Yapay zeka sistemlerinin eğitimi, büyük ölçüde geçmişte toplanan verilere dayanır. Bu veriler, insanların daha önceden aldığı kararların, toplumsal normların ve davranışların bir yansımasıdır. Eğer geçmişte alınan kararlar önyargılı veya adaletsiz ise, bu önyargılar verilerde de bulunur. Örneğin, geçmişte belirli bir cinsiyet, ırk veya etnik gruptan kişilere karşı ayrımcılık yapıldıysa, bu ayrımcılık adaletsiz algoritmalar ile yeniden ortaya çıkabilir.
Adaletsiz Algoritmaların Sonuçları
Yapay zeka sistemleri, geçmiş verileri kullanarak iş başvurularını değerlendirirken, önyargılı veriler sebebiyle belirli gruplara karşı negatif ayrımcılık yapabilir. Örneğin, bir yapay zeka sistemi geçmişte çoğunlukla erkek adayların işe alındığı bir veri setiyle geliştirilmişse, kadın adayları otomatik olarak dezavantajlı konuma getirebilir.
Kredi değerlendirme sistemleri, bireylerin kredi başvurularını değerlendirirken, geçmişte belirli gruplara karşı yapılan ayrımcılıklardan etkilenebilir. Örneğin, belirli bir etnik grubun üyeleri geçmişte kredi alırken zorluk yaşadıysa, yapay zeka sistemleri bu verileri kullanarak aynı gruptan bireylerin kredi başvurularını geri çevirebilir.
Önyargılı Verilerle Mücadele Yöntemleri
Adaletsiz algoritmaların meydana getirebileceği problemleri çözmek için çeşitli tedbirler alınabilir.
Yapay zeka sistemlerinin eğitildiği verilerin çeşitliliği ve kalitesi büyük önem taşır. Verilerin önyargısız ve adil olması için, farklı demografik gruplardan ve geçmişlerden gelen veriler kullanılmalı ve önyargılı veriler ayıklanmalıdır. Bunu yanı sıra algoritmaların nasıl çalıştığı, hangi verilerin kullanıldığı ve kararların nasıl alındığı açık bir şekilde belirtilmelidir.
Yapay zeka sistemleri denetlenmeli ve algoritmaların önyargılı sonuçlar verdiği belirlendiğinde, bu algoritmalar güncellenmeli ve iyileştirilmelidir. Ancak bu yollar ile yapay zeka tarafından alınan önyargılı, yanlış karar ve tavsiyelere maruz kalmamış oluruz. Teknoloji ne kadar ilerlerse ilerlesin onu kullanacak ve biçimlendirecek olanın ‘insan’ olduğu unutulmamalı.
