Algoritmik Önyargı (Algorithmic Bias): Yapay Tarafsızlığın Yanıltıcılığı
Günümüzde hayatımızın birçok alanında karar alma süreçleri algoritmalar aracılığıyla yürütülüyor. Kredi değerlendirmelerinden işe alım süreçlerine, haber akışlarından polis gözetimine kadar geniş bir yelpazede kullanılan bu sistemler, çoğu zaman “tarafsız” olarak kabul ediliyor. Ancak gerçek şu ki, algoritmalar insanlar tarafından tasarlanır ve beslendikleri veri setleri insan davranışlarını yansıttığı sürece, önyargı barındırma potansiyeli taşırlar. İşte bu duruma algoritmik önyargı (İngilizce: algorithmic bias) denir.
Kavramın Tanımı
Algoritmik önyargı, bir algoritmanın çıktılarında sistematik ve tekrarlayan şekilde belirli kişi veya gruplar aleyhine sonuçlar doğurması durumudur. Bu önyargılar, genellikle algoritmaların eğitildiği veri setlerinin kusurlu, dengesiz veya tarihsel olarak önyargılı olmasından kaynaklanır (Barocas, Hardt & Narayanan, 2019).
Bu kavram, yalnızca teknik bir sorun değil; aynı zamanda toplumsal eşitsizliklerin dijital düzlemde yeniden üretimi anlamına gelir. Algoritmik önyargılar; ırk, cinsiyet, yaş, etnik köken, sosyoekonomik durum gibi faktörler üzerinden ayrımcılığı sürdürebilir.
Kavramın Ortaya Çıkışı ve Akademik Çerçevesi
Algoritmik önyargı terimi, 2010’lu yıllarda yapay zekâ ve makine öğrenimi uygulamalarının toplumsal etkilerinin sorgulanmasıyla birlikte daha yaygın şekilde kullanılmaya başlandı. Özellikle Cathy O’Neil’in 2016 yılında yayımladığı Weapons of Math Destruction adlı kitabı, algoritmaların tarafsızlık mitini sorgulayan önemli bir dönüm noktası olarak kabul edilir (O’Neil, 2016).
Bu alanda etkili akademik çalışmalar arasında şunlar öne çıkar:
- Barocas & Selbst (2016): Algoritmik kararların ayrımcılık hukuku üzerindeki etkilerini analiz eder.
- Zou & Schiebinger (2018): Veri önyargılarının bilimsel araştırmalarda nasıl yerleşik hale geldiğini inceler.
Algoritmik Önyargının Kaynakları
1. Veri Setindeki Önyargılar
Eğer algoritma, tarihsel olarak ayrımcı kararlar içeren bir veri setiyle eğitilmişse, bu ayrımcılığı öğrenerek yeniden üretir. Örneğin, ABD’de geçmişte siyahilerin daha sık suçlandığı verilerle eğitilmiş bir suç tahmin algoritması, siyahi bireyleri riskli olarak etiketleme eğilimindedir (Angwin et al., 2016).
2. Modelin Tasarımındaki Önyargılar
Algoritma tasarımı sırasında kullanılan değişkenler (örneğin posta kodu gibi), dolaylı olarak ırk veya sosyoekonomik durum gibi ayrımcılık doğurabilecek özellikleri temsil edebilir.
3. Ölçüm Önyargısı (Measurement Bias)
Eğitim verisinde kullanılan ölçütler, hedeflenen kavramı yeterince temsil etmeyebilir. Örneğin “başarı”yı yalnızca mezuniyet oranıyla ölçmek, birçok diğer etkeni dışarıda bırakabilir.
4. Ayrımsal Genelleme (Overgeneralization Bias)
Makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki kalıpları genelleme eğilimindedir. Bu durum, bireysel farklılıkların göz ardı edilmesine yol açabilir.
Örnek Vaka İncelemeleri
1. COMPAS: Ceza Riski Değerlendirme Aracı
ABD’de kullanılan bu algoritma, sanıkların yeniden suç işleme riskini değerlendirmekteydi. ProPublica’nın araştırmasına göre COMPAS, siyahileri olduğundan daha riskli, beyazları ise olduğundan daha az riskli olarak sınıflandırıyordu (Angwin et al., 2016).
2. Amazon’un İşe Alım Algoritması
Amazon, bir dönem işe alım süreçlerinde yapay zekâ destekli bir sistem kullanmıştı. Ancak bu sistem, erkek ağırlıklı veriyle eğitildiği için kadın adaylara sistematik şekilde düşük puanlar veriyordu. Sistem 2018 yılında tamamen iptal edildi (Dastin, 2018).
3. Google Görsel Aramaları
Google’ın yüz tanıma sistemleri, bazı durumlarda siyahi bireyleri “goril” etiketiyle işaretlemişti. Bu durum, veri setinin çeşitliliğinden yoksun olmasıyla ilişkilendirilmişti (Simonite, 2018).
Toplumsal ve Etik Sonuçlar
Ben algoritmik önyargının yalnızca teknik bir problem olmadığını; doğrudan insan hakları, adalet ve toplumsal eşitlik gibi konularla ilgili olduğunu düşünüyorum. Bu nedenle bu sorunun çözümü yalnızca daha iyi algoritmalar üretmekle değil, veri etiği, şeffaflık ve hesap verebilirlik ilkeleriyle sağlanabilir.
- Adaletin ihlali: Önyargılı algoritmalar, dezavantajlı grupların yaşam fırsatlarını sınırlayabilir.
- Sistematik ayrımcılığın pekişmesi: Geçmişteki ayrımcılık veriler üzerinden geleceğe taşınır.
- Yapay zekâya duyulan güvenin azalması: Toplumun yapay zekâ uygulamalarına olan güveni zedelenir.
Çözüm Önerileri
- Veri çeşitliliği sağlanmalı: Farklı toplumsal kesimlerden gelen veriler kullanılmalı.
- Şeffaflık artırılmalı: Algoritmaların karar alma süreçleri açıklanmalı.
- Bağımsız denetim yapılmalı: Etik komiteler tarafından algoritmalar düzenli olarak incelenmeli.
- Hesap verebilirlik sağlanmalı: Hatalı sonuçlar için sorumluluk mekanizmaları kurulmalı.
- Adil tasarım yaklaşımları uygulanmalı: Fairness-aware machine learning prensipleri entegre edilmeli.
Sonuç
Algoritmaların görünürdeki tarafsızlığı, onları sorgulanmaz hale getirmemeli. Aksine, her algoritma bir insan eliyle tasarlanır ve her veri seti belirli bir tarihsel ve toplumsal bağlamı yansıtır. Bu nedenle algoritmik önyargılar, yalnızca teknik değil; sosyal adalet açısından da ciddi bir konudur. Ben bu yazıyla, algoritmik kararların şeffaflık ve etik ilkeler çerçevesinde değerlendirilmesi gerektiğine dikkat çekmeyi amaçladım.
Kaynakça
- Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica. https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
- Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning. fairmlbook.org.
- Dastin, J. (2018). Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women. Reuters.
- O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishing.
- Zou, J. Y., & Schiebinger, L. (2018). AI can be sexist and racist — it’s time to make it fair. Nature, 559(7714), 324–326.
- Simonite, T. (2018). When It Comes to Gorillas, Google Photos Remains Blind. WIRED.
Views: 3