Informační a komunikační technologie

Informační a komunikační technologie (IKT) dnes široce přispívají ke změně pravidel pro společenskou interakci a k transformaci způsobu sdílení informací. Tyto technologie tak mají potenciál zmírnit společenské problémy jako je negramotnost, chudoba či nerovnost, na nichž se podstatně podílejí proměnné jako věk, původ, gender, sexuální identita, sociální třída či zdravotní stav.

Společenské důsledky vývoje IKT proto nejsou neutrální, jelikož to, kdo k nim má přístup a prospěch z jejich obsahu, určují stávající mocenské vztahy a sociální normy. Problematické jsou ale i technické důsledky, jelikož většina IKT je vytvářena na základě neúplných či předpojatých dat, které snižují uživatelský přínos v závislosti na genderové a sexuální identitě, barvě pleti či původu. Tuto předpojatost dále umocňuje nízká úroveň diverzity v technologických týmech, jež se odráží v nižším inovačním i ekonomickém potenciálu vyvíjených řešení, která mohou nevědomě přispívat k diskriminaci a posilování již existujících nerovností.

Příklady toho, jak pohlaví a gender ovlivňují informační a komunikační technologie:

Přístup k internetu

Ženy a dívky celosvětově tvoří téměř dvě třetiny negramotných, což omezuje jejich používání IKT. Tzv. digitální propast, tedy údaj označující počet těch, kdo z používání internetu (ne)benefituje, především v zemích třetího dosahuje i poměru 4:1. Například v Indonésii je tak mezi čtyřmi milióny uživatelů internetu jen 800 tisíc žen (SIDA, 2015).

Rozpoznávání hlasu

Softwary pro rozpoznávání řeči jsou čím dál tím rozšířenější alternativou k psaní na klávesnici (Palmiter Bajore, 2019). Přesnost nejúspěšnějšího softwaru je u žen o 13 % horší než u mužů, a o 10 % horší u lidí jiné než bílé pleti. Důvodem je způsob, jakým je strukturována analýza dat a strojové učení. Databáze, na kterých jsou softwary umělé inteligence založeny, totiž obsahují spoustu údajů o bílých mužích, ale jen malé množství dat o ženách a menšinách.

Kybernásilí

Ženy jsou terčem kyberšikany častěji než muži (SIDA, 2015). I přesto se zavádění nových právních předpisů pro kybernetickou bezpečnost často děje bez uvážení genderového hlediska. Platformy sociálních médií se navíc mnohdy zdráhají vypořádat s misogynií a vláda i soukromý sektor na online násilí reagují pomalu nebo váhavě.

Důležité statistiky:

Americká pobočka společnosti Google v roce 2020 zaměstnávala pouze 3,7 % osob s černou pletí a 5,9 % osob hispánského a latinskoamerického původu (Clement, 2020).
V roce 2019 v EU ženy tvořily pouze 17,9 % odborníků na IKT (EIGE, 2018).
73 % žen bylo vystaveno nebo zažilo nějakou formu online násilí, přičemž zvláště ohroženy jsou ženy ve věku 18–24 let (UNESCO).

Jak dosáhnout férovějších technologií?

Řešit nedostatek rozmanitosti v technologickém odvětví, zejména z hlediska genderu a rasy.
Ujistit se, že design uživatelsky orientovaných technologií zohledňuje to, kdo produkt bude využívat, jaké jsou jejich potřeby, dovednosti a očekávání. Tzn. přihlédnout ke specifickým potřebám zdravotně znevýhodněných osob, sexuálních a genderových menšin, lidí v seniorském věku a dalším proměnným. Tyto proměnné je důležité zahrnout do celého procesu vývoje od samého začátku.
Zajistit rozmanitost v testovacích skupinách.
Zvýšit citlivost tvůrců politik na otázky týkající se genderu a informačních a komunikačních technologií.
V případě vývoje AI, strojového učení nebo jiné technologie založené na algoritmech, je třeba zajistit, že neobsahují genderové a rasové předsudky (např. tím, že databáze bude obsahovat různé datové sady obrázků, hlasů, slov atd.)
Budovat mezi uživatel(kam)i internetu povědomí o dopadu online chování na genderově podmíněné násilí.