Yapay Zekanın veriyi nasıl okuyacağını kim belirliyor?

Makina Öğrenmesinin zeka üretebilmesinin ilk koşulu mevcut verilerden çıkarsama yapmayı öğrenmesi ve yeni bilgiler üretmesidir. 

Domino taşını nereden başlattığınız önemli. Zira başlarda yanlış girilen ve yanlış işlenen her veri katlanarak artan çok daha büyük yanlışların başlangıcı olur. 

Kültürel kodlar, ön yargılar, alternatif olasılıkların ıskalanması, topyekuncu yaklaşımlar, yanlış veri girişleri sonraki hataların temel sebepleri arasında yer alır. 

Bilgi inceldikçe olasılık hesapları hassaslaşır, hata payı azalır. Ancak kurumsal veri bankalarında yanlış işlenen her bir veri, geriye dönüşü ve telafisi güç başlangıçlara sebep olur. Hatanın bilinçli olarak ART NİYETLE yapılması kaosa zemin hazırlar. Burada insan faktörü söz konusudur.  Bu açıdan ülkelerin ve kurumların veri bankalarına, makina öğrenmesine ve yapay zeka konularına cidiyetle ve titizlikle yaklaşması gerekiyor. BURADA KÖYLÜ KURNAZLIĞI İŞLEMEZ!

Kurumsal Yapay Zekanın barındırdığı tehlike: Ön Yargı Otomasyonu - Yapay Zekanın Çalışma Prensibi

"Veri konusunda titiz olmak, veri hazırlığında ise önyargı taşıyıp taşımadığından emin olmak önemli. Üniversitelerde çözüm odaklı etik derslerin verilmesi gerekir. Şirketler içinde ise etik sorunları fark eden insanlar yetiştirilmesini sağlayabiliriz." Bknz

Devasa hale gelen kurumsal veri bankalarının belli toplum kesimlerinin yerel kültürel kodlarıyla çözümlenmesi vahim hataları da beraberinde getiriyor. Farklı/muhalif, birbirinin karşıtı toplum kesimlerini oyuna getiren hizipleşmeler söz konusu oluyor. Bknz - "Kurumsal veri girişlerinde ırka ve mezhebe dayanan yüz yıllık ayrımcılık politikalarının izleri"



Bu blogdaki popüler yayınlar

Akran ve siber zorbalıklarıyla çocukları kullanarak evlerin içine sızıyorlar

Film yapımcısı gibi çalışan kurgu ekipleri ve troll ağları

Hz Musa'yı Isıran Köpek