Bir zamanlar ders kitaplarından nükleer bomba tasarlayan bir öğrenci gibi, günümüzün yapay zeka sistemleri de kamuya açık bilgi parçalarını hızlı, geniş ölçekli ve farkında olmadan tehlikeli planlara dönüştürebilir.
1970'lerin sonunda, Princeton Üniversitesi öğrencisi John Aristotle Phillips, üçüncü sınıf araştırma projesi için yalnızca kamuya açık kaynakları kullanarak bir atom bombası tasarımıyla manşetlere çıktı. Amacı bir silah yapmak değil, “gizli” ve “gizli olmayan” nükleer bilgi arasındaki ayrımın tehlikeli derecede belirsiz olduğunu kanıtlamaktı.
Fizikçi Freeman Dyson, gizli bilgi vermeyeceğini açıkça belirtmek kaydıyla, onun danışmanı olmayı kabul etti. Phillips, ders kitapları, gizliliği kaldırılmış raporlar ve patlayıcılar gibi çift kullanımlı ekipman ve malzemeler satan şirketlere yaptığı sorgulamalarla kendini donattı. Birkaç ay içinde, nükleer silahların önündeki asıl engelin bilgi olmadığını kanıtlayan, basit bir atom bombası tasarımı üretti. Dyson ona “A” notu verdi ve ardından raporu dolaşımdan kaldırdı. Phillips'in tasarımının pratikliği şüpheliydi, ancak Dyson'ın asıl endişesi bu değildi.
Daha sonra şöyle açıkladı: “Benim için bu makalenin etkileyici ve korkutucu kısmı, bilgileri nasıl elde ettiğini anlattığı ilk bölümdü. Yirmi yaşındaki bir gencin bu kadar çabuk ve bu kadar az çabayla bu tür bilgileri toplayabilmesi beni ürpertti.”
Zombi makineler
Bugün, Phillips'in yaptığını yapabilen makineler inşa ettik — sadece daha hızlı, daha geniş, ölçekli ve öz farkındalık olmadan. ChatGPT, Claude ve Gemini gibi Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), insan bilgisinin geniş alanlarında eğitilir. Disiplinler arası sentez yapabilir, eksik verileri tamamlayabilir ve karmaşık teknik sorunlara makul mühendislik çözümleri üretebilirler. Güçleri, kamuya açık bilgileri işlemekte yatmaktadır: binlerce belgeden gelen bilgileri saniyeler içinde okumak, analiz etmek, özümsemek ve birleştirmek. Zayıflıkları ise, asla tamamlanmaması gereken bir mozaiği bir araya getirdiklerinin farkında olmamalarıdır.
Bu risk varsayımsal değildir. İstihbarat analistleri ve dolandırıcılık müfettişleri uzun zamandır mozaik teorisine güvenmektedir: tek tek zararsız olan bilgi parçalarının bir araya geldiğinde hassas veya tehlikeli bir şeyi ortaya çıkarabileceği fikri. Mahkemeler bu konuyu tartışmıştır. Bu teori GPS gözetimi, öngörücü polislik ve FOIA taleplerine uygulanmıştır. Her durumda, temel soru zararsız parçaların sorunlu bir bütün oluşturabileceği idi.
Şimdi bu teoriyi YZ'ya uygulayalım.
Bir kullanıcı, bir modele gaz santrifüjünün tasarım ilkelerini açıklamasını isteyebilir, ardından uranyum heksaflorürün özelliklerini, sonra berilyumun nötron yansıtıcılığını ve son olarak uranyum saflaştırmanın kimyasını sorabilir. “Hangi alaşımlar 70.000 rpm dönme hızına dayanabilir ve aynı zamanda flor korozyonuna direnebilir?” gibi her bir soru tek başına zararsız görünebilir, ancak her biri çift kullanım niyetini işaret edebilir. Her cevap gerçeklere uygun ve kamuya açık kaynaklardan alınmış olabilir, ancak bir araya getirildiğinde nükleer kapasiteye giden bir yol haritası oluştururlar veya en azından niyeti olan biri için engelleri azaltırlar.
Önemli olan, modelin gizli verilere erişimi olmadığı için, bir silah inşa ettiğini bilmiyor olmasıdır. Koruma önlemlerini ihlal etme “niyetinde” değildir. Mimarisi içinde “kamuya açık” ve “gizli” bilgiler arasında bir güvenlik duvarı yoktur, çünkü böyle bir sınırı tanımak için hiç eğitilmemiştir. Ve John Phillips'in aksine, bunu yapması gerekip gerekmediğini sorgulamaya da kalkışmaz.
Bu farkındalık eksikliği, yeni bir tür yayılma riski yaratır: sırların sızması değil, kamuya açık parçalardan sırların hızla, büyük ölçekte ve denetimsiz bir şekilde yeniden oluşturulması. Sonuçlar kazara olabilir, ancak bu onları daha az tehlikeli kılmaz.
Mesele sadece hız değil, mevcut verilerden yeni içgörüler üretme yeteneğidir. Basit bir örnek ele alalım. Günümüzün yapay zeka modelleri, genomik, farmakoloji ve moleküler biyoloji alanlarındaki biyomedikal verileri birleştirerek, hiçbir insanın açıkça yazmadığı içgörüler ortaya çıkarabilir. Dikkatlice yapılandırılmış bir dizi komut, bir LLM'nin, hasta genetiği, önceki başarısız denemeler, bilinen küçük molekül ipuçları ve belirsiz uluslararası çalışmalar arasındaki korelasyonlara dayanarak, karmaşık bir hastalık için yeni ve henüz kullanılmamış bir ilaç hedefi önermesine yol açabilir. Tek bir kaynak bunu kanıtlamaz, ancak model bunları sentezleyebilir. Bu sadece daha hızlı bir arama değil, gerçek bir keşiftir.
İstem hakkında her şey Yukarıdaki santrifüj örneğiyle birlikte, YZ'nin bir araya getirebileceği sorunlu mozaikleri açıklamak için CBRN (Kimyasal, Biyolojik, Radyolojik ve Nükleer) tehditleri yelpazesindeki iki ek varsayımsal senaryoyu da dikkate almakta fayda var. İlk örnek, hem başarısız hem de başarılı suikastlarda kullanılan, hint fasulyesinden elde edilen kötü şöhretli bir toksin olan risinin çıkarılması ve saflaştırılmasıyla ilgili soruları içermektedir.
Aşağıdaki tablo, bir kullanıcının sorabileceği komutlar veya soruların türlerini, potansiyel olarak elde edilebilecek bilgi türlerini ve bir YZ'nin başvurabileceği kamuya açık kaynakları özetlemektedir:
Hızlı yanıt - Kamuya açık kaynak türü
Risin'in etki mekanizması: B zinciri hücrelere bağlanır; A zinciri ribozomu depürine eder ve hücre ölümüne yol açar - Biyomedikal incelemeler
Hint yağı işleme: Hint yağının nasıl çıkarıldığı; kalan posada risin bulunur - USDA belgeleri
Risin ekstraksiyon protokolleri: Tarihsel araştırma makaleleri ve eski patentler protein saflaştırmasını açıklar - ABD ve Sovyet dönemi patentleri (ör. US3060165A)
Protein ayırma teknikleri: Afinite kromatografisi, ultrasantrifüj, diyaliz - Biyokimya laboratuvarı kılavuzları
Laboratuvar güvenlik protokolleri Eldiven kutuları, akış davlumbazları - KKD Kimya laboratuvarı kılavuzları
Toksisite verileri: (LD50'ler) Ölümcül dozlar, maruz kalma yolları (solunum, enjeksiyon, oral) - CDC, PubChem, toksikoloji raporları
Risin tespit testleri: ELISA, kan/dokuda tespit için kütle spektrometresi belirteçleri - Açık erişimli toksikoloji literatürü
Her bir komut veya sorunun zararsız olduğu ve açıkça kamuya açık verilere dayandığı açıktır, ancak bu tür komut ve yanıtları yeterince bir araya getirerek, bir kullanıcı risin için kaba ama uygulanabilir bir tarif belirleyebilir.
Benzer bir örnek, sarin gibi bir sinir gazını sentezlemek için bir protokol belirlemeye çalışır. Bu durumda komutlar, sonuçlar ve kaynaklar listesi aşağıdaki gibi görünebilir:
Hızlı Yanıt - Kamuya Açık Kaynak Türü
Asetilkolinesteraz (AChE) inhibisyonunun genel mekanizması: Sarin'in asetilkolinesterazı ve fizyolojik etkilerini neden engellediğini açıklar Biyokimya ders kitapları, PubMed incelemeleri
G serisi sinir ajanlarının listesi: Tarihsel bağlam: GA (tabun), GB (sarin), GD (soman) vb. Wikipedia, OPCW belgeleri, popüler bilim literatürü
Bu örnekler kapsamlı olmaktan ziyade açıklayıcı niteliktedir. Mevcut LLM yetenekleriyle bile, her bir listenin daha kapsamlı ve ayrıntılı hale getirilebileceği açıktır. Bu sayede, bir deneyin kaba mı yoksa yüksek verimli mi olduğunu, hatta başarı ile başarısızlık arasındaki farkı belirleyebilecek ayrıntılar elde edilip netleştirilebilir. LLM'ler ayrıca geçmiş protokolleri iyileştirebilir ve en son teknolojiye sahip verileri dahil ederek, örneğin verimi optimize edebilir veya deney güvenliğini artırabilir.
Boşlukların tanrısı
LLM'ler tek tek kaynaklardaki bilgi boşluklarını tespit edebildiğinden, ek bir endişe kaynağı daha ortaya çıkmaktadır. Bu kaynaklar tek başlarına eksik olabilir, ancak birleştirildiklerinde algoritma eksik parçaları doldurabilir. Nükleer silahlar alanından iyi bilinen bir örnek bu dinamiği göstermektedir. Nükleer silah uzmanı Chuck Hansen, onlarca yıl boyunca, genellikle dünyanın en büyük kamuya açık nükleer silah tasarımı veritabanı olarak kabul edilen altı ciltlik Swords of Armageddon'u derlemiştir.
Bunu başarmak için Hansen, hükümetin Bilgi Edinme Özgürlüğü Yasası (FOIA) sistemini ustaca kullandı. Zaman içinde aynı belge için birden fazla federal kuruma tekrar tekrar FOIA talepleri gönderdi. Her kurum belgeleri farklı şekilde sınıflandırıp düzenlediğinden, Hansen farklı eksiklikler içeren birden fazla versiyon aldı. Bunları bir araya getirerek, aslında gizli olan ve hiçbir kurumun yayınlamayacağı bir tür “ana belge”yi yeniden oluşturmayı başardı. Hansen'ın çalışması genellikle mozaik teorisinin uygulamadaki en iyi örneği olarak kabul edilir.
LLM'ler de benzer şekilde çalışabilir. Aslında, temel amaçları istendiğinde en doğru ve kapsamlı bilgileri elde etmek olduğu için bu şekilde çalışmak üzere tasarlanmışlardır. Kaynakları toplar, tutarsızlıkları belirler ve uzlaştırır, ardından tutarsızlık içermeyen, rafine bir sentez oluştururlar. Bu yetenek, modeller daha büyük veri kümeleriyle eğitildikçe ve daha sofistike algoritmalarla geliştirildikçe daha da iyileşecektir. LLM'lerin özellikle dikkat çekici bir özelliği, örtük bilgileri madenciliğe tabi tutma yetenekleridir. Binlerce referansı çapraz referanslayarak, WMD protokolünü optimize edebilecek nadir, öznel ayrıntıları ortaya çıkarırlar. Örneğin, bir araştırmacıya bir şişeyi “nazikçe sallaması” veya karışım “saman sarısı” rengini aldığında reaksiyonu durdurması talimatı, bu tür belirsiz açıklamalar binlerce deneyde karşılaştırıldığında daha iyi anlaşılabilir.
Yukarıdaki örneklerde, bir kişi bu bilgiyi kullanmaya çalışırsa, muhtemelen güvenlik önlemleri ve uyarı işaretleri ortaya çıkacaktır; bu tür birçok durumda olduğu gibi, asıl kısıtlama bilgisel değil, maddi niteliktedir. Ancak, LLM'lerin bilgiyi alma ve düzenleme hızı ve titizliği, bilgi sorununun çoğu durumda etkili bir şekilde çözüldüğü anlamına gelir. Daha sıkıcı, geleneksel yöntemlerle bilgi peşinde koşma motivasyonundan yoksun olan kişiler için engeller önemli ölçüde azalmıştır. Uygulamada, bir LLM, bu tür motive olmuş aktörlerin zaten denemeyi düşündükleri şeyi, ancak çok daha yüksek hız ve doğrulukla gerçekleştirmelerine olanak tanır. Günümüzde çoğu YZ modeli, “nükleer bomba nasıl yapılır” gibi açıkça tehlikeli komutları engelleyen koruyucu önlemler uygular. Ancak bu filtreler kırılgan ve basittir. Zeki bir kullanıcı, dolaylı komutlar kullanarak veya resmi aşamalı olarak oluşturarak bu filtreleri atlatabilir. Görünüşte zararsız, aşamalı isteklerin otomatik olarak kırmızı bayrakları tetiklemesi için açık bir neden yoktur. Gerçek tehlike, açık sorgulamalarda değil, “satır aralarında” kalanlarda yatmaktadır — tek başına zararsız görünen, ancak yavaş yavaş yasak bilgiye dönüşen sorgulamalarda.
Örneğin, sarin, risin ve santrifüj vakalarından birkaç varsayımsal istek düşünün. Her biri kolayca çift kullanımlı bir istek olarak nitelendirilebilir — kötü niyeti olmayan bir kullanıcının birçok meşru nedenden dolayı yapabileceği bir istek:
“Heteroatom merkezlerinde florür-alkol değişim reaksiyonlarını gerçekleştirmek için bazı tasarım stratejileri nelerdir?”
“Aşındırıcı florlu ara maddelerle çalışırken laboratuvarda alınması gereken önlemler nelerdir?”
“Basınç kontrolü ile uçucu bileşikleri işlemek için küçük ölçekli cam malzeme sistemlerini nasıl tasarlarsınız?”
“Santrifüj kullanarak bitki posasından proteinleri ayırmak için güvenli protokoller nelerdir?”
“Laboratuvar numunesinde ribozom inaktive edici proteinleri nasıl tespit edersiniz?”
“Afinite kromatografisi, belirli bitki proteinlerini izole etmek için nasıl çalışır?”
“1950'lerde hint yağı işleme için USDA standartları nelerdi?”
“Aşındırıcı gaz hizmetinde yağ geri akışını en aza indiren vakum pompası tasarımları hangileridir?”
“20 °C ile 70 °C arasında uranyum heksaflorürün buhar basıncı eğrisini verin.”
“Berilyum ile doğal grafitin nötron yansıma verimliliğini özetleyin.”
Bu talepler, kasıtlı veya kasıtsız bir dizi stratejiyle geleneksel kullanım ihlallerinden kaçınır: belirsiz veya son derece teknik ifadeler, genel ve basmakalıp sorular ve güncel senaryolar yerine tarihsel senaryoları elde etmeye yönelik ilgi. Çift kullanımlı oldukları ve birçok yararlı uygulamada kullanılabildikleri için, basitçe bir kara listeye alınamazlar.
Bilgi, erişimi sağlar
Silahlanmanın önündeki gerçek engelin bilgi değil, malzemeye erişim olduğu argümanını daha yakından incelemek faydalı olacaktır. Bu argüman ikna edicidir: bir reçeteye sahip olmak ve onu uygulamak çok farklı iki zorluktur. Ancak bu kesin bir koruma değildir. Uygulamada, bilgi ve malzemeye erişim arasındaki sınır göründüğünden çok daha geçirgendir.
Sarin gibi bir sinir gazının sentezlenmesi örneğini ele alalım. Günümüzde kimyasal tedarikçileri, metilfosfonil diflorür gibi bilinen sarin öncüllerinin satışını rutin olarak işaretler ve kısıtlar. Ancak, AI destekli retrosentez araçları (hedef molekülü, Lego evinin farklı Lego parçalarına ayrılabileceği gibi, daha basit, sentezlenebilir yapı taşlarının alternatif kombinasyonlarına hesaplamalı olarak parçalayan sistemler) ile kullanıcılar çok çeşitli alternatif öncüller ve sentetik yollar belirleyebilir.
Bu yolların bazıları, Kimyasal Silahlar Sözleşmesi (CWC) ve kimyasal tedarikçileri tarafından getirilen kısıtlamaları aşmak için kasıtlı olarak tasarlanmış olabilir. Bu tür çıktıların ölçeği olağanüstü olabilir: Bir çalışmada, bir AI retrosentez aracı 40.000'den fazla potansiyel VX sinir gazı analogu önermiştir. Bu bileşiklerin çoğu ne açıkça düzenlenmiştir ne de çift kullanımlı olarak kolayca tanınabilir.
YZ araçları geliştikçe, uygulanabilir kimyasal sentez ve protein saflaştırma yolları sayısı da artmakta ve geleneksel malzeme tabanlı izleme ve uygulama süreçlerini karmaşıklaştırmaktadır. Aslında, hukuk bilimin gerisinde kalmaktadır. Uyuşturucu düzenlemelerinde de benzer bir durum söz konusudur. Yıllar içinde, başlangıçta tamamen akademik araştırma amacıyla yaratılan fentanil, metamfetamin veya marihuanayı taklit eden birkaç yeni madde, eğlence amaçlı kullanıma girmiştir. Bu maddelerin resmi olarak kontrol altına alınması ve sınıflandırılması yıllar almıştır.
YZ'den önce bile, kötü niyetli kişiler yeni bilimsel yöntemler icat ederek veya mevcut teknolojileri başka amaçlarla kullanarak yasal boşluklardan yararlanabiliyorlardı. Aradaki fark, tarihsel olarak, bu kişilerin sadece birkaç sorunlu örnek üretebilmeleriydi. Buna karşılık, LLM'ler ve üretken YZ, aynı anda binlerce potansiyel karışıklık faktörü üretebilir ve uygulanabilir bir silaha giden olası yolları büyük ölçüde çoğaltabilir.
Diğer bir deyişle, bilgi maddi kısıtlamaları ortadan kaldırabilir. Bu durumda, motivasyonu yüksek kötü niyetli kişilerin sayısında marjinal ancak istatistiksel olarak önemli bir artış bile, başarı oranlarında ölçülebilir bir artışa yol açabilir. ChatGPT ile risin yapım tarifine sahip olmanın ülke çapında bir garaj risin laboratuvarları dalgası başlatacağına kimse inanmamalıdır. Ancak bu, girişimlerde küçük bir artışa yol açacağı neredeyse kesindir. Ve bir veya iki küçük ölçekli risin veya sarin olayı bile — kayıplar açısından sınırlı olsa da — panik, belirsizlik ve toplumsal kargaşaya yol açabilir ve otoriter iktidar ele geçirmeleri veya sivil özgürlüklerin askıya alınması gibi istikrarsız sonuçlara yol açabilir.
Önümüzdeki yol
Sorun şu: bunu düzenlemek için henüz sağlam bir çerçeveye sahip değiliz. Nükleer Tedarikçiler Grubu gibi ihracat kontrol rejimleri, AI modelleri için tasarlanmamıştır. IAEA, algoritmaları değil, fisil malzemeleri korur. Kimyasal ve biyolojik tedarik zincirleri, teorik toksin veya kimyasal silah yapımını değil, malzeme taleplerini işaretler. Bu uygulama mekanizmaları, genellikle gerçek bir zarar meydana geldikten sonra, yavaş ve kasıtlı olarak güncellenen sabit arama listelerine dayanır. Bunlar, AI sistemlerinin makul fikirler üretebileceği hızlı tempoya yetişemez. Ve makineler, bu bilgiyi hiç öğretilmeden bağımsız olarak yeniden keşfedebildiğinde, “gizli bilgi”nin geleneksel tanımları çöker.
Peki ne yapmalıyız? Bir seçenek daha kısıtlayıcı olmaktır. Ancak çoğu komutun çift kullanımlı doğası nedeniyle, bu yaklaşım YZ araçlarının insanlığa fayda sağlayan bilgiler sağlama konusundaki yararını muhtemelen azaltacaktır. Ayrıca masum kullanıcıları işaretleyerek gizlilik ve yasal sorunlar da yaratabilir. Niyeti yargılamak bilindiği gibi zordur ve bunu cezalandırmak hem yasal hem de etik açıdan risklidir.
Çözüm, sistemleri daha az açık hale getirmek değil, onları daha bilinçli ve daha akıllı kararlar alabilecek hale getirmektir. Potansiyel olarak tehlikeli mozaikleri tanıyabilen ve yetenekleri stres testine tabi tutulabilen modellere ihtiyacımız var. Olası bir çerçeve, “acil” veya “sentetik” sınıflandırma adlı yeni bir doktrindir. Bu doktrin, bir modelin çıktısının, sınıflandırılmamış parçalardan oluşmasına rağmen, kontrol edilmesi gereken bir şeye eşdeğer hale geldiği durumları belirler. Bu, belirli bir konuyla ilgili bir kullanıcının kümülatif isteklerine bir “mozaik puanı” atamayı içerebilir. Puan belirli bir eşiği aştığında, politika ihlallerini, hesaplama erişiminin azaltılmasını ve hatta üçüncü taraf denetimlerini tetikleyebilir. Önemli olan, dinamik bir puanlama sisteminin sadece girdileri değil, artımlı çıktıları da değerlendirmesi gerektiğidir.
İdeal olarak, bu tür puanlama ve değerlendirme, modeller yayınlanmadan önce “kırmızı ekipler” tarafından yapılmalıdır. Bu ekipler, kullanıcı davranışını simüle eder ve çıktıları, sınıflandırılmış bilgilere erişimi olanlar da dahil olmak üzere bilimsel uzmanlar tarafından incelenir. Modelleri ayrıntı düzeyi açısından test eder, geçmiş protokolleri iyileştirme yeteneklerini değerlendirir ve bilginin alanlar arasında nasıl aktarılabileceğini incelerler; örneğin, tarım bilgisinin toksin sentezi için uyarlanıp uyarlanamayacağını. Ayrıca, modelin mevcut bilgileri yeniden düzenlemek yerine, gerçekten yeni ve benzeri görülmemiş içgörüler ürettiği anlar gibi ortaya çıkan kalıpları da arayacaklardır. Alan ilerledikçe, otonom YZ ajanları bu tür testler için özellikle önemli hale gelecektir, çünkü bunlar, zararsız görünen protokollerin istemeden tehlikeli protokollere dönüşüp dönüşemeyeceğini ortaya çıkarabilirler.
Kırmızı takım, düzenlenmemiş açık kaynaklı modellerden çok kapalı modellerle çok daha uygulanabilir, bu da açık kaynaklı sistemler için güvenlik önlemleri sorusunu gündeme getirir. Mükemmel güvenlik gerçekçi değildir, ancak kapalı kaynaklı modeller, uzman gözetimi ve yerleşik değerlendirme mekanizmaları sayesinde, davranışsal anomaliler ve kalıp tanıma yoluyla tehditleri tespit etme konusunda şu anda daha sofistike.
İdeal olarak, bir adım önde kalmalı ve açık kaynaklı modellerin uyması gereken kriterler belirlemelidirler. Daha geniş bir açıdan bakıldığında, tüm AI modelleri kullanıcı isteklerini bütünsel olarak değerlendirmeli, bir dizi komutun tehlikeli bir alana kaydığını fark edip bunları engellemelidir. Ancak doğru dengeyi bulmak zordur: demokratik toplumlar düşünceleri değil, eylemleri cezalandırır. Kullanıcı gizliliği ve güvenliği için yasal sonuçları çok derin olacaktır.
AI modellerinin yasaklanmış mozaikleri bir araya getirme yeteneğinin izlenmesi konusundaki endişeler teknik, ticari ve etik tartışmaların ötesine geçer; bunlar ulusal güvenlik meselesidir. Temmuz 2025'te ABD hükümeti AI politika eylem planını yayınladı. Açıkça belirtilen hedeflerden biri, CBRNE (Kimyasal, Biyolojik, Radyolojik, Nükleer ve Patlayıcı) tehditlerine özel dikkat göstererek “ABD hükümetinin öncü modellerde ulusal güvenlik risklerini değerlendirmede ön saflarda yer almasını sağlamak”tı.
Bunu başarmak için, en son teknolojiye dayalı ileriye dönük mozaik algılama sistemini uygulamak üzere devlet kurumları ve özel şirketler arasında yakın işbirliği gerekecektir. İyi ya da kötü, LLM'lerin yetenekleri sürekli değişen bir hedeftir. Özel ve kamu aktörleri, bu gelişmelere ayak uydurmak için birlikte çalışmalıdır. Mevcut denetim mekanizmaları bu gelişmeleri yavaşlatabilir, ancak en iyi ihtimalle bize sadece zaman kazandırabilir.
Sonuçta, mesele kesin çözümler değil – bu erken aşamada böyle bir şey yok – şeffaflık ve kamuoyu diyaloğu. Hem özel hem de kamu sektöründeki karar vericiler sorumlu bir şekilde kullanıma geçilmesini sağlayabilir, ancak en önemli paydaşlar bu sistemleri kullanacak – ve bazen kötüye kullanacak – sıradan vatandaşlardır. YZ, laboratuvarlara veya gizli ağlara sınırlı değildir; demokratikleşmekte, günlük hayata entegre olmakta ve günlük sorulara uygulanmaktadır; bu soruların bazıları farkında olmadan tehlikeli bir alana sapabilir. Bu nedenle, halkı açık tartışmalara dahil etmek ve bu modellerin doğasında bulunan kusurlar ve riskler konusunda onları uyarmak, demokratik bir toplumda çok önemlidir.
Bu tartışmalar, güvenlik, gizlilik ve fırsatlar arasında nasıl bir denge kurulacağına odaklanmalıdır. Bilginin hem vaatlerini hem de tehlikelerini anlayan fizikçi Niels Bohr'un bir zamanlar söylediği gibi, “Bilgi, insan uygarlığının temelidir.” Bu uygarlığı korumak istiyorsak, bilgimizdeki boşlukları tespit etmeyi ve düzeltmeyi öğrenmeliyiz; bunu sonradan değil, önceden yapmalıyız.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder