Khoa học máy tính: Cánh cửa hẹp cho người da màu

Juan Gilbert theo học tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Bang Ohio, Columbus, vào những năm 1990. Là một trong đơn vị đào tạo lớn và danh tiếng ở Mỹ, khoa khoa học máy tính của Đại học Bang Ohio khi đó không có một nghiên cứu sinh hoặc giảng viên nào là người da đen ngoài Gilbert.

“Trong suốt hơn 10 năm sau khi tốt nghiệp trung học, tôi không gặp một người da đen nào khác làm việc trong lĩnh vực này", Gilbert nói.

Juan Gilbert là một trong những người chịu áp lực từ sự thiếu đa dạng của ngành khoa học máy tính.

Sự thiên vị và phân biệt đối xử xảy ra hằng ngày gây áp lực đến mức Gilbert muốn từ bỏ hoàn toàn lĩnh vực khoa học máy tính. Sau khi chuyển đến Đại học Cincinnati, cũng ở bang Ohio, và xây dựng một cộng đồng nghiên cứu sinh da đen, Gilbert nhận ra các nghiên cứu sinh giống mình cũng gặp áp lực tương tự.

Khoa học máy tính là một trong những lĩnh vực "hot". Cục Thống kê Lao động Mỹ dự đoán số việc làm trong lĩnh vực này sẽ tăng nhanh hơn 3 lần so với mức trung bình, và nhanh hơn cả các lĩnh vực khác trong STEM. Nhưng người da đen, người Latinh và người Mỹ bản địa ít có cơ hội tham gia.

Người da đen và gốc Tây Ban Nha chiếm gần 13% và 18% lực lượng lao động Mỹ, nhưng chỉ chiếm lần lượt 7% và 8% công việc trong lĩnh vực máy tính.

Các nhóm thiểu số cũng ngày càng khó theo đuổi lĩnh vực này hơn. Đối với bằng cử nhân, tỷ lệ sinh viên Mỹ da đen có bằng khoa học máy tính đã giảm từ hơn 11% vào năm 2013 xuống còn dưới 9% vào năm 2020.

Đây là vấn đề gây lo ngại trong bối cảnh khoa học máy tính là nền tảng cho mọi lĩnh vực như ngày nay. Khi nhân lực thiếu tính đa dạng, việc xây dựng các thuật toán và chương trình máy tính có thể trở nên thiên vị, làm mất đi cơ hội của các nhóm thiểu số khi xin việc, nhận trợ cấp hoặc vay vốn.

Ví dụ điển hình là vụ bê bối y tế ở Mỹ năm 2019. Thuật toán được sử dụng để phân bổ nguồn lực y tế cho hơn 100 triệu người Mỹ đã ưu tiên hỗ trợ bệnh nhân da trắng. Nguyên nhân là thuật toán coi chi tiêu cho y tế của một người trong quá khứ là dấu hiệu cho thấy người đó cần được hỗ trợ.

Trong khi thực tế là bệnh nhân da đen thường chi tiêu ít hơn cho dịch vụ y tế so với bệnh nhân da trắng có tình trạng bệnh tương đương, vì họ không có điều kiện tiếp cận dịch vụ.

Một ví dụ khác có thể thấy ở chính công cụ tìm kiếm Google. Khi nhập từ khóa “CEO”, kết quả Google Image chỉ có 11% là phụ nữ, trong khi tỷ lệ nữ CEO ở Mỹ là 27%, theo một nghiên cứu từ Đại học Washington. Nói cách khác, kết quả này không phản ánh thực tế, mà phản ánh thiên kiến rằng một CEO sẽ là nam giới.

Theo McKinsey, các sản phẩm phần mềm nhận diện khuôn mặt không nhận dạng được người da màu, hay và phương tiện tự lái không nhận ra người đi bộ da màu, thường đến từ các nhóm nhân lực ít đa dạng.

Trong khi, một báo cáo năm 2020 của McKinsey cho thấy các công ty đa dạng có nhiều khả năng tạo ra lợi nhuận nhiều hơn so với công ty không đa dạng. Các nhóm nhân lực đa dạng tỏ ra năng suất và sáng tạo hơn.

Tuy vậy, các công ty công nghệ cũng không cố gắng thúc đẩy tính đa dạng chủng tộc - theo báo cáo năm 2022 của tổ chức phi lợi nhuận Kapor Center. Tỷ lệ nhân lực da màu giữ các vị trí kỹ thuật trong các công ty công nghệ năm 2022 chỉ tăng 0,6% so với năm 2018.