Ortak İyilik için Yapay Zeka: Etik, Zorluklar ve Penetrasyon Testi Çerçevesi

İçindekiler

1. Giriş

Yapay Zeka, sektörler arasında benzeri görülmemiş bir büyüme ve benimseme yaşamakta, buna paralel olarak etik kaygılar da artmaktadır. Bu makale, mevcut etik çerçevelerin eleştirel analizi yoluyla "Ortak İyilik için YZ" kavramını incelemekte ve belirlenen zorlukları ele almak için metodolojik bir yaklaşım olarak etik penetrasyon testini önermektedir.

2. YZ Etiğinde Ortak İyilik Kavramının Tanımlanması

2.1 Felsefi Temeller

Ortak İyilik kavramı, siyaset felsefesinden köken alır ve bir topluluğun tüm üyelerine fayda sağlayan tesisleri ifade eder. YZ bağlamlarında bu, bireysel veya kurumsal çıkarlardan ziyade kolektifi hizmet etmek üzere tasarlanmış sistemlere karşılık gelir.

2.2 Mevcut YZ Etik Çerçeveleri

Önemli YZ etik rehberlerinin analizi, Ortak İyilik tanımlarında tutarsızlıklar olduğunu ortaya koymaktadır; çoğu çerçeve, toplumsal refaha pozitif katkıdan ziyade zarardan kaçınmayı vurgulamaktadır.

3. Temel Zorluklar ve Eleştirel Sorular

3.1 Problem Tanımı ve Çerçeveleme

YZ müdahalesini hak eden bir "problem" nedir? Teknik çözümler genellikle uygun problem tanımından önce gelir, bu da YZ'nin kök nedenlerden ziyade semptomları ele aldığı bir çözümcülüğe yol açar.

3.2 Paydaş Temsili

YZ'nin çözmesi gereken problemleri kim tanımlar? Problem tanımındaki güç dengesizlikleri, baskın çıkarlara hizmet eden ve savunmasız nüfusları marjinalleştiren çözümlere yol açabilir.

3.3 Bilgi ve Epistemoloji

YZ geliştirmede hangi bilgi sistemleri ayrıcalıklıdır? Teknik bilgi genellikle yerel, bağlamsal ve yerli bilgi sistemlerine baskın gelir.

3.4 Beklenmeyen Sonuçlar

YZ sistemlerinin ikincil etkileri nelerdir? İyi niyetli YZ müdahaleleri bile karmaşık sistem dinamikleri yoluyla olumsuz dışsallıklar üretebilir.

4. Metodoloji ve Deneysel Analiz

4.1 Keşif Çalışması Tasarımı

Yazar, Sosyal Fayda için YZ konferanslarına yapılan 99 katkının nitel analizini gerçekleştirmiş ve bu çalışmaların dört eleştirel soruyu nasıl ele aldığını incelemiştir.

4.2 Sonuçlar ve Bulgular

Çalışma, etik değerlendirmede önemli boşluklar ortaya koymuştur: makalelerin %78'i paydaş temsilini ele almazken, %85'i potansiyel beklenmeyen sonuçları tartışmamıştır. Sadece %12'si kendi spesifik bağlamlarında "iyi"nin ne olduğuna dair net tanımlar sağlamıştır.

5. Etik Penetrasyon Testi Çerçevesi

5.1 Kavramsal Temel

Siber güvenlik penetrasyon testinden esinlenen etik penetrasyon testi, YZ sistemlerinde dağıtım öncesinde etik açıkları belirlemek için sistematik girişimleri içerir.

5.2 Uygulama Metodolojisi

Çerçeve, YZ geliştirme yaşam döngüsü boyunca kırmızı takım egzersizlerini, adversaryal düşünceyi ve varsayımların sistematik sorgulanmasını içerir.

6. Teknik Uygulama

6.1 Matematiksel Çerçeve

Bir YZ sisteminin etik etkisi şu şekilde modellenebilir: $E_{etki} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot \phi(s_i, c_i)$ burada $s_i$ paydaş gruplarını, $c_i$ sonuç türlerini, $w_i$ etik ağırlıkları ve $\phi$ ise etki değerlendirme fonksiyonunu temsil eder.

6.2 Algoritma Uygulaması

class EthicsPenTester:
    def __init__(self, ai_system, stakeholder_groups):
        self.system = ai_system
        self.stakeholders = stakeholder_groups
        
    def test_problem_definition(self):
        """Soru 1: Problem nedir?"""
        return self._assess_problem_framing()
        
    def test_stakeholder_representation(self):
        """Soru 2: Problemi kim tanımlar?"""
        return self._analyze_power_dynamics()
        
    def test_knowledge_systems(self):
        """Soru 3: Hangi bilgi ayrıcalıklıdır?"""
        return self._evaluate_epistemic_justice()
        
    def test_consequences(self):
        """Soru 4: Yan etkiler nelerdir?"""
        return self._simulate_system_dynamics()

7. Uygulamalar ve Gelecek Yönelimler

Etik penetrasyon testi çerçevesi, sağlık hizmetleri YZ'si, ceza adaleti algoritmaları ve eğitim teknolojisinde uygulama potansiyeli göstermektedir. Gelecekteki çalışmalar, standart test protokolleri geliştirmeye ve bu yaklaşımı Agile ve DevOps gibi mevcut YZ geliştirme metodolojileriyle entegre etmeye odaklanmalıdır.

8. Referanslar

1. Berendt, B. (2018). AI for the Common Good?! Pitfalls, challenges, and Ethics Pen-Testing. arXiv:1810.12847v2
2. Vallor, S. (2016). Technology and the Virtues: A Philosophical Guide to a Future Worth Wanting. Oxford University Press.
3. AI Now Institute. (2018). AI Now 2018 Report. New York University.
4. European Commission. (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI.
5. Google PAIR. (2018). People + AI Guidebook.
6. Asilomar AI Principles. (2017). Future of Life Institute.
7. Data & Society Research Institute. (2018). Algorithmic Accountability: A Primer.