İnsanların istekleri, hobilerin, hoşlandıkları ve hatta yüzleri analiz etmek için yapay zeka (AI) kullanılır. Araştırmacılar, son birkaç yıldır araştırmacıların odak noktasında yer alan AI'ın nasıl geliştiricileri hakkındaki sorulardan farklı olarak AI'ın unutmasının nasıl sağlanacağını merak ediyor.
Makine öğrenimi olarak adlandırılan yeni alan ile ilgili çalışmalarını sürdüren araştırmacılar, AI yazılımında belirli verilerden kurtulmanın yollarını araştırıyor. Bu alandaki çalışmaların amacının AI'ın performansında herhangi bir etki gözetilmeden belirli bir kişinin ya da veri kümesinin tüm izlerini bir tıkla kaldırmak olduğu belirtiliyor.
Çalışma daha pratik bir hale getirildiği zamanda insanlar verileri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olabilir. Kullanıcılar bazı şirketlerden kişisel verilerinin tamamını silmesini istese de bilgilerinin hangi algoritmaların eğitilmesine yardımcı olduğu hakkında çok fazla fikir sahibi değiller. Makine öğreniminin sadece belirli bir konu ile bağlantılı tuttuğu bilgileri sıfırlamak mümkün hale geldiğinde kullanıcılar hedefine ulaşabilir.
Birçok kullanıcı, internette paylaştıklarından tek bir tıkla kurtulmak istese de bunu yapmak için ilgili alanda yeni atılımlarda bulunmak gerekiyor. Şirketler, insan yüzünü tanımlamak ve algoritmasını eğitmek için milyonlarca dolar harcıyor çünkü algoritmalar, bir sorunu genellikle insanlardan çok daha hızlı çözebiliyor ancak bir kez eğitildikten sonra algoritmada değişikliğe gitmek pek kolay olmuyor.
Belirli bir veri kümesinden kurtulmanın birincil yolu, çoğunlukla daha maliyetli olan sistemi baştan yaratmaktan geçiyor. Pennsylvania Üniversitesinde makine yapay zeka üzerinde çalışan bir profesör olan Aaaron Roth, konu ile ilgili açıklamasında şu sözleri kullandı:
"Bu araştırmanın hedefinde bir orta yol bulmak var. Birisi verilerinin silinmesini istediğinde makine öğreniminin onun verilerinden yararlanması önlenebilir. Peki, ya yeniden eğitmenin maliyetinin önüne geçilebilir mi?"
AI'ın gizlilik ihlallerine neden olabileceği pek çok yol bulunuyor ve bilgisayar korsanları bu yollara giderek daha çok başvuruyor. Bu da makine öğrenimini kontrol altına almakla ilgili çalışmalara daha çok ağırlık verilmesine yol açıyor.
Yapay Zekanın Öğrendiklerini Sıfırlamanın Yolları Aranıyor
2019 yılında Toronto ve Wisconsin-Madison üniversitelerinden araştırmacılar, AI projesi için verilerin birden çok parçaya ayrılmasını içeren bir yaklaşım üzerinde umut verici bir çalışma gerçekleştirdi. Bu çalışmada veriler bir noktada toplanmadan önce ayrı ayrı işlendi. Bir veri kümesinin unutulması gerektiğinde ise toplam veri tabanının sadece bir kısmı ele alınabildi. Bu çalışma için bir milyondan fazla fotoğrafın olduğu bir veri tabanından yararlanıldı.
Waterloo Üniversitesinden Profesör Gautam Kamath, şirketlerin veri üzerindeki etkisini kontrol altına almanın da yollarını arıyor. Kamath bunun için henüz yolun başında olunduğunu ancak en nihayetinde denetleme açısından büyük faydasının olacağını söyledi.
YORUMLAR