Kamu Sektöründe Özel, Egemen Yapay Zekâ Kullanımının Gerekçesi

Etmenik yapay zekâ, sektörler genelinde iş yerlerine girdi; bu da yapay zekâ sistemlerinin artık yalnızca istemlere yanıt vermek yerine operasyonel iş akışları içinde plan yapmak, akıl yürütmek ve eyleme geçmek için bağlam mühendisliğini kullandığı anlamına geliyor. Bu giriş, güven, uyumluluk ve hesap verebilirliğin gerekli olduğu düzenlemeye tabi ortamlarda (finans, yaşam bilimleri, hükümet, savunma ve kamu kurumlarını düşünün) belki de en önemli ve zorlu niteliktedir.

Kamu sektöründe bile kuruluşlar, araç eksikliği nedeniyle etmenik yapay zekâyı doğru şekilde benimsemekte zorlanıyor. Ancak kamuoyunda popüler olan bağımsız modeller ve sonradan eklenen yapay zekâ özellikleri, kamu sektörü ortamlarının gerektirdiği derin operasyonel, yönetişimsel ve düzenleyici entegrasyonları tamamen karşılayamıyor.

Kâr amacıyla faaliyet gösteren işletmeler temel iş akışları için hazır çözümleri benimsemenin riskini üstlenebilirken, kurumsal CIO'lar ve kamu yöneticileri bu çözümlerin hassas ekosistemlere tam olarak hangi akıllı ürünleri sundukları konusunda genellikle belirsiz kaldığını görecektir. Bir ulusun veya kuruluşun yerel olarak sahip olunan altyapı, veri ve personeli kullanarak kendi yapay zekâsını üretme ve kontrol etme yeteneği olan egemen yapay zekâ, ürün açısından ayırt edici bir unsur hâline burada gelir.

deepset olarak Haystack ile açık kaynak çalışmalarımız, kurumsal ve kamu sektöründeki daha geniş değişimleri yansıtıyor. Kuruluşlar, pilot uygulamalardan ve önceden paketlenmiş yapay zekâdan uzaklaşarak dönüştürücü kullanım alanları için yapay zekâ orkestrasyonuna odaklanıyor; bu, tutarlı ve hesap verebilir sonuçlar sunan birleşik iş akışları oluşturmak üzere birden çok modelin, aracın ve sistemin koordine edilmesi sürecidir. Düzenlemeye tabi sektörlerde bunlar, uyumluluğu korurken ölçülebilir sonuçlar sunan ve değişikliklere karşı dayanıklı olan, amaca özel ve misyonla uyumlu sistemler ve aracılar şeklinde karşımıza çıkıyor.

Avrupa egemen yapay zekâ ekosistemlerini tanımlamada liderliği ele alırken, biz de Haystack'i bu geleceği mümkün kılacak şekilde geliştirdik. Deneyimlerime dayanarak, kuruluşların düzenlemeye tabi ortamlar için üretime hazır egemen ve etmenik yapay zekâ çözümlerini nasıl oluşturabileceğini ve özelleştirmenin güvenilirliğe ve egemenliğe sorumlu bir şekilde ulaşmanın anahtarı olmasının nedenlerini açıklayacağım.

Egemen Yapay Zekâ Sistemlerinin Üç Temel Sütunu

Ürün liderleri için egemen yapay zekâ ne politik bir duruş ne de yalnızca bir uyumluluk onay kutusudur; düzenlemeye tabi ortamlar için bir ürün işletim modelidir. Etmenik yapay zekâ bu ekosistemlere tanıtılırken, iş akışlarının mevcut durumunu karşılayacak şekilde özenle uygulanmalıdır.

Egemen yapay zekânın üç temel sütunu özelleştirilebilirlik, dağıtım esnekliği ve açık kaynak temelidir. Bu ilkeler, coğrafi olarak nerede bulunduklarına bakılmaksızın, düzenlemeye tabi bir sektördeki her türlü yapay zekâ uygulama stratejisine yön vermelidir.

●  Özelleştirilebilirlik: Güvenilir olmaları için yapay zekâ işlem hatlarının ve aracılarının bir işletmenin veya kamu kuruluşunun kendine özgü alan bilgisine, kurallarına ve yönetişim gereksinimlerine göre uyarlanması.

●  Dağıtım esnekliği: Yapay zekâ; bulut, güvenli şirket içi sistemler, hibrit ortam, sanal özel bulut veya hatta internet bağlantısından yalıtılmış ortamlar gibi her yerden çalışabilmelidir.

●  Açık kaynak temeli: Farklı egemenlik sınırları boyunca sistemleri çalıştırırken şeffaflığın, denetlenebilirliğin ve tedarikçiye bağımlılıktan özgürlüğün sağlanması.

Bu üç temel sütun bir arada, kuruluşların güvenebilecekleri, kontrol edebilecekleri ve gerçekten sahip olabilecekleri yapay zekâlar oluşturmalarını sağlarken ürün ekipleri, son kullanıcılar, güvenlik ve hukuk paydaşları arasındaki iş birliğini de güçlendirir.

Kamu Sektörüne Özgü Farklar

Düzenlemeye tabi ortamlarda etmenik yapay zekânın benimsenmesiyle birlikte güvenlik ihlalleri, uyumluluk başarısızlıkları ve denetlenemeyen “kara kutu” kararlar gibi birçok risk ortaya çıkar. Kuruluşlar, yapay zekâ aracılarının verdiği her karardan ve bu sistemlerin temas ettiği tüm hassas verilerden sorumlu olduğundan, kamu kurumları uygulamanın ilk gününden itibaren kontrolü, uyumluluğu ve güveni önceliklendirmelidir.

Bunun yanı sıra, kuruluş içindeki sürece ve değişim yönetimine yardımcı olmak için bu yapay zekâ sistemleri, benzer iş akışlarına yönelik sektör standartlarının oluşturulmasına katkı sağlamalıdır. Yapay zekâ ve yapay zekâ aracılarının farklı yasal çerçeveler, veri sınıflandırmaları ve hesap verebilirlik modelleri kapsamında çalışması gerektiğinde, tek ve herkese uyan bir yapay zekâ çözümü işe yaramaz. Hazır bir “büyük kutu çözümünü” raftan almak, bu düzenlemeye tabi iş akışlarını etkiler ve çalışanların uyum sağlamasını gerektirir; veriler ve karar alma süreçleri bakımından risk ve sorumluluğun kapsamı ise belirsiz kalır. Yapay zekânın düzenlemeye tabi sektörlerde başarılı olması için özelleştirme bu nedenle zorunludur.

Özelleştirme çoğu zaman yavaş veya pahalı olarak algılanır. Doğru düzeylerde ve katmanlarda açık orkestrasyon kullanıldığında ekipler prototip oluşturmadan yinelemeli testlere ve üretim dağıtımına birkaç hafta içinde geçebilir. Orkestrasyon, yapay zekâ sistemlerinin yönetişimden ödün vermeden güvenli ve kademeli olarak gelişmesini sağlar. Bu sistemler daha sonra diğer departmanların veya kamu sektörü kademelerinin benimseyip kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirebileceği standartlara dönüşür. Uygulamalı çalışan Kurumsal Mimarlar ve Platform Ekipleri bunu çoğu zaman tekrarlanabilir mimarileri standartlaştırma becerisi olarak tanımlar.

Özelleştirilmiş Egemen Yapay Zekâ Sistemleri Nasıl Görünür?

Egemen yapay zekâ seçeneklerini incelerken başarılı egemen yapay zekâ sistemleri şunları içerir:

1. Modeller, veriler ve dağıtım üzerinde kontrol: Yapay zekâ iş akışlarının modüler orkestrasyonu, satıcı bağımlılığını önler; hassas verileri güvenli bir şekilde entegre eder ve kendi kendine barındırılan ortamlarda dağıtım sağlar.
2. Önceliği güvenlik olan altyapı ve denetlenebilirlik: Kamu güvenini ve şeffaflığı destekleyen yerleşik günlük kaydı, erişim kontrolleri ve uyumluluk hazırlığı.
3. İnsan denetimli tasarım: Kararlardan insanlar sorumlu olmaya devam eder; yapay zekâ tekrarlayan işleri otomatikleştirir, çalışanların muhakemesinin veya mevcut bilgi birikiminin yerini almaz, aksine bunları iş akışlarına dâhil eder.
4. Açıklanabilirlik ve izlenebilirlik: Her çıktı, denetimler ve yönetişim incelemeleri sırasında görünür ve gerekçelendirilebilir olmalıdır.

Bu nedenle kamu kurumları, büyük kutu yapay zekâ modellerinin ve noktasal çözümlerin ötesine geçerek gerçek dünyadaki iş akışları için özel olarak tasarlanmış, üretime hazır ve güvenli altyapılara yöneliyor.

Yapay zekâ aracı “abartısı” nedeniyle kuruluşlar, birlikte çalışacakları ve dağıtacakları bir yapay zekâ modeli bulmaya odaklandı. Ancak düzenlemeye tabi ortamlarda güvenilir yapay zekâ aracıları oluşturmak için ekiplerin işe orkestrasyonla başlaması gerekir. Modeller ve sistem tasarımları doğal olarak değişecektir.

Modüler orkestrasyon platformları, kuruluşların modelleri, alan mantığını ve verileri, yönetilen yapay zekâ iş akışları içinde değiştirilebilir bileşenler olarak entegre etmesine olanak tanır. Bu iş akışları; ayrıntılı veri kontrolleri, kullanıcı geri bildirimleri için test prosedürleri, denetim izleri, kimlik ve erişim yönetimi ile sürekli iyileştirme ve risk yönetimi için CI/CD entegrasyonu kullanılarak oluşturulur. Bu yaklaşım, yapay zekâyı standart yazılım geliştirme ve dağıtım uygulamalarına dâhil eder; böylece mimarinin, sıkı uyumluluk kurallarını uygularken aracı özerkliğini mümkün kılması ve iş akışlarının gerekliliklerini karşılaması sağlanır.

Haystack ile Politikadan Uygulamaya: Gerçek Dünya Kullanım Alanları

Kuruluşlar özel yapay zekânın hangi kapsamda kullanılabileceğinden emin değilse, deepset olarak düzenlemeye tabi ve kritik öneme sahip ortamlarda çalışarak özelleştirilmiş yapay zekâ orkestrasyonunun altyapı genelinde yatay bir yönetim katmanı olarak vazgeçilmez olduğunu kanıtladık. 

Örneğin, Alman Federal Araştırma, Teknoloji ve Uzay Bakanlığı'nda çalışanlar daha önce finansman programlarını düzenleyen 200 sayfalık bir kılavuzda gezinmekte zorlanıyor, bu da sonraki görevlerde gecikmelere ve tutarsızlıklara yol açıyordu. Bu sorun, Haystack üzerine kurulan özel bir yapay zekâ sistemiyle çözüldü. Sistem artık çalışanların kılavuzla ilgili sorularına, kaynakların tamamını göstererek üç saniyeden kısa sürede doğrulanmış yanıtlar sunuyor. Böylece uyumluluk, izlenebilirlik ve insan denetimli tasarımdan ödün vermeden verimlilik artırıldı.

Savunma alanında, Airbus Defense and Space tarafından yürütülen KITCH projesi, hızla değişen durumlarda gerçek zamanlı kararları desteklemek amacıyla simülasyonları ve gelişmiş araçları entegre etmek için orkestre edilmiş, RAG tabanlı aracı sistemlerden yararlandı. Bu programlar, görev açısından kritik ortamlarda bağlamı dikkate alan içgörüler geliştirmek ve liderlerin daha hızlı, daha güvenilir kararlar almasını desteklemek için kullanıldı.

Daha geniş AB düzeyinde Avrupa Komisyonu, farklı departmanların ihtiyaçlarını karşılamak için gereken özelleştirmeyi mümkün kılmak, standart gerekliliklerini karşılayan altyapı ve mimariler üzerindeki kontrolü güvence altına almak ve yenilik ile tekrarlanabilirlik için bir ekosistem oluşturmak amacıyla egemen yapay zekâ platformunu Haystack üzerine kurdu.

Kamu Sektöründe Yapay Zekâyla Bütünleşik Bir Geleceğe Doğru

Düzenlemeye tabi sektörlerin aracı yapay zekâya yönelik kendine özgü ihtiyaçları vardır. Yapay zekâlarını yönetebilmeleri, denetleyebilmeleri, özelleştirebilmeleri ve ona güvenebilmeleri gerekir; bu da genel amaçlı çözümlerin hiçbir zaman yeterli olmayacağı anlamına gelir. Üretime hazır olma düşüncesiyle oluşturulan egemen sistemler, kamu sektöründe yapay zekâ benimsenmesinin bir sonraki dalgasını şekillendirecektir.

Bu değişimin merkezinde yapay zekâ orkestrasyonu yer alır. Egemen yapay zekâ, “doğru” model seçilerek oluşturulmaz. Dirençli ve orkestre edilmiş bir sistem aracılığıyla doğru bağlam tasarlanarak oluşturulur. Yapay zekâ bu çalışma ortamlarında gelişirken, düzenlemeye tabi ortamlardaki gerçek dönüşüm; aracı özerkliğini kontrol, uyumluluk, izlenebilirlik ve insan sorumluluğuyla birleştiren platformlardan gelecektir. Sorumlu ve egemen yapay zekânın geleceği budur; iş akışlarının geleceğini bilinçli bir şekilde inşa etmeye istekli kamu kurumlarını bekleyen fırsat da budur.

Gelişmelerden Haberdar Olun

Ürün liderliği kaynakları ve kılavuzlarının yanı sıra sektör liderleri ve uzmanlarından en yeni podcast'leri, röportajları ve diğer içgörüleri almak için bültenimize abone olmayı unutmayın.