Ayrımcılık

Yapay zekada ayrımcılık, ırk, cinsiyet, yaş veya engellilik gibi korunan özelliklere dayalı olarak bireylerin veya grupların adil olmayan veya eşit olmayan şekilde muamele görmesini ifade eder. Bu ayrımcılık genellikle yapay zeka sistemlerine yerleşmiş önyargıların bir sonucudur ve bu önyargılar; veri toplama, algoritma geliştirme veya uygulama aşamalarında ortaya çıkabilir. Ayrımcılık, toplumsal ve ekonomik eşitlik üzerinde önemli etkiler yaratabilir ve dezavantajlı veya hizmetten yoksun topluluklar için olumsuz sonuçlara yol açabilir. Yapay zeka sistemleri karar alma süreçlerine daha fazla entegre oldukça, ayrımcılık potansiyeli de artmakta ve bu etkileri azaltmak için dikkatli inceleme ve proaktif önlemler gerekmektedir.

Yapay Zekada Ayrımcılığın Köklerini Anlamak

Yapay Zeka (YZ) ve makine öğrenimi sistemleri, kararlar almak için büyük ölçüde verilere güvenir. Eğer bu sistemlerin eğitildiği veriler önyargılı veya temsili değilse, algoritmik önyargıya yol açabilir ve bu da ayrımcı uygulamalara neden olabilir. Örneğin, bir yüz tanıma sistemi ağırlıklı olarak beyaz bireylerin resimleriyle eğitilmişse, renkli insanların yüzlerini tanımada zayıf performans gösterebilir.

Yapay zekada ayrımcılığın kökleri birkaç faktöre dayanır:

• Veri Önyargısı: Yapay zeka sistemleri, eğitildikleri verilerden öğrenir. Bu veriler önyargı içeriyorsa, yapay zeka çıktılarında da bu önyargıları doğal olarak yansıtır. Örneğin, önyargılı eğitim verileri, yapay zekanın bazı grupları diğerlerine tercih etmesine sebep olabilir.
• Algoritma Tasarımı: Algoritmaların kendisi, farkında olmadan bazı değişkenlere diğerlerinden daha fazla öncelik verecek şekilde tasarlanabilir ve bu da önyargılı sonuçlara yol açabilir. Bu durum, geliştiricilerin kendi önyargılarını sisteme istemeden kodlamasıyla ortaya çıkabilir.
• Toplumsal Önyargılar: Yapay zeka sistemleri, kullandıkları verilerde yaygın olan sistemik sorunları yansıtarak mevcut toplumsal önyargıları taklit edebilir. Buna ırk, cinsiyet ve sosyoekonomik durumla ilgili önyargılar dahildir.

Temel Kavramlar

• Algoritmik Önyargı: Belirli gruplar için adil olmayan sonuçlara yol açan yapay zeka sistemlerindeki hata veya önyargılardır. Algoritmik önyargı, önyargılı eğitim verilerinden, hatalı algoritma tasarımından veya her ikisinden kaynaklanabilir. YZ sistemleri önyargılı kalıplara dayalı kararlar aldıkça, toplumsal eşitsizlikleri sürdürebilir ve hatta artırabilir.
• Eğitim Verisi: Yapay zeka sistemlerine öğretim amacıyla kullanılan veri setidir. Bu veri önyargılıysa, YZ de bu önyargıları öğrenip sürdürebilir. Adil yapay zeka sistemleri geliştirmek için çeşitli ve dengeli eğitim verileri sağlamak çok önemlidir.
• Ayrımcı Uygulamalar: Yapay zeka sistemleri aracılığıyla korunan özelliklere dayalı bireylere adil olmayan muamelede bulunan uygulamalardır. Ayrımcı uygulamalar; işe alım, ceza adaleti ve sağlık gibi YZ’nin kullanıldığı birçok alanda ortaya çıkabilir.

Yapay Zekada Ayrımcılık Örnekleri

1. Yüz Tanıma: Bu sistemler, dengesiz eğitim verileri nedeniyle azınlık etnik gruplarını tanımada daha az başarılı olmuştur. Bu durum, renkli insanlar arasında daha yüksek yanlış tanıma oranlarına yol açmış ve gizlilik ile sivil hak ihlalleri konusunda endişeleri artırmıştır.
2. Sağlık Algoritmaları: ABD hastanelerinde kullanılan bir algoritma, sağlık harcamalarına ilişkin önyargılı veriler nedeniyle beyaz hastaları siyah hastalara göre önceliklendirdi. Algoritmanın, sağlık ihtiyacının göstergesi olarak geçmiş sağlık harcamalarını kullanmasına dayanması, tarihsel olarak sağlık hizmetlerine daha az erişimi olan siyah hastaları dezavantajlı duruma düşürdü.
3. İşe Alım Algoritmaları: Amazon’un kullandığı bir yapay zeka sistemi, ağırlıklı olarak erkekler tarafından gönderilen özgeçmişlerle eğitildiği için kadınlara karşı önyargılıydı. Bu önyargı, algoritmanın erkek adayları tercih etmesine ve teknoloji sektöründe cinsiyet eşitsizliklerinin devam etmesine neden oldu.

Kullanım Alanları ve Sonuçları

Yapay zeka sistemleri günümüzde işe alım, sağlık, ceza adaleti ve finans dahil olmak üzere birçok alanda giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu alanların her birinde ayrımcılık riski söz konusudur:

• İşe Alım: YZ tabanlı işe alım sistemleri, geçmiş işe alım verilerinde mevcut olan önyargıları farkında olmadan güçlendirebilir ve ayrımcı işe alım uygulamalarına yol açabilir. Bu tür önyargılar, belirli demografik grupların aşırı temsil edildiği verilerden kaynaklanarak, nitelikli adayların cinsiyet, ırk veya diğer özellikler nedeniyle istemeden dışlanmasına neden olabilir.
• Ceza Adaleti: Risk değerlendirmeleri için kullanılan algoritmik araçlar, suç verilerinde mevcut olan ırksal önyargıları devam ettirerek azınlık gruplarına karşı adaletsiz muamelede bulunabilir. Bu araçlar, kefalet, ceza ve şartlı tahliye hakkında verilen kararlarda etkili olabilir ve önyargılı algoritmalar sistemik adaletsizlikleri daha da kötüleştirebilir.
• Finansal Hizmetler: Kredi skorlama algoritmaları, önyargılı girdi verileri nedeniyle bazı demografik gruplara karşı ayrımcılık yapabilir ve kredi onaylarını etkileyebilir. Bu önyargılar, tarihsel olarak ayrımcı kredi verme uygulamalarını yansıtan verilerden kaynaklanabilir ve ekonomik eşitsizliği sürdürebilir.

Yapay Zekada Ayrımcılığın Azaltılması

Yapay zekada ayrımcılıkla mücadele için çeşitli stratejiler uygulanabilir:

• Önyargı Testleri: YZ sistemlerinin dağıtımdan önce önyargılarını tespit etmek ve azaltmak için düzenli testler yapılması. Bu, sistemin çıktılarının farklı demografik gruplar üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesini ve algoritmaların buna göre ayarlanmasını içerir.
• Kapsayıcı Veri Toplama: Eğitim veri setlerinin, dezavantajlı topluluklar dahil olmak üzere tüm nüfusu temsil etmesini sağlamak. Çeşitli veriler, daha adil ve toplumsal çeşitliliği daha iyi yansıtan YZ sistemleri oluşturulmasına yardımcı olabilir.
• Algoritmik Şeffaflık: YZ sistemlerini daha şeffaf hale getirerek paydaşların potansiyel önyargıları anlamasını ve düzeltmesini sağlamak. Şeffaflık, algoritmaların nasıl tasarlandığı, hangi verileri kullandığı ve hangi karar süreçlerini izlediği konusunda net dokümantasyon gerektirir.
• Etik Yönetim: YZ sistemlerinin etik standartlara uygun olmasını ve ayrımcılığı sürdürmemesini sağlamak için iç ve dış denetim mekanizmaları oluşturmak. Bu, adalet, hesap verebilirlik ve kapsayıcılığı teşvik eden politikaların uygulanmasını da kapsar.

Hukuki ve Etik Açılar

Yapay zekada ayrımcılık, yalnızca etik değil aynı zamanda hukuki bir sorundur. Birleşik Krallık Eşitlik Yasası gibi çeşitli yasalar, korunan özelliklere dayalı ayrımcılığı yasaklar. YZ sistemleri kullanan kuruluşların bu yasalara uyması zorunludur. Hukuki çerçeveler, YZ teknolojilerinin insan haklarını koruması ve eşitsizliğe katkıda bulunmamasını sağlamak için yol gösterir. Etik açıdan ise, YZ’nin toplumsal etkilerinin değerlendirilmesi ve teknolojilerin sorumlu ve adil şekilde kullanılması gerekir.

Yapay Zekada Ayrımcılık: Bilimsel Makaleler

Yapay zekada ayrımcılık, YZ sistemlerinin belirli özelliklere dayalı olarak bireylere adil olmayan veya eşit olmayan muamelede bulunmasını ifade eder. YZ teknolojilerinin farklı alanlardaki kararları giderek daha fazla etkilemesiyle birlikte, önyargı ve ayrımcılıkla mücadele çok önemli hale gelmiştir. Aşağıda bu konuyu inceleyen bazı bilimsel makaleler yer almaktadır:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Yazarlar: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Bu makale, YZ sistemlerindeki önyargıların sıklıkla ayrımcılığa yol açmasına ilişkin artan kaygıyı vurguluyor. Yazarlar, YZ’da önyargı ve ayrımcılık ilişkisini anlamak için teknik, hukuki, sosyal ve etik bakış açılarını içeren bir literatür taraması gerçekleştiriyor. Bu sorunlarla etkili şekilde mücadele etmek için disiplinler arası işbirliklerinin gerekliliğine dikkat çekiyor. Daha fazlasını okuyun
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Yazar: Bin Liu
   Doğrudan ayrımcılık konusuna odaklanmasa da, bu makale YZ ile ilgili tartışmaları, sınırlamaları ve toplumsal etkileri ele alıyor. “Zayıf YZ” ile “güçlü YZ” (yapay genel zeka) arasındaki farkları açıklıyor ve “zayıf YZ”nin potansiyel değerini araştırıyor. Bu kavramları anlamak, farklı YZ sistemlerinde önyargıların nasıl sürdürülebileceğine dair içgörüler sağlayabilir. Daha fazlasını okuyun
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Yazarlar: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Bu makale, etik YZ ilkelerini uygulamaya koymayı amaçlayan saat camı modeli adında bir YZ yönetişim çerçevesi sunar. Makale, önyargı ve ayrımcılık gibi risklerle mücadele etmek için çevresel, kurumsal ve YZ sistemi düzeylerinde yönetişim gereklilikleri sağlar. Çerçeve, Avrupa YZ Yasası ile uyumlu olacak şekilde tasarlanmış olup, toplumsal açıdan sorumlu YZ geliştirilmesini amaçlar. Daha fazlasını okuyun