Bir Robot Olabilirsin

 

Bir Robot Olabilirsin

 

Mark A. Lemley

Stanford Üniversitesi Hukuk Fakültesi

Bryan Casey

Stanford Üniversitesi Hukuk Fakültesi

1 Şubat 2019

 

 

Özet

 

“Robotlar ve yapay zeka (YZ) toplum üzerindeki etkilerini artırdıkça, politika yapıcılar bu konuda giderek daha fazla düzenlemek yapıyor. Ancak bu teknolojileri düzenlemek için önce ne olduklarını bilmemiz gerekir. İşte burada bir sorunumuz var. Hiç kimse, uzmanlar bile, robotların ve yapay zekanın iyi bir tanımını sunamadı. Dahası, teknolojik gelişmeler insanlara robotlardan ve “aptal” makinelerden bahsetmeyi her geçen gün daha da zorlaştırıyor. Önceden hata sonucu başkalarını etkileyen bir hedef doğrultusunda yazılmış, felaket niteliğindeki yasal tanımları gördük. Aslında, bunu okuyorsanız (muhtemelen) bir robot değilsiniz ancak bazı yasalar size onlardan biriymişsiniz gibi uygulanabilir.

Bunlar gibi tanımsal zorluklar robotlara ve yapay zekaya özgü değildir. Fakat bugün, bütün işaretler bir kırılma noktasına yaklaşmakta olduğumuzu gösteriyor. Şehir genelinde “seks robotlarının genelevi” yasakları ya da “karaborsada bilet satan botları” engellemeye yönelik ülke çapında çabalar olsa da, robotların, insanlığı geliştiren teknolojilerin ve bunlar arasında kalan her şeyin düzenlenmesine yönelik bir ilgi patlamasına tanık oluyoruz. Bu da, bir zamanlar felsefe seminerleri ile sınırlı olan tipolojik sıkıntıların artık akademik olarak reddedilemeyeceği anlamına geliyor. Örneğin, sosyal medya botlarını düzenleyerek yabancı “etki kampanyaları”nı engellemek mi istiyorsunuz? “Bot”u çok geniş bir şekilde tanımlamamaya dikkat edin (yakın zamanda yapılan Kaliforniya yasama meclisi gibi), yoksa cebinize yerleştirilmiş süper bilgisayar sizi onlardan biri yapabilir. Bunun yerine, sürücüleri düzenleyerek trafik güvenliğini teşvik etmek mi istiyorsunuz? Sadece insanların araç kullanabileceğini varsaymamaya dikkat edin (Federal Motorlu Araç Güvenlik Standartlarımızda olduğu gibi) veya yakında en iyi sürücüleri yollardan hariç tutabilirsiniz.

Bu makalede önerdiğimiz şey, sorunun sadece doğru tanımın üstüne çıkmadığımızı göstermesidir. Ayrıca, robot veya YZ dediğimiz çok yönlü, hızla gelişen teknolojiler için “doğru” bir tanım da olmayabilir. Göstereceğimiz gibi, en mantıklı tanımlamalar bile, kısa bir süre içinde yetersiz veya basit bir şekilde alakasız olma riskini taşır. Mükemmel tanımı bulmak için boşuna uğraşmak yerine, politika yapıcıların büyük bilgisayar bilimcisi Alan Turing’in robotları tanımlamanın zorluğuyla karşılaştığında yaptığı gibi yapmaları gerektiğini savunduk: kelimelerle tarif edilemeyen doğasını kucaklayın. Bunu yapmak için çeşitli stratejiler sunuyoruz. Birincisi, mümkün olduğunda, yasalar davranışları düzenlemelidir, şeyleri değil (ya da ortaya koyduğumuz gibi, fiilleri düzenlemeli, isimleri değil). İkincisi, robotları diğer varlıklardan ayırmamız gereken yerlerde, yasalar olay bazında robotları tanımlarken, Turing’in Razor’u dediğimiz şeyi uygulamalıdır. Üçüncüsü, “gördüğümde onu tanırım” türündeki kararları vermek için altı fonksiyonel kriter sunuyoruz ve mahkemelerin bu tür standartları uygulamada yasa koyuculardan daha iyi konumlandırıldığını iddia ediyoruz. Son olarak, standartları uygulamak yerine tanımlarımız olması gerekiyorsa, bunların mümkün olduğunca kısa ve koşullu olması gerektiğini savunuyoruz. Bunda da, düzenleyici kurumların – yasa koyucuların değil – belirleyici rol oynamasını öneriyoruz.”

 

Makalenin orijinalini ve bağlantı adresini aşağıda bulabilirsiniz:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3327602

Vital, Sophia ve Şti. – Robotların Yasal Kişiliği İçin Arayış

 

Vital, Sophia ve Şti. – Robotların Yasal Kişiliği İçin Arayış

 

 

 

Ugo Pagallo

Turin Üniversitesi, Hukuk Fakültesi

10 Eylül 2018

 

 

 

 

Özet

Bu makale bugün yapay zekalı robotların yasal statüsü hakkındaki tartışmayı ve bilim adamları ile politika yapıcıların bu yapay unsurların yasal aracılığını yasal kişilik statüsü ile ne sıklıkla karıştırdıklarını incelemektedir. Alandaki mevcut eğilimleri dikkate alarak, makale iki yönlü bir duruş önerir. İlk olarak, politika yapıcılar, sözleşmelerde ve iş hukukunda, karmaşık dağıtık sorumluluk durumlarında yeni yasal aracılık biçimleri gibi yapay zekalı robotların faaliyetleri için yeni hesap verebilirlik ve sorumluluk biçimleri oluşturma imkanını ciddiye almalıdır. İkincisi, yapay zekalı robotlara tam yasal kişilik sağlama hipotezi, öngörülebilir gelecekte bir kenara atılmalıdır. Ancak, Ekim 2017’de bir ülkenin vatandaşlığını alan ilk YZ uygulaması olan Sophia ile Suudi Arabistan’ı nasıl ele almalıyız? Kuşkusuz, birine ya da bir şeye yasal kişiliğin verilmesi -her zaman olduğu gibi- deneysel durumlara dayanmayan son derece hassas bir siyasi mesele ve rasyonel seçimdir. İnisiyatif, keyfilik ve hatta tuhaf kararlar bu bağlamda rol oynamaktadır. Bununla birlikte, yasal sistemlerin insan ve şirketler gibi yapay varlıklara verdiği statülerin normatif nedenleri, bugünün yapay zekalı robotlarının yasal kişiliğine yönelik arayışımızda taraf olmamıza yardımcı olmaktadır. Vatandaş Sophia gerçekten bilinçli mi yoksa acımasız bilim insanlarının taşlamalarına katlanabilir mi?”

 

Makalenin orijinalini ve bağlantı adresini aşağıda bulabilirsiniz:

Vital, Sophia, and Co.—The Quest for the Legal Personhood of Robotshttps://www.mdpi.com/2078-2489/9/9/230/pdf

 

Robot Hukukunun Yönü

 

Robot Hukukunun Yönü

 

 

Jack M. Balkin

 

Yale Üniversitesi – Hukuk Fakültesi

 

 10 Mayıs 2015

 

 

 

Özet

“Ryan Calo’nun “Robotik ve Siber Hukuk Dersleri” konusundaki değerli tartışmasına bir cevap olarak yazılan bu makale, robotik ve yapay zeka (YZ) unsurlarının hukuk açısından sunduğu önemli problemleri anlatıyor.

İlk sorun, insan olmayan bu unsurların sanatsal çalışmalar gibi değerler oluşturduğu veya fiziksel yaralanmalar gibi zararlara neden olduğu durumlarda insanlar arasında hak ve sorumlulukların nasıl dağıtılacağıdır. Zorluk, robotik ve YZ sistemlerinin davranışının “ortaya çıkması”dır; onların eylemleri önceden tahmin edilemeyebilir veya uygun davranışlar konusunda insan beklentileriyle kısıtlanamayabilir. Dahası, robotlar ve YZ unsurları tarafından kullanılan programlama ve algoritmalar birçok kişinin elinden geçen bir iş olabilir ve birden fazla katmanda yeniliğe izin veren üretken teknolojiler kullanabilir. Robotik ve YZ’nin bu özellikleri, robotların ve YZ unsurlarının eylemleri için öngörülemezliği ve nedensel sorumluluğu arttırır. 

Lawrence Lessig ünlü “Kod Kanun’dur” vecizesi ile bilgisayar donanımı ve yazılımı kombinasyonlarının, diğer düzenleme yöntemleri gibi, insan davranışlarını kısıtlayabileceğini ve yönlendirebileceğini savundu. Robotik ve YZ, karşıt problemler sunar. İnsanları düzenleyen bir Kanun olarak kod yerine; robotik ve yapay zeka, insan planlamasından ve beklentilerinden kaçan acil davranış özelliklerine sahiptir.

Robotik ve YZ tarafından ortaya çıkan ikinci sorun “ikame etkisi”dir. İnsanlar, canlılar ve özellikle de insanlar için robotları ve YZ unsurlarını ikame edecektir. Ancak bunu yalnızca belirli şekillerde ve yalnızca belirli amaçlar için yapacaklardır. Başka bir deyişle, insanlar robotlara ve YZ unsurlarına özel amaçlı hayvanlar veya özel amaçlı insanlar olarak davranma eğilimindedir. Bu ikamenin eksik, içeriksel, dengesiz ve çoğu zaman fırsatçı olması muhtemeldir. İnsanlar robota bazı amaçlar doğrultusunda bir kişi (veya hayvan), diğerleri için ise bir nesne olarak davranabilirler. İkame sorunu birçok farklı hukuk alanına değinmektedir ve bizi çok uzun bir süre şaşırtmaya devam edecektir.

Son olarak, makale, Calo’nun robotik için siber hukuk dersleri hakkındaki argümanına cevap veriyor. Calo, avukatların robotiğin “temel özelliklerini” tanımlamaları ve daha sonra Kanunun bu temel özelliklerin getirdiği sorunlara nasıl cevap vermesi gerektiğini sormalarını savunuyor.  Siber hukuk derslerini oldukça farklı görüyorum. Teknolojinin temel özelliklerini, insanların teknolojiyi yaşamlarında ve başkalarıyla  olan sosyal ilişkilerinde kullanma şeklinden bağımsız olarak düşünmemeliyiz. Çünkü teknolojinin sosyal yaşamdaki kullanımı gelişti ve insanlar sürekli olarak teknolojiyi iyi veya kötü için kullanmanın yeni yollarını bulduklarından, belirli kullanım özelliklerinin belirli bir anda dondurulması ve “temel özellikler” olarak etiketlenmesi yararsız olabilir. Teknolojideki yenilik sadece araç ve tekniklerin yeniliği değildir; ayrıca ekonomik, sosyal ve yasal ilişkilerin yenilikçiliğini de içerebilir. Sosyal ve ekonomik olarak yenilik yaparken, teknolojilerimiz hakkında en belirgin ve önemli görünen şeyler de değişebilir.”

 

Makalenin orijinalini ve bağlantı adresini aşağıda bulabilirsiniz:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2586570

Yapay Zeka, Otomasyon ve Çalışma

 

Yapay Zeka, Otomasyon ve Çalışma

 

Blockchain and Fintech Investment

 

Daron Acemoglu – MIT

 

Pascual Restrepo – Boston Üniversitesi

 

 4 Ocak 2018

 

 

 

 

Özet

 

“Otomasyon ve yapay zekanın (YZ) işgücü, ücret ve istihdam talepleri üzerindeki etkilerini incelemek amacıyla bir çerçeveyi özetliyoruz. Görev temelli çerçevemiz, otomasyonun gerçekleştirdiği görevlerde, emeğin yerini alan makineler ve YZ olarak yarattığı yerinden etme etkisini vurgulamaktadır. Bu yerinden etme etkisi, emek ve ücret talebini azaltma eğilimindedir. Ancak, otomasyonun üretmediği maliyet tasarrufundan kaynaklanan ve otomatik olmayan görevlerde işgücü talebini artıran bir verimlilik etkisi ile karşı karşıya kalınmaktadır. Verimlilik etkisi, her ikisi de emek talebini daha da artıran ek sermaye birikimi ve otomasyonun derinleşmesi (mevcut makinelerin iyileştirilmesi) ile tamamlanmaktadır. Bu ters etkiler tamamlanmış durumda değildir. Güçlü olduklarında bile, otomasyon işçi başına çıktıyı ücretlerden daha fazla artırmakta ve ulusal gelirdeki emeğin payını azaltmaktadır. Otomasyona karşı daha güçlü olan karşıt güç ise, emeği yeni faaliyetlere tekrar dahil eden ve otomasyonun etkisini dengelemek için işgücü payını artırma eğilimi gösteren yeni emek-yoğun görevlerin yaratılmasıdır. Çerçevemiz ayrıca, ekonominin ve işgücü piyasasının otomasyona uyumunu yavaşlatan ve bu dönüşümden elde edilen verimlilik artışlarını zayıflatan kısıtları ve kusurları da vurgulamaktadır: yeni teknolojilerin beceri gereksinimleri ile otomasyonun, diğer üretkenliği artıran teknolojiler pahasına, aşırı bir oranda sunulma olasılığı arasındaki uyumsuzluk.”

 

Makale ile ilgili bağlantı adresini ve makalenin orijinalini aşağıda bulabilirsiniz:

https://economics.mit.edu/files/14641

 

Otonom Araçlar ve Hukuki Sorumluluk

 

Otonom Araçlar ve Hukuki Sorumluluk

self driving cars ile ilgili görsel sonucu

 

 

Dr. Mesut Serdar ÇEKİN

Türk-Alman Üniversitesi

2017

 

 

 

Özet

“Otomotiv sektörünün yeni trendi, otonom araçlardır. Her gün farklı üreticiler tarafından kendi kendine gidebilen ve birçok farklı teknolojiyi içinde barındıran farklı modeller geliştirilmekte ve piyasaya sürülmektedir. Peki bu araçların hatalı sensör ya da yazılımdan dolayı sebebiyet verdiği kazalarda sorumluluk kime ait olacaktır? Hukukumuzda öngörülen sisteme göre kusursuz sorumluluk olarak düzenlenen araç işletenin sorumluluğu, kusur sorumluluğuna tâbi olan sürücünün sorumluluğu ve hukukî dayanağı tartışmalı olan ürün/üreticinin sorumluluğunda bir değişiklik söz konusu olacak mı? Çalışmamızın amacı, otonom araç teknolojileriyle alakalı bu ve benzeri sorunlara işaret etmek ve mümkün olduğunda çözüm yolları aramaktır.”

 

Makale ile ilgili bağlantı adresini ve makalenin orijinalini aşağıda bulabilirsiniz:

 

Yapay Öğrenme ve Hukuk

 

Yapay Öğrenme ve Hukuk

 

Lawyering in the age of algorithms

 

Harry Surden

 

Kolorado Üniversitesi Hukuk Fakültesi

 

26 Mart 2014

 

 

 

Özet

“Bu makale, hukuk uygulaması kapsamında yapay öğrenme tekniklerinin uygulanmasını araştırmaktadır. Kabaca “yapay öğrenme”, zaman içinde bazı görevleri yerine getirmeyi “öğrenen ve bunu geliştirme yeteneği olan bilgisayar algoritmalarını ifade eder. Genel olarak, yapay öğrenme algoritmaları, verideki kalıpları belirlemek için tasarlanır ve daha sonra belirli görevleri otomatikleştirmek için yeni veriler üzerinde bu kalıpları uygular. Hukuk haricinde, yapay öğrenme teknikleri bir zamanlar insan zekası gerektirdiği düşünülen görevleri otomatikleştirmek için başarılı bir şekilde uygulanmıştır – örneğin, dil çevirisi, sahtekarlık tespiti, otomobiller, yüz tanıma ve veri madenciliği. İyi performans gösteriyorsa, yapay öğrenme algoritmaları, benzer durumdaki bir kişi tarafından yapılmış olanlara yakın otomatik sonuçlar üretebilir.

Bu makale, teknik temeli olmayan kitlelere yapay öğrenme yöntemlerinin altındaki bazı temel ilkeleri yalın bir şekilde açıklayarak başlar. İkinci kısım daha geniş bir bulmacayı araştırır: hukuksal pratiklerin gelişmiş bilişsel yetenekler gerektirdiği düşünülür, ancak bu tür yüksek dereceli bir biliş, mevcut yapay öğrenme teknolojisinin dışında kalmaktadır. Bu bölüm temel bir ilkeyi tanımlar: yararlı, “akıllı” sonuçlar üretebilen, deneyimsel yetenek (istatistiksel korelasyon gibi) kullanan, zeki olmayan hesaplama tekniklerine başvurularak normalde insan zekası gerektirdiği düşünülen belirli görevlerin otomatikleştirilmesi bazen mümkündür. Üçüncü bölüm bu ilkeyi hukuk uygulamasında kullanıp, şu anda avukatlar tarafından yürütülen belirli hukuksal görevler bağlamında yapay öğrenme otomasyonunu tartışır: davaların sonuçlarını tahmin etme, hukuki belgeler ile verilerde gizlenmiş olan bağlantıları bulma, elektronik keşif ve belgelerin otomatik düzenlenmesi.”

 

Makale ile ilgili bağlatı adresini ve makalenin orijinalini aşağıda bulabilirsiniz:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2417415

Makul Çıkarım Hakkı: Büyük Veri ve YZ Çağında Veri Koruma Kanunu Yeniden Düşünmek

 

Makul Çıkarım Hakkı:  

Büyük Veri ve YZ Çağında Veri Koruma Kanunu Yeniden Düşünmek

 

 

Sandra Wachter  & Brent Mittelstadt

 

Oxford Üniversitesi- Oxford Internet Enstitüsü

 

13 Eylül 2018

 

 

 

Özet

 

“Büyük veri analitiği ve yapay zeka (YZ), bireylerin davranışları, tercihleri ve özel yaşamları hakkında sezgisel olmayan, doğrulanamaz çıkarımlar ve tahminler çizmektedir. Bu çıkarımlar tahmin edilemez değere sahip, son derece çeşitli ve zengin özellikli verilere dayanmakta; ayrıca ayrımcı, yanlı ve istilacı karar alma için yeni fırsatlar yaratmaktadır. Algoritmik hesap verebilirlik ile ilgili hususlar, genellikle bu teknolojilerin hakkımızda öngöremediğimiz, anlayamadığımız veya aksini ispat edemeyeceğimiz, mahremiyete saldıran ve doğrulanamayan çıkarımlar çizmesi ile ilgili endişeleri içermektedir. Veri koruma kanunu, insanların mahremiyetini, kimliğini, itibarını ve özerkliğini korumak içindir; ancak şu anda ilgili kişileri çıkarımsal analitiğin yeni risklerinden korumakta yetersiz kalmaktadır. Avrupa’daki geniş kişisel veri kavramı, bir bireye atıfta bulunan ya da etki eden çıkarımları, tahminleri ve varsayımları içerecek şekilde yorumlanabilir. Kişisel veriler göz önüne alındığında, bireylere veri koruma kanunu kapsamında çok sayıda hak tanınabilir. Bununla birlikte, çıkarımların hukuki durumu hukuk biliminde ağır bir şekilde tartışılmakta ve Madde 29 Çalışma Grubu ile Avrupa Adalet Divanı’nın görüşleri arasındaki tutarsızlıklar ve çelişkiler ile işaretlenmektedir.

Bu makalede de gösterdiğimiz gibi, bireylerin kişisel verilerinin, bunlarla ilgili çıkarımlar yapmak için nasıl kullanıldığı konusunda çok az kontrol ve denetim sağlanmaktadır.Diğer kişisel veri türleri ile karşılaştırıldığında, çıkarımlar Genel Veri Koruma Tüzüğü’nde (GDPR) etkin bir şekilde “ekonomi sınıfı” kişisel veridir.İlgili kişilerin kişisel verilerini bilme(madde 13-15), düzeltme(madde 16), silme(madde 17), bunlara itiraz etme(madde 21) veya aktarma(madde 20) hakları, çıkarımlar söz konusu olduğunda önemli ölçüde azalır ve çoğu zaman veri sorumlusunun çıkarları ile (örneğin ticari sırlar, fikri mülkiyet hakları) daha büyük bir dengeyi gerektirir. Benzer şekilde, GDPR, hassas çıkarımlara (Madde 9) veya çıkarımlarla ilgili zorluklara çözüm bulmada veya bunlara dayanan önemli kararlara karşı yetersiz koruma sağlamaktadır (Madde 22 (3)).

Bu durum tesadüfi değildir.Mahkeme içtihatlarında, Avrupa Adalet Divanı (ECJ; Bavarian Lager, YS. ve M. ve S. ve Nowak) ve Avrupa Adalet Divanı Sözcüsü (AG; YS. ve M. ve S. ve Nowak), veri koruma kanununun işlenmekte olan girdi kişisel verilerinin meşruiyetini değerlendirme ve düzeltme, engelleme ya da silme alanını sürekli olarak kısıtlamıştır. Eleştirel olarak, Avrupa Adalet Divanı aynı şekilde, veri koruma kanununun kişisel verilerin yer aldığı kararların ve karar verme süreçlerinin doğruluğunu sağlamak veya bu süreçleri tamamen şeffaf hale getirmek için tasarlanmadığını açık bir şekilde belirttmektedir.

Avrupa’daki zayıf tartışmalar, çıkarımlara karşı ilgili kişilere sağlanan korumayı daha da zayıflayacaktır. Gizlilik korumasına (ePrivacy Tüzüğü ve AB Dijital İçerik Direktifi) değinen mevcut politika önerileri, GDPR’ın çıkarımlarla ilgili hesap verebilirlik boşluklarını kapatamaz. Aynı zamanda, GDPR ve Avrupa’nın yeni Telif Hakkı Direktifi, ilgili kişilerin kişisel veriler üzerindeki haklarını sınırlandırarak veri madenciliği, bilgi keşfi ve büyük veri analitiğini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.Ve son olarak, yeni Ticaret Sırları Direktifi, bu süreçlerin çıktılarına (ör. modeller, algoritmalar ve çıkarımlar) bağlı ticari çıkarların kapsamlı bir şekilde korunmasını sağlar.

Bu yazıda, şu anda yüksek riskli, mahremiyete saldıran ya da itibara zarar verici olan ve öngörücü ya da kanaat temelli olma anlamında düşük doğrulanabilirliğe sahip çıkarımların oluşturduğu hesap verebilirlik açığının kapatılmasına yardımcı olmak için ihtiyaç duyulan yeni bir veri koruma hakkı olarak “makul çıkarım hakkı”nı tartışıyoruz. Algoritmaların bireyler hakkında ‘yüksek risk çıkarımları’ çizdiği durumlarda, bu hak, bir çıkarımın makul olup olmadığının belirlenmesi için veri sorumlusu tarafından önceden tahmin edilen bir  gerekçelendirme yapılmasını gerektirecektir. Bu açıklama, (1) belirli verilerin neden çıkarımlar yapmak için uygun bir temel oluşturduğunu; (2) bu çıkarımların, seçilen işleme amacına veya otomatik karar türüne neden uygun olduğu ve (3) çıkarımları çizmek için kullanılan veri ve yöntemlerin doğru ve istatistiksel olarak güvenilir olup olmadığı ele alacaktır. Önceden tahminin gerekçelendirmesi, mantıksız çıkarımlara meydan okunmasını sağlayan ek bir aktüel mekanizma ile desteklenmektedir. Bununla birlikte, makul çıkarım hakkı, AB içtihadıyla uzlaştırılmalı ve IP ve ticari sırlar kanunu ile ifade özgürlüğü ve AB Temel Haklar Şartı’nın 16. Maddesi: bir işi yürütme özgürlüğü ile dengelenmelidir.”

 

Makale ile ilgili bağlantı adresini ve makalenin orijinalini aşağıda bulabilirsiniz:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3248829

Telif Hakkı Yasalarının Yapay Zekanın Dolaylı Önyargı Sorununu Nasıl Düzeltebileceği

 

Telif Hakkı Yasalarının Yapay Zekanın Dolaylı Önyargı Sorununu Nasıl Düzeltebileceği

 

Yapay zeka, yemekte kedinizi pişirebilir!

 

Amanda Levendowski

New York Üniversitesi Hukuk Fakültesi 

24 Temmuz 2017

 

 

 

 

Özet: 

 

“Yapay zekanın (YZ) kullanımı yaygınlaşmaya devam ederken, ırkçı yüz tanımadan cinsiyetçi doğal dil işlemeye kadar toplumsal önyargıyı yansıtan veya şiddetlendiren YZ sistemlerinin örneklerinde de bir artış olduğunu görüyoruz.Bu önyargılar, YZ’nin teknolojik kazanımlarını ve potansiyel faydalarını gölgelemekle tehdit ediyor. Hukuk ve bilgisayar bilimi üzerine çalışan akademisyenler, çoğu kez türdeş yaratıcılarının incelenmemiş varsayımlarını, kusurlu algoritmaları ve eksik veri setlerini içeren, birçok önyargı kaynağını analiz ederken, kanunun rolü, büyük ölçüde göz ardı edilmiştir. Kodlar ve kültür, onları yöneten yasalar kadar, YZ’nin dünyada nasıl öğrendiği ve hareket ettiği konusunda önemli bir rol oynamaktadır. Bu makale,  muhtemelen YZ’nin önyargısına etki etmekte olan en güçlü yasayı inceleyen ilk makaledir: Telif Hakkı 

Yapay zeka, çoğu zaman insan eserlerinin kopyalarını okuyarak, görüntüleyerek ve dinleyerek “düşünmeyi” öğrenir. Bu makale, yasanın telif hakkıyla korunan belirli kaynak materyallere erişimi hariç tutmasının, önyargılı YZ sistemlerini nasıl oluşturabildiğine veya artırabildiğine bakarak, ilk olarak, önyargı problemini telif hakkı doktrini merceği ile inceliyor. Telif hakkı yasası, ters mühendislik, algoritmik hesap verebilirlik süreçleri ile YZ’yi deneme ve müşterileri kendine çekmek için rekabet etme gibi önyargı azaltma tekniklerini sınırlamaktadır.Telif hakkı yasası kuralları, veriler kanıtlanabilir şekilde önyargılı olsa bile, YZ oluşturucularının YZ öğreniminde yasal olarak düşük riskli veri kaynakları kullanımını teşvik ederek, başkaları üzerinden belirli çalışmalara erişim ayrıcalığı tanımaktadır. İkincisi, telif hakkı yasasının farklı bir bölümünün — adil kullanım doktrini — geleneksel olarak diğer teknolojik alanlardaki benzer konuları ele almak için nasıl kullanıldığını incelemekte ve bunların YZ önyargısı alanında eşit bir şekilde ele alıp almadığını sormaktadır. Makale, sonuç olarak, geleneksel adil kullanım içinde yer alan normatif değerlerin nihai olarak YZ önyargısının hafifletilmesi ve tam anlamıyla daha iyi YZ sistemleri yaratma hedefleriyle uyumlu olması sonucuna varmaktadır.”

 

Makale ile ilgili bağlantı adresini ve makalenin orijinalini aşağıda bulabilirsiniz:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3024938

“Androidler Rüya Görür Mü?” Kişilik ve Zeki Varlıklar

 

“Androidler Rüya Görür Mü?” Kişilik ve Zeki Varlıklar

İlgili resim

 

 

 

F. Patrick Hubbard

Güney Carolina Üniversitesi Hukuk Fakültesi

22 Nisan 2010

 

 

 

 

Özet:

“Bu Makale, ayrıntılı hukuk analizlerini içermeyen önemli bir sorunun yanıtlanmasında kullanılacak bir test önermektedir: Büyük bir bilgisayar sistemi gibi bir insan yapıtı, eşya olarak değil insan olarak muamele görmeyi isterse ne olur?Makale, aşağıdaki özelliklere sahip olması halinde, bu varlığa, yasal bir kişilik hakkı tanınması gerektiğini savunuyor:(1)Çevresi ile etkileşime girme, karmaşık düşünme ve iletişim kurma becerisi, (2)Yaşam planını gerçekleştirme endişesi güden bir benlik duygusu, (3)En azından diğer kişilerle birlikte karşılıklı çıkarlar temelinde bir toplumda yaşama yeteneği. Makale, bu kişilik testini geliştirmek ve savunmak için, liberal kişilik kuramının doğasını ve temelini çizip, mevcut ve potansiyel teknoloji açısından, test kapsamında kişilik hakkı verilebilecek varlıklar kategorisini tartışmaktadır. Makalenin konusunun spekülatif doğası gereği, bilim kurgudaki akıllı varlıkların durumunun tartışmasıyla sona ermektedir.”

 

Makale ile ilgili bağlantı adresini ve makalenin orijinalini aşağıda bulabilirsiniz:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1725983

Akıllar, Beyinler ve Programlar

 

Akıllar, Beyinler ve Programlar

 

çin odası deneyi ile ilgili görsel sonucu

 

John R. Searle

Felsefe Bölümü,

Kaliforniya Üniversitesi

 

 

 

 

Özet

 

“Bu makale, iki önermenin sonuçlarını görmeyi amaçlayan bir çalışma olarak düşünülebilir.(1) İnsanda (ve hayvanlarda) kasıtlılık, beynin nedensellik özellikleğinin bir ürünüdür. Bunun zihinsel süreçler ve beyin arasındaki nedensel ilişkilerle ilgili ampirik bir gerçek olduğunu varsayıyorum. Bu, belli beyin süreçlerinin kasıtlılık için yeterli olduğunu gösteriyor. (2) Bir bilgisayar programını taklit etmek, asla kendi başına yeterli bir kasıtlılık koşul değildir. Bu yazının ana argümanı, bu iddiayı kanıtlamaya yöneliktir. Argümanın şekli, bir insan etmeninin programa nasıl örnek teşkil ettiğini ve onun hala ilgili kasıtlılığa sahip olmadığını göstermektir. Bu iki önermenin aşağıdaki sonuçları söz konusudur. (3) Beynin kasıtlılık sürecini nasıl oluşturduğunu açıklamak, bunun bir bilgisayar programına örnek teşkil ettiği anlamına gelemez. Bu 1 ve 2’nin tam bir mantıksal sonucudur.(4) Kasıtlılık üretebilen herhangi bir mekanizma, beyninkilere eşit nedensel güçlere sahip olmalıdır. Bu, 1’in önemsiz bir sonucu olduğu anlamına gelir.(5) Tam anlamıyla yapay olarak kasıtlılık yaratmayı amaçlayan (güçlü yapay zeka) herhangi bir çalışma, sadece programların tasarlanmasıyla başarılı olamaz, bunun için insan beyninin nedensel güçlerini kopyalaması gerekecektir. Bu 2 ve 4’ten sonra gelir.

“Bir makine düşünebilir mi?” ile ilgili argüman, sadece düşünebilen bir makine için ileri sürülebilir, ve bunlar sadece çok özel türdeki makineler, yani beyine eşdeğer iç nedensel güçlere sahip makinelerdir. İşte bu yüzden güçlü yapay zeka bize düşünmeyle ilgili çok az şey söyler; çünkü bu sadece makinelerle değil, programlarla da ilgilidir ve hiçbir program kendi başına düşünme için yeterli değildir.”

 

Makale ile ilgili bağlatı adresini ve makalenin orijinali aşağıda bulabilirsiniz:

http://cogprints.org/7150/1/10.1.1.83.5248.pdf