Kalite güvencesinde yapay zeka: güven, hesap verebilirlik ve inovasyonun yeniden tanımlanması

Yazar

Thomas Steirer, Nagarro'da Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) olarak görev yapmaktadır. Odak noktası, öncelikle değerli bilgiler sunmak için tasarlanmış ölçeklenebilir ve sürdürülebilir çözümler geliştirmektir.

Yapay zeka (YZ), kalite, güvenilirlik ve hesap verebilirliğe yönelik geleneksel yaklaşımlara meydan okuyan bir hızda ilerliyor. YZ artık finansal sistemlerden kritik altyapıya kadar her şeyi etkileyen karmaşık, dinamik ortamlarda çalışmaktadır. YZ giderek daha otonom hale geldikçe ve önceden tanımlanmış görevlerden uzaklaştıkça, daha şeffaf bir yönetişim, ölçülebilir performans standartları ve daha katı bir etik çerçeveye ihtiyaç duyulmaktadır.

"Viyana bölgesinde yaşıyorsanız ve toplu taşıma, çevrimiçi bankacılık veya hava yolculuğu kullanıyorsanız, en azından çoğu zaman sorunsuz çalışmasını sağlamaya yardımcı olduğum sistemlerle etkileşime girmiş olma ihtimaliniz yüksektir. Bu deneyim, yazılım kalitesi ve bir sistemin "iyi" olmasının gerçekte ne anlama geldiği hakkındaki düşüncelerimi şekillendirdi. Benim "yıkıcı yaratıcılık" olarak adlandırdığım benzersiz bir bakış açısı sağlıyor. Yeni bir ürün ya da program gördüğümde, içgüdüsel olarak sadece hayranlık duymuyorum. Önce merak ederim, "Bu harika... Bunu nasıl bozabilirim?"

Günümüzdeki zorluk yalnızca yapay zekanın yeteneklerini geliştirmek değil, aynı zamanda kararlarının ölçülebilir, açıklanabilir ve beklentilerle uyumlu olmasını sağlamaktır.

Gelecekte hata ayıklama: Kalite Güvencesinde Yapay Zeka

Geleneksel kalite güvencesi (QA) uzun zamandır hassasiyetle tanımlanmaktadır - sistemler ISO 25010 gibi standartlarda tanımlandığı gibi işlevsellik, güvenilirlik, performans ve diğer birçok kalite kriteri açısından titizlikle test edilmektedir. QA yöntemleri, bankacılık, ulaşım ve endüstriyel otomasyon gibi iş açısından kritik alanlarda güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak ve sorunsuz çalışmayı sağlamak için yazılımın stres altında test edildiği "yıkıcı yaratıcılığa" dayanmaktadır.

Ancak yapay zeka bu yaklaşımı temelden bozmuştur. Üretken YZ, sabit, deterministik sonuçların ötesine geçerek bağlamsal, uyarlanabilir karar verme sürecine giriyor. Üretken YZ modelleri daha yetenekli hale geldikçe, doğruluk ve kesinlik gibi geleneksel değerlendirme ölçütleri artık yeterli değildir. Muhakeme, genelleme ve bağlamsal anlayış gibi yeteneklerin değerlendirilmesine giderek daha fazla odaklanılmaktadır.

Örneğin, Fransız Devrimi'nin fırıncılık ticareti üzerindeki etkisi sorulduğunda, "tek bir doğru cevap" yoktur, bunun yerine tarihsel yorumların, kültürel içgörülerin, spekülatif bağlamların ve mükemmel baget yapma sanatının bir karışımı vardır. Yapay zekanın bu soruyu yanıtlarken ürettiği cevaplardan bazıları faydalı olabilirken, diğerleri yanıltıcı olabilir. Ve "doğru" cevabı önceden bilmeden bunu ayırt etmek imkansız olabilir.

Neyi "doğru", "faydalı" ve hatta "kabul edilebilir" olarak gördüğümüz tamamen bizim beklentilerimize bağlıdır. Açıkçası, beklentilerimizi tanımlamak, söze dökmek ve kontrol etmek zor bir süreçtir - yüksek eğitimli insanlar arasındaki iletişim söz konusu olduğunda, geleneksel yazılım sistemleri bağlamında bile. Bir yapay zeka ile etkileşime giren meslekten olmayan bir kişi için bu düpedüz imkansız olabilir.

Bu değişim, yazılım kalitesinin yalnızca doğruluğun ötesine geçen bir yeniden tanımlanmasını gerektiriyor. Mükemmellik artık uyarlanabilirlik, yaratıcı yorumlama ve bağlamsal doğruluğu da içermelidir, böylece YZ güdümlü sistemler karar verme sürecini karmaşıklaştırmak yerine iyileştirir.

YZ kesin bir bilim değildir - onu nasıl ölçeriz?

YZ performansının doğası benzersiz bir zorluk ortaya koymaktadır: Cevaplar algoritmik ve/veya sayısal olmaktan ziyade olasılıksal ve diyaloğa dayalı olduğunda kalitesini nasıl ölçebiliriz? Geleneksel yazılımlar net bir başarı-başarısızlık ölçütüne bağlıdır, ancak YZ bir değişkenlik spektrumunda çalışır.

Otonom araçları ele alalım: hiç kaza olmamasını beklemenin gerçekçi olmadığı açıktır. Daha pratik olan soru ise şudur: Neye göre ölçülmelidirler? Ölçüt ortalama bir sürücü mü, klasik otomobil tutkunu mu yoksa sürüş güvenliği eğitmeni mi olmalıdır? Yapay zekada başarıyı tanımlamak, mükemmeliyetçilikten pragmatizme geçmek anlamına gelir - teorik ideallere güvenmek ya da tam tersine hiçbir standarda sahip olmamak yerine makul, gerçek dünya standartları belirlemek.

Bu net ölçütlerin eksikliği, sürücüsüz araçlara ve çeşitli sektörlerdeki yapay zeka destekli karar alma süreçlerine kadar uzanıyor. Stanford'un İnsan Merkezli Yapay Zeka (HAI) Enstitüsü tarafından hazırlanan 2024 Yapay Zeka Endeksi Raporu, sorumlu yapay zeka raporlamasında önemli bir standardizasyon eksikliğine dikkat çekerek, kuruluşların net yönetişim çerçeveleri oluşturmada karşılaştıkları zorlukların altını çiziyor. Bu durum çok önemli soruları gündeme getiriyor: YZ güdümlü bir sohbet robotu bir talebi yanlış yorumlarsa veya sürücüsüz bir araç hata yaparsa, sorumluluk kime aittir - geliştirici, konuşlandıran şirket veya YZ sisteminin kendisi?

Hesap verebilirlik ve YZ yönetişimi için net bir çerçeve olmadan, YZ'ye olan güven kırılgan kalmaya devam edecek, sonuçta yaygın olarak benimsenmesini yavaşlatacak ve tam potansiyelini sınırlayacaktır.

Yıkıcı Yaratıcılık: Güvenebileceğimiz Yapay Zeka Oluşturmak

YZ'nin dönüşümünü yönetmek çok fazla yıkıcı yaratıcılık gerektirir - varsayımlara aktif olarak meydan okuyan, yerleşik modelleri test eden ve YZ'nin gelişen karmaşıklığına uyum sağlayan bir zihniyet. Bu, artımlı iyileştirmelerle değil, YZ güdümlü sistemlerde kalite, güvenilirlik ve hesap verebilirliği tanımlama şeklimizdeki temel değişikliklerle ilgilidir.

Kuruluşların YZ'yi kusursuz bir varlık olarak görmek yerine, onu geleneksel bir yazılım sisteminden çok bir "çalışan" gibi gelişen bir araç olarak görmeleri gerekir. YZ başarısız olacaktır, ancak aynı zamanda öğrenebilir ve gelişebilir - ancak yalnızca titiz sorgulama, test etme ve etik tasarım yoluyla karar vermede güvenilir bir ortak haline gelecektir.

Güven dolu bir geleceğe giden yolda yapay zeka

YZ sektörlere nüfuz ettikçe, iş liderleri, düzenleyiciler ve geliştiriciler katı etik kurallar ve şeffaf YZ yönetişimi oluşturmaktan sorumludur. YZ'nin geleceği sadece neler başarabileceğiyle ilgili değil, aynı zamanda hesap verebilirlik, adalet ve insan merkezli tasarım çerçevesinde çalışmasını sağlamakla da ilgilidir.

Küresel Ekonomik Araştırma Enstitüsü tarafından 2024 yılında yapılan bir araştırmaya göre, YZ'nin 2030 yılına kadar küresel ekonomiye 15,7 trilyon dolar katkıda bulunacağı tahmin edilmektedir. Bununla birlikte, yöneticilerin %70'inden fazlası hala yapay zeka dağıtımlarıyla ilişkili güven ve etik riskler konusunda endişe duyuyor. Kalite Güvencesi uzun zamandır salt teknik bir sürecin ötesine geçerek güven, dürüstlük ve etik inovasyona öncelik veren bir felsefe haline gelmiştir. YZ'de bu her zamankinden daha önemli hale geliyor. YZ'nin verimliliği optimize etmesi ve teknolojiyi belirsizliğin değil ilerlemenin sağlayıcısı haline getiren değerleri koruması gerekiyor.

Bu da beklentilerimizi ifade etmek ve bunların karşılandığını doğrulamak için çok daha fazla beyin gücü gerektiriyor.

Yapay zeka güdümlü sistemlerin geleceği bizim ellerimizde. Direksiyonu ele almak ve yapay zekanın sadece otomasyon için bir araç değil, anlamlı değişim, sorumlu inovasyon ve sarsılmaz güven için bir güç olmasını sağlamak bize bağlı.

Kalite güvencesinde yapay zekanın gelişen rolünü merak ediyor musunuz?

Thomas Steirer'in yapay zekanın yazılım testlerini nasıl dönüştürdüğünü, yapay zeka tarafından üretilen sonuçları doğrulamanın karmaşıklığını ve otonom bir dünyada beklentileri belirlemenin zorluklarını ele aldığı TEDx Konuşmasını izleyin. Yapay zeka odaklı kararlardaki güven ikileminden makine öğreniminin günlük yaşam üzerindeki etkisine kadar, içgörüleri bizi cevapların her zaman siyah ve beyaz olmadığı bir zamanda yazılım kalitesinin tanımını yeniden düşünmeye itiyor. Bu düşündürücü konuşmayı kaçırmayın!