YZ Sistemlerinde LGBT Popülasyonlarına Karşı Önyargıyı Belirleme
YZ sistemlerinde önyargıyı tanımlamanın bir yolu, onları eğitmek için kullanılan veri kümelerini incelemektir. Veri kümesi nüfus çeşitliliğini doğru bir şekilde yansıtmıyorsa, önyargılı sonuçlara yol açabilir. Örneğin, bir veri kümesi heteroseksüel çiftlerin görüntülerini içeriyorsa, ancak aynı cinsiyetten çiftlerin görüntülerini içermiyorsa, bu veriler üzerinde eğitilmiş bir algoritma gey ve lezbiyen çiftleri tanıyamayabilir. Bu tür önyargıları azaltmak için, araştırmacılar daha çeşitli veri kümeleri toplayabilir veya mevcut olanları ek örneklerle destekleyebilir. Buna ek olarak, algoritmalar karar vermede cinsiyet ve cinsel yönelimi açıkça dikkate alacak şekilde tasarlanabilir. Bu, sistemin verileri ve farklı durumlarda ilgili sonuçları nasıl yorumladığına dair kuralları tanımlamayı içerir. Diğer bir yaklaşım, AI sisteminin altında yatan kodu denetlemektir. Algoritmanın mantığını ve karar verme süreçlerini test ederek, araştırmacılar belirli gruplara karşı önyargıyı gösteren kalıpları arayabilirler. Daha sonra bu önyargıları gidermek için algoritmayı değiştirebilirler. Son olarak, bir AI sistemini gerçek veriler üzerinde test etmek, gelişiminin istenmeyen sonuçlarını belirlemeye yardımcı olabilir. Sistemi farklı senaryolara tabi tutarak, araştırmacılar tüm popülasyonlarda adil sonuçlar vermesini sağlayabilir.
YZ sistemlerindeki yanlılığı azaltma stratejileri
YZ sistemlerinde LGBT popülasyonlarına karşı önyargıyı azaltmak için çeşitli stratejiler vardır. Bir yaklaşım, yanlış tahminleri tanımak ve düzeltmek için bir algoritmayı eğitmeyi içeren düşmanca öğrenmeyi kullanmaktır. Başka bir strateji, cinsel yönelim veya cinsiyet kimliğini içeren belirsiz veya karmaşık vakaları ele almak için özel olarak tasarlanmış yeni algoritmalar geliştirmektir. Bu algoritmalar, bağlamsal bilgileri ve sosyal normları karar verme sürecine dahil edebilir. Son olarak, araştırmacılar, az temsil edilen topluluklardan paydaşlarla, ihtiyaçlarına uygun çözümler geliştirmek için işbirliği içinde çalışabilirler. Örneğin, bir sağlık hizmeti sağlayıcısı, semptomlara dayanarak CYBE'leri doğru bir şekilde teşhis eden bir algoritma oluşturmak için LGBT hastalarıyla işbirliği yapabilir. Topluluk üyeleriyle işbirliği yaparak, araştırmacılar ortaya çıkan algoritmanın marjinal grupların benzersiz ihtiyaçlarını karşılamasını sağlayabilir. Genel olarak, AI sistemlerinde önyargıyı tanımlamak ve azaltmak çok yönlü bir yaklaşım gerektirir. Araştırmacılar, algoritmayı eğitmek için kullanılan verileri, kodun nasıl yazıldığını ve teknolojinin gerçek uygulamalarını dikkate almalıdır. Farklı paydaşlarla birlikte çalışarak, herkese eşit hizmet veren daha kapsayıcı ve etkili sistemler oluşturabilirler.
YZ sistemlerinde LGBT popülasyonlarına karşı önyargıları belirlemek ve azaltmak için hangi yapılar var ve bu stratejiler ne kadar etkili?
Araştırmacılar, lezbiyen, gey, biseksüel ve transseksüel (LGBT) insanları etkileyebilecek yapay zeka (AI) sistemlerindeki önyargıları tanımlamak için çeşitli çerçeveler önerdiler. Böyle bir çerçeve, AI sistemlerinin geliştirilmesinde farklı bakış açılarının önemini vurgulayan "tasarımda çeşitlilik" çerçevesidir.