Bulutta Etik Yapay Zeka ile Kara Kutunun Gizemini Çözmek

Şeffaflığa Dair Zorluklar

Yapay zekada şeffaflık, bir algoritmanın nasıl çalıştığını ve belirli kararları neden aldığını anlamayı ifade eder. Bu konu, özellikle, sağlık, finans ve adalet gibi kritik alanlarda büyük önem taşır. Ancak, derin öğrenme algoritmaları başta olmak üzere birçok yapay zeka modeli, karmaşıklıkları ve iç işleyişlerinin yorumlanmasındaki zorluklar nedeniyle genellikle “kara kutu” olarak görülmektedir.

Şeffaflık Neden Önemlidir?

• Hesap Verebilirlik: Bir yapay zeka sistemi zarara yol açan bir karar alırsa; şeffaflık, sorunun temel nedeninin tespit edilmesini ve sorumlu tarafların hesap vermesini sağlar. Örneğin, bir otonom araç kaza yaparsa, algoritmalarının durumu nasıl algıladığını ve tepki verdiğini anlamak, sorumluluğun tespiti ve gelecekteki kazaların önlenmesi açısından kritik önem taşır.
• Adil Olma: Şeffaflık, ayrımcı sonuçlara yol açabilecek olası önyargıların tespit edilmesine ve azaltılmasına yardımcı olur. Örneğin, bir işe alım algoritması eşit derecede nitelikli kadın adaylar yerine sürekli erkek adayları tercih ediyorsa, algoritmanın karar verme sürecini incelemek, önyargının kaynağını ortaya çıkarabilir ve adil olmak için ayarlamalar yapılmasına olanak tanır. Gerçek hayattan bir örnek verecek olursak; Amazon’un işe alımda kullandığı araç, erkek adayları daha fazla tercih ettiği için kadınlara karşı önyargılı bulunmuş ve bu önyargının geçmişte erkek adayları tercih etmiş verilerle eğitilmiş olmasından kaynaklandığı anlaşılmıştır.*
• Güven: Şeffaflık, yapay zeka sistemlerine güveni artırır ve daha geniş bir benimseme ve kabulü teşvik eder. Örneğin, hastalar bir yapay zeka destekli tanı aracının sonuçlarına nasıl ulaştığını anladıklarında, önerilerini daha fazla güvenerek kabul eder ve tedavi planlarına uyarlar. Bu, özellikle hasta ve sağlayıcılar arasında güvenin önemli olduğu sağlık alanında büyük önem taşır.

Ada Lovelace Enstitüsü, anlamlı bir şeffaflığa ulaşmak için bir algoritmik sistemle ilgili birkaç önemli sorunun ele alınmasının gerektiğini belirtmektedir.* Bu sorular şunlardır:

1. Sistemin veri kaynakları nelerdir?
2. Sistemin mantığı nedir?
3. Sistemden etkilenen gruplar var mıdır?

Algoritmik Yanlılıkla Mücadele

Algoritmik yanlılık, bir yapay zeka sisteminin, eğitim verilerinde veya algoritmanın kendisinde mevcut olan önyargılar nedeniyle sistematik olarak önyargılı sonuçlar üretmesi durumudur. Bu durum, mevcut toplumsal önyargıları sürdürebilir ve hatta artırabilir, belirli gruplar için adil olmayan ve ayrımcı sonuçlara yol açabilir.

Algoritmik Yanlılık Örnekleri

• Yüz tanıma sistemleri: Araştırmalar, yüz tanıma sistemlerinin özellikle koyu ten tonlarına sahip kadınlar için daha yüksek hata oranları ortaya koyduğunu göstermiştir.* Bu, yanlış tespitlere ve haksız tutuklamalara yol açarak kolluk kuvvetlerindeki ırksal önyargıları daha da güçlendirebilir.
• Kredi onay algoritmaları: Yapay zeka destekli kredi onay sistemleri, kredi değerliliğini kontrol ederken bile bireyleri ırk, etnik köken veya cinsiyet temelinde haksız bir şekilde reddedebilir. Böylelikle ekonomik eşitsizliğin sürdürülmesine ve dezavantajlı gruplara sunulan fırsatların limitli kalmasına katkıda bulunabilir.
• İşe alım algoritmaları: Otomatik işe alım araçları, önyargılı veriler veya kriterler nedeniyle, farkında olmadan, belirli demografik grupları diğerlerine tercih edebilir. Örneğin, geçmiş işe alım verileriyle eğitilmiş bir algoritma, belirli sektörlerdeki mevcut cinsiyet dengesizliklerini sürdürebilir.
• Sosyal medya algoritmaları: Sosyal medya platformlarındaki içerik öneri algoritmaları, filtre balonları ve yankı odaları yaratarak mevcut önyargıları pekiştirebilir ve farklı bakış açılarına maruz kalmayı sınırlayabilir. Bu durum, kutuplaşmaya ve yanlış bilginin yayılmasına katkıda bulunabilir.
• Sağlık algoritmaları: Sağlıkta kullanılan yapay zeka sistemleri, teşhis, tedavi önerileri ve kaynak tahsisinde önyargı gösterebilir ve farklı gruplar için sağlık sonuçlarında eşitsizliklere yol açabilir.

Bulut Tabanlı Yapay Zekada Yanlılığın Azaltılması

• Çeşitli ve temsili veri: Eğitim verilerinin, gerçek dünyanın çeşitliliğini yansıtmasını ve belirli grupların aşırı temsilini veya yetersiz temsilini önlemesini sağlamak.
• Yanlılık tespiti ve azaltma teknikleri: Algoritmik önyargıları tespit etmek ve azaltmak için istatistiksel yöntemler ve adalet metriklerini kullanmak.
• İnsan denetimi ve müdahalesi: Yapay zeka sistemlerinde insan incelemesi ve geri bildirimini dahil ederek önyargılı sonuçları önlemek ve düzeltmek.

Bulut Servisi Sağlayıcıların Rolü

• Araçlar ve kaynaklar sağlamak: Şeffaf ve önyargısız yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştıran platformlar ve servisler sunmak.
• Etik yönergeleri uygulamak: Platformlarında yapay zeka geliştirme ve kullanımı için net etik yönergeler belirlemek.
• Araştırmayı ve işbirliğini teşvik etmek: Etik yapay zeka üzerine araştırmaları desteklemek ve akademi, sanayi ve politika yapıcılar arasında işbirliğini teşvik etmek.