Herkes saklaması gereken bir sırrı söylemenin pişmanlığını yaşamıştır. Bu bilgi paylaşıldıktan sonra geri alınamaz. Bu sadece insan deneyiminin bir parçası.
Artık bu da yapay zeka deneyiminin bir parçası. Birisi üretken yapay zeka aracıyla bir şey paylaştığında (bu ister kağıda dönüştürmeye çalıştığı bir transkript, isterse analiz etmeye çalıştığı finansal veriler olsun) geri alınamaz.
ChatGPT ve Google’ın Bard’ı gibi üretken yapay zeka çözümleri manşetlere hakim oldu. Teknolojiler sayısız kullanım durumu için büyük umut vaat ediyor ve çalışma şeklimizi şimdiden değiştirmeye başladı. Ancak bu büyük yeni fırsatların yanı sıra büyük riskler de beraberinde geliyor.
Yapay zekanın potansiyel tehlikeleri, muhtemelen teknolojinin kendisi kadar, uzun uzadıya tartışıldı. Gelecekte yapay bir genel zeka (AGI) insanlık için ne anlama gelecek? Peki yapay zeka sistemleri daha güçlü hale geldikçe insanların onlardan yapmalarını istediklerini yapamayabileceklerini belirten yapay zeka hizalama sorunu gibi şeyleri nasıl açıklayacağız?
Güvenlik Hizalama Kaygıları
Yapay zekadan önce, insanlar ne zaman yeni bir teknoloji veya ürün geliştirse, buna eşlik eden güvenlik önlemleri de devreye alınıyordu. Mesela arabaları ele alalım. İlk versiyonlarda emniyet kemeri bulunmuyordu ve kazalarda insanlar yaralanıyordu, bu da emniyet kemerlerinin standart hale gelmesine ve sonunda yasalarca zorunlu hale getirilmesine yol açtı.
Yapay zekaya güvenlik önlemleri uygulamak çok daha karmaşık çünkü soyut bir akıllı varlık geliştiriyoruz; pek çok bilinmeyen ve gri alan var. Yapay zeka, eğer dikkatli olmazsak “kaçak bir trene” dönüşme potansiyeline sahip ve onun risklerini azaltmak için yapabileceğimiz çok şey var.
Üretken yapay zekanın yaygınlaşmasının önümüzdeki aylarda ve yıllarda nasıl sonuçlanacağını söylemek mümkün değil, ancak şirketlerin teknolojiyi benimseyip deneyimlerken akılda tutması gereken birkaç şey var.
Neyi Neyle Paylaştığınıza ve Neyle Paylaştığınıza Dikkat Edin
Kuruluşların üretken yapay zeka modelleriyle hangi verileri paylaştıkları konusunda dikkatli olmaları gerekiyor. Pek çok çalışan zayıftır ve görevleri üretken yapay zekaya devrederek kişinin iş yükünü azaltmak cazip gelebilir. Ancak bu modellerle paylaşılan herhangi bir veri, yanlış ellere geçerse kötüye kullanılabilir veya tehlikeye atılabilir. Hassas (örneğin finansal) veriler, ticari sırlar ve diğer gizli ticari bilgiler gibi şeylerin korunması gerekir.
Bu riski azaltmanın bir yolu özel üretken yapay zeka modellerini kullanmaktır. Ancak bu stratejiyle ilgili sorun, şu an itibariyle özel modellerin, ChatGPT gibi platformları bu kadar popüler ve çekici kılan kullanımı kolay kullanıcı arayüzünden (UI) yoksun olmasıdır. Özel modellerin kullanıcı arayüzü, şirketler bunları geliştirmeye devam ettikçe şüphesiz gelişecektir, ancak şimdilik işletmelerin, kurumsal veriler için genel modellerin kullanımını yasaklayan veya en azından parametreler koyan politikalara sahip olması gerekiyor.
Yapay Zeka Politikalarında Esnek Olun
Yapay zeka, kuruluşların rekabetçi kalabilmesi için bir zorunluluktur. Şirketler daha fazla süreci otomatikleştirmeye, maliyetleri düşürmeye ve iş gücünü yoğunlaştırmaya çalıştıkça bu daha da kritik hale gelecektir. Bu nedenle kuruluşların, bir yandan inovasyonu desteklerken bir yandan da yapay zekanın güvenli kullanımına yönelik politikalar oluşturması gerekiyor. Bir denge olması gerekiyor çünkü örneğin büyük şirketler yapay zekaya çok katı parametreler koyarsa, daha az düzenlemeye sahip startup’lar onları geride bırakabilir.
Bu politikaların uygulanması zor olacaktır. Belirtildiği gibi, özel modellerin kullanımı zahmetlidir. Herkes daha fazlasını daha hızlı yapmak ister, bu nedenle ChatGPT gibi genel modellere geri dönmek cazip gelecektir. Şirketlerin yapay zeka ile ilgili en iyi uygulamalarına sürekli olarak ince ayar yapmaları, politika değişikliklerini çalışanlara iletmeleri ve çalışanların yapay zekadan yararlanmasına olanak tanıyan ve aynı zamanda kurumsal verileri güvende tutan yeni özel örneklere göz kulak olmaları gerekiyor.
Yapay Zekanın Yalan Söylediğini ve Sorumluluğun Olmadığını Unutmayın
Yapay zekanın vaatlerine rağmen, bu sihirli bir değnek değil ve mükemmel olmaktan çok uzak. Şirketlerin farkında olması gereken iki risk, yapay zekanın “halüsinasyon görebilmesi” ve aynı zamanda insanları yapay zeka kullanımından sorumlu tutmanın neredeyse imkansız olmasıdır. Herhangi bir modelle kimin neyi paylaştığını güvenilir bir şekilde bilmenin bir yolu yok. Veriler paylaşıldıktan sonra modele şu soruyu soramazsınız: Bu bilgiyi nasıl biliyorsunuz? Olan oldu ve çok az sorumluluk var veya hiç yok.
Ayrıca yapay zeka, eğitim verilerini yanlış yorumlarsa halüsinasyon görebilir. Bu, aslında sahte olan, görünüşte yetkili ve doğru yanıtlarla sonuçlanabilir. Örneğin, dilbilimci ve sözlükbilimci Ben Zimmer, Google’dan Bard’a hayali bir ifade olan “tartışmaya dayalı ikili ünlüleştirme”nin kökenini sordu. Tamamen uydurma olmasına rağmen Bard, hayali ifadenin sahte kökenlerini açıklayan beş paragraf üretti. Yapay zeka, kullanıcıları yanlış bilgilerle yanıltma potansiyeline sahiptir ve şirketlerin, iş açısından sonuçları olabileceği için dikkatli olmaları gerekir.
Yapay zeka hızla vazgeçilmez bir iş aracı haline geldi ve yakında üretken modellerde önemli gelişmeler görmeyi bekleyebiliriz. Şirketlerin kendilerini ve çalışanlarını bu teknolojinin yararları ve riskleri konusunda eğitmeye devam etmeleri gerekiyor. Şirketler, bilgi paylaşımı konusunda dikkatli davranarak, politika oluşturma konusunda esnek kalarak ve yapay zekanın sınırlamalarının farkında olarak, riski en aza indirirken yapay zekanın avantajlarından da yararlanabilir.