Algoritmayı Kırmak: Kadınlar Yapay Zeka Gelişimini Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?

Algoritmayı Kırmak: Kadınlar Yapay Zeka Gelişimini Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?

Coyotiv tarafından Diva Konferansı için yayınlandı: “Yapay Zekanın Derinlerine Dalın”

Joy Buolamwini, 2017 yılında yüz tanıma yazılımının beyaz bir maske takana kadar koyu tenini tespit edemediğini ilk keşfettiğinde, yapay zeka hakkındaki düşüncelerimizi yeniden şekillendirecek bir gerçeği ortaya çıkardı. MIT Medya Laboratuvarı’ndaki bu an, yalnızca teknik bir aksaklık değil, geleceği kimin inşa edeceği ve hayatımızı giderek daha fazla yöneten algoritmalarda kimin sesinin duyulacağı konusunda bir aydınlanmaydı.

Günümüzde, yapay zeka sistemleri işe alım kararlarından sağlık teşhislerine kadar her şeyi etkilerken, kadın teknoloji uzmanları bu güçlü araçların herkes için adil bir şekilde çalışmasını sağlamak için öncülük ediyor. Çalışmaları yalnızca kod düzeltmekle ilgili değil; kapsayıcılık, etik ve insan onurunu temel alarak yapay zeka gelişimine nasıl yaklaştığımızı kökten yeniden tasarlamakla ilgili.

Makinelerimizdeki Gizli Önyargı

Rakamlar çarpıcı bir hikaye anlatıyor. Berkeley Haas Eşitlik, Cinsiyet ve Liderlik Merkezi ile Stanford Sosyal İnovasyon İncelemesi arasında yapılan bir çalışma, farklı sektörlerden 133 yapay zeka sistemini analiz etti ve bunların yaklaşık %44’ünün cinsiyet ayrımcılığı, %25’inin ise hem cinsiyet hem de ırk ayrımcılığı sergilediğini ortaya koydu. Ancak bu istatistiklerin ardında, her gün milyonlarca insanı etkileyen gerçek dünya sonuçları yatıyor.

Erkek adayları sürekli olarak eşit niteliklere sahip kadın adaylardan daha üst sıralara yerleştiren yapay zeka işe alım sistemlerini veya öncelikle erkek hasta verileriyle eğitildikleri için kadınlarda hastalıkları yanlış teşhis eden sağlık algoritmalarını düşünün. Bunlar uç örnekler değil, yapay zeka geliştirmede daha çeşitli bakış açılarına acil ihtiyaç olduğunu ortaya koyan sistematik başarısızlıklardır.

Sorunun kökü hem verilerde hem de geliştiricilerde yatıyor. UNESCO’nun 2019 tahminlerine göre, yapay zeka araştırmacılarının yalnızca %12’si kadın ve “yazılım geliştiricilerinin yalnızca %6’sını temsil ediyorlar ve erkeklere göre BT (bilgi, iletişim ve teknoloji) patenti başvurusunda bulunma olasılıkları 13 kat daha az.” 2025 yılındayız ve bu sayı şu anda yalnızca %18’e yükseldi. Yapay zeka sistemleri geliştiren ekiplerde çeşitlilik olmadığında, kör noktalar hatalar değil, özellikler haline geliyor.

Yeni Çığır Açan Öncüler

Yapay zeka önyargısına karşı mücadeleye öncülük eden kadınlar sadece araştırmacı değil, aynı zamanda teknolojinin toplumdaki rolü hakkındaki düşüncelerimizi değiştirmede de ön saflarda yer alıyorlar. Algoritmik Adalet Birliği’nin kurucusu Dr. Joy Buolamwini, yüz tanıma sistemlerindeki önyargıları ortaya çıkaran çığır açıcı araştırmasıyla etik yapay zekanın küresel bir sesi haline geldi. Cinsiyet Tonları projesiyle yaptığı çalışma, ticari yüz analiz programlarının koyu tenli kadınlar için %34,7’ye varan hata oranlarına sahip olduğunu, açık tenli erkekler içinse bu oranın yalnızca %0,8 olduğunu ortaya koydu.

Buolamwini ile yaptığı araştırma iş birliğiyle bu eşitsizlikleri ortaya çıkaran Dr. Timnit Gebru, yapay zeka etiği araştırmalarında sınırları zorlamaya devam ediyor. Büyük dil modellerinin sosyal etkileri üzerine yaptığı çalışmalar, sorumlu yapay zeka geliştirme konusundaki sektör tartışmalarını şekillendirdi.

Yakın zamanda Time dergisinin Yapay Zeka alanındaki en etkili 100 kişisinden biri seçilen Chinasa T. Okolo, yapay zeka sistemlerinin Küresel Güney’i nasıl etkilediğine odaklanarak çözümlerin dünya çapında farklı nüfuslar için işe yaramasını sağlıyor. Brookings Enstitüsü’ndeki araştırması, yapay zeka yönetiminin nasıl daha kapsayıcı ve adil olabileceğini inceliyor.

Bu kadınların hepsinin ortak bir yaklaşımı var: Sadece sorunları tespit etmekle kalmıyor, aynı zamanda insan refahını ve onurunu merkeze alan çözümler üretiyorlar.

Yapay Zekayı İçeriden Yeniden Şekillendirmek

Yapay zeka alanındaki kadınların etkisi, bireysel araştırma projelerinin çok ötesine uzanıyor. Kuruluşların yapay zeka geliştirmeye yaklaşımını kökten değiştiriyorlar. Şirketler, araştırmacıların “adil makine öğrenimi” olarak adlandırdığı, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca önyargıları aktif olarak test eden ve azaltan geliştirme uygulamalarını uygulamaya başlıyor.

MIT’de araştırmacılar, yeterince temsil edilmeyen gruplar için adaleti artırırken doğruluğu koruyan yeni önyargı giderme teknikleri geliştirdiler. Bu yaklaşımlar yalnızca mevcut sistemleri onarmakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka modellerinin nasıl öğrendiğini ve karar aldığını yeniden tasarlıyor.

Bu etki, kurumsal uygulamalara da uzanıyor. Teknoloji şirketleri, çeşitli testlere, kapsayıcı tasarım süreçlerine ve sürekli önyargı izlemeye öncelik veren etik yapay zeka çerçevelerini giderek daha fazla benimsiyor. Bu değişim, reaktif çözümlerden proaktif kapsayıcı tasarıma geçişi temsil ediyor.

Algoritmik Adalet Hareketi

Mevcut durumu benzersiz kılan şey, kadın teknoloji uzmanlarının yapay zeka önyargısıyla mücadele etmek için nasıl kolektif olarak örgütlendiğidir. Buolamwini tarafından kurulan Algoritmik Adalet Birliği bu harekete örnek teşkil ediyor. Misyonları açık: “Bizimle birlikte algoritmik önyargıyla mücadele edin. Dünyanın, kimin kodladığının, nasıl kodladığımızın ve daha iyi bir gelecek kodlayabileceğimizin önemli olduğunu hatırlamasını istiyoruz.”

Bu hareket, teknik uzmanlığı sosyal aktivizmle birleştirerek, teknoloji uzmanlarının çalışmalarının daha geniş kapsamlı etkileriyle nasıl etkileşim kurabileceklerine dair yeni bir model oluşturuyor.

Bu kadınlar yalnızca daha iyi algoritmalar geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda teknolojinin yalnızca onu geliştirenlere benzeyenlere değil, tüm insanlara hizmet ettiği daha adil bir gelecek inşa ediyorlar.

Daha Kapsayıcı Yapay Zeka Sistemleri Oluşturmak

Bu çalışmadan ortaya çıkan çözümler, ele aldıkları sorunlar kadar çeşitli. Araştırmacılar, daha temsili eğitim veri kümeleri oluşturmak, model geliştirme sırasında adalet kısıtlamaları oluşturmak ve farklı demografik gruplarda yapay zeka performansını ölçen daha iyi değerlendirme ölçütleri oluşturmak için yeni yöntemler geliştiriyor.

Umut vadeden bir yaklaşım, araştırmacıların “kesişimsel yapay zeka” olarak adlandırdığı, farklı önyargı biçimlerinin nasıl etkileşime girdiğini ve birleştiğini değerlendiren sistemleri içeriyor. Cinsiyet önyargısını ve ırk önyargısını ayrı konular olarak ele almak yerine, bu sistemler siyah bir kadının bir yapay zeka sistemiyle deneyiminin hem beyaz bir kadının hem de siyah bir erkeğin deneyiminden farklı olabileceğini kabul ediyor.

Teknik yenilikler, kurumsal değişikliklerle de örtüşüyor. Kuruluşlar, yapay zeka ekipleri için çeşitli işe alım uygulamaları uyguluyor, çeşitli üyelerden oluşan etik kurullar oluşturuyor ve etkilenen toplulukların yapay zeka geliştirme süreçlerini etkilemesine olanak tanıyan geri bildirim döngüleri oluşturuyor.

İleriye Giden Yol

Geleceğe baktığımızda, yapay zeka önyargısı araştırmalarındaki kadınların çalışmaları, daha kapsayıcı teknoloji geliştirme için bir yol haritası sunuyor. Yaklaşımları, çeşitliliğin yalnızca ahlaki bir zorunluluk değil, aynı zamanda herkes için çalışan yapay zeka sistemleri oluşturmak için teknik bir gereklilik olduğunu gösteriyor.

Bu yaklaşımı benimseyen şirketler ve kuruluşlar, daha iyi ve daha sağlam yapay zeka sistemleri inşa edecek. Önyargılı algoritmaların maliyetli hatalarından ve ayrımcı teknolojiyle birlikte gelen itibar kaybından kaçınacaklar. En önemlisi, yapay zekanın mevcut eşitsizlikleri sürdürmek yerine insan potansiyelini geliştirdiği bir geleceğe katkıda bulunacaklar.

Diva Konferansı’na ve sonrasına katılanlar için mesaj açık: Yapay zekanın geleceği, geliştirme süreci boyunca farklı seslerin duyulmasına bağlı. Kadın teknoloji uzmanları, algoritmayı kırmanın yalnızca kodu düzeltmekle ilgili olmadığını, daha adil ve eşitlikçi bir dünya inşa etmekle ilgili olduğunu gösterdi.

Yarının algoritmaları, bugün yaptığımız seçimlerle şekillenecek. Kadın araştırmacı ve aktivistlerin öncü çalışmaları sayesinde, herkes için işe yarayan yapay zeka sistemleri oluşturmak için hem araçlara hem de çerçeveye sahibiz. Asıl soru, adil bir yapay zeka yaratıp yaratamayacağımız değil, bunu yapacak iradeye sahip olup olmadığımız.

“Yapay Zekanın Derinliklerine Dalmaya” devam ederken, inşa edebileceğimiz en güçlü algoritmanın, insan onurunu merkeze alan ve geçmişleri veya kimlikleri ne olursa olsun herkes için çalışan bir algoritma olduğunu unutmayalım.

---

Bu makale, Coyotiv tarafından İstanbul’daki Diva Konferansı için desteklenen Teknoloji ve Yapay Zeka Alanındaki Kadınlar dizisinin bir parçasıdır. Yapay zekanın kariyerleri ve sektörleri nasıl dönüştürdüğü hakkında daha fazla bilgi için, bu dizideki gelecek makalelerimizi takip edin.