Yapay zekadaki (AI) önyargı, teknolojinin en öne çıkan sorunlarından biridir. Yapay zekanın insan önyargılarını tekrarladığı ve hatta abarttığına dair hikayeler, yapay zekanın İK ve finans gibi sektörlerde aşırı kullanımına ilişkin uyarıcı hikayelerde yaygındır. Yine de birçok şirket yapay zeka önyargısının siber güvenlikte oluşturduğu riskleri gözden kaçırıyor.
Yapay zeka, tehdit tespiti ve kullanıcı kimlik doğrulamasında oyunun kurallarını değiştiren bir araç olabilir. Bununla birlikte, bu konudaki güvenlik endişelerinin çoğu, veri bağımlılığı veya gözetim sorunları etrafında dönüyor. Bunlar meşru endişelerdir ve dikkate alınmayı hak etmektedir, ancak önyargının etkisini de gözden kaçırmamak önemlidir. Nedenini açıklamak için yapay zeka önyargısının siber güvenliği tehlikeye atabileceği dört yolu burada bulabilirsiniz.
1. Güvenlik Tehdidi Kaynaklarının Gözden Geçirilmesi
Yanlış güvenlik varsayımları, yapay zekadaki önyargıya ilişkin birincil güvenlik endişesidir. Eğitim verilerindeki insan önyargıları, ne kadar incelikli olursa olsun, yapay zeka modellerinin neyin risk teşkil ettiği konusunda yanlış sonuçlara varmasına yol açabilir. Bu gözetim, bu modellerin bazı tehdit kaynaklarını gözden kaçırmasına yol açabilir.
Yabancı bilgisayar korsanlarının ve düşman ulus devletlerin ABD merkezli şirketlerin güvenliğine yönelik en büyük tehdidi oluşturduğuna inanan bir yapay zeka geliştiricisini hayal edin. Bu önyargı, eğitim verilerine ve model geliştirmeye sızarak yapay zekanın Rusya veya Çin gibi ülkelerden gelen trafiğe odaklanmasına neden olabilir. Bununla birlikte ABD, Çin’e kıyasla yüzde 2’den daha az siber saldırı gerçekleştiriyor; dolayısıyla bu önyargı, yapay zekanın kayda değer yurt içi siber saldırı tehdidini gözden kaçırmasına neden olabilir.
Buradaki zorluk, geliştiricilerin bu önyargılara sahip olduklarının farkına bile varmamalarıdır. Eğitim verilerinin modeli bu önyargıları geliştirmeye nasıl yönlendirebileceğini görmek de zor olabilir.
2. Sınırlı Tehdit Tespit Kapsamları
Benzer şekilde yapay zeka önyargısı, bir güvenlik botunun aradığı ve karşı koruduğu tehditlerin aralığını sınırlayabilir. “Önyargı” kelimesi ırkçılık, cinsiyetçilik ve etnik merkezcilik imajlarını harekete geçirir, ancak önyargılar aynı zamanda daha az dramatik yanlış varsayımları da kapsayabilir. Bu, bazı saldırı vektörlerinin diğerlerinden daha yaygın olduğuna yanlış bir şekilde inanma sorunu olabilir ve bu da yapay zeka savunmasını sınırlayabilir.
Bu durumlarda önyargı, yapay zekanın daha bütünsel bir yaklaşım yerine potansiyel bir ihlalin belirli semptomlarına odaklanmasına neden olur. Bu durumda model, en belirgin tehdit türlerine karşı etkili olabilir ancak diğer saldırı vektörlerini tanımada başarısız olabilir.
Siber suçlar dinamik olduğundan, bu sınırlı tehdit tespit kapsamı tehlikelidir. Siber suçlular yaklaşımlarını sürekli olarak uyarlıyor ve her gün 1.600’den fazla yeni kötü amaçlı yazılım çeşidi ortaya çıkıyor. Yalnızca belirli, bilinen saldırıları hedef alan bir yapay zeka modeli, hızla yetersiz kalacaktır.
3. Yanlış Pozitifler Üretmek
Yapay zekadaki önyargı, yanlış pozitifler yoluyla güvenliği de tehlikeye atabilir. Bu tehdidin gözden kaçırılması kolaydır çünkü birçok kuruluş yapay zeka tespit araçlarını uygulayarak yanlış pozitifleri başarıyla azaltmıştır, ancak eğitim önyargıları aşırı sınıflandırma riskini artırmaktadır.
Yapay zeka geliştiricileri kısaltmaları ve internet argosunu kimlik avı ile ilişkilendirebilir ve bu da modelin bu dili içeren tüm e-postaları spam olarak sınıflandırmasına yol açabilir. Sonuç olarak, çalışanlar arasındaki gündelik iletişim kimlik avı uyarılarını tetikleyebilir.
İlk başta tedbirli olmak yararlı görünebilir ancak bu yanlış pozitifler dikkati ve kaynakları gerçek tehditlerden uzaklaştırır. Pek çok kuruluş, artan siber suçlar ve BT yetenek açıkları nedeniyle gergin güvenlik ekipleri ve araçlarıyla karşı karşıya kalıyor ve bu da dikkat dağıtıcı unsurların daha etkili olmasını sağlıyor.
4. Yanıltıcı Güvenlik Analizleri
Yapay zekadaki insan önyargıları, gerçek zamanlı izleme ve raporlama dışındaki uygulamaları da etkileyebilir. Birçok işletme, daha büyük eğilimleri ortaya çıkarmak amacıyla güvenlik denetimleri gerçekleştirmek veya geçmiş verileri analiz etmek için de yapay zekayı kullanıyor ve önyargı bu kullanım örneklerini de etkileyebilir.
Yapay zeka izlemenin bazı riskleri gözden kaçırmasına ve diğerlerine aşırı odaklanmasına neden olan önyargıların aynısı, denetim gözetimine de yol açabilir. Bir yapay zeka güvenlik modeli oluşturan geliştiricilerin, bunu çoğunlukla harici saldırılarla ilgili veriler üzerine eğittiğini hayal edin. Model daha sonra güçlü dış kontrollere sahip bir kuruluşa, şirketin içeriden gelen tehditlere karşı asgari korumaya rağmen tamamen güvenli olduğunu söyleyebilir.
Bunun gibi yanıltıcı güvenlik analizleri, şirketlerin yapay zeka analizlerine güvenmesi arttıkça giderek daha tehlikeli hale geliyor. Yapay zekaya olan güvenin artması, yanlış bir güvenlik hissine yol açabilir ve bu kayıtsızlık sonuçta önlenebilir siber saldırılardan kaynaklanan hasarlara yol açabilir.
Yapay Zeka Önyargısının Güvenliği Tehdit Etmesi Nasıl Durdurulur
Yapay zeka önyargısının riskleri zaten baskı yapıyor ancak bundan sonra daha da büyüyecek. Yapay zeka uzmanları artık yapay genel zekanın (insan zekasına rakip olan daha çok yönlü, güçlü yapay zeka) yalnızca üç ila yedi yıl uzakta olduğunu tahmin ediyor. Kuruluşların bundan önce yapay zekadaki önyargıyı önlemeyi ve yönetmeyi öğrenmesi gerekiyor.
Yapay Zeka Önyargısının Nereden Geldiğini Anlayın
Yapay zekadaki önyargıyı en aza indirmenin ilk adımı, bu modellere nasıl sızdığını anlamaktır. Çoğu durumda bu önyargılar eğitim verilerinden kaynaklanmaktadır. Bu veriler gerçeği tamamen yansıtmıyorsa veya uzun süredir devam eden tarihsel insan önyargılarını içeriyorsa, önyargılı bir yapay zeka modeli üretecektir.
Geliştiricilerin incelikli örtülü önyargıları başka bir yaygın kaynaktır. Google AI sistemlerini en az iki kez hedef alan veri zehirlenmesi saldırıları da kasıtlı olarak AI yanlılığı üretebilir.
İşletmeler bu kaynakları anladığında önleyici tedbirler alabilirler. Bu korumalar, yapay zeka eğitim veritabanları çevresinde daha güçlü erişim ve kimlik doğrulama kontrollerini, eğitim verilerinin önyargı açısından denetlenmesini ve bilinen insan önyargılarını etkin bir şekilde ortadan kaldırmak için yapay zeka modellerinin kodlanmasını içerir.
Kalkınmada Çeşitliliği Vurgulayın
Yapay zeka geliştirme ve dağıtım ekipleri arasında çeşitliliğin sağlanması da önemlidir. Bir yapay zeka modeli oluşturan veya eğiten her çalışan aynı arka plandan geliyorsa, muhtemelen benzer önyargıları paylaşacak ve bu sorunların yakalanmasını zorlaştıracaktır. Buna karşılık, çeşitlilik içeren bir ekibin veri analizine daha adil ve daha bütünsel bir yaklaşım üretme olasılığı daha yüksektir.
Bu çeşitlilik ırk, cinsiyet ve sosyoekonomik köken gibi sosyal faktörlerin yanı sıra çalışanların şirket içindeki uzmanlık alanları gibi mesleki faktörler için de geçerlidir. Bir ekibin deneyimleri ve fikirleri ne kadar çok çeşitliliğe sahip olursa, yapay zekadaki önyargıları yakalama ve düzeltme olasılıkları da o kadar artar.
Bazı şirketlerin yapay zeka konusunda yetenekli iş gücünde bu çeşitlilik eksik olabilir. Bu durumlarda dışarıdan uzmanlara başvurmak veya geçici yeteneklerin getirilmesi gerekli olabilir.
Dağıtımdan Önce ve Sonra Önyargıyı İzleme
Geliştirme ve güvenlik ekipleri de yapay zeka çözümlerinde önyargı arama konusunda proaktif olmalıdır. Bu önyargılar incelikli olabilir, dolayısıyla çok geç olana kadar doğal olarak yüzeye çıkmayabilirler. Herhangi bir hasara yol açmadan önce onları durdurmak için aktif ve kapsamlı bir denetim gereklidir.
Bu inceleme, geliştirme ve eğitim sırasında, bitmiş bir modelin uygulanmasından önce ve dağıtımdan sonra düzenli olarak gerçekleştirilmelidir. Önyargı genellikle inceliklidir ve birçok yapay zeka modeli, kararlarını nasıl aldıklarını gizleyen kara kutu yaklaşımlarını kullanır. Sonuç olarak, bu soruna ilişkin bazı işaretler hemen ortaya çıkmayabilir; bu nedenle incelemenin devam etmesi önemlidir.
Yapay Zekada Önyargılara Dikkat Edin
Yapay zekadaki önyargı esas olarak sosyal bir sorun gibi görünebilir ancak güvenlik üzerinde de önemli bir etkisi vardır. Siber güvenlikte yapay zeka büyüdükçe kuruluşların bu riskleri hatırlaması ve akıllı sistemlerindeki önyargılara karşı harekete geçmesi gerekiyor. Bunun yapılmaması ciddi güvenlik açıklarına neden olabilir.
