Günlük hayatın her alanına entegre olan yapay zeka sistemleri, kredi onayından iş başvurularına, polis takibinden sosyal medya içeriklerine kadar birçok konuda karar veriyor.
Ancak son yıllarda bu algoritmaların “tarafsız” olmadığı, insanlardan aktarılan önyargıları kopyaladığı ortaya çıktı. Bu durum, “algoritmik yanlılık” (algorithmic bias) olarak tanımlanıyor ve dijital dünyada gizli bir ayrımcılık riski oluşturuyor.
Kodlar tarafsız değil
Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Aylin Uçar, algoritmik yanlılığı şöyle açıklıyor:
“Algoritmalar, veriler üzerinden öğrenir. Eğer bu verilerde cinsiyet, ırk, yaş gibi önyargılar varsa; sistemler de bu önyargıları pekiştirir. Dolayısıyla algoritmalar da insanlar gibi önyargılı hale gelir.”
Dr. Uçar’a göre bu durum, örneğin siyahilerin daha riskli görülmesi, kadınların bazı mesleklere uygun görülmemesi ya da yaşlı bireylerin dışlanması gibi sonuçlara yol açabiliyor.
Gerçek hayatta etkileri büyük
Uzmanlara göre "algoritmik yanlılık", fark edilmeyen bir dijital adaletsizlik dalgası yaratıyor.
Dünya genelinde algoritmik yanlılıkla ilgili birçok örnek kayıtlara geçti. ABD’de bir sigorta şirketinin algoritması, aynı sağlık geçmişine sahip bireylerden siyahileri daha riskli grupta değerlendirdi. Bir başka vakada, iş başvurularında kadın isimleri taşıyan özgeçmişler sistem tarafından otomatik olarak elendi.
Türkiye'de ise henüz kamuoyuna yansımış büyük bir algoritmik ayrımcılık davası bulunmasa da, uzmanlar özellikle kamu hizmetlerinde, e-devlet uygulamalarında ve özel sektörün yapay zeka çözümlerinde daha fazla şeffaflık ve denetim çağrısı yapıyor.
Neden önemli?
Algoritmik kararlar artık hukuk, sağlık, eğitim ve ekonomi gibi kritik alanlara yön veriyor. Bu nedenle algoritmaların şeffaf, denetlenebilir ve adil olması, toplumun bütün kesimleri için büyük önem taşıyor.
Avrupa Birliği, bu konuda 2024’te yürürlüğe giren Yapay Zeka Yasası (AI Act) ile algoritmik sistemlerin denetlenmesi ve yüksek riskli alanlarda şeffaflık sağlanmasını zorunlu hale getirdi.
Uzmanlar ne öneriyor?
- Eğitim sistemine algoritmik etik dersi entegre edilmeli
- Şirketler, kullandıkları algoritmaların etki analizlerini kamuoyuyla paylaşmalı
- Algoritmaların denetimi için bağımsız etik kurullar kurulmalı
- Veri setleri çeşitlendirilmeli, toplumsal cinsiyet ve ırk gibi hassas verilerde özenli denetim yapılmalı