Umetna inteligenca zna vse - razen zagotavljati enakopravnosti

V svetu, v katerem algoritmi vse pogosteje odločajo namesto ljudi, medtem ko vlagatelji še vedno črpajo milijarde v zagonska podjetja s področja umetne inteligence, strokovnjaki pa opozarjajo, da bi se trg lahko soočil s pokom 'AI-balona', ostaja eno vprašanje presenetljivo človeško – kje so v tej sliki ženske? 

Umetna inteligenca nam danes kuha kavo, prevaja elektronsko pošto, razvršča pakete, nas opominja na urnike in pripravlja načrte. Zdi se, da zna vse – razen zagotavljati enakopravnosti. A to ni njena krivda, temveč krivda ljudi, ki jo ustvarjajo. 

Po podatkih Unesca je manj kot 30 odstotkov raziskovalcev na področju umetne inteligence žensk, medtem ko Deloitte navaja, da obstaja precejšnja vrzel med spoloma pri uporabi generativne umetne inteligence – leta 2024 jo je uporabljalo 33 odstotkov žensk in 44 odstotkov moških. Kljub temu napovedujejo, da bi se do konca leta 2025 ta statistika lahko obrnila v korist žensk. 

Zato smo tokrat govorili z Gorano Gojić, doktorico elektrotehnike in računalništva ter znanstveno sodelavko na Raziskovalno-razvojnem inštitutu za umetno inteligenco Srbije, ki je od znotraj videla, kako umetna inteligenca deluje, medtem ko spreminja svet, in ki je priča, kako v njem obstajajo in napredujejo ženske. Razkriva nam še eno dimenzijo sveta umetne inteligence – tisto, ki povezuje tehniko s humanistiko, algoritme z etiko ter programske kode s kulturo jezika. 

Osredotočeni ste na uporabo umetne inteligence na različnih področjih, vključno z robotiko, napovednim vedenjem in razvojem NLP-modelov za srbski jezik. Je bila to logična nadaljevalna pot med elektrotehniko in računalništvom? 

Nadaljevanje kariere na področju umetne inteligence je bil logičen korak v mojem dosedanjem izobraževalnem in raziskovalnem delu. Med študijem sem pridobila znanje iz matematike, programiranja in analize podatkov, ki so temelj za razvoj algoritmov umetne inteligence. Trenutno sem vključena v več projektov, ki zajemajo razvoj modelov za obdelavo časovnih vrst, računalniški vid in obdelavo naravnega jezika. Moje raziskovanje je usmerjeno predvsem v razvoj jezikovnih modelov za srbski jezik. Ker sodi srbski jezik med jezike z nizkimi viri, velik del svojega dela posvečam pripravi podatkovnih zbirk, ki služijo kot osnova za razvoj modelov, nato pa tudi raziskovanju pristopov in samemu razvoju. 

V poročilu Technology, Media and Telecom Predictions za leto 2025 piše, da ženske predstavljajo manj kot tretjino delovne sile na področju umetne inteligence. Je pri vašem delu več žensk ali moških? Kakšna je spolna struktura v vašem okolju? 

Poznam tako ženske kot moške, ki se profesionalno ukvarjajo z razvojem metod umetne inteligence. Pri projektih s področja robotike in napovednega vzdrževanja, s katerimi se trenutno ukvarjam, večino ekipe predstavljajo raziskovalci. Po drugi strani pa projekti, ki vključujejo razvoj jezikovnih modelov, pogosto združujejo več raziskovalk, saj takšni projekti zahtevajo multidisciplinarno znanje, ki presega okvirje STEM-področij. Pri enem od projektov, kjer sodelujem zdaj, ekipo sestavljamo tri raziskovalke, pri čemer imam le jaz formalno izobrazbo s STEM-področja. 

Na podlagi mojih izkušenj so raziskovalke pogosteje vključene v projekte, ki povezujejo več področij strokovnega znanja – kot je razvoj jezikovnih modelov ali uporaba metod umetne inteligence v medicini. Raziskovalci pa so pogosteje vključeni v projekte, usmerjene na temeljne tehnične in inženirske komponente. Takšna delitev ni stroga, vendar kaže, da je spolna struktura delno odvisna od vrste projekta in potrebnega interdisciplinarnega pristopa. 

Ukvarjate se z vključevanjem umetne inteligence na različna področja – kakšne so vaše izkušnje s spolno zastopanostjo? Obstajajo nenapisana pravila, da so ženske pogosteje prisotne na določenih področjih, moški pa na drugih? 

V ekipah, s katerimi sem sodelovala, opažam, da je spolna zastopanost deloma odvisna od vrste projekta in stopnje multidisciplinarnosti. Na področjih, kot sta robotika in napovedno vzdrževanje, pogosteje sodelujejo raziskovalci, medtem ko projekti, ki vključujejo razvoj jezikovnih modelov, običajno združujejo več raziskovalk, saj zahtevajo znanja z različnih področij zunaj STEM-domene. 

Ko sem brala o industriji umetne inteligence in vlogi žensk pri njenem ustvarjanju in oblikovanju, sem dobila vtis, da ženske pogosteje prihajajo s področij uporabe (biomedicina, izobraževanje, družbeni vpliv), redkeje pa iz jedrnega inženirskega dela. Niso odsotne, a so v tem segmentu očitno v manjšini. Ali to kaže na nesorazmeren dostop do tehničnega znanja, na različne vrednostne pristope k tehnologiji ali gre za nekaj tretjega? 

Po mojem mnenju gre za kombinacijo več dejavnikov. Deloma gre za zgodovinsko in izobraževalno dediščino, saj so bila tehnična področja dolgo manj priljubljena med ženskami. Vendar pa je bilo že v generaciji, ko sem sama vpisala dodiplomski študij, opazno večje število študentk. Iz pogovorov s starejšimi kolegi sem izvedela, da to prej ni bilo tako in da se je število študentk, ki se odločajo za STEM-področja, sčasoma povečevalo – kar kaže na postopno spremembo izobraževalne dediščine. 

NOVA ONE ADVISOR

 

Kako spodbuditi dekleta, da se v večjem številu vpisujejo v šole in na fakultete s področja STEM? Če pogledamo naše srednje šole, recimo elektrotehnične, v večini razredov leta 2025 ni niti ene same dijakinje ali pa je morda ena, mogoče dve na oddelku. 

Menim, da bi morali kot družba spodbujati razvoj veščin, ki so primerne za STEM, pri vseh otrocih – še zlasti pri dekletih, ki kažejo zanimanje za ta področja, ne glede na prevladujoče družbene stereotipe. Ko je ta osnovni pogoj izpolnjen, je treba nadaljnji razvoj teh veščin sistematično podpirati – najprej v družini, nato pa tudi prek izobraževalnih ustanov, ki bi s kakovostnimi programi iz STEM-predmetov omogočile pridobivanje znanja in samozavesti, potrebne za nadaljnji poklicni razvoj. Verjamem, da bi tak pristop dekletom pomagal lažje razviti samozavest in zaupanje v lastne sposobnosti na področju STEM, kar bi jih pozneje spodbudilo, da bi se z večjim zaupanjem odločile za tehnične in znanstvene poklice. 

Kako pomembno je, da so ženske prisotne pri ustvarjanju algoritmov in etičnih okvirov umetne inteligence – ne le zaradi enakopravnosti, temveč tudi zaradi kakovosti samih rešitev in ženskega pogleda na svet? 

Pomembno je, da v ekipah, ki razvijajo algoritme in etične okvire, delujejo ljudje z močno strokovno podlago na relevantnem področju. Ko v takšnem strokovnem okolju obstajajo različna mnenja in pristopi, nastajajo kakovostnejše in trdnejše rešitve. Zato je koristno, da so v ekipah zastopani tako moški kot ženske z ustreznim znanjem in izkušnjami, saj se s tem dvigne splošna kakovost razvitega sistema. 

V medijih, znanstvenih krogih in poslovnem svetu vse pogosteje slišimo napovedi o pokanju 'AI-balona' oziroma, rečeno bolj zadržano, o tem, da bo del trga – zlasti zagonska podjetja – kmalu doživel korekcijo. Kako bi takšna možnost vplivala na ženske v industriji, zlasti na tiste, ki šele vstopajo vanjo ali ustanavljajo startupe? 

Po mojem mnenju bi pok ’’UI-balona'’ lahko privedel do zmanjšanja tržnega povpraševanja po rešitvah umetne inteligence, kar bi prizadelo zlasti startupe zaradi omejenega dostopa do naložb in večje konkurence. S tem bi se zmanjšalo tudi število prostih delovnih mest na področju razvoja UI-rešitev. V takšnem okolju bi bile ženske verjetno prizadete podobno kot moški – predvsem zaradi večje konkurence in manjšega števila priložnosti za zaposlitev. 

Če bi sektor resnično doživel krizo, kot napovedujejo številni – bi to lahko dalo možnost drugačnemu pristopu? Morda prav zaradi žensk, ki prinašajo dolgoročnejšo in bolj etično perspektivo razvoja? 

Možna kriza v industriji umetne inteligence bi lahko spodbudila premik fokusa s hitre rasti na dolgoročno odgovoren razvoj. V takem okolju bi večja zastopanost žensk lahko prispevala k bolj uravnoteženemu pristopu, ki bi bolj cenil etičnost, trajnost in družbeni pomen tehnologije. 

Ko pogledate svojo profesionalno pot – menite, da je ekosistem umetne inteligence ženskam danes dostopnejši kot pred desetimi leti, ali se to le tako zdi? 

Danes je bistveno lažje dobiti potrebno znanje, saj je to področje postalo bolj priljubljeno in so izobraževalni viri na spletu široko dostopni, kar pred desetimi leti ni bilo samoumevno. Poleg formalnega izobraževanja je danes na voljo veliko kakovostnih spletnih tečajev – od akademskih programov, ki jih ponujajo visoko ugledne univerze, do praktičnih, inženirsko usmerjenih tečajev. Poleg tega obstaja veliko odprtih virov, skupnosti in projektov, ki olajšajo samostojno učenje in pridobivanje izkušenj. Zaradi vsega tega je ekosistem umetne inteligence dostopnejši tako ženskam kot moškim, ki želijo vstopiti na to področje. 

Če pogledamo napredek v industriji umetne inteligence od leta 2020 do danes – kje je bil dosežen največji napredek in kje ga sploh ni bilo? 

Največji napredek vidim v razvoju pristopov, ki spodbujajo odgovorno uporabo umetne inteligence ter večjo pozornost namenjajo transparentnosti in etiki. Glavni izziv pa ostaja uresničevanje teh načel v praksi, saj modeli še vedno niso dovolj razložljivi in preverljivi.