ทำไมผู้หญิงจึงต้องมีเสียงที่โต๊ะ AI

Katya Moskalenko ผู้จัดการฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ของ Measure Protocol ในลอนดอน กำลังส่งสัญญาณเตือนว่าปัญญาประดิษฐ์อาจส่งผลเสียต่อช่องว่างทางเพศที่มีอยู่ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี แม้ว่าจะสร้างโลกแห่งความเป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้น แต่ก็ยังสร้างความเสี่ยงของการมีอคติและการกีดกัน

เธอบอกเราว่าการหลีกเลี่ยงกับดักเหล่านั้นจะต้องใช้ “ห่วงโซ่การตัดสินใจและกลยุทธ์ทั้งหมด เช่น การรับรองชุดข้อมูลที่หลากหลาย การรับรองทีมที่หลากหลาย การรับรองการพิจารณาด้านจริยธรรมในโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI”

มีทางยาวไป Moskalenko เสนอราคาข้อมูลของ World Economic Forum ในปี 2021 โดยแนะนำว่ามีเพียง 26% ของข้อมูลและตำแหน่ง AI เท่านั้นที่ครองโดยผู้หญิง มีเหตุผลเพียงเล็กน้อยที่จะคิดว่าสถิตินั้นดีขึ้นอย่างมาก

มันจะเป็นการเดินทางที่ยาวนาน

คัทยายอมรับว่าไม่มีทางแก้ไขอะไรได้วิเศษสำหรับเรื่องนี้ “เราไม่สามารถแก้ปัญหาทุกอย่างได้ในคราวเดียว” เธอกล่าว “มันจะเป็นเส้นทางที่ยาวนานเพื่อให้แน่ใจว่า AI จะให้บริการทุกคน ด้วยการมีการนำเสนอที่สมดุลมากขึ้น เราสามารถมั่นใจได้ว่าเทคโนโลยีใหม่ทั้งหมด รวมถึง AI นั้นครอบคลุมและเป็นกลางจากการออกแบบ”

แต่เวลาที่จะเริ่มคือตอนนี้ บางครั้งดูเหมือนว่าทุกบริษัททั้งใหญ่และเล็กจะมีทีมพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่ ตั้งแต่ Adobe และ AirBnB ไปจนถึงสตาร์ทอัพขนาดเล็ก เธอกล่าว

“สิ่งแรกคือ เรามากระจายทีมด้วยผู้หญิงมากขึ้น คนผิวสีมากขึ้น พร้อมกลุ่มชนกลุ่มน้อยมากขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่ามีมุมมองที่หลากหลายและครอบคลุม” เธอกล่าวต่อ “นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเรามีชุดข้อมูลที่ครบถ้วนและหลากหลายเพื่อป้อนเข้าระบบ เพื่อป้อนเข้าสู่โมเดลภาษาขนาดใหญ่”

ข้อกังวลที่ว่าโมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ได้รับการฝึกบนเว็บจะพัฒนาอคติในตัวนั้นไม่ใช่เรื่องใหม่ และไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่ง่าย แม้ว่า Moskalenko จะยอมรับว่าผู้เล่นรายใหญ่บางคนในพื้นที่กำลังพยายามแก้ไขปัญหานี้

“ฉันค่อนข้างประทับใจที่ OpenAI มีแนวทางที่ดี คำแนะนำในการระมัดระวังและความรับผิดชอบ” เธอกล่าว “นอกจากนี้ การแบ่งปันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และแบ่งปันจุดอ่อนและจุดอ่อนบางประการที่เราพบเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง การบรรเทาอันตรายโดยไม่ตั้งใจเป็นสิ่งสำคัญ”

เธอขอความร่วมมืออย่างรอบคอบ เราจำเป็นต้องรับรู้ว่าปัญหามีอยู่และทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านั้น “ด้วยการแข่งขันทางเศรษฐกิจและธุรกิจที่เกิดขึ้น เราควรคำนึงถึงสังคมโดยรวม มนุษยชาติโดยรวมด้วย เราจะอยู่ในสังคมและกับมนุษยชาติที่เราสร้างขึ้น ความร่วมมือที่มีประสิทธิภาพคือกุญแจสำคัญ”

ทำให้ชุดข้อมูลเหล่านั้นถูกต้อง

ผู้เผยแพร่ข้อมูลและผู้มีส่วนร่วม MarTech Theresa Kushner ก็ลงทุนอย่างมากเช่นกันในความหลากหลายและการไม่แบ่งแยกเมื่อพูดถึงผู้หญิงใน AI เราถามเธอเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างความหลากหลายในทีมกับชุดข้อมูลที่หลากหลายและเป็นกลาง

“การรับรองความเท่าเทียมทางเพศเริ่มต้นมานานก่อนที่คุณจะเข้าสู่ขั้นตอนของการออกแบบอัลกอริทึม AI” เธอเน้นย้ำ “มันเริ่มต้นด้วยข้อมูลที่คุณรวบรวม สิ่งที่น่าสนใจคือบริษัทส่วนใหญ่ไม่เชื่อว่าการจับเรื่องเพศเป็นสิ่งจำเป็นเสมอไป ดังนั้นพวกเขาจึงไม่สามารถบอกคุณได้ว่าข้อมูลของพวกเขามีอคติหรือไม่ ฉันเคยร่วมงานกับบริษัทบางแห่งที่ต้องอนุมานเพศจากข้อมูลที่พวกเขารวบรวม เช่น ชื่อ สังกัดวิทยาลัย กิจกรรมนอกหลักสูตร นี่ไม่ใช่วิธีที่ดีในการรักษาเพศวิถี แต่มักเป็นเพียงสิ่งเดียวที่พวกเขามี”

เธอยอมรับว่าจำเป็นต้องมีทีมที่หลากหลายเพื่อประเมินอัลกอริธึม AI “เมื่อข้อมูลถูกมองว่าเป็นผลิตภัณฑ์มากขึ้นเรื่อยๆ ทีม AI จึงต้องเริ่มคิดเหมือนนักพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยคำนึงถึงผู้ใช้และตลาดของพวกเขา ฉันเคยได้ยินวิศวกรคนหนึ่งพูดถึงทีมที่สร้างผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกับ Fitbit นี่คือเครื่องมือที่ควรติดตามการทำงานของร่างกายทั้งหมดของคุณ แต่นักออกแบบซึ่งเป็นผู้ชายทั้งหมด ได้ละทิ้งสิ่งหนึ่งที่ผู้หญิงทุกคนติดตามในการออกแบบนี้ นั่นก็คือ ประจำเดือนของเธอ หากไม่มีกลุ่มที่หลากหลายที่สร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูล เราก็มีสถานการณ์ที่คล้ายกัน”

เจาะลึก: ทำไมเราถึงใส่ใจ AI ในด้านการตลาด

จ้างแต่ยังรักษาไว้

ในการก้าวไปสู่การกระจายทีมที่ทำงานในพื้นที่นี้ การจ้างพนักงานเพื่อความหลากหลายยังไม่เพียงพอ “ควรมีความพยายามที่ส่งเสริมไม่เพียงแค่การจ้างงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการรักษาพนักงานไว้ด้วย เพราะน่าเสียดายที่ภารกิจในการจ้างผู้หญิงไม่ใช่จุดสิ้นสุดของภารกิจ สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าเธอมีทักษะและมีทักษะเพิ่มขึ้น และเธอมีทุกสิ่งที่เธอต้องการเพื่อประสบความสำเร็จ”

หากมีสิ่งหนึ่งที่ชัดเจน นั่นก็คือการเน้นไปที่การจัดลำดับความสำคัญของทักษะใหม่ของพนักงานชายในด้าน Generative AI และใน AI และข้อมูลโดยทั่วไป มีแต่จะทำให้สถานการณ์ย่ำแย่แย่ลงเท่านั้น

คุชเนอร์เห็นด้วยและขยายประเด็นนี้ “แน่นอนว่าคุณควรฝึก AI เท่าๆ กัน แต่ไม่ใช่เครื่องมือที่เราควรจะกังวล การเข้าถึงเครื่องมือควรเป็นเรื่องง่ายสำหรับผู้หญิงในสาขาไอที อย่างไรก็ตาม เราควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้หญิงยังมีส่วนร่วมในการกำกับดูแลเครื่องมือและอัลกอริธึมที่สร้างโดย AI โปรดจำไว้ว่าความหลากหลายนั้นไม่ใช่แค่เรื่องเพศและชาติพันธุ์เท่านั้น แต่ยังเป็นความหลากหลายของความคิดและแนวทางอีกด้วย การรวมผู้หญิงมักจะทำให้คุณมีความหลากหลายเช่นกัน”

Women in Tech: ความเคลื่อนไหวระดับโลก

Moskalenko มีส่วนเกี่ยวข้องกับปัญหาเหล่านี้ ไม่ใช่แค่เกี่ยวกับ AI เท่านั้น ผ่านการเข้าร่วมในขบวนการ Women in Tech เธออธิบายว่าทำไม

“ฉันเคยผ่านเส้นทางที่น่าสนใจจากสาขาการตลาดแบบดั้งเดิม จากบริษัทสื่อแบบดั้งเดิม ไปจนถึงความเป็นจริงที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วของสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยี” เธอบอกเรา (Measure Protocol นำเสนอซอฟต์แวร์เพื่อติดตามข้อมูลทางการแข่งขันและพฤติกรรมผู้บริโภค) . “ฉันรู้สึกเป็นสิ่งสำคัญสำหรับฉันในการแบ่งปันประสบการณ์และช่วยเหลือผู้หญิงคนอื่นๆ ในการสำรวจอุตสาหกรรมที่น่าสนใจและมีชีวิตชีวานี้ และทำให้ฟองสบู่ที่มีอคตินี้มีความหลากหลายและครอบคลุมมากขึ้นอีกหน่อย”

สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับภารกิจทั่วโลกของ Women in Tech ได้ที่นี่