Уважаемые пользователи Голос!
Сайт доступен в режиме «чтение» до сентября 2020 года. Операции с токенами Golos, Cyber можно проводить, используя альтернативные клиенты или через эксплорер Cyberway. Подробности здесь: https://golos.io/@goloscore/operacii-s-tokenami-golos-cyber-1594822432061
С уважением, команда “Голос”
GOLOS
RU
EN
UA
shinereading
6 лет назад

AI усилит гендерное неравенство

Женщины в современном мире и так не могут себя в полной мере реализовать на работе, в политике и общественной жизни, а приход искусственного интеллект еще сильней усилит неравенство по отношению к мужчинам.

Согласно статистике женщины занимают только 19% директорских постов в Европе и США, в остальных странах гендерная разница в управленческих кабинетах еще заметней, и это несмотря на то, что почти представительницы слабого пола имеют высшее образование и хорошую квалификацию по сравнению с коллегами-мужчинами.

Гендерное неравенство в будущем только усилит активное внедрение искусственного интеллекта, так как алгоритмы машинного обучения для тренировки нейронных сетей используют наборы данны предвзятого характера, где уже на фундаментальном уровне заложено неравное положение мужчин и женщин в обществе.

Всякий набор данных, любая известная модель человеческих решений, уже прошла через чью-то субъективную оценку, а значит возникла предвзятое отношение. Это касается найма на работу, оценки студента за экзамен, выставление медицинского диагноза. И все эти культурные, расовые и гендерные предрассудки обязательно пройдут через AI и повлияют на его дальнейшее решение.

AI учит сам себя довольно простым способом: компьютеру дают набор данных из картинок, звуков и текста, а алгоритм добавляет к информации классификаторы. К примеру, если часто встречается картинка с женщиной в офисе, то AI присвоит ей статус офисного работника.

Со временем число картинок возрастает и искусственный интеллект начинает различать похожие изображения, и тогда возникает твердая ассоциация между образом женщины и офисным клерком. Натренированный таким образом AI по картинкам утверждает многие решения: от приема на работу по фото до выдачи страховки и кредита.

Каким же образом системы искусственного интеллекта могут третировать женщин? Финансовая индустрия уже сильно продвинулась в использовании AI. Совета машины спрашивают, чтобы выдать разрешение на кредит состоятельным клиентам или отказать кандидатам с низким или нестабильным доходом. Тут и возникает первый предрассудок, потому что AI, обученный на основе прежних человеческих моделей мышления, сразу отбрасывает претенденток, в заявке которых указано - одинокая женщина. Разумеется, если женщина не замужем, это не значит, что она не может прилично зарабатывать.

И это еще не все. Платформа для поиска высококвалифицированных специалистов Linkedin показывает наибольшее количество высокооплачиваемых вакансий только в том случае, если изначально поиск ведется через онлайн-форму, где в качестве кандидата указан мужчина, а не женщина. Так написан алгоритм.

Просто среди первоначальных пользователей сайта Linkedin, ищущих высокооплачиваемые рабочие места, преобладали мужчины, это и заставило систему поиска эволюционировать странным образом, чтобы обходить вниманием женщин.

Ряд исследований нашли подобные перекосы в базах данных Facebook и Microsoft, где содержатся картинки для обучения и тренировки распознавания образов алгоритмами. Выяснилось, что образы коучинга, управленца и спортсмена неразрывно связаны с внешностью мужчины, а кулинария и домашняя работа только с женщиной. Очевидно, что софт, подготовленный на основе такой базы данных, создаст еще более прочную связь с гендерными предрассудками.

Если AI все чаще использует большие объемы данных для принятия решения вместо человека, то нам придется подумать, как снизить проблему гендерного неравенства.

Для устранения гендерных перекосов при найме на работу, к примеру, предлагают проводить стресс-тестирование для систем искусственного интеллекта. Обычно алгоритмы ищут новых сотрудников на основе навыков и уровня образования, чтобы понять, насколько подходит человек для той или иной задачи. И тут ученые предложили рандомно изменять в процессе поиска пол или вес у кандидатов. Если в результате программа не снизит количество женщин, отобранных на предварительное интервью, то, скорей всего, в алгоритмах не заложены гендерные предрассудки.

Как мы видим, неравенство между мужчиной и женщиной на программном уровне можно убрать, правда, понадобятся дополнительные средства и время. В краткосрочной перспективе, пока алгоритмы AI еще не совершенны, слабый пол все-таки будет находиться в неравном положении.

Зато в будущем, когда искусственный интеллект полностью заменит человека в некоторых отраслях, станут востребованы женщины, у которые уровень эмоционального интеллекта выше, чем у мужчин. Им будут уделять внимание, чтобы изучить человеческое поведение в тех сферах, где компьютерный мозг не способен выполнить свою работу. Это задачи, требующие понимания социального контекста, эмпатии и сопереживания - всего того, в чем имеют превосходство люди с прокаченным эмоциональным интеллектом. И хотя гендерное неравенство в краткосрочной перспективе усилится, то в долгосрочном плане женщины получат уникальный шанс проявить свои способности.

Источник Фото Unsplash Breather

1
948.181 GOLOS
На Golos с November 2017
Комментарии (8)
Сортировать по:
Сначала старые