Şirketler AB Yapay Zeka Yasası'nda takıldıklarında, genellikle onları zorlayan şey zekice tasarlanmış yapay zeka modeli değil, verilerin arkasındaki evrak işleridir. En yaygın zayıf nokta, bir yapay zekanın nasıl oluşturulduğunu ve hangi verilerden öğrendiğini gösterememektir. Bu kılavuz, bunu, yapay zekanızın arkasındaki verilere ve eğitime odaklanan, sade bir dille hazırlanmış bir kontrol listesine dönüştürüyor ve ardından her bir bölümün veriler, şirketiniz ve yapay zekanızın etkilediği müşteriler için ne anlama geldiğini açıklıyor.
Kısa versiyonu
- Bu yasaya göre, çalışmalarınızı gösteremezseniz, kurallara uyduğunuzu kanıtlayamazsınız.
- Yapay zekânın dayandığı veriler adil, amaca uygun ve bariz sorunlar açısından kontrol edilmiş olmalıdır.
- Her önemli sistemin nasıl oluşturulduğuna, eğitildiğine ve test edildiğine dair açık ve net kayıtlara ihtiyacınız var.
- Yüksek riskli sistemler, genellikle en az altı ay süreyle faaliyet kayıtlarını tutmak zorundadır.
- Başkasının yapay zekasını kullanmak, onu nasıl kullandığınızla ilgili sorumluluğunuzu ortadan kaldırmaz.
- Satın alınan bir yapay zekayı büyük ölçüde değiştirmek veya yeniden markalamak, sizi yasal olarak onun üreticisi haline getirebilir.
Verilerin asıl test olmasının nedeni
Eğitim verileri (basitçe ifadeyle): Yapay zekanın öğrendiği örnekler. Eğer bu örnekler dar kapsamlı veya önyargılıysa, yapay zeka da öyle olacaktır; bu nedenle yasa, verilerin doğru elde edilmesine bu kadar önem vermektedir.
Kontrol Listesi
Bunları inceleyin ve en önemlisi, kanıtları saklayın. Bu yasaya göre, kanıtlayamadığınız bir kontrol yokmuş gibi kabul edilir.
1. Verilerinizi düzenleme
- Eğitim verilerinin her bir grubunun nereden geldiğini ve nasıl elde ettiğinizi not edin.
- Kişisel bilgileri içeriyorsa, bu bilgileri kullanma hakkına sahip olduğunuzu kaydedin.
- Verilerin, yapay zekanın etkileyeceği gerçek kişileri adil bir şekilde temsil ettiğinden emin olun.
- Birinin sağlığını, güvenliğini veya haklarını haksız yere etkileyebilecek önyargıları arayın ve bu konuda ne yaptığınızı not edin.
- Verilerinizin farklı sürümlerini saklayın, böylece daha sonra bir sorun ortaya çıkarsa geriye dönüp izleme yapabilirsiniz.
2. Yapay zekanın nasıl oluşturulduğunu yazmak.
- Yapay zekanın ne işe yaradığını ve nasıl tasarlandığını sade bir dille açıklayın.
- Eğitim yöntemine ve kullanılan verilere dikkat edin.
- Performansını, doğruluğunu ve sınırlarını kaydedin.
- Test sonuçlarınızı saklayın ve önemli bir değişiklik yaptığınızda kayıtları güncelleyin.
3. İşlem sırasında kayıt tutmak
- Sistemin yaptığı işlemleri otomatik olarak kaydetmesini sağlayın.
- Bu kayıtların sessizce değiştirilemediğinden emin olun.
- Kayıtları en az altı ay (diğer kanunlar gerektiriyorsa daha uzun süre) saklayın.
- Sorunları ancak ortaya çıktıktan sonra açıklamak için değil, erken aşamada tespit etmek için kayıtları kullanın.
4. Kişiler, roller ve devam eden görevler
- Yüksek riskli yapay zekâ uygulamalarının gerçek bir kişi tarafından denetlenebildiğinden ve gerektiğinde müdahale edebildiğinden emin olun.
- Her sistemin üreticisi mi yoksa sadece kullanıcısı mı olduğunuzu açıkça belirtin; görevler farklıdır.
- Yüksek riskli sistemleri, piyasaya sürmeden önce gerekli durumlarda tescil ettirin.
- Ciddi sorunları yetkililere derhal, genellikle 15 gün içinde bildirin.
- Risk kontrollerinizi ve kayıtlarınızı düzenli olarak gözden geçirin, sadece bir kez değil.
Şirketler için anlamı: üreticiye karşı kullanıcı
Sık karşılaşılan ve maliyetli bir sürpriz: Sertifikalı bir yapay zeka aracı satın almak, tüm sorumluluğu satıcıya devretmez. Üreticinin belgeleri, aracı doğru şekilde ürettiklerini kanıtlar; ancak sizin onu doğru şekilde kullandığınızı kanıtlamaz. Hâlâ kendi sorumluluklarınız var: aracı denetlemek, kayıt tutmak, yasalara uygun şekilde kullanmak. Tablo, kimin neye sahip olduğunu gösteriyor:
| sorumluluk | Eğer siz üreticiyseniz | Eğer siz kullanıcıysanız |
|---|---|---|
| Verileri doğru elde etmek | Esas olarak işiniz | Kullanım amacınıza uygun olup olmadığını kontrol edin. |
| İnşa edilişine dair kayıtlar | Onları siz yaratır ve saklarsınız. | Üreticiden gerekli belgeleri edinin. |
| Satış öncesi resmi onay | gereklidir | Gerekli değil |
| İnsan gözetimi | Yeteneği geliştirin | Aslında bunu her gün yapıyorum. |
| Faaliyet kayıtlarını tutmak | Günlük kaydını mümkün kılın | Kayıtları saklayın (6 aydan fazla). |
| Ciddi sorunları bildirmek | Yetkililere rapor verin | Bildirin ve üreticiye haber verin. |
Dikkat edilmesi gereken bir tuzak: Satın alınmış bir yapay zekayı alıp, üzerinde büyük değişiklikler yaparsanız veya kendi markanız altında satarsanız, yasal olarak onun "üreticisi" olabilirsiniz ve tüm ağır sorumlulukları üstlenebilirsiniz. Hazır bir rota planlama yapay zekasını alıp, kendi verileriyle yeniden eğiten ve kendi markasını oluşturan bir teslimat şirketini düşünün. Bu tek adım, onu bir kullanıcıdan bir üreticiye dönüştürebilir.
Son müşteriler için anlamı nedir?
Shaip'in yeri nerede?
Bu kontrol listesinin çoğu tek bir şeye dayanıyor: iyi verilere sahip olmak ve bunları kanıtlayabilmek. Bu bizim temel işimiz. Shaip'in veri etiketleme hizmetleri, nereden geldiği ve nasıl kontrol edildiğine dair net kayıtlar içeren, iyi belgelenmiş eğitim verileri sunar; bu da yasanın beklediği kanıttır. Görüntüler ve videolarla çalışan yapay zeka için Shaip'in bilgisayar görüşü veri çözümleri, verilerin doğru olduğundan ve gerçek dünya çeşitliliğini adil bir şekilde temsil ettiğinden emin olmanıza yardımcı olur. Kısacası, birisi nasıl yapıldığını sorduğunda arkasında durabileceğiniz veriler üzerine yapay zeka oluşturmanıza yardımcı oluyoruz.
Alt satırda
AB Yapay Zeka Yasası veri kontrol listesi basit bir kurala indirgeniyor: Verilerinizin nasıl seçildiğini, işlendiğini ve test edildiğini gösteremezseniz, yasaya uyduğunuzu da gösteremezsiniz. Verilerinizi düzenleyin, yapay zekanızın nasıl oluşturulduğunu yazın, belge izi tutun ve kimin sorumlu olduğunu açıkça belirtin. İyi kayıt tutmayı yapay zeka geliştirmenin bir parçası olarak gören şirketler (sonradan akla gelen bir şey değil), kurallar devreye girdiğinde hazır olacak ve yapay zekanın etkilediği kişiler daha iyi korunacaktır.
AB Yapay Zeka Yasası kapsamında şirketlerin çoğunu zorlayan şey nedir?
Eksik kayıtlar. En yaygın sorun, bir yapay zekanın nasıl oluşturulduğunu ve hangi verilerden öğrendiğini gösterememektir. Birçok kuruluş, veri kaynaklarına veya nasıl test edildiğine dair net bir kayıt olmadan yapay zeka kullanmaktadır; bu da uyumluluğu kanıtlamayı imkansız hale getirmektedir.
Kanun, eğitim verilerinden ne bekliyor?
Yüksek riskli bir yapay zekanın arkasındaki verilerin işle ilgili olması, etkileyeceği kişileri adil bir şekilde temsil etmesi ve makul ölçüde mümkün olan en iyi şekilde hata ve önyargı açısından kontrol edilmiş olması - ve bunu destekleyecek kayıtların bulunması - gerekir.
Yapay zeka faaliyet kayıtlarını ne kadar süreyle saklamam gerekiyor?
Genellikle yüksek riskli sistemlerin kullanıcıları için en az altı ay, diğer yasalar gerektiriyorsa daha uzun süre kayıt tutulmalıdır. Kayıtlar otomatik ve kurcalamaya karşı dayanıklı olmalı, böylece sorunlar takip edilebilmelidir.
Sertifikalı bir yapay zeka aracı satın alırsam, sorumluluktan kurtulmuş olur muyum?
Hayır. Satıcının sertifikası, sistemi doğru şekilde kurduklarını gösteriyor, ancak yine de sizin kendi sorumluluklarınız var: sistemi denetlemek, kayıt tutmak ve yasalara uygun şekilde kullanmak. Yapay zekayı nasıl kullandığınızın sorumluluğu size aittir.
Başkasının yapay zekasını kullanmak beni onun "yapımcısı" yapabilir mi?
Evet, eğer üründe önemli değişiklikler yaparsanız veya kendi markanız altında satarsanız, yasal olarak üretici olabilir ve tüm üretim ve test kayıtları da dahil olmak üzere daha ağır yükümlülükleri üstlenebilirsiniz.
Bu veri kuralları ne zaman geçerlidir?
2026'daki değişikliklerden sonra, en katı kurallar Aralık 2027'den itibaren bağımsız, yüksek riskli yapay zekâ uygulamaları için ve Ağustos 2028'den itibaren ürünlere entegre edilmiş yapay zekâ uygulamaları için geçerli olacak. Veri kayıtlarınızı şimdi düzenlemek, daha sonra yaşanacak pahalı bir karmaşayı önleyecektir.
