Yapay Zeka Hata Yaptığında, Kim Sorumludur?
Yapay zeka sistemleri giderek daha otonom ve sofistike hale geldikçe, beklenmedik sonuçlara yol açabilecekleri için daha öngörülemez hale gelirler.
Neden Yapay Zeka Sorumluluğu Önemlidir?
Yapay zeka (YZ), hayatımızın çeşitli yönlerini şekillendiren güçlü bir etken haline gelmektedir. Ancak bu teknolojinin düşmeleri de bulunmaktadır. Veri önyargısından güvenlik açıklarına kadar, YZ sistemleri birçok şekilde hata yapabilir ve sorumluluk ve hesap verebilirlik konularını gündeme getirebilirler. Yapay zekanın labirentine daldığımızda sormamız gereken sorular şunlardır: YZ başarısız olduğunda kim suçlanır ve YZ sistemlerinde hesap verebilirlik ve şeffaflığı nasıl sağlayabiliriz?
Örneğin, bir otonom aracın bir yaya yanlışlıkla cansız bir nesne olarak tanımlaması ve bir kaza meydana getirmesi durumunu düşünün. Ya da bir YZ destekli sohbet botunun bir hastaya yanlış tıbbi tavsiye vererek ciddi bir hastalığa veya hatta ölüme neden olması durumunu hayal edin. Bu tür durumlarda YZ’nin hatasından kim sorumlu tutulur?
YZ Sistemlerindeki Potansiyel Tehlikeler
YZ büyük faydalar sunsa da potansiyel tehlikeleri barındırır. Bu hataları anlamak, YZ sistemlerinde hesap verebilirlik ve şeffaflığı sağlamanın ilk adımıdır.
YZ'nin Kırılgan Doğası
Kırılganlık, YZ’nin daha önce karşılaştığı bir yolu sadece tanıyabileceği anlamına gelir. Yeni desenlere maruz kaldığında, YZ hızla yanıltılabilir ve yanlış sonuçlara yol açabilir.
Bu kırılganlığın bir örneği, YZ’nin döndürülmüş nesneleri doğru bir şekilde tanıyamamasıdır. Örneğin bir okul otobüsünü tanımak için eğitildiğinde, aynı nesneyi döndürüldüğünde veya yeniden konumlandırıldığında tanımada başarısız olabilir.
YZ’nin kırılganlığı aynı zamanda onu düşmanca saldırılara karşı savunmasız kılar. Bu saldırılar giriş verilerini manipüle ederek yanlış çıktılara yol açar. Örneğin, dur işaretlerine küçük değişiklikler YZ’nin yanlış yorumlamasına neden olabilir veya tıbbi taramalara hafif değişiklikler yanlış teşhislere yol açabilir. Bu saldırıların öngörülemeyen doğası, YZ sistemlerini korumayı önemli bir zorluk haline getirir.
Yapay Zekada Gömülü Önyargı
Yapay zekanin tarafsız kararlar vaadetmesi genellikle gömülü önyargılardan dolayı gözden geçirilmelidir. Bu önyargılar, YZ’nin eğitildiği verilerden kaynaklanır. Eğitim verileri önyargılar içeriyorsa, YZ sistemi de karar alma sürecinde bu önyargıları yansıtır. Bu, milyonlarca kişiyi etkileyen bir ölçekte ayrımcılığa yol açabilir.
Katastrofik Unutma
YZ sistemleri, katastrofik unutma olarak bilinen bir fenomen’e eğilimlidir. Bu senaryoda, bir YZ sistemi yeni bilgi öğrendikten sonra önceki öğrendiği bilgileri tamamen ve aniden unutur. Bu üzerine yazma etkisi, sistemin performansını ve etkililiğini önemli ölçüde engelleyebilir.
Katastrofik unutmanın bir örneği, deepfake’leri algılamak için YZ geliştirmenin üzerinden görülebilir. Yeni tür deepfake’ler ortaya çıktığında, YZ sistemi bu yeni türleri tanımak için eğitildiğinde eski olanları nasıl algılayacağını unutur. Bu, YZ sistemlerinin önceki bilgiyi kaybetmeden sürekli öğrenip adapte olmasının gerekliliğini vurgular.
Gizliliğe Potansiyel Tehdit
YZ sistemleri günlük hayatımıza daha fazla entegre olduğunda, gizlilik ihlali riski artar.
YZ’nin veriyi kullanımı bir ikilemi sunar. Bir yandan, YZ’nin etkili bir şekilde çalışması için veri gereklidir. Öte yandan, verinin seçilimsiz kullanımı gizlilik ihlallerine yol açabilir. Kullanıcılar, verilerinin nerede ve nasıl kullanıldığını anlamalıdır, bu verilerin kenarda güvenli bir şekilde saklanıp saklanmadığını veya bulutta risk altında olup olmadığını bilmelidirler.
Sorumluluğu Ayrıntılarıyla İncelemek
Sorumluluk, insan ahlakının temelidir, hukukun üstünlüğünü destekler ve tazminatın nasıl hesaplandığını yönlendirir. İş dünyası ve devletteki profesyonel faaliyetlerin gerekli bir bileşenidir. Ancak bir YZ modeli olumsuz etkilerle karar verdiğinde kim sorumludur?
Sorumluluk, yalnızca yapay zeka sisteminin kararlarını açıklayabilmesini gerektirmez, aynı zamanda sistemi geliştiren ve kullanan paydaşların da bunu yapmasını ve kararlarının sorumluluğunu anlamasını içerir. Bu, insan suçluluğunun YZ kararlarında temelini oluşturur.
Bir YZ hatasının sorumlu tarafını belirlemek karmaşık bir görev olabilir. Sorumlu, sistemi kodlayan YZ geliştirici mi? YZ’nin tavsiyesine güvenen kullanıcı mı? Yoksa YZ sistemini sahibi olan şirket mi? Ya da daha da radikal bir bakış açısına göre, YZ sistemi kendisi mi sorumlu tutulmalıdır?
Algoritma Oluşturucusunun Sorumluluğu
Algoritmanın oluşturucusu, algoritmadaki bir hatadan sorumlu tutulabilir. Bu hata kararlı bir sapma veya tahmin edilemeyen bir davranışa yol açabilir, yanlış sonuçlar doğurabilir. Bu durumlarda, algoritmanın oluşturucusu, bir araç üretim hatasından sorumlu tutulan bir otomobil üreticisi gibi sorumlu olabilir.
Veri Sağlayıcısının Sorumluluğu
Bir YZ sistemi eğitmek, örnek vakalar ve beklenen sonuçlarla beslemeyi gerektirir. Eğitim veri seti küçük veya önyargılı ise, hatalara yol açabilir. Bir YZ sistemi önyargılı verilerle eğitildiyse, kararlarında bu önyargıları sürdürebilir.
YZ Operatörünün Sorumluluğu
Bir YZ sistemi işleten kişi, YZ’nin çıktılarını yorumlayarak yanlış bir değerlendirme yapabilir, bu da hatalara yol açabilir. Operatör, bu hatalardan sorumlu tutulabilir, bir sürücünün bir otomobildeki uyarı işaretlerini göz ardı etmesi gibi.
YZ ve Hukuki Varlık Olma
Alternatif bir bakış açısı, YZ’yi şirketler gibi belirli haklar ve sorumluluklar verilen bir hukuki varlık olarak düşünmeyi önermektedir.
Ancak bu perspektif tartışmalı değildir. Eleştirmenler, YZ sistemlerinin kararlar alabilme yeteneğine sahip olsalar da bilinç eksikliği nedeniyle insanlar gibi sorumlu tutulamayacaklarını savunurlar. YZ’nin hukuki varlık olarak kabul edilmesi fikri halktan karışık tepkiler almıştır.
Bu fikri destekleyenler, YZ sistemlerinin bilinçsiz olmalarına rağmen kararlarının sorumluluğunu taşıyabileceklerini savunurken, bu fikrin karşıtları, YZ sistemlerinin ahlaki ajans kapasitesinin olmadığını ve insanlar gibi sorumlu tutulmamaları gerektiğini belirtirler.
YZ için bir hukuki çerçeve oluşturmak için, sorumlu tarafın kavramını açık bir şekilde tanımlamak temel öneme sahiptir. Bu tanım, YZ sistemlerinin geliştiricilerini, kullanıcılarını ve işletenlerini içeren karar alma sürecindeki tüm tarafları düşünmelidir. Ayrıca, YZ sistemlerine hukuki varlık statüsü vermenin sonuçlarını düşünmelidir. Son olarak, hataların sorumluluğunun nasıl uygulanabileceğini belirtmelidir.
Vekâlet Sorumluluğu Teorisinin Rolü
Vekâlet sorumluluğu teorisi, acentelerin veya çalışanların eylemlerinden işverenlerin veya patronların sorumlu tutulmasını öngören bir teoridir ve bu teori YZ’ye uygulanabilir. Bu bağlamda, YZ sistemlerinin oluşturucuları veya işletenleri sistemin eylemlerinden sorumlu tutulabilirler.
Ancak bu teori, gerçekten otonom kararlar alabilen YZ sistemleriyle uğraşırken gözden geçirilmelidir. Vekâlet sorumluluğu kavramı, bu yeni çerçevenin başlangıç noktası olarak kullanılabilir, ancak otonom YZ sistemlerinin özgü karakteristiklerini ele alacak şekilde adapte edilmelidir.
Özellikle, sistemin veya operatörün neden olduğu hataları nasıl ayırt edeceğini düşünmelidir. Ayrıca, böyle bir sistemin olası kötüye kullanımını veya istismarını önlemek için nasıl düzenlenebileceğini değerlendirmelidir.
Sonuç olarak, YZ teknolojisi ilerledikçe, mevcut hukuki çerçevelerin YZ tarafından ortaya çıkarılan zorluklarla başa çıkacak şekilde donatılması gerektiği açıktır. YZ’de hesap verebilirlik karmaşık bir konudur ve birçok tarafı içerir ve her adımda olası hatalar mevcuttur. Ancak sağlam düzenlemeler, şeffaf uygulamalar ve sürekli öğrenme ve adapte olma taahhüdü ile bu labirenti gezinebilir ve YZ hata yaptığında sorumlu tarafların hesap verdiğinden emin olabiliriz. Bu zorlu bir yolculuktur ancak toplumumuzda YZ’nin sorumlu ve etik kullanımını sağlamak için kritik bir öneme sahiptir.