Kadın Veri Bilimcilerinin Eksikliği Yapay Zekaya Zarar Veriyor


Geleceği değiştirecek teknolojilerin yaratılmasında kadınların eşit pay alması için daha kat etmemiz gereken çok yol var.

Chat GPT, insan benzeri konuşmalar oluşturmak için doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanan bir tür yapay zekadır. Müşteri hizmetleri sohbet botları, sanal asistanlar ve otomatik müşteri destek sistemleri gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır. Kadınlar yapay zeka ve veri biliminde önemli bir farkla yeterince temsil edilmiyor. (Donato Fasano / Getty Images)

Veri bilimindeki yeni gelişmeler, genellikle yeni teknolojilerin dünyayı ne kadar güçlü bir şekilde dönüştüreceğine dair korkunç tahminlere yol açar. Yine de yazar olarak Stephen Shankland Open AI gibi teknolojilerin yeni olduğunu hatırlatıyor. Sohbet GPT’si (sohbet tabanlı Generative Pretrained Transformer’ın kısaltması) insanlar tarafından yaratılmıştır.

Chat GPT, “daha kullanışlı, daha iyi diyalog sağlamak için insan yardımıyla eğitilmiş” bir sohbet robotudur. Bu eğitime yardımcı olan insanlar -sohbet robotlarını eğitmek için kullanılan modelleri yaratan ve verileri bir araya getirenler- hayatımızı şekillendirmeye devam edecek teknolojilerde fark yaratıyor.

Bilgisayar uzmanı Joy Buolamwini, Yüz tanıma yazılımındaki ırksal önyargının ilk eleştirmenlerinden biri, teknolojinin “onu kullanan insanlara ve üzerinde kullanıldığı insanlara daha fazla uyum sağlaması” gerektiğini söyledi. Ancak veri bilimi alanı ağırlıklı olarak erkek ve beyaz kaldığı sürece, yapay zekada kapsayıcı ilerlemeler elde etmek zor olacaktır. Stanford Üniversitesi’nde Women in Data Science (WiDS) tarafından hazırlanan yeni bir tanıtım yazısı, “Kadınların Veri Bilimi ve Yapay Zeka Alanında Yüksek Lisans Derecelerini Takip Etmelerinin Önündeki Engelleri Belirleme ve Kaldırma” geleceği değiştirecek teknolojilerin yaratılmasında kadınların eşit olarak paylaşmasına kadar kat etmemiz gereken daha çok yolumuz olduğunu gösteriyor.

Neden, bilgisayar ve bilgi bilimlerindeki cinsiyet çeşitliliği eksikliğini ele almak için oluşturulan onlarca yıllık boru hattı programlarına rağmen, doktora programlarına kayıtlı olanların sadece yüzde 17’si. kadın programları? Beyaz kitap, meşhur boru hattının, kadınların veri bilimi ve yapay zeka alanında lisansüstü eğitim almalarını engelleyen engeller tarafından engellendiği kadar sızdırmadığını iddia ediyor (yazarlar, günümüzde çoğu başarılı veri bilimcinin ileri derecelere sahip olması nedeniyle lisansüstü programlara odaklanıyor).

Bu engellerden bazıları sinir bozucu derecede tanıdık. Bunların başında, lisans öğrencileri arasında veri biliminde kariyere yol açabilecek akademik programlar hakkında farkındalık eksikliği, buna bağlı olarak veri biliminde bir yüksek lisans derecesinin değerine ilişkin farkındalık eksikliği (ortalama giriş seviyesi yıllık maaş 95.000 ABD dolarıdır) ve kadınların veri bilimcisi olarak toplum üzerinde yaratabilecekleri etkinin farkındalığının olmaması.

Alanda çok az kadın olduğu için, lisans öğrencileri veri biliminde kariyer hayal etmelerine yardımcı olabilecek rol modelleri nadiren görüyor ve lisansüstü öğrenciler, derecelerini tamamlarken onlara destek olabilecek kadın danışmanlarla çalışamıyor.

Aile, akran ve toplum desteğinin eksikliği de kadınlar için engeller oluşturmaktadır. Ailelerine maddi destek sağlaması beklenen, düşük gelirli veya birinci nesil öğrenciler olan kadınlar, yüksek lisans derecesinin değerinin farkında olma olasılığı düşük olan topluluklardan destek alamayabilir. Özellikle birinci nesil öğrencilerin, azınlıkta oldukları akademik programlarda gezinmek için ihtiyaç duyacakları araçlara erişimi yoktur.

Erkek egemen bir veri bilimi kültürü, kadın rol modellerin eksikliğiyle birleştiğinde, genç kadın veri bilimcileri için kendinden şüphe duymaya ve sahtekarlık sendromuna elverişli bir ortam da yaratabilir. Öz-yeterlik, zorluklarla karşılaşsanız bile, arzu ettiğiniz amaç ve hedefleri gerçekleştirebileceğiniz inancıdır. WiDS tanıtım belgesinin gösterdiği gibi, yüksek başarı gösteren kız öğrenciler, hem erkek akranlarına hem de ortalama performans gösteren erkek öğrencilere göre erkek egemen STEM alanlarında daha düşük öz-yeterlik bildiriyor.

Bir akademik programa uygun olmadıklarına ve istenmediklerine inanmak, kadın veri bilimcileri arasında yetersizlik duyguları yaratmakta, özgüvenleri ve benlik saygıları üzerinde olumsuz etkiler yaratmaktadır. Düşük öz-yeterlilik ve sahtekarlık sendromuyla uğraşan yetenekli ve yetenekli kadınlar genellikle lisans düzeyinde veri bilimi ve ilgili alanlardan ayrılarak lisansüstü programlara yetersiz kayıt yapılmasına neden olur. Ayrıca bir dereceyi tamamlamadan önce programlardan daha yüksek oranlarda ayrılırlar. İç engeller, dış engeller kadar zararlı olabilir, ancak akıl hocaları ve meslektaşların desteği ve dahil edilmesiyle bunların üstesinden gelinmesi belki de daha kolaydır.

Veri bilimcileri çalışmalarına farklı bakış açıları getirmediğinde, ürettikleri bilim ve teknoloji zarar görür.

Veri biliminde ileri derece kayıtlarda cinsiyet farkını kapatmak için lisans düzeyinde bazı çözümler önerilmiş ve uygulanmıştır. Beyaz kitap, bilgisayar ve bilgi bilimlerinde çalışanların en az yüzde 30’luk kritik bir eşiğin, alandaki eşitlik ve kapsayıcılık girişimlerini gerçekçi bir şekilde uygulamak için kadın olarak tanımlanması gerektiğini öne sürüyor.

Önümüzdeki on yıl içinde bu eşiğe ulaşmak için WiDS, hem veri biliminde ileri dereceler elde etmek için mevcut yollara ilişkin farkındalığı artırmayı hem de kadınları lisans eğitimlerinden lisansüstü eğitimlerine doğrudan bir yol oluşturmaya teşvik edin.

WiDS Academy, kodlama okuryazarlığını güçlendirmek için teknik becerilere dayalı girişimleri, lisansüstü işe alım girişimleri ve veri bilimi alanında çalışan ve araştırma yürüten kadınlarla kariyer görüşmeleri gibi kariyer odaklı programlarla eşleştirmeyi planlıyor. Bu girişimler, farkındalık ve öz yeterliliği artırmak ve lisans öğrencileri arasında sahtekarlık sendromu duygularını azaltmaya çalışmak için tasarlanmıştır. Bu akademi, yetenekli ve nitelikli kadınların ileri veri bilimi derecelerini takip etmeleri için bir yol ve diğer kurumların benimsemesi için bir model sunarak, kadınların bu alanda karşılaştıkları engelleri tek başına ele alamayacak olsa da, ulaşmak yine de mümkün olabilir. on yıl içinde yüzde 30’luk kritik eşik.

Teknik raporun da gösterdiği gibi, dünya çapında veri biliminde kadınların temsili “kasvetli”. Veri bilimcileri işlerine farklı bakış açıları getirmediğinde, ürettikleri bilim ve teknoloji zarar görür. Kadınların dinamik ve yüksek maaşlı bir alana girmeleri engellenmekle kalmıyor, aynı zamanda çeşitlilik eksikliği de veri biliminde yaratıcılık ve yenilikçilik kaybına neden oluyor. Kapsayıcılık eksikliği kadınları incitir ve ardından gelen çeşitlilik eksikliği bilimi incitir. Tanıtım belgesi bize çözümler sunar.

Bir sonraki:

ABD demokrasisi, kürtaj haklarının sona ermesinden, ücret eşitliği ve ebeveyn izni eksikliğine, hızla artan anne ölümlerine ve trans sağlığına yönelik saldırılara kadar tehlikeli bir bükülme noktasında. Kontrolsüz bırakıldığında, bu krizler siyasi katılım ve temsilde daha büyük boşluklara yol açacaktır. 50 yıldır Hanım. ön saflardan habercilik, isyan ve doğruyu söyleme, Eşit Haklar Değişikliğini savunma ve en çok etkilenenlerin hikayelerini merkeze alma gibi feminist gazeteciliği şekillendiriyor. Eşitlik için söz konusu olan her şeyle, önümüzdeki 50 yıl için taahhüdümüzü iki katına çıkarıyoruz. Buna karşılık, yardımınıza ihtiyacımız var, Destek olmak Hanım. bugün bir bağışla – sizin için anlamlı olan herhangi bir miktar. kadar az için her ay 5 dolare-bültenlerimiz, eylem uyarılarımız ve davetlerimizle birlikte basılı dergiyi alacaksınız. Hanım. Stüdyo etkinlikleri ve podcast’ler. Sadakatiniz ve gaddarlığınız için minnettarız.




Kaynak : https://msmagazine.com/2023/01/19/women-data-science-technology-artificial-intelligence-chatbot/

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir