Yapay Zeka Dünyasında Cinsiyet Eşitsizliği: Veri Seti Çeşitliliği ve Adil Algoritma Geliştirme Yolları

Mevcut yapay zeka (YZ) teknolojisi, cinsiyet eşitsizliğini güçlendirebilir ve ataerkil bir toplumu sürdürme potansiyeline sahiptir. Bilgi işleme ve sosyal sorumluluk uzmanı Catherine Flick'e göre, araçlar ve modern tıp gibi gözle görülür şekilde tarafsız olan teknolojiler, kadınların ihtiyaçlarını göz ardı ederek tasarlandığını belirtiyor. Binaları planlarken, eşitsiz kodlamadan veya erkek egemen sağlık veri setlerine dayanmaktan kaynaklanan riskler, YZ teknolojisinin gerçek dünya uygulamalarına entegrasyonuyla ilgili önemli sorunları beraberinde getiriyor.

McKinsey'ye göre, yapay zeka (YZ) nedeniyle kadınların işlerinden çıkarılma olasılığı, erkeklerden 1.5 kat daha fazladır. Öte yandan, yapay zeka araçlarının kullanım şekli bu sorunu daha da derinleştirebilir. Örneğin, Amazon, 2018 yılında iş başvurularındaki "kadın" ifadesi nedeniyle, yapay zeka destekli işe alım sistemlerinin erkek eğilimli verilerden kaynaklanan eleştirilere maruz kalarak cezalandırılmasıyla gündeme gelmişti. Bu olay, teknoloji endüstrisinde cinsiyet dengesizliğinin özellikle kadınların yeterince temsil edilmediği bir alan olduğunu vurguluyor.

Yapay zeka teknolojileri, kullanıldıkları bağlamda cinsiyet eşitsizliğini belirginleştirebilir. Yapay zeka sistemleri, eğitildikleri veri setlerindeki önyargıları ve eşitsizlikleri öğrenebilir ve bu durum, uygulamalarda ayrımcılık veya cinsiyet temelli önyargıya neden olabilir.

İşte bu konuda dikkate almanız gereken bazı önemli noktalar:

• Veri Önyargısı: Yapay zeka algoritmaları, eğitildikleri veri setlerindeki önyargıları öğrenebilir. Eğer bu veri setleri cinsiyet eşitsizliği veya toplumsal cinsiyet stereotiplerini içeriyorsa, yapay zeka sistemleri bu önyargıları pekiştirebilir.
• Algoritma Tasarımı: Algoritmaların tasarımı ve eğitimi, cinsiyet eşitliği ilkelerini dikkate almalıdır. Eğer algoritma, cinsiyet temelli önyargıları düzeltme veya dengeleme yeteneğine sahip değilse, uygulamalarda ayrımcılığa neden olabilir.
• Veri Seti Çeşitliliği: Eğitim veri setlerinin çeşitli, temsili ve dengeli olması önemlidir. Cinsiyet, etnik köken, yaş ve diğer faktörler açısından çeşitlilik, algoritmaların daha adil ve eşit sonuçlar üretmesine yardımcı olabilir.
• Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: Yapay zeka sistemlerinin iç işleyişi şeffaf olmalıdır. Şeffaflık, sistemin nasıl kararlar aldığını anlamak ve olası cinsiyetçi önyargıları tespit etmek için önemlidir.
• İnsan Denetimi: Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımı sırasında insan denetimi önemlidir. İnsanlar, algoritmaların kararlarını değerlendirip düzeltme yeteneğine sahip olmalıdır.

Yapay zeka araçlarının çoğu neden kadındır?

Yapay zeka araçlarının "kadın" olarak algılanmasının temel nedeni, birçok dil işleme veya sanal asistan uygulamasının genellikle kadın sesi ve kadın ismi ile tasarlanmış olmasıdır. Bu durum, birçok insanın bilincinde ve algısında yapay zekayı kadın cinsiyetiyle ilişkilendirmesine yol açmıştır. Ancak, bu eğilim bir dizi etik ve toplumsal sorun beraberinde getirir.

• Cinsiyet Stereotiplerini Güçlendirme: Yapay zeka araçlarının genellikle kadın cinsiyeti ile ilişkilendirilmesi, toplumsal cinsiyet stereotiplerini pekiştirir. Bu, kadınların genellikle yardımcı veya hizmet veren rollerde olduğu gibi yanlış ve ayrımcı algılar yaratabilir.
• Cinsiyet Eşitsizliğini Yansıtma: Yapay zeka araçlarının kadın olarak tasarlanması, teknoloji sektöründeki cinsiyet eşitsizliğini yansıtabilir. Gerçekte, bu sektörde çalışanların çoğunluğunu erkekler oluşturduğu için, yapay zeka tasarımcıları ve geliştiricilerinin perspektifinden kaynaklanan bir eğilim olabilir.
• Cinsiyet Nötr Tasarımın Eksikliği: Yapay zeka araçları genellikle cinsiyet nötr bir tasarım yerine cinsiyet belirli bir şekilde tasarlanır. Bu da, teknolojinin cinsiyetin stereotip algılarına uyması ve cinsiyetin biyolojik bir faktör olarak algılanması riskini taşır.

Bu konudaki eleştirilere karşın son zamanlarda bazı şirketler ve tasarımcılar, cinsiyet nötr yapay zeka araçları geliştirmek ve toplumsal cinsiyet eşitsizliğini azaltmak için çaba sarf etmektedir. Ancak, bu alanlarda daha fazla farkındalık ve çeşitliliğin sağlanması gereklidir.

Sonuç olarak, yapay zeka teknolojileri, doğru bir şekilde tasarlandığında ve etik kurallara uygun bir şekilde kullanıldığında cinsiyet eşitsizliğini azaltabilir. Ancak, bu teknolojilerin potansiyel önyargılarını ve eşitsizliklerini ortadan kaldırabilmek için çaba sarf edilmesi gerekir.