Khuyến khích phụ nữ tham gia vào lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo không bao giờ quan trọng như bây giờ. Một nghiên cứu của Diễn đàn Kinh tế Thế giới chỉ ra sự chênh lệch giới tính lên đến 78% nam so với 22% nữ trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo và khoa học dữ liệu. Sự chênh lệch này không chỉ là một thách thức trong lực lượng lao động. Đó là một vấn đề phức tạp vượt ra khỏi bất kỳ nơi làm việc nào và nếu không được giải quyết sẽ có những hậu quả tiêu cực đối với xã hội.
Chúng ta đã chứng kiến nhiều nỗ lực khuyến khích các cô gái và phụ nữ trở nên quan tâm đến STEM và điều này đã giúp bổ sung những khoảng trống về kỹ năng số ở một tuổi sớm hơn so với quá khứ. Tuy nhiên, hiện tại, dường như có ít nỗ lực hỗ trợ phụ nữ khi họ chuyển từ giáo dục đại học vào một sự nghiệp bền vững trong ngành công nghiệp công nghệ. Điều này là một thách thức cho ngành công nghiệp. Nhưng vấn đề thực sự là khi Trí tuệ Nhân tạo trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày, nếu không có một lực lượng lao động công nghệ phản ánh chính xác cấu trúc xã hội, các quyết định dựa trên Trí tuệ Nhân tạo bị hạn chế bởi những định kiến xã hội và văn hóa hạn chế của những người thiết kế chúng. Tác động của sự đồng đồng trong quyết định của Trí tuệ Nhân tạo và độ chệch đã được thấy trong những ví dụ như tự động hóa đơn credit card và ứng dụng thế chấp, đến sàng lọc hồ sơ và nhiều lĩnh vực khác.
Thách thức của ngành công nghiệp không phải là do thiếu kỹ năng. Nghiên cứu từ Viện Turing cho biết phụ nữ đang kém đàn ông về kỹ năng liên quan đến ngành công nghiệp như khoa học máy tính, chuẩn bị và khám phá dữ liệu, tính toán đa dụng, cơ sở dữ liệu, dữ liệu lớn, máy học, thống kê và toán học. Tuy nhiên, nhiều thứ này không phải là do kỹ năng chính thức, mà là sự tự tin của phụ nữ khi nêu lên những khả năng này trong quá trình tuyển dụng và tại nơi làm việc. Trong thế giới công nghệ nơi cần kỹ năng kỹ thuật, kỹ năng mềm đôi khi bị coi thường nhưng để tiến lên, cần tập trung mạnh mẽ vào lãnh đạo và việc hỗ trợ để xây dựng lòng tự tin và khuyến khích một lực lượng lao động đa dạng hơn. Chúng ta nói rằng định kiến phải được chiến đấu từ khi còn nhỏ tuổi nhưng vẫn còn khoảng trống. Ví dụ, trong ngành công nghiệp công nghệ, phụ nữ thường có mức giáo dục chính thức cao hơn so với đàn ông nhưng số lượng trích dẫn học thuật lại ít, ngụ ý rằng có sự thiếu tự tin trong việc chia sẻ kiến thức học thuật. Viện Turing phát hiện rằng chỉ có 20% nữ nghiên cứu viên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Google Scholar ở Anh là phụ nữ. Trong số 45 nhà nghiên cứu có hơn 10,000 trích dẫn, chỉ có năm người phụ nữ.
Khi tôi nói rằng phụ nữ cần có người hướng dẫn và hình mẫu, tôi viết từ trải nghiệm cá nhân. Chỉ sau khi giành chiến thắng trong một cuộc thi mô phỏng toán học ở đại học, tôi mới xem xét về một sự nghiệp liên quan. Điều này truyền cảm hứng cho tôi viết một bài blog về các thuật toán máy học. Phương pháp dễ hiểu được áp dụng đã giúp blog thu hút hơn 5 triệu lượt xem và cuối cùng dẫn đến một sự nghiệp lập trình. Khi tôi trở thành một lập trình viên và thấy mình là phụ nữ duy nhất trong một phòng đàn ông thường 10-15 năm lớn hơn, tôi gặp khó khăn trong việc liên kết và nhận ra sự cần thiết của một cộng đồng những người có suy nghĩ tương tự.
Vào tháng 4 năm 2020, tôi bắt đầu quản lý các hoạt động cho MindSpore, một khung nhận thức trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi Huawei, ngay khi nó trở thành mã nguồn mở. MindSpore là khung nhận thức trí tuệ nhân tạo thay thế của Huawei cho TensorFlow của Google và PyTorch của Facebook với khả năng tương đương nhưng ít 20% dòng mã. Ra mắt vào tháng 9 năm 2019, nó được các đại học lớn như Đại học Bắc Kinh, Đại học Edinburgh và Imperial College chứng nhận. Hiện nay, MindSpore có hơn 1,3 triệu lượt tải xuống và một cộng đồng tương tác được biểu thị qua hơn 19,000 vấn đề, hơn 52,000 yêu cầu kéo và hơn 16,000 sao (tương đương với 'thích' giữa các nhà phát triển).
TNW Conference 2024 - Kêu gọi tất cả các Startup tham gia vào ngày 20-21 tháng 6
Trình diễn Startup của bạn trước nhà đầu tư, những người thay đổi và khách hàng tiềm năng với các gói Startup được tổ chức bởi chúng tôi.
Trong năm 2021, lượt tải xuống các thành phần mã nguồn mở tăng 73% so với năm trước. Với sự tăng trưởng nhanh chóng trong sự áp dụng toàn cầu của công nghệ mã nguồn mở, đa dạng trong cộng đồng mã nguồn mở cũng đang tăng lên. Cộng đồng MindSpore Women in Tech nhấn mạnh các buổi tụ tập giống như hội thảo, nơi cung cấp cho phụ nữ một không gian an toàn để thảo luận về những thách thức họ đối mặt tại nơi làm việc. Hướng dẫn là quan trọng. Ví dụ, vào năm 2020, khi cộng đồng mới chỉ ở giai đoạn ban đầu, một sinh viên tại một sự kiện của chúng tôi giải thích rằng cô đang đạt điểm cao nhưng lo lắng về một sự nghiệp trong lập trình. Cô tìm kiếm ý kiến từ những lập trình viên và lãnh đạo công nghệ có kinh nghiệm hơn. Đến khi cô tốt nghiệp, cô không còn lo lắng và có thể lựa chọn từ một trong vài ưu đãi. Không chỉ cô cảm thấy tự tin hơn mà còn có thể đóng góp cho cộng đồng bằng cách chia sẻ kinh nghiệm của mình với sinh viên mới, những người ở vị trí mà cô đã ở vào năm trước đó. Những trải nghiệm như vậy sẽ giữ cho phụ nữ ở lại trong lĩnh vực công nghệ. Khi họ ở lại, công nghệ cũng có lợi.
Nhưng việc khuyến khích phụ nữ không chỉ là về việc tạo ra sự đa dạng trong ngành công nghiệp để tạo ra sự cân bằng giới tính lớn hơn. Những lợi ích vươn xa hơn lĩnh vực và đến các lợi ích xã hội. Với sự số hóa của nhiều ngành truyền thống, tính toàn cầu của Trí tuệ Nhân tạo đòi hỏi nó không chỉ mang lại hiệu quả mà còn là tính bao gồm. Chỉ bằng cách mở rộng đội ngũ tài năng, chúng ta có thể tránh quyết định dựa trên dữ liệu bị biased. Việc thiết lập cộng đồng thúc đẩy sự tham gia và giọng điệu đa dạng là một bước quan trọng.
Độ chệch lệch trong Trí tuệ Nhân tạo bắt đầu từ quá trình hình thành vấn đề ban đầu. Các câu hỏi tự nhiên bị rơi vào giới hạn của các trải nghiệm của những người thiết kế và lập trình viên. Điều này lại ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu và cách nó được xử lý. Vì vậy, tác động xã hội sẽ ra sao nếu không có sự đa dạng lớn hơn?
- \n
- Trải nghiệm người dùng (UX) cho phụ nữ sẽ không được hiểu biết nếu không có sự đóng góp lớn hơn ở giai đoạn thiết kế. \n
- Phân biệt kinh tế, cho dù chỉ định các hồ sơ của phụ nữ cho các công việc có lương thấp và quyền truy cập vào nguồn lực tài chính sẽ có ảnh hưởng lâu dài. \n
- Nguyên tắc phân phối nguồn lực xã hội sẽ không công bằng, có ảnh hưởng đến giáo dục, chăm sóc sức khỏe, hoặc thậm chí là an toàn. \n
- Phụ nữ sẽ mất khả năng đưa ra quyết định cho những quyết định cơ bản hàng ngày. \n
Vậy nên, kết luận, bây giờ khi cuộc sống của chúng ta được định hình bởi công nghệ số, chúng ta phải đảm bảo rằng phụ nữ có thể tận hưởng lợi ích của công nghệ trong nhiều thế hệ tới thay vì bị tác động tiêu cực.
Bài viết này ban đầu được đăng bởi Xiaoman Hu trên TechTalks, một xu hướng nghiên cứu về công nghệ, cách chúng ảnh hưởng đến cuộc sống và kinh doanh của chúng ta, và những vấn đề mà chúng giải quyết. Bạn có thể đọc bài viết gốc tại đây.