RAI için ek araçlar

Sorumlu Yapay Zeka Uygulamaları

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

Risk ve etki değerlendirmeleri

 

RİSK

  • Olası sorunları öngörün
  • Olumsuz etki

 

ETKİ

  • Olasılık ve riski öngörün
  • Olumlu ve olumsuz etki
Sorumlu Yapay Zeka Uygulamaları

Risk değerlendirmeleri şunlara yardımcı olur:

  • zararlı etkileri önceden görmek
  • ve bunları proaktif olarak azaltmak

 

Örnekler:

  • NIST Yapay Zekâ Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF) ve AI RMF Playbook
  • New York City Yerel Yasa 144
  • Fransa CNIL
  • OECD Yapay Zekâ Risk Değerlendirme Çerçevesi

AI risk değerlendirmeleri için evrensel bir yaklaşım hâlâ yok.

Sorumlu Yapay Zeka Uygulamaları

Yapay zekâ etki değerlendirmeleri kuruluşlara şunlarda yardımcı olur:

  • Daha geniş etkileri belirlemek
  • İnsan odaklı değerlere uyumu sağlamak
  • Güven ve şeffaflığı güçlendirmek

Örnekler:

  • Hollanda Yapay Zekâ Etki Değerlendirmesi (AIIA)
  • Microsoft Sorumlu Yapay Zekâ Etki Değerlendirmesi Standardı
  • IBM® watsonx
  • İnsan Hakları Etki Değerlendirmesi (HRIA)
  • Responsible AI Institute RAISE Kıyasları
Sorumlu Yapay Zeka Uygulamaları

Yaygın tuzaklar

  • Etik kör noktalar: örtük önyargı
  • Bluewashing/etik yıkama: göstermelik etik
  • AI shopping: etik yerine iş önceliği
  • Gölge yapay zekâ: açık onay veya denetim yok

Yapay zekâ etki değerlendirmelerini risk değerlendirmeleriyle birlikte uygulamak:

  • AI sistemlerini kapsamlı biçimde değerlendirir
  • zararı önler ve toplumsal faydaya etkin katkı sağlar

Kör nokta olarak karanlık arka planda bir göz resmi

1 DALL·E
Sorumlu Yapay Zeka Uygulamaları

Haydi pratik yapalım!

Sorumlu Yapay Zeka Uygulamaları

Preparing Video For Download...