AI のテーブルで女性が発言権を持たなければならない理由

ロンドンに本拠を置くメジャー・プロトコル社の製品マーケティングマネージャー、カティア・モスカレンコ氏は、人工知能がテクノロジー業界の既存の男女格差に悪影響を与える可能性があると警鐘を鳴らしている。 それは刺激的な可能性に満ちた世界を生み出す一方で、ほぼ本質的に、偏見と排除のリスクも生み出します。

これらの罠を回避するには、「多様なデータセットの確保、多様なチームの確保、AI を活用したソリューションにおける倫理的配慮の確保など、一連の意思決定と戦略」が必要になると彼女は語った。

まだまだ先は長い。 モスカレンコ氏は、2021 年の世界経済フォーラムのデータを引用し、女性がデータおよび AI の職に就いているのはわずか 26% であることを示唆しています。 この統計が劇的に改善されたと考える理由はほとんどありません。

長い旅になるだろう

カティアは、これを解決する魔法の方法はないことを認めています。 「すべてを一度に解決することはできません」と彼女は言いました。 「AI がすべての個人に確実にサービスを提供できるようにするには、長い道のりになるでしょう。 よりバランスの取れた表現を行うことで、AI を含むすべての新しいテクノロジーが包括的で偏りのない設計となるようにすることができます。」

しかし、始める時は今です。 Adobe や AirBnB から小規模な新興企業に至るまで、規模の大小を問わず、すべての企業が AI を活用した新しいソリューションを開発するチームを抱えているように見えることがあると彼女は言いました。

「まず最初に、より多くの女性、より多くの有色人種、より多くの少数派を含むチームを多様化し、多様性と包括的な視点を確保しましょう」と彼女は続けた。 「また、システムや大規模な言語モデルにフィードできる包括的で多様性のあるデータセットがあることを確認しましょう。」

AI モデル、特に Web 上でトレーニングされた AI モデルに組み込まれたバイアスが生じるのではないかという懸念は、決して新しいものではありません。 モスカレンコ氏は、この分野の大手企業の一部がこの問題に対処しようと努力していることを認めているが、簡単な解決策はない。

「OpenAI が優れたガイドラインを持っていることに非常に感銘を受けています。 どのように注意し、どのように責任を負うのかについての指示だった」と彼女は語った。 「また、ベスト プラクティスを共有し、発見した弱点や脆弱性の一部を共有することも非常に重要です。 意図しない危害を軽減することが重要です。」

彼女は思慮深い協力を求めています。 私たちは問題が存在することを認識し、問題を解決するために協力する必要があります。 「あらゆる経済的、ビジネス上の対立が起こっている今、私たちは社会全体、人類全体についても考えるべきです。 私たちは社会の中で、築き上げてきた人間性とともに生きていくことになります。 効果的な協力が鍵です。」

これらのデータセットを正しく取得する

データ エバンジェリストであり MarTech 貢献者であるテリーサ・クシュナー氏も、AI 分野における女性に関しては、同様にダイバーシティとインクルージョンに多大な投資を行っています。 私たちは彼女に、チームの多様性と多様で偏りのないデータセットとの関係について尋ねました。

「男女平等の確保は、AI アルゴリズムの設計段階に入るずっと前から始まります」と彼女は強調しました。 「どのようなデータを収集するかから始まります。 興味深いことに、ほとんどの企業は、ジェンダーを把握することが必須であるとは必ずしも考えていません。 したがって、データに偏りがあるかどうかを実際に伝えることはできません。 私は、名前、所属大学、課外活動など、収集した情報から性別を推測する必要があるいくつかの企業と仕事をしました。 これは性別を確保する良い方法ではありませんが、多くの場合、彼らが持っているのはこれだけです。」

彼女は、AI アルゴリズムを評価する多様なチームが必要であることに同意します。 「データがますます製品として見られるようになるにつれ、AI チームはユーザーと市場を考慮した製品開発者のように考える必要があります。 私はかつて、Fitbit のような製品を開発したチームについてエンジニアが話しているのを聞いたことがあります。 これは、体のすべての機能を追跡するツールですが、デザイナーは全員男性で、女性なら誰でも追跡する唯一のもの、つまり生理をデザインから除外しました。 多様なグループがデータ製品を作成しなければ、私たちも同様の状況に陥ります。」

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雇用するだけでなく、維持することもできる

この分野で働くチームの多様化に向けた措置を講じるには、多様性を確保するために雇用するだけでは十分ではありません。 「雇用だけでなく定着を促進する取り組みも必要です。残念ながら、女性を雇用するという使命は終わりではありません。女性のスキルを向上させ、再スキルを高め、成長するために必要なものをすべて備えていることを確認することも重要です。」

1つ明らかなことがあるとすれば、生成AI、そしてAIとデータ全般において、男性労働者の再教育を優先することに重点を置くことは、劣悪な状況をさらに悪化させるだけだということだ。

クシュナー氏も同意し、論点をさらに拡大した。 「もちろん、AI についても同様にトレーニングする必要がありますが、私たちが心配すべきはツールではありません。 IT 分野に携わる女性であれば誰でもツールに簡単にアクセスできる必要があります。 ただし、ツールや AI が作成したアルゴリズムのガバナンスには女性も確実に関与する必要があります。 多様性とは性別や民族性だけではなく、考え方やアプローチの多様性でもあることを忘れないでください。 女性を含めることで、そのような多様性も得られることがよくあります。」

テクノロジー業界の女性: 世界的な動き

モスカレンコ氏は、Women in Tech 運動への参加を通じて、AI に関する問題だけでなく、これらの問題にも取り組んできました。 彼女はその理由を説明した。

「私は非常に伝統的なマーケティング分野から、非常に伝統的なメディア企業から、テクノロジー系新興企業のペースの速い現実へ、興味深い道を歩んできました」と彼女は語った（Measure Protocol は、競争力のあるインテリジェンスと消費者の行動を追跡するソフトウェアを提供している） 。 「私にとって、自分の経験を共有し、他の女性がこの信じられないほど興味深く活気に満ちた業界を探索できるよう支援し、この偏ったバブルをもう少し多様で包括的なものにすることが重要だと感じました。」

Women in Tech の世界的な使命の詳細については、こちらをご覧ください。

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