Yapay Zeka Yanlılığı (AI Bias)

Yapay Zeka Yanlılığı: Kavramın Tanımı ve Tarihi Gelişimi

Yapay zeka yanlılığı (AI bias), yapay zeka sistemlerinin eğitildiği verilerden kaynaklı olarak, çıktılarında istenmeyen eğilimler göstermesidir. Bu yanlılık, genellikle insan kaynaklı hatalar, veri setlerindeki dengesizlikler ya da önyargılı bilgilerle beslenen algoritmalardan kaynaklanır. Bu kavram, ilk olarak 20. yüzyılın sonlarında bilgisayar bilimcileri ve veri analistleri tarafından fark edildi ve özellikle makine öğreniminin gelişmesiyle daha fazla önem kazandı.

Yapay Zeka Yanlılığının Türleri

Yapay zeka yanlılığı, sistemin eğitim aldığı verilerdeki kalıplar ve yanlışlıklar üzerinden birçok türde kendini gösterebilir. Bunlar arasında en yaygın türler şunlardır:

  1. Örnekleme Yanlılığı (Sampling Bias): Eğitim verisinin belirli bir grup ya da özelliklere sahip bireylerle sınırlı olması, algoritmanın geniş bir kitleyi temsil etmesini zorlaştırır.
  2. Seçim Yanlılığı (Selection Bias): Eğitim verilerinin algoritma tasarımcıları tarafından bilinçli ya da bilinçsiz olarak belirli ölçütlere göre seçilmesi, sonucun adaletini etkileyebilir.
  3. Doğrulama Yanlılığı (Confirmation Bias): Algoritmaların belirli veri örneklerine veya önceden belirlenmiş kalıplara göre sonuç üretmesi, objektif olmayan sonuçlar ortaya çıkarır.
  4. Önyargıların Taşınması (Historical Bias): Sistemlerin geçmiş verilerdeki hatalı ya da adaletsiz kalıpları günümüze taşıması, toplumdaki geçmiş önyargıları pekiştirebilir.

Yapay Zeka Yanlılığının Etkileri ve Önlenmesi

Yapay zeka yanlılığı, toplumsal adaleti ve bireylerin haklarını olumsuz yönde etkileyebilir. Örneğin, işe alım süreçlerinde kullanılan yapay zeka sistemleri, cinsiyet veya etnik köken yanlılığı gösterebilir. Bu tür yanlılıkları azaltmak için, çeşitlendirilmiş ve dengeli veri kümeleri kullanılmalı, algoritmalar düzenli olarak test edilip güncellenmelidir.

Sonuç

Yapay zeka yanlılığı, teknolojinin tarafsız olacağına dair inançlara meydan okuyarak, adaletli ve kapsayıcı bir veri bilimi anlayışının önemini gözler önüne seriyor.

© 2024, Bedri Yılmaz.

BedriYilmaz.com by Bedri Yılmaz is licensed under Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

Tüm hakları saklıdır! İçeriği izinsiz kullanmayınız!

Leave a reply

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Back to site top



© 2024, Bedri Yılmaz.

BedriYilmaz.com by Bedri Yılmaz is licensed under Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

Tüm hakları saklıdır! İçeriği izinsiz kullanmayınız!