Yapay zekanın (AI) artan popülaritesi, insanların özellikle sosyal medya platformları aracılığıyla çevrimiçi olarak birbirleriyle nasıl etkileşimde bulundukları üzerinde önemli bir etkiye sahip. Bunun en belirgin olduğu alanlardan biri, kullanıcıların deneyimlerini tercihlerine ve davranışlarına göre kişiselleştirmek için kullanılan öneri algoritmalarıdır. Bununla birlikte, bu algoritmalar, lezbiyen, gey, biseksüel, transseksüel, queer/sorgulama (LGBTQ) ve diğer marjinal grupların temsili de dahil olmak üzere, çeşitliliği ve katılımı sınırlayan istenmeyen sonuçlara da sahip olabilir. Bu makale, AI tabanlı önerilerin LGBTQ temsilini sosyal medyada nasıl etkilediğini, etkilenenler için hangi etik sonuçların mevcut olduğunu ve artan şeffaflık ve düzenlemenin eşitlik ve katılımı nasıl artırabileceğini araştıracaktır. AI tabanlı bir öneri sisteminin bir örneği, Facebook'un "tanıyabileceğiniz insanlar" özelliğidir. Bir kullanıcı bir arkadaş eklediğinde veya yeni birini takip ettiğinde, Facebook etkinliklerini analiz eder ve benzer ilgi alanlarını paylaşan başkalarını önerir. Algoritma birçokları için yararlı olsa da, kendilerine arkadaş gösterildiğine inanan bazı LGBTQ insanlar ve cinsel yönelimlerini veya cinsiyet kimliklerini yansıtmayan potansiyel tarihler arasında endişeler yarattı. Örneğin, bir kişi ikili olmayan olarak tanımlarsa ancak profilinde açıkça listelemiyorsa, Facebook onlara erkek veya kadın olarak tanımlayan kişilerin içeriğini gösterebilir. Benzer şekilde, birisi kendi topluluğunda bir ortak arıyorsa, tercihlerine uyan teklifleri görmeyebilir. Bu kısıtlamalar, özellikle cinsellikleri veya cinsiyet kimlikleri ile ilgili ayrımcılık veya damgalanma ile karşı karşıya kalanlar için izolasyon ve hayal kırıklığı duygularına yol açabilir. Bu algoritmaların nasıl çalıştığına dair şeffaflık eksikliği başka bir sorundur. Kullanıcılar genellikle belirli sonuçların neden göründüğünü bilmezler, bu da sonuçlarını nasıl etkileyeceğini bilmeyi zorlaştırır. Net açıklamalar olmadan, kullanıcılar önyargılı veya haksız uygulamalara meydan okumak için çok az fırsata sahiptir. Buna ek olarak, bu sistemler sürekli olarak kullanıcı davranışlarından öğrenen makine öğrenme tekniklerine dayandığından, hesap verebilirlik önlemleri uygulamadan onları eğitmek için kullanılan veri kümelerinde bulunan önyargıları sürdürebilirler. Örneğin, çoğu gönderiye eşcinsel etiketlerle olumsuz yorumlar eklenirse, algoritma eşcinselliği olumsuzlukla ilişkilendirebilir ve buna göre düzeltebilir. Bu tür bir önyargı, olumlu deneyimleri küçümseyerek ve klişeleri güçlendirerek LGBTQ temsilini daha da sınırlayabilir.
Adalet ve kapsayıcılığın geliştirilmesi, daha fazla şeffaflık ve düzenleme gerektirir. Sosyal medya platformları, öneri sistemlerinin nasıl çalıştığı hakkında ayrıntılı bilgi sağlamalı ve kullanıcıların ayarlarını ihtiyaçlarına göre özelleştirmelerine izin vermelidir. Ayrıca, doğruluk ve tarafsızlığı sağlamak için algoritmaları eğitirken çeşitli veri kümeleri kullanmalıdırlar. Son olarak, düzenleyiciler, şirketleri para cezaları uygulayarak veya uyumu değerlendirmek için düzenli incelemeler talep ederek ayrımcı uygulamalardan sorumlu tutmalıdır. AI sosyal medyada daha yaygın hale geldikçe, LGBTQ insanlar gibi marjinal gruplar üzerindeki etkisini düşünmek önemlidir. Şeffaflığı artırarak ve uygun önlemleri uygulayarak, herkesin kaynaklara ve fırsatlara eşit erişime sahip olduğu daha adil bir çevrimiçi ortam yaratabiliriz. Daha fazla entegre etmek için devam eden çabalarla, teknolojiyi toplumumuzun tüm üyelerini güçlendirmek için kullanabiliriz, kimlik veya tercihe dayalı herhangi bir grubu dışlamayız.
YZ sosyal medya öneri sistemlerinin LGBTQ temsili için etik etkileri nelerdir ve şeffaflık ve düzenleme eşitlik ve katılımı nasıl artırabilir?
YZ öneri sistemlerinin LGBTQ + temsili için sosyal medya platformları üzerindeki etik etkileri, dünya çapında akademisyenler, savunucular ve politika yapıcılar tarafından geniş çapta tartışılmıştır. Şeffaflık ve düzenleme, bu sistemlerde eşitliği ve katılımı artırmak için kritik öneme sahiptir. Transseksüel kişilerin AI önerilerini kullanırken karşılaştıkları temel sorunlardan biri, algoritmaları eğitmek için kullanılan verilerde temsil eksikliğidir.