Từ chuyện 8/3, tâm tư về sự đa dạng cần có trong AI

Đầu tiên, nhân dịp ngày quốc tế phụ nữ, mình xin gửi lời chúc mừng thân thương đến với các thành viên nữ của diễn đàn Viblo. Khi Viblo công bố chuỗi sự kiện tháng 3 để tôn vinh nữ giới trong công nghệ, mình cũng rất háo hức muốn tham gia.

Nhưng mình khá phân vân nên viết gì bây giờ.

Liên hệ đến thời điểm cùng các anh em trong bộ phận lên ý tưởng và kế hoạch ngày 8/3 cho các chị em, mình khá bất ngờ khi tỉ lệ nữ giới tại bộ phận mình lại khiêm tốn đến vậy. Từ đó, mình đã thử tìm hiểu một vài con số thống kê, và lan man một chút tâm tư về những con số đó...

Tỉ lệ nữ giới trong công nghệ

Theo một thống kê tại Hoa Kỳ, mặc dù lực lượng lao động nữ đã đạt tới 47% trong tất cả các ngành nghề, con số này khiêm tốn hơn rất nhiều ở lĩnh vực công nghệ. Cụ thể, phụ nữ chỉ chiếm khoảng 26.7% công việc liên quan tới công nghệ.

Thu hẹp lại một chút nữa vào ngành Khoa học máy tính, tỉ lệ nữ giới còn thấp hơn nữa, chỉ xấp xỉ 18%.

Những con số khá mất cân bằng các bạn nhỉ! Quả là vậy, trực quan hoá thì cứ 4 - 5 người làm công nghệ, thì mới chỉ có một phụ nữ mà thôi!

Có vẻ đây cũng là một phần hệ quả của quan điểm sai lầm cho rằng: con gái không giỏi các môn toán và khoa học được như con trai. Hay con gái không nên học cao, và cũng không có khả năng học cao, blah blah (Và rất nhiều các quan điểm sai lầm khác nữa)

Tỉ lệ nữ giới trong ngành Trí tuệ nhân tạo

Hiện tại, mình có cơ may làm việc với các bạn trong mảng trí tuệ nhân tạo, nên cũng tò mò chút về tỉ lệ nữ trong ngành này. Cũng không khá hơn nhiều, dường như tỉ lệ này cũng khá thấp, và xoay quanh 20%, và xu hướng tăng lên chậm chạp.

Nguồn: Artificial Intelligence Index Report 2021 - Stanford University

Thiên kiến của hệ thống AI?

Công nghệ nói chung, và ngành trí tuệ nhân tạo nói riêng hứa hẹn nhiều thay đổi sâu sắc đến cách thế giới vận hành trong tương lai. Mình tin rằng chỉ một thời gian ngắn nữa thôi, chúng ta sẽ quen với việc các mô hình AI tham gia vào nhiều công việc đưa ra quyết định quan trọng: hội chẩn bệnh cùng các bác sỹ, phân luồng giao thông, xây dựng hệ thống dự thảo luật, thiết kế xây dựng xã hội v.v.. Thế nhưng, trước khi học chạy, thì mô hình AI cũng cần học bò. Và vai trò dạy bảo, huấn luyện chúng vẫn là nằm ở đội ngũ kỹ sư. Cha nào con nấy, thầy nào trò nấy. Nếu như, đội ngũ thầy cô quá thiếu sự đa dạng (diversity), thì phải chăng hệ thống AI cũng sẽ mang nhiều thiên kiến do sự chênh lệch đó? Rồi những thiên kiến này sẽ tác động đến các quyết định quan trọng với xã hội ra sao? Thật khó mà hình dung nổi!

Hẳn nhiên, đội ngũ AI nên đa dạng hết mức có thể, giống như cơ cấu dân số mà hệ thống AI đó tác động tới. Theo mình nghĩ, đa dạng ở đây nằm ở rất nhiều khía cạnh: giới tính, quốc tịch, sắc tộc, tuổi tác v.v.. Để đạt được sự đa dạng lý tưởng đó, chắc chắn sẽ mất nhiều thời gian và công sức

"Within AI, the importance of diversity has been well documented as well: In order to build an effective AI system—including defining a problem for AI to solve, designing a solution, selecting and preparing the data inputs, and constructing and training the algorithms—an AI team should be as diverse as the populations that its AI will impact." (Ronit Avni, Rana el Kaliouby, Here’s why AI needs a more diverse workforce, World Economic Forum, September 21, 2020. )

Cần làm gì?

Vậy thì cần phải làm gì để tăng cường sự đa dạng, trước hết là về giới trong ngành công nghệ? Ngoài những điều vĩ mô như tăng cường cơ hội tiếp cận học tập công nghệ cho nữ giới, tuyển dụng đa dạng hơn, các chương trình dành riêng cho phụ nữ v.v.., thì mình nghĩ mỗi người chúng ta ai cũng có thể góp phần nhỏ vào công cuộc này.

• Tự bản thân mỗi người nên cởi mở hơn về tư tưởng, đồng thời tự tin, cố gắng để xoá bỏ dần mọi định kiến về giới (định kiến cho mình và cho người khác). Không còn giới hạn nào mà phái này làm được mà phái kia không làm được.
• Nhìn nhận người khác bằng năng lực, khả năng chứ không phải vì bất cứ yếu tố bên ngoài nào khác
• Hỗ trợ, động viên thế hệ trẻ (học sinh, sinh viên) tự tin theo đuổi điều mình muốn v.v..

Tạm kết

Ở thời điểm 2022, mà mình vẫn nói chuyện dựa trên thuyết nhị nguyên giới (hệ thống phân chia chỉ gồm nam và nữ) thì cũng khá là lạc hậu. Bài viết này, mình dành để thể hiện sự tôn trọng đối với các đồng nghiệp nữ của mình, đồng thời cũng tự nhủ bản thân mình cởi mở hơn với tất cả những điều dị biệt, vốn tạo nên sự đa dạng của cuộc sống.

Vậy ý kiến của bạn thì sao? Theo bạn, chúng ta nên làm gì?

Reference:

1. Women in tech statistics
2. Women in AI
3. Diversity in AI