Günümüzün belirsiz dünyasında, veriye dayalı karar verme süreçleri birçok işletmenin can damarıdır. Veriye dayalı karar verme, tek başına içgüdüsel hissetmekten daha faydalı sonuçlar üretir, ancak birçok şirket hala bu gerçekle mücadele ediyor. Dünyada her gün üretilen verinin -sürekli artan- hacmini düşündüğünüzde, bu çok daha gerçeküstü ve ulaşılmaz görünüyor.
Veriler bu iş içgörüsünü elde etmek için yakıtsa, yapay zeka (AI) bu sürece güç veren motordur ve daha önce erişilemeyen yeni çözümler ve içgörüler sunar. Her organizasyonun bir tür veri fabrikası haline gelmesiyle, otomasyon artık milyarlarca satırı ve binlerce sütunu hızla bilgiye dönüştürmenin tek yoludur. Yapay zekadaki ilerlemeler, veriye dayalı karar verme sürecini hızlı bir şekilde yönlendirmek için gereken otonom içgörü ve gelişmiş tahminlerin oluşturulmasına yardımcı oluyor.
Ancak, tüm AI projeleri eşit olarak oluşturulmaz ve herhangi bir AI sisteminin sonuçları, AI’ya güven inşa etme çabalarını hızlandırabilir, etkileyebilir ve hatta ciddi şekilde yavaşlatabilir.
Etik hakkında bilgi edinin
AI modelleri genellikle geçmiş veriler üzerinde eğitilir. Bu veriler önyargılar içeriyorsa, model bunları gelecekteki kararlarda yayabilir. Örneğin, bir şirket geçmişte teknolojiyle ilgili roller için kadınlardan daha fazla erkeği işe aldıysa ve geçmiş özgeçmiş verilerini uygulamaları incelemek için tasarlanmış bir yapay zekaya besliyorsa, ortaya çıkan model başvuran kadınlara karşı önyargılı olabilir.
Ve ne yazık ki, bu varsayımsal durum zaten gerçekleşti. Amazon, kendi AI işe alım algoritmasını kapatmak zorunda kaldı çünkü model, erkek adayların özgeçmişlerinde daha sık bulunan kelimeleri kullanarak kendilerini tanımlayan adayları tercih etti ve bu da kadın adaylara karşı talihsiz bir önyargıya yol açtı. Veri eğitimi ve testi, başarının ayrılmaz bir parçasıdır.
AI, alan uzmanlarının karar vermesini sağlamak için büyük hacimli farklı veri kaynaklarını hızlı bir şekilde analiz edebilirken, insan yargısının yerini alamaz. Sistemik önyargılar, geçmiş veriler tamamen temsili olmayabileceğinden ve azınlık grupları bu veri kaynaklarında hiç bulunmayabileceğinden, yapay zekaya sızabilir.
Veri etiğinin değeri
Yapay zeka sistemlerinin başarısı, kritik olarak eğitim verilerinin kalitesine, iç yönetişim süreçlerinin şeffaflığına ve oluşturulmasında yer alan insanların beceri seviyelerine bağlıdır. Yapay zeka projeleri, sürekli değişen iş taleplerine dinamik olarak uyum sağlayabilecek sonuçları simüle etmek için geçmiş verileri değerlendirebilmeli, doğrulayabilmeli ve yenileyebilmelidir.
Tüm veriler, kasıtlı veya kasıtsız olarak, genellikle bir tür önyargı ile birlikte gelir. Yaş, ırk, cinsiyet, tıbbi geçmiş, mali durum, gelir, konum ve diğer birçok faktör önyargılara neden olabilir. AI sistemleri için kullanılan eğitim veri kümeleri, istenen sonucu sağlamak için ayrımcı olmamalıdır.
Doğru yaklaşımla, etik yapay zeka tüm kuruluşların erişimindedir. Veri bilimi ve yapay zeka, avantaj elde etmede ve rekabette öne geçmede güçlü bir rol oynar, ancak etik yapay zeka, uzun vadeli faydalar ve liderliğe ve uygun bir stratejiye bağlı olarak kısa ve kısa sürede karşılığını verecek temel düzeyde bir anlayış doğruluğu sağlar. uzun vadeli.
İleriye Bakmak: Baş Etik Görevlisi
Başarılı yapay zeka projelerini sorumlu bir şekilde tasarlamak ve dağıtmak için stratejiler sağlam temellere oturtulmalıdır. Tıpkı bir evin inşaatını planlamak, tasarlamak ve denetlemek için yetenekli bir mimar gerektirmesi gibi, yapay zeka ve analitiklerin sorumlu bir şekilde devreye alınması, veri bilimi konusunda eğitimli bir profesyonel gerektirir.
Alteryx tarafından veri okuryazarlığının durumu üzerine yaptırılan bir araştırma, veri çalışanı çalışanlarının %42’sinin veri etiğini rolleriyle “ilgisiz” olarak gördüğünü ve gelecekteki yapay zeka temelli çabalara gölge düşürdüğünü ortaya koydu. Gündelik kararların yaygınlığı zamanla artarken, yapay zeka etiğinde liderliğe ve etik bir veri kültürü oluşturmaya yönelik acil ihtiyaç giderek daha belirgin hale geliyor. Herhangi bir AI etik stratejisinin, önyargı riskini azaltan bir insan bağlantısı ve veri kültürü içermesi çok önemlidir. Ancak başarılı olmak için uygun liderlik ve strateji esastır. Bu noktada Baş Etik Görevlisi devreye girer.
İnsan yeteneklerini artırabilen ve tamamlayabilen güvenilir yapay zeka geliştirmek ve dağıtmak söz konusu olduğunda, veri okuryazarlığı ve etik el ele gider. Bir etik yetkilisi, şeffaf veri etiği uygulamalarını kurum genelindeki günlük operasyonlara dahil ederek, verilerin kötüye kullanılmamasını sağlayarak riski azaltmak için gerekli bir düzeyde merkezi gözetim ve yapılandırılmış yönetişim sağlar.
Veri Etiği Neden Herkesin Becerilerini Geliştirmeye Bağlıdır?
Kalıplar nasıl kaydedilir ve önyargıyla ilgili endişeler nasıl giderilir? Verileri ve analizleri demokratikleştirerek. Şirketler, çok çeşitli alan uzmanlarının veri okuryazarlığı konusunda eğitilmesini sağlayarak, daha fazla bakış açısının, deneyimin ve uzmanlığın doğrudan zorluklara göğüs germe yeteneğine sahip olmasını sağlayabilir.
Kuruluşların bir lidere ihtiyacı vardır, ancak veri toplama ve analizine ek içgörü kazandırabilmeleri için çeşitli grupları sürece dahil etmek eşit derecede önemlidir. Farklı ekipler, veri kümelerine benzersiz içgörüler getirebilir ve veriler üretime ulaşmadan önce önyargı ve geçerliliği değerlendirmek için kendi etki alanı deneyimlerini kullanabilir.
Baş Etik Görevlisi, verilerin etik kullanımında en iyi uygulamalara öncülük etme sorumluluğunu üstlenirken, bu, çoklu ve farklı bakış açılarından oluşan sağlam bir temel üzerine kurulmuş, kurum çapında bir yaklaşım gerektirir. İşletmeler, birden fazla kaynaktan çok miktarda veri toplar ve insan zekası, herhangi bir yapay zeka sisteminde makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için verilerin nasıl kullanıldığının stoklanmasının anahtarıdır. Kuruluş genelinde bir veri becerileri ağı örerek çalışanlar yalnızca yeni sorunları keşfetmek, yeni içgörüler görmek ve karar verme süreçlerini yeni zirvelere taşımakla kalmayacak, aynı zamanda yapay zekanın konuşlandırılmasıyla ilgili tuzaklardan ve etik sorunlardan kaçınmaya da yardımcı olacaklar. Verilerin demokratikleştirilmesi olumlu değişimin anahtarıdır ve veri kültürü bu sürecin temelidir.
Etik yapay zekanın geleceği üzerimizde. İnsanların ve etiğin yapay zeka inovasyonunun merkezinde olmasını sağlamakla görevli bir etik görevlisiyle (kuruluşun dijital haritacısı) verileri bilen konu uzmanları, makine öğrenimi modelleri oluşturabilir ve aksi takdirde veri bilimciler tarafından fark edilmeyecek verilerdeki tutarsızlıkları ortaya çıkarabilir. doğrudan alan bilgisi.
