U svijetu u kojem algoritmi sve više donose odluke umjesto ljudi, dok investitori i dalje ulažu milijarde u startupe koji se bave umjetnom inteligencijom, a stručnjaci upozoravaju da bi se tržište moglo suočiti s pucanjem "AI balona", jedno pitanje ostaje iznenađujuće ljudsko – gdje su žene u toj slici?
Danas nam umjetna inteligencija kuha kavu, prevodi e-poštu, sortira pakete, podsjeća nas na rasporede i radi planove. Čini se da može sve osim osigurati jednakost. Međutim, ne njoj, već ljudima koji je stvaraju.
Prema UNESCO-u, manje od 30 posto istraživača umjetne inteligencije su žene, dok Deloitte tvrdi da postoji znatan jaz među spolovima kada je riječ o korištenju generativne umjetne inteligencije - 33 posto žena naspram 44 posto muškaraca u 2024. godini, iako predviđaju da bi se do kraja 2025. ta statistika mogla promijeniti u korist žena.
Zato ovaj put razgovaramo s Goranom Gojić, doktoricom elektrotehnike i računarstva te znanstvenom suradnicom u Istraživačko-razvojnom institutu za umjetnu inteligenciju Srbije, koja je iznutra vidjela kako umjetna inteligencija funkcionira dok mijenja svijet i koja je svjedok kako žene u njemu opstaju. To nam također otkriva još jednu dimenziju svijeta umjetne inteligencije: onu koja povezuje tehnologiju s humanističkim znanostima, algoritme s etikom i kodove s kulturom jezika.
Fokusirani ste na primjenu umjetne inteligencije u raznim područjima, uključujući robotiku, prediktivno ponašanje i razvoj NLP modela za srpski jezik. Je li to bio logičan nastavak vašeg puta između elektrotehnike i računarstva?
Nastavak karijere u području umjetne inteligencije bio je logičan slijed mog prethodnog obrazovanja i istraživačkog rada. Tijekom studija stekla sam znanja iz matematike, programiranja i analize podataka, što je osnova za razvoj algoritama umjetne inteligencije. Trenutačno sam uključena u više projekata koji uključuju razvoj modela za obradu vremenskih serija, računalni vid i obradu prirodnog jezika. Moje istraživanje uglavnom je usmjereno na razvoj jezičnih modela za srpski jezik. Budući da srpski pripada skupini jezika s niskim resursima, velik dio svog rada posvećujem pripremi skupova podataka koji služe kao osnova za razvoj modela, a zatim istraživanju pristupa i samom razvoju.
U Technology, Media and Telecoms Predictions za 2025. godinu nalazi se rečenica da žene čine manje od jedne trećine radne snage u području umjetne inteligencije. Ima li više žena ili muškaraca u vašem poslovanju? Kakva je rodna struktura u vašem okruženju?
Poznajem i žene i muškarce koji se profesionalno bave razvojem metoda umjetne inteligencije. U projektima robotike i prediktivnog održavanja na kojima trenutačno radim većinu tima čine istraživačice. Projekti koji uključuju razvoj jezičnih modela često okupljaju više istraživačica, jer takvi projekti zahtijevaju multidisciplinarno znanje koje nadilazi granice STEM područja. Na jednom od projekata na kojima sada radim, tim se sastoji od tri istraživačice, od kojih jedino ja imam formalno STEM obrazovanje.
Na temelju mog iskustva, istraživačice su češće uključene u projekte koji kombiniraju više područja stručnosti, poput razvoja jezičnih modela ili primjene AI metoda u medicini. Istraživači su, s druge strane, češće angažirani u projektima koji se fokusiraju na osnovne tehničke i inženjerske komponente. Takva podjela nije stroga, ali pokazuje da rodna struktura dijelom ovisi o vrsti projekta i potrebnom interdisciplinarnom pristupu.
S obzirom na to da se bavite integracijom umjetne inteligencije u raznim područjima, kakva su vaša iskustva s rodnom zastupljenošću? Postoje li nepisana pravila da su žene zastupljenije u određenim područjima, a muškarci u drugima?
U timovima s kojima sam radila, primjećujem da rodna zastupljenost donekle ovisi o vrsti projekta i razini multidisciplinarnosti. U područjima poput robotike i prediktivnog održavanja, istraživači češće sudjeluju, a projekti koji uključuju razvoj jezičnih modela obično okupljaju više istraživačica, jer zahtijevaju znanje iz različitih područja izvan STEM domene.
Čitajući o industriji umjetne inteligencije i ulozi žena u stvaranju i oblikovanju umjetne inteligencije, stekla sam dojam da žene češće dolaze iz primijenjenih područja (biomedicina, obrazovanje, društveni utjecaj), a rjeđe iz hardcore inženjerstva. Nije da ih nema, ali su očito u manjini u tom području. Govori li nam to o nerazmjernom pristupu tehničkom znanju, o različitim vrijednosnim pristupima tehnologiji ili nečem drugom?
Po mom mišljenju, riječ je o kombinaciji više čimbenika. Djelomično je riječ o povijesnom i obrazovnom nasljeđu, jer su tehničke znanosti dugo bile manje zastupljene među ženskom populacijom. Međutim, već u generaciji u kojoj sam upisala osnovni studij bio je primjetan broj studentica. Iz razgovora sa starijim kolegicama saznala sam da to prije nije bio slučaj te da se broj studentica koje biraju STEM područja s vremenom povećavao, što upućuje na postupnu promjenu obrazovnog nasljeđa.
NOVA ONE ADVISOR
Kako potaknuti više djevojaka da se upišu u STEM škole i fakultete? Ako pogledamo naše srednje škole, recimo elektrotehničke škole, u većini razreda 2025. godine nema niti jedne djevojke ili samo jedna, eventualno dvije u razredu.
Mislim da bismo kao društvo trebali poticati razvoj STEM prilagođenih vještina kod sve djece, a posebno kod djevojčica koje pokazuju sklonosti prema tim područjima, bez obzira na stereotipe koji prevladavaju u društvu. Kada se taj preduvjet ispuni, sustavno treba podržavati daljnji razvoj vještina, prvo u obitelji, a zatim i kroz obrazovne institucije koje bi omogućile stjecanje znanja i samopouzdanja potrebnog za kasniji profesionalni razvoj uz kvalitetne programe u STEM predmetima. Vjerujem da bi takav pristup pomogao djevojčicama da lakše razviju samopouzdanje i vjeru u vlastite sposobnosti u STEM sferi, što bi ih kasnije potaknulo da s većim samopouzdanjem biraju tehnička i znanstvena područja.
Koliko je važno da žene budu prisutne u stvaranju algoritama i etičkih okvira umjetne inteligencije – ne samo radi jednakosti već i zbog kvalitete samih rješenja i ženskog gledišta?
Važno je u timovima za razvoj algoritama i etičkih okvira imati ljude sa snažnim stručnim znanjem u relevantnom području. Kada u takvom profesionalnom okruženju postoje različita mišljenja i pristupi, stvaraju se bolja i robusnija rješenja. Zato je korisno da u timovima budu zastupljeni i muškarci i žene s odgovarajućim znanjem i iskustvom, jer se na taj način podiže ukupna kvaliteta razvijenih rješenja.
U medijima, znanstvenim krugovima i poslovnom svijetu sve češće možemo čuti priče o pucanju „AI balona“ ili, blago rečeno, da će dio tržišta, posebno startupi, uskoro doživjeti korekciju. Kako takva prilika utječe na žene u industriji, posebno na one koje tek ulaze u nju ili osnivaju startupe?
Po mom mišljenju, pucanje „AI balona“ moglo bi dovesti do smanjenja tržišne potražnje za AI rješenjima, što bi posebno moglo utjecati na startupe zbog ograničenog pristupa ulaganjima i povećane konkurencije. To bi smanjilo broj otvorenih radnih mjesta za razvoj AI rješenja. U takvom okruženju, žene bi vjerojatno bile pogođene slično kao i muškarci, prvenstveno zbog povećane konkurencije i manje mogućnosti zapošljavanja.
Kad bi sektor doista doživio krizu koju mnogi najavljuju, bi li to otvorilo prostor za drukčiji pristup? Možda upravo zahvaljujući ženama koje donose dugoročniju, etičku perspektivu u razvoj?
Moguća kriza u industriji umjetne inteligencije mogla bi potaknuti promjenu fokusa s brzog rasta na dugoročni odgovorni razvoj. U takvom okruženju, veća zastupljenost žena može pridonijeti uravnoteženijem pristupu koji cijeni etiku, održivost i društvenu važnost tehnologije.
Kada pogledate svoju karijeru, mislite li da je ekosustav umjetne inteligencije danas dostupniji ženama nego što je bio prije deset godina ili se samo tako čini?
Danas je puno lakše steći potrebno znanje, zahvaljujući popularizaciji ovog područja i širokoj dostupnosti obrazovnih resursa na internetu, nego prije deset godina. Uz formalno obrazovanje, dostupni su brojni kvalitetni online tečajevi – od akademskih programa koje nude vrlo poznata sveučilišta do praktičnih, inženjerski orijentiranih tečajeva. Osim toga, postoje mnogi otvoreni resursi, zajednice i projekti koji olakšavaju samostalno učenje i stjecanje iskustva. Sve to čini ekosustav umjetne inteligencije dostupnijim i ženama i muškarcima koji žele ući u to područje.
Ako pogledamo napredak u industriji umjetne inteligencije od 2020. do danas – gdje je postignut najveći napredak, a gdje ga uopće nije bilo?
Najveći napredak vidim u razvoju pristupa koji potiču odgovornu upotrebu umjetne inteligencije i veću pozornost posvećenu transparentnosti i etici. Glavni izazov ostaje primjena tih načela u praksi, jer modeli još uvijek nisu dovoljno objašnjivi i provjerljivi.
.webp){kind=icon}
