Makine Öğrenmesi İnsan İradesi İle Desteklenmeli
Makine Öğrenmesi İnsan İradesi İle Desteklenmeli
Yapay zekâ, özellikle makine öğrenmesi, son yıllarda büyük bir dönüşüm aracı hâline geldi. Finans, eğitim, sağlık ve kamu yönetimi gibi birçok alanda artık karar verme süreçlerinde algoritmalara güveniyoruz. Ancak her otomasyon, beraberinde etik ve sorumluluk tartışmalarını da getiriyor.
Makine öğrenmesi sistemleri, geçmiş verilerden öğrenir — ama geçmiş verilerde önyargı varsa, bu önyargı algoritmanın kararlarına da yansır. Bu nedenle, insan iradesinin devreden çıkmadığı, insan denetimiyle desteklenen bir yapay zekâ anlayışı hem adalet hem de güven açısından kritik öneme sahiptir.
İstatistiksel Model ile Not Belirleme
Bir üniversitenin öğrencilerin final notlarını belirlemek için makine öğrenmesi modelini kullanmaya başladığını düşünelim. Sistem, geçmiş yıllardaki verilerden (katılım oranı, önceki sınav sonuçları, ödev notları) yola çıkarak yeni öğrencilerin final performansını tahmin etmeye çalışıyor.
Yüzeyde oldukça verimli görünen bu yaklaşım, aslında karmaşık istatistiksel bir modelin ürünüdür. Ancak bu modelin doğruluğu, beslenen verilerin kalitesine bağlıdır.
- Eğer geçmiş veriler eksik ya da hatalıysa, sonuçlar da öyle olacaktır.
- Öğrencilerin bireysel gelişimi, psikolojik durumu ya da dönemsel koşullar (örneğin pandemi etkisi) modelin içinde yer almaz.
Sonuç olarak, algoritmanın önerdiği notlar, gerçek başarıyı tam olarak yansıtmayabilir.
Algoritmanın Yarattığı Sorunlar
Bu tür sistemler, insan kararlarının yerini aldığında beklenmedik sonuçlar doğurabilir.
Bazı örnekler:
- Önyargı (bias): Model geçmişte belirli bir öğrenci grubunu sistematik olarak düşük notlandırmışsa, bu önyargı geleceğe taşınır.
- Şeffaflık eksikliği: Öğrenciler neden o notu aldıklarını anlayamazlar; çünkü algoritmanın karar mantığı genellikle açıklanmaz.
- Sorumluluk belirsizliği: Yanlış kararların sorumlusu kimdir — algoritmayı tasarlayan mı, kullanan mı?
Bu sorunlar, makine öğrenmesi modellerinin tek başına karar verici olmaması gerektiğini açıkça gösteriyor. İnsan gözetimi, bu riskleri minimize eder.
Model Neden Kusurluydu?
Kusurlu modellerin temel nedenleri genellikle şunlardır:
- Veri çeşitliliğinin eksikliği: Model yalnızca geçmiş başarıları dikkate alır, gelecekteki değişkenleri öngöremez.
- Etik denetimin olmaması: Modelin çıktıları etik bir komite veya insan denetimiyle kontrol edilmez.
- Kara kutu (black box) yapısı: Modelin nasıl karar verdiği açıklanamaz, bu da güveni azaltır.
- Bağlam farkı: Veriler farklı sosyo-ekonomik veya kültürel bağlamlardan geldiğinde sonuçlar genellenemez.
Dolayısıyla, “model neden kusurluydu?” sorusunun cevabı sadece teknik değil, etik ve sosyolojik bir meseledir.
Tekrarlanmaması İçin Ne Yapılabilir?
Bu tür hataların önüne geçmek için şu adımlar atılabilir:
1. İnsan denetimi zorunlu olmalı.
Algoritmaların kararları, mutlaka insan onayıyla geçerli sayılmalı.
2. Şeffaflık ilkesi uygulanmalı.
Modelin nasıl çalıştığı, hangi verilerle beslendiği açıkça belirtilmeli.
3. Çeşitli veri kaynakları kullanılmalı.
Farklı dönemlerden, farklı sosyo-ekonomik gruplardan gelen veriler modele dahil edilmeli.
4. Etik komiteler oluşturulmalı.
Akademik veya kurumsal düzeyde yapay zekâ kararlarını izleyen bağımsız komiteler kurulmalı.
5. Eğitim kurumlarında farkındalık artırılmalı.
Hem öğrenciler hem öğretmenler, yapay zekâ kararlarının nasıl verildiğini anlamalı.
🎯 Özetle: Makine öğrenmesi, insan iradesiyle dengelenmediği sürece hataya açık kalacaktır. Gerçek ilerleme, insan zekâsı ile yapay zekânın birlikte çalıştığı hibrit modellerle mümkündür.
