ArcGIS'te Güvenilir Yapay Zeka

Esri'de bizler yapay zeka geliştirme ve dağıtmaya güvene öncelik veriyoruz. ArcGIS'te Güvenilir Yapay Zeka, güvenlik, gizlilik, şeffaflık, adillik, güvenilirlik ve sorumluluğa odaklanmaktadır. Bu, Esri'nin değerlerini ve sorumlu inovasyona olan bağlılığını yansıtır ve yapay zekaya olan güven açığını kapatır ve olumlu toplumsal değişimi teşvik eder. Esri'nin ArcGIS'te Güvenilir Yapay Zekayı Geliştirmesi hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.

Geo AI ve Asistanlar

Esri, ArcGIS içinde iki temel kategoriden faydalanmaktadır:

• GeoAI: Detay çıkartma, desen tanıma ve öngörücü analiz gibi görevler için önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerini kullanır. GeoAI coğrafi mekansal iş akışlarına entegre olarak kullanıcıları gelişmiş hesaplama araçlarıyla mekansal verileri analiz etme konusunda destekler.

• Üretken Yapay Zeka: Yaratıcılığı, kullanıcı üretkenliğini ve otomatik iş akışlarını destekleyen Yapay Zeka Asistanları ve diğer üretken teknolojileri dahil eder.

Son birkaç yıldaki üretken yapay zeka patlamasından önce, insanlar yapay zekadan bahsettiğinde, genellikle desen tanıma, tahmin, nesne algılama, değişiklik algılama ve daha fazlasında kullanılan makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini kastediyorlardı. On yıl önce Esri, mekansal verilerde kümeleme, regresyon ve sınıflama gerçekleştirmek için makine öğrenimiyle başlamıştı. Daha yakın zamanda, detay çıkartma, nokta bulutu sınıflama ve görüntü düzenleme gibi görevlere başlamayı kolaylaştırmak için önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerinin çıkarılması da dahil olmak üzere, hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme alanında çalışmalar devam etti. Bu çalışmalar, Esri'nin GeoAI olarak adlandırdığı gruba dahildir.

Üretken Yapay Zeka, büyük ölçekli veri kümelerinden desenleri öğrenerek yeni içerik veya içgörüye dayanan tavsiyeler oluşturmak için tasarlanmış bir tür makine öğrenimi modeli anlamına gelir. Üretken Yapay Zeka modelleri, çok büyük, domain'e özel veriler ve/veya internetten gelen veriler içerebilecek kapsamlı veri kümelerinde eğitilir. Öngörücü analitiğe odaklanan geleneksel yapay zeka modellerinden farklı olarak üretken yapay zeka modelleri, metin, görüntü veya başka içerik türleri gibi yaratıcı çıktılar üretmek amacıyla kullanılır.

Yukarıda açıklanan Üretken Yapay Zekanın aksine GeoAI, girdi verilerini kullanarak desenler keşfetmek ve öngörücü analitik gerçekleştirmek için coğrafi mekansal verileri analiz etmeye ve yorumlamaya odaklanır. Üretken yapay zeka, belirli bir veri kümesi hakkında tahminde bulunmak yerine yeni veriler oluşturmak için eğitilmiş ve daha az deterministik olan, daha yaratıcı çözümlere olanak tanıyan bir makine öğrenimi modeli olarak düşünülebilir. Bir üretken yapay zeka sistemi, eğitildiği veriler gibi görünen daha fazla nesne üretmeyi öğrenen bir sistemdir. Üretken yapay zekayı bünyesine katan ArcGIS yeteneklerinin bir örneği, ArcGIS içindeki Yapay Zeka Asistanlarıdır.

Üretken yapay zekanın ve diğer yapay zeka türlerinin temelinde yatan gerçek mekanizmalar çoğu zaman aynı algoritmaları kullanır ve bu da türler arasındaki ayrımı belirsizleştirebilir. Üretken yapay zekanın hızla yayılması ve daha kapsamlı kullanım senaryoları, yasal gerekliliklerin hızlanması ve müşterilerin daha güçlü şeffaflık ve kontrol talepleriyle sonuçlanmıştır.

Yatay

Yapay zekanın durumu hızla evrilmektedir. Dünyanın dört bir yanındaki hükumetler yeni yasalar ve çerçeveler çıkararak yapay zekanın geleceğini aktif olarak şekillendirmektedir. Örneğin Avrupa Birliği yakın zamanda yüksek riskli yapay zeka uygulamalarına dair düzenlemeleri oluşturan AB Yapay Zeka Yasasını hayata geçirdi. ABD, yapay zeka sistemlerindeki muhtemel riskleri, önyargıları ve güvenlik endişelerini gidermek için çeşitli yapay zeka yönetişim inisiyatifleri ve yürütme eylemleri başlattı; ancak bu politikalar hala geliştirilmektedir.

Esri, bu gelişen yasal gerekliliklerin ve düzenleyici, sorumlu geliştirme ve etik meselelerin bir adım önünde olmanın önemini kabul etmiştir. Yapay zeka uygulamalarımı temel düzenlemeler ve sektör tarafından kabul edilen çerçevelerle proaktif olarak uyumlu hale getiriyoruz. Bu, yukarıda belirtilen yasalar ve düzenlemelerin getirdiği rehberliğe uymayı da içermektedir.

Yön verici ilkeler

Esri'nin Güvenilir Yapay Zeka çerçevesi altı temel ilkeye dayanmaktadır:

• Güvenlik: Tasarım gereği güvenli yaklaşımıyla yapay zeka sistemlerimizdeki riskleri azaltmaya ve güvenliği korumaya ve aynı zamanda güvenlik tehditlerine karşı proaktif koruma sağlayan sorumlu bir yapay zeka sunmaya kendimizi adadık.
• Gizlilik: Kullanıcı verilerini korumayı ve yapay zekanın tüm yaşam döngüsü boyunca gizliliğini sağlamayı önceliklendiriyor ve aynı zamanda tasarım gereği gizlilik metodolojileri, veri anonimleştirme ve veri minimizasyonu yoluyla küresel gizlilik standartlarına uyumu sağlıyoruz.
• Şeffaflık: Yapay zeka modellerimiz hakkında net bir görünürlük sağlayarak, yapay zeka süreçlerimiz, sınırlamalarımız ve sonuçlarımız hakkında bilgiye dayanan kararlar almayı destekliyoruz.
• Adillik: Esri uzun zamandır günlük pratiğinde adillik, etik ve toplumsal sorumluluk ilkelerine bağlı kalmıştır. Bu temel değerler, karar alma, ürün geliştirme ve topluluk katılımına yaklaşımımıza dahil edilmiştir.
• Güvenilirlik: Yapay zekamız, çeşitli ortamlarda ve kullanım durumlarında tutarlı ve güvenilir sonuçlar sunmak amacıyla dikkatle test edilmiş ve doğrulanmıştır.
• Hesap verebilirlik: Net yönetişim çerçeveleri oluşturarak, ekiplerimizi yapay zeka dağıtımı ve izleme konusunda sorumlu tutarak ve tüm yapay zeka ile ilgili kararlarda insan denetiminin merkezi olmasını sağlayarak hesap verebilirliği koruyoruz.

Esri'nin yaklaşımı

Tasarım ve geliştirme

Esri, yapay zeka detaylarını değerlendirmek için bir risk değerlendirme süreci kullanır ve bunların gizlilik ve güvenlik standartlarını uymasını sağlar. Döngüde insan tasarımı, etik korumalar, güvenlik ekipleri ve bütüncül laboratuvar testleriyle Esri riskleri en aza indirirken kapsayıcılık ve kullanıcı kontrolü sağlar.

Müşteri tercihi

ArcGIS'teki yapay zeka asistanları isteğe bağlıdır ve kullanıcılara yapay zeka yeteneklerinin ne zaman ve nasıl kullanılacağını kontrol etme olanağı sağlar. Müşteriler yönetim ayarları üzerinden yapay zeka işlevlerini etkinleştirebilir veya kısıtlayabilirler ve böylelikle kuruluşun ilkeleriyle uyum sağlanır.

Veri yönetimi

Müşteri verilerinin gizliliği Esri'nin yapay zeka stratejisinin merkezindedir:

• Sizin tarafınızdan açıkça izin verilmediği sürece (örneğin uygulamada geri bildirim sağlama) Esri müşteri verilerini kullanarak yapay zeka modellerini eğitmez.
• Müşteriler ArcGIS ürünlerinde yapay zeka analizi için sağladıkları istemlerin ve verilerin sahibi olmaya devam eder.

Yapay zeka işlevleri, veri segmentasyonu ve anonimleştirme uygulamalarına bağlı kalarak veri sahipliğini ve bütünlüğünü korur.

Meta veriler ve şeffaflık

Esri yapay zeka detaylarının işlevselliğini, doğrulanmasını ve korunmasını ayrıntılandıran yapay zeka şeffaflık kartları geliştirmiştir. Bu kartlar, Yapay Zeka Modeli Kartları gibi sektör standartlarını tamamlayarak sorumlu bir yapay zeka kullanımı için bağlam sağlar.

Yönetişim

2023 yılında Esri, güvenilir yapay zeka ilkelerine bağlılığı denetlemek için bir Yapay Zeka Yönetişim Kurulu kurdu. Bu işbirlikçi inisiyatif, inovasyonların etik ve yasal doğrultuda ilerlemesini sağlar.

Korumalar

Aşağıdaki yönler, ürünlerimize dahil ettiğimiz tüm üretken yapay zeka detayları için geçerlidir.

• ArcGIS ürününde üretken yapay zeka detayları varsayılan olarak etkin DEĞİLDİR:
  • Son kullanıcılar ve/veya yöneticiler üretken detayları kullanmayı seçmelidir.
• Esri'ye açıkça yetki vermediğiniz sürece (örneğin uygulama içinde geri bildirim sağlamak), yapay zeka asistanlarıyla kullandığınız veriler ve istemler:
  • Yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılmayacaktır.
  • Size özel kalacak ve kesinlikle paylaşılmayacaktır.
• Üçüncü parti yapay zeka servisleri kullanıldığında:
  • Kurumsal sınıf yapay zeka örnekleri, verilerinizi segmentlere ayırmak ve korumak için kullanılır.
• Üretken yapay zeka detaylarının kısıtlamaları vardır:
  • Üretken yapay zekanın yaratıcı sonuçlarının bir parçası olarak tutarsız çıktı olasılığı.
• Müşteriler uygunluğu sağlamak için mutlaka bir insanı yapay zeka çıktısını değerlendirmek üzere dahil etmelidir.

Derin Öğrenme

Esri, Living Atlas'taki Derin Öğrenme Paketleri gibi GeoAI yeteneklerini yıllardır sağlamaktadır. Bu derin öğrenme paketleri, kullanım amacı, model mimarisi, kullanılan eğitim verileri, ince ayar kılavuzu, performans ölçümleri, örnekler, girdi/çıktı ve muhtemel sınırlamalar gibi alanları içerebilen bir öğe açıklama sayfası içerir. Ayrıca, sadece Güvenilir olarak işaretlenmiş kaynaklardan paketler indirmenizi şiddetle tavsiye ederiz: bu, içeriği yayınlayan kuruluşun Esri tarafından doğrulandığı anlamına gelir. Kullanmak istediğiniz içeriği yayınlayanlara erişmeli ve içeriği indirmeden önce bunlardan doğrulamayı tamamlamalarını istemelisiniz.

Ürün Dışı detaylar

Esri, ArcGIS ürünlerinin ötesinde, Esri Support AI Chatbot ve Product Marketing Chatbot gibi üretken yapay zeka detayları da sunmaktadır. By araçlar, kullanıcıların Esri'nin ekosisteminde gezinmesini daha verimli hale getirir. Bununla birlikte, bu chatbot'lar ArcGIS ürünlerine dahil olmadığı için bunların kullanılması pazarlamayla ilgili takip gibi ayrı koşullar ve veri uygulamaları gerektirebilir.

Ortak Kullanım

Güvenilir yapay zeka elde etmek paylaşılan bir sorumluluktur. Esri, veri yönetişimi, etik yapay zeka kullanımı ve insan gözetimi konusunda en iyi uygulamaları hayata geçirmek amacıyla müşterileriyle ortaklıklar kurar. Kullanıcılardan gelen geri bildirimler çözümlerimizi güçlendirerek güven ve inovasyonun serpildiği işbirlikçi bir ortamı teşvik eder. Daha fazla bilgi için müşteri Yapay Zeka İmplementasyonu en iyi uygulamalar kılavuzu'muza başvurun.

GeoAI ve yapay zeka asistanlarının yeteneklerini geliştirirken Esri'nin güvenilir yapay zeka bağlılığı değişmez. Bu teknolojileri sorumlu bir şekilde entegre ederek yapay zekanın olumlu değişimi teşvik ederken aynı zamanda en yüksek güvenilirlik standartlarını koruduğu bir gelecek inşa ediyoruz.

Referanslar

• AB Yapay Zeka Yasası: Yapay zeka hakkındaki ilk düzenleme
• Açıklanabilir Yapay Zekanın dört ilkesi: NIST.IR.8312.pdf
• Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi: Üretken Yapay Zeka Profili NIST.AI.600.1.pdf
• Esri referansı: ArcGIS'te Güvenilir Yapay Zekayı İlerletme
• Esri referansı: Yapay Zeka Şeffaflık kartı yapısı