Em um mundo onde nossas vidas e decisões são intrinsecamente condicionadas pelos resultados das tecnologias modernas, a necessidade de garantir que esses sistemas tragam resultados equitativos para todos se torna uma questão fundamental dos direitos humanos.
No entanto, embora a tecnologia seja consumida por todos, ela geralmente é projetada utilizando perspectivas limitadas, pois as equipes técnicas, normalmente, carecem de diversidade, e os conjuntos de dados usados ??para construir sistemas inteligentes, em particular, possuem viés e falta de representatividade.
O último Relatório de Diferenças de Gênero de 2021 do Fórum Econômico Mundial, por exemplo, relata que a disparidade de gênero é a mais alta em setores que exigem habilidades técnicas disruptivas. De acordo com este relatório, as mulheres representam apenas 14% da força de trabalho dentro da Computação em Nuvem; 20% em Engenharia; e 32% em Dados e IA.
Além disso, esses números melhoraram apenas em uma margem de 0,2 ponto percentual em Computação em Nuvem e uma margem de 0,1 ponto percentual em Dados desde fevereiro de 2018. No geral, o mesmo relatório traz, "em sua trajetória atual, agora levará 135,6 anos para fechar a lacuna de gênero em todo o mundo."
A crescente necessidade de ter mulheres em STEM e IA
Os resultados dos sistemas de inteligência artificial (IA) podem ser tão bons quanto os dados de entrada. Infelizmente, as histórias de muitas das mulheres pioneiras que abriram o caminho na ciência, tecnologia, artes e cultura foram diluídas, ofuscadas, banalizadas ou simplesmente descartadas e não documentadas. Os atuais sistemas de IA são poderosos, mas carecem de conhecimento do papel das mulheres e das culturas não ocidentais ao longo da história humana. Precisamos capturar as contribuições das mulheres em ciência, tecnologia, engenharia, matemática (STEM), política, medicina e todos os outros campos, e garantir que os modelos de IA possam aprender com diversos conjuntos de dados para criar resultados justos para as gerações futuras.
Uma mudança emergente na mentalidade
No mundo criativo, preconceitos e estereótipos inviabilizam a visão de um ecossistema ético de IA. Consequentemente, milhares de imagens e histórias de mulheres são arquivadas incorretamente em registros públicos armazenados on-line. Como primeiro passo, precisamos que os arquivos da Internet sejam limpos e refinados para que reflitam as contribuições que as mulheres fizeram ao longo da história.
À medida que os algoritmos criam abreviações para imagens em torno de idade, etnia, raça, gênero ou outros fatores, por meio de pesquisa e indexação, eles informam nossa compreensão compartilhada do mundo visual. Sem representação, esse entendimento pode se tornar distorcido. Mas, com a representação certa, a tecnologia pode nos dar uma chance real de moldar uma imagem verdadeira do mundo para um futuro próspero.
Liderando o Caminho
Algumas instituições têm liderado iniciativas para apresentar mulheres e meninas que trabalham com ciência da computação, dados e IA, além de conscientizar e compartilhar conhecimento por meio de educação e informação. Entre elas, se destacam a Shutterstock e a Women in AI (WAI), que lançou em março um projeto convidando novos e já existentes colaboradores a enviar conteúdo que mostre mulheres de diferentes raças, etnias, habilidades, identidades de gênero, orientações sexuais, tipos de corpo, idades e outros dados demográficos para contribuir com a coleção. O objetivo é trabalhar ativamente com artistas para obter conteúdo mais diversificado.
Alessandra Sala, diretora sênior de IA e Ciência de Dados da Shutterstock.
