Yapay Zekâ Projelerinde Beş Risk ve Yönetimi
Sağlayıcı bağımlılığı, halüsinasyon, maliyet kayması, gizlilik ve benimsenme. Her biri yönetilebilir.
Görsel: Pixabay · Pixabay Lisansı
Risk bir: sağlayıcı bağımlılığı
Modeller emekliye ayrılabilir, fiyatlar değişebilir, servisler kesintiye uğrayabilir.
Kendi projelerimizde kullandığımız modellerin bir gün içinde erişilemez hale geldiğini yaşadık. O gün yaptığımız düzeltme, model adlarını koddan çıkarıp merkezi bir yapılandırmaya taşımak ve alternatif model zinciri tanımlamak oldu.
Azaltma: model adını yapılandırmada tutun, birden fazla sağlayıcıyı destekleyin, sağlayıcıya özel özelliklere bağımlı kalmayın.
Risk iki: yanlış ama kendinden emin çıktılar
Model bilmediğini bilmez. Uydurduğu bilgiyi doğru bilgiyle aynı tonda sunar.
Azaltma: cevapları yalnız kendi doğrulanmış içeriğinizden ürettirin, kaynak gösterin, kaynaklarda yoksa bilmediğini söylemesini açıkça talimatlandırın.
Sayısal ve olgusal bilgileri modele ürettirmeyin; kendi verinizden yerleştirin.
Risk üç: maliyet kayması
Hacim arttığında fatura beklenenin çok üzerine çıkabilir.
Azaltma: kullanıcı başına ve günlük toplam sınır koyun, önbellek kullanın, rutin işleri küçük modellere yönlendirin, her çağrının tüketimini kaydedin.
Risk dört: veri gizliliği
Kurumsal veri üçüncü tarafa gider. Çalışanların denetimsiz kullanımı bu riski büyütür.
Azaltma: net kullanım politikası yazın, onaylı kurumsal araç sağlayın, gönderilen içeriği merkezi bir katmandan geçirin ve hassas alanları maskeleyin.
Aydınlatma metninizi bu işlemeyi kapsayacak biçimde güncelleyin.
Risk beş: benimsenmeme
Teknik olarak çalışan sistem kullanılmıyorsa başarısızdır.
En sık sebep, aracın kullanıcının akışına girmemesidir. Ayrı bir arayüze gitmek gerekiyorsa kullanılmaz.
Azaltma: özelliği kullanıcının zaten kullandığı ekranın içine yerleştirin, sonucu düzenlenebilir taslak olarak sunun, karar yetkisini kullanıcıda bırakın.
Yönetişim
Hangi süreçlerde yapay zekâ kullanıldığını kayıt altında tutun.
Kararı etkileyen kullanımlarda insan denetimi zorunlu olmalıdır.
Çıktı kalitesini düzenli örnekleme ile ölçün; bozulma sessizce gelişir.
Gerçekçi çerçeve
Yapay zekâ, iyi tanımlanmış dar işlerde güçlü bir araçtır. Belirsiz tanımlanmış geniş işlerde hayal kırıklığı üretir.
Kapsamı dar tutmak, bu risklerin çoğunu baştan küçültür.
Risk değerlendirmesini yazıya dökün
Her yapay zekâ projesi için kısa bir risk notu hazırlayın: hangi riskler var, nasıl azaltılıyor, kim sorumlu.
Bu not, projenin ilerleyen aşamalarında alınan kararların gerekçesini hatırlatır.
Yıllık gözden geçirin; sağlayıcı koşulları ve mevzuat değiştiğinde risk profili de değişir.
Kademeli yaygınlaştırma
Bir özelliği tüm kullanıcılara aynı anda açmayın.
Küçük bir gruba açın, çıktı kalitesini ölçün, sorun yoksa genişletin.
Geri alma mekanizması hazır olsun; özelliği kapatmak tek ayar değişikliği olmalıdır.
Bu yaklaşım, model davranışının beklenmedik biçimde değiştiği durumlarda hasarı sınırlar.
Sık sorulanlar
Model sağlayıcısı servisi kapatırsa ne olur?
Model adı ve çağrı biçimi merkezi bir katmanda tutuluyorsa geçiş kısa sürer. Sağlayıcıya özel özelliklere derin bağımlılık varsa bu geçiş yeniden geliştirme gerektirir.
Yapay zekâ çıktısının sorumluluğu kimde?
Sistemi işleten kurumdadır. Bu nedenle kararı etkileyen kullanımlarda insan denetimi ve kayıt tutma zorunlu sayılmalıdır.
Yapay zekâ özelliğini tamamen kapatmam gerekirse ne olur?
Sistem, özellik kapalıyken de çalışmaya devam edebilmelidir. Yapay zekâya bağımlı tek yol tasarımları, sağlayıcı kesintisinde tüm süreci durdurur; her zaman bir yedek akış bırakın.
