Yapay Zekada Kadınlar: Sarah Bitamazire, şirketlerin sorumlu yapay zeka uygulamalarına yardımcı oluyor

TechCrunch, AI odaklı kadın akademisyenlere ve diğerlerine hak ettikleri ve gecikmiş zamanlarını ilgi odağı haline getirmek için, AI devrimine katkıda bulunan olağanüstü kadınlara odaklanan bir dizi röportaj başlatıyor.

Sarah Bitamazire, butik danışmanlık firması Lumiera’nın baş politika sorumlusudur ve burada aynı zamanda yapay zeka okuryazarlığı ve sorumlu yapay zekanın benimsenmesine odaklanan Lumiera Loop bülteninin yazılmasına da yardımcı olur.

Bundan önce İsveç’te politika danışmanı olarak çalışıyordu ve cinsiyet eşitliği, dış ilişkiler mevzuatı ile güvenlik ve savunma politikalarına odaklanıyordu.

Kısaca yapay zekaya nasıl başladınız? Sizi sahaya çeken ne oldu?

AI beni buldu! Yapay zeka, derinlemesine dahil olduğum sektörlerde giderek daha büyük bir etkiye sahip oluyor. Yapay zekanın değerini ve zorluklarını anlamak, üst düzey karar vericilere sağlam tavsiyeler sunabilmek benim için bir zorunluluk haline geldi.

Birincisi, yapay zekanın araştırma ve geliştirmede ve aktif savaşta kullanıldığı savunma ve güvenlik alanında. İkincisi, sanat ve kültürde yaratıcılar, yapay zekanın katma değerini ve zorluklarını ilk gören gruplar arasında yer aldı. Birkaç günlük gazetenin OpenAI’ye dava açtığı devam eden dava gibi yüzeye çıkan telif hakkı sorunlarının gün ışığına çıkarılmasına yardımcı oldular.

Çok farklı geçmişlere ve sıkıntılı noktalara sahip liderler danışmanlarına giderek daha fazla şunu sorduğunda, bir şeyin çok büyük bir etki yarattığını biliyorsunuz: “Bana bu konuda bilgi verebilir misiniz? Herkes bunu konuşuyor.”

Yapay zeka alanında en çok hangi çalışmanızla gurur duyuyorsunuz?

Yakın zamanda yapay zekayı araştırma ve geliştirme iş akışlarına entegre etmeyi deneyen ancak başarısız olan bir müşteriyle çalıştık. Lumiera, özel ihtiyaçlarına ve zorluklarına göre uyarlanmış bir yol haritasıyla bir yapay zeka entegrasyon stratejisi oluşturdu. Özel olarak seçilmiş bir yapay zeka proje portföyü, yapılandırılmış bir değişim yönetimi süreci ve çok disiplinli düşünmenin değerini kabul eden liderliğin birleşimi bu projeyi büyük bir başarıya dönüştürdü.

Erkek egemen teknoloji endüstrisinin ve buna bağlı olarak erkek egemen yapay zeka endüstrisinin zorluklarını nasıl aşacaksınız?

Nedenini çok açık bir şekilde açıklayarak. Yapay zeka sektörüyle aktif olarak ilgileniyorum çünkü daha derin bir amaç ve çözülmesi gereken bir sorun var. Lumiera’nın misyonu, liderlere teknolojik çağda güvenle sorumlu kararlar almalarına olanak tanıyan kapsamlı rehberlik sağlamaktır. Bu amaç duygusu, hangi alana taşınırsak taşınalım aynı kalıyor. Erkek egemen olsun ya da olmasın, yapay zeka endüstrisi çok büyük ve giderek daha karmaşık hale geliyor. Kimse resmin tamamını göremiyor ve birbirimizden öğrenebilmemiz için daha fazla perspektife ihtiyacımız var. Mevcut zorluklar çok büyük ve hepimizin işbirliği yapması gerekiyor.

Yapay zeka alanına girmek isteyen kadınlara ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?

Yapay zekaya girmek yeni bir dil öğrenmek veya yeni bir beceri seti öğrenmek gibidir. Çeşitli sektörlerdeki zorlukları çözme konusunda muazzam bir potansiyele sahiptir. Hangi sorunu çözmek istiyorsunuz? Yapay zekanın nasıl bir çözüm olabileceğini öğrenin ve ardından bu sorunu çözmeye odaklanın. Öğrenmeye devam edin ve size ilham veren insanlarla iletişime geçin.

Yapay zeka geliştikçe karşı karşıya kalan en acil sorunlardan bazıları nelerdir?

Yapay zekanın gelişiminin hızlı hızı başlı başına bir sorundur. Bu soruyu sık sık ve düzenli olarak sormanın, yapay zeka alanında bütünlük içinde gezinmenin önemli bir parçası olduğuna inanıyorum. Bunu Lumiera’da her hafta haber bültenimizde yapıyoruz.

İşte şu anda akılda kalanlardan birkaçı:

• Yapay zeka donanımı ve jeopolitik: Dünya çapındaki hükümetler yapay zeka bilgilerini derinleştirdikçe ve stratejik ve jeopolitik hamleler yapmaya başladıkça, yapay zeka donanımına (GPU’lar) kamu sektörü yatırımı büyük olasılıkla artacaktır. Şu ana kadar İngiltere, Japonya, BAE, Suudi Arabistan gibi ülkelerden hareket var. Burası izlenecek bir alan.

• Yapay zeka kıyaslamaları: Yapay zekaya daha fazla güvenmeye devam ettikçe performansını nasıl ölçtüğümüzü ve karşılaştırdığımızı anlamak çok önemli. Belirli bir kullanım durumu için doğru modeli seçmek dikkatli bir değerlendirme gerektirir. İhtiyaçlarınıza en uygun model mutlaka liderlik sıralamasında en üstte yer alan model olmayabilir. Modeller çok hızlı değiştiği için kıyaslamaların doğruluğu da dalgalanacak.

• Otomasyonu insan gözetimiyle dengeleyin: İster inanın ister inanmayın, aşırı otomasyon bir şeydir. Kararlar insan muhakemesini, sezgisini ve bağlamsal anlayışı gerektirir. Bu otomasyon yoluyla kopyalanamaz.

• Veri kalitesi ve yönetimi: İyi veriler nerede?! Veriler her saniye kuruluşların içine, içinde ve dışına akar. Bu veriler kötü yönetilirse kuruluşunuz yapay zekadan yararlanamayacaktır. Ve uzun vadede bu zararlı olabilir. Veri stratejiniz yapay zeka stratejinizdir. Veri sistemi mimarisi, yönetimi ve sahipliğinin görüşmenin bir parçası olması gerekir.

Yapay zeka kullanıcılarının bilmesi gereken bazı sorunlar nelerdir?

• Algoritmalar ve veriler mükemmel değil: Bir kullanıcı olarak eleştirel olmak ve çıktılara körü körüne güvenmemek önemlidir, özellikle de teknolojiyi doğrudan kullanıyorsanız. Üstündeki teknoloji ve araçlar yeni ve gelişmektedir, bu nedenle bunu aklınızda bulundurun ve sağduyulu olun.

• Enerji tüketimi: Büyük yapay zeka modellerinin eğitiminin hesaplama gereksinimleri, gerekli donanım altyapısının çalıştırılması ve soğutulması için gereken enerji ihtiyaçları ile birleştiğinde, yüksek elektrik tüketimine yol açar. Gartner, 2030 yılına kadar yapay zekanın dünya elektriğinin %3,5’ini tüketebileceği öngörüsünde bulundu.

• Kendinizi eğitin ve farklı kaynaklar kullanın: Yapay zeka okuryazarlığı çok önemlidir! Yapay zekayı yaşamınızda ve işinizde iyi bir şekilde kullanabilmek için, onun kullanımına ilişkin bilinçli kararlar verebilmeniz gerekir. Yapay zeka karar vermenize yardımcı olmalı, sizin yerinize karar vermemelidir.

• Perspektif yoğunluğu: Yapay zeka ile ne tür çözümlerin yaratılabileceğini anlamak ve bunu yapay zeka geliştirme yaşam döngüsü boyunca yapabilmek için sorun alanını gerçekten iyi bilen insanları dahil etmeniz gerekir.

• Aynı şey etik için de geçerli: Bu, bir yapay zeka ürününün zaten inşa edilmesinin ardından “üstüne” eklenebilecek bir şey değildir; etik hususların, araştırma aşamasından başlayarak inşaat sürecinin başında ve tüm süreci boyunca dahil edilmesi gerekir. Bu, sosyal ve etik etki değerlendirmeleri yaparak, önyargıları azaltarak ve hesap verebilirliği ve şeffaflığı teşvik ederek yapılır.

Yapay zekayı oluştururken bir kuruluş içindeki becerilerin sınırlamalarını tanımak çok önemlidir. Boşluklar büyüme fırsatlarıdır: Dış uzmanlık aramanız gereken alanlara öncelik vermenizi ve sağlam hesap verebilirlik mekanizmaları geliştirmenizi sağlar. Mevcut beceri setleri, ekip kapasitesi ve mevcut parasal kaynaklar gibi faktörlerin tümü değerlendirilmelidir. Diğerlerinin yanı sıra bu faktörler yapay zeka yol haritanızı etkileyecektir.

Yatırımcılar sorumlu yapay zekayı nasıl daha iyi teşvik edebilir?

Öncelikle bir yatırımcı olarak yatırımınızın sağlam olduğundan ve uzun süre dayandığından emin olmak istersiniz. Sorumlu yapay zekaya yatırım yapmak yalnızca finansal getirileri korur ve örneğin güven, düzenleme ve gizlilikle ilgili kaygılarla ilgili riskleri azaltır.

Yatırımcılar, sorumlu yapay zeka liderliği ve kullanımına ilişkin göstergelere bakarak sorumlu yapay zeka için baskı yapabilir. Açık bir yapay zeka stratejisi, özel sorumlu yapay zeka kaynakları, yayınlanmış sorumlu yapay zeka politikaları, güçlü yönetişim uygulamaları ve insan desteği geri bildiriminin entegrasyonu dikkate alınması gereken faktörlerdir. Bu göstergeler sağlam bir durum tespiti sürecinin parçası olmalıdır. Daha fazla bilim, daha az öznel karar verme. Etik olmayan yapay zeka uygulamalarından vazgeçmek, sorumlu yapay zeka çözümlerini teşvik etmenin başka bir yoludur.