Yapay zeka odaklı kadın akademisyenlere ve diğerlerine hak ettikleri ve gecikmiş zamanlarını ilgi odağı haline getirmek için TechCrunch, yapay zeka devrimine katkıda bulunan dikkat çekici kadınlara odaklanan bir dizi röportaj yayınlıyor. Yapay zeka patlaması devam ederken bu parçaları yıl boyunca yayınlıyoruz ve çoğu zaman fark edilmeyen önemli çalışmaları vurguluyoruz. Daha fazla profili buradan okuyun.
Chinasa T. Okolo dır-dir bir dost Brookings Enstitüsü’nün Teknoloji İnovasyon Merkezi Yönetişim Çalışmaları programında. Bundan önce Nijerya’nın Ulusal Yapay Zeka Stratejisinin geliştirilmesine yardımcı olan etik ve sosyal etki komitesinde görev yaptı ve Afrika Birliği Kalkınma Ajansı ve Quebec Yapay Zeka Enstitüsü dahil olmak üzere çeşitli kuruluşlar için yapay zeka politikası ve etik danışmanı olarak görev yaptı. Yakın zamanda Cornell Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi alanında doktora derecesini aldı ve burada yapay zekanın Küresel Güney’i nasıl etkilediğini araştırdı.
Kısaca yapay zekaya nasıl başladınız? Sizi sahaya çeken ne oldu?
Başlangıçta yapay zekaya geçtim çünkü hesaplamalı tekniklerin biyomedikal araştırmaları nasıl ilerletebileceğini ve ötekileştirilmiş topluluklar için sağlık hizmetlerine erişimi nasıl demokratikleştirebileceğini gördüm. Lisans eğitimimin son yılında [at Pomona College], bir insan-bilgisayar etkileşimi profesörüyle araştırmaya başladım ve bu beni yapay zekadaki önyargıların zorluklarıyla tanıştırdı. Doktora eğitimim sırasında, bu sorunların Küresel Güney’de, dünya nüfusunun çoğunluğunu temsil eden ve çoğu zaman yapay zeka gelişiminden dışlanan ve yeterince temsil edilmeyen insanları nasıl etkileyeceğini anlamakla ilgilenmeye başladım.
En çok hangi işten gurur duyuyorsunuz (AI alanında)?
Afrika Birliği (AU) ile Afrika için AU-AI Kıta Stratejisi’nin geliştirilmesi konusunda yaptığım çalışmalardan inanılmaz derecede gurur duyuyorum; bu strateji, AU üye devletlerinin yapay zekanın sorumlu bir şekilde benimsenmesi, geliştirilmesi ve yönetilmesine hazırlanmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Stratejinin taslağının hazırlanması 1,5 yıldan fazla sürdü ve Şubat 2024’ün sonlarında yayınlandı. Şu anda, Afrika Birliği üye ülkeleri tarafından 2025’in başlarında resmi olarak kabul edilmesi hedefiyle açık bir geri bildirim döneminde.
Kansas City, MO’da büyüyen ve lisans eğitimi sırasında yurt dışında eğitim görene kadar Amerika’yı terk etmeyen birinci nesil bir Nijeryalı-Amerikalı olarak, kariyerimi her zaman Afrika’da merkeze almayı hedefledim. Kariyerimin bu kadar erken bir döneminde bu kadar etkili bir çalışmaya dahil olmak, kapsayıcı, küresel yapay zeka yönetimini şekillendirmeye yardımcı olacak benzer fırsatları takip etme konusunda beni heyecanlandırıyor.
Erkek egemen teknoloji endüstrisinin ve buna bağlı olarak erkek egemen yapay zeka endüstrisinin zorluklarını nasıl aşıyorsunuz?
Değerlerimi paylaşanlarla bir topluluk bulmak, erkek egemen teknoloji ve yapay zeka endüstrilerinde yön bulmada çok önemliydi.
Timnit Gebru, Safiya Noble, Abeba Birhane, Ruha Benjamin, Joy Buolamwini ve Deb Raji gibi siyahi kadın akademisyenlerin (ki birçoğunu tanıdığım) sorumlu yapay zeka alanında birçok ilerlemeyi ve yapay zekanın zararlarını açığa çıkaran önemli araştırmaları görme şansına sahip oldum. Son birkaç yılda bağlantı kurmayı başardım.
Onların liderliğini görmek beni bu alandaki çalışmalarıma devam etme konusunda motive etti ve bana anlamlı bir etki yaratmak için “kuralların tersine” gitmenin değerini gösterdi.
Yapay zeka alanına girmek isteyen kadınlara ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?
Teknik altyapı eksikliğinden dolayı gözünüzü korkutmayın. Yapay zeka alanı çok boyutludur ve çeşitli alanlarda uzmanlık gerektirir. Araştırmam sosyologlardan, antropologlardan, bilişsel bilim adamlarından, filozoflardan ve beşeri ve sosyal bilimlerdeki diğer kişilerden büyük ölçüde etkilendi.
Yapay zeka geliştikçe karşı karşıya kalan en acil sorunlardan bazıları nelerdir?
En öne çıkan konulardan biri, Batılı olmayan kültürlerin öne çıkan dil ve çok modelli modellerde adil temsilinin geliştirilmesi olacaktır. Yapay zeka modellerinin büyük çoğunluğu İngilizce dilinde ve öncelikle Batı bağlamlarını temsil eden verilerle eğitiliyor; bu da dünyanın çoğunluğunun değerli bakış açılarını dışarıda bırakıyor.
Ek olarak, daha büyük modeller inşa etme yarışı, doğal kaynakların daha fazla tükenmesine ve iklim değişikliğinin daha büyük etkilerine yol açacak ve bu durum zaten Küresel Güney ülkelerini orantısız bir şekilde etkiliyor.
Yapay zeka kullanıcılarının bilmesi gereken bazı sorunlar nelerdir?
Kamuya açık kullanıma sunulan önemli sayıda yapay zeka aracı ve sistemi, yeteneklerini abartıyor ve kesinlikle çalışmıyor. İnsanların yapay zekayı kullanmayı amaçladığı birçok görev muhtemelen daha basit algoritmalar veya temel otomasyon yoluyla çözülebilir.
Ek olarak, üretken yapay zeka, daha önceki yapay zeka araçlarından gözlemlenen zararları daha da kötüleştirme kapasitesine sahiptir. Yıllardır, bu araçların nasıl önyargı sergilediğini ve savunmasız topluluklara karşı zararlı karar alma süreçlerine yol açtığını gördük; bu durum, üretken yapay zekanın ölçeği ve erişimi büyüdükçe muhtemelen artacaktır.
Ancak bilgi sahibi kişilerin yapay zekanın sınırlamalarını anlamasını sağlamak, bu araçların sorumlu bir şekilde benimsenmesinin ve kullanılmasının geliştirilmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka araçlarının hızla topluma entegre edilmesiyle yapay zekanın ve genel kamuoyunda veri okuryazarlığının iyileştirilmesi temel hale gelecektir.
Yapay zekayı sorumlu bir şekilde oluşturmanın en iyi yolu nedir?
Yapay zekayı sorumlu bir şekilde oluşturmanın en iyi yolu, bu araçların amaçlanan ve amaçlanmayan kullanım durumlarını eleştirmektir. Yapay zeka sistemleri geliştiren kişiler, yapay zekanın savaş ve polislikteki zararlı senaryolar için kullanılmasına itiraz etme sorumluluğuna sahiptir ve yapay zekanın hedefleyebilecekleri diğer kullanım durumları için uygun olması durumunda dışarıdan rehberlik almalıdır. Yapay zekanın çoğu zaman mevcut sosyal eşitsizliklerin yükselticisi olduğu göz önüne alındığında, geliştiricilerin ve araştırmacıların yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan veri kümelerini nasıl oluşturdukları ve iyileştirdikleri konusunda dikkatli olmaları da zorunludur.
Yatırımcılar sorumlu yapay zekayı nasıl daha iyi teşvik edebilir?
Pek çok kişi, mevcut yapay zeka dalgasından “nakit çıkarma” konusunda artan risk sermayedarlarının ilgisinin, Arvind Narayanan ve Sayash Kapoor tarafından icat edilen “Yapay Zeka yılan yağı”nın yükselişini hızlandırdığını iddia ediyor. Bu görüşe katılıyorum ve yatırımcıların, sorumlu yapay zeka gelişimini savunmak için akademisyenler, sivil toplum paydaşları ve sektör üyeleriyle birlikte liderlik pozisyonları almaları gerektiğine inanıyorum. Ben de bir melek yatırımcı olarak piyasada pek çok şüpheli yapay zeka aracı gördüm. Yatırımcılar ayrıca şirketleri incelemek için yapay zeka uzmanlığına yatırım yapmalı ve sunum sunumlarında tanıtılan araçların harici denetimlerini talep etmelidir.
Eklemek istediğiniz başka bir şey var mı?
Devam eden bu “Yapay Zeka yazı”, yapay zekanın günümüzdeki riskleri ve zararları hakkındaki önemli konuşmaları sıklıkla göz ardı eden ve yapay zeka destekli araçların yetenekleri hakkında yanıltıcı bilgiler sunan “Yapay Zeka uzmanlarının” çoğalmasına yol açtı. Kendilerini yapay zeka konusunda eğitmekle ilgilenenleri bu sesleri eleştirmeye ve bilgi edinmek için saygın kaynaklar aramaya teşvik ediyorum.
