KamuYZ Derneği · EtikYZ Çalışma Grubu çıktısıdır

Açık Veri · Bağımsız · Akademik Referans

Yapay Zekâ Risklerinin Açık Arşivi

Yapay zekâ kaynaklı olayları görünür, anlaşılır ve araştırılabilir kılıyoruz.

Her vaka doğrulanabilir kaynaklara dayanır, MIT risk taksonomisiyle sınıflandırılır ve kalıcı bir RISKYZ kimliğiyle atıf yapılabilir hâlde yayımlanır.

Vaka Arşivini İnceleMetodolojiyi İncele

Risk Manzarası

Vakalar ne anlatıyor?

1.591 onaylı vakanın risk alanı, kaynak ve zamanlama eksenlerindeki öne çıkanları.

Tüm istatistikleri incele

Risk Alanlarına Göre Dağılım

Bir alana tıklayın: istatistikler o alana odaklanır.

Yapay zekâ kaynaklı
%62
riskin doğrudan YZ'den geldiği vakalar
Kasıtlı olay
%49
kötüye kullanım, tesadüfi hatadan baskın
Dağıtım sonrası
%98
riskler sahada, üretimde görünüyor

Vakalar

Son eklenenler ve katalogdan bir kayıt

İnceleme sürecinden geçerek kalıcı kimlikle yayımlanan kayıtlar.

Tüm vakalar

Katalogdan bir vaka

Rastgele seçildi; sayfayı her açtığınızda değişir.

RISKYZ-2017-00027
Yapay Zekâ Sistem Güvenliği, Hatalar ve SınırlamalarYapay Zekâ

Honda’nın Çarpışma Hafifletici Fren Sistemi’nin (CMBS) nesne algılama hatası nedeniyle ani frenleme yaparak yaralanmalara yol açtığı iddia edildi

Honda marka araçlarda bulunan ve yapay zekâ destekli bir güvenlik donanımı olan Çarpışma Hafifletici Fren Sistemi’nin (CMBS), yolda herhangi bir engel bulunmadığı durumlarda dahi ani frenleme yaparak "hayalet frenleme" (phantom braking) olarak adlandırılan soruna yol açtığı bildirilmiştir. Milimetrik dalga radarı ve kamera verilerini işleyerek potansiyel çarpışmaları önlemek üzere tasarlanan sistemin, çevresel verileri hatalı yorumlayarak sürücü iradesi dışında sert frenleme yaptığı öne sürülmektedir. ABD’nin Kaliforniya eyaletinde devam eden *Cadena v. American Honda Motor Co.* adlı toplu…

Ulaşım01.02.2017
Vakayı oku

Yöntem

Bir kayıt nasıl yayımlanır

1.591 vakanın her biri aynı dört adımdan geçti. Hangi adımda kimin karar verdiği kayıtlıdır.

Metodolojinin tamamı
  1. 01

    Kaynak

    Vakalar iki yoldan gelir: AI Incident Database kayıtlarından Türkçeye uyarlama (1.577 vaka, atıf zorunlu) ve kamuya açık bildirim formu. Her vaka doğrulanabilir bir kaynağa dayanır.

    Kabul ölçütleri
  2. 02

    İnceleme

    Editör kaynakları doğrular. Her aday mevcut vakalarla karşılaştırılır; şimdiye kadar 3.877 olası mükerrer çift tek tek karara bağlandı.

    İnceleme süreci
  3. 03

    Sınıflandırma

    MIT AI Risk Taxonomy (7 alan, 24 alt alan) ve kaynak, niyet, zamanlama eksenleri. Sınıflandırmayı kimin yaptığı her vakada yazar: 1.454 MIT'ten birebir, 51 editör kararı, 86 editör onayı bekleyen öneri.

    Sınıflandırmayı kim yapıyor?
  4. 04

    Yayın

    Kalıcı RISKYZ kimliği ve adresi; APA, BibTeX, OSCOLA ve Bluebook atıf biçimleri. İçerik CC BY-SA 4.0 ile açık.

    Kimlik ve atıf

Katkı

Bir yapay zekâ olayı gördünüz mü?

Kendiniz yaşamış olmanız gerekmez. Arşivdeki 1.591 vakanın yalnızca 6 tanesi Türkiye'de yaşanmış bir olayı belgeliyor; Türkiye'de olan biteni ancak burada yaşayanlar belgeleyebilir. Tek şart, olayın doğrulanabilir bir kaynağa dayanması.

Olay bildir Diğer katkı yolları
  1. 1

    Bağlantıyı gönderin

    Haber, mahkeme kararı, kurum açıklaması ya da rapor. Hesap gerekmez.

  2. 2

    Editör doğrular

    Kaynak ve mükerrer kontrolü; durumu takip koduyla izlersiniz.

  3. 3

    Kalıcı kimlikle yayımlanır

    İsterseniz adınız katkı verenler arasında anılır.