Son yıllarda, yapay zekadaki (AI) gelişmeler, işletmelerin çalışma ve insanların iletişim kurma biçiminde devrim yarattı. Ancak, toplumu dönüştürme potansiyeline rağmen, AI fark edilmeden gidebilecek ancak sosyal eşitliği önemli ölçüde etkileyebilecek önyargıları sürdürme eğilimindedir. Bu makale, YZ sistemlerinin yanlışlıkla belirli grupları dezavantajlı hale getirebilecek cinsiyet klişelerini ve normlarını nasıl teşvik edebileceğini tartışacak ve teknolojik gelişmeyi teşvik ederken bu tür önyargıları azaltmak için çözümler sunacaktır. Yüz tanıma teknolojisi, ses asistanları ve dil modelleri gibi AI uygulamalarında kullanılan bazı yazılım algoritmaları, cinsiyet ve cinsel kimliğe dayanan önyargıları kodlayabilir. Örneğin, bu programlar, cinsiyet klişelerini yansıtabilecek mevcut veri kümelerine dayanan kalıpları tanımak için tasarlanmıştır. Yüz tanıma algoritmaları, beyaz erkek yüzlerinin görüntüleri aracılığıyla eğitilir ve bu da kadınlara ve renkli insanlara karşı önyargıya yol açar. Aynı şey, varsayılan ayarları erkek seslerini varsayan Siri veya Alexa gibi ses asistanları için de geçerlidir ve kadınlar tarafından ele alındığında soruları görmezden gelmeye zorlar. Dil modelleri ayrıca, tipik olarak heteronormatif erkek-kadın ilişkilerini yansıtan geçmiş metinsel verilere dayanır ve bu da ikili olmayan cinsiyetlerin ve tek eşlilik dışındaki ilişkilerin sınırlı bir şekilde anlaşılmasına yol açar. Bu önyargılar, işyerinde ayrımcılık, sağlık hizmetlerine eşit erişim ve eğitimde temsil eksikliği gibi haksız sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle bu tür sapmaların düzeltilmesi, daha çeşitli veri kümeleri, kapsayıcı tasarım ilkeleri ve sürekli izleme gerektirir. İşletmeler, önyargıları en aza indirmek için eğitim verilerinin farklı cinsiyetleri, ırkları, yaşları, vücut tiplerini ve yönelimlerini içermesini sağlamalıdır. Ayrıca, geliştiriciler kişisel bilgilerin sömürülmesini önlemek için gizlilik korumaları içermelidir. Son olarak, düzenli test ve denetim, sistemdeki bilinçsiz önyargıların belirlenmesine ve ele alınmasına yardımcı olabilir ve yeniliği boğmadan eşitliği teşvik edebilir. Sonuç olarak, AI sistemleri, bilinçli çabalarla düzeltilmediği takdirde eşitsizliği sürdüren cinsiyet normlarını ve klişeleri teşvik edebilir. Çeşitli verileri toplayarak, kapsayıcı tasarım ilkelerini uygulayarak ve düzenli olarak test ederek, işletmeler ve bireyler teknolojik gelişmelerden yararlanmaya devam ederken adil bir toplum yaratabilirler.
YZ sistemlerinin istemeden heteronormatif veya cisnormal önyargıları sürdürme mekanizmaları nelerdir ve bu önyargılar yeniliği boğmadan nasıl düzeltilebilir?
AI algoritmaları, doğal tarafsızlıklarına rağmen, tüm cinsiyetleri, cinsel yönelimleri veya cinsiyet kimliklerini temsil etmeyen veriler üzerinde eğitildikleri takdirde mevcut sosyal normları yeniden üretebilirler. Bu, marjinal gruplara karşı ayrımcılığı daha da sürdürebilecek yanlış tahminlere, kararlara ve tavsiyelere yol açabilir. Bu sorunu çözmek için, geliştiriciler daha çeşitli veri kümeleri toplamalı ve algoritmalarının adil ilkeler göz önünde bulundurularak tasarlandığından emin olmalıdır.