Yapay Zeka ve Algoritmik Önyargı
Yapay zeka algoritmaları, işe alımdan finansmana kadar birçok sektörde giderek daha fazla kullanılmaktadır, ancak önyargı ve ayrımcılık riskleri taşırlar. Otomatik yapay zeka kararları, eğitim verisi önyargılı veya çeşitlilikten yoksunsa toplumsal adaletsizlikleri yansıtabilir veya artırabilir. Algoritmik önyargıyı anlamak, işletmelerin, geliştiricilerin ve kullanıcıların daha adil ve şeffaf yapay zeka sistemleri oluşturmasına, tanımlamasına ve yönetmesine yardımcı olur.
Yapay zekadaki algoritmik önyargılar hakkında mı merak ediyorsunuz? Bu makalede INVIAI ile Yapay Zeka ve Algoritmik Önyargı hakkında daha fazla bilgi edinin!
Yapay Zeka (YZ) günlük hayatımıza giderek daha fazla entegre oluyor – işe alımdan sağlık hizmetlerine ve kolluk kuvvetlerine kadar – ancak kullanımı algoritmik önyargı konusunda endişeler doğuruyor. Algoritmik önyargı, YZ sistemlerinin çıktılarında sistematik ve adaletsiz önyargılar anlamına gelir ve genellikle toplumsal stereotipleri ve eşitsizlikleri yansıtır.
Özünde, bir YZ algoritması, eğitim verisinde veya tasarımında bulunan insan önyargılarını istemeden yeniden üretebilir ve ayrımcı sonuçlara yol açabilir.
Aşağıda algoritmik önyargının nedenlerini, gerçek dünya etkilerine örnekleri ve YZ'nin daha adil hale getirilmesi için yapılan çabaları inceliyoruz.
Algoritmik Önyargıyı ve Nedenlerini Anlamak
Algoritmik önyargı genellikle YZ'nin "ayrımcılık yapmak istememesi" değil, insan faktörlerinden kaynaklanır. YZ sistemleri verilerden öğrenir ve insanlar tarafından oluşturulan kuralları takip eder – ve insanların (çoğunlukla bilinçsiz) önyargıları vardır. Eğitim verisi çarpıksa veya tarihsel önyargıları yansıtıyorsa, YZ muhtemelen bu kalıpları öğrenir.
Önyargılı Eğitim Verisi
Veri setlerinde gömülü tarihsel önyargılar
- Eksik veri setleri
- Temsil etmeyen örnekler
- Tarihsel ayrımcılık kalıpları
Önyargılı Veri Etiketleme
Veri açıklamasında insan önyargıları
- Öznel kategorilendirme
- Kültürel varsayımlar
- Bilinçsiz stereotipleme
Optimizasyon Sorunları
Adaletten çok doğruluk için optimize edilen algoritmalar
- Genel doğruluk odaklılık
- Azınlık gruplarının ihmal edilmesi
- Adalet takaslarının göz ardı edilmesi
YZ algoritmaları, yaratıcılarının ve verilerinin önyargılarını kasıtlı adımlar atılmadıkça devralır ve düzeltir.
— Önemli Araştırma Bulgusu
Algoritmik önyargının genellikle istem dışı olduğunu belirtmek önemlidir. Kuruluşlar genellikle kararları daha objektif yapmak için YZ'yi benimser, ancak sisteme önyargılı bilgi verir veya tasarımda eşitliği dikkate almazlarsa sonuç yine adaletsiz olabilir. YZ önyargısı fırsatları adaletsizce dağıtabilir ve yanlış sonuçlar üretebilir, insanların refahını olumsuz etkiler ve YZ'ye olan güveni zedeler.
Önyargının neden olduğunu anlamak çözüme giden ilk adımdır – ve bu adım akademi, sektör ve hükümetler tarafından ciddiyetle ele alınmaktadır.
YZ Önyargısına Gerçek Dünya Örnekleri
YZ'deki önyargı sadece teorik bir endişe değildir; birçok gerçek dünya vakası algoritmik önyargının ayrımcılığa yol açabileceğini göstermiştir. Farklı sektörlerdeki dikkat çekici YZ önyargısı örnekleri şunlardır:
Ceza Adalet Sistemi
Vaka: ABD geri dönüşüm tahmin algoritması
Etki: Siyahi sanıklara karşı önyargılı, sıklıkla Siyahi sanıkları yüksek riskli, beyaz sanıkları düşük riskli olarak yanlış değerlendirmiş, ceza adaletindeki ırksal eşitsizlikleri artırmıştır.
Sonuç: Polislik ve mahkemelerde tarihsel önyargıları güçlendirmiştir
İşe Alım ve İşe Yerleştirme
Vaka: Amazon'un YZ işe alım aracı
Etki: Kadınlara karşı ayrımcılık yaptığı için iptal edildi. Çoğunlukla erkeklerin özgeçmişleriyle eğitilmiş, "kadınlara ait" veya tamamen kadınların okuduğu okulları içeren özgeçmişleri düşürmüştür.
Sonuç: Teknik işler için nitelikli kadınları haksız yere elerdi
Yüz Tanıma Teknolojisi Önyargısı
Yüz tanıma teknolojisi demografik gruplar arasında doğrulukta önemli önyargılar göstermiştir. ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün (NIST) 2019 tarihli kapsamlı bir çalışması endişe verici farklılıkları ortaya koydu:
- Asyalı ve Afrikalı-Amerikalı yüzlerde yanlış pozitif tanımlamalar Beyaz yüzlere göre 10 ila 100 kat daha fazlaydi
- En yüksek yanlış tanımlama oranları, çoklu aramalarda Siyahi kadınlar için görüldü
- Tehlikeli önyargı, masum insanların yanlış yere tutuklanmasına yol açtı
Üretken YZ ve İçerik Önyargısı
En yeni YZ sistemleri bile bağışık değildir. 2024 UNESCO çalışması, büyük dil modellerinin sıklıkla gerici cinsiyet ve ırk stereotipleri ürettiğini ortaya koydu:
Ev Odaklılık
- Ev içi rollerde 4 kat daha sık tanımlanıyorlar
- "Ev" ve "çocuklar" ile ilişkilendiriliyorlar
- Geleneksel cinsiyet stereotipleri
Profesyonel Odak
- "Yönetici" ve "maaş" ile ilişkilendiriliyorlar
- "Kariyer" ilerlemesi ile bağlantılı
- Liderlik terimleri
YZ'nin riskleri mevcut eşitsizliklerin üzerine eklenerek, zaten marjinalleşmiş gruplara daha fazla zarar veriyor.
— UNESCO Uyarısı
Bu örnekler, algoritmik önyargının uzak veya nadir bir sorun olmadığını – bugün birçok alanda yaşandığını vurgular. İş fırsatlarından adalete, sağlık hizmetlerinden çevrimiçi bilgiye kadar, önyargılı YZ sistemleri mevcut ayrımcılığı tekrarlayabilir ve hatta artırabilir.
Zarar genellikle tarihsel olarak dezavantajlı gruplar tarafından taşınır ve ciddi etik ve insan hakları endişeleri doğurur. Milyonlarca insanın günlük yaşamda üretken YZ kullandığı düşünüldüğünde, içerikteki en ufak önyargılar bile gerçek dünyadaki eşitsizlikleri artırabilir ve stereotipleri yaygınlaştırabilir.
YZ Önyargısı Neden Önemlidir?
YZ önyargısını ele almanın önemi büyüktür. Kontrol edilmezse, önyargılı algoritmalar sistematik ayrımcılığı teknoloji tarafsızlığı maskesi altında pekiştirebilir. YZ tarafından yapılan (veya yönlendirilen) kararlar – kim işe alınır, kim kredi veya şartlı tahliye alır, polis gözetimi nasıl hedefler – insanların hayatları üzerinde gerçek sonuçlar doğurur.
İnsan Hakları Etkisi
Eşitlik ve ayrımcılık yapmama ilkelerini zedeler
- Fırsatların reddedilmesi
- Ekonomik eşitsizlikler
- Kişisel özgürlüklere tehditler
Güvenin Aşınması
Teknolojiye olan kamu güvenini zedeler
- YZ benimsemesinde azalma
- İtibar kaybı
- Yenilik engelleri
Azalan Faydalar
YZ'nin olumlu potansiyelini sınırlar
- Yanlış sonuçlar
- Azalan etkinlik
- Faydalara eşitsiz erişim
Bu kararlar belirli cinsiyetlere, ırklara veya topluluklara karşı haksızca eğilimliyse, toplumsal eşitsizlikler artar. Bu, fırsatların reddedilmesine, ekonomik eşitsizliklere veya etkilenen gruplar için kişisel özgürlük ve güvenlik tehditlerine yol açabilir.
Daha geniş anlamda, algoritmik önyargı insan haklarını ve sosyal adaleti zedeler, demokratik toplumların benimsediği eşitlik ve ayrımcılık yapmama ilkeleriyle çelişir.
Ayrıca, algoritmik önyargı YZ'nin potansiyel faydalarını azaltabilir. YZ, verimliliği ve karar alma süreçlerini iyileştirme vaadi taşır, ancak sonuçları nüfusun bazı kesimleri için ayrımcı veya yanlışsa, tam olumlu etkisini gösteremez.
Örneğin, bir demografik grup için iyi çalışan ancak diğerleri için kötü performans gösteren bir YZ sağlık aracı gerçekten etkili veya kabul edilebilir değildir. OECD'nin belirttiği gibi, YZ'deki önyargı fırsatları adaletsizce sınırlar ve işletmelerin itibarını ve kullanıcı güvenini kaybetmesine neden olabilir.
Özetle, önyargıyı ele almak sadece ahlaki bir zorunluluk değil, aynı zamanda YZ'nin faydalarını herkes için adil şekilde kullanmak için kritik önemdedir.
YZ Önyargısını Azaltma Stratejileri
Algoritmik önyargı artık yaygın şekilde tanındığı için, onu azaltmaya yönelik çeşitli stratejiler ve en iyi uygulamalar geliştirilmiştir. YZ sistemlerinin adil ve kapsayıcı olmasını sağlamak, geliştirme ve uygulamanın birçok aşamasında eylem gerektirir:
Daha İyi Veri Uygulamaları
Önyargılı veri temel bir neden olduğundan, veri kalitesini artırmak anahtardır. Bu, azınlık gruplarını içeren çeşitli, temsil edici eğitim veri setleri kullanmak ve çarpıklık veya boşluklar için titiz denetim yapmak anlamına gelir.
- Azınlık gruplarını içeren çeşitli, temsil edici eğitim veri setleri kullanmak
- Tarihsel önyargılar için veriyi titizlikle denetlemek (ırk/cinsiyete göre farklı sonuçlar)
- Model eğitmeden önce önyargılı veriyi düzeltmek veya dengelemek
- Az temsil edilen gruplar için veri artırımı veya sentetik veri uygulamak
- Önyargı sorunlarını erken tespit etmek için YZ çıktılarının sürekli izlenmesini sağlamak
Adil Algoritma Tasarımı
Geliştiriciler, model eğitimine adalet kısıtlamaları ve önyargı azaltma tekniklerini bilinçli olarak entegre etmelidir. Bu, sadece doğruluk değil, adalet için ayarlanabilen algoritmalar kullanmayı içerebilir.
Adalet Tekniklerini Uygulama
Adalet için ayarlanabilen algoritmalar kullanmak, gruplar arasında hata oranlarını eşitlemek, veriyi yeniden ağırlamak veya karar eşiklerini dikkatle değiştirmek.
Önyargı Test Araçları Kullanma
Modelleri önyargı açısından test etmek ve geliştirme sırasında ayarlamalar yapmak için açık kaynak araçlar ve çerçeveler kullanmak.
Adalet Kriterlerini Tanımlama
Adalet kriterlerini tanımlarken alan uzmanları ve etkilenen topluluklarla çalışmak, çünkü adaletin birden fazla matematiksel tanımı vardır ve bazen çelişir.
İnsan Gözetimi ve Hesap Verebilirlik
Hiçbir YZ sistemi insan hesap verebilirliği olmadan kendi başına çalışmamalıdır. İnsan gözetimi, bir makinenin öğrenebileceği önyargıları yakalamak ve düzeltmek için kritik önemdedir.
İnsan Döngüsü
- YZ tarafından taranan adayları işe alımcıların incelemesi
- Hakimlerin YZ risk skorlarını dikkatle değerlendirmesi
- Sağlık profesyonellerinin YZ teşhislerini doğrulaması
Hesap Verebilirlik Önlemleri
- YZ kararlarının düzenli denetimleri
- Önyargı etki değerlendirmeleri
- Açıklanabilir YZ mantığı
- Açık sorumluluk ataması
Kuruluşlar, algoritmalarının verdiği kararlardan çalışanlar tarafından verilmiş gibi sorumlu olduklarını unutmamalıdır. Şeffaflık da burada önemli bir sütundur: bir YZ sisteminin nasıl çalıştığını ve bilinen sınırlamalarını açıkça belirtmek güven oluşturur ve bağımsız incelemeye olanak tanır.
Bazı yargı bölgeleri, vatandaşı etkileyen yüksek riskli algoritmik kararlar için şeffaflık zorunluluğu getirmeye yönelmektedir (kamu kurumlarının algoritmaların nasıl kullanıldığını açıklaması). Amaç, YZ'nin etik yargı veya yasal sorumluluğun yerini almadan insan kararını desteklemesini sağlamaktır.
Çeşitli Takımlar ve Düzenleme
Kapsayıcı Gelişim
Artan sayıda uzman, YZ geliştiricileri ve paydaşları arasında çeşitliliğin değerini vurgulamaktadır. YZ ürünleri, onları geliştirenlerin bakış açılarını ve kör noktalarını yansıtır.
Düzenleme ve Etik Rehberler
Hükümetler ve uluslararası kuruluşlar artık YZ önyargısının ele alınmasını aktif şekilde sağlamaktadır:
- UNESCO'nun YZ Etiği Tavsiyesi (2021): Şeffaflık, adalet ve ayrımcılık yapmama ilkelerini içeren ilk küresel çerçeve, oybirliğiyle kabul edildi
- AB YZ Yasası (2024): Önyargı önlemeyi öncelik haline getiriyor, yüksek riskli YZ sistemlerinde adalet için sıkı değerlendirmeler gerektiriyor
- Yerel Yönetim Eylemleri: San Francisco, Boston, Minneapolis gibi ondan fazla büyük şehir, ırksal önyargı nedeniyle polislerin yüz tanımayı kullanmasını yasakladı
İleriye Dönük Yol: Etik YZ Oluşturmak
YZ ve algoritmik önyargı, henüz etkili şekilde ele almaya yeni başladığımız küresel bir zorluktur. Yukarıdaki örnekler ve çabalar, YZ önyargısının niş bir sorun olmadığını – ekonomik fırsatları, adaleti, sağlığı ve toplumsal uyumu dünya çapında etkilediğini açıkça gösteriyor.
Bunu başarmak sürekli dikkat gerektirir: YZ sistemlerini önyargı açısından sürekli test etmek, veri ve algoritmaları geliştirmek, çeşitli paydaşları dahil etmek ve teknoloji geliştikçe düzenlemeleri güncellemek.
Temelde, algoritmik önyargıyla mücadele YZ'yi eşitlik ve adalet değerlerimizle uyumlu hale getirmekle ilgilidir. UNESCO Genel Direktörü Audrey Azoulay'nin belirttiği gibi, "YZ içeriğindeki küçük önyargılar bile gerçek dünyadaki eşitsizlikleri önemli ölçüde artırabilir".
YZ içeriğindeki küçük önyargılar gerçek dünyadaki eşitsizlikleri önemli ölçüde artırabilir.
— Audrey Azoulay, UNESCO Genel Direktörü
Bu nedenle, önyargısız YZ arayışı, teknolojinin toplumun tüm kesimlerini güçlendirmesini, eski önyargıları pekiştirmemesini sağlamak için kritiktir.
YZ tasarımında etik ilkeleri önceliklendirmek – ve bunları somut eylem ve politikalarla desteklemek – YZ'nin yenilikçi gücünü insan onurunu koruyarak kullanmamızı sağlar.
