İnsan Merkezli Yapay Zekâ, tasarım ve operasyonlarının merkezinde insan ihtiyaçlarını, değerlerini ve yeteneklerini önceliklendiren yapay zekâ  teknolojilerinin geliştirilmesini ifade eder. Bu yaklaşım, ekiplerin insan rollerini değiştirmek veya azaltmak yerine insan yeteneklerini ve refahını artıran yapay zekâ sistemleri oluşturmasını sağlar. Yapay zekanın etik, sosyal ve kültürel etkilerini ele alır ve bu sistemlerin toplumun tüm kesimleri için erişilebilir, kullanılabilir ve faydalı olmasını sağlar. İnsan Merkezli Yapay Zekâ, yapay zekâ ve insanların nasıl iletişim kurduğunu ve iş birliği yaptığını inceleyen bir alan olan insan-yapay zekâ etkileşimi ile bağlantılıdır.

İnsan Merkezli Yapay Zeka'da tasarımcılar ve geliştiriciler disiplinler arası iş birliğine girer ve genellikle şeffaf, açıklanabilir ve hesap verebilir yapay zekâ yaratmak için psikologları, etikçileri ve alan uzmanlarını dahil eder. İnsan Merkezli Yapay Zekâ yaklaşımı, etik yapay zekaya doğru daha geniş hareketle uyumludur ve insan haklarına, adalete ve çeşitliliğe saygı duyan yapay zekâ sistemlerinin önemini vurgular.

İnsan Odaklı Yapay Zekâ Neden Önemlidir?

İnsan Merkezli Yapay Zekâ, yapay zekâ sistemlerinin insan ihtiyaçlarına ve değerlerine odaklanmasını sağladığı için hayati önem taşır. İnsan merkezli tasarımı zekaya dahil etmek, kullanıcıları geliştirme sürecine aktif olarak dahil etmek anlamına gelir. Bu işbirlikçi yaklaşım, çeşitli bakış açılarını ve uzmanlıkları bir araya getirdiği için daha etkili ve etik çözümlere yol açar. Örneğin, ekipler çeşitli geçmişlere sahip kullanıcıları dahil ettiğinde, yapay zekâ algoritmalarındaki önyargıları belirlemeye ve azaltmaya yardımcı olabilir ve bu da daha adil sonuçlara yol açabilir.

Ayrıca, İnsan Merkezli Yapay Zekâ, kullanıcılar arasında güven ve kabullenmeyi teşvik eder. İnsanlar yapay zekâ sistemlerinin değerini anlayıp gördüklerinde, bu teknolojileri benimseme ve destekleme olasılıkları daha yüksektir. Bu güven, yapay zekanın günlük hayata başarılı bir şekilde entegre edilmesi için olmazsa olmazdır.

İnsan Merkezli Yapay Zekâ ve Geleneksel Yapay Zekâ: Farkları Nelerdir?

Geleneksel yapay zekâ, verimlilik için görev otomasyonunu vurgularken, İnsan Merkezli Yapay Zeka insan ihtiyaçlarını, değerlerini ve yeteneklerini önceliklendirir. Geleneksel yapay zekanın aksine, İnsan Merkezli Yapay Zekâ, insan yeteneklerini değiştirmeyi değil, artırmayı hedefler. Bu tasarım felsefesi, Yapay Zekâ sistemlerinin erişilebilir, kullanıcı dostu ve etik olarak uyumlu olmasını sağlamak için insan ihtiyaçlarını anlamaya ve saygı göstermeye öncelik verir.

İnsan Merkezli Yapay Zekada ekipler, gerçek dünya ihtiyaçlarına göre hassas bir şekilde ayarlanmış çözümler oluşturmak için kullanıcıları tasarım sürecine aktif olarak dahil eder. İnsan Merkezli Yapay Zekâ içindeki etik hususlar, gizlilik, adalet ve şeffaflığı ele alarak önyargıları önler ve hesap verebilir ve açıklanabilir yapay zekâ kararları sağlar. İnsan Merkezli Yapay Zekâ sistemleri insan davranışlarına uyum sağlar ve onlardan öğrenir ve bağlam farkındadır. İnsan Merkezli Yapay Zekâ, insan-yapay zekâ etkileşiminin bütünsel bir anlayışı için psikolojiyi, sosyolojiyi ve tasarımı birleştirir.

İnsan Merkezli Yapay Zekâ ile geleneksel yapay zekâ arasındaki farkları gösteren birkaç örnek:

• Kişiselleştirilmiş öğrenme sistemleri: Eğitimde, geleneksel yapay zekâ notlandırmanın veya genel eğitim içeriğinin otomasyonuna odaklanabilir. Buna karşın İnsan Merkezli Yapay Zekâ, içeriği ve öğretim stillerini bireysel öğrencilerin öğrenme kalıplarına, tercihlerine ve ihtiyaçlarına uyacak şekilde ayarlayan uyarlanabilir öğrenme platformları oluşturur. Bu yaklaşım, öğrenme deneyimini ve sonuçlarını iyileştirir, insan davranışlarını ve tercihlerini açıkça anlar ve bunlara uyum sağlar.
• Sağlık uygulamaları: Geleneksel yapay zekâ, veri işleme ve teşhis prosedürlerinde verimliliği en üst düzeye çıkarmaya odaklanabilir. Öte yandan, İnsan Merkezli Yapay Zekâ yalnızca tanıya yardımcı olmakla kalmayıp aynı zamanda hastanın rahatlığını, gizliliğini ve duygusal refahını da dikkate alabilir. Örneğin, akıl sağlığındaki yapay zekâ araçları, hastanın psikolojik durumuna duyarlı ve saygılı bir şekilde terapi ve destek sağlamak üzere tasarlanmıştır.
• Otomotiv endüstrisi: Geleneksel yapay zekada odak noktası tamamen otonom araçlar yaratmak olabilir. İnsan Merkezli Yapay Zekâ farklı bir yol izler ve sürücü güvenliğini ve konforunu artıran gelişmiş sürücü destek sistemleri geliştirmeyi hedefler, böylece teknolojinin sürücüye hizmet etmesini ve onu değiştirmemesini sağlar. Bu sistemler bireysel sürüş stillerine uyum sağlayabilir ve sezgisel destek sağlayarak insanlar ve makineler arasında uyumlu bir etkileşim sağlar.
• Müşteri hizmetleri: Geleneksel yapay zekâ, yalnızca verimliliğe odaklanan sohbet robotları ve otomatik sistemler kullanır. Ancak İnsan Merkezli Yapay Zekâ, bu sistemleri insan duygularını anlayıp yanıtlayacak şekilde tasarlar ve daha empatik ve kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunar. Bu yapay zekâ sistemleri, müşteri hayal kırıklığını veya kafa karışıklığını tespit edebilir, yanıtlarını buna göre uyarlayabilir veya gerektiğinde bir insan operatöre bile iletebilir.
• Akıllı ev cihazları: Geleneksel yapay zekâ, ev cihazlarının otomasyonuna ve kontrolüne odaklanabilir. Buna karşın İnsan Merkezli Yapay Zekâ, sakinlerin rutinlerinden ve tercihlerinden öğrenen ve bunlara uyum sağlayan akıllı ev sistemleri tasarlar. Sadece verimli değil aynı zamanda rahat ve sakinlerinin refahına elverişli bir ortam yaratır.

Etik Yapay Zekâ Tasarımı Nedir?

Etik yapay zekâ, olası önyargıları ele alan ve şeffaflığı sağlayan ilke ve yönergeleri kapsar; hesap verebilirliği teşvik eder, adaleti destekler ve gizliliği korur. 

Etik yapay zeka’nın temel prensipleri şunlardır:

Yapay Zekada Şeffaflık

Şeffaflık, etik yapay zekanın temel taşıdır; yapay zekâ sistemlerinin tasarımında, geliştirilmesinde ve dağıtımında açıklığın önemini vurgular. Şeffaf yapay zekâ sistemleri, karar alma süreçlerine ilişkin net bir içgörü sağlar ve kullanıcıların ve paydaşların yapay zekanın sonuçları nasıl çıkardığını anlamalarına olanak tanır. 

Şeffaflık, yapay zekâ uygulamalarına güven oluşturmak için önemlidir, çünkü kullanıcıların yapay zekâ tarafından oluşturulan sonuçların ardındaki mantığı anlamalarını sağlar; bazı yapay zeka algoritmalarının "kara kutu" doğasıyla ilgili endişeleri azaltmaya yardımcı olur. Şeffaflık, sağlık, finans ve ceza adaleti gibi önemli toplumsal etkiye sahip uygulamalarda özellikle kritik öneme sahiptir.

Örneğin, Açık Yapay Zekâ (üretken yapay zekâ programı ChatGPT’nin yaratıcıları) açıklığa vurgu yapar ve kullanıcıların yapay zekâ sistemlerinin nasıl çalıştığını anlamalarını sağlayan modelin kod tabanına erişim sağlar. Şeffaflığa olan bu bağlılık, geliştiricilerin modelin evrimini keşfetmelerini, eleştirmelerini ve katkıda bulunmalarını sağlar ve iş birlikçi ve hesap verebilir bir yapay zekâ ekosistemini teşvik eder.

Yapay Zekada Hesap Verebilirlik

Hesap verebilirlik, yapay zekâ sistemleri tarafından yapılan eylemler ve kararlar için sorumluluk atamayı içerir. Etik yapay zekâ çerçeveleri, bireylerin veya kuruluşların yapay zekâ uygulamalarının sonuçlarından sorumlu olmasını sağlayan net hesap verebilirlik hatlarına öncelik verir. Bu hesap verebilirlik, tasarım ve eğitimden dağıtım ve izlemeye kadar tüm yapay zekâ yaşam döngüsüne yayılır. Paydaşlar hesap verebilir olduğunda, adaleti, eşitliği ve yapay zekanın etik kullanımını önceliklendirmeye teşvik edilirler. Bu hesap verebilirlik odaklı yaklaşım, yapay zekada sağlam bir etik temel oluşturmak için olmazsa olmazdır.

Örneğin, yapay zekâ destekli işe alım araçları kullanan şirketler, bu araçların çeşitlilik ve kapsayıcılık üzerindeki etkisinden sorumlu olmalıdır. Şeffaf raporlama ve düzenli denetimler, kuruluşları sorumlu tutabilir, önyargıları azaltabilir ve adil istihdam uygulamalarını sağlayabilir.

Yapay Zekada Adillik (Adalet)

Yapay zekada adalet, demografik özelliklerinden bağımsız olarak bireylerin eşit muamele görmesini vurgular. Etik yapay zekâ çerçeveleri, önyargıların tanımlanması ve azaltılmasına öncelik verir ve yapay zekâ sistemlerinin mevcut toplumsal eşitsizlikleri sürdürmemesini veya şiddetlendirmemesini sağlar. Eğitim verilerindeki veya algoritmik karar alma sürecindeki önyargılar eşitsiz muameleye yol açabilir ve toplumsal önyargıları güçlendirebilir. Etik Yapay Zekâ, önyargıları ele almak ve düzeltmek, çeşitli bağlamlarda kapsayıcılığı ve adaleti teşvik etmek için sürekli çaba gerektirir.

Örneğin, eğitim verilerindeki tarihsel önyargılar nedeniyle, yüz tanıma sistemleri ırksal ve cinsiyete dayalı eşitsizlikler sergilemiştir. Etik hususlar, bu teknolojilerin tüm bireylere adil davrandığından emin olmak için sürekli iyileştirme ve doğrulama gerektirir.

Yapay Zekada Gizlilik

Gizlilik, özellikle kişisel verileri içeren yapay zekâ uygulamalarında temel bir etik ilkedir. Kullanıcı gizliliği, hassas bilgileri korumak, güvenli veri uygulamaları uygulamak ve kullanıcılara verileri üzerinde kontrol sağlamaktan oluşur. Yapay zekâ sistemleri, etkili bir şekilde çalışmak için genellikle büyük miktarda veriye güvenir. Etik yapay zekâ çerçeveleri, hassas verilerin yetkisiz erişimini, kötüye kullanımını veya istenmeyen ifşasını önlemek için gizlilik korumalarına öncelik verir.

Örneğin, tanı araçları ve kişiselleştirilmiş tıp gibi sağlık hizmeti yapay zekâ uygulamaları hassas hasta verilerini içerir. Etik hususlar, bireylerin tıbbi bilgilerini korumak ve sağlıkla ilgili verilerin gizliliğini sürdürmek için şifreleme, güvenli depolama ve sıkı erişim kontrolleri gibi sağlam gizlilik önlemleri gerektirir.

İnsan Odaklı Yapay Zekâ Tasarımının Prensipleri Nelerdir? 
İnsan Merkezli Yapay Zekâ tasarımının prensipleri aşağıdaki temel ilkelere dayanmaktadır:

Empati ve Kullanıcıyı Anlamak 

Kullanıcıların ihtiyaçlarını, zorluklarını ve bağlamlarını anlamak çok önemlidir. Tasarımcılar, kullanıcıların sorunlarını gerçekten ele alan ve hayatlarını iyileştiren yapay zekâ çözümleri oluşturmak için kullanıcılarla empati kurmalıdır. Örneğin, bir İnsan Merkezli Yapay Zekâ sağlık uygulaması hastalar ve doktorlarla yapılan derinlemesine görüşmelere dayanmalıdır. Yaşlı kullanıcılar için ilaç hatırlatıcıları gibi farklı hastaların benzersiz ihtiyaçlarını anlamalı ve öngörmeli ve kişiselleştirilmiş ve empatik bir kullanıcı deneyimi sağlamalıdır.

 

Etik Hususlar ve Önyargı Azaltma

Gizlilik, şeffaflık ve adalet gibi etik hususlar İnsan Merkezli Yapay Zekada hayati öneme sahiptir. Tasarımcılar, tüm kullanıcılar için eşit sonuçlar sağlamak amacıyla yapay zekâ algoritmalarındaki önyargıları belirlemek ve azaltmak için aktif olarak çalışmalıdır. Örneğin, IBM Watson Health tanı ve tedavi planlamasına yardımcı olmak için hasta verilerini analiz eder. Etik yapay zekaya öncelik verirler, veri gizliliğini sağlarlar ve algoritmalarındaki önyargıları azaltmaya çalışırlar, bu da tüm hastalar için adil tıbbi tedaviyi teşvik eder.

Tasarım Sürecinde Kullanıcı Katılımı

Kullanıcıları geliştirme sürecine dahil etmek, gerçekten faydalı ve kullanıcı dostu yapay zekâ sistemleri oluşturmak için hayati önem taşır. Bu katılımcı yaklaşım, çözümlerin gerçek dünya ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre uyarlanmasını sağlar. Örneğin, tasarımcılar bir sesli asistan oluşturmak için test aşamasına çeşitli demografik özelliklere sahip kullanıcıları dahil etmelidir. Bu geri bildirim, asistanın yanıtlarını iyileştirmeye yardımcı olur ve onu daha geniş bir kullanıcı tabanı için daha duyarlı ve değerli hale getirir.

Erişilebilirlik ve Kapsayıcılık

Yapay zekâ sistemleri, yetenek veya geçmişe bakılmaksızın mümkün olduğunca geniş bir insan yelpazesi tarafından erişilebilir ve kullanılabilir olmalıdır. Bu kapsayıcılık, yapay zekanın faydalarının herkes için mevcut olmasını sağlar. Örneğin, metinden sese ve dil çevirisi gibi özelliklere sahip yapay zekâ destekli bir eğitim platformu, engelli kullanıcılar ve farklı diller konuşanlar için erişilebilir hale getirir ve böylece kapsayıcılığı teşvik eder.

Şeffaflık ve Açıklanabilirlik

Kullanıcılar, yapay zekâ sistemlerinin nasıl karar aldığını anlayabilmelidir. Şeffaf ve açıklanabilir yapay zekâ, güveni teşvik eder ve kullanıcıların yapay zeka sistemleriyle daha etkili bir şekilde etkileşim kurmasını sağlar. Örneğin, bir finansal yapay zekâ sistemi, kullanıcılara yatırım tavsiyesi sunmak için verileri nasıl analiz ettiğine dair net açıklamalar sağlar. Bu şeffaflık, kullanıcıların yapay zekâ önerilerine güvenmesini ve bunları anlamasını sağlar ve kullanıcı deneyimini geliştirir.

Sürekli Geribildirim ve İyileştirme

İnsan merkezli yapay zekâ, sürekli test, geri bildirim ve iyileştirme içeren yinelemeli bir süreçtir. Bu yaklaşım, yapay zekâ sistemlerinin değişen kullanıcı ihtiyaçlarına ve teknolojik gelişmelere yanıt olarak gelişmesini sağlar. Örneğin, Tesla'nın Otopilot teknolojisi, gerçek dünya sürüş verilerine ve kullanıcı geri bildirimlerine dayalı kablosuz yazılım güncellemeleri aracılığıyla sürekli olarak gelişmeyi hedefler ve bu da zamanla güvenliği ve performansı artırır.

Otomasyon ve İnsan Kontrolü Arasındaki Denge

Yapay zekâ birçok görevi otomatikleştirebilirken, özellikle kritik karar alma senaryolarında , insanların kontrolde kaldığı bir dengeyi korumak önemlidir. Bu denge, yapay zekanın insan yeteneklerinin yerini almak yerine onun artırmasını sağlar. Örneğin, otonom bir araçta, yapay zekâ navigasyonu yönetirken, sürücünün her zaman manuel kontrolü ele alma seçeneği olmalıdır. Bu denge, güvenliği sağlar ve kritik durumlarda insanın komutayı elinde tutmasını sağlar.

Ortaya Çıkan Teknolojiler

İnsan Merkezli Yapay Zeka'nın gelecekteki yörüngesi, ortaya çıkan teknolojilerdeki ilerlemelerle yakından bağlantılıdır. Doğal dil işleme (NLP), kullanıcıların yazılarını anlamak ve geliştirmek için Yapay Zekâ kullanan Grammarly gibi uygulamalarla hızla ilerlemektedir. Bu, İnsan Merkezli Yapay Zekâ ilkeleriyle uyumlu olarak daha doğal ve etkili iletişimi garanti eder. Başka bir örnek ise kullanıcıları duygusal olarak destekleyici konuşmalara dahil etmek için tasarlanmış bir yapay zekâ sohbet robotu olan Replika'dır ve yapay zekada duygusal zekanın entegrasyonunu sergiler.

Küresel Kabul ve Etik Yapay Zekâ

Merkezli Yapay Zekâ küresel ivme kazandıkça, ilkelerinin daha geniş yapay zekâ manzarasını şekillendirmede önemli bir rol oynaması bekleniyor. Etik standartlara uyan, insan haklarına öncelik veren ve önyargıları azaltan yapay zekâ geliştirmeye daha fazla odaklanılacak. Bu, adil, şeffaf ve hesap verebilir algoritmalar tasarlamayı içerir.

Hükümetler ve kuruluşlar, OpenAI Codex gibi çerçevelerin yapay zekâ geliştirmeye etik yönergeleri dahil etmesiyle etik yapay zekanın önemini kabul ediyor. Bu küresel benimseme, yapay zekâ uygulamalarının etik standartlarla uyumlu olmasını sağlayarak sorumlu ve kapsayıcı teknolojiyi teşvik ediyor.

İnsanlar ve Yapay Zekâ Arasındaki İş Birliği

İnsan Merkezli Yapay Zeka’nın geleceği, insanlar ve yapay zekâ arasında daha da derin bir iş birliği öngörüyor. Bu sistemler, insan ihtiyaçlarını anlayıp tahmin etmek ve insanlarla sorunsuz bir şekilde çalışmak üzere tasarlanacak. Artırılmış zekâ, kullanıcıların çeşitli makine öğrenimi modellerini deneyebilecekleri bir platform sağlayan ve yapay zekanın yaratıcı alanlardaki iş birliği potansiyelini vurgulayan Runway ML gibi uygulamalarla örneklendiriliyor.

Disiplinlerarası İşbirliği

Teknoloji uzmanları, tasarımcılar, psikologlar, etik uzmanları ve diğer paydaşlar arasındaki iş birliğinin artmasıyla yapay zekâ sistemlerinin insan bağlamları ve ihtiyaçları konusunda kapsamlı bir anlayışla tasarlanması sağlanacaktır.

Yapay zekâ hem endişeler hem de yadsınamaz faydalar getiriyor. Bazıları hızlı gelişimi konusunda endişelerini dile getirirken, yapay zekâ aynı zamanda muazzam bir potansiyele sahip. Sağlık, eğitim, çevresel sürdürülebilirlik, ulaşım ve üretkenliği devrimleştirebilir. Tarihsel olarak, bu tür teknolojik değişimler endişelere yol açmış olsa da nihayetinde yeni fırsatlara ve toplumsal değişimlere neden teşkil edecektir. Sonuç olarak, yapay zekaya dengeli bir bakış açısıyla yaklaşmak ve ikili doğasını tanımak gelecekte toplumlar açısından çok büyük önem taşıyacaktır.