AI teknolojisi, şirketlerin çalışma ve müşterileriyle etkileşim kurma şeklini değiştirdi. AI'nın bir uygulaması, bir kişinin görünüşüne veya davranışına göre erkek veya kadın olup olmadığını belirleyebildiği cinsiyet tanımlamasıdır. Bununla birlikte, bu sistemlerin cinsiyet kimliği ve klişeler hakkındaki sosyal önyargıları güçlendirebileceğine dair endişeler var. Bu, zaten ayrımcılığa maruz kalan marjinal gruplar için ciddi sonuçlar doğurabilir. Bu makale, AI sistemlerinin cinsiyet tanımlamasında artan sosyal önyargıları nasıl riske attığını inceliyor ve bu sorunu hafifletmenin yollarını tartışıyor. Yeni başlayanlar için, AI algoritmaları kendilerini eğitmek için büyük veri setlerine güveniyor. Bu veri kümeleri genellikle toplumdaki mevcut önyargıları yansıtır, yani cinsiyet kimliğini kategorize ederken veya tahmin ederken bunları sürdürebilirler. Örneğin, filmlerden ve televizyon şovlarından görüntüler kullanan yüz tanıma yazılımı, bu medyadaki sınırlı temsil nedeniyle beyaz olmayan kadınları erkek olarak yanlış tanımlama eğilimindedir. Benzer şekilde, konuşma kalıplarını tanıyan ses asistanları, kadınların seslerini hafife alma eğilimindedir, çünkü aksanlarının ve lehçelerinin çoğu eğitim verilerine dahil edilmemiştir. Ayrıca, çevrimiçi aramalarda ve sosyal medya yayınlarında kullanılan metinsel veriler üzerinde eğitilmiş dil modelleri de ikili olmayan bireylere karşı önyargı göstermektedir. Ayrıca, AI algoritmaları verilerdeki kalıpları tespit ederek öğrenir. Bu modelleri tahminler için kullanıyorlar, ancak veriler önyargılı bilgiler içeriyorsa, tahminler de önyargılı olacaktır. Örneğin, iş başvurularını analiz etmek için tasarlanmış bir AI sistemi, daha az nitelikli başvuru sahiplerinin çoğunlukla erkek olduğunu gösteren tarihsel veriler üzerinde eğitildiği için kadınlara daha düşük puanlar verebilir. Aynı şey sağlık, finans ve eğitim gibi diğer alanlar için de geçerlidir. Ek olarak, bazı AI sistemleri algılanan cinsiyet kimliğine dayalı yeni ayrımcılık biçimleri yaratabilir. Örneğin, arkadaşlık siteleri için öneriler sunmak üzere programlanmış bir sanal asistan, kullanıcıları cinsel yönelimden ziyade cinsiyet ifadelerine dayanarak potansiyel ortaklarla eşleştirebilir. İkili kategorilere uymayan trans insanları dışlar. Ancak, AI sistemlerinde artan sosyal önyargı riskini azaltmak için atabileceğimiz adımlar var. Bir yaklaşım, AI algoritmalarını eğitmek için kullanılan verilerin farklı bakış açılarını yansıtmasını sağlamaktır. Şirketler, daha kapsayıcı veriler toplamak ve algoritmalarını buna göre ayarlamak için marjinal topluluklarla çalışmalıdır. Ayrıca, AI sistemlerini, istenmeyen önyargıları tanımlamak için çapraz doğrulama ve hata analizi gibi teknikleri kullanarak test etmelidirler. Ayrıca, şirketler insan inceleme süreçleri gibi güvenlik önlemleri oluşturmayı veya kullanıcılara cinsiyet yanlış tanımlamasını düzeltmek için seçenekler sunmayı düşünmelidir. Sonuç olarak, AI birçok endüstriyi dönüştürürken, cinsiyet tanımlamasındaki uygulaması mevcut sosyal önyargıların sürdürülmesi konusunda endişelere yol açmaktadır. Yapay zeka algoritmalarını eğitmek için kullanılan verilerin farklı bakış açılarını yansıtmasını, bunları önyargı için test etmesini ve güvenlik önlemleri oluşturmasını sağlayarak, şirketler bu sorunu azaltabilir ve ürünlerini herkes için erişilebilir hale getirebilir.
YZ sistemleri cinsiyet kimliğini kategorize ederken veya tahmin ederken sosyal önyargıları pekiştirme riskini nasıl alıyor?
İnsan kaynaklarından gelen verilere dayanan yapay zeka sistemleri, saç uzunluğu veya ses tonu gibi belirli bir cinsiyetle ilişkili belirli özellikleri tanımak için eğitilebilir, bu da mevcut stereotipleri ve önyargıları belirli cinsiyetlere karşı sürdürebilir. Buna ek olarak, bir kişinin kişisel bilgileri bu algoritmaların eğitiminde kullanılıyorsa, cinsiyet rolleri ve kimlikleri hakkındaki eski varsayımları yansıtabilir ve bu da önyargılı tahminlere veya sınıflandırmalara yol açabilir.