Önyargı

Yapay Zekâ Öğrenme Süreçlerinde Önyargı Ne Anlama Gelir?

Yapay zekâ alanında önyargı, adil olmayan sonuçlara neden olabilen sistematik hataları ifade eder. Bir yapay zekâ modeli, makine öğrenimi sürecindeki hatalı varsayımlar nedeniyle önyargılı sonuçlar ürettiğinde ortaya çıkar. Bu varsayımlar, modelin eğitiminde kullanılan verilerden, algoritmaların kendisinden veya uygulama ve dağıtım aşamalarından kaynaklanabilir.

Önyargı, Yapay Zekâdaki Öğrenme Sürecini Nasıl Etkiler?

Önyargı, öğrenme sürecini birkaç şekilde bozabilir:

• Doğruluk: Önyargılı bir model, eğitim verilerinde iyi performans gösterebilir ancak yeni, görülmemiş verilere genelleyemez.
• Adalet: Belirli gruplar, modelin önyargılı tahminleri nedeniyle adil olmayan şekilde dezavantajlı veya ayrıcalıklı hale gelebilir.
• Güvenilirlik: Yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliği, önyargılı veya adil olmayan sonuçlar ürettiklerinde azalır.

Yapay Zekâda Önyargıya Gerçek Dünya Örnekleri

• Yüz Tanıma: Sistemlerin, koyu tenli kişilerde daha az doğru sonuçlar verdiği gösterilmiştir.
• İşe Alım Algoritmaları: Bazı yapay zekâ tabanlı işe alım araçlarının, önyargılı eğitim verileri nedeniyle erkek adayları kadınlara göre daha fazla tercih ettiği tespit edilmiştir.
• Kredi Skorlama: Yapay zekâ modelleri, önyargılı tarihsel verilerle eğitildiklerinde finansal ayrımcılığı sürdürebilir.

Önyargı Azaltma Nedir?

Önyargı azaltma, en çok yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenimi (ML) modellerinde olmak üzere, çeşitli sistemlerdeki önyargının sistematik olarak tespit edilmesi, ele alınması ve azaltılması sürecidir. Bu bağlamlarda önyargılar, adaletsiz, yanlış veya hatta zararlı sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle önyargıların azaltılması, yapay zekâ teknolojilerinin sorumlu ve etik şekilde kullanılmasını sağlamak için çok önemlidir. Önyargı azaltma sadece teknik düzenlemeleri değil, aynı zamanda sosyal ve etik etkilerin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını da gerektirir; çünkü yapay zekâ sistemleri, dayandıkları veri ve insan kararlarını yansıtır.

Yapay Zekâda Önyargının Anlaşılması

Yapay zekâda önyargı, makine öğrenimi modellerinin, eğitim verilerinde yer alan önyargılı varsayımları veya sistematik eşitsizlikleri yansıtan sonuçlar üretmesiyle ortaya çıkar. Yapay zekâ sistemlerinde birden fazla önyargı kaynağı ve türü bulunur:

• Önyargılı Eğitim Verisi: Önyargının yaygın kaynağı, verinin kendisidir. Eğer eğitim verisi belirli grupları yeterince temsil etmiyor veya tarihsel önyargılar barındırıyorsa, model bu önyargıları öğrenip çoğaltabilir. Örneğin, önyargılı veri kümeleriyle eğitilen işe alım algoritmaları, Amazon’un cinsiyet dengesizliği nedeniyle erkek adayları tercih eden yapay zekâ işe alım aracı örneğinde olduğu gibi, cinsiyet veya ırk ayrımcılığına yol açabilir kaynak.
• Vekil Değişkenler: Görünüşte tarafsız olan, ancak önyargılı özelliklerin yerine geçen değişkenlerdir. Örneğin, posta kodlarının ırk için vekil olarak kullanılması, modellerde istemeden ırksal önyargılara yol açabilir.
• Algoritmik Tasarım: En iyi niyetlerle bile, algoritmalar, geliştiricilerinin bilinçsiz önyargılarını taşıyabilir veya sistemin tasarımı toplumsal önyargıları yansıtabilir. Algoritmik denetimler ve disiplinlerarası işbirlikleri, bu önyargıların etkin bir şekilde tespit edilmesi ve giderilmesi için gereklidir kaynak.

Önyargı Azaltma Stratejileri

Yapay zekâda önyargı azaltma genel olarak üç aşamada ele alınabilir: ön işleme, işleme sırasında ve son işleme. Her aşama, model geliştirme yaşam döngüsünün farklı noktalarında önyargıyı ele alır.

Ön İşleme Teknikleri

• Veri Toplama: Tüm alt grupların yeterli şekilde temsil edilmesini sağlamak için birden fazla kaynaktan çeşitli ve dengeli veri kümeleri toplamak. Örneğin, bir işe alım yapay zekâ sistemi için eğitim verisinde cinsiyet ve etnik denge sağlamak, aday değerlendirmelerinde önyargıyı azaltmaya yardımcı olur.
• Veri Temizleme: Model tahminlerini çarpıtmamaları için önyargılı veri girişlerini kaldırmak veya düzeltmek. Yeniden örnekleme veya veri ağırlıklandırma gibi teknikler, temsiliyeti dengeleyebilir.
• Özellik Mühendisliği: Korunan özellikler için vekil olarak işlev görebilecek değişkenlerin ayarlanması veya kaldırılması, dolaylı önyargıların model sonuçlarını etkilemesini önlemeye yardımcı olur.

Örnek Kullanım Durumu:
Bir işe alım yapay zekâ sisteminde ön işleme, eğitim verisinin cinsiyet ve etnik açıdan dengeli olmasını sağlayarak aday değerlendirmelerinde önyargıyı azaltmak anlamına gelebilir.

İşleme Sırasında Teknikler

• Algoritma Ayarlamaları: Model eğitimi sırasında adalet kısıtlamalarını algoritmaya entegre etmek, önyargıyı azaltmaya yardımcı olabilir. Adalet odaklı algoritmalar, farklı demografik gruplar arasında farklı etkileri minimize etmek için tasarlanmıştır.
• Adversarial Önyargı Azaltma: Modeli, önyargıları tespit edip azaltan bir adversar ile birlikte eğitmek; böylece model, önyargılı kararlardan kaçınmayı öğrenir.

Örnek Kullanım Durumu:
Kredi onayı için kullanılan bir yapay zekâ aracı, karar verme sürecinde ırk veya cinsiyete göre ayrımcılık yapmamak için adalet odaklı algoritmalar uygulayabilir.

Son İşleme Teknikleri

• Sonuç Değiştirme: Model eğitimi sonrası tahminleri adalet kriterlerine göre ayarlamak. Farklı gruplar arasında eşit sonuçlar sağlamak için tahminlerin yeniden kalibre edilmesi gibi teknikler yaygın olarak kullanılır.
• Önyargı Denetimleri: Model çıktılarının düzenli olarak denetlenip önyargılı kararların tespit edilip düzeltilmesi gereklidir. Bu denetimler, gerçek dünyadaki dağıtım sırasında ortaya çıkan önyargıların zamanında müdahale edilmesini sağlar.

Örnek Kullanım Durumu:
Bir sağlık yapay zekâ sistemi, tanısal önerilerinin farklı demografik gruplar arasında adil olmasını sağlamak için son işleme uygulayabilir.

Veri Önyargısı Türleri

1. Doğrulama Önyargısı

Doğrulama önyargısı, verilerin mevcut inançları veya hipotezleri doğrulayacak şekilde seçilmesi veya yorumlanmasıyla ortaya çıkar. Bu durum, çelişkili verilerin göz ardı edilmesi veya değersizleştirilmesiyle, çarpık sonuçlara yol açabilir. Örneğin, bir araştırmacı hipotezini destekleyen verilere odaklanırken, onu zorlayan verileri göz ardı edebilir. Codecademy’ye göre, doğrulama önyargısı verilerin bilinçsizce orijinal hipotezi destekleyecek şekilde yorumlanmasına ve veri analizi ve karar süreçlerinin bozulmasına yol açar.

2. Seçim Önyargısı

Seçim önyargısı, örnek verinin analiz edilmek istenen popülasyonu temsil etmemesi durumunda ortaya çıkar. Bu, rastgele olmayan örnekleme veya veri alt kümelerinin sistematik olarak dışlanmasından kaynaklanır. Örneğin, bir tüketici davranışı araştırması yalnızca kentsel alanlardan veri içeriyorsa, kırsal tüketici kalıplarını doğru yansıtmayabilir. Pragmatic Institute’un vurguladığı gibi, seçim önyargısı zayıf araştırma tasarımından veya veri toplamada etkili olan tarihsel önyargılardan kaynaklanabilir.

3. Tarihsel Önyargı

Tarihsel önyargı, veriler artık geçerli olmayan geçmiş önyargıları veya toplumsal normları yansıttığında ortaya çıkar. Bu, veri kümeleri, cinsiyet rolleri veya ırk ayrımcılığı gibi kalıplaşmış eski bilgileri içerdiğinde gerçekleşir. Örneğin, kadınları veya azınlık gruplarını dışlayan tarihsel işe alım verilerinin kullanılması. Amazon’un yapay zekâ işe alım aracı, veri kümesindeki tarihsel cinsiyet dengesizliği nedeniyle kadın derneklerini içeren özgeçmişleri istemeden cezalandırıyordu.

4. Hayatta Kalma Önyargısı

Hayatta kalma önyargısı, yalnızca bir süreci “başarıyla geçen” veriye odaklanıp başarısız veya hariç tutulan verilerin göz ardı edilmesiyle ortaya çıkar. Bu, bir olgunun başarısının olduğundan fazla tahmin edilmesine yol açabilir. Örneğin, yalnızca başarılı girişimleri analiz ederek başarı faktörlerini belirlemeye çalışmak, başarısız girişimleri göz ardı ettiği için yanlış sonuçlara yol açar. Bu önyargı özellikle finansal piyasalarda ve yatırım stratejilerinde tehlikelidir; çünkü yalnızca başarılı olanlar analiz edilir, başarısızlar dikkate alınmaz.

5. Erişilebilirlik Önyargısı

Erişilebilirlik önyargısı, kararların tüm ilgili veriler yerine en kolay erişilebilen verilerle verilmesiyle ortaya çıkar. Elde mevcut olan veri temsili değilse, bu çarpık içgörülere yol açabilir. Örneğin, uçak kazalarıyla ilgili haberlerin sıklığı, insanların bu olayların gerçekleşme oranını abartmasına neden olabilir. Erişilebilirlik önyargısı, kamu algısını ve politika geliştirmeyi önemli ölçüde etkileyebilir ve risk değerlendirmelerinin çarpık olmasına neden olabilir.

6. Raporlama Önyargısı

Raporlama önyargısı, olumlu veya beklenen sonuçların raporlanıp, olumsuz veya beklenmeyen sonuçların ihmal edilmesidir. Bu durum, bir sürecin veya ürünün algılanan etkinliğini çarpıtır. Örneğin, yalnızca başarılı klinik denemelerin sonuçlarının raporlanıp, anlamlı etki göstermeyen denemelerin göz ardı edilmesi. Raporlama önyargısı, pozitif sonuçların vurgulandığı bilimsel araştırmalarda yaygındır ve bilimsel literatürü çarpıtabilir.

7. Otomasyon Önyargısı

Otomasyon önyargısı, insanların otomatik sistemlere ve algoritmalara, insan yargısından daha doğru veya nesnel oldukları varsayımıyla aşırı güvenmeleriyle ortaya çıkar. Eğer sistemler kendileri önyargılı veya hatalıysa, bu durum hatalara neden olabilir; örneğin, GPS’in sürücüleri yanlış yönlendirmesi veya yapay zekâ araçlarının önyargılı işe alım kararları vermesi gibi. Codecademy’nin de vurguladığı gibi, GPS gibi teknolojiler bile kullanıcıların doğruluğunu sorgulamadan körü körüne takip etmesiyle otomasyon önyargısına yol açabilir.

8. Grup Atfetme Önyargısı

Grup atfetme önyargısı, bireylerden tüm bir gruba genelleme yapmak veya bir grubun özelliklerinin tüm üyelerine uygulandığını varsaymakla ilgilidir. Bu durum, birkaç gözleme dayanarak bir demografinin tüm üyelerinin aynı davrandığının varsayılması gibi, kalıp yargılara ve yanlış yargılara yol açabilir. Bu önyargı, sosyal ve siyasi politikaları etkileyerek belirli grupların ayrımcılığa uğramasına ve adaletsiz muamele görmesine neden olabilir.

9. Aşırı Genelleme Önyargısı

Aşırı genelleme önyargısı, bir veri kümesinden elde edilen sonuçların diğerlerine dayanağı olmadan genişletilmesidir. Bu, farklı bağlamlarda geçerli olmayan geniş varsayımlara yol açar. Örneğin, bir demografiye yönelik bir çalışmadan elde edilen bulguların tüm popülasyonlara uygulanabileceğinin varsayılması. Aşırı genelleme, kültürel veya bağlamsal farklılıkları göz önüne almayan, etkisiz politikalara ve müdahalelere yol açabilir.

Makine Öğreniminde Önyargı-Varyans Dengesi

Tanım

Önyargı-Varyans Dengesi, makine öğrenimi alanında, öngörücü modellerin yapabileceği iki hata türü olan önyargı ve varyans arasındaki gerilimi tanımlayan temel bir kavramdır. Bu denge, model performansının karmaşıklığını optimize etmek için nasıl ayarlanacağını anlamak açısından çok önemlidir. Yüksek önyargı, aşırı basit modellerle; yüksek varyans ise eğitim verilerine aşırı duyarlı modellerle ilişkilidir. Amaç, görülmemiş verilerde toplam tahmin hatasını en aza indiren, optimal düzeyde karmaşıklığa sahip bir model elde etmektir.

Yüksek Önyargılı Model Özellikleri

• Az Öğrenme (Underfitting): Verideki temel eğilimi yakalayamaz.
• Basit Varsayımlar: Verideki önemli ilişkileri kaçırır.
• Düşük Eğitim Doğruluğu: Hem eğitim hem test verisinde yüksek hata.

Varyans

Varyans, modelin eğitim verisindeki dalgalanmalara ne kadar duyarlı olduğunu ölçer. Yüksek varyans, modelin veriyi çok iyi öğrenip, gürültüyü de gerçek sinyal gibi algılamasıyla ortaya çıkan aşırı öğrenmeye (overfitting) işaret eder. Aşırı öğrenme, modelin eğitim verisinde çok iyi, ancak görülmemiş veride kötü performans göstermesiyle sonuçlanır. Yüksek varyans, karar ağaçları ve sinir ağları gibi karmaşık modellerde yaygındır.

Yüksek Varyanslı Model Özellikleri

• Aşırı Öğrenme (Overfitting): Eğitim verisini çok yakından takip eder, gürültüyü sinyal gibi algılar.
• Karmaşık Modeller: Derin öğrenme modelleri ve karar ağaçları buna örnektir.
• Yüksek Eğitim Doğruluğu, Düşük Test Doğruluğu: Eğitim verisinde iyi, test verisinde zayıf performans.

Denge

Önyargı-Varyans Dengesi, toplam hatayı (önyargının karesi, varyans ve azaltılamayan hata toplamı) en aza indirecek şekilde önyargı ve varyans arasında bir denge bulmayı içerir. Fazla karmaşık modellerde yüksek varyans ve düşük önyargı; fazla basit modellerde ise düşük varyans ve yüksek önyargı bulunur. Amaç, ne çok basit ne de çok karmaşık, yeni verilere iyi genelleyebilen bir model elde etmektir.

Temel Denklem:

• Toplam Hata = Önyargı² + Varyans + Azaltılamayan Hata

Örnekler ve Kullanım Alanları

1. Doğrusal Regresyon: Genellikle yüksek önyargı ve düşük varyans gösterir. Değişkenler arasındaki ilişkinin yaklaşık doğrusal olduğu problemler için uygundur.
2. Karar Ağaçları: Yüksek varyans ve düşük önyargıya eğilimlidir. Karmaşık desenleri yakalar ancak budanmaz veya düzenlenmezse aşırı öğrenmeye yol açabilir.
3. Topluluk Yöntemleri (Bagging, Random Forests): Birden fazla modelin ortalamasını alarak varyansı artırmadan azaltmayı amaçlar.

Dengeyi Yönetme

1. Düzenlileştirme: Lasso veya Ridge regresyon gibi teknikler, büyük katsayıları cezalandırarak varyansı azaltmaya yardımcı olur.
2. Çapraz Doğrulama: Modelin genelleme hatasını tahmin etmeye ve uygun karmaşıklık düzeyini seçmeye yardımcı olur.
3. Topluluk Öğrenmesi: Bagging ve boosting gibi yöntemler, varyansı azaltırken önyargıyı kontrol altında tutabilir.