adnan.ertemel@gmail.com

Yapay zeka (YZ) sistemlerinin giderek artan kullanımı, bu teknolojilerin güvenilirliği, adaleti, dayanıklılığı, verimliliği ve veri koruması gibi kavramların öne çıkmasına neden oldu. İlgili kavramların ilk harflerinin birleşiminden oluşan ve kısaca AI TRiSM (AI trust, risk and security management) olarak adlandırılan bu kavram, yapay zeka modellerinin yönetişimini sağlamak için oluşturulan bir süreç ve metodoloji olarak tanımlanabilir. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini artırma ve güvenlik yönetimi konusunda öncelikli bir strateji sunma amacını taşır.

AI TRiSM, yapay zeka modellerinin yönetişimini sağlayarak, bu modellerin güvenilirliğini artırmayı hedefler. Bu süreç, yapay zeka modellerinin geliştirilme, test edilme, dağıtılma ve kullanılma aşamalarını kapsar. Güvenilirlik, modelin doğruluğu, tutarlılığı ve etkinliği üzerinde odaklanırken, aynı zamanda modelin adil olması, veri koruması ve dirençliliği de göz önünde bulundurulur.

ADİL VE ETKİLİ YAPAY ZEKA MODELLERİ

AI TRiSM, yapay zeka modellerinin adalet ve etkililik açısından değerlendirilmesini sağlar. Adalet, yapay zeka modellerinin farklı gruplar arasında ayrımcılık yapmamasını ve dengeli sonuçlar üretmesini amaçlar. Etkililik ise modelin belirlenen hedeflere ulaşma ve istenen sonuçları sağlama kapasitesidir.

VERİ KORUMA VE GÜVENLİK

AI TRiSM, aynı zamanda veri koruma ve güvenlik risklerini azaltmayı da hedefler. Yapay zeka modelleri, genellikle büyük miktarda veriyle eğitildiğinden, veri koruması ve gizliliği büyük önem taşır. Bu süreç, veri toplama, depolama, işleme ve paylaşma aşamalarında güvenliği sağlamak için önlemler alır.

AÇIKLANABİLİRLİK VE ŞEFFAFLIK

Yapay zeka modellerinin işleyişinin açıklanabilir olması, güvenilirliği sağlamak için temel bir gerekliliktir. Bu durum, modelin iç çalışma prensiplerini anlaşılır kılarak doğruluk, adalet, sorumluluk, istikrar ve şeffaflık ilkelerini güçlendirir. Gartner’ın öngörüsüne göre, yapay zeka hizmet sağlayıcılarının yarısından fazlasının, 2024 yılı sonuna kadar teknolojilerine bu açıklanabilirlik yeteneklerini entegre edeceği düşünülüyor.

VERİ ANOMALİLERİNİN İZLENMESİ

AI modellerinin doğru çalışması ve kötü niyetli saldırılardan korunması için üretim verileri sürekli olarak izlenmeli. Veri anomalilerini algılamak için AI tabanlı çözümlerin kullanılması, operasyonel süreçlerde önemli bir iyileşme sağlar. Gartner’ın raporlarına göre, bu teknolojiyi kullanan organizasyonların çoğu, veri anomalilerini tespit etmek için AI tabanlı çözümleri kullanmaya başlayacak.

Sonuç olarak yapay zeka sistemlerinin yaygınlaşmasıyla birlikte, AI TRiSM’nin rolü ve önemi giderek artıyor. İlerleyen dönemlerde bu yaklaşımın, yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini sağlama ve riskleri en aza indirme konusunda kritik bir rol oynayacağı öngörülüyor. Bu süreçte hem işletmelerin hem de yapay zeka teknolojisi geliştiricilerinin, güvenlik, risk yönetimi ve güvenilirlik odaklı bir yaklaşım benimsemeleri kritik önemdedir. 

29 Ocak 2024 Pazartesi