Yapay zekanın(YZ) gelişmesi ile birlikte yapay zeka ve etik kavramları da, son yıllarda hem teknolojinin hem de hukuksal çevrelerin en önemli alanlarından biri haline gelmiştir. Bilgisayar sistemlerine insan benzeri zeka yetenekleri kazandırmayı amaçlayan bu alan, derin öğrenme ve büyük veri kullanımındaki ilerlemelerle birlikte hızla gelişmektedir. YZ’nin kullanım alanları genişlemekte ve otomatik karar alma süreçlerinde sıklıkla tercih edilmektedir. Ancak, bu süreçlerin yapay zeka ve etik boyutu önemli bir konudur ve doğru bir şekilde ele alınmalıdır.
Yapay Zeka ve Otomatik Karar Alma
YZ; finans, sağlık, eğitim ve adalet gibi birçok alanda otomatik karar alma süreçlerinde kullanılmaktadır. Örneğin, bankalar kredi başvurularını değerlendirmek için YZ sistemlerinden yararlanırken, mahkemeler suçluluk riskini değerlendirmek için bu teknolojiyi kullanabilirler. Bu süreçlerin otomatize edilmesi, iş yükünü azaltabilir ve karar alma süreçlerini hızlandırabilir. Ancak, bu kararların adil ve etik olması gereklidir.
Yapay Zeka ve Etik
Etik, yapay zekanın kullanımında önemli bir rol oynar çünkü YZ sistemlerinin kararları doğrudan insanların hayatlarını etkiler. Örneğin, işe alım süreçlerinde cinsiyet veya ırk gibi özniteliklere dayalı olarak ayrımcılık yapılması, etik dışıdır ve toplumsal eşitsizliklere yol açabilir. Bu nedenle, YZ’nin etik değerlerle uyumlu olarak kullanılması önemlidir.
Önyargı ve Ayrımcılık
Sistemlerdeki en büyük yapay zeka ve etik sorunlarından biri, önyargı ve ayrımcılıktır. Örneğin, bir işe alım YZ sistemi, geçmiş verilere dayanarak belirli bir cinsiyete veya ırka ayrımcı bir şekilde karar verebilir. Bu durum, hem adil olmayan hem de toplumsal eşitsizliklere yol açabilecek kararlar alınmasına neden olabilir.
Örneğin, Amazon‘un 2018 yılında geliştirdiği ve daha sonra terk ettiği bir yapay zeka tabanlı işe alım sistemi, erkek adayları kadınlardan daha fazla tercih ediyordu çünkü geçmiş verilere dayanarak erkeklerin daha başarılı olduğu sonucuna varmıştı. Bu durum, sistemin önyargılı ve ayrımcı bir şekilde çalıştığını göstermektedir.
Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik
YZ’nin etik kullanımı için şeffaflık ve hesap verebilirlik kritik öneme sahiptir. Karar verenlerin, YZ’nin nasıl kararlar aldığını anlaması ve bu kararları sorgulayabilmesi gerekir. Ancak, birçok YZ sistemi karmaşık algoritmaları kullanır ve bu algoritmaların nasıl çalıştığı genellikle net değildir. Bu durum, insanların YZ sistemlerinin kararlarını sorgulamasını ve gerektiğinde müdahale etmesini zorlaştırabilir.
Adil ve Dengeleyici Yapay Zeka
YZ’nin etik kullanımını sağlamak için adil ve dengeli yapay zeka yaklaşımı benimsenmelidir. Bu yaklaşım, YZ sistemlerinin eğitim verilerini dikkatlice incelemeyi, algoritmaları denetlemeyi ve kullanıcıların kararları sorgulamasını kolaylaştırmayı içerir. Örneğin, işe alım süreçlerinde kullanılan bir YZ sistemi, cinsiyet, ırk veya diğer öznitelikler temelinde ayrımcılık yapmamalı ve kararları şeffaf bir şekilde açıklamalıdır.
Bu yaklaşımın bir örneği, ProPublica tarafından yapılan bir çalışmadır. Çalışmada, suç öncesi risk değerlendirme algoritmalarının ırksal önyargıya sahip olduğu ortaya çıkarılmıştır. Bu durum, yapay zeka ve etik kavramının dışında bir kullanım örneğidir ve adil ve dengeli yapay zeka yaklaşımının önemini vurgular.
Diğer haberlerimize buradan ulaşabilirsiniz!
