Yapay zeka için kullandığımız kelimelerin geleceği teknolojilerin kendilerinden daha hızlı şekillendirdiği bir çağda yaşıyoruz. “Halüsinasyonlar”, “asistanlar”, “zeka” hakkında konuşuyoruz-sanki bu sistemler sadece ilginç iş arkadaşları veya erkenci çocuklarmış gibi. Ancak bu terimler zararsız stenografi değildir. Cihazları çerçeveliyorlar ve gerçek yönetişim işleri yapıyorlar.
Şu anda, bu iş büyük ölçüde gözetim olmadan gerçekleşiyor. Ve bu liderlik rolündeki herkesi endişelendirmeli.
Yeteneklerden anlatının kontrolüne kadar
Yapay zeka yetenekleri ilerledikçe, onları kitlesel olarak benimseme için paketleme ihtiyacı da bu ambalajın birincil aracı oldu.
Kısa bir süre önce AI, doğal dil işleme, bilgisayar vizyonu ve öngörücü modelleme gibi yetenekler açısından tartışıldı. Dil teknik ve spesifikti.
Bugün, bu çizgiler bulanıklaştı. Halktan sistemleri metaforlar aracılığıyla yorumlaması istenir: büyük dil modelleri “halüsinasyon”, chatbotlar “asistan” ve akıllı araçlar “sihir” özellikleri sunar. Bu metaforlar nötr değildir. AI dağıtımının sınırlamalarını, risklerini ve altında yatan gündemleri maskeliyorlar.
Bu kazara değil. Bu bir tasarım seçimidir.
Bir güç sitesi olarak dil
Son çalışmamızda, Suzanne Clark ve ben AI Anomia dediğimiz bir koşul belirledik: AI araçlarını etik, tam ve tutarlı bir şekilde adlandıramama. Bu sadece dilsel bir başarısızlık değil. Bu bir liderlik başarısızlığıdır.
Çünkü bir organizasyonda karmaşıklığın bulunduğu yerler tarafsız bir sonuç değildir. Bu bir karar. Dil belirsiz hale geldiğinde, karmaşıklık genellikle aşağı doğru göç eder. Son kullanıcılar, düzenleyiciler ve teknik gerçek olarak maskelenen örtmece ve marka kampanyalarını anlamaya devam etmek için kalan halktır.
AI'yı kim tanımlar?
Teknoloji devleri araçları adlandırırsa, zararları kim adlandırır? Tanımlama gücü, gerçekliği şekillendirme gücüdür. Bu güç şu anda paylaşılmıyor.
Yapay zeka çevresindeki baskın dilin çoğu, tasarımcılar, mühendisler ve pazarlamacıların dar bir demografisi tarafından geliştirilmiştir. “Alexa” ve “Cortana” gibi antropomorfik markalaşma, sanal asistanlarda cinsiyetli sesler ve “halüsinasyon” gibi örtmece terimler genellikle tartışmasız olan varsayımları yansıtır.
Bu sadece bir semantik meselesi değil. Bu bir eşitlik, güven ve hesap verebilirlik meselesidir.
AI terminolojisi ne yapmalı
Sorumlu dil sadece kelimeleri doğru yapmakla ilgili değildir. Kararları şeffaf, niyetler ve sistemleri sorumlu hale getirmekle ilgilidir.
Etkili Terminoloji Yönetişimi:
- Kamu anlayışı ile teknik hassasiyeti dengeleme
- İnovasyonu gerçek dünyadaki kullanım örneklerine ve kısıtlamalara bağlayın
- Pazarlama spinine göre etik çerçeveye öncelik vermek
Terminoloji altyapıdır. Ve altyapı, tanım gereği, kamu yararına hizmet etmelidir.
Bu, dayanıklı, kapsayıcı ve hesap verebilir olması gerektiği anlamına gelir. Altyapı, toplumu sadece işlev yoluyla değil, güven yoluyla da destekler – son olarak inşa edilmiştir, paylaşılan değerleri korumak için tasarlanmıştır ve nesiller boyunca hizmet etmesi beklenmektedir. Yapay zeka terminolojisi dilsel altyapımızın bir parçası haline gelirse, temelleri kasten inşa edilmelidir. Aksi takdirde, insan yaşamını giderek daha fazla şekillendiren sistemlere bozulma, dışlama ve yanlış bilgi yerleştirme riskiyle karşı karşıya kalırız.
Bazıları şöyle diyebilir: Bu sadece anlambilim değil mi? Fakat bu soru noktayı kaçırıyor. Anlambilim önemsiz değildir – yapısaldırlar. Kullandığımız kelimeler sadece sistemleri tanımlamakla kalmaz; Bu sistemlerin nasıl anlaşıldığını, düzenlendiğini ve güvenildiğini şekillendiriyorlar. Anlambilim, sistemlerin nasıl norm haline geldiğidir. Ve normlar örtmece veya belirsizlik üzerine inşa edildiğinde, hesap verebilirlik pazarlık edilebilir.
Bu gerilim AI ile sınırlı değildir. Bunu her gün ifşa etmek için tasarlanmış örgütsel dilde görüyoruz. Kariyerimizin bir noktasında hepimizin gözlemlediği veya deneyimlediğimiz birkaç örneği düşünün:
- Üst düzey bir lider, çalışan incelemelerini “beklentileri karşılıyor” veya “iyileştirme ihtiyacı” olarak azaltan bir performans yönetim sisteminde imzalıyor. Verimli görünüyor, savunulabilir. Ancak pratikte, geri bildirimleri bastırır, nüansı siler ve büyümeyi susturur. Liderlik sadece dili onaylamadı. Sisteme belirsizlik tasarladılar – bilerek.
- Bir yönetici ekibi, şirketin işten çıkarma iletişim stratejisine izin verir. Dil, “stratejik büyüme konumuna devam etmek için devam eden bir optimizasyon” nun bir parçası olarak sonlandırmaları çerçeveler. İnsanlık için yer yok. Keder için yer yok. Mesaj markayı koruyabilir, ancak aynı zamanda çıkanların haysiyetini de siler. Bu sadece PR değildi – bu bir yönetişim kararıydı.
- Bir VP, çapraz fonksiyonel bir veri ekibinden bir rapor alır ve şöyle cevaplar: “Bu pek doğru hissetmez.” Yorum belirsiz, izlenemez ve son. Açıklama yok, geri bildirim döngüsü yok, kararların nasıl değişeceğine dair hesap verebilirlik yok. Liderler hassas değil, izlenim içinde konuştuklarında, organizasyonu aynı şeyi yapmaları için eğitiyorlar.
Bunlar sadece iletişim başarısızlıkları değildir. Bunlar yönetişim Kararlar – Karmaşıklığı opak, sorumluluk belirsiz ve sistemleri tartışmasız tutma seçimleri. Liderler, opsiyonu korumak veya çatışmayı önlemek için belirsiz bir dile güvendiklerinde, dilin altyapı yerine yalıtım görevi gören bir kültürü güçlendirir. Bu seçenekler daha derin bir desene işaret eder: karmaşıklık ele alınmaz – devredilir. Ve bu ne kadar çok olursa, bir organizasyon yapısal olarak hesaplanamaz hale gelir – netlik için değil, erteleme için tasarlanmıştır.
Bu görsel, farklı AI terminolojisinin – yönetilenden mecazi olarak – netlik, hesap verebilirlik ve risk sahipliğindeki değişimlere nasıl karşılık geldiğini göstermektedir. Merdivenin üstünde, yönetilen terminoloji (örneğin, “model hatası”, “seviye 3 özerkliği”) yüksek hassasiyet sunar ve sorumluluk sistem tasarımı ve liderlik içinde tutar. Ortada, örtülü terimler (örn. “Akıllı,” “optimize edilmiş”) netliği seyrelir ve yaygın sorumluluk. Altta, antropomorfik dil (örneğin, “halüsinasyon,” “sihir”) karmaşıklığı tamamen yerinden eder – kullanıcıları, halkı veya hiç kimseyi sorumlu bırakmaz. Dil bu merdiveni inerken, açıklama ve yalıtım hakkında daha az şey haline gelir.
Hassasiyet her zaman yeterli değildir
Açık olalım: Temiz dil tek başına çıkarma sistemlerini düzeltmez. Terminolojide hassasiyet gerekli olabilir, ancak kurumsal hesap verebilirliğin yerine geçmez. Çok sık, şeffaflık, pratikte bir performans olarak hizmet ettiğinde bir başarı olarak çerçevelenir. Kuruluşlar, açık görünen belgeleri, çerçeveleri veya pozisyon ifadelerini yayınlayabilir, ancak bir erişilebilirlik kaplamasının altında daha derin güç asimetrilerini maskeleyebilir.
2016 yılında yayınlanan AI Chatbot Microsoft'un Tay örneğini düşünün. Tay, insan etkileşimini taklit etmek ve her değişimle daha akıllı büyümek için tasarlanmış dostça bir öğrenme botu olarak tanıtıldı. Ancak 24 saat içinde Tay, inflamatuar ve saldırgan bir dil üretmeye manipüle edilmişti. Kamusal anlatı, olayı hızlı bir şekilde “öğrenme başarısızlığı” olarak etiketledi, iyi huylu, neredeyse sevimli bir yanlış adım. Ancak bu çerçeveleme daha acil bir gerçeği gizledi: sadece başarısız olan bir bot değildi. Öngörü, yönetişim ve terminolojide bir çöküştü. Tay'ın ne olduğu konusunda ortak bir anlayış yoktu olmuşne olabilirveya nasıl zorunlu anlaşılmalı ve sorumlu tutulmalıdır.
Bu, AI sistemlerinde örtmece tehlikesidir. Kullandığımız dil – gerçek hataları tanımlamak için “halüsinasyon” ya da toksik kaymayı açıklamak için “öğrenme” – işler ters gittiğinde yükü omuzlayan şekiller. Yapısal bağlılık olmadan adlandırma, pazarlama ile işbirliği yapılabilir ve inert yapılabilir.
En iyi istenen adlandırma çerçeveleri bile güç dinamikleri çarpık teşvikler olduğunda azalabilir. Doğruluk ve etik için tasarlanmış çerçeveler, hesap verebilirlikten ziyade itibar hedeflerini desteklemek için bükülebilir. Bu yüzden liderlik talep netlikten daha fazlasını yapmalıdır. Onu modellemeli. Anlatı bozulmasına karşı korunmalı, dil tiyatrosuna direnmeli ve anlayış için gerçek altyapı oluşturmalıdır.
Güvenliği, uyumluluğu veya riski yönettiğimiz kadar kasıtlı olarak dili yönetmek nasıl bir şey olurdu? Bu retorik bir soru değil. Stratejik.
Dil sadece onu kullanan sistemler kadar etiktir. Liderler, hassasiyetin sadece dilsel bir görev olmadığını kabul etmelidir – bu bir yönetişim görevidir. Netlik kooperatiften korunmalıdır. Güvenilir dil, sadece daha iyi metin yazarlığı değil, kurumsal bağlılık gerektirir.
Birinci ve ikinci dereceden yönetişim stratejileri
Eleştiriden eyleme geçmek için, araştırmamızdan çıkarılan iki müdahale kategorisini özetliyoruz: mevcut yönetişim mekanizmaları üzerine inşa edilen birinci dereceden stratejiler ve daha derin yapısal değişim gerektiren ikinci dereceden stratejiler. Her ikisi de önemlidir, ancak kapsam, aciliyet ve zorluk bakımından farklılık gösterirler.
Diğer sektörlerden gelen derslere dayanarak makalemiz:
- Birinci dereceden stratejiler (mevcut sistemlerin uyarlanması)
- Pharma: Düzenleyici Adlandırma gözetimi (örneğin, Inn Protokolleri)
- Otomotiv: Özerklik seviyeleri için ortak taksonomiler
- İskandinav: Kasıtlı dil planlaması yoluyla kültürel yönetim
2. İkinci Dereceli Stratejiler (Dönüşüm Sistemleri)
- Ölçeklenmeden önce örtmece önleme
- Sadece risk değil, dil için yönetişim komiteleri oluşturun
- Terminolojiyi çapraz fonksiyonel bir sorumluluk haline getirin (sadece yasal veya PR değil)
Kapanış: Adlandırma Yönetişim
Belirsiz, antropomorfize veya hiperbolik yapay zeka terimleri anlatıyı tanımlamasına izin verdiğimizde, halkın güvenini aşındırırız ve riskten yükleme riski.
Tam olarak adlandırmadığımız şeyi yönetemeyiz. Sadece metaforlara güven edemeyiz.
Yani, bir dahaki sefere birisinin bir AI sisteminin “halüsinasyon” olduğunu söylediğini duyduğunuzda şunu sor: Kim faydaBu hikaye mi? Ve DSÖ Sonuçları taşıyor mu?
Dil bir ayrıntı değildir. Hesap verebilirliğin mimarisidir. Liderler – pazarlamacılar değil – planı hazırlayanlar olmalıdır.
Akademik makalenin tamamını okuyun Burada.
Bir yanıt yazın