Yapay zekâ insan davranışlarını yönlendirmeyi de öğrenebiliyor

Jon Whittle

DUVAR - Yapay zekâ (YZ), insanlarla (ve insanlar üzerinde) nasıl çalışılacağıyla ilgili gittikçe daha fazla şey öğreniyor. Yakın zamanda gerçekleştirilen bir çalışma, yapay zekânın insan alışkanlık ve davranışlarındaki güvenlik açıklarını nasıl belirleyeceğini ve bunları insanların karar verme sürecini etkilemek için nasıl kullanabileceğini ortaya koydu.

Yapay zekânın yaşama ve çalışma biçimimizi her açıdan değiştirdiğini söylemek klişe gibi görünebilir ama doğrudur. Çeşitli yapay zekâ yazılımları aşı geliştirme, çevre ve ofis yönetimi gibi farklı alanlarda faaliyet gösteriyor. Yapay zekâ, insanınki gibi bir zekâ ve duygulara sahip olmasa bile yetenekleri güçlü ve hızla gelişiyor.

Şimdilik bir makine istilası hakkında endişelenmenize gerek yok ama bu son keşif yapay zekânın gücünü vurguluyor ve kötüye kullanımı önlemek için uygun bir denetime ilişkin ihtiyacın altını çiziyor.

İNSAN DAVRANIŞINI NASIL ETKİLEYECEĞİNİ ÖĞRENEBİLİR

Avustralya’nın ulusal bilim ajansının veri ve dijital araştırma bölümü olan CSIRO’nun (İngiliz Milletler Topluluğu Bilimsel ve Endüstriyel Araştırma Kurumu) Data61 programı bünyesinde görev yapan bir araştırma ekibi, ‘tekrarlayan sinir ağı ve derin pekiştirme-öğrenme’ adı verilen bir tür yapay zekâ sistemi kullanarak, insanların tercih yapma yollarındaki güvenlik açıklarını bulma ve bunu kullanma amacı güden sistematik bir yöntem geliştirdi. Araştırmacılar, modellerini sınamak için insan katılımcıların bilgisayara karşı oyun oynadıkları üç ayrı deney gerçekleştirdiler.

İlk deney, katılımcıların sahte bir para ödülünü kazanmak için kırmızı ya da mavi renkli kutulara tıklamalarını gerektirirken, yapay zekâ, katılımcının tercih modellerini öğrenerek onları belirli bir seçeneğe yönlendiriyordu. Yapay zekâ, deney süresince yaklaşık yüzde 70 başarıya ulaştı.

İkinci deneyde, katılımcıların (turuncu bir üçgen gibi) belirli bir simge gösterildiğinde bir ekranı izleyerek bir düğmeye basmaları ve başka bir simge gösterildiğinde ona (örneğin mavi bir daireye) basmaları gerekiyordu. Bu esnada, yapay zekâ, katılımcılara daha fazla hata yaptırmak ve neredeyse yüzde 25’lik bir artış elde etmek üzere simge dizini düzenlemeye başladı.

Üçüncü deney, bir katılımcının bir emanetçiye (YZ) para veren bir yatırımcı gibi davranacağı birkaç turdan oluşmaktaydı. Ardından, yapay zekâ katılımcıya bir miktar para iade edecek ve bir sonraki turda ne kadar yatırım yapacağına karar verecekti. Bu oyun iki farklı modda oynandı: birinde, yapay zekâ, elde ettiği parayı en üst sınıra çıkarmak amacıyla hareket etti ve diğerinde, kendisi ile insan yatırımcı arasında adil bir para dağıtımını hedefliyordu. Yapay zekâ her iki modda da son derece başarılı oldu.

Deneyler boyunca, makine, katılımcıların verdiği cevaplardan dersler çıkardı ve insanların karar verme süreçlerindeki güvenlik açıklarını saptayarak bunları hedefledi. Netice, makinenin, katılımcıları belirli davranışlara yönlendirmeyi öğrenmesiydi.

ARAŞTIRMA YAPAY ZEKÂNIN GELECEĞİ İÇİN NE ANLAMA GELİYOR?

Bu bulgular henüz fazlasıyla soyut, sınırlı ve gerçekçi olmayan durumları içeriyor. Bu yaklaşımın nasıl eyleme geçirilip topluma bir fayda sağlamak amacıyla kullanılabileceğini belirlemek yolunda daha fazla araştırma yapılması gerekiyor.

Yine de bu araştırma, sadece yapay zekânın neler yapabileceği değil aynı zamanda insanların nasıl seçim yaptığını konusunda da anlayışımızı geliştiriyor. Bu sonuçlar, makinelerin bizimle olan etkileşimleri sayesinde insanların yaptığı seçimleri yönlendirmeyi öğrenebileceklerini ortaya koyuyor.

Araştırma, davranış bilimlerinin ve kamu politikalarının geliştirilmesinden sosyal refahı artırmaya, insanların sağlıklı beslenme alışkanlıklarını ya da yenilenebilir enerjiyi nasıl benimsediğini anlamaya ve etkilemeye varıncaya kadar birçok farklı muhtemel uygulamanın önünü açacak. Yapay zekâ ve makine öğrenimi, insanların belirli durumlardaki güvenlik açıklarını öğrenmek ve kötü seçimlerden kaçınmalarına yardımcı olmak amacıyla da kullanılabilir.

Bu yöntem, (insanları/ç.n.) yönlendirme amaçlı saldırılara karşı savunma amaçlı da kullanılabilir. Makinelere, mesela çevrimiçi alanda (istenmeyen/ç.n.) bir etkiye maruz kaldığımızda bizi uyararak güvenlik açığımızı kapatmak doğrultusunda bir davranış şekillendirmemize (bazı sayfalara tıklamayarak ya da sahte bir arama izi bırakmak için başka sayfalara tıklayarak) yardımcı olmaları öğretilebilir.

SIRADA NE VAR?

Tıpkı her teknolojide olduğu gibi, yapay zekâ da iyi ya da kötü amaçlar için kullanılabilir ve doğru bir yönetim, sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak söz konusu olduğunda büyük önem taşır. Geçtiğimiz yıl CSIRO, bu yolda atılan ilk adım olarak Avustralya hükümeti için bir yapay zekâ etik çerçevesi oluşturdu.

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, çoğunlukla verilere ihtiyaç duyar; bu da veri yönetimi ve erişimi bağlamında etkili sistemlere sahip olmamızın fazlasıyla önemli olduğu anlamına gelir. Veri toplanması sırasında yeterli onay süreçlerinin ve gizlilik korumasının uygulanması çok önemlidir.

Yapay zekâ kullanan ve geliştiren kuruluşların, bu teknolojilerin neler yapıp yapamayacağını anladıklarından ve potansiyel risklerin ve faydaların farkında olduklarından emin olmaları gerekir.

Makalenin orijinali The Conversation sitesinde yayımlanmıştır. (Çeviren: Tarkan Tufan)