Trí tuệ nhân tạo cũng trọng nam khinh nữ

  • 2.017

Nhiều chuyên gia lo ngại, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể phát triển lệch lạc, thể hiện tầm nhìn hạn hẹp, thiên vị, thành kiến nếu như những người thiết kế, chế tạo ra chúng đa số vẫn là nam giới như hiện nay.

Sự thiên vị của AI

Theo một nghiên cứu năm 2013 của Hiệp hội Phụ nữ đại học Mỹ, chỉ có 26% số chuyên gia máy tính là nữ, giảm 9% kể từ năm 1990. Nhiều chuyên gia coi đây là vấn đề nghiêm trọng, bởi các ngành khác của STEM như sinh học, hóa học, kỹ thuật đều có tỷ lệ phụ nữ tăng mạnh. Về nguyên nhân, một số người cho rằng công nghiệp máy tính thích hợp với nam hơn và văn hóa trong ngành này không hoan nghênh, thậm chí thù địch với nữ.

Các chương trình được lập trình hôm nay sẽ định hình những hệ thống của tương lai và nếu như mọi nhà thiết kế, lập trình đều có chung một thế giới quan, chúng ta có thể sẽ nhận được các máy tính với trí óc hẹp hòi.

Một nghiên cứu của Đại học Carnegie Mellon (Mỹ) năm 2015 cho thấy phụ nữ ít được hiển thị các quảng cáo của Google cho những công việc được trả lương cao. Nhóm đã phát triển công cụ AdFisher tạo hồ sơ mô phỏng và chạy thử nghiệm trình duyệt bằng cách lướt web, thu thập dữ liệu về ảnh hưởng của những thay đổi nhỏ trong các cấu trúc, sở thích đến nội dung được hiển thị. Kết quả, người dùng nam được nhìn thấy quảng cáo công việc lương cao 1.800 lần, trong khi người dùng nữ chỉ nhìn thấy 300 lần.

Số phụ nữ góp mặt trong ngành AI ngày càng giảm
Số phụ nữ góp mặt trong ngành AI ngày càng giảm. (Ảnh: Healthunits).

Tháng 5/2016, các nhà khoa học Mỹ phát hiện rằng một phần mềm dự đoán tội phạm phổ biến có khuynh hướng phân biệt chủng tộc. Hệ thống này thường xếp người da màu vào nhóm nguy cơ cao và để người da trắng ở nhóm nguy cơ thấp.

Trong một bài báo trên New York Times, nhà khoa học máy tính Kate Crawford tuyên bố, ngành công nghiệp máy tính có "vấn đề người da trắng". Bà viết: "Nếu không thận trọng trong cách thiết kế và đào tạo hệ thống máy học, chúng ta sẽ thấy các hình thức thâm căn cố đế của sự thiên vị được xây dựng cho AI của tương lai. Như mọi công nghệ trước đó, AI sẽ phản ánh các giá trị của người tạo ra nó. Nếu không có chính sách, giải pháp đúng đắn, chúng ta có nguy cơ xây dựng những máy tính có tầm nhìn hạn hẹp với những thành kiến quen thuộc của con người".

Sửa lỗi hệ thống

Tại hội nghị Rework về học sâu tại London tháng 9/2016 - nơi phụ nữ chiếm thiểu số trong 500 đại biểu, bà Nikita Johnson - người sáng lập Rework - thừa nhận có sự bất bình đẳng giới trong ngành AI.

"Nếu AI chủ yếu được tạo bởi đàn ông, nó sẽ có khả năng đưa ra các kết quả sai lệch" - bà nói trên Digital Trends. "Bộ dữ liệu cần được xây dựng bởi cả nam và nữ để đảm bảo có kết quả toàn diện hơn về vấn đề giới tính".

Thông qua sự kiện "Phụ nữ trong ngành máy móc thông minh", bà Johnson và các cộng sự - chủ yếu là phụ nữ - đã làm nổi bật tài năng của phải yếu và khuyến khích người tham dự tìm đối tác, đồng nghiệp và cố vấn nữ. Theo bà, đó là bước cần thiết để hướng tới mục tiêu gia tăng số phụ nữ hoạt động trong lĩnh vực này.

"Một lý do của sự thiếu đa dạng trong cộng đồng AI là thiếu các mô hình để phụ nữ trẻ tìm đến. Do đó, họ sẽ thiếu động lực để coi AI và khoa học máy tính như một sự lựa chọn tiềm năng về sự nghiệp của mình" - bà Johnson nói.

Như mọi công nghệ trước đó, AI sẽ phản ánh các giá trị của người tạo ra nó.
Như mọi công nghệ trước đó, AI sẽ phản ánh các giá trị của người tạo ra nó.

Việc giám sát các thuật toán tránh thiên vị giới tính, giúp phát triển hệ thống toàn diện và các sự kiện như Rework giúp khích lệ phụ nữ thông qua các kết nối, nhưng sự quan tâm và động lực dành cho họ nên đến sớm hơn, ngay từ gia đình. Hiện thị trường có rất nhiều ứng dụng, đồ chơi dạy trẻ những điều cơ bản của lập trình.

Shaona Ghosh - chuyên gia về AI của Đại học Cambridge (Anh) - cho biết trên Digital Trends: "Trước hết, sự hỗ trợ, niềm tin và khuyến khích nên đến từ cha mẹ".

Theo bà Shaona Ghosh, không có cách nào đơn giản để giải quyết vấn đề đàn ông áp đảo trong lĩnh vực AI và thúc đẩy phụ nữ tham gia nhiều hơn vào ngành này; nhưng vì lợi ích tốt nhất của con người, chúng ta cần phải làm như vậy.

Tuy nỗ lực của bà Johnson, chuyên gia Crawford và các nhà nghiên cứu trong ngành công nghiệp máy tính là rất đáng trân trọng nhưng bà Ghosh cho rằng, nỗ lực hiệu quả nhất sẽ bắt đầu từ nhà với những bậc phụ huynh khuyến khích thế hệ tiếp theo trở thành nhà khoa học máy tính.

Cập nhật: 30/12/2016 Theo khoahocphattrien
  • 2.017

Theo dõi cộng đồng KhoaHoc.tv trên facebook