Kunstmatige intelligentie, onze laatste hoop op een meer rechtvaardige samenleving?

‍

‍

Kunstmatige intelligentie, onze laatste hoop op een meer rechtvaardige samenleving?

‍

Sinds enkele jaren nemen de concepten diversiteit en inclusie een overheersende plaats in, zowel in de media als in de zakelijke communicatie. Er gaat geen dag voorbij zonder dat onderwerpen als onrecht en discriminatie aan de kaak worden gesteld en de krantenkoppen worden overgenomen, of zelfs voor bedrijven om een afbeelding op hun sociale netwerken te plaatsen met mensen „van diversiteit” om de inclusiviteit van hun praktijken te illustreren. In feite wordt het gebrek aan gelijkheid in onze samenleving decennialang onder de loep genomen en aangepakt door organisaties die er hun missie van hebben gemaakt. Maar ondanks hun inspanningen om mentaliteiten en praktijken te bevorderen, hebben ze nog steeds moeite om deze grimmige situatie te verhelpen en worden de statistieken voortdurend verhoogd. Identiteit heeft de centrale plaats ingenomen in debatten en polemieken en wekt de indruk iets dieper in het gat van ongelijkheden te graven in plaats van zich bewust te worden van de schoonheid van eenheid in veelheid. De editie 2019 van de Socio-Economische Monitoring van UNIA toont aan dat een kandidaat van buitenlandse afkomst met gelijke vaardigheden nog steeds minder kans heeft om een baan te krijgen dan een kandidaat van Belgische afkomst. En terecht, in 2020 ontving de meldingsdienst van het Brussels Gewestelijk Arbeidsbureau Actiris 215 meldingen van discriminatie op het werk, waarvan de helft tussen januari en maart 2020 werd geregistreerd, wat aantoont dat deze cijfers veel hoger hadden kunnen zijn zonder de aanwezigheid van de gezondheidscrisis. Dit zijn zorgwekkende statistieken als we kijken naar alle middelen die zijn ingezet om een einde te maken aan deze plaag, die een toenemend aantal mensen in onze drie regio's rechtstreeks treft. Hoewel de roep van burgers toeneemt, met name via de Me Too- of Black Lives Matters-beweging, lijken besluitvormers zich minder zorgen te maken. Dit alles wijst erop dat als we enkel op hun welwillendheid blijven vertrouwen om discriminatie uit te roeien, we nog niet klaar zijn om het woord „drukte” wortel te zien schieten in Anderlecht of om besluitvormingsbijeenkomsten die op een niet-gemengde manier worden gehouden, te verbieden.

‍

Zijn vooroordelen de belangrijkste oorzaak van het probleem?

‍

Er zijn echter voldoende argumenten aangevoerd om te pleiten voor een eerlijkere samenleving, meer inclusieve praktijken en meer diverse teams: meer innovatie, creativiteit, sociale cohesie; vermindering van onzekerheid, werkloosheid en sociale uitsluiting onder minderheidsgroepen,... De lijst is lang. We hebben quota vastgesteld, afdelingen Diversiteit en Inclusie opgericht binnen bedrijven, ministers en wethouders aangesteld die verantwoordelijk zijn voor gelijke kansen; bedrijven hebben strategieën geïmplementeerd, hun teams opgeleid, discussiegroepen opgericht,... Niets helpt. Er zijn geen oplossingen gevonden om de oorzaken van ongelijkheden op een effectieve manier te voorkomen of te corrigeren en we staan nog steeds stil. En de reden is eenvoudig. Vraag de mensen om je heen of ze denken dat ze al gediscrimineerd hebben of een voorkeursbehandeling hebben gegeven. 9 van de 10 kansen dat je altijd „Nee!” krijgt te horen. Even ter info: we discrimineren allemaal, we zijn ons gewoon niet altijd bewust van de omvang van onze vooroordelen en de ravage die ze kunnen veroorzaken. Zelfs mensen die gediscrimineerd worden discrimineren. Het enige verschil is dat mensen die ongelijkheden hebben ervaren zich realiseren dat er vooroordelen bestaan en dat ze gewicht in hun denken hebben, omdat ze minstens één keer met de gevolgen ervan zijn geconfronteerd. Affiniteitsbias, vooroordelen, bevestigingsbias, halo-effect,... Dit gebeurt allemaal zonder dat we het beseffen. We denken dat we onze gedachten onder controle hebben en dat we eerlijke en objectieve beslissingen nemen, terwijl ons onderbewustzijn zijn eigen speelveld heeft waar het onze gedachten behendig manipuleert zoals Messi de bal manipuleert. Maar het concept van vooringenomenheid impliceert een passieve connotatie, terwijl onpartijdigheid een actieve beslissing impliceert. We kunnen dus niet zomaar onze acties en verantwoordelijkheden ontnemen door vooroordelen laf de schuld te geven. Discrimineren is een bewuste keuze en de enige manier om te stoppen met het maken van deze keuze is door jezelf te onderwijzen zodat onbewust denken wordt omgezet in een bewuste handeling.

‍

Kunstmatige intelligentie als klokkenluider, maar niet alleen!

‍

Wat als AI ons in staat zou stellen een rol te spelen in het neutraliseren van vooroordelen en het bieden van de objectiviteit die mensen momenteel missen? Sceptici zien AI als een risico om menselijke vooroordelen te reproduceren of zelfs te vergroten. De overtuigden zien AI als een concrete kans om menselijke vooroordelen aan het licht te brengen, de impact van deze vooroordelen op de beslissingen die door het algoritmische model worden genomen te begrijpen en om risico's beter te meten. Want laten we onszelf niet voor de gek houden, AI is geen wondermiddel tegen ongelijkheden. Maar het is ook geen bijkomende bron van vooringenomenheid. Het is een hulpmiddel om gegevens die een bron van vooringenomenheid zijn, beter te identificeren en te begrijpen. Een zorgvuldige en rigoureuze gegevensvoorbereiding zou het daarom mogelijk maken om een algoritme te ontwikkelen dat alarm slaat wanneer vooroordelen worden gedetecteerd. Om er echter zeker van te zijn dat alle gegevens die kunnen worden onderscheiden, kunnen worden geïdentificeerd, is het noodzakelijk om een team te hebben dat bestaat uit maximaal verschillende profielen die elk hun eigen realiteit en hun eigen leesraster meenemen. Demografisch, cognitief en empirisch verschillend, om ervoor te zorgen dat met een maximum van de in de samenleving aanwezige opvattingen rekening kan worden gehouden. Omdat kunstmatige intelligentie gebaseerd is op kennis van de wereld eromheen en een weerspiegeling is van het gedrag, de beslissingen en de ervaringen van de ontwikkelaars. Als gevolg hiervan loopt een team met slechts één leesraster een aanzienlijk risico om vooringenomen gegevens te overwinnen.

Maar het opsporen van vooroordelen is niet het enige voordeel van AI. AI maakt het namelijk met name mogelijk om de arbeidsmarkt toegankelijker te maken door de kloof tussen vraag en aanbod naar vaardigheden te overbruggen. Enerzijds helpt het bedrijven om de evolutie van banen beter te begrijpen en de vaardigheden te identificeren die ze nodig hebben om innovatie aan te moedigen; aan de andere kant wordt de expertise van elk individu nauwkeuriger gemaakt en krijgen ze een loopbaancoach met een persoonlijk opleidingsplan op basis van hun behoeften, doelstellingen en voorkeuren.

Hetzelfde geldt voor toegang tot onderwijs of gezondheidszorg, waar AI al indrukwekkende innovaties heeft aangetoond en miljoenen mensen heeft ondersteund. Dus zelfs als de ethische kwestie centraal staat bij het waarborgen van welwillende praktijken, is kunstmatige intelligentie misschien wel onze laatste hoop om veranderingen in onze samenleving door te voeren die de sociale en economische verschillen in onze samenleving effectief en duurzaam verminderen.

‍

Meten is weten.

‍

Het aanmoedigen van de ontwikkeling en het gebruik van AI om bedrijven te ondersteunen zonder de wetten die deze technologie omringen en reguleren op nationaal en Europees niveau aan te passen, zal de strijd niet bevorderen. Als we het hebben over gelijke kansen en behandeling op de arbeidsmarkt, moeten we gegevens over de identiteit van een individu kunnen meten op basis waarvan hij zou kunnen worden gediscrimineerd en de effectiviteit van beleid ter bestrijding van discriminatie kunnen versterken. Momenteel verbiedt België het verzamelen en verwerken van persoonsgegevens die de raciale of etnische afkomst van individuen zouden onthullen. De enige gegevens die voor statistische doeleinden kunnen worden gebruikt, zijn onder meer de naam van de sollicitant of werknemer, voornaam, nationaliteit, geboorteplaats en adres. Veel slachtoffers van discriminatie op het werk hebben echter de Belgische nationaliteit en zijn van buitenlandse afkomst. Dit stelt een centrale vraag bij het monitoren van de prestaties van bedrijven op het gebied van diversiteit en inclusie als de oorzaken van discriminatie van kandidaten of werknemers niet kunnen worden geïdentificeerd, geanalyseerd en voorkomen. Naast gegevens spelen tools ook een belangrijke rol bij het monitoren van prestaties. Diversiteitsaudit, anonieme enquêtes, diversiteitsdashboards, matchingtools,... Er zijn veel oplossingen om de situatie te inventariseren, waardoor het bedrijf kan voorspellen welke inspanningen moeten worden geleverd en de verwachte resultaten kan meten.

Als de huidige gezondheidscrisis ons iets heeft geleerd, dan is het wel dat er geen goed of fout moment is om te beginnen, er is het heden en onze voorspellingen voor de toekomst. En als we denken dat het essentieel is om minderheden te integreren in de professionele wereld van vandaag en morgen, moeten we strategieën voor diversiteit en inclusie invoeren die worden gemeten aan de hand van prestatie-indicatoren en die effectieve resultaten opleveren om bedrijven op te richten die een afspiegeling zijn van de samenleving, rijk aan al haar diversiteit.

‍

Leila Maidane

Oprichter @InterSkillar, @Femmes Fières, @SoShe Festival

‍