7. sınıf bilişim teknolojileri konu anlatımı

Yapay zekâ (YZ) destekli bir karar verme sistemi, işe alım sürecinde kullanılmak üzere eğitiliyor. Sistem, şirketin son 10 yılda işe aldığı ve başarılı bulduğu çalışanların verileriyle besleniyor. Tarihsel verilerde belirli bir cinsiyet ve etnik kökenden adayların orantısız bir şekilde daha fazla işe alındığı görülüyor. Eğitilen YZ modeli, bu önyargıyı öğrenerek, gelecekteki işe alımlarda aynı ayrımcılığı yapma eğilimi gösteriyor.

Psikolojide, bir sistemin veya bireyin geçmiş verilerden öğrendiği ve yeni kararlarına yansıttığı bu tür sistematik önyargılara ne denir?

🤖 Bu soru, yapay zekânın etik ve psikolojik boyutuna, özellikle de önyargıların teknolojiye nasıl aktarıldığına odaklanıyor. Çözüm adımlarını inceleyelim:

• ➡️ İlk Adım - Problemi Tanımlama: Sistem, geçmişteki insan kararlarında var olan bir önyargıyı (cinsiyet/etnik köken ayrımcılığı) öğrenmiş ve bunu sürdürme eğiliminde.
• ➡️ İkinci Adım - Kavram Ayrımı Yapma: Bu, kasıtlı bir ayrımcılık değil, veriler yoluyla edinilmiş bir önyargıdır. Psikolojideki "örtük önyargı" (implicit bias) kavramına benzer, ancak burada önyargıyı taşıyan bir algoritmadır.
• ➡️ Üçüncü Adım - Doğru Terimi Bulma: Makine öğrenmesi ve yapay zekâ bağlamında, eğitim verilerinden kaynaklanan ve modelin çıktılarına yansıyan bu tür adaletsizliklere ve taraflılıklara "Algoritmik Önyargı (Algorithmic Bias)" denir.

✅ Sonuç: Psikolojik bir süreç olan önyargının teknolojik sistemlere aktarılması, "Algoritmik Önyargı" olarak adlandırılır.