Миа Стевковска
Вовед
Во последните години, вештачката интелегенција (ВИ) станува се поважна во различни области на нашето општество. Од здравство до финансии, од автомобилска индустрија до забава, ВИ го менува начинот на кој живееме и работиме. Сепак, учеството на жените во оваа област е се уште ограничено. Оваа семинарска работа ќе ги истражи постоечките предизвиците и можностите со кои се соочуваат жените во областа на ВИ. Анализирајќи ги родовите нееднаквости, образовните бариери и потенцијалните решенија, но и можностите што им стојат на располагање. И покрај напредокот кон родова еднаквост во многу сектори, СТЕМ полињата, а особено вештачката интелегенција, остануваат области со значителен родов дисбаланс. Трудот нуди сеопфатен преглед на моменталната состојба, да ги анализира последиците од недостатокот на родова разновидност во ВИ и да предложи стратегии за создавање поинклузивна, поетичка и порамномерно распределена иднина на ВИ.
Зошто е ова важно?
Замисли свет каде технологијата ги решава сите проблеми, но таа технологија е создадена само од една страна на популацијата. Звучи несправедливо, нели? Токму затоа е важно да зборуваме за жените во светот на вештачка интелегенција (ВИ). Иако компјутерите и паметните системи изгледаат неутрално, за нив стојат луѓе со свои идеи, искуства и размислувања. Ако нема разновидност во тимовите што се создаваат и тренираат ВИ системи, постои ризик од создавање технологии кои не ги земаат предвид потребите на сите корисници.
Исто така, учеството на жените во оваа индустрија значи поиновативни и поквалитетни решенија. Истражувањата покажуваат дека разновидните тимови носат подобри резултати, бидејќи вклучуваат различни перспективи и начини на размислување. За да се осигура дека ВИ ќе биде корисна за сите, неопходно е да се охрабруваат жените да станат дел од оваа револуија.
2:
Историски преглед на жените во технологијата и ВИ
Иако денес процентот на жени во ВИ е низок, жените имале значителен придонес во развојот на компјутерските науки и технологијата уште од самите почетоци.
→ Ада Лавлејс (1815–1852) – позната како првиот програмер во историјата, развила алгоритам за пресметување со механичка машина.
→ Грејс Хопер (1906–1992) – развила еден од првите програмски јазици и вовела концепти што денес се користат во софтверското инженерство.
Жени во ВИ денес – иако постојат успешни жени во областа, нивниот број е значително помал во однос на мажите. Историјата покажува дека жените имаат капацитет да придонесат во технологијата, но социо-културните бариери често ги ограничувале.
Примери на успешни жени во ВИ
→ Даниела Руск – Директорка на лабораторијата за компјутерски науки и ВИ на МИТ, водечка фигура во областа на роботиката и автономните системи.
3:
→ Феј-Феј Ли – Професорка на Универзитетот Стенфорд, позната по развојот на ImageNet, огромна база на податоци што одигра клучна улога во напредокот на компјутерскиот вид (computer vision).
→ Џој Буоламвини – Истражувачка која го открила проблемот со расната и родовата пристрасност во алгоритмите за препознавање лица и работи на развој на праведни технологии.
Моментална состојба на родовата застапеност во ВИ
Истражувањата покажуваат дека процентот на жени кои работат во полето на ВИ е значително помал во споредба со мажите. Според некои извештаи, само околу 20% од професионалците во ВИ се жени. Причините за оваа состојба се многубројни, вклучувајќи културни предрасуди, недостаток на поддршка и пристап до едукација.
1. Глобални статистики појазатели
Истражувањата покажуваат загрижувачки статистички податоци:
→ Само 22% од глобалните ВИ професионалците се жени
→ Помалку од 15% од лидерските позиции во ВИ компании ги заземени жени → Само 12% од научните истражувачи во областа на ВИ се жени
4:
Застапеноста на жените во ВИ варира помеѓу различни региони:
→ Развиените земји имаат малку повисок процент на жени во ВИ
→ Земјите во развој се соочуваат со поизразени предизвици
→ Постојат значителни културолошки разлики во пристапот кон родовата еднаквост во технологијата
Во развиените земји, застапеноста на жените во технолошките компании е нешто поголема, но далеку од идеална. Во земјите во развој, културните и економските бариери дополнително го ограничуваат пристапот на жените до технолошки кариери.
3. Образовни бариери
Родовите нееднаквости се јавуваат уште во образовниот систем:
→ Помалку девојки избираат компјутерски науки како своја професионална насока. → Мал процент жени се запишуваат на постдипломски студии од областа на ВИ. → Недостигот на женски ментори и улог-модели ја намалува мотивацијата кај девојчињата да навлезат во технолошки области.
Општествените стереотипи играат значајна улога во одвраќањето на девојките од СТЕМ (наука, технологија, инженерство и математика), што резултира со недоволна застапеност на жени во технолошки истражувања и развој.
Професионални предизвици со кои се соочуваат жените
Дури и кога жените успешно навлегуваат во ВИ индустријата, тие се соочуваат со бројни пречки:
→ Дискриминација при вработување – Жените честопати добиваат помалку можности за работа во ВИ компаниите.
→ Помали плати – Жените во технологијата во просек заработуваат помалку од своите машки колеги.
→ Полово вознемирување во работната средина
→ Потешкотии при напредување во кариерата – Жените ретко достигнуваат високи менаџерски позиции во технолошките компании.
5:
Последици од родовата нееднаквост во дизајнот на ВИ апликации
Кога ВИ се развива во средини каде што нема доволно застапеност на жени, се појавуваат пристраности во самата технологија. Алгоритмите учат од податоци, а ако тие податоци се собрани и анализирани од тим со ограничена разновидност, резултатите можат да бидат дискриминаторски или нецелосни.
Такви последици се веќе евидентирани:
→ Апликации за препознавање лица имаат повисока грешка кај темнокожи жени.
→ ВИ системи за регрутација често фаворизираат машки имиња поради историски пристрасни податоци.
→ Апликации за здравствени совети не секогаш го земаат предвид женскиот биолошки контекст.
�� Пример: Amazon имаше експериментален ВИ систем за вработување кој автоматски ги одбивал кандидатките бидејќи бил „трениран“ на податоци од машки апликации од претходните години.
Влијание на родовиот дисбаланс врз ВИ технологиите
Кога ВИ се развива од тимови во кои доминираат мажи, може да дојде до несвесни технолошки пристрасности:
→ Алгоритми со родова пристрасност – што не препознаваат женски лица подеднакво добро како машките
(пример: проблеми со препознавање на лица кај жените од различни етнички групи). → Гласовни асистенти кои го поттикнуваат стереотипот на „послушна жена“ (како Siri или Alexa).
→ Помалку иновации – Истражувањата покажуваат дека разновидните тимови
6:
создаваат покреативни и подобри решенија.
→ Нееднаков пристап до технолошки решенија – Производи и услуги кои не ги земаат предвид потребите на жените.
Стратегии за унапредување на родовата застапеност
Иако предизвиците се значителни, постојат охрабрувачки можности за унапредување на родовата застапеност во вештачката интелигенција:
1. Програми за поддршка и стипендии – Сe повеќе организации нудат финансиска и професионална поддршка за жените во технологијата.
2. Растечки број на иницијативи за родова еднаквост – Голем број компании воведуваат политики за поттикнување на родова разновидност.
3. Онлајн курсеви и обуки – Дигиталните платформи овозможуваат едукација и стекнување на потребните вештини без ограничувања.
4. Жените како лидери во ВИ – Неколку успешни жени веќе се докажуваат како лидери во областа, инспирирајќи ги идните генерации.
Иницијативи и стратегии за подобрување на родовата еднаквост во ВИ
За да се намали родовата нееднаквост во ВИ, потребни се активни мерки и стратегии што ќе ги поттикнат жените да се вклучат во ова поле. Некои од клучните иницијативи вклучуваат:
∙ Стипендии и образовни програми – Големи технолошки компании како Google, Microsoft и IBM нудат специјални стипендии и програми за жени во ВИ и СТЕМ (наука, технологија, инженерство и математика).
∙ Менторски програми – Разни организации обезбедуваат менторство за жени кои сакаат да градат кариера во ВИ, што им помага полесно да се интегрираат во оваа индустрија.
7:
∙ Иницијативи за разновидност во технологијата – Програми како AI4ALL и Women in AI поттикнуваат млади девојки да се занимаваат со вештачка интелигенција преку работилници, кампови и истражувања.
Со овие мерки, индустријата за ВИ може да стане подостапна за жените, што ќе придонесе за поквалитетен и поразновиден развој на технологијата.
Значењето на женските мрежи и заедници во технолошкиот сектор
Во свет каде што технолошката индустрија сè уште е доминирана од мажи, женските професионални мрежи стануваат клучен елемент за охрабрување, поврзување и зајакнување на жените во областа на вештачката интелигенција и ИКТ воопшто. Овие мрежи – формални или неформални – овозможуваат простор за споделување на знаење, искуства и ресурси, но и ја градат заедничката свест за важноста од родова еднаквост во технолошкиот напредок.
Како функционираат и што нудат овие мрежи?
∙ Менторство и лидерски вештини:
Жените кои веќе работат во индустријата често се вклучени како ментори, помагајќи им на помладите девојки да се снајдат во технолошкиот свет. Менторството не е само техничко – туку опфаќа и развој на лидерски вештини, градење на кариера, справување со дискриминација или синдром на самозваник и слично.
∙ Пристап до образовни и професионални можности:
Овие мрежи се важни извори за обуки, сертификации, практики и вработувања. Многу од нив имаат свои платформи каде редовно се објавуваат отворени позиции или стипендии наменети за жени.
∙ Личен и професионален развој:
Преку работилници, дебати, настани и обуки, жените се охрабруваат да се изразат,
8:
да преземат иницијатива и да се чувствуваат самоуверено во машко-доминирани средини.
∙ Заедничка солидарност:
Женските мрежи често функционираат и како „сигурна зона“, каде што жените можат да разговараат за лични и професионални предизвици, да добијат поддршка, совети и мотивација. Важно е да се чувствуваат разбрани и прифатени.
�� Примери:
∙ Women in AI – глобална организација посветена на поддршка на жени во оваа сфера, активна и во Европа.
∙ SheCodes – нуди бесплатни курсеви и заедници за девојки што сакаат да програмираат.
Улогата на образованието и раната експозиција кон технологија
Еден од клучните фактори што влијае на ниската застапеност на жените во вештачката интелигенција е недостатокот на рана експозиција и охрабрување за вклучување во СТЕМ области (наука, технологија, инженерство и математика). Истражувањата покажуваат дека родовите стереотипи и социјалните норми почнуваат да делуваат уште во раното детство, влијаејќи врз тоа какви интереси и амбиции ќе развијат девојчињата.
�� Едукативни бариери и стереотипи
∙ Девојчињата често не се охрабрувани да се занимаваат со технологија или програмирање, а наставните содржини не се секогаш родово инклузивни. ∙ Учебниците, наставните програми и моделите за угледување честопати прикажуваат машки ликови во улога на научници или технолошки иноватори. ∙ Поради ова, кај девојчињата може да се појави „синдром на некомпетентност“, каде што чувствуваат дека технологијата не е „за нив“.
9:
Зошто е важно да се почне од рана возраст?
∙ Повеќе студии (на пр., UNESCO 2022) покажуваат дека рана изложеност на девојчињата на кодирање, роботи и логичко размислување значително го зголемува нивниот интерес за ИТ и ВИ во подоцнежното образование.
∙ Преку иновативни и инклузивни пристапи, девојчињата добиваат самодоверба и интерес за учество во овие области.
Програми и иницијативи за ран развој
∙ Girls Who Code – Американска организација која нуди бесплатни курсеви, летни кампови и ресурси за учење програмирање на девојчиња од основно и средно образование.
∙ Technovation Girls – Глобален натпревар каде што девојчиња од 10 до 18 години создаваат мобилни апликации за решавање реални проблеми.
∙ Code.org – Платформа што нуди интерактивни игри и програми за деца од секаков пол, со посебни сегменти што охрабруваат родова рамнотежа.
�� Долгорочен ефект
Овие програми не само што ги учат девојчињата на технички вештини, туку ги охрабруваат да размислуваат креативно, да решаваат проблеми и да станат активни креатори на технологија, а не само пасивни корисници. Со создавање на позитивни искуства уште од млади години, се рушат митовите дека „технологијата е машка професија“ и се гради генерација на самоуверени, информирани и иновативни девојки кои ќе го предводат дигиталниот напредок.
10:
Заклучок
Родовата еднаквост во вештачката интелигенција не е само морално прашање – таа е неопходна за создавање поправедни и поквалитетни технологии.
Жените во ВИ се соочуваат со многу пречки, но со соодветна поддршка, едукација и политики кои промовираат еднаквост, тие можат да играат клучна улога во иднината на оваа технологија.
Ако сакаме ВИ да биде корисна за целото општество, мора да создадеме инклузивна и разновидна технолошка заедница. Време е да ја искористиме оваа можност и да изградиме иднина во која жените имаат еднаков глас во обликувањето на технологијата што ја користиме сите.
Референци
11: