Yapay zekada LGBT bireylere karşı algoritmik önyargıyı belirlemek ve azaltmak için hangi yapılar mevcuttur ve bunlar pratikte ne kadar etkilidir? Algoritmik önyargı, makine öğrenme algoritmalarının ırk, cinsiyet, yaş, cinsel yönelim, din vb. Gibi belirli özelliklere dayanarak haksız sonuçlar üretme eğilimini ifade eder. Bu, bu algoritmaları eğitmek için kullanılan veriler önyargılı olduğunda veya algoritmaların kendileri kötü kararlar vermelerine neden olan kodlama hataları içerdiğinde ortaya çıkabilir. Son yıllarda, algoritmik önyargının istihdam, konut, sağlık hizmetleri ve diğer yaşam alanlarında ayrımcılığa maruz kalabilecek LGBT bireyler gibi marjinal grupları etkileyebileceğine dair farkındalık artmaktadır. Yapay zekada LGBT bireylere karşı algoritmik önyargıları belirlemek ve azaltmak için bu konuyu ele almak için çeşitli çerçeveler önerilmiştir. Bir yaklaşım, bir kuruluş veya sektördeki farklı alt gruplarda algoritma performansını izleyen araçlar geliştirmektir. Örneğin, IBM tarafından geliştirilen Adalet Araç Seti, LGBT bireyler de dahil olmak üzere çeşitli gruplarda makine öğrenimi modellerinin adaletini ölçmek için bir dizi ölçüm sağlar. Başka bir yaklaşım, grubun önyargıya maruz kalmaması durumunda belirli sonuçların ortaya çıkıp çıkmayacağını belirlemek için alternatif senaryoların modellenmesini içeren karşı olgusal adalet gibi teknikleri kullanmaktır. Buna ek olarak, bazı araştırmacılar algoritmik önyargıyı nötralize etmek için "düşmanca" yaklaşımlar kullanmayı önerdiler. Bu, belirli bir AI sisteminin çıktısını tahmin etmeye çalışan ve belirli alt popülasyonlar için doğruluğunu en aza indiren bir rakip modeli eğitmeyi içerir. Bu rakibi orijinal modele besleyerek, genel doğruluktan ödün vermeden daha adil tahminler üretmeyi öğrenir. Ancak eleştirmenler, yöntemin istenmeyen sonuçlara yol açabileceğini ve gizlilik ve güvenlik endişelerini artırabileceğini savunuyor. Ancak, bu çabalara rağmen, mevcut sistemlerin uygulamadaki etkinliği sınırlı kalmaktadır. Birçok kuruluş, kaynak eksikliği, uzmanlık veya paydaş katılımı nedeniyle bu yöntemleri uygulamaya çalışmaktadır. Buna ek olarak, genellikle eşitlik ile doğruluk, maliyet etkinliği ve ölçeklenebilirlik gibi diğer faktörler arasında rekabet eden öncelikler ve ödünleşimler vardır. Örneğin, şirketler belirli gruplara karşı önyargıyı ortadan kaldırma arzusuyla doğru tahminlere duyulan ihtiyacı dengelemeyi zor bulabilir. Genel olarak, algoritmik önyargıyı ele almak, akademi, endüstri, hükümet ve sivil toplum arasındaki işbirliğini içeren çok yönlü bir yaklaşım gerektirir. Kaydedilen ilerlemeye rağmen, yapay zekadaki ayrımcılığı tamamen ortadan kaldırabilmemiz için daha fazlasının yapılması gerekiyor.
Yapay zekada LGBT bireylere karşı algoritmik önyargıyı belirlemek ve azaltmak için hangi yapılar var ve bunlar pratikte ne kadar etkili?
LGBT bireylere karşı algoritmik önyargı sorunu yeni değil; Araştırmacılar, AI sistemlerinin cinsel yönelim ve cinsiyet kimliğine dayalı ayrımcılığı sürdürebileceğini uzun zamandır biliyorlar. Bu önyargıları tanımlamanın bir temeli, önyargıları anlamada kilit faktörler olarak gizlilik ve güvenlik kaygılarını vurgulayan Gizlilik ve Güvenlik paradigmasıdır. Bu çerçeve, AI algoritmalarının sosyal medya yayınları, çevrimiçi arama ve haber makaleleri dahil olmak üzere veri kaynaklarındaki örtülü önyargıları yansıtabileceğini göstermektedir.