Makineler hata yapar mı? ne sıklıkta yapar ve ne gibi maliyetler doğurur? makinelere tam manası ile ne zaman güvenebiliriz? Siri'den sürücüsüz araçlara, Google arama algoritmalarından otonom silahlara ve dronlara kadar geçtiğimiz birkaç on yıl içinde çok hızlı gelişmelere tanıklık ettik. Bugün ulus devletler veri etrafında bazı düzenlemelerde bulunuyor. Yapay zekâ mahremiyet hakları ve yönetim biçimlerine şekil veriyor. Buna karşılık veri politikaları ekseninde ulus devletler yapay zekânın yükselişine şekil veriyor.
New York üniversitesi Stern İş Okulu'ndan Profesör Vasant Dhar, buna uygun bir şekilde yapay zekânın yükselişini ve ulus devlete uygulanmasını Brookings Hindistan'ın gelişim seminerinde tartıştı. NITI Aayog'un endüstri danışmanı Anna Roy Hindistan'ın yapay zekâ politikaları için kendi perspektifini önerdi ve gelecek odaklı olarak yapay zekânın gücü ile Hindistan'ın yapabilecekleri üzerine bir sunum gerçekleştirdi.
Bugünkü yapay zekâ sistemlerinin birçoğu denetimli ve pekiştirmeli öğrenmeye dayanıyor. Öğrenme, on binlerce temsil kabiliyetine sahip örnekle yapılıyor. Bu bizi insanların programları yazdığı bir dünyadan makinaların kendi kodlarını yazdığı bir dünyaya doğru sürüklüyor. En basit örnek olarak sürücüsüz arabaları verebiliriz. Programlanmak yerine bu cihazlarda öğrenme yöntemi uygulanıyor.
Makineler girişleri doğrudan çevreden almak konusunda yetenekli ve bu durum insanlar için önemli bir ima. Benzer bir şekilde makineler veriler üzerinde değişkenler üzerindeki ilişkiyi öğrenebiliyor ve gelecekteki muhtemel davranışları tahmin edebiliyor. Makineler hata yapabiliyor. Daha önemlisi, hata sonrası neden hata yaptıklarına dair durumu izah edemiyor. Bu nedenle şu soru gündeme geliyor. Makinelere ne zaman güvenmeliyiz?
Dhar, kendine ait yapay zekâ ve güven modelini kullanarak hata maliyetleri üzerinden sorunların nasıl değerlendirilebileceği konusunda konuştu. Otonom araçlar yüksek tahmin yeteneğine sahip fakat aynı zamanda büyük hata maliyetleri de var. Yapay zekâ ilerlemeleri ve zaman değişimi, güven değişiminin dinamikleri tahmin edilebilirliği arttırabilir ve bu da maliyetleri düşürür. Yahut tam tersi bir durum ortaya çıkar.
Yapay zekâ profesyonellerinin hedef olarak, makinelere güven ihtiyacının olması ve yapay zekâya yeniliklere ve yatırım yapma ihtiyacı olması gibi nedenlerle otomasyonun sınırına taşınmaya çalışıyor.
Yapay zekâ fırsatlarının tam kalbinde fıtri olarak bir kelime yatıyor: "Veri". Veri birçok ülke için çeşitli bilgi kaynaklarından gelen devasa boyutları ile yönetimsel bir meydan okumadır. Algoritmalar bedava iken veri oldukça pahalı ve hususidir. Hindistan gibi ülkeler için tarihsel açıdan büyük miktarda veri yapay zekâ adına bir kırılma noktası olabilir. Bu açıdan politika ve veri ulus devletlerin geleceğini belirleyecektir.
Veri kullanımı bakımında 4 farklı model yükseliştedir.
Bir varlık olarak veri: geleneksel olarak Amerika Birleşik Devletleri veriyi metalaştırıyor. Bunu internet devleri olan Google, Amazon ve Facebook üzerinden gözlemleyebiliyoruz. Diğer taraftan bu şirketleri kendileri bir ulus devletmişçesine hareket etmeye başladı. Yönelim, düzenlemeler ve politikalar açısından veri tehditlerini manipülasyon gibi riskleri beraberinde getirmeye başladı.
Risk olarak veri: Avrupa Birliği ülkeleri ve Japonya için verinin kötü emeller için kullanımına odaklanır. Meydan okumalar, düzenlemelerin uygulanması süreçleri ile ilgilidir.
Devlet kontrolü için veri: Çin devletine odaklanır. Veriyi gözetleme maksatlı kullanır. Bu bizi, mahremiyet ile merkezi bir noktadan işlenen verinin faydaları arasında bir tartışmaya götürür.
Bütünleşme için veri: Hindistan gibi ülkeler için veri bir güçlendiricidir ve insanların verileri paylaşıp- paylaşmamaları konusunda bir kaynaştırıcıdır. Veri yeddi emini vasfını devletlere bir vasıf yükler. Devlet, yapay zekâ için hizmet kalitesini yükseltebilmek adına bir değer kaldıracı vazifesini üstlenir.
NITI Aayog endüstri danışmanı Anna Roy sunumunda araştırma ve geliştirme sorunlarından ahlaki ve hakkaniyet sorunlarına kadar Hindistan etrafındaki yapay zekâ sorunlarına odaklandı. Politik emelleri için veri kullanımı mahremiyet ve haklar bağlamında yapay zekânın önemli çözümler öneriyor. Özellikle beş sektör yapay zekâdan önemli nispette faydalanabilir: Tarım, sağlık, eğitim ve şehirleşme ve ulaştırma. Böylelikle yapay zekâ üzerinden yapılan araştırmaların önemi, yapay zekâ konusunda becerikli insanların önemi ve güvenlik ve ahlak çerçevesinde yapay zekâ uygulamaların hızlandırılmasının önemi vurgulanmış oluyor.
Şüphesiz bir şekilde makine öğrenimi ve yapay zekâ kurumlar ve hükümetler için inovatif ve değerli çözümler üretmektedir. Cesaretlenmek için yeteri düzeyde başarı öyküsü mevcut durumda. Başarısızlıklar da aynı şekilde yaygın durumda. Eğitim ve becerilerin gelişimi yapay zekâ çabaları ve inisiyatifler yaşamsaldır. Hükümetler açısından ise sadece verinin geleceğini şekillendirmenin dışında yapay zekâ konularını da yönetmek ve kendini yönetebilmek adına ciddiye almak durumdadır.
[1] https://www.brookings.edu/blog/up-front/2018/07/17/the-ascent-of-artificial-intelligence-how-will-ai-change-the-nation-state/amp/ adresinden Türkçe'ye aktarılmıştır.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder