YZ Etiği

AI Etiği, Yapay Zeka (AI) teknolojilerinin sorumlu tasarımı, geliştirilmesi ve uygulanmasını yöneten ahlaki ilkeler, kılavuzlar ve politikaları içeren çok disiplinli bir alandır. Makine Öğrenimi (ML) ve Bilgisayar Görme (CV) ile çalışan sistemler giderek daha özerk hale gelip kritik altyapıya entegre oldukça, bunların güvenli ve adil bir şekilde çalışmasını sağlama ihtiyacı önem kazanmıştır. AI etiğinin temel amacı, bu güçlü araçların toplumsal faydalarını en üst düzeye çıkarırken zararı en aza indirmek, ayrımcılığı önlemek ve insan hakları ve Avrupa Birliği AI Yasası gibi yasal çerçevelerle uyumu sağlamaktır. .

Sorumlu Yapay Zekanın Temel İlkeleri

Güven oluşturmak ve güvenilirliği sağlamak için kuruluşlar ve geliştiriciler genellikle etik çerçeveler benimserler. OECD AI İlkeleri ve NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi gibi kurumlar tarafından savunulan temel unsurlar şunlardır: - Şeffaflık ve hesap verebilirlık - Sorumluluk ve hesap verebilirlik

• Adalet ve Ayrımcılık Yapmama: AI modelleri, sosyal eşitsizlikleri yaymamalı veya artırmamalıdır. Bu, genellikle temsil edici olmayan eğitim verilerinden kaynaklanan Algoritmik Önyargıyı aktif olarak azaltmayı içerir. Örneğin, bir yüz tanıma sistemi, AI'da Adaleti korumak için tüm demografik gruplarda doğru bir şekilde çalışmalıdır. .
• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: Derin Öğrenmenin (DL) karmaşıklığı, karar verme sürecini belirsiz hale getirebilir. AI'da şeffaflık, kullanıcıların otomatik bir sistemle etkileşimde bulunduklarını bilmelerini sağlar. Ayrıca, Açıklanabilir AI (XAI) teknikleri, geliştiricilerin ve denetçilerin bir modelin belirli bir tahmine nasıl ulaştığını anlamalarına yardımcı olur.
• Gizlilik ve Veri Yönetimi: Kullanıcı haklarına saygı göstermek çok önemlidir. Etik AI, verilerin onay alınarak toplanmasını sağlayan sıkı Veri Gizliliği protokollerini zorunlu kılar. Ultralytics bulunan araçlar, ekiplerin veri kümelerini güvenli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur ve genellikle bireysel kimlikleri korumak için Veri Annotasyonu sırasında anonimleştirme teknikleri kullanır. Veri Annotasyonu, verilerin anlamlı hale getirilmesi ve analiz edilebilir hale getirilmesi için
• Güvenlik ve Sorumluluk: AI sistemleri güvenli ve öngörülebilir bir şekilde çalışmalıdır. AI Güvenliği, istenmeyen davranışları önlemeye odaklanır ve Ultralytics gibi sağlam modellerin sınır durumlarda bile güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlar. Geliştiriciler, sistemin yaşam döngüsü boyunca sonuçlarından sorumlu olmaya devam ederler.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Etik hususlar, çeşitli sektörlerde modern yapay zeka kullanımını şekillendiren pratik gerekliliklerdir.

1. Sağlık ve Teşhis: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, etik kurallar sayesinde teşhis araçlarının doktorlara yardımcı olmasını ve insan yargısının yerini almamasını sağlar. Örneğin, tıbbi görüntülemede tümörleri tespit etmek için nesne algılama kullanıldığında, yanlış teşhisleri önlemek için sistemin yanlış negatifler açısından titizlikle test edilmesi gerekir. Ayrıca, hasta verileri HIPAA veya GDPR gibi düzenlemelere uygun olarak işlenmelidir.
2. Finansal Kredi: Bankalar, kredi değerliliğini değerlendirmek için tahminsel modelleme kullanır. Etik bir yaklaşım, bu modellerin ırk veya cinsiyet gibi vekil değişkenlere dayalı olarak kredi vermeyi reddetmemelerini sağlamak için denetlenmesini gerektirir. Model İzleme araçlarını kullanarak, finansal kurumlar algoritmanın adil kalmasını sağlamak için zaman içindeki track adalet sapmasını" track edebilir.

AI Etiğini İlgili Kavramlardan Ayırmak

AI Etikini ekosistemdeki benzer terimlerden ayırmak faydalıdır:

• AI Etiği ve AI Güvenliği: AI Güvenliği, kazaları önlemek ve kontrolü sağlamak için mühendislik sistemlerine odaklanan teknik bir disiplindir (örneğin, uyum sorununu çözmek). AI Etiği, güvenliğin neden gerekli olduğunu ve sistemin hangi toplumsal değerleri savunması gerektiğini belirleyen daha geniş bir ahlaki çerçevedir.
• AI Etiği ve AI'daki Önyargı: Önyargı, bir modelin çıktısında sistematik bir hata veya istatistiksel sapma anlamına gelir. Önyargıyı ele almak, etik AI'nın özel bir alt görevidir. Önyargı teknik bir kusur olsa da, etik, önyargıyı kabul edilemez kılan normatif yargıyı sağlar.

Kodda Etik Kontroller Uygulama

Etik felsefi bir kavram olsa da, titiz testler ve doğrulamalarla kodlara dönüştürülür. Örneğin, geliştiriciler ultralytics farklı veri alt kümelerinde model performansını değerlendirmek için paket tutarlılığı kontrol etmek için.

from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Validate on a specific dataset split to check performance metrics
# Ensuring high accuracy (mAP) across diverse datasets helps mitigate bias
metrics = model.val(data="coco8.yaml")

# Print the Mean Average Precision to assess model reliability
print(f"Model mAP@50-95: {metrics.box.map}")

Sorumlu Yapay Zekaya Doğru

Etik ilkeleri, veri toplama aşamasından uygulamaya kadar geliştirme yaşam döngüsüne entegre etmek, sorumluluk kültürünü teşvik eder. IEEE Global Initiative on Ethics ve Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI) gibi kuruluşlar, bu yolculukta rehberlik edecek kaynaklar sağlar. Nihai hedef, insan yargısını değiştirmek yerine güçlendiren Human-in-the-Loop sistemleri oluşturarak teknolojinin insanlığa etkili bir şekilde hizmet etmesini sağlamaktır.