Yapay Zekada Adalet

Yapay zekada adalet, yapay zeka sistemlerinin farklı bireyler veya gruplar için adaletsiz sonuçlar yaratmamasını veya sürdürmemesini sağlamaya adanmış çok disiplinli bir alandır. Irk, cinsiyet, yaş veya diğer korunan özellikler gibi demografik geçmişleri ne olursa olsun, tüm kullanıcılara eşit davranan modeller geliştirmeyi ve uygulamayı içerir. Adaleti sağlamak, bir bütün olarak topluma fayda sağlayan güvenilir ve sorumlu yapay zeka sistemleri oluşturmanın kritik bir bileşenidir. Adalet arayışı, model doğruluğunun ötesine geçerek, bunun yerine yapay zeka odaklı kararların toplumsal etkisi ve etik sonuçlarına odaklanır.

Adalet (Fairness) İlgili Kavramlardan Nasıl Farklıdır?

Çoğu zaman birbirinin yerine kullanılsa da, adalet ve ilgili terimlerin farklı anlamları vardır:

• Yapay Zeka Etiği: Bu, veri gizliliği, hesap verebilirlik ve yapay zekada şeffaflık dahil olmak üzere yapay zeka ile ilgili tüm etik hususları kapsayan geniş bir alandır. Adalet, yapay zeka etiğinin daha geniş çerçevesi içinde temel bir ilkedir.
• Yapay Zekada Yanlılık (Bias in AI): Yanlılık, bir yapay zeka sisteminin çıktılarındaki sistematik hataları veya önyargıları ifade eder ve bunlar genellikle çarpık eğitim verilerinden veya kusurlu algoritmalardan kaynaklanır. Adalet, ayrımcı sonuçları önlemek için bu yanlılığı belirleme ve azaltma konusunda proaktif bir hedeftir.
• Algoritmik Yanlılık: Bu, algoritmanın kendisinden kaynaklanan belirli bir yanlılık türüdür ve mantığı bazı grupları doğal olarak destekleyebilir. Adalet girişimleri, geliştirme ve değerlendirme sırasında özel tekniklerle algoritmik yanlılığı düzeltmeyi amaçlar.

Yapay Zeka Adaletinin Gerçek Dünya Uygulamaları

Yapay zeka kararlarının insanların yaşamlarını önemli ölçüde etkileyebileceği yüksek riskli uygulamalarda adalet uygulamak esastır. İşte iki önemli örnek:

1. Adil Finansal Hizmetler: Yapay zeka modelleri, krediler için kredi itibarını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Adil olmayan bir model, borç verme verilerindeki geçmişteki eğilimler nedeniyle, azınlık gruplarından nitelikli başvuru sahiplerine diğerlerinden daha yüksek oranda kredi vermeyi reddedebilir. Adil bir yapay zeka sistemi, Dünya Ekonomik Forumu gibi kurumlar tarafından savunulduğu gibi, finansal fırsatlara eşit erişimi teşvik ederek, borç verme tavsiyelerinin korunan özelliklerle ilişkili olmadığından emin olmak için tasarlanır ve test edilir.
2. Tarafsız İşe Alma Araçları: Şirketler, umut vadeden adayları taramak ve belirlemek için giderek daha fazla yapay zeka kullanıyor. Ancak, bir model geçmiş işe alım verileri üzerinde eğitilirse ve bu veriler geçmiş iş yeri önyargılarını yansıtıyorsa, kadın adayları veya geleneksel olmayan isimlere sahip başvuru sahiplerini haksız bir şekilde cezalandırabilir. Bunu önlemek için geliştiriciler, adalet kısıtlamaları uygular ve aracın tüm adayları yalnızca beceri ve niteliklere göre değerlendirmesini sağlamak için denetimler yapar; bu, İnsan Kaynakları Yönetimi Derneği (SHRM) gibi kuruluşlar tarafından araştırılmıştır.

Yapay Zeka Sistemlerinde Adaleti Sağlamak

Adaleti sağlamak, tüm AI yaşam döngüsü boyunca bütünsel bir yaklaşım gerektiren devam eden bir süreçtir. Temel stratejiler şunları içerir:

• Dikkatli Veri İşleme: Kapsamlı veri toplama ve etiketleme uygulamaları, çeşitli ve temsili veri kümeleri oluşturmak için temeldir. Veri artırma gibi teknikler, az temsil edilen grupları dengelemeye yardımcı olabilir ve Veri Kümeleri için Veri Sayfaları gibi çerçeveler şeffaflığı teşvik eder.
• Adaleti Gözeten Algoritmalar: Makine öğrenimi (ML) algoritmalarını, model eğitimi sırasında adalet kısıtlamalarını açıkça dahil edecek şekilde geliştirmek veya uyarlamak. Bu, modelin hem performans hem de eşitlik için optimize edilmesini sağlar.
• Titiz Değerlendirme: Belirli adalet metrikleri kullanılarak kapsamlı model değerlendirmesi yapmak, farklı alt gruplar arasındaki performans farklılıklarını değerlendirmek için çok önemlidir. Google'ın What-If Aracı ve IBM'in AI Fairness 360 gibi araçlar, önyargı tespiti ve azaltılması için yetenekler sağlar.
• Sürekli İzleme: Dağıtımdan sonra model performansını ve adaletini sürekli olarak izlemek, ortaya çıkan sorunları veya zamanla yeni önyargılar oluşturabilecek veri kaymasını tespit etmek ve ele almak için gereklidir.

Ultralytics HUB gibi platformlar, geliştiricilerin veri kümelerini dikkatlice düzenlemesini ve Ultralytics YOLO11 gibi modelleri çeşitli gruplar arasında performans açısından değerlendirmesini sağlayan özel model eğitimi ve yönetimi için araçlar sağlar. Bu, daha adil bilgisayarlı görü (CV) çözümlerinin geliştirilmesini destekler. AI Ortaklığı gibi kuruluşların etik kurallarına uymak ve NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi gibi hükümet çerçevelerini takip etmek de hayati adımlardır. Araştırma topluluğu, ACM Adil Olma, Hesap Verebilirlik ve Şeffaflık Konferansı (FAccT) gibi mekanlarda bu konuları ilerletmeye devam ediyor.