Yapay Zekâ Adaletsizliği Ortadan Kaldırabilir Mi?

Eşitsizlikler, adalet ve ırkçılık gibi sorunlarla mücadele insanlık tarihi boyunca devam etmektedir. Bu tür sorunlar genellikle insandan kaynaklanarak ortaya çıkar ve yayılır. Peki, yapay zekâ bu adaletsizlikleri ortadan kaldırabilir mi? Maalesef, bu soruya "evet" demek mümkün değil. Yapay zekâ, insanlardan kaynaklanan bu eşitsizlikleri yansıtmakla kalmıyor, aynı zamanda yaygınlaştırabiliyor. Bu durum, yapay zekâ önyargısı olarak adlandırılıyor. Yapay zekâ önyargısı, insanların sahip olduğu önyargıların yapay zekâ sistemlerine aktarılması ve bu sistemlerin önyargılı çıktılar üretmesi anlamına gelir.

Yapay zekâ önyargısı üç temel nedenle ortaya çıkar: eğitim verisi, algoritma tasarımı ve geliştiricilerin etkisi.

Eğitim Verisinden Kaynaklı

Yapay zekâ sistemleri, verilerle eğitilir ve ürettikleri sonuçlar bu veriler doğrultusunda şekillenir. Eğer eğitim verileri yetersizse veya çeşitlilikten yoksunsa, sistemler önyargılı sonuçlar üretebilir. Bu önyargıyı en aza indirmek için daha fazla ve kaliteli veri kullanılmalı, veri çeşitliliği artırılmalı, veriler tek bir bölgeden, etnik kökenden veya cinsiyetten alınmamalıdır.

Algoritma Tasarımından Kaynaklı

Algoritma tasarımında kullanılan yöntemler önyargıya neden olabilir. Örneğin, karar süreçlerinde kullanılan eşikler belirli grupları sistematik olarak dışlayabilir. Bazı öğrenme yöntemleri ise belirli özelliklere daha fazla ağırlık verebilir.

Geliştiriciden Kaynaklı

Yapay zekâ sistemlerini geliştiren kişiler, farkında olmadan kendi önyargılarını sistemlere aktarabilir. Örneğin, geliştiriciler belirli bir demografik yapıya sahipse, yapay zekâ araçları bu gruptan yana taraflı sonuçlar üretebilir. Bu da diğer gruplar için adaletsiz sonuçlara yol açabilir.

Yapay Zekâ Önyargısının Etkileri

Yapay zekâ araçları sağlık, hukuk, eğitim ve iş hayatı gibi pek çok alanda kullanıldığından, önyargılı olmaları eşitsizlikleri ve adaletsizlikleri pekiştirebilir. Örneğin:

• Sağlık alanında kullanılan bazı yapay zekâ sistemleri, erkeklerde göğüs ağrısını kalp krizi riski olarak değerlendirip müdahale önerirken, kadınlarda aynı belirtileri depresyonla ilişkilendirebiliyor. Bu tür bir önyargı, kadınların hayatını tehlikeye atabilir.
• Hukuk alanında kullanılan yapay zekâlar, siyah erkekleri beyaz erkeklere göre daha yüksek suç potansiyeline sahip olarak değerlendirebiliyor.
• CEO görselleri oluşturulurken genellikle beyaz erkek figürleri tercih edilirken, kasiyer veya temizlikçi görsellerinde çoğunlukla siyah bireyler yer alıyor.

Bu önyargıları en aza indirmek için alınabilecek bazı önlemler şunlardır:

• Veriler çeşitlendirilmeli ve tüm demografik grupları içermelidir.
• Önyargıyı tespit etmek için sistemler geliştirilmelidir.
• Yapay zekâ sistemleri düzenli olarak izlenmeli ve denetlenmelidir.
• Geliştiriciler önyargılar konusunda bilinçlendirilmelidir.
• Yapay zekâ sistemleri için etik çerçeveler oluşturulmalıdır.

Yapay zekâ sistemleri ilk kullanılmaya başladığında, daha adil sonuçlar elde edileceği düşünülüyordu. Ancak sonuçlar beklentilerin aksine, eşitsizliklerin dijital dünyaya taşınmasına yol açtı. İnsanlar, ürettikleri araçlarda da kendi önyargılarını yansıtarak eşitsizlikleri pekiştirme eğiliminde. Belki de çözümü dışarda aramaktan vazgeçip önce kendi önyargılarımızla yüzleşmeli, eşitsizlikleri bireysel ve toplumsal düzeyde ortadan kaldırmak için çaba göstermeliyiz. Daha adil bir dünya için değişim, bireylerden başlamalıdır.