Yapay Zeka (YZ) hızla iş dünyası ve BT ekosistemlerinde yer buluyor, benimsenmesi ve gelişimi beklenenden çok daha hızlı bir şekilde ilerliyor. Bugün, yazılım mühendislerinin özel yapay zeka modelleri geliştirdiği ve bu teknolojiyi ürünlerine entegre ettiği, iş liderlerinin ise yapay zeka tabanlı çözümleri iş süreçlerine dahil etmeye başladığı bir dönemdeyiz.
Ancak, yapay zekanın uygulanması konusunda belirsizlik, bazı şirketlerin adım atmalarını engelliyor. Boston Consulting Group’un Dijital Hızlandırma Endeksi (DAI), 2.700 üst düzey yöneticiyle yapılan küresel bir anketin sonuçlarına göre, yalnızca %28’inin organizasyonlarının yeni yapay zeka düzenlemelerine tamamen hazır olduğunu belirtiyor.
Bu belirsizlik, yapay zeka düzenlemelerinin hızla şekillenmesiyle daha da artıyor. Avrupa Birliği’nin (AB) Yapay Zeka Yasası’nın yakında yürürlüğe girmesi bekleniyor; Arjantin, bir yapay zeka planı taslağı yayımladı; Kanada, Yapay Zeka ve Veri Yasası’nı kabul etti; Çin, bir dizi yapay zeka düzenlemesi kabul etti; ve G7 ülkeleri, “Hiroşima Yapay Zeka Süreci”ni başlattı. Ayrıca, OECD yapay zeka ilkelerini geliştiriyor, BM, yeni bir yapay zeka danışmanlık kurulu oluşturmayı öneriyor ve Biden yönetimi, Yapay Zeka Hakları Bildirgesi için bir taslak yayımladı (ancak bu durum Trump yönetiminin ikinci döneminde değişebilir).
Amerika Birleşik Devletleri’nde de birçok eyalet yapay zeka kullanımını düzenlemeye başladı. Şu ana kadar 21 eyalet yapay zeka kullanımını yasalarla düzenledi. Bu eyaletler arasında Colorado Yapay Zeka Yasası ve Kaliforniya’nın CCPA yasasındaki düzenlemeler bulunuyor. Ayrıca 14 eyalet, yasalarının onaylanmasını bekliyor.
Bu süreçte, yapay zeka düzenlemeleri konusunda her iki taraftan da farklı görüşler dile getirilmektedir. SolarWinds’in gerçekleştirdiği bir ankete göre, BT profesyonellerinin %88’i daha sıkı düzenlemelerden yana. Aynı zamanda yapılan başka bir araştırma, İngiltere halkının %91’inin hükümetin işletmeleri yapay zeka sistemleri konusunda daha fazla sorumlu tutmasını istediğini ortaya koyuyor. Diğer taraftan, 50’den fazla teknoloji şirketinin lideri, AB’nin sıkı yapay zeka düzenlemelerinin yenilikleri engellediğini belirterek, bu düzenlemelerin acilen reforme edilmesi gerektiğini vurgulayan bir açık mektup yayımladı.
Bu belirsizlikler ve hızla değişen düzenlemeler, iş liderleri ve yazılım geliştiriciler için büyük bir zorluk yaratıyor. Yine de, yapay zekanın sağladığı avantajlardan yararlanmak isteyen şirketler, bu avantajları düzenlemelere uyum sağlayacak şekilde kullanabilir ve rakiplerinden geride kalmamak adına yapay zeka teknolojisini engellemeyebilir.
Geleceği tahmin etmek kolay olmasa da, yapay zeka düzenlemelerine uyum sağlamak için bazı temel en iyi uygulamalar ve sistemler oluşturulabilir.
Yapay Zeka Kullanımını Haritalayın
Ekiplerinizin yapay zeka kullanımını etkin bir şekilde yönetmek için önce bu kullanımı bilmeniz gereklidir. Bu, büyük bir zorluk teşkil edebilir. Shadow IT, yani çalışanların BT departmanlarının izni olmadan kullandığı SaaS araçları, güvenlik ekiplerinin kabusu haline gelmiştir ve şimdi de bu durum, gölge yapay zeka ile aynı şekilde devam ediyor. Birçok uygulama, chatbotlar ve diğer araçlar, yapay zeka, makine öğrenimi (ML) veya doğal dil işleme (NLP) içeriyor olabilir, ancak bu araçlar, resmi olarak kabul edilen yapay zeka çözümleri olmayabilir. Çalışanlar, bu araçları onaysız bir şekilde kullanmaya başladığında, sistemlerinize yapay zeka dahil edilmiş olabilir.
Opice Blum’un veri gizliliği uzmanı Henrique Fabretti Moraes, “Kullanılan veya kullanılmak istenen araçları haritalamak, kabul edilebilir kullanım politikalarını anlamak ve olası riskleri minimize etmek için önemlidir” diyor.
Bazı düzenlemeler, tedarikçilerin yapay zeka kullanımı konusunda şirketleri sorumlu tutar. Durumu tamamen kontrol altına alabilmek için, hem kendi ortamınızdaki hem de iş ortaklarınızın ortamlarındaki tüm yapay zeka kullanımını haritalamanız gerekir. Harmonic gibi araçlar, tedarik zinciri genelindeki yapay zeka kullanımını tespit etmekte faydalı olabilir.
Veri Yönetişimini Sağlayın
Veri güvenliği ve gizliliği, yapay zeka düzenlemelerinin en önemli unsurlarıdır, hem mevcut hem de onaylanması beklenen düzenlemelerde. Yapay zeka kullanırken, GDPR ve CCPA gibi gizlilik yasalarına uyum sağlamak zorundasınız. Bu yasalar, hangi verilere erişilebileceğini ve bu verilerin nasıl işlendiğini bilmenizi, ayrıca güvenlik önlemleri almanızı gerektirir.
Uyum sağlamak için, organizasyonunuzda sağlam bir veri yönetimi sistemi kurmalı ve belirli bir ekip tarafından yönetilmesini sağlamalısınız. Bu sistemler, kullanılan araçların veri güvenliğini ve kaynaklarını değerlendirmek için gerekli özeni içermeli ve potansiyel yanlılıkları ve gizlilik risklerini ortaya koymalıdır.
SolarWinds’in Çözümler Mühendisliği Başkan Yardımcısı Rob Johnson, “Kuruluşlar, veri hijyenini iyileştirerek, güçlü yapay zeka etik kurallarını uygulayarak ve bu çabaları yönlendirecek doğru ekipleri kurarak proaktif önlemler almalıdır” diyor. Bu tür bir yaklaşım, sadece düzenlemelere uyumu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka’nın potansiyelini en üst düzeye çıkarır.
Yapay Zeka Sistemlerinizi Sürekli İzleyin
İyi bir izleme, herhangi bir iş alanını yönetmek için kritik önemdedir ve yapay zeka kullanımında bu daha da önemli hale gelir. Yapay zeka sistemlerinizin nasıl çalıştığını, hangi verilere eriştiğini ve nasıl davrandığını sürekli izlemelisiniz. Ayrıca, bu sistemleri düzenli olarak denetleyerek organizasyonunuzdaki yapay zeka kullanımını denetleyebilirsiniz.
Zibtek yazılım şirketinin kurucusu Cache Merrill, “Yapay zeka sistemlerini izlemek ve düzenlemek, bu sistemlerin etkili ve etik olduğundan emin olmak için kritik bir gelişimdir” diyor. Bu süreçte, makine öğrenimi modelleri gibi teknikler kullanılarak, anormallikler ve hatalar tespit edilebilir ve bunlar kritik hale gelmeden önce önlem alınabilir.
Cyber GRC otomasyon platformu Cypago, arka planda sürekli izleme yapmanıza olanak tanır ve düzenleyici denetim kanıtlarını toplar. Bu platform, özel iş akışı yetenekleri kurmanıza olanak tanır ve anında uyarılar ve düzeltici işlemler tetikleyebilir.
Risk Değerlendirmelerini Kılavuz Olarak Kullanın
Hangi yapay zeka araçlarının yüksek, orta ve düşük risk taşıdığını bilmek, düzenlemelere uyum sağlamak için ve iç iş risk yönetimini iyileştirmek için önemlidir. Yüksek riskli kullanım durumları, daha fazla güvenlik önlemi ve değerlendirme gerektirir.
