תוֹכֶן
- נשים ו- AI
- אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
- התייחסות להטיה אפויה באינטליגנציה מלאכותית
- ההשפעה של AI על כוח העבודה
- בריכת הכשרונות של AI עכשיו ובהמשך הדרך
- חינוך לפיתוח מאגר הכשרונות של AI
להסיר:
חשיבותה של חברות התעשייה לפעילות עסקית הולכת וגדלה, ואף על פי שנועדה לפעול באופן אובייקטיבי, הוכח כי הוא מחזק את ההטיות המגדריות. אך בעזרת מודעות וחינוך, ניתן להשתמש בו כדי לגשר על פערים ולא לחזק אותם.
כפי שראינו ב'מאפיין את הפער המגדרי ', נשים עדיין מפגרות הרחק מאחורי גברים בתחום הטכנולוגי, הן מבחינת הייצוגים (שמרחף סביב 25% בארצות הברית), והן מבחינת השכר, שם הפער בין גברים לנשים קרוב ל 12%.
בעוד שמספר הפער בשכר בטכנולוגיה אינו מתמקד במומחים לבינה מלאכותית (AI), הייצוג הנשי שם נמוך אף יותר.
על פי הדו"ח, מערכות מפלות: מגדר, גזע וכוח, נשים מהוות כ -18% בלבד מהסופרים המיוצגים בכנסי AI ופחות מ -20% מהפרופסורים לחינוך. הם מצליחים להיות גרועים עוד יותר בתאגידים שבהם הם מהווים רק 15% מתפקידי המחקר ב- Google ו 10% בלבד בגוגל.
ככל שה- AI צומח מרכזיות יותר ויותר בפעילות העסקית, השאלה שצריך לחקור היא: איזו השפעה יכולה להיות ל- AI על פערים מגדריים ועל כוח העבודה בכלל? (קרא האם גנטיקה יכולה להסביר את הפער המגדרי בין גברים ונשים בתחום הטכנולוגי?)
הושטתי אל כמה מומחים בתחום לקבל את התפקיד שהם יכולים למלא בחיזוק או התעלמות מהטיות מגדריות. באופן כללי, הם אופטימיים לגבי העתיד.
נשים ו- AI
אניש ג'ושי, סמנכ"ל טכנולוגיה בפוסמכינס (ספק מוביל של שירותי AI, פתרונות וחינוך) מאמין כי AI למעשה "מסיר הטיה מתהליך הגיוס שהעדיף היסטורי גברים."
זה תואם את מה שאיימי חן, סמנכ"לית המעבדות לקורטקס צפתה על AI המשמשת כנגד פרספקטיבות רגשיות או סובייקטיביות שעדיין משפיעות על החלטות: "אנחנו יכולים בעתיד להיות מבוססים יותר על עובדות אובייקטיביות עם פחות סטריאוטיפים והטיה," הצהירה .
הדרך שתעבוד, הסביר ג'ושי, היא כדלקמן:
אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
אתה לא יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.
- אלגוריתמים של AI מסוגלים לשלב נתונים החשובים בעת גיוס עובדים (כישורים, השכלה, ניסיון וכו ') ולהתעלם מנתונים שלא חשובים (מין, אתניות, גיל וכו').
- טכנולוגיה זו יכולה גם למדוד מגמות רלוונטיות ולהשתמש בניתוח חזוי כדי להשיג שכירות מבוססת יותר בזכויות.
- עובדים עשויים להעריך דברים שונים במקום העבודה, וניתוח חזוי מוגבר של AI יכול לזהות את ההבדלים הללו.
זה לא היפותטי בהחלט, אבל כבר מיושם בפועל על ידי שימוש בתוכנות שנעשו על ידי חברות כמו Gapsquare, Pipeline, Plum ו- Pymetric כדי להניע החלטות על בסיס נתונים, ציין ג'ושי. עם זאת, הוא מודה כי הטיה שתוכנתה ל- AI יכולה להחמיר את הפער בין המינים בהעסקת עובדים.
הוא הסביר: "אם מתאמנים אלגוריתמים על נתונים מוטים, הם יביאו לתוצאות מוטות. הדבר יכול להזיק במיוחד לנשים בתחום משאבי אנוש והעסקת עובדים. היו הרבה מקרים בולטים לכך, כולל אחת עם אמזון שטכנולוגיית ההשכרה שלה מונעת על ידי מכונה נענשה. קורות חיים שהציעו לבעליה היו נשים, למשל נשים. "
"סוכנות הידיעות רויטרס מדווחת כי הסיבה לכך היא שדגמי המחשבים של אמזון הוכשרו להטיל מועמדים על ידי מועמדים על ידי התבוננות בדפוסים בקורות חיים שהוגשו לחברה במשך תקופה של 10 שנים. רובם הגיעו מגברים, שיקוף לדומיננטיות של גברים בכל ענף הטכנולוגיה."
עם זאת, ג'ושי שומר על "התקווה שה- AI יסייע להגדיל את מספר הנשים שכירות." הוא התייחס לדו"ח יוניליוור כי גיוון העובדים השתפר ב -16%, הודות ליישום ה- AI.
מיכל נויפלד, סמנכ"לית סמנכ"לית אובימו ניסחה זאת כך: "על קצה המזלג, כל אלגוריתם הוא טוב כמו הקלט שהוא מקבל והדגמים שבהם הוא משתמש." הסכנה האמיתית ב- AI המובילה בהטיה מהתכנות שלה היא שהיא יכולה לשאת את המראה ואת נושא הסמכות של '' מדע אובייקטיבי ''.
עם זאת, המודעות לכך גדלה וזה פתרונות מעוררי השראה.
"בחלקו בגלל ממצאים מצערים כמו מקרה COMPAS, גם בגלל שיש צורך מעשי להסביר ולעמוד מאחורי התוצאות שמספקות מערכות אלו, ובתקווה גם בגלל שאנחנו מנסים לעשות טוב יותר", אמר נופלד.
התייחסות להטיה אפויה באינטליגנציה מלאכותית
נויפלד הסביר כי חלק ניכר מהבעיה נובעת מהקושי הגלום בהבנת מה בדיוק מתרחש במודלים של AI. זה מה שנודע כבעיית "הקופסה השחורה" (ראה AIs Got Some Explaining to Do).
היא הסבירה כי דרך אחת להתייחס ל"פיתוח הסברים כמו LIME, שמטרתם "הנדסת רוורס" של הקלט, הפלט והדגם כדי לציין אילו תכונות מהקלט שימשו בסופו של דבר על מנת לחשב את תוצאות המודל. "
זה יאפשר "לזהות מנבאים מוטים או מניחים סיבתיות לעומת מתאם."
היא גם מאמינה שחשוב להגיע לסיבה העיקרית להטיה, ולא רק לאופן שבו היא באה לידי ביטוי בתוצאות AI. הדרך לעשות זאת היא על ידי "לשים את הדגש על לגיטימיות של חינוך והטיה תרבותית." נויפלד אופטימי שאפשר יהיה להסיר הטיה מהאנשים ותכנות ללא הטיה יבואו באופן טבעי.
גם התחזית האופטימית הזו משותפת לשניים האחרים.
ההשפעה של AI על כוח העבודה
כל הנשאלים הסכימו כי תהיה עקירה מסוימת של עבודה מאחר שמשימות מסוימות אוטומטיות באמצעות AI. ג'ושי הודה עוד כיצד זה יכול להשפיע לרעה על נשים.
"התפקידים שמוחזקות באופן מסורתי על ידי נשים (מינהל, שירות לקוחות וכו ') מיוצרים באופן אוטומטי, ומעמידים כמה נשים בסיכון שיוחלפו אם אינן מיומנות ו / או מיומנות."
עם זאת, הם גורסים כי ההפסד בתחום אחד יקוזז על ידי הזדמנויות בתחום אחר. נויפלד ניסח זאת כך:
"כמו במהפכה התעשייתית, כשעבודתם של אנשים הוחלפה במכונות, אנשים עדיין היו צריכים לבנות את המכונות האלה. במקרה של היום, עבודה קוגניטיבית שנעשית על ידי מכונות עדיין חסרה יכולות שהן מעלות למשימות (כמו תכנון המודל שישלים את המשימה) או כאלה שאנו בני האדם לא יכולים 'בקלות' ללמד, כמו יצירתיות. "
"למרות אובדן המשרות הברור כתוצאה מהחלפות AI, אני מאמין שהזדמנויות חדשות רבות ייווצרו בנוף של" שמירה "על המכונות - בין אם באימונין, במעקב אחר התוצאה האתית והחברתית שלהן, או הסבר התפוקה שלהן וגישור על הפער בין "לבני אדם". אנשים יהיו אחראים על הסבר ותרגום מערכי נתונים טכניים, יישום ותוצאות לצד העסקי (פרוקסי טכני לעסקים). "
ג'ושי הוסיף כי כוח העבודה של העתיד לא יופחת לאנשים או למכונה באותה מידה כמו לאנשים עם מכונות.
"אנשים יצטרכו להתרגל לעבוד לצד מכונות אינטליגנטיות, ולא רק שיוחלפו על ידם." הוא ציין את הדוגמא לחידושים באבחון סרטן כעת. "עדיין יש צורך בהערכה אנושית על סמך השימוש ב- AI." (קרא חיסונים לסרטן ובינה מלאכותית: ניצחון במלחמה בסרטן?)
בריכת הכשרונות של AI עכשיו ובהמשך הדרך
בעיית המחסור בכשרונות בתחום הטכנולוגי היא דבר שחברות רבות מתלוננות עליו. ג'ושי, חן ונויפלד מסכימים שזה המצב כעת. אבל כולם מחשיבים את זה כמפלה זמנית. ג'ושי מאמין שתוכניות כמו אלה המוצעות על ידי תוכניות כמו ה- Fuse AI Center יהפכו את חינוך ה- AI לנגיש יותר, וכי "תרחיב את מאגר הכשרונות של AI ויכין למעשה מהנדסים לשוק העבודה העולמי הצומח של AI."
מבחינת ההשכלה הדרושה למשרות, נופלד, רואה את מצב הכישרון של ה- AI דומה למה שראינו בעבר ולכן חוזה שיהיה נדנדה בכיוון השני:
"אני מאמין שיש כיום מחסור במדעי נתונים ומפתחי AI, זהה למחסור במפתחי אתרים בסוף המאה הקודמת. בדומה לזה אנו רואים את ההשפעה הכלכלית הטבעית של היצע וביקוש שמעלה את השכר ולרקירות של עמדות כאלה. "
"אם הייתי צריך לחזות, אנו נראה תופעה של מטוטלת של רוויה בשוק לפני שתושג איזון."
חינוך לפיתוח מאגר הכשרונות של AI
כולם צופים שאנשים רבים יותר ילמדו את הכישורים הטכניים הדרושים להם בכדי להתקדם לתוך AI בעתיד ותכניות הלימודים עוברות כדי להכין אנשים לכוח העבודה המודרני. עם זאת, חן סבור שצריך אפילו להתחיל ברמת התיכון.
טענתה היא של תכנית הלימודים המותאמת לצרכי התקופה. בחלק הקדום של המאה האחרונה בה הטכנולוגיה התרכזה במנועים, המקצועות שנלמדו בתיכון כללו כימיה, פיזיקה ומתמטיקה. ואז הטכנולוגיה מתקדמת "להתרכז סביב מחשבים וטלפונים סלולריים ועכשיו AI ו- blockchain."
כתוצאה מכך, טוען חן, על החינוך לכלול כעת "קידוד, מדעי המחשב וארכיטקטורת מחשבים" בין "קורסים חובה".
נויפלד, לעומת זאת, חושב שתחומים כמו פילוסופיה, פסיכולוגיה ואנתרופולוגיה עשויים להיות יותר ויותר חשובים בהכשרת האנשים שמתכנתים AI. היא הסבירה את זה כך:
"החלק המעניין בשינויים במאגר הכישרונות הם בעבודות שאיננו מכירים, או כאלה הדורשות כישורים שאיננו יודעים כיצד ללמד. כיצד אתה מאמן מישהו ליצור מכונה שמפגינה אמפתיה או מכיר בסרקזם ? "
"מבחינה זו לימודים יכולים ללמוד מקצועות כמו פילוסופיה, פסיכולוגיה ואנתרופולוגיה להכשיר את דור העתיד של מפעילי AI. הדבר עשוי לגרום לפער גדול יותר בעתיד הקרוב, מכיוון שהוא דורש בניית יכולות אלה והתאמת תוכניות חינוך מה מלמטה למעלה."