AI TRiSM: Yapay Zeka Güvenilirliği, Risk ve Güvenlik Yönetimi
Yapay Zeka Sistemlerinin Güvenilirliği ve Yönetişimi
Yapay zeka (YZ) sistemlerinin giderek artan kullanımı, bu teknolojilerin güvenilirliği, adaleti, dayanıklılığı, verimliliği ve veri koruması gibi kavramların öne çıkmasına neden oldu. AI TRiSM kavramı, yapay zeka modellerinin yönetişimini sağlamak için oluşturulan bir süreç ve metodoloji olarak tanımlanabilir. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini artırma ve güvenlik yönetimi konusunda öncelikli bir strateji sunma amacını taşır.
Adil ve Etkili Yapay Zeka Modelleri
AI TRiSM, yapay zeka modellerinin adalet ve etkililik açısından değerlendirilmesini sağlar. Adalet, yapay zeka modellerinin farklı gruplar arasında ayrımcılık yapmamasını ve dengeli sonuçlar üretmesini amaçlar. Etkililik ise modelin belirlenen hedeflere ulaşma ve istenen sonuçları sağlama kapasitesidir.
Veri Koruma ve Güvenlik
AI TRiSM, aynı zamanda veri koruma ve güvenlik risklerini azaltmayı da hedefler. Yapay zeka modelleri, genellikle büyük miktarda veriyle eğitildiğinden, veri koruması ve gizliliği büyük önem taşır. Bu süreç, veri toplama, depolama, işleme ve paylaşma aşamalarında güvenliği sağlamak için önlemler alır.
Açıklanabilirlik ve Şeffaflık
Yapay zeka modellerinin işleyişinin açıklanabilir olması, güvenilirliği sağlamak için temel bir gerekliliktir. Bu durum, modelin iç çalışma prensiplerini anlaşılır kılarak doğruluk, adalet, sorumluluk, istikrar ve şeffaflık ilkelerini güçlendirir.
Veri Anomalilerinin İzlenmesi
AI modellerinin doğru çalışması ve kötü niyetli saldırılardan korunması için üretim verileri sürekli olarak izlenmeli. Veri anomalilerini algılamak için AI tabanlı çözümlerin kullanılması, operasyonel süreçlerde önemli bir iyileşme sağlar.
29 Ocak 2024 Pazartesi