Yapay Zekanın Gizleyeceği Hiçbir Şey Olmadığını Kanıtlamasını Sağlayın

Görüş: Avinash Lakshman, Weilliptic Kurucusu ve CEO’su

Bugünün teknoloji kültürü, önce heyecan verici kısmı çözmeyi sever — zeki model, kullanıcıları memnun eden özellikler — ve hesap verebilirlik ile etik konuları gelecekte eklenecek unsurlar olarak görür. Ancak bir yapay zekanın temel mimarisi şeffaf değilse, sonradan yapılan sorun giderme, çıktının nasıl üretildiği veya manipüle edildiği konusunda yapısal bir aydınlatma ve iyileştirme sağlayamaz.

İşte bu yüzden Grok’un kendisini olarak tanımlaması ve Anthropic’in Claude Opus 4’ünün bir şirketin kod tabanını yanlışlıkla silince ifadesine başvurması gibi vakalar ortaya çıkıyor. Bu haberler yayıldıktan sonra yorumcular, istem mühendisliği, içerik politikaları ve şirket kültürünü suçladı. Tüm bu faktörler rol oynasa da temel kusur mimariktir.

Biz, asla inceleme için tasarlanmamış sistemlerden şeffaflığın doğal bir özellikmiş gibi davranmasını bekliyoruz. Güvenilir yapay zeka istiyorsak, altyapının kendisi teminat değil, kanıt sunmalıdır.

Şeffaflık yapay zekanın temel katmanına entegre edildiği anda, güven bir kısıtlama değil, bir kolaylaştırıcı olur.

Yapay zeka etiği sonradan düşünülmemeli

Tüketici teknolojisi söz konusu olduğunda, etik sorular genellikle ürün ölçeklendikten sonra ele alınacak sonradan düşünülmüş meseleler olarak görülür. Bu yaklaşım, bir mühendis işe alınmadan önce otuz katlı bir ofis binası inşa etmeye benzer; bir süre şanslı olabilirsiniz ama gizli riskler sessizce birikir ve sonunda bir sorun çıkar.

Bugünün merkezi yapay zeka araçları da farklı değil. Bir model sahte bir kredi başvurusunu onayladığında veya tıbbi teşhis uydurduğunda, paydaşlar bir denetim izi talep edecek ve bunu hak edeceklerdir. Bu cevabı hangi veri üretti? Modeli kim ve nasıl ince ayarladı? Hangi güvenlik önlemi başarısız oldu?

Bugün çoğu platform sadece bulanıklaştırabilir ve suçu başkasına atabilir. Güvendikleri yapay zeka çözümleri bu tür kayıtları tutmak için tasarlanmamıştır, bu yüzden böyle kayıtlar ya yoktur ya da sonradan oluşturulamaz.

Kendini kanıtlayan yapay zeka altyapısı

İyi haber şu ki, yapay zekayı güvenilir ve şeffaf kılacak araçlar mevcut. Yapay zeka sistemlerinde güveni sağlamak için deterministik bir sandbox ile başlamak bir yöntemdir.

İlgili:

Her yapay zeka ajanı WebAssembly içinde çalışır, böylece aynı girdiler sağlandığında aynı çıktılar alınır; bu, düzenleyiciler bir kararın neden verildiğini sorduğunda çok önemlidir.

Sandbox her değiştiğinde, yeni durum kriptografik olarak hashlenir ve küçük bir doğrulayıcı heyeti tarafından imzalanır. Bu imzalar ve hash, hiçbir tarafın yeniden yazamayacağı kanıtlarıdır. Bu defter böylece değiştirilemez bir günlük haline gelir: izin verilen herkes zinciri tekrar oynatabilir ve her adımın tam olarak kaydedildiği gibi gerçekleştiğini doğrulayabilir.

Ajanın çalışma belleği aynı defterde saklandığından, olağan ek veri tabanı olmadan çökmeler veya bulut geçişleri atlatılır. Veri parmak izleri, model ağırlıkları ve diğer parametreler gibi eğitim artefaktları benzer şekilde kaydedilir, böylece herhangi bir model sürümünün tam kökeni kanıtlanabilir olur. Ajan, harici bir sistemi — örneğin bir API veya tıbbi kayıt servisini — çağırması gerektiğinde, isteğe kriptografik bir voucher ekleyen bir politika motoru üzerinden geçer. Kimlik bilgileri kasada kilitli kalır ve voucher, izin veren politika ile birlikte zincir üzerinde kaydedilir.

Bu kanıt odaklı mimari altında, blok zinciri defteri değiştirilemezliği ve bağımsız doğrulamayı sağlar, deterministik sandbox tekrarlanamayan davranışları ortadan kaldırır ve politika motoru ajanı yetkili eylemlerle sınırlar. Birlikte, izlenebilirlik ve politika uyumu gibi etik gereklilikleri doğrulanabilir garantilere dönüştürür ve daha hızlı, daha güvenli inovasyonu tetikler.

Örneğin, üretim veritabanının anlık görüntüsünü alan, şifreleyip zincir üzerinde arşivleyen ve aylar sonra müşteri veri silme talebini bu bağlamda işleyen bir veri yaşam döngüsü yönetimi ajanını düşünün.

Her anlık görüntü hash’i, depolama konumu ve veri silme onayı gerçek zamanlı olarak deftere yazılır. BT ve uyum ekipleri, dağınık ve izole günlükleri incelemek veya satıcı panolarına güvenmek yerine, tek bir kanıtlanabilir iş akışını inceleyerek yedeklemelerin yapıldığını, verilerin şifreli kaldığını ve doğru veri silme işlemlerinin tamamlandığını doğrulayabilir.

Bu, otonom, kanıt odaklı yapay zeka altyapısının kurumsal süreçleri nasıl kolaylaştırabileceğine dair sayısız örnekten sadece biridir; işletmeyi ve müşterilerini korurken tamamen yeni maliyet tasarrufu ve değer yaratma biçimlerinin kilidini açar.

Yapay zeka doğrulanabilir kanıtlara dayanmalı

Son zamanlarda yaşanan yapay zeka başarısızlıkları, herhangi bir bireysel modelin yetersizliklerini ortaya koymaz. Bunun yerine, hesap verebilirliğin asla temel bir rehber ilke olmadığı “kara kutu” sistemlerin istemeden ama kaçınılmaz sonucu olarak görülmelidir.

Kendi kanıtlarını taşıyan bir sistem, “bana güven” söyleminden “kendin kontrol et” söylemine geçişi sağlar. Bu değişim, düzenleyiciler, yapay zekayı kişisel ve profesyonel olarak kullananlar ve uyum mektubunda isimleri geçen yöneticiler için önemlidir.

Gelecek nesil akıllı yazılımlar, makine hızında önemli kararlar verecek.

Bu kararlar şeffaf kalmazsa, her yeni model yeni bir sorumluluk kaynağı olur.

Eğer şeffaflık ve denetlenebilirlik doğal, kodlanmış özelliklerse, yapay zeka özerkliği ve hesap verebilirlik sorunsuzca bir arada var olabilir, çatışmak zorunda kalmazlar.

Görüş: Avinash Lakshman, Weilliptic Kurucusu ve CEO’su.

Bu makale genel bilgi amaçlıdır ve yasal ya da yatırım tavsiyesi olarak alınmamalıdır. Burada ifade edilen görüşler, düşünceler ve fikirler yalnızca yazarın kendisine aittir ve Cointelegraph’ın görüşlerini veya fikirlerini mutlaka yansıtmaz.