LGBT bireyler, cinsel yönelim ve cinsiyet kimliği nedeniyle yüzyıllardır yaşamlarının çeşitli alanlarında ayrımcılığa maruz kalmışlardır. Ancak, AI teknolojisindeki son gelişmeler bu topluluk için yeni zorluklar getirdi. Birçok karar verme sürecini yönlendiren algoritmalar artık önyargıyı sürdürebilecek veri kalıplarına dayanan sonuçlar üretebiliyor. Bu, bu algoritmaların mevcut LGBT karşıtı önyargıları güçlendirmedeki potansiyel rolü hakkında endişeler doğurdu ve bu da fırsatlardan, hizmetlerden ve kaynaklardan daha fazla dışlanmaya yol açabilir. Bu makalede, YZ sistemlerinde var olan yapısal ve algoritmik önyargılara bakıyoruz ve bunları etkili bir şekilde azaltmak için stratejileri tartışıyoruz.
Yapısal önyargı
AI sistemlerinde var olan yapısal önyargılardan biri, LGBT bireylerin eğitim veri kümelerinde temsil edilmemesidir. Algoritmaları tasarlamak için kullanılan eğitim verilerinin çoğu, heteronormatif popülasyonlardan toplanır ve bu da LGBT kişilerin farklı deneyimlerini doğru bir şekilde yansıtmayan çarpık bir dünya perspektifine yol açar. Örneğin, metin şirketi üzerine eğitilmiş dil modelleri, sistemle nasıl etkileşime girdiklerini etkileyebilecek LGBT bireyler hakkında olumsuz klişeleri veya saldırgan terimleri güçlendiren bir dil içerebilir. Eğitim verilerinde LGBT temsilinin olmaması, sistemlerin bu topluluğun ihtiyaçlarını ve tercihlerini tanımayabileceği anlamına gelir ve bu da optimal olmayan önerilere ve hizmetlere yol açar.
Algoritmik önyargı
YZ sistemlerinde bir başka önyargı türü de ayrımcı özelliklerin kullanılmasından kaynaklanmaktadır. Bunlar, ırk, yaş, cinsiyet, yer ve sosyoekonomik durum gibi değişkenleri içerir; bunların hepsi, diğer faktörlerle birlikte kullanıldığında önyargılı sonuçlara katkıda bulunabilir. Örneğin, bir işveren iş başvurularını belirli bir niteliğe göre taramak için bir algoritma kullanabilir, ancak algoritmaları önceki çalışanlara (yani beyaz erkeklere) benzer iş deneyimine sahip başvuru sahiplerini tercih edecek şekilde programlanmışsa, bu durum nitelikli LGBT başvuru sahiplerini hariç tutabilir. Benzer şekilde, arkadaşlık uygulamaları yalnızca kullanıcılar için heteroseksüel eşleşmeleri görüntüleyebilir, queer insanları uyumlu ortaklar bulmaktan hariç tutabilir.
Azaltma Stratejileri
YZ sistemlerinin kapsayıcılık göz önünde bulundurularak tasarlandığından emin olmak için bu sorunları ele almak için çeşitli stratejiler uygulanabilir:
1. Artan temsil: Yapısal önyargıyı azaltmanın bir yolu, LGBT bireylerin eğitim veri kümelerinde temsilini arttırmaktır. Şirketler, işgücünü ve müşteri tabanını çeşitlendirmeye çalışmalı, ürünlerinin çok çeşitli deneyimleri ve bakış açılarını yansıtmasını sağlamalıdır. Bu, hedeflenen işe alım uygulamaları, yeterince temsil edilmeyen toplulukları temsil eden kuruluşlarla ortaklıklar ve çeşitli popülasyonlardan veri toplama yoluyla sağlanabilir.
2. Düzenli model denetimleri: LGBT bireylere karşı olası önyargıları belirlemek için AI sistemlerinin performansını sürekli izlemek çok önemlidir. Bu, doğruluk metrikleri, hata metrikleri ve karar ağaçları gibi objektif kriterleri kullanarak algoritmaları düzenli olarak değerlendirmeyi içerir. Herhangi bir farklılığı erken tespit ederek ve ele alarak, şirketler sistemik ayrımcılığı önleyebilir.
3. Kuruluşlar, gruplarına çeşitliliği ve katılımı teşvik etmek için sürekli eğitim ve bilinçlendirme girişimleri sağlamalıdır. Bu, personele önyargılı dil ve davranışların nasıl tanınacağı ve önleneceği konusunda eğitim vermeyi ve ayrımcılığa veya tacize uğrayabilecek kişiler için kaynaklar sağlamayı içerir.
4. Açık önyargı tanımlayıcılarının kullanımı: Algoritmik önyargıyı ele almak için geliştiriciler, karar vermede belirli değişkenleri dışlamak için yaş, cinsiyet ve cinsel yönelim gibi açık tanımlayıcıları kullanabilir. Örneğin, bir işveren, yalnızca adayın özgeçmişine güvenmek yerine, cinsel yönelim için "tercih edilmediğini" belirten bir iş tanımı oluşturabilir.Benzer şekilde, arkadaşlık uygulamaları, kullanıcıların yalnızca varsayılan ayarlara güvenmek yerine, belirli tercihlere göre eşleşmeleri filtrelemelerine izin verebilir. Sonuç olarak, yapay zekadaki yapısal ve algoritmik bozulmalar, LGBT bireylerin fırsatlara, hizmetlere ve kaynaklara erişimi için önemli bir tehdit oluşturmaktadır. Şirketler, temsili artırarak, modelleri düzenli olarak denetleyerek, çeşitlilik eğitimini teşvik ederek ve açık önyargı tanımlayıcıları sistemlerine dahil ederek bu önyargıları azaltmak için proaktif önlemler almalıdır. Bunu yaparken, AI sistemlerinin kapsayıcılık göz önünde bulundurularak tasarlandığından ve herkes için daha adil sonuçlara yol açtığından emin olabilirler.
Yapay zekadaki hangi yapısal ve algoritmik önyargılar LGBT bireylere karşı ayrımcılığı devam ettiriyor ve etkili bir şekilde nasıl azaltılabilir?
Yapay zeka (AI) sistemlerinde yaygın olan yapısal ve algoritmik önyargılar, bu AI modellerini eğitmek için kullanılan veri kümelerinde LGBT kişilerin temsiline engel oluşturabilir. Bu temsil eksikliği, AI sistemleri tarafından yanlış tahminlere ve karar vermeye yol açabilir ve bu da onlara karşı ayrımcılığı daha da kötüleştirebilir.