Yazan Neelesh Kripalani, Teknolojiden Sorumlu Başkan, Clover Infotech
Metin, görüntü ve ses oluşturmak için derin öğrenme, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi teknolojileri içeren üretken yapay zeka, eğlenceden sağlık hizmetlerine kadar çeşitli sektörleri dönüştürüyor. Ancak hızlı ilerlemesi veri gizliliği konusunda önemli endişeleri artırdı. Bu karmaşık ortamda gezinmek için yapay zeka yeteneklerinin, etik hususların, yasal çerçevelerin ve teknolojik önlemlerin kesişimini anlamak çok önemlidir.
Üretken Yapay Zekanın Ortaya Çıkardığı Veri Gizliliği Sorunları
Verilerin toplanması veya işlenmesi sırasında güvenliğinin sağlanmaması- Üretken yapay zeka, genellikle hassas kişisel bilgiler de dahil olmak üzere, açık izin olmadan toplanan ve etkili bir şekilde anonimleştirilmesi zor olan çok büyük miktarlarda çeşitli verilere ihtiyaç duyması nedeniyle önemli veri gizliliği endişelerini gündeme getirmektedir. Model ters çevirme saldırıları ve veri sızıntısı riskleri, özel bilgilerin açığa çıkmasına neden olurken, eğitim verilerindeki önyargılar da adil olmayan veya ayrımcı çıktılara yol açabilir.
Oluşturulan içeriğin riski – Üretken yapay zekanın son derece gerçekçi sahte içerik üretme yeteneği, kötüye kullanım potansiyeli konusunda ciddi endişelere yol açıyor. İster inandırıcı deepfake videolar ister uydurma metin ve görseller üretin, bu içeriğin kimliğe bürünme, dezenformasyon yayma veya bireylerin itibarına zarar verme amacıyla kullanılması konusunda önemli bir risk vardır.
Sorumluluk ve şeffaflığın eksikliği – GenAI modelleri karmaşık hesaplama katmanları üzerinden çalıştığından, bu sistemlerin çıktılarına nasıl ulaştığına dair görünürlük ve netlik elde etmek zordur. Bu karmaşıklık, belirli bir karara veya çıktıya yol açan belirli adımların ve faktörlerin izlenmesini zorlaştırır. Bu sadece güveni ve hesap verebilirliği engellemekle kalmaz, aynı zamanda veri kullanımının izlenmesini zorlaştırır ve veri gizliliği düzenlemelerine uygunluğun sağlanmasını sıkıcı hale getirir. Ek olarak, eğitim verilerindeki tanımlanamayan önyargılar adil olmayan çıktılara yol açabilir ve derin sahtekarlıklar gibi son derece gerçekçi ancak sahte içeriklerin oluşturulması, içeriğin orijinalliği ve doğrulanması açısından risk oluşturur. Bu sorunların ele alınması, gelişmiş açıklanabilirlik, izlenebilirlik ve düzenleyici çerçevelere ve etik yönergelere bağlılığı gerektirir.
Adalet ve etik hususların eksikliği – Üretken yapay zeka modelleri, eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları sürdürebilir ve hatta daha da kötüleştirebilir. Bu, belirli grupların adil olmayan bir şekilde muamele görmesine veya yanlış beyan edilmesine yol açarak etik sorunların ortaya çıkmasına neden olabilir.
İşte İşletmelerin Bu Zorlukların Üstesinden Gelebilmesi
Veri akışını anlayın ve haritalayın – Kuruluşlar, veri kaynakları, türleri ve hedefleri de dahil olmak üzere GenAI sistemlerinin işlediği verilerin kapsamlı bir envanterini tutmalıdır. Ayrıca verilerin sistemlerinde nasıl hareket ettiğini anlamak için ayrıntılı bir veri akış haritası oluşturmaları gerekir.
Güçlü veri yönetimi uygulayın – Veri minimizasyonu düzenlemesi uyarınca işletmelerin yalnızca belirli bir amacı gerçekleştirmek için gerekli olan minimum miktarda kişisel veriyi toplaması, işlemesi ve saklaması gerekmektedir. Buna ek olarak, ilgili düzenlemelere uygun, sağlam veri gizliliği politikaları ve prosedürleri geliştirmeli ve uygulamalıdırlar.
Verilerin anonimleştirilmesini ve takma ad verilmesini sağlayın – Verilerin yeniden tanımlanması olasılığını azaltmak için anonimleştirme ve takma ad kullanma gibi teknikler uygulanabilir.
Güvenlik önlemlerini güçlendirin – Bekleyen ve aktarılan veriler için şifreleme, yetkisiz erişime karşı koruma sağlamak için erişim kontrolleri ve olası gizlilik ihlallerini tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için düzenli izleme ve denetim gibi diğer güvenlik önlemlerini uygulayın. Özetlemek gerekirse, kuruluşların en son veri koruma yasalarına ve uygulamalarına uyarak başlamaları ve verileri sorumlu ve etik bir şekilde kullanmaya çalışmaları gerekir. Ayrıca, bir yandan Üretken Yapay Zeka’nın getirdiği zorlukları etkili bir şekilde yönetirken, diğer yandan faydalarından sorumlu ve etik bir şekilde yararlanabilmek için çalışanlarını veri gizliliğine ilişkin en iyi uygulamalar konusunda düzenli olarak eğitmelidirler.
Yasal Uyarı: Bu konuk yazısında ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazar(lar)a aittir ve The Cyber Express’in resmi politikasını veya konumunu yansıtmayabilir. Yazar tarafından sağlanan her türlü içerik, yazarın görüşüne aittir ve herhangi bir dini, etnik grubu, kulübü, kuruluşu, şirketi, kişiyi veya herhangi bir kişiyi veya herhangi bir şeyi kötüleme amacı taşımaz.
Source link