Yapay zeka demokrasiye olan inancımızı nasıl geri getirebilir?

Donald Trump, New Hampshire’daki Gaziler Günü kampanya mitinginde destekçilerine “Tehdit içeriden geliyor” dedi. “Ülkemizin sınırları içinde haşarat gibi yaşayan komünistlerin, Marksistlerin, faşistlerin ve radikal sol haydutların kökünü kazıyacağımıza dair size söz veriyoruz.”

Bu sözler öfkeye ve Nazi Almanyası ile karşılaştırmalara yol açtı. Siyasi muhalifleri insanlıktan çıkarmak, “biz onlara karşı” zihniyetini yaratarak halkın demokratik sisteme olan güvenini sarsmaktadır. Tehlikeler sadece retorikten ibaret değildir. Gerçekten de Amerika Birleşik Devletleri’nde siyasi şiddet artmaktadır.

İşte bu nedenle Yönetişim Laboratuvarı’nda (Governance Lab), küresel uzmanların deneyim ve bilgi birikimini ortaya çıkarmak için yapay zekaya başvuruyoruz. Yapay zeka, seçimle ilgili şiddet ve seçim yıkıcılığıyla mücadele etmek ve demokrasimizi güçlendirmek için yenilikçi stratejiler belirlemeyi daha hızlı ve kolay hale getiriyor.

Teknoloji ile ilgili sorunları parçalara ayırmak

Herhangi bir karmaşık zorluğun üstesinden gelmenin ilk adımı, onu daha küçük, daha yönetilebilir sorunlara ayırmaktır. Örneğin seçim yıkıcılığı, seçim dürüstlüğüne ilişkin medya kaynaklı şüpheden seçim görevlilerine yönelik şiddete ve seçim teknolojisindeki (gerçek ve algılanan) güvenlik açıklarına kadar sayısız sorunu kapsar.

Ancak bu kurucu sorunların belirlenmesi genellikle haftalar süren araştırma ve görüşmelerin ardından nelerin denendiğini, denenenlerin gerçekten işe yarayıp yaramadığını ve başka yerlerde işe yarayanların aktarılabilir olup olmadığını ve başka topluluklarda işe yarayıp yaramayacağını anlamak için aylar, hatta yıllar süren bir durum tespiti gerektirir.

Ancak üretken yapay zeka, sorunları birlikte çözme potansiyelimizi kökten değiştiriyor. Büyük dil modeli teknolojisi milyarlarca dil parametresi üzerinde eğitildiği için, sadece içerik üretmekte değil, içeriği düzenlemekte ve özetlemekte de özellikle başarılıdır.

Policy Synth: Kolektif yapay zekayı geliştirmek için yapay zeka kullanımı

GovLab’de bir ekip, sorunları tanımlama ve seçim yıkıcılığına çözüm bulma sürecini hızlandırmaya yardımcı olmak için İzlandalı sivil teknoloji girişimcisi Robert Bjarnason‘un uzmanlığından yararlandı. Bjarnason 2008 yılından bu yana dünya çapında vatandaş katılımında kullanılan 10 binden fazla platform tasarladı.

Robert, İzlanda’nın güneyindeki ıssız ve güzel Beyaz Nehir kıyısındaki kulübesinden, neşeli bir açık sözlülükle “vatandaşlar katılsa bile, özellikle hükümetlerin çoğu zaman geri bildirimlerden yararlanamadığını” kabul ediyor.

Open AI’nin çok modlu büyük dil modeli GPT-4’ün ince ayarlanmış bir versiyonunu kullanarak “daha akıllı kitle madenciliğinin” hızını, doğruluğunu ve ölçeğini artırmak için bir araç kiti olan Policy Synth‘i birlikte icat ettik.

Nasıl çalışıyor? Policy Synth, karmaşık politika oluşturmayı iyileştirmek için yapay zekayı kullanır. PolicySynth, sorunlara ve bunların temel nedenlerine yönelik kapsamlı bir arama yapmak için genelden bilimsele, veriye özgü ve haberlerle ilgili binden fazla farklı arama sorgusunun oluşturulmasını otomatikleştirir.

Bu sayede, karmaşık bir sorun olan “seçim yıkıcılığı” sorununu otomatik olarak sayısız küçük soruna ayırdık ve birkaç düzine daha izlenebilir sorun belirlendi. Daha uzun olan sorunlar listesinden hangi konulara odaklanmak istediğimizi seçtik. Örneğin, spesifik bir konu idari ve yasal sistemlerin kötüye kullanılmasıydı.

Seçim inkarcıları, seçim sonuçlarını tersine çevirmek amacıyla bilerek çok sayıda kötü niyetli dava açmış veya seçim sisteminin işleyişini engellemekten başka hiçbir gerçek amacı olmayan anlamsız kamu kayıt taleplerinde bulunmuşlardır.

Zoom üzerinden iki saatlik bir çevrimiçi konferans için 35 uzmanı hızla bir araya getirdik ve bu uzmanlar, kötü niyetli avukatları cezalandırmak için disiplin yetkisine sahip meslek örgütlerine yatırım yapmak ve hukuk fakültelerinde mesleki sorumluluk eğitimini iyileştirmek gibi hukuki istismar sorununa yönelik 14 çözüm önerdiler. Yapay zeka, iki saatlik eşzamanlı konuşma ve yazışmadan elde edilen bilgileri günler yerine dakikalar içinde özetlemeye ve çıkarmaya yardımcı oldu. Bu tür çevrimiçi toplantılar diğer konular için de tekrarlandı.

İnsanlara sormanın yanı sıra Policy Synth’ten kendi çözüm listesini oluşturması da talep edildi. GPT yazılımları, soruna yanıt veren çözümleri belirlemek için web’de arama yaptı. Yüzlerce çözüm ürettikten sonra, mükerrer çözümlerin ayıklanması ve yalnızca hayır kurumları için geçerli olabilecek çözümlerin elenmesi sürecini otomatikleştirdi.

Robert’ın “hasat” olarak adlandırdığı bu filtreleme süreci, tanımlanan her bir sorun için 60 çözümden oluşan bir liste üretti ve her bir çözümün artı ve eksilerini içeren, insan tarafından okunabilir bir formatta, StabilityAI görüntü oluşturma aracından alınan görsel bir illüstrasyonla birlikte sunuldu.

Policy Synth, yasal ihlallere yönelik olarak insan uzmanlar tarafından belirlenenlerle aynı 14 çözümü ortaya koymuş, ayrıca idari görevliler için bir yasal savunma fonu oluşturulması ve seçim çalışanları için ruh sağlığı desteği gibi ek çözümler de getirmiştir.

Policy Synth sadece çözüm üretmekle kalmaz, aynı zamanda genetik bir algoritma kullanarak önerileri geliştirir. Yazılım önerileri birleştirir ve ardından çözümün yeni versiyonunun belirtilen soruna ne kadar iyi uyduğunu test ederek iyileştirmenin benimsenmesi veya reddedilmesi gerekip gerekmediğini görür. Bu tür değişiklik ve sıralamanın on beş turu ile Policy Synth, sorunu ele almak için uyarlanmış yaklaşımların nihai bir listesini üretir.

Yakın zamanda, Google’ın Deepmind‘ı da yapay zekanın kendi hızlı taslağını geliştirmesine izin vermek için genetik algoritmaları kullanmayı denediğini duyurdu.

Policy Synth ayrıca çözümleri sıralamak için Elo Puanlaması kullanıyor. Adını satranç ustası Arpad Elo’dan alan Elo Puanlaması, bir satranç oyuncusunun ne kadar yetenekli olduğunu, sadece galibiyet sayısını hesaba katarak değil, galibiyetin daha iyi veya daha kötü bir oyuncuya karşı olup olmadığına bakarak gösterir. Bu ikili karşılaştırma, insanların ne kadar iyi olduklarını bilmelerine yardımcı olur. Benzer şekilde, Policy Synth AI, her bir çözümü diğeriyle karşılaştırır ve uygulama hızı, maliyet, siyasi anlaşmazlık potansiyeli veya kadınlar veya Afrikalı Amerikalılar üzerindeki etki gibi istenen kriterlere göre puanlar. Böylece, yapay zeka ve insan uzmanlar tarafından üretilen öneriler, biri diğerinin önerilerini derecelendirmek ve sıralamak için kullanıldı.

Her zamankinden daha büyük gruplar, genellikle kimin önerdiğine bağlı olarak farklı önerilerin değerleri hakkında tartışmaya takılıp kalabilirken, üretici yapay zeka fikirleri hızla eleyip sıralayabilir ve kanıtları değerlendirme sürecini hızlandırabilir.

Politika oluşturmada insan katılımının ölçeklendirilmesi

“Robert, “özellikle vergi mükelleflerinin parası söz konusu olduğunda, vatandaşların karar alma sürecine dahil olması gerektiğini” vurguluyor. Ancak insanlardan fikirlerini istemek “yönetmek için önemli bir idari gözetim gerektirir, katılımcı sayısını ve ele alınabilecek konuların kapsamını sınırlar veya insanların paylaştıklarını anlamlandırma yeteneğini azaltır.

“Yapay zekanın oyunun kurallarını değiştirmesini sağlayan şey de bu” diye haykırıyor Robert. YZ’nin araştırma ve değerlendirme gibi ofis arkasındaki çeşitli görevleri yerine getirme yeteneği, çevrimiçi bir araştırmaya katılabilecek kişi sayısını önemli ölçüde artırmamızı sağlıyor. YZ, devam eden konuşmalardan değerli içgörüler çıkarabilir, insan katılımcıların katkılarını değerlendirebilir, teklifleri iyileştirebilir ve boşlukları doldurmak için araştırma yapabilir. Çok sayıda katılımcının dahil olduğu durumlarda bile, bu idari ve analitik görevleri otomatikleştirerek, sorunların belirlenmesi ve çözümlerin formüle edilmesi gibi vatandaş katılımının farklı aşamalarını sorunsuz bir şekilde birleştiriliyor.

Şu anda Burnes Sosyal Değişim Merkezi, New England’ın en büyük kültür kurumu olan Bilim Müzesi ve Boston Devlet Okulları, Innovate Devlet Okulları ve Öğrenme Ajansı ile birlikte çalışarak ülke çapında insanlara, çocukların yalnızca %32’sinin temel okuma yeterliliğine sahip olduğu Amerika’daki okuryazarlık krizini soruyoruz. Policy Synth, bu çalışmada, düşük okuryazarlık sorununun 150 olası temel nedeninin belirlenmesine yardımcı oldu.

Sorunlar keşfedildikten sonra, Policy Synth topluluklara ve uzmanlara neyin işe yaradığını sormak, insanlar ve makineler arasında hızlı bir etkileşim içinde çözümlerin kodlanması ve uygulanması sürecini hızlandıracaktır.

Silikon kişiliklerin tehlikesi

Dünya çok sayıda karmaşık ve acil sorunla karşı karşıyayken, iklim değişikliğinden gelir eşitsizliğine ve gıda güvenliğine kadar karmaşık sorunlara uygulanabilir çözümler bulmayı iyileştirme ve hızlandırma yeteneği, yönetişimi kökten iyileştirebilir. Yine de üretken yapay zekanın vatandaş katılımına dahil edilmesinin zorlukları da yok değil.

En büyük risk, insan katılımını artırmak yerine azaltmak için üretken yapay zekayı kullanmanın cazibesi olacaktır. YZ kişiliklerinin insan tepkileriyle yakından eşleştiği tespit edilmiştir. Bir deneyde, Chapel Hill’deki North Carolina Üniversitesi’nden bir sosyal psikolog, insan deneklere ve gerçek insanların yerine geçen YZ kişilikleri olan “silikon örneklere” 464 etik soru yöneltti; yanıtlar neredeyse aynıydı.

İnsan girdisinin yerine makineleri koymak, katılımcı sorun çözme amacını ıskalamaktadır. Teknik olarak sağlam ancak duygusal zekadan yoksun yapay zeka tarafından üretilen önerilere aşırı güvenmek, özellikle de bunları oluşturma sürecine dahil edilmemişlerse, insan topluluklarının istediği çözümleri vermeyebilir.

Yapay ve kolektif zekayı verimli bir şekilde nasıl birleştireceğimizi hala öğreniyoruz. Makine hassasiyetini insan bilgeliğiyle harmanlayabildiğimizde, bu, sorunları çözme şeklimizi hızlandırma ve demokrasiyi derinleştirme potansiyeline sahiptir. Bu yeni sınırda gezinirken şunu unutmayalım: teknoloji bilgilendirebilir, ancak insanlar karar verir.

* Beth Simone Noveck Northeastern Üniversitesi’nde profesördür ve Burnes Center for Social Change ve ortak projesi The GovLab’i yönetmektedir.

https://www.fastcompany.com/

Facebook\\\\\\\'ta paylas

Tweetle