İnovasyon etrafında oluşan fenomen

“Bir o kadar da hata var ama insanlar yapay zekaya inanıyor”

İnsanlar değiştiriliyor ve destekleniyor: Teniste dijital yan hakemler kullanılıyor. Tıpta, numuneleri analiz etmek için yapay zeka giderek daha fazla kullanılıyor.(Bild: Krone KREATIV/UALL/Alex Scheuber, picturedesk.com)

Okuldaki ödevler için danışmanlar ve asistanlar, sunum hazırlama ve metin yazma konusunda destek - yapay zeka kullanımı günlük yaşamın bir parçası haline geliyor. Peki ama veriler doğru mu? Yukarı Avusturya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nde profesör olan Martina Gaisch, "yanlış" bir gerçekliğe karşı uyarıyor.

Yapay zeka ne yapabilir ve ne yapamaz? Martina Gaisch bu soruyla yoğun bir şekilde ilgileniyor. Yukarı Avusturya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nin Hagenberg'deki kampüsünde "Dijital Ürünlerin Tasarımı" lisans programının başkanı, aynı zamanda sistemin ortaya koyduğu şeyin doğru olup olmadığını da sık sık kontrol ediyor.

İnsani nitelikler önemli
Gaisch, "En önemli şeyler basitçe bağlamsal bilgi ve değerlendirme becerileridir - bunlar son derece insani niteliklerdir" diyor. 55 yaşındaki Gaisch, sunum yapmak için dijitalleştirme araçlarını kullanırken kendini geliştirici rolünde görüyor: "Yapay zeka benim için sansasyonel bir kişiselleştirilmiş öğrenme asistanı. Yaratıcı girdiler alıyorum."

Bazıları dijital araçların mükemmel olmadığının ve Gaisch'in deyimiyle sık sık halüsinasyon gördüğünün farkına varmış olsa da, onlara tamamen güvenenler de var. Profesör bu insan grubunu "düşüncesiz" olarak adlandırıyor ve buna otomasyon önyargısı adını veriyor.

Sistemlere genellikle tereddütsüz güveniliyor
Bu ne anlama geliyor? Sistemlere çok fazla güven: "Eskiden teniste, kararlardan sonra tartıştığınız bir yan hakem vardı. Bugün ise bu iş yapay zeka tarafından yapılıyor ve o da bir o kadar hata yapıyor ama insanlar ona inanıyor."

Yapay zeka ancak eğitildiği veriler kadar iyidir. Bu eğitim de insanlar tarafından yapılıyor: "Yapay zeka sadece toplumumuzun bir aynasıdır, ne objektif ne de tarafsızdır."

Gaisch, sistemleri verilerle besleyenlerin ağırlıklı olarak erkekler olduğuna dikkat çekiyor. Sonuç: "Ortaya çıkan ifadeler genellikle gerçeği yansıtmıyor. Stereotipler yeniden üretiliyor." Talebi: burada daha fazla çeşitliliğe ihtiyaç var.