Ulusal Yapay Zeka Stratejisi ve Eğitim
Bu yıl düzenlenen Uludağ Ekonomi Zirvesi’nde Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofis Başkanı Ali Taha Koç’un duyurduğu Ulusal Yapay Zeka Strateji Dokümanı hazırlığı ile paralel olarak, yakın bir zamanda Milli Eğitim Bakanı Ziya Selçuk’tan da, oluşturulacak bu stratejinin eğitimin her aşamasında uygulanacağına vurgu geldi.
Başlangıç Noktası olarak iş birliği gerçekleştirdiğimiz Ekonomi ve Dış Politika Araştırma Merkezi (EDAM) tarafından yayınlanan Why Turkey Needs and Artificial Intelligence Strategy adlı raporda önerilen, ulusal nitelikte tüm bakanlık ve disiplinleri kapsayacak bir çalışmanın hayata geçeceğini duymak ülkemiz adına heyecan verici. Milli Eğitim Bakanlığı’nın da yapay zeka teknolojisinin sunduğu olanaklardan maksimum seviyede fayda elde etmek üzere çalışmalar içerisinde yer alması hem geleceğin eğitim modellerinin tasarlanmasında, hem de geleceğin yapay zeka ve veri bilimcilerinin yetiştirilmesinde etkin rol alacağının bir göstergesi olarak karşımıza çıkmaktadır.
Yapay zeka teknolojisinin kullanımı ile gerçek zamanlı verinin işlenmesi sayesinde kişisel eğitim olanaklarının önünün açılabileceği yakın zamanda Prof. Dr. Daron Acemoğlu’nun bir yazısına da konu olmuştu.
Yapay zeka teknolojisinin uygulanabileceği alanların yalnızca bu örnek ile sınırlı kalmayacağı, öğrenciler, öğretmenler ve kural koyucular tarafından destekleyici farklı hizmetler için önemli bir potansiyel sunduğunun farkındayız.
Yakın zamanda yapay zeka teknolojisinin sunduğu olanaklar ile hayata geçmiş, ölçeklenebilir yapay zeka destekli araçların tanıtıldığı, gelecekte yapay zekanın sunduğu fırsatlardan azami ölçüde fayda sağlarken, risklerin nasıl bertaraf edilebileceğini tartışan Educ-AI-tion rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges adlı bir rapor NESTA tarafından yayınlandı. Birleşik Krallık gözlüğünden yaklaşılan bu rapor kapsamında eğitim alanında faaliyet gösteren yapay zeka şirketleri ve projeleri detaylandırılmakta. Elde edilen 69 şirketin 52 tanesinin öğrenciye yönelik, 14 tanesinin öğretmene yönelik ve yalnızca 3 tanesinin kural koyuculara/ sisteme yönelik ürün ve hizmet sağlamak için faaliyetlerine devam ettiği raporda belirtilmektedir.
Henüz arzu edilen ölçeğe ulaşmamış olan bu projelerden etkilenen veliler ile gerçekleştirilen anket sonuçları, ölçek öncesi hem şirketlere hem de kural koyuculara önemli geri bildirimler sunmaktadır.
Velilerin büyük bir kısmı yapay zeka projelerinden memnundur; ancak bu projelerden aynı zamanda veri güvenliği, önyargı, şeffaflık, sosyal eşitlik, determinizm ve hesap verilebilirlik alanlarında oldukça endişelidir.
Bu sonuç yalnızca Birleşik Krallık’ı değil, bu alanda çalışma gerçekleştirmeyi ajandasına alacak olan tüm ülkeleri ilgilendiren önemli bir husus olarak karşımıza çıkıyor. Ülkemiz perspektifinden bu çıktıya yaklaşacak olursak Ulusal Yapay Zeka Strateji Dokümanı çalışmaları kapsamında “etik” konusunun yalnızca eğitim değil, diğer tüm hizmet alanlarında ciddiyetle üzerinde durulması gereken bir konu başlığı olduğunu düşünmekteyiz. Bu sebeple Başlangıç Noktası olarak Setting the AI Code of Conduct for Turkey başlıklı yazımızda, yapay zekanın kullanımına ilişkin temel tasarım prensiplerinin ortak bir platformda birlikte tasarlanması için çağrıda bulunmuştuk.
NESTA’nın raporu dahilinde incelenen iyi pratikler ile birlikte çözüm önerileri ise özetle aşağıdaki şekilde sıralanmıştır.
Eğitimde yapay zekanın ölçek kazanması için
- Ar-Ge fonlarının oluşturulması ile özellikle öğretmene ve kural koyuculara yönelik yapay zeka inisiyatiflerinin desteklenmesi
- Pilot projelerden başarılı fikirlerin okullarda yaygınlaştırılması
- Eğitim alanında gerçek tecrübenin yaşanabilmesi için sandbox ortamlarının kurulması ve desteklenmesi
- Kamuda bu inisiyatiflerin tek bir yönetişim mekanizması tarafından takip edilmesi
- Yapay zeka şirketleri ile okulların iş birliği içerisinde olması
- Kamunun eğitim verisi paylaşım sistemini hayata geçirmesi
- Yapay zeka inisiyatifleri sonucunda eğitim alanında yaşanacak gelişmelerin takibi için kamunun zaman ve kaynak ayırması
- Yapay zeka algoritması kullanımında belirli tasarım prensiplerinin (raporda 10 soru olarak bahsi geçmektedir) dikkate alınması