Avrupa Parlamentosu'nda bu Mayıs ayında yürürlüğe girecek olan Yapay Zeka Yasasına ilişkin dün yapılan son oylama, dünyanın en kapsamlı Yapay Zeka mevzuatının müjdecisi oldu. Tıpkı GDPR gibi, AB'nin ötesinde de küresel etkileri olacak.
Yapay Zeka Yasası, güvenilir yapay zekanın geliştirilmesini ve yapay zeka araçlarının sorumlu kullanımını, özellikle şeffaflığı, önyargıyı, mahremiyet ihlallerini, güvenlik risklerini ve yanlış bilgilerin yayılma potansiyelini sağlamak için kapsamlı bir çerçeve sağlar.
Yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde insan gözetimi olarak.
Bu kılavuzlarda, yapay zekanın güvenilir ve etik açıdan sağlam olmasını sağlamaya yardımcı olmayı amaçlayan, yapay zeka için bağlayıcı olmayan yedi etik ilke kullanılmaktadır. İlkeler şunları içerir:
– insan ajansı ve gözetimi;
– teknik sağlamlık ve güvenlik;
– gizlilik ve veri yönetimi;
– şeffaflık;
– çeşitlilik, ayrımcılık yapmama ve adalet;
– toplumsal ve çevresel refah ve hesap verebilirlik.
Kademeli risk temelli bir yaklaşımla, bankacılık ve sağlık gibi sektörlerdeki yüksek riskli yapay zeka sistemleri, katı yasal yükümlülüklerle ve uyumsuzluk nedeniyle büyük cezalarla karşı karşıya kalacak. Kanun yapay zekayı minimumdan kabul edilemeze kadar dört risk kademesine ayırıyor;
artan yükümlülüklerle birlikte
AB Yapay Zeka Yasası, aşağıdakiler de dahil olmak üzere belirli yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini, konuşlandırılmasını ve kullanılmasını yasaklamaktadır:
– Sosyal puanlama sistemleri
- Sosyal mühendislik
– Kamusal alanlarda gerçek zamanlı uzaktan biyometrik tanımlama
– Yapay zeka tabanlı profil oluşturma ve davranış tahmini
– Veritabanlarını genişletmek için yüz görüntülerinin kazınması ve büyütülmesi
– Yapay zeka tabanlı manipülatif teknikler özerkliği ve özgür seçimi baltalıyor
Tüm yapay zeka sistemleri, özellikle de karar alma sürecini maddi olarak etkilemedikleri veya korunan yasal çıkarlara önemli ölçüde zarar vermedikleri sürece, önemli riskler oluşturmaz. Karar verme üzerinde minimum etkiye sahip veya yasal çıkarlara yönelik risk taşıyan yapay zeka sistemleri (ör.
dar görevler veya insan faaliyetlerini geliştirme, düşük risk olarak kabul edilir. Şeffaflık açısından bu sistemlere ilişkin dokümantasyon ve tescile önem verilmektedir. Yüksek riskli yapay zeka sistemlerinden bazıları, bankacılık ve sigorta (aynı zamanda tıbbi) dahil olmak üzere çeşitli sektörleri içermektedir.
cihazlar, İK, eğitim ve daha fazlası).
Yüksek riskli yapay zeka sistemlerine yönelik zorunlu gereksinimler, amaçları ve kullanım bağlamı dikkate alınarak güvenilirliği sağlamayı ve riskleri azaltmayı amaçlamaktadır. Finansal hizmet ve fintech firmalarının, özellikle de müşteri verileriyle ilgilenen şirketlerin,
Yüksek riskli yapay zeka sistemleri için aşağıdaki gereksinimleri göz önünde bulundurun:
– Yüksek riskli yapay zeka için sağlık, güvenlik ve haklara odaklanan, güncellemeler, belgeler ve paydaş katılımı gerektiren sürekli, yinelenen risk yönetimi.
– Temel haklar etki değerlendirmesinin yapılması
– ayrımcılığı önlemek ve veri koruma yasalarına uyumu sağlamak için sıkı yönetim
– Sağlık, güvenlik ve temel haklar üzerindeki olumsuz etkileri önlemek için eğitim ve test veri kümeleri temsili, doğru ve önyargılardan arındırılmış olmalıdır
– İnsan gözetiminin ve şeffaflığın sağlanması
– Önyargı tespitinin ve düzeltilmesinin sağlanması
– açık, güncellenmiş teknik belgelerde sistem özellikleri, algoritmalar, veri süreçleri ve risk yönetimi de dahil olmak üzere izlenebilirlik, uyumluluk doğrulaması, operasyonel izleme ve piyasaya sürülme sonrası gözetim için kapsamlı belgeler; ayrıca
Yapay zekanın ömrü boyunca otomatik olay kaydı.
– Yüksek riskli yapay zeka sistemleri, yaşam döngüleri boyunca tutarlı bir şekilde performans göstermeli ve uygun düzeyde doğruluk, sağlamlık ve siber güvenliği karşılamalıdır.
İşletmeler, son düzenlemelere uymak ve uyumsuzluk nedeniyle ağır cezaları önlemek için Sorumlu Yapay Zeka geliştirmeye öncelik vermelidir. Uyumluluğu sağlamak için firmanın atması gereken adımlardan bazıları şunlardır:
- Yapay zeka yönetimini oluşturun Paydaşlar arasında katılımın ve katılımın sağlanması, erken aşamada
- Eğitin ve eğitin Ekibinizi yapay zekanın etik ilkeleri konusunda bilgilendirin. Yapay zeka risklerini yönetmek, veri analizinden güvenlik/gizlilik, hukuk ve çok daha fazlasına kadar yeni beceriler gerektirecektir.
- Yapay zeka denetimi gerçekleştirin AI'nın organizasyonda nerede kullanıldığına dair tam bir resim elde etmek için organizasyonun (sadece mühendislik değil) aynı zamanda yasal, İK vb.
- Devam eden uyumluluğu kontrol edin
- SaaS sağlayıcılarınızın yapay zekayı sorumlu bir şekilde kullandığından emin olun
- Modellerin şeffaflığını, anlaşılmasını ve açıklanabilirliğini sağlayın İşletmenizde kullanılan
Doğru yönde atılması gereken çok ihtiyaç duyulan bir adım olsa da şeytan ayrıntıda gizlidir ve Yapay Zeka Yasası, hem geleneksel hem de yapay zeka merkezli kuruluşların geleceği üzerinde önemli bir etkiye sahip olacaktır. Yapay zekanın etkisinin giderek arttığı bir çağda ilerlerken
Derinlemesine, etik standartlara ve düzenleyici gerekliliklere uyum sağlamak yalnızca yasal bir uyumluluk meselesi değil, aynı zamanda stratejik bir zorunluluktur. İşletmeler, Sorumlu Yapay Zeka'ya odaklanarak yalnızca kendilerini önemli cezalara karşı korumakla kalmıyor, aynı zamanda kendilerini konumlandırıyor
hızla gelişen dijital ortamda güvenilir ve ileriyi düşünen kuruluşlar olarak. Sorumlu yapay zekaya doğru yolculuk, teknolojinin, yönetişimin ve toplumsal refahın geleceğini yeniden tanımlamayı vaat eden zorlu ama vazgeçilmez bir yoldur.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/25899/the-eu-ai-act—what-are-the-implications-for-banking-and-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
