Yapay zeka (AI), hayatımızın birçok alanında devrim yaratma potansiyeline sahip, hızla gelişen bir alandır. Ancak birçok avantajına rağmen yapay zekanın dikkate alınması gereken bazı sınırlamaları da vardır. Bu yazıda doğruluk, yorumlanabilirlik ve etikle ilgili konular da dahil olmak üzere yapay zekanın bazı önemli sınırlamalarını inceleyeceğiz.
Bu sınırlamaları anlayarak yapay zekanın yeteneklerini ve sınırlamalarını daha iyi anlayabilir ve onu gelecekte nasıl kullanacağımız konusunda daha bilinçli kararlar verebiliriz.
Yapay zeka insanlığı dönüştürerek şirketlerin verimliliği artırmasına, maliyetleri düşürmesine ve işlerini çeşitli şekillerde güçlendirmesine olanak sağladı. Yine de 2023'te de kusurlar yok değil.
Yapay zekanın üç ana sınırlaması, yalnızca kendisine sağlanan verilerin kalitesi, algoritmik önyargılar ve "kara kutu" doğası kadar akıllı veya etkili olabilmesidir.
Veri Analizinde Yanlışlık:
Yapay zeka programları yalnızca onlara sağladığımız verilerden öğrenebilir. Ancak programa sağlanan veriler eksik veya güvenilmezse sonuçlarınız hatalı veya taraflı olabilir. Sonuç olarak yapay zeka yalnızca kendisine sağlanan veriler kadar akıllı veya etkili olabilir.
Örneğin Amazon, bir AI programı 2014'te yeni iş başvurusunda bulunanları taramak için. Büyük çoğunluğu erkek olan, son on yıla ait özgeçmişler kullanılarak eğitildi. Sistem, hatalı bir şekilde yeni işe alımlarda erkek adayların tercih edildiğini varsaydı ve kadın adayları filtrelemeye başladı.
Algoritmik Önyargı:
Algoritmalar, bir makinenin belirli bir görevi gerçekleştirmek için izlediği ve bir insan programcı tarafından yazılmış veya yazılmamış bir dizi talimattır. Ancak algoritmalar kusurlu veya taraflıysa yalnızca adil olmayan sonuçlar üretecektir ve onlara güvenemeyiz. Önyargılar öncelikle programcıların algoritmayı kısmen istenen veya kendi kendine hizmet eden belirli kriterleri destekleyecek şekilde tasarlamış olmaları nedeniyle ortaya çıkar. Algoritmik önyargı, sosyal medya siteleri ve arama motorları gibi büyük platformlarda yaygındır.
Örneğin 2017 yılında bir Facebook algoritması nefret söylemini ortadan kaldıracak bir algoritma oluşturdu. Ancak daha sonra algoritmanın beyaz erkeklere yönelik nefret söylemini engellediği, siyah çocuklara yönelik nefret söylemine ise izin verdiği ortaya çıktı. Algoritma bu nefret söylemine izin verdi çünkü belirli kategori alt kümeleri yerine yalnızca "beyazlar", "siyahlar", "Müslümanlar", "teröristler" ve "Naziler" gibi geniş kategorileri filtreleyecek şekilde tasarlandı.
Yapay zekanın “kara kutu” doğası:
Yapay zeka, büyük miktarda veriden öğrenme, altta yatan kalıpları belirleme ve veriye dayalı kararlar alma yeteneğiyle biliniyor. Ancak sistem sürekli olarak doğru sonuçlar üretse de önemli bir dezavantaj, yapay zeka sisteminin bu sonuca nasıl ulaştığını ifade edememesi veya açıklayamamasıdır. Bu durum şu soruyu gündeme getiriyor: Ulusal güvenlik, yönetişim veya risklerin yüksek olduğu ticari girişimler gibi son derece hassas alanlarda sisteme nasıl güvenebiliriz?
2023'teki Diğer Yapay Zeka Sınırlamaları (OpenAI ve ChatGPT)
Yapay zekanın başlıca sınırlamalarından bazıları şunlardır:
- Sınırlı doğruluk: Yapay zeka modelleri, özellikle karmaşık veya belirsiz verilerle uğraşırken hatalara açık olabilir.
- Yorumlanabilirlik eksikliği: Pek çok yapay zeka modeli "kara kutu" olarak kabul edilir, bu da onların belirli bir karara veya tahmine nasıl ulaştıklarını anlamanın zor olabileceği anlamına gelir.
- Etik kaygılar: Yapay zeka, üzerinde eğitim aldığı verilerdeki önyargıları sürdürebilir ve hatta güçlendirebilir. Aynı zamanda mahremiyet, özerklik ve işten çıkarılma sorunlarını da gündeme getirebilir.
- Sınırlı kapsam: Yapay zeka insan duygularının, akıl yürütmesinin ve bilincinin nüanslarını anlayamaz.
- Veri bağımlılığı: Yapay zeka, öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için büyük ölçüde yüksek kaliteli verilere dayanır; bu verilerin elde edilmesi zor ve pahalı olabilir.
- Aşırı uyum gösterme: Yapay zeka modelleri bazen genelleştirilebilir özellikleri öğrenmek yerine eğitim verilerini "ezberleyebilir"; bu da yeni görünmeyen verilere genelleme yapmayı zorlaştırır.
- Düşmanca saldırılar: Yapay zeka modelleri, modeli yanlış kararlar vermesi için kandırmak amacıyla giriş verilerini manipüle etmeye çalışan kötü niyetli aktörlere karşı savunmasız olabilir.
- Donanım sınırlamaları: Yapay zeka modelleri, bazı kuruluşlar için maliyet açısından fahiş olabilecek önemli miktarda bilgi işlem kaynakları gerektirir.
- Değişiklik Yapıldı: Yapay zekaya yönelik yasal ve düzenleyici ortam hâlâ gelişmektedir; bu da kuruluşların gereksinimleri karşılamasını ve uyumluluğu sağlamasını zorlaştırabilir.
Bottom Line
Bu kısıtlamaların getirdiği yüksek riskler nedeniyle hükümetler, yenilikçiler, iş dünyası liderleri ve düzenleyiciler yapay zeka teknolojisini etik bir şekilde kullanmalıdır.