İstisna Olma Hakkınız İçin Tutkuyla Mücadele Eden Yapay Zeka Etiği

Her kuralın bir istisnası olduğunu söylüyorlar.

Ancak sorun, çoğu zaman geçerli kuralın geçerli olması ve bir istisnanın kabul edilmesi veya kabul edilmesi için çok az izin verilmesi veya hiç izin verilmemesidir. Bir istisnanın ön planda olma ihtimalinin yüksek olmasına rağmen ortalama durum kullanılır. Bir istisnaya herhangi bir yayın süresi verilmez. Gerektiği gibi değerlendirilme şansı yok.

Ne hakkında konuştuğumu biliyor olmalısın.

Özel durumunuz ve özel ihtiyaçlarınız için herhangi bir ayrım yapılmaksızın, düşüncesizce muamele göreceğiniz bir tür kişiselleştirilmiş müşteri hizmeti almayı hiç denediniz mi?

Bu şüphesiz sizin de başınıza geldi, muhtemelen sayısız kez.

Sizlere Yapay Zekanın (AI) her şeyi tek beden herkese uyacak bir paradigmaya sığdırmak için nasıl durmaksızın tasarlandığıyla ilgili ortaya çıkan rahatsız edici bir trendden anlatacağım.

İstisnalar ya algılanmaz ya da hiç istisna değillermiş gibi şekilsizleştirilmeye tercih edilir. Bunun için stoklama temeli, kısmen Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenmenin (DL) ortaya çıkmasından kaynaklanmaktadır. Kısa bir süre sonra göreceğiniz gibi, ML/DL, istisnaları görmezden gelmek veya etrafından dolaşmak istiyorsanız, geliştirmesi ve uygulaması “daha ​​kolay” olan bir hesaplama modeli eşleştirme biçimidir. Bu son derece sorunludur ve son derece dikkate değer AI Etiği endişelerini gündeme getirir. AI Etiği ve Etik AI'nın genel olarak devam eden ve kapsamlı kapsamı için bkz. buradaki bağlantı ve buradaki bağlantı, Sadece birkaç isim.

İşlerin bu şekilde olması gerekmiyor ve lütfen bunun, yapay zeka karışımları içindeki istisnaların ele alınmasını göz ardı etmeyi veya küçümsemeyi seçerek yapay zekayı yapan ve dağıtan kişiler tarafından körüklendiğini bilin.

İstisnalar Kuralı

Öncelikle ortalama durumun ve istisnaların gerçekleşmesinin doğasını açalım.

Bu tür itici veya dar görüşlü ortalama vaka istisnaları yaklaşımının en sevdiğim örneği, beğenilen ve hala oldukça popüler olan TV dizisinin hemen hemen her bölümü tarafından canlı bir şekilde aydınlatılmaktadır. Ev, MD (genellikle sadece şu şekilde ifade edilir: ev2004'ten 2012'ye kadar süren ve bugün sosyal medyada ve diğer medya kuruluşlarında görüntülenebilen). Gösteri, Dr. Gregory House adında, huysuz, dayanılmaz ve oldukça sıradışı olan kurgusal bir karaktere sahipti, ancak o, en belirsiz hastalıkları ve rahatsızlıkları ortaya çıkarabilecek bir tıp dehası olarak tasvir edildi. Diğer doktorlar ve hatta hastalar ondan mutlaka hoşlanmamış olabilir, ancak işi halletti.

İşte tipik bir bölüm nasıl oynandı (genel spoiler uyarısı!).

Dr. House'un görev yaptığı hastaneye bir hasta gelir. Hasta başlangıçta biraz yaygın semptomlar gösteriyor ve diğer çeşitli tıp doktorları sırayla hastayı teşhis etmeye ve iyileştirmeye çalışıyor. Tuhaf olan, hastaya yardım etme girişimlerinin ya olumsuz koşulları iyileştirmede başarısız olması ya da daha kötüsü hala geri tepme eğiliminde olmasıdır. Hasta giderek daha da kötüleşir.

Hasta artık bir tür tıbbi merak konusu olarak görüldüğünden ve hastanın ne çektiğini başka kimse çözemediğinden, davaya Dr. House getirilir. Bu bazen tıbbi becerisinden yararlanmak için bilerek yapılır, bazen de vakayı duyar ve doğuştan gelen içgüdüleri onu olağandışı koşullara doğru çeker.

Yavaş yavaş hastanın son derece nadir görülen bir hastalığa sahip olduğunu öğreniyoruz. Bunu yalnızca Dr. House ve onun tıp stajyerlerinden oluşan ekibi çözebilir.

Artık bölümlerin temel olay örgüsünü sizinle paylaştığıma göre, ortalama durum ile istisnaların doğasını gösteren öğrenilen derslere dalalım.

Kurgusal hikayeler, kutunun içinde düşünmenin zaman zaman işareti nasıl kaçırdığını göstermek için tasarlanmıştır. İlk başta hastaya yardım etmeye çalışan diğer tüm doktorlar, düşünme süreçlerinde bulanıktır. Semptomları ve sunulan yönleri geleneksel bir tıbbi tanıya zorlamak istiyorlar. Hasta, muhtemelen daha önce gördükleri birçok hastadan yalnızca biridir. Hastayı muayene edin ve ardından tıbbi kariyerleri boyunca tekrar tekrar kullandıkları aynı tedavileri ve tıbbi çözümleri reçete edin.

Yıkayın, durulayın, tekrarlayın.

Bir anlamda, bu yaklaşımı haklı çıkarabilirsiniz. Olasılıklar, çoğu hastanın en yaygın rahatsızlıklara sahip olmasıdır. Her gün, bu tıp doktorları aynı tıbbi sorunlarla karşılaşıyorlar. Hastaneye giren hastaların gerçekten tıbbi bir montaj hattında olduğunu önerebilirsiniz. Her biri, sanki bir üretim tesisinin veya montaj tesisinin parçalarıymış gibi hastanenin standart protokolleri boyunca akar.

Ortalama durum geçerli. Bu sadece genel olarak uygun olmakla kalmaz, aynı zamanda hastanenin ve sağlık personelinin tıbbi hizmetlerini buna göre optimize etmesine de olanak tanır. Ortalama vakayı ele almak için tıbbi süreçleri tasarladığınızda maliyetler düşürülebilir. Tıp öğrencilerinin kafasına sık sık takılan oldukça ünlü bir tavsiye vardır, yani sokaktan gelen toynak sesleri duyarsanız, muhtemelen bir zebra yerine bir at düşünmelisiniz.

Verimli, üretken, etkili.

Bir istisna araya girene kadar.

Belki hayvanat bahçesindeki bir zebra kaçmış ve sokağınızda dolaşmaya başlamıştır.

Bu, istisnaların kural olması gerektiği ve yalnızca istisnalara odaklanmak yerine ortalama durum kuralını bir kenara bırakmamız gerektiği anlamına mı geliyor?

Tüm günlük karşılaşmalarımızın ve hizmetlerimizin ortalama durumdan ziyade istisnalara odaklanması gerektiğini iddia etmekte zorlanacaksınız.

Böyle bir öneride bulunmadığımı unutmayın. Benim iddia ettiğim şey, istisnaların oluşmasına izin verilmesini sağlamamız gerektiği ve istisnalar ortaya çıktığında bunun farkına varmamız gerektiğidir. Bundan bahsediyorum çünkü bazı uzmanlar, eğer istisnaları tanımanın savunucusuysanız, ortalama durum için tasarım yapmaya karşı olmanız gerektiğini yüksek sesle ilan etme eğilimindeler.

Bu yanlış bir ikilem.

Kanmayın.

Pastamızı alıp yiyebiliriz.

Bir Hakkın İstisna Olabileceği Durumunu Yaratmak

Şimdi belki de tüm bunları yapay zekanın gelişen kullanımıyla ilişkilendiren bir şok sunacağım.

Yapay zeka sistemleri giderek daha fazla ortalama duruma odaklanacak şekilde tasarlanıyor; bu durum genellikle istisnaları hariç tutuyor veya bunlara zarar veriyor.

Bunun olduğunu bilmek sizi şaşırtabilir. Çoğumuz, yapay zekanın bir bilgisayar otomasyonu biçimi olduğunu varsayarız, işleri otomatikleştirmenin güzelliği, genellikle istisnaları dahil edebilmenizdir. Bu genellikle, benzer bir hizmeti gerçekleştirmek için insan emeğini kullandığınızdan daha düşük bir maliyetle yapılabilir. İnsan emeği söz konusu olduğunda, istisnalarla başa çıkabilecek her türlü emeğin mevcut olması maliyetli veya engelleyici olabilir. Müşterilerinizin veya müşterilerinizin hepsinin ortalama kasa kalibreleri olduğunu varsayarsanız, işleri yönetmek ve yerine koymak çok daha kolaydır. Ancak bilgisayarlı sistemlerin kullanımının istisnaları kolayca barındıracağı varsayılmaktadır. Bu şekilde, daha fazla bilgisayarlı yeteneklerin ön plana çıkması için gürültülü bir şekilde tezahürat yapmalıyız.

Bunu akıllara durgunluk veren bir bilmece olarak düşünün ve bu can sıkıcı soru üzerinde düşünmek için bir dakikanızı ayırın: Aksi halde otomasyonun en iyisi olduğu varsayılan yapay zeka nasıl olur da ironik ya da beklenmedik bir şekilde tam ters yöne gideceğini hayal ettiğimiz rutin ve istisnasız yolda amansız bir şekilde ilerleyebilir?

Cevap: Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme bizi istisnai bir varlığa götürüyor değil çünkü zorunlu olarak o yolu seçmeliyiz (daha iyisini yapabiliriz).

Bunu açalım.

Tıbbi teşhisleri bulmak için kullanılacak yapay zekayı tasarlamak için Makine Öğrenimini kullanmaya karar verdiğimizi varsayalım. Hastalar ve tıbbi durumları hakkında bir sürü tarihsel veri topluyoruz. Kurduğumuz ML/DL, hastaların semptomlarını inceleyecek ve bu semptomlarla ilişkili beklenen bir rahatsızlığı ortaya çıkaracak bir hesaplama modeli eşleştirmesi yapmaya çalışır.

Beslenen verilere dayanarak, ML/DL matematiksel olarak burun akıntısı, boğaz ağrısı, baş ağrısı ve ağrı gibi semptomların tümünün soğuk algınlığı ile güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu tespit eder. Bir hastane, hastaların ön taramasını yapmak için bu yapay zekayı kullanmayı tercih eder. Tabii ki, hastaneye ilk geldiklerinde bu semptomları bildiren hastalara muhtemelen soğuk algınlığı olduğu “teşhisi” konur.

Vites değiştirirken tüm bunlara Dr. House tarzı bir değişiklik ekleyelim.

Bir hasta hastaneye gelir ve AI tarafından teşhis edilir. AI, hastanın burun akıntısı, boğaz ağrısı ve baş ağrısı semptomlarına dayalı olarak soğuk algınlığına sahip olduğunu gösteriyor. Hastaya, soğuk algınlığı ile başa çıkmak için görünüşte uygun reçeteler ve tıbbi tavsiyeler verilir. Bunların hepsi, AI tasarlanırken kullanılan ortalama vaka yaklaşımının bir parçasıdır.

Hastanın birkaç ay boyunca bu semptomlara sahip olduğu ortaya çıktı. Nadir hastalıklar ve besinler konusunda uzman bir uzman, aynı semptomların bir beyin omurilik sıvısı (BOS) sızıntısını yansıttığının farkındadır. Uzman hastayı bu tür sızıntılarla ilgili çeşitli cerrahi işlemlerle tedavi eder. Hasta iyileşir (bu arada, başlangıçta soğuk algınlığı teşhisi konan BOS sızıntısı olan bir hastayla ilgili bu olağanüstü hikaye, gevşek bir şekilde gerçek bir tıbbi vakaya dayanmaktadır).

Şimdi bu tıbbi destandaki adımlarımızı takip edeceğiz.

Giriş ön taramasını yapan yapay zeka neden hastanın bu nadir rahatsızlığa sahip olabileceğini değerlendiremedi?

Cevaplardan biri, ML/DL'yi hazırlamak için kullanılan eğitim verilerinin bu tür örnekleri içermemesi durumunda, hesaplama desen eşleştirmesinin eşleşmesi için orada hiçbir şey olmayacağıdır. Kuralın istisnalarını kapsayan verilerin yokluğu göz önüne alındığında, genel kuralın veya ortalama durumun kendisi görünüşte kusursuz olarak kabul edilecek ve tereddüt edilmeden uygulanacaktır.

Diğer bir olasılık da, tarihsel verilerde bu nadir CSF sızıntısının bir örneğinin mevcut olması, ancak bu yalnızca belirli bir örnekti ve bu anlamda bir aykırı değerdi. Verilerin geri kalanı matematiksel olarak tespit edilen ortalama duruma yakındı. Daha sonra, sözde aykırı değer hakkında ne yapılacağı sorusu ortaya çıkıyor.

Lütfen bu aykırı değerlerle uğraşmanın, AI geliştiricilerinin belirlenen ortalama durumun dışında bir şeyin ortaya çıkmasıyla nasıl mücadele etmeye karar verebilecekleri konusunda çılgınca farklı bir konu olduğunu unutmayın. Yapay zeka geliştiricilerinin almak zorunda olduğu zorunlu bir yaklaşım yoktur. Herhangi bir AI geliştiricisinin, ML/DL geliştirme çabalarının istisna oluşturan herhangi bir örneğinde neler yapabileceği konusunda biraz Vahşi Batı'dır.

İşte bu istisnaların sıklıkla olduğu yolların listesi Uygunsuz işlenen:

• Hata olarak kabul edilen istisna
• İstisna değersiz olarak kabul edildi
• İstisnanın "norm"a göre ayarlanabilir olduğu varsayılmıştır
• İstisna hiç fark edilmedi
• İstisna fark edildi, ancak kısaca göz ardı edildi
• İstisna fark edildi ve daha sonra unutuldu
• İstisna fark edildi ve görünümden gizlendi
• Vb

Bir AI geliştiricisi, nadirliğin verilerdeki bir hatadan başka bir şey olmadığına karar verebilir. Herhangi birinin bu şekilde düşünmesi garip görünebilir, özellikle de örneğin BOS sızıntısı olan hastanın bunun bir örnek olduğunu hayal ederek onu insanlaştırmaya çalışırsanız. Bununla birlikte, bağlam dışı tüm verileriniz temelde tek bir şey söylüyorsa, belki de binlerce ve binlerce kayıttan oluşuyorsa ve bunların tümü ortalama bir duruma yaklaşıyorsa, tek bir tuhaf veri parçasının ortaya çıkması olabilir. kolayca (tembelce!) düpedüz bir hata olarak yorumlanabilir. "Hata" daha sonra AI geliştiricisi tarafından atılabilir ve ML/DL'nin eğitildiği alan içinde değerlendirilmeyebilir.

Bir istisnayla başa çıkmanın bir başka yolu da onun değersiz bir konu olduğuna karar vermek olacaktır. Bir ML/DL'yi çalışır hale getirmek için acele ederken neden nadir bir durumla uğraşasınız ki? Aykırı olanı at ve yoluna devam et. Hiçbir düşünce mutlaka yolun aşağısındaki yansımalara yönelik değildir.

Yine başka bir yaklaşım, istisnayı ortalama durum ortamının geri kalanına katmayı içerir. Yapay zeka geliştiricisi, verileri normun geri kalanına uyacak şekilde değiştirir. Ayrıca yapay zeka geliştiricisinin istisnanın mevcut olduğunu fark etmemesi ihtimali de vardır.

ML/DL istisnanın tespit edildiğini bildirebilir ve bu durumda AI geliştiricisinin ML/DL'ye aykırı değerin matematiksel olarak nasıl ele alınacağı konusunda talimat vermesi gerekir. Yapay zeka geliştiricisi bunu Yapılacaklar listesine koyabilir ve daha sonra bununla başa çıkmayı unutabilir veya görmezden gelmeyi tercih edebilir ve bu şekilde devam edebilir.

Sonuç olarak, yapay zeka söz konusu olduğunda istisnalarla başa çıkmanın tespiti ve çözümü, kendi başına herhangi bir özel olarak şart koşulan veya zorlayıcı bir şekilde dengeli ve mantıklı bir yaklaşım olmadan gerçekleşir. İstisnalara genellikle değersiz dışlanmışlar gibi davranılır ve ortalama durum hakim olan kazanır. İstisnalarla uğraşmak zordur, zaman alıcı olabilir, ustaca AI geliştirme becerileri gerektirir ve aksi takdirde, her şeyi tek boyutlu şık bir papyona sığdırmaya kıyasla bir güçlüktür.

Bir dereceye kadar Yapay Zeka Etiği ve Etik Yapay Zekanın bu kadar önemli bir konu olmasının nedeni budur. Yapay Zeka Etiği ilkeleri bizi tetikte olmaya yönlendiriyor. Yapay zeka teknoloji uzmanları zaman zaman teknolojiyle, özellikle de yüksek teknolojinin optimizasyonuyla meşgul olabilirler. Daha büyük toplumsal sonuçları mutlaka dikkate almıyorlar.

Genel olarak AI Etiği ilkelerini kullanmanın yanı sıra, AI'nın çeşitli kullanımlarını yöneten yasalara sahip olmamız gerekip gerekmediğine ilişkin bir soru var. Yapay zekanın nasıl tasarlanacağının kapsamını ve yapısını ilgilendiren federal, eyalet ve yerel düzeylerde yeni yasalar dolaşıyor. Bu tür yasaları hazırlama ve yürürlüğe koyma çabası aşamalı bir çabadır.

İstisnaların rolü hakkındaki bu özel tartışmaya, belki de istisna olmanın yasal bir hakkı olması gerektiğine dair kışkırtıcı bir bakış açısı geliyor. Muhtemelen bir istisna olan birinin iyi niyetli olarak tanınmasını sağlamanın tek geçerli yolu, kanunun uzun kolunu kullanmak olabilir.

Yeni bir tür insan hakkı koyun.

İstisna sayılma hakkı.

Şu öneriyi düşünün: “İstisna olma hakkı, her bireyin is Ancak bir kararın karar konusuna zarar verebileceği durumlarda, karar vericinin konunun zarar verme ihtimalini göz önünde bulundurması gerekir. Mayıs ayı istisna ol. İstisna olma hakkı üç bileşen içerir: zarar, bireyselleştirme, ve belirsizlik. Karar verici, yalnızca kararın uygun şekilde kişiselleştirilip kişiselleştirilmediğini ve daha da önemlisi, kararın veriye dayalı bileşenine eşlik eden belirsizliği dikkate aldığında zarar vermeyi seçmelidir. Zarar riski ne kadar büyük olursa, değerlendirme de o kadar ciddi olur” (Sarah Cen tarafından, başlıklı bir araştırma makalesinde) Veriye Dayalı Karar Vermede İstisna Olma Hakkı, MİT, 12 Nisan 2022).

Zaten böyle bir hakkımız olduğunu varsaymak isteyebilirsiniz.

Şart değil. Araştırma makalesine göre, uluslararası alanda tanınan insan haklarına muhtemelen en yakın olan, bireysel haysiyet hakkı olabilir. Teoride, bir bireyin ve onun özgün benzersizliğinin kapsanması gereken bir onurun tanınması gerektiği fikri, sizi potansiyel bir insan istisnası hakkının oyun sahasına sokar. Bir sorun, haysiyet alanını yöneten mevcut yasaların bir şekilde belirsiz ve fazlasıyla dövülebilir olduğunun söylenmesidir, bu nedenle istisna hakkının belirli yasal yapısına iyi ayarlanmamıştır.

Bir insan hakkının istisna olmasını içeren yeni bir hakkı savunanlar şunu iddia edeceklerdir:

• Böyle bir hak, yapay zeka geliştiricilerini büyük ölçüde yasal olarak istisnalarla açıkça başa çıkmaya zorlayacaktır.
• Yapay zeka üreten firmalar istisnalarla uğraşmadıkları için yasal olarak daha zor durumda kalacaklar
• AI muhtemelen genel olarak daha dengeli ve daha sağlam olacaktır.
• AI kullananlar veya AI'ya tabi olanlar daha iyi durumda olur
• Yapay zeka istisnaları kabul etmediğinde yasal başvuru kolaylıkla mümkün olacaktır
• Yapay zeka üretenlerin de durumu daha iyi olacaktır (yapay zekaları daha geniş bir kullanıcı yelpazesini kapsayacaktır)
• Vb

Bir insan hakkı olarak etiketlenen yeni bir hakkın istisna olmasına karşı olanlar şunu söyleme eğilimindedir:

• Mevcut insan hakları ve yasal haklar bunu yeterince kapsıyor ve işleri karmaşıklaştırmaya gerek yok
• Yapay zeka üreticilerinin omuzlarına gereksiz bir yük binecek
• Yapay zeka üretme çabaları daha maliyetli hale gelecek ve yapay zekanın ilerlemesini yavaşlatma eğiliminde olacaktır.
• Herkesin kendisinin istisna olmasını talep edeceği yönünde yanlış beklentiler ortaya çıkacak
• Hakkın kendisi şüphesiz farklı yorumlara tabi olacaktır.
• Hukuk davaları hızla arttığında en çok kazananlar hukuk mesleği olacak
• Vb

Kısacası, böyle yeni bir hakka muhalefet, genellikle bunun sıfır toplamlı bir oyun olduğunu ve yasal bir istisna olma hakkının, fayda sağlayacağından daha pahalıya mal olacağını savunuyor. Böyle yeni bir hakkın makul bir şekilde gerekli olduğuna inananlar, bunun sıfır toplamlı bir oyun olmadığını ve sonunda AI yapanlar ve AI kullananlar da dahil olmak üzere herkesin fayda sağladığını vurgulamaya eğilimlidirler.

Yapay zeka ve istisnalarla ilgili hukuki, etik ve toplumsal sonuçları kapsayan bu tartışmanın yüksek sesli ve kalıcı olacağından emin olabilirsiniz.

Kendi Kendini Süren Arabalar ve İstisnaların Önemi

Bunun otonom araçlar ve otonom arabalar gibi otonom sistemler bağlamında nasıl geçerli olduğunu düşünün. Kendi kendini süren otomobiller ve otonom araçlar için yapay zeka geliştirmenin ortalama durum zihniyetine ilişkin zaten çeşitli eleştiriler var.

Örneğin, ilk başta, çok az sayıda kendi kendine giden araba tasarımı, bir tür fiziksel engeli veya bozukluğu olanları barındırıyordu. Daha geniş bir yelpazede binici ihtiyaçlarını kapsayan çok fazla düşünülmedi. Genel olarak, bu farkındalık arttı, ancak bunun yeterince ileri gidip gitmediği ve olması gerektiği kadar kapsamlı bir şekilde benimsenip benimsenmediğine dair endişeler hala dile getiriliyor.

Ortalama duruma karşı istisnaya ilişkin başka bir örnek, sizi hazırlıksız yakalayabilecek bir şeyle ilgilidir.

Hazır mısınız?

Günümüzün AI sürüş sistemlerinin ve kendi kendini süren arabalarının çoğunun tasarımı ve dağıtımı, yetişkinlerin kendi kendini süren arabaya binecekleri konusunda sessiz veya dile getirilmeyen bir varsayım yapma eğilimindedir. Direksiyonda bir insan sürücü olduğunda, tanım gereği araçta elbette bir yetişkin olduğunu biliyoruz, çünkü genellikle ehliyet almak yetişkin olmaya dayanır (ya da neredeyse bir). Tüm sürüşü AI'nın yaptığı kendi kendine giden arabalarda, bir yetişkinin bulunmasına gerek yoktur.

Mesele şu ki, herhangi bir yetişkin olmadan kendi başlarına araba kullanan çocuklara sahip olabiliriz, en azından bu, tamamen otonom AI ile çalışan kendi kendine giden arabalar durumunda mümkündür. Sabahları kendi kendine giden bir araba kullanarak çocuklarınızı okula gönderebilirsiniz. Çocuklarınıza bir asansör vermek zorunda kalmanız veya bir araç paylaşım hizmetinin insan sürücüsünü kullanmak zorunda kalmanız yerine, çocuklarınızın kendi kendini süren bir arabaya yığılmasını ve okula götürülmesini sağlayabilirsiniz.

Kendi kendine giden arabalarda çocuk sahibi olmak söz konusu olduğunda her şey güllük gülistanlık değil.

Araçta artık bir yetişkine ihtiyaç kalmadığından, bu, çocukların da artık kendilerini bir yetişkinin varlığından etkilenmeyecekleri veya kontrol edildiklerini hissetmeyecekleri anlamına gelir. Çocuklar çıldırıp kendi kendine giden arabaların içini mi parçalayacak? Çocuklar, sürücüsüz arabanın camlarının dışına tırmanmaya veya ulaşmaya çalışacak mı? Potansiyel yaralanmaya ve ciddi zarara yol açan başka ne tür tuhaflıklar yapabilirler?

Çocukların sürücüsüz arabalara tek başına binmesi fikri hakkındaki hararetli tartışmayı ele almıştım, bkz. buradaki bağlantı. Bazıları buna asla izin verilmemesi gerektiğini söylüyor. Bazıları bunun kaçınılmaz olduğunu ve bunu en iyi şekilde nasıl çözebileceğimizi bulmamız gerektiğini söylüyor.

Sonuç

İstisnaya karşı ortalama vakanın kapsayıcı temasına dönelim.

Hepimiz her zaman kuralın bazı istisnalarının olacağı konusunda hemfikiriz. Bir kural oluşturulduktan veya tanımlandıktan sonra istisnaları aramalıyız. İstisnalarla karşılaştığımızda bu istisnanın hangi kurala uygulanabileceğini düşünmeliyiz.

Bugün geliştirilen yapay zekanın çoğu, kuralın formüle edilmesi etrafında şekilleniyor; istisnalarla ilgili zorluklar ise genellikle terk ediliyor ve omuz silkiliyor.

Şakacı olmayı sevenler ve kuralın her zaman istisnaları vardır kuralının hiçbir istisnası olmadığını söyleyenler için, bu esprinin zihinsel bir kafa karıştırıcı gibi göründüğünü kabul ediyorum. Yani, nasıl her zaman istisnaların olacağına dair bir kuralımız olabilir, ama o zaman bu kuralın kendisi, kuralın her zaman istisnaları vardır kuralına uygulanmıyor gibi görünüyor?

Başınızı döndürür.

Neyse ki bu ayıltıcı konuları aşırı derecede karmaşıklaştırmaya gerek yok. Umarız dikkat etmemiz gereken ve her kuralın istisnalarına uyum sağlamamız gereken kullanışlı ve hayati temel kurallarla yaşayabiliriz.

Bu işleri halleder, o yüzden şimdi üzerinde çalışmaya başlayalım.