Yapay Zeka Güvenliği

Yapay Zeka Güvenliği, Yapay Zeka ( YZ) içinde, YZ sistemlerinin istenmeyen ve zararlı sonuçlarını önlemeye adanmış özel bir alandır. Modeller daha güçlü ve otonom hale geldikçe, güvenilir, öngörülebilir ve insani değerlerle uyumlu bir şekilde çalışmalarını sağlamak kritik önem taşımaktadır. YZ güvenliğinin birincil amacı, sistem arızalarının neden olduğu kısa vadeli kazalardan, son derece gelişmiş YZ ile ilişkili uzun vadeli endişelere kadar değişen potansiyel riskleri anlamak, tahmin etmek ve azaltmaktır. Bu alan, sağlam ve güvenilir derin öğrenme sistemleri oluşturmak için teknik araştırmayı pratik uygulama ile birleştirir.

Yapay Zeka Güvenliğinin Temel Direkleri

YZ güvenlik araştırmaları, sistemlerin güvenilir olmasını ve amaçlandığı gibi davranmasını sağlamak için birkaç temel alana odaklanmaktadır. Bu temeller, YZ modellerinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve uygulanması için gereklidir.

• Sağlamlık: Bir yapay zeka sistemi, beklenmedik veya manipüle edilmiş girdilerle karşılaştığında bile güvenilir bir performans göstermelidir. Buradaki temel zorluklardan biri, kötü niyetli girdilerin modelin başarısız olmasına neden olacak şekilde tasarlandığı düşmanca saldırılara karşı savunma yapmaktır. Örneğin, Ultralytics YOLO11 gibi güvenlik açısından kritik bir nesne algılama modeli, nesneleri yanlış tanımlamasına neden olabilecek hafif, algılanamayan görüntü değişikliklerine karşı sağlam olmalıdır.
• Yorumlanabilirlik: Bu, YZ karar verme süreçlerini insanlar için anlaşılabilir hale getirmeyi içerir. Açıklanabilir YZ (XAI) olarak da bilinen yorumlanabilirlik, geliştiricilerin modellerde hata ayıklamasına, muhakemelerini doğrulamasına ve kullanıcı güveni oluşturmasına yardımcı olur.
• Hizalama: Bu sütun, bir YZ'nin hedeflerinin ve davranışlarının insan niyetleri ve değerleri ile uyumlu olmasını sağlamaya odaklanmaktadır. YZ sistemleri daha otonom hale geldikçe, olumsuz sonuçlara yol açabilecek istenmeyen hedefleri takip etmelerini önlemek, Makine Zekası Araştırma Enstitüsü (MIRI) gibi kuruluşlar tarafından araştırılan bir kavram olan temel bir sorundur.
• Kontrol: Bu, bir YZ sistemini denetleme ve gerekirse direnmeden veya geçici çözümler bulmadan kapatma yeteneğimizi ifade eder. Güvenilir "kapatma anahtarları" geliştirmek, güçlü YZ üzerinde kontrol sağlamanın temel bir yönüdür.

YZ Güvenliği ve YZ Etiği

YZ Güvenliği ve YZ Etiği birbiriyle yakından ilişkili olmakla birlikte, sorumlu YZ'nin farklı yönlerini ele almaktadır.

• Yapay Zeka Güvenliği öncelikle kazaları ve istenmeyen zararlı davranışları önlemeye odaklanan teknik bir disiplindir. "Bu sistem tüm koşullar altında tasarlandığı gibi çalışacak mı?" ve "Modelin yanlışlıkla zarar vermesini nasıl önleyebiliriz?" gibi sorularla ilgilenir. Odak noktası güvenilirlik ve öngörülebilirliktir.
• YZ Etiği, YZ'nin ahlaki sonuçları ve toplumsal etkisiyle ilgilenen daha geniş bir alandır. Adalet, algoritmik önyargı, veri gizliliği ve hesap verebilirlik gibi konuları ele alır. "Bu sistemi inşa etmeli miyiz?" ve "Kullanımının toplumsal sonuçları nelerdir?" gibi sorular sorar.

Kısacası, YZ güvenliği YZ'nin yapması gerekeni yapmasını sağlarken, YZ etiği de yapması gerekenin iyi olmasını sağlar. Her ikisi de sorumlu YZ gelişimi için çok önemlidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

YZ güvenlik ilkeleri, riskleri en aza indirmek için kritik alanlarda halihazırda uygulanmaktadır.

1. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar kapsamlı yapay zeka güvenlik önlemlerine dayanır. Algılama sistemleri, kötü hava koşullarında veya sensörler kısmen gizlendiğinde çalışmak için inanılmaz derecede sağlam olmalıdır. Yedeklilik yerleşiktir, böylece bir sistem (kamera gibi) arızalanırsa, diğerleri (LiDAR gibi) devralabilir. Karar verme algoritmaları, Waymo gibi şirketlerdeki güvenlik araştırmalarının merkezinde yer alan bir uygulama olan sayısız uç durumla başa çıkmak için simülasyonlarda titizlikle test edilir.
2. Sağlık hizmetleri: Tıbbi görüntü analizinde, hastalıkları teşhis eden bir YZ modelinin son derece güvenilir olması gerekir. YZ güvenlik teknikleri, modelin yalnızca bir tanı koymasını değil, aynı zamanda güven düzeyini de belirtmesini sağlamak için kullanılır. Model emin değilse, vakayı insan incelemesi için işaretleyerek yanlış teşhisi önleyebilir. Bu "döngüde insan" yaklaşımı, yapay zeka güdümlü sağlık çözümlerinde kilit bir güvenlik özelliğidir.

OpenAI Güvenlik Araştırması ve Google DeepMind'ın Güvenlik ve Hizalama ekipleri gibi önde gelen araştırma kuruluşları bu zorluklar üzerinde aktif olarak çalışmaktadır. NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi gibi çerçeveler, kuruluşların güvenlik uygulamalarını hayata geçirmeleri için rehberlik sağlamaktadır. YZ teknolojisi ilerledikçe, YZ güvenliği alanı, potansiyel tuzaklarından kaçınırken faydalarından yararlanmak için daha da hayati hale gelecektir. Daha fazla bilgi için Center for AI Safety ve Future of Life Institute'daki kaynakları inceleyebilirsiniz. Sürekli model izleme ve bakım, uzun vadeli güvenliği sağlamak için bir başka önemli uygulamadır.