Марија Гушкова
1. Вовед
Во овој труд ќе биде застапена тезата дека во многу јазици, вклучително и македонскиот јазик, одредени професионални титули и општествени улоги имаат само машки род, односно немаат женски граматички род, или пак, доколку за одредени професии такви деривати постојат, нивната употреба е ретка, звучи неприродно, неформално, па дури и хумористично, што укажува на стигматизација и на длабоко вкоренета родова асиметрија. Оваа асиметрија не се манифестира само во секојдневната комуникација, туку и во дигиталните алатки, алгоритми, интерфејси и автоматизирани системи за обработка на јазик (Информациско – комуникациски технологии – ИКТ и Вештачката Интелегенција – ВИ), каде што машкиот род се третира како стандарден, неутрален род, а женскиот се игнорира или изболичува. Ваквата лингвистичка пристрасност ја одразува и воедно оддржува родовата нееднаквост во општеството, особено во ИТ и СТЕМ. Следствено, јазикот ќе го разгледаме како огледало на општеството, ќе направиме анализа на родово–специфичните именки што означуваат професии, ќе ја разгледаме јазичната пристрасност во ИКТ системите, но ќе се обидеме и да најдеме начин за исправување, или во најмала рака, ублажување на ваквата асиметрија во употребата на родово–специфични именки во природниот јазик, како кај луѓето, така и кај технологијата која користи вештачки модели за обработка на природен јазик. Овој труд има за цел да укаже на значењето и потребата од еднаква застапеност на жените во јазикот и во професионалниот дискурс, и да поттикне поголема јазична и технолошка родова сензитивност, како чекор поблизу до вистинска еднаквост и инклузивност.
2. Јазикот како огледало на општеството
За јазикот можеме да кажеме дека е огледало на општеството затоа што тој ја одразува општествената реалност. Меѓутоа, јазикот не е само рефлексија, туку и средство преку кое реалноста се создава. Judith Butler, смета дека „Ако не именуваме, не препознаваме “, оттаму родот е социјален конструкт и се создава преку постојано повторувани однесувања, гестови и говор. Именувањето е чин кој создава општестевена препознатливост. (Пример: Тој е маж. Tаа е жена.) Butler смета дека без именување и вклученост во јавниот дискурс, правните документи и медиумите, идентитетите можат да станат невидливи. Таа го смета родот за перформанс кој секогаш е во контекст на јазикот и општеството. Ако општеството не признава женски форми на професии (Пример: „директорка“, „инженерка“), тогаш постои јазична и општествена блокада што спречува жените на тие функции да бидат целосно признаени. Тие стануваат неименувани, а со тоа и непрепознаени. Оттаму можеме да заклучиме дека јазикот не е неутрален. Истражувањата ширум светот потврдуваат дека јазиците не само што ја имаат комуникативната улога што ги рефлектира општествените околности, туку и влијаат врз перцепцијата на реалноста и светот што ги опкружува луѓето. Начинот на кој комуницираме, особено во професионалниот дискурс, ги репродуцира постоечките општествени стереотипи, меѓу кои родовиот е еден од најзастапените. Во комуникацијата, родова еднаквост означува користење јазик кој еднакво ќе ги застапува и жените и мажите, јазик кој не исклучува ниту една група и не го нормализира машкиот род како стандард. Ова подразбира свесна употреба на зборови, формулации и именки кои го рефлектираат постоењето и придонесот на секој род. Како што споменавме во Воведот, во македонскиот јазик, голем број професионални титули традиционално ги изразуваме само во машки род, на пример: психолог, пилот, гинеколог – што ги прави жените на некој начин „невидливи“, што пак има импликации врз нивниот статус, авторитет и прифаќање во одредени професионални контексти. Недостигот на женски родови форми кој го согледуваме или нивната неприфатеност во јавниот говор создава перцепција дека тие улоги природно им припаѓаат на мажите. Во ИКТ сферата со децении доминирало машкото присуство што довело до тоа родовата нееднаквост во јазикот да е уште повидлива. ИКТ системите, вклучително и Вештачката Интелигенција немаат свест, тие се збогатуваат со одредби по заслуга на човекот кој има свест – примаат информации, „ учат“ и ги репродуцираат истите податоци, ја репродуцираат машката норма што доведува до маргинализација на жените во дигиталниот и професионалниот простор.
3. Генерална анализа на јазикот
Македонскиот јазик припаѓа на словенската група на индоевропските јазици, поточно на подгрупата на јужнословенските јазици. Според последниот попис во 2021 година, тој е мајчин јазик за 61,38% од вкупното население. Иако нашата држава се стреми кон нови вредности и норми во процесот на европска интеграција, општеството задржува традиционални принципи, особено кога станува збор за професиите. Јазикот со години служел како моќен инструмент на патријархатот, за доминацијата на мажите, а подредената улога на жените најлесно се презентирала преку јазикот. Тој историски ја рефлектира доминантната општествена структура. Во многу случаи, тој не само што ја рефлектира, туку и ја одржува и зајакнува машката доминација. Затоа, денес се охрабрува употребата на родово неутрален, родово правичен или уште т.н. не–секистички јазик со цел да се намали асиметричната распределба на општествена моќ помеѓу мажите и жените. Но, постои проблем кој изникнува од оваа дискусија за родово неутрален јазик. Впрочем, оваа дискусија промовира употреба на машкиот род како генерализација, што придонесува за намалување на видливоста на жената во одредени професии. Идејата за правичен јазик е издржана и соодветна, меѓутоа начинот на егзекуција не соодветствува со целта. Оттаму, често се јавува пракса да се користат зборови како „жена“, „дама“ или „женски“ пред одредени именки кога се опишува жена на таа позиција, со што терминот „маж“ станува
норма, а „жена“ дериват.
3.1 Природен и граматички род
Македонскиот јазик прави разлика помеѓу природен и граматички род. Природниот род се поврзува со полот на лицето, односно именките што означуваат живи суштества (жени или мажи), додека граматичкиот род се определува според наставките што го означуваат родот на секоја именка, без оглед дали именката се однесува на живо суштество или не, што го прави дел од родовиот граматички систем составен од три рода – женски, машки и среден. Ова значи дека родот на именките игра клучна улога кога именките се појавуваат во реченици, главно затоа што формата на другите синтаксички елементи зависи од родот на именката, односно тие треба да се усогласат со родот на главната именка во реченицата. Оттаму, постои несогласувањето помеѓу природниот и граматичкиот род кај именките што означуваат професии, занимања, функции, титули итн.
Следниве примери го потврдуваат судирот помеѓу природниот и граматичкиот род кај именките професии и последиците кои произлегуваат од некористење на соодветните женски форми:
- Тие го повикаа министерот Петровски.
Овој пример е граматички точен – заменката го, именката министерот и презимето Петровски се од машки род.
- Тие ја повикаа министерот Петровска.
Овој пример покажува родов судир – заменката и презимето се женски, но именката министерот е во машки род, што води до нејаснотија.
- Тие ја повикаа министерката Петровски.
Додека, овој пример покажува нова практика каде жени ја задржуваат машката форма на презимето, што уште повеќе ја комплицира родовата усогласеност и го отежнува стремежот кон родово–сензитивен јазик.
- Тие ја повикаа министерката Петровска.
Овој пример е граматички точен, заменката ја, именката министерката и Петровска се од женски род.
3.2 Анализа на родово–специфичните именки што означуваат професии
Што се однесува до родово–специфичните именки, женските форми се изведени деривати, т.е. женските именки произлегуваат од машките. Тие се сметаат за секундарни и помалку значајни поради тоа што се изведени од машки форми. Бројни женски именки што означуваат професии/улоги ја добиле својата форма со додавање на суфиксот ~ка на машките еквиваленти: доктор/докторка министер/министерка, директор/директорка, учител/учителка, адвокат/адвокатка, судија/судијка, келнер/келнерка.
Одредени женски форми што означуваат професии често се застапени во разговорниот македонски јазик поради големото учество на жени во тие професии, на пример: секретарка, слаткарка, продавачка, шивачка, актерка, спикерка, професорка, чистачка, новинарка, пејачка, писателка, службеничка, готвачка и имаат свои сопствени записи во Дигиталниот речник на македонскиот јазик.
Минатата година за прв пат во историјата на нашата држава добивме преседателка. Оттаму, се разгоре дискусијата дали добивме претседател или претседателка. Проф. Тантуровска на ова прашање одговара дека добивме и претседател и претседателка. Таа појаснува дека некогаш луѓето употребувале феминативи како ткајачка, везачка, плетачка кои се поврзуваат со лица од женскиот пол, оттаму зошто денес да не употребуваме претседателка, министерка и градоначалничка. Феминативите го збогатуваат јазикот и ја одразуваат вклученоста на жената во општеството.
Кога ќе пристапиме до записот продавачка во Речникот, понудено ни е да го погледнеме и записот продавач (м). Оттука, интересна е ситуацијата во однос на записот слаткарка. Кога ќе пристапиме до записот слаткарка, повеќе не ни е понудено машка форма на таа професија, туку само множинската форма слаткарки (мн). Ова е интересен показател за општествено условената предодреденост и распределеност на професиите.
Додека формите адвокатка и дизајнерка, иако, исто така, често се употребуваат немаат свои сопствени записи и се третираат како изведенки од машките форми.
Од друга страна, женските облици на професиите земјоделка/ки, критичарка/ки, стопанственичка/ки не се регистрирани дури ни како деривати од машките форми, односно тие воопшто не постојат како зборови во Речникот.
Исто така, во македонскиот јазик постојат и форми кои се придавки како возачка што се користи во синтагмите возачка дозвола или возачки испит. Истото важи и за жена фармер – фармерка, чие множествено значење се однесува на фармерки (панталони). Понатаму, доколку сакаме да образуваме женска форма за жена тренер, ќе добиеме тренерка (спортска облека). Доколку сакаме да изведеме форма за жена психолог, психолошка, доаѓаме до синтагмата психолошка (ординација), а жена војник – војничка (униформа). Имено, сè уште не постои прифатен женски еквивалент за овие професии.
3.3 Специфични родово–специфични именки што означуваат професии
Постојат и специфични родово–специфични именки што означуваат професии што завршуваат на ~лог. Се работи за педагог, психолог, биолог, гинеколог, антрополог, археолог, филолог, технолог, метеоролог, кардиолог, невролог, социолог, културолог како и оние кои завршуваат со други согласки, на пример филозоф, хирург, ортопед, градежник, академик за кои женски еквиваленти сè уште не постојат. Причината е тоа што завршната согласна наставка го блокира додавањето на суфиксите ~ка/~ки. Морфолошкиот проблем во образување женски форми кај овие именки е реален и не можеме да го негираме. Затоа, се предлага користење на една од наставките ~ина, ~иња или ~инка. Конески го претпочита суфиксот ~инка, поради постоењето на српски призвук во останатите две.
Пример:
- хирургина/хирургиња/хирургинка
- биологина/билогиња/биологинка
- психологина/психологиња/психологинка
- педагогина/педагогиња/педагогинка
- филозофина/филозофиња/филозфинка
На прв поглед овие форми т.н. феминативи звучат неприродно, но можеби нивната почеста употреба ќе ја зајакне нивната прифатеност и ќе потсетува на тоа дека жените се рамноправни носители на општествени улоги, исто како и мажите.
4. Лингвистичка пристрасност во ИКТ и ВИ
Јазичната пристрасност го зајакнува општествениот стереотип за „машки“ и „женски“ професии. Како тоа се одразува врз технологијата?
4.1 Што е ИКТ?
Информациско–комуникациските технологии (ИКТ) претставуваат збир на алатки кои овозможуваат создавање, складирање, управување и размена на податоци. ИКТ го опфаќа интернетот, како и мобилните инфраструктури напојувани од безжични мрежи. ИКТ вклучува постари технологии, како фиксен телефон, радио и телевизија, како и денешни современи технологии: компјутери и лаптопи, мобилните уреди и таблети, софтвери и апликации, вештачката интелегенција и роботика. Секоја технологија или инфраструктура што овозможува комуникација, споделување податоци и глобално поврзување помеѓу луѓето, како и помеѓу луѓето и машините се смета како дел од ИКТ. ИКТ денес е неразделен дел од човековото живеење и игра клучна улога во современото општество.
4.2 Јазикот во Информациско-Комуникациските Технологии
Лингвистичката пристрасност во информациско–комуникациските технологии (ИКТ) претставува сериозен предизвик за создавање инклузивна дигитална средина. Изрази како „Пријавен корисник“ или „ Добредојде, администратор“ рутински се користат во интерфејсите, иако навидум неутрални тие ја одразуваат и зацврстуваат родовата нееднаквост во технолошката сфера. Овој лингвистички избор не е неутрален. Тој ја одразува и ја зајакнува историската доминација на мажите во технолошкиот простор и јасно покажува фаворизирачка наклонетост кон една група за сметка на друга. Родовата пристрасност се манифестира на повеќе начини. Еден од тие е именувањето на кориснички интерфејси, односно кога пристапот во системот се означува со „Пријавен корисник“ наместо „Пријавен/а корисник/чка“, се претпоставува машки род како стандард. Слично, кога системот нѐ поздравува со „Добредојде, администратор“ наместо „Добредојде“ или „Добредојде, [име]“, се претпоставува родов идентитет на корисникот.
Родово неинклузивниот јазик влијае на перцепцијата и искуството на корисниците. Влијае на емотивно ниво, го поткопува чувството на припадност кај корисниците кои не се идентификуваат со претпоставениот машки род, но и на практично ниво – таа корисничка ќе ја одбегнува определената страница или апликација.
Дополнително, недостигот на родово–сензитивен јазик се среќава и во докумнетите, односно условите за користење и корисничките упатства што ги придружуваат ИКТ производите. Во многу случаи, женскиот род е целосно изоставен од описите на работните улоги, што индиректно укажува на тоа дека жените се „непредвидени корисници“ на тие системи.
4.3 Што е ВИ?
Вештачка интелигенција (ВИ) е гранка на ИКТ и компјутерската наука и се занимава со развој на алгоритми и софтвери кои можат да извршуваат задачи што бараат човечка интелигенција, како што се учење, резонирање, препознавање, донесување одлуки, разбирање јазик и комуникација со луѓе. Под ВИ спаѓаат гласовните асистенти Siri, Alexa и Google Assistant, препознавање на параметри – отклучување на мобилен уред со Face ID, автоматската корекција на правопис на нашите телефони, автономни возила како Тесла, како и добро прифатените чет–ботови, како ChatGPT што одговараат на најразлични прашања. Вештачка интелегенција користат и интернет пребарувачите за да го скенираат целиот интернет простор и нас корисниците да нѐ снабдат со најрелевантниот одговор. Рекламите кои ги среќаваме се базирани на нашата пребарувачка историја и се персонализирани на нашите потреби. Стриминг платформите Netflix и Spotify, исто така користат историја на пребарување преку која тие „учат“ и нѝ даваат релевантни препораки.
4.4 Јазикот во Вештачката Интелегенција
Како што беше напоменато во првото поглавје, Вештачката Интелегенција (ВИ) нема свест, нема свои вродени когнитивни способности, морален компас и емоции. ВИ е огледало на нејзините создавачи и тука се отвора голема јама новите технологии да ги пресликаат предрасудите и стереотипите на нашето општество. Алгоритмите на ВИ „учат“ од големи бази на податоци, кои најчесто се ивлечени од интернет или од други текстуални извори. Овие податоци често ги одразуваат постоечките ставови, мислења и културни норми на општеството, вклучително и аспекти како родови стереотипи и предрасуди. Кога алгоритмите учат од овие податоци, тие можат да ги научат и применат стереотипите и предрасудите во своите одговори и предвидувања, кои содржат општествени и културни предрасуди, вклучувајќи родови стереотипи. Ова се случува затоа што алгоритмите учат од обрасци во податоците, без разбирање на контекстот, моралните вредности или социјалните последици зад тие обрасци. Така, ако податоците содржат родови стереотипи или предрасуди, веројатно е дека алгоритмите ќе ги усвојат и потенцираат. Во областа на обработка на природен јазик (Natural language processing – NLP), ВИ ги наследува и репродуцира пристрасностите што постојат во податоците за кои е обучена. Со други зборови, пристрасностите за кои зборувавме во претходните поглавја во однос на природниот јазик, директно се пресликуваат врз алгоритмите. Тие учат од човечки јазик, а тој е родово пристрасен. Како резултат на тоа, ВИ моделите како што се гласовните асистенти, автоматизираните преведувачи и генеративните модели често го претпочитаат машкиот род. На пример: кога автоматизирани преведувачи како Google Translate преведуваат професии од англиски на македонски јазик, често избираат машка форма („engineer“ станува „инженер“, а не „инженерка“), дури и кога е очигледно од самиот контекст дека субјектот е жена. Со ова се репродуцира традиционалната поделба на трудот. Секако, ова може да се оправда со тоа што во англискиот јазик не постои граматички род, меѓутоа тоа не е валидно оправдување затоа што во македонскиот јазик постои и алгоритмите би требало да се прилагодат на јазичната структура на јазикот во кој условно кажано се „изразуваат“. Впрочем, англискиот, како најраспространет светски јазик, со својата структура може негативно да влијае врз присуството на феминитивите во македонскиот јазик. Против тоа треба да застанат преведувачите и лекторите, употребувајќи феминитив секогаш кога се користи именка за да означи женско лице. Унгарскиот јазик има родово неутрална заменка Ö која во англискиот јазик може да биде
преведена со тој, таа или родово неутрало со тие. Во сликата подолу е прикажана пристрасноста на автоматизираниот преведувачки модел Google Translate.
Впрочем, истражувањата покажуваат дека овие генеративните модели имаат тенденција да поврзуваат одредени професии со одреден род, што ја зајакнува идејата дека машкиот род е стандард и го зацврстува стереотипот за родово распределени професионални улоги. ВИ игра голема улога во одлуките за вработување. Во последно време апликациите за работа биваат прегледувани од т.н Систем за следење на кандидати – АТS (Applicant tracking system). Идеална е сликата во која примената на овие системи базирани на Вештачка Интелегенција би резултирала со поголема ефикасност и правичност во процесот, меѓутоа праксата покажува дека АТS само ги продолжуваат предрасудите кон жените на работното место. Пример, ваков систем обучен од историски податоци може да „научи“ дека мажите се поуспешни во одредени професии, едноставно поради фактот дека во минатото биле несразмерно ангажирани во определената професија. Оттука, кога се обработуваат работните биографии – CV на жените, алгоритмот ќе го потцени нивниот потенцијал и врз база на застарени стереотипи ќе фаворизира кандидат маж. Со ваква ситуација се има соочено технолошкиот гигант Амазон. Моделот кој тие го користеле за разгледување на работните биографиите бил трениран на податоци од вработувањата во Амазон во последните десет години. На ничие изненадување, повеќето од вработените во денецијата чии податоци се користеле при тренирање на моделот биле мажи, па алгоритамот научил дека успешен кандидат за работа подразбира да се биде маж. Така, работните биографии што вклучувале некоја варијанта на зборот „жена“ биле пониско вреднувани, дури и кога контекстот бил: „Раководев со организацијата на жени–програмерки“ или „Победив на женскиот шампионат во шах“.
Што се однесува до гласовните асистенти, како Siri и Alexa, тие обично имаат женски имиња и гласови, тоа ја зацврстува стереотипната улога на жените како подредени и услужни.
5. Последици од родовата пристрасност во јазикот и технологијата
Јазичната пристрасност во ИКТ и дигиталните системи не се само технички проблем, туку длабоко филозофско и етичко прашање. Таа го одразува начинот на кој општествените норми, моќта и културните претпоставки се инкорпорирани во технологијата, често на штета на родовата еднаквост и инклузивност. Родовата пристрасност вградена во јазикот и технологијата и ја одразува и ја зајакнува нерамноправноста во општеството, а има длабоки и мултидимензионални последици кои влијаат на економијата, здравствената заштита, социјалните норми и технолошкиот напредок. Една од тие е економската, каде алгоритмите кои анализираат кредитни апликации често го фаворизираат машкиот род, бидејќи историските податоци за нив покажуваат поголема стапка на одобрување. Жените во САД заработуваат 83 центи за секој долар на мажите. Оваа бројка се нема променето многу во последните две децении. Родовиот јаз во платите не влијае само на жените и нивните семејства. Тоа влијае на целовкупната економија со тоа што ги спречува жените да го достигнат својот целосен економски потенцијал. Во здравството, моделите за дијагноза на болести (пр. заболувања на црниот дроб) имаат двапати поголема веројатност да погрешат кај жените, бидејќи се обучуваат претежно на податоци од мажи. Ова може да доведе до несоодветен или задоцнет третман.
6. Стратегии и предлози за надминување на асиметријата
Надминувањето на родовата асиметрија во јазикот и технологијата бара мултидисциплинарен пристап. Родовата сензитивност треба да се дислоцира од позицијата споредно прашање и да се вгради како основен принцип при дизајнирањето на технолошките ресурси, алгоритми и општествени практики. Можеме да се наброиме повеќе стратегии за надминување на оваа асиметрија. Постоење на вистински родово–сензитивен јазик е добра почетна точка каде институциите ќе ги признаат и официјализираат женските форми кои означуваат професионални титули во сите јавни документи, медиуми, образовни материјали и интерфејси. Да се оформат јазични комисии во универзитетите и медиумите, кои ќе бидат задолжени да развијат прирачници за родово–сензитивен јазик, како и јазични препораки за новинарите, наставниците и јавната администрација. Пример: наместо исклучиво „директор“, да се употребува и „директорка“ кога станува збор за жена, без страв од неприродност. Значи, употреба на родово–сензитивен јазик подразбира користење на форми кои ги вклучуваат обата рода (на пр. „Пријавен/а корисник/чка “). Чекор напред кон надминување на асиметријата би било ревизија на постоечката терминологија од аспект на родова инклузивност во ВИ. Пристрасноста при автоматска обработка, превод и генерирање на текст ќе се намали кога во податоците ќе се избалансира застапеноста на машки и женски форми, различни професии и културни контексти. Најдобро е да се цели кон персонализација наместо генерализација. Современите ИКТ системи треба да имаат високо ниво на персонализација, а нивните авто–генерирани поздрави можат да сe персонализирани со лично име на корисникот (Пример: „Добредојде, Ана“ наместо „Добредојде, администратор“. Исто така, системите кои нудат избор за префериран начин на обраќање го подобруваат искуството на корисникот. Софтверите тогаш ќе можат да користат родово прилагоден јазик врз основа на преференците на корисникот. Намалување на пристрасноста во јазикот имплицира зголемување на родовата разновидност, затоа асиметријата може да се исправи со поголема вклученост на жените во процесот на дизајн, развој, тестирање и примена на нови технологии. Во овој процес неопходна е и конструктивна критика од страна на академски и граѓански иницијативи што ќе го анализираат јазикот и ќе се стремат кон креирање свесно и одговорно општество. Борбата против родовата асиметрија не е само прашање на граматика или технологија, се работи за прашање на вредности, инклузија и социјална правда. Со применување на дел од овие стратегии нашето општество може да се приближи кон правичен и родово избалансиран дигитален простор.
7. Спој: Јазикот и технологијата
Родовата асиметрија во јазикот се отсликува врз технологијата. Родово–специфичните именки што означуваат професии кои се врзуваат со машкиот род, не се само резултат на граматички избор, тие се симбол за родова поделеност. Кога феманитивите се изоставуваат или се сметаат за неприродни, се потхранува нерамноправноста. Како што кажавме и претходно, технологијата базирана врз ИКТ и ВИ ги превзема и репродуцира тие лингвистички модели. Кога ИКТ системите не предвидуваат женски родови облици, тие несвесно ја нормализираат машката форма како единствена. Ова покажува недостаток на јазична и технолошка сензитивност. Фактот дека многу женски облици на професии не постојат ниту во дигиталните речници, ниту во технолошките системи, укажува на двоен проблем: од една страна лингвистички – тие не се официјализирани, а од друга страна технолошки – тие не се имплементирани. Така, алгоритмите учат од јазик кој веќе е пристрасен, а оттаму тие ја зајакнуваат истата пристрасност. Затоа, важно е да се идентификува и да се ограничи влијанието на оваа родова пристрасност при развојот на ВИ. Воведувањето и нормализирањето на феминативите во јазикот, нивното препознавање во дигиталните речници, интерфејси и кориснички искуства, како и нивната интеграција во ВИ системите претставува неопходен чекор кон рамноправност. Оваа испреплетеност на јазикот и технологијата ја прави потребата од родово–сензитивен јазик поитна отколку што наликува.
8. Заклучок
Јазикот не е само средство за комуникација, туку и огледало на вредностите, основа на нашето размислување и перцепција. Кога јазикот останува неподвижен и отпорен на промени што водат до правичност, тој станува бариера наместо мост. Прифаќањето на родово–сензитивен јазик не е прашање на политичка коректност, туку на општествена орговорност. Во овој труд покажавме примери за фаворизирање на машкиот род во именките професии, технолошките интерфејси и алгоритмите на ВИ кое предизвикува родова нееднаквост. Недоволната застапеност на женски родови форми во јазикот, особено во домените на ИКТ и ВИ ја намалува видливоста на жените, влијае на нивното учество и придонес и несвесно ги маргинализира. Време е јазикот и технологијата да се третираат како сојузници во постигнување на родовата еднаквост, преку развој и примена на родово–сензитивни практики. Присуството на родова еднаквост во ИКТ и ВИ треба да го намали родовиот јаз во професиите, да ги вклучи жените во креирање технологии и да се создадат инклузивни технолошки решенија што ги земаат во предвид потребите на сите. Тоа значи ревизија на лингвистичките норми, свесна употреба на инклузивен јазик – употреба на феминитиви, поголема застапеност на жените во технолошкиот развој и критичка анализа на постоечките системи. ВИ според самиот дизајн е свртена кон минатото, таа се раѓа од податоците, навиките, знаењата и околностите што човештвото веќе ги има произведено. Единствената патека до Вештачка Интелегенција која го почитува достоинството и интегритетот на сите луѓе мора да вклучува најпрво создавање и одржување такво општество. Само со самосвест можеме да изградиме општество и дигитален свет каде секој род е подеднакво препознаен, вреднуван и застапен. Родовата еднаквост почнува со зборот, а технологијата треба да го продолжи тој збор на секоја платформа, уред и код!
9. Библиографија
1. Јанушева, Виолета. The Gender-Specific Nouns Denoting Profession/Role: The Macedonian Case. Yogyakarta: Sanata Dharma University, 2023.
2. Butler, Judith. Gender Trouble: Feminism and the Subversion of Identity. New York and London: Routledge, 1999
3. Државен завод за статистика. Вкупно резидентно население, домаќинства и станови во Република Северна Македонија, Попис 2021. Скопје: Државен завод за статистика, 2022
4. Vanmassenhove, Eva. Gender Bias in Machine Translation and the Era of Large Language Models. Ithaca, NY: Cornell University, 2024
5. Seaborn, Katie. Chandra, Shruti. Fabre, Thibault. Transcending the “Male Code”: Implicit Masculine Biases in NLP Contexts. Hamburg: ACM Press, 2023
6. Конески, Кирил. Зборообразување во македонскиот јазик. Скопје: Бона, 1995
7. Бадаревски, Боби. Родовата еднаквост и вештачка интелигенција. Скопје: Годишен зборник, Филозофски факултет, 2023, стр. 793–804
8. Drezin, Jenny. Digitally Empowered Generation Equality: Women, Girls and ICT in the Context of COVID-19 in Selected Western Balkan and Eastern Partnership Countries. Geneva: International Telecommunication Union (ITU) and UN Women, 2021
9. Russell, Stuart. Norvig, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. New Jersey: Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1995
10. Смилевска, Ивана. Кој се плаши од феминативи? Радио МОФ, 2020
https://www.radiomof.mk/koj-se-plashi-od-feminativi/#prettyPhoto Објавено на 10.10.2020 во 10:03 ч. Последно пристапено на 11.5.2025.
11. Tubridy, Christine. Addressing the Risks of Gender Bias in AI and Machine Translation. Vistatec, 2025.
Објавено на 6.3.2025. Последно пристапено на 11.5.2025.
12. Gender bias in AI: Why it matters and how to fix it? PwrTeams, 2025
https://pwrteams.com/content-hub/blog/gender-bias-in-ai Објавено на 7.3.2025. Последно пристапено на 11.5.2025.
13. Што носи вештачката интелигенција за жените? Медуза, 2025
Објавено на 25.2.2025. Последно пристапено на 11.5.2025.
14. Вештачката интелигенција може да дискриминира: Зошто сè уште не е ефективна во донесувањето одлуки? Мета.мк, 2024
Објавено на 14.4.2024. Последно пристапено на 11.5.2025.
15. Дигитален речник на македонскиот јазик. Институт за македонски јазик „Крсте Мисирков“. http://www.makedonski.info/– http://drmj.eu/
16. Kirvan, Paul. Awati, Rahul. Pratt, Mary K. What is ICT (Information and Communications Technology)? TechTarget, 2025
https://www.techtarget.com/searchcio/definition/ICT-information-and-communications-technology-or-technologies Последно едитирано во март 2025. Последно пристапено на 11.5.2025.
17. Тантуровска, Лидија. „Со употребата на феминативи се збогатува јазикот, тие се реалност во македонскиот јазик.“ Рацин.мк, 2024
Објавено на 18.6.2024. Последно пристапено на 11.5.2025. https://racin.mk/analizi/tanturovska-so-upotrebata-na-feminativi-se-zbogatuva-jazikot-tie-se-realnost-vo-makedonskiot-jazik/
18. Dastin, Jeffrey. Insight – Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women. Reuters, 2018
Објавено на 11.10 2018, 2:50 AM GMT+2. Последно пристапено на 11.5.2025.
19. Lee, Dave. Amazon scrapped ‘sexist AI’ tool. BBC News, 2018
Објавено на 10.10. 2018. Последно пристапено на 11.5.2025.
20. Ристеска, Александра. „Сѐ уште постои стереотипот дека ИТ работите се машка професија.“ Реактор – Истражување во акција, 2021
Објавено на 23.04.2021. Последно пристапено на 11.5.2025.