Günümüzde yapay zeka artık bir bilim kurgu değil; çevrimiçi hayatımızın neredeyse her köşesine dokunmuştur. Öneri motorlarından akıllı asistanlara, yüz tanıma ve tahmine dayalı analitiklere kadar yapay zeka sistemleri hakkımızda her zamankinden daha fazla veri topluyor, işliyor ve bunlara göre hareket ediyor.
Yapay zeka kullanımı artıyor. Buna göreson istatistikler,İnsanların %66'sı (yani 378 milyon) düzenli olarak yapay zeka kullanıyor ve şirketlerin %50'si şu anda yapay zeka kullanıyor. Bu oldukça uygun, değil mi? Ancak aynı zamandagizliliğimizi tehlikeye atıyor. Derin öğrenmedeki ilerlemelerle birlikte yapay zekanın hassas bilgileri çıkarabilme, profilimizi çıkarma ve hatta açıkça paylaşmadığımız davranışları tahmin etme yeteneği hızla artıyor.
Bu makale, yapay zekanın gelecekte karşı karşıya kalacağı en büyük gizlilik zorluklarını ele alıyorve bir kullanıcı, geliştirici veya politika yapıcı olarak neler yapabileceğinizi ortaya koyuyor. Hızla gelişen dijital dünyada kendinizi korumanız için önemli adımları da vurgulayacağız.
Yapay Zeka (AI) Nedir?
Yapay zeka (AI) son teknoloji ürünüdürBilgisayar biliminin, genellikle insan zekasıyla ilişkilendirilen görevleri yerine getiren makine ve motorların tasarlanması ve inşasına odaklanan ileri dalı. Bu tür bilgisayar bilimi, kod yazmanın çok ötesine geçerek makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi içeren çok disiplinli bir yaklaşım gerektirir.
yapay zekaİnsan faaliyetini, özellikle entelektüel faaliyeti taklit eden veya geliştiren modeller yaratmayı amaçlamaktadır..Birçok şeyi içerirsürücüsüz arabalardan üretken yapay zeka oluşturma araçlarına kadar. Yapay Zeka, iş dünyasından büyük ilgi toplayarak güncel yaşamın bir parçası haline geliyor.
Yapay Zeka: Avantajları ve dezavantajları
Yapay zeka, bir insan araştırmacıyı bunaltacak ve onu felce uğratacak büyük miktarda veriyle başa çıkabilir.Makine öğrenimi ile eğitilmiş yapay zeka modelleri, bu verileri hızlı bir şekilde tarayıp bunları yararlı bilgilere dönüştürebilir. Biz bunu yazarken yapay zekayla ilgili temel sorun, iyi bir yapay zeka modelini tamamlamak için gereken çok büyük miktardaki eğitim verisini işlemenin ne kadar maliyetli olduğudur.
Yapay zekanın avantajları
- Detay odaklı işlerde iyi: Yapay zeka, bazı kanser türlerinin (meme, melanom) teşhis edilmesinde, hatta bazı insan uzmanları geride bırakmada çok etkilidir.
- Veri ağırlıklı görevler için daha az süre: Değerli sonuçlara hızlı bir şekilde ulaşmak için büyük veri kümelerinin verimli analizine ihtiyaç duyan endüstriler giderek daha fazla yapay zeka modellerine yöneliyor. Bankacılık, menkul kıymetler, ilaç ve finans sektörü iyi örneklerdir. Örneğin yapay zeka, kredi başvurularındaki dolandırıcılığı tespit etmede iyidir.
- İşgücünden tasarruf sağlar ve üretkenliği artırır: Tüm faaliyetleri daha verimli hale getirebilir, zamandan ve diğer kaynaklardan tasarruf sağlayabilir ve çıktıyı çoğaltabilir.
- Tutarlı sonuçlar sunar: İnsan etkileşimine benzerliklerine rağmen bunlar hâlâ makinedir, dolayısıyla tutarlı ve sürekli performans gösterebilirler.
- Kişiselleştirme yoluyla müşteri memnuniyetini artırabilir: Yapay zeka, kişiselleştirmeyi epik bir düzeye taşıyabilir, böylece benzeri görülmemiş bir kullanıcı memnuniyeti sağlayabilir.
- Yapay zeka destekli sanal aracılar her zaman mevcuttur: Uykuya, yemeğe, molaya, tatile veya herhangi bir kesintiye ihtiyaçları yoktur.
Yapay zekanın dezavantajları
- Çok pahalı
- Derin teknik uzmanlık gerektirir.
- Yapay zeka araçları geliştirmek için yeterli vasıflara sahip olmayan işçiler.
- Bu yalnızca eğitim verileri kadar iyidir.
- Genelleştirilemez.
- İnsan işlerini bastırır.
Güçlü ve zayıf yapay zeka
Yapay zekanın iki çeşidi vardır ve bu, onu mümkün olan en iyi şekilde anlamaya çalışırken faydalıdır.
- Zayıf: Aynı zamanda dar AI olarak da bilinir ve tek hileli bir midillidir. Yalnızca tek bir şeyi yapmak üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Endüstriyel robotlar bunun en belirgin örneğidir.
- Güçlü yapay zeka: Olarak da bilinirYapay Genel Zeka (AGI)İnsan beyninin bilişsel yeteneklerini kopyalamaya çalışan programlamayı tanımlar. Bilinmeyen sorunlara çözüm aramak ve bunları diğer bilgi alanlarından getirmek için bulanık mantık gibi teknikleri kullanabilir. Buradaki fikir, bu tür yapay zekanın efsanevi Turing testini geçmesidir.
Yapay Zeka örnekleri
Yapay zeka teknolojisinin doğasında var olan çok yönlülük, onun artık çok popüler olandan itibaren aklın hayal edebileceği kadar çok biçim almasına olanak tanıyor.sohbet robotlarıgiyilebilir aygıtlara. Bugün kullanılan yapay zekanın daha yaygın örneklerinden bazılarını görelim:
1. ChatGPT
Bir Yapay Zeka modelidirKullanıcılarla "konuşma" yapabilen ve bilgisayar kodunun yanı sıra farklı türde yazılı metinler sunabilen bir sohbet robotu olarak kamunun erişebildiği dil. Kasım 2022'de yaygın olarak kullanıma sunuldu.OpenAI. Aynı zamanda bir iOS uygulaması olarak da mevcuttur.
Popülaritesine rağmen birçok ülkeİtalya, gizlilik endişeleri nedeniyle kullanımını yasakladı.
2. Google Haritalar
Google Haritalar, birçok şehirdeki akışı görmek ve sokaklarda gezinmenin en hızlı yolunu bulmak için akıllı telefonunuzun GPS verilerini ve trafik kazaları veya inşaat sahaları gibi olaylarla ilgili kullanıcı raporlarını alır.
3. Akıllı Asistanlar
Bu örnekler Alexa, Siri ve Cortana'yı içerir. “Kullanıyorlar”Doğal Dil İşleme (NLP)Kullanıcı talimatlarını duymak ve yetenekleri dahilinde takip etmek için.Alarm kurabilir, arama yapabilir, odanın ışıklarını kontrol edebilir ve genel soruları yanıtlayabilirler. Asistan kullanıcının tercihlerini daha hızlı öğrendikçe deneyim gelişir.
4. Snapchat filtreleri
ML algoritmaları, Snapchat filtrelerinin bir görüntüdeki nesne ile arka plan arasındaki farkı anlamasına, yüz hareketini izlemesine ve ekranı kullanıcıyı doğru bir şekilde takip edecek şekilde ayarlamasına olanak tanır.
5. Sürücüsüz arabalar
Derin sinir ağları biçimindeki derin öğrenme, sürücüsüz arabaların yaratılmasına olanak tanıyor; böylece çevredeki nesneleri "görebiliyor", trafik işaretlerini tanımlayabiliyor ve hareket etmek için gereken her şeyi yapabiliyor.
6. Giyilebilir Ürünler
Kullanıcılar arasında hızla yaygınlaşan giyilebilir oyuncaklar, derin öğrenme modellerini uygulamaktadır.her kullanıcının sağlık durumunu öğrenin, glikoz seviyelerini, arteriyel basıncı, kalp atış hızlarını ve çok daha fazlasını tahmin etmek. Ayrıca geleceğe yönelik planlama yapmak için kullanıcının geçmiş tıbbi verilerini de kullanabilirler.
7. Sıfırda
DeepMind'ınMuZero şu anki önde gelen adaylardan biriilk gerçek yapay zeka olmak.Klasik Atari oyunlarından Satranç'a kadar talimat olmadan oyun oynamayı öğrendi. Bunu katıksız kaba kuvvet ve amansız bir azimle gerçekleştirdik.
Yapay zeka modelleriçıkarım saldırılarına maruz kalabilirSaldırganın, belirli bir kişinin verilerinin eğitim setinde olup olmadığını anlamak için modeli sorguladığı yer. Daha da gelişmiş olanı, bir saldırganın hassas eğitim verilerinin (yüz gibi) tanınabilir bir versiyonunu modelin kendisinden potansiyel olarak yeniden oluşturabildiği model tersine çevirmedir. Yapay zeka ve gizlilikle ilgili artan endişelerden bazıları şunlardır:
1. Telif hakkı ve fikri mülkiyet kanunlarına aldırış etmemek
Yapay zeka modellerinin eğitim için verilere ihtiyacı vardır venerede bulabilirlerse onu alırlar. Bu nedenle, telif hakları ve diğer fikri mülkiyet hususlarına bakılmaksızın, yararlı materyaller için her web köşesini tararlar. Sonuç olarak,birçok yapay zeka satıcısı çok sayıda telif hakkıyla korunan materyal kullanıyorsahiplerinin bilgisi veya izni olmadan sanat eseri veya metin.
Daha sonra aynı veri trenleri yapay zeka modellerini yeniden eğitir, ince ayarlar yapar ve besler. İlgili materyalin izini sahibine kadar sürdüremez misiniz? diye sorduğunuzu duyuyoruz. Hayır, yapamazsın.Mevcut modeller o kadar karmaşık hale geldi ki, eğitim bilgilerinin kaynağına kadar izlenmesi artık mümkün değil, en azından herhangi bir derecede güven ve emniyetle.
Belli bir noktadan sonra geliştiriciler bile modelin eğitim sürecine hangi materyallerin dahil olduğunu söyleyemez hale geliyor.
Kullanıcılar, sahip oldukları görev ne olursa olsun yapay zeka modellerini kullanmak için istemler oluşturdukça, bu istemlerin gelecekte modeli eğitme şansı her zaman vardır.Şüphelenmeyen veya özensiz kullanıcıların sistemi hassas bilgilerle beslemesi durumunda bu bir sorun olabilir..
Kısa bir süre önce,Samsung'un istihdam ettiği üç dahi hassas kurumsal bilgilerle beslendiChatGPT'ye şirket hakkında.Herhangi bir anlamlı standartta bilgi sızıntısı haline geldi ve artık dil modeli için eğitim materyali haline gelebilir. Birçok yapay zeka tedarikçisi bu sorunu çözmeye çalışırken, gelecekte özel verileri eğitim veri kümesinin dışında tutmayı başarabileceklerini bilmenin bir yolu yok.
3. Düzenlemelerin ve önlemlerin eksikliği
Hükümetler ve mevzuat her zaman teknolojinin çok gerisindedir. Bu hiç de sürpriz değil. Fakat,bazı hükümetler ilerleme kaydederek yapay zeka düzenlemeleri, güvenli kullanım yönergeleri ve politikaları geliştirmeye çalışıyor. Ancak yapay zeka sağlayıcılarının modellerini oluşturma, eğitme ve yayınlama konusundaki eylemlerinden sorumlu olmasını sağlayacak önemli bir standarda sahip olmaktan uzağız.
Pek çok yapay zeka tedarikçisi halihazırda iddia edilen IP ihlallerinin, karanlık veri toplama süreçlerinin ve daha da gizli eğitimin sıcaklığını hissediyor. Ancak şu anda her satıcı, veri depolamadan güvenliğe ve kullanıcı kurallarına kadar kendi modeliyle ilgili her şeye harici girdi olmadan karar verme yetkisini elinde tutuyor.
4. Biyometrik verilerin kötüye kullanılması
Yüz tanıma, parmak izi, ses tanıma ve diğerBiyometrik öğeler yavaş ama emin adımlarla birçok cihazda geleneksel şifreler yerine kimlik doğrulama belirteçleri haline geliyor. Ve bu başlangıç bile değil. Kamu güvenlik kameraları, bireyleri hızlı bir şekilde tanımlamak üzere taramak için yüz tanıma ve diğer biyometrik işaretleyicileri hızla birleştirir.
Biyometrik kimlik doğrulama kullanışlı ve pratiktir. Ayrıca yapay zeka şirketlerinin bu tür verileri ellerine geçirdikten sonra sağlayabileceği kullanımı bir yana, mümkün olan her şekilde tamamen düzenlemesizdir.Bu veriler yapay zeka ile toplanıyor, saklanıyor ve analiz ediliyor ve bunların nasıl kullanılacağını hayal etmenin hiçbir yolu yok.
5. Gizli meta veri toplama
Bir kullanıcı olarak World Wide Web'de bir reklamla etkileşim kurduğunuzu varsayalım.TiktokMuhtemelen zaten her gün yaptığınız gibi kısa bir video, bir sosyal medya gönderisi veya başka herhangi bir web etkinliği. Bu tür bir etkileşim, bir meta veri izi yaratır. Bunu arama geçmişiniz ve dijital yaşamınızla ilgili diğer bilgilerle birleştirin.Yapay zeka, sizi daha iyi anlamak ve er ya da geç size ulaşacak bir hedefleme stratejisi tasarlamak için birçok yeni öğeye sahip olacak.
Bu tür meta veri toplama, yıllardır devam ettiği için dijital deneyime aşinadır. Ancak yapay zekanın onu hızlandırma ve bunun gerçekleşebileceği ölçeği ve yorumu önemli ölçüde artırma potansiyeli var.Dijital şirketlerin mesajlarını belirli kullanıcılara tam ve etkili bir şekilde hedeflemesine olanak sağlayabilir. Buna karşılık, kullanıcının hiçbir zaman en ufak bir ipucu yoktur.
Evet, çoğu kullanıcı sitesi bu veri toplanmasını kabul eden politikalar yayınlamıştır. Elbette eski güzel günlerde buna "küçük baskı" derdik.Bu bilgi, devasa miktardaki okunamayan hukuki metinlerin ortasında kayboluyor ve yalnızca laf arasında bahsediliyor.. Dolayısıyla bu tür politikaları okumaya zaman ayıran çok az sayıda kullanıcı bile bu konuda bilgili olmayabilir. Ve elbette böyle bir web sitesini kullanan her internet kullanıcısı bu koşulları varsayılan olarak kabul etmiş olur.
6. Yapay zeka modelleri için zayıf güvenlik özellikleri
Bazı yapay zeka motorlarının mimarilerinde varsayılan öğe olarak bir güvenlik temeli bulunur. Ancak bu bir kural değildir ve pek çoğunun herhangi bir güvenlik koruması yoktur.Bu, istenmeyen kullanıcıların (suç unsuru dahil), tanımlanabilir bilgiler de dahil olmak üzere diğer kullanıcıların bilgilerini kolayca alabileceği anlamına gelir.
7. Uzun saklama süreleri
Peki bu yapay zeka kuruluşları verileri ne kadar süreyle depoda tutacak? Nerede? Neden? Pek çok satıcı bu konularda net bilgi sahibi değildir ve çoğu da kayıtlarını uzun süre saklar.
ChatGPT şöhretinin OpenAI politikasını ele alın.Kullanıcı girdi ve çıktılarının "kötüye kullanımı tanımlamak için" bir aya kadar saklanabileceğini söylüyor.Peki bu istismar nasıl tespit edilir? Şirket, bir kullanıcının bilgilerinin onlara haber vermeden daha yakından incelenmesini nasıl gerekçelendiriyor? Bilmiyoruz. Yapıyorlar mı diye merak ediyoruz.
Gizlilik ve AI verilerinin toplanması
Web kazıma ve web taraması
Web kazıma ve web taraması çoğunlukla ücretsizdir ve sınırsızdır. Ve eğer bir şekilde sınırlıysa, blokların atlatılması önemsizdir. Ve internetin inanılmaz boyutunu da unutmayalım. Dolayısıyla yapay zeka araçları, bu iki prosedür yoluyla her türden eğitim verisini elde etme konusunda oldukça geniş bir serbestliğe sahiptir.
İçerik dünya çapındaki internet kullanıcılarının kullanımına ücretsiz olarak sunulmaktadır.Son zamanlarda, web kazıma ve tarama ile meta veri toplama ön planda kaldı. Çoğunlukla pazarlama ve tanıtım veri kümelerinden ve net hedefleme prosedürleri olan web sitelerinden gelir.
Yapay zeka modellerinde kullanıcı sorguları
Bir yapay zeka modelinin bir görevi gerçekleştirmesi için bir istem gönderdiğinizde, model muhtemelen en az birkaç gün depoda kalacaktır. Ve asla başka bir amaç için kullanılamaz. Fakat,birçok yapay zeka aracı, gelecekteki eğitimlerini iyileştirmek için bu verileri kullanıyor.
Biyometrik teknoloji
Biyometrik toplayıcıya dönüştürebileceğiniz donanım sınırsızdır. Bırakın yüz, parmak tarayıcı ve hatta sıradan mikrofonları, gözetleme donanımının her bir parçası, biyometrik imza taşıyan insan seslerini algılayabiliyor.Bu şeyler bir yapay zeka modeline veri besleyerek bir insanı rızası veya bilgisi olmadan tanımlayabilir..
Bu tür teknolojilerin kullanımına ilişkin kurallar, en azından şimdilik, çoğu yerel düzeyde ilerlemektedir. Ancak mevcut durum bu veri parçalarının serbestçe, kimsenin izni veya haberi olmadan toplanmasına olanak tanıyor.
IoT sensörleri ve cihazları
Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörleri ve son teknoloji sistemler, daha büyük ve daha güçlü hesaplamaların tamamlanabilmesi için fiziksel olarak yakındaki bir merkezde işlenmek üzere her zaman hayal edilemeyecek veri noktaları toplamaya devam ediyor.Nesnelerin İnterneti aygıtlarından gelen bu son derece uzmanlaşmış bilgiler, yapay zeka sistemleri için çok avantajlıdır.
API'ler
API'ler, erişilebilir bir arayüz sağladıkları için kullanıcıların bir yapay zeka modeliyle etkileşime girmesini kolaylaştırır. Mesele şu ki,şirketlerin yapay zeka eğitimi için değerli verileri toplamasını daha da kolaylaştırıyor. Doğru API tasarımı ve dağıtımı, onlara minimum çabayla büyük miktarda yüksek kaliteli bilgi sağlayabilir.
Kamu kayıtları
Kamu kayıtları yapay zeka eğitiminde kullanılacak en çok aranan belgeler arasındadır. Üstelik dijitalleştirilmelerine bile gerek yok. Yapay zeka modelleri söz konusu olduğunda, kamu şirketleri, tarihi olaylar, geçmiş ve şimdiki zaman, sabıka kayıtları, göçmenlik kayıtları ve kamuya açık olan her şey hakkında bilinmesi gereken her şey elde edilebilir. Kimseden izin istemelerine gerek yok. Kullanıcı anketleri ve anketler.
Bu yöntemin modası geçmiş görünüyor. Ancak yine de son derece etkili olmaya devam ediyor; denenmiş ve doğrudur ve yapay zeka satıcıları buna bayılıyor.
Kullanıcılar, AI hizmetiyle ilgili deneyimleri ve işleri iyileştirme yolları hakkında ilgili bilgileri sağlar. Ama herhangi bir soru işe yarayacaktır. Bu, yapay zekaya gelecekte işleri daha dar bir şekilde hedeflemek istediği bilgiyi verir.
Peki yapay zeka ve gizlilik endişelerini çözmek için ne yapabiliriz?
Son burada değil. Aslına bakılırsa yaklaşmakta olan yapay zeka devriminin en başındayız. İyi haber şu ki, yapmamız gereken şeyler var.Birkaç iyi uygulama ve kaynak, yapay zekanın bize getirdiği tüm avantajlardan yararlanmaya devam etmemize olanak tanıyacak uzun bir yol kat edecekgizliliğimizden tamamen vazgeçmeden. Aşağıdaki ipuçlarını dikkate alın:
- Yapay zeka için uygun bir kullanım politikası belirleyin: Şirket içi, kullanabilecekleri veri türlerinin, nasıl, neden ve yapay zeka araçlarıyla etkileşimde bulunduklarının farkında olmalıdır. Bir kuruluş hassas müşteri verileriyle ilgileniyorsa bu daha da önemli hale gelir.
- Veri yönetimi ve güvenlik araçlarına yatırım yapın: Her şey genişletilmiş algılama ve yanıtla (XDR) ilgilidir. Yapay zeka araçlarının veri kaybına, tehdit istihbaratına ve izleme yazılımına karşı korumaya ihtiyacı vardır. Özel araçlar bu hizmeti sağlar, verilerinizi korur ve verilerinizin düzenlemelere uygun olmasını sağlar. Sorgu sonuçlarına veya eğitim verilerinin kendisine dikkatlice kalibre edilmiş miktarda "istatistiksel gürültü" ekleyerek çalışır. Bu, yapay zekanın herhangi bir birey hakkındaki ayrıntıları ezberlemeden veya açığa çıkarmadan popülasyondan genel kalıpları öğrenmesine olanak tanır.
- Lütfen ayrıntılı yazıyı okuyun: Ah evet, her şey küçük harflerle ve paranoyaklar dışında kimsenin okumadığı kullanım şartlarıyla ilgili. Dokümantasyon, yalnızca başlangıç düzeyinde olsa bile oradadır. Lütfen okuyun. Bulursanız kırmızı bayrakları tanımlayın. Sorularınız varsa bunları bir temsilciye sorun ve her şeyi doğru anladığınızdan emin olun.
- Yalnızca hassas olmayan verileri kullanın: Özel ve hassas verileriniz yapay zeka modelleriyle paylaşmanız gereken bir şey değildir; bu başından beri açık olmalıdır.