Artikkelen "Kunstig intelligens og likestilling", utgitt av UN Women, presenterer en kritisk analyse av kjønnsskjevheten innebygd i inteligência kunstig (IA). Teksten fremhever hvordan sosiale ulikheter gjenspeiles i utviklingen og bruken av denne teknologien.
REKLAME
Et avgjørende poeng er mangelen på kvinnelig representasjon i opprettelsen og opplæringen av AI-systemer. Forskning sitert i artikkelen viser at bare 30 % av fagfolk på feltet er kvinner. Denne mangelen gjenspeiler kjønnsskjevheten som er observert i flere systemer, for eksempel det som er rapportert av kunstneren Beyza Doğuç, som når hun bruker AI til å generere innhold, la merke til den automatiske assosiasjonen av leger med det mannlige kjønn og sykepleiere med det kvinnelige kjønn.
En annen bekymringsfull faktor er kvaliteten på dataene som brukes til å trene opp AI. Overvekten av mannlige data og mangelen på rasemangfold forsterker stereotypier og begrenser AIs evne til å håndtere ulike virkeligheter. Det siterte tilfellet med unøyaktige medisinske diagnoser for kvinner eksemplifiserer hvordan kjønnsskjevhet kan ha negative konsekvenser.
Artikkelen peker på måter å dempe problemet på. Å investere i STEM-utdanning for jenter og kvinner er nøkkelen til å øke kvinnelig deltakelse i AI-utvikling. Likeledes er det nødvendig å prioritere inkludering av data som er representativt for ulike kjønn og etnisiteter i systemtrening.
REKLAME
Til slutt forsvarer teksten etableringen av globale styringsmekanismer for AI. Målet vil være å redusere risiko, dempe diskriminerende skjevheter og sikre at teknologi bidrar til likestilling. Forhandlingen av Global Digital Compact (GDC) i 2024 blir sett på som en mulighet til å etablere et regelverk som inkorporerer et kjønnsperspektiv.
Kort oppsummert, UN Women-artikkelen advarer mot risikoen for kjønnsskjevhet i AI og foreslår løsninger for å fremme utvikling og rettferdig bruk av denne teknologien. Kvinners deltakelse i opprettelsen og bruken av representative data er avgjørende for å sikre at AI er et verktøy for likestilling og ikke opprettholder eksisterende ulikheter.
Les også:
