Njia Muhimu za Kuchukua
- Upendeleo wa algorithmic ni hatari kwa vijana wanaotumia muda mwingi kwenye mtandao, wataalam wanasema.
- Watumiaji wa Twitter hivi majuzi walikumbana na tatizo ambapo nyuso za watu Weusi zilikubaliwa na nyeupe.
- Akili zinazokua za vijana zinaweza kuathiriwa haswa na upendeleo wa algoriti, watafiti wanasema.
Ubaguzi uliowekwa katika baadhi ya teknolojia, unaojulikana kama upendeleo wa algorithmic, unaweza kuwa na madhara kwa makundi mengi, lakini wataalamu wanasema unadhuru hasa kwa vijana.
Upendeleo wa algorithmic, wakati mifumo ya kompyuta inaonyesha matokeo ya chuki, ni tatizo linaloongezeka. Watumiaji wa Twitter hivi majuzi walipata mfano wa upendeleo kwenye jukwaa wakati algoriti ya utambuzi wa picha ambayo inapunguza picha ilikuwa ikikata nyuso za Weusi ili kupendelea nyeupe. Kampuni hiyo iliomba radhi kwa suala hilo, lakini bado haijatoa suluhu. Ni mfano wa upendeleo ambao vijana wanakumbana nao wanapotumia mtandao, ambao wanaufanya zaidi ya rika nyingine yoyote, wataalam wanasema.
"Vijana wengi hawajui kuwa kampuni za mitandao ya kijamii zinawaweka ili kukuza maudhui mahususi ambayo wanafikiri watumiaji watapenda [ili] kuwafanya wakae kwa muda mrefu iwezekanavyo kwenye jukwaa," Dk. Mai- Ly Nguyen Steers, profesa msaidizi katika Shule ya Uuguzi katika Chuo Kikuu cha Duquesne ambaye anasoma matumizi ya mitandao ya kijamii miongoni mwa vijana/wanafunzi wa chuo, alisema katika mahojiano ya barua pepe.
"Hata kama kuna kiwango fulani cha ufahamu kuhusu kanuni, athari ya kutopata likes na maoni ya kutosha bado ni kubwa na inaweza kuathiri kujistahi kwa vijana," Steers aliongeza.
Akili zinazoendelea
Upendeleo wa algorithmic unaweza kuathiri vijana kwa njia zisizotarajiwa kwa kuwa gamba lao la mbele bado linakua, Mikaela Pisani, Mwanasayansi Mkuu wa Data katika Rootstrap, alieleza katika mahojiano ya barua pepe.
Athari ya kutopata likes na maoni ya kutosha bado ni kubwa na inaweza kuathiri kujithamini kwa vijana.
"Vijana wako katika hatari kubwa ya kuathiriwa na hali ya 'Kiwanda cha Kijamii', ambapo kanuni za algoriti huunda vikundi vya kijamii kwenye majukwaa ya mtandaoni, na kusababisha wasiwasi na mfadhaiko ikiwa mahitaji ya kijana ya kuidhinishwa kijamii hayatatimizwa," alisema Pisani. "Algorithms hurahisisha kulingana na data isiyo kamilifu ya hapo awali inayoongoza kwa uwakilishi kupita kiasi wa dhana potofu kwa gharama ya mbinu potofu zaidi za kuunda utambulisho.
"Kwa mtazamo mpana zaidi, sisi pia tunaachwa kuhoji, kama jamii, ikiwa tunataka kanuni za algoriti zinazounda safari za vijana wetu kuwa watu wazima, na je, mfumo huu unaunga mkono badala ya kukandamiza ukuaji wa kibinafsi?"
Kwa sababu ya matatizo haya, kuna hitaji kubwa la kuwakumbuka vijana wakati wa kuunda algoriti, wataalamu wanasema.
"Kulingana na maoni kutoka kwa wataalamu wa maendeleo, wanasayansi wa data, na watetezi wa vijana, sera za karne ya 21 kuhusu faragha ya data na muundo wa algoriti zinaweza pia kutengenezwa kwa kuzingatia mahitaji mahususi ya vijana," Avriel Epps-Darling, daktari mwanafunzi wa Harvard, aliandika hivi majuzi. "Ikiwa badala yake tutaendelea kudharau au kupuuza njia ambazo vijana wako katika hatari ya ubaguzi wa rangi kulingana na kanuni, madhara yanaweza kujirudia katika vizazi vijavyo."
Kupambana na Upendeleo
Mpaka suluhisho lipatikane, baadhi ya watafiti wanajaribu kutafuta njia za kupunguza uharibifu unaofanywa kwa vijana kwa kutumia algoriti zenye upendeleo.
"Afua zimelenga kuwafanya vijana kutambua mifumo yao ya mitandao ya kijamii inaathiri vibaya afya yao ya akili na kujaribu kuja na mikakati ya kupunguza hilo (k.m., kupunguza matumizi ya mitandao ya kijamii)," Steers alisema.
"Baadhi ya wanafunzi wa chuo ambao tumewahoji wamedokeza kuwa wanahisi kulazimishwa kutoa maudhui ili kubaki "muhimu," hata kama hawataki kwenda nje au kuchapisha," aliendelea. "Hata hivyo, wanahisi wanahitaji kuzalisha maudhui ili kudumisha uhusiano wao na wafuasi au marafiki zao."
Jibu kuu linaweza kuwa kuondoa upendeleo wa kibinadamu kwenye kompyuta. Lakini kwa kuwa watengenezaji programu ni binadamu tu, hiyo ni changamoto kubwa, wataalam wanasema.
Suluhisho mojawapo linalowezekana ni kutengeneza kompyuta ambazo zimegatuliwa na kuratibiwa kusahau mambo ambayo wamejifunza, anasema John Suit, Afisa Mkuu wa Teknolojia katika kampuni ya roboti ya KODA.
"Kupitia mtandao uliogatuliwa, data na uchanganuzi wa data hiyo, inakusanywa na kuchambuliwa kutoka kwa pointi nyingi," Suit alisema katika mahojiano ya barua pepe. "Data inakusanywa na kuchakatwa sio kutoka kwa usindikaji wa akili mmoja wa AI ndani ya mipaka ya algorithm yake, lakini mamia au hata maelfu.
"Data hiyo inapokusanywa na kuchambuliwa, "hitimisho" za zamani au data isiyo ya kawaida husahaulika. Kupitia mfumo huu, kanuni ya algoriti ambayo inaweza kuwa imeanza kwa upendeleo itasahihisha na kuchukua nafasi ya upendeleo huo ikiwa itathibitishwa kuwa si sahihi."
Ingawa upendeleo unaweza kuwa tatizo la zamani, kunaweza kuwa na njia za kukabiliana nalo, angalau mtandaoni. Kubuni kompyuta zinazoondoa chuki zetu ni hatua ya kwanza.
