Yapay Zeka ve Büyük Veri, yerel sorunlara öncelik verirken ve dünyayı pek çok derin şekilde dönüştürürken küresel sorunlara çözüm bulma potansiyeline sahiptir. AI, evlerden iş yerlerine kadar herkese ve tüm ayarlara çözümler getiriyor. AI bilgisayarlar, Makine öğrenme eğitim, akıllı davranışları ve konuşmaları otomatik ama kişiselleştirilmiş bir şekilde simüle edebilir.
Yine de, AI bir içerme sorunuyla karşı karşıyadır ve genellikle önyargılıdır. Neyse ki, odaklanmak yapay zeka etiği çeşitli eğitim verileri yoluyla bilinçsiz önyargıyı ortadan kaldırarak çeşitlendirme ve dahil etme açısından daha yeni olasılıklar sağlayabilir.
AI eğitim verilerinde çeşitliliğin önemi
Biri diğerini etkilediğinden ve yapay zeka çözümünün sonucunu etkilediğinden, eğitim verilerinin çeşitliliği ve kalitesi birbiriyle ilişkilidir. Yapay zeka çözümünün başarısı şuna bağlıdır: çeşitli veriler üzerine eğitilmiştir. Veri çeşitliliği, yapay zekanın aşırı uyum sağlamasını engeller; yani model yalnızca eğitmek için kullanılan verileri gerçekleştirir veya bunlardan öğrenir. Aşırı uyum ile yapay zeka modeli, eğitimde kullanılmayan veriler üzerinde test edildiğinde sonuç sağlayamaz.
AI eğitiminin Mevcut Durumu veri
Verilerdeki eşitsizlik veya çeşitlilik eksikliği, ayrımcılığı derinleştirebilecek adaletsiz, etik olmayan ve kapsayıcı olmayan AI çözümlerine yol açacaktır. Ancak verilerdeki çeşitlilik yapay zeka çözümleriyle nasıl ve neden ilişkilidir?
Tüm sınıfların eşit olmayan temsili, yüzlerin yanlış tanımlanmasına yol açar - önemli bir durum, siyah bir çifti 'goriller' olarak sınıflandıran Google Fotoğraflar'dır. Ve Meta, siyah adamların videosunu izleyen bir kullanıcıya 'primatların videolarını izlemeye devam etmek' isteyip istemediğini sorar.
Örneğin, özellikle sohbet robotlarında etnik veya ırksal azınlıkların yanlış veya yanlış sınıflandırılması, yapay zeka eğitim sistemlerinde önyargıya neden olabilir. 2019 raporuna göre Ayrımcı Sistemler – Yapay Zekada Cinsiyet, Irk, Güç, AI öğretmenlerinin %80'den fazlası erkektir; FB'deki kadın AI araştırmacıları, Google'da yalnızca %15 ve %10'u oluşturuyor.
Çeşitli Eğitim Verilerinin Yapay Zeka Performansı Üzerindeki Etkisi
Belirli grupları ve toplulukları veri temsilinden çıkarmak, çarpık algoritmalara yol açabilir.
Veri yanlılığı, belirli ırkların veya grupların yetersiz örneklenmesi yoluyla genellikle veri sistemlerine yanlışlıkla dahil edilir. Yüz tanıma sistemleri farklı yüzler üzerinde eğitildiğinde, modelin yüz organlarının konumu ve renk varyasyonları gibi belirli özellikleri tanımlamasına yardımcı olur.
Dengesiz bir etiket sıklığına sahip olmanın başka bir sonucu da, sistemin kısa sürede bir çıktı üretmesi için baskı yapıldığında bir azınlık durumunu anormallik olarak kabul edebilmesidir.
Yapay Zeka Eğitim Verilerinde Çeşitliliğe Ulaşma
Kapak tarafında, çeşitli bir veri kümesi oluşturmak da bir zorluktur. Belirli sınıflara ilişkin veri eksikliği, yetersiz temsile yol açabilir. AI geliştirici ekiplerini beceriler, etnik köken, ırk, cinsiyet, disiplin ve daha fazlası açısından daha çeşitli hale getirerek hafifletilebilir. Ayrıca, yapay zekadaki veri çeşitliliği sorunlarını ele almanın ideal yolu, yapılanları düzeltmeye çalışmak yerine, veri toplama ve iyileştirme aşamasında çeşitliliği aşılamak yerine, onunla kelimenin tam anlamıyla yüzleşmektir.
Yapay zeka etrafındaki abartıdan bağımsız olarak, yine de insanlar tarafından toplanan, seçilen ve eğitilen verilere bağlıdır. İnsanlardaki doğuştan gelen önyargı, onlar tarafından toplanan verilere yansıyacaktır ve bu bilinçsiz önyargı, makine öğrenimi modellerine de sızmaktadır.
Çeşitli eğitim verilerini toplama ve iyileştirme adımları
Veri çeşitliliği şu şekilde elde edilebilir:
- Yeterince temsil edilmeyen sınıflardan dikkatli bir şekilde daha fazla veri ekleyin ve modellerinizi çeşitli veri noktalarına maruz bırakın.
- Farklı veri kaynaklarından veri toplayarak.
- Orijinal veri noktalarından belirgin şekilde farklı yeni veri noktalarını artırmak/dahil etmek için veri artırma veya yapay olarak veri kümelerini manipüle etme yoluyla.
- Yapay zeka geliştirme süreci için başvuranları işe alırken, işle ilgili olmayan tüm bilgileri başvurudan kaldırın.
- Modellerin geliştirilmesi ve değerlendirilmesine ilişkin dokümantasyonu iyileştirerek şeffaflığı ve hesap verebilirliği geliştirmek.
- Çeşitlilik oluşturmak için düzenlemeler getirmek ve yapay zekada kapsayıcılık taban seviyesinden sistemler. Çeşitli hükümetler, çeşitliliği sağlamak ve haksız sonuçlar doğurabilecek yapay zeka yanlılığını azaltmak için yönergeler geliştirmiştir.
[ Ayrıca Okuyun: Yapay Zeka Eğitimi Veri Toplama Süreci Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin ]
Sonuç
Şu anda, yalnızca birkaç büyük teknoloji şirketi ve öğrenme merkezi yalnızca yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesine dahil oluyor. Bu seçkin alanlar, dışlama, ayrımcılık ve önyargıyla dolu. Bununla birlikte, bunlar yapay zekanın geliştirildiği alanlardır ve bu gelişmiş yapay zeka sistemlerinin arkasındaki mantık, yeterince temsil edilmeyen gruplar tarafından taşınan aynı önyargı, ayrımcılık ve dışlama ile doludur.
Çeşitliliği ve ayrımcılık yapmamayı tartışırken, fayda sağladığı ve zarar verdiği kişileri sorgulamak önemlidir. Ayrıca kimi dezavantajlı duruma soktuğuna da bakmalıyız - yapay zeka 'normal' bir insan fikrini zorlayarak potansiyel olarak 'diğerlerini' riske atabilir.
Güç ilişkilerini, eşitliği ve adaleti kabul etmeden yapay zeka verilerindeki çeşitliliği tartışmak büyük resmi göstermeyecektir. Yapay zeka eğitim verilerindeki çeşitliliğin kapsamını ve insanların ve yapay zekanın birlikte bu krizi nasıl hafifletebileceğini tam olarak anlamak için, Shaip'teki mühendislere ulaşın. Yapay zeka çözümleriniz için dinamik ve çeşitli veriler sağlayabilen çeşitli yapay zeka mühendislerimiz var.
