Sözlüğe dön

Önyargı ve adalet

Bias and fairness

D5

Önyargı ve adalet, sistematik kalıpların, seçimlerin ve etkilerin bir yapay zekâ sisteminde eşitsiz veya adaletsiz sonuçlar doğurabilmesini ve bu sonuçların bağlam içinde nasıl değerlendirildiğini ele alır.

İnceleme durumu: 2027-02-24

Teknik açıklama

Verinin, tasarımın, insan kararlarının, dağıtımın, etkilenen grupların ve değerlendirme arkasındaki değer seçimlerinin incelenmesini gerektirir.

Kavramsal sınırlar

Önyargı tek bir istatistiksel eşitsizlikten daha geniştir ve adalet evrensel olarak uyumlu tek bir metrik değildir.

Sağlayıcıdan bağımsız örnek

İşe alım ön eleme ekibi, ilgili gruplardaki hata kalıplarını karşılaştırabilir, veri ve iş akışı seçimlerini inceleyebilir ve seçilen adalet ölçütünün belirtilen kullanıma neden uyduğunu belgeleyebilir.

Sınırlılıklar

Bir adalet ölçütündeki olumlu sonuç, önyargının yapısal, veriyle ilgili, insan kaynaklı veya dağıtım kaynaklı nedenlerini ortadan kaldırmaz.

İlişkili kavramlar

Atomik iddialar ve kanıt

  1. 1.1NIST SP 1270, Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence
    Kaynak
    NIST SP 1270, Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence
    Kaynak rolü
    Yetkili kaynak
    Tam konum
    Executive Summary, printed p. i, and Section 2.1.2, printed pp. 6-9
    Desteklenen iddia
    NIST, sistemik, hesaplamalı ve insan kaynaklı önyargıyı yapay zekâ bağlamları ve yaşam döngüsü aşamaları boyunca ortaya çıkabilen ayrı kaynaklar olarak tanımlar.
    Son doğrulama
    Gözden geçirme tarihi
    Kapsam sınırlaması
    Bu taksonomi incelemeyi destekler; gözlenen her eşitsizliği hukuka aykırı ayrımcılığın kanıtı yapmaz.
    1.2OECD AI Principles
    Kaynak
    OECD AI Principles
    Kaynak rolü
    Yetkili kaynak
    Tam konum
    Human rights and democratic values, including fairness and privacy
    Desteklenen iddia
    NIST, sistemik, hesaplamalı ve insan kaynaklı önyargıyı yapay zekâ bağlamları ve yaşam döngüsü aşamaları boyunca ortaya çıkabilen ayrı kaynaklar olarak tanımlar.
    Son doğrulama
    Gözden geçirme tarihi
    Kapsam sınırlaması
    Bu taksonomi incelemeyi destekler; gözlenen her eşitsizliği hukuka aykırı ayrımcılığın kanıtı yapmaz.
  2. 2.1NIST SP 1270, Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence
    Kaynak
    NIST SP 1270, Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence
    Kaynak rolü
    Yetkili kaynak
    Tam konum
    Section 3.2.1, printed pp. 30-32
    Desteklenen iddia
    NIST, adaletin bağlama bağlı olduğunu ve adalet ölçütlerinin evrensel olarak uyumlu tek bir ölçü yerine ödünleşimler içerebileceğini belirtir.
    Son doğrulama
    Gözden geçirme tarihi
    Kapsam sınırlaması
    Ödünleşimlerin varlığı, önlenebilir zararı mazur göstermez veya seçilen değerlendirme bağlamını gerekçelendirme ihtiyacını ortadan kaldırmaz.
    2.2Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), consolidated text of 27 July 2026 — D5 instrument slice
    Kaynak
    Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), consolidated text of 27 July 2026 — D5 instrument slice
    Kaynak rolü
    Yetkili kaynak
    Tam konum
    Article 10(2)(f)-(g), consolidated text of 27 July 2026
    Desteklenen iddia
    NIST, adaletin bağlama bağlı olduğunu ve adalet ölçütlerinin evrensel olarak uyumlu tek bir ölçü yerine ödünleşimler içerebileceğini belirtir.
    Son doğrulama
    Gözden geçirme tarihi
    Kapsam sınırlaması
    Ödünleşimlerin varlığı, önlenebilir zararı mazur göstermez veya seçilen değerlendirme bağlamını gerekçelendirme ihtiyacını ortadan kaldırmaz.