Yapay zekânın (YZ) geleceğin vazgeçilmez yapıtaşı olacağı bir gerçek. Ancak unutmamamız gereken şey, bu taşın altında önyargıların olduğu. YZ algoritmaları, geliştirilme süreçlerinde veya eğitim verilerinde yer alan önyargılar nedeniyle yanlı çıktılar üretebiliyor. Bu durum, bazı grupları veya bireyleri hedef alan zararlı yargılara yol açabileceği gibi toplumsal eşitsizlikleri de güçlendirebilir.
YZ alanında çalışan uzmanlar, internet içeriğinin büyük bir kısmının birkaç yıl içindeYZ desteğiyle üretilebileceğini öngörüyor. Bu durum, YZ ürettiği önyargıların "kelebek etkisi" yaratarak var olan önyargıları daha da pekiştirebileceği anlamına geliyor. Örneğin, yazılı komutları görsel çıktılara çeviren YZ araçları, cinsiyet veya etnik köken gibi kategorilere dayalı önyargıları görselleştirebilir.
Önyargı, her zaman kötü veya olumsuz bir yargı barındırmak zorunda değil. Ancak burada “kabul edilebilir” önyargı ile zararlı önyargı arasındaki farkın altını çizmek önemli.
Kabul edilebilir önyargılar, makine öğreniminin doğru ve tutarlı çıktılar üretmesini sağlayan, belirli demografik gruplara yönelik düzenlemeler içerebilir. Ancak, zararlı önyargılar, belli grupları veya bireyleri olumsuz etkileyen yargılardır ve bunlar ciddi toplumsal ve bireysel zararlara yol açabilir.
Yapay zekânın resmettiği dünya, mevcut eşitsizlikleri ve önyargıları yansıtabilir. Örneğin, YZ tarafından oluşturulan görüntülerdeki demografik çarpıklıklar, sosyal adaletsizlikleri ve stereotipleri pekiştirebilir. Bu durum, Berkeley Üniversitesi profesörü Celeste Kidd'in de vurguladığı gibi, yapay zeka içeriklerinin eğitim verisi olarak kullanılmasıyla bir kısır döngüye yol açabilir.
Arama motorları da önyargı sorununu tetikleyen başka bir alan. Kullanıcıların arama sorgularını otomatik tamamlayarak önerdiği tahminler, önyargılı veya yanıltıcı bilgiler içerebilir ve bu durum kullanıcıların yanlış bilgilere ulaşmasına neden olabilir.
Yapay zekânın önyargılarından arınması ise potansiyel önyargı kaynaklarının belirlenmesinden ve eğitim verilerinin niteliğinden geçiyor. Ayrıca, YZ modellerini önyargı için de tarayarak, performansları kadar önyargı düzeylerinin de değerlendirilmesi önemli. Avrupa Birliği'nin bu konudaki raporları, algoritmaların ve yapay zekanın zaman içinde önyargı geliştirebileceğine dikkat çekiyor.
YZ önyargılarının kontrol altına alınması ve düzeltilmesi sürekli bir çaba gerektiriyor. California Üniversitesi hukuk profesörü L. Song Richardson'ın ifade ettiği gibi, yapay zeka dünyasında önyargıları ele alırken, gerçek dünyadaki sorunları çözmek için de aynı çabayı göstermeliyiz. Yapay zeka, potansiyelini tam olarak gerçekleştirebilmesi için, insan değerleriyle uyumlu şekilde geliştirilmeli ve kullanılmalı.
YZ alanında çalışan uzmanlar, internet içeriğinin büyük bir kısmının birkaç yıl içindeYZ desteğiyle üretilebileceğini öngörüyor. Bu durum, YZ ürettiği önyargıların "kelebek etkisi" yaratarak var olan önyargıları daha da pekiştirebileceği anlamına geliyor. Örneğin, yazılı komutları görsel çıktılara çeviren YZ araçları, cinsiyet veya etnik köken gibi kategorilere dayalı önyargıları görselleştirebilir.
Önyargı, her zaman kötü veya olumsuz bir yargı barındırmak zorunda değil. Ancak burada “kabul edilebilir” önyargı ile zararlı önyargı arasındaki farkın altını çizmek önemli.
Kabul edilebilir önyargılar, makine öğreniminin doğru ve tutarlı çıktılar üretmesini sağlayan, belirli demografik gruplara yönelik düzenlemeler içerebilir. Ancak, zararlı önyargılar, belli grupları veya bireyleri olumsuz etkileyen yargılardır ve bunlar ciddi toplumsal ve bireysel zararlara yol açabilir.
Yapay zekânın resmettiği dünya, mevcut eşitsizlikleri ve önyargıları yansıtabilir. Örneğin, YZ tarafından oluşturulan görüntülerdeki demografik çarpıklıklar, sosyal adaletsizlikleri ve stereotipleri pekiştirebilir. Bu durum, Berkeley Üniversitesi profesörü Celeste Kidd'in de vurguladığı gibi, yapay zeka içeriklerinin eğitim verisi olarak kullanılmasıyla bir kısır döngüye yol açabilir.
Arama motorları da önyargı sorununu tetikleyen başka bir alan. Kullanıcıların arama sorgularını otomatik tamamlayarak önerdiği tahminler, önyargılı veya yanıltıcı bilgiler içerebilir ve bu durum kullanıcıların yanlış bilgilere ulaşmasına neden olabilir.
Yapay zekânın önyargılarından arınması ise potansiyel önyargı kaynaklarının belirlenmesinden ve eğitim verilerinin niteliğinden geçiyor. Ayrıca, YZ modellerini önyargı için de tarayarak, performansları kadar önyargı düzeylerinin de değerlendirilmesi önemli. Avrupa Birliği'nin bu konudaki raporları, algoritmaların ve yapay zekanın zaman içinde önyargı geliştirebileceğine dikkat çekiyor.
YZ önyargılarının kontrol altına alınması ve düzeltilmesi sürekli bir çaba gerektiriyor. California Üniversitesi hukuk profesörü L. Song Richardson'ın ifade ettiği gibi, yapay zeka dünyasında önyargıları ele alırken, gerçek dünyadaki sorunları çözmek için de aynı çabayı göstermeliyiz. Yapay zeka, potansiyelini tam olarak gerçekleştirebilmesi için, insan değerleriyle uyumlu şekilde geliştirilmeli ve kullanılmalı.
Son yazılar
