人工知能の分野におけるジェンダー平等は、緊急かつ必要な疑問を引き起こしています。 女性の過少代表は、*急成長している*この分野での社会的な課題だけでなく、技術革新にも影響を与えています。世界中で 22%の専門家 が女性であるという事実は、急成長する分野における驚くべき現実です。女性のデジタルツールへのアクセスも制限されているようで、*既存の不平等を強化しています*。この有害な現象は、人工知能における公平で包括的な代表を確保するための集団的動員の緊急性を強調しています。
人工知能エコシステムにおける女性の地位
人工知能分野は急速な発展を遂げていますが、女性の過小代表は依然として懸念されています。現在、人工知能における世界的な労働力は、女性が 22% を占めるに過ぎません。この驚くべき事実は、女性がしばしば遅れをとっている人工知能ツールの不平等な利用とともにあります。
JFD (Join Forces & Dare) 運動は、この分野の本質を問いかけています。人工知能は進歩の要因なのか、それとも既存の不平等を再構築するものなのかという疑問を提起しています。
教育的および社会的課題
JFD 運動による調査によれば、 82% の女性 が彼女たちの教育中に性別に基づくステレオタイプに直面していることが明らかになりました。これらの女性の中には、主に人文科学の学問に向けて指導された人が多く、ヨーロッパでは STEM 分野の卒業生の35.8% が女性です。
女性の教育の進路は、重要な段階ごとに科学的分野に向かう割合が減少する*じょうご*のようです。この現象は、2021 年の高校卒業試験改革によって強化され、科学分野の女子学生の数は 28% 以上も減少しました。
女性による人工知能ツールの利用
性別間の格差は、人工知能技術の使用においても現れています。世界的に見て、 チャットGPTの利用者の33% は女性です。フランスでは 男性の53% が少なくとも週に1回利用しているのに対し、 女性は40% にとどまっています。
この分野における女性の疎外は大きな懸念を引き起こしています。彼女たちに対する無関心は、人工知能が提供できる機会の放棄を意味し、それによって職業面での不平等が増大する可能性があります。
ツールの設計と性別に基づく偏見
人工知能ツールには偏見が存在します。 Stable Diffusion などの画像生成ツールは、女性の裁判官の画像が 3% しか含まれていませんが、アメリカでは彼女たちが裁判官の35%〜40%を占めています。このような偏った代表は、幼少期から植え付けられるステレオタイプを明示的に示しています。
Appleが2014年に発表した最初の健康アプリは、排除の顕著な例です。月経追跡機能の欠如は厳しい批判を引き起こし、同社は後にこの機能を再導入せざるを得ませんでした。
人工知能における包摂を促進する
より包摂的な人工知能を実現するには、すべての教育レベルでの行動が基本的に重要です。幼少期からステレオタイプを解体する必要があります。また、 目に見える女性のロールモデル を学習プロセスに取り入れ、若い女の子たちがこの分野でのキャリアを追求することを奨励する必要があります。
企業内でのパリティの目標を設定し、採用されるプロフィールの多様化も重要です。人工知能プロジェクトのガバナンスには、偏見を制限し、より代表的なデータベースを優先する措置を統合する必要があります。
解放の手段として、人工知能はすべての段階で女性を含めるために再考されるべきです。教育機関、企業、立法者の地域社会による動員が、バランスを変える可能性があります。
専門家の声
ロランス・デビリエール などの専門家は、早期の学習段階から意識を高める必要性を呼びかけています。特に小さな女の子たちに人工知能とロボティクスに関するイメージを教育することは必須です。
このようなアプローチの社会的な影響は、女性の将来に対して重要な結果をもたらす可能性があります。このことは、性別間の格差を減らすだけでなく、さらに倫理的で包摂的な人工知能エコシステムを促進する可能性があります。
人工知能分野におけるジェンダー平等についてのよくある質問
フランスのAI産業における女性の割合はどのくらいですか？
フランスでは、人工知能の専門家のうち、わずか22 %が女性であることから、この急成長している分野における 過小代表 の深刻さが強調されています。
女性がAI分野で直面する主な課題は何ですか？
女性は教育の過程で 性別に基づくステレオタイプ に直面し、科学分野におけるサポートやロールモデルが不足しており、AI分野でのキャリア選択に影響を与えています。
教育は女性のAIにおける代表にどのように影響しますか？
教育過程で生じる 性別に基づくステレオタイプ は、女の子がSTEMの教育を続けるのを思いとどまらせる要因となっています。調査に参加した女性の約82%が、これらのステレオタイプに遭遇したと回答し、技術分野での関与を制限しています。
AI開発における多様性の重要性は何ですか？
多様性はAIの発展において非常に重要であり、アルゴリズムの 偏見 を回避し、さまざまな視点をテクノロジーツールに統合し、すべての人にとってより公平な解決策を生み出すことができます。
AIにおける女性の過小代表はどのような影響を与えますか？
AIにおける女性の過小代表は ジェンダー不平等 を悪化させ、女性の経済的機会を減少させ、この分野がますますデジタル未来を形作る中で彼女たちを無視することになります。
AIにおけるジェンダー平等のために何ができますか？
AIにおける ジェンダー平等 を促進するためには、教育でステレオタイプを解体し、企業でパリティの目標を設定し、女性が技術分野に参加できるように適切なトレーニングを提供することが重要です。
AIの利用における男性と女性の間のギャップはどこに最も表れていますか？
ギャップはAIツールの利用に現れ、世界的には女性がチャットGPTのようなサービスの利用者のわずか33 %である一方、 男性は より頻繁にAIを利用しています。
企業はAIにおける多様性をどのように支援できますか？
企業は、メンターシップ プログラムを実施し、特定のトレーニングへのアクセスを開放し、AIプロジェクトがその設計において さまざまな視点 を考慮することを確保することで、多様性を支援できます。
