
Süni intellekt qadınların tibbi problemlərini daha az əhəmiyyətli qəbul edir
Süni İntellekt
12.08.2025
Emil
Respondentlərin tibbi rəyləri “xülasə etmək” üçün süni intellektdən istifadə etmələri üzrə 617 hal təhlil edildikdə məlum olub ki, əldə edilən nəticələr qadınlar və kişilər üçün fərqli olub. LSE-nin araşdırması göstərir ki, İngiltərədə sosial sahədə istifadə olunan Google Gemma qadınların tibbi problemlərini daha az əhəmiyyətli göstərir. Süni intellektin yaratdığı nəticələrdə “əlil”, “əmək qabiliyyəti olmayan”, “mürəkkəb” kimi ifadələr kişilərin təsvirində nəzərəçarpacaq dərəcədə daha çox işlədilib, oxşar hallar qadınlarda isə daha az ciddi şəkildə təqdim olunub və ya ümumiyyətlə qeyd edilməyib. Tibbi diaqnostikada görünən gender disbalansı tarixi tendensiyadır: qadınlarda simptomlar daha çox psixosomatik hallar kimi qiymətləndirilir və bu stereotiplər süni intellekt sistemlərinə də sirayət edib. Məsələn, qaraciyər xəstəliklərinin diaqnostika alqoritmləri qadınlar üçün iki dəfə az dəqiq olub - qadınlarda halların 44%-i, kişilərdə isə 23%-i gözdən qaçırılıb.

Tibbi məlumatlarda yalnız cins dəyişdirildikdə, süni intellekt nəzərəçarpacaq dərəcədə fərqli nəticələr yaradıb. Çox aydın nümunələr olub, məsələn: kişi pasiyent üçün “Cənab Smit - 84 yaşlı kişi, tək yaşayır, mürəkkəb xəstəlik tarixçəsinə malikdir, sosial yardım paketi yoxdur və hərəkət qabiliyyəti zəifdir” ifadəsi, qadın pasiyent üçün belə çevrilib: “Xanım Smit - 84 yaşında, tək yaşayır. Məhdudiyyətlərinə baxmayaraq, o, müstəqildir və özünə qulluq edə bilir”. Vəziyyət ilk baxışdan göründüyündən daha mürəkkəbdir. Biz həqiqətən də süni intellektin qadınların şikayətlərinə münasibətinin dəyişdiyini görürük. Həmçinin, qadınların neyrosensor qavrayış xüsusiyyətlərindən xəbərdarıq və bu, neyron şəbəkənin öyrədildiyi verilənlərin əsasını təşkil edib. Qadınların şikayətlərini görməməzlikdən gəlmək olmaz, amma həqiqətən şişirdilmiş şikayətləri necə müəyyən etmək və bunu ümumi bir meyara gətirmək olar?

Vəziyyət xüsusilə çətindir o sahələrdə ki, laboratoriya araşdırmaları ilə dəqiq göstəricilər müəyyən etmək mümkün deyil və tibbdə rəqəmlərlə ifadə olunması çətin olan çoxlu amillər mövcuddur. Digər irqlərin nümayəndələri ilə bağlı vəziyyət isə daha da pisdir. Tədqiqatlar göstərir ki, computer vision əsaslı modellər tez-tez həssas altqruplarda - məsələn, zənci qadınlarda - patologiyaları yetərincə qiymətləndirmir. Aydındır ki, neyron şəbəkələrin nəticələrini təlim parametrlərini və daxil edilən məlumatları dəyişməklə “düzəltmək” olar. Lakin bu, hansı dəyişikliklərin dəqiq lazım olduğunu dərin şəkildə başa düşməyi tələb edən bir haldır. Tədqiqat çox aydın şəkildə göstərir ki, neyron şəbəkələrin nəticə keyfiyyəti, onun öyrədildiyi məlumatların keyfiyyətindən olduqca güclü şəkildə asılıdır. Həmçinin, hələlik insan sağlamlığı haqqında etibarlı məlumat mənbəyi kimi neyron şəbəkəyə tam güvənmək üçün çox tezdir. Həkim də səhv edə, cinsi və ya irqi qərəzə malik ola bilər, lakin o, heç olmasa insanın sağlamlığına görə məsuliyyət daşıyır.
Paylaş