Algoritmik önyargı, bir bilgisayar sisteminde, tipik olarak bir grubu diğerine göre ayrıcalıklı kılan, adil olmayan sonuçlar yaratan sistematik ve tekrarlanabilir hataları ifade eder. Önyargı, bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan verilerde bulunabilir veya mevcut önyargıları yansıtabilir ve devam ettirebilir. Bir algoritma önyargılı bilgiler içeren verileri işlediğinde, tahminlerinde bu önyargıları öğrenebilir ve hatta güçlendirebilir. Bu durum, algoritma gerçek dünya senaryolarında uygulandığında ayrımcı sonuçlara yol açabilir ve işe alma, kredi başvuruları ve hatta ceza adaleti gibi alanları etkileyebilir. Algoritmik önyargıyı anlamak ve azaltmak, adil ve eşitlikçi yapay zeka sistemleri geliştirmek için çok önemlidir.
Algoritmik Önyargı Kaynakları
Algoritmik önyargı, makine öğrenimi (ML) işlem hattının çeşitli aşamalarından kaynaklanabilir. İşte bazı yaygın kaynaklar:
- Veri Toplama: Bir modeli eğitmek için toplanan veriler popülasyonu temsil etmiyorsa veya tarihsel önyargılar içeriyorsa, model bu önyargıları miras alacaktır. Örneğin, ağırlıklı olarak beyaz yüzlerin görüntüleri üzerinde eğitilen yüz tanıma sistemleri, renkli insanların yüzleri üzerinde düşük performans gösterebilir.
- Veri Etiketleme: Veri etiketleme, makine öğrenimi modelleri için anlam kazandırmak üzere ham verilere etiket veya etiket ekleme işlemidir. Etiketleme işlemi insan önyargılarından etkileniyorsa, bu önyargılar modele kodlanacaktır.
- Özellik Seçimi: Bir modeli eğitmek için kullanılan özelliklerin seçimi önyargıya yol açabilir. Belirli özellikler bir grup için diğerine göre daha yaygın veya öngörücü ise, model bu gruplar arasında farklı performans gösterebilir.
- Algoritma Tasarımı: Algoritmanın tasarımı da önyargıya yol açabilir. Örneğin, belirli bir sonuç için optimizasyon yapan bir algoritma, istemeden de olsa belirli grupları dezavantajlı duruma düşürebilir.
Algoritmik Önyargı Türleri
Yapay zeka sistemlerinde çeşitli algoritmik önyargı türleri ortaya çıkabilir. Bu türleri anlamak, önyargıyı tanımlamak ve ele almak için çok önemlidir:
- Tarihsel Önyargı: Bu durum, bir modeli eğitmek için kullanılan veriler mevcut toplumsal önyargıları yansıttığında ortaya çıkar. Örneğin, erkek adayları kayıran geçmiş işe alım verileri üzerinde eğitilen bir işe alım algoritması cinsiyet ayrımcılığını devam ettirebilir.
- Temsil Önyargısı: Bu durum, eğitim verileri belirli grupları eksik temsil ettiğinde ortaya çıkar ve modelin bu gruplar için düşük performans göstermesine neden olur. Örneğin, çoğunlukla yetişkin konuşmaları üzerine eğitilmiş bir konuşma tanıma sistemi çocukların konuşmalarını doğru bir şekilde yazıya dökmeyebilir.
- Ölçüm Yanlılığı: Bu yanlılık türü, belirli bir değişkeni ölçmek için kullanılan veriler belirli gruplar için sistematik olarak yanlış veya çarpık olduğunda ortaya çıkar. Örneğin, birincil sağlık göstergesi olarak vücut kitle endeksini (BMI) kullanan bir sağlık algoritması belirli vücut tiplerine karşı önyargılı olabilir.
- Toplama Önyargısı: Bu durum, gruplar arasındaki farklılıklar göz ardı edilerek çeşitli bir popülasyona herkese uyan tek bir model uygulandığında ortaya çıkar. Genel bir popülasyon için tasarlanmış bir algoritma, belirli alt gruplar için iyi performans göstermeyebilir.
Gerçek Dünya Uygulamalarında Algoritmik Yanlılık Örnekleri
Algoritmik önyargının gerçek dünyada önemli etkileri olabilir. İşte iki somut örnek:
- Kolluk Kuvvetlerinde Yüz Tanıma: Yüz tanıma sistemlerinin daha koyu ten rengine sahip kişiler, özellikle de kadınlar için daha az doğru olduğu gösterilmiştir. Bu durum daha yüksek oranlarda yanlış pozitif ve yanlış tanımlamalara yol açarak potansiyel olarak haksız tutuklama ve mahkumiyetlere neden olabilir. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST), bu eşitsizlikleri vurgulayan ve daha çeşitli ve temsili eğitim veri kümelerine duyulan ihtiyacı vurgulayan bir çalışma yürütmüştür.
- İşe Alım Araçları: Yapay zeka destekli işe alım araçları, iş başvurularını taramak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Ancak, bu araçlar geçmiş önyargıları yansıtan (örneğin, teknik roller için erkek adayların tercih edilmesi) geçmiş işe alım verilerine göre eğitilirse, kadın adayları haksız bir şekilde daha düşük değerlendirebilirler. Amazon'un önyargılı bir işe alım aracıyla yaşadığı deneyim, şirketin erkek adaylar için güçlü bir tercih gösteren bir yapay zeka işe alım sistemini hurdaya çıkarmak zorunda kaldığı dikkate değer bir örnektir.
Algoritmik Önyargının Azaltılması
Algoritmik yanlılığın ele alınması, dikkatli veri toplama, model geliştirme ve sürekli izlemeyi içeren çok yönlü bir yaklaşım gerektirir. İşte bazı stratejiler:
- Çeşitli ve Temsili Veriler: Eğitim verilerinin çeşitli olduğundan ve nüfusu doğru bir şekilde temsil ettiğinden emin olun. Bu, yeterince temsil edilmeyen gruplardan ek veri toplanmasını veya veri kümesini dengelemek için veri artırma gibi tekniklerin kullanılmasını içerebilir.
- Önyargı Tespit Teknikleri: Veri ve modellerdeki önyargıları tespit etmek için yöntemler kullanın. Çapraz doğrulama gibi teknikler, farklı gruplar arasında model performansındaki eşitsizliklerin belirlenmesine yardımcı olabilir.
- Adalet Ölçütleri: Modellerdeki önyargıyı değerlendirmek ve ölçmek için adalet metriklerini kullanın. Eşitsiz etki, fırsat eşitliği farkı ve ortalama oran farkı gibi ölçütler model tahminlerinin adilliğini değerlendirmeye yardımcı olabilir.
- Algoritmik Şeffaflık: Algoritmaların tasarımında ve geliştirilmesinde şeffaflığı teşvik edin. Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) teknikleri, bir modelin kararlarına nasıl ulaştığını anlamaya yardımcı olarak önyargıları tespit etmeyi ve düzeltmeyi kolaylaştırabilir.
- Düzenli Denetim ve İzleme: Yapay zeka sistemlerini önyargıya karşı sürekli olarak denetleyin ve izleyin. Bu, çeşitli veri kümeleri üzerindeki model performansının düzenli olarak değerlendirilmesini ve belirlenen önyargıları gidermek için gerektiğinde modellerin güncellenmesini içerir.
- Etik YZ Çerçeveleri: YZ geliştirme için etik yönergeler geliştirin ve bunlara uyun. IEEE ve Partnership on AI gibi kuruluşlar sorumlu YZ gelişimi için çerçeveler sunmaktadır.
Algoritmik Önyargı ve Diğer Önyargı Türleri
Algoritmik önyargı, yapay zeka sistemlerindeki çeşitli önyargı biçimlerini kapsayan geniş bir terim olmakla birlikte, diğer belirli önyargı türleriyle de ilgilidir:
- Yapay zekada önyargı: Bu, yapay zeka sistemlerindeki herhangi bir sistematik hatayı veya adaletten sapmayı içeren daha genel bir terimdir. Algoritmik önyargı, bu daha geniş kategorinin bir alt kümesidir ve özellikle algoritmalara gömülü önyargılara odaklanır.
- Veri Seti Yanlılığı: Bu, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan verilerde mevcut olan yanlılıkları ifade eder. Algoritmik önyargı genellikle veri kümesi önyargısından kaynaklanır, çünkü modeller kendilerine verilen verilerden öğrenirler.
Algoritmik önyargının nüanslarını ve diğer önyargı türleriyle ilişkisini anlayarak, geliştiriciler ve kuruluşlar daha adil ve daha eşitlikçi YZ sistemleri oluşturmak için proaktif adımlar atabilirler. Ultralytics , YZ etiğini teşvik etmeye ve YZ uygulamalarındaki önyargıyı azaltmaya yardımcı olacak araçlar ve kaynaklar sağlamaya kararlıdır.
