Yapay zekâ etiği: sınır nerede?

AI Etikleri

Joe Franklin

Associate Data Literacy and Essentials Manager, DataCamp

Gizlilik-kişiselleştirme paradoksu

  • YZ, deneyimleri kişiselleştirerek çekiciliği artırır
  • Gizlilik-kişiselleştirme paradoksu
    • Kişiselleştirme, kullanıcı gizliliğini zedeleyebilir
  • Çözüm:
    • YZ okuryazarlığı
    • Açık gizlilik ilkeleri
  • Örnek: Spotify

Spotify logosunun bir görseli.

AI Etikleri

Önyargı-adillik açmazı

  • Önyargı-adillik açmazı:
    • YZ, toplumsal önyargılar içeren verilerden öğrenir
  • Sonuç:
    • YZ bu önyargıları istemeden güçlendirebilir
  • Örnek:
    • ChatGPT’nin erken sürümleri
  • Çözüm:
    • Modelleri daha adil, önyargısız verilerle eğitmek

ChatGPT logosunun bir görseli.

AI Etikleri

Şeffaflık-karmaşıklık ödünleşimi

  • Şeffaflık-karmaşıklık ödünleşimi:
    • Karmaşık YZ modelleri şeffaf değildir ama oldukça doğrudur

YZ modellerinin karmaşıklığını temsil eden karmaşık bir algoritma simgesi.

AlphaGo logosunun bir görseli.

  • Daha basit modeller daha şeffaftır ancak daha az doğrudur
  • Anlama ve etik sonuçlar için YZ okuryazarlığı kritiktir
1 Simge, Freepik tarafından www.flaticon.com adresinden alınmıştır
AI Etikleri

Otonomi-kontrol ikilemi

  • Otonomi-kontrol ikilemi:

    • YZ özerk davranabilir ancak insan kontrolü dışında çalışabilir

  • Soru:

    • Otonomi mi kontrol mü önceliklendirilmelidir?
      • Tek tip bir yanıt yoktur
  • Örnek:
    • Tesla Autopilot, sürücü dikkatini ve gerektiğinde kontrolü devralmaya hazır olmayı vurgular

Tesla logosunun bir görseli.

AI Etikleri

Zorluklarda gezinmek

  • YZ’de etik ikilemleri yönetmek özenli ödünleşimler gerektirir
  • Kararlarda insan unsurunun önemi
  • Karmaşık durumlarda daha iyi kararlar için çaba
  • Çeşitli paydaşların katılımı ve sürekli YZ izleme gereği
AI Etikleri

Hadi pratik yapalım!

AI Etikleri

Preparing Video For Download...