Bilgi Bankası

Yapay Zeka Modelleri Nelerdir ve Nasıl Çalışır?

Yapay zeka (YZ) modelleri, büyük miktarda veriyi analiz ederek öğrenen ve bu öğrenme yeteneği sayesinde belirli görevleri insan benzeri bir şekilde yerine getirebilen bilgisayar programlarıdır. Bu modeller, genellikle makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) tekniklerini kullanır. İşte farklı YZ modellerinin temel çalışma prensipleri:

• Makine Öğrenimi (ML): ML algoritmaları, verilerden öğrenerek tahminler yapabilen veya kararlar alabilen modeller oluşturur. Bu algoritmalar, verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri otomatik olarak keşfeder. Örneğin, bir e-posta spam filtresi, spam olarak işaretlenmiş e-postalardan öğrenerek yeni gelen e-postaların spam olup olmadığını tahmin edebilir.
• Derin Öğrenme (DL): DL, yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık problemleri çözmeyi amaçlar. Bu ağlar, insan beynindeki nöronlardan esinlenerek tasarlanmıştır ve çok sayıda katmandan oluşur. Her katman, verileri farklı bir soyutlama düzeyinde analiz eder. DL, özellikle görüntü tanıma, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi alanlarda başarılı sonuçlar verir. Örneğin, bir görüntü tanıma sistemi, derin öğrenme sayesinde bir fotoğraftaki nesneleri (kedi, köpek, araba vb.) yüksek doğrulukla tespit edebilir.

Temel Çalışma Prensibi:

1. Veri Toplama: YZ modelini eğitmek için büyük miktarda veri toplanır. Bu veri, modelin öğrenmesi gereken bilgileri içerir. Örneğin, bir dil modeli eğitmek için metin verisi, bir görüntü tanıma modeli eğitmek için resim verisi toplanır.
2. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, modelin daha iyi öğrenmesi için temizlenir, dönüştürülür ve düzenlenir. Bu aşamada, eksik veriler tamamlanır, gürültü giderilir ve veriler uygun bir formata dönüştürülür.
3. Model Seçimi: Uygulama alanına ve veri türüne uygun bir YZ modeli seçilir. Örneğin, metin verisi için Transformer modelleri, görüntü verisi için evrişimsel sinir ağları (CNN) tercih edilebilir.
4. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan ve ön işlenen verilerle eğitilir. Bu süreçte, modelin parametreleri, verilerdeki örüntüleri en iyi şekilde yakalayacak şekilde ayarlanır. Eğitim süreci, genellikle bir optimizasyon algoritması (örneğin, gradyan inişi) kullanılarak gerçekleştirilir.
5. Model Değerlendirme: Eğitilen modelin performansı, ayrı bir test veri kümesi üzerinde değerlendirilir. Bu değerlendirme, modelin ne kadar doğru tahminler yaptığını ve genelleme yeteneğini ölçer.
6. Model İyileştirme: Modelin performansı yetersizse, modelin mimarisi, eğitim verisi veya eğitim parametreleri değiştirilerek model iyileştirilir. Bu süreç, modelin performansı kabul edilebilir bir seviyeye gelene kadar tekrarlanır.
7. Model Dağıtımı: İyileştirilmiş model, kullanılmak üzere dağıtılır. Bu, modelin bir web uygulamasına, mobil uygulamaya veya diğer bir sisteme entegre edilmesi anlamına gelebilir.

Örnek Kod (Python ve TensorFlow ile Basit Bir Sinir Ağı):

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Modelin Tanımlanması
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Modelin Derlenmesi
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Veri Yükleme ve Ön İşleme
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

# Modelin Eğitimi
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, batch_size=32)

# Modelin Değerlendirilmesi
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)

Bu kod örneği, MNIST veri kümesi üzerinde basit bir sinir ağını eğitmek için TensorFlow ve Keras kütüphanelerini kullanır. Model, 784 giriş nöronuna sahip bir gizli katmana ve 10 çıkış nöronuna sahip bir çıkış katmanına sahiptir. Model, adam optimizasyon algoritması ve kategorik çapraz entropi kaybı fonksiyonu kullanılarak eğitilir.

Midjourney ve Diğer Görüntü Üretme YZ'leri Nasıl Çalışır?

Midjourney, DALL-E 2, Stable Diffusion gibi görüntü üretme yapay zekaları, temel olarak yayılma modelleri (diffusion models) ve generative adversarial networks (GANs) gibi derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bu modeller, metin açıklamalarından (prompt) yola çıkarak gerçekçi ve yaratıcı görüntüler oluşturabilirler.

Yayılma Modelleri (Diffusion Models):

1. İleri Yayılma (Forward Diffusion): Bu aşamada, orijinal görüntüye kademeli olarak Gauss gürültüsü eklenir. Bu süreç, görüntüyü tamamen rastgele bir gürültüye dönüştürene kadar devam eder.
2. Geri Yayılma (Reverse Diffusion): Bu aşamada, model, gürültüden başlayarak orijinal görüntüyü yeniden oluşturmayı öğrenir. Model, her adımda gürültüyü azaltarak daha anlamlı bir görüntü oluşturur. Metin açıklaması (prompt), bu geri yayılma sürecini yönlendirmek için kullanılır.

GAN'lar (Generative Adversarial Networks):

1. Üretici (Generator): Bu ağ, rastgele gürültüden yola çıkarak sahte görüntüler üretir.
2. Ayırt Edici (Discriminator): Bu ağ, gerçek ve sahte görüntüleri ayırt etmeye çalışır.

Üretici ve ayırt edici ağlar, birbirleriyle rekabet ederek eğitilir. Üretici, ayırt ediciyi kandırmaya çalışırken, ayırt edici, üreticinin ürettiği sahte görüntüleri tespit etmeye çalışır. Bu süreç, üreticinin daha gerçekçi görüntüler üretmesini sağlar.

Adım Adım Süreç (Midjourney Örneği):

1. Metin Açıklaması (Prompt): Kullanıcı, oluşturulacak görüntüyü tanımlayan bir metin açıklaması girer (örneğin, "sakin bir gölde gün batımı").
2. Model İşleme: Midjourney'nin YZ modeli, metin açıklamasını analiz eder ve bu açıklamaya uygun bir görüntü oluşturmak için yayılma modelini veya GAN'ı kullanır.
3. Görüntü Oluşturma: Model, kademeli olarak gürültüyü azaltarak veya sahte görüntüler üreterek bir görüntü oluşturur. Metin açıklaması, bu süreci yönlendirir ve görüntünün istenen özelliklere sahip olmasını sağlar.
4. Görüntü İyileştirme: Oluşturulan görüntü, daha gerçekçi ve estetik hale getirmek için iyileştirilir. Bu aşamada, renkler, detaylar ve kompozisyon gibi unsurlar düzenlenir.
5. Sonuç: Kullanıcıya, metin açıklamasına uygun bir görüntü sunulur. Kullanıcı, bu görüntüyü indirebilir, paylaşabilir veya üzerinde değişiklikler yapabilir.

Gerçek Hayattan Örnek:

Bir reklam ajansı, yeni bir ürün için görsel materyaller oluşturmak istiyor. Geleneksel yöntemlerle fotoğraf çekimi veya illüstrasyon yapmak yerine, Midjourney gibi bir görüntü üretme YZ'si kullanarak farklı konseptler deneyebilirler. Örneğin, "gelecekçi bir şehirde yeni bir spor araba" gibi bir metin açıklaması girerek, farklı görsel varyasyonlar elde edebilirler. Bu sayede, hem zamandan tasarruf edebilirler hem de daha yaratıcı ve özgün görseller oluşturabilirler.

Görsel Açıklama (Şema):

[Metin Açıklaması] --> [YZ Modeli (Yayılma Modeli veya GAN)] --> [Görüntü Oluşturma] --> [Görüntü İyileştirme] --> [Sonuç]

ChatGPT ve Diğer Büyük Dil Modelleri (LLM) Nasıl Çalışır?

ChatGPT gibi Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), Transformer mimarisine dayalı derin öğrenme modelleridir. Bu modeller, çok büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilerek insan benzeri metinler üretebilir, soruları yanıtlayabilir, metinleri özetleyebilir ve çeşitli dil görevlerini yerine getirebilir.

Transformer Mimarisi:

Transformer mimarisi, dikkat mekanizmalarını kullanarak metin verisindeki ilişkileri modellemeyi amaçlar. Bu mimari, özellikle uzun metinlerdeki bağımlılıkları yakalamada başarılıdır. Transformer modelleri, kodlayıcı (encoder) ve çözücü (decoder) olmak üzere iki ana bileşenden oluşur.

• Kodlayıcı (Encoder): Giriş metnini bir sayısal temsile (embedding) dönüştürür. Bu temsil, metnin anlamını ve bağlamını içerir.
• Çözücü (Decoder): Kodlayıcının ürettiği temsili kullanarak yeni metinler üretir. Çözücü, her adımda bir sonraki kelimeyi tahmin eder ve bu kelimeyi metne ekler.

Eğitim Süreci:

1. Veri Toplama: LLM'ler, internetten toplanan çok büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir. Bu veri, kitaplar, makaleler, web sayfaları ve diğer çeşitli kaynaklardan oluşabilir.
2. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, modelin daha iyi öğrenmesi için temizlenir, dönüştürülür ve düzenlenir. Bu aşamada, gereksiz karakterler temizlenir, metinler küçük harfe dönüştürülür ve kelimeler token'lara ayrılır.
3. Model Eğitimi: Transformer modeli, toplanan ve ön işlenen verilerle eğitilir. Eğitim süreci, genellikle bir sonraki kelimeyi tahmin etme görevine dayanır. Model, her adımda bir önceki kelimeleri kullanarak bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye çalışır.
4. Model İyileştirme: Modelin performansı, farklı metin görevleri üzerinde değerlendirilir. Modelin performansı yetersizse, modelin mimarisi, eğitim verisi veya eğitim parametreleri değiştirilerek model iyileştirilir.

Nasıl Çalışır (ChatGPT Örneği):

1. Giriş Metni: Kullanıcı, ChatGPT'ye bir soru sorar veya bir metin girer (örneğin, "Yapay zeka nedir?").
2. Model İşleme: ChatGPT'nin YZ modeli, giriş metnini analiz eder ve bu metne uygun bir yanıt üretmek için Transformer mimarisini kullanır.
3. Metin Üretimi: Model, her adımda bir sonraki kelimeyi tahmin ederek bir metin üretir. Model, önceki kelimeleri ve bağlamı dikkate alarak en uygun kelimeyi seçer.
4. Yanıt: Kullanıcıya, giriş metnine uygun bir yanıt sunulur. Kullanıcı, bu yanıtı okuyabilir, paylaşabilir veya üzerinde değişiklikler yapabilir.

Örnek Kod (Python ve Transformers Kütüphanesi ile Basit Bir Metin Üretimi):

from transformers import pipeline

# Metin üretme pipeline'ı oluştur
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# Bir metin üret
prompt = "Yapay zeka gelecekte"
generated_text = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)

# Üretilen metni yazdır
print(generated_text[0]['generated_text'])

Bu kod örneği, Transformers kütüphanesini kullanarak GPT-2 modeli ile basit bir metin üretimi yapar. Model, "Yapay zeka gelecekte" ifadesiyle başlayan bir metin üretir ve üretilen metin ekrana yazdırılır.

Gerçek Hayattan Örnek:

Bir öğrenci, ödevi için yapay zeka hakkında bir makale yazmak istiyor. ChatGPT'ye "Yapay zeka nedir ve uygulama alanları nelerdir?" gibi bir soru sorarak, makalesi için bir başlangıç noktası elde edebilir. ChatGPT, öğrenciye yapay zeka hakkında genel bilgiler ve uygulama alanları hakkında örnekler sunarak, öğrencinin makalesini yazmasına yardımcı olabilir.

Gemini ve Diğer Çok Modlu (Multimodal) YZ'ler Ne Anlama Geliyor?

Gemini gibi çok modlu (multimodal) yapay zekalar, farklı veri türlerini (metin, görüntü, ses, video vb.) aynı anda işleyebilen ve anlayabilen YZ modelleridir. Bu modeller, tek modlu modellere göre daha karmaşık ve gerçek dünya senaryolarına daha uygun çözümler sunabilirler.

Tek Modlu YZ: Sadece tek bir veri türünü işleyebilir (örneğin, sadece metin veya sadece görüntü).

Çok Modlu YZ: Birden fazla veri türünü aynı anda işleyebilir (örneğin, hem metin hem de görüntü).

Çok Modlu YZ'nin Avantajları:

• Daha Kapsamlı Anlayış: Farklı veri türlerini birleştirerek daha kapsamlı bir anlayış elde edebilir. Örneğin, bir görüntü ve bu görüntüyü açıklayan bir metni aynı anda işleyerek, görüntünün içeriği ve anlamı hakkında daha fazla bilgi edinebilir.
• Daha Doğru Tahminler: Farklı veri türlerinden gelen bilgileri kullanarak daha doğru tahminler yapabilir. Örneğin, bir video ve bu videonun sesini aynı anda işleyerek, videonun içeriği hakkında daha doğru bir tahmin yapabilir.
• Daha Yaratıcı Çözümler: Farklı veri türlerini birleştirerek daha yaratıcı çözümler üretebilir. Örneğin, bir metin açıklaması ve bir görüntüden yola çıkarak yeni bir görüntü oluşturabilir.

Gemini'nin Özellikleri:

Gemini, Google tarafından geliştirilen çok modlu bir YZ modelidir. Gemini, metin, görüntü, ses ve video gibi farklı veri türlerini aynı anda işleyebilir ve anlayabilir. Gemini, aşağıdaki görevleri yerine getirebilir:

• Görüntü Tanıma: Bir görüntüdeki nesneleri, kişileri ve sahneleri tanıyabilir.
• Metin Anlama: Bir metnin anlamını, bağlamını ve duygusunu anlayabilir.
• Ses Tanıma: Bir ses kaydındaki kelimeleri ve cümleleri tanıyabilir.
• Video Anlama: Bir videonun içeriğini, olaylarını ve kişilerini anlayabilir.
• Çok Modlu Sorgulama: Farklı veri türlerini içeren soruları yanıtlayabilir. Örneğin, "Bu görüntüdeki kişi kimdir?" gibi bir soruya yanıt verebilir.
• Çok Modlu Üretim: Farklı veri türlerini kullanarak yeni içerikler üretebilir. Örneğin, bir metin açıklaması ve bir görüntüden yola çıkarak yeni bir görüntü oluşturabilir.

Gerçek Hayattan Örnek:

Bir doktor, hastasının tıbbi kayıtlarını (metin), röntgen görüntülerini ve ses kayıtlarını aynı anda inceleyerek daha doğru bir teşhis koyabilir. Geleneksel yöntemlerle, doktorun bu farklı veri türlerini ayrı ayrı incelemesi ve birbiriyle ilişkilendirmesi gerekirken, Gemini gibi çok modlu bir YZ, bu süreci otomatikleştirerek doktorun işini kolaylaştırabilir ve daha doğru bir teşhis koymasına yardımcı olabilir.

Görsel Açıklama (Şema):

[Metin Verisi] + [Görüntü Verisi] + [Ses Verisi] + [Video Verisi] --> [Çok Modlu YZ Modeli (Gemini)] --> [Kapsamlı Anlayış] --> [Doğru Tahminler] --> [Yaratıcı Çözümler]

Yapay Zeka Modellerinin Performansı Nasıl Ölçülür ve Karşılaştırılır?

Yapay zeka (YZ) modellerinin performansını ölçmek ve karşılaştırmak, modelin etkinliğini değerlendirmek ve farklı modeller arasında en uygun olanı seçmek için kritik öneme sahiptir. Performans ölçütleri, modelin türüne (sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb.) ve uygulama alanına göre değişir.

Sınıflandırma Modelleri İçin Performans Ölçütleri:

• Doğruluk (Accuracy): Doğru tahmin edilen örneklerin toplam örnek sayısına oranıdır. Basit ve anlaşılır bir ölçüttür, ancak dengesiz veri kümelerinde yanıltıcı olabilir.
• Hassasiyet (Precision): Pozitif olarak tahmin edilen örneklerin gerçekten pozitif olanlara oranıdır. Yanlış pozitifleri (false positives) minimize etmek önemlidir.
• Duyarlılık (Recall): Gerçekten pozitif olan örneklerin pozitif olarak tahmin edilenlere oranıdır. Yanlış negatifleri (false negatives) minimize etmek önemlidir.
• F1-Skoru (F1-Score): Hassasiyet ve duyarlılığın harmonik ortalamasıdır. Hassasiyet ve duyarlılık arasında bir denge kurmayı amaçlar.
• ROC Eğrisi (Receiver Operating Characteristic Curve): Modelin farklı eşik değerlerinde performansını gösteren bir eğridir. Eğrinin altında kalan alan (AUC), modelin genel performansını ölçer.
• Karmaşıklık Matrisi (Confusion Matrix): Modelin doğru ve yanlış tahminlerini gösteren bir tablodur. Her sınıf için doğru pozitif (TP), yanlış pozitif (FP), doğru negatif (TN) ve yanlış negatif (FN) sayılarını içerir.

Regresyon Modelleri İçin Performans Ölçütleri:

• Ortalama Karesel Hata (Mean Squared Error - MSE): Tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki farkların karelerinin ortalamasıdır. Küçük MSE değerleri, modelin daha iyi performans gösterdiğini gösterir.
• Kök Ortalama Karesel Hata (Root Mean Squared Error - RMSE): MSE'nin kareköküdür. MSE ile aynı bilgiyi taşır, ancak aynı birimlerde ifade edildiği için daha kolay yorumlanabilir.
• Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error - MAE): Tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki farkların mutlak değerlerinin ortalamasıdır. MSE ve RMSE'ye göre aykırı değerlere daha az duyarlıdır.
• R-Kare (R-squared): Modelin bağımsız değişkenler tarafından açıklanan bağımlı değişken varyansının yüzdesidir. 1'e yakın R-Kare değerleri, modelin verileri iyi açıkladığını gösterir.

Diğer Performans Ölçütleri:

• Bellek Kullanımı: Modelin çalışması için gereken bellek miktarıdır. Özellikle mobil cihazlar veya gömülü sistemler gibi kaynak kısıtlı ortamlarda önemlidir.
• Çalışma Süresi: Modelin bir tahmini yapmak için gereken süredir. Gerçek zamanlı uygulamalar için önemlidir.
• Enerji Tüketimi: Modelin çalışması için harcadığı enerji miktarıdır. Özellikle pil ömrünün önemli olduğu mobil cihazlar veya IoT cihazları için önemlidir.

Karşılaştırma Tablosu:

Adım Adım Karşılaştırma Süreci:

1. Veri Kümesini Hazırlama: Modelleri eğitmek ve değerlendirmek için kullanılacak veri kümesini hazırlayın. Veri kümesini eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırın.
2. Modelleri Eğitme: Farklı YZ modellerini eğitim veri kümesi üzerinde eğitin. Her model için uygun parametreleri ayarlayın.
3. Modelleri Değerlendirme: Eğitilen modelleri doğrulama veri kümesi üzerinde değerlendirin. Her model için uygun performans ölçütlerini hesaplayın.
4. Modelleri Karşılaştırma: Farklı modellerin performans ölçütlerini karşılaştırın. Uygulama alanınıza ve gereksinimlerinize en uygun olan modeli seçin.
5. Modeli Test Etme: Seçilen modeli test veri kümesi üzerinde test edin. Modelin genel performansını değerlendirin ve gerekli iyileştirmeleri yapın.

Yapay Zeka Etik ve Güvenlik Sorunları Nelerdir?

Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin hızla gelişmesi, beraberinde bir dizi etik ve güvenlik sorununu da getirmektedir. Bu sorunlar, YZ'nin kullanımının insan haklarına, topluma ve çevreye olan potansiyel etkileriyle ilgilidir.

Etik Sorunlar:

• Önyargı (Bias): YZ modelleri, eğitildikleri verilerdeki önyargıları yansıtabilir. Bu, ayrımcı veya adaletsiz sonuçlara yol açabilir. Örneğin, bir işe alım YZ'si, geçmişte erkeklerin çoğunlukta olduğu pozisyonlar için erkek adayları tercih edebilir.
• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik (Transparency and Explainability): YZ modellerinin nasıl karar aldığı genellikle belirsizdir. Bu, hesap verebilirliği zorlaştırır ve YZ'nin güvenilirliğini azaltır. Örneğin, bir otonom sürüş sisteminin neden belirli bir karar aldığı açıklanamazsa, kazaların sorumluluğu kimde olacaktır?
• Gizlilik (Privacy): YZ modelleri, kişisel verileri toplar, analiz eder ve kullanır. Bu, gizlilik ihlallerine ve kötüye kullanıma yol açabilir. Örneğin, bir yüz tanıma sistemi, insanların nerede olduğunu ve ne yaptığını sürekli olarak takip edebilir.
• İşsizlik (Unemployment): YZ ve otomasyon, birçok işin ortadan kalkmasına neden olabilir. Bu, işsizliğe ve ekonomik eşitsizliğe yol açabilir. Örneğin, otonom kamyonlar, kamyon şoförlerinin işlerini kaybetmesine neden olabilir.
• Sorumluluk (Responsibility): YZ sistemlerinin neden olduğu zararların sorumluluğu kimde olacaktır? YZ'nin bir hata yapması veya bir zarara neden olması durumunda, kimin sorumlu tutulacağı belirsizdir.

Güvenlik Sorunları:

• Siber Saldırılar (Cyber Attacks): YZ sistemleri, siber saldırılara karşı savunmasız olabilir. Saldırganlar, YZ modellerini manipüle edebilir veya kötü amaçlı yazılımlar kullanarak YZ sistemlerini kontrol edebilir. Örneğin, bir otonom sürüş sisteminin YZ modeli manipüle edilerek kazaya neden olunabilir.
• Otonom Silahlar (Autonomous Weapons): YZ, otonom silahların geliştirilmesini mümkün kılabilir. Bu silahlar, insan müdahalesi olmadan karar verebilir ve öldürebilir. Bu, etik ve güvenlik açısından ciddi sorunlara yol açabilir.
• Yanlış Bilgi (Misinformation): YZ, gerçekçi sahte haberler, videolar ve ses kayıtları oluşturmak için kullanılabilir. Bu, yanlış bilgilendirmeye ve manipülasyona yol açabilir. Örneğin, bir YZ modeli, bir politikacının söylemediği şeyleri söylediği bir video oluşturabilir.
• Veri Güvenliği (Data Security): YZ modellerini eğitmek için kullanılan verilerin güvenliği sağlanmalıdır. Verilerin çalınması veya manipüle edilmesi, YZ sistemlerinin yanlış veya zararlı sonuçlar üretmesine neden olabilir.

Önlemler:

• Etik İlkeler ve Yasal Düzenlemeler: YZ'nin geliştirilmesi ve kullanımı için etik ilkeler ve yasal düzenlemeler oluşturulmalıdır. Bu ilkeler ve düzenlemeler, YZ'nin insan haklarına, topluma ve çevreye zarar vermesini önlemeyi amaçlamalıdır.
• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: YZ modellerinin nasıl karar aldığı açıklanabilir olmalıdır. Bu, hesap verebilirliği artırır ve YZ'nin güvenilirliğini sağlar.
• Önyargı Giderme: YZ modellerini eğitmek için kullanılan verilerdeki önyargılar giderilmelidir. Bu, ayrımcı veya adaletsiz sonuçları önler.
• Güvenlik Önlemleri: YZ sistemleri, siber saldırılara karşı korunmalıdır. Bu, YZ sistemlerinin güvenliğini ve güvenilirliğini sağlar.
• Eğitim ve Farkındalık: YZ'nin etik ve güvenlik sorunları hakkında kamuoyunu bilinçlendirmek önemlidir. Bu, YZ'nin sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını teşvik eder.

Gerçek Hayattan Örnek:

Amazon'un işe alım YZ'si, kadın adaylara karşı ayrımcılık yaptığı tespit edildi. YZ, geçmişte erkeklerin çoğunlukta olduğu pozisyonlar için erkek adayları tercih ettiği için kadın adayların başvurularını otomatik olarak reddediyordu. Bu durum, YZ'nin eğitildiği verilerdeki önyargılardan kaynaklanıyordu. Amazon, bu sorunu çözmek için YZ modelini yeniden eğitti ve ayrımcılığı ortadan kaldırmaya çalıştı.

Tablo: YZ Etik ve Güvenlik Sorunları