Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng ngày càng rộng rãi, từ chăm sóc sức khỏe, giáo dục, đến tuyển dụng. Đằng sau tiện lợi ấy là thực tế ít được nói đến, AI không hề trung lập. Các sai lệch trong dữ liệu và thiết kế đang khiến phụ nữ và trẻ em gái trở thành nhóm chịu rủi ro cao hơn, từ sức khỏe tâm thần, an toàn cá nhân, đến cơ hội việc làm.
Bài giúp độc giả nhận diện vấn đề quan trọng nhưng thường bị bỏ qua, AI có thể tái tạo và khuếch đại bất bình đẳng giới thế nào, đồng thời, chỉ ra vì sao thiếu tiếng nói của phụ nữ trong phát triển công nghệ dẫn đến hệ quả dài hạn. Từ các ví dụ cụ thể trong y tế, giáo dục đến thị trường lao động, bài gợi mở các nguyên tắc cần thiết để xây dựng AI công bằng, và có trách nhiệm hơn.
Đây không chỉ là chuyện công nghệ mà là chuyện về quản trị rủi ro, công bằng xã hội, và chất lượng phát triển trong kỷ nguyên số, vấn đề ngày càng trở nên cấp thiết với Việt Nam.
Gần đây, Grok AI đối mặt với lời chỉ trích sau khi người dùng phát hiện nó đang tạo hình ảnh rõ về người thật, gồm phụ nữ và trẻ em. xAI hiện đã thực hiện một số hạn chế nhưng sự cố đã bộc lộ điểm yếu nghiêm trọng. Nếu không có các biện pháp bảo vệ và quan điểm đa dạng, trẻ em gái và phụ nữ sẽ gặp rủi ro lớn hơn. Các nguy hiểm trí tuệ nhân tạo gây ra cho phụ nữ và trẻ em gái là có thật, và đang xảy ra, ảnh hưởng đến sức khỏe tâm thần, an toàn, chăm sóc sức khỏe, và cơ hội kinh tế của họ.
Tóm tắt nội dung
AI thường được nhìn nhận như công cụ trung lập, nhưng thực tế cho thấy các sai lệch trong dữ liệu và thiết kế đang khiến phụ nữ và trẻ em gái trở thành nhóm chịu rủi ro cao hơn. Rủi ro không dừng ở mức nhận thức, mà hiện diện trong đời sống hằng ngày, từ sức khỏe tâm thần, chăm sóc y tế, đến cơ hội việc làm.
Ở cấp độ cá nhân, tương tác với chatbot có thể làm gia tăng cảm giác cô đơn, căng thẳng ở thiếu nữ. Trong lĩnh vực y tế, các mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu thiên lệch về nam giới có thể đưa ra chẩn đoán kém chính xác cho nữ giới. Trên thị trường lao động, công cụ tuyển dụng sử dụng AI cũng có nguy cơ tái tạo bất bình đẳng khi vô tình ưu tiên nam giới trong quá trình sàng lọc.
Các vấn đề này bắt nguồn từ thiếu đại diện của phụ nữ trong quá trình phát triển AI, dữ liệu huấn luyện không cân bằng, và cách đánh giá hệ thống thiên về hiệu suất hơn công bằng xã hội. Điều này đặt ra yêu cầu thay đổi cách tiếp cận, từ giáo dục công nghệ gắn với tác động xã hội, đến tăng cường tham gia của phụ nữ trong thiết kế và quản trị AI, đồng thời, bổ sung các tiêu chí về công bằng, và an toàn khi đánh giá hệ thống.
Mùa thu năm ngoái, người mẹ phát hiện lý do tại sao sức khỏe tâm thần của con gái tuổi teen của mình ngày càng xấu: Đó là kết quả của những cuộc trò chuyện với chatbot Character.AI. Cô không đơn độc. Báo cáo Tình trạng Thanh niên của Aura, phát hành Tháng 12, cho thấy các bậc cha mẹ tin công nghệ tác động tiêu cực hơn đến cảm xúc của con gái, gồm căng thẳng, ghen tị và cô đơn, 51% so với 36% ở con trai. Đó là điều không thể chấp nhận, và chúng ta cần làm tốt hơn.
Các rủi ro vượt ra ngoài sức khỏe tâm thần. OpenAI gần đây báo cáo hơn 40 triệu công dân Mỹ tìm kiếm thông tin sức khỏe trên ChatGPT hằng ngày. Khi AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe mở rộng, hậu quả của dữ liệu đào tạo sai lệch có thể nguy hiểm. Mô hình AI được đào tạo chủ yếu dựa trên dữ liệu sức khỏe nam giới sẽ tạo kết quả tồi tệ hơn cho nữ giới. Ví dụ, mô hình AI được thiết kế để phát hiện bệnh gan từ xét nghiệm máu đã bỏ sót 44% trường hợp nữ giới, so với 23% nam giới.
Sân chơi không bình đẳng
Tại nơi làm việc, AI không tạo sân chơi bình đẳng. Bất chấp luật cấm phân biệt đối xử, công cụ tuyển dụng được hỗ trợ bởi AI nhiều lần gây lo ngại về thiên vị, công bằng, và quyền riêng tư dữ liệu. Nghiên cứu do Đại học Washington công bố cho thấy trong quá trình sàng lọc sơ yếu lý lịch bằng AI, công nghệ chỉ ưu tiên những tên liên quan đến phụ nữ trong 11% trường hợp.
Thất bại này phản ánh ai đang xây dựng công nghệ của chúng ta. Phụ nữ chỉ chiếm 22% lực lượng lao động AI. Khi các hệ thống được thiết kế không có quan tâm của phụ nữ, chúng sẽ tái tạo bất bình đẳng hiện có, và gây rủi ro mới. Mô hình khá rõ. AI đang làm thất vọng các thiếu nữ và phụ nữ.
Thời điểm quan trọng
Điều này không thể đến vào thời điểm quan trọng hơn trên thị trường việc làm. Một phần tư vị trí trong danh sách 25 việc phát triển nhanh nhất ở Hoa Kỳ mới nhất của LinkedIn liên quan công nghệ, trong đó các kỹ sư AI đứng đầu. Quyết định về cách AI được thiết kế ngày nay sẽ định hình khả năng tiếp cận việc làm, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, và đời sống công dân trong nhiều thập kỷ. Quan trọng là phụ nữ phải đóng vai trò tích cực trong phát triển công cụ AI mới để bất bình đẳng không đưa vào hệ thống đang ngày càng chi phối cuộc sống của chúng ta.
Phụ nữ trẻ không hề buông thả với AI. Nghiên cứu được thực hiện năm ngoái bởi Girls Who Code (Thiếu nữ Viết mã), hợp tác với UCLA, cho thấy phụ nữ trẻ có suy nghĩ sâu sắc về bản chất kép của công nghệ. Họ thấy tiềm năng của nó trong nâng cao dịch vụ chăm sóc sức khỏe, mở rộng khả năng tiếp cận giáo dục, và giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu. Họ nhận thức được các nguy hiểm của nó, chẳng hạn, thiên vị, giám sát, và loại trừ khỏi phát triển. Đây không phải là lạc quan mù quáng. Thay vào đó, nó đưa góc nhìn thường bị thiếu trong quá trình phát triển AI ngày nay.
Tạo công nghệ là thực thi quyền lực và có trách nhiệm lớn. Các thiếu nữ bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi thất bại của AI, nên họ phải được trao quyền để đưa ra giải pháp. Các phụ nữ như cựu sinh viên Girls Who Code, Trisha Prabhu, đã phát triển ReThink, công cụ chống bắt nạt, là minh chứng cho điều này. Latanya Sweeney, được công nhận là một trong những nhà tư tưởng hàng đầu về AI, thành lập Phòng Thí nghiệm Công nghệ Lợi ích Công cộng của Harvard. Thành tựu của họ chứng tỏ tiềm năng khi phụ nữ dẫn đầu trong phát triển công nghệ.
Bước đi thông minh
Nếu chúng ta muốn hệ thống AI an toàn hơn, có trách nhiệm hơn, cần thực hiện ba bước.
Đầu tiên, giáo dục khoa học máy tính nên tích hợp tác động xã hội. Dạy viết mã không thể tách khỏi hậu quả của nó. Học sinh nên học kỹ năng kỹ thuật cùng phân tích quan trọng về cách công nghệ định hình cộng đồng và cuộc sống. Cách tiếp cận này tạo kết quả. Ví dụ, sinh viên Girls Who Code sử dụng kỹ năng học được để tạo ứng dụng có tên AIFinTech nhằm giúp các gia đình nhập cư quản lý tài chính cá nhân của họ.
Thứ hai, phụ nữ được đại diện trong phát triển và quản trị AI, đặc biệt, những ai đến từ cộng đồng chưa được quan tâm đầy đủ trước đây. Họ cần chỗ ngồi tại các bàn nơi hệ thống AI được thiết kế, thử nghiệm, và điều chỉnh. Điều này có nghĩa đảm bảo đa dạng về giới tính trong các ban đạo đức AI và ủy ban AI của chính phủ đại diện cho nhóm nhân khẩu học bị ảnh hưởng nhiều nhất.
Cuối cùng, cách chúng ta đánh giá trí tuệ nhân tạo cần thay đổi. Ngày nay, AI được đánh giá bằng tính hiệu quả, độ chính xác, và lợi nhuận. Chúng ta phải đánh giá sức khỏe, công bằng, và hạnh phúc, đặc biệt, với trẻ em gái và phụ nữ trẻ. Trước khi hệ thống AI được triển khai trong môi trường có tính rủi ro cao như chăm sóc sức khỏe, nó phải vượt qua các bài kiểm tra về sai lệch giới tính, và chứng minh nó không tạo kết quả khác nhau. Ví dụ, Thành phố New York yêu cầu nhà tuyển dụng sử dụng các công cụ quyết định việc làm tự động phải trải qua kiểm toán thiên vị độc lập hằng năm.
Chúng ta không nhất thiết phải chấp nhận sai sót của AI một cách mặc định. Chúng ta đang chứng kiến tác động của AI với các bé gái trong thời gian thực, và chúng ta phải nắm bắt cơ hội để thay đổi hướng đi trong khi công nghệ đang được định hình. Khi các thiếu nữ có cơ hội dẫn đầu về AI, họ sẽ xây dựng hệ thống an toàn hơn vừa cho bản thân, vừa cho cộng đồng.
Góc nhìn & kỹ năng báo chí
Bài lựa chọn cách tiếp cận từ góc nhìn của những ai bị ảnh hưởng trực tiếp, thay vì bắt đầu từ công nghệ. Đặt phụ nữ, trẻ em gái và gia đình vào trung tâm giúp độc giả dễ dàng nhận ra liên hệ với chính mình, từ đó, tăng mức độ quan tâm, và sẵn sàng tiếp nhận thông tin.
Các rủi ro của AI được cụ thể hóa bằng dữ liệu và ví dụ thực tế, giúp chuyển vấn đề vốn trừu tượng thành tác động có thể đo lường, và kiểm chứng. Đồng thời, bài khéo léo kết nối giữa chuyện cá nhân và bối cảnh rộng hơn của hệ thống công nghệ, thị trường lao động và chính sách, tạo chiều sâu phân tích.
Đáng chú ý là cách giữ cân bằng giữa cảnh báo và định hướng giải pháp. Thay vì chỉ dừng ở nêu vấn đề, nội dung gợi mở các hướng hành động cụ thể, từ giáo dục đến quản trị. Qua đó, bài góp phần tái định vị chuyện AI vừa là chuyện công nghệ, vừa là vấn đề quản trị xã hội, phù hợp với định hướng nội dung chuyên ngành của VFEJ.
Theo fastcompany.com
