Yapay zekâ ilk turu alırken son söz kimde kalıyor?
Güney Kore'de kompozisyon yanıtlarının ilk puanlaması ve First Orion'un kalite güvence testleri için anlatılan yapay zekâ kullanımları, otomasyonun ilk taslağı ürettiği işlerde insanın ölçüt, inceleme ve sorumluluk rolünü öne çıkarıyor.
Yapay Zekâ··Öğle
Kompozisyon puanında ilk taslak
Güney Kore Ulusal Eğitim Kurulu, 11 Ağustos'ta Incheon'daki kamuya açık toplantıda kompozisyon yanıtlarının ilk tur puanlamasında yapay zekâ kullanma önerisini sundu. Hankyoreh'e göre öneri, büyük sınavlarda kompozisyon sorularının önünü tıkayan hakkaniyet itirazına yanıt olarak getirildi. Ulusal yapay zekâ strateji kurulunun eğitim bölümüne başkanlık eden Lee Min-seok, kullanımın önce düşük riskli okul değerlendirmelerinde başlamasını, ardından CSAT üniversite giriş sınavı gibi daha yüksek riskli sınavlara yayılmasını önerdi. Anlatılan yöntemde soruları ve puanlama ölçütlerini öğretmenler ile uzmanlar hazırlıyor. Model, ölçütlerin ayarlanabilmesi için örnek yanıtları yeniden puanlıyor; sınavdan sonra da puanların ilk taslağını çıkarıyor. Öğretmen bu taslağı inceliyor ve kesinleştiriyor. Lee, soru ve değerlendirme üzerindeki son yetkinin öğretmende kaldığını, kazanılan zamanın öğrenciye özel geri bildirim ve ders tasarımı için kullanılabileceğini söyledi. Toplantı dizisi sürerken ulusal eğitim planının taslağının ekim sonunda açıklanması bekleniyor.[1]
Betikten web arayüzüne
First Orion ile AWS'nin ortak yazısı, farklı bir işte kalite güvencesinin betik tabanlı test otomasyonundan Amazon Nova Act çevresinde kurulan eylemcilere taşınmasını anlatıyor. First Orion, markalı iletişim hizmetlerinin ABD, Kanada, Birleşik Krallık ve Almanya'daki operatörlerde yüz milyonlarca çağrıya ulaştığını söylüyor. Şirketin anlattığı mimaride eylemciler, web arayüzlerini bir kişinin okuyacağı biçimde ele alarak test işini yürütüyor. Yazıdaki gerekçe, mühendislik teslim hızının kalite güvence ekibinin test kapasitesini aşması. Kaynak, sistemin nasıl kurulduğunu ve şirketin bildirdiği sonuçları açıklıyor; çalışma yükünün ekipler arasında nasıl yeniden dağıldığına ilişkin bağımsız bir ölçüm sunmuyor. Bu nedenle haber, otomasyonun bütün test kararlarını devraldığını değil, şirketin test otomasyonunu dönüştürme yolunu anlatıyor. Eğitimdeki örnekte olduğu gibi burada da yapay zekâ çıktısının hangi ölçüte göre yeterli sayılacağı, sistemin teknik anlatısından ayrı bir işleyiş sorusu olarak kalıyor.[2]
Taslak ile karar arasındaki çizgi
İki örnek, yapay zekânın ilk adımı aldığı işlerde insanın tamamen çekildiğini göstermiyor. Güney Kore'deki öneride öğretmenler ile uzmanlar ölçütleri oluşturuyor, model ilk puanı hazırlıyor ve öğretmen sonucu kesinleştiriyor. First Orion'un örneğinde şirket, eylemcileri kalite güvence testlerinin hızına yetişmek için kullanıyor; kaynak, test sonuçlarının hangi yöneticilik veya denetim zinciriyle kabul edildiğini ayrıntılandırmıyor. Bu fark önemli. Eğitimde inceleme rolü açıkça tarif edilmiş durumda; kalite güvence örneğinde ise şirketin mimari açıklaması, gözden geçirme düzeninin yerine geçmiyor. Bu ayrıntı, teknik dönüşümün günlük iş bölümünü kendi başına açıklamadığını da gösteriyor. Kaynaklar, bu iki uygulamanın aynı kuralla yönetildiğini ya da aynı risk düzeyini taşıdığını söylemiyor. Ortak olan daha sade bir durum: ilk taslağı üreten araçla sonuca ilişkin sorumluluğu taşıyan kişi veya kurum aynı olmak zorunda değil. Otomasyon yaygınlaştıkça, ölçütleri kimin koyduğu, sonucu kimin düzeltebildiği ve son kararı kimin verdiği soruları uygulamanın kendisi kadar belirleyici oluyor. Bu sorular, hata düzeltme yolu belirlenirken de önem kazanıyor.[1], [2]
