--- title: "Generation bias (LLM) (TR)" source: "https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Generation_bias_(LLM)_(TR)" language: "tr" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Turkish" revision_id: 2622 wiki_created_at: 2026-09-06T23:07:03Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:07:03Z downloaded_at: 2026-09-07T22:52:29Z --- # Generation bias (LLM) (TR) **Büyük dil modellerinde (LLM) önyargı** — modelin toplumda var olan stereotipleri ve önyargıları yansıttığı ya da güçlendirdiği sistematik bir metin bozulmasıdır; bu durum cinsiyet, ırk, kültür, siyasi görüş ve diğer toplumsal kategorilerle ilgilidir. Bu olgu, LLM'lerin kaçınılmaz biçimde önyargılı bilgiler içeren devasa insan verisi kümeleri üzerinde eğitilmesinden kaynaklanmaktadır^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-arxiv-bias-origin-1)}. Önyargı, yapay zeka geliştirmenin temel etik ve teknik sorunlarından biri olup ayrımcılığa, dezenformasyonun yayılmasına ve teknolojilere duyulan güvenin sarsılmasına yol açabilir. ## LLM'lerde Önyargı Türleri LLM'lerdeki önyargı çeşitli biçimlerde ortaya çıkabilir. ### Cinsiyet Önyargısı Modeller, geleneksel cinsiyet stereotiplerini yeniden üretme ve belirli meslekleri ile özellikleri belirli bir cinsiyetle ilişkilendirme eğilimindedir. - UNESCO'nun 2024 yılı araştırması, LLM'lerin kadınları ev rollerinde («ev», «aile», «çocuklar») erkeklere kıyasla dört kat daha sık tanımladığını, erkekleri ise «iş» ve «kariyer» kavramlarıyla ilişkilendirdiğini göstermiştir^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-unesco-gender-bias-2)}. - *Nature Scientific Reports* dergisindeki bir araştırma, ChatGPT ve LLaMA dahil yedi önde gelen LLM tarafından üretilen içeriklerde kayda değer cinsiyet ve ırk önyargısı saptamıştır^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-nature-gender-race-bias-3)}. - Rusça bağlamda modeller, tarafsız roller için («doktor», «müdür» gibi) varsayılan olarak eril biçimi sıklıkla kullanmakta ve dişil mesleki unvanları üretmekte güçlük çekmektedir^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-habr-bias-experiment-4)}. ### Irk ve Etnik Köken Önyargısı LLM'ler, çeşitli etnik gruplara yönelik gizli ayrımcılık sergileyebilir. - Bloomberg'in araştırması, ChatGPT 3.5'in Asyalı adayların özgeçmişlerine Siyah adaylarınkine kıyasla öncelik verdiğini ortaya koymuştur^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-bloomberg-hiring-bias-5)}. - Rusça bağlamda **RuBia** veri seti, eğitim korpusunda bulunması hâlinde modellerin antisemitik ve anti-göçmen stereotipleri («göçmenler tembeldir» gibi ifadelere katılmak suretiyle) yeniden üretebileceğini tespit etmiştir^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-rubia-dataset-themoonlight-6)}. ### Siyasi ve İdeolojik Önyargı Tarafsızlık iddialarına karşın pek çok LLM, belirli bir siyasi yelpazeye yönelme eğilimi sergilemektedir. - Centre for Policy Studies'in araştırması, test edilen 24 LLM'nin 23'ünde sol-liberal önyargı saptamıştır^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-cps-left-leaning-bias-7)}. - Washington Üniversitesi ve Carnegie Mellon'ın testleri, ChatGPT ve GPT-4'ün en sol-libertaryen modeller olduğunu, Meta'nın LLaMA'sının ise en sağ-otoriter model olduğunu ortaya koymuştur^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-mit-review-political-bias-8)}. ## Önyargının Ortaya Çıkış Mekanizmaları - Eğitim verileri: Temel kaynak. LLM'ler, tüm stereotipleriyle toplumun «aynası» olan devasa internet metin korpusları üzerinde eğitilir^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-rbc-bias-safety-9)}. - Mimari ve eğitim algoritmaları: Transformer mimarisinin kendisi, verilerdeki mevcut korelasyonları güçlendirebilir. - Fine-tuning ve RLHF: İnsandan gelen pekiştirmeli öğrenme (RLHF) aşaması da önyargıya yol açabilir; zira insan değerlendiriciler kaçınılmaz olarak kendi görüşleri doğrultusunda hareket eder. ## Tespit ve Azaltma Yöntemleri ### Önyargının Tespiti - **Stereotip test kümeleri:** Özelleşmiş dataset'ler kullanılmaktadır; bunlar arasında şunlar yer alır: - **CrowS-Pairs:** Irk, din ve yaş dahil dokuz önyargı türünü kapsar^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-crows-pairs-acl-10)}. - **StereoSet:** Cinsiyet, meslek, ırk ve din olmak üzere dört alanda stereotipik önyargıyı ölçer^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-stereoset-arxiv-11)}. - **RuBia:** Rusça modellerde önyargıyı tespit etmeye yönelik özelleşmiş bir dataset^{[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-rubia-dataset-arxiv-12)}. - **Çok dilli kaynaklar:** **French CrowS-Pairs**^{[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-13)} ve **Chinese Bias Benchmark (CBBQ)**^{[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-14)} gibi uyarlamalar. - **Belirli alanlarda analiz:** İşe alım^{[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-stanford-law-bias-15)}, tıp^{[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-nature-digital-medicine-bias-16)} ve diğer alanlardaki önyargı araştırmaları. ### Önyargının Azaltılması - **Veri düzeyinde (Pre-processing):** Eğitim korpuslarının temizlenmesi, filtrelenmesi ve yeniden dengelenmesi. Yöntemler **Holistic AI** belgelerinde açıklanmıştır^{[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-holistic-ai-docs-17)}. - **Eğitim düzeyinde (In-processing):** Eğitim algoritmalarının adilliği gözetecek biçimde değiştirilmesi. - **Çıktı düzeyinde (Post-processing):** Üretilmiş yanıtların filtrelenmesi ve moderasyonu. ## Hukuki ve Etik Sonuçlar Yapay zekadaki önyargının kritik alanlarda ayrımcılığa ve dezenformasyonun yayılmasına yol açması gibi ciddi sonuçları bulunmaktadır. - **Düzenleyici çerçeve:** Dünya genelindeki hükümetler, yapay zekayı denetlemek amacıyla kurallar oluşturmaya başlamaktadır. - Avrupa'da, 1 Ağustos 2024'ten itibaren aşamalı olarak yürürlüğe giren **AI Act** kabul edilmiştir. Bu yasa, yüksek riskli sistemler için zorunlu önyargı değerlendirmesi de dahil olmak üzere katı gereklilikler getirmekte ve şirketin küresel cirosunun %7'sine kadar para cezası öngörmektedir^{[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-jonesday-ai-act-18)}. - Rusya'da 2021 yılında önde gelen teknoloji şirketleri, ayrımcılığı en aza indirmeyi taahhüt eden gönüllü **Yapay Zeka Etik Kodu**nu imzalamıştır. 2021 yılı sonuna kadar 100'den fazla kuruluş bu koda imza atmıştır^{[\[19\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_note-tass-ethics-code-19)}. Önyargıyla mücadele sürekli bir denge arayışını gerektirmektedir. Aşırı agresif filtreleme, modelin hassas hiçbir konuyu tartışmayı reddettiği «aşırı siyasi doğruculuk» sorununa yol açabilir. Bu nedenle geliştiriciler, modelin güvenliği, nesnelliği ve bilgi içeriği arasında denge kurmaya çalışmaktadır. ## Ayrıca bakınız - Büyük dil modelleri ## Kaynakça - Guo, Y. et al. (2024). *Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation*. arXiv:2411.10915. - Gallegos, I. O. et al. (2023). *Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey*. arXiv:2309.00770. - Bender, E. M. et al. (2021). *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*. doi:10.1145/3442188.3445922. - Nadeem, M. et al. (2020). *StereoSet: Measuring Stereotypical Bias in Pretrained Language Models*. arXiv:2004.09456. - Nangia, N. et al. (2020). *CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in Masked Language Models*. ACL 2020. - Bai, X. et al. (2024). *Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models*. arXiv:2402.04105. - Hofmann, V. et al. (2024). *AI Generates Covertly Racist Decisions about People Based on Their Dialect*. *Nature*, 633, 147-154. Full text. - Fang, X. et al. (2024). *Bias of AI-Generated Content: An Examination of News Produced by Large Language Models*. *Scientific Reports*, 14, 5224. Full text. - Grigoreva, V. et al. (2024). *RuBia: A Russian Language Bias Detection Dataset*. arXiv:2403.17553. - Du, L. et al. (2024). *Causal-Guided Active Learning for Debiasing Large Language Models*. arXiv:2408.12942. - Ayaz, A. et al. (2023). *Taught by the Internet: Exploring Bias in OpenAI's GPT-3*. arXiv:2306.02428. ## Notlar 1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-arxiv-bias-origin_1-0) «Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation». *arXiv*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-unesco-gender-bias_2-0) «Generative AI: UNESCO study reveals alarming evidence of regressive gender stereotypes». *UNESCO*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-nature-gender-race-bias_3-0) «Gender and race stereotypes in Large Language Models». *Nature Scientific Reports*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-habr-bias-experiment_4-0) «Предвзятость русскоязычных LLM: кого машина считает «обычным человеком»?». *Хабр*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-bloomberg-hiring-bias_5-0) «ChatGPT’s Racial Bias in Hiring Decisions». *Business Insider*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-rubia-dataset-themoonlight_6-0) «RuBia: A Russian-language Bias Detection Dataset». *The Moonlight*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-cps-left-leaning-bias_7-0) «Left-leaning bias commonplace in AI-powered chatbots, shows new report». *Centre for Policy Studies*. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-mit-review-political-bias_8-0) «AI language models are rife with political biases». *MIT Technology Review*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-rbc-bias-safety_9-0) «Языковые модели: как преодолеть предвзятость и обеспечить безопасность». *РБК Тренды*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-crows-pairs-acl_10-0) «CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in Masked Language Models». *ACL Anthology*. [10] 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-stereoset-arxiv_11-0) «StereoSet: Measuring stereotypical bias in pretrained language models». *arXiv*. [11] 12. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-rubia-dataset-arxiv_12-0) «RuBia: A Russian Language Bias Detection Dataset». *arXiv*. [12] 13. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-13) «French CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in French Language Models». *ACL Anthology*. [13] 14. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-14) «CBBQ: A Chinese Bias Benchmark for Large Language Models». *arXiv*. [14] 15. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-stanford-law-bias_15-0) «Bias in Large Language Models and Who Should Be Held Accountable». *Stanford Law School*. [15] 16. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-nature-digital-medicine-bias_16-0) «Racial bias in psychiatric diagnosis and treatment with large language models». *Nature Digital Medicine*. [16] 17. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-holistic-ai-docs_17-0) «Preprocessing Bias Mitigation». *Holistic AI Documentation*. [17] 18. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-jonesday-ai-act_18-0) «EU AI Act: First Rules Take Effect on Prohibited AI Systems». *Jones Day*. [18] 19. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TR)#cite_ref-tass-ethics-code_19-0) «Over 100 organizations signed up for Code of Ethics in AI by end of 2021». *TASS*. [19]