Yapay Zeka (AI), sağlık hizmetlerinden finans ve eğlenceye kadar çeşitli alanlarda önemli adımlar attı. Bununla birlikte, lezbiyen, gey, biseksüel, transseksüel (LGBT) insanlara karşı önyargı söz konusu olduğunda da benzersiz bir meydan okuma sunuyor. AI algoritmaları verilerden öğrenmek ve desen tabanlı kararlar vermek için tasarlandığından, eksik, önyargılı veya yanıltıcı olması durumunda bu verilerden önyargıları devralabilirler. Bu, AI sistemlerinin LGBT popülasyonlarına karşı klişeleri ve önyargıları sürdürebileceği ve istihdam, konut, eğitim ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda eşit olmayan sonuçlara yol açabileceği anlamına gelir. Herkes için adil sonuçlar sağlamak için, geliştiriciler adalet ve katılımı teşvik eden etik çerçeveler uygulamalıdır. Bu yapılar temsil, azaltma, denetim, izleme ve hesap verebilirlik gibi çeşitli mekanizmaları içerir. Bu mekanizmaları uygulayarak, geliştiriciler LGBT bireylere karşı ayrımcılık yapmayan ve onlara eşit fırsatlar sunan AI sistemleri oluşturabilirler. İlk olarak, geliştiriciler LGBT kişilerin veri kümelerinde yeterince temsil edildiğinden emin olmalıdır. Eğer LGBT bireyler AI modellerini eğitmek için kullanılan verilerde yeterince temsil edilmezse, sistemin bu önyargıları yansıtması ve nüfus çeşitliliğini doğru bir şekilde yansıtmaması muhtemeldir. Bu nedenle geliştiriciler, LGBT bireyleri içeren doğru ve temsili verileri toplamak için farklı gruplarla çalışmalıdır. Ayrıca kodlarında cinsiyete özgü zamirleri kullanmaktan kaçınmalı ve bunun yerine sistemin daha kapsayıcı olmasını sağlayan "onlar/onlar'gibi ikili olmayan bir dil kullanmalıdırlar. İkincisi, geliştiriciler LGBT önyargısını en aza indirmek için veri temizleme ve aşırı örnekleme gibi teknikleri uygulayabilirler. Veri temizleme, ayrımcılığa yol açabilecek herhangi bir bilginin kaldırılmasını içerirken, aşırı örnekleme, verilerdeki az temsil edilen grupların örneklerinin sayısını artırır. Bu, sistemin herkesi eşit olarak tanımasını ve temsil etmesini sağlar. Örneğin, bir model, görüntülerin yalnızca %5'inin eşcinsel çiftleri içerdiği bir veri kümesi üzerinde eğitilirse, bunları anormal veya olağandışı olarak yorumlayabilir ve yanlış kararlara neden olabilir. Üçüncüsü, geliştiriciler açıklanabilir AI (XAI) gibi teknikleri kullanarak algoritmalarının performansını düzenli olarak izleyebilirler. XAI, algoritmanın kararlarını nasıl verdiğini göstermek için görselleştirmeleri ve diğer araçları kullanır ve geliştiricilerin belirli grupları etkileyebilecek kalıpları veya önyargıları tanımlamasına izin verir. Bu şekilde sistemdeki herhangi bir adaletsizliği hızlı bir şekilde tespit edebilir ve düzeltebilirler. Son olarak, geliştiriciler sistemlerinin sonuçlarından sorumlu tutulabilir. Doğruluk, adalet ve kapsayıcılık gibi metrikleri izlemeli ve sonuçları açıkça yayınlamalı ve başkalarının ilerlemelerini değerlendirmelerine izin vermelidir. Ayrıca şeffaflık sağlayan politikalar ve prosedürler oluşturabilir ve ortaya çıktıklarında sorunları hızlı bir şekilde çözebilirler. Sonuç olarak, YZ gelişiminde etik bir çerçevenin uygulanması, LGBT bireyler de dahil olmak üzere tüm popülasyonlar için eşit sonuçlar sağlamak için şarttır. Geliştiriciler, farklı grupları yeterince temsil etmeli, önyargıyı ortadan kaldırmak için verileri temizlemeli, temsili dengelemek için aşırı örneklemeyi kullanmalı, sistem performansını XAI ile izlemeli ve sonuçlardan sorumlu olmalıdır. Bu mekanizmalar, LGBT bireylere karşı ayrımcılık yapmayan ve onlara eşit fırsatlar sunan AI sistemlerinin oluşturulmasına yardımcı olacaktır.
AI'daki hangi mekanizmalar LGBT popülasyonlarına karşı önyargıya katkıda bulunur ve geliştiriciler adil sonuçlar elde etmek için etik çerçeveleri nasıl uygulayabilir?
Yapay Zeka (AI) sistemlerinin lezbiyen, gey, biseksüel ve transseksüel (LGBT) insanlara karşı önyargı sergilediği ve genellikle ayrımcı sonuçlara yol açtığı bulunmuştur. Bu büyük ölçüde, bu grupları yeterince temsil etmeyen veya kendilerini önyargılı olan veri kümelerine güvenmekten kaynaklanmaktadır.