Yapay zeka, günümüzde hayatımızın birçok alanında yer alıyor ve karar alma süreçlerinde giderek daha fazla etkili oluyor. Fakat, yapay zeka sistemlerinin gelişimiyle birlikte, önyargı sorunuyla da karşı karşıyayız. Bu önyargıların ise sistemlerin eğitim sürecinde kullanılan verilerin kalitesi ve çeşitliliği ile yakından ilişkili olduğu biliniyor.
Sistemin Hangi Verilerle Eğitildiği Önemli
Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitilir. Bu veriler, sistemlerin dünyayı nasıl algılamasını ve kararlar almasını belirler. Eğer bu verilerde belirli bir gruba ait bireyler yeterince temsil edilmezse veya verilerde var olan önyargılar yansıtılırsa, yapay zeka sistemi de bu önyargıları öğrenir ve kararlarında bu önyargıları yansıtır. Örneğin, yüz tanıma sistemleri, beyaz erkeklerin yüzlerini daha doğru tanımlarken, siyahi kadınların yüzlerini yanlış tanıma eğiliminde olabilir. Bu durum, adalet sisteminden işe alım süreçlerine kadar birçok alanda ciddi sorunlara yol açabilir.
Ciddiye Alınması Gereken Bir Risk: Önyargılı Çıktılar
Algoritmaların tasarımı da önyargıların oluşmasına neden olabilir. Algoritmaların geliştiricileri, bilinçli veya bilinçsiz olarak kendi önyargılarını algoritmalara yansıtabilirler. Bu da sistemlerin belirli gruplara karşı ayrımcı davranmasına neden olabilir. Bu yüzden önyargı hususunun ciddiye alınması, zararlı neticelerle karşılaşılmaması için şarttır. Yapay zeka sistemlerinin önyargılı çıktılar vermesinin önüne geçilmesi için çeşitli çalışmalar yürütülmeli ve bu sistemlerden gerçekten verimli bir şekilde istifade edilmelidir.
Çin’den Yapay Zeka Uyarısı: “Pandora’nın Kutusu Açılır”
Yapay zekadaki önyargılar, sadece teknik bir sorun değil, aynı zamanda etik ve sosyal bir sorundur. Önyargılı yapay zeka sistemleri, toplumsal eşitsizlikleri derinleştirebilir ve bazı grupların haklarının ihlal edilmesine yol açabilir.
Muhabir: Utku Kabakcı
