為什麼女性必須在人工智慧領域擁有發言權
已發表: 2023-09-21總部位於倫敦的 Measure Protocol 產品行銷經理 Katya Moskalenko 發出警告，人工智慧可能會對科技業現有的性別差距產生負面影響。 儘管它創造了一個充滿令人興奮的可能性的世界，但它也幾乎本質上帶來了偏見和排斥的風險。
她告訴我們，要避免這些陷阱，需要“一整套決策和策略，例如確保數據集多樣化、團隊多樣化、確保任何人工智能解決方案中的道德考慮。”
還有很長的路要走。 Moskalenko 引用了世界經濟論壇 2021 年的數據，顯示只有 26% 的數據和人工智慧職位由女性擔任； 沒有理由認為該統計數據已顯著改善。
這將會是一段漫長的旅程
卡蒂亞承認沒有什麼神奇的方法可以解決這個問題。 「我們無法立即解決所有問題，」她說。 「要確保人工智慧為所有人服務，這將是一條漫長的道路。 透過更加平衡的代表性，我們可以確保包括人工智慧在內的所有新技術在設計上具有包容性和公正性。”
但現在就是開始的時候了。 她說，有時似乎每家公司，無論大小，都有一個團隊開發新的人工智慧驅動的解決方案——從 Adobe 和 AirBnB 到小型新創公司。
「因此，第一件事是，讓我們的團隊多元化，吸收更多女性、更多有色人種、更多少數族裔，以確保多元化和包容性的視角，」她繼續說道。 “此外，我們要確保我們擁有包容性和多樣性的數據集，可以輸入到系統中，輸入到大型語言模型中。”
人們擔心人工智慧模型，尤其是那些在網路上訓練的模型，會產生內在的偏見，這並不是什麼新鮮事。 儘管莫斯卡倫科承認該領域的一些大公司正在努力解決這個問題，但沒有簡單的解決方案。
「OpenAI 擁有良好的指導方針，這給我留下了深刻的印象； 關於如何謹慎和如何負責的指示，」她說。 「此外，分享最佳實踐以及我們發現的一些弱點和漏洞也非常重要。 減少無意傷害很重要。”
她要求周到的合作； 我們需要承認問題的存在，並共同努力解決這些問題。 「隨著所有經濟和商業競爭的發生，我們也應該考慮整個社會、整個人類。 我們將生活在我們所建立的社會和人性中。 有效的合作是關鍵。”
正確取得這些資料集
數據傳播者和 MarTech 撰稿人 Theresa Kushner 同樣在人工智慧領域的女性多樣性和包容性方面投入了大量資金。 我們向她詢問了團隊多樣性與多樣化、公正的數據集之間的關係。
「早在進入設計人工智慧演算法階段之前就開始確保性別平等，」她強調。 「這要從你收集的數據開始。 有趣的是，大多數公司並不總是認為捕捉性別是當務之急。 因此，他們真的無法告訴你他們的數據是否有偏見。 我曾與一些公司合作過，這些公司必須根據他們收集的資訊（例如姓名、所屬大學、課外活動）推斷性別。 這不是確保性別的好方法，但往往是他們所擁有的一切。”
她同意有必要有一個多元化的團隊來評估人工智慧演算法。 「隨著數據越來越被視為一種產品，人工智慧團隊必須開始像產品開發人員一樣思考，考慮他們的用戶和市場。 我曾經聽過一位工程師談論創建類似 Fitbit 產品的團隊。 這是一個應該追蹤你所有身體機能的工具，但設計師都是男性，他們在設計中遺漏了每個女人都會追蹤的一件事——她的經期。 如果沒有不同的團體創建數據產品，我們就會遇到類似的情況。”
深入挖掘：為什麼我們關心行銷中的人工智慧
僱用，但也保留
在採取措施使該領域的團隊多元化時，僅靠多元化招募是不夠的。 「我們應該做出努力，不僅要促進招聘，還要促進留住人才——因為不幸的是，僱用女性的使命還沒有結束，確保她獲得技能提升和再培訓以及她擁有成長所需的一切也很重要。”
如果有一點是明確的，那就是強調優先考慮男性工人在生成人工智慧（以及一般的人工智慧和數據領域）的重新技能只會讓本來就糟糕的情況變得更糟。
庫許納同意並擴展了這一點。 「當然，你應該平等地接受人工智慧培訓，但我們不應該擔心工具。 IT 領域的任何女性都應該能夠輕鬆獲得工具。 然而，我們應該確保女性也參與工具和人工智慧創建的演算法的治理。 請記住，多元化不僅僅是性別和種族，還包括思想和方法的多樣性。 讓女性參與其中通常也會帶來這種多樣性。”
科技女性：一場全球運動
Moskalenko 透過參與女性科技運動，參與了這些問題，而不僅僅是人工智慧方面的問題。 她解釋了原因。
「我經歷了一條有趣的道路，從非常傳統的行銷領域，從非常傳統的媒體公司，到科技新創企業的快節奏現實，」她告訴我們（Measure Protocol 提供追蹤競爭情報和消費者行為的軟體） 。 “我覺得分享我的經驗並幫助其他女性探索這個非常有趣和充滿活力的行業對我來說很重要 - 並使這個有偏見的泡沫更加多樣化和包容性。”
有關女性科技全球使命的更多信息，請參見此處。
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