08.07.2024

0

Like

48

Views

Yapay Zekada Bias

Merhaba! Bugün sizlerle yapay zekada bias (yanlılık) konusu üzerine konuşacağız. Bu yazıda, yapay zekada bias'ın ne olduğunu, neden oluştuğunu ve bu sorunun nasıl üstesinden gelinebileceğini ele alacağız.

Yapay Zekada Bias Nedir?

Yapay zekada bias, bir algoritmanın belirli veriler veya parametreler doğrultusunda önyargılı kararlar vermesi anlamına gelir. Bu, belirli grupların (örneğin, cinsiyet, ırk, yaş, etnik köken gibi) diğer gruplara göre daha adaletsiz bir şekilde değerlendirilmesine yol açabilir.

Bias'ın Kaynakları

  1. Veri Setleri: YZ algoritmaları, büyük veri setleri üzerinde eğitilir. Eğer bu veri setleri önyargılı veya eksikse, algoritma da aynı önyargıyı öğrenir. Örneğin, geçmişte iş başvurularında belirli bir grup sistematik olarak dışlanmışsa, YZ bu önyargıyı sürdürür.
  2. Algoritma Tasarımı: Algoritmalar, onları tasarlayan insanlar tarafından oluşturulur. Bu insanlar farkında olmadan kendi önyargılarını algoritmalara aktarabilir.
  3. Sistematik Hatalar: Veri toplama, etiketleme ve işleme süreçlerinde yapılan hatalar, önyargılı sonuçlara yol açabilir. Örneğin, bir yüz tanıma sistemi, belirli cilt tonlarına sahip insanları tanımakta zorluk çekebilir.

Yapay Zekada Bias Örnekleri

  1. İşe Alım: Birçok şirket, işe alım sürecinde YZ tabanlı sistemler kullanmaktadır. Ancak, geçmiş işe alım verileri önyargılıysa, YZ sistemleri de bu önyargıyı sürdürebilir. Örneğin, geçmişte erkek adaylar daha çok tercih edildiyse, YZ sistemleri kadın adayları daha düşük derecelendirebilir.
  2. Ceza Adaleti: Ceza adalet sistemlerinde kullanılan YZ algoritmaları, belirli etnik veya sosyal grupları hedef alarak önyargılı kararlar verebilir. Bu, adil olmayan cezaların ve kararların alınmasına neden olabilir.
  3. Sağlık: YZ, sağlık teşhis ve tedavi süreçlerinde de kullanılır. Ancak, eğitim verileri belirli gruplardan daha fazla örnek içeriyorsa, YZ bu gruplar üzerinde daha doğru teşhisler koyabilirken, diğer gruplarda başarısız olabilir.

Bias ile Mücadele Yöntemleri

  1. Çeşitli Veri Setleri Kullanımı: Eğitim verileri, mümkün olduğunca çeşitli ve dengeli olmalıdır. Farklı gruplardan yeterli veri toplanarak, önyargının azaltılması hedeflenir.
  2. Algoritma Şeffaflığı: Algoritmaların nasıl çalıştığı konusunda daha fazla şeffaflık sağlanmalıdır. Bu, önyargıların tespit edilmesini ve düzeltilmesini kolaylaştırır.
  3. Sürekli İzleme ve Değerlendirme: YZ sistemleri sürekli olarak izlenmeli ve değerlendirilmelidir. Bu, sistemlerin adaletini ve doğruluğunu artırmaya yardımcı olur.
  4. Etik ve Eğitim: YZ geliştiren mühendisler ve veri bilimciler, etik konular hakkında eğitilmelidir. Önyargıların farkında olmak ve bunlarla mücadele etmek için gerekli bilgi ve araçlara sahip olmalıdırlar.


Yapay zekada bias, teknolojinin adil ve eşitlikçi kullanımını sağlamak için önemli bir sorundur. Bu sorunla başa çıkmak için çeşitli stratejiler ve yaklaşımlar geliştirilmiştir, ancak sürekli bir çaba ve dikkat gerektirir. Gelecekte, daha adil ve eşitlikçi YZ sistemleri geliştirmek için toplumsal bilinç ve işbirliği şarttır. Adil bir yapay zeka geleceği, herkesin yararına olan teknolojiler geliştirmemizi sağlayacaktır.


Veri Bilimine Giriş
Veri Bilimi 101
Veri Bilimi Projeleri

Comments

You need to log in to be able to comment!

Gülsüm Nur Zinal

Location

Adana, TR

Education

Matematik - Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi

© 2021 Patika Dev

facebook
twitter
instagram
youtube
linkedin