Özerklikten Denetime: Yapay Zekâ Çağında İnsanların Rolü

Singapur Yapay Zekâ Yönetişim Çerçevesi, bir kuruluştaki risk iştahına bağlı olarak Yapay Zekâ'ya insan katılımı düzeyinin, tanımlanmış üç yaklaşımdan biriyle belirlenmesini önerse de, daha kapsamlı bir inceleme dördüncü bir yaklaşımın da bulunduğunu ortaya çıkardı ve dört bölüme ayrılmış kapsamlı bir modelin geliştirilmesine yol açtı. Yapay Zekâ kararlarını olası zararın gerçekleşme olasılığı ve ciddiyetine göre değerlendiren bu model, Yapay Zekâ'nın çeşitli sektörlere entegre edilmesi için gelişmiş bir strateji sunuyor.

3. Bölüm, İnsan Döngünün Dışında ile başlayalım: Bu bölüm, Üretken Yapay Zekâ'nın insan yeteneklerini aştığı ve gözetim olmadan özerk biçimde çalıştığı durumları öne çıkarır. 

Otomasyon veya öngörücü algoritmalar aracılığıyla süreçleri genişletmek ve iyileştirmek için ideal olan bu yaklaşıma; hava durumu tahmini, ürün önerileri ve karmaşık parametreler içeren kişiselleştirme, sosyal medya algoritmaları ve tedarik zinciri tahmini örnek olarak verilebilir.

Bu bölümdeki Yapay Zekâ modellerini, iş alanına özgü iyi düşünülmüş bir süreç, titiz bir hassasiyet ve kapsamlı testlerle tasarlamak, yapılandırmak ve ince ayar yapmak büyük önem taşır. 

4. Bölüm, İnsan Döngünün İçinde, sürekli insan gözetimi, katılımı ve kontrolü gerektirir. Bu bölümde Yapay Zekâ modeli öneriler veya tavsiyeler sunar; ancak bu önerileri kabul etmek, reddetmek ya da değiştirmek nihayetinde gözetimi yapan insanın sorumluluğundadır. Bu tür kararlar etkin insan katılımı gerektirir ve bu katılım olmadan ilerlenemez.

Bu dinamik modele örnek olarak, daha önce toplanan verilerden olası proje risklerini belirlemek için Üretken Yapay Zekâ kullanan RAIDlog.com verilebilir. Yapay Zekâ modeli tarafından belirlenen riski kabul etme, değiştirme veya göz ardı etme kararı proje yöneticisine aittir. 

Belirlenen bir riski kabul etme veya değiştirme kararının ardından RAIDlog.com sezgisel olarak bir risk azaltma stratejisi önerir; bu strateji de proje yöneticisinin onayını veya daha fazla değişiklik yapmasını bekler.

İnsan Döngünün İçinde yaklaşımı, Üretken Yapay Zekâ'yı herkes için çok yönlü bir yardımcı konumlandırarak tekrarlayan, sıkıcı ve zaman alan görevlerin yönetimine önemli ölçüde katkıda bulunur. Bu iş birliği yalnızca üretkenliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda kârlılığa katkı sağlar ve ortaya çıkan işin kalitesini yükseltir.

Proje yönetiminde Yapay Zekâ için diğer kullanım alanlarını burada bulabilirsiniz.

2. Bölüm, İnsan Döngünün Üzerinde, Yapay Zekâ'nın otomatik pilot veya hız sabitleyici sistemlere benzer şekilde bağımsız çalıştığı senaryoları öne çıkarır. İnsan gözetimi ve muhakemesi önemini korur; böylece insanların Yapay Zekâ modelinin başarısız olması veya beklenmedik ya da olumsuz sonuçlarla karşılaşılması durumunda müdahale etmeye hazır olması sağlanır. 

Bu bölümdeki model, riski en aza indirmek için süreçlerin olgunluğundan ve kapsamlı testlerden yararlanır; ancak olası zararın ciddiyeti, istisnai durumlarda insan müdahalesini gerekli kılar.

Bu kadrandaki uygulamalar arasında otonom araçlar, petrol ve gaz gibi sektörlerde öngörücü bakım (bu, tesis proje yönetimi yazılımı araçlarında giderek daha fazla kullanılabilir hâle geliyor), karmaşık kaynak planlaması, standartlaştırılmış satış süreçleri veya standart şablonlu planlar ya da yinelenen iş programları, tedavi planları, düzeltici eylem planları, iletişim şablonları, taslak teslimatlar ve diğerleri gibi standart işletim prosedürleri yer alır.

Yapay zekâ bu kadranda verimlilik ve hassasiyet açısından insan kapasitesini aşabilse de olası sonuçların kritik niteliği, insan gözetimini zorunlu kılar. Bu gözetim, ihtiyaç duyulması hâlinde olumsuz etkileri etkili bir şekilde azaltmak için düzeltici önlemlerin hızla uygulanabilmesini sağlar.

Kadran 1, Döngüde İnsan: Bu kadranda zarar olasılığı ve zararın şiddeti yüksektir; bu nedenle yapay zekâ modelini yönetmek, modeli tamamen kapatabilmek ve istisnaları yönetebilmek için döngünün (üst) kısmında insanların bulunması gerekir. 

Buna yeni bir yapay zekâ modeli oluşturma, sağlık hizmetleriyle ilgili kararlar alma, savaş bölgelerinde silah konuşlandırma ve yapay zekâ modelinin yönetişim ile politika kurallarına uyup uymadığına karar verme örnek olarak verilebilir. 

Bu yüksek riskli senaryolarda insan muhakemesini ve etik değerlendirmeleri sürece dâhil etmek kritik hâle gelir; böylece yapay zekâ modellerinin insan değerleriyle, yürürlükteki yasalarla ve toplumsal normlarla uyumlu olması sağlanır.

Döngüde bir insanın yer alması, yapay zekâ modellerinin etik, güvenli ve kontrollü sınırlar içinde çalışmasını ve gerektiğinde insanın müdahale ederek yapay zekâ modelini geçersiz kılabilmesini veya tamamen devre dışı bırakabilmesini sağlar.

Sonuç 

Özetle, insanların yapay zekâ yönetişimine dâhil olması; etik, güvenli ve kontrollü yapay zekâ operasyonlarını güvence altına alarak bunların toplumsal normlar ve değerlerle uyumlu olmasını sağlar. 

Yapay zekâ çağına daha da ilerlerken teknolojik özerklik ile insan gözetimi arasındaki denge giderek daha kritik hâle geliyor. Burada ana hatlarıyla açıklanan dört yapay zekâ yönetimi kadranı, bu karmaşık alanda yol almak için bir yol haritası sunarken etik, güvenli ve etkili yapay zekâ kullanımını güvence altına almada insan muhakemesinin vazgeçilmez rolünü vurgular. 

Bu çerçeveleri anlayıp uygulayarak, toplumsal değerlerimizi ve insan refahını korurken yapay zekânın gücünden yararlanabilir; teknoloji ile insanlığın uyum içinde ilerlediği bir geleceğe doğru yol alabiliriz.

Bunu proje yönetimi alanındaki diğer uzmanlarla daha ayrıntılı olarak görüşmek isterseniz, DPM üyeliğine katılın ve Slack'te 100'lerce diğer dijital proje yöneticisiyle yapılan konuşmaya erişim kazanın.