Suni zeka hizmetlerinin hayatımızın her alanında hızla yaygınlaşmasıyla, görevli suni zeka mevzusu hararetle tartışılıyor. Görevli suni zeka, bu aşama kaydetmelerin hakkaniyet, önyargı, mahremiyet ve hesap verebilirlik şeklinde endişeleri ele alarak etik ve kapsayıcı bir halde yapılmasını sağlar. Microsoft’un görevli suni zeka taahhüdü yalnızca ürünlerimize ve hizmetlerimize değil, geliştiricilerin kullanımına sunulan bir takım vasıta ve bilgilendirme etkinliğine de yansır.
Suni zeka teknolojilerinin gelişimini ve tesirini şekillendirmede oldukça mühim bir rol oynadıkları için, geliştiricilerin görevli suni zekaya öncelik verme mevzusunda kazanılmış bir çıkarı vardır. Disiplin ehemmiyet kazandıkça, görevli suni zeka uygulamaları ve çerçevelerinde uzmanlığa haiz geliştiriciler aranacak. Kullananların saydam, güvenilir ve mahremiyetlerinin bilincinde olan AI teknolojisini benimseme ve bunlarla etkileşim kurma olasılıklarının daha yüksek olduğundan bahsetmiyorum bile. Geliştiriciler, görevli suni zekayı bir öncelik haline getirerek pozitif bir saygınlık oluşturabilir ve kullanıcı bağlılığını geliştirebilir.
Suni zekaya görevli bir halde yaklaşmak
Suni zeka kullanımına görevli bir halde yaklaşırken, işletme ve BT liderleri aşağıdaki genel kuralları dikkate almalıdır:
| etik hususlar | AI sistemlerinin insan değerlerine ve haklarına saygı duyacak şekilde tasarlandığından ve kullanıldığından güvenilir olun. Potansiyel önyargıları, mahremiyet endişelerini ve bireyler ve cemiyet üstündeki potansiyel tesirleri göz önünde bulundurun. |
| Veri gizliliği ve güvenliği | Sağlam güvenlik önlemleri uygulayın ve ilgili veri koruma düzenlemelerine uyun. Kırılgan verileri işlerken veri anonimleştirme ve şifreleme tekniklerini kullanın. |
| İnsan nezarete | Tam otomatik karar alma süreçlerinden kaçının ve tehlikeli sonuç kararlarda insan yargısının yer aldığından güvenilir olun. Suni zeka sistemlerinin neticeleri için sorumluluğu ve sorumluluğu açıkça tanımlayın. |
| Kullanıcı izni ve kontrolü | Kullanıcılara verileri üstünde denetim ve belirli veri toplama yada işleme etkinliklerini dönem dışı bırakma olanağı sağlayın. |
| Devamlı seyretme ve değerlendirme | Amaçlandığı şeklinde çalıştıklarından ve istenen sonuçlara ulaştıklarından güvenilir olmak için AI sistemlerini tertipli olarak değerlendirin. Suni zekanın konuşlandırılması esnasında ortaya çıkan sorunları, önyargıları yada istenmeyen neticeleri ele alın. |
| İşbirliği ve disiplinler arası yaklaşım | İş liderleri, suni zeka uzmanları, etikçiler, hukuk uzmanları ve öteki paydaşlar arasındaki işbirliğini teşvik edin. Bu disiplinler arası yaklaşım, suni zekanın benimsenmesiyle ilişkili etik, yasal ve toplumsal sonuçların belirlenmesine ve ele alınmasına destek olabilir. |
| Eğitim ve öğretim | Çalışanların suni zeka okuryazarlığı ve etik hususlar mevzusunda farkındalık geliştirmeleri için eğitim programlarına yatırım yapın. Görevli suni zeka kullanımına kıymet veren ve çalışanları etik kaygılarını dile getirmeye teşvik eden bir kültürü teşvik edin. |
| Toplumsal ve çevresel tesir | Suni zeka uygulamalarının daha geniş toplumsal ve çevresel tesirini göz önünde bulundurun. İstihdam, sosyoekonomik eşitsizlikler ve çevre üstündeki potansiyel neticeleri değerlendirin. Negatif tesirleri en aza indirmeye ve pozitif katkıları en üst düzeye çıkarmaya çalışın. |
Microsoft ile görevli suni zeka ilkeleri
Suni zekanın etik neticelerini ele alan proaktif bir yaklaşım olarak Microsoft, altı temel ilkeye odaklanır:
- hakkaniyet: AI sistemleri adil ve yansız olmalı ve hiçbir şahıs yada gruba karşı ayrımcılık yapmamalıdır. Ortaya çıkabilecek ihtimaller içinde önyargıları belirlemek ve ele almak için AI sistemlerini tertipli olarak denetleyin ve izleyin.
- kapsayıcılık: AI sistemleri kapsayıcı olmalı ve geçmişi yada kabiliyetleri ne olursa olsun hepimiz tarafınca erişilebilir olmalıdır.
- Güvenlik ve güvenilirlik: AI sistemleri güvenli ve güvenilir olmalı ve insanoğlu yada cemiyet için bir tehdit oluşturmamalıdır.
- şeffaflık: İnsanların iyi mi çalıştıklarını anlayabilmeleri ve kullanımları hakkında bilgili kararlar alabilmeleri için suni zeka sistemleri saydam ve anlaşılır olmalıdır. Bu, müşteriler, çalışanlar ve paydaşlar içinde itimat meydana getirmeye destek sağlar.
- Hesap verebilirlik: İnsanlar suni zeka sistemlerinin geliştirilmesinden ve kullanılmasından görevli tutulmalı ve niçin oldukları her türlü zarardan görevli tutulmalıdır.
- Güvenlik: AI sistemleri, insanlara yada topluma zarar vermek için kullanılamayacak şekilde güvenli ve saldırılara karşı dayanıklı olmalıdır.
Suni zeka çözümlerini görevli bir halde oluşturmak için en iyi uygulama yönergelerini keşfetmek isteyen geliştiriciler için, Microsoft uzmanlarının son teknoloji suni zeka ve görevli AI. Katılımcılar, suni zeka çözümlerini görevli bir halde tasarlamak, oluşturmak, belgelemek ve doğrulamak için ürün ekiplerine iyi mi rehberlik edeceklerini öğrenecek ve değişik sektörlerden Microsoft Azure müşterilerinin müesseselerinde görevli suni zeka çözümlerini iyi mi uyguladıklarını duyacaklar.
Bu araçlarla suni zeka geliştirin ve izleyin
Birazcık daha derine inmek mi istiyorsunuz? GitHub’daki görevli AI panosu, çeşitli model ve veri araştırma arabirimleri ve kitaplıkları içeren bir vasıta paketidir. Bu kaynaklar, geliştiricilerin ve paydaşların suni zeka sistemleri hakkında daha derin bir anlayış kazanmasına ve daha bilgili kararlar almasına destek olabilir. Bu araçları kullanarak suni zekayı daha görevli bir halde geliştirip izleyebilir ve veriye dayalı eylemleri daha büyük bir güvenle gerçekleştirebilirsiniz.
Pano, aşağıdakiler şeklinde çeşitli özellikler ihtiva eder:
- Model İstatistikleri: Bu vasıta, bir modelin değişik metriklerde ve alt gruplarda iyi mi performans gösterdiğini anlamanıza destek sağlar.
- Veri Gezgini: Bu vasıta, tahmin edilen ve gerçek sonuçlara, hata gruplarına ve belirli özelliklere dayalı olarak veri kümelerini görselleştirmenize destek sağlar.
- Izahat Panosu: Bu vasıta, modelinizin genel tahminlerini (genel izahat) ve bireysel tahminlerini (mahalli izahat) etkileyen en mühim faktörleri anlamanıza destek sağlar.
- Hata Analizi (ve Yorumlanabilirlik) Panosu: Bu vasıta, kıyaslamalara nazaran yüksek hata oranlarına haiz kohortları belirlemenize ve hata oranının iyi mi dağıldığını görselleştirmenize destek sağlar. Ek olarak, verilerin ve modellerin özelliklerine görsel olarak daha derinlemesine girerek (gömülü yorumlanabilirlik kabiliyetleri vesilesiyle) hataların temel nedenlerini teşhis etmenize destek sağlar.
Ek olarak, görevli suni zeka için ilkeleri ve uygulamaları tanımlayın adlı öğrenme yolumuz, kuruluşunuzda ilkeler ve bir yönetişim modeli oluşturmanıza destek olacak yönergeler elde edecektir. Ergonomik kılavuzlar, olay incelemeleri ve iş karar liderleriyle meydana getirilen röportajlar ile görevli suni zekanın tesirleri ve yol gösterici ilkeleri hakkında daha çok informasyon edinin.
Microsoft kaynakları ile daha çok informasyon edinin
Suni zeka hizmetlerinin hayatımızın her alanında hızla yaygınlaşması, bir ekip etik ve toplumsal kaygıları da bununla beraber getirdi. Microsoft görevli suni zekaya kendini adamıştır ve geliştiricilerin suni zeka teknolojilerinin gelişimini ve tesirini şekillendirmede oldukça mühim bir rol oynadığına inanıyoruz. Geliştiriciler, görevli suni zekaya öncelik vererek pozitif bir saygınlık oluşturabilir ve kullanıcı bağlılığını geliştirebilir.
Yeni Microsoft Learn AI Skills Challenge ile temel AI becerilerini öğrenin ve geliştirin. Savaşım 17 Temmuz – 14 Ağustos 2023 içinde başlıyor. Mevzuları önizleyin ve derhal kaydolun!
Source: azure.microsoft.com