Elmi Şəffaflıq və Süni İntellektdə Böhran

Süni intellektin elmi tədqiqatlarda geniş tətbiqi ilə birgə, elmi şəffaflıq və hesablılıq məsələləri kölgədə qalır. Nuzhat Noor Islam Prova, Zenith AI-nin qurucusu və 350-dən çox elmi məqalənin rəyçisi kimi, bu tendensiyanı yaxından müşahidə edib. Onun fikrincə, süni intellekt modellərinin dəqiqlik göstəriciləri yüksəlsə də, onların məhdudiyyətləri və çatışmazlıqları tez-tez nəzərdən qaçırılır.

Dəqiqlik və Hesablılıq Arasındakı Uyğunsuzluq

Prova bildirir ki, süni intellekt modelləri xəstəliklərin diaqnostikası və kənd təsərrüfatı qərarlarında istifadə olunur, lakin bu modellərin laboratoriya xaricində necə işlədiyi ilə bağlı az məlumat verilir. O qeyd edir: '97% dəqiqlik əldə edən bir model təqdim olunur, lakin onun qadınlarda, fərqli etnik qruplarda və ya zəif avadanlıqlarda necə işlədiyi barədə məlumat yoxdur. Bu, elmi tədqiqat deyil, sadəcə səhnələşdirilmiş performansdır.'

Kənd Təsərrüfatında Məsuliyyətli Süni İntellekt

Prova, kənd təsərrüfatı sahəsində diqqətəlayiq nailiyyətlərə imza atıb. Onun Q1 jurnalında nəşr olunan düyü növlərinin təsnifatı modeli 99.35% dəqiqliklə yanaşı, izah edilə bilən və stress-testlərdən keçmiş bir yanaşma təqdim edib. Bundan əlavə, onun real vaxtda kənd təsərrüfatı tövsiyələri üçün hazırladığı IoT çərçivəsi, torpaq sensorları və çoxdilli interfeysləri birləşdirərək 99% dəqiqlik əldə edib. Bu modellər, yalnız dəqiqlik deyil, həm də şəffaflıq və tətbiq oluna bilənlik prinsiplərinə əsaslanır.

Elmi Ekosistemin Çatışmazlıqları

Prova süni intellekt modellərinin peer-review prosesində çatışmazlıqları vurğulayır. Rəyçilərin modellərin auditi ilə bağlı kifayət qədər təcrübəyə malik olmaması, jurnalların şəffaflıq hesabatlarını tələb etməməsi və konfransların yenilikləri təkrarlanma qabiliyyətindən üstün tutması bu problemi daha da dərinləşdirir.

Məsuliyyətli Süni İntellekt Yolları

Prova, 'AI hesablılıq boruları' adlandırdığı bir yanaşma ilə bu çatışmazlıqları aradan qaldırmağı təklif edir. Bu yanaşma izah edilə bilənlik alətləri, təkrarlanma auditi, sahəyə məxsus validasiya və karbon xərclərinin açıqlanmasını əhatə edir. Onun fikrincə, süni intellekt modelləri yalnız dəqiqliklə deyil, həm də şəffaflıq və hesabatlılıq prinsipləri ilə mühəndislik sahəsinə daxil edilməlidir.

Nəticə

Prova, süni intellektin insan həyatına təsirini azaltmaq üçün elmi şəffaflığın artırılmasını vacib hesab edir. Onun fikrincə, süni intellekt modelləri yalnız performans göstəriciləri ilə deyil, həm də necə və kimlərə təsir etdiyini ölçməklə qiymətləndirilməlidir. Bu yanaşma, elmi etimadın qorunması üçün qaçılmazdır.