YZ Etiği

YZ Etiği, tasarım, geliştirme ve dağıtımı yöneten ahlaki ilkeleri, yönergeleri ve politikaları içerir. Yapay Zeka (YZ). Yapay zeka olarak makine öğrenimi (ML) gibi teknolojiler ve bilgisayarla görme (CV) derinlemesine entegre olur Bu alan güvenlik, adalet ve insan haklarına ilişkin kritik soruları ele almaktadır. Birincil hedef YZ sistemlerinin zararı en aza indirirken, ayrımcılığı önlerken ve gizliliği korurken insanlığa fayda sağlamasını sağlamaktır. Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası gibi düzenlemeler tarafından belirlenen standartlar ve GDPR.

Etik Yapay Zekanın Temel İlkeleri

Sağlam bir etik çerçeve geliştirmek, otomatik sistemlere güven oluşturmak için çok önemlidir. Bu gibi kuruluşlar OECD ve NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi'nin ana hatları geliştiricilerin izlemesi gereken temel sütunlar:

• Adalet ve Ayrımcılık Yapmama: YZ modelleri aşağıdakilerden kaçınmak için tasarlanmalıdır algoritmik önyargıya yol açabilir Belirli gruplara karşı ayrımcı sonuçlar. Bu, aşağıdakilerin titizlikle denetlenmesini içerir çeşitli temsiliyet sağlamak için eğitim verileri, bir Yapay Zeka'da Adalet kavramının merkezinde yer alır.
• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: Kullanıcılar kararların nasıl alındığını anlama hakkına sahiptir. Yapay zekada şeffaflık, mantığın bir modelin arkasına erişilebilir, genellikle aşağıdaki yollarla elde edilir Açıklanabilir yapay zeka (XAI) teknikleri gibi karmaşık "kara kutu" modellerinin çıktıları derin öğrenme (DL) ağları.
• Gizlilik ve Veri Yönetişimi: Kişisel bilgilerin korunması çok önemlidir. Etik YZ zorunlulukları sıkı veri gizliliği protokolleri, kullanıcının veriler rıza ile toplanır ve güvenli bir şekilde işlenir. Bu, aşağıdaki işlemler sırasında anonimleştirme gibi tekniklerin kullanılmasını içerir veri ön işleme.
• Güvenlik ve Güvenilirlik: Sistemler, özellikle yüksek riskli durumlarda güvenilir ve emniyetli bir şekilde çalışmalıdır ortamlar. Yapay Zeka Güvenliği araştırmaları önlemeye odaklanıyor istenmeyen davranışlar ve aşağıdaki gibi modellerin sağlanması Ultralytics YOLO11 çeşitli koşullar altında tutarlı performans koşullar.
• Hesap verebilirlik: YZ'nin eylemleri ve sonuçları için net sorumluluk çizgileri olmalıdır sistemleri. Yapay Zeka Ortaklığı tarafından savunulan bu ilke aşağıdakileri sağlar geliştiriciler ve kuruluşlar sistem arızaları veya zararlı etkilerden sorumlu tutulmaktadır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Etik ilkelerin uygulanması, yapay zekanın insanlarla doğrudan etkileşime girdiği çeşitli sektörlerde görülebilir.

Sağlık Teşhis Cihazları

Tıbbi görüntü analizinde yapay zeka araçları yardımcı oluyor doktorların röntgen veya MRI taramalarından hastalık teşhisi koyması. Burada etik hususlar kritik öneme sahiptir; bir model farklı hasta gruplarında yüksek doğruluk gösterir sağlık eşitsizliklerini önlemek için demografik özellikler. Bu Dünya Sağlık Örgütü (WHO) spesifik Hasta güvenliğini ve adil bakımı sağlamak için sağlık YZ'sinde etik konusunda rehberlik.

Kamusal Gözetimde Mahremiyet

Akıllı şehirler genellikle nesne algılama sistemleri kullanır trafik yönetimi veya güvenlik için. Etik gizlilik standartlarına uymak için geliştiriciler şunları uygulayabilir Yüzlerin veya plakaların otomatik olarak bulanıklaştırılması gibi gizliliği koruyan özellikler. Bu uygulama aşağıdakilerle uyumludur sistemlerin bireysel anonimliği ihlal etmeden trafik akışını izlemesine olanak tanıyan sorumlu yapay zeka gelişimi.

Aşağıdaki Python örneği, tespit edilen kişileri bulanıklaştırarak etik bir korumanın nasıl uygulanacağını göstermektedir YOLO11 ve OpenCV:

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image
results = model("path/to/urban_scene.jpg")

# Read the original image
img = cv2.imread("path/to/urban_scene.jpg")

# Iterate through detections to blur 'person' class (ID 0) for privacy
for box in results[0].boxes.data:
    if int(box[5]) == 0:  # Class 0 represents 'person'
        x1, y1, x2, y2 = map(int, box[:4])
        # Apply a strong Gaussian blur to the detected region
        img[y1:y2, x1:x2] = cv2.GaussianBlur(img[y1:y2, x1:x2], (51, 51), 0)

YZ Etiği ve İlgili Kavramlar

YZ Etiği, kapsayıcı bir ahlaki çerçeve olarak hizmet ederken, ilgili teknik ve özel alanlardan farklıdır:

• YZ Etiği ve Anayasal YZ: Anayasal YZ, belirli bir eğitim yöntemidir (aşağıdaki gibi laboratuvarlar tarafından kullanılır Anthropic) modellerin belirli bir yazılı setini takip etmek üzere eğitildiği ilkeler (bir anayasa). YZ Etiği, bu ilkelerin ne olması gerektiğini tartışan ve tanımlayan daha geniş bir alandır ol.
• YZ Etiği ve YZ Güvenliği: Yapay Zeka Güvenliği öncelikle teknik konulara, kazaların önlenmesi ve kazaların önlenmesine ilişkin mühendislik zorluklarına odaklanmaktadır. model izleme ve hizalama. Yapay Zeka Etiği güvenliği kapsar ancak aynı zamanda adalet ve haklar gibi sosyal, yasal ve ahlaki boyutları da içerir.
• YZ 'de Önyargıya Karşı Y Z Etiği: Ö nyargı Bir modeldeki adil olmayan sonuçlar yaratan belirli sistematik hatalar. Önyargının ele alınması, aşağıdaki alt görevlerden biridir etik yapay zekanın daha büyük hedefi, genellikle dikkatli bir şekilde yönetilir veri kümesi açıklama ve dengeleme.

Bu etik hususları yapay zeka geliştirmenin yaşam döngüsüne entegre ederek için veri toplama model dağıtım-kuruluşlarriskleri azaltabilir ve teknolojilerinin topluma olumlu katkıda bulunmasını sağlamak. Kaynaklar Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü (HAI) ve Otonom ve Akıllı Sistemlerin Etiği Üzerine IEEE Küresel Girişimi bu hayati alanın geleceğini şekillendirmeye devam edecektir.