चेन्नई: कृत्रिम बुद्धिमत्ता महिलाओं के काम पर असमान रूप से प्रभाव डाल सकती है, और जिन एआई सिस्टम्स को विषम और अधूरे डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, वे कार्यस्थल में लिंग भेदभाव को गहरा बना सकते हैं, एक अंतरराष्ट्रीय श्रम संगठन (आईएलओ) की रिपोर्ट ने पाया है। भारत में इस खतरे के बारे में जागरूकता अभी भी नस्लीय और विखंडित है।
आईएलओ की हाल ही में जारी रिपोर्ट एक चिंताजनक प्रवृत्ति का खुलासा करती है: महिलाओं द्वारा शासित नौकरियों में लगभग दोगुनी संभावना है कि उन्हें जनरेटिव एआई के संपर्क में आना पड़े, जबकि पुरुषों द्वारा शासित भूमिकाओं की तुलना में सिर्फ 16 प्रतिशत। महिलाओं द्वारा शासित 29 प्रतिशत नौकरियां जनरेटिव एआई के संपर्क में हैं, जबकि पुरुषों द्वारा शासित 16 प्रतिशत नौकरियां हैं।
रिपोर्ट में यह भी पाया गया है कि जिन सिस्टम्स को विषम और अधूरे डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, वे महिलाओं को भर्ती, वेतन निर्णयों, क्रेडिट स्कोरिंग और अन्य सेवाओं तक पहुंच में हानि पहुंचा सकते हैं। क्योंकि एआई मॉडल अक्सर पुरुषों द्वारा शासित पैटर्न को दर्शाते हैं, वे भर्ती, वेतन और वित्तीय सेवाओं तक पहुंच में भेदभाव को मजबूत करने का खतरा है। भारत में यह मुद्दा और भी जटिल हो जाता है क्योंकि महिलाओं की निम्न डिजिटल और वित्तीय पैरों के कारण और असंगठित काम की अनुपस्थिति के कारण डेटासेट अधूरे होते हैं, जैसा कि ट्रू सर्च की पार्टनर और भारत के क्षेत्रीय नेता रितुपर्णा चक्रवर्ती ने कहा।
लिंग भेदभाव के बारे में जागरूकता सीमित और विखंडित है। “एआई महिला असमानता पैदा नहीं करेगी, लेकिन इसे सुधार सकती है या इसका विस्तार कर सकती है। भारत का वर्तमान में यह निर्णय करेगा कि एआई भेदभाव को सुधारेगा या इसका विस्तार करेगा,” वह कहा।
उन्होंने यह भी कहा कि पहला कदम स्वीकृति और जागरूकता है, जिसके बाद स्वीकृति और स्पष्ट इरादा है कि मुद्दे का समाधान करने के लिए।
सरकार की दृष्टिकोण से, जैसे कि ESG प्रतिबद्धता के समान, भेदभाव के लिए निर्धारित एल्गोरिदमिक ऑडिट की आवश्यकता है। “महिलाओं को एआई स्किलिंग प्रोग्रामों में बड़े पैमाने पर भाग लेने के लिए प्रोत्साहित किया जा सकता है। लिंग-टैग किए गए डेटासेट को सार्वजनिक डिजिटल संरचना के माध्यम से विकसित किया जा सकता है,” वह कही।
उद्योग के दृष्टिकोण से, उन्होंने एआई सिस्टम्स के डिजाइन में लिंग संबंधी विचारों को शामिल करने और नियमित रूप से भर्ती, वेतन और प्रमोशन एल्गोरिदम की जांच करने की सिफारिश की।
उन्होंने महिलाओं में पुनर्वास कार्यक्रमों की आवश्यकता पर भी जोर दिया, जिसमें प्रौद्योगिकी में महिलाओं को शामिल करने और महिला कर्मचारियों को एआई ट्रेनिंग डेटासेट और टेस्टिंग प्रक्रियाओं में शामिल करने की आवश्यकता पर भी जोर दिया।
सरकार, उद्योग और अकादमिक के बीच एक बहुस्तरीय संवाद आवश्यक है जो उभरते जोखिमों का समाधान करे।
वैश्विक स्तर पर, क्लर्कल काम, प्रशासनिक सहायता, ग्राहक सेवा, डेटा एंट्री और बीपीओ ऑपरेशन्स जैसे भूमिकाएं सबसे अधिक जोखिम में हैं। भारत में, यह जोखिम और भी अधिक प्रसारित हो जाता है क्योंकि यहां इन प्रतिनिधित्वात्मक, कार्यभारी क्षेत्रों में महिलाओं की एक बड़ी संख्या काम करती है, विशेष रूप से आउटसोर्सिंग उद्योग में।
अब भी, एक बड़ी संख्या में काम करने वाली महिलाएं कृषि में केंद्रित हैं, अक्सर असंगठित या अनवेल्ड रूप से काम करती हैं। अन्य काम करती हैं स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, खुदरा और घरेलू कार्य में। सफेद-शर्ट के काम में, महिलाएं मुख्य रूप से आईटी, एचआर और वित्त में प्रवेश और मध्य-स्तरीय भूमिकाओं में देखी जाती हैं, नेतृत्व भूमिकाओं में सीमित प्रतिनिधित्व के साथ, वह कही।
