Latin Amerika'da çeşitli sivil toplum kuruluşları ve araştırma ekipleri, toplumsal cinsiyet eşitsizlikleri ve cinsiyete dayalı şiddeti incelemek ve azaltmak için yerel, açık kaynaklı yapay zeka araçları geliştiriyor. Aktivistler, küresel teknoloji firmalarının ürettiği algoritmaların bölgenin sosyal gerçeklikleriyle çakışmayan önyargılar taşıdığını belirtiyor. Bu yüzden projeler hem hassas verilerin korunmasına odaklanıyor hem de hükümetler ile sivil topluma yerel kanıt sağlamak istiyor.
Arjantin'de Ivana Feldfeber'in kurduğu DataGénero ekibi, AymurAI adlı aracı geliştirdi. AymurAI mahkeme dosyalarını tarıyor, materyali yorumlamadan topluyor ve sonuçları bir veritabanına gönderiyor. Araç yerel sunucularda çalışıyor ve 2021'de kullanıma sunulduktan sonra Arjantin, Şili ve Kosta Rika'daki mahkemelerde kullanıldı; şu ana kadar 10,000'den fazla mahkeme kararı içeriyor. Projeye Kanada Uluslararası Kalkınma Araştırma Merkezi (IDRC) ve Patrick McGovern Foundation destek verdi. Ekip, doğrulama sonrası mağdurların travmayı tekrar anlatmaması için sesli kaydı metne çevirme işlevi eklemeyi planlıyor.
Bölgede Derechos Digitales gibi kuruluşlar Jamila Venturini önderliğinde teknoloji politikalarını ve dijital hakları inceliyor. Venturini, gizlilik, adalet ve eşitliğin yapay zekanın tasarımına dahil edilmesi gerektiğini söylüyor. Meksika'da PIT Policy Lab Guanajuato eyaletiyle yaptığı çalışmada okuldan ayrılma riskini tahmin etmek için yapay zekâ kullandı ve 4,000 gencin risk altında olmadığı yönde yanlış sınıflandırıldığını buldu. Fundar'dan Daniel Yankelevich ise davranışların kültüre göre değiştiğini, bu yüzden öngörücü sistemlerin yerel bilgi ile eğitilmesi gerektiğini vurguluyor.
Araştırma ve uygulamalarda öne çıkan ortak adımlar şunlar:
- Eğitim verilerinin iyileştirilmesi
- Sesli kaydı yazıya çevirme gibi teknik işlevlerin eklenmesi
- Koruma çerçevelerinin güçlendirilmesi
- Şeffaf olmayan veya önyargılı algoritmaların zararlarını azaltacak kamu politikalarının teşviki
Zor kelimeler
- önyargı — Bir kişiye veya gruba karşı haksız görüşönyargılar
- hassas — Kolay zarar görebilecek veya gizliliği önemli olan
- açık kaynaklı — Kodları herkesin erişebildiği ve değiştirebildiği
- mağdur — Zarar veya kötü muameleye uğrayan kişimağdurların
- doğrulama — Bilgiyi, kaydı veya sonucu kontrol etme
- öngörücü — Gelecekteki durumları tahmin eden veya belirleyen
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Yerel, açık kaynaklı araçların bölgedeki önyargıları azaltmada nasıl yardımcı olabileceğini düşünüyorsunuz? Nedenleriyle açıklayın.
- Mahkeme verileri gibi hassas bilgilerle çalışırken mağdurların travmayı tekrar anlatmaması için hangi önlemler alınabilir? Metinde geçen bir öneriyi kullanarak açıklayın.
- Öngörücü sistemlerin yerel bilgi ile eğitilmesinin avantajları ve zorlukları nelerdir? Kısa bir açıklama yapın.
İlgili makaleler
ETH Zurich nanometre OLED pikseller geliştirdi
ETH Zurich araştırmacıları nanometre ölçeğinde OLED pikseller üretti. En küçük pikseller yaklaşık 100 nanometre ölçüsünde ve çalışma Nature Photonics dergisinde yayımlandı; bu pikseller gözlük ekranları ve mikroskoplar için kullanılabilir.
Büyük dil modelleri neden dört basamaklı çarpımı zor yapıyor?
Chicago Üniversitesi liderliğindeki bir ekip, standart ince ayar ve Implicit Chain of Thought (ICoT) eğitimi arasındaki farkı inceledi. Çalışma, ara değerleri saklama yetisinin uzun hesaplamalar için gerekli olduğunu gösteriyor.
