Alentar a las mujeres en la tecnología es esencial para proteger a la sociedad contra el sesgo de la IA

Alentar a las mujeres en AI nunca ha sido más urgente. Un estudio de la foro Economico Mundial notó una disparidad de género del 78 por ciento de hombres frente al 22 por ciento de mujeres en inteligencia artificial y ciencia de datos. Esta disparidad no es solo un desafío dentro de la fuerza laboral. Refleja un problema muy matizado que va más allá de cualquier lugar de trabajo y, si no se aborda, tendrá implicaciones muy negativas para la sociedad.

Hemos visto mucho trabajo para alentar a las niñas y mujeres a interesarse en STEM y abordar las brechas en las habilidades digitales a una edad más temprana que en el pasado. Sin embargo, ahora parece haber menos esfuerzos para apoyar a las mujeres en su transición de la educación superior a una carrera sostenible en tecnología. Este es un desafío para la industria. Pero el problema real es que a medida que la IA se vuelve omnipresente en la vida diaria, sin una fuerza laboral tecnológica que refleje con precisión la estructura de la sociedad, las decisiones basadas en la IA se ven restringidas por los limitados sesgos sociales y culturales de sus diseñadores. El impacto de tal homogeneidad en las decisiones y el sesgo de la IA ya se ha visto en ejemplos como el automatizacion de tarjeta de credito y solicitudes de hipotecas, para reanudar la selección y otras áreas.

El desafío de la industria no se debe a la falta de habilidades. Investigación desde el Instituto Turing sugiere que las mujeres van detrás de los hombres con habilidades relevantes para la industria, como informática, preparación y exploración de datos, informática de uso general, bases de datos, macrodatos, aprendizaje automático, estadísticas y matemáticas. Sin embargo, gran parte de esto no se debe a las habilidades formales, sino a la confianza de las mujeres al declarar estas habilidades durante la contratación y en el lugar de trabajo. En el mundo de la tecnología, donde se necesitan habilidades técnicas, a veces se descartan las habilidades blandas, pero para avanzar, es necesario un mayor enfoque en el liderazgo y la tutoría para generar confianza y alentar una fuerza laboral más diversa. Decimos que los estereotipos deben combatirse desde una edad temprana, pero aún queda una brecha. Por ejemplo, dentro del sector de la tecnología, las mujeres generalmente tienen niveles más altos de educación formal que sus contrapartes masculinas, pero las citas académicas son menos, lo que sugiere que existe una falta de confianza en compartir el conocimiento académico. los Instituto Turing encuentra que solo el 20 por ciento de los datos del Reino Unido y los investigadores de IA en Google Scholar son mujeres. De los 45 investigadores con más de 10.000 citas, solo cinco eran mujeres.

Cuando digo que las mujeres necesitan tener mentores y modelos a seguir, escribo desde mi experiencia de primera mano. Fue solo después de ganar una competencia de modelado matemático en la universidad que consideré una carrera relacionada. Esto me inspiró a escribir un blog sobre algoritmos de aprendizaje automático. El método empleado, fácil de entender, ayudó a que el blog obtuviera más de 5 millones de visitas y finalmente lo condujo a una carrera en programación. Cuando me convertí en programadora y me encontré trabajando como la única mujer en una sala de hombres típicamente 10-15 años mayores, luché por relacionarme y me di cuenta de la necesidad de una comunidad de personas con ideas afines.

En abril de 2020 comencé a administrar las operaciones de MindSpore, un marco de IA desarrollado por Huawei, justo cuando se convirtió en código abierto. MindSpore es el marco de IA alternativo de Huawei a TensorFlow de Google y PyTorch de Facebook con capacidades comparables pero con un 20 por ciento menos de líneas de código. Lanzado en septiembre de 2019, cuenta con el respaldo de las principales universidades, incluidas la Universidad de Pekín, la Universidad de Edimburgo y el Imperial College. Actualmente, MindSpore cuenta con más de 1,3 millones de descargas y una comunidad interactiva indicada por más de 19 000 problemas, más de 52 000 solicitudes de incorporación de cambios y más de 16 000 estrellas (el equivalente a un ‘me gusta’ entre los desarrolladores).

En 2021, las descargas de componentes de código abierto crecieron un 73 % interanual. Con el rápido crecimiento en la adopción global de tecnología de código abierto, la diversidad en las comunidades de código abierto también está aumentando. MindSpore Women in Tech Community enfatiza reuniones tipo seminario que brindan a las mujeres un espacio seguro para discutir los desafíos que enfrentan en el lugar de trabajo. La tutoría es importante. Por ejemplo, en 2020, cuando la comunidad apenas estaba en su infancia, una estudiante en uno de nuestros eventos explicó que estaba obteniendo buenas calificaciones pero que le preocupaba una carrera en programación. Buscó el consejo de programadores más experimentados y líderes tecnológicos. Cuando se graduó, no tenía por qué preocuparse y pudo elegir entre varias ofertas. No solo se sintió más segura, sino que pudo retribuir a la comunidad al compartir su experiencia con los nuevos estudiantes, aquellos que ahora estaban en el puesto que ella había tenido el año anterior. Son experiencias como esta las que mantendrán a las mujeres en la tecnología. Cuando se quedan, la tecnología también se beneficia.

Pero alentar a las mujeres no se trata simplemente de crear diversidad dentro de la industria para permitir un mayor equilibrio de género. Los beneficios se extienden más allá del sector y llegan a los beneficios sociales. Con la digitalización de muchos sectores tradicionales, la naturaleza omnipresente de la IA exige que no solo brinde eficiencia sino que también sea inclusiva. Solo ampliando el grupo de talentos podemos evitar los cambios basados ​​en datos. decisiones sesgadas por prejuicios. Establecer comunidades que fomenten activamente la participación y la diversidad de voces es un paso importante.

El sesgo en la IA comienza con la formulación inicial de los problemas. Las preguntas están naturalmente limitadas por las experiencias de los diseñadores y programadores. Esto, a su vez, afecta la calidad de los datos y la forma en que se manejan. Entonces, ¿cuál será el impacto social si no hay una mayor diversidad?

• La experiencia de usuario (UX) para las mujeres no será tan intuitiva si no hay más información en la etapa de diseño.
• La discriminación económica, ya sea que asigne los currículos de las mujeres a trabajos peor pagados y el acceso a recursos financieros, tendrá un impacto a largo plazo.
• Los recursos sociales se distribuirán injustamente, ya sea que afecten la educación, la atención médica o incluso la seguridad.
• Las mujeres perderán capacidades de decisión para el día a día fundamental como decisiones.

Entonces, en conclusión, ahora que nuestras vidas están impulsadas digitalmente, debemos asegurarnos de que las mujeres puedan disfrutar de los beneficios de la tecnología para las generaciones venideras en lugar de verse afectadas negativamente.

Este artículo fue publicado originalmente por Xiaoman Hu en TechTalks, una publicación que examina las tendencias en tecnología, cómo afectan la forma en que vivimos y hacemos negocios, y los problemas que resuelven. Puedes leer el artículo original aquí.