נשים במרוץ ה־AI – איך להסיר חסמים ולנצל את פוטנציאל המוחות?

לרגל יום האישה הבינלאומי, עלינו לחזור ולהתבונן על הדרך הארוכה שנשים עברו בקידום השוויון המגדרי לאורך ההיסטוריה. מתחומי החינוך, הרפואה, הפוליטיקה והעסקים – ועד לעולמות הטכנולוגיה והחדשנות המתקדמים ביותר, נשים יצרו סדקים בתקרות הזכוכית ופרצו דרכים להישגים מרשימים. יום זה הוא הזדמנות להעלות מחדש את המודעות לאתגר זה ולגייס את המוטיבציה הדרושה כדי לחולל שינוי אמיתי ומשמעותי. על ידי שילוב וייצוג הוגן של כישרונותיהן של נשים בעיצוב טכנולוגיות מכריעות אלו, נוכל להגשים את הפוטנציאל המלא של חדשנות אנושית עבור כולנו.

הפער המצמרר – רק 22% מהנשים עובדות עם בינה מלאכותית

כשנערות צעירות בגיל בית הספר היום ייכנסו לשוק העבודה ב־2059, הן יזכרו את העולם שבו גדלו כעולם המלא באפליה מגדרית בזירת התעסוקה. זה לא מפתיע – למרות הצהרות רבות על שוויון בהזדמנויות, הפער המגדרי טמון בשורשי החברה המודרנית. אחת הדוגמאות הקיצוניות ביותר לאי־השוויון הזה מצויה בתחום הבינה המלאכותית שבו נשים הן רק כ־22% מכוח העבודה. מאחורי המספר המצמרר הזה מסתתרת סגה מרתקת של התקדמות מדעית, היעדר הכרה היסטורית ופריצות דרך תרבותיות שסללו את הדרך עד לימינו. אף על פי שנראה כי יש עוד דרך ארוכה לעבור עד שנגיע לשוויון מגדרי ב־AI, מצב העניינים הנוכחי מפתיע בהרבה לאור העובדה שנשים היו דמויות מפתח בהיסטוריה המוקדמת של התפתחות המחשוב והטכנולוגיה.

דמויות נשיות שהובילו את הדרך – מגרייס הופר ועד לקתרין ג’ונסון

נחזור אחורה בזמן למלחמת העולם השנייה. מתברר שחיילות בצבא הבריטי פיתחו תוכנות לפענוח צופן גרמני ולהפעלת אוניית המחשב הראשונה בעולם. ויש עוד דוגמאות לפריצות דרך של נשים בתחום – אדה לאבלייס כתבה את הקוד המקורי לאלגוריתם הראשון בעולם, גרייס הופר המציאה את עיקרון ‘באג’ התוכנה, והיידי למאר הייתה ממציאת השפה העתידית הראשונה בעולם. דמויות כאלה היו אמורות להוות השראה לנשים נוספות ולעזור להן להתקדם בתחום הטכנולוגיה בשנים שלאחר מכן. אך זה לא קרה. 

ב־1984 רק 37% ממוסמכי מדעי המחשב בארצות הברית היו נשים. עד 2018 המספר צנח דרמטית ל־19% בלבד. כיצד יכול להיות שתחום הבינה המלאכותית, תחום מתפתח שנחשב חדשני ומהותי לעתיד האנושות, לא מצליח לתת ייצוג הוגן למחצית מאוכלוסיית העולם? התשובה נעוצה בשורשים עמוקים של תפיסות מוטות ושל דפוסים תרבותיים ישנים. כבר מגיל צעיר מאוד בנות מקבלות מסרים חברתיים המכוונים אותן ממקצועות טכנולוגיים ‘קרים’ לתחומים ‘חמים’ יותר כמו הוראה, עבודה סוציאלית ומקצועות טיפול אחרים. תיוג תחומי עיסוק כ’גבריים’ או ‘נשיים’ אינו מודע, אך משפיע מאוד על בחירת כיוון הקריירה של ילדים.

למרות ההתקדמות הטכנולוגית המסחררת תעשיית הבינה המלאכותית נותרת במידה רבה מונופול של גברים. סקירה של הניו יורק טיימס את דמויות המפתח שהובילו את הגל הנוכחי של הבינה המלאכותית כוללת 12 גברים בלבד ומחמיצה לחלוטין את התרומה המשמעותית של נשים רבות שפרצו דרך בתחום זה במשך עשרות שנים. האמת היא שבינה מלאכותית קיבלה תנופה הרבה לפני עידן הסטארט־אפים העשירים והעצמאיים, הסלבריטאים הטכנולוגיים של היום. התשתית הונחה בידי דור קודם של אקדמאיות פורצות דרך, ממציאות ומהנדסות שעבודתן הניחה את היסודות למערכות מודרניות של בינה מלאכותית. איליין ריץ’ היא אחת מהדמויות המכוננות הללו. בשנות ה־80 היא פרסמה ספרי לימוד קלסיים בתחום והובילה מעבדה של בינה מלאכותית ב־IBM. פרופ’ סינתיה דוורק מהרווארד היא חלוצה בגישות מבוזרות ואתיות בהנדסת בינה מלאכותית. הרובוטאית סינתיה בריזאל ממכון מסצ’וסטס לטכנולוגיה הייתה ממציאת ‘הרובוט החברתי’ הראשון Kismet.

דמויות מופת אלה ואחרות היו כוח שהניע את ההתקדמות בתחום. אך למרות התרומה שלהן הפער המגדרי בתחום ה־AI הוא אחד הגדולים בתעשיית הטכנולוגיה המודרנית. מחקרים שונים העריכו כי נשים הן רק רבע מהעובדים העוסקים בבינה מלאכותית בעולם בין שמדובר בתפקידי ניהול, ובין שמדובר בפיתוח או במחקר. מגמה זאת לא רק עגומה מבחינה חברתית אלא גם טומנת בחובה השלכות הרסניות לאיכות של המוצרים והשירותים שהבינה המלאכותית מציעה לחברה. יוליה קטלבה, ראש מדעית נתונים בחברת קסנדרה, מסבירה: “להתקדמות העתידית של הבינה המלאכותית חיוני שיהיה ייצוג הולם של נשים בכל שלבי התהליך החל בפיתוח האלגוריתמים וכלה ביישומם במוצרים. בפועל הטיות חבויות ישתרשו בטכנולוגיות האלה אם צוותי העבודה עצמם יהיו חסרי גיוון.”

שורשי הבעיה – מוסדות חינוך, דעות קדומות ומיעוט נשים במוסדות אקדמיים

הסיבות להיעדר נשים בתעשייה זאת הן שורשיות ומגוונות. מחקר של חברת הייעוץ דלויט חשף שיפוט  של נשים וחוסר כבוד מצד עמיתיהן הגברים, חוסר התאמה לתבניות הגבריות השולטות בסביבת העבודה ומחסור בהזדמנויות להכשרה ולהתמחות. אלה הם המכשולים המרכזיים. סקר שנערך בקרב סטודנטיות ללימודי תואר ראשון, חשף של־78% מהמשתתפות לא התאפשר להתמקצע בבינה מלאכותית ובלמידת מכונה. יותר ממחצית מהנשים (58%) עזבו לפחות מעסיק אחד בשל יחס מפלה כלפיהן, ועוד 73% שקלו לנטוש לגמרי את תעשיית הטכנולוגיה בגלל תקרת זכוכית ומחסור בהזדמנויות לקידום. התוצאה היא שלחברות ולצוותי פיתוח רבים אין הפרספקטיבה והתרומה הייחודית שנשים יכולות להביא לתחום. ומחקרים מראים שדווקא תפיסות וכישורים הנחשבים ‘נשיים’ יכולים לתרום מאוד להתפתחות הבינה המלאכותית.

סוכנות החדשנות הבריטית נסטה מצאה שנשים נוטות לשקול את ההשלכות החברתיות, האתיות והפוליטיות במחקר ובפיתוח של בינה מלאכותית הרבה יותר מעמיתיהן הגברים. כיוון שהטכנולוגיות האלה משפיעות על כולנו בהיבטים רבים, חשוב שהשפעותיהן יילקחו בחשבון. “גיוון בקרב צוותי הפיתוח חיוני לא רק לצדק חברתי אלא גם כדי להבטיח יישום אתי ורלוונטי של בינה מלאכותית בכל מגזרי האוכלוסייה,” אומרת קתרין צ’ואי, דוקטורנטית לבינה מלאכותית באוניברסיטת מרילנד. “תוצרי בינה מלאכותית משפיעים על כולנו בדרכים רבות, ולכן חשוב שיעוצבו ויפותחו בידי צוותים מגוונים שיכולים לתת ביטוי לפרספקטיבות שונות.”

הדעות הקדומות האלה חודרות גם להוראה בבתי הספר. קים גולינגף, בוגרת תוכנית למנהיגות טכנולוגית לנשים, שיתפה חוויה לא נעימה: “המורה לפיזיקה אמר במפורש לכיתה שהוא ‘לא מצפה מהבנות להצליח במקצוע’. גם אם המסרים האלה לא נאמרים במכוון, הם יכולים לדכא את השאיפות של הילדות והילדים”. ההשפעות של הגישה המפלה הזאת מלוות את הילדות מבית הספר למוסדות ההשכלה הגבוהה. נכון ל־2022 רק 16% מחברי סגל ההוראה הקבוע במכוני AI מובילים כמו מכון סטנפורד לבינה מלאכותית ממוקדת אדם הם נשים. ללא דמויות להערצה ובהיעדר מנטוריות מעט סטודנטיות בוחרות להתמחות בתחומים האלה. פרופ’ פיונה מק’קיליגן, אשת מחקר בבינה מלאכותית, שיתפה: “כפי הנראה, הצורך שלי להוכיח את עצמי נבע בחלקו מההנחה המוקדמת של המרצים שלי שנשים מתאימות פחות למתמטיקה ולמדעים.”

השפעות שליליות על איכות המוצרים ועל החדשנות בבינה מלאכותית

סיפורים כאלה הם נפוצים מדי בקרב אקדמאיות ומהנדסות בתחומי הבינה המלאכותית. ב־2019 נשים היו רק 22% מסך התלמידים לתארים מתקדמים בתחום מדעי המחשב בצפון אמריקה. אי־השוויון בהכשרה האקדמית ייצור מצב שחברות הזנק ומיזמי AI חדשניים יפותחו בידי כוח עבודה קטן וחסר גיוון של בוגרי תארים מתקדמים. הדבר יגרום לכך שמעט נקודות מבט ורעיונות נשיים ישולבו בפיתוח אלגוריתמים וממשקים, וזהו אתגר שיכול להשפיע על ההתקדמות העתידית של הבינה המלאכותית.

“חשוב לזכור שאת הבינה המלאכותית מפתחים בני אדם, והם מטמיעים את תפיסת העולם שלהם ואת דעותיהם הקדומות בתוך האלגוריתמים,” מסבירה אגניישקה סוכוולקו, ראש מנהלת בחברת הסטארט־אפ לבינה מלאכותית QuantUp. “אם נשים לא יהיו חלק מצוותי הפיתוח, האלגוריתמים לא ישקפו את השקפותיהן ואת צורכיהן. מצב זה עלול להטות את יכולת קבלת ההחלטות של המפתחים, והחלטותיהם עלולות להיות לא רלוונטיות למחצית מהאוכלוסייה.” אליסיה סילברג, מייסדת ונשיאה של ארגון החינוך הבלתי תלוי UnemployableAI, מסכימה. לדעתה “מיזמי AI אינם יכולים להיות אמינים ומקיפים אם 78% מסך כל המפתחים שלהם הם גברים.” היא מוסיפה: “יש צורך דחוף להעצים נשים בתחום ולהעסיק עוד נשים בתפקידי פיתוח של בינה מלאכותית כדי לשפר את המשמעות של מוצרי הבינה המלאכותית, את ערכם ואת הרלוונטיות שלהם לכלל האוכלוסייה.”

פתרונות רב־ממדיים – חינוך, גיוס ושינוי התרבות הארגונית

מה אפשר לעשות כדי לגשר על הפער המגדרי הזה ולשלב עוד נשים בבינה מלאכותית? הפתרון טמון בגישה רב־ממדית הכוללת שינויים בחינוך, בגיוס ותרבות ארגונית. צעדי המשך נוספים כוללים נוהלי גיוס חסרי הטיה, מינוי נשים לתפקידי ניהול בכירים והקמת תוכניות מנטורינג ופיתוח קריירה לנשים שכבר עובדות בתחום. מלמדת הבינה המלאכותית ג’ני מרצדס ממסצ’וסטס מציעה: “ארגונים חייבים לא רק לגייס נשים אלא גם לתמוך בהן עם גישה מכילה, שכר שווה וחשיבה רצינית על איזון בין קריירה ובין משפחה.” בסופו של דבר פתרון אמיתי מצריך  שינוי תרבותי כולל בארגונים השונים. “לא רק מנהלי משאבי אנוש אלא כולנו החל במנהלים הבכירים וכלה בראשי הצוותים הזוטרים צריכים להפנים שאין לנו סיכוי להגיע לשיאים חדשים בתחום הבינה המלאכותית ללא שילוב מלא של כישרונות נשיים,” מסכמת לורנה יוסט, מייסדת משותפה של חברת הבינה המלאכותית בונאי.

משימה זאת דורשת מאיתנו להתבונן על עצמנו ולשחרר דעות קדומות ישנות על תפקידי מגדר. בסופו של דבר רק בחשיבה מחודשת על הפרקטיקות והנורמות הקיימות בנוגע לעבודת נשים בתחום נוכל להגשים את מלוא הפוטנציאל של הבינה המלאכותית ולאפשר לה לשרת את כלל האנושות. “קידום השוויון המגדרי בבינה מלאכותית מצריך גישה רבגונית הכוללת חינוך, כלים לא מגדריים וקידום אינטליגנצייה רגשית,” אומרת אליסיה סילברג. “עלינו להציע תוכניות חינוכיות ייעודיות וסדנאות מנטורינג כדי לחשוף נשים לקריירה בתחום הבינה המלאכותית ולהדריך אותן.” בה בעת יש לפעול גם בארגונים עצמם,” מוסיפה סוכוולקו. “הארגונים חייבים ליצור סביבה תומכת, מקבלת ומעריכה לכל עובד ללא הבדלי מגדר.” שיטות גיוס הוגנות, הערכת ביצועים עניינית וייצוג הולם של נשים בתפקידי ניהול ובצוותי פיתוח חשובים לא פחות. שילוב של צעדים רב־תחומיים אלה יכול להניע שינוי משמעותי.” סילברג רואה בחזונה “נשים בתחום הבינה המלאכותית ככוח מניע המשפיע על עיצוב המוצרים והיישומים שישנו את החברה שלנו.” 

בתהליך ארוך זה חשוב לזכור את התרומה ההיסטורית העצומה של נשים לטכנולוגיה החל באדה לאבלייס ובגרייס הופר וכלה במהנדסות ובמדעניות מחוננות כמו פיי פיי לין וקתרין ג’ונסון היום. רק אם נקבל השראה מהישגיהן ונחתור ליצירת הזדמנויות שוות לכולם, נוכל להגשים את מלוא הפוטנציאל האנושי ולקדם חדשנות משמעותית בתחומי הבינה המלאכותית והטכנולוגיה. לסיכום, הייצוג הנמוך של נשים בתחום הבינה המלאכותית הוא בעיה מורכבת ששורשיה נטועים בעומקם של דפוסים חברתיים ותרבותיים. החל בחינוך מגדרי בגיל צעיר, דרך היעדר מודלים נשיים בתחום וכלה בדעות קדומות לא מודעות של מרצים ומעסיקים – חסמים רבים מונעים מנשים להתקדם בקריירות טכנולוגיות חשובות אלה. עם זה, הפתרון בהישג יד. גישה כוללת המשלבת חינוך מגדרי מאוזן, תוכניות מנטורינג וחשיפה לדמויות מופת נוסף לשינוי בתרבות הארגונית המעודד גיוס שוויוני וסביבת עבודה מכילה, יעזרו לפרוץ את תקרת הזכוכית בתחום הבינה המלאכותית. גיוון ושילוב של כל הכישרונות ונקודות המבט בצוותי פיתוח של AI יבטיחו איכות, רלוונטיות ויישום חברתי הוגן של הטכנולוגיות העתידיות האלה. בסופו של יום, השוויון המגדרי בבינה המלאכותית אינו רק שאלה של צדק חברתי אלא גם המפתח להצלחה ולחדשנות טכנולוגית אמיתית לטובת כולנו.