Yapay Zeka'da Adalet

Yapay Zeka'da Adaleti Anlamak

YZ bağlamında adaleti tanımlamak karmaşıktır ve evrensel olarak kabul edilmiş tek bir tanımı yoktur. Bunun yerine, birden fazla matematiksel kriteri ve haksız muameleyi önlemeyi amaçlayan etik ilkeleri içerir. Temel zorluklardan biri, YZ 'de çeşitli kaynaklardan kaynaklanabilen Önyargının belirlenmesi ve azaltılmasıdır. Veri Seti Önyargısı, eğitim verileri gerçek dünyanın çeşitliliğini doğru bir şekilde temsil etmediğinde ortaya çıkar ve genellikle tarihsel toplumsal önyargıları yansıtır. Algoritmik Önyargı, modelin tasarımından veya optimizasyon sürecinin kendisinden kaynaklanabilir. Demografik eşitlik (sonuçlar hassas özelliklerden bağımsızdır) ve eşit fırsat (gerçek pozitif oranlar gruplar arasında eşittir) gibi farklı matematiksel adalet tanımları mevcuttur. Ancak, alandaki araştırmaların da vurguladığı gibi (örneğin, ACM FAccT bildirileri) birden fazla adalet kriterini aynı anda sağlamak matematiksel olarak imkansız olabilir. Geliştiriciler, kendi özel uygulama bağlamları için hangi adalet tanımlarının en uygun olduğunu dikkatle değerlendirmelidir.

Alaka ve Önem

YZ'de adaletin önemi, potansiyel toplumsal etkisi nedeniyle çok büyüktür. Adil olmayan YZ sistemleri, işe alım, kredi onayları, ceza adaleti ve tıbbi görüntü analizi gibi önemli sektörlerde ayrımcı sonuçlara yol açarak belirli grupları dezavantajlı hale getirebilir ve fırsatları sınırlayabilir. Adaleti sağlamak sadece etik bir zorunluluk değil, aynı zamanda NIST YZ Risk Yönetimi Çerçevesi gibi sorumlu gelişime rehberlik eden çerçevelerle giderek artan bir yasal gerekliliktir. Adilliğe öncelik vermek, zararın önlenmesine yardımcı olur, sosyal eşitliği teşvik eder ve YZ'nin yaygın ve sorumlu bir şekilde benimsenmesi için gerekli güveni oluşturur. Bu, hesap verebilirlik, YZ' de şeffaflık ve veri gizliliğini de kapsayan daha geniş YZ Etiği ilkeleriyle uyumludur.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Birçok yapay zeka uygulamasında adalet hususları hayati önem taşımaktadır. İşte iki örnek:

1. Yüz Tanıma Sistemleri: İlk yüz tanıma teknolojileri, farklı demografik gruplar arasında doğruluk açısından önemli eşitsizlikler göstermiş, özellikle koyu ten rengine sahip bireyler ve kadınlar üzerinde daha kötü performans sergilemiştir(NIST çalışmaları bu sorunların altını çizmiştir). Algoritmik Adalet Ligi gibi kuruluşlar farkındalığı artırarak daha çeşitli eğitim veri setleri oluşturma ve bu tür önyargılara daha az eğilimli algoritmalar geliştirme çabalarını teşvik etmiş ve tüm gruplar arasında eşit performans hedeflemiştir.
2. Otomatik İşe Alım Araçları: İşe alımda kullanılan yapay zeka araçları, geçmiş işe alım verilerinde mevcut olan önyargıları istemeden öğrenebilir ve devam ettirebilir, bu da potansiyel olarak yeterince temsil edilmeyen gruplardan nitelikli adayları filtreleyebilir. Adalet tekniklerinin uygulanması, algoritmaların önyargı açısından denetlenmesini, tahminleri ayarlamak için yöntemler kullanılmasını ve aday değerlendirmesi için kullanılan kriterlerin ilgili ve ayrımcı olmamasını sağlamayı içerir. Bu, İK'da Bilgisayarlı Görü gibi alanlarda tartışılan önemli bir husus olan eşit istihdam fırsatlarının teşvik edilmesi için çok önemlidir.

Adilliği İlgili Kavramlardan Ayırt Etmek

Birbiriyle ilişkili olsa da, YZ'de Adalet diğer bazı kavramlardan farklıdır:

• YZ Etiği: Bu, adalet, hesap verebilirlik, şeffaflık, gizlilik, güvenlik ve YZ'nin genel toplumsal etkisini kapsayan daha geniş bir alandır. Adalet, YZ etiğinin daha geniş kapsamı içinde önemli bir bileşendir.
• YZ'de Önyargı / Algoritmik Önyargı: Önyargı, bir YZ sistemindeki veya verilerindeki adil olmayan sonuçlara yol açan sistematik hataları veya önyargıları ifade eder. Adalet, bu önyargıları tanımlama ve azaltma hedefidir. YZ Ö nyargısını anlamak, adaleti sağlamaya yönelik ilk adımdır.
• Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI): XAI, YZ modellerinin karar verme süreçlerini insanlar için anlaşılabilir hale getirmeye odaklanır. Adillikten farklı olmakla birlikte, XAI teknikleri, bir modelin neden adil olmayan sonuçlar üretebileceğini teşhis etmek için temel araçlar olabilir ve böylece adalet müdahalelerini destekleyebilir.

Adaletin Sağlanması

YZ'de adaleti sağlamak, YZ yaşam döngüsü boyunca teknik yöntemleri ve prosedürel titizliği içeren bütünsel bir yaklaşım gerektirir. Temel stratejiler şunları içerir:

• Dikkatli Veri İşleme: Titiz veri toplama ve açıklama uygulamaları, çeşitli ve temsili veri kümeleri oluşturmak için gereklidir. Veri artırımı gibi teknikler veri kümelerini dengelemeye yardımcı olabilir(Verilerinizi Çeşitlendirmek için Albümantasyon Artırımlarını Kullanma).
• Adilliğe Duyarlı Algoritmalar: Model eğitimi sırasında adalet kısıtlamalarını açıkça dahil etmek için makine öğrenimi (ML) algoritmalarının geliştirilmesi veya uyarlanması.
• Titiz Değerlendirme: Farklı alt gruplar arasındaki performans eşitsizliklerini değerlendirmek için belirli adalet ölçütlerini kullanarak kapsamlı model değerlendirmesi yapmak. Google'ın What-If Tool ve IBM'in AI Fairness 360 gibi araçları, önyargı tespiti ve azaltma için yetenekler sağlar.
• Sürekli İzleme: Ortaya çıkan sorunları veya veri kaymasını tespit etmek ve ele almak için model performansını ve dağıtım sonrası adaleti sürekli olarak izlemek.

Ultralytics HUB gibi platformlar, özel model eğitimi ve yönetimi için araçlar sağlayarak geliştiricilerin veri kümelerini dikkatlice seçmelerine ve aşağıdaki gibi modelleri değerlendirmelerine olanak tanır Ultralytics YOLO11 Farklı gruplar arasında performans için daha adil bilgisayarla görme (CV) çözümlerinin geliştirilmesini desteklemek. Yapay Zeka Ortaklığı gibi etik kurallara bağlı kalmak da çok önemlidir.