Мила Крстева
Вовед
Во последните години темата за родова еднаквост во технолошкиот сектор стана многу актуелна. Иако работните места во технологијата се зголемуваат, жените сѐ уште се недоволно застапени. Според извештаите, жените сочинуваат само околу 26% од работната сила во технолошките индустрии [1], а на лидерски позиции бројот е уште помал. [7]
Вештачката интелигенција денес го менува начинот на кој функционираат индустриите и има потенцијал да помогне во решавањето на родовите нееднаквости. Целта на оваа семинарска работа е како ВИ може да се искористи за намалување на родовите предрасуди и за унапредување на еднаквоста во технолошкиот сектор.
Актуелна состојба на родовите предрасуди во технолошките индустрии
Технолошката индустрија се соочува со големи родови разлики во повеќе аспекти. Според извештајот на Меѓународната организација на трудот (2023), жените се само 28% од дипломираните студенти во компјутерските науки и инженерството, а само 25% од технолошките работни места се пополнети од жени. [1] Ситуацијата е уште полоша на високите позиции – само 11% од извршните технолошки позиции ги заземаат жени. [5]
Родовите предрасуди во технолошките индустрии се појавуваат на различни начини:
• Структурни бариери: „Стаклен плафон” кој ги ограничува можностите за напредување на жените и нееднакви плати – жените во технолошките индустрии заработуваат во просек 20% помалку за иста работа.
• Култура на работното место: Машко-доминантна култура што може да создаде непријателска средина за жените, вклучувајќи микроагресии и непризнавање на нивните придонеси.
• Стереотипи: Технологијата традиционално се смета за „машка” област, што влијае на изборот на кариера и процесите на вработување. [2]
• Баланс помеѓу персоналниот живот и кариерата: Долги работни часови кои несразмерно влијаат на жените кои често носат поголем дел од обврските во семејството.
• Недостиг на женски примери и ментори: Малиот број жени на лидерски позиции значи помалку примери за младите жени.
Според истражувањата на Европската комисија (2023), намалувањето на родовиот јаз во STEM секторите би можело да го зголеми БДП на ЕУ за 820 милијарди евра до 2050 година. [3] Зголемената родова разноликост е поврзана и со подобра иновативност и креативност во организациите.
Улогата на вештачката интелигенција во анализата на родовите предрасуди
ВИ може да анализира големи количини на податоци и да открие обрасци кои не се очигледни за луѓето. Оваа способност може да помогне во откривањето на родовите предрасуди во технолошката индустрија на повеќе начини:
Алатки базирани на ВИ за откривање предрасуди
1. Анализа на текст: ВИ системите за обработка на природен јазик можат да анализираат огласи за работа и да идентификуваат родово пристрасни термини. На пример, Gender Decoder може да открие „машки кодирани” зборови (како „лидерство”, „конкурентен”) или „женски кодирани” зборови
(како „поддржувачки”, „соработка”) кои може да ги одвратат кандидатите од одреден пол.
2. Откривање предрасуди во регрутацијата: Вештачката интелигенција може да анализира податоци од процесите на вработување за да види каде кандидатите од одреден пол се елиминираат повеќе од другите.
3. Анализа на соработка во компаниите: ВИ исто така може да открие дали женските вработени имаат еднаков пристап до ментори и важни проекти што водат кон унапредување.
Анализа на податоци за родовите јазови
1. Предиктивна анализа на разликите во платите: Вештачката интигенцијаможе да ги анализира факторите што придонесуваат за родовите разлики во платите и да предложи корективни мерки.
2. Анализа на кариерни патеки: Исто така може да открие дали постојат разлики во стапките на унапредување помеѓу мажите и жените со слични квалификации.
3. Анализа на задржување на вработените: ВИ може да помогне во разбирањето зошто жените почесто ги напуштаат технолошките компании.
Користењето на Вештачка Интелигенција за анализа на родовите предрасуди нуди неколку предности:
• Објективност: ВИ може да биде пообјективна од луѓето во откривањето на предрасуди.
• Скалабилност: Може да анализира огромни количини податоци брзо.
• Континуирано следење: Може да го следи напредокот на родовата еднаквост со текот на времето.
ВИ како алатка за промовирање на родовата еднаквост
Вештачката интелигенција не само што може да открие предрасуди, туку и активно да помогне во промовирањето на родовата еднаквост:
ВИ во процесите на регрутација и селекција
1. Родово-неутрално огласување: Алатки како Textio можат да ги модифицираат огласите за работа за да користат поинклузивен јазик. Истражувањата покажуваат дека ова може да го зголеми бројот на женски апликанти за технички позиции за 30%
2. Скенирање на CV: ВИ може да ги отстрани информациите како име, возраст и пол од CV-ата за да се намалат несвесните предрасуди кај регрутерите.
3. Предиктивни модели базирани на перформанси: Наместо да се потпираат на традиционални маркери на успех (универзитети, претходно искуство) кои може да содржат историски предрасуди, ВИ може да предвиди потенцијал базиран на објективни показатели на перформанси.
Предизвици и етички аспекти
И покрај потенцијалот на Вештачката Интелигенција за намалување на родовите предрасуди, постојат и значајни предизвици. Најголемиот ризик е дека самите ВИ системи може да содржат родови предрасуди. Доколку моделот е трениран на историски податоци што содржат родови предрасуди (дека мажите се подобри програмери од жените), тој може да ги репродуцира и зајакне овие предрасуди во своите одлуки. Пример за ова е алгоритмот за селекција на кандидати во Амазон, кој автоматски ги оценуваше биографиите и ги намалуваше шансите на женските кандидати, бидејќи беше трениран на податоци што претежно одразуваа машка доминација во технолошките позиции. Амазон беше принуден да го укине својот алгоритам за вработување, бидејќи тој несвесно ги фаворизираше мажите и ги дискриминираше женските кандидати. [6]
Исто така, истражувањето на UNESCO (2022) покажува дека 78% од програмерите на ВИ се мажи, што може да влијае на дизајнот на ВИ системите и податоците кои се користат за нивно тренирање. [3] Затоа, зголемувањето на родовата разноликост во самите тимови за развој на ВИ е критично.
За да се осигураме дека ВИ ја унапредува родовата еднаквост наместо да ја попречува, неопходни се неколку етички принципи:
1. Транспарентност: Организациите треба да бидат транспарентни за тоа како користат ВИ системи во процесите на регрутација, евалуација и промоција.
2. Одговорност: Треба да постојат јасни механизми за одговорност ако ВИ системите произведуваат дискриминаторски исходи.
3. Разноликост во развојот: Тимовите што развиваат ВИ решенија за родова еднаквост треба сами да бидат родово разновидни.
4. Континуирана евалуација: ВИ системите треба редовно да се евалуираат за можни предрасуди и да се ажурираат соодветно.
Иднината на вештачката интелигенција и родовата еднаквост
Во иднина, можеме да очекуваме понапредни ВИ решенија за унапредување на родовата еднаквост:
1. Попрецизни алгоритми за откривање предрасуди кои можат да идентификуваат суптилни форми на родова пристрасност.
2. Персонализирани интервенции за специфичните бариери со кои се соочуваат различни групи жени во технологијата.
3. Интегрирани системи што комбинираат анализа на предрасуди со автоматски корективни мерки.
За да се постигне вистинска родова еднаквост во технолошките индустрии, ВИ треба да биде дел од поширока стратегија што вклучува промени во политиките, практиките и културата на организациите. Технологијата сама по себе не може да ги реши структурните нееднаквости, но може да биде моќна алатка во поширокиот напор за создавање поинклузивна технолошка индустрија.
Заклучок
Вештачката интелигенција нуди нови и иновативни начини за адресирање на долготрајниот проблем на родовите предрасуди во технолошките индустрии. Преку анализа на податоци, откривање на скриени обрасци на предрасуди и обезбедување персонализирана поддршка, ВИ може да игра значајна улога во создавањето поинклузивно и поеднакво работно опкружување во технолошкиот сектор.
Сепак, мора да се осигураме дека самиот модел е развиен и имплементиран на начин што не ги зајакнува постојните предрасуди. Ова бара разновидни тимови за развој, транспарентност во алгоритмите и постојана евалуација на нивните влијанија.
Со правилен пристап, вештачката интелигенција може да биде силен катализатор за промени, помагајќи да се надминат историските бариери и да се создаде технолошка индустрија во која сите таленти, без оглед на родот, можат да напредуваат.
Библиографија
1. International Labour Organization (ILO). (2023). “Women in tech: Global statistics and trends.”
2. Global Gender Gap Report. (2023). World Economic Forum.
3. European Commission. (2023). “Gender equality in STEM: Economic impact assessment.”
4. LinkedIn Talent Solutions. (2023). “Gender diversity in tech recruitment.”
5. McKinsey & Company. (2022). “Women in the Workplace: Technology Sector Report.”
6. Jeffrey Dastin. (2018). “Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women.” Reuters Technology News.
7. World Economic Forum. (2023). “The Future of Jobs Report.”
8. Zou, J., & Schiebinger, L. (2021). “Design AI so that it’s fair.” Nature, 571, 324-326.