Dünya Ekonomik Forumu’nun haberine göre yapay zeka, cinsiyet eşitsizliğini güçlendirebilir!
Kadınların ekonomik hayatın birçok alanında yetersiz temsil edildiği bir çağda yaşıyoruz, teknoloji bu durumu daha da kötüleştirebilir. Kadınlar, Amerika Birleşik Devletleri’ne ve Avrupa’ya bakıldığında yönetim kurulu başkanlarının sadece %19’unu oluşturuyor. Yönetim kurullarındaki bu cinsiyet farklılığı, birçok OECD (Ekonomik Kalkınma ve İş birliği Örgütü) ülkesinde kadınların erkek meslektaşlarından yüksek eğitim nitelikleri kazanmış olmalarına rağmen devam ediyor. Asıl neden olarak ise “sosyal ön yargı” gösteriliyor. Bu ön yargılar, yapay zeka ile daha da güçlenebilir.
Yapay zekanın hızla yayılmasıyla birlikte bulunan ön yargılı veriler makinelerin yaptıkları tahminleri etkileyecektir. Bilgisayarlar ne zaman insan kararları içeren bir veri setine sahip olsalar, doğal olarak içinde ön yargı kümesine de sahip olacaklar. Bu da işlemleri kültürel, cinsiyet veya ırk açılarından etkileyebilir. Makinelerin bir alt alanı olarak öğrendikleri yöntem, bilgisayardaki veri kümelerini beslemeyi ve bu verilere bir sınıflandırıcı eklemeyi içerir. Örnek olarak, bir bilgisayara ofiste çalışan bir erkek görüntüsünü yüklerseniz bilgisayar, erkekleri ofis çalışanı olarak etiketler. Zamanla benzer görüntüleri tanımayı ve bu görüntüleri ofiste çalışan erkeklerle ilişkilendirmeyi öğrenen bilgisayar, algoritmaların eklenmesiyle de iş adayı taraması, sigorta verme veya kredi onayı gibi şeyler için erkeklere avantaj sağlayabilir. Finans sektörü ise şimdiden yapay zeka sistemlerini kullanıyor. Mesela kredi kartı veya kredi vermeden önce yapay zeka, ödemelerde başarısız olma ihtimalinin bulunmaması için müşterileri filtreliyor. Reddedilen istemcilerin verileri, bazı ön yargılara neden olabilir. “Eğer müşteri yalnız bir kadın ise o zaman başvurusunu kabul etme.” gibi bir sonuçla karşılaşılabilir. Örneğin kariyer platformu olan LinkedIn’de ve Google’da buna benzer sorunlar bulunmuştu. Google’ın görüntü tanıma yazılımı, alışveriş ve yemek yapma görüntüleriyle kadınları ilişkilendirirken antrenörlük ve avcılıkla ilgili görselleri erkeklerle ilişkilendirmişti. LinkedIn ise daha yüksek maaşlı işleri erkek kullanıcılara önermişti.
Ön yargıları test etmenin farklı bir yolu ise sisteme stres testi yapmaktır. Bu test, yapay zekanın yeni çalışanların işe alınmasında yanlılık gösterip göstermediğini test etmek için bir program tasarlayan bilgisayar bilimcisi Anupam Datta tarafından bulunmuştur. Bilgisayar, adayları beceri ve eğitim gibi çeşitli kriterlere göre önceden seçmek için programlanabilir. Bu, adayın iş için ne kadar uygun olduğunu gösteren bir puan üretir. Örneğin; nakliyat şirketlerine yönelik bir aday seçiminde Datta’nın programı, cinsiyetlerini ve kaldırabileceklerini söyledikleri ağırlığı görüşmeler için önceden rastgele değiştiriyor. Eğer mülakatlar için önceden seçilmiş olan kadın sayısında herhangi bir değişiklik yoksa o zaman işe alım sürecinde sonucu belirleyen başvuranın cinsiyeti olmuyor.
Bu örnekte de olduğu gibi, ön yargıları kırmak mümkün ancak uygulamaya koymak için çaba ve maddi kaynak gerekiyor. Hatta yapay zeka kaynaklı olarak kısa vadede ön yargılarda bir artış yaşanması da olası görünüyor. Uzun vadede yapay zeka, insanların makinelerin yerini almasına neden olacak. İnsan davranışlarını anlayan rollere daha fazla ihtiyaç duyulacak. Bu nedenle kadınların yüksek duygusal zekaları daha da değerli hale gelecek. Sonuç olarak, kısa vadede ön yargıların artması muhtemel olsa da, uzun vadede cinsiyet eşitliği büyük bir şansa sahip görünüyor.