Le donne sono più esposte all’impatto dell’AI nel mercato del lavoro, secondo un documento pubblicato dal governo britannico. Uno scenario, tuttavia, che pare non estraneo anche al contesto italiano.
Il report, presentato al Parlamento del Regno Unito, dimostrerebbe come la rapida adozione dell’AI potrebbe influenzare in modo sproporzionato le lavoratrici. Il rapporto evidenzia che il 79% delle donne è impiegato in attività considerate più suscettibili all’automazione dell’AI. Le industrie sanitarie e dell’educazione sono quelle più probabili ad essere impattate. In questi settori, rispettivamente il 76% e il 67% della forza lavoro (nel Regno Unito) è composta da donne.
Gli esperti hanno raccomandato che il governo dovrebbe dare priorità alla riqualificazione e all’aggiornamento delle competenze dei lavoratori per garantire che le disuguaglianze non vengano esacerbate. L’emergere di nuove tecnologie può innescare un ciclo che elimina posti di lavoro, solo per aprire la strada a nuove opportunità. Tuttavia, il problema con il divario di genere nell’AI è che le donne potrebbero poi faticare ad essere scelte per i ruoli che l’AI creerà. Le evidenze suggeriscono che persistenti disuguaglianze strutturali perdurano nei campi della scienza dei dati e dell’AI. Qui, le donne hanno maggiori probabilità rispetto agli uomini di occupare posti di lavoro associati a status e stipendi inferiori.
Secondo dati dall’Alan Turing Institute, le donne costituiscono metà della popolazione del Regno Unito, ma solo il 22% dei professionisti dell’AI e dei dati sono attualmente donne. Il problema persiste anche analizzando i tassi di turnover e di abbandono lavorativo, poiché le donne tendono a mostrare una frequenza maggiore per entrambi rispetto ai loro colleghi maschi. Il rischio di esacerbare le disuguaglianze peggiora quando si considera l’assunzione automatizzata: minore è il numero di donne impiegate nel settore, maggiore è il potenziale per l’algoritmo di rinforzare i pregiudizi di genere. Gli esperti avvertono infatti che esiste il rischio che i pregiudizi e la loro replicazione diventino radicati nei dataset usati per addestrare l’AI generativa. Come affermato dalla Commissione Europea, “La tecnologia riflette i valori dei suoi sviluppatori. È chiaro che avere team più diversificati che lavorano allo sviluppo di tali tecnologie potrebbe aiutare ad identificare i pregiudizi e a prevenirli.” Diversi prodotti AI hanno fatto notizia per i loro risultati discriminatori a causa di algoritmi e dataset che possono essere soggetti a pregiudizi. L’algoritmo di generazione di immagini di ChatGPT e SimCLR di Google sono stati trovati più propensi a completare automaticamente una foto tagliata di un uomo con un completo, ma una donna con un bikini. Allo stesso modo, gli algoritmi di marketing hanno mostrato in modo sproporzionato annunci di lavoro scientifici agli uomini.
Mentre questo dilemma non è sconosciuto in nessuna sala riunioni, l’istituto Alan Turing osserva che la mitigazione tecnica dei pregiudizi e le metriche di equità sono tutt’altro che sufficienti per correggere la discriminazione. Questo perché la giustizia non può essere definita matematicamente, ed è piuttosto una questione sociologica. Il compito di mitigare i pregiudizi può diventare la responsabilità degli stessi sviluppatori, che a loro volta sono a rischio di pregiudizio inconscio in un campo in cui è stato dimostrato che la rappresentanza è tutt’altro che uniforme. Il divario di genere nell’AI va oltre i confini del luogo di lavoro e inizia, piuttosto, in aula. Secondo l’Agenzia di Statistiche dell’Istruzione Superiore, le donne costituivano il 23% e il 20% degli studenti universitari nei corsi di informatica e ingegneria rispettivamente nell’anno accademico 2021-2022. Questa disparità si riflette anche nel corpo docente, in quanto gli uomini costituivano in media l’80% dei professori di AI.
Oltre alla presenza più silenziosa delle donne nei corsi e negli ambiti decisionali dell’industria dell’AI, le statistiche suggeriscono che potrebbe esserci un emergente divario di ego di genere. Secondo lo stesso studio dell’Alan Turing Institute, le donne che lavorano nell’AI e nella scienza dei dati hanno livelli di istruzione formale più elevati degli uomini in tutti i settori, compresa la tecnologia. Infatti, il 59% delle donne che lavorano in quei campi possiede una laurea, rispetto al 55% degli uomini. Tuttavia, gli uomini si auto-segnalano regolarmente di avere più competenze delle donne su LinkedIn. Ciò suggerisce che le donne potrebbero avere una minore fiducia nel vantare le loro capacità tecniche nonostante siano altamente qualificate. Secondo una ricerca di Ipsos Mori su 118 organizzazioni pubbliche e private del Regno Unito che utilizzano l’AI o sviluppano prodotti guidati dall’AI, il 62% dei rispondenti non può raggiungere i propri obiettivi perché i candidati al lavoro e il personale esistente non possiedono le competenze necessarie per lavorare con l’AI.
Sul fronte dell’istruzione, uno studio del 2021 ha stimato che l’offerta di scienziati dei dati dalle università del Regno Unito era improbabile superare i 10.000 all’anno. Tuttavia, ci sono potenzialmente almeno 178.000 posti vacanti di specialisti dei dati nel Regno Unito. Se più donne possono entrare nei corsi di AI e non sentirsi scoraggiate dalla prospettiva, sarà più facile soddisfare le esigenze di competenze in AI del Regno Unito e coltivare luoghi di lavoro che sventolano la bandiera della parità di genere. Questa la realtà nel Regno Unito e, quanto pare, in Italia le cose non vanno molto meglio, anzi… ma forse dovremmo proprio prendere spunto dalle iniziative e dai dati inglesi per prevenire che il problema diventi sempre più incolmabile.
