لماذا يجب أن يكون للنساء صوت على طاولة الذكاء الاصطناعي؟

تدق كاتيا موسكالينكو، مديرة تسويق المنتجات في شركة Measure Protocol ومقرها لندن، ناقوس الخطر من أن الذكاء الاصطناعي قد يكون له تأثير سلبي على الفجوة القائمة بين الجنسين في صناعة التكنولوجيا. ورغم أنه يخلق عالما من الاحتمالات المثيرة، فإنه يخلق أيضا - بطبيعته تقريبا - مخاطر التحيز والإقصاء.

وأخبرتنا أن تجنب هذه الفخاخ سيتطلب "سلسلة كاملة من القرارات والاستراتيجيات مثل ضمان مجموعات بيانات متنوعة، وضمان تنوع الفرق، وضمان الاعتبارات الأخلاقية في أي حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي".

هناك طريق طويل لنقطعه. يستشهد موسكالينكو ببيانات المنتدى الاقتصادي العالمي لعام 2021 التي تشير إلى أن 26% فقط من مناصب البيانات والذكاء الاصطناعي تشغلها النساء؛ ليس هناك سبب وجيه للاعتقاد بأن هذه الإحصائية قد تحسنت بشكل كبير.

ستكون رحلة طويلة

تعترف كاتيا بأنه لا يوجد حل سحري لهذا الأمر. وقالت: "لا يمكننا حل كل شيء دفعة واحدة". "سيكون الطريق طويلاً لضمان أن الذكاء الاصطناعي يخدم جميع الأفراد. ومن خلال وجود تمثيل أكثر توازناً، يمكننا ضمان أن تكون جميع التقنيات الجديدة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، شاملة وغير متحيزة من حيث التصميم.

ولكن الوقت للبدء هو الآن. وقالت إنه يبدو في بعض الأحيان أن كل شركة، كبيرة كانت أم صغيرة، لديها فريق لتطوير حلول جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي - من Adobe وAirBnB إلى الشركات الناشئة الصغيرة.

وتابعت: "لذا فإن أول شيء هو، دعونا نقوم بتنويع الفرق بحيث تضم المزيد من النساء، والمزيد من الأشخاص الملونين، والمزيد من مجموعات الأقليات لضمان منظور متنوع وشامل". "دعونا نتأكد أيضًا من أن لدينا مجموعات بيانات شاملة ومتنوعة ليتم إدخالها في الأنظمة، ولإدخالها في نماذج لغوية كبيرة."

إن المخاوف من أن تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تم تدريبها على شبكة الإنترنت، على تطوير تحيزات مدمجة، ليست جديدة على الإطلاق. وليس هناك حل سهل، على الرغم من أن موسكالينكو يعترف بأن بعض اللاعبين الكبار في هذا المجال يبذلون جهدًا لمعالجة هذه المشكلة.

"أنا معجب جدًا بأن لدى OpenAI إرشادات جيدة؛ قالت: تعليمات حول كيفية توخي الحذر وكيفية تحمل المسؤولية. "من المهم جدًا أيضًا مشاركة أفضل الممارسات، وكذلك مشاركة بعض نقاط الضعف والثغرات التي نجدها. من المهم تخفيف الضرر غير المقصود.

تطلب التعاون المدروس. نحن بحاجة إلى الاعتراف بوجود المشاكل والعمل معًا لحلها. "مع كل التنافس الاقتصادي والتجاري الذي يحدث، يجب علينا أيضًا أن نفكر في المجتمع ككل، والإنسانية ككل. سنعيش في المجتمع ومع الإنسانية التي بنيناها. التعاون الفعال هو المفتاح."

الحصول على مجموعات البيانات هذه بشكل صحيح

وبالمثل، تستثمر تيريزا كوشنر، المبشرة بالبيانات والمساهمة في MarTech، بشكل كبير في التنوع والشمول عندما يتعلق الأمر بالنساء في مجال الذكاء الاصطناعي. سألناها عن العلاقة بين التنوع في الفرق ومجموعات البيانات المتنوعة وغير المتحيزة.

وشددت على أن "ضمان المساواة بين الجنسين يبدأ قبل وقت طويل من الوصول إلى مرحلة تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي". "يبدأ الأمر بالبيانات التي تجمعها. ومن المثير للاهتمام أن معظم الشركات لا تعتقد دائمًا أن تحديد الجنس أمر حتمي. لذلك، لا يمكنهم حقًا إخبارك ما إذا كانت بياناتهم متحيزة أم لا. لقد عملت مع بعض الشركات التي اضطرت إلى استنتاج الجنس من المعلومات التي جمعتها مثل الاسم والانتماء الجامعي والأنشطة اللامنهجية. هذه ليست طريقة جيدة لتأمين النوع الاجتماعي، ولكنها غالبًا ما تكون كل ما لديهم.

وهي توافق على أنه من الضروري أن يكون هناك فريق متنوع لتقييم خوارزميات الذكاء الاصطناعي. "مع النظر إلى البيانات بشكل متزايد كمنتج، يتعين على فرق الذكاء الاصطناعي أن تبدأ في التفكير مثل مطوري المنتجات الذين يأخذون بعين الاعتبار مستخدميهم وأسواقهم. سمعت ذات مرة أحد المهندسين يتحدث عن الفريق الذي أنشأ منتجًا يشبه Fitbit. إليك أداة يمكنها تتبع جميع وظائف الجسم، لكن المصممين، الذين كانوا جميعًا رجالًا، استبعدوا من التصميم الشيء الوحيد الذي تتتبعه كل امرأة - الدورة الشهرية. وبدون وجود مجموعات متنوعة تنشئ منتجات بيانات، سنواجه مواقف مماثلة".

احفر بشكل أعمق: لماذا نهتم بالذكاء الاصطناعي في التسويق

استئجار، ولكن أيضا الاحتفاظ بها

عند اتخاذ خطوات نحو تنويع الفرق العاملة في هذا المجال، فإن التوظيف من أجل التنوع ليس كافيًا. "يجب أن تكون هناك جهود لا تعزز التوظيف فحسب، بل أيضًا الاحتفاظ بهم - لأنه لسوء الحظ، ليس تعيين امرأة نهاية المهمة، فمن المهم أيضًا التأكد من أنها تتمتع بمهارات أعلى ومهارات جديدة وأن لديها كل ما تحتاجه لتحقيق النجاح".

إذا كان هناك شيء واحد واضح، فهو أن التركيز على إعطاء الأولوية لإعادة مهارات العمال الذكور في الذكاء الاصطناعي التوليدي - وفي الذكاء الاصطناعي والبيانات بشكل عام - لن يؤدي إلا إلى تفاقم الوضع السيئ.

وافق كوشنر ووسع النقطة. "بالطبع، يجب عليك التدرب على الذكاء الاصطناعي بنفس القدر، ولكن ليست الأدوات هي التي يجب أن نقلق بشأنها. يجب أن يكون الوصول إلى الأدوات سهلاً لأي امرأة تعمل في مجال تكنولوجيا المعلومات. ومع ذلك، ينبغي لنا أن نضمن مشاركة النساء أيضًا في إدارة الأدوات والخوارزميات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي. تذكر أن التنوع لا يقتصر على الجنس والعرق فحسب، بل إنه أيضًا تنوع في الفكر والنهج. غالبًا ما يمنحك تضمين النساء هذا النوع من التنوع أيضًا.

المرأة في مجال التكنولوجيا: حركة عالمية

وقد شاركت موسكالينكو في هذه القضايا، وليس فقط فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، من خلال مشاركتها في حركة المرأة في التكنولوجيا. وأوضحت السبب.

قالت لنا: "لقد مررت بمسار مثير للاهتمام بدءًا من مجالات التسويق التقليدية جدًا، ومن شركات الإعلام التقليدية جدًا، إلى الواقع سريع الخطى للشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا" (تقدم شركة Measure Protocol برنامجًا لتتبع الذكاء التنافسي وسلوك المستهلك). . "شعرت أنه من المهم بالنسبة لي أن أشارك تجربتي ومساعدة النساء الأخريات على استكشاف هذه الصناعة المثيرة للاهتمام والحيوية بشكل لا يصدق - وجعل هذه الفقاعة المتحيزة أكثر تنوعًا وشمولاً قليلاً."

يمكن العثور على المزيد عن مهمة Women in Tech العالمية هنا.

احصل على مارتك! يوميًا. حر. في البريد الوارد الخاص بك.

عنوان البريد الإلكتروني للعمل

يشترك يعالج...

انظر الشروط.