Yapay Zeka Ürünleri Geliştirirken Uyumluluk İhlallerinden Nasıl Kaçınılır?

Yapay zeka, imalat, sağlık ve finans gibi veri ve makine yoğun sektörlere yaptığı katkılarla birkaç yıldır en önemli teknoloji trendi olmaya devam ediyor. Bununla birlikte, teknoloji son kullanıcılardan yalnızca son iki yılda yüksek ilgi görüyor. Görüntü ve metin üreteci gibi uygulamalarla artık insanlar tek bir tıklamayla görsel ve metin üretebiliyor.

Bu yapay zeka platformları sıfırdan malzeme üretiyor gibi görünse de durum pek öyle değil - bu yapay zeka platformları, internetten metin ve görüntü arşivlerini işleyerek çalışan soru parçacıkları ve veri gölleri konusunda eğitildi. Son kullanıcılar için yararlı olsa da bu yaklaşım, telif hakkı ihlali, açık kaynak lisanslarına uyulmaması ve fikri mülkiyet ihlali vb. etik olmayan yapay zeka modelleri etrafında yeni kurallar ve cezalar geliştirin.

Yapay zeka projesini başlatmaya hazırlanan bir şirketin riskleri anlaması ve bu etik sorunların arkasında yasal radarın altına düşmeyen bir sistem oluşturması çok önemlidir. Bu makalede, yazılım geliştirme sırasında yapay zeka uyumluluğunun birçok yönüne - yasal sorunların türleri, yapay zeka düzenlemesine hazırlanma yolları ve farklı bölgelerin izlediği yapay zeka eylemleri - dalacağız.

AI Uyumluluğu nedir?

Bu, AI destekli uygulamaların faaliyet gösterdiği bölgenin düzenlemeleri ve yasalarıyla uyumlu olmasını sağlayan bir süreçtir. AI uyumluluk kontrolünün içerdiği farklı faktörler şunlardır:

Yapay Zeka İle İlgili Hukuki Sorunlar

Mikro düzeyde, son kullanıcıların yapay zeka kullanımıyla ilgili sorunlar intihal veya paylaşılamayan verilere erişimle sınırlı gibi görünse de, makro düzeyde yapay zeka uyumsuzluğu daha büyük zorluklara neden olur.

Kötü oluşturulmuş bir AI sistemi kullanmaktan kaynaklanan tehditler, adil rekabeti, siber güvenliği, tüketicinin korunmasını ve hatta medeni hakları etkileyebilir. Bu nedenle, şirketler ve hükümetler için adil ve etik bir model oluşturmak çok önemlidir.

Telif hakkı

Üretken yapay zekanın başlamasıyla birlikte işletmeler, teknoloji yoluyla telif hakkı materyali oluşturmaya başladı. Bununla ilgili sorun, verilerin bir yazarın yaratıcılığıyla mı üretildiğini yoksa yazarın yapay zeka mı olduğunu anlayamamaktan kaynaklanmaktadır.

Bunu yasal bir uygunluk değerlendirmesi yapmak için Telif Hakkı Bürosu, yapay zeka tarafından üretilen materyal içeren çalışmaların incelenmesi ve tesciline ilişkin Kılavuz yayınladı. Aşağıdakileri belirtir -

• Telif hakkı, yalnızca insan yaratıcılığı tarafından üretilen materyali koruyabilir.
• Yapay zeka tabanlı malzemeyle yapılan çalışmalarda, yapay zeka katkılarının "mekanik yeniden üretim"den mi kaynaklandığı yoksa bir yazarın "yapay zeka aracılığıyla görünür şekil verdikleri kendi özgün tasarımı" mı olduğu dikkate alınacaktır.
• Başvuru sahipleri, kayıt için sunulan materyalde AI tabanlı içeriğin yer aldığını ifşa etme yükümlülüğüne sahiptir.

Ayrıca okuyun: 2023'te bir AI içerik algılama aracı geliştirmenin maliyeti

Açık kaynak

Yapay zeka güdümlü kod oluşturucular, geliştiricilere otomatik tamamlamada yardımcı olmak veya geliştirici testlerinin veya girdilerinin arkasında kod önermek için genellikle yapay zekayı kullanır. Kod oluşturucular etrafında uyumlu yapay zeka modelleri geliştirmeyle ilgili bazı zorluklar şunlardır:

• AI modellerinin açık kaynak kodu ile eğitimi ihlal anlamına mı geliyor?
• Açık kaynak uyumluluk kriterlerini karşılamaktan kim sorumludur - geliştirici mi yoksa kullanıcı mı?
• Yeni yazılım oluşturan geliştiriciler tarafından yapay zeka tabanlı kod kullanımı, uygulamanın açık kaynak altında lisanslanmasını gerektirecek mi?

IP İhlali

Küresel olarak, AI araçlarına karşı, modellerini eğittikleri veya üçüncü taraf IP korumalı içerik temelinde çıktı ürettikleri gerçeğiyle suçlanan çok sayıda ihlal davası açıldı.

Etik Önyargı

AI yüz tanıma teknolojisinin ırk ayrımcılığına yol açtığı çok sayıda olay olmuştur. İster 2020'de siyahların bilgisayar hatası nedeniyle tutuklanması, ister Google Fotoğraflar'ın siyahları "Goril" olarak etiketlemesi nedeniyle tutuklanması olsun. Teknoloji ne kadar akıllı olursa olsun, önyargılı insanlar tarafından üretildiği göz ardı edilemez.

Benzer çözümler oluşturmak isteyen şirketler için bu önyargıların sisteme girmesine izin vermemeleri çok önemlidir.

AI Projeleri için GDPR Uyumluluğu

Bununla birlikte, işletmelerin katı düzenlemelere rağmen neden uyumlu yapay zeka modelleri oluşturmakta başarısız olduklarını anlamak çok önemlidir. Uyumluluğu bilememekten, geliştiricilerin anlayış eksikliğinden ve bazen basit cehaletten, bunun arkasında çeşitli nedenler olabilir. Ancak bunun arkasında bazı işlevsel nedenler de olabilir.

AI projeleri için GDPR uyumluluğu açısından bunlardan birkaçına bakalım.

amacın sınırlandırılması

GDPR ilkesi, işletmelerin veri sahiplerine bilgilerinin toplanma ve işlenme amacını bildirmelerini gerekli kılar. Bununla ilgili zorluk, teknolojinin modelleri bulmak ve yeni içgörüler elde etmek için verileri kullanmasıdır, ancak bu verilerin asıl amacı bu olmayabilir.

Ayrımcılık

GDPR, AI geliştiricilerinin teknolojinin taşıyabileceği ayrımcı etkiye karşı adımlar atmasını gerektirir. Saatin etik bir ihtiyacı olsa da, hızla değişen bir sosyal senaryoyu yöneten bir geliştirici için yapay zeka modelini her türlü ayrımcılığa ve ahlak dışı çıktıya karşı hazırlamak zor olabilir.

Verilerin en aza indirilmesi

GDPR, toplanan bilgilerin "yeterli, sınırlı ve ilgili" olması gerektiğini söylüyor. Bu, AI geliştirme ekiplerinin modelleri için verileri kullanırken çok dikkatli olması ve projeleri için gereken veri miktarı konusunda net olması gerektiği anlamına gelir.

Ancak bu öngörülebilir bir durum değildir, bu nedenle ekiplerin veri minimizasyonu gereksinimini karşılamak için ihtiyaç duydukları veri tipini ve miktarını düzenli olarak değerlendirmeleri gerekir.

şeffaflık

Son olarak, kullanıcıların verilerinin üçüncü taraflarca nasıl kullanıldığı konusunda söz sahibi olması gerekir, bunun için işletmelerin hangi verileri nasıl kullandıkları konusunda net olmaları gerekir.

Bununla ilgili sorun, yapay zeka modellerinin çoğunun kara kutularda çalışması ve özellikle gelişmiş yazılımlardan bahsederken nasıl karar verdiklerinin net olmaması.

Bunların hepsi gerçek teknik sorunlar olsa da BT etiği söz konusu olduğunda işletmelerin bunları kusurlu bir yapay zeka modeli geliştirmek için kalkan olarak kullanmamaları çok önemlidir. Uygulamanın ana akım haline gelmemesini sağlamak için küresel ölçekte birkaç yapay zeka yasası yürürlüğe girdi.

2017'den bu yana neredeyse 60 ülke, yeni yapay zeka modellerinin uygulanma hızına uygun bir eylem çizgisi olan yapay zeka yasalarını ve düzenlemelerini uygulamaya koydu.

İşte bu yasalara kısa bir bakış sağlayan bir infografik.

Yapay zeka geliştirmenin zorluklarını yasal açıdan ve küresel düzeyde geçerli yasaların kaba taslağını incelediğimize göre, şimdi uyumlu bir yapay zeka uygulaması oluşturmanın yollarına geçelim.

Ayrıca okuyun: ChatGPT gibi yasal olarak uyumlu bir sohbet robotu geliştirmenin maliyeti nedir?

Uyumluluk Dostu Bir Yapay Zeka Modeli Nasıl Geliştirilir?

Yapay zeka düzenlemelerinin küresel düzeyde artması nedeniyle, işletmelerin yapay zeka modelleri oluştururken yasal uyumluluğa odaklanması kritik hale geldi. Şirketlerin yapay zeka geliştirme hizmetlerine yatırım yaparken projelerinin yasal olarak uyumlu olmasını sağlayabilecekleri bazı yollar aşağıda açıklanmıştır.

• Verileri kullanmanıza izin verildiğinden emin olun

AI uyumlulukları, kullanıcıların gizliliğinin model tasarımının yol gösterici ilkesi olması gerektiğini belirtir. Bu, toplamanız gereken veri miktarını minimumda tutmanız, veri toplamanın kesin nedenini ve verilerini ne zaman kullanacağınızı belirtmeniz gerektiği anlamına gelir. Son olarak, kullanıcıların veri toplama için izin vermesi gerektiğini not etmek önemlidir.

• Açıklanabilir AI yöntemleri

Bu yaklaşım, insanların yapay zeka sistemlerinin içinde ne olduğunu ve modelin nasıl karar verdiğini anlamasına yardımcı olarak kara kutu etkisini çözmeye yardımcı olur. Bu da araştırmacıların, veri minimizasyonu gereksinimlerini karşılamak üzere model doğruluğunu iyileştirmek için ihtiyaç duyacakları tam veri miktarını bilmelerine yardımcı olur.

• Toplanan verileri takip edin

AI uyumluluğu, işletmelerin toplanan PII'nin yerini ve kullanımını bilmesini gerektirir. Kullanıcıların korunan bilgi haklarına uymak için doğru veri kategorizasyonu gereklidir. Ayrıca işletmelerin doğru güvenlik önlemleri hazırlamak için hangi veri setinde hangi bilgilerin saklandığını bilecek bir yaklaşıma sahip olmaları gerekmektedir.

• Ülkeler arası veri aktarım kurallarını anlama

Bir AI sisteminde sınır ötesi veri aktarımı söz konusu olduğunda geliştiriciler, alıcı ülkelerde geçerli olacak düzenlemeleri dikkate almalı ve buna göre uygun veri aktarım mekanizmalarını oluşturmalıdır. Örneğin, GDPR veri işleme için geçerliyse ve kişisel veriler AEA dışı bir ülkeye aktarılırsa, uygun bir aktarım etki değerlendirmesi yapılmalıdır.

Yapay zeka uygulamaları geliştirirken bu tür yaklaşımları kullanmak, teknolojiyle ilişkili risklerin uygun şekilde ele alınmasını sağlamada uzun bir yol kat eder. Bununla birlikte, şirketler ve düzenleyiciler, endüstri bağlamı vaka bazında bir model üzerinde çalıştığından, uygulamayı her türlü potansiyel riskten korumanın imkansız olduğu gerçeğinin farkında olmalıdır. Bu nedenle, bir müdahalenin ne zaman gerekli olduğunu ölçebilecekleri için yapay zeka risk yöneticilerinin rolü kritik olmaya devam edecek.

Makalenin, gelecekte AI teknolojisini çevreleyen yasal yapıdan ne bekleyeceğinizi ve kendinizi uyumlu bir AI modeline hazırlamanın yollarını anlamanıza yardımcı olduğunu umuyoruz.

SSS

S. Yapay zekayla ilgili herhangi bir yasal sorun var mı?

C. Evet. Kötü yapılandırılmış bir yapay zeka modeliyle ilişkili bir dizi yasal ve etik sorun olabilir.

• Telif hakkı
• Açık kaynak lisans kötüye kullanımı
• IP İhlali
• Irk ayrımcılığı gibi etik önyargı.

S. Yasal olarak uyumlu bir yapay zeka modeli yapmak neden zor?

C. Teknik açıdan bakıldığında, yasalara uygun bir yapay zeka oluşturmak zor olabilir çünkü teknoloji kalıpları bulmak ve yeni içgörüler elde etmek için müşterilerin verilerini kullanırken, bu verilerin gerçek amacını tespit etmek zorlaşıyor. Ardından, AI geliştirme ekipleri, projeleri için gereken veri miktarından asla emin olamazlar. Son olarak, AI modellerinin çoğu kara kutularda çalışır ve özellikle gelişmiş yazılımlardan bahsederken nasıl karar verdikleri net değildir.

S. Yapay zekada yasal uyumluluk nasıl sağlanır?

Y. Yapay zeka yasal uyumluluğuyla ilgili yasa ve yönetmelikler sürekli olarak gelişiyor olsa da, modelinizin uyumlu olmaya en yakın olmasını sağlamak için yapabileceğiniz bazı şeyler şunlardır:

• Verileri kullanmanıza izin verildiğinden emin olun
• Açıklanabilir AI yöntemleri
• Toplanan verileri takip edin
• Ülkeler arası veri aktarım kurallarını anlama