Üretken Yapay Zekâda Etik

Bundan sadece birkaç yıl öncesine kadar, sanat üreten, hikâyeler kurgulayan ya da tıbbi ve hukuki belgeler gibi karmaşık verileri anlayabilen bir makine hayal edebiliyor muydunuz?

Muhtemelen hayır. Çoğumuz için bu, gerçekleşmesi uzak bir bilim kurgu senaryosuyla sınırlıydı.

Ancak Üretken Yapay Zekâ çağının ortaya çıkışı, makinelerin neler yapabileceğine dair anlayışımızı baştan tanımladı.

Üretken Yapay Zekâ nedir?

Üretken Yapay Zekâ, metin, ses, video ve hatta kod biçimindeki mevcut içerikten yararlanarak yeni içerik üretebilen gelişmiş bir yapay zekâ dalıdır.

Gartner, bunu “verimlilik devrimini tetikleyebilecek en etkili ve hızla gelişen teknolojilerden biri” olarak listeliyor.

Medya ve perakendede içerik yaratıcılığını hızlandırıp güçlendirmek, daha gelişmiş ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri sunmak, uyarlanabilir tarzda öğrenme ve eğitim sağlamak gibi alanlarda sektörleri dönüştüren pek çok yenilikçi uygulamayı hızla gerçeğe dönüştürdü.

Üretken Yapay Zekânın Etik Endişeleri

Bu tür uygulamaların pazara ulaşma hızı dikkat çekici.

Ancak OpenAI CEO'su Sam Altman'ın dil modellerinin tehlikeleri konusunda bizi uyarmasıyla birlikte–risk gerçek ve bu güçlü teknolojiden sorumlu şekilde yararlanırken faydalarını temkinle dengelemek zorunlu hale geliyor.

Görsel kaynağı: Business Insider

Üretken Yapay Zekâ kullanımıyla ilgili başlıca etik endişeleri anlayalım.

Zararlı içeriğin yayılması

Üretken Yapay Zekâ sistemlerinin insan benzeri içerik üretme becerisi iş verimliliğini artırabilirken, zararlı veya saldırgan içerik üretimine de yol açabilir. En endişe verici zarar, gündem güdümlü olabilen ya da nefret söylemini yaymak için kullanılan sahte görüntü, video, metin veya konuşma üretebilen Deepfake gibi araçlardan kaynaklanır.

Yakın zamanda, bir dolandırıcı bir genç kızın sesini klonlayarak annesinden fidye istemek için kaçırılma olayını taklit etti. Bu araçlar o kadar sofistike hale geldi ki sahte seslerle gerçeklerini ayırt etmek zorlaşıyor.

Ayrıca, otomatik üretilen içerik, eğitim verilerinden öğrenilen önyargıları sürdürebilir veya büyütebilir; bunun sonucunda taraflı, müstehcen veya şiddet içeren dil ortaya çıkabilir. Bu tür zararlı içerik, bu teknolojiden yararlanan kuruluşun iş etiğiyle uyumlu hale getirmek için insan müdahalesini gerektirir​​.

Telif hakkı ve hukuki risk

Çoğu yapay zekâ modeli gibi Üretken Yapay Zekâ modelleri de verilerle–hem de çok büyük miktarda verilerle–eğitilir. Doğası gereği bu, diğer şirketlerin telif ve fikri mülkiyet haklarını ihlal edebilir. Önceden eğitilmiş modelleri kullanan şirketler için hukuki, itibar ve finansal risklere yol açabilir ve içerik üreticileri ile telif hakkı sahiplerini olumsuz etkileyebilir.

Veri gizliliği ihlalleri

Temel eğitim verileri, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) dahil olmak üzere hassas bilgiler içerebilir. ABD Çalışma Bakanlığına göre PII, “bir kişiyi doğrudan tanımlayan veridir; örn. ad, adres, sosyal güvenlik numarası veya diğer tanımlama numarası ya da kodu, telefon numarası ve e-posta adresi.” olarak tanımlanır.

Kullanıcı gizliliğinin ihlali kimlik hırsızlığına yol açabilir ve ayrımcılık veya manipülasyon amaçlı kötüye kullanılabilir.

Bu nedenle, hem önceden eğitilmiş modellerin geliştiricileri hem de bu modelleri belirli görevler için ince ayar yapan şirketler, veri gizliliği yönergelerine uymalı ve model eğitiminden PII verilerinin çıkarılmasını sağlamalıdır.

Verilerin etik kullanımını sağlamak için özellikle GDPR olmak üzere veri gizliliği düzenlemelerini açıklayan bir webinarımız var.

Hassas bilgilerin ifşası

Kullanıcı verilerinin özenli kullanımının önemini genişleterek, hassas bilgilerin farkında olmadan ifşa edilmesinden kaynaklanan riskleri de dikkate almak gerekir; bu, yapay zekâ yeteneklerinin hızla demokratikleşmesiyle daha da büyüyen bir endişedir​​. Özellikle ChatGPT olmak üzere üretken yapay zekâ araçlarının sunduğu merak ve kolaylık, kullanıcıların bu yeni platformları keşfederken veri güvenliğini göz ardı etmesine yol açabilir.

Bir çalışan hukuki bir sözleşme, bir yazılım ürününün kaynak kodu veya mülkiyet bilgileri gibi hassas ayrıntıları yüklerse riskler önemli ölçüde artar.

Olumsuz sonuçlar, kuruluşlar için finansal, itibari veya hukuki açıdan ciddi olabilir; bu nedenle açık bir veri güvenliği politikasına duyulan ihtiyaç bariz ve zorunludur.

Mevcut önyargının büyütülmesi

Yapay zekâ modelleri, eğitim aldıkları veriler kadar iyi (ya da kötü) olabilir. Eğitim verileri toplumda var olan önyargıları yansıtıyorsa, model de öyle davranır–ya da biz öyle sanıyorduk. Bloomberg'de yayımlanan yakın tarihli bir çalışma, bu modellerin, eğitildikleri gerçek dünya verilerinden bile daha önyargılı olduğunu tartışıyor.

Çalışma, şu ifadeyle sert bir gerçeği yüzeye çıkarıyor: “Stable Diffusion'a göre dünyayı beyaz erkek CEO'lar yönetiyor. Kadınlar nadiren doktor, avukat veya hâkim. Koyu tenli erkekler suç işlerken, koyu tenli kadınlar hamburger çeviriyor.”

Daha adil bir dünya yaratmak için, model geliştirme yaşam döngüsü boyunca çeşitli ekipleri ve bakış açılarını dahil ederek verilerin bunu yansıtması gerekir.

İşgücü rolleri ve moral

Bir yandan Üretken Yapay Zekâ, verimliliği serbest bırakan bir sonraki dalga olarak görülürken, diğer yandan aynı miktarda işi yapmak için daha az insana ihtiyaç duyulacağı için iş kaybı anlamına gelebilir.

Bu durum, mevcut becerilerin yer değiştirmesine ilişkin endişeleri yansıtan en son McKinsey raporunda da görülüyor: “Günümüzde üretken yapay zekâ ve diğer teknolojiler, çalışanların zamanının yüzde 60 ila 70'ini alan iş faaliyetlerini otomatikleştirme potansiyeline sahip.”

Bugün birçok işi risk altına sokan bu tablo, Üretken Yapay Zekâ ile gelen dönüşümün durdurulması gerektiği anlamına gelmese de, ileri yapay zekâ çağının başlamasıyla oluşan yeni rollere çalışanların beceri geliştirmesi veya yeniden beceri kazanması için önlemler alınmasını kesinlikle gerekli kılar.

Veri kökeni

Yapay zekâ araçlarının kullanımına ilişkin endişelerin çoğu, kullanıcı gizliliği ve metin, görsel, video veya ses gibi sentetik çoklu ortam verilerinin üretilmesi dahil olmak üzere verilerle ilgilidir.

Bu tür sistemler, önyargılı verilerin veya kökeni şüpheli verilerin kullanılmasını önlemek için veri güvencesi ve bütünlüğünün korunmasını gerektirir​.

Şeffaflık eksikliği

Yapay zekâ sistemleri doğası gereği kara kutudur; bu da belirli bir yanıta nasıl ulaştıklarını veya hangi faktörlerin karar vermelerine yol açtığını anlamayı zorlaştırır.

Büyük modellerin ortaya çıkan yetenekleri bu uçurumu daha da derinleştirir; zira geliştiriciler bile işlevselliğine şaşırmakta, bu da “araştırmacıların yalnızca ilave ortaya çıkan yetenekleri belirlemek için değil, aynı zamanda bunların neden ve nasıl ortaya çıktığını anlamak için de yarıştığını; öngörülemeyeni öngörmeye çalıştığını” gösterir.

Yapay Zekâyla Üretilen Yanlış Bilgi Örnekleri

Yakın zamanda, katılımcıların yapay zekâ tarafından üretilen içeriği insan tarafından yazılanla karşılaştırıldığında tanıyıp tanıyamayacağını değerlendirmek için bir çalışma yapıldı. Şaşırtıcı olmayan şekilde, sonuçlar insanların dil modellerinden gelen içerikleri ayırt etmekte zorlandığını gösterdi; bu da bu modellerin yanlış bilgiyi, hem de ölçekli olarak, yayma yeteneğini ortaya koydu.

Böylesi bir yanlış bilginin benzeri görülmemiş bir örneği, ABD mahkemelerinde yakın zamanlarda bir avukatın ChatGPT tarafından üretilen bir yanıta dayanarak var olmayan bir davaya atıfta bulunmasıyla ortaya çıktı.

BM de, çatışmalara ve suçlara yol açabilecek yapay zekâ üretimi yanlış bilgilere ilişkin endişelerini paylaştı.

Üretken Yapay Zekâ için Etik En İyi Uygulamalar

Üretken Yapay Zekâ modellerinin geliştirilmesiyle gelen teknolojik ilerlemeler, kontrollü ve düzenli biçimde kullanıldığında topluma daha büyük fayda sağlayabilir. Bu da, avantajlarıyla birlikte gelen potansiyel zararları en aza indirmek için etik en iyi uygulamaların benimsenmesini gerektirir.

Bilgili olun ve harekete geçin

Veri etiğinin mevcut ve gelecekteki görünümüne kendinizi bırakın. Bireysel katkıda bulunan olun ya da kurumsal bir lider, bunları uygulamaya yönelik yönergeleri anlayın.

Veri etiğinin mevcut ve gelecekteki görünümü ve bunları uygulama yönergeleri hakkında ayrı bir yazıda daha fazla okuyabilirsiniz.

Küresel standartlarla uyumlu olun

Kasım 2021'de 193 Üye Devletin tamamı tarafından kabul edilen UNESCO yapay zekâ etik yönergelerine de aşina olmakta fayda var.

Yönergeler dört temel değeri vurgular:

• İnsan hakları ve onuru
• Barışçıl ve adil toplumlar
• Çeşitlilik ve kapsayıcılık
• Çevresel gelişme

Ayrıca orantılılık, güvenlik, gizlilik, çok paydaşlı yönetişim, sorumluluk, şeffaflık, insan gözetimi, sürdürülebilirlik, farkındalık ve adalet gibi on ilkeyi de özetler.

Yönergeler ayrıca veri yönetişimi, çevre, cinsiyet, eğitim, araştırma, sağlık ve sosyal refah için politika eylem alanları sunar.

Etik yapay zekâ topluluklarıyla etkileşime geçin

AI Ethics Lab ve Montreal AI Ethics Institute gibi etik okuryazarlığı ele alan çeşitli gruplar da vardır. Ortak etik ilkeler arasında şeffaflık, hesap verebilirlik, veri gizliliği ve sağlamlık yer alır ve teknoloji sağlayıcılarına odaklanır.

Bu alanlardaki gelişmelerden haberdar olmak ve yapay zekâ etiği etrafındaki söylemle iç içe olmak, üretken yapay zekânın tüm kullanıcılar için güvenli kalmasını sağlamanın temel bir parçasıdır.

Farkındalık geliştirin ve öğrenin

Kullanıcılar olarak, dijital dünyada mevcut olan her şeyin doğrudan güvenilir olduğu fikrini bir kenara bırakmak bize düşer.

Bunun yerine, bilgiyi kullanmadan önce gerçekleri kontrol ederek, özgünlüğünü ve kaynağını doğrulayarak mevcut bilgiyi sorgulamaya ve şüpheyle yaklaşmaya başladığımızda sorunların çoğu çözülecektir.

Farkındalık, üretken yapay zekâyı doğru kullanmanın anahtarıdır ve bu yazının arkasındaki niyet de budur.

Son Düşünceler

Üretken Yapay Zekâ, yeni içerikler oluşturarak ve verimliliği artırarak sağlıktan eğitime kadar çeşitli sektörlerde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Ancak bu güçlü teknoloji, zararlı içeriğin yayılması, telif hakkı ihlalleri, veri gizliliği ihlalleri ve mevcut önyargıların büyütülmesi gibi önemli etik endişeleri de beraberinde getirir.

Üretken Yapay Zekânın yeteneklerinden yararlanmaya devam ederken, etik en iyi uygulamaları benimsemek kritik önem taşır

Bugün Generative AI Concepts kursumuzla yolculuğunuza başlayabilir ve bugün başlayabileceğiniz üretken yapay zekâ projelerini keşfedebilirsiniz.