Yapay zeka ve makine öğrenimi sosyal faydayı ve sürdürülebilirliği nasıl artırabilir
Sağlık, eğitim, çevre ve ekonomi alanları, yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) tamamen değiştirme potansiyeline sahip olduğu alanlardan sadece birkaçıdır. Hem insan hem de çevre refahını iyileştirmek için, sosyal fayda ve sürdürülebilirlik için de kullanılabilirler. Yapay zeka ve makine öğreniminin sürdürülebilirlik ve sosyal fayda için potansiyel faydalarının yanı sıra ortaya çıkardıkları zorlukları ve olasılıkları inceleyeceğiz.
Sosyal fayda için yapay zeka ve makine öğrenimi
“Sosyal fayda” fikri, özellikle savunmasız ve dezavantajlı nüfuslar için toplumu iyileştirmektir. Yapay zeka ve makine öğrenimi, yoksulluk, açlık, hastalık, eşitsizlik ve adaletsizlik gibi bugün dünyanın karşı karşıya olduğu en zor sorunlardan bazılarına yaratıcı yanıtlar sunarak sosyal iyiliğin ilerlemesine katkıda bulunabilir. McKinsey Global Institute tarafından yapılan bir analiz, yapay zekanın BM’nin tüm sürdürülebilir kalkınma hedefleriyle ilgili sorunları ele alarak hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerde yüz milyonlarca insana yardımcı olma potansiyeline sahip olduğunu iddia etmektedir.
Sosyal fayda için bazı yapay zeka ve makine öğrenimi örnekleri
Sağlık Hizmetleri
Yapay zeka ve makine öğrenimi, özellikle düşük kaynaklara sahip ortamlarda, çeşitli hastalıkların teşhisini, tedavisini ve önlenmesini geliştirebilir. Yapay zekanın kullanımına örnek olarak kan resimlerinden sıtmanın tespiti, göğüs röntgenlerinden tüberküloz teşhisi, EKG sinyallerinden kardiyovasküler hastalık riskinin tahmini ve kanser hastaları için bireyselleştirilmiş tedavi rejimlerinin önerilmesi verilebilir.
Eğitim
Eğitimin kalitesi, eşitliği ve erişilebilirliği yapay zeka ve makine öğrenimi sayesinde, özellikle de imkanları kısıtlı ve yeterince temsil edilmeyen öğrenciler için iyileştirilebilir. Örneğin yapay zeka, kişiselleştirilmiş ve uyarlanabilir öğrenme ortamları tasarlamak, öğretmenlere ve öğrencilere geri bildirim ve yönlendirme sağlamak, dilleri tercüme etmek ve konuşmayı tanımak ve yaşam boyu öğrenmeyi ve beceri geliştirmeyi teşvik etmek için kullanılabilir
Çevre
Özellikle iklim değişikliği ve biyolojik çeşitlilik kaybı ile ilgili olarak, yapay zeka ve makine öğrenimi çevrenin izlenmesine, korunmasına ve eski haline getirilmesine yardımcı olabilir. Örneğin yapay zeka, sera gazı emisyonlarını izlemek ve azaltmak, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını en üst düzeye çıkarmak, kaçak avlanma ve ormansızlaşmayı tespit etmek ve durdurmak ve çevresel durumları simüle etmek ve tahmin etmek için kullanılabilir
İnsan Hakları
Yapay zeka ve makine öğrenimi, özellikle marjinalleştirilmiş ve baskı altındaki nüfuslar için insan haklarını destekleyebilir ve savunabilir. Yapay zeka, toplumsal hareketleri ve sivil katılımı güçlendirme, nefret söylemi ve dezenformasyonu ortaya çıkarma ve bunlarla mücadele etme, insan kaçakçılığı ve çevrimiçi cinsel sömürü mağdurlarını bulma ve kurtarma, adalete ve hukuki yardıma erişimi iyileştirme potansiyeline sahiptir.
Sürdürülebilirlik için yapay zeka ve makine öğrenimi
Sürdürülebilirlik fikri, gelecek nesillerin kendi taleplerini karşılama kapasitesini tehlikeye atmadan mevcut talepleri karşılamaktır. Yapay zeka ve makine öğrenimi, insan ve doğal kaynakların daha etkin ve verimli kullanımını kolaylaştırarak ve insan faaliyetlerinin çevre ve toplum üzerindeki zararlı etkilerini en aza indirerek sürdürülebilirliğin sağlanmasına katkıda bulunabilir. Bir PwC analizi, yapay zekanın küresel GSYH’yi 5,2 trilyon dolar artırabileceğini ve 2030 yılına kadar sera gazı emisyonlarında %4’lük bir düşüş sağlayabileceğini iddia etmektedir.
Sürdürülebilirlik için yapay zeka ve makine öğrenimine ilişkin bazı örnekler
Akıllı Tarım
Gıda üretimi ve tüketimi, özellikle nüfus artışı ve gıda güvensizliği ışığında, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanılarak optimize edilebilir. Yapay zeka, gıda güvenliği ve izlenebilirliğini iyileştirmenin yanı sıra mahsul arızalarını ve gıda israfını öngörme ve önleme potansiyeline sahiptir. Ayrıca mahsul büyümesini, sulamayı ve haşere yönetimini izlemek ve kontrol etmek için de kullanılabilir.
Akıllı Mobilite
Özellikle kentleşme ve trafik bağlamında, yapay zeka ve makine öğrenimi insanların ve ürünlerin hareketini geliştirebilir. Örneğin yapay zeka, paylaşımlı ve sürücüsüz araçları kolaylaştırabilir, yol güvenliğini ve emniyetini artırabilir, yakıt tüketimini ve emisyonları azaltabilir ve trafik akışını, yönlendirmeyi ve park etmeyi optimize edebilir
Akıllı Üretim
Sanayileşme ve inovasyon bağlamında yapay zeka ve makine öğrenimi, üretim süreçlerinin ve ürünlerinin verimliliğini ve kalitesini artırabilir. Yapay zeka, tedarik zincirlerini ve lojistiği iyileştirmek, insan emeğini otomatikleştirmek ve desteklemek, tesisleri ve ekipmanları izlemek ve bakımını yapmak ve atık azaltma ve döngüsel ekonomiyi teşvik etmek için kullanılabilir.
Akıllı Enerji
Özellikle, enerji geçişi ve karbonsuzlaştırma süreci boyunca, yapay zeka ve makine öğrenimi temiz ve yenilenebilir enerji arz ve talebinin artırılmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka, dağıtık enerji kaynaklarının entegrasyonu ve yönetimi, enerji üretimi ve tüketiminin önceden belirlenmesi ve dengelenmesi, enerji dolandırıcılığı ve kayıplarının tespit edilmesi ve önlenmesi ve akıllı şebekeler ve mikro şebekelerin etkinleştirilmesi gibi çeşitli görevlerde yardımcı olabilir.
Sürdürülebilirlik ve sosyal fayda için yapay zeka ve makine öğrenimi potansiyeli ve zorlukları
Yapay zeka ve makine öğrenimi, sürdürülebilirlik ve sosyal fayda için çok şey vaat etse de, dikkate alınması ve azaltılması gereken birçok tehlikeyi de beraberinde getirmektedir. Başlıca zorluklar ve tehlikeler arasında şunlar yer almaktadır:
Veri ve Gizlilik
Yapay zeka ve makine öğreniminin modellerini eğitmesi ve test etmesi için büyük ve çeşitli veri kümeleri gereklidir; bu da veri güvenliği, kullanılabilirliği, kalitesi ve erişilebilirliği ile ilgili sorunlar ortaya çıkarabilir. Ayrıca, özel ve hassas verilerin yapay zeka ve makine öğrenimi tarafından toplanması ve işlenmesi, kişilerin ve grupların mahremiyet ve rıza haklarını ihlal ederek onları olası risklere ve suistimallere maruz bırakabilir.
Önyargı ve Adillik
Yapay zeka ve makine öğrenimi, verilerde, algoritmalarda ve sistemlerde mevcut olan önyargıları ve önyargıları yansıtma ve büyütme potansiyeline sahip olup, özellikle dezavantajlı ve ötekileştirilmiş olanlar olmak üzere belirli kişiler ve gruplar için adil olmayan ve ayrımcı sonuçlara ve yansımalara yol açabilir. Ayrıca, yapay zeka ve makine öğreniminde şeffaflık ve hesap verebilirliğin olmaması, önyargıların ve hataların tespit edilmesini ve düzeltilmesini daha zor hale getirebilir.
Etik ve Değerler
İnsan onuru, özerklik, adalet ve dayanışma gibi ilkelere dayanan sosyal fayda ve sürdürülebilirlik hedefleri, yapay zeka ve makine öğrenimi tarafından sorgulanabilir ve çatışabilir. Ayrıca, verimlilik ve eşitlik, inovasyon ve düzenleme ile kısa vadeli ve uzun vadeli çıkarlar arasındaki etik muammalar ve ödünleşmeler yapay zeka ve makine öğrenimi ile ortaya çıkabilir.
Çevre ve Toplum
Yapay zeka ve makine öğreniminin çevre ve toplum üzerindeki istenmeyen ve zararlı etkileri arasında artan kaynak ve enerji tüketimi, kirlilik ve elektronik atık üretimi, insan emeği ve becerilerinin kaybı, kurumların ve sosyal normların bozulması sayılabilir.
Bu risk ve zorlukları ele almak ve yapay zeka ve makine öğrenimini toplumsal fayda ve sürdürülebilirlik için tam anlamıyla kullanmak için araştırmacılar, geliştiriciler, kullanıcılar, kanun koyucular, sivil toplum ve genel kamuoyu dahil olmak üzere çeşitli paydaşları ve bakış açılarını içeren kapsamlı ve işbirlikçi bir yaklaşım gerekmektedir. Bu stratejinin temel bileşenleri arasında şunlar yer almaktadır:
Farkındalık ve Eğitim
Sürdürülebilirlik ve sosyal fayda için yapay zeka ve makine öğreniminin olanakları ve kısıtlamalarının yanı sıra etik ve sosyal sonuçları ve görevleri hakkında daha fazla anlayış paydaşlar ve genel kamuoyu arasında yayılmalıdır. Bunu yapmanın medya, kampanyalar, etkinlikler ve müfredat da dahil olmak üzere çeşitli yolları vardır
Kapsayıcılık ve Katılım
Sosyal fayda ve sürdürülebilirlik için yapay zeka ve makine öğrenimini tasarlamak, geliştirmek, uygulamak ve değerlendirmenin yanı sıra bu teknolojileri denetlemek ve yönetmek için, çok çeşitli temsili ve çeşitli paydaşların ve toplulukların katılımını ve katılımını garanti etmek zorunludur. Bunu başarmak için birlikte oluşturma, danışma, geri bildirim ve güçlendirme gibi çok sayıda teknik kullanılabilir.
İnovasyon ve Düzenleme
Sosyal faydayı ve sürdürülebilirliği teşvik etmek için, yapay zeka ve makine öğrenimi inovasyonu ve düzenlemesi, bu teknolojilerin hem mevcut hem de gelecekteki yasa ve yönetmeliklerle koordine edilmesi ve uyumlu hale getirilmesi ihtiyacı ile dengelenmelidir. Bunu başarmak için çerçeveler, denetimler, kurallar ve teşvikler dahil olmak üzere çok sayıda araç kullanılabilir.
Değerlendirme ve Etki
Sürdürülebilirliği ve kamu yararını teşvik etmek için, yapay zeka ve makine öğreniminin etkinliğini değerlendirmek ve izlemek, ayrıca riskleri veya olumsuz etkileri belirlemek ve azaltmak zorunludur. Göstergeler, ölçümler, kıyaslamalar ve etki değerlendirmeleri bunun için kullanılabilecek araçlardan birkaçıdır.
Sonuç olarak
İnsan ve çevre refahını artırma hedeflerine, iki güçlü teknoloji olan yapay zeka ve makine öğrenimi ile mümkün kılınan sürdürülebilirlik ve sosyal fayda yoluyla ulaşılabilir. Yapay zekâ ve makine öğrenimi, yoksulluk, açlık, hastalık, eşitsizlik ve adaletsizlik gibi dünyanın en acil sorunlarını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir. Ayrıca insan ve doğal kaynakların daha etkin ve verimli kullanılmasını kolaylaştırabilir ve insan faaliyetlerinin çevre ve toplum üzerindeki zararlı etkilerini azaltabilirler.
Veri ve mahremiyet, önyargı ve adalet, etik ve değerler, çevre ve toplum, yapay zeka ve makine öğreniminin beraberinde getirdiği ciddi tehlike ve endişelerden sadece birkaçıdır. Bu meseleler ele alınmalıdır. Bu engellerin ve tehlikelerin üstesinden gelmek ve yapay zeka ve makine öğreniminin potansiyelini ve avantajlarını sosyal fayda ve sürdürülebilirlik için tam olarak kullanmak için araştırmacılar, geliştiriciler, kullanıcılar, kanun koyucular, sivil toplum ve genel kamuoyu dahil olmak üzere çeşitli paydaşları ve bakış açılarını içeren kapsamlı ve işbirlikçi bir yaklaşım gerekecektir. Eğitim ve farkındalık, katılım ve kapsayıcılık, inovasyon ve düzenleme, değerlendirme ve etki bu stratejinin önemli bileşenleridir.
