TEDxWarwick
Kriti Sharma: How to keep human bias out of AI
Kriti Sharma: İnsanların ön yargısı yapay zekâdan nasıl uzak tutulabilir
Filmed:
Readability: 4
2,050,106 views
Yapay zekâ algoritmaları her an sizin için önemli kararlar alıyor; trafik sigortasına ne kadar ödeyeceğiniz veya iş görüşmenizin başarılı olup olmayacağı gibi. Peki bu makineler sistemlerine kodlanmış insan ön yargılarıyla geliştirilirse ne olur? Teknoloji uzmanı Kriti Sharma teknolojide çeşitliliğin olmamasının yapay zekâya nasıl sızdığını anlatıyor ve daha etik algoritmalar üretmemiz için üç yöntem sunuyor.
Kriti Sharma - AI technologist
Kriti Sharma creates AI technology to help address some of the toughest social challenges of our time -- from domestic violence to sexual health and inequality. Full bio
Kriti Sharma creates AI technology to help address some of the toughest social challenges of our time -- from domestic violence to sexual health and inequality. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
How many decisions
have been made about you today,
have been made about you today,
0
875
3768
Sizce sizin hakkınızda
kaç karar alınmıştır,
kaç karar alınmıştır,
bugün, bu hafta veya bu yıl içinde,
00:16
or this week or this year,
1
4667
2601
yapay zekâ tarafından?
00:19
by artificial intelligence?
2
7292
1958
00:22
I build AI for a living
3
10958
1685
Benim işim yapay zekâ oluşturmak.
00:24
so, full disclosure, I'm kind of a nerd.
4
12667
3017
Yani, daha da açmak gerekirse
bir inek öğrenciyim.
bir inek öğrenciyim.
00:27
And because I'm kind of a nerd,
5
15708
2393
Bir inek öğrenci olduğum için de
ne zaman yapay zekânın
iş imkânlarımızı çalması
iş imkânlarımızı çalması
00:30
wherever some new news story comes out
6
18125
2351
00:32
about artificial intelligence
stealing all our jobs,
stealing all our jobs,
7
20500
3434
veya robotların gerçek ülkelerden
vatandaşlık alması gibi bir haber çıksa
vatandaşlık alması gibi bir haber çıksa
00:35
or robots getting citizenship
of an actual country,
of an actual country,
8
23958
4185
arkadaşlarımın ve takipçilerimin
gelecek kaygısıyla mesaj attığı kişiyim.
gelecek kaygısıyla mesaj attığı kişiyim.
00:40
I'm the person my friends
and followers message
and followers message
9
28167
3142
00:43
freaking out about the future.
10
31333
1542
00:45
We see this everywhere.
11
33833
2101
Bunu her yerde görüyoruz.
00:47
This media panic that
our robot overlords are taking over.
our robot overlords are taking over.
12
35958
4893
Medya, robotlar yönetimi
ele geçiriyor diye panik hâlinde.
ele geçiriyor diye panik hâlinde.
00:52
We could blame Hollywood for that.
13
40875
1917
Bunun için Hollywood'u suçlayabiliriz.
00:56
But in reality, that's not the problem
we should be focusing on.
we should be focusing on.
14
44125
4125
Fakat gerçek şu ki
odaklanmamız gereken sorun bu değil.
odaklanmamız gereken sorun bu değil.
01:01
There is a more pressing danger,
a bigger risk with AI,
a bigger risk with AI,
15
49250
3643
Yapay zekâyla ilgili düzeltmemiz gereken
daha büyük bir tehlike var.
daha büyük bir tehlike var.
01:04
that we need to fix first.
16
52917
1583
01:07
So we are back to this question:
17
55417
2309
Bu yüzden yine şu soruya dönüyoruz:
01:09
How many decisions
have been made about you today by AI?
have been made about you today by AI?
18
57750
4708
Yapay zekâ bugün
sizin hakkınızda kaç karar aldı
sizin hakkınızda kaç karar aldı
ve bunlardan kaç tanesinde cinsiyetiniz,
milliyetiniz veya geçmişiniz baz alındı?
milliyetiniz veya geçmişiniz baz alındı?
01:15
And how many of these
19
63792
1976
01:17
were based on your gender,
your race or your background?
your race or your background?
20
65792
4500
01:24
Algorithms are being used all the time
21
72500
2768
Kim olduğumuz ve ne istediğimizle ilgili
kararlar vermek için
kararlar vermek için
01:27
to make decisions about who we are
and what we want.
and what we want.
22
75292
3833
algoritmalar her zaman kullanılıyor.
01:32
Some of the women in this room
will know what I'm talking about
will know what I'm talking about
23
80208
3643
Buradaki kadınların bir kısmı
ne demek istediğimi anlıyorlardır.
ne demek istediğimi anlıyorlardır.
YouTube'da hamilelik testi reklamlarını
bin kere sonuna kadar izlediyseniz,
bin kere sonuna kadar izlediyseniz,
01:35
if you've been made to sit through
those pregnancy test adverts on YouTube
those pregnancy test adverts on YouTube
24
83875
3768
01:39
like 1,000 times.
25
87667
2059
Facebook'ta doğum kliniği
reklamlarıyla karşılaştıysanız
reklamlarıyla karşılaştıysanız
01:41
Or you've scrolled past adverts
of fertility clinics
of fertility clinics
26
89750
2851
01:44
on your Facebook feed.
27
92625
2042
veya benim gibi
Hint izdivaç servisi reklamlarıyla,
Hint izdivaç servisi reklamlarıyla,
01:47
Or in my case, Indian marriage bureaus.
28
95625
2393
ne dediğimi alıyorsunuzdur.
01:50
(Laughter)
29
98042
1267
(Gülüşmeler)
01:51
But AI isn't just being used
to make decisions
to make decisions
30
99333
2976
Fakat yapay zekâ sadece
hangi ürünleri almak istediğimize
hangi ürünleri almak istediğimize
01:54
about what products we want to buy
31
102333
2601
veya hangi diziyi izlemek istediğimize
karar vermek için kullanılmıyor.
karar vermek için kullanılmıyor.
01:56
or which show we want to binge watch next.
32
104958
2500
02:01
I wonder how you'd feel about someone
who thought things like this:
who thought things like this:
33
109042
5184
Şöyle düşünen biriyle ilgili
ne düşünürdünüz merak ediyorum:
ne düşünürdünüz merak ediyorum:
"Siyahi veya Latin birinin,
borcunu zamanında ödeme ihtimali
borcunu zamanında ödeme ihtimali
02:06
"A black or Latino person
34
114250
1934
02:08
is less likely than a white person
to pay off their loan on time."
to pay off their loan on time."
35
116208
4125
beyaz birine göre daha düşük."
02:13
"A person called John
makes a better programmer
makes a better programmer
36
121542
2809
"John isimli biri, Mary isimli birinden
daha iyi programcılık yapar."
daha iyi programcılık yapar."
02:16
than a person called Mary."
37
124375
1667
02:19
"A black man is more likely to be
a repeat offender than a white man."
a repeat offender than a white man."
38
127250
5083
"Siyahi bir adamın suçlu olma olasılığı
beyaz bir adamdan daha fazla."
beyaz bir adamdan daha fazla."
02:26
You're probably thinking,
39
134958
1268
"Ne kadar da cinsiyetçi ve ırkçı biri."
diye düşünüyorsunuz, değil mi?
diye düşünüyorsunuz, değil mi?
02:28
"Wow, that sounds like a pretty sexist,
racist person," right?
racist person," right?
40
136250
3750
02:33
These are some real decisions
that AI has made very recently,
that AI has made very recently,
41
141000
4851
Bunlar, yakın bir zamanda yapay zekânın
ulaştığı gerçek kararlar.
ulaştığı gerçek kararlar.
Kararların dayanağı ise
biz insanlardan öğrendiği ön yargı.
biz insanlardan öğrendiği ön yargı.
02:37
based on the biases
it has learned from us,
it has learned from us,
42
145875
2934
02:40
from the humans.
43
148833
1250
02:43
AI is being used to help decide
whether or not you get that job interview;
whether or not you get that job interview;
44
151750
4809
Yapay zekâ; iş görüşmenizin
başarılı olup olmayacağına,
başarılı olup olmayacağına,
02:48
how much you pay for your car insurance;
45
156583
2393
trafik sigortasına ne kadar ödeyeceğinize,
kredi puanınızın ne kadar iyi olacağına
kredi puanınızın ne kadar iyi olacağına
02:51
how good your credit score is;
46
159000
1893
02:52
and even what rating you get
in your annual performance review.
in your annual performance review.
47
160917
3125
ve yıllık performans değerlendirmenizdeki
puana karar vermeye yardımcı olur.
puana karar vermeye yardımcı olur.
02:57
But these decisions
are all being filtered through
are all being filtered through
48
165083
3143
Fakat tüm bu kararlar, yapay zekânın
kimliğimiz, ırkımız, cinsiyetimiz
kimliğimiz, ırkımız, cinsiyetimiz
03:00
its assumptions about our identity,
our race, our gender, our age.
our race, our gender, our age.
49
168250
5875
ve yaşımız hakkındaki
varsayım filtrelerinden geçiyor.
varsayım filtrelerinden geçiyor.
03:08
How is that happening?
50
176250
2268
Peki bu nasıl gerçekleşiyor?
03:10
Now, imagine an AI is helping
a hiring manager
a hiring manager
51
178542
3517
Yapay zekânın, bir işe alım müdürünün
şirketin gelecek liderini bulmasına
yardım ettiğini düşünün.
yardım ettiğini düşünün.
03:14
find the next tech leader in the company.
52
182083
2851
Şimdiye kadar müdür,
çoğunlukla erkekleri işe almış.
çoğunlukla erkekleri işe almış.
03:16
So far, the manager
has been hiring mostly men.
has been hiring mostly men.
53
184958
3101
Böylece yapay zekâ,
erkeklerin programcı olmalarının
erkeklerin programcı olmalarının
03:20
So the AI learns men are more likely
to be programmers than women.
to be programmers than women.
54
188083
4750
kadınlara göre
daha olası olduğunu öğrenir
daha olası olduğunu öğrenir
03:25
And it's a very short leap from there to:
55
193542
2892
ve şu sonuca ulaşması uzun sürmez:
"Erkek, kadından daha iyi programcı olur."
"Erkek, kadından daha iyi programcı olur."
03:28
men make better programmers than women.
56
196458
2042
03:31
We have reinforced
our own bias into the AI.
our own bias into the AI.
57
199417
3726
Kendi ön yargılarımızı
yapay zekâya dayatıyoruz
yapay zekâya dayatıyoruz
ve artık yapay zekâ kadın adayları eliyor.
03:35
And now, it's screening out
female candidates.
female candidates.
58
203167
3625
Bir dakika, eğer işe alım müdürü
kadın adayları eleseydi
kadın adayları eleseydi
03:40
Hang on, if a human
hiring manager did that,
hiring manager did that,
59
208917
3017
haksızlığa uğramış olurduk,
buna izin vermezdik.
buna izin vermezdik.
03:43
we'd be outraged, we wouldn't allow it.
60
211958
2351
Böyle cinsiyet ayrımcılığı kabul edilemez.
03:46
This kind of gender
discrimination is not OK.
discrimination is not OK.
61
214333
3476
03:49
And yet somehow,
AI has become above the law,
AI has become above the law,
62
217833
4518
Ama bir şekilde yapay zekâ,
yasaların önüne geçti
yasaların önüne geçti
çünkü kararı bir makine aldı.
03:54
because a machine made the decision.
63
222375
2083
03:57
That's not it.
64
225833
1518
Hayır, öyle değil.
Yapay zekâyla etkileşimimizde
ön yargılarımızı güçlendiriyoruz.
ön yargılarımızı güçlendiriyoruz.
03:59
We are also reinforcing our bias
in how we interact with AI.
in how we interact with AI.
65
227375
4875
04:04
How often do you use a voice assistant
like Siri, Alexa or even Cortana?
like Siri, Alexa or even Cortana?
66
232917
5976
Siri, Alexa veya Cortana gibi asistanları
ne sıklıkta kullanıyorsunuz?
ne sıklıkta kullanıyorsunuz?
Hepsinin iki ortak özelliği var.
04:10
They all have two things in common:
67
238917
2559
Birincisi, ismimi hiçbir zaman
doğru söyleyemiyorlar.
doğru söyleyemiyorlar.
04:13
one, they can never get my name right,
68
241500
3101
04:16
and second, they are all female.
69
244625
2667
İkincisi, hepsi kadın.
04:20
They are designed to be
our obedient servants,
our obedient servants,
70
248417
2767
Bizim itaatkâr hizmetçimiz olmak için
tasarlanmışlar;
tasarlanmışlar;
ışığınızı açıp kapatıyor,
alışveriş siparişlerinizi veriyorlar.
alışveriş siparişlerinizi veriyorlar.
04:23
turning your lights on and off,
ordering your shopping.
ordering your shopping.
71
251208
3250
Tabii erkek yapay zekâlar da var.
04:27
You get male AIs too,
but they tend to be more high-powered,
but they tend to be more high-powered,
72
255125
3309
Fakat onlar daha güçlüler,
örneğin IBM Watson;
örneğin IBM Watson;
04:30
like IBM Watson,
making business decisions,
making business decisions,
73
258458
3059
şirketler için kararlar veriyorlar,
örneğin Satış Kadrosu Einstein;
örneğin Satış Kadrosu Einstein;
04:33
Salesforce Einstein
or ROSS, the robot lawyer.
or ROSS, the robot lawyer.
74
261541
3792
veya avukatlık yapıyorlar,
mesela ROSS.
mesela ROSS.
04:38
So poor robots, even they suffer
from sexism in the workplace.
from sexism in the workplace.
75
266208
4060
Yani zavallı robotlar, onlar bile
iş yerinde cinsiyetçilikle karşılaşıyor.
iş yerinde cinsiyetçilikle karşılaşıyor.
04:42
(Laughter)
76
270292
1125
(Gülüşmeler)
04:44
Think about how these two things combine
77
272542
2851
Bu ikisinin birleşip
günümüz yapay zekâ dünyasında büyüyen
çocukları nasıl etkilediğini bir düşünün.
çocukları nasıl etkilediğini bir düşünün.
04:47
and affect a kid growing up
in today's world around AI.
in today's world around AI.
78
275417
5309
04:52
So they're doing some research
for a school project
for a school project
79
280750
2934
Mesela bir okul ödevi için
araştırma yapıyorlar,
araştırma yapıyorlar,
Google'da CEO görsellerine bakıyorlar
04:55
and they Google images of CEO.
80
283708
3018
ve algoritma onlara
çoğunlukla erkekleri gösteriyor.
çoğunlukla erkekleri gösteriyor.
04:58
The algorithm shows them
results of mostly men.
results of mostly men.
81
286750
2893
Sonra, kişisel asistan
görsellerine bakıyorlar
görsellerine bakıyorlar
05:01
And now, they Google personal assistant.
82
289667
2559
ve tahmin ettiğiniz gibi algoritma
çoğunlukla kadınları gösteriyor.
çoğunlukla kadınları gösteriyor.
05:04
As you can guess,
it shows them mostly females.
it shows them mostly females.
83
292250
3434
Daha sonra biraz müzik dinlemek
veya yiyecek sipariş etmek istiyorlar
veya yiyecek sipariş etmek istiyorlar
05:07
And then they want to put on some music,
and maybe order some food,
and maybe order some food,
84
295708
3601
ve itaatkâr kadın kişisel asistanlarına
siparişlerini emrediyorlar.
siparişlerini emrediyorlar.
05:11
and now, they are barking orders
at an obedient female voice assistant.
at an obedient female voice assistant.
85
299333
6584
05:19
Some of our brightest minds
are creating this technology today.
are creating this technology today.
86
307542
5309
En parlak zekâlarımızın bazıları
günümüzde bu teknolojiyi üretiyor.
günümüzde bu teknolojiyi üretiyor.
05:24
Technology that they could have created
in any way they wanted.
in any way they wanted.
87
312875
4184
İstedikleri her türde
üretebilecekleri teknolojiyi,
üretebilecekleri teknolojiyi,
1960'ların "Mad Man"daki
asistanlar tarzında üretmeyi seçiyorlar.
asistanlar tarzında üretmeyi seçiyorlar.
05:29
And yet, they have chosen to create it
in the style of 1950s "Mad Man" secretary.
in the style of 1950s "Mad Man" secretary.
88
317083
5685
05:34
Yay!
89
322792
1500
Yaşasın!
05:36
But OK, don't worry,
90
324958
1310
Ama endişelenmeyin,
konuşmamı, cinsiyetçi ve ırkçı makinelerin
yönettiği bir dünyaya doğru
yönettiği bir dünyaya doğru
05:38
this is not going to end
with me telling you
with me telling you
91
326292
2059
05:40
that we are all heading towards
sexist, racist machines running the world.
sexist, racist machines running the world.
92
328375
3477
ilerlediğimizi söyleyerek bitirmeyeceğim.
05:44
The good news about AI
is that it is entirely within our control.
is that it is entirely within our control.
93
332792
5791
İyi haber şu ki
yapay zekâ tümüyle bizim kontrolümüzde.
05:51
We get to teach the right values,
the right ethics to AI.
the right ethics to AI.
94
339333
4000
Ona, doğru etik değerleri öğretebiliriz.
05:56
So there are three things we can do.
95
344167
2184
Bu konuda yapabileceğimiz üç şey var.
05:58
One, we can be aware of our own biases
96
346375
3351
Birincisi, kendi ön yargılarımızın
ve makinelerin ön yargılarının
ve makinelerin ön yargılarının
06:01
and the bias in machines around us.
97
349750
2726
farkında olabiliriz.
06:04
Two, we can make sure that diverse teams
are building this technology.
are building this technology.
98
352500
4518
İkincisi, bu teknolojiyi çeşitli grupların
ürettiğinden emin olabiliriz.
ürettiğinden emin olabiliriz.
Üçüncüsü, yapay zekânın öğrenmesi için
ona çeşitli tecrübeler sunabiliriz.
ona çeşitli tecrübeler sunabiliriz.
06:09
And three, we have to give it
diverse experiences to learn from.
diverse experiences to learn from.
99
357042
4916
06:14
I can talk about the first two
from personal experience.
from personal experience.
100
362875
3309
Kişisel tecrübelerime dayanarak
ilk ikisi hakkında konuşabilirim.
ilk ikisi hakkında konuşabilirim.
06:18
When you work in technology
101
366208
1435
Teknolojiyle çalışıyorsanız
ve bir Mark Zuckerberg
ya da Elon Musk gibi görünmüyorsanız
ya da Elon Musk gibi görünmüyorsanız
06:19
and you don't look like
a Mark Zuckerberg or Elon Musk,
a Mark Zuckerberg or Elon Musk,
102
367667
3392
06:23
your life is a little bit difficult,
your ability gets questioned.
your ability gets questioned.
103
371083
3750
hayatınız biraz zor olur,
yetenekleriniz sorgulanır.
yetenekleriniz sorgulanır.
06:27
Here's just one example.
104
375875
1393
Bir örnek vereyim.
06:29
Like most developers,
I often join online tech forums
I often join online tech forums
105
377292
3726
Çoğu geliştirici gibi ben de sık sık
çevrim içi teknoloji forumlarına katılıp
çevrim içi teknoloji forumlarına katılıp
06:33
and share my knowledge to help others.
106
381042
3226
başkalarına yardımcı olmak için
bildiklerimi paylaşırım.
bildiklerimi paylaşırım.
06:36
And I've found,
107
384292
1309
Şunu anladım ki kendi fotoğrafım
ve kendi ismimle oturum açtığımda
ve kendi ismimle oturum açtığımda
06:37
when I log on as myself,
with my own photo, my own name,
with my own photo, my own name,
108
385625
3976
06:41
I tend to get questions
or comments like this:
or comments like this:
109
389625
4601
şu tarz sorular ve yorumlar alıyorum:
06:46
"What makes you think
you're qualified to talk about AI?"
you're qualified to talk about AI?"
110
394250
3000
"Yapay zekâyla ilgili konuşacak
vasıfta olduğunu düşündüren şey ne?"
vasıfta olduğunu düşündüren şey ne?"
"Makine öğrenimi hakkında bilgili
olduğunu düşünmeni sağlayan ne?"
olduğunu düşünmeni sağlayan ne?"
06:50
"What makes you think
you know about machine learning?"
you know about machine learning?"
111
398458
3476
06:53
So, as you do, I made a new profile,
112
401958
3435
Sonra, kendime yeni bir profil oluşturdum,
kendi fotoğrafım yerine
kendi fotoğrafım yerine
06:57
and this time, instead of my own picture,
I chose a cat with a jet pack on it.
I chose a cat with a jet pack on it.
113
405417
4851
sırtında roket olan bir kedi
fotoğrafı koydum
fotoğrafı koydum
07:02
And I chose a name
that did not reveal my gender.
that did not reveal my gender.
114
410292
2458
ve cinsiyetimi belli etmeyen
bir isim seçtim.
bir isim seçtim.
07:05
You can probably guess
where this is going, right?
where this is going, right?
115
413917
2726
Bu işin nereye gittiğini
tahmin ettiniz değil mi?
tahmin ettiniz değil mi?
07:08
So, this time, I didn't get any of those
patronizing comments about my ability
patronizing comments about my ability
116
416667
6392
Bu sefer yeteneğim hakkında
küçümseyici yorumlar almadım
küçümseyici yorumlar almadım
07:15
and I was able to actually
get some work done.
get some work done.
117
423083
3334
ve işe yarar bir şeyler yapabildim.
07:19
And it sucks, guys.
118
427500
1851
Bu berbat bir durum.
07:21
I've been building robots since I was 15,
119
429375
2476
15 yaşından beri robot yapıyorum,
birkaç bilgisayar bilimi derecem var
birkaç bilgisayar bilimi derecem var
07:23
I have a few degrees in computer science,
120
431875
2268
ama yine de işimin ciddiye alınması için
cinsiyetimi gizlemek zorundayım.
cinsiyetimi gizlemek zorundayım.
07:26
and yet, I had to hide my gender
121
434167
2434
07:28
in order for my work
to be taken seriously.
to be taken seriously.
122
436625
2250
07:31
So, what's going on here?
123
439875
1893
Bu ne demek oluyor?
07:33
Are men just better
at technology than women?
at technology than women?
124
441792
3208
Teknolojide erkekler
kadınlardan daha mı iyi?
kadınlardan daha mı iyi?
07:37
Another study found
125
445917
1559
Bir araştırmada, kadın kodlayıcılar
benim gibi cinsiyetlerini gizlediklerinde
benim gibi cinsiyetlerini gizlediklerinde
07:39
that when women coders on one platform
hid their gender, like myself,
hid their gender, like myself,
126
447500
4934
kodlarının erkeklere oranla yüzde dört
daha fazla kabul edildiği bulunmuş.
daha fazla kabul edildiği bulunmuş.
07:44
their code was accepted
four percent more than men.
four percent more than men.
127
452458
3250
07:48
So this is not about the talent.
128
456542
2916
Yani bunun yetenekle ilgisi yok.
07:51
This is about an elitism in AI
129
459958
2893
Bu, bir programcının belirli bir kişi gibi
görünmesi gerektiğini söyleyen
görünmesi gerektiğini söyleyen
07:54
that says a programmer
needs to look like a certain person.
needs to look like a certain person.
130
462875
2792
yapay zekânın elitliği.
07:59
What we really need to do
to make AI better
to make AI better
131
467375
3101
Yapay zekâyı geliştirmek için
yapmamız gereken şey
yapmamız gereken şey
08:02
is bring people
from all kinds of backgrounds.
from all kinds of backgrounds.
132
470500
3042
her türden geçmişe sahip
insanları bir araya getirmek.
insanları bir araya getirmek.
08:06
We need people who can
write and tell stories
write and tell stories
133
474542
2559
Yapay zekâ kişilikleri oluşturmamıza
yardım edecek hikâyeler yazıp anlatabilen,
yardım edecek hikâyeler yazıp anlatabilen,
08:09
to help us create personalities of AI.
134
477125
2167
08:12
We need people who can solve problems.
135
480208
2042
problem çözebilen,
farklı zorluklarla yüzleşebilen,
farklı zorluklarla yüzleşebilen,
08:15
We need people
who face different challenges
who face different challenges
136
483125
3768
çözülmesi gereken gerçek sorunların
neler olduğunu söyleyebilen
neler olduğunu söyleyebilen
08:18
and we need people who can tell us
what are the real issues that need fixing
what are the real issues that need fixing
137
486917
5351
ve bu sorunları teknolojinin çözmesi için
yöntemler öneren kişilere ihtiyacımız var.
yöntemler öneren kişilere ihtiyacımız var.
08:24
and help us find ways
that technology can actually fix it.
that technology can actually fix it.
138
492292
3041
08:29
Because, when people
from diverse backgrounds come together,
from diverse backgrounds come together,
139
497833
3726
Çünkü çeşitli geçmişe sahip insanlar
bir araya geldiğine,
bir araya geldiğine,
yapılanı olması gerektiği gibi yaptığında
imkânlar sınırsız olur.
imkânlar sınırsız olur.
08:33
when we build things in the right way,
140
501583
2143
08:35
the possibilities are limitless.
141
503750
2042
İşte bunun hakkında konuşmak istiyorum.
08:38
And that's what I want to end
by talking to you about.
by talking to you about.
142
506750
3309
Daha az ırkçı robotlar,
işimizi elimizden alacak daha az makine
işimizi elimizden alacak daha az makine
08:42
Less racist robots, less machines
that are going to take our jobs --
that are going to take our jobs --
143
510083
4225
ve teknolojinin aslında neler
başarabileceği hakkında daha fazla şey.
başarabileceği hakkında daha fazla şey.
08:46
and more about what technology
can actually achieve.
can actually achieve.
144
514332
3125
08:50
So, yes, some of the energy
in the world of AI,
in the world of AI,
145
518292
3434
Yani evet, yapay zekâ dünyasında,
teknoloji dünyasında enerjinin bir kısmı
teknoloji dünyasında enerjinin bir kısmı
08:53
in the world of technology
146
521750
1393
yayın akışınızda hangi reklamları
gördüğünüzle ilgili olacak.
gördüğünüzle ilgili olacak.
08:55
is going to be about
what ads you see on your stream.
what ads you see on your stream.
147
523167
4267
Ama birçoğu, dünyayı daha iyi
bir yer yapmak için harcanacak.
bir yer yapmak için harcanacak.
08:59
But a lot of it is going towards
making the world so much better.
making the world so much better.
148
527458
5209
Demokratik Kongo Cumhuriyeti'nde
hamile bir kadın düşünün.
hamile bir kadın düşünün.
09:05
Think about a pregnant woman
in the Democratic Republic of Congo,
in the Democratic Republic of Congo,
149
533500
3768
09:09
who has to walk 17 hours
to her nearest rural prenatal clinic
to her nearest rural prenatal clinic
150
537292
4184
Kontrole gitmek için en yakın
doğum kliniğine 17 saat yürümek zorunda.
doğum kliniğine 17 saat yürümek zorunda.
09:13
to get a checkup.
151
541500
1851
Bunun yerine telefonundan
tanı konulabilseydi?
tanı konulabilseydi?
09:15
What if she could get diagnosis
on her phone, instead?
on her phone, instead?
152
543375
2917
09:19
Or think about what AI could do
153
547750
1809
Her üç kadından birinin aile içi şiddete
maruz kaldığı Güney Afrika'yı
maruz kaldığı Güney Afrika'yı
09:21
for those one in three women
in South Africa
in South Africa
154
549583
2726
ve yapay zekânın bu kadınlar için
yapabileceklerini bir düşünün.
yapabileceklerini bir düşünün.
09:24
who face domestic violence.
155
552333
2125
Buna karşı ses çıkarmaları güvenli değilse
09:27
If it wasn't safe to talk out loud,
156
555083
2726
tehlikeye dikkat çekmek
ve finansal ve hukuki destek almak için
ve finansal ve hukuki destek almak için
09:29
they could get an AI service
to raise alarm,
to raise alarm,
157
557833
2476
09:32
get financial and legal advice.
158
560333
2459
bir yapay zekâ hizmeti edinebilirler.
09:35
These are all real examples of projects
that people, including myself,
that people, including myself,
159
563958
5018
Bunların hepsi ben de dahil insanların,
üzerinde çalıştığı gerçek projeler.
üzerinde çalıştığı gerçek projeler.
09:41
are working on right now, using AI.
160
569000
2500
09:45
So, I'm sure in the next couple of days
there will be yet another news story
there will be yet another news story
161
573542
3601
Eminim ki birkaç gün içinde
varoluşsal tehlikeyle ilgili
varoluşsal tehlikeyle ilgili
09:49
about the existential risk,
162
577167
2684
veya robotların işlerinizi elinizden
alacağı hakkında yeni haberler çıkacak.
alacağı hakkında yeni haberler çıkacak.
09:51
robots taking over
and coming for your jobs.
and coming for your jobs.
163
579875
2434
(Gülüşmeler)
09:54
(Laughter)
164
582333
1018
Böyle bir şey olduğunda
09:55
And when something like that happens,
165
583375
2309
gelecekle ilgili endişelenenlerden
yine aynı mesajları alacağım.
yine aynı mesajları alacağım.
09:57
I know I'll get the same messages
worrying about the future.
worrying about the future.
166
585708
3601
10:01
But I feel incredibly positive
about this technology.
about this technology.
167
589333
3667
Ama ben teknoloji hakkında
son derece olumlu hissediyorum.
son derece olumlu hissediyorum.
10:07
This is our chance to remake the world
into a much more equal place.
into a much more equal place.
168
595458
5959
Bu, dünyayı çok daha eşit bir yer
yapabilmemiz için bir şans.
yapabilmemiz için bir şans.
10:14
But to do that, we need to build it
the right way from the get go.
the right way from the get go.
169
602458
4000
Fakat bunu yapabilmek için en temelden
itibaren doğru inşa etmemiz gerekiyor.
itibaren doğru inşa etmemiz gerekiyor.
10:19
We need people of different genders,
races, sexualities and backgrounds.
races, sexualities and backgrounds.
170
607667
5083
Farklı cinsiyet, ırk, cinsel yönelim
ve geçmişlerden insana ihtiyacımız var.
ve geçmişlerden insana ihtiyacımız var.
Sadece sahibinin emrini yerine getiren
kadın makinelere değil
kadın makinelere değil
10:26
We need women to be the makers
171
614458
2476
10:28
and not just the machines
who do the makers' bidding.
who do the makers' bidding.
172
616958
3000
üretici olan kadınlara ihtiyacımız var.
Makinelere ne öğrettiğimize
ve hangi verileri verdiğimize
ve hangi verileri verdiğimize
10:33
We need to think very carefully
what we teach machines,
what we teach machines,
173
621875
3768
10:37
what data we give them,
174
625667
1642
çok dikkat etmeliyiz ki
geçmiş hatalarımızı tekrarlamasınlar.
geçmiş hatalarımızı tekrarlamasınlar.
10:39
so they don't just repeat
our own past mistakes.
our own past mistakes.
175
627333
3125
10:44
So I hope I leave you
thinking about two things.
thinking about two things.
176
632125
3542
Umarım iki şey hakkında
düşünerek buradan ayrılırsınız.
düşünerek buradan ayrılırsınız.
Birincisi, ön yargılar.
10:48
First, I hope you leave
thinking about bias today.
thinking about bias today.
177
636542
4559
Doğum kliniklerine veya bahis sitelerine
ilgi duyduğunuzu varsayan
ilgi duyduğunuzu varsayan
10:53
And that the next time
you scroll past an advert
you scroll past an advert
178
641125
3184
10:56
that assumes you are interested
in fertility clinics
in fertility clinics
179
644333
2810
bir reklamla karşılaştığınızda
umarım düşünüp hatırlarsınız ki
umarım düşünüp hatırlarsınız ki
10:59
or online betting websites,
180
647167
2851
11:02
that you think and remember
181
650042
2017
11:04
that the same technology is assuming
that a black man will reoffend.
that a black man will reoffend.
182
652083
4625
aynı teknoloji, siyahi bir adamın
tekrar suç işleyeceğini varsayıyor,
tekrar suç işleyeceğini varsayıyor,
bir kadının, kişisel asistan olmasının,
CEO olmasından olası olduğunu varsayıyor.
CEO olmasından olası olduğunu varsayıyor.
11:09
Or that a woman is more likely
to be a personal assistant than a CEO.
to be a personal assistant than a CEO.
183
657833
4167
Umarım bu, size bir şeyler
yapmamız gerektiğini hatırlatır.
yapmamız gerektiğini hatırlatır.
11:14
And I hope that reminds you
that we need to do something about it.
that we need to do something about it.
184
662958
3709
İkincisi,
11:20
And second,
185
668917
1851
geleceğimiz için olağanüstü
bir güç olacak yapay zekâ oluşturmak için
bir güç olacak yapay zekâ oluşturmak için
11:22
I hope you think about the fact
186
670792
1892
11:24
that you don't need to look a certain way
187
672708
1976
belli bir şekilde görünmenize
11:26
or have a certain background
in engineering or technology
in engineering or technology
188
674708
3851
veya mühendislik ya da teknoloji
geçmişinizin olmasına gerek yok.
geçmişinizin olmasına gerek yok.
11:30
to create AI,
189
678583
1268
11:31
which is going to be
a phenomenal force for our future.
a phenomenal force for our future.
190
679875
2875
11:36
You don't need to look
like a Mark Zuckerberg,
like a Mark Zuckerberg,
191
684166
2143
Mark Zuckerberg gibi
görünmenize gerek yok,
görünmenize gerek yok,
11:38
you can look like me.
192
686333
1250
benim gibi görünebilirsiniz.
En uç durumlar da dahil herkes için
yapay zekâ oluşturması için
yapay zekâ oluşturması için
11:41
And it is up to all of us in this room
193
689250
2893
11:44
to convince the governments
and the corporations
and the corporations
194
692167
2726
devleti ve şirketleri iknâ etmek
11:46
to build AI technology for everyone,
195
694917
2892
11:49
including the edge cases.
196
697833
2393
ve geleceğin olağanüstü teknolojisiyle
ilgili eğitim almak hepimizin görevi.
ilgili eğitim almak hepimizin görevi.
11:52
And for us all to get education
197
700250
2059
11:54
about this phenomenal
technology in the future.
technology in the future.
198
702333
2375
Çünkü bunu yaptığımızda
11:58
Because if we do that,
199
706167
2017
yapay zekâyla yapabileceklerimizin için
ilk adımı atmış olacağız.
ilk adımı atmış olacağız.
12:00
then we've only just scratched the surface
of what we can achieve with AI.
of what we can achieve with AI.
200
708208
4893
Teşekkürler.
12:05
Thank you.
201
713125
1268
(Alkışlar)
12:06
(Applause)
202
714417
2708
ABOUT THE SPEAKER
Kriti Sharma - AI technologistKriti Sharma creates AI technology to help address some of the toughest social challenges of our time -- from domestic violence to sexual health and inequality.
Why you should listen
Kriti Sharma is the Founder of AI for Good, an organization focused on building scalable technology solutions for social good. In 2018, she also launched rAInbow, a digital companion for women facing domestic violence in South Africa. This service reached nearly 200,000 conversations within the first 100 days, breaking down the stigma of gender-based violence. In 2019, she collaborated with the Population Foundation of India to launch Dr. Sneha, an AI-powered digital character to engage with young people about sexual health, an issue that is still considered a taboo in India.
Sharma was recently named in the Forbes "30 Under 30" list for advancements in AI. She was appointed a United Nations Young Leader in 2018 and is an advisor to both the United Nations Technology Innovation Labs and to the UK Government’s Centre for Data Ethics and Innovation.
Kriti Sharma | Speaker | TED.com