Return to Video

İnsanların ön yargısı yapay zekâdan nasıl uzak tutulabilir

  • 0:01 - 0:04
    Sizce sizin hakkınızda
    kaç karar alınmıştır,
  • 0:04 - 0:07
    bugün, bu hafta veya bu yıl içinde,
  • 0:07 - 0:09
    yapay zekâ tarafından?
  • 0:11 - 0:13
    Benim işim yapay zekâ oluşturmak.
  • 0:13 - 0:16
    Yani, daha da açmak gerekirse
    bir inek öğrenciyim.
  • 0:16 - 0:18
    Bir inek öğrenci olduğum için de
  • 0:18 - 0:24
    ne zaman yapay zekânın
    iş imkânlarımızı çalması
  • 0:24 - 0:28
    veya robotların gerçek ülkelerden
    vatandaşlık alması gibi bir haber çıksa
  • 0:28 - 0:33
    arkadaşlarımın ve takipçilerimin
    gelecek kaygısıyla mesaj attığı kişiyim.
  • 0:34 - 0:36
    Bunu her yerde görüyoruz.
  • 0:36 - 0:41
    Medya, robotlar yönetimi
    ele geçiriyor diye panik hâlinde.
  • 0:41 - 0:43
    Bunun için Hollywood'u suçlayabiliriz.
  • 0:44 - 0:48
    Fakat gerçek şu ki
    odaklanmamız gereken sorun bu değil.
  • 0:49 - 0:54
    Yapay zekâyla ilgili düzeltmemiz gereken
    daha büyük bir tehlike var.
  • 0:55 - 0:58
    Bu yüzden yine şu soruya dönüyoruz:
  • 0:58 - 1:03
    Yapay zekâ bugün
    sizin hakkınızda kaç karar aldı
  • 1:04 - 1:10
    ve bunlardan kaç tanesinde cinsiyetiniz,
    milliyetiniz veya geçmişiniz baz alındı?
  • 1:12 - 1:17
    Kim olduğumuz ve ne istediğimizle ilgili
    kararlar vermek için
  • 1:17 - 1:19
    algoritmalar her zaman kullanılıyor.
  • 1:20 - 1:24
    Buradaki kadınların bir kısmı
    ne demek istediğimi anlıyorlardır.
  • 1:24 - 1:29
    YouTube'da hamilelik testi reklamlarını
    bin kere sonuna kadar izlediyseniz,
  • 1:30 - 1:33
    Facebook'ta doğum kliniği
    reklamlarıyla karşılaştıysanız
  • 1:33 - 1:36
    veya benim gibi
    Hint izdivaç servisi reklamlarıyla,
  • 1:36 - 1:38
    ne dediğimi alıyorsunuzdur.
  • 1:38 - 1:39
    (Gülüşmeler)
  • 1:39 - 1:43
    Fakat yapay zekâ sadece
    hangi ürünleri almak istediğimize
  • 1:43 - 1:48
    veya hangi diziyi izlemek istediğimize
    karar vermek için kullanılmıyor.
  • 1:49 - 1:54
    Şöyle düşünen biriyle ilgili
    ne düşünürdünüz merak ediyorum:
  • 1:54 - 1:58
    "Siyahi veya Latin birinin,
    borcunu zamanında ödeme ihtimali
  • 1:58 - 2:01
    beyaz birine göre daha düşük."
  • 2:02 - 2:06
    "John isimli biri, Mary isimli birinden
    daha iyi programcılık yapar."
  • 2:07 - 2:13
    "Siyahi bir adamın suçlu olma olasılığı
    beyaz bir adamdan daha fazla."
  • 2:15 - 2:20
    "Ne kadar da cinsiyetçi ve ırkçı biri."
    diye düşünüyorsunuz, değil mi?
  • 2:21 - 2:26
    Bunlar, yakın bir zamanda yapay zekânın
    ulaştığı gerçek kararlar.
  • 2:26 - 2:30
    Kararların dayanağı ise
    biz insanlardan öğrendiği ön yargı.
  • 2:32 - 2:37
    Yapay zekâ; iş görüşmenizin
    başarılı olup olmayacağına,
  • 2:37 - 2:41
    trafik sigortasına ne kadar ödeyeceğinize,
    kredi puanınızın ne kadar iyi olacağına
  • 2:41 - 2:45
    ve yıllık performans değerlendirmenizdeki
    puana karar vermeye yardımcı olur.
  • 2:45 - 2:50
    Fakat tüm bu kararlar, yapay zekânın
    kimliğimiz, ırkımız, cinsiyetimiz
  • 2:50 - 2:54
    ve yaşımız hakkındaki
    varsayım filtrelerinden geçiyor.
  • 2:56 - 2:58
    Peki bu nasıl gerçekleşiyor?
  • 2:59 - 3:02
    Yapay zekânın, bir işe alım müdürünün
  • 3:02 - 3:05
    şirketin gelecek liderini bulmasına
    yardım ettiğini düşünün.
  • 3:05 - 3:08
    Şimdiye kadar müdür,
    çoğunlukla erkekleri işe almış.
  • 3:08 - 3:11
    Böylece yapay zekâ,
    erkeklerin programcı olmalarının
  • 3:11 - 3:13
    kadınlara göre
    daha olası olduğunu öğrenir
  • 3:14 - 3:19
    ve şu sonuca ulaşması uzun sürmez:
    "Erkek, kadından daha iyi programcı olur."
  • 3:19 - 3:23
    Kendi ön yargılarımızı
    yapay zekâya dayatıyoruz
  • 3:23 - 3:27
    ve artık yapay zekâ kadın adayları eliyor.
  • 3:29 - 3:32
    Bir dakika, eğer işe alım müdürü
    kadın adayları eleseydi
  • 3:32 - 3:34
    haksızlığa uğramış olurduk,
    buna izin vermezdik.
  • 3:34 - 3:38
    Böyle cinsiyet ayrımcılığı kabul edilemez.
  • 3:38 - 3:42
    Ama bir şekilde yapay zekâ,
    yasaların önüne geçti
  • 3:42 - 3:45
    çünkü kararı bir makine aldı.
  • 3:46 - 3:47
    Hayır, öyle değil.
  • 3:47 - 3:52
    Yapay zekâyla etkileşimimizde
    ön yargılarımızı güçlendiriyoruz.
  • 3:53 - 3:58
    Siri, Alexa veya Cortana gibi asistanları
    ne sıklıkta kullanıyorsunuz?
  • 3:59 - 4:01
    Hepsinin iki ortak özelliği var.
  • 4:01 - 4:04
    Birincisi, ismimi hiçbir zaman
    doğru söyleyemiyorlar.
  • 4:05 - 4:07
    İkincisi, hepsi kadın.
  • 4:08 - 4:11
    Bizim itaatkâr hizmetçimiz olmak için
    tasarlanmışlar;
  • 4:11 - 4:14
    ışığınızı açıp kapatıyor,
    alışveriş siparişlerinizi veriyorlar.
  • 4:15 - 4:17
    Tabii erkek yapay zekâlar da var.
  • 4:17 - 4:20
    Fakat onlar daha güçlüler,
    örneğin IBM Watson;
  • 4:20 - 4:23
    şirketler için kararlar veriyorlar,
    örneğin Satış Kadrosu Einstein;
  • 4:23 - 4:25
    veya avukatlık yapıyorlar,
    mesela ROSS.
  • 4:26 - 4:30
    Yani zavallı robotlar, onlar bile
    iş yerinde cinsiyetçilikle karşılaşıyor.
  • 4:30 - 4:32
    (Gülüşmeler)
  • 4:33 - 4:35
    Bu ikisinin birleşip
  • 4:35 - 4:41
    günümüz yapay zekâ dünyasında büyüyen
    çocukları nasıl etkilediğini bir düşünün.
  • 4:41 - 4:44
    Mesela bir okul ödevi için
    araştırma yapıyorlar,
  • 4:44 - 4:47
    Google'da CEO görsellerine bakıyorlar
  • 4:47 - 4:49
    ve algoritma onlara
    çoğunlukla erkekleri gösteriyor.
  • 4:50 - 4:52
    Sonra, kişisel asistan
    görsellerine bakıyorlar
  • 4:52 - 4:55
    ve tahmin ettiğiniz gibi algoritma
    çoğunlukla kadınları gösteriyor.
  • 4:56 - 4:59
    Daha sonra biraz müzik dinlemek
    veya yiyecek sipariş etmek istiyorlar
  • 4:59 - 5:06
    ve itaatkâr kadın kişisel asistanlarına
    siparişlerini emrediyorlar.
  • 5:08 - 5:12
    En parlak zekâlarımızın bazıları
    günümüzde bu teknolojiyi üretiyor.
  • 5:13 - 5:17
    İstedikleri her türde
    üretebilecekleri teknolojiyi,
  • 5:17 - 5:23
    1960'ların "Mad Man"daki
    asistanlar tarzında üretmeyi seçiyorlar.
  • 5:23 - 5:24
    Yaşasın!
  • 5:25 - 5:26
    Ama endişelenmeyin,
  • 5:26 - 5:30
    konuşmamı, cinsiyetçi ve ırkçı makinelerin
    yönettiği bir dünyaya doğru
  • 5:30 - 5:32
    ilerlediğimizi söyleyerek bitirmeyeceğim.
  • 5:33 - 5:35
    İyi haber şu ki
  • 5:35 - 5:38
    yapay zekâ tümüyle bizim kontrolümüzde.
  • 5:39 - 5:43
    Ona, doğru etik değerleri öğretebiliriz.
  • 5:44 - 5:46
    Bu konuda yapabileceğimiz üç şey var.
  • 5:47 - 5:51
    Birincisi, kendi ön yargılarımızın
    ve makinelerin ön yargılarının
  • 5:51 - 5:52
    farkında olabiliriz.
  • 5:53 - 5:57
    İkincisi, bu teknolojiyi çeşitli grupların
    ürettiğinden emin olabiliriz.
  • 5:57 - 6:02
    Üçüncüsü, yapay zekânın öğrenmesi için
    ona çeşitli tecrübeler sunabiliriz.
  • 6:03 - 6:06
    Kişisel tecrübelerime dayanarak
    ilk ikisi hakkında konuşabilirim.
  • 6:06 - 6:08
    Teknolojiyle çalışıyorsanız
  • 6:08 - 6:11
    ve bir Mark Zuckerberg
    ya da Elon Musk gibi görünmüyorsanız
  • 6:11 - 6:15
    hayatınız biraz zor olur,
    yetenekleriniz sorgulanır.
  • 6:16 - 6:17
    Bir örnek vereyim.
  • 6:17 - 6:21
    Çoğu geliştirici gibi ben de sık sık
    çevrim içi teknoloji forumlarına katılıp
  • 6:21 - 6:24
    başkalarına yardımcı olmak için
    bildiklerimi paylaşırım.
  • 6:24 - 6:29
    Şunu anladım ki kendi fotoğrafım
    ve kendi ismimle oturum açtığımda
  • 6:30 - 6:34
    şu tarz sorular ve yorumlar alıyorum:
  • 6:34 - 6:38
    "Yapay zekâyla ilgili konuşacak
    vasıfta olduğunu düşündüren şey ne?"
  • 6:38 - 6:42
    "Makine öğrenimi hakkında bilgili
    olduğunu düşünmeni sağlayan ne?"
  • 6:42 - 6:47
    Sonra, kendime yeni bir profil oluşturdum,
    kendi fotoğrafım yerine
  • 6:47 - 6:50
    sırtında roket olan bir kedi
    fotoğrafı koydum
  • 6:50 - 6:53
    ve cinsiyetimi belli etmeyen
    bir isim seçtim.
  • 6:54 - 6:57
    Bu işin nereye gittiğini
    tahmin ettiniz değil mi?
  • 6:57 - 7:03
    Bu sefer yeteneğim hakkında
    küçümseyici yorumlar almadım
  • 7:03 - 7:06
    ve işe yarar bir şeyler yapabildim.
  • 7:08 - 7:09
    Bu berbat bir durum.
  • 7:09 - 7:14
    15 yaşından beri robot yapıyorum,
    birkaç bilgisayar bilimi derecem var
  • 7:14 - 7:20
    ama yine de işimin ciddiye alınması için
    cinsiyetimi gizlemek zorundayım.
  • 7:20 - 7:22
    Bu ne demek oluyor?
  • 7:22 - 7:26
    Teknolojide erkekler
    kadınlardan daha mı iyi?
  • 7:26 - 7:32
    Bir araştırmada, kadın kodlayıcılar
    benim gibi cinsiyetlerini gizlediklerinde
  • 7:32 - 7:36
    kodlarının erkeklere oranla yüzde dört
    daha fazla kabul edildiği bulunmuş.
  • 7:37 - 7:39
    Yani bunun yetenekle ilgisi yok.
  • 7:40 - 7:43
    Bu, bir programcının belirli bir kişi gibi
    görünmesi gerektiğini söyleyen
  • 7:43 - 7:46
    yapay zekânın elitliği.
  • 7:47 - 7:50
    Yapay zekâyı geliştirmek için
    yapmamız gereken şey
  • 7:50 - 7:54
    her türden geçmişe sahip
    insanları bir araya getirmek.
  • 7:55 - 7:59
    Yapay zekâ kişilikleri oluşturmamıza
    yardım edecek hikâyeler yazıp anlatabilen,
  • 8:00 - 8:06
    problem çözebilen,
    farklı zorluklarla yüzleşebilen,
  • 8:07 - 8:12
    çözülmesi gereken gerçek sorunların
    neler olduğunu söyleyebilen
  • 8:12 - 8:16
    ve bu sorunları teknolojinin çözmesi için
    yöntemler öneren kişilere ihtiyacımız var.
  • 8:18 - 8:21
    Çünkü çeşitli geçmişe sahip insanlar
    bir araya geldiğine,
  • 8:21 - 8:26
    yapılanı olması gerektiği gibi yaptığında
    imkânlar sınırsız olur.
  • 8:27 - 8:30
    İşte bunun hakkında konuşmak istiyorum.
  • 8:30 - 8:34
    Daha az ırkçı robotlar,
    işimizi elimizden alacak daha az makine
  • 8:34 - 8:38
    ve teknolojinin aslında neler
    başarabileceği hakkında daha fazla şey.
  • 8:38 - 8:43
    Yani evet, yapay zekâ dünyasında,
    teknoloji dünyasında enerjinin bir kısmı
  • 8:43 - 8:47
    yayın akışınızda hangi reklamları
    gördüğünüzle ilgili olacak.
  • 8:47 - 8:53
    Ama birçoğu, dünyayı daha iyi
    bir yer yapmak için harcanacak.
  • 8:53 - 8:57
    Demokratik Kongo Cumhuriyeti'nde
    hamile bir kadın düşünün.
  • 8:57 - 9:03
    Kontrole gitmek için en yakın
    doğum kliniğine 17 saat yürümek zorunda.
  • 9:03 - 9:07
    Bunun yerine telefonundan
    tanı konulabilseydi?
  • 9:08 - 9:11
    Her üç kadından birinin aile içi şiddete
    maruz kaldığı Güney Afrika'yı
  • 9:11 - 9:15
    ve yapay zekânın bu kadınlar için
    yapabileceklerini bir düşünün.
  • 9:15 - 9:17
    Buna karşı ses çıkarmaları güvenli değilse
  • 9:18 - 9:21
    tehlikeye dikkat çekmek
    ve finansal ve hukuki destek almak için
  • 9:21 - 9:23
    bir yapay zekâ hizmeti edinebilirler.
  • 9:24 - 9:32
    Bunların hepsi ben de dahil insanların,
    üzerinde çalıştığı gerçek projeler.
  • 9:34 - 9:38
    Eminim ki birkaç gün içinde
    varoluşsal tehlikeyle ilgili
  • 9:38 - 9:42
    veya robotların işlerinizi elinizden
    alacağı hakkında yeni haberler çıkacak.
  • 9:42 - 9:43
    (Gülüşmeler)
  • 9:43 - 9:46
    Böyle bir şey olduğunda
  • 9:46 - 9:49
    gelecekle ilgili endişelenenlerden
    yine aynı mesajları alacağım.
  • 9:49 - 9:53
    Ama ben teknoloji hakkında
    son derece olumlu hissediyorum.
  • 9:56 - 10:02
    Bu, dünyayı çok daha eşit bir yer
    yapabilmemiz için bir şans.
  • 10:03 - 10:07
    Fakat bunu yapabilmek için en temelden
    itibaren doğru inşa etmemiz gerekiyor.
  • 10:08 - 10:13
    Farklı cinsiyet, ırk, cinsel yönelim
    ve geçmişlerden insana ihtiyacımız var.
  • 10:14 - 10:18
    Sadece sahibinin emrini yerine getiren
    kadın makinelere değil
  • 10:18 - 10:20
    üretici olan kadınlara ihtiyacımız var.
  • 10:22 - 10:27
    Makinelere ne öğrettiğimize
    ve hangi verileri verdiğimize
  • 10:27 - 10:31
    çok dikkat etmeliyiz ki
    geçmiş hatalarımızı tekrarlamasınlar.
  • 10:32 - 10:36
    Umarım iki şey hakkında
    düşünerek buradan ayrılırsınız.
  • 10:36 - 10:41
    Birincisi, ön yargılar.
  • 10:41 - 10:47
    Doğum kliniklerine veya bahis sitelerine
    ilgi duyduğunuzu varsayan
  • 10:47 - 10:52
    bir reklamla karşılaştığınızda
    umarım düşünüp hatırlarsınız ki
  • 10:52 - 10:57
    aynı teknoloji, siyahi bir adamın
    tekrar suç işleyeceğini varsayıyor,
  • 10:58 - 11:02
    bir kadının, kişisel asistan olmasının,
    CEO olmasından olası olduğunu varsayıyor.
  • 11:03 - 11:07
    Umarım bu, size bir şeyler
    yapmamız gerektiğini hatırlatır.
  • 11:09 - 11:10
    İkincisi,
  • 11:11 - 11:15
    geleceğimiz için olağanüstü
    bir güç olacak yapay zekâ oluşturmak için
  • 11:15 - 11:18
    belli bir şekilde görünmenize
  • 11:19 - 11:23
    veya mühendislik ya da teknoloji
    geçmişinizin olmasına gerek yok.
  • 11:24 - 11:26
    Mark Zuckerberg gibi
    görünmenize gerek yok,
  • 11:26 - 11:28
    benim gibi görünebilirsiniz.
  • 11:29 - 11:35
    En uç durumlar da dahil herkes için
    yapay zekâ oluşturması için
  • 11:35 - 11:39
    devleti ve şirketleri iknâ etmek
  • 11:40 - 11:45
    ve geleceğin olağanüstü teknolojisiyle
    ilgili eğitim almak hepimizin görevi.
  • 11:46 - 11:48
    Çünkü bunu yaptığımızda
  • 11:48 - 11:53
    yapay zekâyla yapabileceklerimizin için
    ilk adımı atmış olacağız.
  • 11:53 - 11:54
    Teşekkürler.
  • 11:54 - 11:56
    (Alkışlar)
Title:
İnsanların ön yargısı yapay zekâdan nasıl uzak tutulabilir
Speaker:
Kriti Sharma
Description:

Yapay zekâ algoritmaları her an sizin için önemli kararlar alıyor; trafik sigortasına ne kadar ödeyeceğiniz veya iş görüşmenizin başarılı olup olmayacağı gibi. Peki bu makineler sistemlerine kodlanmış insan ön yargılarıyla geliştirilirse ne olur? Teknoloji uzmanı Kriti Sharma teknolojide çeşitliliğin olmamasının yapay zekâya nasıl sızdığını anlatıyor ve daha etik algoritmalar üretmemiz için üç yöntem sunuyor.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:10

Turkish subtitles

Revisions