Süni intellekt etikası

Süni intellekt etikası (və ya AI etikası) — süni intellekt (AI) sistemlərinin layihələndirilməsi, inkişafı, tətbiqi və istifadəsi zamanı yaranan etik, hüquqi və sosial məsələləri araşdıran tətbiqi etika sahəsidir. Bu sahənin əsas məqsədi süni intellekt texnologiyalarının təhlükəsiz, ədalətli, şəffaf və insan məxfiliyinə hörmət edəcək şəkildə inkişaf etdirilməsini təmin etməkdir.  Süni intellekt etikası, texnologiyanın bütün həyat dövrü ərzində insan ləyaqətinə və hüquqlarına hörmət etməsini, eyni zamanda cəmiyyətin rifahına xidmət etməsini təmin etmək üçün zəruri olan prinsipləri, təcrübələri və idarəetmə mexanizmlərini müəyyən edir.  Bu məsələlər arasında alqoritmik qərəz, şəffaflıq, məlumat məxfiliyi, avtonomiya, insan hüquqları və məsuliyyət xüsusilə önəmlidir. 

 Tarixi və kontekst 
Süni intellekt etikası ilə bağlı müzakirələr 1950-ci illərdə AI sahəsinin yaranması ilə eyni vaxtda başlasa da, 2010-cu illərdən etibarən dərin öyrənmə (deep learning) və böyük veriləmlər (big data) texnologiyalarının sürətli inkişafı ilə akademik, ictimai və siyasi diqqətin mərkəzinə çevrilmişdir.  Bu dövr texnologiyanın mürəkkəbliyi, onun cəmiyyətin müxtəlif sahələrinə dərin inteqrasiyası və hibrid reallıqların yaranması ilə bağlı yeni etik problemləri ortaya çıxarmışdır.  Artan maraq, həmçinin AI-nin iqtisadiyyat, siyasət, səhiyyə və gündəlik həyat üzərindəki dərin təsirləri ilə bağlıdır. 

 Əsas etik prinsiplər 
Süni intellekt etikasının təməlində bir neçə əsas prinsip dayanır ki, bunlar texnologiyanın məsuliyyətli şəkildə inkişafı üçün çərçivə rolunu oynayır.

 Şəffaflıq və izah oluna bilərlik 
AI sistemlərinin qərarvermə prosesləri və nəticələri insanlar üçün anlaşılan və izah oluna bilən (explainable) olmalıdır. Xüsusilə dərin sinir şəbəkələri kimi mürəkkəb modellərdə müşahidə olunan "qara qutu" (black box) problemi, sistemin hansı məntiqlə qərar verdiyini anlamağı çətinləşdirir. Bu, xüsusilə tibb kimi yüksək riskli sahələrdə həkimlərin və istifadəçilərin sistemə olan etimadını ciddi şəkildə azaldır.  İzah oluna bilərlik, alqoritmlərdəki potensial qərəzlərin aşkarlanması, nəticələrin yoxlanılması və sistemin etibarlılığının təmin edilməsi üçün kritik əhəmiyyət daşıyır.  Şəffaflıq prinsipi, həmçinin qida təchizatı zənciri kimi sahələrdə texnologiyanın izlənilə bilərliyini (traceability) və interpretasiya edilə bilənliyini (interpretability) təmin etmək üçün də vacibdir. 

 Qərəzsizlik və ədalət 
AI alqoritmləri, təlim üçün istifadə olunan məlumatlardakı mövcud sosial, tarixi və statistik qərəzləri təkrarlaya və hətta gücləndirə bilər.  Məsələn, dermatologiyada AI alqoritmlərinin əsasən açıq rəngli dəri nümunələri ilə təlim keçməsi, onların tünd dərili xəstələrdə dəri xərçəngini daha az dəqiqliklə diaqnoz etməsinə səbəb olur ki, bu da mövcud tibbi bərabərsizlikləri daha da dərinləşdirir.  Bənzər qərəzlilik halları diabet xəstəliyinin idarə olunmasında,  əlilliyi olan şəxslərə qarşı "qabiliyyət qərəzi" (ability bias)  və digər sahələrdə də müşahidə olunur. Bu problemin həlli üçün təlim məlumatlarının müxtəlifliyinin artırılması və qərəzləri azaldan alqoritmik metodların tətbiqi zəruridir.  Əsas məqsəd, AI-nin faydalarının və zərərlərinin cəmiyyətin bütün təbəqələri arasında ədalətli paylanmasını (distributive justice) təmin etməkdir. 

 Məsuliyyət və hesabatlılıq 
AI sisteminin səhv qərarı nəticəsində yaranan zərərə görə məsuliyyətin kimə aid olması - proqramçıya, istehsalçı şirkətə, istifadəçi həkimə, yoxsa tənzimləyici orqana - hüquqi və etik baxımdan mürəkkəb bir məsələdir.  Bu mürəkkəb məsuliyyət zəncirinin aydınlaşdırılması və hesabatlılıq mexanizmlərinin yaradılması, AI-yə ictimai etimadın formalaşması üçün fundamental şərtdir.  Ümumi konsensusa görə, süni intellekt hələlik hüquqi subyekt hesab edilmədiyi üçün son nəticədə məsuliyyət və cavabdehlik onun insan yaradıcıları və operatorlarının üzərində qalır. 

 Məlumat məxfiliyi və razılıq 
AI sistemləri, xüsusilə səhiyyə sahəsində, fəaliyyət göstərmək üçün böyük həcmdə həssas şəxsi məlumatları (məsələn, xəstəlik tarixçələri, genetik məlumatlar) emal edir. Bu səbəbdən, ABŞ-da HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) və Avropa İttifaqında GDPR (General Data Protection Regulation) kimi məlumatların qorunması haqqında qanunlara ciddi şəkildə riayət olunmalıdır.  Psixi sağlamlıq proqramlarında böyük verilənlər (Big Data) analizi geniş istifadə edildiyi üçün məlumatların təhlükəsizliyi və məxfiliyi burada xüsusi əhəmiyyət kəsb edir.  Xəstə məlumatlarının qorunması, tibbi etikanın dörd əsas prinsipindən biri olan zərər verməmə (non-maleficence) prinsipinin bir hissəsidir və AI tətbiqlərində bu prinsipə ciddi riayət olunmalıdır. 

 Etik problemlər sahə üzrə 
Süni intellektin tətbiqi cəmiyyətin demək olar ki, bütün sahələrində spesifik etik problemlər yaradır.

 Tibb və səhiyyə 
AI-nin səhiyyədəki tətbiqi, bəlkə də, ən çox etik müzakirəyə səbəb olan sahədir.  Bu texnologiyalar diaqnozun dəqiqliyini artırmaq, müalicəni fərdiləşdirmək və səhiyyə xidmətlərinin səmərəliliyini yüksəltmək kimi böyük potensiala malik olsa da, xəstə muxtariyyəti, məlumatların məxfiliyi, alqoritmik qərəz və həkim-xəstə münasibətlərinin transformasiyası kimi ciddi etik problemlər yaradır. 

Dermatologiya AI diaqnostik sistemləri (məsələn, şəkərli diabet retinopatiyası) artıq FDA tərəfindən təsdiq olunub.  Lakin alqoritmlərin qərəzli olması, həddindən artıq müalicə (overtreatment) riskləri və diaqnostik qərarların kimin məsuliyyətində olması kimi məsələlər aktualdır.  Generativ AI-nin (məsələn, ChatGPT) dermatoloji məsləhətlər verməsi xəstə muxtariyyəti və məlumatların düzgünlüyü ilə bağlı yeni mürəkkəb etik məsələlər yaradır.  Həmçinin, sığorta şirkətləri tərəfindən tələb olunan icazələrin (prior authorizations) alınması üçün generativ AI-dən istifadə də etik mübahisələrə səbəb olur. 

Radiologiya və Patologiya Radiologiya AI-nin ən çox tətbiq olunduğu sahələrdən biridir.  Bu sahədə AI-nin etik tətbiqi üçün birgə beynəlxalq bəyanatlar qəbul edilmişdir.  Radioloqlar üçün AI ilə bağlı yeni təhsil səriştələrinin müəyyən edilməsi zərurəti yaranmışdır.  Patologiya sahəsində də AI-nin tətbiqi mövcud tibbi etika prinsipləri çərçivəsində idarə olunmalıdır.  Dermatopatologiyada patoloq hesabatlarının AI vasitəsilə sadələşdirilməsi xəstənin məlumatlandırılmasına kömək etsə də, etimad və dəqiqlik məsələlərini gündəmə gətirir. 

Cərrahiyyə və digər sahələr Neyrocərrahiyyə,  damar cərrahiyyəsi,  və hepato-pankreato-biliar cərrahiyyə kimi mürəkkəb sahələrdə AI-nin tətbiqi planlaşdırma və nəticələrin yaxşılaşdırılmasına kömək edə bilər, lakin bu sahədə çalışan cərrahların etik məsələlər barədə məlumatlılığı hələ də fərqlidir.  Həmçinin hepatologiya,  nefrologiya,  stomatologiya,  kardiologiya,  anesteziologiya,  neonatologiya  və psixiatriya  sahələrində də AI-nin etik tətbiqi ilə bağlı geniş müzakirələr gedir. Hindistanda vərəm (tuberculosis) xəstəliyi ilə bağlı sosial stiqmanın azaldılmasında AI-nin potensialı araşdırılır. 

 Hərbi sahə 
Avtonom silah sistemləri (LAWS – lethal autonomous weapon systems), insan nəzarəti olmadan hədəf seçmə və qərar vermə potensialına malikdir. Bu, müharibənin aparılması qaydalarını kökündən dəyişdirə və "insan döngədə" (human-in-the-loop) prinsipini poza bilər.  ABŞ Müdafiə Nazirliyinin "Project Maven" layihəsi bu sahədəki etik mübahisələrin bariz nümunəsidir. Layihədə Google şirkətinin iştirakı, şirkət işçiləri tərəfindən kütləvi etirazlara səbəb olmuş və nəticədə Google müqavilədən imtina etmişdir. Bu hadisə, hərbi məqsədlər üçün AI-nin inkişafında dəqiqlik və hərbi üstünlük kimi nəticəyönümlü (consequentialist) etik arqumentlərlə, hərbi texnologiyalardan imtina etməyi tələb edən deontoloji etik prinsiplər arasındakı ziddiyyəti göstərir. 

 Təhsil 
Generativ AI (ChatGPT və s.) imtahanlarda köçürmə, esse və elmi məqalələrin yazılmasında istifadə olunur ki, bu da akademik dürüstlük prinsiplərini ciddi şəkildə pozur.  Generativ AI ənənəvi təhsil yanaşmalarını kökündən dəyişdirir; bir tərəfdən innovasiya və məhsuldarlığı artırsa da, digər tərəfdən akademik saxtakarlıq və etika ilə bağlı ciddi narahatlıqlar yaradır.  Tələbələrin AI-dən sui-istifadə etməsi, onların lazımi bacarıqları mənimsəmədən məzun olmasına səbəb ola bilər ki, bu da gələcəkdə mühəndislik və tibb kimi həssas sahələrdə ciddi problemlər yarada bilər.  Ali təhsil müəssisələrinin proqram direktorları, qəbul prosesində AI tərəfindən yazılmış müraciət məktublarını (personal statement) real məktublardan ayıra bilmədiklərini və bu cür vasitələrdən istifadə edən abituriyentlərin dürüstlüyünə şübhə ilə yanaşdıqlarını bildirirlər.  Buna cavab olaraq, təhsil sistemləri tələbə və müəllimlər arasında AI etik savadlılığının artırılmasına yönəlmiş yeni pedaqoji yanaşmalar (məsələn, artırılmış reallığa əsaslanan dilemma müzakirələri) hazırlayır.  Müəllimlərin AI-yə hazırlıq səviyyəsi, texnologiyanın uğurlu inteqrasiyası üçün həlledici amildir.  Tibb bacısı təhsilində AI kurslarının tədrisi tələbələrin texnologiyaya hazırlığını artırsa da, etik məsələlər haqqında məlumatlılığın artırılmasına daha çox diqqət yetirilməlidir. 

 Digər sahələr 
Biznes, marketinq və sahibkarlıq AI biznesdə qərar qəbuletmə, performansın optimallaşdırılması və dəyər yaratmaq üçün geniş imkanlar açır, lakin bu, "məsuliyyətli analitika" (responsible analytics) tələb edir.  Marketinqdə AI-nin istifadəsi, xüsusilə istehlakçıların məlumatlarının toplanması və hədəflənməsi ilə bağlı etik narahatlıqlar yaradır.  Kiçik və orta sahibkarlıqda AI-yə hazırlıq səviyyəsi, sosial davamlılıq və biznes etikası ilə birbaşa əlaqəlidir. 

Kənd təsərrüfatı və qida sənayesi Qida təchizatı zəncirində AI-nin tətbiqi, texnologiyanın bütün iştirakçılar tərəfindən anlaşılan ortaq bir etik dilin yaradılmasını tələb edir.  AI kənd təsərrüfatında məhsuldarlığı artırmaq və resurslardan səmərəli istifadə etmək potensialına malik olsa da, onun sosial, iqtisadi və etik təsirləri üçün düşünülmüş siyasət çərçivələrinə ehtiyac var. 

Memarlıq, Mühəndislik və İnşaat (AEC) Bu sənayedə robototexnika və AI-nin tətbiqi iş yerlərinin itirilməsi, məlumatların məxfiliyi və təhlükəsizliyi, qərarvermə prosesindəki münaqişələr və etibarlılıq kimi bir sıra etik problemləri gündəmə gətirir. 

Kitabxana işi Ərəb ölkələrindəki akademik kitabxanaçıların AI-yə münasibətini öyrənən bir araşdırma, infrastruktur və kadr hazırlığı çatışmazlıqlarını, həmçinin əqli mülkiyyət və müəllif hüquqları ilə bağlı etik narahatlıqları ortaya çıxarmışdır. 

 Akademik dürüstlük və müəlliflik 
Generativ süni intellektin (xüsusilə ChatGPT kimi böyük dil modellərinin) elmi məqalələrin və tədqiqat işlərinin yazılmasında istifadəsi, müəlliflik anlayışını yenidən müəyyənləşdirməyi tələb edir və ciddi etik mübahisələrə səbəb olur.  Bir çox elmi jurnal və nəşriyyat, AI-nin müəllif kimi göstərilməsini qadağan edir, lakin onun istifadəsinin metodologiya bölməsində şəffaf şəkildə qeyd edilməsini tələb edir.  Əsas arqument ondan ibarətdir ki, müəlliflik tədqiqatın nəticələrinə görə məsuliyyət və cavabdehlik daşımağı nəzərdə tutur ki, AI hazırda bu funksiyanı yerinə yetirə bilməz. 

 Tənzimlənmə və standartlar 
AI-nin yaratdığı etik problemlərə cavab olaraq, bütün dünyada hökumətlər və beynəlxalq təşkilatlar hüquqi və normativ çərçivələr hazırlayır.

 Avropa İttifaqı 
Avropa Komissiyası tərəfindən təklif edilən və 2024-cü ildə Avropa Parlamenti tərəfindən qəbul edilən "AI Aktı" (AI Act), dünyada AI üçün ilk hərtərəfli hüquqi tənzimləmə hesab olunur. Akt, riskə əsaslanan bir yanaşma tətbiq edərək, AI sistemlərini risk səviyyələrinə görə təsnifləşdirir (qəbuledilməz risk, yüksək risk, məhdud risk, minimal risk). Yüksək riskli AI sistemləri (məsələn, tibbi cihazlar, kritik infrastrukturun idarə edilməsi) üçün məcburi qiymətləndirmə, şəffaflıq, insan nəzarəti və izah edilə bilərlik kimi sərt tələblər qoyur.  Bu sənəd, AI ilə bağlı etik prinsiplərdən konkret hüquqi tənzimləməyə keçidin vacibliyini vurğulayan qlobal tendensiyanın bir hissəsidir.  Bu çərçivə, Avropa sığorta bazarında AI-nin etik istifadəsi üçün də tətbiq edilir. 

 UNESCO 
2021-ci ildə UNESCO-nun 193 üzv dövləti "Süni İntellekt Etikası üzrə Tövsiyə"ni qəbul etdi. Bu, AI etikası üzrə ilk qlobal standart müəyyən edən sənəddir. Sənəd insan hüquqlarına, ləyaqətə, ədalətə, şəffaflığa, gender bərabərliyinə və ətraf mühitə hörmət kimi fundamental prinsipləri təsbit edir və üzv dövlətləri bu prinsipləri öz milli qanunvericiliklərində və siyasətlərində tətbiq etməyə çağırır. 

 Qlobal səviyyədə digər təşəbbüslər 
Avropa İttifaqı və UNESCO ilə yanaşı, bir çox ölkə və təşkilat öz etik qaydalarını və tənzimləmə çərçivələrini hazırlayır. Bu təşəbbüslər arasında əsas prinsiplər (şəffaflıq, ədalət, məsuliyyət) ətrafında geniş bir qlobal konsensusun formalaşdığı müşahidə olunur.  Çində texnoloji etika ilə bağlı tənzimləmələrin şirkətlərin AI inkişafına müsbət təsir etdiyi, maliyyə məhdudiyyətlərini azaltdığı və şəffaflığı artırdığı müşahidə edilmişdir. 

 Tətbiqi etika alətləri və çərçivələr 
Etik prinsiplərin real tətbiqlərə çevrilməsi üçün müxtəlif alətlər və metodologiyalar hazırlanmışdır.

 FATE çərçivəsi 
Fairness (Ədalət), Accountability (Hesabatlılıq), Transparency (Şəffaflıq) və Ethics (Etika) – qısaca FATE, Microsoft Research və digər tədqiqat mərkəzləri tərəfindən AI sistemlərinin etik qiymətləndirilməsi üçün işlənib hazırlanmış bir çərçivədir. Bu çərçivə alqoritmik ədalətin ölçülməsi, məsuliyyət zəncirinin müəyyən edilməsi və şəffaflığın təmin edilməsi üçün metodoloji yanaşmalar təklif edir və xüsusilə ali təhsil kontekstində geniş tədqiq edilir. 

 Həmçinin bax 
 Süni intellekt
 Türinq testi
 Çin otağı
 Dost süni intellekt
 Maşın öyrənməsi
 Faktor analizi
 Süni intellekt fəlsəfəsi
 Süni intellektin hallüsinasiyası
 Süni intellektin ekzistensial riski
 Süni neyron şəbəkələr
 DBSCAN
 OPTICS

 İstinadlar 

Kateqoriya:Süni intellekt
Kateqoriya:Süni intellekt fəlsəfəsi
Kateqoriya:Tətbiqi etika
Kateqoriya:Texnologiya fəlsəfəsi