YZ teknolojileri, toplumsal cinsiyet kimliğini kategorize ederken veya yorumlarken sosyal önyargıları istemeden nasıl güçlendirebilir? Yapay zeka (AI) son yıllarda önemli adımlar attı ve şu anda yüz tanıma sistemleri, ses asistanları, chatbotlar ve otonom araçlar gibi çeşitli amaçlar için kullanılıyor. Ancak, AI'nın yanlışlıkla sosyal önyargıları sürdürebileceği bir alan, cinsiyet kimliklerini sınıflandırma veya yorumlama yeteneğidir. Bu makale, AI algoritmalarının belirli cinsiyetleri ve toplum üzerindeki etkilerini tanımak için nasıl eğitilebileceğine bakacaktır. AI algoritmalarının yanlışlıkla sosyal önyargıları büyütmesinin bir yolu, makine öğrenme modellerini kullanmaktır. Bu modeller, veri kümelerinden öğrenmek ve bu veri kümelerinde bulunan kalıplara dayanarak tahminler yapmak için tasarlanmıştır. Ancak, bu veri kümeleri belirli cinsiyetlere yönelik önyargılıysa, diğer cinsiyetlere yönelik önyargılı AI algoritmalarına yol açabilirler. Örneğin, bir AI algoritması erkek ve kadın görüntüleri kullanılarak eğitilirse, her iki kategoriye de tam olarak uymayan ikili olmayan bireyleri tanımakta zorluk çekebilir. Benzer şekilde, bir AI algoritması belirli bir aksan veya lehçeye sahip kişilerin konuşma kalıpları üzerinde eğitilirse, farklı geçmişlerden gelen insanları anlamakta zorlanabilir. AI algoritmalarının sosyal önyargıları istemeden artırabilmesinin bir başka yolu da doğal dil işleme (NLP) kullanımıdır. NLP, makinelere insan dilini anlamayı ve buna göre yanıt vermeyi öğretmeyi içerir. Ancak, giriş metni'o "veya'o'gibi önyargılı bir dil içeriyorsa, sonuç bu önyargıyı yansıtabilir. Örneğin, bir AI sistemi cinsiyet zamirlerini yorumlamak için programlanmışsa,'o "veya'o" kullanan tüm kişilerin sırasıyla erkek veya kadın olduğunu varsayabilir, bu da transseksüel veya ikili olmayan bireylere yönelik uygunsuz tutumlara yol açabilir. Ayrıca, AI Systems, cinsiyet rolleri hakkında kültürel normları veya klişeleri yansıtan tarihsel verilerden de yararlanabilir. Örneğin, kadınların genellikle ev hanımı veya hemşire olarak gösterildiği fotoğraflarda bir görüntü tanıma modeli eğitilmişse, diğer alanlarda profesyonel kadınları tanımakta zorlanabilir. Bu, STEM gibi geleneksel erkek endüstrilerine girmeye çalışan kadınlar için özellikle sorunlu olabilir. Buna ek olarak, işe alım süreçlerinde kullanılan AI Sistemleri, belirli cinsiyetleri tercih ederek yanlışlıkla sosyal önyargıları sürdürebilir. Örneğin, iş başvurularını taramak için kullanılan Yüz Tanıma Yazılımı, ikili olmayan bireyleri veya belirli bir şekilde makyaj yapmayan veya giyinmeyen kadınları tanımlayamaz. Benzer şekilde, ses asistanları, belirli bölgelerle ilişkili yüksek seslere veya aksanlara sahip kadınları tanımayabilir. Bu sorunları azaltmak için, araştırmacıların AI algoritmalarının çeşitlilik göz önünde bulundurularak tasarlandığından emin olmaları gerekir. Bu, onları farklı veri kümeleri üzerinde eğitmeyi, farklı popülasyonlarda test etmeyi ve marjinal topluluklardan geri bildirimleri dahil etmeyi içerir. Ayrıca, geliştiriciler cinsiyet diline daha az bağımlı olan algoritmalar oluşturmaya çalışmalı ve bunun yerine temel kavramları iletmeye odaklanmalıdır. Son olarak, insan gözetimi ve incelemesi, cinsiyet kimliğine dayalı ayrımcılığı önlemek için AI sistemlerine yerleştirilmelidir.
YZ teknolojileri, toplumsal cinsiyet kimliğini sınıflandırırken veya yorumlarken sosyal önyargıları istemeden nasıl güçlendirebilir?
Yapay zeka (AI) teknolojilerinin artan yaygınlığı, makinelerin daha önce insanlar için ayrılmış olan çeşitli görevleri yerine getirmesine izin verdi. Böyle bir zorluk, cinsiyet kimliğini kategorize etmek ve yorumlamaktır. YZ sistemleri nesnel ve tarafsız olacak şekilde tasarlanırken, yine de istemeden sosyal önyargıları güçlendirebilirler. Bu, bu sistemler tarafından kullanılan algoritmalar, önyargılı bilgi içeren veri kümelerine dayandığında ortaya çıkabilir.