AI'da Algoritmik Önyargı
AI sistemleri, işe alım, kredi onayları, konut başvuruları ve ceza adaleti sonuçları dahil olmak üzere insanların hayatlarını etkileyen kararlar almak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bununla birlikte, araştırmalar, bu algoritmaların, özellikle LGBT topluluğu gibi marjinal gruplara karşı mevcut sistemik ayrımcılığı sürdürdüğünü göstermektedir. Bunun bir nedeni, bir algoritma gerçek davranış veya performanstan ziyade demografik özelliklere dayanarak yanlış tahminler yaptığında ortaya çıkan algoritmik önyargıdır. Bu, LGBT topluluğunun üyeleri de dahil olmak üzere belirli gruplara ait bireylerin haksız muamelesine yol açabilir. Algoritmalar LGBT topluluklarına karşı ayrımcılığı nasıl sürdürebilir? Algoritmaların LGBTQ topluluklarına karşı ayrımcılığı sürdürebilmesinin bir yolu veri önyargısıdır. Algoritmayı oluşturmak için kullanılan eğitim verileri tarihsel ayrımcılık kalıplarını içeriyorsa, bu, karar verme sürecinde bu önyargıları yanlışlıkla kodlayabilir. Örneğin, bir işe alım algoritması, eşcinsel ve transseksüel insanlara karşı tarihsel olarak ayrımcılık yapan şirketlerin özgeçmişleri konusunda eğitilirse, bu grupların diğerlerinden daha az nitelikli olduğunu varsayabilir. Benzer şekilde, kredi puanlama algoritması, aynı cinsiyetten çiftlere daha yüksek faiz oranları uygulayan borç verenlerden gelen veriler üzerinde eğitilmişse, kredilerde temerrüde düşme olasılıklarının daha yüksek olduğunu yanlış tahmin edebilir. Algoritmaların ayrımcılığı sürdürebilmesinin bir başka yolu da seçilim yanlılığıdır. Algoritma, yalnızca belirli bir profile karşılık gelen veri noktalarını seçerek bir gruba tercih verebilir. Örneğin, hileli iddiaları tespit etmek için tasarlanmış bir yapay zeka programı, yalnızca trans bireyleri orantısız bir şekilde etkileyebilecek'o've'o'gibi cinsiyete dayalı dillere odaklanabilir. Son olarak, algoritmalar, tasarımcılarının başarı veya başarısızlığı neyin oluşturduğuna dair varsayımlarıyla da önyargılı olabilir. Örneğin, düz cisgender erkekler tarafından oluşturulan bir algoritma, bu nitelikler mevcut iş için gerekli olmasa bile, erkeklik ile ilgili özelliklere öncelik verebilir.
Algoritmik önyargı azaltma
AI'da algoritmik önyargıyı tespit etmek ve azaltmak için çeşitli yapılar vardır. Bir yaklaşım, algoritmaların nasıl karar verdiğini izleyen ve demografik özelliklere dayalı farklı etkileri tanımlayan denetim araçlarını kullanmaktır. Başka bir yöntem, daha çeşitli eğitim verilerini toplamak ve etiketlemektir, böylece algoritmalar tarihsel ayrımcılık kalıplarına güvenmek yerine davranış kalıplarını tanımayı öğrenebilir. Ayrıca, araştırmacılar gruplar arasındaki sistematik farklılıkları hesaba katan yeni modeller oluşturabilir ve bunları gerçek dünya senaryolarını kullanarak test edebilir.
Seçim yanlılığını azaltmak için, geliştiriciler algoritmalar oluştururken birden fazla perspektif içerebilir ve modellerini nüans ve karmaşıklığı tanımak için eğitebilirler. Ayrıca, tahminlerde bulunmadan önce tüm demografilerde eşit temsil gerektirmesi gibi kodlarında eşitlik kısıtlamaları da içerebilirler. Son olarak, geliştiriciler, modellerini görünmez veri kümeleri üzerinde test ederek ve bunları insan karar verme süreçleriyle karşılaştırarak belirli popülasyonlara uyarlayıp uyarlamadıklarını değerlendirebilirler. Algoritmaların sorumlu kullanımı Yapay zekanın sorumlu kullanımı, potansiyel önyargılarının ve mevcut baskı sistemlerini nasıl sürdürebileceklerinin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Bu zorlukları tanıyarak ve ele alarak, LGBTQ topluluğunun üyeleri de dahil olmak üzere herkese eşit fayda sağlayan bir teknoloji yaratabiliriz. Algoritmalar hayatımızda daha yaygın hale geldikçe, mevcut güç yapılarını güçlendirmediklerinden emin olmak, bunun yerine daha adil bir topluma doğru ilerlememize yardımcı olmak çok önemlidir.
Yapay zekadaki algoritmik önyargı LGBT topluluklarına karşı sistemik ayrımcılığı nasıl artırabilir ve bu önyargıları sorumlu bir şekilde tanımlamak ve hafifletmek için hangi çerçeve mevcuttur?
Yapay zekadaki algoritmik önyargı (AI), LGBT topluluğunun üyeleri de dahil olmak üzere belirli insan gruplarına karşı örtük veya açık önyargılar içerebilecek veriler kullanılarak algoritmaların eğitildiği durumları ifade eder. Bu önyargılar, insanların cinsel yönelimlerine veya cinsiyet kimliklerine dayanarak haksız muamele görmelerine yol açabilir ve bu da onlara karşı sistemik ayrımcılığı güçlendirir.