Bias və Diskriminasiya: AI Modelləri Necə Ədalətli Ola Bilər?
Süni intellekt (AI) modelləri son illərdə müxtəlif sahələrdə geniş tətbiq olunmağa başlayıb. Səhiyyə, maliyyə, hüquq və nəqliyyat kimi sahələrdə AI, qərar vermə proseslərini daha sürətli və effektiv hala gətirir. Lakin, AI sistemlərinin inkişafı ilə bağlı ən böyük etik problemlərdən biri, bias (qərəz) və diskriminasiyanın meydana gəlməsidir. AI modelləri, bəzən məlumata və təlim verilən alqoritmalara əsaslanaraq, ədalətsiz və qərəzli nəticələr verə bilər. Bu məqalədə, bias və diskriminasiyanın AI modellərində necə yaranması və bu problemlərin necə həll edilə biləcəyi müzakirə olunacaq.
1. Bias və Diskriminasiya Nədir?
Bias, bir sistemin və ya alqoritmin müəyyən bir qrupa qarşı sistematik olaraq üstünlük və ya ədalətsizlik göstərməsi vəziyyətidir. Bu, bəzən məlumatlar üzərində mövcud olan təhriflər və ya statistik səhvlər nəticəsində ortaya çıxır. Diskriminasiya isə bir fərd və ya qrupun digərindən daha pis və ya ədalətsiz şəkildə mühakimə olunmasıdır. Süni intellekt modelləri, onlara verilən məlumatlardan öyrənərək qərar verir, amma bu məlumatlar təhrifli və ya qərəzli olduqda, sistemin verdiyi nəticələr də ədalətsiz və diskriminativ ola bilər.
Məsələn, bir AI modelinin işə qəbul və ya kredit vermə qərarlarını verdiyini düşünək. Əgər modelə verilən məlumatlar keçmişdəki qərəzli qərarları əks etdirirsə, model həmin qərəzləri təkrarlayaraq bəzi insanlara qarşı ədalətsiz qərarlar verə bilər. Bu, xüsusilə cinsiyyət, irqi və sosial vəziyyət kimi faktorlara əsaslanan diskriminasiyaya səbəb ola bilər.
2. Bias və Diskriminasiyanın AI Modellərində Necə Yaranması?
AI modelləri, öyrənmə prosesində verilən məlumatlara əsaslanır. Əgər bu məlumatlar qərəzli və ya qeyri-bərabərdisə, sistem bu qərəzləri öyrənərək qərarlarını formalaşdırır. Məsələn, əgər bir modelin təlim məlumatları daha çox kişilərin işə qəbul edildiyi və ya müəyyən bir etnik qrupun daha çox kredit aldığı məlumatları ehtiva edirsə, AI bu məlumatlara əsaslanaraq qərar verir və nəticədə həmin qruplara qarşı diskriminasiyaya səbəb ola bilər.
Bundan əlavə, AI sistemlərinin işlədiyi alqoritmlər, hər zaman ideal şəkildə təkmilləşdirilməyə bilər. Bu da modelin düzgün nəticələr verməməsinə, yəni verilən məlumatları düzgün şəkildə təhlil etməməsinə və nəticədə qərəzli qərarların verilməsinə yol aça bilər. AI modelləri, sadəcə məlumatlardan öyrənir, buna görə də insanların bilinçli və ya qeyri-bilinçli olaraq verdiyi yanlış təlimatlar və ya təhrifli məlumatlar, modelin ədalətsiz qərarlar almasına səbəb ola bilər.
3. AI Modellərinin Ədalətli Olması Üçün Nə Etmək Lazımdır?
AI modellərində bias və diskriminasiyanın qarşısını almaq və ədalətli qərarlar verməsini təmin etmək üçün bir neçə yanaşma mövcuddur. Bu yanaşmalar həm texniki, həm də etik səviyyədə tətbiq oluna bilər.
a) Daha Müxtəlif Məlumatlar Üzərində Təlim
AI modellərinin ədalətli olması üçün, təlim məlumatlarının müxtəlif və balanslı olması vacibdir. Məlumatların cinsiyyət, irqi, sosial status və digər amillərə görə müxtəlifliyini təmin etmək, modelin daha obyektiv qərarlar verməsinə kömək edir. Əgər model yalnız bir qrup insan üzərində öyrədilərsə, o zaman bu, o qrupun təmsilçiliyini artırar və digər qruplara qarşı ədalətsizlik yaradar. Bu səbəbdən, müxtəlif qrupları təmsil edən və hər cür təhrifdən uzaq olan məlumatlar üzərində təlim aparılmalıdır.
b) Biası Müəyyən Etmək və Aradan Qaldırmaq
AI modelləri üzərində bias və diskriminasiyanı müəyyən etmək və bu problemləri aradan qaldırmaq üçün müvafiq alətlərdən istifadə etmək lazımdır. Bunun üçün, modelin qərarlarını test etmək və mümkün biasları aşkarlamaq üçün analizlər aparılmalıdır. Əgər modelin qərarlarında qərəzli tendensiyalar aşkar edilərsə, bu tendensiyaların aradan qaldırılması üçün düzəlişlər edilməlidir.
c) Şəffaflıq və Hesab Verə Bilənlik
AI sistemləri ilə bağlı şəffaflıq və hesab verə bilmə, ədalətli qərarların qəbul edilməsində mühüm rol oynayır. İnsanlar, AI-nin necə işlədiyini, hansı məlumatları nəzərə aldığını və hansı qərarları verdiyini başa düşməlidir. Bu, AI modellərinin tətbiq edildiyi sahələrdə şəffaflıq yaratmaqla yanaşı, insanların AI sistemlərinə olan inamını artırır.
d) Etik Çərçivələrin Yaradılması
AI modellərinin ədalətli işləməsi üçün etik qaydalar və tənzimləmələr yaradılmalıdır. Bu, süni intellektin hər hansı bir qrup və ya fərd üzərində haqsız təsir göstərməsinin qarşısını almağa kömək edər. Həmçinin, AI alqoritmlərinin etik istifadə prinsipləri ilə uyğun olması təmin edilməlidir. Etik çərçivələr, AI-nin tətbiq olunduğu sahələrdə bərabərsizliklərin qarşısını almağa xidmət edər.
4. Nəticə
Süni intellektin istifadəsi genişləndikcə, bias və diskriminasiyanın yaranması ehtimalı da artır. AI modellərinin ədalətli olması üçün, müxtəlif məlumatlarla təlim, biasın müəyyən edilməsi və aradan qaldırılması, şəffaflıq və etik qaydaların tətbiqi kimi yanaşmalar önəmlidir. Bu məsələlərin həlli, yalnız texnologiyanın inkişafı ilə deyil, həm də insanların etik və sosial məsuliyyətlə yanaşması ilə mümkündür. AI-nin ədalətli və obyektiv qərarlar verməsi, cəmiyyətdəki bərabərsizlikləri azaltmağa kömək edə bilər və süni intellektin gələcək inkişafını daha müsbət bir istiqamətdə yönləndirə bilər.
Müəllif: Nərmin Mərdanova
