Algoritmik adalet, yapay zeka ve makine öğrenimi sistemlerinde kullanılan algoritmaların sosyal adalet ilkeleri çerçevesinde tarafsız, adil ve eşit sonuçlar üretmesi gerektiği fikrine dayanır. Dijital çağda, algoritmaların kullanımı neredeyse her alana yayılmış durumda: sosyal medya, işe alım süreçleri, kredi değerlendirmeleri, sağlık hizmetleri ve hatta hukuk sistemleri. Ancak bu algoritmaların, veriye dayalı önyargılar taşıyabileceği veya mevcut toplumsal eşitsizlikleri pekiştirebileceği endişesi, algoritmik adaletin gerekliliğini ortaya çıkarmıştır.
Algoritmaların belirli sonuçları üretmesi, genellikle öğrenme süreçlerinde kullanılan veri setlerine dayanır. Ancak veri setleri, insanlar tarafından toplandığı için mevcut toplumsal önyargılar, bu veri setlerine entegre edilebilir. Örneğin, geçmiş verilerde ırk, cinsiyet veya sınıf temelli önyargılar bulunuyorsa, algoritmalar bu önyargıları öğrenerek kararlarını bu doğrultuda verebilir. Bu, özellikle işe alım süreçlerinde, mahkeme kararlarında veya kredi değerlendirmelerinde ciddi sosyal eşitsizlikler yaratabilir. "Black Box" sorunları, yani algoritmaların nasıl çalıştığının tam olarak anlaşılamaması, bu önyargıların ortaya çıkarılmasını ve düzeltilmesini daha da zorlaştırır.
Algoritmik adaletin sağlanabilmesi için öncelikle algoritmaların şeffaf olması gerekir. Şeffaflık, algoritmaların nasıl çalıştığının ve hangi verilerle eğitildiğinin açıkça bilinmesi gerektiğini ifade eder. Şeffaf olmayan bir sistemde, yanlış kararlar veya önyargılar fark edilmeden sistemde yerleşik hale gelebilir. Buna ek olarak, algoritmaların hesap verebilir olması gereklidir; yani yanlış sonuçlar doğuran veya haksız kararlar üreten sistemler, sorumlu tutulabilmeli ve düzeltici önlemler alınabilmelidir.
Algoritmaların eğitildiği verilerin adil ve tarafsız olması için veri setlerinin özenle seçilmesi gerekir. Tarihsel önyargıları barındıran veriler, algoritmaların öğrenme süreçlerinde filtrelenmeli ve dengelenmelidir.
Algoritmaların sonuçları sürekli olarak gözden geçirilmeli ve tarafsızlık testlerine tabi tutulmalıdır. Bu, algoritmaların karar alma süreçlerinde adalet ve eşitliği sağlayıp sağlamadığını belirlemek için etkili bir yöntemdir.
Algoritma geliştiren ekiplerin çeşitliliği de önemli bir faktördür. Farklı bakış açıları ve deneyimlere sahip olan geliştiriciler, olası önyargılara karşı daha duyarlı olabilirler ve algoritmaların çeşitli toplumsal kesimlere nasıl hitap ettiğini daha iyi anlayabilirler.
Algoritmik adalet, adalet teorileriyle derin bir bağa sahiptir. John Rawls’ın “Adalet Teorisi” ve Amartya Sen’in “Kapasite Yaklaşımı”, algoritmaların sosyal adaleti sağlamadaki rolü üzerine önemli teorik çerçeveler sunar. Rawls, adaletin eşitlik ve özgürlük temelinde yeniden dağıtılması gerektiğini savunurken, Sen bireylerin kapasite geliştirme olanaklarının eşitlenmesine vurgu yapar. Bu teoriler, algoritmaların sonuçlarının nasıl şekillendirilmesi gerektiğine dair rehberlik edebilir.
Kaynakça:
"Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy", Cathy O'Neil, Crown Publishing Group, 2016
"The Ethical Algorithm: The Science of Socially Aware Algorithm Design", Michael Kearns ve Aaron Roth, Oxford University Press, 2019
"Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities", Solon Barocas, Moritz Hardt, Arvind Narayanan, Cambridge University Press, 2019
"Discrimination in Online Ad Delivery", Latanya Sweeney, ACM Digital Library, 2013
"Bias in Machine Learning", Arvind Narayanan ve Andrew Selbst, Big Data & Society, 2016
