir.

Paydaşlarını bilgilenmeleri için güçlendirme#

Yapay zekânın kara kutusu hakkında ne kadar çok şey bilirsen bu konu o kadar az göz korkutucu hâle gelir; bu nedenle bir yapay zekâ projesine dâhil olan herkesin, herhangi bir uygulamanın arkasındaki yapay zekânın nasıl çalıştığını anlaması önemlidir. Geliştiriciler, kullanıcılar ve karar vericiler dâhil paydaşlar, farklı yapay zekâ kavramlarını kapsamlı biçimde anladıklarında yapay zekânın etik sonuçlarını daha iyi ele alabilir. Önyargı, şeffaflık, hesap verebilirlik ve veri gizliliği gibi konulardaki eğitim programları ve atölyeler bu anlayışı geliştirebilir. Yapay zekâ sistemlerini ve karar alma süreçlerini açıklayan ayrıntılı belgeler güven oluşturmaya yardımcı olabilir. Etik yapay zekâ uygulamaları hakkında düzenli iletişim ve güncellemeler de kurum kültürüne değerli bir katkı sağlayabilir.

Öncelik olarak gizlilik#

Gizliliğe öncelik vermek, kişisel verileri korumak için sağlam politikalar ve uygulamalar geliştirmek demektir. Yapay zekâ sistemleri uygun rıza alınarak elde edilen verileri kullanmalı ve işlenen kişisel bilgi miktarını sınırlamak için veri minimizasyonu tekniklerini uygulamalıdır. Şifreleme ve anonimleştirme, hassas verileri daha da koruyabilir.

GDPR (Genel Veri Koruma Tüzüğü) gibi veri koruma düzenlemelerine uyum esastır. GDPR, Avrupa Birliği'ndeki kişilerin kişisel bilgilerinin toplanması ve işlenmesi için yönergeler belirler. Veri toplama, kullanma ve saklama konusunda şeffaf olmak da hayati önem taşır. Düzenli gizlilik etki değerlendirmeleri, olası riskleri belirleyebilir ve gizliliğin öncelikli tutulmasına yardımcı olabilir.

Güvenli veri güven oluşturur#

Gizliliğin yanı sıra, etik yapay zekâ sistemleri oluşturmak için veri güvenliği de esastır. Güçlü siber güvenlik önlemleri, verileri ihlallere ve yetkisiz erişime karşı korur. Gelişen tehditlere ayak uydurmak için düzenli güvenlik denetimleri ve güncellemeler gereklidir.

Yapay zekâ sistemleri erişim denetimleri, güvenli veri depolama ve gerçek zamanlı izleme gibi güvenlik özellikleri içermelidir. Açık bir olay müdahale planı, kuruluşların güvenlik sorunlarını hızla ele almasına yardımcı olur. Kuruluşlar veri güvenliğine bağlılık göstererek kullanıcılar ve paydaşlar arasında güven oluşturabilir.

Ultralytics'te etik yapay zekâ#

Ultralytics'te etik yapay zekâ, çalışmalarımıza yön veren temel bir ilkedir. Kurucu ve CEO Glenn Jocher şöyle diyor: "Etik yapay zekâ yalnızca bir olasılık değil, aynı zamanda bir gerekliliktir. Düzenlemeleri anlayıp bunlara uyarak yapay zekâ teknolojilerinin dünya çapında sorumlu biçimde geliştirilip kullanılmasını sağlayabiliriz. Önemli olan, yenilikçiliği dürüstlükle dengelemek ve yapay zekânın insanlığa olumlu ve yararlı bir şekilde hizmet etmesini sağlamaktır. Örnek olarak öncülük edelim ve yapay zekânın iyilik için bir güç olabileceğini gösterelim."

Bu yaklaşım, AI çözümlerimizde adalete, şeffaflığa ve hesap verebilirliğe öncelik vermemizi sağlıyor. Bu etik hususları geliştirme süreçlerimize entegre ederek, yüksek sorumluluk standartlarını karşılarken yeniliği ilerleten teknolojiler üretmeyi amaçlıyoruz. Etik AI taahhüdümüz, çalışmalarımızın toplum üzerinde olumlu bir etki yaratmasını sağlamaya yardımcı oluyor.

Dünya çapında yapay zekâ düzenlemeleri oluşturuluyor#

Dünya genelinde birçok ülke, yapay zekâ teknolojilerinin etik ve sorumlu kullanımına yön vermek için yapay zekâ düzenlemeleri geliştiriyor ve uyguluyor. Bu düzenlemeler, yenilikçiliği ahlaki değerlendirmelerle dengelemeyi ve kişileri ve toplumu yapay zekâ yenilikleriyle ilişkili olası risklerden korumayı amaçlıyor.

Şekil 4. Dünya genelinde yapay zekâ düzenlemelerindeki ilerleme.

Dünya genelinde yapay zekâ kullanımını düzenlemeye yönelik atılan adımlara birkaç örnek:

• Avrupa Birliği: Avrupa Parlamentosu, Mart 2024'te dünyanın ilk Yapay Zekâ Yasası'nı onaylayarak AB'de yapay zekâ kullanımına ilişkin açık kurallar belirledi. Düzenleme, sağlık ve yüz tanıma gibi yüksek riskli alanlarda kullanıcı güvenini oluşturmak için sıkı risk değerlendirmeleri, insan gözetimi ve açıklanabilirlik gerekliliklerini içeriyor.
• Amerika Birleşik Devletleri: Federal düzeyde bir AI düzenlemesi bulunmasa da çeşitli çerçeveler ve eyalet düzeyindeki düzenlemeler ortaya çıkıyor. Beyaz Saray'ın "AI Haklar Bildirgesi Taslağı", AI geliştirme ilkelerini açıklıyor. California, New York ve Florida gibi eyaletler; üretken AI ve otonom araçlar gibi alanlarda şeffaflık, hesap verebilirlik ve AI'ın etik kullanımına odaklanan önemli yasalar çıkarıyor.
• Çin: Çin; algoritmik öneriler, deepfake'ler ve üretken yapay zekâ gibi belirli yapay zekâ uygulamalarına yönelik düzenlemeleri hayata geçirdi. Şirketlerin yapay zekâ modellerini kaydettirmesi ve güvenlik değerlendirmeleri yapması gerekiyor. Gelecekte çıkarılması beklenen yapay zekâ yasalarının, riskleri ele alıp mevzuata uyumu güçlendirerek daha birleşik bir düzenleyici çerçeve sunması bekleniyor.

Yapay zekânın etik kullanımını desteklemek için sen neler yapabilirsin?#

Etik AI'ı desteklemek düşündüğünden daha kolay. Önyargı, şeffaflık ve gizlilik gibi konular hakkında daha fazla bilgi edinerek etik AI tartışmalarında etkin bir ses olabilirsin. Etik yönergeleri destekle ve takip et, adaleti düzenli olarak kontrol et ve veri gizliliğini koru. ChatGPT gibi AI araçlarını kullanırken bunların kullanımına ilişkin şeffaf olmak güven oluşturmaya ve AI'ı daha etik kılmaya yardımcı olur. Bu adımları atarak AI'ın adil, şeffaf ve sorumlu biçimde geliştirilmesini ve kullanılmasını destekleyebilirsin.

Ultralytics'te etik AI'a bağlıyız. AI çözümlerimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek ve etik yaklaşımımızı nasıl koruduğumuzu görmek istersen GitHub depomuza göz at, topluluğumuza katıl ve sağlık hizmetleri ile üretim gibi sektörlerdeki en yeni çözümlerimizi keşfet.