Hiç merak ettiniz mi; günümüzde her bir sorumuza anında cevap veren yapay zeka sistemlerinin bu denli bilgiye nasıl erişebiliyor? Yapay zeka dil işlemeden görsel tanımaya, karmaşık karar verme süreçlerinden duygusal zekaya kadar geniş bir yelpazede fonksiyonlar sunuyor. Ancak, bu sofistike yeteneklerin temelinde yatan sırdan haberdar değiliz.
Bu sorunun yanıtı, “training dataset” adı verilen ve yapay zekanın eğitiminde kullanılan devasa veri kümelerinde gizli. Yapay zekanın nasıl bu kadar yetenekli hale geldiğini anlamamızı sağlayacak bu eğitim setleri, aynı zamanda kişisel verilerimiz için de çok kritik. Çünkü yapay zeka, bir insanı tanımadan asla hiç var olmayan bir insan çizemeyecektir.
Yapay Zekanı Nasıl Eğitirsin? : Training Data Set
Arabanızın navigasyon sistemi, günlük hayatımızda sıkça karşılaştığımız yapay zeka uygulamalarından biridir. Bu sistem, doğru yolu bulmanıza yardımcı olmak için binlerce farklı harita verisi ve trafik bilgisini kullanır. Navigasyon cihazınız bu bilgileri işleyerek, trafiğin durumuna ve yol şartlarına göre en hızlı rotayı hesaplar. İşte bu bilgiler, navigasyon sisteminin kullanmış olduğu traning dataset yani eğitim veri setidir.
Yapay zeka (YZ), insanların yeni beceriler edinme şekillerine benzer biçimde, eğitim veri setlerini kullanarak öğrenir. Bu veri havuzları, YZ sistemlerinin deneyim kazanmasını, örüntüleri tanımasını ve karar verme yeteneklerini geliştirmesini sağlar. Temelde, bir yapay zeka modeli, sunulan veri setleri üzerinden eğitilerek spesifik görevleri yerine getirebilecek şekilde programlanır.
Büyük Veri Havuzlarına Erişim
Eğitim verileri, çoğunlukla büyük veri analitik firmaları, akademik kurumlar veya kar amacı gütmeyen organizasyonlar tarafından toplanır. Bu kuruluşlar, farklı kaynaklardan büyük miktarda veri toplayarak yapay zekaların eğitimi için gerekli zeminin hazırlanmasına öncülük eder.
Eğitim veri setleri, yapay zeka sistemlerinin doğruluğu ve güvenilirliği için hayati öneme sahiptir. Ancak, bu verilerin toplanma, işlenme ve kullanılma süreçlerinin şeffaflığı ve etiği de büyük önem taşır. Veri gizliliği, kullanıcı izni ve veri güvenliği, bu süreçlerde öncelikli olarak ele alınması gereken konulardır.
Fotoğrafınız Bir Yapay Zekayı Besliyor Olabilir mi?
Amerika’da yaşayan bir kadının başına gelen (bu) olay, kişisel verilerin korunmasının ne denli hayati olduğunu ve yapay zeka teknolojilerinin gelişiminin potansiyel risklerini bir kez daha gözler önüne serdi. Kadın, doktoruna verdiği vesikalık fotoğrafını, beklenmedik bir şekilde, yapay zeka eğitim veri setlerini sağlayan bir şirketin veri setinde buldu. Bu fotoğraf, izinsiz kullanılarak yapay zeka eğitimlerinde bir materyal olarak sunulmuştu. Durumun ciddiyeti, kişisel ve tıbbi bilgilerinin, kendi rızası olmadan bu tür veri setlerine dahil edilmesi ile daha da arttı. Bu, sadece bireysel bir mağduriyet değil, aynı zamanda geniş çapta bir etik sorunu işaret ediyor.
En Temel İhtiyacımız: Etik Kullanım
Diğer yazılarımda da vurguladığım gibi yapay zeka sistemlerinin doğru ve etik kullanımı, teknolojinin sunduğu fırsatlar kadar büyük bir öneme sahip. Özellikle kişisel verilerin mahremiyetinin korunması ve izinsiz kullanımının önlenmesi, bireylerin ötesinde toplumsal bir güvenlik meselesi olarak ele alınmalıdır. Özellikle bu örnekte olduğu gibi tıbbi kayıtlar vb. hassas verilerin korunması, bireylerin özgürlük ve güvenlik haklarının temel bir parçası.
İlginizi çekebilir: Yapay Zekanın Etik Kullanımı