Cinsiyet algısı, insanlar arasında farklı kültürel ve toplumsal normlara dayanan karmaşık bir konudur. Yapay zeka sistemleri, verilere dayalı olarak öğrenme ve karar verme süreçleriyle çalışır. Ancak, yapay zekanın cinsiyet algısı, insanların algısından farklılık gösterebilir. İnsanlar genellikle kültürel ve toplumsal faktörlerin etkisiyle cinsiyetlere dayalı stereotipler ve önyargılar geliştirirken, yapay zeka nesnel veri analizine dayanır. Bu nedenle, yapay zekanın cinsiyet algısı, insan algısından daha tarafsız olabilir. Örneğin, bir yapay zeka sistemine cinsiyetle ilgili bir soru sorulduğunda, cinsiyetin belirlenmesi için biyolojik özelliklere veya adlandırmalara dayanabilir, ancak cinsiyetin sosyal yapısını veya kimlikleri anlama yeteneği sınırlı olabilir.
Yapay zeka, cinsiyet rollerine dair ön yargıları yıkmak ve daha eşitlikçi bir toplum oluşturmak için potansiyel bir araç olarak kullanılabilir. Öncelikle, veri setlerinin çeşitlendirilmesi ve cinsiyet çeşitliliğini yansıtması sağlanabilir. Bu, yapay zekanın daha geniş bir perspektife sahip olmasını ve stereotipleri aşmasını sağlayabilir. Ayrıca, yapay zeka sistemleri eğitilirken önyargı tespit ve düzeltme mekanizmalarıyla donatılabilir. Örneğin, cinsiyetle ilgili bir önyargı tespit edildiğinde, sistemin daha objektif ve tarafsız bir çıktı üretmesi için düzeltici önlemler alınabilir.
Queer AI, cinsiyet kimlikleri veya cinsel yönelimleri nedeniyle ayrımcılığa uğrayan insanları savunmayı amaç edinen bir harekettir. Bu tür oluşumlar, yapay zeka teknolojilerinin cinsiyet algısını sorgulayarak ve ön yargıları gidererek daha adil ve kapsayıcı bir yaklaşımın benimsenmesini teşvik eder. Örneğin, cinsiyetten bağımsız dil kullanımını teşvik eden dil modelleri veya cinsiyet kimliklerine dayalı ayrımcılığı tespit etmek için geliştirilen algoritmalar bu amaçla kullanılabilir. İnsanlar yapay zekayı eşitlikçi bir düzen yaratmak için kullanırken şu adımları takip edebilir:
- Veri setlerinin çeşitlendirilmesi: Yapay zeka sistemleri için kullanılan veri setleri, cinsiyet çeşitliliğini yansıtacak şekilde toplanmalıdır. Farklı cinsiyet kimliklerini ve deneyimleri temsil eden veriler, yapay zekanın daha eşitlikçi sonuçlar üretmesini sağlayabilir.
- Önyargıları tespit etme ve giderme: Yapay zeka sistemleri, önyargılı sonuçları tespit etmek ve düzeltmek için denetim mekanizmalarıyla donatılmalıdır. Önyargıları tespit eden algoritmalar ve düzeltici önlemler, yapay zekanın cinsiyet algısında daha tarafsız bir tutum sergilemesine yardımcı olabilir.
- Toplumsal farkındalığı artırma: Yapay zeka teknolojilerinin kullanımıyla ilgili toplumsal farkındalık artırılmalı ve cinsiyet eşitliği konusunda eğitimler ve kampanyalar düzenlenmelidir. Bu şekilde, insanlar yapay zekayı daha bilinçli ve eşitlikçi bir şekilde kullanabilirler.
Yapay zeka teknolojileri, cinsiyet algısını insan algısıyla karşılaştırarak ve önyargıları gidererek daha adil bir toplumun oluşmasına katkı sağlayabilir. Queer AI gibi inisiyatifler, cinsiyetten dolayı ayrımcılığa uğrayan insanları savunmayı ve yapay zeka teknolojilerinin cinsiyet eşitliği konusunda pozitif bir rol oynamasını amaçlar. İnsanlar yapay zekayı kullanırken, veri çeşitliliğine önem vermeli, önyargıları tespit etme ve giderme mekanizmalarını kullanmalı, ve toplumsal farkındalığı artırmak için çaba göstermelidir. Böylece, tüm cinslerin eşit algılandığı ve kimsenin seçimlerinden dolayı ayrıştırılmadığı bir düzenin yaratılması mümkün olabilir.
Kaynakça:
- Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 2053951716679679.
- Noble, S. U. (2018). Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. NYU Press.
- Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big?. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 9, 758-772.