Yapay zeka (AI) modern yaşamda giderek daha önemli bir rol oynamaya devam ederken, AI geliştiricilerinin ve araştırmacılarının, çalışmalarının lezbiyen, gey, biseksüel ve transseksüel (LGBT) gibi marjinal gruplara karşı zararlı klişeleri ve önyargıları sürdürmemesini sağlamak için sorumluluk almaları önemlidir. insanlar. Bu, veri kümelerinde, algoritmalarda ve kullanıcı arayüzlerinde hem örtük hem de açık önyargıları tanımayı ve ele almayı içeren çok yönlü bir yaklaşım gerektirir. Bu makalede, eğitim veri kümeleri ve algoritmalarının düzenli denetimlerini yapmak, tasarım kararlarına farklı bakış açılarını dahil etmek ve kapsayıcı dil rehberleri oluşturmak da dahil olmak üzere bu sorumlulukları uygulamak için bazı stratejileri gözden geçireceğim.
Veri kümelerindeki önyargıyı tanımak ve ele almak
YZ geliştiricilerinin ve araştırmacılarının temel sorumluluklarından biri, çalışmalarının önyargılı veri kümelerine dayanmamasını sağlamaktır. Bunu yapmak için, LGBT gruplarının mevcut veri kaynaklarında genellikle nasıl yeterince temsil edilmediğinin veya yanlış temsil edildiğinin farkında olmaları gerekir. Örneğin, birçok AI sistemi, gerçek dünyanın çeşitliliğini doğru bir şekilde yansıtmayabilen ve LGBT gruplarına uygulandığında çarpık sonuçlara neden olan büyük ölçekli veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir. Geliştiriciler, topluluk kuruluşlarıyla çalışmak veya hedefli anketler yapmak gibi daha çeşitli sesleri veri toplama süreçlerine dahil etmek için adımlar atarak bunu ele alabilirler. Buna ek olarak, veri kaynaklarının altında yatan varsayımları dikkatlice incelemeli ve doğal olarak cisgender, heteroseksüel ve/veya beyaz popülasyonlara karşı önyargılı olup olmadıklarını sorgulamalıdırlar. Farklı bakış açılarını tasarım kararlarına dahil etmek
YZ'nin sorumlu gelişimini sağlamak için bir diğer önemli strateji, tasarım kararlarına farklı bakış açıları dahil etmektir. Bu, tek bir bakış açısının tüm deneyimi temsil ettiğini varsaymak yerine, gelişim sürecinde LGBT topluluğunun üyelerinden aktif olarak geri bildirim almak ve almak anlamına gelir. Bu şekilde, geliştiriciler ürün veya hizmetleri piyasaya sürmeden önce potansiyel önyargı alanlarını belirleyebilir ve zararlı etkileri azaltmak için gerekli ayarlamaları yapabilir. Ayrıca, farklı demografilerin AI sistemi ile nasıl etkileşime girebileceğine bakmayı ve uygun tasarım seçimlerini yapmayı da içerir.
Kapsayıcı dil rehberleri oluşturma
Son olarak, geliştiriciler ve araştırmacılar, kullanıcılar arasında saygı ve anlayışı teşvik eden kapsayıcı dil rehberleri oluşturarak sorumluluklarını yerine getirebilirler. Bu yönergeler, saldırgan terimler veya stereotipler üzerindeki yasakları, cinsiyetten bağımsız zamirler için önerileri ve kullanıcı arayüzlerini karşılama ve onaylama talimatlarını içerebilir. Ayrıca LGBT topluluğu içindeki değişen tutum ve tercihleri yansıtacak şekilde düzenli olarak güncellenmelidir.
Sonuç: Sorumlu YZ gelişimi sürekli çaba gerektirir
Genel olarak, sorumlu YZ gelişimi sürekli çaba ve dikkat gerektirir. Veri toplamadan ürün lansmanına kadar gelişimin her aşamasında LGBT popülasyonlarına karşı önyargıları tanıyarak ve ele alarak, geliştiriciler ve araştırmacılar çalışmalarının daha adil bir topluma katkıda bulunmasını sağlamaya yardımcı olabilirler.