Dijital çağda kararları artık insanlardan çok makineler veriyor.
İşe alım süreçlerinden kredi skorlarına, adalet sisteminden sosyal medya akışlarına kadar birçok alanda yapay zekâ sistemleri belirleyici rol oynuyor.
Bu sistemler genellikle “tarafsız”, “veriye dayalı” ve “objektif” olarak tanıtılıyor.

Ama gerçekten öyle mi?

Durum göründüğü kadar basit değil. Bu yazıda algoritmik ayrımcılık kavramını, yapay zekâ sistemlerinin nasıl önyargılı hale gelebildiğini ve daha adil bir dijital gelecek için neler yapılabileceğini inceliyoruz.

Algoritmik Ayrımcılık Nedir?

Algoritmik ayrımcılık (algorithmic bias), yapay zekâ sistemlerinin bazı grupları sistematik olarak dezavantajlı hale getirmesidir.
Yani bir algoritma karar verirken belirli bir topluluk, cinsiyet veya ırka karşı farkında olmadan ayrımcılık yapabilir.

Bu durum genellikle üç temel sebepten kaynaklanır:

1. Veri kaynaklı önyargı:
   Yapay zekâ geçmiş verilerle eğitilir. Eğer bu veriler toplumsal eşitsizlikler içeriyorsa, algoritma da bu eşitsizlikleri yeniden üretir.
2. Modelleme hataları:
   Algoritmanın hangi değişkenlere ne kadar önem vereceği yanlış belirlenebilir.
3. Yorumlama önyargısı:
   Sonuçlar yanlış analiz edilirse karar vericiler hatalı yönlendirilebilir.

Gerçek Hayattan Üç Çarpıcı Örnek

1. Amazon’un İşe Alım Algoritması

2018’de Amazon, işe alım süreçlerini kolaylaştırmak için bir yapay zekâ sistemi geliştirdi.
Ancak kısa süre sonra bu sistemin kadın adayları sistematik olarak elediği ortaya çıktı.
Neden? Çünkü algoritma geçmişte çoğunlukla erkeklerin işe alındığı verilerle eğitilmişti.
Sonuç olarak “erkek” özgeçmişlerini başarı göstergesi olarak algıladı.

2. COMPAS – Adalet Sisteminde Önyargı

ABD’de kullanılan COMPAS adlı algoritma, bir kişinin yeniden suç işleme olasılığını tahmin ediyor.
Ancak araştırmalar, sistemin siyah bireyleri beyazlara göre çok daha yüksek riskli olarak sınıflandırdığını gösterdi.
Bu da adalet sisteminde dijital bir eşitsizlik yarattı.

3. Apple Card ve Cinsiyet Ayrımcılığı

2019’da Apple Card kullanıcıları, kadınların kredi limitlerinin aynı gelir düzeyindeki erkeklere göre daha düşük olduğunu fark etti.
Şirket algoritmanın nasıl çalıştığını açıklayamadı.
Bu olay, finansal teknolojilerde (fintech) görülen gizli ayrımcılığın çarpıcı bir örneği oldu.

Yapay Zekâ Neden Taraflı Olabilir?

Yapay zekâ “insan verisi”yle öğrenir.
Bu veriler geçmişteki önyargıları ve toplumsal eşitsizlikleri içeriyorsa, algoritma da aynı kalıpları öğrenir.

Örneğin:

• Bir şirketin geçmişte çoğunlukla erkek mühendisleri işe aldığı bir veri seti varsa, algoritma “iyi mühendis = erkek” sonucuna varabilir.
• Azınlık gruplar hakkında yeterli veri yoksa, sistem o grupları doğru analiz edemez.

Üstelik çoğu yapay zekâ sistemi nasıl karar verdiğini açıklamaz.
Bu duruma kara kutu problemi (black box problem) denir.
Yani algoritmanın hangi kriterleri dikkate aldığı, hangi mantıkla sonuç ürettiği belirsizdir.

Kimler Daha Fazla Etkileniyor?

Algoritmik ayrımcılık herkesi etkileyebilir, ancak bazı gruplar daha yüksek risk altındadır:

• Kadınlar
• Etnik ve dini azınlıklar
• Engelli bireyler
• Yaşlılar
• Düşük gelirli veya düşük dijital okuryazarlığa sahip kişiler

Bu gruplar sistematik olarak dışlanabilir, yanlış değerlendirilir veya dijital sistemlerde “görünmez” hale gelebilir.

Daha Adil Bir Dijital Gelecek Mümkün mü?

Evet, mümkün. Ama bunun için birkaç temel adım gerekiyor:

1. Şeffaflık

Algoritmaların nasıl çalıştığı, hangi verilerle eğitildiği ve nasıl test edildiği açıklanmalı.
Özellikle kamu hizmetlerinde kullanılan yapay zekâ sistemleri açık denetime tabi olmalı.

2. Etki Analizleri

Yeni sistemler devreye alınmadan önce farklı gruplar üzerindeki etkileri test edilmeli.
Bu süreçte etik algoritma testleri zorunlu hale gelmeli.

3. Yasal Düzenlemeler

Avrupa Birliği’nin 2024’te yürürlüğe girecek Yapay Zekâ Yasası (AI Act), riskli sistemlere sıkı kurallar getiriyor.
Türkiye’nin de etik yapay zekâ ve insan hakları odaklı düzenlemeler yapması büyük önem taşıyor.

4. Katılımcı Teknoloji Geliştirme

Teknoloji geliştirme sürecine yalnızca mühendisler değil; hukukçular, sosyologlar, psikologlar ve toplumsal temsilcilerde dahil edilmeli.
Bu, yapay zekânın insan odaklı kalmasını sağlar.

5. Dijital Okuryazarlık

Toplumun algoritmaların nasıl çalıştığını anlaması gerekiyor.
Yapay zekâ okuryazarlığı, tıpkı medya veya internet okuryazarlığı gibi temel bir beceri haline gelmeli.

Etik Yapay Zekâ: Geleceğin Teknoloji Trendi

Bugün büyük teknoloji şirketleri “etik yapay zekâ” ekipleri kurarak algoritmalarını daha adil hale getirmeye çalışıyor.
Google, IBM ve Microsoft gibi firmalar “sorumlu yapay zekâ” politikalarını yayımladı.
Ancak bu çabaların etkili olması için sadece teknoloji değil, şeffaflık, denetim ve toplumsal katılım da şart.

Sonuç: Tarafsızlık Her Zaman Eşitlik Demek Değildir

Yapay zekâ insan önyargılarından arınmış gibi görünse de, beslendiği veriler ve programlandığı yapı nedeniyle ayrımcılığı farkında olmadan sürdürebilir.
Gerçek soru şudur:

“Yapay zekâ tarafsız mı?” değil,
“Yapay zekâ adil mi?”

Geleceğin teknolojileri sadece daha hızlı ya da daha güçlü değil, daha vicdanlı olmak zorunda.
Çünkü adaletin olmadığı bir dijital dünya, kimse için gelişmiş bir dünya sayılmaz.

Kaynaklar

• European Commission – AI Act
• MIT Media Lab – Gender Shades Study
• AI Now Institute Reports
• Brookings Institution – Algorithmic Bias Articles

Teknoloji ve sektör hakkındaki diğer bloglarımızı incelemek için tıklayın!