1. Cinsiyet yanlılığı yüzyıllardır toplumları etkileyen sistemik bir konudur. Bununla birlikte, AI sistemleri bu önyargıları istemeden devam ettirebilir ve bu da cinsel ve cinsiyet azınlıkları gibi marjinal grupların haksız muamele görmesine yol açabilir. Bu, toplumun eşitlik ve katılımı teşvik etme çabalarına önemli zorluklar getirmektedir.
2. AI'nın cinsel ve cinsiyet azınlıklarına karşı önyargıyı nasıl teşvik edebileceğinin bir örneği, işyerlerinin işe alınmasıdır. AI algoritmaları iş adaylarını taramak için kullanıldığında, genellikle aynı cinsiyete veya cinsel yönelime karşı önyargılı olabilecek tarihsel verilere güvenirler. Örneğin, önceki çalışanların çoğu erkek mühendis olsaydı, algoritma gelecekteki mühendislik pozisyonları için adaylar seçerken erkekleri tercih edebilir. Böyle bir yaklaşım, eşit niteliklere sahip olabilecek, ancak kimlikleri nedeniyle eşit fırsatlardan yoksun olan kadın mühendisleri ve diğer yetersiz temsil edilen cinsiyetleri dezavantajlı hale getirecektir.
3. Yapay zekanın yanlışlıkla cinsiyet yanlılığını etkilemesinin bir başka yolu da öneri sistemleridir. Örneğin, Amazon gibi çevrimiçi alışveriş platformları, kullanıcıların benzer demografik özelliklere sahip geçmiş satın alımlarına dayalı öğeleri önerebilir. Ürünü satın alan müşterilerin çoğunluğu heteroseksüel erkeklerse, platform tüm müşterilerin de heteroseksüel erkekler olduğunu ve benzer ürünler sunduğunu varsayabilir. Bu, algoritma tarafından önerilenlerden başka türde ürünleri tercih edebilecek ikili olmayan kullanıcıları hariç tutar.
4. Bu sorunları ele almak için, geliştiriciler adalet ve kapsayıcılığı algoritmik tasarıma dahil etmelidir. Önyargıları ele almak için toplumun çeşitliliğini yansıtan farklı veri setleri kullanarak makineleri eğitmelidirler. Ayrıca, potansiyel ayrımcılığı izleyen ve tanımlayan mekanizmalar oluşturmalı ve uygun düzeltici önlemleri almalıdır. Son olarak, insanların hedeflendiklerini veya haksız yere profillendiklerini düşünüyorlarsa, kişiselleştirilmiş hizmetlerden vazgeçmelerine izin veren modeller geliştirmeyi düşünmelidirler.
5. AI'da eşitliği ve kapsayıcılığı teşvik etmek, politika yapıcılar, işletmeler, araştırmacılar ve aktivistler de dahil olmak üzere çeşitli paydaşlar arasında işbirliği gerektirir. Politikalar, marjinal gruplara karşı önyargıyı sürdürmekten kaçınmak için algoritmaların sorumlu bir şekilde tasarlanmasını sağlamalıdır. İşletmeler, çalışanların AI'nın nasıl çalıştığını ve eşitliği nasıl etkilediğini anlamalarına yardımcı olan eğitim ve öğretim programlarına yatırım yapmalıdır. Araştırmacılar daha doğru ve adil algoritmalar geliştirmek için araştırma yapmalı, aktivistler ise azınlık haklarını koruyan politikaları savunmalıdır.
6. Sonuç olarak, AI'nın önemli faydaları vardır, ancak aynı zamanda cinsiyet önyargısı ve cinsel azınlıkların dışlanması ile ilgili benzersiz zorluklar da ortaya koymaktadır. Geliştiriciler, sistemleri tasarlarken bu konunun farkında olmalı ve eşitlik ve katılımı teşvik etmek için diğer paydaşlarla birlikte çalışmalıdır. Bunu yaparak, kimliğine bakılmaksızın herkese adil davranılan daha adil ve eşit bir toplum yaratabiliriz.
YZ sistemleri cinsel ve toplumsal cinsiyet azınlıklarına karşı önyargıları istemeden nasıl sürdürebilir ve algoritmik tasarımda adalet ve kapsayıcılığı sağlamak için hangi müdahalelere ihtiyaç vardır?
YZ sistemleri, cinsel ve toplumsal cinsiyet azınlıklarını dezavantajlı kılan sosyal stereotipleri ve önyargıları istemeden yansıtabilir. Bu önyargılar dil modellerinde, yüz tanıma teknolojisinde ve karar vermek için kullanılan diğer algoritmalarda bulunabilir. Bunu ele almak için araştırmacılar, çeşitli kaynaklardan veri toplamak, önyargıyı test etmek ve AI eğitimi ve dağıtım aşamaları sırasında bireyleri denetlemek gibi çeşitli çözümler önerdiler.