Genetik Çeşitliliği Göz Ardı Eden Algoritmalar!

Yapılan araştırmalara göre algoritmaların, insanlar arasındaki çeşitliliği görmezden gelen veri tabanlarına dayalı bir nitelik taşıdığı saptandı. İlgili araştırma bağlamında, Google aramalarında karşılaştığı sonuçların ağırlıklı olarak 'beyaz' renk yönünde olması üzerine 'World White Web Project' adlı siteyi kuran grafik tasarımcısı Johanna Burai, konuyla ilgili farkındalığın giderek arttığını belirtiyor. Söz konusu farkındalığın en iyi örneğini ise algoritmalarda adaletin sağlanması amacıyla kurulan Algorithmic Justice League (AJL) oluşturuyor.

Google ise yöneltilen eleştiriler bağlamında görsel arama sonuçlarının kendi değerlerinden tamamen bağımsız olduğunu belirterek, ilgili sonuçların internet içeriğinde hangi görsellerin yaygın kullanıldığı ve bunların nasıl tanımlandıkları ile ilgili bir sunum olduğunu belirtiyor.

Öte yandan Massachusetts Institute of Technology'de (MIT) doktora öğrencisi olan Joy Buolamwini, yüz tanıma programını kullanan yapay zekanın ten rengi nedeniyle kendisini tanımadığını, bu noktada beyaz maske kullanmak zorunda kaldığını belirtiyor. Sınırları genişleten Buolamwini'ye göre obeziteli, aşırı kilolu bireylerde söz konusu algoritmaların nasıl çalıştığı da ayrı bir araştırma konusu. Ayrıca cilt kanserini tanıyan bir algoritmanın siyah tene sahip bireylerde çalışıp çalışmadığı da yine araştırmacılar tarafından AJL'ye danışılmış.

Algoritmalardaki bir başka sorunun teknoloji endüstrisinde çalışanlar içindeki etnik çeşitlilik eksikliği olduğunu belirten Buolamwini, dev teknoloji şirketlerine ait her yıl yayınlanan çeşitlilik raporlarının da bu tezi desteklediğini öne sürüyor.

Dev Teknoloji Şirketlerinin Yayınladığı Çeşitlilik Raporları!

• Ocak 2016'da paylaşılan Google'ın son raporuna göre şirketin teknik departmanında çalışanların sadece yüzde 19'unun kadın olduğu, yüzde 1'inin de siyahlardan oluştuğu belirtiliyor.
• Eylül 2016'da Microsoft tarafından yayınlanan rapora göre çalışanların yüzde 17.5'inin kadın ve yüzde 2.7'sinin siyah veya Afrikalı ve Amerikalı olduğu belirtiliyor.
• Haziran 2016'da Facebook'un yayınladığı rapora göre ise departmanın yüzde 17'sinin kadın ve yüzde 1'inin de siyahlardan oluştuğu belirtiliyor.

Söz konusu genetik algoritmalara yönelik yapılan araştırmalar, suça eğilimde siyah tene sahip bireylerin beyaz tene sahip bireylere oranla daha yüksek bir orana sahip olduğunu da gösteriyor. Araştırmacılara göre algoritmalardaki taraflılığın kesin bir doğru olarak algılanmaması için çözüm odaklı bazı kriterler gerekli.

Önerilen Çözüm Odaklı Kriterler!

• Algoritmaları eğitmek, geliştirmek adına çeşitli veri tabanlarının üretilmesi.
• Program ve yazılım satıcıları arasında ilgili alışkanlığın yaygın hale getirilmesi.
• Karar verme sürecindeki ön yargılara dair, kullanıcıları bilgilendirecek nitelikte algoritmaların kurulması.

Kaynak: BBC Bilim / Science (15 Nisan 2017)