Продължете към съдържанието

Преодоляване на цифровото разделение: Ролята на жените в бъдещето на изкуствения интелект и нововъзникващите технологии

  • от

Изкуственият интелект (ИИ) и нововъзникващите технологии трансформират индустриите, променят икономиките и влияят върху ежедневието с безпрецедентни темпове. Въздействието на ИИ е неоспоримо – от самоуправляващите се автомобили до усъвършенстваната диагностика в здравеопазването. Въпреки този напредък жените все още са много по-слабо представени в областта на ИИ и технологиите. Ако това неравенство се запази, цифровото разделение ще се задълбочи, засилвайки неравенството между половете и позволявайки на предразсъдъците да проникнат в самите технологии, които определят нашето бъдеще.

Разликата между половете в изкуствения интелект: цифрите говорят

Жените представляват едва 22% от специалистите по изкуствен интелект в световен мащаб (Световен икономически форум, 2023 г.). Още по-обезпокоително е, че в машинното обучение – критична подгрупа на ИИ – представителството на жените пада до 18% (AI Index Report, 2022 г.). Стратегията на Европейската комисия за цифровото десетилетие (2022 г.) разкрива, че само 19% от предприемачите в областта на ИКТ в Европа са жени, въпреки бързия растеж на сектора и високия потенциал за печалби.

„Проектираме бъдеще, в което вземането на решения с ИИ влияе върху живота на милиарди хора, но създателите на тези технологии са преобладаващо мъже. Това води до непреднамерени предубеждения, които непропорционално вредят на жените и маргинализираните общности“, предупреждава д-р Фей-Фей Ли, виден изследовател на ИИ и съосновател на

Източник на данни: Световен икономически форум (2023 г.), Доклад за индекса на изкуствения интелект (2022 г.), Стратегия на Европейската комисия за цифрово десетилетие (2022 г.)

Бариери пред участието на жените в областта на изкуствения интелект и технологиите

Няколко основни бариери пречат на жените да навлязат и да се развиват успешно в областта на изкуствения интелект и нововъзникващите технологии:

  1. Дълбоко вкоренени стереотипи за пола: Схващането, че STEM (наука, технологии, инженерство и математика) е „мъжка област“, обезкуражава младите момичета да преследват кариери, свързани с ИИ. Според доклад на ЮНЕСКО (2021 г.) само 33 % от жените в световен мащаб изучават дисциплини от областта на STEM на университетско ниво.
  2. Липса на женски модели за подражание: Жените остават значително по-слабо представени в ръководството и научните изследвания в областта на ИИ. „Когато младите момичета не виждат жени, преуспяващи в областта на ИИ, им е трудно да си представят себе си в това пространство“, казва Тимнит Гебру, бивш изследовател по етика на ИИ в Google, който се е застъпвал срещу половите и расовите пристрастия в системите за ИИ.
  3. Предразсъдъци при набирането на персонал за ИИ и култура на работното място: Установено е, че инструментите за наемане, управлявани от ИИ, дават предимство на кандидатите мъже пред тези от женски пол поради исторически данни, които отразяват дискриминация в миналото (MIT Technology Review, 2018 г.). Освен това много изследователски лаборатории и компании за ИИ не успяват да създадат приобщаваща среда, което води до висок процент на отпадане на служители от женски пол.
  4. Ограничено финансиране за стартиращи предприятия за ИИ, ръководени от жени: Жените получават по-малко от 2 % от финансирането с рисков капитал в световен мащаб (Harvard Business Review, 2022 г.), което прави изключително трудно за жените предприемачи в областта на ИИ да стартират и разширяват бизнеса си.

Последиците от неравенството между половете в областта на изкуствения интелект

Недостатъчното представителство на жените в ИИ не е само проблем на равенството – това е технологичен риск. Системите за ИИ, обучени на базата на пристрастни данни, могат да засилят съществуващите обществени неравенства.

Например проучване от 2018 г. на MIT Media Lab установи, че системите за лицево разпознаване имат 34,7% грешка при идентифицирането на жени с по-тъмна кожа, докато при мъжете с по-светла кожа този процент е едва 0,8%. Тази предубеденост може да доведе до неправомерни арести, дискриминационни практики при наемане на работа и неравен достъп до основни услуги.

„Предразсъдъците, които наблюдаваме в ИИ днес, са отражение на историческото ни неравенство. Без жени в ИИ рискуваме да автоматизираме дискриминацията в безпрецедентен мащаб“, предупреждава Джой Буоламвини, основател на Algorithmic Justice League, организация, посветена на борбата с предразсъдъците в ИИ.

Жените са водещи в областта на ИИ и новите технологии

Въпреки тези предизвикателства няколко жени пионери преодоляват бариерите и оформят бъдещето на ИИ:

  • Д-р Фей-Фей Ли: Лидер в областта на изследванията на изкуствения интелект, тя е съосновател на AI4ALL за насърчаване на разнообразието в тази област.
  • Тимнит Гебру: Гласовит застъпник за етичен ИИ, тя разкрива расови и полови пристрастия при разпознаването на лица.
  • Джой Буоламвини: Нейната работа върху алгоритмичните пристрастия доведе до промени в политиката за разработване на ИИ.
  • Кейт Крауфорд: Изследовател, който подчертава социалните и етичните последици от ИИ.

 

Източник на данни: ЮНЕСКО (2021 г.), Доклад за индекса на изкуствения интелект (2022 г.), McKinsey & Company (2023 г.)

Преодоляване на различията между половете в областта на цифровите технологии: Решения и най-добри практики

За да се гарантира, че ИИ е справедлив, приобщаващ и представителен, трябва да се прилагат следните стратегии:

  1. Инициативи за ранно образование: Програми като Girls Who Code, AI4ALL и Code First Girls запознават младите момичета с изкуствения интелект и програмирането, като насърчават интереса към технологичните професии от ранна възраст.
  2. Корпоративни политики за многообразие: Технологични гиганти като Google, IBM и Microsoft инвестират в инициативи за обучение и наемане на персонал в областта на ИИ, насочени към многообразието. Все пак повече компании трябва да се ангажират с прозрачни политики за наемане и повишаване, за да се преодолее разликата между половете.
  3. Правителствени и политически интервенции: Стратегията на ЕС за цифрово десетилетие (2022 г.) има за цел до 2030 г. да разполага с 20 милиона специалисти в областта на ИКТ, като се поставя акцент върху постигането на баланс между половете на длъжности, свързани с технологиите. Политиките, които финансират ръководени от жени стартиращи предприятия за изкуствен интелект и налагат равно заплащане в областта на STEM, са от решаващо значение.
  4. Наставничество и спонсорство: Създаването на структурирани програми за наставничество, свързващи млади жени с жени професионалисти в областта на ИИ, може да осигури насоки и подкрепа.
  5. Одити на предубежденията при разработването на ИИ: Моделите на ИИ трябва да бъдат редовно одитирани за пристрастия към пола, за да се гарантира справедливо и етично внедряване на технологиите.

Заключение: Бъдещето на изкуствения интелект трябва да бъде приобщаващо

Бъдещето на изкуствения интелект и нововъзникващите технологии не може да бъде изградено само от половината от населението. Участието на жените не е просто въпрос на справедливост – то е от съществено значение за технологичните иновации, икономическия растеж и общественото благосъстояние. Като се справим с предразсъдъците в образованието, набирането на персонал и ръководството на ИИ, можем да преодолеем цифровото разделение и да гарантираме, че ИИ служи еднакво на цялото човечество.

Както казва д-р Фей-Фей Ли: „ИИ не е нито добър, нито лош. Той е такъв, какъвто ние го направим. И за да го направим по-добър, се нуждаем от всички гласове на масата“

Библиография

  1. World Economic Forum (2023). „Global Gender Gap Report 2023.“ Retrieved from: https://www.weforum.org/reports/global-gender-gap-report-2023
  2. AI Index Report (2022). „Measuring Trends in Artificial Intelligence.“ Retrieved from: https://aiindex.stanford.edu/report/
  3. UNESCO (2021). „Cracking the Code: Girls’ and Women’s Education in STEM.“ Retrieved from: https://unesdoc.unesco.org/
  4. MIT Technology Review (2018). „How AI Hiring Tools Discriminate Against Women.“ Retrieved from: https://www.technologyreview.com/
  5. Harvard Business Review (2022). „Why Women Entrepreneurs Receive Less Funding.“ Retrieved from: https://hbr.org/
  6. EU Commission (2022). „The Digital Decade Strategy.“ Retrieved from: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/digital-decade
  7. MIT Media Lab (2018). „Gender Shades: Bias in Facial Recognition.“ Retrieved from: https://www.media.mit.edu/projects/gender-shades/