Yapay Zekanın Potansiyel Riskleri

Yapay Zekanın Bazı Potansiyel Riskleri Nelerdir?

Yapay zeka veya sık sık anılan yapay zeka, son on yılda çok tartışılan bir konudur. Hızla gelişiyor ve çoğu işletmenin iş akışını daha kolay ve verimli hale getiriyor. Yapay zeka, pek çok insanın günlük yaşamında bile büyük bir potansiyel göstermiştir ve halihazırda birçok farklı uygulamada uygulanmaktadır, bu da hayatı kolaylaştırır ve daha az karmaşık hale getirir. Yapay zeka bize birçok avantaj sağladı ve bilim çok daha fazlasının gelmesinin önünü açıyor, bu nedenle yapay zekanın gelecekte vazgeçilmez olacağını söylemek güvenli.

Ancak her madalyanın iki yüzü olduğu gibi, yapay zeka da vardır. Bu teknoloji aynı zamanda birçok potansiyel risk ve dezavantajla birlikte gelir. Zamanımızın birçok uzmanı ve teknik dehası, yapay zekanın gelecekte neden olabileceği sorunlara ilişkin endişelerini dile getiriyor ve bu nedenle, bu sorunları hala düzeltilebilir durumdayken ele almak için dikkatli olmamız gerekiyor. Bununla ne demek istiyoruz?

Bu özel konularla ilgili olarak dikkate alınması gereken pek çok şey var. Bu yazıda, yapay zekanın göz kamaştırıcı derecede hızlı gelişiminin dünyamıza getirebileceği risklerden bazılarını ve bu ilerlemeyi doğru yönde izlemek ve yönlendirmek için hangi önlemlerin alınması gerektiğini anlatmaya çalışacağız.

1. İşler

Makinelerin ve otomasyonun eski usul, insan temelli işyerlerine sunabileceği potansiyel muameleyi herkesin duyma veya okuma fırsatı bulduğundan eminiz. Bazı insanlar makinelerin işlerini çaldıkları konusunda çeşitli derecelerde kaygı yaşayabilir. Bu korku sağlam temellere dayanabilir, iş otomasyonu birçok insan için büyük bir risktir: Amerikalıların yaklaşık% 25'i işlerini kaybedebilir çünkü bir noktada makineler onların yerini alabilecek. Özellikle risk altında olan, bir kişinin idare veya yemek servisi gibi işler gibi tekrar eden görevleri yerine getirdiği düşük ücretli pozisyonlardır. Bununla birlikte, bazı üniversite mezunları bile risk altındadır, gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, özellikle sinir ağları ve derin öğrenme yoluyla daha rafine hale geldikleri için bazı karmaşık iş pozisyonlarında bunların yerini alabilir.

Ancak robotların insanları iş piyasasından tamamen çıkaracağını gerçekten söyleyemeyiz. Çalışanlar, yapay zeka ile işbirliği yaparak, verimliliğinden ve mekanik mantığından mümkün olan en iyi şekilde yararlanarak basitçe uyum sağlamalı, kendilerini eğitmeli ve çalışmanın bir yolunu bulmalıdır. Yapay zeka hala mükemmel değil, örneğin yargı kararları veremiyor, bu nedenle insan faktörü makinelerle birlikte çalışırken belirleyici olmaya devam edecek.

Eğitilmesi gereken otomatik çözümler kullanan çok sayıda AI tabanlı teknoloji vardır ve bu eğitim insan girdisine bağlıdır. Bunun güzel bir örneği, insan tarafından üretilen çok sayıda çeviriden girdi alan makine çevirileridir. Bir başka güzel örnek, eğitim verilerini profesyonel insan transkriptçileri tarafından yapılan doğru transkripsiyonlardan alan transkripsiyon yazılımıdır. Bu şekilde yazılım yavaş yavaş geliştirilir ve gerçek hayattan örneklerle algoritmalarını geliştirir. İnsan transkriptçileri, transkriptleri daha hızlı yapmalarına yardımcı olduğu için yazılımdan yararlanır. Yazılım, transkriptin kaba, taslak bir versiyonunu oluşturur ve bu daha sonra transkriptör tarafından düzenlenir ve düzeltilir. Bu, çok zaman kazandırır ve sonuçta nihai ürünün daha hızlı teslim edileceği ve daha doğru olacağı anlamına gelir.

2. Önyargı sorunu

Algoritmalarla ilgili harika bir şey, öznel ve duygusal insanların tam aksine, her zaman adil, önyargısız kararlar vermeleridir. Yoksa onlar mı? Gerçek şu ki, herhangi bir otomatik yazılımın karar verme süreci eğitim aldıkları verilere bağlıdır. Dolayısıyla, örneğin nüfusun belirli bir kesiminin kullanılan verilerde yeterince temsil edilmediği durumlarda ayrımcılık riski vardır. Yüz tanıma yazılımı zaten bu sorunların bazıları için araştırılıyor, önyargı vakaları zaten meydana geldi.

Yapay zekanın ne kadar önyargılı olabileceğinin harika bir örneği COMPAS (Alternatif Yaptırımlar için Düzeltme Suçlu Yönetimi Profili). Bu, suçlular arasında yeniden suç işleme riskinin tahmin edilmesine yönelik bir risk ve ihtiyaç değerlendirme aracıdır. Bu algoritma tabanlı araç araştırıldı ve sonuçlar COMPAS verilerinin ciddi şekilde ırksal olarak önyargılı olduğunu gösterdi. Örneğin, verilere göre, Afrikalı-Amerikalı sanıkların diğer ırklardan daha yüksek bir suç işleme riskine sahip olduğuna dair yanlış bir şekilde yargılanma olasılığı daha yüksekti. Algoritma aynı zamanda beyaz ırktan insanlar için de tersi bir hata yapma eğilimindeydi.

Peki burada ne oldu? Algoritma veriye bağlıdır, bu nedenle veriler önyargılıysa, yazılım da muhtemelen önyargılı sonuçlar verecektir. Bazen verilerin nasıl toplandığıyla da ilgisi vardır.

Otomatik Konuşma Tanıma teknolojisi, eğitim verilerinin yeterli kapsayıcılığı sağlayacak konularda seçilmemesi nedeniyle cinsiyete veya ırka bağlı olarak da önyargılı olabilir.

3. Güvenlik endişeleri

Yapay zeka ile ilgili kazalara yol açabilecek kadar tehlikeli bazı problemler var. Yapay zeka teknolojisinin en önemli örneklerinden biri, sürücüsüz arabadır. Birçok uzman, bunun ulaşımın geleceği olduğuna inanıyor. Ancak sürücüsüz arabaların trafiğe anında uygulanmasını engelleyen en önemli şey, yolcuların ve yayaların hayatını tehlikeye atabilecek arızalardır. Otonom araçların yollarda oluşturabileceği tehdide ilişkin tartışma hala çok güncel. Yolda sürücüsüz arabalara izin verilirse daha az kaza olabileceğini düşünen insanlar var. Öte yandan, birçok eylemi sürücü tarafından belirlenen tercihlere dayandırılacağı için çok sayıda çökmeye neden olabileceklerini gösteren çalışmalar da var. Artık güvenlik ve insanların yaşamı ve sürücü tercihleri (ortalama hız ve diğer bazı sürüş alışkanlıkları gibi) arasında seçim yapmak tasarımcılara kalmıştır. Her durumda kendi kendine giden arabaların ana hedefi, olası trafik senaryolarını algılayabilen ve hatta tahmin edebilen verimli AI algoritmaları ve gelişmiş sensörlerin uygulanması yoluyla otomobil kazalarının azaltılması olmalıdır. Bununla birlikte, gerçek hayat her zaman herhangi bir programdan daha karmaşıktır, bu nedenle bu teknolojinin sınırlamaları, yaygın uygulaması için hala sınırlayıcı faktörlerden biridir. Diğer bir sorun da güven faktörüdür. Yıllar ve yıllar süren sürüş deneyimine sahip birçok insan için, tüm güveni dijital ellere vermek, dijital trendlere sembolik bir teslimiyet eylemi olarak görülebilir. Her durumda, tüm bunlar çözülene kadar, bazı gelişmiş teknolojik çözümler daha yeni otomobillerde uygulanmıştır ve insan sürücüler çeşitli sensörlerden, destekli fren çözümlerinden ve seyir kontrollerinden yararlanabilir.

4. Kötü amaçlı amaçlar

Teknoloji, insanların ihtiyaçlarına hizmet etmeli, hayatlarını kolaylaştırmak, daha keyifli hale getirmek için kullanılmalı ve herkesin değerli zamanını kurtarmalıdır. Ancak bazen AI teknolojisi, fiziksel, dijital ve politik güvenliğimiz için önemli bir risk oluşturacak şekilde kötü niyetli amaçlar için de kullanılmıştır.

• Fiziksel güvenlik: İlk başta kulağa oldukça dramatik gelen ve sizi ürpertebilecek potansiyel bir yapay zeka riski, en verimli ve acımasız şekilde öldürmek üzere programlanmış otonom silah sistemleri tarafından yürütülen, teknolojik olarak gelişmiş ülkeler arasında potansiyel bir savaştır. Bu nedenle, insanlığı AI tabanlı savaşın uğursuz riskinden korumak için bu tür askeri teknolojinin gelişimini antlaşmalar, düzenlemeler ve yaptırımlar yoluyla düzenlemek son derece önemlidir.
• Dijital güvenlik: Bilgisayar korsanları zaten dijital güvenliğimiz için bir tehdit oluşturuyor ve AI yazılımı zaten gelişmiş bilgisayar korsanlığı için kullanılıyor. Bu tür yazılımların geliştirilmesiyle, bilgisayar korsanları kötü davranışlarında daha verimli olacak ve çevrimiçi kimliğimiz hırsızlığa karşı daha savunmasız hale gelecektir. Kişisel verilerinizin gizliliği, yapay zeka tarafından desteklenen ve derin öğrenmenin kullanılmasıyla daha da tehlikeli hale gelen ince kötü amaçlı yazılımlar yoluyla daha da tehlikeye atılabilir. En sevdiğiniz programların arkasında gizlenen, gün geçtikçe daha kurnaz hale gelen, yazılım kullanımının milyonlarca gerçek hayat örneğinden öğrenen ve bu verilere dayanarak karmaşık kimlik hırsızlığı yapan dijital bir hırsız hayal edin.

• Siyasi güvenlik: Yaşadığımız çalkantılı zamanlarda, sahte haberler ve sahtekarlık kayıtları korkusu oldukça haklı. Yapay zeka, seçimler sırasında son derece tehlikeli olabilecek otomatik dezenformasyon kampanyalarıyla çok fazla zarar verebilir.

Sonuç olarak, kendimize yapay zekanın bize ne kadar zarar verebileceğini ve insanlığa yarardan çok zarar verebilir mi diye sorabiliriz.

Uzmanlar, yapay zekanın hayatımıza getirebileceği dezavantajların azaltılması söz konusu olduğunda etik gelişim ve düzenleyici kurumların büyük rol oynayacağını belirtiyor. Ne olursa olsun, gelecekte dünyamız üzerinde çok büyük bir etkisi olacağından eminiz.

Gelişmiş yapay zeka protokollerini temel alan konuşma tanıma yazılımı halihazırda kullanılıyor ve iş dünyasına birçok avantaj sağlıyor: iş akışları daha hızlı ve daha basit. Gglot bu alanda büyük bir oyuncu ve teknolojimizi daha da geliştirmek için büyük yatırımlar yapıyoruz.