Yapay Zekanın Potansiyeli Her Derdimizi Çözmeye Yetmez

Yapay Zeka
154

Yapay zeka nın geleceği hakkında düşüncelere benim gibi siz de her yerde rastlıyorsunuzdur. Yapay zekanın hastalıkları nasıl iyileştirilebileceği, insani yenilikleri nasıl hızlandırabileceği ve insanın yaratıcılığını nasıl geliştireceği konusunda sansasyonel haberlere dair bir sıkıntı yok. Manşetler, yapay zekânın toplumun her yönüne sızacağı bir gelecekte yaşadığımızı düşünmemize neden oluyor.

Yapay zekâ, ümit vaat eden fırsatları zenginleştirirken, aynı zamanda “yapay çözümleme” olarak tanımlanabilecek bir zihniyete de yol açtı. Bu durum, yeterli verilerin, makine öğrenimi algoritmalarının tüm insanlığın sorunlarını çözebileceği tutumu. Bu fikirde büyük bir sorun var. Yapay zekânın ilerlemesini desteklemek yerine, yapay zekanın insanlık için gerçekten ne yapabileceğine dair gerçekçi olmayan beklentilerle, makine zekasının değeri tehlikeye atılıyor.

Yapay Zeka Gerçekleri

Sadece birkaç yılda, yapay zeka çözümlemesi Silikon Vadisi’nin teknoloji uzmanlarından  Dünya Ekonomik Forumu’na(WEF) ve dünyadaki politika yapıcılara yayıldı. Sarkaç, yapay zekanın insanlığı tahrip edeceği distopik kavrayıştan, algoritmik kurtarıcımızın ulaştığı ütopik inanca doğru dönüştü.

Hükümetler artık ulusal yapay zekâ inisiyatiflerine destek vaat ediyor ve gelişen makine öğrenim sektörüne hükmetmek için teknolojik ve retorik bir silahlanma yarışında rekabet ediyorlar. İngiltere, yapay zekâ alanında araştırmalara 300 milyon sterline yatırım yapmayı ve bu alanda lider olarak yer almayı taahhüt etti. Yapay zekânın dönüştürücü potansiyeline sahip olan Fransız devlet başkanı Emmanuel Macron, Fransa’yı küresel bir yapay zeka merkezine dönüştürmeyi taahhüt etti.

Bu arada, Çin hükümeti 2030 yılına kadar 150 milyar dolar değerinde Çinli bir yapay zekâ endüstrisi yaratmak için ulusal bir plan ile yapay zeka yeteneğini artırıyor. Birçok ülke Dördüncü Sanayi Devrimi’ne hükmetmeyi umuyor.

Sinir ağlarının gerçekliği

Yapay zekâların neler yapabileceğine dair sınırlamalar vardır. Bu sınırlamalar, makine öğreniminin gerçekte nasıl çalıştığıyla bağlantılı.

Yapay zeka teknolojilerinin en umut verici çeşitlerinden biri sinir ağlarıdır . Bu makine öğrenimi formu, insan beyninin nöronal yapısından sonra gevşek bir şekilde modellenir ( çok daha küçük bir ölçekte). Birçok yapay zeka tabanlı ürün, büyük hacimli verilerden kalıplar ve kurallar çıkarmak için sinir ağlarını kullanır. Fakat pek çok politikacının anlayamadığı şey, bir soruna sadece sinirsel bir ağ eklemenin otomatik olarak bir çözüm yaratmamasıdır.

Siyasiler, yapay sinir ağlarını merkeze almaya başlarlarsa, yapay zekânın hükümet kurumlarını anlık olarak daha çevik veya verimli hale getireceğini varsaymamalıdırlar. Demokrasiye bir sinir ağını eklemek, aniden daha kapsayıcı, daha adil ya da daha kişiselleştirilmiş hale getirmeyecektir.

Fiziksel bir alışveriş merkezini Amazon gibi bir şirkete dönüştürmeyi düşünelim. Bir web sitesi açmak sadece internet şirketi olmak için yeterli değil. Çok daha fazlasına ihtiyaç var.

Veri bürokrasisine meydan okumak

Yapay zeka sistemlerinin çalışması için çok fazla veriye ihtiyaç vardır. Ancak kamu sektörü, tipik olarak gelişmiş makine öğrenimini desteklemek için uygun veri altyapısına sahip değil. Verilerin çoğu çevrimdışı arşivlerde saklanır. Mevcut olan birkaç sayısal veri kaynağı bürokrasiye gömülme eğilimindedir. Çok sık olmamakla birlikte, kamu kurumlarında farklı verilere erişilmesi için özel izin gerekiyor. Her şeyden önce, kamu sektörü tipik olarak insan zekâsını, makine istihbaratının tüm faydalarından yararlanmak için doğru teknolojik olanaklardan yoksun…

Bu nedenlerden dolayı, yapay zeka etrafında  birçok eleştiri yapılabilir., MIT’nin robotik profesörü, Rodney Brooks, “robot ve  yapay zekada neredeyse tüm yeniliklerin, insanlar tarafından konuşlandırılmaktan çok uzaklaştığını” söylüyor. Gerçek ilerleme sıkıntılı ve yavaştır. Yapay zekâ çok fazla veri gerektiriyor.

Ayrıca, makine öğrenim sistemlerinin dağıtılmasında karşılaşılan zorluklardan biri de,  yapay zekanın rakip saldırılara karşı aşırı derecede hassas olmasıdır. Bu, kötü amaçlı bir yapay zekânın yanlış tahminler yapmak veya belirli bir şekilde davranmasını zorlamak için başka bir yapay zekayı hedefleyebileceği anlamına geliyor. Pek çok araştırmacı uygun güvenlik standartları ve savunma mekanizmaları olmaksızın yapay zekâya karşı uyarıda bulundu. Yine de, yapay zekâ güvenliği siyasilerin politik uygulamalarında sıklıkla gözden kaçan bir konu olmaya devam ediyor.

Yapay zeka, sihir değil

Eğer yapay zekânın faydalarını elde edersek ve potansiyel zararlarını en aza indirirsek, makine öğreniminin devlet, iş dünyası ve toplumun belirli alanlarına nasıl anlamlı bir şekilde uygulanabileceğini düşünmeye başlayabiliriz. Bu, yapay zekâ etiği ve birçok insanın makine öğrenmeye yönelik güvensizliği hakkında bir tartışma yapmamız gerektiği anlamına geliyor.

En önemlisi,  yapay zekanın sınırlamalarından ve insanların hala liderlik yapması gereken konulardan haberdar olması gerekiyor. Yapay zekanın gerçekçi olmayan bir resmini çizmek yerine, gerçek teknolojik kabiliyetlerini anlatmak ve uygulamak gerekiyor. Makine öğrenimi ne sihir, ne de her şeye çözüm.

Facebook bile son zamanlarda yapay zekânın her zaman doğru olmadığını kabul etti. Uzun bir süre boyunca sosyal ağ, yanlış bilgilendirmenin ve nefret söyleminin yayılması gibi sorunların algoritmik olarak tanımlanıp durdurabileceğine inanıyordu. Ancak, baskı altındaki şirket, algoritmalarını 10.000’den fazla insan yorumcu ile değiştirmeyi taahhüt etti.

Amerika’da mahkemelerde suçluları cezalandırmak için algoritmalar kullanıldığında yasal alanda sorunlar ortaya çıktı . Risk değerlendirme puanlarını hesaplamak ve bir başkasının başka bir suç işlemesi olasılığını belirlemek için algoritmalar kullanıldı. Yapay zeka, yargıçların mahkemede daha fazla veri merkezli kararlar almasına yardımcı olmak için tasarlanmıştı . Bununla birlikte, sistemin yapısal ırk ayrımcılığını artırdığı ve hukukçulardan ve kamuoyundan büyük bir tepkiye neden olduğu görüldü.

Sınırlı Yapay Zeka ile Çalışma

Bu örnekler, her şey için bir yapay zeka çözümünün olmadığını göstermektedir.  Yapay zeka kullanıyoruz demek her zaman üretken veya yararlı olmayabilir. Her problem, makine zekası uygulanarak en iyi şekilde ele alınmaz.

Küçük bir çocuğa çekiç ver ve karşılaştığı her şeyi vurmaya ihtiyacı olduğunu bulacak. Biz çocuk değiliz 😉

Yapay zekâ sadece çok güçlü değil aynı zamanda çok pahalı. Ulusal yapay zeka programlarına yatırımları artırmayı amaçlayan herkes için önemli olan dersler şunlardır: tüm çözümler maliyetle gelir ve her şey otomatikleştirilemez.

Uzak gelecekte genel düzeyli yapay zeka’ya ulaşıncaya kadar oturup bekleyemeyiz. Bugün bizim tüm sorunlarımızı çözmek için dar yapay zeka’ya güvenemeyebiliriz. Onları kendimiz çözmeliyiz ve bu görevde bize yardımcı olmak için aktif olarak yapay zeka sistemlerini şekillendirmeliyiz.

Yeni yazılardan ve güncellemelerden hemen haberdar olmak için bildirimlere abone olun

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.