Lyt til kvinders stemmer i kampen mod kønsbias i AI

Dette er et debatindlæg: Finans bringer løbende indlæg fra specialister og meningsdannere. De er alle udtryk for den pågældende skribents egen holdning.

Det lyder måske lidt barokt, at vi i 2024 skal opfordre til noget så basalt som at lytte til kvinder. Men kønsbias lever i bedste velgående – ikke mindst i de AI-værktøjer, der i stigende grad integreres i vores liv.

Og kuren er den samme som ved tidligere kønskampe: Vi skal lytte til og inddrage kvinders stemmer på alle niveauer og i alle stadier af kunstig intelligens. For er vi ikke opmærksomme på teknologiens kønsmæssige faldgruber, risikerer vi at rulle årtiers fremskridt tilbage i måden, kvinder bliver portrætteret og opfattet på. Og i takt med at AI udvides til uddannelses- og sundhedsområdet, vil forudindtagede systemer kunne skabe helt nye og langt mindre åbenlyse former for diskrimination, end vi hidtil har set.

Selvom kønsbias i kunstig intelligens-systemer trods alt er rykket længere frem i bevidstheden i takt med, at den første teknologiske forelskelse har lagt sig, er vi stadig langt fra mål.

En ny undersøgelse fra University of Washington viser f.eks., at AI-billedgeneratoren Stable Diffusion genererer billeder af hvide mænd, når den bliver bedt om at afbilde en ”person”.

Og det er bare ét eksempel på, hvordan AI-systemer desværre fremmer en hvid og mandsdomineret stereotype, vi i årtier har kæmpet for at nuancere. Derudover kan den stigende kompleksitet inden for kønsbegrebet, vi ser nu, åbne op for, at helt nye bias kan snige sig ind i AI-sektoren.

Så hvordan rydder vi ud i eksisterende kønsbias i AI og sørger for, at de ikke genopstår i en ny form?

Upartisk by design

Skal AI-systemer for alvor være nuancerede, må vi give mangfoldighed samme opmærksomhed, som vi f.eks. giver databeskyttelse, når vi udvikler AI-værktøjer.

Med andre ord skal vi sætte skarpt fokus på potentielle kønsbias – fra den spæde start i udviklingen af AI-systemer. Samtidig skal kvinder på alle niveauer involveres i udviklingen. F.eks. gennem flere og mere mangfoldige brugertest, der sikrer en forskel mellem dem, der tester produktet, og dem der designer det. For mig at se fører det ikke bare til færre skjulte fordomme, men også til bedre produkter – ikke blot i forhold til kvinder, men også for de underrepræsenterede grupper som f.eks. mennesker med handicap.

Tidligere erfaringer viser nemlig, at når vi er opmærksomme på én type diskrimination eller stigmatisering, bliver vi ofte bedre til at forstå andre.

Giv medarbejderne en stemme

God AI starter med erkendelse og kommunikation. Derfor er det centralt at skabe en kultur i virksomheden, hvor bias og mangfoldighed kan diskuteres og indtænkes i AI-projekter på alle niveauer – fra glasloft til fabriksgulv. Medarbejderne – især kvindelige – skal føle sig hørt, inkluderet og i stand til at sige fra, når de møder problemer. Hos Lenovo oplevede vi f.eks. medarbejdere udtrykke bekymring om en specifik kvindelig avatar. Det udløste en bredere og principiel diskussion om, hvordan vi ønsker, kvinder skal repræsenteres gennem AI.

Fælles indsats

Ingen organisation er en ø her. Samarbejde mellem teknologibranchen og eksterne organisationer spiller derfor en afgørende rolle i kampen mod bias. På den korte bane bør virksomheder dele best practice til at spotte og håndtere kønsbias – både, på tværs af virksomheder og mellem studerende på tekniske uddannelser, som i fremtiden skal udvikle AI-systemer.

På lidt længere sigt skal virksomheder bevæge sig væk fra at tænke i traditionelle målgrupper og arbejde med langt mere konkrete repræsentationer og markedsspecifikke præferencer i produktudviklingen. På den måde kan AI-værktøjer over tid udvikle sig til at understøtte kønsdiversitet og ligefrem identificere udfordringer i andre AI-systemer som f.eks. at hjælpe med at afsløre deepfake videoer, der bruges til at chikanere kvinder.

På den helt lange bane er det selvfølgelig vigtigt, at vi fortsat fastholder pigers og unge kvinders interesse for de tekniske STEM-fag. Ifølge tal fra Uddannelses- og Forskningsministeriet udgjorde kvinder i 2023 kun 33 pct. af optagelsen på danske videregående tekniske uddannelser. Det tal skal længere op. For jo flere kvinder vi har i tech og AI-design-teams, jo tættere kommer vi på upartiske AI-systemer, hvor mangfoldighed er reglen fremfor undtagelsen.

Kampen starter nu

Sidst men ikke mindst er det helt afgørende, at vi handler nu. Vi har hverken tid eller råd til at slå benene op og vente på statslig regulering. Og opgaven skal rykkes helt op på bestyrelsens dagsorden.

Uden en målrettet indsats mod AI-bias, hvor kvinder kommer i front og bliver hørt, risikerer vi at sætte en fremtid over styr, hvor AI hjælper med at fremme ligestilling mellem kønnene i stedet for at forhindre den.