Kullandığınız Yapay Zekaya Güvenebileceğinizden Emin Misiniz?

Herhangi bir sonuca inanmadan önce modeli kimin, nasıl ve hangi verilerle eğittiğini bilmek gereklidir.

Günümüzün dijital altyapısı internete dayalıyken, yarının altyapısı yapay zekaya (YZ) dayalı olacak. İnternet, kurumsal kaynakları kötü niyetli saldırılardan korumak için yönetişim yapılarına ve güvenlik önlemlerine sahiptir, ancak yapay zeka için eşdeğer bir çözüm yoktur. Yapay zeka modellerinin oluşturulması, bunların konuşlandırılması ve daha sonraki yönetim ve kullanımdan kaldırılmaları etrafında bir yapı geliştirmeye acil ihtiyaç vardır. Yapay zekanın kullanımı arttıkça, yıkıcı bir başarısızlık riski de artıyor. Yapay zeka yönetimi olmadan yapay zekaya güvenilemez ve aslında bir dizi yeni saldırı ve güvenlik açığına kapı açılabilir.

Sağlayıcılar, kullanıcılara modelin doğru, yüksek kaliteli verilere dayandığına, sağlam yöntemler kullanılarak eğitildiğine, kullanım kısıtlamalarına (veya: modelin hangi koşullar altında etkili veya etkisiz olduğuna) ve modelin kökenlerinin iyi anlaşıldığına dair güvence verebilmelidir . zayıflıklar hesaba katılmış ve modelde değişiklik yapılmamıştır. Model, makine öğrenmesi modelinin hedefi olan sorunun gerçek doğası olan “temel gerçeği” doğru bir şekilde yansıtmalıdır. Temel gerçeğin zaman içinde değişip değişmediği daha ayrıntılı olarak değerlendirilmeli ve eğer öyleyse, değişiklikleri yansıtacak şekilde modeli yeniden eğitmek için bir süreç olmalıdır.

Bir yapay zeka modelinin güvenilirliğini değerlendirmeye yardımcı olan faktörlere bakalım: eğitim verilerinin kaynağı, model kalitesi ve model kısıtlamaları.

YAPAY ZEKA MODELİNİN GÜVENİLİRLİĞİNİ BELİRLEMEDE 3 FAKTÖR

Veri kaynağı
Modelin kalitesi
Model kısıtlamaları

Veri kaynağı

Güvenlik açıklarını en aza indirmek amacıyla yapay zeka modellerinin bütünlüğünün korunması, yapay zeka güvenliğinin temelini oluşturan önemli bir unsurdur. Bu, üçüncü tarafların yapay zeka modellerinin istatistiksel özelliklerini yanıltmak amacıyla kullanmalarını engellemenin yanı sıra, yapay zeka modellerinin temel işleyişine zarar vermekten kaçınmayı içerir.

Yapay zeka modelleri genellikle “kara kutular” olarak adlandırılır çünkü bir kez eğitildikten sonra, modelin temel özelliklerini anlamak veya modelin tahminlerde nasıl işlediğini anlamak oldukça zor olabilir. Bu nedenle, eğitim verilerinin tarafsız ve güvenilir bir kaynaktan gelmesi son derece önemlidir. Yapay zeka modelinin eğitildiği verilere güvenilirlik sağlamak, modelin doğru ve güvenilir sonuçlar üretmesini sağlamanın bir yolu olarak kabul edilir.

Yapay zeka modelleri, hacklenmeye açık olabilir ve düşmanca saldırılar, yanıltıcı verileri kullanarak yapay zeka modellerini manipüle etmeye çalışabilir. Eğitim verilerinin değiştirilmesi veya modelin mimarisinin değiştirilmesi gibi yöntemler, bir yapay zeka modelinin istatistiksel özelliklerini değiştirerek doğru kararlar verme yeteneğini etkileyebilir. Bu nedenle, yapay zeka güvenliğini sağlamak için hem eğitim verilerinin güvenilirliği hem de modelin korunması önemlidir.

Yapay zeka modelleri, açıkça tanımlanmış kısıtlamalara, yüksek kaliteli eğitim verilerine ve mümkünse önceden eğitilmiş modellere sahip algoritmalara dayanır. Modelin hangi amaçla tasarlandığı da dikkate alınması gereken bir konudur. Yüksek kaliteli modeller oluşturmak için yüksek kaliteli veri kümelerine ihtiyaç vardır; bu yalnızca yeterli veriye sahip olmayı değil, aynı zamanda güvenilir bir kaynaktan gelen tarafsız ve temsili verilere de sahip olmayı gerektirir.

Model kalitesi istatistiksel olarak verilmektedir ancak önemli uyarılar vardır. Veriler modelleri eğitmek için kullanılır ve veriler taraflı veya yanlışsa doğrulama için kullanılan verilerin de taraflı veya yanlış olması muhtemeldir. Modelin yüksek doğruluğa sahip olduğu görülecektir ancak gerçekte bu sadece kötü bir modeldir. Örneğin Google, yapay zekayı yüzleri tanıması için eğitti, ancak eğitim verilerinde siyahi kişilerin bulunmaması nedeniyle model, koyu ten tonlu yüzleri yanlış sınıflandırdı.

Modelin Kalitesi

Algoritma seçimi, nihai model üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir, çünkü modelin genel etkinliği, algoritma ve veri kümesinin birleşiminin sonucu olarak şekillenir. Modelin etkinliği, genellikle çözülen soruna bağlı olarak tanımlanmalıdır. Örneğin, yanlış pozitifler mi, yoksa yanlış negatifler mi daha riskli olabilir?

Deneyimli bir yazılım geliştirici, geleneksel bilgisayar programlarının kodunu okuyabilirken, yapay zeka modelleri hakkında herhangi bir davranışsal bilgi sunmazlar. Yapay zeka modelleri sadece bir dizi sayıdan ibarettir ve bu sayılar, yapay zeka modelinin davranışını anlamak için yetersizdir. Yapay zeka modelleri, istatistiksel bir şekilde davranır ve tahminler, olasılık temellidir. Olasılık, “profil” değişiklikleri yapıldığında doğruluğu belirlemeyi zorlaştırır.

Tüm yapay zeka modelleri, ilişkilendirilen tahminleri bir olasılık düzeyiyle sunarlar. Bir yapay zeka modeli, bir köpeğin fotoğrafını köpek olarak sınıflandırıyorsa, bu kesin bir ifade değildir; yalnızca fotoğrafın bir köpeğe ait olma olasılığının belirli bir yüzdesidir. Bir yapay zeka modelinin test edilmesi, yalnızca istatistiksel olarak yapılabilir. Örneğin, birçok fotoğraf çekmek ve modelin bir görüntünün bir köpeğe ait olduğunu ne sıklıkla başarılı bir şekilde tahmin ettiğini gözlemlemek gereklidir.

Model Kısıtlamaları

Modelin yaratılma amacını anlamak, modelin kalitesini belirlemede hayati bir rol oynamaktadır. Her model belirli bir amacı yerine getirmek üzere tasarlanır ve bu amaç doğrultusunda eğitilir. Ancak bir model, sınırlı veri ve eğitimle sınırlıdır; sadece maruz kaldığı verilere dayalı olarak tahminlerde bulunabilir. Örneğin, köpekleri ve kedileri tanımak amacıyla eğitilen bir model, sincapları tanıyamayabilir ve hatta sincapları yanlışlıkla köpek veya kedi olarak sınıflandırabilir. Prostat bezindeki tümörleri tespit etmek amacıyla eğitilen bir model, akciğerdeki tümörleri tespit etmek için kullanılamaz; çünkü bu tümör türleri üzerinde eğitilmemiştir.

Her modelin belirli bir amacı vardır ve bu amaç doğrultusunda eğitilir. Bu nedenle, bir modelin eğitildiği sınıflar dışındaki verilerle karşılaştığında, bu verileri eğitim aldığı sınıflarla ilişkilendirmeye çalışacaktır. Örneğin, köpekleri ve kedileri tespit etmek için eğitilmiş bir model düşünün ve bu modele bir sincap fotoğrafı verildiğini hayal edin. Model, sincabın ne olduğu konusunda bilgi sahibi olmadığı için sincabı yanlışlıkla köpek veya kedi olarak sınıflandırmaya çalışacaktır.

Modeller, genellikle “önceden eğitilmiş” modeller kullanılarak veya başka bir modelin temel olarak kullanılmasıyla eğitilebilir. Örneğin, köpekler ve kediler üzerinde eğitilen bir modeli ele alalım. Bu model, sincapları tanımak için “genişletilebilir”. Eğer önceden eğitilmiş bir model kullanılıyorsa, bu modelin kalitesini değerlendirmek önemlidir.

Son olarak, bir modelin güncelliği de göz önünde bulundurulmalıdır. Bir yapay zeka modelinin doğruluğu zamanla azalabilir. Örneğin, haber makaleleri için heyecan verici başlıklar oluşturmak amacıyla tasarlanmış bir model düşünün; sürekli değişen haber trendleri ve döngüleri nedeniyle, model zamanla daha az etkili hale gelebilir. Aynı şekilde, bir müşterinin en uygun sigorta primini tahmin etmek için kullanılan bir model, müşterinin demografik yapısı, çevresi veya alışkanlıkları değiştikçe değişebilir. Bu nedenle, bir modelin güncelliğini sık sık kontrol etmek önemlidir.