Başta yapay zeka olmak üzere teknolojik gelişmeler nedeniyle sektörler artık eskisi gibi değil. Örneğin, mevcut ekonomik iklimde, perakende sektörü de dahil olmak üzere tüm sektörler yapay zekaya sahip. 

Yine de, Yapay Zekada Veri Yanlılığı, yapay zekaya güvenen birçok şirketin karşılaştığı en önemli zorluklardan biri olmaya devam ediyor. YZ'de Veri Önyargısı olduğunda, işe alımlarda ayrımcılık ve kredibilitesi kanıtlanmış kişilere borç verme gibi olumsuz sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, yapay zeka veri önyargısı çözümleri, yapay zeka önyargısını azaltmak için büyük bir kurtarıcıdır. 

Veri Önyargısı ile İlgili Sorun Nedir?

Yapay zekada önyargı, doğası gereği zaten önyargılı olan yapay zeka sistemlerine bilgi beslemenin bir sonucudur. Erkeklerin hakim olduğu bilgiler kullanılarak eğitilen yapay zeka tabanlı bir işe alım aracının kadınlardan ziyade erkekleri işe alma olasılığının daha yüksek olması, yapay zekada Veri Önyargısına iyi bir örnektir. Bu, yazılımdaki bir hatadan daha fazlasıdır; YZ veri önyargısı çözümlerinin kullanılmasını gerektiren ahlaki bir ikilemdir. 

Şirketler Tarafından Önyargıların Ele Alınmasına Yönelik Temel Yaklaşımlar Farklı Veri Toplama

Cegedim bu önlemleri kendi organizasyonunda uygulamaya koymuş ve veri setlerini çeşitlilik ve kapsayıcı veri kaynağı yoluyla geliştirmiştir. Örneğin, sağlık hizmetleri yapay zeka sistemleri artık diğer ırkları içeren klinik verileri de içermektedir. Bir rapor, eğitimde çeşitlilik içeren bir veri setiyle geliştirilen bir yapay zeka sisteminin, aynı homojen veri setiyle eğitilen yapay zeka sistemlerindeki önyargılarla mücadelede %20 daha etkili olduğunu göstermiştir.

Sistematik Araştırmalar ve Gözetim

Yapay zeka sistemlerinin farklı operasyonlara dahil edilmesi, sahiplenmeyi amaçlayan sürekli bir soruşturmaya tabidir. Google ve Microsoft gibi şirketler, erdemli bir şekilde hareket ettiklerinden emin olmak için yapay zeka modellerini denetliyor.  

Döngüdeki İnsanlar

Yapay zeka insan müdahalesi olmadan karar alabilse de, firmalar hala eşitlik amacıyla insan müdahalesini devreye sokmaktadır. İstihdam, borçlanma ve sağlık hizmetleri gibi hassas konularla ilgili olarak, yapay zeka algoritmaları tarafından önerilen tüm önemli eylemler bir kişi tarafından incelenmektedir. Bu strateji, yapay zekanın yakalayamayacağı daha yüksek inceliklere sahip yargılara izin verir.

Algoritmaların Opaklığı

Önyargı ile mücadelede birincil adım şeffaflıktır. Kuruluşlar, algoritmalarının nasıl çalıştığının ve sonuçta ortaya çıkan eylemlerin arkasındaki nedenleri sağlayarak yapay zeka sistemlerinin yorumlanabilirliğini geliştiriyor. Örneğin, Purdue Üniversitesi'nin genişletilebilir kütüphanecisi, gelişmiş yapay zeka sistemleri için kullanıcıların belirli kararların gerekçeleri hakkında ek bilgi alabilecekleri kullanıcı dostu bir arayüz geliştirdi.

Yapay zekanın etik kullanımına ilişkin Çalıştayların Uygulanması

Yapay zeka ile uğraşırken etik beceriler, birçok firmanın çalışanları bu konularda eğitirken maliyete katlanmasına neden olmuştur. Çalışma grupları oluşturulmuş ve veri ve algoritmaların önyargılarıyla ilgili sorunların nasıl bulunacağı ve düzeltileceği öğretilmiştir.  Bu etik YZ uygulamaları, YZ önyargısını azaltmaya yardımcı olur.

Grup Çalışması Hayati Önem Taşıyor

Veri önyargılarıyla başa çıkmak, farklı şirketlerin kendi içlerinde yapabilecekleri bir şey değildir, çünkü dışarıdan biraz yardım gerektirir. Çoğu, etik YZ uygulamalarını formüle etmek için akademik ve hayırsever kuruluşlarla işbirliği yapmaktadır. Yapay Zeka Ortaklığı gibi programlar, toplumların harekete geçmesini ve sektörün yapay zeka konusundaki zorluklarına çözümler sunmasını sağlar.

Sonuç 

YZ teknolojilerindeki ilerleme nedeniyle, YZ önyargısını azaltmaya yönelik yaklaşımlar da değişiyor. Bir sistem içindeki önyargıyı ortadan kaldırmak imkansız olsa da, bu kuruluşlar daha verimli çalışıyorlar. Çeşitlilik, şeffaflık ve ekip çalışmasına odaklanarak, tüm paydaşları içeren daha adil YZ sistemleri inşa ediyorlar. Artan anlayış ve yeni teknikler sayesinde, YZ'nin görünümü her zamankinden daha iyi.