HaberlerYapay ZekaGoogle raporu, AI’ın insanlığa en iyi nasıl hizmet edebileceğini değerlendiriyor

Google AI Impact Challenge, 20 alıcıya 25 milyon dolar tutarında fon sağladı. Kazanan organizasyonlar, Avustralya, ABD, Endonezya, İngiltere, Kolombiya, Brezilya, Uganda ve İsviçre gibi yerler de dahil olmak üzere dünyanın dört bir yanından geliyor.
16 Eylül 2019200

Google.org, girişimcilerin, kar amacı gütmeyen kuruluşların ve akademisyenlerin insanlığın en büyük sorunlarından bazılarını ele almak için makine öğrenmesini nasıl kullanabileceğini ayrıntılarıyla açıklayan bir rapor yayımladı.

Yapılan değerlendirme, insanlığa hizmet etmek için AI kullanmayı amaçlayan projeleri destekleyen ve 119 ülkeden 2.600’den fazla uygulamanın başvurduğu Google AI Impact Challenge’a ait bir analizin sonucu.

AI Impact Challenge 2.600’den fazla başvurudan 20 projeye 20 milyon dolar fon sağlayacak

Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlara, toplumun acil zorluklarını gidermek için AI’yı nasıl kullanabilecekleri hakkında fikirlerini bildirerek ilham vermek için tasarlanan AI Impact Challenge, Ekim 2018’de başlatıldı. O zamandan beridir yapay zekanın gücü ile çalışma konusunda herhangi bir deneyimi olmayanlar da dahil olmak üzere dünyanın her yerinden 2.600’den fazla başvuru aldı.

Google, bu başvurulardan bazılarını insanları ve gezegeni kurtarabilecek öngörüleri ve fikirleri paylaşan Yapay Zeka ile Sosyal İyileştirme Raporu’na ekledi.

Rapor, uygulama incelemesinden yedi anlayışı ana hatlarıyla belirtiyor:

Makine öğrenmesi her zaman doğru cevap değildir

Sunulan tekliflerden bazıları ML olmadan daha hızlı, daha basit ve daha ucuz olacaktır. Diğer durumlarda,  ML’in problemleri çözecek kadar sofistike olmadığı tespit edildi.

Veri erişilebilirliği zorlukları sektöre göre değişir

Verilerin güvenilir ve anlamlı olması gerekir ancak sektöre bağlı olarak bu verilere erişim zor olabilir.

Örneğin sağlık ve eğitim sektörü, kriz yanıtı, eşitlik ve katılım durumundakilere göre verilere daha iyi erişebiliyor. Bununla birlikte tüm sektörler gizlilik, veri erişimi veya toplanması için ortaklıklar ve birinci taraf kaynaklardan veri toplanması gibi zorluklarla karşı karşıya.

Teknik yeteneklere olan talep, uzmanlaşmış AI uzmanlığından veri ve mühendislik uzmanlığına genişledi

Tekliflerin çoğu, mevcut AI çerçevelerine dayanıyor. Çoğu teklif mevcut AI çerçevelerine dayanıyor. Bu, AI uzmanları için azaltılmış bir gereksinim olduğu anlamına geliyor ve bununla birlikte mühendisler, verileri kullanmak için yeterli AI uzmanlığına ihtiyaç duyuyor. Bu uzmanlık finansman kuruluşları, AI uzmanlarıyla ortaklıklar ve eğitim hibeleriyle geliştirilebilir.

AI görüşlerini gerçek dünyadaki sosyal etkiye dönüştürmek için önceden planlama yapılması gerekiyor

Çalışmalar sürerken AI modellerinin gerçek dünya programları ile paylaşılmasının operasyonel hale getirilmesi zor olabilir. Programın başında potansiyel kullanıcılardan gelen uygulama ve geri bildirime giden bir yol olsa projeler daha iyi olabilirdi. 

Çoğu proje hem teknik hem de sektör uzmanlığına erişmek için ortaklıklar gerektiriyor

Ortaklıklar sosyal fayda sağlamak için şarttır ancak tüm ortakların farklı amaçları ve çalışma kültürleri olabilir.

Birçok kuruluş benzer projeler üzerinde çalışıyor ve ortak kaynaklardan yararlanabilir

Kaynak kısıtlı projeler, paylaşılan bir bilgi ve kaynak havuzundan yararlanabilir ancak bazı kuruluşlar veri paylaşmaya istekli olmayabilir.

Kuruluşlar AI uygulamalarının birden fazla aşamasında kendi bilgilerini paylaşabilir. Açık kaynak bilgisine sahip diğer kuruluşları teşvik etmek ve paylaşılan bilginin faydalanabileceği kuruluşlar için kolayca erişilebilir olmasını sağlayacak sistemler bulunduğundan emin olunmalı.

Kuruluşlar sorumluluğu önceliklendirmek istiyor ancak bunun nasıl yapıldığını bilmiyor

Bazı AI uygulamaları, AI sorumluluğunu ve potansiyel riskleri henüz tam olarak anlayamadı.

Google’ın AI ilkeleri, AI uygulamalarının sosyal olarak yararlı olması gerektiğinin altını çiziyor.