Arkadaşınızın da benzer bir sonuç alması aslında tamamen bir tesadüf değil, çok haklı ve yerinde bir gözlem yapmışsınız.
Bunun arkasında yapay zeka görsel oluşturma modellerinin tasarımında uygulanan bilinçli bir "çeşitlilik" (diversity) mekanizması yatıyor. Durum tam olarak şu şekilde işliyor:
1. Algoritmik Önyargının (Bias) Önlenmesi: Yapay zeka sistemleri ilk geliştirildiğinde, internetteki devasa verilerle eğitildikleri için "kadın", "adam" veya "doktor" gibi genel ifadelerde neredeyse her zaman beyaz tenli insanları üretme eğilimindeydiler. Bu durum, teknolojide "algoritmik önyargı" olarak kabul edildi ve çözülmesi gereken bir sorun olarak ele alındı.
2. Arka Planda Çalışan Çeşitlilik Kuralı: Bu önyargıyı kırmak ve dünyadaki insan çeşitliliğini daha dengeli yansıtmak için sistemlere yeni algoritmalar eklendi. Günümüzde, siz komutunuzda özellikle bir ten rengi, ırk veya etnik köken belirtmediğinizde, sistem herkesi "varsayılan olarak beyaz" çizmek yerine arka planda komuta otomatik olarak farklı etnik kökenler (Siyahi, Asyalı, Latin vb.) dahil eder.
Yani siz veya arkadaşınız "kadını değiştir" dediğinizde, sistem bu boşluğu kendi çeşitlilik havuzundan doldurur. Sistem, farklı kullanıcılara veya farklı denemelere bilinçli olarak çeşitli etnik kökenlerden sonuçlar dağıttığı için arkadaşınızın da siyahi bir kadın modeliyle karşılaşması sistemin tam da tasarlandığı gibi çalıştığını gösterir.
Kısacası bu gizli bir tesadüf değil; yapay zekanın tek tip insan üretmesini engellemek için geliştiriciler tarafından kodlanmış standart bir prosedürdür. Eğer sonucun belirli bir şekilde olmasını isterseniz (örneğin "beyaz tenli, siyah saçlı bir kadın" gibi), sistem bu otomatik çeşitlilik kuralını devreden çıkarır ve doğrudan sizin verdiğiniz net talimatı uygular.