Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) Nedir?

Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI), insanların anlayabileceği şekilde kararlar alabilen ve eylemlerini açıklayabilen sistemler ve modeller oluşturmayı amaçlayan bir yapay zeka araştırma dalıdır. Modern yapay zeka eğitiminin temel sorunlarından biri “kara kutu”dur: Sistemler doğru yanıtlar verebilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir, ancak bu sonuçlara nasıl ulaştıklarını anlamak çoğu zaman zordur. XAI, tıp, finans ve hukuk gibi kararların yüksek düzeyde açıklanabilirliğinin gerektiği alanlarda faydalı olabilir.

Yapay Zeka Nasıl Tanımlanır?

Yapay zeka karmaşık ve anlaşılması güç olabilir. Bu nedenle mantıksal olarak açıklanabilir yapay zeka (Explainable AI, XAI) talebi ortaya çıkıyor.

XAI’nin ne olduğunu anlamak için öncelikle genel olarak AI’ya daha yakından bakmanız gerekir. Yapay zeka teknolojisi hızla büyümeye devam eden geniş bir alandır, ancak henüz evrensel bir tanımı yoktur.

2021’de Avrupa Komisyonu, yapay zekanın yasal olarak bağlayıcı bir tanımını sağlayacak düzenleyici bir teklif sundu. Belgede yapay zekanın, çevresini etkileyen çıkarımlar, tahminler, öneriler yapan veya kararlar alan sistemleri ifade ettiği belirtiliyor.

Avukat ve yapay zeka araştırmacısı Jacob Turner’a göre yapay zeka, “doğal olmayan bir varlığın değerlendirme sürecine dayalı olarak karar verme yeteneği” olarak da tanımlanabilir. Avrupa Komisyonu ve Turner’ın tanımları birleştirildiğinde yapay zeka sistemlerinin “öğrenebildiği” ve çevrelerini etkileyebildiği söylenebilir. Yapay zeka yalnızca yazılımla sınırlı değildir, aynı zamanda robotik de dahil olmak üzere birçok biçimde ortaya çıkabilir.

Yapay Zekadaki “Kara Kutu” Nedir?

Yapay zeka, girdilere ve algoritmalara dayalı olarak “kararlar” verir veya çıktılar oluşturur. Çeşitli teknikleri ve yaklaşımları öğrenme ve uygulama yeteneği sayesinde, yapay zeka, bu işlevi doğrudan insan müdahalesi olmadan yerine getirebilir. Bu durum, yapay zeka sistemlerinin sıklıkla “kara kutu” olarak algılanmasına yol açar.

“Kara kutu” terimi, yapay zeka sistemlerinin ve algoritmalarının aldığı kararları ve eylemleri anlamanın ve kontrol etmenin zorluğunu ifade eder. Bu durum, şeffaflık ve hesap verebilirlik sorunlarına yol açar ve bu sorunlar çeşitli yasal ve düzenleyici etkilere sahiptir.

XAI bu sorunu nasıl çözüyor?

Açıklanabilir yapay zeka kavramı, kara kutu problemine bir yanıt olarak ortaya çıktı. XAI, sonuçları insanların anlayabileceği şekilde açıklanabilecek yapay zeka sistemleri oluşturmayı amaçlayan bir yaklaşımdır. Açıklanabilir yapay zekanın temel amacı, yapay zeka sistemlerinde karar almayı şeffaf ve erişilebilir kılmaktır.

XAI’yi yapay zekanın geliştirilmesinde ve kullanımında önemli bir bileşen haline getiren aşağıdaki faktörler tanımlanabilir:

1. Sorumluluk: Bir yapay zeka sistemi bir kişi için önemli olan bir karar verirse (örneğin, bir krediyi reddetmek veya tıbbi teşhis koymak), insanların bu kararın nasıl ve neden verildiğini anlaması gerekir. XAI konsepti, bu tür süreçlerin şeffaflığını ve sorumluluğunu artıracak ve toplumu yapay zeka teknolojilerinin kullanımına ilişkin korkulardan kurtaracak.
2. Kendinden emin: İnsanların anladıkları sistemlere güvenme olasılıkları daha yüksektir. Bir yapay zeka sistemi kararlarını net bir şekilde açıklayabilirse insanlar onun kararlarını kabul etmeye daha istekli olacaktır.
3. Model iyileştirme: Bir yapay zeka sisteminin kararlarını nasıl verdiğini anlayabilirsek bu bilgiyi modeli geliştirmek için kullanabiliriz. Bu, önyargıları etkili bir şekilde tespit etmemize ve ortadan kaldırmamıza olanak tanıyarak sistemi daha doğru, güvenilir ve etik hale getirecektir.
4. Mevzuata uygunluk: Genel Veri Koruma Yönetmeliği’nin (GDPR) yürürlüğe girmesiyle Avrupa Birliği gibi bazı yargı bölgeleri, kuruluşların otomatik sistemler kullanılarak alınan kararları açıklayabilmesini gerektirir.

Şeffaflık ve açıklanabilirlik yerini kâr veya rekabet gücü gibi başka çıkarlara bırakabilir. Bu, yapay zekayı geliştirirken ve uygularken inovasyon ve etik hususlar arasında doğru dengeyi kurma ihtiyacını vurguluyor.

Kamu ve özel yapay zeka sistemlerine olan güvenin arttırılması çok önemlidir. Geliştiricileri daha sorumlu olmaya teşvik eder ve modellerinin ayrımcı fikirleri yaymamasını sağlar. Ayrıca veritabanlarının yasadışı kullanımının önlenmesine yardımcı olur.

XAI bu süreçte önemli bir rol oynuyor. Açıklanabilirlik, yapay zeka kararlarını yönlendiren temel faktörler ve parametreler konusunda şeffaflık anlamına gelir. Yapay zeka sistemlerinin doğasında olan karmaşıklık nedeniyle tam olarak açıklanabilirlik zor olsa da belirli parametreleri ve değerleri ayarlamak mümkündür. Bu, yapay zekayı daha anlaşılır, teknik açıdan değerli kılar ve yeniliği teşvik eder.

XAI’nin dezavantajları nelerdir?

Açıklanabilir yapay zekanın, bazıları uygulamasıyla ilgili olan çeşitli sınırlamaları vardır:

1. Gelişimin karmaşıklığı: Büyük mühendis ekipleri algoritmalar üzerinde uzun süre çalışabilir. Bu, tüm geliştirme sürecini ve yapay zeka sistemlerinde yerleşik ilkeleri anlamayı zorlaştırır.
2. “Açıklanabilirlik” teriminin belirsizliği: Bu, XAI uygulanırken farklı yorumlara neden olabilecek geniş yorumlanmış bir kavramdır. Yapay zekadaki temel parametreler ve faktörler analiz edildiğinde şu sorular ortaya çıkıyor: “Şeffaf” veya “açıklanabilir” olan tam olarak nedir ve bu açıklanabilirliğin sınırları nelerdir?
3. Yapay zekanın hızlı gelişimi: Yapay zeka katlanarak gelişiyor. Denetimsiz sistemler ve derin öğrenmeyle birleştirildiğinde teorik olarak genel zeka düzeyine ulaşabiliyor. Bu, yeni fikirlere ve inovasyona kapıyı açar, ancak aynı zamanda XAI’yi uygularken ek zorluklar da getirir.

XAI’nin beklentileri nelerdir?

Yazarların yapay zeka dil modellerini etkileşimli araçlarla entegre ettiği “üretken araçlar” üzerine bir çalışmayı düşünün. Deney sırasında, yirmi beş sanal “sakin”i olan küçük bir kasaba oluşturulan sanal bir alan bulunuyordu. Bu sanal sakinler, doğal dilde iletişim kurarak gerçekçi bireysel ve toplumsal davranışlar sergiliyorlardı. Bu bağlamda, bir ajan bir parti düzenlemek “istedi” ve ardından ajanlar davetiyeleri kendi başlarına göndermeye başladılar.

Bu noktada, “kendi başına” kelimesinin son derece önemli olduğuna dikkat çekmek gerekir. Eğer yapay zeka sistemleri, davranışları izlemesi zor olan bileşenlere kadar takip edilemez davranışlar sergiliyorsa, bu, öngörülmesi zor sonuçlara yol açabilir.

Açıklanabilir yapay zeka (XAI), yapay zeka kullanımının bazı risklerini önlemeye veya en azından azaltmaya yardımcı olabilir. Tüm yapay zeka kararlarının açıklanamayabileceği gerçeğine rağmen, yapay zeka temelli kararların ve eylemlerin son sorumluluğunun insanlara ait olduğunu unutmamak önemlidir.