Yapay Zeka'da Adalet

Yapay Zeka'da Adaleti Anlamak

YZ'de adalet çok yönlüdür ve evrensel olarak kabul edilmiş tek bir tanımdan yoksundur. Bunun yerine, adaletsiz sonuçları azaltmayı amaçlayan çeşitli matematiksel formalizmleri ve etik hususları kapsar. Temel zorluk, çarpık eğitim verileri(Veri Seti Önyargısı), önyargılı algoritmalar veya kusurlu dağıtım bağlamları dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan kaynaklanabilen YZ'deki Önyargıyı tanımlamak ve ele almakta yatmaktadır. Verilerde mevcut olan tarihsel önyargılar, modellere yanlışlıkla geçmiş ayrımcılığı tekrarlamayı öğretebilirken, ölçüm önyargısı farklı gruplar arasında tutarsız veri toplamadan kaynaklanabilir. Bu potansiyel tuzakların farkına varmak, daha adil sistemler oluşturmaya yönelik ilk adımdır. Demografik eşitlik (sonuçların hassas özelliklerden bağımsız olmasını sağlamak) veya fırsat eşitliği (gerçek pozitif oranların gruplar arasında eşit olmasını sağlamak) gibi farklı adalet kriterleri, eşitliği ölçmek ve bunun için çaba göstermek için farklı yollar sunar, ancak alandaki araştırmalarda vurgulandığı gibi birden fazla kritere aynı anda ulaşmak zor olabilir (örneğin, ACM FAccT bildirileri).

Alaka ve Önem

YZ'de adaletin önemi, bireyler ve toplum üzerindeki derin potansiyel etkisi göz önüne alındığında abartılamaz. Adil olmayan YZ sistemleri, işe alma, kredi başvuruları, ceza adaleti ve Sağlık Hizmetlerinde YZ gibi yüksek riskli alanlarda ayrımcı sonuçlara yol açabilir ve potansiyel olarak belirli gruplara fırsatları veya temel hizmetleri reddedebilir. Adaleti sağlamak sadece etik bir düşünce değil, aynı zamanda YZ uygulamalarında hesap verebilirlik ve ayrımcılık yapmamayı giderek daha fazla talep eden düzenlemelerle birlikte genellikle yasal bir gerekliliktir (bkz. NIST YZ Risk Yönetimi Çerçevesi). Adaletin ele alınması, zararın önlenmesine yardımcı olur, sosyal adaleti teşvik eder ve YZ teknolojilerine olan güveni artırarak sorumlu bir şekilde benimsenmelerini teşvik eder. Bu, adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve gizliliği kapsayan daha geniş YZ Etiği ilkeleriyle uyumludur.

Yapay Zeka'da Adalet Uygulamaları

Çok sayıda yapay zeka uygulamasında adaleti yerleştirme çabaları devam etmektedir. İşte iki örnek:

• İşe Alım Araçlarında Adalet: Yapay zeka, özgeçmişleri taramak ve aday başarısını tahmin etmek için kullanılır. Ağırlıklı olarak geçmiş işe alım önyargılarını (örneğin, belirli üniversitelerden veya demografik gruplardan adayların tercih edilmesi) yansıtan geçmiş veriler üzerinde eğitilirse, yapay zeka yeterince temsil edilmeyen gruplardan nitelikli adayları haksız yere dezavantajlı duruma düşürebilir. Şirketler, bu tür önyargıları tespit etmek ve azaltmak için, genellikle veri noktalarını yeniden tartmak veya model eğitimi sırasında adalet kısıtlamaları eklemek gibi teknikler kullanarak, IBM'in AI Fairness 360 gibi adalete duyarlı algoritmalar ve denetim araçları geliştirmektedir.
• Yüz Tanımada Adalet: Yüz tanıma sistemleri, farklı demografik gruplar arasında doğruluk açısından eşitsizlikler göstermiş, genellikle daha koyu ten rengine sahip bireyler veya kadınlar için daha az doğru performans sergilemiştir. Bu durum, kimlik doğrulamadan kolluk kuvvetlerine kadar çeşitli uygulamalarda ciddi sonuçlar doğurabilir. Algoritmik Adalet Birliği gibi araştırma kuruluşları bu sorunların altını çizerek daha çeşitli eğitim veri setleri oluşturma ve popülasyonlar arasında daha tutarlı performans sergileyen modeller geliştirme çabalarını teşvik etmiştir. Veri artırımı ve daha kapsayıcı kıyaslama veri kümelerinin kullanılması gibi teknikler çok önemli adımlardır.

Adilliği İlgili Kavramlardan Ayırt Etmek

Birbiriyle yakından ilişkili olsa da YZ'de Adalet, komşu kavramlardan farklıdır:

• YZ Etiği: Bu, adalet, hesap verebilirlik, şeffaflık, gizlilik ve güvenlik dahil olmak üzere YZ geliştirme ve kullanımına yönelik ahlaki ilkeler ve yönergelerle ilgili daha geniş bir alandır. Adillik, YZ etiği içinde kritik bir bileşendir.
• Algoritmik Ö nyargı: Bu, özellikle bir YZ sisteminde adil olmayan sonuçlar yaratan sistematik ve tekrarlanabilir hataları ifade eder. YZ'de adalet, algoritmik önyargıyı tanımlamak, ölçmek ve azaltmak için proaktif bir çabadır.
• Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI): XAI, YZ kararlarını insanlar için anlaşılabilir hale getirmeye odaklanır. XAI, bir modelin nasıl çalıştığını ortaya koyarak potansiyel adalet sorunlarının belirlenmesine yardımcı olabilirken, doğal olarak adaleti garanti etmez. Bununla birlikte, XAI aracılığıyla şeffaflık, adaleti değerlendirmek ve sağlamak için genellikle gereklidir.

Adaletin Sağlanması

Adilliğin sağlanması, YZ yaşam döngüsü boyunca teknik ve prosedürel yaklaşımların bir kombinasyonunu gerektirir. Bu, dikkatli veri toplama ve açıklama, çeşitli ve temsili veri kümeleri kullanma, adalete duyarlı makine öğrenimi algoritmaları kullanma, uygun adalet ölçütlerini kullanarak titiz test ve model değerlendirmesi ve dağıtımdan sonra sürekli izlemeyi içerir. Google'ın What-If Tool gibi araçlar, uygulayıcıların farklı veri dilimlerinde model davranışını keşfetmelerine olanak tanır. Ultralytics HUB gibi platformlar, özel model eğitimi ve yönetimini kolaylaştırarak kullanıcıların veri artırma gibi teknikleri uygulamasına ve aşağıdaki gibi modelleri değerlendirmesine olanak tanır Ultralytics YOLO11 Farklı gruplar arasındaki performans eşitsizlikleri için daha adil bilgisayarla görme çözümlerinin geliştirilmesini destekler.