ISTANBUL GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ VII. ULUSLARASI YENİ MEDYA KONFERANSI, 2024
Yapay zeka; günümüzde sosyal ve ekonomik yaşamın dokusunu derinden etkileyen ve hızla gelişen bir... more Yapay zeka; günümüzde sosyal ve ekonomik yaşamın dokusunu derinden etkileyen ve hızla gelişen bir teknolojidir. Bu teknolojinin yaygınlaşmasıyla birlikte, yapay zeka sistemlerinin tasarımında ve kullanımında ortaya çıkan etik sorunlar da giderek önem kazanmaktadır. Bu sorunların toplumsal temelli olanlarından biri ise yapay zeka algoritmalarının cinsiyet temelli önyargıları yansıtma ve güçlendirme potansiyelidir.
Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanırlar. Bu veriler ise genellikle mevcut toplumsal cinsiyet eşitsizliğini yansıtan tarihsel verilerden oluşur. Örneğin yüz tanıma sistemleri, eğitim verilerindeki cinsiyet dengesizlikleri nedeniyle kadınları veya erkekleri doğru tanımakta zorlanabilir. Bu durum, sistemlerin önyargılı sonuçlar üretmesine ve toplumsal cinsiyet eşitsizliklerinin derinleşmesine neden olabilir. Yapay zekanın cinsiyet ayrımcılığına yol açmasının bir diğer önemli nedeni de algoritmaların tasarım sürecinde yer alan insanların bilinçsiz önyargılarını yansıtmasıdır. Algoritmaları geliştiren mühendisler ve bilim insanları, ne kadar tarafsız olmaya çalışsalar da kendi kişisel deneyimleri ve toplumsal değer yargıları, algoritmaların tasarımını etkileyebilir. Bu durum da cinsiyete dayalı ayrımcılığa yol açtığı gibi, işe alım süreçlerinde kullanılan yapay zeka tabanlı sistemler, geçmiş verilerdeki cinsiyet önyargılarını yansıtarak kadın veya erkek adayları dezavantajlı duruma düşürebilir. Bu etik sorunların üstesinden gelmek için çeşitli çözüm önerileri bulunmaktadır. İlk olarak, yapay zeka sistemlerinin eğitiminde kullanılan veri setlerinin çeşitliliği ve temsil gücü artırılmalıdır. Bu, toplumsal cinsiyet eşitliğini yansıtan ve önyargıları minimize eden veri setlerinin oluşturulması anlamına gelir. İkinci olarak, yapay zeka algoritmalarının tasarım sürecinde yer alan mühendisler ve bilim insanları, bilinçsiz önyargılarının farkında olmalı ve bu önyargıları minimize etmek için algoritmada gerekli önlemleri almalıdır. Yapay zeka sistemlerinin eğitildiği verilerin çeşitliliği ve dengesi, cinsiyet ayrımcılığını önlemede kritik bir rol oynar. Nitekim çeşitli ve dengeli veriler, daha adil bir yapıya temel oluşturacaktır.
Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin sonuçlarının düzenli olarak gözden geçirilmesi ve önyargıların tespit edilip düzeltilmesi için politikalar geliştirilmeli ve konuya ilişkin çeşitli düzenlemeler yapılmalıdır. Bu durum, teknolojinin etik ve adil bir şekilde kullanılmasına katkı sağlar.
ISTANBUL GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ VII. ULUSLARASI YENİ MEDYA KONFERANSI, 2024
Yapay zeka; günümüzde sosyal ve ekonomik yaşamın dokusunu derinden etkileyen ve hızla gelişen bir... more Yapay zeka; günümüzde sosyal ve ekonomik yaşamın dokusunu derinden etkileyen ve hızla gelişen bir teknolojidir. Bu teknolojinin yaygınlaşmasıyla birlikte, yapay zeka sistemlerinin tasarımında ve kullanımında ortaya çıkan etik sorunlar da giderek önem kazanmaktadır. Bu sorunların toplumsal temelli olanlarından biri ise yapay zeka algoritmalarının cinsiyet temelli önyargıları yansıtma ve güçlendirme potansiyelidir.
Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanırlar. Bu veriler ise genellikle mevcut toplumsal cinsiyet eşitsizliğini yansıtan tarihsel verilerden oluşur. Örneğin yüz tanıma sistemleri, eğitim verilerindeki cinsiyet dengesizlikleri nedeniyle kadınları veya erkekleri doğru tanımakta zorlanabilir. Bu durum, sistemlerin önyargılı sonuçlar üretmesine ve toplumsal cinsiyet eşitsizliklerinin derinleşmesine neden olabilir. Yapay zekanın cinsiyet ayrımcılığına yol açmasının bir diğer önemli nedeni de algoritmaların tasarım sürecinde yer alan insanların bilinçsiz önyargılarını yansıtmasıdır. Algoritmaları geliştiren mühendisler ve bilim insanları, ne kadar tarafsız olmaya çalışsalar da kendi kişisel deneyimleri ve toplumsal değer yargıları, algoritmaların tasarımını etkileyebilir. Bu durum da cinsiyete dayalı ayrımcılığa yol açtığı gibi, işe alım süreçlerinde kullanılan yapay zeka tabanlı sistemler, geçmiş verilerdeki cinsiyet önyargılarını yansıtarak kadın veya erkek adayları dezavantajlı duruma düşürebilir. Bu etik sorunların üstesinden gelmek için çeşitli çözüm önerileri bulunmaktadır. İlk olarak, yapay zeka sistemlerinin eğitiminde kullanılan veri setlerinin çeşitliliği ve temsil gücü artırılmalıdır. Bu, toplumsal cinsiyet eşitliğini yansıtan ve önyargıları minimize eden veri setlerinin oluşturulması anlamına gelir. İkinci olarak, yapay zeka algoritmalarının tasarım sürecinde yer alan mühendisler ve bilim insanları, bilinçsiz önyargılarının farkında olmalı ve bu önyargıları minimize etmek için algoritmada gerekli önlemleri almalıdır. Yapay zeka sistemlerinin eğitildiği verilerin çeşitliliği ve dengesi, cinsiyet ayrımcılığını önlemede kritik bir rol oynar. Nitekim çeşitli ve dengeli veriler, daha adil bir yapıya temel oluşturacaktır.
Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin sonuçlarının düzenli olarak gözden geçirilmesi ve önyargıların tespit edilip düzeltilmesi için politikalar geliştirilmeli ve konuya ilişkin çeşitli düzenlemeler yapılmalıdır. Bu durum, teknolojinin etik ve adil bir şekilde kullanılmasına katkı sağlar.
Uploads
Papers by Nilden Say
Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanırlar. Bu veriler ise genellikle mevcut toplumsal cinsiyet eşitsizliğini yansıtan tarihsel verilerden oluşur. Örneğin yüz tanıma sistemleri, eğitim verilerindeki cinsiyet dengesizlikleri nedeniyle kadınları veya erkekleri doğru tanımakta zorlanabilir. Bu durum, sistemlerin önyargılı sonuçlar üretmesine ve toplumsal cinsiyet eşitsizliklerinin derinleşmesine neden olabilir.
Yapay zekanın cinsiyet ayrımcılığına yol açmasının bir diğer önemli nedeni de algoritmaların tasarım sürecinde yer alan insanların bilinçsiz önyargılarını yansıtmasıdır. Algoritmaları geliştiren mühendisler ve bilim insanları, ne kadar tarafsız olmaya çalışsalar da kendi kişisel deneyimleri ve toplumsal değer yargıları, algoritmaların tasarımını etkileyebilir. Bu durum da cinsiyete dayalı ayrımcılığa yol açtığı gibi, işe alım süreçlerinde kullanılan yapay zeka tabanlı sistemler, geçmiş verilerdeki cinsiyet önyargılarını yansıtarak kadın veya erkek adayları dezavantajlı duruma düşürebilir.
Bu etik sorunların üstesinden gelmek için çeşitli çözüm önerileri bulunmaktadır. İlk olarak, yapay zeka sistemlerinin eğitiminde kullanılan veri setlerinin çeşitliliği ve temsil gücü artırılmalıdır. Bu, toplumsal cinsiyet eşitliğini yansıtan ve önyargıları minimize eden veri setlerinin oluşturulması anlamına gelir. İkinci olarak, yapay zeka algoritmalarının tasarım sürecinde yer alan mühendisler ve bilim insanları, bilinçsiz önyargılarının farkında olmalı ve bu önyargıları minimize etmek için algoritmada gerekli önlemleri almalıdır.
Yapay zeka sistemlerinin eğitildiği verilerin çeşitliliği ve dengesi, cinsiyet ayrımcılığını önlemede kritik bir rol oynar. Nitekim çeşitli ve dengeli veriler, daha adil bir yapıya temel oluşturacaktır.
Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin sonuçlarının düzenli olarak gözden geçirilmesi ve önyargıların tespit edilip düzeltilmesi için politikalar geliştirilmeli ve konuya ilişkin çeşitli düzenlemeler yapılmalıdır. Bu durum, teknolojinin etik ve adil bir şekilde kullanılmasına katkı sağlar.
Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanırlar. Bu veriler ise genellikle mevcut toplumsal cinsiyet eşitsizliğini yansıtan tarihsel verilerden oluşur. Örneğin yüz tanıma sistemleri, eğitim verilerindeki cinsiyet dengesizlikleri nedeniyle kadınları veya erkekleri doğru tanımakta zorlanabilir. Bu durum, sistemlerin önyargılı sonuçlar üretmesine ve toplumsal cinsiyet eşitsizliklerinin derinleşmesine neden olabilir.
Yapay zekanın cinsiyet ayrımcılığına yol açmasının bir diğer önemli nedeni de algoritmaların tasarım sürecinde yer alan insanların bilinçsiz önyargılarını yansıtmasıdır. Algoritmaları geliştiren mühendisler ve bilim insanları, ne kadar tarafsız olmaya çalışsalar da kendi kişisel deneyimleri ve toplumsal değer yargıları, algoritmaların tasarımını etkileyebilir. Bu durum da cinsiyete dayalı ayrımcılığa yol açtığı gibi, işe alım süreçlerinde kullanılan yapay zeka tabanlı sistemler, geçmiş verilerdeki cinsiyet önyargılarını yansıtarak kadın veya erkek adayları dezavantajlı duruma düşürebilir.
Bu etik sorunların üstesinden gelmek için çeşitli çözüm önerileri bulunmaktadır. İlk olarak, yapay zeka sistemlerinin eğitiminde kullanılan veri setlerinin çeşitliliği ve temsil gücü artırılmalıdır. Bu, toplumsal cinsiyet eşitliğini yansıtan ve önyargıları minimize eden veri setlerinin oluşturulması anlamına gelir. İkinci olarak, yapay zeka algoritmalarının tasarım sürecinde yer alan mühendisler ve bilim insanları, bilinçsiz önyargılarının farkında olmalı ve bu önyargıları minimize etmek için algoritmada gerekli önlemleri almalıdır.
Yapay zeka sistemlerinin eğitildiği verilerin çeşitliliği ve dengesi, cinsiyet ayrımcılığını önlemede kritik bir rol oynar. Nitekim çeşitli ve dengeli veriler, daha adil bir yapıya temel oluşturacaktır.
Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin sonuçlarının düzenli olarak gözden geçirilmesi ve önyargıların tespit edilip düzeltilmesi için politikalar geliştirilmeli ve konuya ilişkin çeşitli düzenlemeler yapılmalıdır. Bu durum, teknolojinin etik ve adil bir şekilde kullanılmasına katkı sağlar.