James O’Donnell, yapay zekânın tetiklediği ‘truth’ krizinin artık elimizdeki araçlarla durdurulamayacağını savunuyor. DHS örneği ve son vakalar, algılama ve doğrulama çözümlerinin pratikte sınırları olduğunu gösteriyor.
MIT Technology Review’de yayımlanan bir yazıda James O’Donnell, yapay zekâ kaynaklı bir güven ve doğruluk bunalımının—uzun süredir uyarıldığı gibi—artık geldiğini öne sürüyor. O’Donnell’in vurguladığı tetikleyicilerden biri, devlet ve kurumların AI üretilmiş içerikleri üretim/iletişim amaçlı kullanırken ortaya çıkan yeni sorunlar; örneğin DHS’nin Google ve Adobe tabanlı yapay zekâ araçlarıyla üretilen videoları kullanmasına dair haberler bu kaygıları alevlendirdi.
truth: Neden mevcut araçlar yetmiyor
Yazının temel iddiası şu: yaygınlaştırılan teknik çözümler—metin ve görüntü tespit sistemleri, dijital imzalama ve watermark yaklaşımları gibi—ne yazık ki hızla gelişen üretim modellerine karşı tek başına yeterli olmuyor. O’Donnell, bu araçların pratik sınırlarına dikkat çekiyor; tespit yöntemleriyle üretim yöntemleri arasındaki rekabet, ölçek ve kullanım biçimleri nedeniyle denge giderek sahipsiz kalabiliyor.
Bu durum, sadece teknolojik bir problem olmaktan çıkıp toplumsal bir güven meselesine dönüşüyor. Algoritmaların yanlış ya da yanıltıcı içeriği hızla üretme kapasitesi; insanların, hatta kurumların, bu içerikleri görece kolaylıkla paylaşabilmesi; ve doğrulama süreçlerinin gecikmeli veya eksik işlemesi bir araya geldiğinde, ‘doğru’ bilgiye dayalı kolektif karar alma zayıflıyor.
O’Donnell, tek başına teknik çözümlere bel bağlamanın yerine hukuk, iletişim stratejileri ve kurum içi süreçlerin eş zamanlı olarak güçlendirilmesi gerektiğini savunuyor. Konunun tüm ayrıntılarını ve örnek vakaları okumak isteyenler için yazının tamamı ve DHS örneğini ele alan haber aşağıda kaynaklarda yer alıyor.
Bir Cevap Bırakın