Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) bağlamında önyargı , bir algoritmanın tahminlerinde veya çıktılarında, yapay zeka modelinin sahip olduğu önyargılı kavramlara veya önyargılara atfedilebilecek sistematik hataların varlığını ifade eder. Bu önyargılar, veri toplama, ön işleme, model eğitimi veya dağıtım gibi çeşitli aşamalarda ortaya çıkabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerindeki önyargılar, azınlık veya ötekileştirilmiş grupları potansiyel olarak etkileyerek adil olmayan veya ayrımcı sonuçlara yol açabilir.
AI ve ML'de adalet, farklı gruplara veya bireylere bir AI modeli tarafından eşit muamele edilmesini ifade eder. Adil algoritmalar, çıktılarının adil ve tarafsız olmasını sağlayarak önyargıları en aza indirmeyi ve ayrımcılığı önlemeyi amaçlar. AI ve ML sistemlerinde adaleti değerlendirmek için demografik eşitlik, eşitlenmiş oranlar ve bireysel adalet gibi çeşitli ölçümler ve teknikler önerilmiştir. Güvenilir, etik ve sosyal açıdan sorumlu yapay zeka sistemleri oluşturmak için adaleti tesis etmek şarttır.
Arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmaya yönelik no-code bir platform olan AppMaster, AI ve ML sistemlerinde önyargı ve adaleti ele almanın önemi iyi anlaşılmıştır. Platform, geliştiricilerin uygulamalarını dağıtmadan önce önyargıları belirlemelerine ve azaltmalarına yardımcı olan araçlar ve özellikler sağlar. Örneğin, platformun görsel veri modeli (veritabanı şeması) ve İş Süreçleri (BP) tasarımcısı, kullanıcıların farklı veri kaynakları arasındaki ilişkileri oluşturmasına ve görselleştirmesine olanak tanıyarak potansiyel önyargı kaynaklarını geliştirme sürecinin erken aşamalarında tespit etmelerine yardımcı olur.
Geliştiriciler ayrıca yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinde önyargıyı azaltmak ve adaleti artırmak için çeşitli teknikler kullanabilirler:
1. Çeşitli ve temsili veri kümelerinin toplanması: Çok çeşitli kaynaklardan veri toplamak ve farklı grupların yeterli düzeyde temsil edilmesini sağlamak önyargıların azaltılmasına yardımcı olabilir. Bu genellikle, yeterince temsil edilmeyen gruplar hakkında veri aramayı ve doğru ve dengeli temsili sağlamak için mevcut veri kümelerini ek veri noktalarıyla tamamlamayı içerir.
2. Verilerin ön işlenmesi: Verilerin temizlenmesi ve ön işlenmesi, örnekleme, ölçüm ve toplama önyargıları gibi çeşitli önyargıların ortadan kaldırılmasına yardımcı olabilir. Bu süreç, eksik verilerin ele alınmasını, aykırı değerlerin ele alınmasını ve gerektiğinde verilerin standartlaştırılmasını veya yeniden örneklenmesini içerir.
3. Modelleri düzenli hale getirme: L1 veya L2 düzenlileştirme gibi düzenlileştirme teknikleri, karmaşık modelleri cezalandırıp basitliği teşvik ederek aşırı uyumun önlenmesine ve daha istikrarlı ve tarafsız modeller yaratılmasına yardımcı olabilir.
4. Adilliğe duyarlı ML algoritmalarının kullanılması: ML modellerinde adaleti geliştirmek için özel olarak çeşitli algoritmalar tasarlanmıştır. Örnekler arasında çekişmeli önyargıların azaltılması, yeniden ağırlıklandırma ve adil temsilin öğrenilmesi yer alır. Bu algoritmalar, yapay zeka modellerinin çeşitli demografik gruplar için adil sonuçlar üretmesini sağlamaya yardımcı olabilir.
5. Adaletin değerlendirilmesi: Geliştiriciler, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek için demografik eşitlik, eşitlenmiş oranlar veya bireysel adalet gibi çeşitli adalet ölçümlerini kullanabilir. Model performansının sürekli değerlendirilmesi ve izlenmesi, önyargıların ve adalet sorunlarının ortaya çıktıkça belirlenmesine yardımcı olabilir ve geliştiricilerin modellerinde gerekli ayarlamaları yapmasına olanak tanır.
6. Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI): XAI teknikleri, algoritmaların nasıl karar verdiğine dair içgörüler sağlayarak yapay zeka sistemlerini daha şeffaf ve yorumlanabilir hale getirmeyi amaçlamaktadır. Bu, geliştiricilerin potansiyel önyargı kaynaklarını ortaya çıkarmalarına ve modellerinin genel adaletini artırmalarına yardımcı olabilir.
Yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarını iş akışlarına dahil eden kuruluşlar, potansiyel önyargıların farkında olmalı ve adil ve eşitlikçi yapay zeka modelleri oluşturmaya çalışmalıdır. Geliştiriciler, AppMaster kapsamlı araç paketinden yararlanarak önyargıları etkili bir şekilde ele alabilir ve sağlam, güvenilir ve sosyal açıdan sorumlu yapay zeka uygulamaları oluşturmak için adaleti artırabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri gelişmeye ve günlük yaşamda daha yaygın olmaya devam ettikçe, bu teknolojilerin faydalarının tüm toplum genelinde adil ve geniş bir şekilde paylaşılabilmesini sağlamak için önyargı ve adalet kavramlarını anlamak ve önceliklendirmek büyük önem taşıyor.
