Cornelia C. Walther / Mart 2025.
İnsanlar basitliğe göre yaratılmışlardır, ancak önyargıya mahkûm değillerdir.
Önemli noktalar.
-
İnsan zihni, tasarımdan veriye ve teslimata kadar makineleri şekillendirir.
-
Beyin basitliğe göre yapılandırılmıştır, ancak önyargıya mahkûm değildir.
-
İnsanlar girdilere karşı farkındalık ve sonuçlara yönelik hesap verebilirlik ile açık bir zihniyet geliştirebilirler.
İnsan düşüncesi basitlik için kablolanmıştır. Beyinlerimiz doğal olarak kategorileştirmeye, kalıplar aramaya ve karmaşıklığı yönetilebilir kutulara indirmeye yönelir, bu da bizi önyargıya karşı savunmasız hale getirir . Verimlilik açısından avantajlı olsa da, bu eğilim ikili düşünmeyi besler: siyah ve beyaz, iyi ve kötü, biz ve onlar. Popülist anlatıların ve Hollywood gişe rekorları kıran filmlerinin çekiciliğini artıran bilişsel bir kısayoldur. Kurgu alanında zararsız olsa da, bu aşırı basitleştirme insan ilişkilerine ve toplumsal dinamiklere uygulandığında sorunlu hale gelir.
Etiketlerin Tehlikesi: Eksik Nüanslar
Stereotipler tüm kültürlerde, topluluklarda ve bağlamlarda yaygındır. Hiç kimse başkalarına etiket yapıştırma cazibesine karşı bağışık değildir. Kendimizi kategorize etmekten de korunmuyoruz. Etiketler, algıları ve etkileşimleri şekillendiren sosyal yapıların iskeletini oluşturur . Geçmiş deneyimlere dayanarak gelecek senaryolarını yargıladığımız çerçeve dardır ve genellikle nüansı yakalamada başarısız olur. Geniş delikleri olan bir ağdır ve kritik ayrıntıların fark edilmeden kaymasına izin verir.
Beynin etiketlere ve kalıplara olan güveni Bayes mantığıyla uyumludur: Yeni deneyimleri önceki olasılıklar merceğinden yorumlarız. Bu mekanizma karar almaya yardımcı olsa da sınırlamalarla doludur. Geçmiş etiketlere göre kategorize etmek bizi sıklıkla şimdiki zamandaki farklılıklara karşı kör eder; daha derin bir anlayışın anahtarını barındırabilecek ayrıntılara. Bir kategoriye tam olarak uymayan her şeyin “diğer” kutusuna gönderildiği bu ikili mantık, klişeleri sürdürebilir ve anlamlı bağlantıları engelleyebilir. Ayrıca çeşitliliğin güzelliğini de bizden esirger; indirgeyici kutuların ötesinde var olan olasılıklar yelpazesini .
Bu sınırlama sadece insan ilişkilerini etkilemiyor; sistemlere, kurumlara ve teknolojilere, özellikle de yapay zekaya yansıyor .
Yapay Zeka Çağında Önyargının Önemi
Tıpkı doğal zeka gibi , yapay zeka da bilişsel önyargılara karşı bağışık değildir. Aslında, onları güçlendirir. Verinin bir vekil olarak kavramı, AI sistemlerinin nasıl eğitildiği ve çalıştırıldığı konusunda önemli bir rol oynar. Vekil veriler, bir değişkenin doğrudan ölçülmesinin pratik olmadığı veya imkansız olduğu durumlarda kullanılır, bunun yerine yakından ilişkili metriklere güvenilir. Örneğin, ağaç halkaları tarihsel iklim koşulları için vekil görevi görür ve web sitesi trafiği genellikle tüketici ilgisi için vekil olarak kullanılır.
Vekillere olan bu bağımlılık, ChatGPT gibi büyük dil modellerini eğitirken her adımda kendini gösterir. Modeli tasarlayan veri bilimcilerinin önyargılarından, veri kümelerini etiketleyen açıklayıcılara ve istemleri oluşturan kullanıcılara kadar, sisteme içsel varsayımlar kodlanır. Sonuç? Beslendikleri verilere gömülü önyargıları yansıtan ve potansiyel olarak daha da kötüleştiren algoritmalar.
Yapay Zekada Önyargının Meydan Okuması
Önyargı sadece teknolojik bir kusur değildir; insan bilişinin bir yankısıdır . Stereotipleme ve etiketleme eğilimimiz, bilgiyi işleme biçimimize sıkı sıkıya bağlıdır ve algoritmalar insan tarafından üretilen verilerle eğitildiğinde, bu eğilimler tekrarlanır. Üretken modeller de dahil olmak üzere yapay zeka sistemleri, yaratıcılarıyla aynı kör noktaları miras alır. Bunu daha da zor ve meşgul edici hale getiren şey , genellikle tarihsel eşitsizlikler veya toplumsal stereotipler içeren, daha geniş nüfusu temsil etmeyen eğitim verilerinin kullanılmasıdır .
Dahası, görünüşte tarafsız algoritmaların tasarım seçimleri bile, istemeden önyargıları sürdürebilir . Geliştiriciler veya veri toplayıcıları çeşitlilikten yoksun olduğunda, bu çarpık veri kümelerine ve önyargılı çıktılara yol açar. Şu anda kullandığımız sınır modelleri, öncelikle genç beyaz erkekler tarafından inşa edildi.
Ne yazık ki bu soyut veya akademik bir tartışma değil; algoritmalar toplumsal eşitsizlikleri sürdürüyor. Örneğin, yüz tanıma teknolojisinin daha koyu ten rengine sahip kişilerde daha yüksek hata oranlarına sahip olduğu gösterildi; ayrıca, algoritmalar ağırlıklı olarak erkek işgücüne sahip bir şirketten alınan verilerle eğitildiğinde, işe alım aracı eşit derecede nitelikli kadınlara göre erkek adayları tercih edebilir ; ve kredi puanlaması için kullanılan yapay zeka sistemleri belirli demografik özelliklere sahip kişileri haksız yere cezalandırma eğilimindedir.
Bir Çıkış Yolu: Farkındalıktan Hesap Verebilirliğe
Hem insan bilişinde hem de yapay zeka sistemlerinde önyargıyı azaltmanın yolu hem kolay değil hem de gerekli. Daha geniş, sistemsel etkiler büyük görünürken, çevrimiçi eşitliğe doğru değişim akut kişisel farkındalıkla başlar; yatkınlıklarımızı kabul etmek ve bunların başkalarıyla ve teknolojiyle etkileşimlerimizi nasıl şekillendirdiğini anlamak. Bireysel düzeyde kurulduğunda, bu öz farkındalık üretken yapay zekanın geliştirilmesine ve kullanımına kadar uzanabilir.
A-Çerçevesi bu zorluğun üstesinden gelmek için bir çerçeve sunuyor:
- Farkındalık: Kendinizdeki ve içinde bulunduğunuz sistemlerdeki önyargıları fark edin.
- Takdir: Perspektif, veri ve bağlamlardaki çeşitliliğe değer verin.
- Kabul: Sınırlılıkları kabul edin; hem insan bilişindeki hem de yapay zekadaki.
- Hesap Verebilirlik: Kararlarınızın ve bunların sonuçlarının sorumluluğunu üstlenin ve bunların etik ilkelerle uyumlu olduğundan emin olun.
Kutuların Ötesindeki Güzellik
Sonuç olarak, amaç ikili düşüncenin ötesine geçmektir; insan potansiyelini ve teknolojik yeniliği kısıtlayan önyargılı kutuların ötesine geçmektir . Dar versiyonları yarının algoritmalarının altyapısını şekillendirmeden önce, zihinlerimizi bugün eğitmek acildir.
Geçmişten gelen etiketleri körü körüne uyguladığımızda, kaybederiz. Siyah ve beyaz, iyi ve kötü ilkesini uygulamak—yani bir kategoriye tam olarak uymayan herkesin otomatik olarak kötü kutuya düşmesi—zararlıdır. Kutuların ötesinde açılan gökkuşağını kaçırırız. Neden kendimizi mahrum bırakalım?