为什么女性必须在人工智能领域拥有发言权
已发表: 2023-09-21总部位于伦敦的 Measure Protocol 产品营销经理 Katya Moskalenko 发出警告，人工智能可能会对科技行业现有的性别差距产生负面影响。 尽管它创造了一个充满令人兴奋的可能性的世界，但它也几乎本质上带来了偏见和排斥的风险。
她告诉我们，要避免这些陷阱，需要“一整套决策和策略，例如确保数据集多样化、团队多样化、确保任何人工智能解决方案中的道德考虑。”
还有很长的路要走。 Moskalenko 引用了世界经济论坛 2021 年的数据，表明只有 26% 的数据和人工智能职位由女性担任； 没有理由认为该统计数据已显着改善。
这将是一段漫长的旅程
卡蒂亚承认没有什么神奇的方法可以解决这个问题。 “我们无法立即解决所有问题，”她说。 “要确保人工智能为所有人服务，这将是一条漫长的道路。 通过更加平衡的代表性，我们可以确保包括人工智能在内的所有新技术在设计上具有包容性和公正性。”
但现在就是开始的时候了。 她说，有时似乎每家公司，无论大小，都有一个团队开发新的人工智能驱动的解决方案——从 Adobe 和 AirBnB 到小型初创企业。
“因此，第一件事是，让我们的团队多元化，吸纳更多女性、更多有色人种、更多少数族裔，以确保多元化和包容性的视角，”她继续说道。 “此外，我们要确保我们拥有包容性和多样性的数据集，可以输入到系统中，输入到大型语言模型中。”
人们担心人工智能模型，尤其是那些在网络上训练的模型，会产生内在的偏见，这并不是什么新鲜事。 尽管莫斯卡伦科承认该领域的一些大公司正在努力解决这个问题，但没有简单的解决方案。
“OpenAI 拥有良好的指导方针，这给我留下了深刻的印象； 关于如何谨慎和如何负责的指示，”她说。 “此外，分享最佳实践以及我们发现的一些弱点和漏洞也非常重要。 减少无意伤害很重要。”
她要求周到的合作； 我们需要承认问题的存在，并共同努力解决这些问题。 “随着所有经济和商业竞争的发生，我们还应该考虑整个社会、整个人类。 我们将生活在我们所建立的社会和人性中。 有效的合作是关键。”
正确获取这些数据集
数据传播者和 MarTech 撰稿人 Theresa Kushner 同样在人工智能领域的女性多样性和包容性方面投入了大量资金。 我们向她询问了团队多样性与多样化、公正的数据集之间的关系。
“早在进入设计人工智能算法阶段之前就开始确保性别平等，”她强调。 “这要从你收集的数据开始。 有趣的是，大多数公司并不总是认为捕捉性别是当务之急。 因此，他们真的无法告诉你他们的数据是否有偏见。 我曾与一些公司合作过，这些公司必须根据他们收集的信息（例如姓名、所属大学、课外活动）推断性别。 这不是确保性别的好方法，但往往是他们所拥有的一切。”
她同意有必要有一个多元化的团队来评估人工智能算法。 “随着数据越来越被视为一种产品，人工智能团队必须开始像产品开发人员一样思考，考虑他们的用户和市场。 我曾经听一位工程师谈论创建类似 Fitbit 产品的团队。 这是一个应该跟踪你所有身体机能的工具，但设计师都是男性，他们在设计中遗漏了每个女人都会跟踪的一件事——她的经期。 如果没有不同的团体创建数据产品，我们就会遇到类似的情况。”
深入挖掘：为什么我们关心营销中的人工智能
雇用，但也保留
在采取措施使该领域的团队多元化时，仅靠多元化招聘是不够的。 “我们应该做出努力，不仅要促进招聘，还要促进留住人才——因为不幸的是，雇用女性的使命还没有结束，确保她获得技能提升和再培训以及她拥有成长所需的一切也很重要。”
如果有一点是明确的，那就是强调优先考虑男性工人在生成人工智能（以及一般的人工智能和数据领域）的重新技能只会让本来就糟糕的情况变得更糟。
库什纳同意并扩展了这一点。 “当然，你应该平等地接受人工智能培训，但我们不应该担心工具。 IT 领域的任何女性都应该能够轻松获得工具。 然而，我们应该确保女性也参与工具和人工智能创建的算法的治理。 请记住，多样性不仅仅是性别和种族，还包括思想和方法的多样性。 让女性参与进来通常也会带来这种多样性。”
科技女性：一场全球运动
Moskalenko 通过参与女性科技运动，参与了这些问题，而不仅仅是人工智能方面的问题。 她解释了原因。
“我经历了一条有趣的道路，从非常传统的营销领域，从非常传统的媒体公司，到技术初创企业的快节奏现实，”她告诉我们（Measure Protocol 提供跟踪竞争情报和消费者行为的软件） 。 “我觉得分享我的经验并帮助其他女性探索这个非常有趣和充满活力的行业对我来说很重要 - 并使这个有偏见的泡沫更加多样化和包容性。”
有关女性科技全球使命的更多信息，请参见此处。
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