TechCrunch, AI odaklı kadın akademisyenlere ve diğerlerine hak ettikleri ve gecikmiş zamanlarını ilgi odağı haline getirmek için, AI devrimine katkıda bulunan olağanüstü kadınlara odaklanan bir dizi röportaj başlatıyor.
Sarah Bitamazire, butik danışmanlık firması Lumiera’nın baş politika sorumlusudur ve burada aynı zamanda yapay zeka okuryazarlığı ve sorumlu yapay zekanın benimsenmesine odaklanan Lumiera Loop bülteninin yazılmasına da yardımcı olur.
Daha önce İsveç’te politika danışmanı olarak çalışmış, cinsiyet eşitliği, dış ilişkiler mevzuatı, güvenlik ve savunma politikaları konularında çalışmalar yürütmüştür.
Kısaca, AI’ya nasıl başladınız? Sizi bu alana çeken ne oldu?
AI beni buldu! Yapay zeka, derinlemesine dahil olduğum sektörlerde giderek daha büyük bir etkiye sahip oluyor. Yapay zekanın değerini ve zorluklarını anlamak, üst düzey karar vericilere sağlam tavsiyeler sunabilmek benim için bir zorunluluk haline geldi.
Birincisi, yapay zekanın araştırma ve geliştirmede ve aktif savaşta kullanıldığı savunma ve güvenlik alanında. İkincisi, sanat ve kültürde yaratıcılar, yapay zekanın katma değerini ve zorluklarını ilk gören gruplar arasında yer aldı. Devam eden dava gibi yüzeye çıkan telif hakkı sorunlarının gün ışığına çıkarılmasına yardımcı oldular. birçok günlük gazete OpenAI’ye dava açıyor.
Çok farklı geçmişlere ve sorunlara sahip liderlerin danışmanlarına giderek daha fazla “Bana bunu anlatabilir misin? Herkes bundan bahsediyor.” diye sorması, bir şeyin büyük bir etki yarattığını gösterir.
Yapay zeka alanında en çok hangi çalışmanızla gurur duyuyorsunuz?
Yakın zamanda araştırma ve geliştirme iş akışlarına AI’yı entegre etmeye çalışmış ve başarısız olmuş bir müşteriyle çalıştık. Lumiera, onların özel ihtiyaçlarına ve zorluklarına göre uyarlanmış bir yol haritasıyla bir AI entegrasyon stratejisi oluşturdu. Özenle seçilmiş bir AI proje portföyü, yapılandırılmış bir değişim yönetimi süreci ve disiplinler arası düşüncenin değerini fark eden liderliğin birleşimi bu projeyi büyük bir başarıya ulaştırdı.
Erkek egemen teknoloji endüstrisinin ve buna bağlı olarak erkek egemen yapay zeka endüstrisinin zorluklarını nasıl aşıyorsunuz?
Nedenini çok net bir şekilde açıklayarak. AI sektöründe aktif olarak yer alıyorum çünkü daha derin bir amaç ve çözülmesi gereken bir sorun var. Lumiera’nın misyonu, liderlere kapsamlı rehberlik sağlayarak teknolojik bir çağda güvenle sorumlu kararlar almalarını sağlamaktır. Bu amaç duygusu, hangi alana girersek girelim aynı kalır. Erkek egemen olsun ya da olmasın, AI sektörü çok büyük ve giderek karmaşıklaşıyor. Kimse tam resmi göremiyor ve birbirimizden öğrenebilmemiz için daha fazla bakış açısına ihtiyacımız var. Mevcut zorluklar çok büyük ve hepimizin iş birliği yapması gerekiyor.
Yapay zeka alanına girmeyi düşünen kadınlara ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?
Yapay zekaya girmek yeni bir dil öğrenmek veya yeni bir beceri seti öğrenmek gibidir. Çeşitli sektörlerdeki zorlukları çözmek için muazzam bir potansiyeli vardır. Hangi sorunu çözmek istiyorsunuz? Yapay zekanın nasıl bir çözüm olabileceğini öğrenin ve sonra o sorunu çözmeye odaklanın. Öğrenmeye devam edin ve sizi ilhamlandıran insanlarla iletişime geçin.
Yapay zeka geliştikçe karşı karşıya kalan en acil sorunlardan bazıları nelerdir?
Yapay zekanın gelişiminin hızlı hızı başlı başına bir sorundur. Bu soruyu sık sık ve düzenli olarak sormanın, yapay zeka alanında bütünlük içinde gezinmenin önemli bir parçası olduğuna inanıyorum. Bunu her hafta yapıyoruz Lumiera bültenimizde.
İşte şu anda akılda kalanlardan birkaçı:
- Yapay zeka donanımı ve jeopolitik: Dünya çapındaki hükümetler yapay zeka bilgilerini derinleştirdikçe ve stratejik ve jeopolitik hamleler yapmaya başladıkça, yapay zeka donanımına (GPU’lar) kamu sektörü yatırımı büyük olasılıkla artacaktır. Şu ana kadar İngiltere, Japonya, BAE, Suudi Arabistan gibi ülkelerden hareket var. Burası izlenecek bir alan.
- Yapay zeka kıyaslamaları: Yapay zekaya daha fazla güvenmeye devam ettikçe, performansını nasıl ölçtüğümüzü ve karşılaştırdığımızı anlamak önemlidir. Belirli bir kullanım durumu için doğru modeli seçmek dikkatli bir değerlendirme gerektirir. İhtiyaçlarınız için en iyi model, liderlik tablosunun en üstündeki model olmayabilir. Modeller çok hızlı değiştiği için, kıyaslamaların doğruluğu da dalgalanacaktır.
- Otomasyonu insan gözetimiyle dengeleyin: İster inanın ister inanmayın, aşırı otomasyon bir şeydir. Kararlar insan muhakemesini, sezgisini ve bağlamsal anlayışı gerektirir. Bu otomasyon yoluyla kopyalanamaz.
- Veri kalitesi ve yönetişimi: İyi veri nerede?! Veriler her saniye kuruluşlara girer, çıkar ve içinden geçer. Bu veriler kötü yönetilirse, kuruluşunuz AI’dan açıkça faydalanamaz. Ve uzun vadede, bu zararlı olabilir. Veri stratejiniz AI stratejinizdir. Veri sistemi mimarisi, yönetimi ve sahipliği konuşmanın bir parçası olmalıdır.
Yapay zeka kullanıcılarının bilmesi gereken bazı sorunlar nelerdir?
- Algoritmalar ve veriler mükemmel değil: Bir kullanıcı olarak eleştirel olmak ve çıktıya körü körüne güvenmemek önemlidir, özellikle de doğrudan raftaki teknolojiyi kullanıyorsanız. Üstteki teknoloji ve araçlar yeni ve gelişmektedir, bu yüzden bunu aklınızda tutun ve sağduyu ekleyin.
- Enerji tüketimi: Büyük yapay zeka modellerinin eğitiminin hesaplama gereksinimleri, gerekli donanım altyapısının çalıştırılması ve soğutulması için gereken enerji ihtiyaçları ile birleştiğinde, yüksek elektrik tüketimine yol açar. Gartner, 2030 yılına kadar yapay zekanın dünya elektriğinin %3,5’ini tüketebileceği öngörüsünde bulundu.
- Kendinizi eğitin ve farklı kaynaklar kullanın: Yapay zeka okuryazarlığı anahtardır! Yaşamınızda ve işinizde yapay zekayı iyi bir şekilde kullanabilmek için, kullanımıyla ilgili bilinçli kararlar alabilmeniz gerekir. Yapay zeka, sizin yerinize karar vermek yerine karar verme sürecinizde size yardımcı olmalıdır.
- Perspektif yoğunluğu:Yapay zeka ile ne tür çözümler yaratılabileceğini anlayabilmek ve bunu yapay zeka geliştirme yaşam döngüsü boyunca yapabilmek için, sorun alanını gerçekten iyi bilen kişileri dahil etmeniz gerekir.
- Aynı şey etik için de geçerli: Bu, zaten inşa edilmiş bir yapay zeka ürününün “üstüne” eklenebilecek bir şey değildir; etik hususların, araştırma aşamasından başlayarak, inşaat sürecinin başlarında ve tüm süreci boyunca dahil edilmesi gerekir. Bu, sosyal ve etik etki değerlendirmeleri yaparak, önyargıları azaltarak ve hesap verebilirliği ve şeffaflığı teşvik ederek yapılır.
Yapay zekayı oluştururken bir kuruluş içindeki becerilerin sınırlamalarını tanımak çok önemlidir. Boşluklar büyüme fırsatlarıdır: Dış uzmanlık aramanız gereken alanlara öncelik vermenizi ve sağlam hesap verebilirlik mekanizmaları geliştirmenizi sağlar. Mevcut beceri setleri, ekip kapasitesi ve mevcut parasal kaynaklar gibi faktörlerin tümü değerlendirilmelidir. Diğerlerinin yanı sıra bu faktörler yapay zeka yol haritanızı etkileyecektir.
Yatırımcılar sorumlu yapay zekayı nasıl daha iyi teşvik edebilir?
Öncelikle bir yatırımcı olarak yatırımınızın sağlam olduğundan ve uzun süre dayandığından emin olmak istersiniz. Sorumlu yapay zekaya yatırım yapmak yalnızca finansal getirileri korur ve örneğin güven, düzenleme ve gizlilikle ilgili kaygılarla ilgili riskleri azaltır.
Yatırımcılar, sorumlu AI liderliği ve kullanımı göstergelerine bakarak sorumlu AI’yı destekleyebilir. Net bir AI stratejisi, özel sorumlu AI kaynakları, yayınlanmış sorumlu AI politikaları, güçlü yönetim uygulamaları ve insan takviye geri bildiriminin entegrasyonu dikkate alınması gereken faktörlerdir. Bu göstergeler sağlam bir durum tespiti sürecinin parçası olmalıdır. Daha fazla bilim, daha az öznel karar alma. Etik olmayan AI uygulamalarından kurtulmak, sorumlu AI çözümlerini teşvik etmenin bir başka yoludur.
