Yapay zekâ tarafsız ve teknik gözüküyor olabilir, ancak kadınların çalışması açısından ayrımcı bir zorluk teşkil ediyor ve sinsi toplumsal cinsiyet yanlılığıyla dolu olabiliyor
(Avrupa İşçi Sendikaları Federasyonu ETUC’un yöneticilerinden Juliane Bir’in aşağıda Türkçe çevirisini okuyacağınız yazısı Avrupa Birliği perspektifinden, sınıf uzlaşmacı, liberal bir yorum üzerine kuruludur. Öte yandan Yapay Zeka’nın işçi sınıfına ve özel olarak da kadın emeğine yönelik etkilerini ele alarak sınıf mücadelesinin özel bir gündemine dikkat çekmektedir. Bir’in yazısına, getirdiği çözüm önerilerinden bağımsız olarak, dikkat çektiği sorunun önemine binaen Sendika.Org çevirilerinde yer veriyoruz.)
Dijitalleşme, yaşamlarımızı, zar zor fark edebildiğimiz birçok şekilde, çok daha fazla gasp ediyor. Algoritmalar ve yapay zekâ toplumun geniş miktardaki tercihlerini ve fırsatlarını yönlendiriyor.
Sendikalar yapay zekânın, yanlılık ve ön yargıları algoritmalara ve programlara katması nedeniyle, kadınların iş fırsatlarını baltalayarak ve işyeriyle toplumdaki kalıp-yargıları pekiştirerek toplumsal cinsiyet eşitliğine karşı bir tehdit oluşturduğu için endişeliler. Avrupa İşçi Sendikaları Konfederasyonu (ETUC) dijital devrimde kadınların ikinci sınıf yurttaş olmamasını güvence altına almak için katı önlemler istiyor.
Endişe yaratan iki ana husus var: kadınların işlerini koruma ve algoritmaların yaşamları üzerindeki daha geniş etkileri.
Kadınlar için zorlu
Uluslararası Para Fonu (IMF) için yapılan güncel araştırma artan otomasyonun özellikle emek piyasasındaki kadınlar için zorlu olacağını ortaya koyuyor. Kadınların işgücü içerisindeki konumunu iyileştirmeye yönelik zor kazanılmış ilerleme ve eşit ücret kazanımı, eğer ağırlıklı olarak yüksek ihtimalle otomatikleştirilecek olan sektörlerde ve mesleklerde çalışıyorlarsa, hızlı bir şekilde aşınabilir.
IMF (çoğunlukla OECD [i] üyesi olan) 30 ülkede kadınların çalıştığı 26 milyon işin, önümüzdeki 20 yılda yerini teknolojiye bırakma riskini en az %70 olarak tahmin ediyor. Kadın işçilerin yaklaşık %11’i işini kaybedebilir, halbuki erkekler için bu oran sadece %9.
Daha yaşlı kadınlar ve büro işi, hizmet ve satış konumundakiler büyük ihtimalle etkilenecekler. Bir başka tehlike de işverenlerin, ücretleri daha aşağı çekmek ve çalışma koşullarını kötüleştirmek, işçileri, kazanamayacakları dibe çeken bir rekabete zorlamak için otomasyon tehdidini kullanacak olmasıdır.
Kadınlar aynı zamanda, kültürel ve toplumsal etkiler nedeniyle dışlandıkları bilim, teknoloji, mühendislik ve matematikteki (STEM [ii] olarak adlandırılan bölümler) büyüyen alanlarda da yetersiz temsil ediliyorlar. Küresel olarak kadınlar STEM üniversite mezunlarının %36’ına tekabül ediyor. Ne var ki STEM işçilerinin sadece %25’i, karar vericilerin de sadece %9’u kadın (Bkz. şekil).
IMF’ye göre, kadınların STEM yeteneklerini artırmak ve toplumsal cinsiyet ayrımını gidermek için çok daha fazlasının yapılması gerekiyor: erişim ve altyapıda yatırım, liderlik konumlarında toplumsal cinsiyet farklarını gidermek ve kariyer ilerlemesini kolaylaştırmak. Örneğin, çocuk bakımı ve çalışma zamanı düzenlemelerinin yanında, daha yaşlı ve düşük vasıflı kadın işçilerin ihtiyaçlarına özen göstermek gerekiyor.
Yanlı sistemler
Kadın YZ profesyonellerinin eksikliği bir başka risk daha barındırıyor: dijital gelecek erkeklerce erkekler için oluşturulacak. Kusurlu veriye dayanan yanlı sistemler iş görüşmesine kimin çağrılacağı veya kime borç, terfi veya zam verileceğini artık etkileyebiliyor. Algoritmaları oluşturan insanların dünyadaki nüfus çeşitliliğini yansıtmaması bir sorundur ve kadınların gereksinimlerini karşılayacak yenilikleri geliştirecek daha fazla kadın geliştirici, mucit ve yatırımcıya ihtiyaç vardır.
Çünkü mevcut algoritmalar erkeklere varsayılan, kadınlara atipik davranma eğilimi gösteriyor, yanlılık ve ayrımcılık norm olma tehlikesine sahip. Kadınlar zaman ve para, ve hatta canlarıyla bedel ödüyorlar. Örneğin kadın ve erkekler kalp krizi durumunda farklı belirtiler gösterirler, ancak erkek deneyimlerine dayanan sistemler kadınların durumunu yanlış bir şekilde teşhis edebilir.
YZ sistemlerinin kötü davrandığına ilişkin sayısız örnek var. Reuters, Amazon’un otomatik işe alım sistemi üzerinde yıllarca çalıştıktan sonra kadınların yazılım geliştirici ve diğer teknik konumlardan dışlandığını fark ettiğini ortaya koydu. Amazon’un bilgisayar modelleri önceki on yıl boyunca gönderilen veriyi kullanıyordu, çoğu da erkeklerden geliyordu ve teknoloji sanayiindeki erkek egemenliğini yansıtıyordu. Aslına bakılırsa, Amazon’un sistemi erkek adayları seçmesini ve “kadın” kelimesini (bazı kadın yüksek okulu mezunlarını da) içeren özgeçmişleri düşük notlandırmayı kendi kendine öğrenmişti.
Geçtiğimiz yıl Apple yeni kredi kartının kadınlara erkeklere göre daha az limit önerdiğine ilişkin iddialarla karşılaştı. Benzer sorunları Google, IBM ve Microsoft yapay zekâ sistemleri de yaşadı.
Yüz tanıma programlarında, bazı algoritmalar erkeklerin yüzünü kadınların yüzüne göre daha kolay tanıyordu, özellikle eğer koyu tenliyseler (bilgisayar bilimci Joy Buolamwini bu ayrımcılığı kişisel bir deneyim aracılığıyla keşfetti). Manşetleri süsleyen bir başka örnek güncel bir UNESCO raporunda yer alıyor, kadın cinsiyetli ses yardımcıları, örneğin Alexa, itaatkâr, köle ruhlu yanıtlarıyla kalıp-yargıları pekiştiriyordu.
Büyüyen adaletsizlik
Yapay zekânın artan kullanımı, toplumsal cinsiyet yanlılığı tehlikesine karşı koyacak etik ve yasal çerçevelere ihtiyaç duyuyor. Düzenleme olmazsa, büyüyen adaletsizliğin meyveleri toplanacaktır.
İşçilerin hepsi “yapay zekâ okuryazarı” olmalıdır, etkilerini anlamalı ve veriyi işleme ve değiştirebilmesinden, sorunları belirlemesi ve çözmesinden dolayı, kendi rollerini nasıl dönüştüreceğini öngörebilmelidir. Bu, işverenlerin desteğiyle eğitim sisteminin kadınların, azınlıkların ve yaşlı insanların kapsandığını güvence altına alması ve sendikalarla sözleşmelerde yapay zekâ okuryazarlığını içermesi için ortak bir çaba gerektiriyor.
Dijital çağın işyerindeki eşitsizlikleri yok etmesi ve herkes için daha nitelikli işler ve daha sağlıklı çalışma koşulları sağlaması gerekiyor. Yetenek ihtiyaçlarını öngörmeli ve yetenek tazeleme ve yetenek kazandırma programlarını, maliyet olarak algılamadan gelecek için bir yatırım olarak sunmalıdır. İşçiler ve sendikalar dijitalleşmeye yönelik tüm hamlelere dahil edilmelidir.
Yönetişimde değişim
ETUC, YZ’nin kadınlar da dahil olmak üzere tüm Avrupalı yurttaşların yaşam kalitesini, güvenliğini ve refahını iyileştirmek için tasarlanması gerektiği konusunda ısrar ediyor. Bu, işçilerin ve sendikaların teknolojinin planlaması, yatırımı ve denetiminde yer alacağı bir yönetişim değişikliği gerektiriyor.
İşçiler ve sendikaları sürekli bilgilendirilmeli ve danışılmalı ve YZ sistemlerinin gerçekleştirimine yönelik tüm süreçte yer almalıdır, özellikle YZ işe alım, terfi ve işten çıkarma işlemlerinde kullanıldığında güvence altına alınmış bir “açıklama hakkı” ve kararlara karşı temyiz hakkı ile birlikte. Yüz tanıma ve performans izleme araçları özellikle kadın işçiler için riskler taşıyor ve yalnızca toplu sözleşmelerde güvence altına alınmış yeterli teminatlarla kullanılmalıdır. İşçilerin, YZ tarafından üretilmiş kendi kişisel verilerine erişme ve yönetme hakları olmalıdır.
Teknoloji şirketleri çok daha fazla kadın istihdam etmeli ve eğitim sistemleri daha fazla kadını STEM konularına özendirmelidir. İnsanların YZ sistemlerini gözetme ve denetleme hakkı olmalıdır ve bu çalışma dünyasını da içerecek şekilde, robotik ve yapay zekânın düzenlenmesine yönelik olarak temel bir yasal ve etik uygulama olarak tesis edilmelidir.
Sonuç olarak, şirketler güvenilir, etik ve toplumsal olarak sorumlu ve Avrupa değerlerine, toplumsal cinsiyet eşitliğine ve işçi haklarına saygılı YZ sistemleri geliştirerek ve kullanarak bir rekabet üstünlüğü kazanabilirler.
Çevirenin notları:
[i] Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı (ç.n.).
[ii] “Science Technology Engineering Mathematics” (ç.n.).
Özgün metin: https://www.socialeurope.eu/artificial-intelligence-made-by-men-for-men
Kaynak: https://sendika.org/2020/05/yapay-zeka-erkeklerce-erkekler-icin-mi-juliane-bir-586884
