Yapay Zeka (AI), sağlık, finans dahil olmak üzere modern yaşamın çeşitli yönlerini hızla dönüştürüyor. taşımacılık, Ve bircok digerleri. Yapay zeka, dünyamızda daha iyiye doğru devrim yapma potansiyeline sahip olsa da, bazı ciddi tuzakları da var. Ana konulardan biri, yapay zeka sistemlerinde önyargının gelişmesidir. AI'daki önyargı, bireylere veya gruplara karşı haksız muameleye yol açabilir ve sonuçta ayrımcılığı ve eşitsizliği şimdiye kadar görülmemiş şekilde daha derin bir şekilde sürdürebilir. Bu makalede, yapay zekada yanlılığın nasıl gelişebileceğini ve bunun olası sonuçlarını keşfedeceğiz. Ek olarak, bunu önlemek için bazı önerilerde bulunacağız.

"AI'daki önyargı, bireylere veya gruplara karşı haksız muameleye yol açabilir ve sonuçta ayrımcılığı ve eşitsizliği şimdiye kadar görülmemiş şekilde daha derin bir şekilde sürdürebilir."

-Carla Vaz

Yapay Zekada Önyargı Nasıl Gelişir?

Yapay Zeka, yalnızca beslediği veriler kadar iyidir. Bu nedenle, veriler önyargılıysa, yapay zeka da önyargılı olacaktır. AI'daki önyargı, makine öğrenimi algoritmasına beslenen veriler tüm popülasyonu temsil etmediğinde geliştirilir. Ne yazık ki, istediğimizden daha sık olabilir.

Makine öğrenme algoritmalar verilerden öğrenmek üzere tasarlanmıştır, bu nedenle algoritmaya beslenen verilerin kalitesi ve miktarı kritik öneme sahiptir. Algoritma ne kadar çok veri alırsa, tahminleri o kadar doğru olur.

Algoritma daha sonra kalıpları, ilişkileri ve diğer içgörüleri belirlemek için verileri analiz eder ve işler. Algoritma, verilerden öğrendikten sonra, tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için anlayışını yeni veri kümelerine uygulayabilir.

Ancak, makine öğrenimini besleyen veriler tüm popülasyonu açıklamıyorsa veya etiketleme yanlışsa ne olacak? Bu, algoritmanın tahminlerinde yanlılığa ve yanlışlıklara yol açabilir. Bir algoritma, öncelikle bir ırkı veya cinsi temsil eden veriler üzerinde eğitilirseer, tüm popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmeyebilir.

Örneğin, bir AI algoritması yalnızca beyaz erkek denekleri içeren veriler kullanılarak eğitilirse, algoritma kadınlar veya beyaz olmayan insanlar gibi diğer popülasyonlara uygulandığında büyük olasılıkla önyargılı sonuçlar üretecektir.

Bunun nedeni, AI'nın bu grupların benzersiz özelliklerine ve deneyimlerine yeterince maruz kalmamasıdır. Benzer şekilde, veriler yanlış etiketlenirse, algoritma yanlış kalıpları öğrenecek ve bu da taraflı karar vermeye neden olabilir.

Bu nedenle, önyargı ve yanlışlıkları önlemek için makine öğreniminde kullanılan verilerin temsili olduğundan ve doğru şekilde etiketlendiğinden emin olmak önemlidir.

Ek olarak, AI algoritmalarının yaratıcıları kendileri önyargılı olduğunda önyargı da gelişebilir. Örneğin, programcılar kendi örtük önyargılarının farkında değilse, bu önyargılar yarattıkları yapay zeka sisteminde ortaya çıkabilir. Bu, algoritmada stereotiplerin ve ayrımcılığın devam etmesine yol açabilir.

Bias Embedded ile Yapay Zekanın Sonuçları

AI'daki önyargının sonuçları ciddi olabilir. Örneğin, adayları işe almak için kullanılan bir yapay zeka sistemi, nitelikli adaylara cinsiyetlerine veya ırklarına göre ayrımcılık yapabilir. Benzer şekilde, ceza adaleti sisteminde kullanılan bir AI algoritması, belirli grupları haksız bir şekilde yüksek riskli olarak etiketleyebilir ve daha sert cezalara yol açabilir. İçinde Sağlık sektörü, belirli demografik özelliklere karşı önyargılı olan bir AI sistemi, yanlış teşhislere ve tedavi planlarına yol açabilir.

Bir örnek, Amazon'un 10 yıl boyunca gönderilen özgeçmişler kullanılarak eğitilen yapay zeka işe alım aracıdır. Algoritma, "kadın" gibi kadınlarla ilişkili anahtar kelimeler içeren özgeçmişleri ve kadın kolejlerinden mezun olanların özgeçmişlerini düşürmeyi öğrendi.

Başka bir vakada, kolluk kuvvetleri tarafından kullanılan bir yüz tanıma sisteminin beyaz olmayan insanlara karşı önyargılı olduğu ve yanlış kimlik tespitlerine ve tutuklamalara yol açtığı tespit edildi. Bu örnekler, yapay zeka sistemlerinin herkes için adil ve hakkaniyetli olmasını sağlamak için önyargıları ele almanın önemini vurgulamaktadır.

Bias'ın Yapay Zekaya Sürünmesini Nasıl Önlersiniz?

AI'da yanlılığı önlemenin birkaç yolu vardır. İlk olarak, AI sistemlerini eğitmek için kullanılan verilerin tüm popülasyonu temsil etmesini sağlamak önemlidir. Bu, çeşitli kaynaklardan veri toplayarak ve farklı geçmişlere ve demografik özelliklere sahip bir dizi kişiyi dahil ederek başarılabilir. Ek olarak, AI programcıları da kendi örtük önyargılarının farkında olmalı ve bunları hafifletmek için önlemler almalıdır.

Yapay zekada önyargıyı önlemenin bir başka yolu da, yapay zeka gelişimi için etik yönergeler ve standartlar uygulamaktır. Bu, yapay zeka sistemlerini geliştirmek ve test etmek için çeşitli ekipler oluşturmayı, yapay zeka algoritmalarının düzenli denetimlerini gerçekleştirmeyi ve yapay zeka sisteminin karar alma sürecinde şeffaflık gerektirmeyi içerebilir.

Yapay zeka endüstrisinde çeşitliliğe ve kapsayıcılığa öncelik vermek çok önemlidir. Bu, işe almada çeşitliliği teşvik etmeyi, herkes için eşit fırsatlar sağlamayı ve bir açıklık ve kapsayıcılık kültürünü teşvik etmeyi içerir. Bunu yaparak, AI sistemlerinin adil ve eşitlikçi bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlayabiliriz.

Dönüştürme ve Sürdürme Gücü

Sonuç olarak, yapay zeka dünyamızı daha iyi hale getirme potansiyeline sahipken, aynı zamanda ayrımcılığı ve eşitsizliği sürdürme potansiyeline de sahiptir. Bu nedenle yapay zeka sistemlerinde yanlılığı önleyecek önlemlerin alınması ve makine öğreniminin her adımında göz önünde bulundurulması elzemdir.

Çeşitliliği, kapsayıcılığı ve etik yönergeleri teşvik ederek, AI sistemlerinin adil ve eşitlikçi bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamaya daha yakınız.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iotforall.com/how-bias-creeps-into-ai-systems-and-what-we-can-do-about-it