Etik neden yapay zekanın en büyük sorunu haline geliyor?

Yapay zekayı tasarlayan ekipler, dil bilimi ve felsefe uzmanlarını, ebeveynleri, gençleri, farklı sosyo-ekonomik geçmişlerden farklı yaşam deneyimlerine sahip sıradan insanları içermelidir.

Pek çok kuruluş, etik ve güvenlik konusundaki endişeler nedeniyle üretken yapay zekayı ya geciktiriyor ya da fişini çekiyor. Bu durum, yapay zekanın teknoloji departmanlarından çıkarılması ve teknik olmayan iş paydaşlarının yapay zeka tasarımı ve yönetimine daha fazla dahil edilmesi yönündeki çağrıları teşvik ediyor.

IBM İş Değeri Enstitüsü tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, işletmelerin yarısından fazlası (%56) üretken yapay zekaya yapılacak büyük yatırımları yapay zeka standartları ve düzenlemeleri netleşene kadar erteliyor. En az %72'si etik kaygılar nedeniyle üretken yapay zeka faydalarından vazgeçmeye istekli olduklarını söylüyor.

Teknoloji sorunlarından daha zorlu

Yapay zekayla ilgili teknik sorunların çoğu çözüldü, ancak yapay zeka etiğini çevreleyen sıkı çalışma artık ön plana çıkıyor. Bu, teknoloji sorunlarını ele almaktan daha da zorlayıcıdır.

IBM Consulting'de güvenilir yapay zeka alanında küresel lider olan Phaedra Boinodiris, kısa süre önce yayınlanan bir podcast'te, geliştirme ekiplerinin bu aşamadaki zorluğunun "etik yapay zeka yaratmanın yalnızca teknik bir sorun değil, sosyo-teknik bir sorun olduğunu anlamak" olduğunu söyledi. Bu, yapay zeka gözetiminin kuruluşlar genelindeki BT ve veri yönetimi ekiplerinin ötesine genişletilmesi anlamına geliyor.

Boinodiris, sorumlu bir şekilde seçilmiş yapay zeka modelleri oluşturmak için "veri bilimcilerden daha fazlasından oluşan bir ekibe ihtiyacınız var" dedi. "On yıllardır, geleneksel alan uzmanlığına sahip olmayanların bu odaya ait olmadığını söylüyoruz. Bu çok büyük bir yanlış adım."

Yapay zeka ekipleri kendilerine şu soruları sormalı

İyi seçilmiş yapay zeka modellerinin "aynı zamanda daha doğru modeller" olmasının da dikkat çekici olduğunu ekledi. Bunu başarmak için "modeli tasarlayan ekip ayrı ayrı olmak yerine çok disiplinli olmalıdır." İdeal yapay zeka ekibinin "dil bilimi ve felsefe uzmanlarını, ebeveynleri, gençleri, farklı sosyo-ekonomik geçmişlerden farklı yaşam deneyimlerine sahip sıradan insanları" içermesi gerektiğini savundu. "Çeşit ne kadar geniş olursa o kadar iyi." Ekip üyelerinin aşağıdaki soru türlerine ağırlık vermesi gerekir:

  • "Bu yapay zeka ihtiyacımız olan sorunu çözüyor mu?"
  • "Bu, alan uzmanlarına göre doğru veri mi?"
  • "Yapay zekanın istenmeyen etkileri nelerdir?"
  • "Bu etkileri nasıl azaltabiliriz?"

Stratejik açıdan çok önemli

İş dünyası liderleri yapay zekanın etik sonuçları konusunda giderek daha ihtiyatlı olmaya başlıyor olabilir, ancak aynı zamanda etiğin güçlü bir şekilde benimsenmesini rekabet gücünün bir kaynağı olarak görüyorlar. Yöneticilerin yüzde yetmiş beşi yapay zeka etiğini rekabette farklılaşmanın önemli bir kaynağı olarak görüyor ve çoğunluk (%54) yapay zeka etiğinin "stratejik açıdan çok önemli" olmasını bekliyor. Bu, paydaşlara önemli bir sinyal: Ankete katılan tüketicilerin, vatandaşların ve çalışanların %85'inden fazlası yapay zeka etiğine değer veriyor.

IBM raporunda, bütünsel bir yapay zeka etiği çerçevesinin, yapay zeka etik yatırımlarından kaynaklanabilecek üç yatırım getirisi türü tanımladığı belirtiliyor:

  • Ekonomik etki (somut yatırım getirisi): Yapay zeka etiğinin somut veya doğrudan mali faydaları, "maliyet tasarrufu, gelir artışı veya sermaye maliyetinin azalması gibi" ölçülebilir faktörleri kapsar. Örneğin, bir kuruluş düzenleyici cezalardan kaçınabilir Yapay zeka risk yönetimine yatırım yaparak."
  • Yeteneklerin etkisi (uzun vadeli yatırım getirisi): Bu, yapay zeka etiği çabalarının uzun vadeli faydalarını ima ediyor. Örnekler arasında "teknik altyapı veya etik için belirli platformlar, kuruluşların daha fazla maliyet tasarrufu ve yenilikçiliğe yol açacak şekilde modernleşmesine olanak sağlayabilir" yer alabilir.
  • İtibar etkisi (somut olmayan yatırım getirisi): Güçlü bir yapay zeka etiği çabasından elde edilen soyut veya ölçülmesi zor faydalar, "bir kuruluşun hissedarlar, hükümetler ve diğer kuruluşlar nezdindeki itibarını" olumlu yönde etkileyen marka ve kültür gibi faktörleri kapsar. çalışanlar ve müşteriler." Bu, "gelişmiş çevresel, sosyal ve yönetişim puanlarını, artan çalışan bağlılığını ve olumlu medya kapsamını" içerebilir.

Pek çok yönetici ve idareci, yapay zeka etiği çalışmalarının sağlayabileceği üç potansiyel etki alanına tam olarak uyum sağlayamıyor ve bu da sürekli bir eğitim süreci gerektiriyor. Boinodiris, "kayıptan kaçınma ve yapay zeka etiğine yönelik değer yaratma yaklaşımları arasındaki farklar konusunda C-suite'i eğitmek için en bilgili yapay zeka etiği uzmanlarınızı görevlendirmenizi tavsiye ediyor. Yöneticilerin, daha geniş kullanım için yapay zeka etik teknolojisinden, platformlarından ve altyapısından yararlanma potansiyelini öngörmelerine yardımcı olun."

İlgili makaleler