Bu Help Net Security röportajında ServiceNow’un CISO’su Ben de Bont, sorumlu gözetim sağlarken yeniliğin nasıl teşvik edileceğine odaklanarak yapay zeka yönetişimini tartışıyor. Etik ve etkili çerçeveler oluşturmak için teknoloji uzmanları, politika yapıcılar ve etik uzmanları arasındaki işbirliğinin gerekliliğini vurguluyor.
Yapay zekadaki inovasyonu sıkı gözetim ihtiyacıyla nasıl dengeleriz?
En iyi yenilik net sınırlar dahilinde gerçekleşir. Yönetişim yeniliği engellemez; ona amaç ve yön verir. Bu bir köprü inşa etmeye benzer; yapıyı yaratıcılık tasarlar ve gözetim, onun uzun ömürlü olmasını sağlar. Yapay zekada bu, şeffaflığın, hesap verebilirliğin ve insan gözetiminin gelişimin her aşamasına dahil edilmesi anlamına gelir.
Gözetim açısından, döngüdeki insan yaklaşımı özellikle güçlüdür ve yapay zeka çıktılarının sadece doğru değil aynı zamanda anlamlı olmasını da sağlar. Önyargıyı azaltmak için çeşitli veri kümelerine öncelik veren yönetişim çerçeveleri ve zaman içinde modelleri geliştirmek için son kullanıcılardan gelen güçlü geri bildirim mekanizmalarıyla birlikte kuruluşlar, hesap verebilirlik ve uyumluluk temellerini korurken cesurca yenilik yapabilirler. Önemli olan, sorumlu yapay zekanın çığır açan ilerlemenin önünde bir engel değil temel olduğunu kabul etmektir.
Kültürel ve bölgesel farklılıklar yapay zeka yönetişimine yönelik yaklaşımları nasıl etkiler?
Yapay zeka yönetişimi genellikle onu uygulayan bölgelerin benzersiz önceliklerini, değerlerini ve düzenlemelerini yansıtabilir ve kuruluşların faaliyet gösterdikleri çeşitli pazarlara uyum sağlayabilmeleri gerekir. Kültürel ve düzenleyici koşullara bağlı olarak gizlilik, yenilikçilik ve hesap verebilirlik farklı şekilde vurgulanabilir. Ancak temel zorluk aynı kalıyor: Yapay zeka sistemlerinin güvenilir, etik ve toplumsal ihtiyaçlarla uyumlu olmasını sağlamak.
Şeffaflık, etkili yönetimin evrensel bir temel taşıdır. Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin net bir şekilde etiketlenmesi ve yapay zeka modellerinin ayrıntılı belgelenmesi gibi uygulamalar, bölgeler arasında güveni artırır. Benzer şekilde, yapay zekanın çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilmesini ve çeşitli bakış açılarıyla şekillendirilmesini sağlayan kapsayıcılık, sistemlerin küresel kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamasına yardımcı olur. Kuruluşlar, güçlü yönetişim ilkelerini yerel bağlamlara uyum sağlayabilecek araçlarla birleştirerek, yapay zekanın nerede kullanıldığı fark etmeksizin güveni ve yeniliği teşvik edebilir.
Teknoloji uzmanları, politika yapıcılar ve etik uzmanları arasındaki disiplinlerarası işbirliği yapay zeka yönetimini nasıl geliştirebilir?
Yapay zeka yönetişimi teknolojiyle olduğu kadar insanlarla da ilgilidir. Bu grupların her biri benzersiz bir uzmanlık getiriyor: teknoloji uzmanları “nasıl” sorusuna, politika yapıcılar “gerektiğine” ve etik uzmanları “neden” sorusuna odaklanıyor. Bir araya geldiklerinde hesap verebilirliği güçlendiren ve güven inşa eden kritik bir geri bildirim döngüsü yaratırlar.
Mesela önyargıyı ele alalım. Teknoloji uzmanları, eşitsizlikleri proaktif bir şekilde belirlemek ve ele almak için algoritmalar tasarlayabilir ve önyargı tespit araçlarını kullanabilir; etik uzmanları bu sistemlerin toplumsal değerlerle uyumlu olmasını sağlar ve politika yapıcılar adaleti ve hesap verebilirliği teşvik eden çerçeveler oluşturur. Benzer şekilde, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin net bir şekilde etiketlenmesini savunan politika yapıcılar, şeffaflığı erişilebilir ve kullanıcı dostu hale getirmek için teknoloji uzmanlarıyla işbirliği yapabilir. Yapay zekanın geleceği fikirlerin bu şekilde çapraz tozlaşmasına bağlı.
Hükümetler ve şirketler hesap verebilirlik açısından “kara kutu” yapay zeka modellerini nasıl ele almalı?
Kara kutu yapay zekası sade ve basit bir güven sorunudur. Kullanıcılar yapay zekanın kararlarını nasıl aldığını anlayamazsa ona güvenmezler ve haklı olarak da öyle yaparlar. Çözüm şeffaflıkta yatıyor: açıklanabilir yapay zeka modelleri, açık belgeler ve tutarlı insan gözetimi. Şirketlerin bunu başarabilmesinin birkaç yolu şunlardır:
- Açıklanabilirlik standartları: Yapay zeka geliştiricilerini, kararları için net açıklamalar sunan modeller oluşturmaya teşvik edin veya zorunlu tutun, böylece paydaşların yapay zeka sonuçlarının ardındaki mantığı anlamasını sağlayın.
- Açık sorumluluk: Yapay zeka sistemlerinin performansları ve uyumlulukları açısından izlenmesine yönelik roller ve sorumluluklar atayın.
- Yapay zeka yönetişim çerçevelerini benimseyin: Adaleti, güvenliği ve güvenilirliği ön planda tutan etik standartlar ve düzenlemelerle uyumlu yönetişim uygulamalarını kullanın.
- Yapay zeka modellerini denetleyin ve izleyin: Yapay zeka modellerinin düzenli olarak incelenmesi ve denetlenmesi, potansiyel risklerin, önyargıların veya istenmeyen sonuçların tespit edilmesine yardımcı olabilir.
Yapay zeka, bu çabaları birleştirerek, bir yandan kamunun güvenini ve kurumsal bütünlüğü korurken, bir yandan da anlamlı ilerleme sağlayan bir inovasyon gücü haline gelebilir.
Teknoloji ve politika alanındaki profesyoneller etkili yapay zeka yönetiminin şekillendirilmesine nasıl katkıda bulunabilir?
Yapay zeka yönetişimi bir takım sporudur. Teknoloji uzmanlarının, en başından itibaren insan odaklı ve şeffaflığa sahip bina sistemlerine öncelik vermesi gerekiyor. Bu, çeşitli veya hedefe yönelik veri kümeleri kullanmak, kritik kararlar için insan gözetiminin sağlanması ve kullanıcıların bilinçli seçimler yapmasına yardımcı olmak için yapay zeka tarafından oluşturulan içerik için net etiketleme oluşturmak gibi uygulamaların benimsenmesi anlamına gelir.
Öte yandan politika uzmanları, bu unsurların tutarlı ve uygulanabilir olmasını gerektiren standartları ileriye taşıyabilir. İşbirliği, sihrin gerçekleştiği yerdir; ortak ilkeler üzerinde uyum sağlamak için birlikte çalışmak, iyi yönetimin neye benzeyeceğine dair çıtayı belirleyebilir. Sonuçta yapay zeka yönetimini şekillendirmek, inovasyonu insanlıkla dengelemekle ilgilidir ve bu da herkesin (teknoloji uzmanlarının, politika yapıcıların ve etik uzmanlarının) aynı yöne gitmesini gerektirir.