İnteqrə olunmuş Aksiologiya–MCDA Çərçivəsi (Integrated Axiology–MCDA Framework), süni intellekt idarəçiliyində birdən çox legitim dəyəri açıq şəkildə təsnif edən və bu dəyərlər arasındakı kompromisləri Çoxmeyarlı Qərar Təhlili (Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA) vasitəsilə strukturlaşdırılmış şəkildə araşdıran etik qərar-dəstək çərçivəsidir. Fei Sun, Damir Isovic və Gordana Dodig-Crnkovicin tədqiqatı AI etikasındakı yüksək səviyyəli prinsiplərin real tətbiqdə dəyər münaqişələrini təkbaşına idarə etməkdə yetərsiz qala bilməsi problemindən çıxış edir. Tədqiqat yeni klinik və ya sahə məlumatı yaratmır; fəlsəfi aksiologiya, MCDA modelləşdirilməsi, həssaslıq təhlili, hipotetik sağlamlıq ssenarisi və təhsil, cinayət ədaləti ilə maliyyə sahələrinə konseptual tətbiqlərdən istifadə edir.

Çərçivə dəyərləri üç qrupa ayırır. Daxili dəyərlər insan ləyaqəti, ədalət, muxtariyyət və məxfilik kimi özlüyündə qorunmalı olan normativ sərhədləri; instrumental dəyərlər dəqiqlik, səmərəlilik, etibarlılıq və miqyaslana bilmə kimi etik cəhətdən qəbul edilə bilən məqsədlərə çatmaq qabiliyyətini; əlaqəsəl dəyərlər isə etimad, hesabatlılıq, şəffaflıq və iştirak kimi insanlar, institutlar və AI sistemləri arasındakı legitim münasibətin şərtlərini təmsil edir.

Tədqiqat bu dəyərləri vahid bir “doğru etik bal”a endirməyi məqsəd qoymur. MCDA; meyarların, balların və çəkilərin açıq görünməsini təmin etməklə maraqlı tərəflərin hansı dəyər öhdəliklərinin hansı nəticələrə gətirdiyini müzakirə edə bilməsi üçün istifadə olunur. Daxili dəyərlər həmçinin adi meyarlardan fərqlənir: müəyyən minimum etik şərtləri pozan alternativlərin toplamsal qiymətləndirmədən əvvəl xaric edilməsi lazım gələ bilər.

Hipotetik sağlamlıq ssenarisində dəqiqliyə yönəlmiş Sistem A ilə məxfilik və demoqrafik ədalətə daha çox çəki verən Sistem B müqayisə olunur. Verilmiş fərziyyəvi ballarla Sistem B beş klinik kontekstdən dördündə üstün tutulur; Sistem A yalnız dəqiqliyin çəkisinin %70-ə qaldırıldığı təcili yardım nümunəsində 3,4-ə qarşı 3,3 ilə önə keçir. Ambulator kontekstdəki həssaslıq təhlilində Sistem A-nın üstün tutulması üçün, məxfilik və ədalətin bərabər qalan çəkiləri altında dəqiqliyin təxminən \(w_{Acc}>0{,}67\) səviyyəsində çəkiləndirilməsi tələb olunur. Bu dəyərlər real klinik performans ölçmələri deyil, çərçivənin iş prinsipini göstərmək üçün yaradılmış hipotetik nümunələrdir.

Tədqiqatın əsas problemi

Süni intellekt etikası ədəbiyyatı ədalət, şəffaflıq, hesabatlılıq, insan ləyaqəti, təhlükəsizlik və məxfilik kimi çoxsaylı prinsiplər müəyyən edir. Lakin real sistem hazırlanarkən və ya satın alınarkən bu prinsiplər eyni zamanda eyni istiqamətdə hərəkət etməyə bilər. Daha çox məlumatdan istifadə proqnoz dəqiqliyini artıra bilər, lakin məxfilik riskini böyüdə bilər. Yüksək avtomatlaşdırma səmərəliliyi artırarkən insan nəzarətini azalda bilər. Şəffaflıq tələbləri kommersiya sirri və ya təhlükəsizlik tələbləri ilə toqquşa bilər.

Müəlliflərin çıxış nöqtəsi budur ki, bu münaqişələr yalnız texniki optimallaşdırmanın çatışmazlığından yaranmır. Birdən çox etik dəyərin eyni vaxtda legitim olması bəzi dəyər münaqişələrini struktur xarakterli edir. Buna görə də yalnız prinsiplərin siyahısını dərc etmək, real qərar anında hansı dəyərin hansı əsaslandırma ilə necə çəkiləndiriləcəyini izah etməyə yetməyə bilər.

İnteqrə olunmuş Aksiologiya–MCDA Çərçivəsi Nədir?

İnteqrə olunmuş Aksiologiya–MCDA Çərçivəsi, süni intellekt idarəçiliyindəki dəyərləri fəlsəfi aksiologiya ilə müəyyənləşdirib təsnif edən və alternativləri Çoxmeyarlı Qərar Təhlili ilə müqayisə edərək dəyər öhdəliklərini və kompromisləri şəffaflaşdıran, lakin etik qərarı alqoritmə həvalə etməyən deliberativ qərar-dəstək metodudur.

Aksiologiya nə təmin edir?

Aksiologiya, dəyərlərin nə olduğunu, necə təsnif edilə biləcəyini və niyə əsaslandırıla biləcəyini araşdıran fəlsəfi sahədir. Məqalədə aksiologiyanın vəzifəsi yalnız “hansı prinsip vacibdir?” sualına siyahı şəklində cavab vermək deyil; AI dizaynını, istifadəsini və idarəçiliyini yönləndirən dəyər öhdəliklərini sistemləşdirməkdir.

Moore: daxili və instrumental dəyər fərqi

G. E. Moore-un klassik aksiologiya yanaşması, özlüyündə dəyərli olan daxili yaxşılıqlarla başqa məqsədlərə çatmağa kömək etdiyi üçün dəyər daşıyan instrumental yaxşılıqlar arasındakı fərqi vurğulayır. Məqalə bu fərqi AI etikasına tətbiq edərək insan ləyaqəti və ya ədalət kimi dəyərlərlə performans və səmərəlilik kimi məqsədlərin eyni normativ rola malik olmadığını müdafiə edir.

Ross və toqquşan öhdəliklər

W. D. Ross-un plüralist vəzifə anlayışı sədaqət, ədalət, fayda vermə və zərər verməmə kimi bir neçə öhdəliyin eyni anda keçərli ola biləcəyini və müəyyən hallarda bir-biri ilə toqquşa biləcəyini qəbul edir.

AI sistemlərində məxfilik–təhlükəsizlik, muxtariyyət–fayda və innovasiya–ehtiyat kimi münaqişələr bu düşüncənin müasir nümunələridir. Məqalənin yanaşmasında etik münaqişənin mövcudluğu birbaşa dizayn xətası kimi qəbul edilmir.

Berlin, Raz və Chang: ortaq ölçü problemi

Isaiah Berlinin dəyər plüralizmi bəzi mühüm dəyərlərin vahid ortaq miqyasda kəmiyyətcə müqayisə edilə bilməyəcəyini və bəzi münaqişələrin real itki ehtiva edə biləcəyini vurğulayır. Joseph Raz ölçülməzliklə müqayisəolunmazlığı bir-birindən ayırır; ortaq metrik olmaması hər cür rasional müqayisəni mütləq qeyri-mümkün etmir.

Ruth Changin “on a par” yanaşması da bəzi seçimlərin tam olaraq bərabər, daha yaxşı və ya daha pis olmadan təxminən müqayisə oluna biləcəyini müdafiə edir. Bu yanaşmalar MCDA-nın niyə etik qərarın özü deyil, mühakiməni dəstəkləyən struktur kimi istifadə olunduğunu izah edir.

Nussbaum və minimum hədlər

Martha Nussbaumun qabiliyyətlər yanaşması insan həyatında bir neçə ayrı dəyərin mühüm olduğunu və bəzi əsas qabiliyyətlərin minimum həddin altına düşməsinin başqa sahələrdəki uğurlarla asanlıqla kompensasiya edilə bilməyəcəyini müdafiə edir.

Məqalədə daxili dəyərlərin adi çəkili meyarlardan əvvəl etik uyğunluq sərhədləri yaratması bu cür hədd əsaslı düşüncə ilə uyğundur.

Daxili, Instrumental və Əlaqəsəl Dəyərlər Arasındakı Fərq Nədir?

Daxili dəyərlər insan ləyaqəti, ədalət, muxtariyyət və məxfilik kimi özlüyündə qorunmalı olan normativ sərhədləri; instrumental dəyərlər dəqiqlik, səmərəlilik, etibarlılıq və miqyaslana bilmə kimi etik məqsədlərə çatmağı təmin edən performans xüsusiyyətlərini; əlaqəsəl dəyərlər isə etimad, hesabatlılıq, şəffaflıq və iştirak kimi insan, institut və AI sistemi arasındakı legitim münasibətin şərtlərini ifadə edir.

Təsnifat niyə sərt taksonomiya deyil?

Mənbə üç kateqoriyanın analitik olaraq fərqli olmasına baxmayaraq hər bir dəyərin yalnız bir kateqoriyaya aid olmasının məcburi olmadığını qeyd edir. Məsələn, şəffaflıq və ya hesabatlılıq şərh olunduqları kontekstdən asılı olaraq birdən çox funksiya daşıya bilər.

Buna görə üçlü struktur AI etikasında dəyərlərin rollarını izah etməyə yarayan evristik təsnifatdır; dəyişməz və kontekstdən asılı olmayan ontologiya deyil.

Daxili dəyərlər niyə sıfır çəki ala bilməz?

Məqalədə insan ləyaqəti və ədalət kimi daxili dəyərlər adi üstünlüklər kimi götürülmür. Bu dəyərlər hansı alternativlərin etik qərar məkanına daxil ola biləcəyini məhdudlaşdırır.

Alternativ minimum daxili dəyər şərtini pozursa, yalnız başqa sahələrdə yüksək bal topladığı üçün qəbul edilə bilən hala gəlməməlidir. Mənbə buna görə minimum hədlər, leksikoqrafik sıralama və ya toplamsal qiymətləndirmədən əvvəl alternativin xaric edilməsi kimi metodlar təklif edir.

Instrumental dəyər niyə özlüyündə yetərli deyil?

Yüksək dəqiqlik və ya səmərəlilik etik baxımdan əhəmiyyət daşıya bilər, lakin onların dəyəri hansı məqsədə xidmət etmələri ilə bağlıdır. Məsələn, daha dəqiq klinik proqnoz xəstə faydasını artıra bilər; bunun əvəzində yüksək dəqiqlik üçün məhdudiyyətsiz şəxsi məlumat istifadəsi məxfiliklə toqquşa bilər.

Çərçivənin funksiyası texniki performansı dəyərsizləşdirmək deyil, performansın digər etik dəyərlər üzərində limitsiz üstünlük qurmasının qarşısını almaqdır.

Əlaqəsəl dəyərlərin özünəməxsus rolu

Əlaqəsəl dəyərlər yalnız fərdin hüququna və ya modelin performansına endirilə bilməz. Etimad, hesabatlılıq və mənalı iştirak AI sisteminin istifadə edildiyi institutla ondan təsirlənən insanlar arasındakı münasibətdən asılıdır.

Buna görə əlaqəsəl dəyərlərin iki funksiyası var: AI alternativlərinin qiymətləndirilməsində meyar ola bilərlər və eyni zamanda meyar çəkilərinin necə müəyyənləşdirildiyi qərar prosesinin legitimliyinə təsir göstərə bilər.

Responsible AI çərçivəyə nə əlavə edir?

Responsible AI yanaşması şəffaflıq, hesabatlılıq, ədalət, təhlükəsizlik və insan nəzarəti kimi ümumi idarəçilik gözləntiləri təqdim edir. Məqalə prinsip əsaslı Responsible AI yanaşmasını rədd etmir; aksiologiya və MCDA vasitəsilə bu prinsiplərin konkret dəyər münaqişələrində necə əsaslandırıldığını daha görünən etməyə çalışır.

Mənbə Avropa İttifaqının Süni İntellekt Aktını risk təsnifatı, uyğunluq qiymətləndirilməsi və yüksək riskli tətbiqlərdə sənədləşdirmə tələbləri ilə Responsible AI yönümlərinin institusional nümunələrindən biri kimi müzakirə edir.

Digital Humanism çərçivəyə nə əlavə edir?

Digital Humanism texnologiyanın insan ləyaqəti, muxtariyyət, demokratik iştirak və insan inkişafı ilə əlaqələndirilməsini təmin edən normativ istiqamətdir. Məqalə AI idarəçiliyindəki dəyərlərin yalnız texniki ekspertlər tərəfindən müəyyən edilməməsi və təsirlənən maraqlı tərəflərin də çəkiləndirmə prosesində iştirak etməli olduğu fikrini bu yanaşma üzərindən dəstəkləyir.

İnsan ləyaqətinin pozula bilməyən sərhəd kimi götürülməsi çərçivədəki daxili dəyər məntiqi ilə birbaşa bağlıdır.

Dörd memarlıq komponenti

Aksioloji MCDA standart MCDA-dan necə fərqlənir?

Məqalə standart çoxmeyarlı qərar təhlilini birbaşa etik sahəyə tətbiq etmir. Üç uyğunlaşdırma önə çıxır:

• Daxili məhdudiyyətlər: İnsan ləyaqəti və ya ədalət kimi müəyyən dəyərlər adi meyarlardan əvvəl qəbul edilə bilənlik sərhədləri yaradır.
• Ordinal qiymətləndirmə: Dəqiq kəmiyyət ölçməsinin uyğun olmadığı etik qiymətləndirmələr 1–5 kimi sıralı şkalalarla ifadə oluna bilər.
• Kontekst həssaslığı: Hər sahə üçün eyni universal çəki dəsti istifadə olunmur; meyarların əhəmiyyəti tətbiq kontekstinə görə dəyişə bilər.

Çəkili cəm modeli

Alternativlər çoxluğu:

\[ A=\{A_1,\ldots,A_m\} \]

və meyarlar çoxluğu:

\[ C=\{C_1,\ldots,C_n\} \]

kimi nəzərdən keçirildikdə, mənbə alternativ \(A_i\) üçün ümumi balı:

\[ S(A_i)=\sum_{j=1}^{n}w_jx_{ij} \tag{1} \]

şəklində müəyyən edir.

Burada:

• \(S(A_i)\): \(A_i\) alternativinin ümumi MCDA balı;
• \(w_j\): \(C_j\) meyarına verilən nisbi çəki;
• \(x_{ij}\): \(A_i\) alternativinin \(C_j\) meyarındakı performans balıdır.

Çəkilər:

\[ \sum_{j=1}^{n}w_j=1, \qquad w_j>0\ \text{içsel kriterler için} \tag{2} \]

şərtini ödəyir.

Birinci şərt çəkiləri normallaşdırır. İkinci şərt isə daxili meyarların qiymətləndirmədən tamamilə çıxarıla bilməyəcəyini göstərir. Bununla belə mənbə yalnız \(w_j>0\) şərtinə güvənmir; ciddi daxili dəyər pozuntularında toplamsal modeldən əvvəl xaric etmə və ya hüquq əsaslı qiymətləndirmənin lazım ola biləcəyini ayrıca qeyd edir.

Niyə çəkili cəm modeli seçilib?

Çəkili cəm metodu ən inkişaf etmiş MCDA metodu olduğu üçün seçilməyib. Mənbəyə görə əsas üstünlüyü geniş maraqlı tərəf qruplarının iştirak etdiyi deliberativ proseslərdə asan başa düşülməsi və çəki–bal əlaqəsinin izlənə bilməsidir.

Analitik İyerarxiya Prosesi, outranking metodları və ya başqa çoxmeyarlı metodlar daha inkişaf etmiş xüsusiyyətlər təqdim edə bilər; lakin iştirakçı qiymətləndirmədə daha mürəkkəb ola bilərlər.

Şəkil 1: yeddi mərhələli etik qiymətləndirmə dövrü

1. Kontekstin müəyyənləşdirilməsi: Qərar mühiti, maraqlı tərəflər və AI alternativləri müəyyənləşdirilir.
2. Meyarların müəyyənləşdirilməsi: Kontekstə xas daxili, instrumental və əlaqəsəl dəyərlər seçilir.
3. Performans qiymətləndirilməsi: Alternativlər hər meyar üzrə mövcud dəlil və ya ekspert qiymətləndirməsi ilə ballanır.
4. Çəkilərin müəyyənləşdirilməsi: Meyarların nisbi əhəmiyyəti maraqlı tərəflərin müzakirəsi ilə müəyyənləşdirilir.
5. Ballama və sıralama: Çəkili cəm modeli ilə alternativlər müqayisə edilir.
6. Həssaslıq təhlili: Çəki dəyişikliklərinin sıralamanı dəyişdirib-dəyişdirmədiyi və üstünlük dəyişmə hədləri araşdırılır.
7. Əsaslandırılmış mühakimə: Nəticə şərh olunur, qərarın etik əsaslandırılması qeyd edilir və lazım gəldikdə əvvəlki mərhələlər yeni fərziyyələrlə təkrarlanır.

Mənbə Şəkil 1-in əsas mesajı xətti “alqoritm qərar verir” axını deyil. Proses iterativdir; əsaslandırılmış mühakimə mərhələsi yeni məlumat və ya etirazlar ortaya çıxdıqda prosesin əvvəlki mərhələlərinə qayıtmağa imkan verir.

MCDA etikanı həll edirmi?

Xeyr. Mənbə xüsusilə qeyd edir ki, ölçülməz və ya barışdırıla bilməyən dəyərlər mövcud olduğuna görə heç bir alqoritm vahid və zəruri etik nəticəni hesablaya bilməz. MCDA-nın rolu hansı dəyərlərin seçildiyini, hansı çəkilərdən istifadə edildiyini və nəticələrin bu öhdəliklərdən necə asılı olduğunu görünən etməkdir.

Texniki ekspertlər sistemin performansı və tətbiq oluna bilməsi haqqında məlumat verir; maraqlı tərəflər isə dəyər prioritetləri, sosial kontekst və qəbul edilə bilən kompromislər barədə mövqe bildirir. Çərçivə bu iki məlumat növünü eyni prosesdə bir araya gətirməyi məqsəd qoyur.

Həssaslıq Təhlili Etik Qərar Haqqında Nə Göstərir?

Həssaslıq təhlili hansı alternativin üstün tutulmasının dəyər çəkilərindəki dəyişikliklərə nə qədər davamlı olduğunu və üstünlük sırasının hansı çəki həddində dəyişdiyini göstərir; bu məqalədəki sağlamlıq ssenarisində nəticələr hipotetik ballar və çəkilərdən asılıdır və real klinik üstünlüyün sübutu deyil.

Hipotetik sağlamlıq ssenarisinin quruluşu

Mənbə iki süni diaqnostik sistemi müəyyən edir:

• Sistem A: genomik məlumatlar, elektron sağlamlıq qeydləri və ailə tarixçəsi kimi geniş xəstə məlumatlarından istifadə edən, dəqiqlik üçün optimallaşdırılmış dərin öyrənmə sistemi. Geniş məlumat çıxışı səbəbindən daha yüksək məxfilik riski və demoqrafik baxımdan balanssız təlim məlumatı fərz olunur.
• Sistem B: razılığa əsaslanan məlumat minimallaşdırılması və diferensial məxfilikdən istifadə edən sistem. Daha az məlumat çıxışı səbəbindən Sistem A-dan daha aşağı dəqiqlik, lakin daha güclü məxfilik və daha balanslı demoqrafik performans fərz olunur.

Bunlar tədqiqat tərəfindən real klinik sistemlərdən ölçülmüş xüsusiyyətlər deyil; etik kompromisləri nəzarətli şəkildə görünən etmək üçün müəyyənləşdirilmiş hipotetik alternativlərdir.

Beş klinik kontekst

Ssenari beş konteksti müqayisə edir:

• rutin ambulator klinika;
• təcili yardım;
• ictimai sağlamlıq;
• pediatriya klinikası;
• geriatrik qayğı.

Üç maraqlı tərəf qrupu da fərqli prioritetlər daşıyır: klinisistlər xüsusilə yüksək riskli mühitlərdə dəqiqlik və təhlükəsizliyə; xəstə müdafiəçiləri məxfilik, muxtariyyət və ədalətə; ictimai sağlamlıq rəsmiləri isə dəqiqliklə ictimai etimad arasında balansa əhəmiyyət verir.

Hipotetik performans balları

Bal şkalası 1–4-dür. Mənbə ədaləti demoqrafik performans bərabərliyi kimi müəyyən edir. Bu balların hamısı hipotetikdir.

Klinik kontekstlərə görə nəticələr

Sistem B beş kontekstdən dördündə üstün tutulur. Sistem A yalnız dəqiqlik çəkisinin 0,70 olduğu təcili yardım ssenarisində 0,1 bal fərqlə önə keçir.

Ambulator həssaslıq təhlili

Sistem B bu dörd ssenarinin hamısında üstün tutulur. Mənbənin analitik nəticəsinə görə məxfilik və ədalət bərabər çəkidə saxlanıldıqda Sistem A yalnız dəqiqlik çəkisinin təxminən \(w_{Acc}>0{,}67\) səviyyəsinə yüksəlməsi ilə üstün tutulmağa başlayır.

Bu hədd necə şərh edilməlidir?

\(0{,}67\) dəyəri universal sağlamlıq etikası həddi deyil. Hədd yalnız mənbədə yaradılmış iki hipotetik sistemin 1–4 performans ballarına və məxfiliklə ədalət çəkilərinin bərabər saxlanıldığı xüsusi fərziyyəyə aiddir.

Elmi dəyəri etik üstünlüyün hansı fərziyyə dəyişdikdə tərsinə döndüyünü görünən etməkdir. Real xəstəxana satınalma və ya klinik istifadə qərarında performans məlumatları, məxfilik riskləri, ədalət ölçmələri və maraqlı tərəf çəkiləri real dəlillərdən yenidən qurulmalıdır.

Sağlamlıq ssenarisinin açıq məhdudiyyətləri

• Ballar empirik olaraq təsdiqlənməyib.
• Çəkilər real maraqlı tərəf müsahibələrindən törədilməyib.
• Yalnız iki alternativ qiymətləndirilib.
• Əlaqəsəl dəyərlər ayrıca meyarlar kimi sağlamlıq cədvəlinə daxil edilməyib.
• Real tətbiq klinik doğrulama, məxfilik auditi və strukturlaşdırılmış dəyər müəyyənləşdirməsi tələb edir.

Təhsil sahəsinə tətbiq

Təhsildə məqalənin əsas etik gərginliyi fərdiləşdirmə ilə bərabərlik arasındadır. Adaptiv öyrənmə, avtomatlaşdırılmış qiymətləndirmə, erkən xəbərdarlıq və qəbul sistemləri təfərrüatlı tələbə məlumatlarına əsaslana bilər; lakin fərqli sosial-iqtisadi, irqi və ya əlillik qruplarında qeyri-bərabər performans göstərə bilər.

Buna görə təhsil tətbiqində proqnoz dəqiqliyi, müxtəlif tələbə qrupları arasındakı bərabərlik, məlumatların qorunma gücü və müəllim agentliyinin qorunması kimi meyarlar qiymətləndirilə bilər. Mənbə çəkilərin institutun missiyasına və tələbə ehtiyaclarına bağlı olmalı olduğunu müdafiə edir.

Cinayət ədaləti sahəsinə tətbiq

Proqnoz əsaslı polislik, təkrar cinayət riski qiymətləndirməsi və zaminlik alqoritmlərində mərkəzi gərginlik səmərəliliklə ədalət arasındadır.

Çərçivədə ədalət və insan ləyaqəti daxili dəyərlərdir; müəyyən qrupları sistematik şəkildə əlverişsiz vəziyyətə salan sistemin səmərəlilik qazancı bu pozuntunu sadə çəkiləndirmə ilə kompensasiya etməməlidir. Qəbul edilə bilən etik sahə daxilində isə müxtəlif dəqiqlik ölçüləri və ya insan nəzarətinin dərəcəsi kimi kompromislər MCDA ilə müzakirə oluna bilər.

Maliyyə sahəsinə tətbiq

Kredit ballaması, fırıldaqçılığın aşkarlanması, alqoritmik ticarət və sığorta qiymətlənməsi səmərəlilik və gəlirlilik təzyiqi altında işləyir. Mənbə bu məqsədlərin ədalət, şəffaflıq və hesabatlılıqla toqquşa biləcəyini müzakirə edir.

Maliyyədə şəffaflıq yalnız instrumental xüsusiyyət deyil; istehlakçı etimadını və avtomatlaşdırılmış qərarların legitimliyini dəstəklədiyi üçün əlaqəsəl dəyər də ola bilər. Bu nümunə üçlü dəyər təsnifatının niyə kontekstə həssas evristik struktur kimi istifadə olunduğunu göstərir.

Sahələr arasında dəyişən etik gərginliklər

Çərçivənin güclü tərəfləri

• Fəlsəfi əsas: Etik qiymətləndirməni yalnız siyasət prinsipləri siyahısına deyil, dəyər nəzəriyyəsinə bağlayır.
• Kontekst həssaslığı: Hər sahə və institut üçün vahid universal çəki sırasını fərz etmir.
• Şəffaflıq: Meyar, bal, çəki və əsaslandırmaların qeydiyyata alınmasını dəstəkləyir.
• İzlənə bilmə: Qərar üçün etik audit trail yaratmağı məqsəd qoyur.
• İştirakçılıq: Maraqlı tərəflərin dəyər prioritetlərini ifadə və əsaslandırmasına imkan yaradır.
• Həssaslıq təhlili: Nəticənin hansı dəyər fərziyyəsindən nə qədər asılı olduğunu görünən edir.

Çərçivənin məhdudiyyətləri

Çəkilərin subyektivliyi: Maraqlı tərəflərin eyni dəyər üçün fərqli çəkilər verməsi normaldır və hansı çəkinin “doğru” olduğunu müəyyənləşdirən tam tərəfsiz qayda yoxdur.

Saxta dəqiqlik riski: Sayısal ballar etik mühakimələrin əslində malik olmadığı dəqiqlik görüntüsü yarada bilər. MCDA balı etik əsaslandırmanın yerini tutmamalıdır.

Meyar seçimi: Dəqiqlik və səmərəlilik kimi asan ölçülən dəyərlər insan ləyaqəti və ya etimad kimi çətin ölçülən dəyərləri kölgədə qoya bilər.

Resurs tələbi: Maraqlı tərəf iştirakı, məlumat toplama, meyar qiymətləndirməsi və həssaslıq təhlili zaman və institusional resurs tələb edə bilər.

Ölçülməzlik: Bəzi dəyərlərin hətta ortaq ordinal şkalaya çevrilməsi uyğun olmaya bilər. İnsan ləyaqətinin pozulması kimi hallarda çəkili cəm yanıltıcı ola bilər.

Alternativ yanaşmalarla müqayisə

Mənbənin qiymətləndirməsinə görə prinsip əsaslı yanaşmalar əlçatan və geniş razılaşma yarada bilər, lakin konkret dəyər münaqişələrində prosedur detalları çatışmaya bilər. Hesablama etikası və ədalət metrikləri daha yüksək formallıq və audit oluna bilmə təmin edə bilər, lakin dəyər plüralizmini və kontekst fərqlərini həddən artıq sadələşdirə bilər.

İştirakçı dizayn yanaşmaları demokratik legitimliyi gücləndirir; lakin dəyərlər arasında sistematik müqayisə aparmaq üçün həmişə aydın hesablama strukturu təqdim etmir. İnteqrə olunmuş Aksiologiya–MCDA Çərçivəsi bu yanaşmalar arasında aralıq mövqe tutmağı hədəfləyir: fəlsəfi əsası, formal strukturu və iştirakçı mühakiməni eyni prosesdə birləşdirmək.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqatın metodu dörd əsas təbəqədən ibarətdir: fəlsəfi aksiologiya və dəyər plüralizminin konseptual təhlili; daxili–instrumental–əlaqəsəl dəyər təsnifatının yaradılması; çəkili cəm MCDA modelinin etik uyğunluq məhdudiyyətləri ilə birlikdə tətbiqi; hipotetik sağlamlıq ssenarisi və təhsil, cinayət ədaləti ilə maliyyə sahələrindəki konseptual tətbiqlər üzərindən modelin davranışının araşdırılması. Yeni xəstə məlumatı, sahə məlumatı və ya müstəqil eksperimental məlumat dəsti yaradılmayıb.

Analitik iş axını

1. Prinsip əsaslı AI etikasında konkret dəyər münaqişələrini idarəetmə boşluğu müəyyən edilir.
2. Moore, Ross, Berlin, Raz, Chang və Nussbaum kimi aksiologiya və plüralizm yanaşmalarından normativ əsas qurulur.
3. Responsible AI və Digital Humanism idarəçilik təbəqələri bu aksioloji əsasla birləşdirilir.
4. Daxili, instrumental və əlaqəsəl dəyərlərdən ibarət üçlü təsnifat qurulur.
5. Daxili dəyərlər qəbul edilə bilənlik məhdudiyyətləri, digər meyarlar isə çoxmeyarlı qiymətləndirmə dəyişənləri kimi təşkil edilir.
6. Çəkili cəm MCDA tənliyi müəyyən edilir.
7. Yeddi mərhələli iterativ qərar-dəstək proseduru yaradılır.
8. Hipotetik sağlamlıq ssenarisində iki AI sistemi 1–4 şkalasında üç meyar üzrə qiymətləndirilir.
9. Beş klinik kontekst üçün fərqli nümunə çəki vektorları tətbiq edilir.
10. Həssaslıq təhlili ilə üstünlük sıralamasının çəki dəyişməsinə davamlılığı və təxminən keçid həddi araşdırılır.
11. Çərçivə təhsil, cinayət ədaləti və maliyyə sahələrinə konseptual olaraq uyğunlaşdırılır.
12. Metodun fəlsəfi, riyazi və idarəçilik baxımından güclü tərəfləri və məhdudiyyətləri qiymətləndirilir.

Əsas kəmiyyət nəticələri

• Sistem A-nın hipotetik meyar balları: dəqiqlik 4, məxfilik 2, ədalət 2.
• Sistem B-nin hipotetik meyar balları: dəqiqlik 3, məxfilik 4, ədalət 4.
• Beş klinik kontekstdən dördündə Sistem B, birində Sistem A üstün tutulub.
• Təcili yardım çəkiləri 0,70 / 0,15 / 0,15 olduqda Sistem A 3,4; Sistem B 3,3 ümumi bal alıb.
• Ambulator həssaslıq təhlilindəki dörd nümunə çəki dəstinin hamısında Sistem B üstün tutulub.
• Məxfilik və ədalət bərabər çəkidə saxlanıldıqda Sistem A-nın üstünlük dəyişmə həddi təxminən \(w_{Acc}>0{,}67\) kimi verilib.

Əsas konseptual nəticələr

• AI idarəçiliyindəki bəzi etik münaqişələr real dəyər plüralizmindən yaranır və yalnız texniki optimallaşdırma ilə aradan qaldırıla bilməz.
• Etik dəyərlərin rollarını açıq şəkildə təsnif etmək görünməyən fərziyyələri qərar prosesinin açıq hissəsinə çevirə bilər.
• Daxili dəyərlər adi performans meyarları kimi limitsiz kompromisə açıq olmamalıdır.
• MCDA etik münaqişəni avtomatik həll etmək əvəzinə dəyər öhdəliklərini, çəkiləri və kompromisləri görünən edən deliberasiya strukturu kimi istifadə olunmalıdır.
• Həssaslıq təhlili hansı qərarın hansı dəyər fərziyyəsi altında kövrək və ya sabit olduğunu göstərməkdə mərkəzi rol oynayır.
• AI etikası üçün vahid universal meyar çəkisi əvəzinə kontekst və maraqlı tərəflərə görə dəyişən qiymətləndirmələr tələb olunur.

Şəkil 1-in elmi rolu

Mənbə Şəkil 1 yeddi mərhələli qiymətləndirmə prosedurunu bir istiqamətli pipeline kimi deyil, əsaslandırılmış mühakimədən yenidən kontekst və meyarların müəyyənləşdirilməsinə qayıda bilən iterativ dövr kimi göstərir. Şəklin əsas elmi mesajı etik AI idarəçiliyinin “bir dəfə hesabla və qərar ver” əməliyyatı olmadığı; yeni dəlil, yeni maraqlı tərəf mövqeyi və ya dəyişən sistem şərtləri qarşısında yenidən açıla bilən proses olmasıdır.

Cədvəl 1-in elmi rolu

Mənbə Cədvəl 1 daxili, instrumental və əlaqəsəl dəyərlərin abstrakt kateqoriyalar kimi qalmadığını; sağlamlıq, təhsil, cinayət ədaləti və maliyyə sahələrində fərqli formalarda konkretləşə bildiyini göstərir. Cədvəl həmçinin hesabatlılıq və şəffaflığın kontekstdən asılı olaraq birdən çox kateqoriya ilə əlaqələndirilə biləcəyini açıq şəkildə qeyd edir.

Cədvəl 2-nin elmi rolu

Cədvəl 2 eyni iki hipotetik AI sisteminin fərqli klinik kontekstlərdə fərqli çəkiləndirmələrə görə fərqli sıralana biləcəyini göstərir. Beləliklə çərçivənin “bir sistem hər yerdə ən etikdir” tipli kontekstdən asılı olmayan nəticə vermədiyini görünən edir.

Cədvəl 3-ün elmi rolu

Cədvəl 3 tək bir çəkiləndirmə nəticəsinə güvənmək əvəzinə qərarın fərqli dəyər prioritetlərinə nə qədər həssas olduğunu göstərir. Bu cədvəl sayəsində yalnız üstün tutulan alternativ deyil, üstünlüyün nə qədər güclü və ya kövrək olduğu da müzakirə oluna bilər.

Cədvəl 4-ün elmi rolu

Cədvəl 4 dəyər təsnifatının fərqli sektorlara mexaniki şəkildə eyni meyar dəsti ilə tətbiq olunmadığını göstərir. Sağlamlıqda dəqiqlik–məxfilik, təhsildə fərdiləşdirmə–bərabərlik, cinayət ədalətində səmərəlilik–prosessual təminat və maliyyədə gəlirlilik–ədalət gərginlikləri fərqli dəyər memarlıqları tələb edir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi şərh

• İnteqrə olunmuş Aksiologiya–MCDA strukturu AI idarəçiliyində dəyər öhdəliklərini və kompromisləri daha açıq və izlənə bilən hala gətirə bilər.
• Üçlü dəyər təsnifatı fərqli normativ rollara malik dəyərlərin eyni kateqoriyada yığılmasını azalda bilər.
• Həssaslıq təhlili qərarın çəki fərziyyələrindən nə qədər asılı olduğunu göstərə bilər.
• Hipotetik sağlamlıq ssenarisi eyni iki alternativin kontekst dəyişdikdə fərqli sıralana biləcəyini göstərir.
• Çərçivə texniki ekspertiza ilə maraqlı tərəflərin dəyər mühakimələrinin eyni prosesdə birlikdə istifadə olunmasını dəstəkləyir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi şərh

• Tədqiqat Sistem A və ya Sistem B adlı real klinik məhsulların performansını sınaqdan keçirmir.
• 3,4 / 3,3 və ya \(w_{Acc}>0{,}67\) nəticələri real klinik hədlər deyil.
• Çərçivə “etik baxımdan doğru” vahid nəticəni avtomatik hesablamır.
• MCDA balının yüksək olması özlüyündə insan ləyaqəti və ya əsas hüquqların pozulmasını legitimləşdirmir.
• Tədqiqat çəkilərin tam obyektiv müəyyən edilə biləcəyini irəli sürmür.
• Təhsil, cinayət ədaləti və maliyyə bölmələri yeni sahə təcrübələri deyil; ədəbiyyata əsaslanan tətbiq müzakirələridir.
• Tədqiqat bütün dəyərlərin vahid ortaq kəmiyyət şkalasında etibarlı şəkildə müqayisə edilə biləcəyini müdafiə etmir.
• Tədqiqat real institutlarda praktik tətbiqolunma və ya legitimliyin empirik şəkildə təsdiqləndiyini göstərmir.

Gələcək tədqiqat

Müəlliflər real institutlarda sağlamlıq satınalma prosesləri, təhsil texnologiyası qiymətləndirməsi və AI dəstəkli məhkəmə prosesləri kimi sahələrdə empirik sınaqlar təklif edir. Gələcək metodoloji tədqiqatların ELECTRE və PROMETHEE kimi outranking metodlarını və qeyri-xətti və ya tam müqayisə edilə bilməyən dəyər münasibətlərinə uyğun çox-atributlu fayda yanaşmalarını araşdırması təklif olunur.

Mənbə həmçinin kənarlaşdırılmış və ya təmsil gücü zəif qrupların dəyər müəyyənləşdirmə prosesinə daha yaxşı daxil edilməsi üçün iştirakçı dizaynla daha sıx inteqrasiyanı, sistemlər dəyişdikcə meyar və çəkilərin necə yenilənəcəyini müəyyən edən idarəçilik proseslərini və həqiqətən ölçülməz dəyərləri ehtiva edən çətin hallarda sınaqları təklif edir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Operationalizing Pluralist AI Governance with the Integrated Axiology–MCDA Framework

Müəlliflər: Fei Sun; Damir Isovic; Gordana Dodig-Crnkovic

Məsul müəllif: Fei Sun

Qurumlar: Department of Computer Science, Mälardalen University, Västerås, Sweden; Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden.

Jurnal: Philosophies

Nəşriyyat: MDPI

Nəşr məlumatı: 2026, Cild 11, Say 3, Məqalə 93

Təqdim: 13 Aprel 2026

Reviziya: 26 May 2026

Qəbul: 29 May 2026

Nəşr tarixi: 8 İyun 2026

DOI: 10.3390/philosophies11030093

Rəsmi keçid: https://doi.org/10.3390/philosophies11030093

Mənbə növü: Rəyli nəzəri/normativ süni intellekt etikası və idarəçilik tədqiqat məqaləsi; MCDA modelləşdirilməsi və hipotetik hal təhlili ehtiva edir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Açar sözlər: AI ethics; axiology; value pluralism; relational values; multi-criteria decision analysis; sensitivity analysis.

Tədqiqat yanaşması: Fəlsəfi aksiologiya və dəyər plüralizmi təhlili, üçlü dəyər təsnifatı, çəkili cəm MCDA modeli, həssaslıq təhlili, hipotetik sağlamlıq halı və sektorlararası konseptual tətbiqlər.

Əsas metod: Daxili, instrumental və əlaqəsəl dəyərlərin müəyyənləşdirilməsi; kontekstə xas meyar və çəkilərin yaradılması; etik baxımdan qəbul edilə bilən alternativlərin çoxmeyarlı ballanması; həssaslıq təhlili; əsaslandırılmış maraqlı tərəf qiymətləndirməsi və iterativ yenidən baxış.

Əsas tənlik: \(S(A_i)=\sum_{j=1}^{n}w_jx_{ij}\), \(\sum_jw_j=1\) və daxili meyarlar üçün \(w_j>0\).

Mənbə Şəkil 1: İnteqrə olunmuş Aksiologiya–MCDA Çərçivəsinin yeddi mərhələli iterativ metodoloji proseduru.

Mənbə Cədvəl 1: Daxili, instrumental və əlaqəsəl dəyərlərin sahələrə xas nümunələri.

Mənbə Cədvəl 2: Beş hipotetik klinik kontekstdə iki diaqnostik AI sisteminin etik qiymətləndirilməsi.

Mənbə Cədvəl 3: Ambulator kontekstdə fərqli meyar çəkiləri altında həssaslıq təhlili.

Mənbə Cədvəl 4: Sağlamlıq, təhsil, cinayət ədaləti və maliyyə sahələrinin müqayisəli aksioloji təhlili.

Hipotetik hal sərhədi: Sağlamlıq ssenarisindəki performans balları empirik olaraq təsdiqlənməyib və çəkilər real maraqlı tərəflərin dəyər müəyyənləşdirmə prosesindən törədilməyib. Nəticələr metodun iş prinsipini göstərmək üçün yaradılıb.

Maliyyələşdirmə: Xarici maliyyələşdirmə alınmayıb.

Etik komitə: Tətbiq edilmir.

Məlumatlandırılmış razılıq: Tətbiq edilmir.

Məlumatların əlçatanlığı: Tədqiqatda yeni məlumat yaradılmayıb və ya təhlil edilməyib; məlumat paylaşımı tətbiq edilmir.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər maraqlar toqquşması olmadığını bildiriblər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma Gordana Dodig-Crnkovic, Fei Sun və Damir Isovic; metodologiya, formal təhlil və araşdırma Fei Sun; ilkin layihə Fei Sun; nəzərdən keçirmə və redaktə Damir Isovic ilə Gordana Dodig-Crnkovic; məsləhətçilik Damir Isovic və Gordana Dodig-Crnkovic tərəfindən həyata keçirilib.

AI istifadəsi bəyanatı: Mənbədə ayrıca generativ süni intellekt / dil modeli istifadəsi bəyanatı təqdim edilmir.

Əsas metodoloji məhdudiyyətlər: Çəki təyini subyektiv ola bilər; sayısal nəticələr saxta dəqiqlik yarada bilər; meyar seçimi ölçülməsi asan dəyərləri üstün vəziyyətə gətirə bilər; tam MCDA prosesi resurs tələb edə bilər; bəzi dəyərlər toplamsal və hətta ordinal müqayisə üçün uyğun olmaya bilər.

Verianla vizual uyğunluğu: Mənbə Şəkil 1 source-derived yeddi mərhələli metod sxemi kimi yenidən çəkilə bilər. Cədvəl 2 və Cədvəl 3 məlumatları source-faithful müqayisəli qrafiklər üçün uyğundur.

Verianla Live uyğunluğu: Metod dövrü üçün Live Process, iki sistemin mənbə cədvəllərindəki sabit balları üçün Live Compare və həssaslıq nəticələri üçün Live Data uyğundur. Etik meyar çəkilərinin istifadəçi tərəfindən dəyişdirildiyi və mənbədə olmayan yeni nəticələr hesablayan interaktiv simulyasiya bu tədqiqatın mənbəyə sadiqliyi baxımından uyğun deyil.

Verianla metod qeydi: Bu məzmun orijinal məqalənin cümlə-cümlə və ya abzas-abzas tərcüməsi deyil. Tədqiqatın aksioloji əsası, üçlü dəyər təsnifatı, Responsible AI və Digital Humanism əlaqəsi, MCDA tənlikləri, yeddi mərhələli metodu, hipotetik sağlamlıq halı, mənbə cədvəllərindəki sayısal nəticələr, sektorlararası tətbiqlər və açıq məhdudiyyətləri ayrılaraq müstəqil Azərbaycan dilində öyrədici elmi struktur kimi yenidən təşkil edilib. Mənbədə olmayan klinik məlumat, dəqiqlik faizi, yeni çəki, performans nəticəsi və ya etik hədd əlavə edilməyib.