Cinsel yönelim ve cinsiyet kimliği arasındaki ilişki, yapay zeka alanında ve çeşitli endüstrilerde uygulanmasında önemli bir rol oynamaktadır. Daha fazla şirket karar verme süreçleri için makine öğrenme algoritmalarını kullandıkça, heteroseksüel cisgender bireyleri başkalarının pahasına tercih eden istenmeyen önyargılar hakkında artan bir endişe var. "Önyargı" terimi, eksik bilgi veya yanlış verilerden kaynaklanan herhangi bir önyargılı kavram veya yargıya atıfta bulunur. Bu bağlamda, bazı grupların özellikleri AI modellerini eğitmek için kullanılanlarla eşleşmediğinde dezavantajlı olduğu anlamına gelir. Örneğin, bir algoritma düz erkek ve kadın veri kümeleri kullanılarak eğitilmiş ancak eşcinsel erkekleri hariç tutmuşsa, LGBT popülasyonları hakkında doğru tahminler yapmakta zorluk çekecektir. Bu, sonuçlarda eşitsizliklere yol açar ve hem bireylere hem de topluma bir bütün olarak zararlı olabilecek olumsuz stereotipleri güçlendirir. Çeşitli mekanizmalar, AI sistemlerinde LGBT popülasyonlarına karşı önyargıya katkıda bulunur. Böyle bir mekanizma veri seçim yanlılığıdır. Veri bilimcileri tipik olarak makine öğrenme modellerini eğitmek için büyük veri kümeleri kullanırlar, ancak temsil eksikliği veya gizlilik endişeleri nedeniyle belirli grupları hariç tutabilirler. Başka bir mekanizma, algoritmaların mevcut verilerden kalıpları öğrendiği ve bunları bireysel koşullara bakılmaksızın yeni vakalara uyguladığı algoritmik önyargıdır. Ayrıca, insan önyargıları, dünya görüşlerine dayanarak varsayımlarla kodlayan programlama dili tasarımcıları tarafından yapay zekaya dahil edilebilir. Son olarak, doğrulama yanlılığı, değerlendiricilerin model performansını gerçek sonuçlardan ziyade beklenen sonuçlara göre ölçtüğü test aşamaları sırasında ortaya çıkar. Bu sorunları ele almak için, etik çerçeveler adil algoritma gelişimine rehberlik etmelidir. Etik, davranışı yöneten ahlaki ilke ve değerlerle ilgilidir. Bu nedenle, tüm kullanıcılara eşit davranan adil ve adil algoritmalar oluşturmak için yönergeler sağlar. Örneğin, geliştiriciler eğitim veri kümelerinde çeşitliliği sağlamak için açık kriterler kullanabilir ve AI çözümlerini dağıtmadan önce sıkı testler yapabilir. Ayrıca, önyargıyı gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve düzeltmek için önlemler içerebilir. Buna ek olarak, şeffaflık, kullanıcıların kişisel bilgilerinin nasıl kullanılacağı ve kötüye kullanıma karşı korunmaları konusunda net açıklamalara ihtiyaç duydukları için kritik öneme sahiptir. En iyi uygulamaları takip ederek, geliştiriciler cinsel yönelim veya cinsiyet kimliğinden bağımsız olarak herkese fayda sağlayan kapsayıcı ürünler oluşturabilirler.
Yapay Zeka'daki hangi mekanizmalar LGBT popülasyonlarına karşı önyargıya katkıda bulunur ve etik çerçeveler adil algoritmik gelişime nasıl rehberlik edebilir?
Yapay zekada LGBT popülasyonlarına karşı önyargıyı teşvik eden mekanizmalar, mevcut kültürel stereotipleri ve önyargıları sürdüren veri raporlama ve eğitim yöntemlerini içerir. Bu faktörler, algoritmaların, LGBT bireyleri genellikle marjinalleştiren, kaynaklara, hizmetlere ve fırsatlara erişimlerini sınırlayan eksik bilgilere dayanarak karar vermesine neden olur. Etik çerçeveler, AI tasarımı ve dağıtımında şeffaflığı, hesap verebilirliği ve kapsayıcılığı teşvik ederek adil algoritmik gelişime rehberlik edebilir.