How does artificial intelligence evaluate? an examination into the deployment ofartificial intelligence in the Turkish ecosystem
Yapay zeka nasıl değerlendirir? Türkiye ekosisteminde yapay zekanın yerleşimi üzerine bir inceleme
- Tez No: 703213
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT SOYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
- Anahtar Kelimeler: Ayrımcılık, Ekosistem, Kapitalizm, Sosyal inşaa, Taraflılık, Teknoloji, Teknolojik determinizm, Yapay zeka, Discrimination, Ecosystem, Capitalism, Social construction, Bias, Technology, Technological determinism, Artificial intelligence
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zekanın gelişmesi ile birlikte makine temelli uygulamalar her geçen gün insanların hayatına daha fazla girmektedir. Yapay zekanın özellikle karar verme mekanizması olarak kullanılması ile son yıllarda yapılan araştırmalar yapay zekanın taraflı olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada yapay zekanın taraflılığı ve ayrımcı davranışları detaylıca incelemektedir. Yapay zekanın taraflılığına sebep olan toplumsal aktarımlar, veri bazlı etkenler ve teknik sebepler anlatılmış, taraflılığın sebeplerine ilişkin genel bir çerçeve gösterilmiştir. Tartışma zemini için modeler sunulmuş ve“taraflılık, ayrımcılık, şirketler ve sistem”bağlamında yapay zeka ve teknolojinin toplumsal olarak şekillendirilişi incelenmiştir. Türkiye ekosistemi üzerinden şirketlerin yapay zekaya ilişkin tutumları görüşmeler aracılığıyla belirlenerek yapay zekanın taraflılığının özünde yatan sebepler araştırılmıştır. Teknolojinin sosyal inşası çerçevesinde yapay zeka taraflılığının ekonomik yapıyla ve kapitalist sistemle yapısal bağı işaret edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the development of artificial intelligence, machine-based applications are entering people's lives more and more every day. With artificial intelligence, especially as a decision-making mechanism, research conducted in recent years shows that artificial intelligence is biased. This study examines the bias and discriminatory behavior of artificial intelligence in detail. Inherited bias, data-based factors, and technical reasons that cause artificial intelligence bias are explained, and a general framework for the reasons for bias is shown. Models are presented for the discussion ground and the social shaping of artificial intelligence and technology in the context of“biasedness, discrimination, companies, and the system”is examined. The underlying reasons for the bias of artificial intelligence have been investigated. For this, Turkey's ecosystem is taken as a case study, and companies' attitudes towards the bias of AI are examined through interviews. Within the framework of social shaping theory, the structural connection between the bias of artificial intelligence and the economic structure and capitalist system has been pointed out.
Benzer Tezler
- Promptshıeld: polıcy-aware data loss preventıon framework for generatıve AI prompts
Promptshıeld: Politika farkındalıklı üretken yapay zekâ istemleri için veri kaybı önleme çerçevesi
EZGİ KELEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Ceza muhakemesi hukukunda gizli soruşturmacı görevlendirilmesi
The appointment of an undercover investigator in criminal procedure law
UMUR AKSAKAL
- İletişimsel yapay zekâ teknolojisi ve sanatsal üretim pratiklerine olan etkileri
Communicational artificial intelligence technology and its effects on artistic production practices
BEYZA ÇABUK
- Yeniden yazımlarla yeniden yazılanlar: Frankensteın'da yeniden yazılan metin, yazar ve çevirmen imgeleri üzerine feminist bir inceleme
The rewritten in rewritings: A feminist analysis on the rewritten images of the text, author and translator in Frankenstein
MERVE SEVTAP SÜREN
- Rektum kanserinde neoadjuvan tedaviye cevabın değerlendirilmesinde derin öğrenmenin yeri
The role of deep learning in the evaluation of the response toneoadjuvant chemoradiotherapy in rectal cancer
EDA CİNGÖZ
