YAPAY ZEKA OKURYAZARLIĞI – VERİ BİLİMİ VE YAPAY ZEKA İLİŞKİSİ, YAPAY ZEKA ETİĞİ

YAPAY ZEKA OKURYAZARLIĞI - VERİ BİLİMİ VE YAPAY ZEKA İLİŞKİSİ, YAPAY ZEKA ETİĞİ

Yapay zeka teknolojileri arasında en çok heyecan veren makine öğrenmesi. Diğer yandan makine öğrenmesi teknolojisi ile başarılı ve yararlı sonuçlar almak için veri adedinin ve veri kalitesinin çok yüksek olması gerekiyor. Verilerin ve veri biliminin yapay zeka açısından hayati bir öneme sahip olduğunu söylemek ve hatta en büyük başarı faktörü olduğunu iddia etmek mümkün.

Kaliteli veri dediğimizde, büyük miktarda, manipüle edilmemiş ve önyargılardan uzak ya da arındırılmış bir veri setinden bahsediyoruz. Verilerin işlenmesi ve temizlenmesi çok önemli, bununla ilgilenen bilim dalına da veri bilimi veya veri mühendisliği adını veriyoruz. Veri bilimcileri yapay zeka için çok değerliler. İyi verimiz varsa makine öğrenmesi devreye girip harika sonuçlar almamızı sağlayabilir.

Eğer elimizde herhangi bir şekilde algoritmik önyargılar içeren bir veri seti varsa elde edeceğimiz sonuçlar da bu şekilde olacaktır. Bu da bizi beni şahsen çok ilgilendiğim yapay zeka etiği konusuna getiriyor. Ortaya çıkan sonuçların önyargılar içermemesi, şeffaf ve açıklanabilir olması, sorumluluk, gizliliğin korunması gibi kavramlarla ilgileniyor yapay zeka etiği daha çok.

Bir örnek üzerinden gidelim. Diyelim ki insan kaynakları alanında işe alımlarda yapay zeka teknolojisi kullanacağız. Makine öğrenmesi modelini tercih ettik. İşe başvurular, olumlu sonuçlananlar, başarılı şekilde devam edenler gibi büyük veri setleri ile sistemimizi eğittik. Sonra da bir baktık ki işe alınan kişilerin çoğu erkek, kadınlara ait başvurular çok az sayıda kabul edilmiş. Bunun nedeni eğitim verisinde kullanılan geçmiş kayıtların bu şekilde olması.

Amerika’daki örneklerde de hangi alanda kullanılırsa kullanılsın beyaz ırka dahil olanların avantajlar elde ettikleri görülebiliyor. Örneğin görüntü tanıma teknolojileri olağan şüpheli tespiti için kullanıldığında ya da hukuk alanında yardımcı karar verme sistemlerinde bu durum oluşabiliyor. Bu nedenle algoritmik önyargı içeren veri setlerinin bu önyargıdan arındırılmadan kullanılmaması gerekiyor.

Güvenilir bir sistem inşa etmediğimiz sürece yapay zeka teknolojilerinin geleceğine gölge düşürmüş oluruz. Bu nedenle güvenilir olmak, önyargılardan arınmış olmak, şeffaf ve açıklanabilir olmak, hesap verilebilirlik gibi yapay zeka etiği olarak adlandırılan kriterler, bunlara dair standartlar ve kurallar çok önemli hale geliyor.

Sevgi ile kalın.

Paylaş

Önerilen Yazılar