ALQORİTMİK PANOPTİKON: TƏHSİLDƏ EMOSİYA SÜNİ İNTELLEKTİNİN TEXNİKİ ETİBARSIZLIĞININ, ETİK UĞURSUZLUQLARININ VƏ TƏNZİMLƏYİCİ GƏLƏCƏYİNİN QİYMƏTLƏNDİRİLMƏSİ

Xülasə

Emosiyaların tanınmasına əsaslanan süni intellekt texnologiyaları artıq təhsil sistemində tətbiq olunmağa başlanmış və bu proses həm müsbət nəticələr, həm də gözlənilməyən mənfi təsirlərlə müşayiət olunmuşdur. Bu məqalə həmin texnologiyaların tətbiqinin xüsusilə neyromüxtəlif xüsusiyyətlərə malik tələbələr və fərqli mədəni mənşəyə malik öyrənənlər üçün yaratdığı nəticələrin araşdırılmasına həsr olunmuşdur. Çünki bu kateqoriyaya aid istifadəçilər üçün emosiyaların tanınması sistemləri adətən daha aşağı dəqiqlik və etibarlılıq nümayiş etdirir. Tədqiqatda bu texnologiyaların texniki məhdudiyyətləri, onların tətbiqi ilə bağlı əsas etik tənqidlər və effektiv tənzimləyici mexanizmlərə olan ehtiyac Avropa İttifaqının Süni İntellekt Aktı (EU AI Act) kontekstində təhlil edilir.

Bundan əlavə, məqalədə EU AI Act-in 5(1)(f) maddəsi təhlil olunur. Həmin maddəyə əsasən təhsil mühitində emosiyaların tanınması sistemlərinin istifadəsi ümumi qayda olaraq qadağan edilir. Bununla yanaşı, Aktın Əlavə III hissəsində imtahanlar zamanı süni intellekt vasitəsilə jestlərin təhlili kimi bəzi funksiyalar qadağan olunmuş deyil, “yüksək riskli” tətbiqlər kimi təsnif edilir ki, bu da şəffaflıq, hesabatlılıq və hüquqi tənzimləmənin ardıcıllığı baxımından müəyyən qeyri-müəyyənlik yaradır. Praktikada isə bu müddəaların heç biri həmin texnologiyaların tətbiqinin tam qarşısını ala bilməmişdir. Eyni zamanda, tələbələrin razılığının alınması əksər hallarda yalnız formal prosedur xarakteri daşıyır və həqiqi məlumatlandırılmış razılığı təmin etmir. Tədqiqat çərçivəsində süni intellekt texnologiyalarının təhsil sisteminə etik inteqrasiyası üçün konseptual çərçivə təqdim edilir və biometrik nəzarətə empirik əsaslandırılmış alternativ yanaşmalar irəli sürülür. Məqalə nəzarətə əsaslanan pedaqoji modeldən uzaqlaşaraq etimad, etik prinsiplər və tələbə hüquqlarına hörmət üzərində qurulmuş təhsil modelinə keçidə dair tövsiyələrlə yekunlaşır.