Yapay zekanın gelişimiyle ilişkili temel zorluklardan biri, toplumsal cinsiyet kimliği, ırk ve cinsel yönelime dayalı olanlar da dahil olmak üzere toplumda zaten var olan önyargıları sürdürme potansiyelidir. Bu, hem günlük yaşamlarında hem de AI sistemlerinde ayrımcılığa maruz kalabilecek marjinal grupların üyeleri için özellikle sorunlu olabilir. Neyse ki, lezbiyen, gey, biseksüel ve transseksüel insanlara karşı önyargıları belirlemek ve azaltmak için çeşitli stratejiler geliştirilmektedir. AI algoritmalarında (LGBT) popülasyonları. Tanımlama açısından, araştırmacılar AI modellerini eğitmek için kullanılan belirli veri kümelerinin önyargıya katkıda bulunabileceğini bulmuşlardır. Örneğin, LGBT bireyleri içeren görüntüler, görüntü tanıma veri kümelerinde yeterince temsil edilmeyebilir veya yanlış etiketlenebilir, bu da AI sistemlerinde hatalara yol açabilir. Ayrıca, LGBT bireyler tarafından yaygın olarak kullanılan dil kalıpları, büyük dil modellerinde de bulunmayabilir ve bu tür sistemler tarafından üretilen metni yorumlarken anlayış eksikliğine yol açabilir. Bunu ele almak için, bazı şirketler daha çeşitli veri kümeleri oluşturmak ve tüm bireylerin benzersiz deneyimlerini ve bireyselliklerini içeren öğrenme yöntemlerini modellemek için çalışıyorlar.
Belirlendikten sonra, önyargıyı azaltmak için müdahaleler uygulanmalıdır. Bir yaklaşım, LGBT bireylerin haksız muamelesini gösteren verilerdeki kalıpları tespit etmek ve düzeltmek için makine öğrenme tekniklerini kullanmayı içerir. Başka bir strateji, bir algoritmanın farklı alt grupları ne kadar iyi idare ettiğini ölçmek için adalet ölçümleri geliştirmeyi ve geliştiricilerin yeni özelliklerin veya değişikliklerin mevcut kod üzerindeki etkisini değerlendirmelerini içerir. Son olarak, uzmanlar, eğitimli profesyonellerin doğruluk ve adalet sağlamak için AI sonuçlarını incelediği ve değerlendirdiği insan tarama süreçlerinin uygulanmasını önermektedir.
Ancak, bu yöntemler pratikte her zaman etkili değildir. Çoğu durumda, bunların uygulanması, küçük kuruluşların sağlaması zor olabilecek önemli kaynaklar ve uzmanlık gerektirir. Dahası, kapsamlı bir çabayla bile, altta yatan nedenleri ve mekanizmaları tam olarak anlamadan önyargının tamamen ortadan kaldırılmasını garanti etmek zordur. Bu nedenle, zaman içinde bu müdahalelerin etkinliğini daha da artırmak için bilim adamları, endüstri profesyonelleri ve savunuculuk grupları arasında sürekli araştırma ve işbirliğine ihtiyaç duyulacaktır.
LGBT popülasyonlarına karşı yapay zeka önyargısını tanımlamak ve azaltmak için hangi mekanizmalar var ve bu müdahaleler pratikte ne kadar etkili?
Şirketler ve kuruluşlar tarafından kullanılan algoritmalarda mevcut olabilecek yapay zeka (AI) bozulmalarını tanımlamak ve azaltmak için birçok yöntem önerilmiştir. Ortak bir yaklaşım, ırk, cinsiyet, cinsel yönelim, yaş veya sosyoekonomik durumla ilgili olanlar gibi istenmeyen önyargılar içermediğinden emin olmak için veri kümelerinin istatistiksel analizlerini yapmaktır. Başka bir yöntem, verilerdeki kalıpları tespit edebilen ve potansiyel önyargı kaynaklarını işaretleyebilen makine öğrenme algoritmalarının kullanılmasını içerir.