Üretken yapay zeka halihazırda birçok ofisin günlük yaşamına giriyor: sekreterler, muhasebe, arka ofis, müşteri hizmetleri. İtalya'da bile. Ancak bu dönüşüm sıfırdan başlamıyor; kadın ve erkeklerin aynı fırsatlara sahip olmadığı, aynı rollere erişemediği ve aynı korumalardan yararlanamadığı bir iş piyasasına aşılanıyor. Hiçbir şey yapılmazsa bazı eşitsizliklerin azalmak yerine artması riski var.
Rakamlar bunu açıkça gösteriyor. Uluslararası Çalışma Örgütü'ne (ILO) göre, dünya çapında kadın egemen işlerin üretken yapay zekanın etkilerine maruz kalma olasılığı erkek egemen işlere göre neredeyse iki kat daha fazla: %29'a karşı %16. En çok maruz kalan mesleklere baktığımızda aradaki fark daha da büyüyor: kadın işlerinde %16, erkeklerde ise %3.
Çünkü kadınlar daha açıkta
Sebebi “teknolojik” değil yapısaldır. Pek çok ülkede (İtalya da istisna değil) kadınlar hala ofis ve idari rollerde yoğunlaşıyor: yardım, muhasebe, belge yönetimi, maaş bordrosu, ön büro. Bunlar işin önemli bir kısmının tekrarlandığı, standartlaştırılabileceği, metinlerden, formlardan, prosedürlerden oluşan görevlerdir. Tam olarak üretken yapay zeka sistemlerinin bugün çok hızlı bir şekilde gerçekleştirebildiği (veya kısmen gerçekleştirebildiği) faaliyetler.
Öte yandan erkekler, fiziksel müdahalenin, bağlama sürekli uyum sağlamanın ve sahadaki deneyimin önemli olduğu inşaat, bakım, imalat ve el sanatları gibi sektörlerde daha fazla var: otomasyonun değiştirmeye çalıştığı yönler. Bir sistem bir e-posta yazabilir veya bir belgeyi özetleyebilir; bir türbini tamir edemez veya bir inşaat sahasını yönetemez.
Ve bu sadece bir “sektörler” meselesi değil. Aynı meslekte bile kadınlar genellikle rutin veya destek faaliyetlerinde daha kolay yer alırken, erkeklerin analitik, koordinasyon veya karar verme işlevlerini üstlenme olasılıkları daha yüksektir: bu roller, yerine teknoloji tarafından desteklenmez, yerine getirilmez.
Bu dinamikler rastgele değildir. Bunlar zaman içinde biriken seçimlerin ve kısıtlamaların sonucudur: ayrımcılık, kalıcı sosyal normlar, eşit olmayan şekilde dağıtılmış bakım yükleri ve kimin hangi işe ve hangi koşullar altında gireceğini etkileyen politikalar.
Ülkeler arasında farklılıklar gösteren küresel bir olgu
Bu eğilim geniş ölçekte gözlemleniyor: Analiz edilen ülkelerin %88'inde kadınlar üretken yapay zekaya erkeklerden daha fazla maruz kalıyor. İsviçre, Birleşik Krallık ve Filipinler gibi ekonomilerde kadın istihdamının %40'ından fazlasının üretken yapay zekaya bağlı dönüşüm riski altında olduğu değerlendiriliyor. Ülkeler arasındaki fark da belirgindir: Yüksek gelirli ekonomilerde işlerin %41'i açığa çıkarken, düşük gelirli ülkelerde bu oran %11'dir.
Risk kader anlamına gelmez
Maruz kalma hakkında konuşmak, yapay zekanın otomatik olarak kadınlar için kitlesel iş kayıplarına neden olacağı anlamına gelmiyor. ILO araştırması, asıl etkinin kaç işin ortadan kaybolacağından ziyade insanların nasıl çalıştığı (işin kalitesi) ile ilgili olacağını öne sürüyor.
Aslında yapay zekanın çok farklı etkileri olabilir. Ritimleri ve baskıları yoğunlaştırabilir, gözetim ve kontrolü artırabilir, özerkliği ve karar alma alanını azaltabilir. Ancak aynı zamanda, açık kurallarla ve iş organizasyonunu gerçek anlamda iyileştirme hedefiyle uygulamaya koyulursa, idari yükleri hafifletebilir, üretkenliği artırabilir, daha yüksek değerli faaliyetlere zaman kazandırabilir ve iş ile özel yaşamın uzlaştırılmasına yardımcı olabilir.
Yapay zekayı tasarlayanlar aynı zamanda bundan kimin yararlanacağına da karar veriyor
Ancak başka bir önemli nokta daha var: Yapay zeka yalnızca mevcut işleri dönüştürmekle kalmıyor, aynı zamanda genellikle en dinamik ve en iyi ücretli sektörlerde yeni fırsatlar da yaratıyor. Ve burada kadınlar yeterince temsil edilmiyor. 2022 itibarıyla, küresel yapay zeka iş gücünün yaklaşık %30'unu oluşturuyorlar ve bu pay, son altı yılda büyük ölçüde sabit kaldı.
Kadınlar teknoloji tasarımının dışında kaldıklarında stratejik rollere ve geleceğin kariyerlerine kapı açan becerilere erişimlerini kaybediyorlar. Ve sorun sadece bireyleri etkilemiyor: Yapay zekayı geliştiren ve uygulayan ekipler çeşitlilik göstermiyorsa, sistemlerin mevcut dengesizlikleri düzeltmek yerine yeniden üretmesi daha olasıdır. Bu aynı zamanda işletmeler için de bir maliyettir: Farklı beceriler ve bakış açıları dışarıda bırakıldığında inovasyon yavaşlar.
Yapay zeka tanımı gereği “tarafsız” değil
Yapay zekanın doğası gereği nesnel olduğu fikri yanıltıcıdır. Eğer çarpıtılmış veriler veya halihazırda ayrımcılıkla işaretlenmiş karar geçmişleri üzerine eğitilirse, mevcut sorunları daha da büyütebilir: “tipik” erkek yollarını ödüllendiren personel seçim araçları, maaşları geçmiş verilere dayalı olarak ayarlayan ve maaş boşluklarının devam etmesine neden olan algoritmalar, kariyerleri daha kesintili olanları cezalandıran sistemler.
Çoklu ayrımcılığa (örneğin etnik köken, engellilik, göçmenlik durumu veya sosyoekonomik koşullar) maruz kalan kadınlar için riskler artma eğilimindedir.
Eşitliği dijital geçişin merkezine koymak
Yapay zeka aynı zamanda çözümün bir parçası da olabilir: reklamlardaki ayrımcı dilin belirlenmesine yardımcı olmak, eşitsizlikleri vurgulamak için maaş verilerini analiz etmek, işyerinde şiddet ve tacizi önlemeye yönelik araçları güçlendirmek. Ancak bunun gerçekleşmesi için prensip beyanlarına değil, kesin seçimlere ihtiyaç var.
Somut olarak bu şu anlama gelir: kadınları daha açık rollerde yoğunlaştıran mesleki ayrımcılığın azaltılması; dijital becerilere ve yeni mesleki becerilere erişimin genişletilmesi; teknik ekiplerde ve karar alma ekiplerinde kadınların varlığını garanti etmek; ve işe alma, değerlendirme veya ödeme için yapay zeka kullanıldığında şeffaflık, değerlendirme ve hesap verebilirlik kurallarını tanıtın.
Yön yazılmıyor. Üretken yapay zeka aradaki farkı vurgulayabilir veya daraltmaya yardımcı olabilir. Bu, bugün onu nasıl yönettiğimize ve toplumsal cinsiyet eşitliğini dijital dönüşümün merkezine ne kadar ciddiye aldığımıza bağlı olacak.
*Anam Butt, Uluslararası Çalışma Örgütü'nde (ILO) toplumsal cinsiyet eşitliği ve ayrımcılık yasağı konusunda uzmandır.
Bir yanıt yazın