Bir YZ ofseti, algoritmik modelin cinsiyet, ırk, yaş, engellilik, din vb. gibi korunan özelliklerine göre bir gruba göre başka bir gruba göre farklı davranışlar sergilemesi durumunda ortaya çıkan bir hata olarak tanımlanabilir. Son yıllarda, araştırmacılar işe alım algoritmaları, kredi puanlama sistemleri, sağlık hizmetlerinde tanı araçları ve görüntü tanıma yazılımı dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda AI önyargısının kanıtlarını buldular. Bununla birlikte, bu önyargıların özellikle lezbiyen, gey, biseksüel, transseksüel (LGBT) ile ilgili olarak kendilerini nasıl gösterdiğine dair sınırlı bir anlayış vardır. Bu bilgi eksikliği, LGBT popülasyonlarına karşı AI önyargısını tanımlamak, önlemek ve hafifletmek için geliştirilmiş mekanizmalar için çağrılara yol açmıştır.
LGBT Popülasyonlarına Karşı AI Önyargısını Tespit Etme Mekanizmaları
LGBT popülasyonlarına karşı AI önyargısını tespit etmek için bir mekanizma veri analizidir. Veri bilimcileri, makine öğrenme algoritması sonuçlarının LGBT topluluğundaki farklı gruplar arasında önemli ölçüde farklı olup olmadığını belirlemek için istatistiksel testler yapabilir. Örneğin, algoritmanın cinsiyetten bağımsız isimler için ikili olmayan isimlere karşı farklı tahminler verip vermediğini veya yapmayanlara karşı garip olarak tanımlayan kişilere farklı ürünler önerip önermediğini test edebilirler. Ayrıca, veri analistleri metin verilerindeki örtük ayrımcılığı tespit etmek için doğal dil işleme tekniklerini kullanabilirler. Herhangi bir önyargı modelini belirlemek için LGBT konularıyla ilgili çevrimiçi incelemeleri veya sosyal medya yayınlarını analiz edebilirler. LGBT popülasyonlarına karşı AI önyargısını önlemek
LGBT popülasyonlarına karşı AI önyargısını önlemek için, geliştiriciler baştan itibaren kapsayıcı algoritmalar geliştirmelidir. LGBT toplulukları da dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri toplamaları ve modellerini oluştururken her grubun benzersiz ihtiyaçlarını ve deneyimlerini göz önünde bulundurmaları gerekir. Geliştiriciler ayrıca, modellerinin LGBT veri kümelerindeki performansını üretime sokmadan önce değerlendirmek için eşitlik metriklerini kullanmalıdır. Equity metrikleri, bir algoritmanın demografik özellikler arasında ne kadar iyi çalıştığını ölçer ve bir grubu diğerine orantısız bir şekilde etkilemediğinden emin olunmasına yardımcı olur. LGBT gruplarına karşı AI önyargısını hafifletmek
AI önyargısı tanımlandıktan ve önlendikten sonra, etkilerini hafifletmenin birkaç yolu vardır. Bir yaklaşım, algoritma tarafından tespit edilen hataları düzeltmek için insanların manuel olarak müdahale ettiği işlem sonrasıdır. Bu, model parametrelerini değiştirmeyi veya doğruluğu artırmak için ek girdi sağlamayı içerebilir. Başka bir yöntem, önyargılı özelliklere olan bağımlılığını azaltmak için bir modelin karşı olgusal örneklerle eğitilmesini içeren algoritmik debiazasyondur. Örneğin, yüzleri tanımak için eğitilmiş bir model, cinsiyet yanlılığını en aza indirmek için ikili olmayan bireylerin görüntüleri kullanılarak yeniden eğitilebilir. Son olarak, açıklanabilir AI (XAI) yöntemleri, kullanıcıların algoritmanın neden belirli tahminler yaptığını anlamalarını ve daha bilinçli karar vermelerini sağlar. LGBT popülasyonlarına karşı AI önyargısını tespit etmek, önlemek ve hafifletmek için mekanizmaların etkinliği
LGBT gruplarına karşı AI önyargısını tespit etmek, önlemek ve hafifletmek için mekanizmaların etkinliği, sorunun karmaşıklığı, verilerin kullanılabilirliği gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. ve çözümleri uygulamak için mevcut kaynaklar. Bununla birlikte, araştırmalar, bu yaklaşımların uygun şekilde uygulandığında AI önyargısını azaltmada etkili olabileceğini göstermektedir.
Örneğin, çalışmalar eşitlik metriklerinin, makine öğrenme modellerinin cinsiyet problemleri üzerindeki performansını artırabileceğini göstermiştir. Benzer şekilde, XAI teknikleri, algoritma çözümlerinde kullanıcı güvenini artırabilir ve nasıl çalıştıklarına dair anlayışlarını geliştirebilir. Nihayetinde, AI önyargısını ele almak, akademi, endüstri ve hükümetteki birden fazla paydaşı içeren çok paydaşlı bir yaklaşım gerektirir.
LGBT popülasyonlarına karşı AI önyargısını tespit etmek, önlemek ve hafifletmek için hangi mekanizmalar var ve ne kadar etkililer?
Yapay zeka sistemleri, LGBT topluluğu da dahil olmak üzere çeşitli demografilere yönelik önyargıları tespit etmek ve düzeltmek için yerleşik algoritmalarla geliştirilmiştir. Bu mekanizmalar, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan veri kümelerinden tanımlayıcı bilgilerin kaldırılması ve model geliştirme sırasında farklı perspektiflerin dahil edilmesi gibi veri filtreleme tekniklerini içerir. Ek olarak, YZ performansının düzenli olarak izlenmesi ve değerlendirilmesi, zaman içinde ortaya çıkabilecek olası önyargıların belirlenmesine yardımcı olabilir.