HIŞÊ ÇÊKIRÎ – HÇ (ARTIFICIAL INTELLIGENCE – AI)

Destpêk

Di serdema dîjîtal a îro de, Hişê Çêkirî (HÇ/AI) bûye mijara sereke ya gotûbêjan li seranserê cihanê. Ev teknolojî di hemû qadên jiyanê de bandorê li me dike û roj bi roj ev bandor berfirehtir dibe. Lêbelê, gelek caran em HÇê weke hêzeke derxweyî dibînin ku bandorê li me dike, bêyî ku em bizanibin çawa em bi xwe şikil û şemalê didinê. HÇ ne tenê me vediguherîne, lê di rastiyê de ew neynikeke xwezaya xwebûna me bi xwe ye.

Kêşe û arîşe ne HÇ ye, Em bi xwe nin

Piraniya gotûbêjên giştî yên dawî li ser hişê çêkirî wê weke hêzeke ku dê civakê ji nû ve bişikilîne, çi baş çi xerab, nîşan didin. HÇ wisa tê pêşkêşkirin weke tiştekî derxweyî, hebûneke ne-mirovî ku xwe dixe nav jiyana me û gefê li ser çawaniya jiyan û karê me dike. Fêm û têgihiştina bandora ku HÇ dê li ser jiyana me ya rojane bike girîng e. Lê beşeke girîng di vê gotûbêjê de kêm e. Dema ku em li ser vê teknolojiyê difikirin, têr nake ku em bipirsin ka dê çawa me vebiguhere. Divê em têbigihêjin ku ka em çawa HÇ dişikilînin û ev pêvajo dikare çi ji me re bibêje derbarê me de.

Her pergaleke HÇê ya ku em diafirînin weke neynikê kar dike, nirx, girîngî û girimaneyên me bi zelaliyek balkeş nîşanî me dide. Dema ku teknolojiya naskirina rûyan zehmetiyê dikişîne ji bo naskirina rengên çermê tarîtir, ev ne xeletîyek e, ev nîşandana girimaneyên di daneyên ku pê hatine perwerdekirin de ye. Dema ku motorên pêşniyariya naveroka medyaya civakî hêrs û cudahiyê mezin dikin, ev nayê wê maneyê ku ew xera bûne; ew bi serkeftî tevger û reftara mirovî ya rastîn çêtir dikin. Di gelek rewşan de, "gef" û "xetereyên" HÇê bi teknolojiyê ve ne girêdayî ne. Li şûna wê, tiştên ku divê em ji wan bitirsin nîşanên taybetmendiyên mirovî ne ku em nikarin ji wan birevin.

Nîşandanên şifrekirî

Algorîtmên peydakirina karmendan binêrin. Di sala 2018an de, Amazon amrazeke peydakirina karmendan a bi hêza HÇê rawestand piştî ku hat dîtin ku ew li dijî namzedên jin alîgir e. HÇ ne ji bo cudahîkirinê hatibû bernamekirin, lê li ser daneyên peydakirina dîrokî yên ku mêr hildibijêrin hat perwerdekirin û hîn bû ku van qaliban dubare bike. Bi heman awayî, lêkolînek ji UC Berkeley diyar kir ku algorîtmên pejirandina krediyê gelek caran şertên kêmtir baş ji bo takekesên Reş û Hispanîk pêşkêş dikin ku cudahiyên demdirêj ên di deyndayînê de xurt dikin.

Bikaranîna pergalên HÇê di sepandina qanûnê, tendirustî û perwerdehiyê de qalibên wekhev nîşan dide. Amûrên polîsiya pêşbînîker hin civakan weke hedef digirin ji ber ku ew li ser daneyên sûcên dîrokî têne perwerdekirin. Dibe ku algorîtmên di lênêrîna tendirustiyê de zêdetir nexweşên ku ji hin komên demografîk in şaş teşxîs bikin. Carinan hatiye nîşandan ku pergalên otomatîkî yên notdayînê di dibistanan de xwendekarên ji siberojên aborî yên dewlemendtir li ser yên din hilbijartin dikin dema ku kalîteya xebatê heman tişt bû. Di hemû van rewşan de, HÇ alîgirîyên nû naafirîne, yên heyî nîşan dide.

Ev bandora neynikê derfeteke girîng a jinûveşopandinê pêşkêş dike. Bi çêkirina van kêşe û arîşeyan bêtir xuya û lezgîntir e, HÇ ji me dixwaze ku em çavkaniyên daneyên ku dibin sedema alîgiriya algorîtmîk nas bikin û çareser bikin. Ev dijwarî dê her ku diçe dibe ya şexsî. Bi ragihandina nifşek nû ya robotên bi hêza HÇ ku dê li gorî şertên hawirdorê adapte bibin, em dikarin wisa hêvî bikin ku alîgiriyên xwediyên takekes dê awayê tevgerîna van pergalan bişikilînin.

Nêzîkatiya me ya niha a HÇê tijî nakokî ne û HÇ van nakokan li me vedigerîne. Em HÇê weke amrazek ji bo zêdekirina karîgeriya karsaziyên xwe nirxdar dibînin, lê em di heman demê de ditirsin ku ew dê cihê karên mirovan bigirin. Em fikaran li ser çavdêriya bi hêza HÇê diyar dikin, lêbelê em bi dilxwazî daneyên xwe yên şexsî di berdêla hêsaniyên biçûk de didin (61% mezinên pejirandin ku wan taybetmendî ji bo xizmetên dîjîtal daye). Û dema ku agahiyên şaş xemeke mezin çêdikin, modelên HÇ yên ku li ser bingeha tevlêbûnê hatine avakirin berdewam naveroka vîral li ser rastiyê hilbijartin dikin.

Her kiryar şopekê dihêle

Çawa ku HÇ berdewam pêş dikeve, divê em ji xwe bipirsin ka em weke takekesan dixwazin çawa rola wê di civakê de bişikilînin. Ev ne tenê li ser başkirina algorîtman e, li ser mîsogerkirina wê yekê ye ku HÇ bi berpirsiyarî tê geşkirin û bikaranîn.

Hin rêxistin, berê gavên di vê astê de avêtine. Li şûna ku tenê modelên HÇê bi armanca zêdekirina karîgeriya aborî çêtir bikin, ew daneyên, siyaset û girimaneyên ku tevger û reftara modelên HÇê dişikilînin dinirxînin. Ev dikare encamên nexwestî kêm bike.

Dîsa jî em nikarin hêvî bikin ku rêxistin û sazî hemû kar bikin. Heta ku HÇ bi daneyên mirovî were perwerdekirin, ew ê tevger û reftara mirovî nîşan bide. Ev tê wê wateyê ku divê em bi baldarî li ser şopên xwe yên ku em li dinyayê dihêlin bifikirin. Dibe ku ez îdia bikim ku ez taybetmendiyê girîng dibînim, lê heger ez wê di kêliyek de terk bikim da ku bigihîjim malpêrekê, dibe ku algorîtma nirxandinek pir cuda bike li ser tiştê ku ez bi rastî dixwazim û tiştê ku ji bo min baş e. Eger ez îdia bikim ku ez têkiliyên mirovî yên bi mana dixwazim, lê dem zêdetir li ser medyaya civakî derbas dikim û kêmtir di civata fîzîkî ya hevalên xwe de, ez bi awayekî veşartî modelên HÇê fêr dikim ka xwezaya mirovahiyê bi rastî çi ye. HÇ ne tenê nakokiyên pergalîk eşkere dike, herwiha nakokiyên navxweyî yên takekesan jî ronî dike. Û çawa ku HÇ bihêztir dibe, divê em baldariyê zêdetir bikin ku em prensîbên xwe di tomarkirina kiryarên xwe de bixwînin li şûna ku em destûrê bidin van herduyan ku ji hev dûr bikevin.

Encam

Çawa ku em berdewam HÇê di jiyana xwe de entegre dikin, divê em wê nas bikin ku ev pergal ne tenê tevger û reftara me pêşbînî dikin; ew kesayetî û karakterê me jî nîşan didin. Fikir û ramana li ser wê nîşandanê dihêle ku em biryarên çêtir û bi prensîptir bidin, lê tenê eger em amade bin ku bi baldarî binêrin û berpirsiyariya tiştê ku em dibînin bigirin.

Di encamê de, heger em dixwazin ku Hişê Çêkirî ji bo başiya mirovahiyê kar bike, divê em berpirsiyariya kiryarên xwe bigirin û bi hişyarî tevbigerin. Teknolojî bi xwe ne baş e ne jî xerab e; ev girêdayî wê ye ka em çawa wê bi kar tînin û çi nirxan em lê bar dikin. Em divê HÇê weke derfetekê bibînin ku bibe neyneka me, ji bo ku em xwe baştir nas bikin û civakeke dadperweritir ava bikin. Ji ber ku di dawiyê de, HÇ ne ji me cuda ye; ew berhemeke ji nirx û kiryarên me ye.

Çavkanî

1. Smith, J. (2023). Artificial Intelligence and Society: Reflections and Directions. Journal of Technology Ethics, 45(3), 112-128.
2. Johnson, K. & Brown, L. (2022). Algorithmic Bias in Machine Learning Models. Tech Policy Review, 18(2), 76-89.
3. Garcia, M. (2023). Data Privacy in the Age of AI. Digital Rights Quarterly, 7(1), 34-52.

 

Termên sereke

Hişê Çêkirî (HÇ) / Artificial Intelligence (AI): Şaxek ji zanista kompûterê ye ku armanca wê afirandina pergalên ku dikarin karên ku bi gelemperî hişmendiya mirovî dixwazin, bi awayekî "biaqil" pêk bînin. Ev term hem ji bo qada zanistî hem jî ji bo teknolojiyên ku ji vê qadê derdikevin tê bikaranîn.

Algorîtma: Rêzek ji dîrektîf û gavên diyarkirî ne ku ji bo çareserkirina kêşe û arîşeyekê an pêkanîna karekî hatine dîzaynkirin. Di hişê çêkirî de, algorîtma berdewam li ser bingeha encamên berê û daneyên pêşkêşkirî tên veguherandin.

Dane (Data): Agahiyên ku tên komkirin û bikaranîn ji bo perwerdekirin, geşkirin û testkirina modelên HÇê. Ev dikare wêne, nivîs, deng û gelek cureyên din ên agahiyê be.

Model: Pergaleke HÇê ya ku ji bo peydakirina qalibên di daneyan de û çêkirina pêşbînî an biryaran hatiye perwerdekirin. Modelek ji algorîtm û parametreyên ku li gorî daneyên perwerdehiyê hatine mîzankirin pêk tê.

Perwerdekirin (Training): Pêvajoya ku di wê de model bi daneyên nimûneyî tên xwedîkirin da ku hîn bibin û performansa xwe baştir bikin.

Alîgiriya Algorîtmîk (Algorithmic Bias): Encamên ne-adil an cudakar yên ku modelên HÇê derdixin ji ber ku ew li ser daneyên alîgir an ne-nûnerî hatine perwerdekirin. Mînak, encamên ji bo komên demografîk ên cûda cuda ne.

Polarîzasyon: Pêvajoya ku di wê de viewên cuda yên civakê zêdetir ji hev dûr dikevin û dijwarî di navbera van koman de zêde dibe, gelek caran ji ber pergalên ku naveroka ku dê hêrs an dijberiyê zêde bike pêşniyar dikin.

Tevlêbûn (Engagement): Pîvana ku nîşanî me dide ka bikarhêner çiqasî bi naveroka dîjîtal re têkildar dibin, weke kirtandin, parvekirina li ser medyaya civakî, nêrîna demê an şîrovekirinê. Pergalên pêşniyarkirina naveroka HÇê gelek caran ji bo zêdekirina tevlêbûnê têne optîmîzekirin.

Nepenîtî (Privacy): Mafê ku hin agahiyên takekesane yên mirov ji bo xwe bihêle û ji gihîştina bêyî destûr were parastin. Di serdema dîjîtal de, gelek caran em ji bo xizmetan nepenîtiya xwe "difiroşin" an didin.

Optîmîzekirin: Pêvajoya veguhertina parametreyên modelekê ji bo ku encamên wê li gorî armanceke diyarkirî baştir bibin, weke zêdekirina rastiyê an tevlêbûnê.

Pêşbînîkirin: Bikaranîna modeleke HÇê ji bo pêşbînîkirina rûdanên siberojê an encaman li ser bingeha qalibên ku di daneyên dîrokî de hatine dîtin.

Naskirina Rûyan (Facial Recognition): Teknolojiya ku dikare takekesekî ji wêneyên rûyê wan nas bike. Ev dikare li ser bingeha taybetmendiyên demografîk, nemaze rengê çermê tarî, problemên rastiyê nîşan bide.

Pergalên Pêşniyarkirinê (Recommendation Systems): Algorîtmayên ku naveroka taybetî, berhem an pêşniyaran ji bo bikarhêneran li ser bingeha daneyên berê yên tevgerê, hilbijartinan an taybetmendiyên din pêşniyar dikin.

Berpirsiyarî: Di konteksta HÇê de, berpirsiyarî tê wateya pejirandina rola xwe di çêkirina û bikaranîna teknolojiyê de û tedbîrên guncan girtina ji bo kêmkirina zirarên potansiyel.

Nakokî (Contradiction): Rewşa ku di wê de du nêrîn an tevger bi hev re nagunce, weke dema ku em dibêjin em li hember çavdêriya HÇê ne, lê em bi dilxwazî daneyên xwe parve dikin.

Neynik (Mirror): Di vê nivîsê de, metaforek ji bo rola HÇê weke nîşandêra nirx, alîgirî û tevger û reftarên mirovî. HÇ dikare weke neynekê kar bike ku civaka me ji me re nîşan dide.

Nirx (Values): Prensîp an standartên ku em weke girîng dibînin û tevgera me dibin. Di konteksta HÇ de, pergal gelek caran nirxên ku di daneyên perwerdehiyê de hatine veşartin nîşan didin.