YAPAY ZEKA KULLANIMINDA CİNSİYET YANLILIĞI
CİNSİYETE DAYALI DİJİTAL UÇURUM
DOKTORU ERKEK, HEMŞİREYİ KADIN KABUL EDİYOR
NEVİN BİLGİN
Yapay zeka üretkenliği dönüştürme ve eşitsizlikleri azaltma potansiyeline sahip güçlü bir teknoloji olarak öne çıkıyor. Ancak, bu potansiyelin gerçek anlamda hayata geçebilmesi için, yapay zekanın geniş bir kitleye ulaşması ve eşit şekilde kullanılması gerekmektedir.
Yapılan araştırmalar, yapay zeka kullanımında cinsiyet farklarının küresel ölçekte evrensel bir sorun olduğunu ortaya koymaktadır.
Örneğin, Harvard Business School tarafından yapılan "Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI" adlı çalışma, 26 farklı ülkede 100.000 kişinin katıldığı 16 çalışmanın verilerini analiz ederek, erkeklerin yapay zeka araçlarını daha sık kullandığını ve kadınların eşit erişim sağlansa dahi bu araçları daha az aktif kullandıklarını göstermektedir. Bu bulgu, cinsiyet temelli eşitsizliğin, teknoloji kullanımında da belirgin bir şekilde var olduğunu ortaya koymaktadır.
Kadınların Yapay Zeka Kullanımı Daha Düşük
Kadınlar ve erkekler, yapay zekaya erişim açısından eşit fırsatlara sahip olsa da, kadınların yapay zeka kullanım oranı genellikle daha düşüktür. Bu durum, yalnızca erişim değil, aynı zamanda yapısal ve davranışsal engellerden kaynaklanmaktadır. Yapay zeka kullanımındaki küresel cinsiyet uçurumu, bu engellerin bir sonucudur ve bu uçurumu azaltmak için yalnızca erişimi artırmak değil, aynı zamanda hedefli müdahalelere de ihtiyaç vardır.
Yapay zeka, toplumsal cinsiyet eşitsizliğini yansıtan bir teknoloji haline gelebilir, bu nedenle cinsiyet temelli önyargıların giderilmesi, teknolojinin adil kullanımını sağlamak için kritik öneme sahiptir.
Cinsiyete Dayalı Dijital Uçurum
Küresel ölçekte her yıl daha fazla kadın internete erişiyor olsa da, düşük gelirli ülkelerde kadınların yalnızca %20'sinin internet bağlantısı vardır. Bu cinsiyete dayalı dijital uçurum, yapay zeka sistemlerindeki cinsiyet yanlılığını derinleştirir. Yapay zekanın geliştirilme sürecinde, verilerin kimler tarafından toplandığı ve bu verilerde hangi önyargıların yer aldığı büyük önem taşır.
UN Women'in "Artificial Intelligence and Gender Equality" raporu, yapay zekanın cinsiyet ayrımcılığını yansıttığını ve bu ayrımcılığı ortadan kaldırmak için yapılması gerekenleri vurgulamaktadır. Rapor, yapay zeka sistemlerinin eğitildiği verilerdeki toplumsal cinsiyet önyargılarının, cinsiyet eşitsizliğini sürdürebileceğini ve genişletebileceğini belirtmektedir.
Yapay Zeka ve Cinsiyet Yanlılığı
Berkeley Haas Eşitlik, Cinsiyet ve Liderlik Merkezi tarafından yapılan bir araştırma, farklı sektörlerdeki 133 yapay zeka sisteminin yaklaşık %44'ünün cinsiyet yanlılığı taşıdığını ve %25'inin hem cinsiyet hem de ırk yanlılığı sergilediğini ortaya koymuştur.
Kelime Gömme ve Önyargıyla İçerik Üretme
Yapay zekanın cinsiyet yanlılığını yansıtması, genellikle kullanılan verilerle doğrudan ilişkilidir. Özellikle, "kelime gömme" (word embedding) (kelimeleri sayısal değerlerle ifade etmek) teknolojisi gibi yöntemler, kadınları ve erkekleri belirli beceriler veya ilgi alanlarıyla ilişkilendiren verilerle eğitildiğinde, bu önyargıları yansıtan içerik üretir. Bu tür yanlılıklar, yapay zeka sistemlerinin doğru ve tarafsız kararlar vermesini engelleyebilir.
Doktoru Erkek, Hemşireyi Kadın Kabul Ediyor
Yapay zeka sistemlerinde veri yanlılığı, bu sistemlerin eğitildiği verilerdeki toplumsal cinsiyet önyargılarından kaynaklanır.
Örneğin, bir yapay zeka doktoru erkek ve hemşireyi kadın olarak kabul edebilir. Bu tür önyargılar, yapay zeka sistemlerinin doğru ve tarafsız kararlar vermesini engeller. Yapay zekayı kimlerin geliştirdiği ve hangi verilerle eğitildiği, toplumsal cinsiyetin etkilerini doğrudan şekillendirir.
Toplumsal Cinsiyet Perspektifleri ve Yapay Zeka
Tufts Üniversitesi'nde kuantum hesaplama araştırmacısı olan Sola Mahfouz, yapay zekanın potansiyelinden heyecan duymakla birlikte, bu teknolojinin ataerkil yapıların ve erkek egemen yaratıcıların önyargılarını yansıtma riski taşıdığını ifade etmektedir. Örneğin, kadınlar bazı hastalıkları teşhis etmek için yapay zeka destekli sistemlere başvurduklarında, genellikle yanlış sonuçlar alabilmektedirler. Bunun nedeni, yapay zekanın kadınlarda farklı şekilde ortaya çıkan semptomları tanımıyor olmasıdır. Bu tür örnekler, yapay zekanın toplumsal cinsiyet perspektifinden yoksun tasarımının pratikte nasıl sorunlara yol açabileceğini gösterir.
Yapay Zeka ve Eşitlik
Yapay zeka sistemlerini beslemek için şirketler daha fazla veri arayışındadır. Ancak, bazı uzmanlar teknoloji şirketlerinin 2026 yılına kadar yapay zeka için gereken yüksek kaliteli verilerin tükenebileceğini öngörmektedir. Yapay zekada cinsiyet yanlılığını engellemek için, yapay zeka sistemleri tasarlanırken cinsiyet eşitliğini bir öncelik haline getirmek önemlidir. Bu, verilerin dikkatlice değerlendirilmesini, farklı cinsiyet ve ırk deneyimlerini temsil eden verilerin sağlanmasını ve yapay zeka geliştiren ekiplerin daha çeşitli hale getirilmesini içerir. Cinsiyet eşitliği, yapay zekanın adil ve tarafsız olabilmesi için bir hedef olmalıdır.
Yapay Zeka Alanında Kadınların Katılımı
2023 Küresel Cinsiyet Uçurumu Raporu'na göre, yapay zeka alanında çalışan kadınların oranı yalnızca %30'dur. Bu nedenle yapay zeka alanında daha fazla kadın araştırmacıya ihtiyaç olduğunu vurgulanmaktadır. Kadınların yaşam deneyimlerinin, teknolojiyi derinden şekillendirebileceği, bunun da teknolojideki yeni uygulamaların önünü açabileceği belirtilmektedir.
Yapay Zekada Toplumsal Cinsiyet Uzmanlığı
Makine öğrenimi sistemlerinin daha eşit ve sürdürülebilir bir dünyaya katkı sağlaması için yapay zeka geliştirilirken toplumsal cinsiyet uzmanlığına da yer verilmesi tartışılmaktadır.
Hızla gelişen yapay zeka endüstrisinin toplumsal cinsiyet bakışı ve verilerin eksikliği nedeniyle derin eşitsizlikleri sürdürebileceği belirtilmektedir.
Yapay zeka alanı daha fazla kadına ihtiyaç duymaktadır ve bu, kızların ve kadınların bilim, teknoloji, mühendislik, matematik, bilgi teknoloji alanlarına erişiminin sağlanmasına bağlıdır.
Yapay zeka kullanımındaki cinsiyet farklarını azaltmak, yalnızca erişimi sağlamakla değil, aynı zamanda toplumsal cinsiyet bakışını değiştirmekle, çeşitli veri kaynaklarını buna dahil etmekle mümkün olabilmektedir.
Kaynakça:
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder