Sorumlu Araştırma, Sorumlu Yapay Zeka
Atıf analizi, çeşitlendirme, tekrarlanabilirlik, sistematik inceleme ve etik çalışma tasarımı gibi küresel olarak saygı duyulan araştırma uygulamaları, araştırmalara güven oluşturmak için gereklidir. Kütüphaneciler uzun zamandır bu uygulamaları savunmaktadır. EBSCO'da amacımız, araştırma topluluğu içinde bu güveni korumak ve yapay zeka teknolojilerinin ister kişisel ister akademik amaçlarla olsun araştırma sürecini geliştirmesini sağlamaktır.
Müşterilerimizin, ortaklarımızın ve düzenleyici kurumların yönlendirmeleriyle EBSCO aşağıdaki Yapay Zeka İlkelerini geliştirmiş ve bunlara bağlı kalmıştır.
Kalite
EBSCO, yapay zekasının doğruluğunu, Erişimle Artırılmış Nesil (RAG), bilgi grafikleri ve kütüphanecilerin ve Konu Uzmanlarının ( SME'ler) titiz incelemeleri sayesinde yetkili verilere dayandırarak sağlar. İçerik oluşturucuların izni olmadan tam metin eğitimleri yapmıyoruz, çünkü bunu yapmak sorumlu yapay zeka uygulamalarıyla uyumlu olmayacaktır.
Araştırmalar, bir Large Language Model (LLM) bağlantılı verilere bir bilgi grafiği şeklinde bağlandığında, doğruluğun %54 oranında arttığını ve yapay zeka yanıtlarında halüsinasyon olasılığını azalttığını göstermiştir. EBSCO'nun Unified Subject Index (USI), tüm bilimsel kontrollü kelimeleri bağlantılı veri bilgi grafiğinde birbirine bağlarken, EBSCO Scholarly Graph (ESG) 100 milyondan fazla bilimsel makaleyi meta verileri, atıf ölçümleri ve yazar ve kurum profilleriyle birbirine bağlar. Güvenilirliği artırmak ve yanlışlıkları azaltmak için milyarlarca güvenilir içerik eseri ile yapay zeka faaliyetlerimiz kanıta dayalı bilimsel verilere sağlam bir şekilde dayanmaktadır.
Şeffaflık
Şeffaflık, bilinçli karar verme için çok önemlidir ve EBSCO, şeffaf bir etiketlendirme ve açıklanabilir yapay zeka özellikleri sağlamayı taahhüt eder. Yapay zeka şeffaflığına yönelik yaklaşımımız şunları açıklamayı içerir:
- Verilerin kökeni, kaynağı ve bileşimi.
- Yapay zeka modelinde kaynak verilerin nasıl kullanıldığı ve önceliklendirildiği.
- Kütüphaneciler ve Konu Uzmanları'nın (SME) katkıları da dahil olmak üzere, yapay zekanın temel verilerinin değerlendirilme süreci.
- Yapay zeka modeline gönderilen istemlerin yapısı ve ilgililik düzeyi sıralaması (belirli istemleri veya algoritmaları ifşa etmeden).
- Yapay zekamızın çevresel etkilerini nasıl yönetiyoruz?
EBSCO'da açıklanabilir yapay zeka, ürünlerimizde yapay zeka özelliklerinin nasıl çalıştığına dair şeffaflık sağlamak anlamına gelir. Ayrıca mümkün olan her yerde şeffaf yapay zeka modelleri kullanmaya öncelik veriyoruz ve modelleri seçerken Stanford Şeffaflık Endeksini aktif olarak izliyoruz.
Bilgi Okuryazarlığı
EBSCO, yapay zeka ve bilgi okuryazarlığını geliştirmek için kütüphanecilerle işbirliği yapıyor. Bilgi okuryazarlığının bir alt kümesi olan yapay zeka okuryazarlığı kaynakları, kütüphanecilerin araştırmacılara sorumlu yapay zeka kullanımı konusunda rehberlik etmesine yardımcı olur. Bu, sentetik içeriğin tespiti, yapay zeka çıktılarının değerlendirilmesi ve araştırmalarda kabul edilebilir yapay zeka uygulamalarının anlaşılmasını içerir.
Araştırmacıların aşağıdaki soruları dikkate alması gerekebilir:
- Araştırmada uygun yapay zeka kullanımı neyi ifade eder?
- Yapay zeka tarafından üretilen içeriğin intihal içermediğinden nasıl emin olabilirsiniz?
- Yapay zeka tarafından oluşturulan metin veya görsellerin doğruluğunu nasıl doğrularsınız?
- Yapay zekaya nasıl atıf yapılmalı ve hangi yapay zeka tarafından üretilen içeriklere atıf yapılabilir?
- Etik olmayan veya hatalı yapay zeka nasıl rapor edilebilir veya düzeltilebilir?
- Araştırmacılar hangi yapay zeka standartları ve düzenlemelerinden haberdar olmalıdır?
- Araştırmacılar yapay zekayı kullanırken IRB'yi nasıl dahil etmelidir?
- Araştırmada yapay zeka için en uygun araçlar hangileridir?
- Kullandığınız yapay zekanın veya çıktısının etik olduğundan ve yetkili kaynaklara dayandığından nasıl emin olabilirsiniz?
Bilgi okuryazarlığı, araştırmacıların bu soruların yanıtlarını belirleyebilmeleri için kilit bir beceridir. EBSCO, kütüphanecilere bu önemli konuşmalarda yardımcı olmayı ve araştırmacıları okuryazarlık teknikleri konusunda eğitmeye yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Eşitlik
Eşitlikçi yapay zeka, etik kaynaklı çeşitli verilere dayanmaya ve araştırma deneyimi, dili veya uzmanlığı ne olursa olsun içeriğe eşit erişim sağlamaya bağlıdır. Birçok Large Language Models (LLM) genel bilgiye sahiptir ancak ayrıntılı, alana özgü sorularda zorluk çeker ve bu da sıklıkla yanlışlıklara yol açar. Kesin araştırma sorgularını desteklemek için, LLM'ler alana özgü veriler ve uzman incelemesi gerektirir.
Ayrıca, kapsayıcılığı sağlamak için LLM'lerin kültürel ve dilsel açıdan çeşitli farklı verileri anlamalıdır. EBSCO, yapay zeka yanıtlarına daha adil bilgiler eklemek için EBSCO veri tabanlarının sunduğu benzersiz çeşitlilikteki içeriğin yanı sıra 100'den fazla kontrollü kelime dağarcığından 280'den fazla dil ve lehçeyi içeren Unified Subject Index (USI) gibi kaynakları kullanır. Bu kaynaklar yapay zekayı eğitmek için kullanılmaz çünkü bu sorumlu yapay zeka uygulamalarımıza aykırıdır.
Kullanıcı Öncelikli
Yapay zeka özelliklerimiz kullanıcı deneyimine öncelik vermekte, etkili olduklarından ve araştırma sürecini sorumlu bir şekilde desteklediklerinden emin olmak için kullanıcılar tarafından kapsamlı testlerden ve incelemelerden geçirilmektedir. Trendleri takip etmek cazip gelebilirken, EBSCO yapay zekayı dikkatli ve sorumlu bir şekilde kullanmaya kendini adamıştır ve araştırma yolculuğunu gerçekten geliştiren ve akademik dürüstlüğü koruyan özelliklere odaklanmaktadır.
Yapay zekamızın özellikleri:
- EBSCO kütüphanecileri, kullanıcıları ve müşterileri tarafından incelenir.
- Araştırma sürecinin bir veya daha fazla yönünü destekler.
- Uygunlukları değerlendirilir. Daha etkili bir yöntem bulunursa yapay zeka kullanılmaz.
Bu yaklaşım maliyetlerin düşük, kalitenin yüksek tutulmasına ve geliştirmenin araştırma deneyimini önemli ölçüde etkileyen özelliklere odaklanmasına yardımcı olur.
Veri Bütünlüğü
EBSCO, yapay zeka özelliklerinin veri politikalarına uymasını, gizliliği, telif hakkını ve kullanıcı verilerini korumasını sağlar. İçerik kullanımında şeffaflığı korumak için yayıncılarla ortaklık kuruyoruz ve güncellenen kullanım şartlarımız, yayıncı içeriğinin müşteri yapay zekası için kullanılamayacağını, çünkü bunun içerik oluşturucunun ve yayıncının fikri mülkiyet haklarını ve telif haklarını ihlal edeceğini açıklığa kavuşturuyor.
EBSCO, bilgi güvenliği ve gizliliği için ISO/IEC 27001, 27017, 27018 ve 27701 standartlarına uygunluk sertifikasına sahiptir. Gizliliği ve güvenliği korumak için müşteri veya kullanıcı verilerini yapay zeka modelleriyle paylaşmıyoruz. Ayrıca NATO ve AB Sorumlu Yapay Zeka kılavuzları, AB Yapay Zeka Yasası ve diğer ulusal standartlar dahil olmak üzere gelişen yapay zeka düzenlemelerini yakından takip ediyor ve bunlara uyum sağlıyoruz.
Haberdar Olun
EBSCO'da yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek, yapay zeka beta programlarımıza kaydolmak veya araştırma ve geliştirme girişimlerinde bizimle işbirliği yapmak için bizimle iletişime geçin.
