Makine Öğrenmesinde Önyargıyla Mücadelenin 6 Yolu

Veriler genellikle daha geniş dünyaya yayılan önyargıları yansıtır. Makine öğrenmesi süreçlerini daha adil hale getirmek için önyargıyı ortadan kaldıracak çeşitli yöntemler kullanmamız gerekiyor.

Veriler, insanlar gibi son derece hassas bir şekilde önyargılara tepki verebilirler. İnsanlar veri oluştururken, bu veriler kendi önyargılarımızı, varsayımlarımızı ve görmezden geldiğimiz noktalarımızı yansıtma eğilimindedir. Bu nedenle, hem işletme verilerinde hem de modern doğal dil işleme (NLP) algoritmalarının temelini oluşturan geçmiş verilerde toplumsal önyargıların kaçınılmaz bir şekilde bulunması muhtemeldir. Bununla birlikte, modellerin önyargılı karar süreçlerini tanımlama ve bunlara karşı koyma yolları vardır. Bu yöntemler sihirli değnekler olmasa da ve her zaman insan müdahalesi gerektirse de, potansiyel sorunların ortaya çıkmasını engellemede yardımcı olabilirler.

Makine Öğrenmesi Görevindeki Önyargı Kaynakları

Önyargı, makine öğrenmesi (ML) alanında çeşitli biçimlerde kendini gösteren bir sorundur, derleme sorunlarından karar verme sorunlarına kadar. İşte yaygın önyargı kaynakları:

1. Arka Plan Önyargısı: Dil modeli temelli doğal dil işleme (NLP) yaklaşımları, dilin işleyişine dair bilgi sağlamak amacıyla geniş metin miktarlarını kullanır. Bu yöntem, sınırlı eğitim verileri ile iyi sonuçlar elde edebilir, ancak toplumsal önyargılar eğitim öncesi verilere sızabilir. Örnek olarak, Avrupalı-Amerikalı isimlerinin olumlu duygularla ilişkilendirilme eğilimi ve Afrikalı-Amerikalı isimlerinin olumsuz duygularla ilişkilendirilme eğilimi gösterilebilir.

2. Algısal Önyargı: Birçok makine öğrenmesi eğitimi, insan yargılarını taklit etmeyi hedefler, ancak bu yargılar mevcut bilinçli veya bilinçsiz önyargılara dayalı olabilir. Örneğin, bir çalışma beyaz sporcuların çalışkan ve zeki olarak tanımlandığını, ancak siyah sporcuların fiziksel olarak güçlü ve atletik olarak etiketlendiğini bulmuştur. İnsan yargısından gelen eğitim verisinin sosyal önyargıları içerme olasılığı yüksektir.

3. Sonuç Önyargısı: İnsan yargısından bağımsız veriler bile mevcut toplumsal önyargıları yansıtabilir. Örneğin, kredi temerrüdü gerçek bir olaydır, ancak eşitsiz fırsatlardan kaynaklanabilir. Örnek olarak, son ekonomik krizde beyaz olmayan bireyler daha fazla iş kaybına uğramış ve işlerini yeniden bulma süreçleri daha uzun sürmüş olabilir. “Gerçek” ve “önyargılı” veri kümeleri arasındaki net bir sınırın olmadığı önemlidir; toplumsal önyargılar ölçülebilir herhangi bir yaşam yönünü etkileyebilir.

4. Kullanılabilirlik Önyargısı: Makine öğrenmesi, net ve sık tekrarlanan desenlerle en iyi sonuçları verir. Bu kalıplara tam olarak uymayanlar, makine öğrenmesi sistemleri tarafından gözden kaçırılabilir. Örnek olarak, Amerika Birleşik Devletleri’nde işe alım yapan bir şirket, yabancı üniversitelerden mezun olanları veri eksikliği nedeniyle göz ardı edebilir. Farklı ülkelerde kullanılan derece adlarının ve unvanlarının farklılığı da bir algoritmanın karar verme sürecini etkileyebilir.

Makine Öğrenmesinin Önyargısını Azaltmada En İyi Uygulamalar

Göz önünde bulundurulduğunda, hem insan süreçleri hem de makine öğrenmesi için baz certain bir şüpheye sahip olmalıyız. Önyargıyı ortadan kaldırmak için aktif ve sürekli bir çaba göstermeli, önyargı belirtilerini tespit etmeli, aykırı durumları incelemeli ve makine öğrenme alanındaki gelişmeleri takip etmeliyiz.

Makine öğrenmesinde önyargıyı azaltmak için uygulanabilecek bazı teknikler ve süreçler şunlar şekildedir:

1. Anonimleştirme ve Doğrudan Kalibrasyon: İsimler ve cinsiyet işaretleri gibi korunan sınıfları belgelerden çıkarmak, önyargıyı azaltmak için iyi bir başlangıç adımıdır. Ancak, bu yaklaşım tüm önyargıları ortadan kaldırmayabilir. Örneğin, bazı kelimeler hala önyargılı sonuçlara yol açabilir. Veri modele aktarılırken, isimlerin rastgele seçilmesi, modelin isimle ilgili önyargıları kullanmasını engelleyebilir.

2. Doğrusal Modeller: Derin öğrenme ve karar ağaçları gibi karmaşık modeller, özelliklere doğrudan ağırlıklar atayarak önyargıları daha iyi gizleyebilir. Bazı durumlarda, geleneksel doğrusal modeller, modern yaklaşımların yerine kullanılabilir. Ayrıca, derin öğrenmeyi doğrusal sınıflandırıcılar için öğretici bir araç olarak kullanabiliriz, böylece insanlar neden bazı sınıflandırmaların yapıldığını anlayabilir ve potansiyel önyargılı özellikleri işaretleyebilirler.

3. Çelişkili Öğrenme: Model cinsiyet veya ırk gibi özellikleri güvenilir bir şekilde belirleyemezse, önyargılı sonuçlar üretmesi daha zor olur. Çekişmeli öğrenme, ağırlıkları iki sınıflandırıcı arasında paylaşan bir derin ağ kullanır. Bir sınıflandırıcı, ilgi alanını belirlerken diğeri özelliklerin belirleyicisi olabilir. Bu, önyargılı sonuçlara karşı daha dirençli bir model oluşturabilir.

4. Veri Temizleme: Önyargıyı azaltmanın en iyi yollarından biri, veri kümelerini temizlemek ve iş yerindeki önyargıları azaltmaya çalışmaktır. Ayrıca, insanları daha az önyargılı kararlar almaları için eğitmek, daha az önyargılı verilerin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Çalışanların önyargıları ve kaynakları hakkında eğitim alması, model iyileştirmenin yanı sıra işyerindeki diğer sorunları da ele alabilir.

5. Denetimler ve KPI: Makine öğrenmesi karmaşık bir süreçtir ve her bileşenin doğru çalıştığından emin olmak önemlidir. Temel performans göstergeleri veya KPI’lar, işin doğru yönde ilerleyip ilerlemediğini gözlemlemek için izlenmelidir. Denetimler, süreçlerdeki olası sorunları tespit etmek ve çözmek için kullanılabilir.

6. İnsan Keşfi: Gerçek sistemlerdeki sorunları tespit etmenin etkili bir yolu insan keşfidir. Basmakalıp beyaz ve siyah isimlerin kullanıldığı özgeçmişlerin incelenmesi gibi çalışmalar, işe alım önyargılarını açığa çıkarabilir. İnsanların sistemi keşfetmelerine ve sorunları bulmalarına izin vermek, gizli sorunları açığa çıkarmak için önemli bir araç olabilir.

Bu yöntemler, makine öğrenmesindeki önyargıyı azaltmak için kullanılabilecek etkili araçlar sunar.

Önyargılarla Mücadele Konusunda Ciddi Olun

Yapay zeka uygulamalarının iş süreçlerinde başarılı bir şekilde kullanılabilmesi için, temiz ve zengin veri, uygun algoritmalar ve insan denetimi kritik bir rol oynamaktadır. Özellikle verilerin eksik olduğu durumlarda, bu tekniklerin herhangi bir soruna uygulanması uygun olmayabilir. Ancak insan süreçlerindeki önyargıları tanımak da önemlidir; yapay zekadan kaçınmak sorunları çözmez.

Bu nedenle, hem makine öğrenmesi hem de insan aracılığı açısından, önyargıların azaltılması sürekli bir süreç olarak hayati bir öneme sahiptir. Bu, organizasyonları çeşitlendirmeye, gizli sistemik önyargıların etkisini azaltmaya ve organizasyon genelinde adaleti teşvik etmeye, işe alma, çalışanları elde tutma ve marka bilinirliği gibi alanlarda olumlu sonuçları teşvik etmeye yardımcı olabilir.