Günlük yaşamda, AI entegrasyonu geleneksel tüketicilerin alışveriş deneyimlerini hızla değiştirir, iş noktalarındaki çalışma senaryolarını ve sağlık sunumunu değiştirir. AI’nın dünyaya çarptığı etkilerle, kullanımı nedeniyle birçok değişiklik gelişir; Bununla birlikte, karar almaya katılım, etik kullanımı ve veri güvenliği konusunda kritik zorluklar çekmektedir. Bu makale, siber güvenlik ile AI’yi çevreleyen daha geniş yönetişim çerçevesi, bu bağlantının önemi ve AI sistemlerinin bu çok önemli alan-etik, güvenli ve adil işleyişinin sürdürüldüğü stratejiler arasındaki ilişkiyi inceleyecektir.
Karar alımında yapay zeka: yönetişimin önemi
Yapay zeka sistemleri, işe alım, finansman, kolluk kuvvetleri ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere kilit sektörlerde giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu sistemler verilere dayalı kararlar alır; Temel veriler önyargılı veya tahrif edildiğinde, çıktı adaletsizliği sürdürebilir veya zarar verebilir. Örnek:
- İşe alım algoritmaları bu tür algoritmalar önceki önyargıları kendileri içeren tarihsel verilerden inşa edildiğinden, kadınları veya azınlık gruplarını haksız yere dezavantajlı olarak bulunmuştur.
- Yüz tanıma teknolojisi tarihsel olarak marjinal ırksal geçmişlerden gelen bireyleri yanlış tanımlamaya eğilimlidir, bu da bazı durumlarda yanlış endişelere yol açmıştır.
Bu, yeterli denetimin yokluğunda yapay zekanın, onları hafifletmek yerine önceden var olan eşitsizlikleri daha da kötüleştirebileceğini göstermektedir. Siber güvenlik ve yönetişim alanları, AI sistemlerinin bütünlüğünü koruyarak ve etik standartların başvurularını bilgilendirmesini sağlayarak bu zorlukların ele alınmasında esastır.
Siber güvenlik ve yapay zekanın yakınsaması
Siber güvenlik genellikle AI yönetişimini tartışırken sonradan düşünülmüştür, ancak ikisi çok derin iç içe geçmiştir. AI sistemleri sadece işledikleri veriler kadar iyidir ve verilerin doğru ve güvenli olmasını sağlamak siber güvenlik zorluğudur. Çakışmalar aşağıdakileri içerir:
- Veri bütünlüğü: AI sistemleri, çalışmak için çok sayıda veriye bağlıdır. Bu veriler – kasıtlı veya yanlışlıkla – sonuç veren kararlar yanlıştır. Veri kümelerine karşı siber saldırılar, tıbbi AI modellerini hastalara yanlış tanımak gibi sonucu eğebilir.
- Model Güvenliği: AI modelleri saldırıya karşı savunmasızdır. Bir saldırgan tarafından sağlanan zararlı veriler, yanlış çıktı sağlamak için AI çerçevesini manipüle edebilir. Örneğin, otonom arabalarda, düşmanca bir müdahale, arabaların bir stop işaretinin ciddi sonuçlarla bir hız sınırı işareti olduğunu düşünmesini sağlayabilir.
- Önyargı azaltma: Önyargı genellikle etik bir konu olarak kabul edilse de, siber güvenlik, önyargılı verilerin AI modellerine entegre olmasını belirlemede ve önlemede önemli bir rol oynamaktadır. Veri boru hatlarının korunması, yalnızca denetlenmiş ve kaliteli verilerin kullanılmasını sağlar
Yapay zeka kararlarındaki adalet, tasarlanması gereken ve teknoloji uzmanları, etikistler, politika yapıcılar ve siber güvenlik uzmanları tarafından işbirliği gerektiren bir şeydir. İşte nasıl doğru yapılır:
- Algoritmik şeffaflık: AI sistemleri bağımsız incelemenin mümkün olacak şekilde tasarlanmalıdır. AI karar mantığı açık olduğunda, önyargılar daha kolay tespit edilir ve önlenir. Açık kaynaklı modeller bunu yapmanın iyi bir yoludur: büyük bir topluluğun teknolojiyi analiz etmesine ve geliştirmesine izin vermek.
- Çeşitli takımlar: Bias genellikle AI’ya girer çünkü sistemleri inşa eden ekipler çeşitlilikten yoksundur. Farklı bir ekip, bir dizi perspektif getirir ve gelişim sırasında önyargıların fark edilmez olma olasılığını azaltır.
- Düzenli Denetimler: AI modelleri, önyargı ve doğruluğu kontrol etmek için sık değerlendirmeler yapmalıdır. Denetimler, gerçek dünya kararlarını etkilemeden önce sorunları yakalayabilir.
Finans endüstrisi, kredi verme önyargısını azaltmak için etik yapay zeka uygulamalarını benimsemiştir. Örneğin, birçok banka artık geleneksel kredi puanlama önlemlerinden kaçınan algoritmalar kullanıyor, bunun yerine daha adil sonuçları elde etmek için daha geniş bir finansal davranışlara güveniyor.
AI sistemlerinin güvenliği: Kritik bir siber güvenlik zorunluluğu
Tek başına etik AI sistemlerini korumayacaktır. Siber güvenlik önlemleri de bu sistemleri manipülasyondan korumak için bir zorunluluktur. AI Haklar Yasası gibi federal girişimlerle, AI sistemlerinin sadece adil değil, aynı zamanda güvenli olması için artan bir itici güç var.
AI sistemlerini güvence altına almak için stratejiler
- AI sistemlerinde kullanılan verilerin şifrelenmesi Tıbbi kayıtlar veya finansal veriler gibi hassas bilgileri yetkisiz erişimden korur.
- Çoğu uç nokta koruması AI modelleri, çalışacak çeşitli sistemlere ve cihazlara güvenir. Bu uç noktaların korunması, herhangi bir saldırgan tarafından hiçbir zayıflığın kullanılmamasını sağlar.
- AI sistemlerinin izlenmesi tehditleri tespit etmek ve önlemek için sürekli olarak yapılmalıdır. Bu bağlamda, saldırı tespit sistemleri, devam eden bir saldırı anlamına gelebilecek olağandışı faaliyetleri tanımlamak için kullanılabilir.
- AI Haklar Yasası, Beyaz Saray tarafından ilerletilen, güvenli ve etik yapay zeka ihtiyacından da bahsediyor. Bu, şeffaflık, kullanıcı koruması ve AI sistemlerinin sorumlu kullanımı için yönergeleri özetlemektedir. Önerilere uyan kuruluşlar, AI modellerinin etik ve güvenliğe göre tasarlanmasını sağlar.
Etik ve güvenli yapay zeka uygulaması için pratik rehberlik
Pratik Adımlar: AI sistemini sorumlu bir şekilde dağıtmak isteyen şirketler ve geliştiriciler için işte:
- Bir risk değerlendirmesi ile başlayın: Verilerinizdeki ve modelinizdeki potansiyel zayıf noktaları belirleyin, böylece bilgisayar korsanlarından önce bunları düzeltebilirsiniz.
- Siber Güvenlik Eğitimine Yatırım: Ekibinizin bir AI sistemini veri zehirlenmesi veya düşmanca saldırılar gibi günlük tehditlere karşı nasıl kilitleyeceğini bildiğinden emin olun.
- Disiplinler arasında katılım: Siber güvenlik, etik ve yapay zeka gelişimine uzmanların entegrasyonu yönetişime bütünsel bir yaklaşım sağlamaktadır.
- Politika yapıcılarla katılım: Yapay zeka Haklar Yasası gibi federal çabaların bilgisi yasallık ve etik kaygılar sağlar.
Pratik Uygulama: Sağlık endüstrisi bu alanda bazı liderlik göstermiştir. Örneğin yapay zeka tabanlı teşhis araçları, etik güvenceler ve siber güvenlik önlemleri ile giderek daha fazla tasarlanmaktadır. Bir durumda, bir hastane sadece şifreli hasta verileri üzerinde çalışan AI sistemleri uyguladı, böylece hem doğruluk hem de gizliliği sağladı.
Gelecek Talimatlar
Yapay zeka sadece önem, güçlü yönetişim ve siber güvenlik artışı olacak. Tamamen teknik bir zorluk değil, aynı zamanda toplumsal bir zorluktur: önyargıyı ele almak ve veri bütünlüğünü güvence altına almak. Etik ilkeleri yapay zeka tasarımına yerleştirin ve yapay zekayı sadece az değil, herkes için faydalı hale getirmek için güçlü siber güvenlik sağlayın.
Toplamda, AI yönetişimi ve siber güvenlik alanları hemen hemen birbirine bağlıdır. Birlikte, sadece sağlam, güvenli ve güvenilir sistemler oluşturmak için çalışabilirler. Görev karmaşık olsa da, faydalar çabayı haklı çıkarır: AI’nın olumlu bir etki olduğu bir olasılık.
Yazar hakkında
Pooyan Hamidi, teknoloji, etik ve güvenliğin kesişimini keşfetme tutkusu olan bir siber güvenlik ve AI yönetişim meraklısıdır. Teknoloji endüstrisinde yılların tecrübesi ile Pooyan, sorumlu AI dağıtım ve bunun toplum üzerindeki etkisi hakkında farkındalık yaratmaya odaklanmaktadır. Ona ulaşabilirsin [email protected] Etik yapay zeka ve siber güvenlik ile ilgili sorular, işbirlikleri veya tartışmalar için.