AI dan Bias Gender

Ilustrasi Bias Gender terhadap Profesi. Sumber: Shutterstock

Pada masa kini, teknologi memegang peranan yang sangat penting, salah satunya melalui kecerdasan buatan. Perkembangan pesat kecerdasan buatan telah membuka peluang baru di berbagai sektor kehidupan, memungkinkan cara kerja yang lebih efisien dan inovatif.

Meskipun demikian, semua hal pasti memiliki kelebihan dan kekurangannya. Begitu pula dengan kecerdasan buatan ini yang menimbulkan risiko tertentu.

Dalam konferensi HeForShe UN Women, para pemimpin dari beragam latar belakang membahas potensi risiko AI, terutama terkait dengan bias gender, dan mendukung pengembangan teknologi AI yang lebih aman dan bertanggung jawab.

Dalam pertemuan tersebut, para pemimpin mencermati bagaimana konsep-konsep tradisional tentang maskulinitas sering kali memperkuat stereotipe gender yang dapat memicu ketidaksetaraan.

Kecerdasan buatan (AI) beroperasi dengan memproses data dari berbagai sumber. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti basis data, internet, sensor fisik, atau entri manual. Pertama, data harus dikumpulkan, dan kemudian data tersebut harus dibersihkan dan diformat agar sesuai untuk analisis AI.

Langkah berikutnya adalah pengolahan data, yang melibatkan ekstraksi fitur, pengelompokan, dan analisis data. Jika menggunakan pembelajaran mesin atau jaringan saraf tiruan, model AI harus dilatih dengan data yang relevan, memungkinkan model untuk menyesuaikan parameter internalnya.

Setelah dilatih, AI dapat digunakan untuk mengambil keputusan atau memberikan prediksi, seperti dalam pengenalan wajah. Penting juga untuk mencatat bahwa AI perlu diawasi dan dikendalikan untuk memastikan penggunaan yang etis dan bertanggung jawab.

Termasuk memastikannya berinteraksi dengan pengguna atau memberikan umpan balik untuk pembelajaran lebih lanjut. Keberhasilan AI sangat tergantung pada kualitas data, pemrosesan yang tepat, dan pengaturan model yang baik.

Ilustrasi Bias Gender. Sumber: Shutterstock

Bias gender dalam gambar profesi adalah contoh dari bagaimana media, iklan, dan representasi visual lainnya dapat memperkuat stereotip gender dan mempengaruhi persepsi masyarakat tentang peran dan kemampuan laki-laki dan perempuan dalam berbagai bidang.

Representasi yang lebih seimbang dan inklusif dalam gambar profesi dan media dapat membantu memerangi bias gender serta mempromosikan kesetaraan gender.

Berdasarkan hal tersebut, dapat disimpulkan bahwa data yang terdapat dalam AI sebenarnya adalah data yang telah ada di internet sebelumnya. Hal yang perlu digarisbawahi adalah terkait pertanyaan besar apakah data yang dimasukkan ke internet sebelumnya sudah adil dan tidak bias gender? Sebelum lebih jauh, mari kita pahami terkait dengan bias gender.

Bias gender merupakan bentuk dasar diskriminasi atau prasangka ketika seseorang memperlakukan atau mempersepsikan orang berdasarkan gendernya.

Bias gender dapat terjadi dalam berbagai bentuk, termasuk keputusan perekrutan, promosi, upah, dan perlakuan terhadap individu atau kelompok dalam masyarakat. Bias gender juga dapat dilihat pada stereotip dan ekspektasi yang dimiliki masyarakat atau individu mengenai peran dan kemampuan laki-laki dan perempuan dalam konteks yang berbeda.

Ilustrasi Dampak Bias Gender bagi Perempuan. Sumber: Shutterstock

Bias gender sering kali menempatkan perempuan pada posisi yang dirugikan dan berkontribusi terhadap ketidaksetaraan gender. Hal ini dapat menyebabkan perempuan tidak mempunyai kesempatan yang sama dengan laki-laki dalam pekerjaan, pendidikan, dan dalam berbagai aspek kehidupan sosial dan ekonomi.

Kesadaran akan bias gender dan upaya untuk mengurangi dan menghilangkannya sangat penting untuk mencapai kesetaraan gender dan memastikan bahwa semua orang, apapun gendernya, memiliki hak dan kesempatan yang sama.

Ilustrasi Data AI yang saling berkoneksi. Sumber: Pexels

Model bahasa AI yang digunakan di sini adalah program komputer yang mempelajari bahasa manusia dari informasi yang terkandung dalam teks yang dipublikasikan di internet.

Ini mencakup semua jenis informasi, mulai dari artikel berita hingga unggahan media sosial dan teks dari berbagai sumber. Karena model-model ini belajar dari data, mereka dapat “meniru” atau “mereproduksi” apa yang sudah ada dalam teks, termasuk bias gender.

Ilustrasi Bias Gender. Sumber: Shutterstock

Bias gender mencerminkan pandangan yang dapat merendahkan, mendukung, atau merendahkan satu gender (laki-laki atau perempuan) dalam konteks berbeda.

Misalnya, dalam banyak teks, stereotip gender yang sudah ada sebelumnya dapat dilihat dalam konsep yang menyatakan bahwa hanya laki-laki atau perempuan saja yang cocok untuk pekerjaan tertentu, atau bahwa laki-laki dan perempuan memiliki karakteristik khusus yang sesuai dengan peran mereka dalam masyarakat.

Ketika model bahasa AI digunakan untuk menghasilkan teks atau menjawab pertanyaan, model tersebut secara tidak sengaja dapat memperkuat bias gender ini. Misalnya, mereka mungkin memberikan jawaban yang memperkuat stereotip gender yang ada atau memberikan gambaran yang tidak seimbang mengenai peran gender.

Bias gender harus ditolak dan tidak boleh digunakan dalam konteks yang merugikan atau mendiskriminasi laki-laki atau perempuan. Hal ini karena bias gender melanggar prinsip-prinsip dasar hak asasi manusia dan kesetaraan gender.

Bias gender dapat memperkuat kesenjangan gender dan diskriminasi yang sudah ada dalam masyarakat, merugikan perempuan dalam mengakses hak dan kesempatan yang sama dengan laki-laki.

Kesetaraan gender adalah kunci pertumbuhan sosial dan ekonomi yang berkelanjutan, dan mengurangi bias gender penting untuk mencapainya. Selain itu, mengurangi bias gender juga membantu meningkatkan kualitas keputusan dan inovasi dalam berbagai bidang.

Oleh karena itu, penting untuk mengatasi dan mengurangi bias gender dalam segala aspek kehidupan, termasuk dalam teknologi seperti kecerdasan buatan. Upaya ini memerlukan kesadaran, pendidikan, regulasi, dan tindakan yang kuat untuk memastikan bahwa semua individu diperlakukan dengan adil dan setara tanpa memandang jenis kelamin.

Untuk mengurangi dampak negatif bias gender, peneliti dan pengembang model AI mencoba memeriksa dan membersihkan data pelatihan serta menerapkan strategi yang dapat mengurangi dampak bias selama pelatihan model.

Penting untuk dipahami bahwa mengatasi bias gender dalam kecerdasan buatan merupakan tantangan yang kompleks dan berkelanjutan.

Kesadaran akan isu-isu ini dan upaya untuk mengurangi bias gender dalam teknologi AI merupakan langkah penting menuju penggunaan teknologi yang lebih adil dan inklusif dalam upaya mencapai kesetaraan gender yang lebih besar.