Adil ve şeffaf AI odaklı öğrenmeyi hedeflemek
Yapay zeka (AI) eğitim ve kurumsal eğitimde gittikçe daha fazla kullanıldığından, sadece fırsatlar değil, aynı zamanda riskler de getirir. Bir yandan, platformlar içeriği öğrenci performansına göre uyarlayabilir, bir sonraki öğrenmeyi önerebilir ve hatta AI sayesinde yanıtları saniyeler içinde değerlendirebilir. Öte yandan, yapay zeka odaklı öğrenme her zaman adil değildir. Neden? AI, önyargılı, eksik veya temsili olmayan verilerden öğrenir. Ve eğer önyargıları tespit etmez ve düzeltmezseniz, haksız tedaviye, eşit olmayan fırsatlara ve öğrenciler için şeffaflık eksikliğine yol açabilir.
Öğrenmeyi kişiselleştiren ve öğrenenleri yönetim kurulu genelinde fayda sağlayan aynı sistemlerin de istemeden dışlayabilmesi talihsiz bir durumdur. Peki, her öğrencinin adil, şeffaf ve saygılı olduğundan emin olarak AI'dan nasıl yararlanırız? Bu dengeyi bulma “etik yapay zeka kullanımı” denir. Aşağıda, yapay zeka odaklı öğrenmenin etik tarafına dalacağız, önyargıyı belirlemenize, algoritmaları nasıl şeffaf ve güvenilir tutacağınızı keşfetmenize ve size eğitim ve eğitimde AI kullanmanın zorluklarını ve çözümlerini göstereceğiz.
Yapay zeka odaklı öğrenmede önyargı
Yapay zeka'daki adalet hakkında, özellikle AI odaklı öğrenme sistemlerinde konuştuğumuzda, önyargı en büyük endişelerden biridir. Ama tam olarak nedir? Önyargı, bir algoritma haksız kararlar verdiğinde veya belirli gruplara farklı davrandığında, genellikle eğitildiği veriler nedeniyle olur. Veriler eşitsizlikleri gösterirse veya yeterince çeşitli değilse, AI bunu yansıtır.
Örneğin, bir AI eğitim platformu, esas olarak beyaz, İngilizce konuşmacılardan veriler üzerinde eğitilmişse, farklı dillerden veya kültürel geçmişlerden gelen öğrencileri desteklemeyebilir. Bu, ilgisiz içerik önerileri, haksız yargı ve hatta insanları fırsatlardan dışlayabilir. Bu son derece ciddidir, çünkü önyargı zararlı stereotipler üretebilir, eşit olmayan öğrenme deneyimleri yaratabilir ve öğrencilerin güvenlerini kaybetmesini sağlayabilir. Ne yazık ki, risk alanları genellikle azınlıklar, engelli insanlar, düşük gelirli alanlardan öğrenciler veya çeşitli öğrenme tercihlerine sahip olanlardır.
AI odaklı öğrenmede önyargı nasıl hafifletilir
Kapsayıcı sistemler
Daha adil bir AI sistemi oluşturmanın ilk adımı, dahil edilerek tasarlamaktır. Belirttiğimiz gibi, AI eğitimli olanı yansıtır. Yalnızca İngiltere-İngilizce konuşmacılardan gelen veriler üzerinde eğitilmişse farklı aksanları anlamasını bekleyemezsiniz. Bu da haksız değerlendirmelere yol açabilir. Bu nedenle, geliştiricilerin veri kümelerinin farklı geçmişlerden, etnik kökenlerden, cinsiyetlerden, yaş gruplarına, bölgelere ve öğrenme tercihlerine sahip kişileri içermesini sağlamalıdır, böylece AI sistemi herkesi barındırabilir.
Etki Değerlendirmeleri ve Denetimler
En kapsayıcı AI sistemini oluştursanız bile, sonsuza dek mükemmel çalışacağından tamamen emin değilsiniz. AI sistemlerinin düzenli bakıma ihtiyacı vardır, bu nedenle denetimler ve etki değerlendirmeleri yapmalısınız. Bir denetim, algoritmadaki önyargıları erken bulmanıza ve daha ciddi bir sorun haline gelmeden önce düzeltmenize izin vermenize yardımcı olacaktır. Etki değerlendirmeleri bunu bir adım daha ileri götürür ve önyargıların farklı öğrenciler, özellikle azınlık gruplarındakiler üzerindeki hem kısa vadeli hem de uzun vadeli etkileri gözden geçirir.
İnsan incelemesi
AI her şeyi bilmiyor ve insanların yerini alamaz. Akıllıdır, ancak empati yoktur ve genel, kültürel veya duygusal bağlamı anlayamaz. Bu nedenle öğretmenler, eğitmenler ve eğitim uzmanları, ürettiği içeriği gözden geçirmeye ve duyguları anlama gibi insan içgörü sunmaya dahil edilmelidir.
Etik AI çerçeveleri
Birçok kuruluş, AI'yı etik olarak kullanmamıza yardımcı olabilecek çerçeveler ve yönergeler yayınlamıştır. Birincisi, UNESCO [1] Çeşitliliğe, dahil edilmeye ve insan haklarına saygı duyan insan merkezli AI'yı teşvik eder. Çerçeveleri, özellikle eğitimde şeffaflığı, açık erişimi ve güçlü veri yönetişimini teşvik eder. Sonra, AI'daki OECD'nin ilkeleri [2] Adil, şeffaf, hesap verebilir ve insanlığa faydalı olması gerektiğini belirtin. Son olarak, AB bir AI düzenlemesi üzerinde çalışıyor [3] Eğitim AI sistemleri ve bunları kesinlikle izlemeyi planlıyor. Bu, şeffaflık, veri kullanımı ve insan incelemesi için gereksinimleri içerir.
AI'da şeffaflık
Şeffaflık, AI sistemlerinin nasıl çalıştığı konusunda açık olmak anlamına gelir. Özellikle, hangi verileri kullandıkları, nasıl karar verdikleri ve neden bir şeyler önerdikleri. Öğrenciler bu sistemlerin nasıl çalıştığını anladıklarında, sonuçlara güvenme olasılıkları daha yüksektir. Sonuçta, insanlar neden bir AI aracı kullanıyor olursa olsun, neden bu yanıtları aldıklarını bilmek istiyorlar. Buna açıklanabilirlik denir.
Bununla birlikte, birçok AI modelinin açıklanması her zaman kolay değildir. Buna “Kara Kutu” sorunu denir. Geliştiriciler bile bazen bir algoritmanın neden belirli bir sonuca vardığını tam olarak elde etmek için mücadele ediyorlar. İnsanların ilerlemesini veya kariyer gelişimini etkileyen kararlar vermek için AI kullandığımızda bu bir sorun. Öğrenciler, verilerinin nasıl kullanıldığını ve AI'nın öğrenme deneyimlerini kullanmayı kabul etmeden önce şekillendirmede hangi rol oynadığını bilmeyi hak ediyorlar. Bu olmadan, herhangi bir AI odaklı öğrenme sistemine güvenmeleri daha zor olacaktır.
AI odaklı öğrenmede şeffaflığı artırma stratejileri
Açıklanabilir AI modelleri
Açıklanabilir AI (veya Xai), kararlarının arkasındaki nedeni açıkça açıklayabilen AI sistemleri tasarlamakla ilgilidir. Örneğin, açıklanabilir bir AI güdümlü LMS bir sınavı not ettiğinde, “%70 puan aldınız” demek yerine “Bu özel modülle ilgili soruları kaçırdın” diyebilir. Bağlam yardımı sadece öğrenciler değil, aynı zamanda kalıpları tespit edebildikleri için eğitimciler de vermek. Bir AI, belirli materyalleri sürekli olarak önerirse veya eğitimcileri belirli öğrenciler hakkında bilgilendirirse, öğretmenler sistemin adil hareket edip etmediğini kontrol edebilirler. Xai'nin amacı, AI'nın mantığını yeterince anlaşılabilir hale getirmektir, böylece insanların bilinçli kararlar alabilmeleri, sorular sorabilmeleri ve hatta gerektiğinde sonuçlara meydan okuyabilmeleridir.
Açık iletişim
Şeffaflığı artırmanın en pratik yollarından biri sadece öğrencilerle net bir şekilde iletişim kurmaktır. AI içerik önerirse, bir ödev not verirse veya bir bildirim gönderirse, öğrencilere nedeninin söylenmesi gerekir. Bu, düşük puan aldıkları bir konu hakkında kaynak önermek veya akranlarının benzer ilerlemesine göre kurslar önermek olabilir. Açık mesajlar güven oluşturur ve öğrencilerin bilgi ve becerileri üzerinde daha fazla kontrole sahip olmalarına yardımcı olur.
Paydaşları dahil etmek
Eğitimciler, yöneticiler ve öğrenen tasarımcılar gibi paydaşların AI'nın nasıl çalıştığını anlamaları gerekir. İlgili herkes sistemin ne yaptığını, hangi verileri kullandığını ve sınırlarının ne olduğunu bildiğinde, sorunları tespit etmek, performansı iyileştirmek ve adalet sağlamak daha kolay hale gelir. Örneğin, bir yönetici belirli öğrencilere sürekli olarak ekstra destek sunulduğunu görürse, algoritmanın doğru olup olmadığını veya ayarlanması gerekip gerekmediğini keşfedebilirler.
Etik yapay zeka odaklı öğrenme nasıl uygulanır
AI sistemleri için etik kontrol listesi
Yapay zeka odaklı öğrenme söz konusu olduğunda, sadece güçlü bir platform elde etmek yeterli değildir. Etik ve sorumlu bir şekilde kullanıldığından emin olmanız gerekir. Bu nedenle, yazılım seçerken etik bir AI kontrol listesine sahip olmak güzel. Yapay zeka destekli her öğrenme sistemi dört temel ilkeye dayanarak inşa edilmeli ve değerlendirilmelidir: adalet, hesap verebilirlik, şeffaflık ve kullanıcı kontrolü. Adalet, sistemin bir grup öğrenciyi diğerine tercih etmediğinden emin olmak anlamına gelir; Hesap verebilirlik, AI'nın yapabileceği hatalardan sorumlu biriyle ilgilidir; Şeffaflık, öğrencilerin kararların nasıl verildiğini bilmesini sağlar; ve kullanıcı kontrolü, öğrencilerin sonuçlara meydan okumasına veya belirli özelliklerden vazgeçmelerine olanak tanır.
İzleme
Yapay zeka odaklı bir öğrenme sistemi benimsedikten sonra, hala iyi çalıştığından emin olmak için sürekli değerlendirmeye ihtiyaç duyar. AI araçları gerçek zamanlı geri bildirim, performans analizi ve düzenli denetimlere göre gelişmelidir. Bunun nedeni, algoritmanın belirli verilere güvenebilmesi ve bir grup öğrenciyi istemeden dezavantajlı hale getirebilmesidir. Bu durumda, sadece izleme bu sorunları erken tespit etmenize ve zarar vermeden önce düzeltmenize yardımcı olacaktır.
Geliştiricileri ve eğitimcileri eğitmek
Her algoritma, seçim yapan kişiler tarafından şekillendirilir, bu nedenle AI odaklı öğrenme ile çalışan geliştiriciler ve eğitimciler için eğitim almak için önemlidir. Geliştiriciler için bu, eğitim verileri, model tasarımı ve optimizasyon gibi şeylerin nasıl önyargıya yol açabileceğini gerçekten anlamak anlamına gelir. Ayrıca net ve kapsayıcı sistemlerin nasıl oluşturulacağını bilmeleri gerekir. Öte yandan, eğitimciler ve öğrenen tasarımcılar AI araçlarına ne zaman güvenebileceklerini ve ne zaman sorgulamaları gerektiğini bilmelidir.
Çözüm
Yapay zeka odaklı öğrenmede adalet ve şeffaflık esastır. Geliştiriciler, eğitimciler ve diğer paydaşlar öğrencileri desteklemek için şekillendirme yapay zeka önceliklendirmelidir. Bu sistemlerin arkasındaki insanlar yolun her adımında etik seçimler yapmaya başlamalıdır, böylece herkes öğrenmek, büyümek ve gelişmek için adil bir şans elde eder.
Referanslar:
[1] Yapay zeka etiği
[2] AI ilkeleri
[3] AB AI Yasası: Yapay Zeka ile İlgili İlk Düzenleme
Bir yanıt yazın