Warum Frauen am KI-Tisch eine Stimme haben müssen

Katya Moskalenko, Produktmarketingmanagerin bei Measure Protocol mit Sitz in London, schlägt Alarm, dass künstliche Intelligenz negative Auswirkungen auf die bestehende Kluft zwischen den Geschlechtern in der Technologiebranche haben könnte. Obwohl es eine Welt voller aufregender Möglichkeiten schafft, birgt es auch – fast zwangsläufig – Risiken der Voreingenommenheit und Ausgrenzung.

Um diese Fallen zu vermeiden, sei „eine ganze Reihe von Entscheidungen und Strategien erforderlich, etwa die Sicherstellung vielfältiger Datensätze, die Sicherstellung vielfältiger Teams und die Sicherstellung ethischer Überlegungen bei allen KI-gestützten Lösungen“, sagte sie uns.

Es ist noch ein langer Weg. Moskalenko zitiert Daten des Weltwirtschaftsforums aus dem Jahr 2021, die darauf hindeuten, dass nur 26 % der Daten- und KI-Positionen von Frauen besetzt sind; Es gibt wenig Grund zu der Annahme, dass sich diese Statistik dramatisch verbessert hat.

Es wird eine lange Reise sein

Katya gibt zu, dass es dafür keine magische Lösung gibt. „Wir können nicht alles auf einmal lösen“, sagte sie. „Es wird ein langer Weg sein, um sicherzustellen, dass die KI allen Menschen dient. Durch eine ausgewogenere Darstellung können wir sicherstellen, dass alle neuen Technologien, einschließlich KI, vom Design her inklusiv und unvoreingenommen sind.“

Aber es ist jetzt an der Zeit, anzufangen. Manchmal habe es den Anschein, als hätte jedes Unternehmen, ob groß oder klein, ein Team, das neue KI-gestützte Lösungen entwickelt – von Adobe und AirBnB bis hin zu kleinen Start-ups, sagte sie.

„Das Erste ist also, die Teams mit mehr Frauen, mehr farbigen Menschen und mehr Minderheitengruppen zu diversifizieren, um eine vielfältige und integrative Perspektive zu gewährleisten“, fuhr sie fort. „Stellen wir außerdem sicher, dass wir über Datensätze verfügen, die inklusiv und vielfältig sind und in Systeme und große Sprachmodelle eingespeist werden können.“

Die Sorge, dass KI-Modelle, insbesondere solche, die im Internet trainiert werden, eingebaute Vorurteile entwickeln, ist alles andere als neu. Und es gibt keine einfache Lösung, obwohl Moskalenko anerkennt, dass einige der großen Akteure in diesem Bereich Anstrengungen unternehmen, um das Problem anzugehen.

„Ich bin ziemlich beeindruckt, dass OpenAI gute Richtlinien hat; Anweisungen, wie man vorsichtig und verantwortungsbewusst ist“, sagte sie. „Außerdem ist es unglaublich wichtig, Best Practices auszutauschen und auch einige der Schwächen und Schwachstellen zu teilen, die wir finden. Es ist wichtig, unbeabsichtigten Schaden abzumildern.“

Sie bittet um rücksichtsvolle Zusammenarbeit; Wir müssen anerkennen, dass es Probleme gibt, und zusammenarbeiten, um sie zu lösen. „Bei all der wirtschaftlichen und geschäftlichen Rivalität sollten wir auch an die Gesellschaft als Ganzes, die Menschheit als Ganzes denken. Wir werden in der Gesellschaft und mit der Menschlichkeit leben, die wir aufgebaut haben. Effektive Zusammenarbeit ist der Schlüssel.“

Diese Datensätze richtig machen

Die Datenevangelistin und MarTech-Mitarbeiterin Theresa Kushner legt ebenfalls großen Wert auf Diversität und Inklusion, wenn es um Frauen in der KI geht. Wir fragten sie nach dem Zusammenhang zwischen Diversität in Teams und vielfältigen, unvoreingenommenen Datensätzen.

„Die Gewährleistung der Gleichstellung der Geschlechter beginnt lange bevor man in die Phase der Entwicklung von KI-Algorithmen gelangt“, betonte sie. „Es beginnt damit, welche Daten Sie sammeln. Interessanterweise glauben die meisten Unternehmen nicht immer, dass die Erfassung des Geschlechts zwingend erforderlich ist. Daher können sie Ihnen wirklich nicht sagen, ob ihre Daten verzerrt sind oder nicht. Ich habe mit einigen Unternehmen zusammengearbeitet, die aus den von ihnen gesammelten Informationen wie Name, Hochschulzugehörigkeit und außerschulischen Aktivitäten auf das Geschlecht schließen mussten. Das ist kein guter Weg, um Geschlecht zu sichern, aber oft ist es alles, was sie haben.“

Sie stimmt zu, dass ein vielfältiges Team zur Bewertung der KI-Algorithmen erforderlich ist. „Da Daten immer mehr als Produkt betrachtet werden, müssen KI-Teams beginnen, wie Produktentwickler zu denken, die ihre Benutzer und ihre Märkte berücksichtigen. Ich hörte einmal einen Ingenieur über das Team sprechen, das ein Fitbit-ähnliches Produkt entwickelt hat. Hier ist ein Tool, das alle Ihre Körperfunktionen aufzeichnen sollte, aber die Designer, bei denen es sich ausschließlich um Männer handelte, haben bei der Gestaltung das Einzige weggelassen, was jede Frau aufzeichnet – ihre Periode. Ohne vielfältige Gruppen, die Datenprodukte erstellen, haben wir ähnliche Situationen.“

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Mieten, aber auch behalten

Um Schritte zur Diversifizierung der in diesem Bereich tätigen Teams zu unternehmen, reicht es nicht aus, Mitarbeiter einzustellen, die auf Diversität achten. „Es sollten Anstrengungen unternommen werden, die nicht nur die Einstellung, sondern auch die Bindung fördern – denn leider ist das nicht das Ende der Mission, eine Frau einzustellen, es ist auch wichtig sicherzustellen, dass sie weitergebildet und umgeschult wird und dass sie alles hat, was sie braucht, um erfolgreich zu sein.“

Wenn eines klar ist, dann ist es, dass die Priorisierung der Umschulung männlicher Arbeitskräfte im Bereich der generativen KI – und im Bereich KI und Daten im Allgemeinen – die schlechte Situation nur verschlimmern wird.

Kushner stimmte zu und führte den Punkt aus. „Natürlich sollte man sich gleichermaßen mit KI befassen, aber es sind nicht die Werkzeuge, über die wir uns Sorgen machen sollten. Der Zugang zu Tools sollte für jede Frau im IT-Bereich einfach sein. Wir sollten jedoch sicherstellen, dass Frauen auch an der Verwaltung der Tools und der von der KI erstellten Algorithmen beteiligt sind. Denken Sie daran, dass Vielfalt nicht nur Geschlecht und ethnische Zugehörigkeit bedeutet, sondern auch Vielfalt im Denken und Herangehensweise. Durch die Einbindung von Frauen erhält man oft auch diese Art von Vielfalt.“

Women in Tech: Eine globale Bewegung

Moskalenko engagiert sich durch ihre Teilnahme an der Women in Tech-Bewegung für diese Themen, nicht nur im Bereich der KI. Sie erklärte warum.

„Ich habe einen interessanten Weg von sehr traditionellen Marketingfeldern, von sehr traditionellen Medienunternehmen bis hin zur schnelllebigen Realität von Technologie-Start-ups zurückgelegt“, erzählte sie uns (Measure Protocol bietet Software zur Verfolgung von Wettbewerbsinformationen und Verbraucherverhalten). . „Mir war es wichtig, meine Erfahrungen zu teilen und anderen Frauen zu helfen, diese unglaublich interessante und lebendige Branche zu erkunden – und diese voreingenommene Blase ein wenig vielfältiger und integrativer zu machen.“

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