YZ etiği, Yapay Zeka (YZ) sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi ve dağıtımını çevreleyen ahlaki soruları inceleyen uygulamalı etik içinde bir alandır. YZ teknolojilerinin sorumlu bir şekilde oluşturulmasına ve kullanılmasına rehberlik etmek için ilkeler ve en iyi uygulamaları belirler, potansiyel riskleri ve zararları azaltırken faydaları artırmayı amaçlar. YZ, sağlık, finans, otonom sistemler ve güvenlik gibi önemli alanlara giderek daha fazla entegre olurken, bu etik hususları anlamak ve uygulamak, halkın güvenini oluşturmak ve teknolojinin insanlığa adil ve eşit bir şekilde hizmet etmesini sağlamak için çok önemlidir. Bu disiplin, adalet, hesap verebilirlik, şeffaflık, gizlilik, güvenlik ve akıllı sistemlerin daha geniş toplumsal etkileri ile ilgili karmaşık konuları ele almaktadır.
Yapay Zeka Etiğinin Temel İlkeleri
Etik YZ geliştirme ve dağıtımının temelini birkaç temel ilke oluşturmaktadır:
- Adalet ve Ayrımcılık Yapmama: Yapay zeka sistemleri, farklı demografik gruplar arasında eşit muamele sağlamak için haksız önyargılardan kaçınacak şekilde tasarlanmalı ve eğitilmelidir. Algoritmik önyargının ele alınması çok önemlidir.
- Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: YZ sistemlerinin karar verme süreçleri, özellikle yüksek riskli uygulamalarda, geliştiriciler, kullanıcılar ve düzenleyiciler için anlaşılabilir olmalıdır.
- Hesap verebilirlik: YZ sistemlerinin sonuçları için net sorumluluk hatları oluşturulmalı ve işler yanlış gittiğinde telafi edilmesine izin verilmelidir. AB YZ Yasası gibi çerçeveler, YZ hesap verebilirliğinin yönlerini yasallaştırmayı amaçlamaktadır.
- Veri Gizliliği: Yapay zeka sistemleri, kullanıcı gizliliğine saygı göstermeli ve GDPR gibi düzenlemelere uyarak kişisel verileri güvenli ve etik bir şekilde işlemelidir.
- Güvenilirlik ve Veri Güvenliği: YZ sistemleri, amaçlandığı gibi güvenilir ve güvenli bir şekilde çalışmalı, kötüye kullanımı veya düşmanca saldırıları önlemek için sağlam güvenlik önlemleri içermelidir.
Gerçek Dünya YZ/ML'sinde Uygunluk ve Uygulamalar
YZ etiği sadece teorik bir endişe değil, sorumlu Makine Öğrenimi (ML) geliştirme ve model dağıtımı için pratik bir gerekliliktir. Etik hususlar, veri toplama ve model eğitiminden dağıtım ve izlemeye kadar tüm YZ yaşam döngüsüne dahil edilmelidir.
- Sağlık hizmetleri: Tıbbi görüntü analizinde, yapay zeka modelleri radyologlara kanser gibi hastalıkları tespit etmede yardımcı olur. Etik hususlar, yüksek doğruluk, tanısal önyargıdan kaçınmak için çeşitli hasta popülasyonlarında doğrulanmış performans ve tanıların nasıl önerildiği konusunda şeffaflık gerektirir. FDA gibi düzenleyici kurumlar, etik gereklilikleri içeren tıbbi cihazlarda AI/ML konusunda rehberlik sağlamaktadır. Ultralytics , Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka çözümlerinde bu uygulamaları daha ayrıntılı olarak incelemektedir.
- Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, navigasyon ve karar verme için karmaşık yapay zekaya güvenmektedir. Kaçınılmaz kaza senaryolarında ("el arabası sorunu") etik ikilemler ortaya çıkmakta ve aracın davranışı için şeffaf, önceden tanımlanmış etik çerçeveler gerektirmektedir. Bu sistemlerin güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamak son derece önemlidir ve Otomotivde Yapay Zeka sektörünün odak noktasıdır.
İlgili Kavramlar ve Ayrımlar
YZ Etiğini anlamak, onu yakından ilişkili terimlerden ayırmayı gerektirir:
- YZ'de Önyargı ve YZ Etiği: Önyargı, özellikle YZ çıktılarındaki sistematik adaletsizliği ifade eder ve genellikle önyargılı eğitim verileri veya algoritmalardan kaynaklanır. YZ Etiği, şeffaflık, hesap verebilirlik ve gizlilik gibi diğer ahlaki kaygılarla birlikte önyargıyı ele alan daha geniş bir çerçevedir.
- Açıklanabilir YZ (XAI) ve YZ Etiği: XAI, YZ kararlarını anlaşılabilir hale getirmeye odaklanır. Şeffaflık YZ Etiği içinde önemli bir ilke olsa da, etik aynı zamanda adalet, gizlilik, toplumsal etki ve daha fazlasını da kapsar.
- YZ'de Adalet ve YZ Etiği: Adillik, YZ Etiği içinde belirli bir hedeftir ve farklı gruplar arasında eşit muamele ve sonuçların sağlanmasına odaklanır. YZ Etiği, daha geniş bir yelpazedeki ahlaki değerlendirmeleri kapsar.
- Anayasal YZ ve YZ Etiği: Anayasal YZ, YZ davranışını önceden tanımlanmış bir dizi etik ilke veya kuralla ("anayasa") uyumlu hale getirmek için öncelikle büyük dil modellerinde (LLM'ler) kullanılan özel bir tekniktir. Bu, tüm alanın kendisinden ziyade YZ etiğinin yönlerini uygulamak için bir yöntemdir. Bu yaklaşım potansiyel olarak bilgisayarla görme sistemlerine de rehberlik edebilir.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
