Yapay zeka kritik iş fonksiyonlarını giderek daha fazla güçlendirirken, etik, hesap verebilirlik ve yönetişim soruları teorik tartışmalardan pratik zorunluluklara dönüştü. Bununla birlikte, teknoloji topluluğundaki son tartışmalarda vurgulandığı gibi, etik yapay zeka için açık kaynaklı araçların mevcudiyeti ile bu alanda özel SaaS çözümlerinin fiilen sunulması arasında şaşırtıcı bir boşluk var.
Sektör profesyonelleri soruyor: "Neden Etik Yapay Zeka SaaS ürünleri mevcut değil?" ELI5, LIME, SHAP ve Fairlearn gibi araçların yaygın olarak bulunmasına rağmen, "Hizmet olarak Etik Yapay Zeka" çözümleri pazarı şaşırtıcı derecede az gelişmiş görünmektedir. Bu boşluk, mevcut teknoloji ekosisteminde YZ etiğinin algılanan ticari değeri hakkında soruları gündeme getirmektedir.
Şirketimizde, yapay zekanın geliştirilmesi ve uygulanmasında etik hususların ikincil değil, temel unsurlar olması gerektiğine inanıyoruz. Bu makalede, etik yapay zekaya ilişkin kapsamlı çerçevemiz, mevcut pazarın gerçekleri ve uygulayıcılar tarafından vurgulanan pratik zorluklarla karşılaştırılarak özetlenmektedir.
SaaS sağlayıcıları için etik yapay zeka sadece zarardan kaçınmak değil, aynı zamanda kalıcı değer yaratan sürdürülebilir ürünler oluşturmakla ilgilidir. Yaklaşımımız bazı temel inançlara dayanmaktadır:
Bununla birlikte, sektör uzmanlarının da belirttiği gibi, etik YZ'nin ticari değeri, güçlü bir düzenleyici baskının yokluğunda tartışmalı olmaya devam etmektedir. Bir uzman şunları söyledi: "Düzenleyici ortam, bir şirketin algoritmasının etik olmaması durumunda büyük bir sorumluluk riskiyle karşı karşıya kalacağı şekilde değil ve insanların kendisini %100 etik YZ kullanıyor olarak tanıtan herhangi bir şirketin önünde sıraya girdiğini gerçekten görmüyorum."
Etik idealler ile piyasa gerçekleri arasındaki bu gerilim, etiği bir rekabet avantajı olarak konumlandırmak isteyen şirketler için önemli bir zorluktur.
Çerçevemizi sunmadan önce, etik yapay zeka SaaS çözümlerinin yaygınlaşmasını sınırlayan önemli zorlukların farkına varmak önemlidir:
Bu alandaki uzmanların da belirttiği gibi, "'etik yapay zeka' kavramı gerçekten de bağlama oldukça bağlı." Neyin etik olarak kabul edildiği farklı kültürler, sektörler ve hatta aynı kuruluş içindeki bireyler arasında büyük farklılıklar göstermektedir. Bir uygulayıcı şöyle diyor: "Bence neyin etik olduğu kişiden kişiye değişiyor. Bazıları bunun tazminatla ilgili olduğuna inanıyor. Bazıları fikri mülkiyetin doğası gereği etik olmadığına, dolayısıyla tazminatın da etik olmayacağına inanıyor."
YZ'de adaleti doğrulamayı zorunlu kılan düzenlemelerin yokluğunda, birçok kuruluş etik YZ araçları için net bir yatırım getirisi görmemektedir. Bir teknoloji yöneticisinin belirttiği gibi: "Pazar, etik görünmeye etik olmaktan çok daha fazla değer veriyor." Görünüş ve içerik arasındaki bu boşluk, ikna edici değer önerileri geliştirme çabalarını zorlaştırmaktadır.
Etik YZ çözümlerinin uygulanması, tescilli modellere ve eğitim verilerine derinlemesine erişim gerektirmekte, bu da güvenlik ve fikri mülkiyetle ilgili endişeleri artırmaktadır. Bir araştırmacının belirttiği gibi: "Açıklanabilir YZ algoritmaları zaten açık kaynaklıdır ve modele erişim gerektirir, bu nedenle herhangi bir şey barındırmak mantıklı değildir."
Etik YZ hizmetleri sunan SaaS şirketleri, araçlarının etik sorunları yeterince tespit etmemesi halinde karmaşık sorumluluk sorunlarıyla karşı karşıya kalabilir. Bir hukuk danışmanı şu öneride bulundu: 'Bir tür tazminat ya da buna benzer bir şey sunmalılar mı? Hukuki durum ya da iş dünyası hakkında yeterince bilgim yok ama soracağım ilk sorulardan biri bu olurdu."
Bu zorluklara rağmen, DataRobot gibi MLOps çözümleri aracılığıyla eşitlik ve önyargı takibi sağlayan bazı şirketler bu alanda ortaya çıkmaya başladı.
Yaklaşımımız, her biri SaaS çözümlerimizi geliştirme ve dağıtma şeklimiz üzerinde pratik etkileri olan, birbirine bağlı beş sütun etrafında yapılandırılmıştır:
Temel ilke: Yapay zeka sistemlerimiz tüm kullanıcılara ve deneklere eşit davranmalı, haksız ayrımcılık veya tercihli muameleden kaçınmalıdır.
Pratik uygulamalar:
Varsayımsal vaka çalışması: Bir İKY sisteminde, modellerin kadınları ve bakıcıları orantısız bir şekilde etkileyen bir faktör olan 'kariyer boşluklarını' yanlışlıkla cezalandırmadığını doğrulamak çok önemlidir. Titiz adalet testi protokolleri sayesinde, bu önyargıları tespit etmek ve kariyer ilerlemesini daha adil bir şekilde değerlendirmek için sistemi yeniden tasarlamak mümkündür.
Pazar zorluklarına yanıt: Sektör uygulayıcıları tarafından önerildiği gibi, YZ'de adaletin gösterilmesini gerektiren bir mevzuat olana kadar, bu tür bir analizin öncelikle YZ'yi sorumlu bir şekilde uygulamak isteyen kuruluşlar için bir iç denetim olarak kullanılabileceğini kabul ediyoruz.
Temel ilke: Kullanıcılar, özellikle yüksek riskli kararlar için yapay zeka sistemlerimizin belirli sonuçlara nasıl ve neden ulaştığını anlamalıdır.
Pratik uygulamalar:
Varsayımsal vaka çalışması: Yapay zeka tabanlı finansal tahmin araçları, tahminlerin yanı sıra güven aralıkları da sağlamalı ve kullanıcıların farklı faktörlerin tahminleri nasıl etkilediğini keşfetmelerine olanak tanımalıdır. Bu şeffaflık, kullanıcıların sistemin yalnızca neyi öngördüğünü değil, aynı zamanda bunu neden yaptığını ve ne kadar emin olduğunu anlamalarına yardımcı olur.
Pazar zorluklarına yanıt: Sektör tartışmasında vurgulandığı gibi, DataRobot'un MLOps izlemesinde yaptığı gibi, bu unsurları mevcut ürünlere entegre etmek, bunları bağımsız hizmetler olarak sunmaktan daha etkili olabilir.
Temel ilke: gizliliğe saygı, toplamadan işleme ve depolamaya kadar veri hattımızın her seviyesine yerleştirilmelidir.
Pratik uygulamalar:
Varsayımsal vaka çalışması: Etik olarak tasarlanmış bir müşteri analitiği platformu, bireysel müşteri davranışlarını ifşa etmeden değerli bilgiler sağlayan toplama tekniklerini kullanmalıdır. Bu tasarıma göre gizlilik yaklaşımı, şirketlerin müşteri gizliliğinden ödün vermeden eğilimleri anlamasına olanak tanıyacaktır.
Pazar zorluklarına yanıt: Sektör tartışmasında belirtildiği gibi, "etik ve mevzuata uygunluğu (en azından ABD bağlamında çok farklı şeyler) karıştırıyor olabilirsiniz. Aslında değer önerisinin bu işin bazı yönlerini dışarıdan temin etmek olduğu, ancak daha çok veri gizliliğine odaklandıklarını bildiğim bazı girişimler var."
Temel ilke: Açık bir hesap verebilirlik yapısı, etik hususların geliştirme sürecinde öksüz kalmamasını sağlar.
Pratik uygulamalar:
Varsayımsal vaka çalışması: Etkili bir Etik İnceleme Komitesi, bir platformun ana yapay zeka bileşenleri üzerinde periyodik incelemeler yapmalıdır. Bu incelemeler, tavsiye motorlarındaki kasıtsız teşvik yapıları gibi potansiyel sorunları müşterileri etkilemeden önce tespit edebilir.
Pazar zorluklarına yanıt: 'Düzenleyici bir baskı olmadığı sürece, bu ürün daha çok bir iç denetim olarak kullanılacaktır' gözlemine cevaben, bu denetimleri ürün geliştirme sürecimize entegre etmenin, itibar riskleri konusunda endişeli kurumsal müşterilerle güven oluşturmaya yardımcı olduğunu gördük.
Temel ilke: YZ, özellikle önemli kararlar için insan muhakemesinin yerini almak yerine insan yeteneklerini artırmalıdır.
Pratik uygulamalar:
Varsayımsal vaka çalışması: Yapay zeka tabanlı bir sözleşme analiz aracında, sistem potansiyel sorunlara işaret etmeli ve gerekçesini açıklamalıdır, ancak nihai kararlar her zaman insan kullanıcılara ait olmalıdır. Bu işbirlikçi yaklaşım, temel insan muhakemesini korurken verimliliği sağlayacaktır.
.png)
Tartışılan pazar zorluklarına rağmen, etik YZ için salt mevzuata uygunluk veya halkla ilişkilerin ötesine geçen zorlayıcı bir iş durumu olduğuna inanıyoruz:
Etik YZ için özel düzenlemeler sınırlı kalsa da, düzenleyici ortam hızla gelişmektedir. AB, YZ Yasası ile önemli ilerleme kaydederken, ABD çeşitli düzenleyici çerçeveleri araştırıyor. Etik uygulamaları bugün uygulayan şirketler, düzenleyici gereklilikler ortaya çıktığında daha iyi bir konumda olacaklardır.
Bir tartışma katılımcısının belirttiği gibi, etik YZ için bir 'onay damgası' sunmanın 'bir halkla ilişkiler oyunu' olabilir. YZ hakkında artan kamu bilinci ve endişesi çağında, etik uygulamaları gösterebilen şirketler itibar riskini yönetmede önemli bir avantaja sahiptir.
Beş sütunumuz sadece etik amaçlara hizmet etmekle kalmıyor, aynı zamanda ürünlerimizin genel kalitesini de artırıyor. Daha adil sistemler çeşitli müşteri tabanlarına daha iyi hizmet verir. Daha fazla şeffaflık kullanıcı güvenini artırır. Sağlam gizlilik uygulamaları hem kullanıcıları hem de şirketi korur.
Kitlesel pazar "%100 etik yapay zeka kullandığını ilan eden herhangi bir şirketin kapısını çalmasa da", sorumlu iş uygulamalarına güçlü bir bağlılık duyan ve giderek büyüyen bir kurumsal müşteri segmenti vardır. Bu müşteriler aktif olarak kendi değerlerini paylaşan ve etik uygulamalar sergileyebilen tedarikçiler aramaktadır.
İleriye baktığımızda, etik YZ'yi niş bir kaygıdan ana akım bir uygulamaya dönüştürebilecek birkaç eğilim öngörüyoruz:
Düzenleyici çerçeveler genişledikçe, şirketlerin çeşitli etik standartlara uygunluk göstermeleri giderek daha fazla gerekecektir. Bu da söz konusu uyumluluğu kolaylaştıracak araçlara olan talebi artıracaktır.
Yatırımcılar, çalışanlar ve müşteriler yapay zekanın etik sonuçları konusunda daha bilinçli ve endişeli hale geliyor. Bu artan baskı, şirketleri etik uygulamaları gösterebilecek araçlar aramaya teşvik ediyor.
Yapay zekanın benimsenmesi arttıkça, önyargı, gizlilik veya şüpheli algoritmik kararlarla ilgili yüksek profilli olaylar da artacaktır. Bu olaylar önleyici çözümlere olan talebi artıracaktır.
YZ adaleti, gizliliği ve diğer etik nitelikleri değerlendirmek ve iletmek için ortak standartların geliştirilmesi, kuruluşlar arasında etik YZ araçlarının benimsenmesini kolaylaştıracaktır.
DataRobot gibi örneklerle sektör tartışmasında vurgulandığı gibi, etik yapay zekanın geleceği tek başına çözümlerde değil, eşitlik ve önyargı izlemeyi içeren daha geniş MLOps platformlarıyla entegrasyonda yatıyor olabilir.
Çoğu zaman etik ve inovasyon, biri diğerini sınırlayan karşıt güçler olarak tasvir edilir. Deneyimlerimiz ve teknoloji camiasından edindiğimiz bilgiler, daha nüanslı bir gerçekliğe işaret ediyor: Etik kaygılar, bizi zarar vermeden değer yaratan çözümler bulmaya iterek gerçekten de inovasyonu teşvik edebilirken, mevcut pazar, özel etik yapay zeka SaaS çözümlerinin yaygın olarak benimsenmesinin önünde önemli engeller oluşturuyor.
Topluluk tarafından gündeme getirilen soru - "Neden etik yapay zeka SaaS ürünleri mevcut değil?"- geçerliliğini korumaktadır. Cevap, etiğin bağlamsal tanımları, düzenleyici baskının yokluğunda sınırlı ekonomik teşvikler, pratik uygulama zorlukları ve yasal sorumluluk konularının bir kombinasyonunda yatıyor gibi görünüyor.
Bu zorluklara rağmen, iş dünyasında Yapay Zekanın geleceğinin yalnızca teknik olarak mümkün olanla değil, aynı zamanda sorumlu bir şekilde faydalı olanla da ilgili olduğuna inanıyoruz. Şirketimiz, etik inovasyon yoluyla bu geleceğe yön vermeye, günümüz pazarının gerçeklerine uyum sağlarken etik hususları ürün ve süreçlerimize entegre etmeye kararlıdır.
Tartışmadaki bir katılımcının önerdiği gibi, "sektördeyseniz ve bir ihtiyaç görüyorsanız belki bir tane başlatabilirsiniz?" Biz bunu zaten yapıyoruz. Diğer yenilikçileri, sadece ahlaki bir zorunluluk olarak değil, aynı zamanda gelişmeye devam eden bir teknoloji ekosisteminde ileriye dönük bir iş stratejisi olarak ortaya çıkan bu alanı keşfetmede bize katılmaya davet ediyoruz.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)