Zo maken we vrouwen kampioen in AI

De vraag die centraal stond, was, hoe krijgen we het nou voor elkaar dat we een AI krijgen dat niet in stereotypen denkt. De voorbeelden die we allemaal wel kennen, zijn de plaatjes die AI creëert op vragen (‘prompts’) als, ‘genereer een beeld van een advocaat, dokter, astronaut’, etc. Wat je dan krijgt, zijn natuurlijk plaatjes van witte mannen, waarschijnlijk 35-49. En dat is geheel ten onrechte, want zo ziet de wereld er niet uit. Becky Owen, eufemistisch: ‘Sasha Luccioni (Artificial Intelligence Researcher, red.), heeft inderdaad aangetoond dat AI last heeft van een milde bias-issue.’ Volgens Owen is het goed dat bedrijven zichzelf ethische guidelines oplegt, maar de oplossing is niet om met diversiteitsquota’s te werken.’ Owen bedoelt, het probleem is niet opgelost als je een vrouw in de directie zet. (Zo, afgevinkt!) Wat dan wel? Dat komt later nog terug in de discussie. Een van de uitdagingen is wat Owen betreft in ieder geval dat we geen idee hebben hoe AI werkt. Hóe het zichzelf nieuwe dingen aanleert.

Raicu is ervan overtuigd dat een deel van de oplossing (zij heeft het over ‘rethink AI’) ligt in educatie (ook het ondersteunen middels beurzen), mentorschap en vrouwen die zich verenigen in community’s. ‘Het is belangrijk dat vrouwen bij elkaar komen om over AI te praten. Ik heb mijn loopbaan richting “een vrouw in tech” als uitdagend ervaren, maar ik heb grote steun gehad aan verschillende mentoren, waardoor het me gelukt is. Door strategie van educatie en communities, kan je vrouwen helpen om tech women te worden.’ Meer vrouwen in tech helpt dus om diversiteit in AI te verbeteren. Een toevoeging van Driessen op dat mentorschap is dat reverse mentoring ook een goed idee is. ‘Want mensen die wat meer senior zijn, kunnen weer een hoop leren van de jongeren.’

Maar enfin, bedrijven willen – als het goed is – AI op een verantwoordelijke manier inzetten. Heu-Weller weet dat intentie en vertrouwen daarin belangrijk zijn. Het moet eerlijk en inclusief, veilig (privacy!), en transparant en accountable. ‘Om dat voor elkaar te krijgen, heb je eerst en vooral mensen nodig. We zijn vanuit Microsoft dan ook eerst expertise van buiten naar binnen gehaald. Experts, NGO’s, juristen et cetera, je moet goed nadenken over de impact van AI en wíe er door geraakt wordt. Waarom we dat zo belangrijk vinden? Nou, bedrijven die mensen niet beschermen worden niet vertrouwd. Het is niet eens een optie om mensen niet te beschermen.’

Owen benadrukt nog maar een keer het voordeel van diversiteit. ‘Het leidt altijd tot business succes, meer winstgevendheid. Andersom gaat het ten koste van je winstgevendheid.’ En dan komt ze nog even terug op dat adagium van ‘woman in the room, job done’ (afgevinkt). Owen: ‘Dat is natuurlijk helemaal niet zo. Vrouwen hebben vaak een andere kijk op dingen en dan moet je niet net doen of je het niet hoort. Dus niet “ik hoor wat je zegt…” en dan weer door tot de orde van de dag, maar mannen’ (ze wendt zich hierbij tot de mannen in het publiek), ‘als je het niet meteen snapt, zeg dan gewoon “ik snap het niet helemaal, maar ik wil mijn best doen om het wél te begrijpen!”’ (Owens stellingname mag rekenen op een luid ‘woehoeoeoeoeoe!!!’ uit de zaal.)