ເປັນຫຍັງຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງ AI ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເດັກຍິງເຈັບປວດທີ່ສຸດ

ປັນຍາປະດິດຄວນເປັນຄວາມສະເໝີພາບອັນຍິ່ງໃຫຍ່ — ເທັກໂນໂລຢີທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍທີ່ສາມາດສ້າງປະຊາທິປະໄຕໃນການເຂົ້າເຖິງການສຶກສາ, ການດູແລສຸຂະພາບ ແລະໂອກາດທາງເສດຖະກິດໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງເພດ, ພູມສາດ, ຫຼືພື້ນຖານ. ແທນທີ່ຈະ, ຫຼັກຖານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າກົງກັນຂ້າມແມ່ນເກີດຂຶ້ນ. ຈາກການຂູດຮີດຢ່າງເລິກເຊິ່ງເຖິງຂັ້ນຕອນການຈ້າງແບບອະຄະຕິ, ຄວາມລົ້ມເຫລວທີ່ເສຍຫາຍທີ່ສຸດຂອງ AI ແມ່ນການລົງຈອດກັບເດັກຍິງ ແລະ ຜູ້ຍິງທີ່ບໍ່ສົມສ່ວນ. ຈຸດຕາບອດຂອງອຸດສາຫະກໍາເຕັກໂນໂລຢີ - ສ້າງຂຶ້ນໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ການອອກແບບຜະລິດຕະພັນ, ແລະໂຄງສ້າງຜູ້ນໍາ - ບໍ່ແມ່ນຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບນະໂຍບາຍທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ. ພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງສ້າງຄວາມເສຍຫາຍທີ່ແທ້ຈິງ, ໃນປັດຈຸບັນ, ໃຫ້ກັບປະຊາຊົນຜູ້ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ສຸດແລ້ວ.

ວິກິດການ Deepfake: ເມື່ອ AI ກາຍເປັນອາວຸດຕໍ່ແມ່ຍິງ

ຂະໜາດຂອງຮູບພາບທີ່ບໍ່ເປັນເອກະສັນກັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ໄດ້ບັນລຸອັດຕາສ່ວນການລະບາດ. ບົດລາຍງານໃນປີ 2023 ໂດຍ Home Security Heroes ພົບວ່າ 98% ຂອງເນື້ອຫາປອມທັງໝົດທາງອອນລາຍແມ່ນເປັນຮູບລາມົກ, ແລະ 99% ຂອງນັ້ນແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ຍິງ. ເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມສ່ຽງສົມມຸດຕິຖານ — ເຂົາເຈົ້າເປັນປະສົບການທີ່ມີຊີວິດສໍາລັບເດັກຍິງຫຼາຍພັນຄົນ, ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນເດັກນ້ອຍ. ໃນໂຮງຮຽນໃນທົ່ວສະຫະລັດ, ສະຫະລາດຊະອານາຈັກ, ແລະເກົາຫຼີໃຕ້, ນັກຮຽນໄດ້ຄົ້ນພົບຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຂອງຕົນເອງທີ່ເຜີຍແຜ່ໃນໝູ່ເພື່ອນຮ່ວມຫ້ອງຮຽນ, ມັກຈະສ້າງດ້ວຍແອັບທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ໃນບໍ່ເທົ່າໃດນາທີ.

ເຫດການ​ທີ່​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ກັບ Grok AI — ບ່ອນ​ທີ່​ຜູ້​ໃຊ້​ພົບ​ເຫັນ​ລະ​ບົບ​ທີ່​ສາ​ມາດ​ສ້າງ​ຮູບ​ພາບ​ທີ່​ຊັດ​ເຈນ​ຂອງ​ຄົນ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ, ລວມ​ທັງ​ແມ່​ຍິງ​ແລະ​ເດັກ​ນ້ອຍ — ບໍ່​ແມ່ນ​ຄວາມ​ຜິດ​ປົກ​ກະ​ຕິ. ມັນເປັນອາການຂອງຮູບແບບທີ່ກວ້າງກວ່າ: ເຄື່ອງມື AI ກໍາລັງຖືກປ່ອຍອອກມາໃນຄວາມໄວ breakneck ທີ່ມີການປ້ອງກັນທີ່ບໍ່ພຽງພໍ, ແລະຜົນສະທ້ອນແມ່ນຍາກທີ່ສຸດກັບຜູ້ທີ່ມີພະລັງງານຫນ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ຈະຕໍ່ສູ້ກັບຄືນ. ໃນຂະນະທີ່ເວທີຕ່າງໆໃນທີ່ສຸດຕອບສະຫນອງຕໍ່ການຮ້ອງຟ້ອງສາທາລະນະ, ຄວາມເສຍຫາຍແມ່ນແລ້ວ. ຜູ້​ເຄາະ​ຮ້າຍ​ລາຍ​ງານ​ຄວາມ​ເຈັບ​ປວດ​ທາງ​ຈິດ​ໃຈ​ທີ່​ແກ່​ຍາວ, ການ​ໂດດ​ດ່ຽວ​ທາງ​ສັງ​ຄົມ, ແລະ​ໃນ​ກໍ​ລະ​ນີ​ທີ່​ຮ້າຍ​ແຮງ, ການ​ທໍາ​ຮ້າຍ​ຕົນ​ເອງ. ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ເຄື່ອນ​ໄຫວ​ໄວ​ກ​່​ວາ​ຂອບ​ທາງ​ດ້ານ​ກົດ​ຫມາຍ​ຫຼື​ລະ​ບົບ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ເນື້ອ​ໃນ​ສາ​ມາດ​ບັນ​ຈຸ.

ສິ່ງ​ທີ່​ເຮັດ​ໃຫ້​ສິ່ງ​ນີ້​ບໍ່​ຮ້າຍ​ແຮງ​ໂດຍ​ສະ​ເພາະ​ແມ່ນ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ. ການສ້າງການປອມແປງທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືເມື່ອຕ້ອງການຄວາມຊໍານານດ້ານວິຊາການ. ມື້ນີ້, ເດັກນ້ອຍອາຍຸ 13 ປີທີ່ມີໂທລະສັບສະຫຼາດສາມາດເຮັດໄດ້ພາຍໃນສອງນາທີ. ອຸປະສັກ​ຕໍ່​ການ​ປະກອບ​ອາວຸດ AI ຕໍ່​ເດັກ​ຍິງ​ໄດ້​ຫຼຸດ​ລົງ​ເປັນ​ສູນ​ຢ່າງ​ມີ​ປະສິດທິ​ຜົນ, ​ໃນ​ຂະນະ​ທີ່​ອຸປະສັກ​ຕໍ່​ການ​ສະ​ແຫວ​ງຫາ​ຄວາມ​ຍຸຕິ​ທຳ​ຍັງ​ຄົງ​ສູງ​ໄປ​ບໍ່​ໄດ້​ສຳລັບ​ຜູ້​ເຄາະ​ຮ້າຍ​ສ່ວນ​ໃຫຍ່.

Algorithmic Bias: ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເຂົ້າລະຫັດການຈໍາແນກແນວໃດ

ລະບົບ AI ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າປ້ອນ, ແລະຂໍ້ມູນຂອງໂລກບໍ່ເປັນກາງ. ເມື່ອ Amazon ສ້າງເຄື່ອງມືການຈ້າງງານ AI ໃນປີ 2018, ມັນໄດ້ລົງໂທດຢ່າງເປັນລະບົບກ່ຽວກັບຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້ທີ່ລວມເອົາຄໍາວ່າ "ແມ່ຍິງ" - ຄືກັບ "ຫົວຫນ້າສະໂມສອນຫມາກຮຸກຂອງແມ່ຍິງ" - ເພາະວ່າລະບົບດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນທົດສະວັດຂອງຂໍ້ມູນການຈ້າງທີ່ສະທ້ອນເຖິງຄວາມບໍ່ສົມດຸນທາງເພດທີ່ມີຢູ່ໃນເຕັກໂນໂລຢີ. Amazon ໄດ້ຂູດເຄື່ອງມື, ແຕ່ບັນຫາພື້ນຖານຍັງຄົງຢູ່ທົ່ວອຸດສາຫະກໍາ. ຮູບແບບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດບໍ່ພຽງແຕ່ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຄວາມລໍາອຽງທີ່ຜ່ານມາ; ພວກມັນຂະຫຍາຍ ແລະເຮັດອັດຕະໂນມັດຕາມຂະໜາດ.

ອັນນີ້ຂະຫຍາຍໄປໄກກວ່າການຈ້າງ. ການສຶກສາຈາກສະຖາບັນລວມທັງ MIT ແລະ Stanford ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າເຮັດໃຫ້ແມ່ຍິງທີ່ມີຜິວຫນັງຊ້ໍາໃນອັດຕາທີ່ສູງກວ່າຜູ້ຊາຍທີ່ມີຜິວຫນັງອ່ອນເຖິງ 34%. ຂັ້ນຕອນການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ຕໍ່າກວ່າຜູ້ຊາຍທີ່ມີໂປຣໄຟລ໌ທາງດ້ານການເງິນຄືກັນ. ການດູແລສຸຂະພາບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເປັນຕົ້ນຕໍກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຄົນເຈັບຜູ້ຊາຍເຮັດໃຫ້ການວິນິດໄສທີ່ຜິດພາດແລະການປິ່ນປົວຊັກຊ້າສໍາລັບເງື່ອນໄຂທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນແມ່ຍິງ, ຈາກການໂຈມຕີຫົວໃຈເຖິງຄວາມຜິດປົກກະຕິ autoimmune.

ສິ່ງ​ທີ່​ອັນ​ຕະ​ລາຍ​ທີ່​ສຸດ​ກ່ຽວ​ກັບ​ອະ​ຄະ​ຕິ​ອະ​ຄະ​ຕິ​ວິ​ທີ​ການ​ແມ່ນ​ວ່າ​ມັນ​ໃສ່​ຫນ້າ​ກາກ​ຂອງ​ຈຸດ​ປະ​ສົງ. ໃນເວລາທີ່ມະນຸດເຮັດການຕັດສິນໃຈຈໍາແນກ, ມັນສາມາດຖືກທ້າທາຍ. ເມື່ອ AI ເຮັດມັນ, ປະຊາຊົນຖືວ່າມັນຕ້ອງຍຸດຕິທໍາ - ເພາະວ່າມັນເປັນ "ພຽງແຕ່ຄະນິດສາດ."

ຄ່າປິ່ນປົວສຸຂະພາບຈິດ: ເວທີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແລະສະຫວັດດີການຂອງເດັກຍິງ

ລະບົບລະບົບສື່ສັງຄົມ - ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI - ໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການມີສ່ວນພົວພັນ, ແລະການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການເພີ່ມປະສິດທິພາບນີ້ແມ່ນມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງຕໍ່ເດັກຍິງໄວລຸ້ນ. ເອກະສານພາຍໃນທີ່ຮົ່ວໄຫຼຈາກ Meta ໃນປີ 2021 ເປີດເຜີຍວ່ານັກຄົ້ນຄວ້າຂອງບໍລິສັດເອງພົບວ່າ Instagram ເຮັດໃຫ້ບັນຫາຮູບພາບຂອງຮ່າງກາຍຮ້າຍແຮງຂຶ້ນສໍາລັບຫນຶ່ງໃນສາມເດັກຍິງໄວລຸ້ນ. ເຄື່ອງຈັກແນະນໍາທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ສະແດງເນື້ອຫາແບບຕັ້ງໃຈ; ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ກະ​ຕື​ລື​ລົ້ນ​ຜູ້​ໃຊ້​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ສ່ຽງ​ໄປ​ຫາ​ວັດ​ຖຸ​ທີ່​ເປັນ​ອັນ​ຕະ​ລາຍ​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ກິນ​ອາ​ຫານ​ທີ່​ຮ້າຍ​ແຮງ, ຂັ້ນ​ຕອນ​ການ​ເຄື່ອງ​ສໍາ​ອາງ, ແລະ​ການ​ທໍາ​ຮ້າຍ​ຕົນ​ເອງ.

ການປະກົດຕົວຂອງ AI chatbots ເພີ່ມຄວາມສ່ຽງອີກຊັ້ນ. ບົດລາຍງານໄດ້ປະກົດຕົວຂອງຄູ່ຮ່ວມ AI ແລະການບໍລິການ chatbot ທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມກັບເດັກນ້ອຍໃນການສົນທະນາທີ່ບໍ່ເຫມາະສົມ, ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທາງການແພດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ຫຼືເສີມສ້າງຮູບແບບຄວາມຄິດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ. ການສືບສວນໃນປີ 2024 ພົບວ່າແອັບ AI chatbot ຍອດນິຍົມຫຼາຍອັນບໍ່ສາມາດປະຕິບັດການຢັ້ງຢືນອາຍຸທີ່ມີຄວາມຫມາຍ ຫຼື ການປົກປ້ອງເນື້ອຫາ, ເຮັດໃຫ້ເດັກນ້ອຍບໍ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນການສົນທະນາກັບລະບົບທີ່ອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ມີສ່ວນພົວພັນ - ແລະເບິ່ງຄືກັບມະນຸດ - ເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້.

ສຳລັບເດັກຍິງທີ່ເດີນໄປໃນໄວໜຸ່ມໃນໂລກທີ່ອີ່ມຕົວ AI, ຜົນກະທົບທີ່ສະສົມແມ່ນສະພາບແວດລ້ອມດິຈິຕອລທີ່ພ້ອມກັນຕັດສິນຮູບລັກສະນະຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຈໍາກັດໂອກາດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະເປີດເຜີຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບການຂູດຮີດ — ທັງຫມົດໃນຂະນະທີ່ບອກເຂົາເຈົ້າວ່າລະບົບວິທີການເປັນກາງ ແລະຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນ "ສ່ວນບຸກຄົນສໍາລັບພວກເຂົາ."

ຊ່ອງຫວ່າງທາງເສດຖະກິດ: AI ຂົ່ມຂູ່ທີ່ຈະຂະຫຍາຍຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບລະຫວ່າງຍິງ-ຊາຍຢູ່ບ່ອນເຮັດວຽກ

ເວທີ​ປຶກສາ​ຫາລື​ເສດຖະກິດ​ໂລກ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ວ່າ AI ​ແລະ​ລະບົບ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ສາມາດ​ປົດ​ຕຳ​ແໜ່​ງ 85 ລ້ານ​ວຽກ​ພາຍ​ໃນ​ປີ 2025, ​ໂດຍ​ແມ່ຍິງ​ໄດ້​ຮັບ​ຜົນ​ກະທົບ​ຢ່າງ​ບໍ່​ສົມ​ເຫດ​ສົມ​ຜົນ ​ເນື່ອງ​ຈາກ​ມີ​ບົດບາດ​ດ້ານ​ບໍລິຫານ, ພະນັກງານ, ​ແລະ ການ​ບໍລິການ​ທີ່​ອ່ອນ​ໄຫວ​ຫຼາຍ​ທີ່​ສຸດ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ແມ່ຍິງມີພຽງ 22% ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ທົ່ວໂລກ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າເຂົາເຈົ້າມີອິດທິພົນໜ້ອຍກວ່າວິທີການອອກແບບ ແລະ ນຳໃຊ້ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ — ແລະມີໂອກາດໜ້ອຍລົງໃນຂະແໜງການທີ່ກຳລັງເຕີບໃຫຍ່.

ອັນນີ້ສ້າງບັນຫາປະສົມ. ໃນຂະນະທີ່ AI ປ່ຽນແປງເສດຖະກິດ, ອຸດສາຫະກໍາທີ່ແມ່ຍິງໄດ້ພົບເຫັນການຈ້າງງານໃນປະຫວັດສາດຫຼຸດລົງ, ໃນຂະນະທີ່ອຸດສາຫະກໍາທີ່ສ້າງຄວາມຮັ່ງມີໃຫມ່ - ການພັດທະນາ AI, ວິສະວະກໍາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ - ຍັງຄົງເປັນຜູ້ຊາຍທີ່ເດັ່ນຊັດ. ໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງໂດຍເຈດຕະນາ, AI ບໍ່ພຽງແຕ່ຮັກສາຊ່ອງຫວ່າງບົດບາດຍິງຊາຍ; ມັນຂົ່ມຂູ່ທີ່ຈະເລັ່ງມັນ.

• ພາລະບົດບາດບໍລິຫານ: 73% ຖືໂດຍແມ່ຍິງ, ໃນບັນດາກຸ່ມທີ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ສຸດຕໍ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດ AI
• AI ແລະແຮງງານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ມີພຽງແຕ່ 22% ແມ່ຍິງໃນທົ່ວໂລກ, ຈໍາກັດການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນການອອກແບບລະບົບ
• ທຶນຮອນສຳລັບການເລີ່ມຕົ້ນ AI ທີ່ນຳພາໂດຍຜູ້ຍິງ: ໜ້ອຍກວ່າ 2% ຂອງເງິນທຶນ AI ທັງໝົດແມ່ນໄປຫາທີມຜູ້ກໍ່ຕັ້ງເພດຍິງທັງໝົດ
• ທໍ່ STEM: ຄວາມສົນໃຈຂອງເດັກຍິງໃນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຫຼຸດລົງ 18% ລະຫວ່າງອາຍຸ 11 ຫາ 15 ປີ, ເຊິ່ງເປັນປ່ອງຢ້ຽມສໍາຄັນທີ່ກໍານົດເສັ້ນທາງອາຊີບໃນອະນາຄົດ
• ຊ່ອງຫວ່າງການຈ່າຍເງິນໃນເທັກໂນໂລຍີ: ຜູ້ຍິງໃນບົດບາດ AI ມີລາຍໄດ້ສະເລ່ຍ 12-20% ໜ້ອຍກວ່າເພດຊາຍໃນຕຳແໜ່ງທຽບເທົ່າ

ສຳ​ລັບ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ທີ່​ນຳ​ທາງ​ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ນີ້, ເຄື່ອງ​ມື​ທີ່​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ເລືອກ​ແມ່ນ​ສຳ​ຄັນ. ເວທີເຊັ່ນ Mewayz ຖືກອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ທີມງານຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ - ລວມທັງທຸລະກິດທີ່ນໍາພາໂດຍແມ່ຍິງແລະ solopreneurs - ເຂົ້າເຖິງຄວາມສາມາດລະດັບວິສາຫະກິດໃນທົ່ວ CRM, ໃບແຈ້ງຫນີ້, ເງິນເດືອນ, HR, ແລະການວິເຄາະໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີພື້ນຖານດ້ານວິຊາການຫຼືງົບປະມານຂອງຊອບແວຫົກຕົວເລກ. ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ພື້ນຖານ​ໂຄງ​ລ່າງ​ທາງ​ທຸລະ​ກິດ​ແບບ​ປະຊາທິປະ​ໄຕ​ແມ່ນ​ວິທີ​ໜຶ່ງ​ທີ່​ແນ່ນອນ​ທີ່​ຈະ​ຮັບປະກັນ​ວ່າ​ການ​ຫັນປ່ຽນ​ທາງ​ດ້ານ​ເສດຖະກິດ​ທີ່​ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ບໍ່​ໄດ້​ເຮັດ​ໃຫ້​ແມ່ຍິງ​ຢູ່​ຂ້າງ​ໜ້າ​ອີກ.

ຈຸດຕາບອດການດູແລສຸຂະພາບ: ເມື່ອ AI ບໍ່ເຫັນຜູ້ຍິງ

AI ທາງການແພດຖືສັນຍາພິເສດ - ການວິນິດໄສໄວຂຶ້ນ, ການປິ່ນປົວແບບສ່ວນຕົວກວ່າ, ການກວດພົບພະຍາດໄວຂຶ້ນ. ແຕ່ຄໍາສັນຍານັ້ນແມ່ນຂຶ້ນກັບວ່າລະບົບຂອງອົງການຈັດຕັ້ງໃດໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມໃຫ້ເຂົ້າໃຈ. ການທົບທວນຄືນປີ 2020 ທີ່ຖືກຕີພິມໃນ The Lancet Digital Health ພົບວ່າເຄື່ອງມືວິນິດໄສ AI ສ່ວນໃຫຍ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງແມ່ຍິງຕໍ່າຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະແມ່ຍິງທີ່ມີສີສັນ. ຜົນໄດ້ຮັບ: ລະບົບ AI ທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີສໍາລັບຄົນເຈັບບາງຄົນ ແລະເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຄົນອື່ນທີ່ບໍ່ດີ.

ພະຍາດ cardiovascular ເສຍຊີວິດແມ່ຍິງຫຼາຍກ່ວາສະພາບອື່ນໆໃນທົ່ວໂລກ, ແຕ່ແບບຈໍາລອງ AI ສໍາລັບການກວດຫາການໂຈມຕີຫົວໃຈໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມສ່ວນໃຫຍ່ໃນການນໍາສະເຫນີອາການຂອງຜູ້ຊາຍ. ແມ່ຍິງທີ່ປະສົບກັບການໂຈມຕີຫົວໃຈມັກຈະມີອາການເມື່ອຍລ້າ, ປວດຮາກ, ແລະເຈັບຄາງກະໄຕແທນທີ່ຈະເປັນສະຖານະການ "ຄລາສສິກ" ການຈັບຫນ້າເອິກ - ອາການທີ່ລະບົບ AI triage ອາດຈະ deprioritize ຫຼືຂາດທັງຫມົດ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, AI ດ້ານຜິວໜັງທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍພື້ນຖານແລ້ວກ່ຽວກັບສີຜິວທີ່ອ່ອນກວ່ານັ້ນໄດ້ສະແດງຄວາມຖືກຕ້ອງຕໍ່າກວ່າໃນການວິນິດໄສສະພາບຜິວໜັງທີ່ເຂັ້ມກວ່າ, ເຊິ່ງລວມເຖິງອະຄະຕິທາງເພດ ແລະ ເຊື້ອຊາດ.

ຊ່ອງຫວ່າງ AI ດ້ານການດູແລສຸຂະພາບບໍ່ແມ່ນສິ່ງຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້. ມັນ​ເປັນ​ທາງ​ເລືອກ​ການ​ອອກ​ແບບ — ຫຼື​ຫຼາຍ​ທີ່​ຊັດ​ເຈນ​, ຄວາມ​ລົ້ມ​ເຫຼວ​ຂອງ​ການ​ອອກ​ແບບ​. ເມື່ອທີມພັດທະນາຂາດຄວາມຫຼາກຫຼາຍ ແລະຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ໄດ້ຖືກຈັດໃຫ້ໂດຍເຈດຕະນາເພື່ອຄວາມລວມ, ເຄື່ອງມືທີ່ເປັນຜົນມາຈາກການສືບທອດ ແລະ ຂະຫຍາຍຄວາມລຳອຽງຂອງລະບົບທີ່ມາກ່ອນພວກມັນ.

ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ໝາຍ​ເບິ່ງ​ຄື​ແນວ​ໃດ

ການຮັບຮູ້ບັນຫາແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນແຕ່ບໍ່ພຽງພໍ. ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ໝາຍ​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ດ້ານ​ໂຄງ​ສ້າງ​ໃນ​ຫຼາຍ​ລະ​ດັບ — ຈາກ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ແລະ​ລະ​ບຽບ​ການ​ກັບ​ການ​ອອກ​ແບບ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ແລະ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ທຸ​ລະ​ກິດ. ຫຼາຍວິທີໄດ້ສະແດງຄຳສັນຍາ, ເຖິງວ່າບໍ່ມີອັນໃດເປັນລູກປືນ.

ກົດ​ໝາຍ​ກຳ​ລັງ​ເລີ່ມ​ທັນ​ການ. ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງສະຫະພາບຢູໂຣບ, ເຊິ່ງມີຜົນບັງຄັບໃຊ້ໃນປີ 2024, ກຳນົດການຈັດປະເພດທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງສຳລັບລະບົບ AI ແລະ ກຳນົດຄວາມຮຽກຮ້ອງຕ້ອງການທີ່ເຂັ້ມງວດກ່ຽວກັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ລວມທັງການນຳໃຊ້ໃນວຽກເຮັດງານທຳ, ການສຶກສາ ແລະ ການດູແລສຸຂະພາບ. ຫຼາຍໆລັດຂອງສະຫະລັດໄດ້ນຳສະເໜີ ຫຼືຜ່ານກົດໝາຍອາຊະຍາກຳທີ່ສ້າງຮູບພາບທີ່ບໍ່ສະໜິດສະໜົມທີ່ບໍ່ເຫັນດີເຫັນພ້ອມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI. ເກົາຫຼີໃຕ້, ເຊິ່ງປະສົບກັບວິກິດການປອມຕົວຢ່າງເລິກເຊິ່ງໃນທົ່ວປະເທດໃນປີ 2024 ທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ແມ່ຍິງ ແລະ ເດັກຍິງຫຼາຍສິບພັນຄົນ, ໄດ້ອອກມາດຕະການລົງໂທດທີ່ໜັກໜ່ວງທີ່ສຸດໃນໂລກສຳລັບການຂູດຮີດທາງເພດທີ່ນຳໃຊ້ AI.

ແຕ່ກົດລະບຽບຢ່າງດຽວຈະບໍ່ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຮາກຖານໂດຍພື້ນຖານຂອງຜູ້ທີ່ສ້າງ AI ແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາເປັນຈຸດໃຈກາງໃນຂະບວນການອອກແບບ. ບໍລິສັດທີ່ເອົາຄວາມຫຼາກຫຼາຍຢ່າງຈິງຈັງ — ບໍ່ແມ່ນເປັນການສ້າງຍີ່ຫໍ້, ແຕ່ເປັນຄວາມຈໍາເປັນໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ — ສ້າງລະບົບທີ່ດີຂຶ້ນ ແລະປອດໄພກວ່າ. ການຄົ້ນຄວ້າຈາກ McKinsey ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງວ່າບໍລິສັດຢູ່ໃນ quartile ເທິງສໍາລັບຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງເພດແມ່ນ 25% ມັກຈະບັນລຸຜົນກໍາໄລສູງກວ່າສະເລ່ຍ. ເມື່ອເວົ້າເຖິງ AI, ຄວາມຫຼາກຫຼາຍບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນພັນທະດ້ານຈັນຍາບັນເທົ່ານັ້ນ; ມັນເປັນຄວາມຕ້ອງການດ້ານວິສະວະກໍາ.

ສ້າງອະນາຄົດ AI ທີ່ມີຄວາມສະເໝີພາບຫຼາຍຂຶ້ນ

ເສັ້ນທາງ​ກ້າວ​ໄປ​ໜ້າ​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ຢ່າງ​ສັດ​ຊື່​ກັບ​ຄວາມ​ຈິງ​ທີ່​ບໍ່​ສະບາຍ: AI ບໍ່​ເປັນ​ກາງ, ບໍ່​ເຄີຍ​ເປັນ​ກາງ, ແລະ​ຈະ​ບໍ່​ເປັນ​ກາງ​ເວັ້ນ​ເສຍ​ແຕ່​ຄົນ​ທີ່​ສ້າງ​ມັນ​ຈະ​ເລືອກ​ທີ່​ມີ​ເຈດ​ຕະ​ນາ, ຍືນ​ຍົງ​ເພື່ອ​ຕ້ານ​ອະ​ຄະ​ຕິ. ນີ້ຫມາຍເຖິງການເຮັດໃຫ້ທີມງານ AI ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ການກວດສອບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບຊ່ອງຫວ່າງຕົວແທນ, ການປະຕິບັດການທົດສອບຄວາມປອດໄພທີ່ເຂັ້ມແຂງກ່ອນທີ່ຈະປ່ອຍອອກມາ, ແລະການສ້າງກົນໄກຄວາມຮັບຜິດຊອບເມື່ອເກີດອັນຕະລາຍ.

ສຳລັບທຸລະກິດ ແລະຜູ້ປະກອບການ - ໂດຍສະເພາະແມ່ນແມ່ຍິງທີ່ສ້າງບໍລິສັດໃນເສດຖະກິດທີ່ຫັນປ່ຽນ AI - ການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນໃນການເຂົ້າເຖິງ, ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະລາຄາທີ່ຍຸດຕິທຳແມ່ນເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ເໝາະສົມ ແລະເປັນຫຼັກ. Mewayz ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມເຊື່ອໝັ້ນວ່າເຄື່ອງມືທາງທຸລະກິດທີ່ມີປະສິດທິພາບບໍ່ຄວນຖືກວາງໄວ້ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງງົບປະມານວິສາຫະກິດ ຫຼື ຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານເຕັກນິກ. ດ້ວຍ 207 ໂມດູນທີ່ກວມເອົາທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກ CRM ແລະ HR ຈົນເຖິງການຈອງແລະການວິເຄາະ, ມັນຖືກອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າຂອງທຸລະກິດສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ໃນລະດັບຂະຫນາດ - ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງເພດ, ພື້ນຖານດ້ານວິຊາການ, ຫຼືຊັບພະຍາກອນ. ການ​ຫັນ​ເປັນ​ພື້ນຖານ​ໂຄງ​ລ່າງ​ແບບ​ປະຊາທິປະ​ໄຕ​ນັ້ນ​ມີ​ຄວາມ​ສຳຄັນ​ຫຼາຍ​ກວ່າ​ເມື່ອ​ພູມ​ສັນຖານ​ດ້ານ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຢີທີ່​ກວ້າງ​ຂວາງ​ເຮັດ​ໃຫ້​ສະໜາມ​ຫຼີ້ນ.

ເດັກ​ຍິງ​ທີ່​ເຕີບ​ໃຫຍ່​ຂຶ້ນ​ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້​ຈະ​ສືບ​ທອດ​ເສດຖະກິດ, ລະບົບ​ການ​ຮັກສາ​ສຸຂະພາບ, ແລະ​ສະພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ສັງຄົມ​ທີ່​ເປັນ​ຮູບ​ຮ່າງ​ຈາກ​ການ​ຕັດສິນ​ໃຈ​ຂອງ AI ​ໃນ​ຂະນະ​ນີ້. ທຸກໆຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີອະຄະຕິປະໄວ້ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ, ທຸກໆບ່ອນປ້ອງກັນຄວາມປອດໄພຖືກປະໄວ້ໂດຍບໍ່ໄດ້ສ້າງຂຶ້ນ, ທຸກໆທີມຜູ້ນໍາທີ່ປະໄວ້ເປັນແບບດຽວກັນແມ່ນທາງເລືອກ - ແລະການເລືອກເຫຼົ່ານັ້ນມີຜົນສະທ້ອນທີ່ປະສົມປະສານໃນທົ່ວລຸ້ນ. ຄໍາຖາມບໍ່ແມ່ນວ່າ AI ຈະສ້າງອະນາຄົດສໍາລັບເດັກຍິງແລະແມ່ຍິງ. ມັນແລ້ວ. ຄຳຖາມກໍຄືວ່າພວກເຮົາຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມັນເຮັດຢ່າງຍຸຕິທຳຫຼືບໍ່.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

AI ເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ເດັກຍິງ ແລະ ຜູ້ຍິງແນວໃດ?

ລະບົບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມລຳອຽງເຮັດໃຫ້ສະໝໍ່າສະເໝີບົດບາດຍິງ-ຊາຍ ຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການຈ້າງ, ການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ, ແລະການປານກາງເນື້ອຫາ. ເທກໂນໂລຍີ Deepfake ສຸມໃສ່ແມ່ຍິງຢ່າງລົ້ນເຫຼືອ, ດ້ວຍການສຶກສາທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຫຼາຍກວ່າ 90% ຂອງເນື້ອໃນເລິກລັບທີ່ບໍ່ເປັນຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມແມ່ນມີລັກສະນະຜູ້ເຄາະຮ້າຍທີ່ເປັນເພດຍິງ. ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າເຮັດໄດ້ຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າຕໍ່ກັບຜູ້ຍິງທີ່ມີສີຜິວ, ແລະຜົນການຊອກຫາທີ່ສ້າງໂດຍ AI ມັກຈະເສີມສ້າງຮູບແບບທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ຈຳກັດວິທີທີ່ເດັກຍິງເຫັນທ່າແຮງຂອງຕົນເອງໃນການສຶກສາ ແລະອາຊີບ.

ເປັນຫຍັງຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ AI ຈຶ່ງສ້າງອະຄະຕິທາງເພດ?

ຕົວ​ແບບ AI ສ່ວນໃຫຍ່​ແມ່ນ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຝຶກ​ອົບຮົມ​ກ່ຽວ​ກັບ​ຂໍ້​ມູນ​ປະຫວັດສາດ​ທີ່​ສະທ້ອນ​ເຖິງ​ຄວາມ​ບໍ່​ສະ​ເໝີ​ພາບ​ທາງ​ລະບົບ​ຫຼາຍ​ທົດ​ສະ​ວັດ. ເມື່ອຊຸດຂໍ້ມູນບໍ່ສະແດງເຖິງແມ່ຍິງໃນການເປັນຜູ້ນໍາ, STEM, ຫຼືການເປັນຜູ້ປະກອບການ, ສູດການຄິດໄລ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຮັດຊ້ໍາຊ່ອງຫວ່າງເຫຼົ່ານັ້ນ. ການຂາດທີມງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນການສ້າງລະບົບເຫຼົ່ານີ້ປະກອບບັນຫາ, ຍ້ອນວ່າຈຸດຕາບອດບໍ່ໄດ້ສັງເກດເຫັນໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາ. ການ​ແກ້​ໄຂ​ນີ້​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ການ​ຈັດ​ສັນ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ຕັ້ງ​ໃຈ​ແລະ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ວິ​ສະ​ວະ​ກໍາ​ລວມ​ຈາກ​ພື້ນ​ຖານ​.

ທຸລະກິດສາມາດເຮັດຫຍັງໄດ້ເພື່ອຕ້ານຄວາມລຳອຽງທາງເພດຂອງ AI?

ນັກທຸລະກິດຄວນກວດສອບເຄື່ອງມື AI ຂອງພວກເຂົາເພື່ອຄວາມລຳອຽງ, ສ້າງຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງທີມ ແລະເລືອກເວທີທີ່ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍຫຼັກຈັນຍາບັນໃນການອອກແບບ. ແພລດຟອມເຊັ່ນ: Mewayz ສະເໜີໃຫ້ລະບົບທຸລະກິດ 207 ໂມດູນ OS ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ $19/ເດືອນ ທີ່ໃຫ້ອຳນາດແກ່ຜູ້ປະກອບການໃນທຸກພື້ນຖານໃນການສ້າງ ແລະເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າອັດຕະໂນມັດຢູ່ທີ່ app.mewayz.com, ຫຼຸດຜ່ອນການເອື່ອຍອີງໃສ່ລະບົບຂອງພາກສ່ວນທີສາມທີ່ມີອະຄະຕິ ແລະຮັກສາການຄວບຄຸມຢູ່ໃນມືຂອງເຈົ້າຂອງທຸລະກິດ.p>

ມີ​ລະບຽບ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ຜົນ​ກະທົບ​ຂອງ AI ຕໍ່​ແມ່ຍິງ​ແລະ​ເດັກ​ຍິງ​ບໍ?

ກົດໝາຍ​ວ່າ​ດ້ວຍ AI ຂອງ​ສະຫະພາບ​ຢູ​ໂຣບ ​ແລະ​ໄດ້​ສະ​ເໜີ​ກົດໝາຍ​ຂອງ​ສະຫະລັດ ​ເພື່ອ​ແນ​ໃສ່​ຈັດ​ປະ​ເພດ​ລະບົບ AI ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ສ່ຽງ​ສູງ ​ແລະ​ກຳນົດ​ການ​ກວດກາ​ຄວາມ​ລຳອຽງ, ​ແຕ່​ການ​ບັງຄັບ​ໃຊ້​ຍັງ​ບໍ່​ສອດຄ່ອງ​ກັນ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ. UNESCO ໄດ້ເຜີຍແຜ່ບົດແນະນໍາກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະຄວາມສະເຫມີພາບລະຫວ່າງຍິງຊາຍ, ແຕ່ປະເທດສ່ວນໃຫຍ່ຍັງຂາດກອບການຜູກມັດ. ບັນດາກຸ່ມສະໜັບສະໜູນກຳລັງຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີບົດລາຍງານຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະ ການປະເມີນຜົນກະທົບ ໂດຍສະເພາະການວັດແທກວ່າລະບົບ AI ມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ແມ່ຍິງ ແລະ ຊຸມຊົນທີ່ດ້ອຍໂອກາດ.